Yosi Malatta Madsu Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 2, 15 April 2016

## TEKNIK SUBSTRING WEIGHTING UNTUK KONVERSI MATA KULIAH

## Yosi Malatta Madsu
Universitas Widyatama Jl. Cikutra 204 A Bandung yosi.malatta@widyatama.ac.id

## Abstrak
Konversi  mata  kuliah  adalah  suatu  pekerjaan yang  mungkin  membutuhkan  waktu  lebih  bila dilakukan  secara  manual.  Pemindahan  data  transkrip menjadi  data  digital  membutuhkan  cara  untuk memproses  data  tersebut  lebih  lanjut  menjadi  hasil konversi  yang  diinginkan.  Salah  satu  cara  untuk memproses data transkrip berbagai program studi dari berbagai perguruan tinggi menjadi hasil konversi yang diinginkan  adalah  dengan  menggunakan  Teknik Substring  Weighting . Substring  Weighting adalah implementasi  text  mining  dari  tiap-tiap  nama  mata kuliah  asal  yang  dimanfaatkan  dengan  mekanisme pembobotan dan ranking untuk mencari hasil konversi terhadap  mata  kuliah  tujuan.  Hasil  implementasi teknik  ini  dapat  mempercepat  proses  administrasi konversi, 80% kasus konversi dapat dilakukan kurang dari 5 menit.
Kata kunci :
substring, weighting, mining, konversi mata kuliah.

## Abstract
A  manual  academic  transcript  conversion  will take  a  lot  of  time  to  be  done.  But  when  the  digital process  is  involved,  we  need  a  method  to  process  a whole academic transcript data to help to make good conversion results. Substring Weighting is a method to convert any academic transcript to specific academic transcript  using text  mining to every  subject’s  name. Each substring may be weighted and sorted to match criterias  of  each  destination  subject.  By  these technique,  at  least  80%  of  conversion  processes  are done in less than 5 minutes.
Keywords :
substring, weighting, mining, transcript conversion.

## I. P ENDAHULUAN
Dalam program pindahan dan alih program antar program   studi  pada  pendidikan  tinggi  harus melalui proses  konversi  mata  kuliah  untuk  menyesuaikan kurikulum  program  studi  asal  dengan  kurikulum program  studi  tujuan.  Penyesuaian  kurikulum  antar program  studi,  dalam  kaitannya  dengan  pemilihan mata kuliah-mata kuliah yang telah diambil oleh calon mahasiswa,  harus  melewati  proses  pemilihan  mata kuliah  dengan setiap  mata  kuliah  tersebut  harus bersesuaian  dengan  konteks  dan  materi  pada  mata kuliah  tujuan.  Sebagai  contoh  mata  kuliah  English Conversation,  Academic  English  I,  atau  Bahasa Inggris  1  dapat  dikonversi  ke  mata  kuliah  General English  dengan  pertimbangan  bahwa  mata  kuliah tersebut  memiliki  kesamaan  konteks  dan  rumpun pembahasan yang sama.
Proses konversi tersebut tidak serta-merta mudah dilakukan mengingat banyaknya ragam kurikulum dan komposisi  mata  kuliah  dari program  studi  asal.  Pada banyak  kasus  konversi,  proporsi  mata  kuliah  dasar, inti,  dan  pendukung  akan  sangat  berbeda.  Sebagai contoh  beberapa  kurikulum  asal  akan  lebih  banyak mata kuliah manajemen sedangkan kurikulum tujuan hanya  memiliki  sebuah mata  kuliah manajemen.  Hal tersebut  akan  menggugurkan  mata  kuliah  yang  tidak berkaitan dengan salah satu mata kuliah di kurikulum tujuan.  Bila  kurikulum  asal  dan  kurikulum  tujuan sangat  jauh  berbeda  maka  proses  konversi  akan membuat  jumlah  Satuan  Kredit  Semester  (SKS) menjadi  sangat  sedikit.  Oleh  karena  itu,  proses konversi mata kuliah yang melihat kesesuaian secara materi  lebih  diperlebar  secara  lingkup  maupun rumpunnya.  Sebagai  contoh,  mata  kuliah  teknik  dari kurikulum  asal  dapat  dimasukkan  ke  mata  kuliah teknik  pada  kurikulum  tujuan  dengan  pertimbangan opsi terakhir atau beban konten teknik yang sepadan. Sedangkan  mata  kuliah  non  teknik  tidak  dapat
Yosi Malatta Madsu Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 2, 15 April 2016
dimasukkan ke dalam mata kuliah teknik.Jumlah SKS pada proses konversi tidak berubah pada saat sebuah mata  kuliah  diakui  untuk  dimasukkan  menjadi  mata kuliah tujuan, pun jika jumlah mata kuliah asal terlalu banyak  maka  akan  dicukupkan  pada  mata  kuliah tujuan, kemudian sisa SKS-nya dapat digunakan untuk mata kuliah tujuan lain secara parsial.
Proses  konversi  secara  manual  membutuhkan waktu yang tidak sedikit. Banyaknya calon mahasiswa pindahan dan alih program yang harus melalui tahap konversi  menjadi  pekerjaan  ekstra  pada  urusan administrasi  program  studi.  Padahal  instansi  dan program  studi  asal  calon  mahasiswa-mahasiswa  bisa jadi  sama  atau  memiliki  kurikulum  yang  serupa. Sebuah metode konversi yang dapat digunakan dalam proses konversi mata kuliah asal ke mata kuliah tujuan secara  otomatis  menjadi  sebuah  kebutuhan.  Karena proses konversi lebih banyak untuk mengenali sebuah mata kuliah untuk dijadikan calon pengisi mata kuliah tujuan melalui nama mata kuliah, maka diteliti sebuah teknik  konversi  berbasis  pengolahan  string  yang didapat  dari  nama  mata  kuliah  sebagai  perhitungan sesuai atau tidaknya sebuah mata kuliah asal ke mata kuliah tujuan. Proses perhitungan dan analisa sinopsis string  digunakan  melalui  pendekatan  metode  Text Mining (Olson 2008).

## II. S UBSTRING W EIGHT
Beberapa  mata  kuliah  asal  dapat  dimasukkan menjadi  hasil  konversi  ke  beberapa  mata  kuliah tujuan. Setiap calon mata kuliah asal yang dimasukkan sebagai  hasil  konversi  ke  mata  kuliah  tujuan  dapat didefinisikan secara manual beberapa mata kuliah asal yang  dinilai  memiliki  kesamaan  konteks,  rumpun, maupun  beban  mata  kuliah.  Pengetahuan  terhadap definisi  tersebut  dapat  dibuat  daftar  atau  tabel sederhana  untuk  mendaftar  mata  kuliah  asal  yang terkait pada mata kuliah tujuan.

## Tabel 1. Mata Kuliah Asal untuk Mata Kuliah General English
No Mata Kuliah Asal 1 English Conversation 2 Academic English I 3 Bahasa Inggris 1
Perlu  diingat  bahwa  beberapa  pilihan  mata kuliah  asal  yang  sesuai  dengan  mata  kuliah  tujuan dalam  banyak  kasus tidak  serta merta tersedia, maka dari  itu  bila  mata  kuliah  asal  terkait  tidak  ada  maka harus  mencari  calon-calon  mata  kuliah  lain  dengan berbagai pertimbangan kedekatan materinya.
Misalkan bila mata kuliah asal tersebut pada Tabel 1 tidak  ada,  maka  ketika  ada  mata  kuliah  English  for Business, mata kuliah tersebut dapat menjadi alternatif pilihan.
Substring daftar mata kuliah asal dapat menjadi pola  atau  kata  kunci  untuk  mengenali  sebuah  mata kuliah  sesuai  atau  tidak  dengan  mata  kuliah  tujuan (Rose  2010).  Penggunaan  substring  yang  berkaitan terhadap  pemilihan  mata  kuliah  asal  menjadi  kunci utama  dalam  tingkat  kesesuaian  mata  kuliah. Substring tersebut digunakan sebagai metadata untuk memperbaiki penilaian secara efektif (Kudyba 2014). Misalkan dari Tabel 1 dapat diperoleh substring nama mata  kuliah  sebagai  berikut:  English,  Conversation, Bahasa,  Inggris,  I,  1.  Untuk  substring  ‘Academic’ dapat  dihilangkan  karena  kurang  sesuai  dengan rumpun  General  English.  Sedangkan  substring  ‘I’ harus  dihilangkan  karena  hanya  merupakan  sebuah huruf, bila substring ini tetap dipakai maka pada setiap mata  kuliah  yang  terdapat  huruf  ‘I’  akan  dapat memiliki  pengaruh  pada  saat  perhitungan  bobot nantinya.
Pada  kebanyakan  kasus  konversi,  nama  mata kuliah  asal  dengan  tujuan  ada  beberapa  yang  sama. Maka  dari  itu  perlu  didefinisikan  substring  yang didapat  dari  mata  kuliah  tujuan,  atau  bahkan  dapat didefinisikan  pula  substring  yang  berupa  nama lengkap mata kuliah tersebut.

## Tabel 2. Substring untuk Mata Kuliah General English
No Substring 1 English 2 Conversation 3 Bahasa 4 Inggris 5 1 6 General 7 General English
Perlu  diperhatikan  bahwa  untuk  mengetahui seluruh  mata  kuliah  asal  memiliki  tingkat  kedekatan yang  tinggi  dengan mata  kuliah tujuan,  ditambahkan nilai bobot pada masing-masing substring. Nilai bobot tersebut  nantinya  akan  digunakan  untuk  menghitung kelayakan sebuah mata kuliah asal melalui mekanisme pengecekan  pola  tiap  substring.  Hasil  perhitungan bobot tersebut dapat dianggap sebagai proses Pattern Summarization (Aggarwal 2015).
Penentuan besarnya nilai bobot sebuah substring dapat  menggunakan  pertimbangan  tingkat  frekuensi kemunculan  maupun  tingkat  kedekatan  dengan  mata kuliah  tujuan.  Misalnya  untuk  substring  ‘General’
Yosi Malatta Madsu Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 2, 15 April 2016
dapat diberikan nilai bobot yang lebih kecil daripada ‘English’,  sedangkan  untuk  substring  ‘General English’ sendiri dapat diberikan nilai bobot yang lebih besar  dari  substring  lainnya  karena  dinilai  memiliki konten  materi  serumpun  dengan  mata  kuliah  tujuan, walaupun  hanya  dilihat  dari  nama  mata  kuliahnya. Penilaian bobot substring ‘1’ lebih banyak sebagai alat bantu mendefinisikan tingkat kedekatan dengan bobot semester atau tahapan mata kuliah. Pada contoh, mata kuliah  General  English  diberikan  pada  mata  kuliah bertopik  bahasa  inggris  di  awal,  maka  substring  ‘1’ dapat digunakan untuk memberikan bobot lebih pada mata kuliah asal yang dimulai lebih dulu.

## Tabel 3. Bobot Substring untuk Mata Kuliah General English
No Substring Nilai Bobot 1 English 700 2 Conversation 600 3 Bahasa 400 4 Inggris 600 5 1 100 6 General 200 7 General English 800
Untuk mendefinisikan sebuah mata kuliah adalah mata kuliah yang jauh kaitannya dengan mata kuliah tujuan  dapat  ditambahkan  substring  mata  kuliah terkait untuk kemudian diberikan nilai bobot negatif. Nilai  bobot  negatif  tersebut  harus  dipastikan  akan membuat sebuah mata kuliah bernilai negatif pada saat dihitung  secara  keseluruhan.  Sebagai  contoh,  untuk menghindari  pemberian  bobot  jika  tidak  ada  mata kuliah  yang  sesuai  untuk  General  English  tetapi  ada kemungkinan  mata  kuliah  asal  terdapat  ‘Stadium General’  atau  ‘Studium  Generale’  maka  dapat ditambahkan substring dari mata kuliah asal tersebut.

## Tabel 4. Penambahan Nilai Bobot Negatif
No Substring Nilai Bobot 1 English 700 2 Conversation 600 3 Bahasa 400 4 Inggris 600 5 1 100 6 General 200 7 Stadium -200 8 Studium -200
Pemberian  nilai  bobot  pada  mata  kuliah  tujuan sejatinya  merupakan  sebuah  pendefinisian  segala kemungkinan  substring  seluruh  mata  kuliah  asal. Tetapi, karena dalam prosesnya, substring yang tidak dimasukkan pada tabel perhitungan dianggap bernilai nol,  maka  sebuah  mata  kuliah asal  yang  sama  sekali
tidak  berkaitan  dapat  dilewati  dan  dianggap  tidak memenuhi  syarat  penilaian  dengan  hanya  tidak mendefinisikan substring tersebut

## III. R ANKING
Dalam  proses  akhir  pemilihan  mata  kuliah  asal hasil konversi, untuk tiap-tiap mata kuliah tujuan akan memiliki  pemetaan  nilai  dari  masing-masing  mata kuliah asal. Seluruh matriks nilai hasil pemetaan mata kuliah asal dan mata kuliah tujuan tersebut kemudian dibuat tabel secara linear.
Kemudian,  dari  tabel  matriks  nilai  tersebut dilakukan proses sorting menurun pada jumlah bobot. Langkah pengurutan tersebut dilakukan untuk mencari hasil konversi mata kuliah asal terbaik pada tiap-tiap kasus pembobotan terhadap mata kuliah tujuan. Proses pemilihan tersebut dimulai dari data hasil pengurutan teratas, dengan pengambilan mata kuliah tujuan yang memiliki ranking bobot tertinggi dapat diperoleh mata kuliah asal sebagai alternatif utama dalam penentuan hasil  konversi.  Bila  ada  mata  kuliah  asal  sudah memiliki  bobot  lebih  tinggi  pada  mata  kuliah  tujuan sebelumnya  maka  mata  kuliah  asal  tersebut  harus dilewati  untuk  kemudian  dipilih  mata  kuliah  asal dengan bobot tertinggi berikutnya.

## Tabel 5. Tabel Matriks Nilai
Mata Kuliah Asal Mata Kuliah Tujuan Jumlah Bobot Pancasila dan Kewarganegaraan General English 0 Etika Profesi General English 0 Bahasa Indonesia General English 400 Bahasa Inggris 1 General English 1100 Bahasa Inggris 2 General English 1000 Kalkulus General English 0 Pengantar Multimedia General English 0 Stadium Generale General English 0 Pancasila dan Kewarganegaraan Pendidikan Pancasila 1000 Etika Profesi Pendidikan Pancasila 100 Bahasa Indonesia Pendidikan Pancasila 0 Bahasa Inggris 1 Pendidikan Pancasila 0 Bahasa Inggris 2 Pendidikan Pancasila 0 Kalkulus Pendidikan Pancasila 0 Pengantar Multimedia Pendidikan Pancasila 0 Stadium Generale Pendidikan Pancasila 100 Pancasila dan Kewarganegaraan Kewarganegaraan 300 Etika Profesi Kewarganegaraan 400 Bahasa Indonesia Kewarganegaraan 0 Bahasa Inggris 1 Kewarganegaraan 0 Bahasa Inggris 2 Kewarganegaraan 0 Kalkulus Kewarganegaraan 0 Pengantar Multimedia Kewarganegaraan 0 Stadium Generale Kewarganegaraan 0
Yosi Malatta Madsu Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 2, 15 April 2016

## IV. K ONVERSI M ATAKULIAH
Proses  konversi  mata  kuliah  dari  awal  hingga akhir  dengan  Teknik  Substring  Weighting  dapat dibagi  menjadi  beberapa  langkah  yang  menentukan baik tidaknya hasil konversi.

## 1. Entri data mata kuliah asal
Dalam  proses  pemasukan  data  mata  kuliah  asal dari  transkrip  akademik  masing-masing  calon mahasiswa,  setiap  nama  mata  kuliah  harus  terketik dengan baik. Terjadinya salah ketik dapat mengakibatkan  kesalahan  pembobotan,  kesalahan rangking,  maupun  kesalahan  hasil  konversi  awal karena substring yang ada pada mata kuliah asal bisa jadi tidak dikenali pada proses pembobotan.

## 2. Entri bobot mata kuliah tujuan
Untuk  setiap  mata  kuliah  tujuan  sejatinya membutuhkan pemetaan terhadap seluruh mata kuliah asal  dari  berbagai  transkrip  dan  program  studi  asal. Setiap bobot diberikan melalui keterkaitan nama mata kuliah  tujuan  dengan  banyak  alternatif  nama  mata kuliah asal. Proses ini dapat dilakukan kembali untuk memberi perbaikan pada hasil konversi awal bila hasil konversi  awal  dinilai  kurang  sesuai  dengan  suatu kasus  konversi  pada  transkrip  program  studi  asal tertentu.
3. Proses perhitungan bobot
Proses perhitungan bobot dapat dilakukan secara otomatis  untuk  tiap-tiap  mata  kuliah  pada  tiap-tiap transkrip program studi asal. Proses yang terautomatisasi untuk seluruh kasus transkrip program studi  sebaiknya  dihindari  karena  dalam  hal  ini  hasil konversi awal masih harus dievaluasi satu persatu. 4. Proses sorting/ranking
Proses sorting pada tabel seperti layaknya proses pengurutan  pada  basis  data  pada  umumnya. Pengurutan  dari  nilai  bobot  yang  paling  tinggi  ke paling  rendah.  Sebaiknya  pada  hasil  konversi  awal nilai bobot tersebut dimunculkan sebagai alat kontrol, karena  hasil  ranking  dengan  bobot  nol  pada  mata kuliah  tujuan  dengan  tidak  adanya  mata  kuliah  asal yang tidak cocok dapat terjadi.
5. Hasil konversi awal
Hasil konversi awal hanya merupakan sebuah alat penentu  keputusan  bahwa  konversi  tersebut nantinya dapat  digunakan  sebagai  hasil  konversi  atau  tidak. Proses  pembobotan  dan  proses  ranking  sangat menentukan  keluaran  dari  konversi,  oleh  sebab  itu hasil  konversi  awal  masih  harus  dilakukan  evaluasi untuk  setiap  kasus  bila  terdapat  anomali  maupun pemilihan mata kuliah asal dengan bobot nol.

## 6. Kontrol dan evaluasi
Hasil konversi awal dapat digunakan sebagai alat kontrol  kesesuaian  terhadap  hasil  konversi  yang diinginkan.  Untuk  setiap  kasus  konversi  terhadap transkrip  tertentu  sebaiknya  dilihat  kembali  apakah ada mata kuliah asal dengan bobot nol atau minimum. Hal itu dapat terjadi karena mata kuliah tujuan hampir tidak  ada  yang  sesuai  dengan  salah  satu mata  kuliah dari  transkrip  asal.  Bila  ada  yang  kurang  sesuai sebaiknya dilakukan evaluasi pembobotan kembali.
Pada  kebanyakan  kasus  konversi  nantinya  akan ada  konvergensi  pembobotan  untuk  masing-masing kasus  pada  tiap-tiap  program  studi  asal.  Hal  ini disebabkan  rata-rata  mata  kuliah  dari  program  studi perguruan  tinggi  yang  sama  hanya  memiliki  sedikit perbedaan  nama  mata  kuliah,  sehingga  hasil  dari beberapa  kasus  konversi  dari  transkrip  mata  kuliah dengan  program  studi  perguruan  tinggi  yang  sama akan terlihat konsisten dari hasil pembobotan dengan kasus  yang  sama.  Jika  hasil  konversi  awal  dinilai sudah  sesuai  dengan  yang  diharapkan,  maka  dapat ditetapkan hasil konversi tersebut sebagai hasil akhir konversi  untuk  digunakan  dalam  proses  akademik selanjutnya.
Hasil  dari  implementasi  Teknik Substring Weighting pada  proses  administrasi  konversi  untuk sedikitnya 200 transkrip calon mahasiswa, 80% proses konversi  dapat  dikatakan  sangat  cepat  dan  dapat dilakukan  kurang  dari  5  menit.  Aplikasi  dengan pembobotan  substring  secara  manual  sebagai  alat bantu konversi dibangun sebagai pendekatan machine learning  yang  dilakukan  secara  manual  (Cox  2009). Alat  bantu  konversi  tersebut  dapat  digunakan  untuk menjadikan  kasus-kasus  konversi  per  mata  kuliah yang  sudah  pernah  dijumpai  dapat  dianggap  sesuai dengan harapan pada saat hasil konversi awal keluar. 20% sisanya diproses lebih lama adalah karena adanya keterlibatan  proses  pembobotan  ulang  yang  lebih banyak disebabkan ada beberapa mata kuliah dengan ketersesuaian minimum. Hal ini sering terjadi karena mata kuliah di kurikulum asal masih baru dan belum pernah disesuaikan  dengan  pembobotan  sebelumnya. Dan beberapa di antaranya disebabkan karena adanya ketidaksesuaian kurikulum program studi awal dengan program studi tujuan.

## V. K ESIMPULAN
Konversi  mata  kuliah  adalah  suatu  pekerjaan yang  mungkin  membutuhkan  waktu  lebih  bila dilakukan secara manual. Penanganan tiap-tiap kasus konversi terhadap transkrip dari aneka ragam program
Yosi Malatta Madsu Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 2, 15 April 2016
studi perguruan tinggi asal bisa jadi merupakan sebuah proses  administrasi  yang  berulang.  Dengan  cara memindahkan  data  transkrip  menjadi  data  digital, dibutuhkan  cara  untuk  memproses  data  tersebut menjadi hasil konversi yang diinginkan. Salah satunya adalah  dengan  menggunakan  Teknik Substring Weighting ,  yaitu  implementasi text mining  dari tiap- tiap nama mata kuliah asal yang dimanfaatkan sebagai dasar  pembobotan  untuk  mencari  hasil  konversi terhadap mata kuliah tujuan.
Proses konversi secara terkomputerisasi dengan menggunakan  Teknik Substring  Weighting melalui tahapan  sebagai  berikut:  entri  data  mata  kuliah  asal sebagai  proses  digitalisasi,  entri  bobot  mata  kuliah tujuan  sebagai  pendefinisian  secara  manual  tentang keterkaitan  mata  kuliah  asal  dan  mata  kuliah  tujuan, proses  perhitungan  bobot  secara  terkomputerisasi, proses  sorting  secara  terkomputerisasi,  dan  keluaran hasil  konversi  sebagai alat  bantu  penentuan  konversi akhir.  Dengan  menggunakan  Teknik Substring Weighting sebagai  alat  bantu  konversi  dapat mempercepat proses konversi melalui pengolahan data transkrip hingga hasil konversi.

## R EFERENSI
Stuart  Rose,  Dave  Engel,  Nick  Cramer  and  Wendy Cowley. 2010. “Automatic keyword extraction from individual documents“. Text Mining: Applications and Theory . Wiley.
David L. Olson, Dursun Delen. 2008. Advanced Data Mining Techniques. Springer.
Stephan  Kudyba.  2014. Big  Data  Mining  and Analytics. CRC Press.
Chakrabarti,  Cox,  et.  al.  2009. Data  Mining  Know  It All. Morgan Kaufmann.
Charu C. Aggarwal. 2015. Data Mining The Textbook. Springer.