## Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Dosen Pembimbing Menggunakan Algoritma Naive Bayes Studi Kasus STIKI Malang
Febri Yohanes Aldi Wicaksono 1 , Anita 2 , Chaulina Alfianti Oktavia 3 1,2,3 Sekolah Tinggi Informatika dan Komputer Indonesia Malang 1 141111016@mhs.stiki.ac.id, 2 ant@stiki.ac.id, 3 chaulina@stiki.ac.id

## ABSTRAK
Ketepatan dan kesesuaian dalam pemilihan dosen pembimbing dan co pembimbing tugas akhir bagi mahasiswa mempunyai peranan penting bagi keberhasilan tugas akhir mahasiswa. Mahasiswa sangat memerlukan dosen pembimbing yang dapat memberikan arahan dan masukan bagi mahasiswa yang sedang mengerjakan tugas akhir serta memahami judul dan tema studi kasus tugas akhir mahasiswa. Saat ini Kaprodi masih menggunakan sistem manual dalam menentukan dosen pembimbing tugas akhir. Hal tersebut memerlukan waktu yang lama dalam proses penentuan dosen pembimbing tugas akhir bagi mahasiswa yang bersangkutan, salah satu faktornya adalah kaprodi harus meneliti satu persatu judul sesuai calon dosen pembimbing yang mempunyai pengalaman didalam judul yang akan di angkat. Untuk itu diperlukan sebuah sistem yang dapat membantu Kepala Program Studi (KAPRODI) yang dapat merekomendasikan dosen pembimbing dan co pembimbing yang sesuai dengan kompetensi judul tugas akhir mahasiswa. Sistem rekomendasi dosen pembimbing yang dibangun memanfaatkan algoritma Naive Bayes Clasiffier dan cosine similarity sebagai penentu rekomendasi dosen pembimbing dan co pembimbing Naive Bayes Classifier merupakan teknik prediksi berbasis probabilistic sederhana yang berdasar pada penerapan teorema bayes atau aturan bayes dengan asumsi independensi (ketidaktergantungan) yang kuat sedangkan algoritma cosine similarity merupakan metode yang digunakan untuk menghitung Similarity (tingkat kesamaan) antar dua buah objek. Rekomendasi dosen pembimbing dan co pembimbing didasarkan pada kompetensi dosen pembimbing dan judul tugas akhir yang pernah dibimbing oleh dosen sebelumnya sehingga sistem dapat merekomendasi dosen pembimbing yang sesuai dan berkompeten. dengan acuan data training judul tugas akhir didapat hasil yang dapat membantu dalam proses penentuan dosen pembimbing bagi kaprodi STIKI Malang dan mahasiswa.
Kata Kunci : sistem penunjang keputusan, naïve bayes, dosen pembimbing, STIKI Malang
ABSTRACT
Accuracy and suitability in the selection of supervisors and co-supervisors for the final project have an important role for the success of the student's final project. Students really need a supervising lecturer who can provide direction and input for students who are working on their final project and understand the title and theme of their final assignment case studies. Currently the Head of Study Program is still using a manual system in determining the final project supervisor. This requires a long time in the process of determining the final project supervisor for the student concerned, one of the factors is the Head of Study Program must examine one by one the title according to the prospective supervisor who has experience in the title to be appointed. For this reason, a system that can help the Head of the Study Program (KAPRODI) is needed to recommend supervisors and co-supervisors who are in accordance with the competencies of the students' final assignment titles. The supervisor lecturer recommendation system that was built utilizes the Naive Bayes Clasiffier algorithm and cosine similarity as determinants of the Naive Bayes Classifier supervisor and co-algorithm is a simple probabilistic-based prediction technique based on the application of the Bayes theorem or Bayes rules with strong independence assumptions while the algorithm cosine similarity is a method used to calculate Similarity (level of similarity) between two objects. The recommendation of the supervisor and co-supervisor is based on the competence of the supervisor and the title of the final project that has been guided by the previous lecturer so that the system can recommend a suitable and competent supervisor. with reference to the training data of the final project title, the results obtained can help in the process of determining the supervisor for the STIKI Malang study program head and students.
Keywords : decision support system, naïve bayes, supervisor lecturer, STIKI Malang
1. PENDAHULUAN
STIKI Malang adalah salah satu sekolah tinggi yang berada di kota Malang berdiri pada tahun 1985. Saat ini STIKI Malang mempunyai 4 program studi yaitu Teknik Informatika (S1), Desain Komunikasi Visua (S1), Sistem Informasi
(S1), dan Manajemen Informasi (D3). Salah satu syarat wajib untuk kelulusan bagi mahasiswa STIKI adalah tugas akhir. Tugas akhir adalah karya tulis ilmiah mahasiswa yang merupakan hasil penelitian yang dilakukan untuk memberi solusi atas permasalahan yang diteliti atau berupa kajian ilmiah terhadap suatu konsep. Untuk
Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Dosen Pembimbing Menggunakan Algoritma Naive Bayes Studi Kasus STIKI Malang
menyelesaikan tugas akhir mahasiswa akan di bimbing dan diarahkan oleh dosen pembimbing dan co pembimbing, penentuan dosen pembimbing dilakukan oleh kepala program studi (KAPRODI) dengan mengikuti aturan yang berlaku. Hal tersebut memerlukan waktu yang lama dalam proses penentuan dosen pembimbing tugas akhir bagi mahasiswa yang bersangkutan, salah satu faktornya adalah kaprodi harus meneliti satu persatu judul sesuai calon dosen pembimbing yang mempunyai pengalaman didalam judul yang akan diangkat. Untuk mengatasi hal tersebut maka diperlukan sebuah sistem yang dapat membantu mengkategorikan dan mengklasifikasi dokumen berdasarkan pengalaman dari dosen pembimbing. Oleh karena itu pada penelitian ini akan di bangun sebuah aplikasi menggunakan metode Naive Bayes dan Cosine Similarity yang dapat mengklasifikasi dan menampilkan hasil rekomendasi dosen pembimbing yang sesuai dengan judul tugas akhir dan diharapkan dapat membantu Kaprodi dalam menentukan dosen pembimbing tugas akhir.

## 2. ANALISA DAN PERANCANGAN Penerapan Algoritma pada Sistem
Tahapan – tahapan algoritma yang akan dilakukan untuk memproses data training dan uji Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Dosen Pembimbing menggunakan algoritma Naive Bayes adalah sebagai berikut
Gambar 1. Tahapan Penerapan Algoritma
Pengumpulan Data Pengumpulan
data dilakukan dengan
mengumpulkan data abstraksi sebagai data training dan data judul penelitian ini sebagai data uji. Data tersebut dikumpulkan secara manual dengan cara mengetik ulang data abstraksi yang ada di perpustakaan STIKI Malang.
Tabel 1. Contoh Sample Data No Judul Dosen Pembimbing Co Pembimbing 1 Game 2D Sinau Song Untuk Belajar Lagu Daerah Dan Nasional dengan Dr. Eva Handriyantini, S.Kom., M.MT Chaulina Alfianti Oktavia, S.Kom., M.T
Construct 2 2 Sistem Informasi Pengelolaan Data Lembur Dan Cuti Pegawai Pada Kantor Pengelola Data Elektronik Kabupaten Malang Berbasis Web Sugeng Widodo.,M.Kom - 3 Sistem Pakar Pendekteksi Kerusakan Sepeda Motor Non-Injeksi Menggunakan Depth - First Search Dan Forward Chaining Berbasis Android Diah Arifah P, S.Kom.,M.T Chaulina Alfianti Oktavia, S.Kom., M.T 4 Sistem Informasi Daerah Rawan Bencana Alam Berbasis Web Anita, S.Kom, M.T. Johan Ericka W P, M.Kom 5 Sistem Informasi Pengelolaan Persewaan Alat Musik Dan Studio Musik AS Koko Wahyu Prasetyo, S.Kom.,M.T.I Yekti Asmoro Kanthi, S.Si., M.A.B Tabel 2. Contoh Studi Kasus Q Judul Dosen Pembimbing Co. Pembimbing Q Rancang Bangun Sistem Keamanan Smartphone Berbasis Android ? ? Target Rancang Bangun Sistem Keamanan Smartphone Berbasis Android Daniel Rudiaman S, ST., M.Kom Chaulina Alfianti Oktavia, S.Kom., M.T Case Folding Tahap Case Folding digunakan mengubah huruf pada kalimat menjadi non kapital[1].
Gambar 2. Case Folding
Tokenizing Tahap tokeninzing adalah tahap pemotongan string input berdasarkan tiap kata yang menyusunnya.

## Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Dosen Pembimbing Menggunakan Algoritma Naive Bayes Studi Kasus STIKI Malang
Gambar 3. Tokenizing Filtering/Stopword
Tahap filtering/stopword adalah tahap pengambilan kata-kata penting dari hasil token.
Gambar 4. Filtering/Stopword
Stemming Tahap Stemming adalah tahap untuk memperkecil jumlah indeks yang berbeda dari suatu dokumen serta melakukan pengelompokankata kata lainya yang memiliki kata dasar dan arti yang serupa namun mempunyai bentuk yang berbeda karena mendapatkan imbuhan yang berbeda.
Gambar 5 . Stemming
TF-IDF ( Term Frequency–Inverse Document Frequency ) Dari sinilah hasil yang paling utama dalam Text Mining yaitu untuk menentukan bobot nilai yang telah diproses menggunakan TF/IDF. IDF dapat memperbaiki nilai precision , karena IDF mengkhususkan untuk fokus pada sebuah term dalam keseluruhan dokumen. IDF dapat memperbaiki nilai ​ precision , karena IDF dapat mengkhususkan untuk fokus pada sebuah ​ term dalam keseluruhan dokumen. kombinasi antara TF dan IDF untuk menghitung bobot ​ term menunjukkan bahwa gabungan keduanya menghasilkan performansi yang lebih baik. Kombinasi bobot dari sebuah term t pada teks d didefinisikan sebagai berikut :
Pertama menentukan berapa TF yang terdapat pada dokumen dengan menggunakan rumus.
t t t t
Gambar 6. Hasil TF
Nilai TF sudah diketahui maka akan di lanjutkan dengan mencari nilai IDF dalam dokumen tersebut dengan menggunakan.
ڕ log ݂
Gambar 7. Hasil IDF
Cosine Similarity Langkah awal perhitungan adalah menghitung jarak antara dokumen (D) dengan dokumen cotoh kasus (Q) dengan rumus sehingga didapatkan hasil :
ڕ ڕ t ڕ ڕ ڕ ڕ ڕ ڕ ڕ ڕ ڕ Gambar 8. Perhitungan Cosine Similarity
Keterangan : Cos D1 :
‸ ⸹ ‸ ⸹ ‸ ⸹ ‸ ⸹ ‸ ⸹ ⸹ ‸ t76487
Dimana D1 adalah rumus perhitungan vektor dokumen pada hasil IDF.
Naive Bayes Setelah nilai dari Cosine Similarity antar dokumen ditemukan maka hasil dari tiap perhitungan akan dikategorikan sesuai dengan
Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Dosen Pembimbing Menggunakan Algoritma Naive Bayes Studi Kasus STIKI Malang
nama dosen yang tertera sesuai judul dokumen kemudian akan dilakukan perhitungan nilai probabilitas pada tiap dosen pembimbing dan co pembimbing.
Gambar 9. Perhitungan Cosine Similarity
Keterangan Gambar 9: Pdosen-D1 = didapatkan dari CosD1 (Gambar
8) / CosD1 (Gambar 8 + jumlah kemunculan nama dosen pembimbing. Pdosen-D2 = didapatkan dari CosD2 (Gambar 8) / CosD2 (Gambar 8) + jumlah kemunculan nama dosen pembimbing.
Gambar 10. Perhitungan Cosine Similarity
Pdosen-D1 = Didapatkan dari CosD1 (Gambar 8) / CosD1 (Gambar 8 + jumlah kemunculan nama dosen pembimbing. Pdosen-D2 = didapatkan dari CosD2 (Gambar 8)
/ CosD2(Gambar 8) + jumlah kemunculan nama dosen pembimbing. Setelah nilai probabilitas pembimbing di temukan maka dilakukan perhitungan tingkat probabilitas pembimbing berdasarkan
total kemunculan pada tiap data training.
Gambar 11. Perhitungan Probabilitas Dosen
Berdasarkan Kategori.
Keterangan : P-1 = Total kemunculan dosen / jumlah total dokumen P-2 = Total kemunculan dosen / jumlah total dokumen.
Gambar 12. Perhitungan Probabilitas Co dosen Pembimbing berdasarkan kategori.
Keterangan gambar 12: PCO-1 = Total kemunculan dosen / jumlah total dokumen. PCO-2 = Total kemunculan dosen / jumlah total dokumen.
Setelah semua variable yang di butuhkan sudah di dapatkan maka di lakukan perhitungan seperti pada rumus dibawah untuk dosen pembimbing sehingga akan didapatkan :
th arg t t t t Ut h t t Ut … (1) Keterangan : Vj = Kategori data j = 1,2,3,…n j1 = Kategori Data1, dan j2 = kategori Data2
Gambar 13. Perhitungan Naive Bayes Dosen Pembimbing

## Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Dosen Pembimbing Menggunakan Algoritma Naive Bayes Studi Kasus STIKI Malang
Kemudian dilakukan lagi perhitungan seperti pada rumus (1) untuk dosen co pembimbing sehingga akan didapatkan :
Gambar 14. Perhitungan Naive Bayes Co Dosen Pembimbing
Berdasarkan Gambar 13 dan 14, dapat disimpulkan bahwa point tertinggi adalah dosen pembimbing dan co pembimbing yang memiliki tingkat probabilitas tertinggi untuk membimbing dokumen Q.

## 3. IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN Implementasi Program
Login Pada saat aplikasi pertama dibuka, pengguna akan di arahkan menuju ke halaman Login untuk memasukan Username dan password secara benar.
Gambar 15. Halaman Login
Tampilan Halaman Awal Setelah memasukan username dan password dengan benar pengguna kaprodi akan diarahkan melihat daftar form 7 yang belum disetujui untuk dilakukan proses persetujuan oleh kaprodi.
Gambar 16. Halaman Beranda
Tampilan Data Detil Form 7 Pada halaman ini kaprodi dapat melihat detil dari form 7 yang sedang diajukan oleh mahasiswa dan dapat menyetujui atau menolak data pengajuan form 7 serta dapat melihat kemiripan data dokumen yang diajukan dengan data training sebagai bahan pertimbangan persetujuan.
Gambar 17 . Data Detil Form 7
Tampilan Halaman Penentuan Dosen Kaprodi Pada halaman penentuan dosen kaprodi kaprodi dapat melihat daftar form 7 yang sudah di terima namun belum ditentukan dosen pembimbing dan daftar form 7 yang sudah divalidasi yaitu form 7 yang sudah ditentukan dosen pembimbing dan co pembimbingnya dan kaprodi dapat langung melihat hasil rekomendasi dengan cara menekan tombol tentukan dosen yang sudah disediakan oleh sistem.
Gambar 18. Halaman Penentuan Dosen Kaprodi
Halaman Detil Tentukan Dosen Pada halaman penentuan dosen terdapat tombol tentukan dosen yang bila di klik maka akan mengarahkan pihak kaprodi ke halaman detil tentukan dosen. pihak kaprodi akan dapat melihat rekomendasi hasil dari perhitungan metode Naive Bayes Classifier sistem akan memunculkan hasil rekomendasi dosen pembimbing dan co pembimbing berdasarkan judul yang di pilih oleh kaprodi, dan kaprodi dapat langsung menentukan dosen pembimbing dan co pembimbing dengan cara menekan tombol togle On-Off yang disediakan oleh sistem dan menekan tombol simpan maka sistem akan merekam dan menyimpan data validasi.
Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Dosen Pembimbing Menggunakan Algoritma Naive Bayes Studi Kasus STIKI Malang
Gambar 19. Halaman Detil Tentukan Dosen
Halaman Detil Validasi Data Pada halaman detil validasi data kaprodi dapat melihat detil form 7 yang sudah divalidasi atau yang sudah ditentukan pembimbing dan co dosen.
Gambar 20. Halaman Detil Validasi Data
Halaman Data Dosen Pada halaman data dosen kaprodi dapat melihat daftar dosen pembimbing dan co pembimbing serta dapat melihat detil dosen dengan cara menekan tombol detil atau tombol bersimbol kaca pembesar.
Gambar 21. Halaman Data Dosen

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Aplikasi Sistem penunjang keputusan penentuan dosen pembimbing menggunakan Naive Bayes dapat mempermudah kaprodi dalam menentukan dosen pembimbing dan co pembimbing dengan cara sistem dapat
mengeluarkan beberapa rekomendasi nama dosen pembimbing dan co pembimbing sebagai bahan penunjang keputusan yang didapatkan dari hasil perhitungan metode Naive Bayes & Cosine Similarity. Serta sistem dapat melihat kemiripan antar dokumen sebagai bahan pertimbangan persetujuan dan penentuan dosen pembimbing.
Saran Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, membutuhkan beberapa syarat yang dapat dijadikan acuan pengembangan. Beberapa saran yang dapat dijadikan acuan untuk pengembangan aplikasi atau sistem lebih lanjut adalah Perlunya pengkajian lebih lanjut untuk penambahan data training agar akurasi atau tingkat keakuratan rekomendasi dosen pembimbing lebih akurat.
5. REFERENSI [1] anonymous, “informatikalogi.com,” 2018. [Online]. Available : https://informatikalogi.com/text- preprocessing/. [Diakses 23 November 2018]. [2] D. &. N. Vijayarani, “Preprocessing Techniques for Text Mining,” 2015. [3] S. pradnyana, “Perancangan Dan Implementasi Automated Document Integration Dengan Menggunakan Algoritma Complete Linkage Agglomerative Hierarchical Clustering.,” 2012. [4] S. H. Wijaya A. P, “Naive Bayes Classification pada Klasifikasi Dokumen Untuk Identifikasi Konten E-Government,” 2016. [5] Y. A.F, “Penerapan Metode Naive Bayes Dalam Pengklasifikasion Artikal Clickbait Berbahasa Indonesia,” 2017. [6] P. Kasih dan I. N. Farid, “Sistem Bantu Pemilihan Dosen Pemimbing Tugas Akhir Berdasarkan Kateori Pilihan dan Keahlian Dosen menggunakan Naive Bayes,” p. 62, 2017.