Penerapan Algoritma Djikstra dan Algoritma Collaborative Filtering Recommendation untuk Pencarian Kelompok Belajar dan Bimbingan Belajar
Saruni Dwiasnati 1* , Ariyani Wardhana 2 & Surya Perdana 2
1 Teknik Informatika, Universitas Mercu Buana Jakarta Jl. Meruya Selatan No.1, RT.4/RW.1, Meruya Sel., Kec. Kembangan, Kota Jakarta Barat, Daerah
Khusus Ibukota Jakarta 11650
2 Sistem Informasi, Universitas Mercu Buana Jakarta Jl. Meruya Selatan No.1, RT.4/RW.1, Meruya Sel., Kec. Kembangan, Kota Jakarta Barat, Daerah
Khusus Ibukota Jakarta 11650
3 Tekhnik Industri, Universitas Indraprasta PGRI Jakarta TB. Simatupang, Jl. Nangka Raya No.58 C, RT.5/RW.5, Tj. Bar., Kec. Jagakarsa, Kota Jakarta
Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 12530 Email: 1 1 , ariyani.wardhana@mercubuana.ac.id 2 ,suryaperdana.st.mm@gmail.com 3
Abstrak. Recommender  system  merupakan  sebuah  program  yang  dapat digunakan    untuk  memprediksi  sebuah  item    berdasarkan  informasi  yang diperoleh  dari  user.  Collaborative  filtering  merupakan  algoritma    yang    telah banyak  digunakan  dalam  melakukan  proses  filtering. Dewasa ini pendidikan informal  semakin  memiliki  peran  penting  terhadap  kesuksesan  belajar  para pelajar  di  lembaga  pendidikan  formal.  Kebutuhan  tambahan  pelajaran  bagi pelajar  semakin  meningkat,  hal  ini  dikarenakan  tuntutan  kompetensi  dan minimnya  waktu  belajar  yang  tersedia  di  lembaga  pendidikan  formal.  Mencari kelompok  belajar  dan  bimbingan  belajar  (bimbel)  sebagai  pelengkap pembelajaran  merupakan  tantangan  bagi  para  pelajar.  Keterbatasan  info  dari tempat bimbel dan kelompok belajar  membuat pelajar perlu meluangkan waktu lebih lama untuk mencari bimbel atau kelompok belajar yang sesuai yang sesuai dengan  kebutuhan  dan  kapasitasnya.  Penelitian  ini  ditujukan  untuk  membantu pelajar  di  area  sekitar  universitas  PGRI  dalam  mencari  tempat  bimbel  dan kelompok  belajar  yang  sesuai.  Algoritma  Djikstra  digunakan  untuk  mencari lokasi bimbel dan kelompok belajar terdekat, sedangkan algoritma collaborative filtering  digunakan  untuk  memberikan  rekomendasi tempat  bimbel  berdasarkan pada  rating  setiap  bimbel  yang  diberikan  oleh  pelajar  yang  sudah  pernah mengikuti  program  bimbel  tersebut.  Nilai  yang  digunakan  adalah  kepuasan pelajar yang pernah mengikuti kelompok belajar atau bimbel di area Universitas PGRI. Gabungan dari kedua algoritma ini, diharapkan dapat memberikan solusi pencarian  tempat  bimbel  dan  kelompok  belajar  berkualitas  yang  terdekat  dan sesuai dengan kebutuhan setiap pelajar yang membutuhkan informasi.
Kata kunci: bimbel; collaborative filtering; djikstra; pencarian; rekomendasi
.

## 1. Pendahuluan
Proses  belajar  dilembaga  pendidikan  formal  bertujuan  untuk  meningkatkan kemampuan  dan  kompetensi  pelajar  [1],  yang  mana  proses  belajar  dapat dilakukan  baik  secara  mandiri  ataupun  berkelompok[2].  Proses  belajar berkelompok  memiliki  keuntungan  dimana  anggota  kelompok  dapat  saling membantu[3]  dan  memotivasi  agar  tercapai  hasil  yang  lebih  baik [4][5].Efektivitas  kegiatan  belajar  berkelompok  terbukti  mampu  meningkatkan kualitas  pendidikan  [6],menumbuhkan  ketrampilan  [7],  dan  meningkatkan prestasi  akademik  [8][9].  Perubahan  kebutuhan  dunia  kerja  memberikan dampak  pada  meningkatnya  tuntutan  kompetensi  pelajar  agar  dapat  bersaing dengan pencari kerja lain baik dari dalam ataupun luar negri [10]. Waktu belajar yang tersedia di lembaga pendidikan formal relatif terbatas [6], hal ini seringkali menyebabkan  penguasaan  materi  dan  pendalaman  materi  yang  diperlukan sebagai  nilai  kompetensi  ketika  mencari  kerja  tidak  sepenuhnya  terakomodir. Belajar  bekelompok  di  luar  jadwal  pendidikan  formal  menjadi  alternatif  untuk meningkatkan kompetensi [11].
Belajar  berkelompok  akan  efektif    jika  ada  mentor  atau  rekan  yang  menguasai materi  dengan  baik  [2][3].  Jadwal  pendidikan  formal  yang  padat  dengan rangkaian  tugas  yang  beragam  sebagai  penyesuaian  kurikulum  di  pendidikan formal  menjadi  penghambat  proses  tukar  pengetahuan  antar  pelajar  dalam kelompok  belajar.  Kendala  ini  menyebabkan  pelajar  perlu  mencari  bimbingan belajar yang sesuai dengan kebutuhan [12]. Kelompok belajar yang relatif kecil [13] dengan dipandu oleh mentor yang berpengalaman [6] dapat mengakomodir kebutuhan  setiap  pelajar  [12],  meningkatkan motivasi belajar,  mengurangi  rasa malas  [14]  untuk  berlatih  dan  mendalami  ilmu  pengetahuan  terkini  [11]. Kelompok  belajar  terbukti  efektif  untuk  meningkatan  penguasaan  materi  [15] dan solusi yang tepat bagi peningkatan kompetensi pelajar [12][13].
Kendala  yang  sering  dialami  pelajar  dalam  mencari  kelompok  belajar  dan tempat  bimbingan  belajar  (bimbel)  adalah  mulai  dari  minimnya  informasi bimbel dan kelompok belajar di sekitar area tempat tinggal pelajar, staf pengajar di  setiap  bimbel  dan  mentor  dalam  kelompok  belajar,  waktu  belajar,  kapasitas dari setiap kelas/ sesi belajar, biaya bimbel, hingga mencari rekan untuk belajar.
Penelitian  ini  ditujukan  untuk  memberikan  usulan  solusi  atas  kesulitan mendapatkan  informasi  bimbel  dan  kelompok  belajar  agar  para  pelajar  dapat menemukan bimbel dan kelompok belajar yang sesuai dengan usaha yang lebih minimal.  Algoritma  djikstra  digunakan  untuk  mencari  tempat  bimbel  atau kelompok  belajar  terdekat  [16][17],  collaborative  filtering  recommendation
digunakan  untuk  memberikan  rekomendasi  yang  sesuai  dengan  kriteria  yang dipilih pelajar [18]. Urutan rekomendasi menggunakan nilai kepuasan pelajar di masing-masing  bimbel  dan  kelompok  belajar  tersebut.  Informasi  seputar kurikulum  belajar,    waktu  belajar,  pengajar/  mentor,  biaya,  dan  kapasitas kelompok belajar ditampilkan sesuai dengan bimbel atau kelompok belajar yang dipilih.

## 2. Metode Penelitian
Gambar 1. Metode riset

## 3. Pembahasan
Investigasi kendala siswa dalam meningkatkan prestasi akademiknya dilakukan secara random ke siswa universitas PGRI. Hasil investigasi ini di plot kedalam ishikawa  diagram  yang  dapat  meyajikan  model  presentasi  sugestif  untuk korelasi  antara  kendala  meningkatkan  potensi  akademik  dan  berbagai penyebabnya.  Struktur  yang  disediakan  oleh  diagram  membantu  anggota  tim berpikir  dengan  cara  yang  sangat  sistematis  [19].  Diagram  Ishikawa  dapat menggambarkan  kendala  teknologi  [20]  hingga  analisa  proses  pembelajaran [21].
Gambar 2 . Ishikawa Diagram Kendala Peningkatan Prestasi Akademik Siswa
Dari  investigasi  ini  diketahui  bahwa  faktor  personal  dan  informasi  memiliki peran  penting  bagi  peningkatan  prestasi  akademik  siswa.  Setelah  diketahui faktor  utama  yang  dapat  meningkatkan  prestasi  akademik  siswa,  maka dikumpulkan  data  beberapa  tempat  kursus  di  sekitar  univeristas  PGRI  beserta informasi  program  yang  ada.  Kemudian  dari  setiap  tempat  kursus  ditentukan titik koordinatnya.
Tabel 1 Nilai Tempat Kursus Nama Tempat Kursus Latitude Longitude Kode Gama UI Duren Tiga -6.253128 106.8359539 A Gama UI Cipete -6.280134 106.797553 B Gama UI Cilandak -6.3026736 106.812341 C Nurul Fikri Kantor Pusat -6.2889974 106.8227032 D Nurul Fikri Pasar Minggu -6.2935097 106.8390068 E
Nurul Fikri Pasar Rebo -6.3014198 106.8600116 F Nurul Fikri Cilandak -6.3058521 106.8125895 G Primagama Fatmawati -6.2747615 106.7952896 H Primagama Pasar Minggu -6.261864 106.841429 I Primagama Condet -6.2827183 106.819798 J
Koordinat  contoh  untuk  siswa  menggunakan  koordinat  kampus  UNINDRA campus A -6.303106; 106.850567.  Kemudian dibuatlah peta jalur untuk setiap tempat les dari titik asal (X).
Gambar 3 Peta Jalur Pencarian Tempat Kursus
Dari  setiap  titik  koordinat  dicari  jaraknya  dengan  menggunakan  rumus haversine,  dimana  rumus  Haversine  adalah  persamaan  yang  penting  dalam navigasi, memberikan jarak lingkaran besar antara dua titik pada titik dari garis bujur dan garis lintangnya [22].
Rumus Haversine:
(1)
d adalah jarak antara dua titik dengan garis bujur dan lintang (ψ, φ) dan r 3956 adalah jari-jari Bumi [23].
Kemudian setelah diketahui jarak ke masing-masing titik dari titik asal X, maka dapat  dilanjutkan  dengan  perhitungan  algoritma  djikstra.  Algoritma  Dijkstra adalah  metode  penentuan  jalur  terpendek  antara  dua  simpul G  =  {V.  E} .  Jalur terpendek  ditemukan  tahap  demi  tahap.  Dalam  menemukan  rute  terpendek  ke
titik  awal  dengan  menetapkan  angka  bobot  untuk  setiap  jalur.  Angka-angka bobot  ini adalah jarak dari berbagai jalur ke titik awal itu [24]. Node atau titik awal  ditetapkan  sebagai  titik  keberangkatan  dan  diberikan  nilai  0.  Dari  titik awal  cari  titik  yang  belum  dilalui  kemudian  hitunglah  jaraknya  dari  titik  awal. Jika  diketemukan  jarak  yang  lebih  dekat  dari  jarak  yang  pernah  dihitung sebelumnya maka hapus data lama, simpan ulang data jarak dengan jarak yang baru. Titik yang sudah dilewati tidak akan dihitung ulang [25].
Penggunaan  algoritma collaborative  filtering untuk  menyaring  hasil  pencarian berdasarkan  kata  kunci yang  dpilih  oleh siswa  dan menampilkan  daftar  bimbel dan  kelompok  belajar  yang  sesuai  dengan  ketertarikan  siswa  tersebut  [26]. Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut:
(2)
= nilai kemiripan bimbel i dan bimbel j
= nilai user  yang merating bimbel i dan bimbel j
Ru,i = Rating siswa u pada bimbel i
Ru,j = Rating siswa u pada bimbel j
Ru = Nilai rating rata-rata siswa u

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  Tujuan    dari  Penelitian  yaitu  untuk  melakukan  Pencarian Kelompok  Belajar  dan  Bimbingan  Belajar  Online  dengan  menggunakan Algoritma  Djikstra  dan  Collaborative  Filtrering  Recommendation  yang  dapat diakses  secara  realtime  untuk  mempermudah  proses  pencarian  Kelompok Belajar  dan  Bimbingan  Belajar.  Adapun  sistem  yang  sudah  dibuat  memiliki menu yaitu :
1. Menggunakan algoritma Djikstra dan algoritma Collaborative Filtering Recommendation  dengan  bantuan  jarak  yang  tidak  jauh  dari  Objek penelitian.
2.  Pencarian  Kelompok  Belajar  dan  Bimbingan  Belajar  Online  dapat dilakukan secara Realtime sesuai dengan kebutuhan pengguna.

## 5 Referensi
[1]. Illeris, Knud. Contemporary Theories of Learning : Learning Theorists  -- in Their Own Words. s.l. : Taylor & Francis Routledge, 2009.

## Saruni Dwiasnati, Ariyani Wardhana, Surya Perdana
[2]. Nicholas  Balacheff,  Sten  ludvigsen,  Ton  de  Jong,  Ard  lazonder,  Sally Barnes. Technology  Enhance  Learning. s.l. :  Springer  Science+Business Media, 2009.
[3]. Namada,  Juliana  Mulaa. Handbook  of  Research  on  Knowledge Management  for  Contemporary  Business  Environments. Pennsylvania :  IGI Global Disseminator of Knowledge, 2018.
[4]. The development of a comprehensive framework. de Hei, M., Strijbos, J.- W.,  Sjoer,  E.,  Admiraal,  W.,  Thematic. s.l. :  Elsevier,  2016,  Educational Research Review, Vol. 18, hal. 33-45.
[5]. Ramnanan,  Alexander  Whelan  John  J.  Leddy  Sean  Mindra  J.D. Matthew  Hughes  Safaa  El‐Bialy  Christopher  J. Student  perceptions  of independent  versus  facilitated  small  group  learning  approaches  to compressed medical anatomy education. s.l. : Wiley, 2015. [6]. Developing  designs  for  community  development  in  four  types  of  student teacher  groups.  Marjolein  Dobber,  Sanne  F.  Akkerman,  Nico  Verloop,
Wilfried Admiraal, Jan D. Vermunt. Dordrecht : Springer
Science+Business Media, 2012, hal. 279-297. 10.1007/s10984-012-9116-4.
[7]. Individual  and  group-based  learning  from  complex  cognitive  tasks:Effects on retention and transfer efficiency. Femke Kirschner, Fred Paas, Paul A. Kirschner. 2, s.l. : Elsevier, 2009, Vol. 25, hal. 306-314.
[8]. Group  work  in  healthcare  students’  education:  what  do  we  think  we  are doing?  Cary  A.  Brown,  Kelly  McIlroy. 6,  s.l. :  Roudlegde  Taylor  & Francis  Group,  2011,  Assessment  &  Evaluation  in  Higher  Education,  Vol. 36, hal. 687-699.
[9]. Shared  Information,Cognitive  Load,  and,  and  Group  Memory.  R.  Scott Tindale, Susan Sheffey. 1, s.l. : SAGE Publications, 2002, Vol. 5, hal. 5-18.
[10]. Challenge  of  supporting  vocational  learning:  Empowering  collaboration in a scripted 3D game – How does teachers’ real-time orchestration make a difference?  Raija  Hämäläinen,  Kimmo  Oksanen. s.l. :  Eklsevier,  2012,
Computer and Education, hal. 281-293.
[11]. Assessment  of  students’  learning  when  working  in  groups.  Karin Forslund  Frykedal,  Eva  Hammar  Chiriac. 3,  s.l. : Educational  Research, 2011, Vol. 53, hal. 331-345.
[12]. The  MOOC  Model:  Challenging  Traditional  Education.  Mazoue,  James
G. 2013, Educause Review Online.
[13]. Improvements  from  a  Flipped  Classroom  May  Simply  Be  the  Fruits  of Active  Learning.  Jamie  L.  Jensen,  Tyler  A.  Kummer,  Patricia  D.  d.  M.
Godoy. 1-12, s.l. : CBE, 2015, Life Sciences Education, Vol. 14.
[14]. Effect  of  Perceived  Social  Loafing,  Social  Interdependence,  and  Group Active Tone on Student's Group Learning Performance.  Chih-Ching Teng,
Yu-Ping Luo. 2, s.l. : De La Salle University, 2015, Asia-Pacific Edu, Vol. 24, hal. 259-269.
[15]. Informal  Learning  Recognition  and  Management.  David  Griffiths, Francisco José García Peñalvo. 2016, Computers in Human Behavior, Vol.
55A, hal. 501-503. 10.1016/j.chb.2015.10.019.
[16]. The  Shortest  Path  to  the  Health  Services  in  Baghdad  Using  the Improved  Dijkstra  Algorithm  on  mobile  device  .  Dena  Kadhim Muhsen,  Rihab  Flaih  Hassan. 1,  Iraq :  Journal  of  Madent  Alelem College, 2019, Vol. 11.
[17]. PATH  FINDING:  A*  OR  DIJKSTRA’S?  .  Abhishek  Goyal,  Prateek Mogha, Rishabh Luthra, Neeti Sangwan. 1, s.l. : IJITE, 2014, Vol. 2.
[  18]. Fishbone  Diagram:  Application  to  Identify  the  Root.  Dnyandeo Dattatraya  Shinde,  Shwetambari  Ahirrao,  Ramjee  Prasad. 2,  s.l. : Springer Science+Business Media, LLC, 2018, Vol. 100.
doi:10.1007/s11277-018-5344-y .
[19]. Categories for barriers to adoption of instructional technologies. Reid, P.
s.l. : Education and Information Technologies, 2014, Vol. 19.
[20]. e-Teaching  empowered  by  knowledge  visualization:  ‘G.  O.  Easy’ courseware  for  instructional  message  designers.  Jih,  Hueyching  Janice dan Huang, Tzu-Ying. Yichang, China : IEEE, 2011. DOI:
10.1109/ICECENG.2011.6056900.
[21]. Landmark  Based  Shortest  Path  Detection  byUsing  A*  and Haversine  Formula.  Prof.  Nitin  R.Chopde,  Mr.  Mangesh  K. Nichat. 2,  2013 :  International  Journal  of  Innovative  Research  in Computer and Communication Engineering , Vol. 1. 2320 – 9801.
[22]. The  Cosine-Haversine  Formula.  Robusto,  C.  C. 1,  s.l. :  The American Mathematical Monthly, 1957, Vol. 4. DOI: 10.2307/2309088.
[23]. On Application of Dynamic Program Fixed Point Iterative Method of  Optimization  in  the  Determination  of  the  Shortest  Route  (Path) Between  Government  House  and  Amuzukwu  Primary  School,  All  in Umuahia, Abia State. Emmanuel, Eziokwu C. s.l. : Asian Journal of Mathematics Sciences, 2018. ISSN 2581-3463.
[24]. Item  Delivery  Simulation  Using  Dijkstra  Algorithm  for  Solving Traveling  Salesman  Problem.  Hagai  Nuansa  Ginting,  Andrew Brian  Osmond,  Annisa  Aditsania. International  Conference  on Electronics Representation  and Algorithm (ICERA 2019) :  Journal of Physics: Conference Series, 2019. doi:10.1088/1742-
6596/1201/1/012068.
[25] BIBLIOGRAPHY  \l 1057  25]. Sistem Rekomendasi Produk Sepatu dengan  Menggunakan  Metode  Collaborative  Filtering.  Kurniawan,
Arif. Yogyakarta :  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi 2016 (SENTIKA 2016), 2016. ISSN: 2089-9815.