Page | 65
PERANCANGAN SISTEM REKOMENDASI DOKUMEN DENGAN PENDEKATAN CONTENT-BASED FILTERING
Wayan Gede Suka Parwita 1 , Made HanindiaPrami Swari 2 , Welda 3 123 Program Studi Teknik Informatika, STMIK STIKOM Indonesia Jln. TukadPakerisan, Denpasar-Bali, Indonesia gede.suka@gmail.com 1 , hanindia@stiki-indonesia.ac.id 2 , welda@yahoo.com 3
Abstrak — Penentuan  dosen  Pembimbing  Tugas  Akhir  merupakan  hal  yang  riskan  dalam menunjang keberhasilan dan kelancaran mahasiswa dalam menempuh Tugas Akhir.  Di STMIK STIKOM  Indonesia,  mahasiswa  mengajukan  dosen  pembimbing  hanya  berdasarkan  tingkat kedekatan  tanpa  mempertimbangkan  relevansi  topik  tugas  akhir  yang  diangkatnya  dengan bidang keahlian dosen yang diajukan. Berbagai batasan yang muncul dalam menentukan dosen pembimbing  bag  masing-masing  mahasiswa  menyebabkan  kegiatan  ini  menjadi  permasalahan tersendiri di STMIK STIKOM Indonesia. Permasalahan penentuan dosen pembimbing ini dapat diselesaikan dengan memabangun sebuah sistem rekomendasi yang membandingkan kedekatan topik  penelitian  mahasiswa  dengan  bidang  keilmuan  seluruh  dosen  yang  tersedia  melalui dokumen penelitian-penelitian yang pernah dilakukan oleh masing-masing dosen. Penggunaan sistem  rekomendasi  ini  akan  menghasilkan  rekomendasi  dosen  pembimbing  tugas  akhir  yang memiliki bidang minat dan keahlian yang mendekati topik penelitian tugas akhir yang diajukan oleh mahasiswa.
Kata kunci — Sistem Rekomendasi Dokumen, Content-based Filtering.

## I. PENDAHULUAN
Penentuan dosen pembimbing di STMIK STIKOM  Indonesia  saat  ini  menggunakan  dokumen Usulan  Proposal  Penelitian  (UPP)  sebagai  dasar pertimbangan untuk menentukan dosen pembimbing. Koordinator KP dan TA STMIK STIKOM Indonesia harus menyesuaikan usulan calon dosen pembimbing dari  mahasiswa  dengan  bidang  ilmu  calon  dosen pembimbing sebelum menetapkan dosen pembimbing  tugas  akhir  mahasiswa.  Dokumen  yang digunakan  sebagai  pertimbangan  dalam  penentuan dosen pembimbing adalah usulan proposal penelitian (UPP) yang diajukan oleh masing-masing mahasiswa yang akan menempuh tugas akhir. Jumlah mahasiswa yang  mengajukan  usulan  proposal  penelitian  dalam satu semester mencapai kurang lebih 200 mahasiswa, sehingga  akan  sangat  menyulitkan  bagi  koordinator KP  dan  TA  dalam  menentukan  kesesuaiaan  usulan proposal  penelitian  mahasiswa  dengan  bidang  ilmu yang  relevan  dari  calon  dosen  pembimbingnya masing-masing.  Kesulitan  lain  yang  dialami  dalam penentuan  dosen  pembimbing  tugas  akhir  adalah kurangnya dokumen serta informasi tentang penelitian-penelitian yang dilakukan oleh calon dosen pembimbing.  Permasalahan  ini  diperparah  dengan jumlah  dosen  yang  menguasai  suatu  bidang  ilmu tertentu  jumlahnya  terbatas,  sehingga  seringkali  satu dosen  pembimbing  membimbing  mahasiswa  dengan topik  yang  tidak  sesuai  dengan  bidang  keahliannya, sedangkan  ada  dosen  pembimbing  lain  yang sebenarnya menguasai bidang ilmu sesuai topik yang
diajukan  oleh  mahasiswa  tersebut.  Hal  ini  tentunya menjadi permasalahan tersendiri bagi dosen pembimbing tersebut.
Penentuan  pembimbing  tugas  akhir  merupakan suatu  pengambilan  keputusan  yang  tidak  mudah  dan riskan.  Hal  ini  disebabkan  karena  pembimbing merupakan  salah  satu  faktor  yang  berpengaruh  pada pengerjaan  tugas  akhir  mahasiswa.  Saat  ini, mahasiswa  STMIK  STIKOM  Indonesia  cenderung hanya  mempertimbangkan  faktor  kedekatan  untuk menentukan  calon  dosen  pembimbing  tugas  akhir. Pengguanaan  formulir  pengajuan  tugas  akhir  yang mencantumkan usulan dosen pembimbing tugas akhir juga  dirasa  kurang  tepat  guna  karena  mahasiswa kurang  memperhatikan bidang ilmu dari calon dosen pembimbing.
Permasalahan  penentuan  dosen  pembimbing seperti  yang  terjadi  di  STMIK  STIKOM  Indonesia dapat  diatasi  dengan  merancang  sebuah  sistem rekomendasi. Sistem rekomendasi mulai diperhatikan sejak  kemunculan  penelitian  tentang  collaborative filtering pada pertengahan 90’an [4], [12]. Sistem ini memerlukan  model rekomendasi  yang tepat agar apa yang  direkomendasikan  sesuai  dengan  keinginan pengguna, serta mempermudah pengguna mengambil keputusan yang tepat [10]. Sistem rekomendasi dapat di  integrasikan  ke  dalam  STIMIK  STIKOM Indonesia telah memiliki Syncronized Student’s Final Project  Management  System  (Sintesys)  untuk memaksimalkan  fungsi  sistem.  Sintesys  yaitu  sistem informasi  yang  mengelola kegiatan TA dan KP serta membantu proses yang terlibat didalamnya.
Page | 66
Sistem rekomendasi
dibangun dengan memanfaatkan  fungsi  untuk  mengukur  relevansi antara  UPP  mahasiswa  dengan  bidang  ilmu pembimbing  melalui  dokumen  penelitian  dosen. Dokumen  (dengan  format  pdf)  usulan  proposal penelitian  dari  masing-masing  mahasiswa  yang mengajukan tugas akhir diupload ke sistem dan akan dibandingkan kemiripannya dengan dokumen penelitian  dari  seluruh  dosen  pembimbing  yang  ada. Penentuan  rekomendasi  dosen  pembimbing  dapat mempertimbangkan  isi  dari  UPP  yang  dapat menggambarkan  secara  umum  penelitian  yang  akan dilakukan  oleh  mahasiswa.  Dokumen  UPP  lalu dibandingkan  dengan  dokumen-dokumen  penelitian calon  dosen  pembimbing  yang  jumlahnya  banyak untuk melihat nilai kedekatan dari dokumen tersebut. Perbandingan  kedekatan  dapat  dilakukan  dengan terlebih  dahulu  melakukan  ektraksi  isi  dari  setiap dokumen.  Sehingga  selanjutnya  penilaian  kedekatan dapat  menggunakan  pendekatan  cosine  similarity. Sistem  yang  dibangun  berupa  sistem  rekomendasi, dimana  peringkat  dari  rekomendasi  ditentukan  dari nilai perhitungan cosine similarity . Melalui sistem rekomendasi yang dibuat, rekomendasi  pembimbing  untuk  masing-masing mahasiswa  yang  mengambil  tugas  akhir  tidak dilakukan  dengan  mambaca  satu-persatu  UPP  yang diajukan  mahasiswa.  Penentuan  dosen  pembimbing akan didasarkan pada nilai tertinggi antara UPP yang diajukan  dengan  dokumen  penelitan  dari  masing- masing  dosen.  Manfaat  lain  yang  diharapkan  dari sistem ini adalah dosen pembimbing yang ditentukan untuk  masing-masing  mahasiswa  memiliki  relevansi bidang  ilmu  yang  mendekati  dengan  topik  penelitian yang diajukan sehingga diharapkan  mahasiswa dapat mengerjakan tugas akhir dengan baik dan berdampak pada  menurunnya  rata-rata waktu mahasiswa menempuh TA.
II.  METODOLOGI PENELITIAN Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  metode wawancara dan observasi. Wawancara dan Observasi diperlukan  untuk  pencarian  data  awal  mengenai mekanisme  yang  ada  pada  sistem  pembagian  dosen pemabimbing dan sistem informasi yang berjalan saat ini.  Data  awal  akan  digunakan  untuk  menentukan masalah  dan  kebutuhan  yang  diharapkan  dari  sistem yang akan diimplementasikan.
Wawancara Observasi Analisis Masalah Desain Sistem Analisis Kebutuhan Pengumpulan Data Studi Pustaka Kesimpulan dan Penelitian Lanjutan
Gbr. 1 Alur penelitian
Pengumpulan data dan dokumen penelitian dosen akan dilakukan pada tahap pengumpulan data. Sistem yang  akandibagun  disesuaikan  dengan  struktur  data dan dokumen penelitian dosen. Gambar 1 menunjukkan alur penelitian yang diusulkan.
Secara  garis  besar,  langkah-langkah  penelitian yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut :
a. Analisis Masalah
b. Analisis Kebutuhan
c. Pengumpulan Data
d. Perancangan Sistem

## III.  KAJIAN PUSTAKA

## A. Ekstraksi Keyword
Dalam  dokumen  ilmiah,  keyword  adalah  kata pokok  yang  merepresentasikan  masalah  yang  diteliti atau  istilah-istilah  yang  merupakan  dasar  pemikiran dan  dapat  berupa  kata  tunggal  atau  gabungan  kata. Similaritas keyword dokumen dapat digunakan untuk menentukan  relevansi  dokumen  terhadap  dokumen lain  [15].  Automatic  keyword  extraction  system memiliki  tugas  untuk  mengidentifikasi  kumpulan kata,  frase  kunci,  keyword,  atau  segmen  kunci  dari sebuah  dokumen  yang  dapat  menggambarkan  arti dari  dokumen  [6].  Tujuan  dari  ekstraksi  otomatis adalah  menekan  kelemahan  pada  ekstraksi  manual yang  dilakukan  manusia  yaitu  pada  kecepatan, ketahanan, cakupan, dan juga biaya yang dikeluarkan. Salah  satu  pendekatan  yang  dapat  digunakan  dalam automatic  keyword  extraction  yaitu  pendekatan  tata bahasa.  Pendekatan  ini  menggunakan  fitur  tata bahasa dari kata-kata, kalimat, dan dokumen. Metode ini  memperhatikan  fitur  tata  bahasa  seperti  bagian kalimat,  struktur  sintaksis,  dan  makna  yang  dapat menambah  bobot.  Fitur  tata  bahasa  tersebut  dapat digunakan  sebagai  penyaring  untuk  keyword  yang buruk.  Dalam  ekstraksi  keyword  dengan  pendekatan
Page | 67
tata  bahasa  berbasis  struktur  sintaksis,  ada  beberapa tahap  yang  dilakukan  yaitu  tokenisasi,  stopword removal, stemming, dan pembobotan kata [11].

## B. Tokenisasi
Teks  elektronik  adalah  urutan  linear  simbol (karakter,  kata-kata  atau  frase).  Sebelum  dilakukan pengolahan,  teks  perlu  disegmentasi  ke  dalam  unit- unit  linguistik  seperti  kata-kata,  tanda  baca,  angka, alpha-numeric,  dan  lain-lain  Proses  ini  disebut tokenisasi.  Tokenisasi  sederhana  (white  space tokenization) merupakan tokenisasi yang memisahkan kata berdasarkan karakter spasi, tab, dan baris  baru  [15].  Namun,  tidak  setiap  bahasa melakukan  hal  ini  (misalnya  bahasa  Cina,  Jepang, Thailand). Dalam bahasa Indonesia, selain tokenisasi sederhana diperlukan juga tokenisasi yang memisahkan  kata-kata  berdasarkan  karakter  lain seperti “/” dan “-“.

## C. Stopword Removal
Stopword  removal  adalah  pendekatan  mendasar dalam  preprocessing  yang  menghilangkan  kata-kata yang  sering  muncul  (stopword).  Fungsi  utamanya adalah  untuk  mencegah  hasil  proses  selanjutnya terpengaruh oleh stopword tersebut. Banyak diantara stopword  tersebut  tidak  berguna  dalam  Information Retrival  (IR)  dan  text  mining  karena  kata-kata tersebut  tidak  membawa  informasi  (seperti  ke,  dari, dan,  atau).  Cara  biasa  untuk  menentukan  apa  yang dianggap  sebagai  stopword  adalah  menggunakan stoplist.  Stoplist  merupakan  kumpulan  kata  atau kamus  yang  berisi  daftar  stopword.  Langkah penghilangan  stopword  ini  adalah  langkah  yang sangat penting dan berguna [13].

## D. Stemming
Algoritma stemming adalah proses yang melakukan  pemetaan  varian  morfologi  yang  berbeda dari kata-kata ke dalam kata dasar/kata umum (stem). Stemming  berguna  pada  banyak  bidang  komputasi linguistik dan  information retrieval  [8]. Dalam  kasus bahasa Indonesia, sejauh ini hanya ada dua algoritma untuk  melakukan  proses  stemming  yaitu  algoritma yang  dikembangkan  oleh  Nazief  dan  Adriani  serta algoritma yang dikembangkan oleh Tala. AlgoritmaNazief  dan  Adriani  dikembangkan  dengan menggunakan  pendekatan  confix  stripping  dengan disertai pemindaian pada kamus. Sedangkan stemming  yang  dikembangkan  Tala  menggunakan pendekatan yang berbasis aturan (rule-based).
Pengembangan  Algoritma  Tala  didasarkan  pada kenyataan  bahwa  sumber  daya  seperti  kamus  besar digital  untuk  bahasa  mahal  karena  kurangnya penelitian  komputasi  di  bidang  linguistik.  Maka,  ada kebutuhan untuk algoritma stemming tanpa keterlibatan kamus. Algoritma Tala sendiri dikembangkan  dari  algoritma  Porter  stemmer  yang dimodifikasi untuk bahasa Indonesia. Algoritma Tala menghasilkan  banyak  kata  yang  tidak  dipahami.  Ini
disebabkan  oleh  ambiguitas  dalam  aturan  morfologi Bahasa  Indonesia.  Dalam  beberapa  kasus  kesalahan tidak  mempegaruhi  kinerja,  tetapi  dalam  kasus  lain menurunkan kinerja [14].

## E. Tala Stemmer
Algoritma  Tala  memproses  awalan,  akhiran,  dan kombinasi  keduanya  dalam  kata  turunan.  Walaupun dalam bahasa Indonesia terdapat sisipan, jumlah kata yang diturunkan menggunakan sisipan sangat sedikit. Karena  hal  tersebut  dan  juga  demi  penyederhanaan, sisipan akan diabaikan.
Algoritma  Porter  stemmer  dibangun  berdasarkan ide  tentang  akhiran  pada  bahasa  Inggris  yaitu kebanyakan  merupakan  kombinasi  dari  akhiran  yang lebih sederhana dan lebih  kecil. Beberapa perubahan dilakukan pada algoritma Porter stemmer agar sesuai dengan Bahasa Indonesia. Perubahan dilakukan pada bagian  kumpulan  aturan  dan  penilaian  kondisi. Karena  algoritma  Porter  stemmer  hanya  dapat menangani  akhiran,  maka  perlu  penambahan  agar dapat  menangani  awalan,  akhiran,  dan  juga penyesuaian  penulisan  dalam  kasus  dimana  terjadi perubahan  karakter  pertama  kata  dasar.  Gambar  II menunjukkan langkah-langkah proses pada algoritma Tala.
Dalam  Bahasa  Indonesia,  unit  terkecil  dari  suatu kata adalah suku kata. Suku kata paling sedikit terdiri dari satu huruf vokal. Desain implementasi algoritma Tala  belum  dapat  mengenali  seluruh  suku  kata.  Ini disebabkan  karena  adanya  dua  huruf  vokal  yang dianggap  satu  suku  kata  yaitu  ai,  au,  dan  oi. Kombinasi dua huruf vokal (terutama ai, oi) tersebut dapat  menjadi  masalah,  apalagi  jika  berada  pada akhir  sebuah  kata.  Ini  disebabkan  oleh  sulitnya membedakannya  dengan  kata  yang  mengandung akhiran  –i.  Hal  ini  menyebabkan  kombinasi  huruf vokal  ai/oi  akan  diperlakukan  seperti  kata  turunan. Huruf  terakhir  (-i)  akandihapus  pada  hasil  proses stemming.  Kebanyakan  kata  dasar  terdiri  dari minimal  dua  suku  kata.  Inilah  alasan  kenapa  kata yang akan diproses memiliki minimal dua suku kata.
Gbr. 2  Skema Tala Stemmer [14]
Page | 68

## F. Pembobotan
Tahapan  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk memberikan  suatu  bobot  pada  term  yang  terdapat pada  suatu  dokumen.  Term  adalah  satu  kata  atau lebih yang dipilih langsung dari corpus dokumen asli dengan  menggunakan  metode  term-extraction.  Fitur tingkat term, hanya terdiri dari kata-kata tertentu dan ekspresi yang ditemukan dalam dokumen asli [3].
Dalam  pengkategorian  teks  dan  aplikasi  lain  di information  retrieval  maupun  machine  learning, pembobotan term biasanya ditangani  melalui  metode yang  diambil  dari  metode  pencarian  teks,  yaitu  yang tidak  melibatkan  tahap  belajar  [2].  Ada  tiga  asumsi monoton  yang  muncul  di  hampir  semua  metode pembobotan  dapat  dalam  satu  atau  bentuk  lain  yaitu [16]:
a. Term  yang  langka  tidak  kalah  penting daripada  term  yang  sering  muncul  (asumsi IDF).
b. Kemunculan  berkali-kali  dari  term  pada dokumen  tidak  kalah  penting  daripada kemunculan tunggal (asumsi TF).
c. Untuk  pencocokan  term  dengan  jumlah pencocokan  yang  sama,  dokumen  panjang tidak  lebih  penting  daripada dokumen  pendek (asumsi normalisasi).
Bobot diperlukan untuk menentukan apakah term tersebut  penting  atau  tidak.  Bobot  yang  diberikan terhadap  sebuah  term  bergantung  kepada  metode yang digunakan untuk membobotinya.

## G. Cosine Similarity
Pendekatan  cosine  similarity  sering  digunakan untuk  mengetahui  kedekatan  antara  dokumen  teks. Perhitungan  cosine  similarity  dimulai  dengan menghitung  dot  product.  Dot  product  merupakan perhitungan  sederhana  untuk  setiap  komponen  dari kedua  vektor.  Vektor  merupakan  representasi  dari masing-masing  dokumen  dengan  jumlah  term  pada masing-masing dokumen sebagai dimensi dari vektor [9].  Vektor  ditunjukkan  oleh  notasi  (2.1)  dan  (2.2). Hasil  dot  product  bukan  berupa  vektor  tetapi  berupa skalar.  Persamaan  (III)  merupakan  perhitungan  dot product dimana n merupakan dimensi dari vector [1].
(I)
(II)
(III)
dan merupakan  komponen  dari  vektor  (bobot term  masing-masing  dokumen)  dan  n  merupakan dimensi  dari  vektor.  Cosine  similarity  merupakan perhitungan  yang  mengukur  nilai  cosine  dari  sudut antara  dua  vektor  (atau  dua  dokumen  dalam  vector space).  Cosine  similarity  dapat  dilihat  sebagai
perbandingan  antara  dokumen  karena  tidak  hanya mempertimbangkan  besarnya  masing-masing  jumlah kata (bobot) dari setiap dokumen, tetapi sudut antara dokumen. Persamaan (IV) dan (V) adalah notasi dari metode  cosine  similarity  dimana merupakan
Euclidean  norm  dari  vektor  a  dan merupakan
Euclidean norm vektor b [5].
(IV) (V)
Dari  notasi  (2.5)  dapat  dibentuk  persamaan matematika  yang  ditunjukkan  oleh  persamaan  (2.6) [7].
(VI)
Dimana: ai : term ke-i yang terdapat pada dokumen a. bi : term ke-i yang terdapat pada dokumen b.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Gambaran Umum Sistem
Pembangunan  sistem  akan  disesuaikan  dengan fasilitas  yang  ada  pada  STMIK  STIKOM  Indonesia. Dokumen  baik  dokumen  UPP  maupun  penelitian dosen  diektraksi  untuk  menemukan  keyword  yang ada  pada  setiap  dokumen.  Proses  ekstraksi  melalui beberapa  tahap  yaitu  tokenisasi,  stopword  removal, steamming  dan  pembobotan.  Proses  stopword removal menggunakan stopword yang pada penelitian  Parwita  dan  proses  steammingakan memanfaatkan  algoritma  yang  dikembangkan  oleh Tala.
Keyword Extraction System Dokumen Penelitian Keyword Dokumen Penelitian Dosen Keyword Dokumen UPP Cosine Similarity Mahasiswa Keyword Dokumen Penelitian Dosen Rekomendasi Keyword Extraction System Dokumen UPP Basis Data

## Gbr. 3 Gambaran umum sistem
Keyword  dari  dokumen  penelitian  dosen  akan disimpan  dalam  basis  data  agar  ekstraksi  tidak dilakukan  berulang-ulang.  Pembandingan  kedekatan antara  keyword  dihitung  dengan  memanfaatkan pendekatan  cosine  similariry  dengan  menghitung
Page | 69
pembobotan  yang  telah  diberikan  pada  proses ekstraksi  keyword.  Secara  umum,  sistem  yang  akan dibangun ditunjukkan oleh Gambar 3.
Pengembangan  sistem  akan  dibagi  menjadi  3 tahap,  yaitu  tahap  pembangunan  sistem  ekstraksi keyword  dengan  menyesuaikan  bentuk  sistem ekstraksi  dengan  dokumen  yang  ada,  pengembangan sistem  rekomendasi  dengan  memanfaatkan  hasil ekstraksi  keyword,  dan  terakhir  integrasi  sistem rekomendasi ke dalam Sintesys.

## B. Analisisa Sistem
Berdasarkan  wawancara  dan  observasi  yang dilakukan,  diperlukan  sebuah  sistem  rekomendasi pembimbing  tugas  akhir  untuk  mahasiswa  yang mengajukan  tugas  akhir.  Permasalahan  yang  terjadi adalah  dosen  memiliki  banyak  dokumen  penelitian dan  pengajuan  UPP  sangat  banyak  sehingga  tidak dimungkinkan  untuk  melakukan  pemeriksaan  bidang yang sesuai dengan pengajuan mahasiswa bedasarkan dokumen penelitian dan UPP.
Pencarian  rekomendasi  yang  dilakukan  oleh sistem  yang  diusulkan  membutuhkan  dokumen penelitian  setiap  dosen  yang  digunakan  sebagai pembanding  terhadap  usulan  proposal  penelitian (UPP) yang diajukan mahasiswa. Dokumen penelitian dosen akan dicari kemiripannya berdasarkan  term-term  yang  ada  pada  dokumen tersebut.  Term  dokumen  akan  diekstraksi  melalui beberapa  tahapan  seperti  tokenisasi,  stopword removal,  dan  stemming.  Setelah  itu  term  akan diberikan  bobot  berdasarkan  jumlah  kemunculan setiap  term.  Hal  yang  sama  akan  diterapkan  pada dokumen UPP mahasiswa. Hasik ekstraksi dan bobot setiap  term  akan  dihitung  keiripannya  dengan pendekatan cosine similarity.
Selain  dokumen,  sistem  juga  memerlukan administrator  yang  mengelola  pengaturan  dasar dalam  sistem  rekomendasi  seperti  pengelolaan treshold (ambang batas) dan stopword. Administrator sistem  merupakan  bagian  yang  terlibat  dalam pengelolaan tugas akhir mahasiswa yaitu Koordinator KPTA.  Untuk  treshold  dalam  sistem  yaitu  besaran similaritas dokumen  yang direkomendasi dan jumlah rekomendasi yang dimunculkan.

## C. Perancangan Sistem
Perancangan  yang  dibuat  pada  penelitian  ini meliputi  perancangan  Data  Flow  Diagram  dan Perancangan Struktur Tabel.

## 1) Data Flow Diagram
Dalam  perancangan  sistem  digunakan  model perancangan  terstruktur.  Dalam  memodelkan  sistem yang  akan  dibangun,  perancangan  yang  digunakan adalah data flow diagram (DFD).
a. DFD Level 0
Pengguna  sistem  adalah  koordinator  KPTA  dan mahasiswa.  Koordinator  KPTA  memiliki  hak  akses sebagai  administrator  yang  mengelola  data  yang
diperlukan sistem. Sedangkan mahasiswa merupakan entitas  yang  menggunakan  spesifik  hanya  pada bagian  sistem  rekomendasi.  Gambar  IV  merupakan DFD Level 0 Sistem Rekomendasi.
0 Sistem Rekomendasi Pembimbing Tugas Akhir
Koordinator KPTA Mahasiswa Data Dokumen, Similaritas, Jumlah Rekomendasi, Data Administrator Dokumen, Data Mahasiswa
Data Dosen, Data Dokumen, Data Mahasiswa Data Dokumen, Data Administrator
Gbr. 4 DFD Level 0 Sistem rekomendasi pembimbing

## b. DFD Level 1
Dari  penurunan  DFD  Level  0  akan  dijabarkan lebih  lanjut  proses-proses  yang  dimiliki  oleh  sistem dalam  DFD  Level  1.  Adapun  proses  yang  dimiliki oleh  sistem  diantaranya  login,  rekomendasi  dosen pembimbing, pengelolaan dokumen penelitian dosen, pengelolaan treshold (ambang batas), dan pengelolaan  stoplist  yang  berisi  daftar  stopword. Gambar  V  merupakan  DFD  Level  1  dari  sistem rekomendasi.
1
Login
4 Pengelolaan Stoplist 2 Rekomendasi 3 Pengelolaan Treshold Koordinator KPTA Mahasiswa Username, password Username, password Verifikasi Nilai Rekomendasi User Dokumen Dokumen Term Dosen Mahasiswa Stoplist Treshold Verifikasi NIM, Proposal Similaritas, Jumlah Rekomendasi Similaritas, Jumlah Rekomendasi Stopword Stopword NIM Nama Term Stopword 5 Pengelolaan Dokumen Dosen Similaritas, Jumlah Rekomendasi Similaritas, Jumlah Rekomendasi Stopword Stopword NIDN, Dokumen Penelitian Data Dosen Daftar Term NIDN Data Dosen Data Penelitian Penelitian Dosen Similaritas, Jumlah Rekomendasi
Gbr. 5 DFD Level 1 Sistem rekomendasi pembimbing
c. DFD Level 2 Proses Rekomendasi UPP  mahasiswa  diambil  dari data  store pengajuan  TA  yang  dimiliki  oleh  Sintesys.  Ektraksi dokumen  UPP  melalui  proses  tokenisasi, stopword removal , stemming , dan pembobotan. Hasil ekstraksi berupa term yang memiliki bobot akan dibandingkan dengan  dokumen  penelitian  dosen  menggunkan pendekatan  cosine  similarity.  Berbeda  dengan dokumen  penelitian  dosen,  hasil  ekstraksi  UPP  tidak dimasukkan  ke  dalam  basis  data.  Keluaran  dari proses ini merupakan rekomendasi dosen pembimbing.  Gambar  VI  merupakan  DFD  Level  2 dari proses rekomendasi.

## Page | 70

## Gbr. 6 DFD Level 2 proses rekomendasi

## d. DFD Level 2 Proses Ekstraksi
Proses  ekstraksi  dokumen  penelitian  dosen pembimbing  seperti  ditunjukkan  pada  gambar  VII memiliki  proses  yang  sedikit  berbeda  dibandingkan proses  rekomendasi.  Pada  proses  ekstraksi  dokumen penelitian  dosen  tidak  dilakukan  proses  perhitungan similaritas  karena  pada  ektraksi  dokumen  belum memerlukan perbandingan dokumen.
Gbr. 7 DFD Level 2 proses ekstraksi

## 2) Struktur Tabel
Integrasi  ke  dalam  Sintesys  dilakukan  pada  basis data  yang  digunakan.  Adapun  tabel  yang  berbeda hanya  pada  tabel  dokumen,  dokumen  term,  treshold, dan  stoplist.  Dalam  penjabaran  setiap  tabel  berikut, beberapa  field  pada  tabel  yang  saat  ini  digunakan dalam  sintesys  tidak  dicantumkan  untuk  menjaga kerahasiaan struktur tabel.

## a. Tabel User
Tabel user seperti yang ditunjukkan pada Tabel I merupakan  tabel  yang  digunakan  untu  menyimpan autentifikasi  user  berupa  username  dan  password. User hanya terbatas untuk koordinator KPTA.

## TABEL I STRUKTUR TABEL USER
Field Type id int(11) NOT NULL username varchar(50) NOT NULL password
varchar(100) NOT NULL

## b. Tabel Dosen
Tabel  dosen  merupakan  tabel  yang  diambil  dari salah  satu  tabel  yang  digunakan  pada  Sintesys.  Pada sistem rekomendasi yang dibagun hanya menggunakan  nidn  dan  nama  dosen  saja.  Tabel  II merupakan struktur tabel dosen.
TABEL II STRUKTUR TABEL DOSEN Field Type id mediumint(9) NOT NULL dsnid varchar(20) NULL nidn varchar(10) NOT NULL nmdosen varchar(50) NOT NULL id_jurusan varchar(4) NULL keahlian1 varchar(50) NULL keahlian2 varchar(50) NULL keahlian3 varchar(50) NULL no_telp varchar(15) NULL
flag_delete
int(2) NOT NULL

## c. Tabel Mahasiswa
Dalam  basis  data  yang  digunakan  Sintesys,  tabel mahasiswa diberi nama du. Tabel du merupakan tabel yang  diambil  dari  sistem  informasi  akedemik  yang dimiliki  oleh  STMIK  STIKOM  Indonesia.  Tabel  III merupakan struktur tabel mahasiswa.
TABEL III STRUKTUR TABEL MAHASISWA Field Type nim varchar(10) NOT NULL kdjur varchar(10) NULL nama varchar(100) NULL jkel tinyint(1) NULL tmplahir varchar(35) NULL tgllahir date NULL status varchar(10) NULL agama varchar(15) NULL wargangr varchar(15) NULL noid varchar(30) NULL jnsid varchar(10) NULL Al_asal varchar(100) NULL kota varchar(15) NULL kdpos varchar(10) NULL telp varchar(15) NULL Al_tingl varchar(100) NULL telp2 varchar(15) NULL hp varchar(15) NULL Al_kant varchar(80) NULL
telp3 varchar(15) NULL

## d. Tabel Dokumen
Pada  tabel  dokumen  disimpan  detail  dokumen penelitian yang dimiliki oleh dosen STMIK STIKOM Indonesia.  Tabel  IV  merupakan  struktur  tabel dokumen.
TABEL IV STRUKTUR TABEL DOKUMEN Field Type id int(11) NOT NULL nama varchar(100) NOT NULL judul varchar(200) NOT NULL abstrak text NOT NULL path varchar(100) NOT NULL nidn varchar(11) NOT NULL
Page | 71
e. Tabel Dokumen term
Untuk  efisiensi  waktu  pencarian  rekomendasi, maka  term  beserta  term  frequency  akan  disimpan dalam tabel dokumen term. Efisiensi dapat dilakukan karena  saat  perbandingan  similaritas  keyword,  tidak dibutuhkan lagi ekstraksi term 24 dari dokumen yang dicari  similaritasnya.  Sistem  hanya  akan  mengambil term  serta  term  frequency  tersebut  dari  tabel dokumen  term.  Term  masing-masing  dokumen  yang disimpan dalam tabel ini adalah kumpulan term-term yang  diekstraksi  dari  dokumen.  Jadi  satu  record memuat  kumpulan  term  dan  term  frequency  yang merepresentasikan satu dokumen. Rancagan tabel ini ditunjukkan oleh Tabel V.
TABEL V STRUKTUR TABEL DOKUMEN TERM
Field Type id int(11) NOT NULL term
text NOT NULL
f. Tabel Stoplist
Tabel  stoplist  berisi  daftar  stopword  yang digunakan  oleh  proses  keyword  extraction  system pada tahap stopword removal. Stopword menentukan jumlah term yang dihasilkan oleh keyword extraction system  karena  stopword  digunakan  pada  proses stopword removal yaitu penghilangan kata yang tidak membawa informasi. Rancangan tabel ini ditunjukkan oleh Tabel VI.
TABEL VI STRUKTUR TABEL DOKUMEN TERM Field Type
stopword
varchar(20) NOT NULL g. Tabel Treshold Tabel ambang batas yang rancangannya ditunjukkan  oleh  Tabel  VII,  merupakan  tabel  yang menyimpan  ambang  batas  yang  digunakan  oleh sistem. Ambang batas ini berupa minimum similarity yang  digunakan  untuk  perbandingan  kedekatan keyword  antara  dokumen  serta  jumlah  rekomendasi untuk menentukan jumlah rekomendasi yang dihasilkan oleh sistem.
TABEL VII

## STRUKTUR TABEL TRESHOLD
Field Type similarity int(3) NOT NULL jumlah int(5) NOT NULL

## D. Implementasi Sistem
Pada  bagian  implementasi,  dilakukan  proses penerapan hasil rancangan ke dalam perangkat lunak. Berikut  adalah  hasil  implementasi  yang  telah dilakukan.Antarmuka  yang  dibutuhkan  antara  lain antarmuka beranda, rekomendasi dosen pembimbing, administrator,  stoplist,  pengaturan  ambang  batas,
daftar  dokumen  penelitian  dosen,  dan  halaman upload dokumen.

## 1) Beranda Sistem
Beranda  sistem  merupakan  halaman  pertama  kali yang  muncul  pada  saat  membuka  website  sistem rekomendasi.  Pada  halaman  ini  mahasiswa  hanya perlu  memasukkan  NIM  untuk  dapat  menelusuri dosen  yang  memiliki  ketertarikan  pada  bidang penelitian  mahasiswa  sesuai  dengan  similaritas  UPP yang  diajukan.  Gambar  VIII  merupakan  halaman beranda sistem.

## Gbr 8. Halaman Beranda Sistem
2) Rekomendasi Dosen Pembimbing
Halaman rekomendasi memiliki daftar rekomendasi  dosen  yang  memiliki  nilai  kemiripan dokumen  penelitian  terhadap  UPP  yang  diurutkan berdasarkan  nilai  similaritas  tertinggi  ke  terendah. Jumlah  rekomendasi  ditentukan  oleh  nilai  ambang batas  yang  diberikan.  Gambar  IX  merupakan halaman rekomendasi pembimbing.
Gbr. 9  Halaman rekomendasi dosen pembimbing

## 3) Administrator
Halaman  antarmuka  untuk  penambahan  atau peruahan  administrator  sistem  rekomendasi  tidak dipisahkan  antara  daftar  adinistrator  dan  form administrator. Hal ini dimungkinkan karena administrator  sistem  hanya  koordinator  KPTA, sehingga tidak perlu pencarian pada daftar administrator.
Page | 72

## Gbr. 10 Halaman administrator

## 4) Stoplist
Antarmuka  stoplist  diimplementasikan  dalam format  tab  untuk  setiap  huruf  awalan  stopword. Bentuk halaman stoplist dibuat sesederhana mungkin untuk  memudahkan  dalam  penambahan  maupun penghapusan  stopword.  Gambar  XI  merupakan implementasi halaman stoplist.

## Gbr. 11 Halaman stoplist

## 5) Ambang Batas
Halaman  ambang  batas  hanya  berisi  2  field  yaitu untuk  setting  minimum  similarity  dan  jumlah rekomendasi.  Gambar  XII  merupakan  implementasi halaman ambang batas.

## Gbr. 12 Halaman penentuan ambang batas

## 6) Dokumen Penelitian Dosen
Halaman  dokumen  penelitian  hanya  berisi  daftar dokumen  yang  telah  diunggah  ke  dalam  sistem. Halaman  ini  juga  dilengkapi  dengan  tombol  tambah dokumen dan pencarian dokumen penelitian. Gambar XIII  merupakan  implementasi  halaman  dokumen penelitian dosen.
Gbr. 13 Halaman unggah dokumen penelitian dosen

## 7) Upload Dokumen
Halaman  upload  dokumen  akan  muncul  apabila tombol  upload  dokumen  pada  halaman  dokumen penelitian  ditekan.  Halaman  ini  berisi  form  untuk memasukkan  detail  dari  dokumen  penelitian  yang diunggah.  Dokumen  penelitian  yang  diunggah  harus dalam format PDF. Proses ekstraksi dilakukan setelah tombol  save  ditekan.  Gambar  XIV  merupakan implementasi dari halaman upload dokumen.
Page | 73

## Gbr. 14 Halaman upload dokumen

## E. Pengujian Sistem
Pengujian  dilakukan  dengan  pendekatan  black box.  Salah  satu  cara  pengujian  dalam  metode  black box  yaitu  pengujian  dilakukan  berdasarkan  skenario yang  telah  ditentukan.  Pengujian  untuk  sistem rekomendasi  yang  dibagun  dibagi  menjadi  beberapa bagian sesuai dengan antarmuka yang diimplementasikan.  Tabel  VIII  merupakan  skenario beserta hasil pengujian sesuai dengan skenario.

## TABEL VIII PENGUJIAN SISTEM

## V. PENUTUP

## A.  Kesimpulan
1.  Sistem  dibangun  dengan  membandingkan  hasil ekstraksi dari UPP dan dokumen penelitian dosen. Proses  yang  dilakukan  dalam  ektraksi  teks  yaitu
tokenisasi,  stopword  removal,  stemming,  dan pembobotan.  Hasil  ektraksi  lalu  dibandingkan dengan menggunakan pendekatan cosine similarity .  Semakin  besar  nilai  cosine-similarity yang  dihasilkan,  maka  semakin  mirip  kedua dokumen tersebut, sehingga rekomendasi pembimbing  akan  didasarkan  pada  nilai  cosine- similarity  terkecil  antara  ekstraksi  dokumen  UPP dan penelitian dosen.
2.  Sistem yang dibangun telah memenuhi kebutuhan fungsionalitas  yang  menjawab  hasil  dari  analisis permasalahan yang ditentukan pada awal penelitian.  Hal  tersebut  sesuai  dengan  hasil pengujian  fungsionalitas  sistem  yang  dilakukan menggunakan  blackbox  testing.  Sistem  telah sesuai dengan perancangan

## B.  Saran
Penelitian  yang  telah  diselesaikan  ini  membuka beberapa  penyempurnaan  untuk  menjadikan  sistem rekomendasi  ini  menjadi  lebih  baik  lagi.  Penelitian lanjutan yang dapat dilakukan diantaranya :
1.  Sistem  rekomendasi  ini  belum  diuji  dari  sisi akurasi  rekomendasi  yang  dihasilkan,  sehingga selanjutnya  dapat  dilakukan  pengujian  akurasi dan performa Sistem.
2.  Berdasarkan hasil implementasi sistem, ditemukan bahwa  stemming  memakan  waktu  yang  banyak, hal  ini  tentunya  menurukan  efisiensi  kinerja sistem.  Untuk  itu  diperlukan  penelitian  untuk melakukan perbandingan sistem dengan menggunakan  stemming  dan  tidak  menggunakan stemming.
3.  Sistem  rekomendasi  yang  dibuat  saat  ini  masih berupa  stand-alone  system,  dimana  data  Usulan Proposal  Penelitian  didapatkan  dari  sistem  lain yaitu  Sintesys.  Kedepannya  akan  sangat  optimal jika sistem ini dapat terintegrasi dengan Sintesys.

## REFERENSI
[1]     Axler, S., 1997, Linear Algebra Done Right , Springer, New York.
[2] Debole,  F.  dan  Sebastiani,  F.,  2003,  Supervised  Term Weighting  for  Automated  Text  Categorization, 18th  ACM Symposium on Applied Computing , 784–788.
[3] Feldman,  R.  dan  Sanger,  J.,  2007, The  Text  Mining Handbook , Cambridge University Press, Cambridge.
[4]    Goldberg, D., Nichols, D., Oki, B. M., dan Terry, D., 1992, Using  collaborative  filtering  to  weave  an  information tapestry,  Commun.  ACM  35,  12,  61-70.D.  Sudoku,  G.  T. Jawasand  G.K.  Tambau  ,“Implementation  of  a  Direct Access Files”, IEEE Transactions on Information , vol. 4, no 104 , pp.70-77, 2008.
[5]    Han,  J.,  Kamber , M.,  dan  Pei,  J.,2011, Data  Mining  : Concepts  and  Techniques ,  Morgan  Kaufmann  Publisher, San Francisco.
[6] Hulth,  A.,  2003,  Improved  Automatic  Keyword  Extraction Given More Linguistic Knowledge, Proceedings of the 2003 Conference  on  Emprical  Methods  in  Natural  Language Processing , Sapporo, Japan, 216-223.
[7]    Lops, P., Gemmis, M. d., dan Semeraro, G., 2011, Content- based Recommender  Systems:  State  of  the  Art  and  Trends,
Page | 74
Recommender Systems Handbook , Springer, New York, 73- 105.
[8] Lovins, J. B., 1968, Development of a Stemming Algorithm, Mechanical Translation and Computational Linguistics , 11, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Massachusetts, Maret dan Juni 1968, 22-31.
[9] Manning,  C.  D.,  Raghavan,  P.,  dan  Schütze,  H.,  2009, An Introduction to Information Retrieval , Cambridge University Press, Cambridge, England.
[10]  McGinty,  L.  dan  Smyth, B., 2006,  Adaptive  Selection  :  An Analysis  of  Critiquing  and  Preference-Based  Feedback  in Conversational Recommender Systems , International Journal of Electronic Commerce , 11, 35–57.
[11]   Oelze, I., 2009, Automatic Keyword Extraction for Database Search, Ph.D. Thesis , University of Hannover, Hannover.
[12]      Resnick,  P.,  Iakovou,  N.,  Sushak,  M.,  Bergstrom,  P.,  and Riedl  J.,  1994,  GroupLens:  An  Open  Architecture  for Collaborative  Filtering  of  Netnews,  Proc.  1994  Computer Supported  Cooperative  Work  Conf.N. Mohan and  T.  M. Undeland,Power  Electronics,2  ed.,  New  York:  John  Wiley & Sons, 2015, p. 11, 2005.
[13]   Srividhya, V. dan Anitha, R., 2010, Evaluating Preprocessing Techniques in Text Categorization, International Journal of Computer Science and Application ,Issue 2010, 49-51.
[14]  Tala, F.Z. 2003. A Study of Stemming Efects on Information Retrieval  in  Bahasa  Indonesia .  Thesis.  Institute  for  Logic Language  and  Computation  Universiteit  van  Amsterdam TheNetherlands.
[15]   Weiss,  S.M.,  Indurkhya,  N.,  Zhang,  T.,  Damerau,  F.  2005. Text Mining: Predictive Methods for Analyzing Unstructured Information. New York: Springer.
[16] Zobel,  J.  dan  Moffat,  A.,  1998,  Exploring  the  similarity space, ACM SIGIR Forum, 32, 18-34