## Prototipe Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Menggunakan Metode Case Based Reasoning (CBR) Untuk Menilai Tingkat Kedisiplinan Siswa Sekolah
Yodhi Yuniarthe, Rifan Wahyudi Program Studi Informatika, Fakultas Komputer Universitas Mitra Indonesia Bandar Lampung, Indonesia yodhi@umitra.ac.id
Abstrak- Penelitian ini memfokuskan kepada penanganan kedisiplinan siswa di sekolah. Penentu keberhasilan siswa dalam proses pembelajaran disekolah adalah unsur  kedisiplinan yang tercatat pada guru bimbingan konseling (BK). Guru BK memegang peranan yang penting dalam setiap kegiatan siswa sehari-hari. Pada kegiatan perhitungan  pelanggaran/kesalahan berdasarkan nilai tertentu dari 1-100 yang dilakukan siswa dengan melihat  acuan/aturan yang telah ditetapkan oleh sekolah. Nilai kesalahan dihitung dan ditindaklanjuti  secara  bertahap  sesuai dengan urutan  struktur  jabatan  di  sekolah.  Dengan mengaplikasikan  Metode  Case  Based Reasoning (CBR)  berbasis WEB mampu membantu guru BK dan puhak sekolah melakukan pemetaan pelanggaran dan dari hasil tersebut akan diputuskan langkah selanjutnya guna mendidik siswa berprilaku baik. Hasil dari penelitian adalah sebuah protoripe SPK yang dapat membantu guru BK menentukan tindakan dan langkah yang lebih terukur terhadap siswa.

## Kata Kunci: Guru, CBR, Siswa

## 1. Pendahuluan
SPK  menjadikan  pokok  masukan  interaktif  yang mempunyai  masukan,  pemodelan  dan  perubahan  data. Sistem  ini  ditujukan  untuk  pengumpulan  pernyataan dalam  keadaan  yang  semiterstruktur  dan  keadaan  yang tidak terstruktur. Kedispilinan siswa sangat menentukan pola  pembelajaran  di  sekolah.  Dengan  tingkat kedisiplinan yang baik dan terutama dapat di ukur akan menghasilkan  pola  pendidikan  pembelajaran  yang kondusif dan terarah. Saat ini memang terdapat guru BK yang  mempunyai  tugas  memonitor  dan  mengevaluasi perilaku dan kedisiplinan siswa disekolah namun jumlah guru yang terbatas dan metode teknik pengawasan yang ada  belum  mampu  menghasilkan  hasil  evaluasi  yang maksimal. Hal ini berakibat munculnya keluhan dari guru BK  dalam  menangani  atau  mengambil  tindakan  sesuai dengan  aturan  yang  diberlakukan  di  sekolah  terkait disiplin  siswa.  Pada  penelitian  yang  terkait  dengan kepribadian  dan  kesiplinan  siswa,  terdapat  satu  metode yaitu metode CBR dimana metode tersebut dalam sistem inferensi  penggunannya  berdasarkan  pengetahuan lampau dan baru. Kasus menyerupai pola tertentu karena penyajian  pengetahuan  (representasi  pengetahuan) berbentuk  kasus,  dimanasetiap  kasus  berisi  pertanyaan dan jawaban. Jika terdapat kesamaan antara yang baru dan lama maka  CBR akan memberikan jawaban atas masalah tersebut. Jika tidak terdapat yang sesuai hingga CBR akan mengaplikasikan adaptasi dengan memasukkan permasalahan  baru  tersebut  ke  dalam database penyimpanan  permasalahan( case  base ),  sehingga  secara
tidak  langsung  pengetahuan  CBR  akan  meningkat. Keistimewaan CBR dibandingkan sistem berbasis aturan adalah  perolehan  pengetahuan.  Peneltian  sebelumnya mengenai  metode  CBR  yaitu  tidak  perlu  mengekstrak kumpulan  model  atau  aturan  yang  diperlukan  oleh model/sistem  berbasis  aturan[1].  Penelitian  yang  lain menyatakan bahwa penggunaan data yakni  pada bidang psikologi. Bidang psikologi ialah ilmu pengetahuan yang menekuni  sikap  manusia  serta  proses  kejiwaan.  Dalam mempraktikkan  ilmu  tersebut,  dipelajari  sesuatu  ikatan atensi  serta  bakat  seseorang  manusia.  Lewat  uji  atensi serta  bakat,  siswa  bisa  lebih  mengenali  kemampuan dirinya tercantum kelebihan serta kelemahannya, baik dari segi akademis ataupun karakter  [2]. Penelitian oleh susi menyatakan  bahwa  CBR  mampu  membantu  siswa dengan cepat memberikan gambaran ekstrakurikuler yang sesuai [3] CBR wajib melaksanakan sebagian proses guna menciptakan  pemecahan  sesuatu  permasalahan  antara lain  yakni  mencari  tingkatan  kemiripan  permasalahan baru  dengan  permasalahan  yang  tersimpan  [4].Pada penelian  oleh  deni  menyatakan  bahwa  metode  CBR mampu memningkatkan pemecahan masalah pada siswa [5]. Berdasarkan uraian diatas, kesulitan dan keluhan guru BK terhadap proses monitoring dan evaluasi siswa dalam hal menentukan tepat atau tidaknya seseorang siswa itu bermasalah atau tidak bermasalah serta laporan data siswa yang  bermasalah  yang  seharusnya  diusulkan  guru Bimbingan Konseling (BK) sering kali terlambat karena membutuhkan  waktu  yang  lama.  Diharapkan  dengan

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
adanya  penelitian ini  berupa protoripe SPK yang dapat membantu  guru  BK  menentukan  tindakan  dan  langkah yang lebih tepat, cepat dan terukur terhadap siswa.

## 2. Metodologi
Dalam  metodologi  penelitian  ini  menggunakan Case Base  Reasoning (CBR)  dengan  algoritma  Nearest,  dengan keterangan sebagai berikut :
A. Case Base Reasoning
Case  based  reasoning merupakan  salah  satu  tata  cara  yang digunakan  buat  menuntaskan  permasalahan  serta reasoning  dengan  mencari  kesamaan  serta  berpikir semacam manusia dalam menemukan sesuatu kasus  [6]. Penalaran  berbasis  kasus  adalah  metode  yang  umum digunakan  untuk  mendiagnosis  masalah. Case-based reasoning (CBR)  menggunakan  pendekatan  kecerdasan buatan  yang  berfokus  pada  pemecahan  masalah berdasarkan pengetahuan dari kasus[7].
Gambar 1. Flow chart dan Perhitungan CBR
Tahapan dalam Case Based Reasoning sebagai berikut [8] :
Gambar 2. Siklus CBR [9]
Retrive
Reuse
Revise Retain
1. Retrieve yaitu menemukan kembali kasus yang paling mirip dengan kasus baru yang akan dievaluasi.
2. Reuse yaitu  menggunakan  kembali  informasi  atau pengetahuan  yang  telah  tersimpan  pada  basis  kasus untuk memecahkan masalah baru.
3. Revise yaitu memperbaiki solusi yang diusulkan.
4. Retain yaitu  menyimpan  pengetahuan  yang  nantinya akan digunakan untuk memecahkan masalah kedalam basis kasus yang ada [10].

## B. Algoritma Nearest
Algoritme  NN  terdekat  adalah  pendekatan  untuk menemukan masalah baru dan lama berada dalam jarak yang dekat, dan didasarkan pada pencocokan bobot dari banyak menu yang  tersedia. NN  menemukan jarak dari data  yang  tersimpan  ke  tempat  tujuan  dan  menemukan jarak, yaitu jarak terdekat[11]
Gambar 3. Algoritma NN[11]
Setelah  jarak  didapatkan  kemudian  dicari  jarak terdekat.  Jarak  terdekat  tersebut  yang  digunakan  untuk mencari  identitas  tujuan.  Untuk  rumus  yang  digunakan dalam  perhitungan  kedekatan  ( similarity )  adalah  sebagai berikut :
Similarity (problem,case) = 𝑠1 ∗ 𝑤1+𝑠2 ∗ 𝑤2+⋯+𝑠𝑛 ∗ 𝑤𝑛 𝑤1+𝑤2+⋯+𝑤𝑛
S = similrrity ( nilai kemiripan)
W = weight ( bobot diberikan)

## C. Prototipe
Prototipe  menjadi  metode  pengembangan  pada penelitian, model pengembangan sistem ini menggambarkan alur hidup perangkat lunak secara skuensial atau terurut dimulai dari analisis,desain, pengkodean, pengujian dan pemeliharaan.
Gambar 4. Metode pengembangan prototipe
Mengumpulkan persyaratan adalah langkah pertama yang harus  diambil  selama  fase  proses  prototipe  untuk mengidentifikasi semua perangkat dan masalah. [12]
1. Fase  yang  sangat  penting  dari  metode  prototipe adalah  analisis  dan  identifikasi  kebutuhan  dasar sistem.  Kemudian  Anda  dapat  melihat  apa  yang belum benar dan apa yang akan diselesaikan.
2. Membangun  Prototype  dengan    membangun prototipe yang berfokus pada penyajian.
3. Prose  evaluasi  untuk  dapat  melangkah  ke  langkah selanjutnya.
4. Melakukan pengkodingan pada sistem.
5. Melakukan evaluasi sistem.
6. Setelah  implemntasi,  dilanjutkan  dengan  kegiatan proses  pemeliharaan  sistem  agar  sistem  dipelihara dan  berfungsi  dengan  baik,  yang  dapat meningkatkan produktivitas dan kinerja.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada tahapan ini dilakukan perancangan sistem menggunakan use case sebagai berikut:
Gambar 5. Use case
a. Guru BK dapat login untuk membuka menu perilaku, pelanggaran, kasus, siswa dan password.
b. Guru  BK  dapat  memilih  menu  perilaku,  dimana dalam menu perilaku admin dapat melakukan input, rubah, hapus data perilaku.
c. Guru BK dapat memilih menu pelanggaran, dimana dalam  menu  pelanggaran  admin  dapat  melakukan input, rubah, hapus data pelanggaran.
d. Guru BK dapat memilih menu kasus, dimana dalam menu kasus Guru BK dapat melakukan input, rubah, hapus data kasus.
e. Guru BK dapat memilih menu siswa, dimana dalam menu siswa Guru BK dapat melakukan input, rubah,
hapus  data  siswa  dan  melakuakn  penilaian  perilaku siswa.
f. Guru  BK  dapat  memilih  menu  pasword,  dimana dalam  menu  pasword  admin  dapat  melakukan perubahan password.
g. Siswa  dapat  login  untuk  membuka  menu  siswa  dan password.
h. Siswa dapat memilih menu siswa, dimana dalam menu siswa dapat melakukan input, rubah, hapus data siswa dan  melakuakn  konsultasi  atau  penilaian  perilaku siswa.
i. Menu  logout  digunakan  oleh  Guru  BK  atau  Siswa untuk keluar dari sistem.
A. Perancangan Perhitungan  dengan Rumus menggunakan Nearest Neighbour Retrieval
1. Perhitungan Kasus ke 1
Gambar 6. Perhitungan Kasus ke I
𝑆𝑒𝑚𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑟𝑦 (𝑋, 𝐾1) = (0 ∗ 0) + (0 ∗ 0) + (0 ∗ 0) + (0 ∗ 0)
2 + 2 + 4 + 2
= 0 + 0 + 0 + 0
10 = 0 10 = 0
Pada perhitungan di atas menghitung kesamaan suatu masalah baru dengan masalah lama menggunakan rumus NN Retrieval. Hasil diatas adalah bernilai 0 pada perhitungan masalah pertama.

## 2. Perhitungan kasus ke 2
Gambar 7. Perhitungan Kasus ke 2
𝑆𝑒𝑚𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑟𝑦 (𝑋, 𝐾2) = (0 ∗ 0) + (0 ∗ 0) + (0 ∗ 0) + (0 ∗ 0) 2 + 1 + 2 + 4 = 0 + 0 + 0 + 0 9 = 0 9 = 0
Pada masalah ke 2, kesamaan jika karakteristik kasus baru tidak sesuai dengan nilai kemiripan dengan masalah lama dimana kode fitur masalah baru adalah C5, C6, C7, C8. dari diperoleh. Diperoleh dengan 0 perhitungan pencarian jarak terdekat 0.56
3. Perhitungan kasus ke 3
Gambar 8. Perhitungan Kasus ke 3
𝑆𝑒𝑚𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑟𝑦 (𝑋, 𝐾3) = (2 ∗ 1) + (1 ∗ 1) + (2 ∗ 1) + (0 ∗ 0)
2 + 1 + 2 + 4
= 2 + 1 + 2 + 0 9 = 5 9 = 0,56
Nilai kesamaan perhitungan rumus dengan kasus ke 3 di atas diperoleh ketika kode karakteristik kasus baru sesuai dengan kode fitur kasus lama, yaitu C13, C14 dan C15 , dan  nilai  kesamaan.  Perhitungan  NN  menentukan pencarian sebesar 0,56.
4. Reuse
Prose  ini  menggunakan  reuse  sistem  informasi  masalah sebelumnya  untuk  menyelesaikan  masalah  baru
berdasarkan  bobot  kesamaan  yang  terelevan  dengan kasus baru sesuai dengan kesamaan. Pada rumus di atas, kasus  dengan  nilai  kemiripan  terendah  adalah  untuk pengkodean kode K01 dan pengkodean K02 dengan nilai kemiripan kasus 0, dan tertinggi untuk pengkodean kode K03 dengan nilai kemiripan kasus 0,56. Pada proses reuse, solusi yang ditentukan memiliki nilai kemiripan tertinggi antara kasus lama dan kasus baru. K03 merupakan contoh pada kasus ini.
Tabel 1 Kriteria Kemiripan Basis Pelanggaran Kemiripan pengkodean K01 0 pengkodean K02 0 pengkodean K03 0,56
Berdasarkan  tabel  1,  penggunaan  CBR  dengan  K-NN untuk  mencari  kesamaan  masalah  baru  dengan  masing- masing  masalah  lama  yang  tersimpan  di  memori  kasus, kemudian kriteria kesamaan untuk setiap kasus. Hasilnya menunjukkan kasus baru pada Tabel 4.1 . Pada Tabel 4.1, kita melihat K03 mampu bernilai dengan kemiripan yang lebih  tinggi  yaitu  0,56.  Kemiripan  antara  K01  dan  K02
adalah 0 karena K01 dan K02 tidak memiliki karakteristik perilaku deviasi yang sama seperti pada kasus baru. Oleh karena  itu,  kasus  K03  dipilih  sebagai  solusi  yang direkomendasikan  untuk  kasus  baru.  Hal  itu  karena memiliki  kriteria  kesamaan  tertinggi  sebesar  55%  atau 0,56.

## 5. Hasil Tampilan
Gambar 9. Tampilan Data Peilaku
Gambar 9 menunjukkan nama prilaku berdasarkan aturan dari  sekolah,  sehingga  terdapar  beberapa  kriteria pelanggaran dan kedisiplinan siswa yang dijadikan acuan
dasar dalam proses perhitungan point pelanggaran siswa. Pada gambae 9 di tampilkan halaman kasus yang ada pada database sekolah.
Gambar 10. Tampilan Data Pelanggaran Siswa Pada gambar 9 terdapat beberapa komponen seperti kode K001 yang menjelaskan nama field sebagai perilaku baik, K002  perilaku  sedang.cukup,  nama  pelanggaran  seperti terlambat dating jam pertama dan terlambat masuk jam
istirahat  jam  ke  2,  Keluar  jam  pelajaran  ketika  jam pelajaran sedang berlangsung dan lain-lain. Pada gambar 10 berisikan hasil laporan pelanggaran siswa.
Gambar 11. Tampilan laporan pelanggaran siswa

## 4. Kesimpulan
CBR dapat digunakan untuk mengidentifikasi perilaku siswa dalam hal  pelanggaran yang dilakukan di  sekolah. Saat  merancang  sistem  yang  diusulkan,  penulis menggunakan  metode  berorientasi  objek  dengan  alat Unified  Modeling  Language (UML)  untuk  mendapatkan informasi yang cepat dan akurat sesuai dengan kebutuhan pengguna.  Sistem  bekerja  dengan  baik  berdasarkan metode  inferensi  berbasis  kasus.  Sistem  ini  dapat melakukan  identifikasi  lebih  cepat  dan  mengidentifikasi lebih baik seiring pertumbuhan data berdasarkan kasus.
5. Daftar Pustaka
[1] T. Rismawan and S. Hartati, “Case -Based Reasoning untuk Diagnosa Penyakit THT (Telinga Hidung dan Tenggorokan),”  IJCCS  (Indonesian  J.  Comput. Cybern.  Syst.,  vol.  7,  no.  1,  pp.  67 – 78,  2013,  doi: 10.22146/ijccs.2154.
[2] W. Yulianti, “Aptitude Testing Berbasis C ase-Based Reasoning  Dalam  Sistem  Pakar  Untuk  Menentukan Minat  Dan  Bakat  Siswa  Sekolah  Dasar,”  Rabit    J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab, vol. 1, no. 2, pp. 104 – 118, 2016, doi: 10.36341/rabit.v1i2.28.
[3] S.  Hendriani,  G.  W.  Nurcahyo,  and  Y.  Yuhandri, “Sistem  Pa kar  Dalam  Mengidentifikasi  Penanda Minat  Karakteristik  Ekstrakurikuler  Berbasis  Case Based Reasoning,” J. Inf. dan Teknol., vol. 3, pp. 209– 214, 2021, doi: 10.37034/jidt.v3i4.154.
[4] Made  Hanindia  Prami  Swari,  Rahel  Widya  Arianti, and  Faisal  Muttaqin,  “Case -Based  Reasoning Pemberian Rekomendasi Profesi Berdasarkan Minat Dan  Bakat  Siswa  Menggunakan  Simple  Matching Coefficient  Similarity,”  SINTECH  (Science  Inf. Technol.  J.,  vol.  3,  no.  1,  pp.  35 – 45,  2020,  doi: 10.31598/sintechjournal.v3i1.505.
[5] D.  Darmawan  and  A. P.  Rahayu,  “Case -Based Reasoning  (Cbr)  Dan  Pengaruhnya  Terhadap Peningkatkan  Kemampuan  Pemecahan  Masalah,”  J. Kwangsan,  vol.  4,  no.  1,  p.  33,  2016,  doi: 10.31800/jtp.kw.v4n1.p33--42.
[6] H. B. Santoso, “Case Based Reasoning dan Similarity untuk Memprediksi Ko ndisi Keuangan Perusahaan,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 2, pp. 209 – 220, 2016, doi: 10.28932/jutisi.v2i2.459.
[7] M.  D.  Sinaga,  “Penerapan  Metode  Case  Based Reasoning ( CBR ) untuk Mengidentifikasi Penyakit Tanaman Sawit Application of Case Based Reasoning
( CBR ) Method to Identify Oil Palm Plant Diseases,” no. x, pp. 35 – 42, 1978.
[8] R.  Hardianto  and  C.  Kusuma,  “Rancang  Bangun Sistem  Pakar  Penentuan  Kepribadian,”  J.  Sist. Komput. dan Inform., vol. 1, no. 1, p. 45, 2019, doi: 10.30865/json.v1i1.1385.
[9] D. B. Leake, Case-Based Reasoning. 2008.
[10] P.  Soepomo,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa Penyakit  Lambung  Dengan  Implementasi  Metode Cbr  (Case- Based  Reasoning)  Berbasis  Web,”  JSTIE
(Jurnal Sarj. Tek. Inform., vol. 2, no. 1, pp. 119 – 129, 2014, doi: 10.12928/jstie.v2i1.2609.
[11] S. Salamun, “Penerapan Algoritma Nearest Neighbor dan CBR pada Expert System Penyimpangan Perilaku Seksual,” J. Online Inform., vol. 2, no. 2, p. 63, 2018, doi: 10.15575/join.v2i2.97.
[12] J.  S.  Kurnia  and  F.  Risyda,  “Ranca ng  Bangun Penerapan  Model  Prototype  Dalam  Perancangan Sistem  Informasi  Pencatatan  Persediaan  Barang Berbasis  Web,”  JSI  (Jurnal  Sist.  Informasi)  Univ. Suryadarma, vol. 8, no. 2, pp. 223 – 230, 2021.