Implementasi Algoritma Naive Bayes Classifier sebagai Sistem Rekomendasi Pembimbing Skripsi

Marsani Asfi, Nopi Fitrianingsih

Abstract


Dosen pembimbing memiliki peran mendampingi mahasiswa dalam proses penyusunan skripsi. Penentuan awal calon pembimbing diberbagai kampus seringkali bersifat subjektif dan kebijakan langsung oleh ketua program studi ataupun dipilih langsung oleh mahasiswa. Penentuan dosen pembimbing terkadang belum dilakukan penyesuaian antara bidang ilmu skripsi yang dipilih mahasiswa dengan kompetensi dosen yang bersangkutan. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem pendukung keputusan dengan penerapan metode yang tepat untuk menentukan dosen pembimbing. Algoritma Naive Bayes Classifier merupakan sebuah metode klasifikasi. Pada penelitian ini digunakan acuan data training dosen pembimbing 1 sebanyak 217 dan data training dosen pembimbing 2 sebanyak 177, sedangkan data uji yang digunakan sebanyak 10 data. Kriteria yang digunakan adalah kompetensi, jabatan fungsional dan homebase dosen. Implementasi algoritma Naive Bayes Classifier disisipkan dalam aplikasi sistem pengajuan skripsi terintegrasi SIMASITA CIC. Berdasarkan hasil pengujian algoritma Naive Bayes Classifier didapatkan perbandingan tingkat kesesuaian dosen pembimbing 1 sebesar 90% : 10% dan perbandingan tingkat kesesuaian dosen pembimbing 2 sebesar 30% :70%.

Keywords


Dosen Pembimbing, Skripsi, Naive Bayes Classifier

Full Text:

PDF

References


“KBBI. “Kamus Besar Bahasa Indonesia (Kbbi)”. Internet ://Kbbi.Web.Id., [Diakses 31 Oktober 2019].

R. Fitriyani, “PERANCANGAN SISTEM PROSEDUR SKRIPSI MENGGUNAKAN METODE BPMN DAN RAD PADA KAMPUS STMIK MERCUSUAR,” J. TEKNOM, vol. 2, no. 2, pp. 1–13, 2018.

W. A. Dewa and L. S. Rahmawati, “Analisis dan Desain Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Dosen Pembimbing Tugas Akhir Menggunakan Metode AHP,” J. Technopreneur, vol. 6, no. 2, p. 81, 2018, doi: 10.30869/jtech.v6i2.208.

I. N. F. Patmi Kasih, “Sistem Bantu Pemilihan Dosen Pembimbing Tugas Akhir Berdasarkan Kategori Pilihan dan Keahlian Dosen menggunakan Naïve Bayes,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Apl., vol. 04, no. SNATIKA, pp. 62–68, 2017.

U. Pujianto, T. Widiyaningtyas, D. D. Prasetya, and B. Romadhon, “Penerapan algoritma naïve bayes classifier untuk klasifikasi judul skripsi dan tugas akhir berdasarkan Kelompok Bidang Keahlian,” TEKNO, vol. 27, no. 1, p. 79, Jul. 2019, doi: 10.17977/um034v27i1p79-92.

J. Suntoro, Data Mining: Algoritma dan Implementasi dengan Pemrograman PHP. Elex Media Komputindo, 2019, pp.33-34

R. S. Pressman, “Rekayasa Perangkat Lunak Pendekatan Praktisi (Buku Satu),” Yogyakarta Andi, 2002, pp.42.




DOI: https://doi.org/10.30743/infotekjar.v5i1.2536

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2020 Marsani Asfi, Nopi Fitrianingsih

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan)

Program Studi Teknik Informatika - Universitas Islam Sumatera Utara
Website : http://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/index
Email : infotekjar@ft.uisu.ac.id

InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan) is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License