SISTEM REKOMENDASI DOSEN PEMBIMBING TUGAS AKHIR BERDASARKAN PREFERENSI DAN KEAHLIAN DOSEN MENGGUNAKAN EUCLIDIEN DISTANCE TUGAS AKHIR

Transkripsi

1 SISTEM REKOMENDASI DOSEN PEMBIMBING TUGAS AKHIR BERDASARKAN PREFERENSI DAN KEAHLIAN DOSEN MENGGUNAKAN EUCLIDIEN DISTANCE TUGAS AKHIR Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata I Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang Dania Rahmanita JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG 2017

2 LEMBAR PENGESAHAN v

3 KATA PENGANTAR Segala puji bagi Allah SWT, yang telah memberikan Rahmat dan Karunianya, sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul: SISTEM REKOMENDASI DOSEN PEMBIMBING TUGAS AKHIR BERDASARKAN PREFERENSI DAN KEAHLIAN DOSEN MENGGUNAKAN EUCLIDIEN DISTANCE Skripsi ini merupakan salah satu syarat studi yang harus ditempuh oleh seluruh mahasiswa Universitas Muhammadiyah Malang, guna menyelesaikan akhir studi pada jenjang program Strata 1. Peneliti menyadari masih banyak kekurangan dan keterbatasan dalam penulisan tugas akhir ini. Untuk itu, penulis sangat mengharapkan saran yang membangun agar tulisan ini dapat berguna untuk perkembangan ilmu pengetahuan kedepan. Malang, 31 Juli 2017 Penulis ix

4 DAFTAR ISI ABSTRAK... ii ABSTRACT... iii LEMBAR PERSETUJUAN... iv LEMBAR PENGESAHAN... v LEMBAR PERNYATAAN... vi LEMBAR PERSEMBAHAN... vii KATA PENGANTAR... ix DAFTAR ISI... x DAFTAR GAMBAR... xii DAFTAR TABEL... xiii BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Rumusan Masalah Tujuan Batasan Masalah Metodologi Studi Pustaka Analisa Data dan Desain Sistem Implementasi Sistem Pengujian dan Evaluasi Penyusunan Laporan Sistematika Penulisan... 5 BAB II LANDASAN TEORI Sistem Rekomendasi Pengantar Sistem Rekomendasi Jenis Sistem Rekomendasi Euclidean Distance Pengantar Preprocessing Data Tinjauan Pustaka BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM x

5 3.1 Analisa Masalah Analisa Sistem Usecase Flowchart Data Penelitian Data Matriks Preferensi Dan Keahlian Dosen Data Uji Perancangan Fitur Preprocessing Data Pencarian Kata Kunci Perhitungan jarak dengan Euclidien Distance BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Implementasi Interface Pengujian Sistem Pengujian berdasarkan Data Sebenarnya Pengujian berdasarkan Otoritas Bidang Minat Pengujian Akurasi BAB V PENUTUP DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN xi

6 DAFTAR GAMBAR Gambar 2.1 Prinsip Phytagoras... 8 Gambar 3.1 Usecase diagram sistem rekomendasi Gambar 3.2 Flowchart Alur Sistem Gambar 3.3 Pencarian dan Pencocokan Kata Kunci Gambar 3.4 Proses perhitungan Euclidien Distance Gambar 4.1 Halaman Utama Gambar 4.2 Halaman Form Ide Tugas Akhir Gambar 4.3 Halaman Kata kunci terdeteksi Gambar 4.4 Halaman hasil perhitungan jarak dosen Gambar 4.5 Halaman profil Dosen Gambar 4.6 Halaman laporan Gambar 4.7 Skenario Pengujian Gambar 4.8 Skema Pengujian Akurasi xii

7 DAFTAR TABEL Tabel 3.1 Sample Data Kurikulum Tabel 3.2 Sample Data Keahlian Dosen Tabel 3.3 Proses Stemming Tabel 3.4 Daftar Kata Kunci (Data Keahlian) Tabel 3.5 paragraf gabungan Tabel 3.6 Sampel data keahlian dosen Tabel 4.1 Hasil Percobaan I Tabel 4.2 Hasil Percobaan II Tabel 4.3 Kesesuaian Sistem Iterasi I xiii

8 DAFTAR PUSTAKA [1] I. Septiana, M. Irfan, and A. R. Atmadja, SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTU DOSEN PENGUJI DAN PEMBIMBING TUGAS AKHIR MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKINGDENGAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (Studi Kasus: Jurusan Teknik Informatika UIN SGD Bandung), J. Online Inform., vol. 1, no. 1, pp , [2] L. N. Arida, A. S. Kholimi, and Y. Munarko, KLASIFIKASI DOSEN PEMBIMBING MENGGUNAKAN KERNEL LINEAR MULTI-CLASS ONE-AGAINS-ONE SVM, pp , [3] D. M. Oktaviani, Sistem Rekomendasi Penyewaan Sound System Pada Ud. Dyah Audio Berbasis Web Menggunakan Metode Euclidean Distance, Artik. Skripsi, pp. 1 15, [4] J. Beel and S. Langer, Research Paper Recommender System Evaluation : A Quantitative Literature Survey, vol. 20, no. April 2013, [5] F. Ricci, L. Rokach, B. Shapira, P. B. Kantor, and F. Ricci, Recommender Systems Handbook [6] P. S. Adi, T. Informatika, and U. S. Dharma, SISTEM REKOMENDASI NILAI MATA KULIAH MENGGUNAKAN METODE CONTENT- BASED FILTERING, vol. 2010, no. semnasif, pp , [7] M. A. Adipradana and A. Pertiwi, Prototype Sistem Rekomendasi Rumah Makan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbour Berbasis Web, [8] S. Sari and D. T. Hendra, Aplikasi Rekomendasi Film menggunakan Pendekatan Collaborative Filtering dan Euclidean Distance sebagai ukuran kemiripan rating ISBN : ISBN : , pp , [9] Wahyo, Bambang Tri, and Anggriawan,Angga Widya,J. Ilmiah,, SISTEM REKOMENDASI PAKET WISATA SE-MALANG RAYA MENGGUNAKAN METODE HYBRID CONTENT BASED DAN COLLABORATIVE, I. Asia, and S. A. Malang vol. 9, no. 1, pp. 6 13, [10] Gunawan, I. Lestari, and M. Ihsan Zul, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pembimbing dan Penguji Proyek Akhir di Politeknik Caltex Riau, no. September 2015, [11] M. S. Utomo, Implementasi Stemmer Tala pada Aplikasi Berbasis Web, vol. 18, no. 1, pp ,