Pengaplikasian text mining dalam penentuan rekomendasi dosen penguji sidang skripsi

Show simple item record

dc.contributor.advisor Suryadi, Dedy
dc.contributor.advisor Tesavrita, Ceicalia
dc.contributor.author Gunawan, Sylviana
dc.date.accessioned 2023-02-23T08:37:34Z
dc.date.available 2023-02-23T08:37:34Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.other skp42550
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/123456789/14501
dc.description 6029 - FTI en_US
dc.description.abstract Skripsi merupakan sebuah karya tulis ilmiah yang akan diuji oleh dua dosen penguji yang ditentukan oleh Koordinator Skripsi. Umumnya, dosen penguji dipilih berdasarkan pusat studi dari dosen dan penelitian yang diuji. Namun, terdapat beberapa bidang ilmu yang berbeda dalam satu pusat studi yang sama. Tidak jarang, dosen yang dipilih berasal dari bidang ilmu yang berbeda. Ketidaksesuaian ini menyebabkan perbedaan dalam standar penilaian dan mempengaruhi pertanyaan yang diberikan. Terdapat juga situasi saat dosen meminta Koordinator Skripsi untuk memilih dosen penguji lain saat topik penelitian yang diangkat tidak sesuai dengan bidang ilmu dosen tersebut. Idealnya, pemilihan dosen penguji dapat mempertimbangkan bidang ilmu dosen dan pengalaman dosen. Namun, Koordinator Skripsi tidak memiliki informasi mengenai pengalaman dosen dengan penelitian yang pernah dilakukan. Setiap tahunnya juga, terdapat ratusan skripsi yang diterima oleh administrasi program studi, sehingga jika pencatatan keterlibatan ini dilakukan secara manual, akan dibutuhkan waktu yang lama. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi dosen berdasarkan topik penelitiannya untuk membantu Koordinator Skripsi menentukan dosen penguji dengan menggunakan metode text mining, khususnya TF-IDF dan cosine similarity. Kedua metode ini digunakan untuk menentukan kata penting dari sebuah abstrak skripsi dan mencocokannya dengan abstrak skripsi yang sudah dimiliki. Dosen yang terlibat dalam abstrak ini kemudian direkomendasikan sebagai dosen penguji dari abstrak yang baru. Dari penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa metode TF-IDF dan cosine similarity dapat digunakan untuk membantu menentukan dosen penguji berdasarkan abstrak penelitian. Walaupun begitu, terdapat faktor lain yang menjadi pertimbangan saat menentukan dosen penguji, seperti jadwal dosen dan jumlah sidang dosen. Karenanya, hasil yang didapatkan memberikan rekomendasi dosen yang berpengalaman dalam topik penelitian yang diujikan dan Koordinator Skripsi dapat memilih dua dari dosen yang direkomendasikan. Selain rekomendasi dosen, TF-IDF juga dapat digunakan untuk membuat kata kunci dari topik penelitian yang sering melibatkan dosen. en_US
dc.language.iso Indonesia en_US
dc.publisher Program Studi Teknik Industri Fakultas Teknologi Industri - UNPAR en_US
dc.title Pengaplikasian text mining dalam penentuan rekomendasi dosen penguji sidang skripsi en_US
dc.type Undergraduate Theses en_US
dc.identifier.nim/npm NPM6131801063
dc.identifier.nidn/nidk NIDN0419128101
dc.identifier.nidn/nidk NIDN0401128001


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search UNPAR-IR


Advanced Search

Browse

My Account