DOI: https://doi.org/10.14710/transmisi.20.1.22-28

IMPLEMENTASI COSINE SIMILARITY MATCHING DALAM PENENTUAN DOSEN PEMBIMBING TUGAS AKHIR

Loura Yasni  -  Departemen Teknik Informatika, Universitas Islam Sultan Agung, Indonesia
*Imam Much Ibnu Subroto scopus  -  Departemen Teknik Informatika, Universitas Islam Sultan Agung, Indonesia
Sam Farisa Chaerul Haviana  -  Departemen Teknik Informatika, Universitas Islam Sultan Agung
Dikirim: 30 Jan 2018; Diterbitkan: 31 Jan 2018.
Akses Terbuka Copyright (c) 2018 TRANSMISI

Citation Format:
Sari
Tugas akhir merupakan karya besar mahasiswa sebagai syarat untuk mendapatkan gelar sarjana. Tidak jarang dalam penyekesaiannya ditempuh dalam yang lama dimana salah satunya dikarenakan tidak mendapatkan bimbingan yang baik dari dosen. Beberapa faktor yang mempengaruhi adalah ketidak sesuaian bidang ilmu dosen dengan tema tugas akhir, beban dosen yang sudah besar dan dosen belum pengalaman melakukan penelitian yang relevan dengan tema tugas akhir mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplemnetasikan metode Cosine Similarity dalam penentuan dosen pembimbing tugas akhir supaya mendapatkan proses bimbingan yang optimal. Cosine Similarity adalah metode untuk menghitung similarity (tingkat kesamaan) antar dua buah objek. Pada penelitian ini dihitung tingkat kesamaan antar judul, topik, dan abstrak tugas akhir mahasiswa dibandingkan dengan data dosen pembimbing berupa keahlian dosen pembimbing, tugas akhir yang pernah dibimbing oleh dosen. Kemudian metode Cosine Similsrity akan memnghitung tingkat kesamaan kedua query tersebut. Nilai kemiripan yang tertinggi akan dimunculkan sebagai dosen pembimbing yang direkomendasikan. Metode peneltian yang digunakan adalah metode modified waterfall. Sistem yang telah dibangun merupakan sistem rekomendasi yang dapat membantu koordinator tugas akhir dalam pendistribusian dosen pembimbing tugas akhir. Selain itu, sistem rekomendasi dosen pembimbing tugas akhir dengan menerapkan metode Cosine Similarity membantu mahasiswa mendapatkan dosen pembimbing sesuai dengan tugas akhir yang diajukan.
Fulltext View|Download
Kata Kunci: Sistem rekomendasi; dosen pembimbing; cosine similarity

Article Metrics:

Article Info
Bagian: Artikel - Teknik Tenaga Listrik
Bahasa : ID-ID
Recent articles
SISTEM INFORMASI MANAJEMEN TA SESUAI PROSEDUR MUTU ISO 9001:2008 POLITEKNIK NEGERI SEMARANG ANALISIS KINERJA JARINGAN INTERNET PADA LAYANAN ASTINET (STUDI KASUS : PT TELKOM WITEL JAWA TENGAH DAN DIY) RANCANG BANGUN PURWARUPA ALAT MONITORING DAN KONTROL BEBAN SATU FASA BERBASIS IOT (INTERNET OF THINGS) More recent articles
Most cited articles
Aplikasi Pengenalan Ucapan dengan Ekstraksi Mel-Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) Melalui Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Learning Vector Quantization (LVQ) untuk Mengoperasikan Kursor Komputer Analisis Indikasi Kegagalan Transformator dengan Metode Dissolved Gas Analysis SISTEM INFORMASI VISITASI AKREDITASI PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA PENGENDALIAN pH AIR DENGAN METODE PID PADA MODEL TAMBAK UDANG PERANCANGAN ANTENA MIKROSTRIP ARRAY PADA FREKUENSI 850 MHz More cited articles
  1. . S. Christina, “Kinerja Cosine Similarity dan Semantic Similarity dalam Pengidentifikasian Relevansi Nomor Halaman pada Daftar Indeks Istilah,” di Sentika, 2014
  2. . M. Fachrurrozi, M. Fachrurrozi, and A. A. Manik, "Perbaikan Ejaan Kata pada Dokumen Bahasa Indonesia dengan Metode Cosine Similarity Perbaikan Ejaan Kata pada Dokumen Bahasa Indonesia dengan Metode Cosine Similarity", Seminar Nasional Rekayasa Komputer dan Aplikasinya, Universitas Andalas, 2016
  3. . A. Salam, V. P. Wicaksana, and K. Hastuti, “Sistem Rekomendasi Penentuan Dosen Pembimbing Tugas Akhir dengan Menggunakan Algoritma Rabin-Karp,” Techno.COM, vol. 14, no. 3, hal. 225–233, 2015
  4. . Jarwati, A.C. Prihandoko, W.E. Yulia R , “Penerapan Algoritma Winnowing pada Sistem Rekomendasi Penetuan Dosen Pembimbing Skripsi (Studi Kasus: Prodi Sistem Informasi),” BERKALA SAINSTEK, vol. 5, no.1, hal. 11-20, 2017
  5. . Gunawan, I. Lestari, and M. I. Zul, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pembimbing dan Penguji Proyek Akhir di Politeknik Caltex Riau,” in 3rd Applied Business and Engineering Conference, Batam, 17-18 Sept 2015
  6. . R. V. Imbar, M. Ayub, and A. Rehatta, “Implementasi Cosine Similarity dan Algoritma Smith-Waterman untuk Mendeteksi Kemiripan Teks,” J. Inform., vol. 10, hal. 31–42, 2014
  7. . O. Nurdiana, Jumadi, and D. Nursantika, “Perbandingan Metode Cosine Similarity dengan Metode Jaccard Similarity pada Aplikasi Pencarian Terjemah Al - Qur ’ an,” JOIN, vol. I, no. 1, hal. 59–63, 2016
  8. . T. M. Akbar, A. P. Kurniati, M. A. Bijaksana, F. T. Informatika, and U. Telkom, “Analisis Perbandingan Metode Pembobotan Kata Tf.Idf dan Tf.Rf Terhadap Performansi Kategorisasi Teks,” Tugas Akhir, Teknik Informatika, Universitas Telkom, 2012
  9. . W. Yulita, “Implementasi Metode Maximum Marginal Relevance pada Peringkasan Teks,” Tugas Akhir, Universitas Negeri Semarang, 2015
  10. . Sugiyamto, B. Surarso, and A. Sugiharto, “Analisa Performa Metode Cosine dan Jacard pada Pengujian Kesamaan Dokumen,” J. Masy. Inform., vol. 5, no. 10, hal. 1–8, 2014

Last update:

  1. Thesis Supervisor Recommendation with Representative Content and Information Retrieval

    Maresha Caroline Wijanto, Rachmi Rachmadiany, Oscar Karnalim. Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence, 6 (2), 2020. doi: 10.20473/jisebi.6.2.143-150

Last update: 2024-11-21 19:03:06

No citation recorded.