Sistem Rekomendasi Dosen Pembimbing Dua Arah Menggunakan k-Skyband Query

Abstract

Salah satu faktor yang mempengaruhi lamanya waktu penyelesaian tugas akhir adalah pemilihan dosen pembimbing yang kurang tepat. Untuk mengatasi hal tersebut, pada penelitian sebelumnya telah dibuat sistem rekomendasi pemilihan dosen pembimbing menggunakan konsep skyline view query. Namun pada sistem tersebut pilihan topik yang diberikan masih kurang luas dan masih ada mahasiswa yang tidak mendapatkan rekomendasi dosen pembimbing. Untuk mengatasi hal tersebut, pada penelitian ini dilakukan perbaikan untuk memperluas pilihan topik yang diberikan dengan dengan menambahkan abstrak penelitian untuk mendapatkan topik tugas akhir, kemudian melakukan modifikasi proses ekstraksi topik dengan menggunakan n-gram yang disaring menggunakan pelabelan dengan POS Tagging. Model rekomendasi pada penelitian sebelumnya juga dimodifikasi dengan memasukkan konsep k-skyband pada skyline view query. Penelitian ini berhasil memperluas pilihan topik yang diberikan pada sistem rekomendasi tugas akhir sebelumnya yang berjumlah 48 pilihan topik menjadi 258 pilihan topik. Penelitian ini juga berhasil memberi rekomendasi kepada seluruh mahasiswa dan menambahkan jumlah mahasiswa dan dosen yang direkomendasikan.

Many IPB students have not been able to finish their studies on time. One of the factors that influence this is the selection of an inappropriate supervisor. To overcome this, a recommendation system was made using the skyline view query concept. However, in the recommendation system, the choice of topics provided is still not extensive, the historical data used is only academic data for master's students, and there are still students who do not get a supervisor recommendation at all because it is not a skyline. To overcome this, in this study improvements were made and expanded the choice of topics provided by adding abstract data and modifying the topic extraction process using n-grams filtered using labeling with POS Tagging. The recommendation model in the previous study was modified by applying the k-skyband concept. This study succeeded in expanding the choice of topics given in the Sampurno (2021) recommendation system, which amounted to 48 topic choices to 258 topic choices. This study also succeeded in providing recommendations to all students and adding the recommended number of students and lecturers. This study also succeeded in increasing the number of lecturers and students recommended.