Penerapan Natural Language Processing untuk Klasifikasi Bidang Minat berdasarkan Judul Tugas Akhir

Authors

  • Ahmad Jimly Hanif Institut Teknologi Kalimantan
  • Mifta Nur Farid Institut Teknologi Kalimantan
  • Barokatun Hasanah Institut Teknologi Kalimantan

DOI:

https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v5i1.196

Keywords:

Natural Language Processing, Sentiment Analysis, Text Mining, Tugas Akhir, Elektro

Abstract

Teknik Elektro ITK memiliki 5 bidang minat sehingga terdapat berbagai pilihan judul tugas akhir yang dapat diambil oleh mahasiswa tingkat akhir. Beberapa kondisi yang dapat mempengaruhi mahasiswa dalam memilih judul tugas akhir, salah satunya yaitu berdasarkan bidang minat yang diambil oleh mahasiswa tersebut. Pelaksanaan penelitian ini dilaksanakan dengan menggunakan Python software versi 3.9.13, Spyder versi 5.2.2, dan library NLTK. Output pada perancangan sistem ini adalah hasil rekomendasi bidang minat dan dosen pembimbing berdasarkan dari judul tugas akhir. Setelah dilakukan simulasi, diperoleh hasil pengambilan data dari Dataset berisi 100 judul yang digunakan sebagai parameter data testing berdasarkan 5 bidang minat teknik elektro itk. Adapun hasil dari proses pengambilan data yaitu judul tugas akhir bidang minat sistem tenaga didapatkan hasil rekomendasi berupa bidang minat sistem tenaga, teknik komputer, telekomunikasi, sistem pengaturan, dan elektronika. Pada bidang minat sistem pengaturan, didapatkan hasil rekomendasi berupa bidang minat sistem pengaturan dan sistem tenaga. Pada bidang minat elektronika, didapatkan hasil rekomendasi berupa bidang minat elektronika, sistem tenaga, teknik komputer, telekomunikasi, dan sistem pengaturan. Pada hasil bidang minat teknik komputer, didapatkan hasil rekomendasi berupa bidang minat teknik komputer, elektronika, sistem tenaga, telekomunikasi, dan sistem pengaturan. Dan Pada hasil bidang minat telekomunikasi, didapatkan hasil rekomendasi berupa bidang telekomunikasi, sistem tenaga, teknik komputer, sistem pengaturan, dan elektronika. Adapun tingkat akurasi pada aplikasi ini sebesar 86, 8%.

References

Agastya, I. M. A. (2018). Pengaruh stemmer bahasa Indonesia terhadap peforma analisis sentimen terjemahan ulasan film. Jurnal Tekno Kompak, 12(1), 18-23.

Panggali, R. R., Marisa, F., & Purnomo, D. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Judul Skripsi Jurusan Teknik Informatika Menggunakan Metode Topsis. JIMP (Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan), 2(1).

Fitriyah, N., Warsito, B., & Di Asih, I. M. (2020). Analisis Sentimen Gojek Pada Media Sosial Twitter Dengan Klasifikasi Support Vector Machine (SVM). Jurnal Gaussian, 9(3), 376-390.

Herwin, H., & Andesa, K. (2019). Super Agent Chatbot “3S” Sebagai Media Informasi Menggunakan Metoda Natural Language Processing (NLP). Jurnal Teknologi Dan Open Source, 2(1), 53-64.

Indrayuni, E. (2019). Klasifikasi Text Mining Review Produk Kosmetik Untuk Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Naive Bayes. Jurnal Khatulistiwa Informatika, 7(1).

Khazari, A. S., Marisa, F., & Wijaya, I. D. (2017). Sistem Rekomendasi Penentuan Judul Skripsi Menggunakan Algoritma Decision Tree. Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika, 3(1).

Kurniawati, I. D., & Kusumawardhani, A. (2017). Implementasi Algoritma Canny Dalam Pengenalan Wajah Menggunakan Antarmuka GUI Matlab. ResearchGate, Surabaya.

Lutz, M. (2001). Programming python. " O'Reilly Media, Inc.".

Novialdy, N., Darussalam, U., & Rahman, B. (2020). Expert System of Text Mining to Analyze Student Interaction in FTKI UNAS Online Lectures: Expert System of Text Mining to Analyze Student Interaction in FTKI UNAS Online Lectures. Jurnal Mantik, 3(4), 268-277.

Setiawan, G., Palit, H. N., & Setyati, E. (2019). Aspect Based Sentiment Analysis pada Layanan Umpan Balik Universitas dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Latent Semantic Analysis. Jurnal Infra, 7(1), 170-174.

Simarangkir, M. S. H. (2017). Studi Perbandingan Algoritma-Algoritma Stemming Untuk Dokumen Teks Bahasa Indonesia. Jurnal Inkofar, 1(1).

Soyusiawaty, D., & Jones, A. H. S. (2018). Penerapan Antar Muka Bahasa Alami dalam Pencarian Informasi Skripsi pada suatu Program Studi. SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE, 6(1), 1-10.

Tommy, L., Kirana, C., & Lindawati, V. (2019). Recommender System dengan Kombinasi Apriori dan Content-Based Filtering pada Aplikasi Pemesanan Produk. Jurnal Teknoinfo, 13(2), 84-95.

Downloads

Published

04-02-2023

How to Cite

Jimly Hanif, A. ., Nur Farid, M. ., & Hasanah, B. . (2023). Penerapan Natural Language Processing untuk Klasifikasi Bidang Minat berdasarkan Judul Tugas Akhir. Jurnal Sistim Informasi Dan Teknologi, 5(1), 41–49. https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v5i1.196

Issue

Section

Articles