Prediksi Bidang Penelitian dan Rekomendasi Dosen Pembimbing Skripsi Berdasarkan Konten Latar Belakang pada Naskah Proposal Menggunakan Metode Multi-Class Support Vector Machine dan Weighted Product - Yustinus Radityo Pradana; Ahmad Afif Supianto; Yusi Tyroni Mursityo (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Pada Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya (FILKOM UB), pengerjaan skripsi dimulai dengan melakukan pembuatan praproposal yang berisi latar belakang dan bidang skripsi. Dalam pengerjaan skripsi, mahasiswa butuh pendampingan oleh dosen pembimbing. Dosen pembimbing berfungsi sebagai motivator, pendamping serta pemberi arahan bagi mahasiswa yang sedang mengerjakan skripsi. Dosen pembimbing menjadi krusial dalam pengerjaan skripsi seorang mahasiswa. Oleh karena hal tersebut, pemilihan dosen pembimbing yang memiliki bidang keahlian yang sesuai dengan topik skripsi sangat penting. Pada FILKOM UB, dosen dengan bidang keahlian yang serupa dikumpulkan dalam sebuah kelompok jabatan fungsional dosen (KJFD). Mahasiswa FILKOM UB dapat berdiskusi dengan ketua program studi atau koordinator KJFD untuk mendapatkan rekomendasi dosen yang memiliki bidang keahlian sesuai topik skripsi. Topik skripsi dapat ditentukan dari latar belakang sebuah proposal skripsi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat akurasi prediksi KJFD menggunakan algoritme Multi-class Support Vector Machine dan tingkat akurasi rekomendasi dosen pembimbing menggunakan algoritme Weighted Product. Prediksi KJFD dilakukan berdasarkan latar belakang pada naskah skripsi. Rekomendasi dosen diberikan berdasarkan kesesuaian bidang KJFD dosen dengan topik dan beberapa data dosen yang didapatkan dari unit Pengelola Sistem Informasi, Infrastruktur TI dan Kehumasan Fakultas Ilmu Komputer (PSIK FILKOM) seperti  jurusan dosen, sisa kuota bimbingan, tingkatan gelar, dan beban kerja. Hasil pengujian menghasilkan akurasi prediksi bidang skripsi memiliki nilai precision tertinggi sebesar 0,93 dan akurasi rekomendasi dosen pembimbing memiliki nilai precision@k tertinggi sebesar 0,1678 saat nilai k berjumlah 4. Hasil pengujian akurasi tersebut menampilkan bahwa prediksi bidang skripsi dapat dilakukan dengan sangat baik menggunakan Multi-class Support Vector Machine. Sementara rekomendasi dosen pembimbing dapat dilakukan secara optimal dengan jumlah dosen yang direkomendasikan sebanyak 4 dosen.