Articles
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan berdasarkan Prediksi Penjualan Ayam Broiler Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing ]]>
<![CDATA[Ahmad Syarif Hidayatullah]]>;
<![CDATA[Imam Much Ibnu Subroto]]>;
<![CDATA[Andi Riansyah]]>
<![CDATA[ TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 4, No 2 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Sultan Agung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (609.649 KB)
|
DOI: 10.30659/ei.4.2.99-108
<![CDATA[Salah satu permasalahan yang dihadapi oleh perusahaan peternakan ialah sulitnya menentukkan jumlah bibit ayam (DOC) yang perlu disiapkan agar ayam broiler bisa dijual dengan jumlah yang sesuai dengan permintaan para konsumen di saat yang akan datang. Double exponential smoothing digunakan untu peramalan jangka pendek. Model mengasumsikan bahwa data berfluktuasi di sekitar nilai mean yang tetap, tanpa trend atau pola pertumbuhan konsisten. Metode double exponential smoothing dapat diterapkan untuk memprediksi penjualan ayam broiler di perusahan peternakan ayam. Penelitian ini bertujuan untuk membangun Sistem Pendukung Keputusan berdasarkan prediksi penjualan ayam broiler menggunakan metode Double Exponential Smoothing. Penelitian ini menggunakan algoritma double expnential smoothing dan metode pengembangan prototyping.Hasil penelitian ini berupa aplikasi sistem pendukung keputusan mampu memprediksi jumlah penjualan ayam per broiler per bulan dengan baik. Nilai error pada peramalan penjualan yaitu sebesar 10%, dihitung menggunakan metode MAPE]]>
<![CDATA[Sistem Rekomendasi pada Pembelajaran Mobile Menggunakan Metode Cosine Similarity dan Collaborative Filtering ]]>
<![CDATA[Rusmal Firmansyah]]>;
<![CDATA[Imam Much Ibnu Subroto]]>;
<![CDATA[Sri Mulyono]]>
<![CDATA[ TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 4, No 1 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Sultan Agung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (430.856 KB)
|
DOI: 10.30659/ei.4.1.21-28
<![CDATA[Sistem pembelajaran secara online telah berkembang dengan pesat seiring dengan perkembangan teknologi internet dan aplikasi mobile. Konten pembelajaran sangat banyak dan mudah didapatkan di internet. Permasalahan yang dihadapi oleh siswa adalah kebingungan siswa untuk memilih materi yang relevan dan diperlukan dari sekian banyak materi yang ada. Penelitian ini menawarkan solusi system rekomendasi materi pembelajaran dimana rekomendasi diartikan sebagai sebuah saran yang menganjurkan untuk dilakukan. Rekomendasi berfungsi untuk membantu pengguna memilih sesuatu yang paling mirip dengan apa yang sedang di cari. Ada beberapa cara rekomendasi yang diberikan antara lain jumlah rating, jumlah kesamaan nama, jumlah view dan lain sebagainya. Dalam memberikan rekomendasi, penelitian ini menggunakan metode collaborative filtering, Collaborative filter memiliki 3 cara pemberian rekomendasi yaitu memory based (berdasarkan rating yang diberikan user lain), model based (berdasarkan kemiripan sumber data) dan gabungan keduanya menjadi hybrid recommendation system bertujuan untuk mengatasi kelemahan yang muncul pada kedua kategori sebelumnya. Penelitian ini menekankan pada hybrid recommendation system, yaitu menggabungkan antara memory based dan model based. Dalam menghitung nilai memory based digunakan algoritma cosine similarity, sedangkan untuk model based digunakan algoritma simple addictive weight (SAW). Dalam pembobotan SAW digunakan 0.571 untuk kemiripan dan 0.429 untuk nilai rating yang diperoleh dari hasil quisioner. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini menunjukkan bahwa dalam menghitung nilai similarity harus menentukkan nilai vektor masing-masing pelajaran dengan mencari nilai kemunculan kata/term frekuensi (tf), dokument frekuensi (df), dan inverse dokument frekuensi(idf). Setelah menemukan nilai vektor maka dilakukan pencarian kemiripan dengan cosine similarity. Hasil similarity kemudian bandingkan dengan rating masingmasing untuk dirangking dengan SAW sesuai dengan bobot masing-masing. Dari tersebut maka diperoleh pelajaran yang direkomendasikan. Batas nilai yang direkomendasikan adalah 0.4. Penelitian ini memberikan rekomendasi sesuai dengan tingkat kemiripan judul dan juga rating tertinggi Dengan diberikan nilai batas maka pelajaran yang memiliki kemiripan nama tidak akan selalu di tampilkan, karena nilai rating pelajaran tersebut ratingnya rendah.]]>
<![CDATA[Sistem Seleksi Penerima Dana Bantuan Keluarga Kurang Mampu Menggunakan Metode ELECTRE ]]>
<![CDATA[Muhammad Rahman Hakim]]>;
<![CDATA[Imam Much Ibnu Subroto]]>;
<![CDATA[Andi Riansyah]]>
<![CDATA[ TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 4, No 1 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Sultan Agung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (758.48 KB)
|
DOI: 10.30659/ei.4.1.57-68
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem pendukung keputusan seleksi penerima dana bantuan bagi keluarga kurang mampu yang tepat berdasarkan kriteria-kriteria persyaratan penerima bantuan. Sistem ini dibangun dengan menggunakan metode Elimination and Choice Expressing Reality (ELECTRE). Ada beberapa kriteria yang telah dijadikan sebagai parameter perhitungan dan setiap kriteria diberi bobot sesuai dengan tingkat prioritas penerima bantuan, dimana nilai bobot kriteria adalah antara 0-1. Nilai bobot dinormalisasikan dan dihitung dengan metode ELECTRE berdasarkan utilitas. Pada metode ELECTRE keputusan diambil berdasarkan kriteria dan bobot dan akan menhasilkan score untuk setiap data record calon penerima bantuan dan selanjutnya dibandingkan dengan record yang lain sehingga menghasilkan perangkingan dari beberapa hasil calon penerima dana bantuan. Semakin tinggi score maka semakin direkomendasikan untuk menerima bantuan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa ELECTRE mampu memberikan rekomendasi yang tepat berdasarkan rangking score para calon penerima bantuan. Jumlah penerima bantuan bisa disesuaikan dengan ranking dan ketersedian dana yang akan disalurkan kepada masayarakat. Hasil implementasi dari dapat menyimpulkan bahwa sistem seleksi penerima dana bantuan menggunakan metode ELECTRE dapat digunakan sebagai sistem pendukung keputusan yang tepat dan terukur.]]>
<![CDATA[Sistem Kontrol Penyiraman Otomatis Pada Pembibitan Padi Berbasis IOT Menggunakan Rule Base System ]]>
<![CDATA[Febrian Rio Hartono]]>;
<![CDATA[Imam Much Ibnu Subroto]]>;
<![CDATA[Andi Riansyah]]>
<![CDATA[ TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 4, No 2 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Sultan Agung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (266.678 KB)
|
DOI: 10.30659/ei.4.2.75-82
<![CDATA[Salah satu faktor yang menentukan kesuksesan dalam usaha bercocok tanam yaitu ketersediannya bibit padi yang baik. Hingga saat ini usaha penanganan perbaikan benih padi belum dapat menjamin ketersedianya benih yang bermutu secara memadai dan berkesinambungan. Hambatan yang ditemui dalam usaha pengolahan benih padi yaitu masalah pengairan atau irigasi dan masalah hama. Penelitian bertujuan membangun prototype IoT untuk pembibitan padi dengan mendeteksi kadar kelembaban tanah dan cahaya untuk mengatur penyiraman otomatis sehingga kualitas tumbuhnya bibit menjadi lebih terjaga. Penelitian ini melakukan desain dan prototyping suatu sistem monitoring dan kontrol penyiraman otomatis pada pembibitan padi berbasis IOT menggunakanmtode rule base system. Sistem ini bertujuan memudahkan petani dalam membuat bibit padi yang lebih berkualitas. Alat ini dapat mendeteksi kadar kelembaban tanah dan cahaya untuk mengatur penyiraman otomatis dan membuat media penanaman bibit padi dalam ruangan, sehingga untuk pertumbuhan bibit akan terpantau dan terhindar dari hama tanaman yang mengganggu. Pada prototype sistem monitor penyiraman otomatis pembibitan menggunakan media tanam berupa tanah di dalam kotak yang telah diberi benih padi. Kemudian untuk mendeteksi kadar kelemababan tanah menggunakan soil moisture sensor, apabila kadar kelembaban berada di titik 38-47 derajat, maka dengan otomatis alat akan menyiram tanaman, dan apabila kelembaban telah berada pada kadar  61-62  derajat,  maka  alat  akan  berhenti  menyiram. Hasil implementasi IoT menggunakan rule based menunjukkan bahwa kadar kelembababn tanah, suhu dan kebutuhan cahaya dapat terkontrol dengan baik sesuai dengan standar yang diinginkan sehingga dapat menjamin kualitas pertumbuhan benih padi yang berkualitas.Salah satu faktor yang menentukan kesuksesan dalamusahabercocoktanamyaituketersediannyabibitpadiyangbaik. Hingga saat ini usaha penanganan perbaikan benih padi belum dapat menjamin ketersedianya benih yang bermutu secara memadai dan berkesinambungan. Hambatan yang ditemui dalam usaha pengolahan benih padi yaitu masalah pengairan atau irigasi dan masalahhama. Penelitian bertujuan membangun prototype IoT untuk pembibitan padi dengan mendeteksi kadar kelembaban tanah dan cahaya untuk mengatur penyiramanotomatis sehingga kualitas tumbuhnya bibit menjadi lebih terjaga. Penelitian ini melakukan desain dan prototyping suatu sistemmonitoringdankontrolpenyiramanotomatispadapembibitan padi berbasis IOT menggunakanmtode rule basesystem. Sistem ini  bertujuan memudahkan petani dalam membuat bibit padi yang lebih berkualitas. Alat ini dapat mendeteksi kadar kelembaban tanah dan cahaya untuk mengatur penyiramanotomatis dan membuat media penanaman bibit padi dalamruangan, sehinggauntukpertumbuhanbibitakanterpantaudanterhindardarihamatanaman yangmengganggu.Padaprototypesistemmonitorpenyiramanotomatispembibitan menggunakan media tanam berupa tanah di dalam kotak yang telah diberi benih padi. Kemudian untuk mendeteksi kadar kelemababan tanah menggunakan soil moisture sensor, apabila kadar kelembaban berada di titik 38-47 derajat, maka dengan otomatis alat akan menyiram tanaman, dan apabila kelembaban telah berada pada kadar  61-62  derajat,  maka  alat  akan  berhenti  menyiram. Hasil implementasi IoT menggunakan  rule based menunjukkan bahwa kadar kelembababn tanah, suhu dan kebutuhan cahaya dapat terkontrol dengan baik sesuai dengan standar yang diinginkan sehingga dapat menjamin kualitas pertumbuhan benih padi yang berkualitas.]]>
<![CDATA[Sistem Monitoring Dan Kontrol Kualitas Air Pada Kolam Ikan Koi Berbasis Internet of Things (IoT) ]]>
<![CDATA[Andhika Bayu Pratama]]>;
<![CDATA[Imam Much Ibnu Subroto]]>;
<![CDATA[Andi Riansyah]]>
<![CDATA[ TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 4, No 3 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Sultan Agung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30659/ei.4.3.171-180
<![CDATA[Saat ini ikan koi banyak diminati oleh beberapa pecinta ikan hias pada kolam rumah atau perkantoran. Melihat ikan koi berenang di dalam kolam dapat menurunkan tekanan darah & denyut jantung, selain itu juga dapat dijadikan sebagai stress relief pada tubuh manusia. Ikan koi merupakan ikan hias yang sangat sensitif terhadap kualitas air, oleh karena itu kualitas air sangat berperan penting terhadap perkembangan ikan koi itu sendiri. Tidak sedikit pengelola ikan koi yang dapat mengetahui parameter-parameter apa saja yang dibutuhkan ikan koi supaya dapat berkembang dengan baik. Oleh karena itu perlu adanya suatu sistem yang dapat memonitor dan mengontrol kualitas air pada kolam ikan koi. Sistem ini bertujuan untuk mengetahui parameter air yang dibutuhkan ikan koi sekaligus dapat mengontrol parameter air tersebut. Pada penelitian ini menggunakan metode forward chaining, yaitu merupakan metode yang dapat melakukan pencarian dari masalah yang ditujukan untuk mencari solusi. Hasil pengujian sistem ini adalah dengan menggunakan metode forward chaining kualitas air telah dikendalikan dengan baik dalam menentukan keputusan dan pengendalian sesuai aturan pakar. Selain itu sistem dapat menjalankan fungsi pengambilan data, pengambilan keputusan, pengiriman data ke cloud dan dapat menjalankan aktuator.Keyword : forward chaining, ikan koi, Internet of Things (IoT)]]>
<![CDATA[Deteksi Plagiat Tugas Akhir dengan Metode Jaccard Similarity ]]>
<![CDATA[Sapto Utomo]]>;
<![CDATA[Imam Much Ibnu Subroto]]>;
<![CDATA[Andi Riansyah]]>
<![CDATA[ TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 4, No 2 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Sultan Agung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30659/ei.4.2.132-141
<![CDATA[Syarat menyelesaikan Tugas Akhir sebelum sidang Tugas Akhir harus membuat Laporan Tugas Akhir dimana mahasiswa dalam pembuatan Laporan Tugas Akhir bisa melihat Laporan Tugas Akhir dari kakak tingkat yang sudah menyelesaikan Laporan Tugas Akhir yang sudah disetujui oleh Dosen Pembimbing atau juga bisa mencari referensi lain diinternet baik jurnal maupun paper. Untuk mencegah adanya unsur plagiarisme dalam pembuatan Laporan Tugas Akhir mahasiswa tidak boleh meniru persis kata atau kalimat yang akan dijadikan sebagai acuan dari pembuatan Laporan Tugas Akhir. Oleh sebab itu dibuatlah sebuah sistem “Deteksi Plagiat Tugas Akhir Dengan Metode Jaccard Similarity Pada Program Studi Teknik Informatika Universitas Islam Sultan Agungâ€. Pada proses pendeteksian dalam sistem melewati proses preprocessing yang terdiri dari tahap case folding dimana sebuah kalimat dalam Laporan Tugas Akhir disetarakan hurufnya menjadi kecil semua dari huruf kapital menjadi huruf kecil. Tahap filtering dimana didalam kalimat spasi dihapus ataupun spesial karakter lain selain huruf. Tahap stemming dimana dari proses filtering diambil kata-kata dasar, kemudian tahap stopword dimana dari hasil stemming dipecah atau dijadikan token. Setelah itu masuk proses Metode Jaccard Similarity yaitu proses penghitungan token dari dokumen uji dan dokumen asli atau pembanding hasilnya adalah nilai similarity dari dokumen uji dan dokumen asli sehingga menampilkan hasil presentase similarity Laporan Tugas Akhir.]]>
<![CDATA[Prediksi Masa Studi Mahasiswa Berbasis Case Based Reasoning Menggunakan Cosine Similarity Retrieval ]]>
<![CDATA[Nur Ramadhanif]]>;
<![CDATA[Imam Much Ibnu Subroto]]>;
<![CDATA[Asih Widi Harini]]>
<![CDATA[ TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 4, No 2 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Sultan Agung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30659/ei.4.2.142-151
<![CDATA[Program pendidikan Sarjana di Indonesia yang telah mendapatkan akreditasi dari Dewan Pendidikan dan BAN-PT selalu berupaya untuk terus ditingkatkan kualitasnya, terutama setelah melalui proses penilaian. Kualitas tersebut diukur dengan menggunakan sembilan kriteria dan item data/penilaian, salah satunya adalah mahasiswa serta luaran dan capaian tridharma. Faktor yang diperhitungkan antara lain masa studi dan IPK, terutama yang berkaitan dengan nilai. Program Pendidikan Sarjana (S1) Teknik Informatika, merupakan program Pendidikan Berkelanjutan yang memiliki beban studi minimal 144 SKS dengan masa studi 7 hingga 14 semester menurut kurikulum 2012.Case-based reasoning (CBR) adalah teknik penalaran yang dapat memecahkan masalah dengan mengidentifikasi jawaban atas kasus baru dengan menggunakan contoh-contoh sebelumnya yang serupa dengan kasus yang telah terjadi. Prosedur untuk mengukur nilai atribut agar dapat berada dalam rentang yang ditentukan dikenal sebagai normalisasi. Metode Cosine Similarity merupakan metode yang digunakan untuk menghitung kemiripan (tingkat kesamaan) antar dua buah objek. nilai cosine similarity atau kemiripan antara kasus baru dengan basis kasus yang sudah ada mendapatkan nilai yang terdekat atau tertinggi, tetapi beberapa data masih menunjukkan nilai ketepatan prediksi yang belum tepat. Hasil evaluasi sistem menggunakan MAPE diperoleh eror yang kecil yaitu hasil 8,6% dan tingkat akurasi sistem 91,4% mengartikan model peramalan yang digunakan pada sistem berbasis Case Based Reasoning dengan metode Cosine Similarity memiliki kemampuan yang sangat baik untuk digunakan proses perhitungan dalam memprediksi masa studi mahasiswa.Kata Kunci : Prediksi, Masa Studi, Case Based Reasoning, Cosine Similarity]]>
<![CDATA[Klasifikasi Kepakaran Reviewer Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network) ]]>
<![CDATA[Akhsinatul Laeliyah]]>;
<![CDATA[Imam Much Ibnu Subroto]]>;
<![CDATA[Sam Farisa Chaerul Haviana]]>
<![CDATA[ TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 5, No 1 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Sultan Agung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30659/ei.5.1.%p
<![CDATA[Reviewer jurnal adalah seseorang yang ditugaskan untuk meninjau atau menilai kelayakan suatu artikel untuk dipublikasikan di jurnal tertentu. Seorang reviewer harus memahami isi dari sebuah artikel jurnal yang akan direview sehingga harus ada kesesuaian antara bidang ilmu reviewer dan bidang ilmu yang direview. Kemendikbud sendiri mempunyai sebuah program untuk meningkatkan jumlah publikasi di Indonesia yang dapat bereputasi Internasional. Untuk menjalankan program tersebut dibutuhkan tenaga reviewer yang sesuai dengan bidang ilmu para peneliti dan dosen yang akan publikasi. Dengan banyaknya bidang ilmu yang berbeda-beda maka diperlukan suatu metode untuk mengklasifikasi secara otomatis sehingga pemasaran reviewer dan para peneliti lainnya sesuai. Penelitian ini menggunakan metode Artificial Neural Network Backpropagation untuk mengklasifikasikan data reviewer ke 5 bidang utama yaitu Arts & Humanities, Engineering & Technology, Life Sciences & Medicine, Natural Sciences, dan Social Sciences & Management. Data reviewer akan melalui proses preprocessing teks, kemudian hasil dari preprocessing akan dilanjut menggunakan metode ANN Backpropagation, dan terakhir untuk mengukur tingkat keakurasian atau kecocokan menggunakan pengukuran akurasi, precision, recall, F1-Score untuk mengukur kinerja klasifikator. Hasil dari pengujian yang dilakukan dengan menggunakan metode Artificial Neural Network mendapatkan nilai yang cukup baik yaitu dengan nilai akurasi 0,767 atau setara dengan 76% dengan waktu testing dan training yang dipunya adalah 47 detik. Selain nilai akurasi juga menghasilkan nilai recall 0,566, precission 0,570 dan F1 0,544.]]>
<![CDATA[EKSTRAKSI KEPAKARAN DOSEN MENGGUNAKAN TEXTRANK BERBASIS DATA PUBLIKASI DI GARUDA KEMDIKBUD ]]>
<![CDATA[Muhammad Nur Gofinda]]>;
<![CDATA[Imam Much Ibnu Subroto]]>;
<![CDATA[Sam Farisa Chaerul Haviana]]>
<![CDATA[ TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 5, No 1 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Sultan Agung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30659/ei.5.1.%p
<![CDATA[Perkembangan teknologi informasi telah memberikan dampak besar pada sistem pendidikan dan penelitian. Hal ini tentu mempengaruhi dibidang pendidikan, belum terdapatnya sistem visualisasi kepakaran dosen berdasarkan data publikasi dosen berbasis website yang memberikan informasi mengenai kepakaran dosen disetiap universitas membuat minimnya informasi tentang kepakaan dosen. Penelitian ini mengembangkan sistem kepakaran website melalui pendekatan visualisasi menggunakan metode TextRank. Metode ini memanfaatkan data publikasi ilmiah yang tercatat di repositori GARUDA Kemdikbud sebagai sumber informasi utama. Mengidentifikasi kepakaran dosen menjadi salah satu cara penting dalam mengoptimalkan kualitas pendidikan tinggi. Penelitian ini untuk menggambarkan kepakaran dosen melalui analisis teks dari publikasi ilmiah mereka. Hasil dari penelitian mengembangkan sebuah sistem visualisasi untuk menampilkan hubungan antara topik publikasi dan keahlian dosen di universitas serta presisi relevansi tertinggi yang dihasilkan berdasarkan data publikasi dosen yang tersedia di platform GARUDA Kemdikbud. Dalam pembuatan sistem website ini menggunakan metode prototype dan sistem visualisasi kepakaran dosen dalam pengujian dan hasilnya akan menampilkan kepakaran dari masing-masing kepakaran dosen prodi teknik dari data publikasi di Garuda Kemdikbud Indonesia.]]>
<![CDATA[Identifikasi Kepakaran Dosen Berdasarkan Rekam Jejak Publikasi Terindeks Sinta Menggunakan Yet Another Keyword Extractor (YAKE) ]]>
<![CDATA[Ilhamsyah, Muhamad Reynaldi]]>;
<![CDATA[Subroto, Imam Much Ibnu]]>;
<![CDATA[Haviana, Sam Farisa Chaerul]]>
<![CDATA[ TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 5, No 3 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Sultan Agung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30659/ei.5.2.%p
<![CDATA[Perkembangan sistem pendidikan yang semakin digital dan global mempengaruhi berbagai aspek pendidikan, termasuk dalam hal penentuan kepakaran dosen pada perguruan tinggi. Namun, di Universitas Islam Sultan Agung Semarang, sistem pencarian kepakaran dosen masih belum tersistem dengan baik. Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan sebuah sistem yang dapat mengidentifikasi kepakaran dosen berdasarkan rekam jejak publikasi dosen yang terindeks dalam scopus pada SINTA. Metode yang digunakan, yaitu metode Yet Another Keyword Extractor (YAKE) yang akan menghasilkan sekumpulan kata kunci dan skor relevansinya yang akan dijadikan data kepakaran dosen secara spesifik. Dalam pengembangan sistem ini setiap dosen akan menghasilkan kata kunci dengan variasi 1 hingga 3 frasa kata kunci yang dihasilkan, dan jumlah kata kunci maksimal dalam penelitian ini adalah 20 kata kunci setiap dosen berdasarkan perhitungan metode mean average precision@k (MAP@K). Sehingga, setiap dosen akan memiliki jumlah kata kunci yang berbeda-beda sesuai dengan isi publikasi dan hasil ekstraksi metode Yet Another Keyword Extractor (YAKE) pada publikasi dosen tersebut. Jumlah total hasil kata kunci dalam ekstraksi penelitian ini yaitu 3264 kata kunci. Dengan memanfaatkan metode ini dapat secara lebih objektif mengidentifikasi serta mewakili tingkat kepakaran seorang dosen dalam bidang tertentu secara spesifik dan diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dalam proses pendidikan, mendorong kolaborasi antar dosen, dan memberikan pandangan yang lebih jelas tentang bidang kepakaran di lingkungan Universitas Islam Sultan Agung Semarang.]]>
