Optimasi Sistem Pelabelan Topik Skripsi menggunakan Algoritma Naive Bayes dengan Pendekatan Design Thinking - Mochammad Bagus Priyantono; Maftuh Ahnan; Muhammad Adhitya Widhianto; Didik Dwi Prasetyo (JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), 2022)
Tidak adanya sistem mengenai pelabelan topik skripsi tentunya membuat mahasiswa mengalami kesulitan dalam mengajukan sebuah judul penelitian skripsi. Seperti halnya pada Jurusan Teknik Elektro UM yang menetapkan beberapa topik skripsi dimana hal ini dapat menjadi kendala bagi mahasiswa dalam menentukan topik skripsi. Penelitian ini bertujuan dalam memudahkan mahasiswa pada pengajuan judul skripsi dengan memberi pelabelan pada topik skripsi melalui perhitungan klasifikasi teks. Metode klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini yakni menggunakan algoritma Naive Bayes dimana penentuan klasifikasi terlebih dahulu dilakukan proses text mining. Selain itu proses perancangan sistem menggunakan metode Design Thinking. Penggunaan Design Thinking lantaran untuk mengoptimalkan sebuah program sesuai dengan kebutuhan pengguna. Hasil dari penelitian ini diperoleh akurasi sebesar 87.5%, presisi 93% dan recall 83%. Selain itu pada pendekatan Design Thinking diperoleh hasil 90% mahasiswa menyatakan pembuatan program telah sesuai dengan kebutuhan. Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwasannya perancangan sistem pelabelan skripsi ini telah sesuai dengan rencana yang diharapkan, selain itu dengan adanya program ini tentunya akan memudahkan mahasiswa dalam menentukan topik skripsi.