Jurnal IPSIKOM Vol 13 No.
1 Ae Juni 2025
e-ISSN : 2686-6382
OPTIMALISASI PENENTUAN JURUSAN CALON MAHASISWA DENGAN
SIREJU: SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN RULE-BASED
BERBASIS GOOGLE WORKSPACE DI UNIPI
Rintis Mardika Sunarto1.
Crisvin2.
Yusuf Sudiyono3.
Jaka Suwita4 Dosen Tetap,2Sistem Informasi.
Universitas Insan Pembangunan Indonesia Email: 1rintismardika1@gmail.
com, 2crisvin89@gmail.
com,yusuf.
sudiyono@gmail.
jakahs08@gmail.
ABSTRAK
Pemilihan jurusan kuliah yang sesuai dengan minat, kemampuan, dan potensi pribadi menjadi faktor penting bagi kesuksesan akademik dan karier mahasiswa.
Proses ini seringkali dilakukan secara subjektif tanpa pertimbangan berbasis data yang memadai.
Penelitian ini bertujuan mengimplementasi dan mengembangkan SIREJU (Sistem Rekomendasi Jurusa.
, sebuah Decision Support System (DSS) berbasis rule-based system yang memanfaatkan platform Google Workspace di Universitas Insan Pembangunan Indonesia (UNIPI).
Metode penelitian yang digunakan adalah perancangan sistem berbasis aturan dengan integrasi Google Forms.
Google Sheets, dan Google Apps Script.
Hasil pengujian terhadap 22 responden menunjukkan SIREJU mampu memberikan rekomendasi jurusan dengan tingkat kesesuaian 82%, mempermudah proses pemilihan jurusan secara objektif, dan meningkatkan efisiensi layanan konsultasi di kampus.
Kebaruan dari penelitian ini terletak pada pemanfaatan Google Workspace sebagai solusi praktis, murah, dan mudah diadopsi untuk digitalisasi layanan kampus tanpa memerlukan pengembangan sistem dari nol.
SIREJU diharapkan dapat menjadi model referensi dalam pengembangan layanan serupa di lingkungan pendidikan Keywords: Google Workspace.
Rekomendasi Jurusan.
Rule-Based System.
Sistem Pendukung Keputusan.
SIREJU.
Universitas Insan Pembangunan Indonesia (UNIPI) PENDAHULUAN Pelajar dan calon mahasiswa menghadapi tantangan yang semakin kompleks dalam menentukan jurusan dan perguruan tinggi yang tepat, serta mempersiapkan adaptasi terhadap percepatan transformasi digital di dunia kerja (Hermawansyah, 2.
Pemilihan jurusan yang sesuai dengan minat, bakat, dan potensi individu menjadi aspek krusial dalam perencanaan masa depan (Lestari & Muridan, 2.
Richard Snow, seorang pakar psikologi asal Amerika Serikat, menegaskan bahwa AuSetiap manusia dilahirkan unik dengan bakat dan kepribadian yang berbedaAy.
Keputusan pemilihan jurusan dipengaruhi oleh tuntutan perkembangan ekonomi global yang menuntut keahlian khusus serta kemajuan teknologi yang membuka peluang Keputusan tersebut berdampak profesional (Pare & Sihotang, 2.
Meskipun demikian, sejumlah siswa masih menghadapi kesulitan dalam memperoleh informasi memadai terkait perkembangan industri yang relevan (Hidayat et al.
, 2.
Penerapan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan solusi strategis untuk mengatasi subjektivitas dalam pemilihan jurusan.
SPK adalah sistem informasi yang memproses data relevan secara objektif guna mendukung pengambilan keputusan (Sarwandi et al.
Sistem pendukung keputusan Jurnal IPSIKOM Vol 13 No.
1 Ae Juni 2025 e-ISSN : 2686-6382 tidak dimaksudkan untuk menggantikan fungsi pengambil keputusan dalam membuat keputusan,melainkan hanyalah sebagai alat bantu pengambil keputusan dalam melaksanakan tugasnya (Arifitama, , 2.
Sistem ini mengolah kriteria seperti minat, nilai akademik, dan hasil tes kepribadian dengan metode matematika dan statistika (Sarwandi et al.
, 2.
Dalam SPK memberikan rekomendasi yang sesuai dengan karakteristik calon mahasiswa, mengurangi ketergantungan pada tekanan sosial dan rekomendasi tanpa data Berbeda dengan metode tradisional yang bersifat intuitif.
SPK menawarkan pendekatan yang terstruktur.
Salah satu metode SPK yang digunakan adalah sistem berbasis aturan .
ule-based syste.
, di mana keputusan dihasilkan dari penerapan aturan yang telah ditetapkan.
Sistem ini memproses data minat, nilai, dan merekomendasikan jurusan sesuai profil Keunggulan utama rule-based system terletak pada konsistensi dan objektivitas, karena keputusan tidak dipengaruhi preferensi subjektif, melainkan aturan yang sudah terdefinisi.
Penelitian Nugroho et al.
dan Pratama et al.
membuktikan efektivitas sistem ini dengan akurasi masing-masing 92% dan 97,20% pada aplikasi berbeda, yang relevan untuk diterapkan dalam sistem rekomendasi Hasil Sistem Rekomendasi Jurusan (SIREJU) berbasis Google Workspace yang mampu memberikan rekomendasi jurusan berdasarkan minat, prestasi akademik, dan hasil tes kepribadian calon mahasiswa.
Sistem ini secara efisiensi, dan transparansi dalam proses pengambilan keputusan serta mendukung Universitas Insan Pembangunan Indonesia (UNIPI).
Pengujian Akurasi sistem rekomendasi, tanpa melibatkan integrasi penuh dengan SIAKAD maupun uji psikologi mendalam.
METODOLOGI PENELITIAN
Kerangka sistematis yang digunakan untuk merancang, menjalankan, dan menganalisis suatu penelitian dikenal sebagai metodologi penelitian.
Ini terstruktur yang memandu proses penyelidikan ilmiah, mulai dari tahap perencanaan hingga evaluasi hasil (Ahmad et al.
, 2.
Tahapan dalam penelitian yang dilakukan diilustrasikan pada Gambar 1 Gambar I.
Tahapan Penelitian Berdasarkan ilustrasi yang ditampilkan dalam Gambar 1, berikut ini diuraikan secara terperinci langkahlangkah yang ditempuh dalam proses pengembangan sistem:
Identifikasi Masalah Pada tahap ini, peneliti melakukan identifikasi permasalahan terkait proses pemilihan jurusan yang dihadapi oleh mahasiswa setelah lulus.
Permasalahan utama yang ditemukan adalah proses pemilihan jurusan yang masih dilakukan secara manual, di mana keputusan sering kali dipengaruhi oleh faktor subjektif, seperti mengikuti pilihan teman, arahan orang tua, ataupun pengaruh lingkungan Kondisi ini menyebabkan Jurnal IPSIKOM Vol 13 No.
1 Ae Juni 2025 e-ISSN : 2686-6382 pemilihan jurusan menjadi kurang terarah dan berpotensi menimbulkan kesalahan dalam pengambilan keputusan.
Berdasarkan permasalahan tersebut, diperlukan suatu sistem pendukung keputusan yang mampu membantu mahasiswa dalam menentukan jurusan secara lebih sistematis dan objektif.
Pengumpulan Data Tahap pengumpulan data dilakukan untuk menghimpun informasi yang berkaitan dengan kriteria, skor, dan alternatif yang akan digunakan dalam proses pengambilan Data kriteria yang digunakan dalam mencakup faktor-faktor yang dianggap penting dalam mengambil keputusan (Wulandari et al.
, 2.
Untuk skor setiap kriteria akan ditentukan berdasarkan preferensi pengambil keputusan (Pandiangan et al.
, 2.
Sementara itu, data alternatif yang dikumpulkan berupa daftar pilihan atau entitas yang akan dievaluasi, yang dalam konteks penelitian ini merujuk pada mahasiswa sebagai objek penilaian yang selanjutnya akan dijadikan input dalam sistem pendukung keputusan pencocokan data input dengan aturan menggunakan mekanisme perulangan .
or loo.
dan Working Memory, yang menyimpan data fakta sementara dari Keterangan:
a a a ycycn=1 jika aturan ke-ycn terpenuhi ycycn=0 jika aturan ke-ycn tidak ycu adalah jumlah aturan Pengkodean Sistem Sistem dikembangkan menggunakan Google Apps Script, yaitu bahasa pemrograman berbasis JavaScript yang dijalankan di lingkungan cloud Google.
Javascript memiliki banyak framework maupun website (Theisen, 2.
Dataset disimpan dalam Google Spreadsheet, dan proses input data dilakukan melalui Google Form.
Pendekatan memungkinkan akses yang mudah dan pengambilan keputusan yang efisien dengan antarmuka yang sederhana dan Perancangan Sistem Setelah analisis kebutuhan, tahap berikutnya adalah perancangan sistem.
Pada tahap ini, sistem dirancang menggunakan Use Case Diagram untuk memvisualisasikan interaksi antara pengguna dan sistem (Ahmad et al.
Diagram ini memperjelas fungsi utama, mulai dari input data, pemrosesan dengan Rule Based System, hingga pemberian rekomendasi keputusan.
Pengujian Akurasi Sistem Pada tahap ini.
Pengujian Akurasi dilakukan untuk menilai akurasi rekomendasi yang diberikan.
Meskipun tahap Pengujian Akurasi lebih rinci akan dijelaskan di bagian hasil dan pembahasan, pada metodologi ini.
Pengujian Akurasi dilakukan dengan memantau interaksi pengguna dengan sistem serta menilai apakah sistem berjalan sesuai dengan desain yang telah Implementasi Metode Rule-Based System Rule Based System adalah metode pengambilan keputusan yang bekerja berdasarkan seperangkat aturan .
IFTHEN yang telah didefinisikan sebelumnya.
Sistem ini meniru cara berpikir pakar dengan mengolah data input sesuai aturan logis untuk menghasilkan keputusan yang konsisten dan objektif.
Komponen utama Rule Based System meliputi: Knowledge Base, yang berisi kumpulan aturan IF-THEN.
Inference Engine Jurnal IPSIKOM Vol 13 No.
1 Ae Juni 2025
e-ISSN : 2686-6382
HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses pemilihan jurusan bagi calon mahasiswa seringkali menjadi tantangan Dalam menentukan jurusan yang tepat, berbagai kriteria digunakan sebagai dasar untuk Pada studi kasus ini, terdapat tiga aspek utama yang menjadi fokus penilaian, yaitu: Nilai Akademik.
Minat atau Ketertarikan, serta Tes Kepribadian.
Setelah kriteria-kriteria pengambil keputusan memberikan skor untuk masing-masing kriteria.
Nilai maksimum skor Nilai Akademik adalah 5 jika semua mata pelajaran sesuai Minat/Ketertarikan Misalkan terdapat yco minat yang sesuai dalam dataset, dan calon mahasiswa memilih n minat dari keseluruhan Misalkan ycyc adalah indikator kesesuaian minat ke-yc:
Skor maksimal adalah jumlah minat yang sesuai dalam dataset .
aksimum yc.
Tabel I.
Kriteria dan Skor Kriteria Nilai Akademik Terdiri dari 5 mata Skor maksimal 5 jika semua sesuai dataset, setiap mata pelajaran sesuai = 1 skor Minat/Ketertarikan Bisa memilih beberapa Misal dataset ada 3 minat yang sesuai, jika kamu memilih 4 tapi 2 sesuai, skor = 2 Tes Kepribadian Tes Kepribadian Nilai pada kriteria ini bersifat biner.
Keterangan Skor total yang dihasilkan dari penilaian Nilai Akademik.
Minat, dan Tes Kepribadian mencerminkan tingkat kecocokan calon mahasiswa terhadap suatu jurusan.
Semakin tinggi skor yang diperoleh, maka semakin besar tingkat kesesuaian antara calon mahasiswa dengan jurusan tersebut.
Nilai hanya 1 atau 0, yaitu 1 jika sesuai dataset, 0 jika tidak Nilai Akademik Misalkan terdapat 5 mata pelajaran, dengan indikator kesesuaian pada masing-masing mata pelajaran dinyatakan sebagai:
Untuk mendukung proses pengambilan keputusan dalam menentukan jurusan, berikut dilampirkan tabel yang memuat rentang nilai yang dipersyaratkan, daftar minat yang relevan, serta tipe kepribadian yang sesuai dengan masingmasing jurusan.
Tabel ini berfungsi sebagai acuan utama dalam sistem pendukung keputusan, sehingga hasil Jurnal IPSIKOM Vol 13 No.
1 Ae Juni 2025 e-ISSN : 2686-6382 rekomendasi dapat diberikan secara lebih terarah, sistematis, dan objektif.
Tabel IV.
Tipe kepribadian yang dimiliki Tahap berikutnya adalah menetapkan alternatif yang dijadikan pilihan bagi pengambil keputusan meliputi: nama lengkap Crisvin.
yang memiliki nilai sebagai berikut: Nilai Matematika Nilai Bahasa Indonesia Nilai Bahasa Inggris sebesar Nilai IPA sebesar 100.
dan Nilai IPS tidak memiliki nilai sehingga diisi Minat atau ketertarikan yang dimiliki oleh Crisvin adalah di bidang Teknologi dan Data.
sementara hasil tes kepribadiannya menunjukkan tipe INFJ.
Dalam studi kasus ini, alternatif jurusan yang akan dianalisis dan dibandingkan didasarkan pada profil nilai akademik, minat, dan tipe kepribadian tersebut.
Proses perhitungan skor kecocokan masing-masing berdasarkan data yang dimiliki oleh calon mahasiswa.
Proses ini bertujuan memberikan gambaran yang jelas dan objektif dalam pengambilan keputusan pemilihan jurusan.
Tabel II.
Master Data Nilai Jurusan Nilai Min.
Mate Nilai Min.
Baha Indo Nilai Min.
Baha Ingg Nilai Min.
IPA
Sistem Informasi Teknologi Informasi Akuntansi Manajemen Hukum Rekayasa Perangkat Lunak Nilai Min.
IPS
Tabel i.
Master Data Minat Jurusan Minat Sistem Informasi Teknologi.
Analisis.
Data Teknologi Informasi Teknologi.
Komputer.
Inovasi Akuntansi Angka.
Keuangan.
Administrasi.
Manajemen Bisnis.
Organisasi.
Strategi.
Kepe Hukum Hukum.
Debat.
Keadilan.
Politik Rekayasa Perangkat Lunak Komputasi.
Teknologi.
Inovasi Perhitungan Skor Nilai Akademik Pada penelitian ini, penilaian skor dilakukan dengan menggunakan rumus fungsi logika IF.
Rumus yang digunakan = yaya.
aycAya.
cuycnycoycaycn ycoycnycuycnycoycayco = .
,0, yaya.
cuycnycoycaycn >= ycuycnycoycaycn ycoycnycuycnycoycayco, 1,.
) Rumus ini berfungsi untuk menentukan apakah nilai siswa memenuhi kriteria nilai minimal yang ditetapkan.
Adapun logika yang digunakan adalah sebagai Tabel IV.
Master Data Kepribadian Jurusan Kepribadian Cocok Sistem Informasi INTJ.
ISTJ.
ENTP
Teknologi Informasi ISTP.
INTP.
ENTP
Akuntansi ISTJ.
ISFJ.
ESTJ
Manajemen ENFJ.
ESTJ.
ESFJ
Hukum ENTJ.
INFJ.
ENFP
Rekayasa Perangkat Lunak ISTP.
INTP.
ENTP
a Jika kolom Nilai Minimal berisi 0, maka skor otomatis diberikan 0 karena dianggap tidak wajib dinilai.
a Jika nilai Crisvin sama dengan atau lebih tinggi dari nilai minimal, maka skor diberikan 1.
a Jika nilai Crisvin kurang dari nilai minimal, maka skor diberikan 0.
Jurnal IPSIKOM Vol 13 No.
1 Ae Juni 2025 e-ISSN : 2686-6382 Sistem Informasi Manajemen Tabel V.
Perbandingan Nilai untuk Jurusan Sistem Informasi Tabel Vi.
Perbandingan Nilai untuk Jurusan Manajemen
Mata
Pelajaran Nilai Crisvin
Nilai Minimal Skor
Mata
Pelajaran Nilai Crisvin
Nilai Minimal Skor
Matematika
Matematika
Bahasa
Indonesia
Bahasa
Indonesia
Bahasa
Inggris
Bahasa
Inggris
IPA
IPA
IPS
IPS
Total Skor Total Skor Teknologi Informasi Hukum Tabel VI.
Perbandingan Nilai untuk Jurusan Teknologi Informasi Mata Pelajaran Nilai Crisvin Nilai Minimal Skor Matematika Tabel IX.
Perbandingan Nilai untuk Jurusan Hukum
Mata
Pelajaran Nilai Crisvin
Nilai Minimal Skor
Matematika
Bahasa
Indonesia
Bahasa
Inggris
IPA
IPS
Bahasa
Indonesia
Bahasa
Inggris
IPA
IPS
Total Skor Total Skor Rekayasa Perangkat Lunak Akuntansi Tabel VII.
Perbandingan Nilai untuk Jurusan Akuntansi Tabel X.
Perbandingan Nilai untuk Jurusan Rekayasa
Perangkat Lunak
Mata
Pelajaran Nilai Crisvin
Nilai Minimal Skor
Mata
Pelajaran Nilai Crisvin
Nilai Minimal Skor
Matematika
Matematika
Bahasa
Indonesia
Bahasa
Indonesia
Bahasa
Inggris
Bahasa
Inggris
IPA
IPA
IPS
IPS
Total Skor Total Skor Jurnal IPSIKOM Vol 13 No.
1 Ae Juni 2025 e-ISSN : 2686-6382 Perhitungan Skor Minat/Ketertarikan Dalam penelitian ini, penghitungan skor minat dilakukan dengan membandingkan minat siswa terhadap minat yang relevan pada setiap jurusan.
Untuk memudahkan proses ini, digunakan rumus sebagai berikut:
Rekayasa Perangkat Lunak Tabel XI.
Perbandingan Minat Minat Crisvin Minat Berdasarkan perhitungan skor pada tiga aspek utama, yaitu nilai mata pelajaran, minat/ketertarikan, dan hasil tes kepribadian, diperoleh hasil sebagai = ycIycOycA(Oe Oe yaycIycAycOycAyaAyaycI.
cIyayaycIyaya.
cNycIyaycA.
cNyaycUycNycIycEyayaycN.
a2, ", ")), yaA.
)) Jurusan ISTP.
INTP.
ENTP
Tabel Xi.
Hasil Penelitian Alternatif Skor Nama Mahasiswa Nama Jurusan Crisvin Sistem Informasi Crisvin Teknologi Informasi Skor Sistem Informasi Teknologi.
Analisi Data Teknologi Informasi Teknologi.
Kompu Inovasi Crisvin Rekayasa Perangkat Lunak Akuntansi Angka.
Keuangan.
Administrasi.
Deta 0 Crisvin Hukum Bisnis.
Organisasi.
Strategi.
Kepemim 0 Crisvin Akuntansi Crisvin Manajemen Teknologi.
Data Manajemen Hukum Hukum.
Debat.
Politik Rekayasa Perangkat Lunak Komputasi.
Tekno Inovasi Berdasarkan hasil yang ditampilkan pada Tabel Xi, urutan peringkat alternatif berdasarkan jumlah kecocokan dari tertinggi ke terendah adalah sebagai berikut: Sistem Informasi menduduki peringkat teratas dengan total skor 6 kecocokan, diikuti oleh Teknologi Informasi dan Rekayasa Perangkat Lunak yang berbagi posisi kedua dengan masing-masing skor 5 kecocokan.
Selanjutnya.
Hukum berada di urutan ketiga dengan skor 4 kecocokan.
Berdasarkan hasil analisis ini, dapat disimpulkan bahwa Sistem Informasi merupakan alternatif jurusan yang paling direkomendasikan bagi calon mahasiswa atas nama Crisvin dalam studi kasus ini.
Setelah dilakukan analisis menggunakan pendekatan rule-based .
erbasis aturan kecocoka.
, tahap berikutnya adalah keputusan (SPK) untuk membantu pemilihan jurusan yang sesuai bagi calon Perancangan menggunakan use case diagram untuk pengguna dengan sistem.
Perhitungan Skor Hasil Tes Kepribadian Dalam penelitian ini, untuk menentukan kecocokan tipe kepribadian siswa dengan tipe kepribadian yang relevan pada setiap jurusan, digunakan rumus logika IF:
= yaya.
aycIycAycOycAyaAyaycI.
cIyayaycIyaya.
ayceycyycycnycaycayccycnycaycuycIycnycycyca, yaA.
), 1, .
Crisvin = INFJ Tabel XII.
Perbandingan Kepribadian Jurusan Kepribadian Cocok Skor Sistem Informasi INTJ.
ISTJ.
ENTP
Teknologi Informasi ISTP.
INTP.
ENTP
Akuntansi ISTJ.
ISFJ.
ESTJ
Manajemen ENFJ.
ESTJ.
ESFJ
Hukum ENTJ.
INFJ.
ENFP
Jurnal IPSIKOM Vol 13 No.
1 Ae Juni 2025 e-ISSN : 2686-6382 Tahap implementasi dilakukan dengan spreadsheet (Google Sheet.
yang dibantu oleh Apps Script untuk otomatisasi logika perhitungan.
Data kriteria, alternatif jurusan, dan hasil akhir ditampilkan secara otomatis agar memudahkan pengguna memahami proses pengambilan keputusan.
Sistem ini juga dilengkapi fitur autentikasi Google Account untuk membatasi akses.
Gambar II.
Sequence Diagram Pada Gambar II, ditampilkan sequence diagram SPK pemilihan jurusan berbasis metode rule-based.
Sequence Diagram merupakan suatu diagram interaksi yang merincikan bagaimana sebuah operasi dilakukan didalam sebuah sistem (Widjoyo et al.
, 2.
Diagram ini menunjukkan interaksi pengguna dalam mengelola data kriteria, menginput nilai-nilai preferensi, serta melakukan penilaian kecocokan antara alternatif jurusan dan kriteria yang telah Sistem kemudian memproses sederhana, yaitu menambahkan skor kecocokan jika suatu kriteria terpenuhi oleh alternatif jurusan.
Gambar IV.
Halaman Google Form Pada halaman Google Form, tersedia dashboard sederhana dengan menu pengelolaan kriteria, pengisian data alternatif jurusan, proses penilaian, serta hasil rekomendasi.
Dari hasil analisis yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa jurusan Sistem Informasi merupakan pilihan yang paling direkomendasikan bagi calon mahasiswa bernama Crisvin dalam studi kasus ini, karena memiliki jumlah kecocokan kriteria tertinggi secara keseluruhan.
Hasil rekomendasi ini akan ditampilkan dalam spreadsheet seperti pada Gambar dan kemudian dikirimkan kepada responden melalui email seperti pada Gambar IV.
Gambar i.
Implementasi Kode JavaScript di Google Apps Script Jurnal IPSIKOM Vol 13 No.
1 Ae Juni 2025 e-ISSN : 2686-6382 Berdasarkan data pada Gambar VII Pengujian Akurasi yang terkumpul dari 22 responden, didapatkan hasil bahwa sistem rekomendasi jurusan memiliki tingkat akurasi sebesar 81,82%.
Hal ini berarti dari seluruh responden, sebanyak 18 orang mendapatkan rekomendasi jurusan yang sesuai dengan pilihan jurusan pribadi mereka, sedangkan 4 orang lainnya mendapatkan hasil yang Dengan hasil ini, diharapkan sistem rekomendasi dapat terus disempurnakan agar mampu memberikan rekomendasi yang lebih tepat dan membantu calon mahasiswa dalam memilih jurusan yang sesuai dengan potensi dan minat mereka.
Gambar V.
Hasil Rekomendasi Jurusan di Google Sheet
KESIMPULAN
Sistem Rekomendasi Jurusan (SIREJU) berbasis Google Workspace mahasiswa dalam memilih jurusan yang sesuai dengan profil mereka.
Dengan memanfaatkan Google Forms.
Sheets, dan Apps Script.
SIREJU mampu menganalisis data secara otomatis, sehingga memberikan rekomendasi jurusan berdasarkan nilai akademik, minat, dan kepribadian.
Manfaat utama SIREJU adalah menentukan jurusan tanpa perlu konsultasi kampus.
Proses yang sebelumnya manual kini menjadi lebih cepat dan praktis, memungkinkan staf fokus pada tugas lain.
Hasil Pengujian Akurasi sistem rekomendasi mencapai 81.
82% yang kecocokan antara rekomendasi sistem dan pilihan pribadi responden cukup SIREJU dapat dikembangkan dengan menambahkan teknologi kecerdasan buatan (AI) untuk meningkatkan akurasi Gambar VI.
Hasil Rekomendasi Jurusan pada E-mail Pengujian Akurasi Sistem Untuk rekomendasi jurusan, digunakan rumus sederhana yang membandingkan hasil rekomendasi sistem dengan pilihan jurusan pribadi responden.
Rumus yang digunakan Nilai-nilai ini kemudian dijumlahkan untuk mendapatkan jumlah total rekomendasi yang cocok, lalu dibagi dengan total responden untuk memperoleh persentase akurasi sistem.
Gambar VII.
Hasil Survey Sistem Jurnal IPSIKOM Vol 13 No.
1 Ae Juni 2025 e-ISSN : 2686-6382 dan personalisasi rekomendasi, serta integrasi dengan sistem kampus agar data yang digunakan lebih lengkap dan valid.
Secara keseluruhan.
SIREJU telah memberikan dampak positif bagi calon mahasiswa dan institusi, meskipun masih berpotensi untuk dikembangkan lebih lanjut agar menjadi sistem rekomendasi jurusan yang lebih optimal dan terintegrasi.
Bibingan Konseling Dan Psikologi Pendidikan, 1.
, 1Ae12.
Nugroho.
Oyama.
, & Riyadi,A.
Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Jenis Tanaman Pada Lahan Pertanian Berdasarkan Letak Geografis dan Curah Hujan Menggunakan Metode Rule Based System (Studi Kasus: Kabupaten Bantu.
Seri Prosiding Seminar Nasional Dinamika Informatika, 4.
, 238Ae Pandiangan.
Mesran.
Borman, .
Windarto.
, &
Setiawansyah, .
Implementation of Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) and Rank Order Centroid (ROC) to Determination of Minimarket Location.
Bulletin of Informatics and Data Science, 2.
, 1Ae8.
Pratama.
Aranta.
, & Bimantoro, .
Rancang Bangun Aplikasi Transliterasi Aksara Latin menjadi Aksara Sasak Menggunakan Algoritma Rule Based Berbasis Android.
Jurnal Teknologi Informasi.
Komputer, dan Aplikasinya (JTIKA), 3.
, 232Ae243.
Sarwandi.
Hasibuan.
Sudipa.
Syahrizal.
Alwendi.
Muqimuddin.
, .
& Israwan.
Sistem pendukung keputusan.
Graha mitra edukasi.
Utami.
Penggunaan Google form dalam evaluasi hasil belajar peserta didik Di masa pandemi c0vid-19.
TEACHING:
Jurnal Inovasi Keguruan dan Ilmu Pendidikan, 1.
, 150-156.
Widjoyo.
Sain.
Sari.
Al Husyairi.
, & Yulianto.
Perancangan Aplikasi
Pemesanan Dan Pengeluaran Material Dengan Metode Single Moving Average Dan Single DAFTAR PUSTAKA