31
BAB 3
ANALISA DAN PERANCANGAN
3.1 Analisis Permasalahan
Besarnya tingkat kesalahan dalam pemilihan jurusan sudah pasti membawa
kerugian yang besar. Tidak hanya materi, tapi waktu juga ikut terbuang. Kualitas
dari mahasiswa juga ditentukan dari pemilihan jurusan yang tepat. Sebagai
contoh, seorang mahasiswa yang memiliki minat dan bakat di bidang teknik tapi
dipaksa memilih kedokteran, kemungkinanya akan besar bagi mahasiswa tersbut
untuk gagal dalam pelajaran. Hal seperti ini sering terjadi. Bisa karena desakan
orang tua, atau kesalahan yang dilakukan sendiri oleh calon mahasiswa.
Penelitian mengenai sistem pakar untuk penentuan jurusan di bangku kuliah
bisa dijadikan suatu solusi yang bisa membantu calon mahasiswa dalam
pemecahan masalah seperti ini. Dengan merancang suatu basis pengetahuan yang
mengadaptasi teori Personality Type dan kemampuan pakar di bidang psikologi
pendidikan, diharapkan sistem bisa dimanfaatkan oleh banyak orang sebagai
pertimbangan dalam pemilihan jurusan.
Metode bayesian network yang digunakan dalam sistem pakar ini berfungsi
untuk menghitung nilai kemungkinan yang terjadi dari setiap test yang dilakukan
oleh user. Setelah user melakukan test, sistem akan menampilkan jurusan yang
tepat berdasarkan nilai kemungkinan tertinggi. Salah satu contoh penelitian yang
sudah dilakukajn sebelumnya oleh Wendy M. Wood. Sistem dirancang untuk
mengukur tingkat kepercayaan diri siswa dalam penentuan karir yang akan dipilih
berdasarkan reason atau alasan kenapa siswa memilih suatu jurusan.
32
3.1.1 Analisis Kuesioner
Analisis kuesioner dilakukan untuk mengetahui prosentase kebutuhan
masyarakat terhadap sistem pakar ini. Kuesioner disebarkan ke 40 siswa SMA di
Jakarta, 20 dari jurusan IPA dan 20 dari jurusan IPS. Berikut kesimpulan dari hasil
kuesioner yang didapat :
1. Alasan anda memilih jurusan saat ini?
Gambar 3.1 Diagram Jawaban Survei 1
2. Dari hasil yang didapat, apakah anda ingin berkonsultasi dengan ahli
mengenai jurusan yang anda pilih?
33
Gambar 3.2 Diagram Jawaban Survei 2
3. Jika tersedia aplikasi untuk membantu anda dalam memilih jurusan,
apakah anda berminat untuk menggunakanya?
Gambar 3.3 Diagram Jawaban Survei 3
Dari hasil diatas dapat dilihat bahwa angka dari siswa yang dalam pemilihan
jurusan di bangku SMA nya karena tuntutan orang tua dan lain-lain, masih cukup
besar. dari 40 siswa yang dipilih, hampir semuanya berminat untuk berkonsultasi
mengenai pendidikan di bangku kuliah nanti apalagi jika tersedia aplikasi yang
bisa mereka gunakan untuk membantu mereka memilih jurusan secara gratis.
34
3.2 Solusi yang diusulkan
Dari analisis permasalahan yang ada, kami merancang suatu sistem yang
dapat membantu user atau calon mahasiswa dalam memilih jurusan yang sesuai
dengan minat dan kemampuan yang dimiliki. Sistem ini dirancang dalam bentuk
online test dengan menyerap pengetahuan dari psikolog pendidikan lalu
memasukaya kedalam suatu basis pengetahuan. Sistem pakar ini dibangun dengan
tujuan sebagai pertimbangan bagi user dalam memilih jurusan di tingkat
universitas.
Probabilistic online test ini berbasis web dan dibangun dengan
menggunakan PHP dengan menggunakan database MySQL. User diharapkan
untuk melakukan registrasi terlebih dahulu sebelum mengambil tes. Setelah login,
user bisa langsung memulai tes yang terdiri dari 3 tahap. Setelah itu jawaban akan
di proses dengan menggunakan pendekatan Bayesian Network, dan akan
manghasilkan output berupa kesimpulan data.
3.2.1 Wawancara dengan Pakar
Wawancara dilakukan untuk mengumpulkan knowledge yang akan
digunakan di dalam aplikasi sistem pakar. Berikut ringkasan wawancara yang
didapatkan:
1. Apa yang menjadi faktor atau penentu dalam pemilihan jurusan? Bisa
dijelaskan?
Jawab: Banyak hal yang menjadi pertimbangan dalam pemilihan jurusan
terutama di tingkat perguruan tinggi. Selain minat yang di inginkan
35
siswa tersebut perlu diketahui juga kemamampuan dasar yang dimiliki
yang berkaitan dengan jurusan pilihanya.
2. Bisakah teori yang diberikan John Hollandd dijadikan patokan dalam
penentuan jurusan?
Jawab: Teori yang dikemukakan Holland bisa dipakai. Keenam poin dari
teori tersebut mengelompokan manusia berdasarkan minat yang
dimilikinya.
3. Apakah bisa teori Holland digabungkan dengan kuis online yang berisi
tes kemampuan akademis dan psikotest?
Jawab: bisa
4. Bagaimana anda mengelompokoan jurusan berdasarkan teori tersebut?
Jawab: tiap karakteristik memiliki kebiasaan tersendiri. Hal ini
dikelompokan berdasar pilihan pekerjaan yang pas nantinya yang sesuai
dengan karakteristik yg dimiliki. Contoh untuk seseorang yang memiliki
karakteristik investigative kemungkinan besar akan memiliki
kemampuan yang lebih dibidang yang dalam pekerjaanya banyak
menggunakan tools dan logika. Jadi yang cocok untuk orang yang
memiliki karakter ini adalah Kedokteran. Tapi untuk menjadi seorang
dokter, dia harus memiliki kemampuan yang lebih dibidang IPA
tepatnya Kimia, Biologi dan Matematika. Jadi tes yang akan kamu
rancang itu bisa menjadi alat ukur di bidang akademisnya.
36
3.2.2 Representasi Pengetahuan
Dalam pengembangan aplikasi sistem pakar ini, maka perlu dijelaskan
mengenai hubungan antara jurusan yang ada dengan knowledge yang dimiliki
oleh pakar. Berikut tabel yang menerangkan hubungan jurusan dengan tipe Human
Characteristic:
Tabel 3.1 Representasi Pengetahuan
Faktor Jurusan
Investigative Teknik Informatika
Kedokteran
Sistem Informatika
Realistic Teknik Mesin
Teknik Elektro
Teknik Komputer
Teknik Informatika
Artistic Design
Seni
Social Seni
Psikologi
HI
Ekonomi
Manajemen
Enterprising Ekonomi
Akutansi
Manajemen
Konvensional Manajemen
Akutansi
37
Berikut adalah beberapa penggalan dari basis pengetahuan yang sudah
diekstrak kedalam bentuk if-else rule.
Gambar 3.4 Penggalan Basis Pengetahuan
Dari tiap aturan akan memiliki nilai peluang yang berbeda. Contoh untuk
rule ke-3 akan digambarkan seperti berikut :
Jika”NilaiAkademis=Tinggi” dan “Karakteristik = Relistis” Maka “Jurusan1=Teknik Elektro” dan “Jurusan2=Teknik Komputer”.
Jika”NilaiAkademis=Rendah” dan “Karakteristik = Relistis” Maka “Jurusan1=Teknik Komputer” dan “Jurusan2=Teknik Industri”.
Jika”NilaiAkademis=Tinggi” dan “Karakteristik = Investigative” Maka “Jurusan1=Teknik Informatika” dan “Jurusan2=Dokter”.
Jika”NilaiAkademis=Rendah” dan “Karakteristik = Investigative” Maka “Jurusan1=Teknik Komputer” dan “Jurusan2=Teknik Informatika”.
Jika”NilaiAkademis=Tinggi” dan “Karakteristik = Artistic” Maka “Jurusan1=DKV” dan “Jurusan2=Seni”
Jika”NilaiAkademis=Rendah” dan “Karakteristik = Artistic” Maka “Jurusan1=DKV” dan “Jurusan2=Seni”
Jika”NilaiAkademis=Tinggi” dan “Karakteristik = Social” Maka “Jurusan1=Psikologi” dan “Jurusan2=Sastra”
Jika”NilaiAkademis=Rendah” dan “Karakteristik = Social” Maka “Jurusan1=DKV” dan “Jurusan2=Seni”
Jika”NilaiAkademis=Tinggi” dan “Karakteristik = Enterprising” Maka “Jurusan1=Ekonomi” dan “Jurusan2=Manajemen”
Jika”NilaiAkademis=Rendah” dan “Karakteristik = Enterprising” Maka “Jurusan1=Ekonomi” dan “Jurusan2=Manajemen”
38
Gambar 3.5 Implementasi pengetahuan
Contoh perhitungan
P(TI=T) bisa dihitung dengan :
P(TI=T)=0.8*0.86*0.9+0.4*0.86*0.1+0.2*0.14*0.9+0.0*0.14*0.1
P(TI=T)=0.6794
P(D=T) bisa dihitung dengan :
P(D=T)=0.9*0.86*0.9+0.55*0.86*0.1+0.2*0.14*0.9+0.0*0.14*0.1
P(D=T)=0.7691
39
Nilai dari hasil semua kemungkinan akan dibandingkan dan dipilih jurusan
yang memiliki peluang terbesar.
3.2.3 Analisis Student Model
Student Model adalah komponen penting dari setiap sistem adaptive, karena
menyimpan semua informasi penting yang akan digunakan (seperti kemampuan,
minat, cara belajar, dll). Dalam sistem online test ini berperan untuk menganalisa
dan menyimpan informasi mengenai tingkat kemampuan dan pemahaman
pembelajar terhadap suatu konsep. Student Model mendapat input dari hasi tes
yang akan dilakukan oleh user dan output akan diperoleh dari tingkat pemahaman
pembelajar terhadap setiap konsep yang diujikan dengan menggunakan
pendekatan Bayesian Network untuk menghitung ketidak pastian. Dari hasil
penghitungan, akan didapatkan karakteristik dari user dan pilihan jurusan yang
sesuai dengan karakteristik tersebut.
3.2.4 Perancangan Bayesian Network.
Dalam Bayesian network dikenal dua jenis probabilitas, prior probability
dan conditional probability. Prior bisa diartikan sebagai parent node dan
conditional adalah child node. Pada aplikasi ini yang akan menjadi parent node
adalah konsep dan yang menjadi child node adalah soal atau pertanyaan.
Hubungan yang berlaku antara parent node dan child node dinyatakan
sebagai hubungan kausalitas atau sebab akibat. Misal, untuk menjawab suatu
pertanyaan P1 dibutuhkan pemahaman terhadap konsep C1. Dari contoh ini bisa
diambil hubungan sebab akibat ‘karena menguasai konsep C1, user bisa
40
menjawab P1’. Untuk pembahasal lebih lanjut mengenai perancangan akan
dibahas dalam poin berikut :
• Perancangan Bayesian Network
Perancangan dilakukan dengan menghubungkan variabel pertanyaan dengan
variabel-variabel konsep dan kemudian membuat tabel konsep –pertanyaan.
Dalam aplikasi ini kami membagi pengerjaan soal kedalam 3 kelompok dari
ketiga kelompok tersebut akan menghasilkan 2 variable independent.
Gambar 3.6 Pertanyan bagian 1
41
Tabel 3.2 Tabel Konsep (k) dan Pertanyaan(p)
Pertanyaan konsep (k)
(p)
ke- 1 2
1 ●
2 ● ●
3 ●
4 ●
5 ●
Keterangan table:
Tabel dan gambar di atas menjelaskan hubungan antara konsep dan
pertanyaan dimana untuk menjawab suatu pertanyaan(p) dibutuhkan
pemahaman terhadap konsep(k). contoh: untuk menjawab pertanyaan ke-
2, user harus tahu konsep mengenai minat yang dimiliki.
Gambar 3.7 Pertanyaan Bagian 2
42
Tabel 3.3 Tabel Konsep (k) dan Pertanyaan(p)
Pertanyaan konsep (k)
(p)
ke- 1 2
1 ●
2 ● ●
3 ●
4 ●
5 ●
Kedua gambar di atas akan menjadi variable independent yang akan
mempengaruhi nilai suatu jurusan.
3.3 Perancangan Sistem
Perancangan akan dibagi kedalam beberapa subsistem :
1. Perancangan Entitiy Relationship Diagram.
2. Perancangan Usecase Diagram
3. Perancangan Sequence Diagram.
4. Perancangan Antarmuka
43
3.3.1 Perancangan Entity Relationship Diagram
Gambar 3.8 Entity Relationship Diagram Sistem Major Test Online
3.3.2 Perancangan Use Case Diagram
Berikut peta alur rancangan website :
44
Gambar 3.9 Use Case Diagram Sistem Major Test Online
Pembahasan Use Case :
1. Registrasi awal bagi user yang belum memiliki akun. Tujuan
diberikan fasilitas registrasi ini untuk menyimpan histori dari hasil tes
yang sudah diberikan sebelumnya.
2. Pengerjaan soal-soal online test. Pada bagian ini user harus
menyelesaikan 3 kelompok pertanyaan yang tiap kelompok terdiri
dari 20 soal sederhana. Tiap kelompok soal memiliki waktu
pengerjaan yang berbeda.
3. Hasil online test akan ditampilkan berupa jumlah soal yang
dikerjakan dan kesimpulan dari hasil yang didapatkan.
45
3.3.3 Perancangan Sequence Diagram
Berikut perancangan Sequence diagram dari aplikasi ini :
Gambar 3.10 Sequence Diagram
Pembahasan Sequence diagram :
1. User login ke website agar bisa memulai tes.
2. Sistem akan mengcek inputan login, jika valid akan masuk ke
halaman home.
3. Online Test akan mengirim list pertanyaan ke halaman website.
4. List pertanyaan akan dikirimkan kepada user.
46
5. Setelah semua dikerjakan, user melakukan submit jawaban.
6. Dari halaman web, browser mengirimkan perintah kepada sistem
untuk menampilkan hasil tes.
7. Sistem akan menghitung persentase pemahaman dari tiap konsep.
8. Sistem mengirimkan hasil komputasi ke halaman web, dan
menyimpan history dari hasil penilaian ini
9. Laporan ditampilkan kepada user.
47
3.3.4 Perancangan Antarmuka
Rancangan Layar Index
Gambar 3.11 Layar Index
Layar Index:
• Fasilitas search menampung data tentang universitas di Indonesia berikut
fakultas yang ada, alamat, nomor telepon dan alamat web universitas tersebut.
• Index awal tentang halaman utama.
• Hyperlink yang tersedia digunakan untuk navigasi ke halaman sesuai dengan
judul hyperlink tersebut termasuk registrasi.
48
Rancangan Layar Register
Gambar 3.12 Layar Register
Layar Register:
• Fasilitas search menampung data tentang universitas di Indonesia berikut
fakultas yang ada, alamat, nomor telepon dan alamat web universitas tersebut.
• Formulir registrasi untuk user yang ingin menggunakan web.
• Hyperlink yang tersedia digunakan untuk navigasi ke halaman sesuai dengan
judul hyperlink tersebut.
49
Rancangan Layar Home
Gambar 3.13 Layar Home
Layar Home
• Fasilitas search menampung data tentang universitas di Indonesia berikut
fakultas yang ada, alamat, nomor telepon dan alamat web universitas
tersebut.
• Button mulai tes, setelah membaca rule yang ada di halaman home, user bisa
langsung memulai test dengan menklik tombol ini.
• Sistem akan memanggil soal kemudian ditampilkan di halaman soal.
50
Rancangan Layar Soal
Gambar 3.14 Rancangan Layar Tes
Layar Soal:
• Fasilitas search menampung data tentang Universitas di Indonesia berikut
fakultas yang ada, alamat, nomor telepon dan alamat web universitas tersebut.
• Halaman ini menampilkan pertanyaan yang akan dikerjakan oleh user.
• Hyperlink yang tersedia digunakan untuk navigasi ke halaman sesuai dengan
judul hyperlink tersebut.
51
Rancangan Layar hasil
Gambar 3.15 Rancangan Layar Hasil
Layar Hasil:
• Fasilitas search menampung data tentang universitas di Indonesia berikut
fakultas yang ada, alamat, nomor telepon dan alamat web universitas tersebut.
• Hasil tes yang telah dikerjakan oleh user, hasil test Kepribadian, hasil test
Bahasa Inggris dan hasil test Matematika.
• Hyperlink yang tersedia digunakan untuk navigasi ke halaman sesuai dengan
judul.