digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

ABSTRAK Jeremy Arden Hartono
PUBLIC Irwan Sofiyan

Kebutuhan akan seorang pakar yang kredibel di bidangnya selalu dibutuhkan baik dalam dunia akademis maupun industri. Kelemahan dari beberapa sistem pencari pakar yang mainstream pada saat ini adalah kurangnya validasi akan jejak rekam kandidat pakar tersebut. Sistem pencari pakar yang dibangun sebelumnya dapat mengatasi masalah tersebut, tetapi menimbulkan kelemahan lainnya, yaitu hanya dapat memetakan deskripsi masalah menjadi satu bidang, padahal bisa saja satu deskripsi masalah terdiri dari berbagai bidang. Sistem pencarian pakar ini dibangun dengan menggunakan data dosen yang diambil dari laman PD Dikti Indonesia. Secara umum, sistem terdiri dari dua subkomponen, yaitu pengklasifikasian bidang dan rekomendasi kandidat pakar. Pembangunan model klasifikasi menggunakan ekstraksi fitur TF-IDF dan menghasilkan hasil klasifikasi yang bersifat multi-label, untuk mengakomodasi kebutuhan lebih dari 1 bidang untuk suatu masalah. Penghitungan skor pakar menggunakan metode weighted sum model. Aspek yang menjadi nilai kepakaran adalah aspek pendidikan, pengajaran, penelitian, pengabdian masyarakat, serta jabatan yang dipegang. Sistem dibangun dalam bentuk perangkat lunak berbasis web dengan framework Django. Pengujian terdiri dari uji fungsionalitas sistem, uji hasil pembangunan model, dan uji kualitas rekomendasi pakar. Model klasifikasi sudah cukup baik dengan akurasi sebesar 71% dengan algoritma SVM untuk 10 kelas keahlian. Sistem yang dibangun diharapkan dapat dimanfaatkan untuk pemakaian lebih luas di institusi akademik atau pemerintah untuk mencari pakar yang tepat, khususnya pada kebutuhan penelitian atau pengabdian masyarakat. Kedepannya, disarankan untuk memperbanyak data agar model dapat belajar mengklasifikasi lebih spesifik ke subbidang, sehingga bisa memperdalam lingkup pemakaian.