Kesesuaian dalam pemilihan dosen pembimbing tugas akhir bagi mahasiswa
memiliki peranan yang penting sebagai penunjang keberhasilan tugas akhir
mahasiswa. Mahasiswa membutuhkan dosen pembimbing untuk memberikan
masukan dan arahan dalam memahami topik serta dapat menyelesaikan studi
kasus tugas akhir yang telah dipilih. Dalam penentuan dosen pembimbing di
Institut Teknologi Telkom Surabaya masih dilakukan dengan sistem manual,
tentunya hal tersebut cukup memerlukan waktu yang panjang dikarenakan perlu
dilakukannya penelitian dan penyesuaian judul yang diajukan dengan calon dosen
pembimbing yang memiliki keahlian selaras dengan judul yang dipilih mahasiswa.
Atas dasar hal tersebut maka diperlukan sebuah sistem otomatis yang dapat
memberikan rekomendasi dosen pembimbing, sistem tersebut juga dapat
dibangun dengan memanfaatkan text mining dan algoritma naïve bayes sebagai
teknik prediksi berbasis probabilitas sederhana yang dapat menampilkan
probabilitas dari masing-masing keterkaitan kata dalam judul penelitian yang
dipilih dengan keahlian yang dimiliki dosen. Rekomendasi yang dihasilkan
didasarkan pada training dan testing yang telah dilakukan dengan menggunakan
data penelitian yang telah dilakukan sebelumnya di Fakultas Teknologi Informasi
dan Bisnis, output yang dikeluarkan dari sistem sudah menunjukan hasil cukup
sesuai dengan akurasi sebesar 70%, secara garis besar penelitian ini dapat
digunakan untuk membantu mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi dan Bisnis
dalam menentukan dosen pembimbing yang sesuai.
Kata Kunci: Tugas Akhir, Text Mining, Naïve Bayes, Web