Pengembangan Sistem Rekomendasi Pemilihan Dosen Pembimbing Tugas Akhir Berbasis Web

Alokasi pengawas akademik yang efisien merupakan proses yang penting namun penuh tantangan di pendidikan tinggi, yang sering kali terhambat adalah ketidaksesuaian keahlian dan distribusi beban kerja yang tidak merata. Studi ini memperkenalkan sistem rekomendasi berbasis web yang memanfaatkan algoritma pohon keputusan C4.5 untuk mengatasi masalah ini. Sistem ini menghasilkan rekomendasi akurat berdasarkan data dengan menilai keahlian supervisor, beban kerja, dan keselarasan dengan topik penelitian mahasiswa. Sistem ini menekankan skalabilitas dan modularitas dan dikembangkan menggunakan kerangka Laravel dan mengikuti model pengembangan waterfall. Pengujian fungsional menunjukkan tingkat akurasi rekomendasi sebesar 96,7%, sedangkan pengujian kegunaan mencerminkan kepuasan pengguna yang tinggi, dengan skor rata-rata 92% untuk kemudahan penggunaan dan relevansi. Hasil ini menyoroti efektivitas sistem dalam mengoptimalkan penugasan supervisor, meningkatkan efisiensi administratif, dan memberikan solusi terukur bagi institusi pendidikan. Pekerjaan di masa depan akan lebih mengintegrasikan beragam sumber data dan fitur berbasis AI untuk meningkatkan kemampuan beradaptasi dan tanggap terhadap tuntutan akademis yang terus berkembang.