SISTEM REKOMENDASI KONVERSI MATA KULIAH BERBASIS NLP MENGGUNAKAN METODE BERT DI UNIVERSITAS ISLAM BALITAR

Konversi mata kuliah di Universitas Islam Balitar seringkali menjadi
tantangan bagi kaprodi karena kompleksnya proses pencocokan manual antara
deskripsi silabus kegiatan mahasiswa dengan mata kuliah yang tersedia. Penelitian
ini bertujuan mengembangkan sistem rekomendasi otomatis untuk mempercepat
dan meningkatkan akurasi proses konversi mata kuliah. Metode penelitian meliputi
pengumpulan data deskripsi mata kuliah, pra-pemrosesan data (cleaning,
tokenisasi, stopwords removal, stemming), implementasi model BERT untuk
representasi vektor deskripsi mata kuliah, dan pengukuran kesesuaian
menggunakan cosine similarity. Sistem kemudian diimplementasikan dalam bentuk
aplikasi web untuk memudahkan proses konversi mata kuliah. Evaluasi dilakukan
dengan membandingkan rekomendasi sistem terhadap hasil manual Kaprodi. Hasil
menunjukkan sistem berbasis BERT dapat memberikan rekomendasi dengan
tingkat relevansi sebesar 90% untuk data yang sudah ada dalam dataset dan mampu
mengurangi waktu proses secara signifikan. Sistem ini menjadi solusi praktis untuk
konversi mata kuliah sekaligus menunjukkan potensi penerapan Natural Language
Processing dalam administrasi akademik