(untitled) (INTEK : Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi, 2025)
Proses penentuan judul skripsi merupakan langkah awal yang sangat penting dalam penyusunan tugas akhir mahasiswa. Namun, banyak mahasiswa mengalami kesulitan dalam memilih judul yang sesuai dengan minat dan kompetensinya, serta dalam memastikan orisinalitas judul yang diajukan. Hal ini mengakibatkan kurangnya keberagaman topik dan potensi terjadinya pengulangan penelitian. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi judul skripsi menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier (NBC) dan menambahkan dimensi analisis tren topik untuk mengidentifikasi perkembangan isu penelitian dari tahun ke tahun. Data yang digunakan terdiri dari 81 judul skripsi mahasiswa Program Studi Teknologi Informasi Universitas Muhammadiyah Purworejo, yang dikategorikan ke dalam lima bidang: sistem informasi/website, multimedia, jaringan, IoT, dan sistem cerdas. Metode yang digunakan mencakup tahapan pengumpulan data, pra-pemrosesan teks (case folding, tokenizing, dan stopword removal), ekstraksi fitur menggunakan metode TF-IDF, pelatihan model NBC, serta eval__uasi performa model menggunakan confusion matrix dengan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi 76,5%, precision 77,3%, recall 76,5%, dan F1-score 72,5%, yang menandakan performa model yang cukup baik. Selain itu, melalui analisis frekuensi kata (Word Frequency Analysis), diperoleh gambaran topik dominan pada setiap tahun, yang divisualisasikan menggunakan diagram batang. Penelitian ini diharapkan dapat membantu mahasiswa dan institusi dalam memilih judul skripsi secara lebih terarah dan berdasarkan tren yang berkembang.