first

eLaDesSkripsi

@@ -0,0 +1 @@
+Subproject commit 7126efe774e93505ca12bedaba2f244cae4a23e5

eLaDesSkripsiML

@@ -0,0 +1 @@
+Subproject commit cb58213a33974a1c151d2f8fc0cc3faba94c904b

revisi.md

@@ -0,0 +1,97 @@
+# Revisi Implementasi Decision Tree untuk Penomoran Surat Otomatis
+
+## 1. Latar Belakang
+
+Sistem penomoran surat otomatis saat ini masih menggunakan increment sederhana (`nomor_terakhir + 1`). Untuk meningkatkan akurasi dan memberikan kontribusi akademik yang lebih berbobot, Node 3 (penentuan nomor urut) akan menggunakan **Full Decision Tree (scikit-learn)** dengan multi-feature, bukan counter biasa.
+
+## 2. Ruang Lingkup Perubahan
+
+| Area | File | Perubahan |
+|------|------|-----------|
+| **eLaDesSkripsiML** | `ml_model.py` | Rombak: tambah DecisionTreeClassifier + fitur multi untuk DecisionTreeRegressor |
+| | `elades_mysql.py` | Tambah auto-klasifikasi, kode surat, counter dengan FOR UPDATE, orchestrator |
+| | `app.py` | Update endpoint `/api/proses-nomor/<id>`, tambah `/api/retrain` |
+| **eLaDesSkripsi** | 3 Migration baru | Tambah kolom ke jenis_surat, pengajuan, dan tabel nomor_surat_counters |
+
+## 3. Decision Tree Flow
+
+```
+Root: jenis_surat_id tersedia?
+├── Tidak → Error return
+└── Ya → Fetch jenis_surat dari MySQL
+│
+├── Node 1: KLASIFIKASI SURAT
+│   ├── Cek jenis_surat.kategori
+│   │   ├── Ada → gunakan itu
+│   │   └── Tidak → Python keyword matching:
+│   │       ├── "pernyataan"  → "Surat Pernyataan"
+│   │       ├── "pengantar"   → "Surat Pengantar"
+│   │       ├── "keterangan"  → "Surat Keterangan"
+│   │       └── default       → "Surat Keterangan"
+│   └── Output: klasifikasi_surat
+│
+├── Node 2: KODE SURAT
+│   ├── jenis_surat.kode_surat ada?
+│   │   ├── Ya → gunakan kode_surat
+│   │   └── Tidak → default:
+│   │       ├── Surat Keterangan → "SK"
+│   │       ├── Surat Pengantar  → "SP"
+│   │       └── Surat Pernyataan → "SPT"
+│   └── Output: kode_surat
+│
+├── Node 3: FULL DECISION TREE — NOMOR URUT
+│   ├── Tentukan periode:
+│   │   ├── reset_periode = "bulanan" → filter (jenis, klasifikasi, BULAN, TAHUN)
+│   │   └── reset_periode = "tahunan" → filter (jenis, klasifikasi, TAHUN)
+│   ├── Ambil existing numbers (FOR UPDATE lock)
+│   ├── Cek gap: ada nomor yang loncat?
+│   │   ├── Ya → pakai nomor gap pertama (isi celah)
+│   │   └── Tidak → Full Decision Tree prediction
+│   ├── Siapkan fitur training multi-dimensi
+│   ├── Train DecisionTreeRegressor
+│   ├── Predict nomor berikutnya
+│   ├── Validasi: cek duplikat via FOR UPDATE
+│   └── Output: nomor_urut
+│
+├── Node 4: FORMAT NOMOR SURAT
+│   ├── format_nomor dari jenis_surat
+│   ├── Replace: {NO_URUT} {KODE} {BULAN_ROM} {TAHUN}
+│   └── Output: nomor_terformat
+│
+└── SAVE: UPDATE pengajuan
+    ├── nomor_surat = nomor_urut
+    ├── klasifikasi_surat = hasil Node 1
+    ├── kode_surat = hasil Node 2
+    └── tanggal_surat = NOW()
+```
+
+## 4. Fitur Multi-Dimensi untuk DecisionTreeRegressor
+
+| Fitur | Keterangan |
+|-------|------------|
+| `bulan` | Bulan pengajuan (1-12) |
+| `tahun` | Tahun pengajuan |
+| `index_ke` | Urutan ke berapa dalam sequence |
+| `jumlah_dalam_periode` | Total surat dalam periode yang sama |
+| `selisih_hari` | Selisih hari dari pengajuan sebelumnya |
+
+## 5. Endpoint API
+
+| Endpoint | Method | Fungsi |
+|----------|--------|--------|
+| `/api/proses-nomor/<id>` | POST | Decision Tree lengkap: klasifikasi + kode + nomor urut + format |
+| `/api/retrain` | POST | Retrain model setelah ada jenis_surat baru |
+| `/api/health` | GET | Cek kesehatan server |
+
+## 6. Output Response
+
+```json
+{
+    "success": true,
+    "nomor_surat": "001/SKD/VI/2026",
+    "nomor_urut": 1,
+    "klasifikasi_surat": "Surat Keterangan",
+    "kode_surat": "SKD",
+    "message": "Nomor surat berhasil diproses"
+}
+```