Vol. 4 No. 1 (April 2020)

## IMPLEMENTASI ALGORITMA SENTENCE SIMILARITY TERHADAP CHATBOT SEPUTAR AMIKOM
1 Dicky Andhika Rizaldhi, 2 Galih Adhi Kuncoro Rosyad, 3 Anggit Dwi Hartanto 1,2,3 Jurusan Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta Email: 1 dicky.1428@students.amikom.ac.id, 2 galih.1997@students.amikom.ac.id, 3 anggit@amikom.ac.id
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol4No1.pp10-14

## ABSTRAK
Sebuah  informasi  merupakan  suatu  hal  yang  sangat  penting  terhadap  manusia  dalam  mengetahui  masalah ataupun  situasi  yang  ada.  Kecepatan  dalam  mendapatkan  sebuah  informasi  memudahkan  seseorang  untuk menyelesaikan  maupun  mengantisipasi  dalam  kondisi  yang  ada.  Sebuah  informasi  yang  akurat  sangat dibutuhkan  dalam  kehidupan  manusia,  dengan  adanya  perkembangan  teknologi  yang  semakin  berkembang penyampaian  informasi  dapat  disebarkan  dengan  berbagai  macam  cara.  Salah  satunya  adalah  dengan Chatbot yang menggunakan algoritma Sentence Similarity , dimana dengan algoritma ini dapat mengumpulkan informasi berdasarkan  pengelompokan  kata  maupun  kalimat  secara  akurat,  karena  algoritma  ini  memiliki  tingkat keakuratan  yang  sangat  tinggi.  Selain  itu  banyaknya  pola  kata/kalimat  yang  terkumpul  dan  telah  disimpan membuat chatbot memiliki keakurasian yang lebih baik. Kata Kunci: Chatbot, Sentence Similarity, Informasi

## PENDAHULUAN
Dalam kehidupan Informasi digunakan dalam mengetahui masalah atau situasi yang ada. Kecepatan dalam mendapatkan informasi memudahkan seseorang untuk  menyelesaikan/  mengantisipasi  sebuah  kondisi yang  ada.  Informasi  akurat  sangat  dibutuhkan  dalam kehidupan.  Di  era  ini  peran  teknologi  dengan informasi  sangatlah  erat.  Berbagai  media  dalam penyampaian  teknologi  semakin  berkembang  dari media cetak hingga sosial media. Tidak hanya dengan media  tersebut  informasi  disebarluaskan  penerapan lain  terhadap  perkembangan  teknologi  di  bidang informasi  salah  satunya  dengan  Chatbot.  Chatbot  itu sendiri merupakan aplikasi chat dengan menambahkan Kecerdasan  Buatan  ( Artificial  Intelligence ).  Dimana penambahan  Artificial  Intelligence  mampu  membuat orang  yang  mengirim  chat  ke  aplikasi  itu  dapat menerima  jawaban  dari  aplikasi  tanpa  bantuan manusia.
Namun  dalam  penerapannya  penggunaan chatbot  mengalami  banyak  polemik  yang  ada  seperti tidak  akurasi  terhadap  informasi  yang  ada.  Selain  itu dari  penggunaannya  banyak  diantara  kita  yang terbiasa untuk menanyakan sebuah hal yang kita tidak ketahui ke orang lain/orang yang memahami masalah tertentu.  Disinilah  masalah  terjadi  yaksni  terjadinya transmisi  dari  pola  yang  manual  (sistem  taya  jawab) berubah menjadi chat.
Penggunaan Artificial  Intelligence dalam chatbot tergolong NLP ( Natural Language Processing ) Sedangkan penggunaannya dapat dilakukan dengan berbagai metode/algoritma yang ada salah  satunya  dengan  menggunakan  Algoritma Sentence  Similarity .  Algoritma Sentence  Similarity merupakan algoritma yang bekerja dengan mencocokan sebuah kata/kalimat terhadap sebuah data yang  telah  ada.  Penggunaan  algoritma  Sentence Similarity  memiliki  keakuratan  yang    sangat  tinggi (Deddy  Winarsono,  2009).  Penggunaan  algoritma  ini nantinya  akan  menanggulangi  masalah  terhadap keakuratan sebuah informasi. Nantinya jika diterapkan chatbot dalam sebuah lembaga/tempat akan memudahkan  dalam  mengatasi  minimnya  informasi terhadap lembaga/tempat tersebut.
Nantinya  penggunaan  chatbot  dengan algoritma Sentence  Similarity memanfaatkan  tingkat akuratannya  dari  algoritma  tersebut  serta  dalam Sentence Similarity terdapat 2 pencocokan kata sebagi berikut:
1. Kemiripan  Sintatik  antar  kata  adalah  pencocokan berdasarkan  pengambilan  sebuah  kata,  cara  kerja algoritma disini adalah dengan menghitung tingkat ketepatan  berdasarkan  total  transformasi  antar kata,  yaitu  penambahan,  penggantian,  dan penghapusan karakter.
2. Kemiripan  Semantik  antar  kalimat  adalah pencocokan  berdasarkan  pengambilan  sebuah kalimat  dengan  cara  menghitung  ketepatan  dari arti  semua  kata  yang  ada  pada  kalimat  lain  yang
Vol. 4 No. 1 (April 2020)
ISSN: 2620-4339 (media online)
kemudian akan diambil kalimat yang identik sama secara semantik.
Berdasarkan  acuan  pada  jurnal  (Said  Al- Fakhri,  2019)  terdapat  metode  penelitian  serta  hasil pembahasan  yang  sangat  kompleks,  serta  hasil  dari chatbot nantinya akan diimplementasikan pada sebuah aplikasi  Line  Messenger  dimana  pengaplikasiannya menggunakan  API  Line.  Pada  penelitian  (Manalu, 2016)  dengan  menggunakan  algoritma  genetika menggunakan  Posi  Formulation  diperoleh  ahsil kemiripan  dokumen  sebesar  0.24  sampai  0.11. Sedangkan pada jurnal yang peneliti buat pada bagian hasil dan pembahasan kurang kompleks karena hanya menerangkan  dan  menjelaskan  alur  ketika  chatbot tersebut bekerja, tidak adanya hasil akhir serta gambar menjadi  salah  satu  kekurangan  dari  jurnal  yang peneliti  lakukan.  Peneliti  (Zhao  Jingling,  2014) penggunaan Algoritma Sentence Similarity
menggunakan  pencocokan  sebuah  kata  terdekat. Dimana setiap kata yang diinputkan akan mencari kata yang  memiliki  kedekatan.  Data  yang  diperoleh  dari (Deddy  Winarsono,  2009)  menunjukan  penggunaan algoritma Sentence Similarity memiliki deviasi dengan renta  tertingginya  0.19  hingga  terendahnya  2.61 dengan  rata-rata  deviasi  1.33  data  tersebut menunjukan  tingkat  keakuratan  dari  algoritma tersebut.  Namun  dari  semua  keakuratan  algoritma  ini memiliki  kekurangan  seperti  halnya  yang  dipaparkan dalam (Pantulkar Sravanthi, 2017)

## METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  peneliti  untuk meyelesaikan  masalah  terhadap  pembuatan  chatbot ditunjukan pada Gambar 1 berikut:
Gambar 1. Metode Pmbuatan Chatbot

## Pengambilan Data
Dalam  tahapan  ini  dilakukan  pengumpulan data menggunakan metode Observasi. Dimana peneliti terjun langsung dalam pengambilan sebuah data yang
nantinya  akan  dijadikan  sebuah  objek.  Objek-objek tersebut  akan  dibagi  menjadi  beberapa  bagian. Bagian-bagian  objek  tersebut  antara  lain  :  objek klu(objek kunci), objek induk

## Data Processing
Pemrosesan  data  pada  penelitian  ini ditunjukan pada Gambar 2 berikut:
Gambar 2. Data Processing
Proses  Data  diperoleh  dari  metode  yang digunakan, dalam pembuatan chatbot ini menggunakan   proses  normalisasi  dan  pencocokan pola.

## Metode Normalisasi
Proses normalisasi berfungsi sebagai penyesuaian  sebuah  kalimat  sebelum  dilakukan pencocokan  pola,  dalam  proses  ini  terdapat  dua  sub proses yaitu:
1) Typography error, membenarkan setiap ejaan kata maupun  kalimat  yang  salah  dalam  penulisan, sehingga  menggantikannya  dengan  kata  atau kalimat ejaan yang baik dan benar.
No Input Hasil 1. Dmn Ruang Pengjran Dimana Ruang Pengajaran 2. Ada berpa jurusn di Amikom Ada berapa jurusan di Amikom 3. Dimana Amikom Brada Dimana Amikom Berada
2) Penghitungan Sentence Similarity
Ditahap  ini  kalimat/kata  yang  dinputkan  akan mengalami  tahapan  penghitungan  kemiripan dengan  data  yang  ada,  proses  penghitungan melibatkan string  (dalam  hal  ini  data  yang  dicari) dan Bigram. Inti dari Bigram adalah dua rangkaian yang  saling  berurutan  baik  itu  kalimat  maupun huruf,  hal  demikian  juga  telah  dijelaskan (wikipedia).
Berikut  ini  merupakan  rumus  penghitungan kalimat dengan rumus (Said Al-Fakhri, 2019)
Penjelasan  Variabel  yang  ada  di  rumus  sebagai berikut: b1 merupakan bigram yang dihasilkan dari string 1
………….(1)
b2 merupakan bigram yang dihasilkan dari string
2 …………..(2)
(𝑏1 ∈ 𝑏2) merupakan  operasi yang menandakan angggota b1 juga anggota b2
(𝑏2 ∈ 𝑏1) merupakan    operasi  yang  menandakan angggota b2 juga anggota b1
Berikut  ini  adalah  penerapan  rumus  dengan menggunakan  2  buah  kata  “Informatika”  dan “Inforrmatika”
String 1 : “Informatika” String 2 : “Inforrmatika” Bigram 1 :  “In,  nf,  fo,  or,  rm,  ma,  at,  ti,  ik, ka”(10) Bigram 2 : “In, nf, fo, or,rr, rm, ma, at, ti, ik, ka”(11) (b1 ∈ b2) :    “In,  nf,  fo,  or,  rm,  ma,  at,  ti,  ik,
ka”(10) (b2 ∈ b1) :    “In,  nf,  fo,  or,  rm,  ma,  at,  ti,  ik, ka”(10) S=(10+10)/(10+11)= 0.95238095238
Maka  nilai  similarity  string1  dan  string2  adalah 0.95238095238
3) Proses Sentence Similarity Ditahapan  ini  data  yang  diinputkan  akan dicocokkan dengan data yang telah disimpan, data yang di inputkan berupa kalimat akan  diibaratkan menjadi  tag.  Tag  inilah  yang  menjadi  kunci, sedangkan  klu  khusus  akan  menjadi  pintu  untuk menuju jawaban dari tag.
Gambar 3. Ilustrasi Proses Sentence Similarity

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  dari  penelitian  ini  ditampilkan  pada Gambar 4 berikut:
Gambar 4. User Interface

## Penginputan
Dalam  tahap  ini  terjadi    penginputkan  pesan yang  berisi  pertanyaan  kedalam  aplikasi  chatbot seputar  Amikom.  Pesan  yang  diinputkan  tersebut seperti  “Kpan tanggl pendaftran maba”

## Normalisasi
Kemudian  setelah  terjadi  penginputan kalimat  maka  akan  terjadi  normalisasi  berupa pembenarkan  kata  ejaan  serta  menghilangkan  tanda baca  (?)  atau  typography  error  dari  kata  yang  telah diinputkan  akan  berubah  menjadi  “Kapan  tanggal pendaftaran maba”. Maka diperoleh sebuah kata tanya yakni “Kapan” dan “Pendaftan Amikom” sebagai klu

## Algoritma Sentence Similarity
Saat  inputan  memasuki  algoritma  akan mengalami beberapa proses sebagai berikut :
Vol. 4 No. 1 (April 2020)
ISSN: 2620-4339 (media online)

## Pencocokan Data
Inputan  akan  mengalami  pencocokan  data, data yang ada tersusun sebagai berikut:
Tabel 1. Pencocokan Data File Tipe data Keterangan Idklu INT ID dari klu Klu VARCHAR(100) Klu utuk menjadi penghubung antara  inputan dan jawaban jwb VARCHAR(100) Hasil dari klu
Dari  pasangan  tabel  tersebut  maka  sampel data akan menjadi seperti berikut:
Tabel 2. Pasangan Sampel Data Idklu Klu Jwb 01 Letak Amikom Ringrod utara 02 Rektor Amikom Prof. M. Suyamto 03 Letak Kanti Sebelah Gedung 3 04 Letak Ingkubator Amikom Di  Gedung 5 05 Selamat Pagi Pagi 06 Pendaftan Amikom 29 oktober
Kemudian  inputan  tersebut  akan  mengalami proses  pencocokan  data  dengan  mencari  klu  yang terdapat  dalam    inputan  dan  diperoleh  pedaftan amikom.  Maka  selanjutnya  klu  akan  menjadi penghubung dari sebuah jawaban.
Pengujian  Algoritma Sentence Similarity
Setelah  klu  diperoleh  maka  telah  ditemukan penghubung  untuk  jawaban  namun  utuk  memastikan klu  tersebut  sebagai  jawaban  yang  benar  maka  akan dilakukan pengujian terhadap klu dengan menggunakan  penghubung  dalam  hal  ini  kata  tanya dan klu Subyek kalimat Nilai Kemiripan No Kata  penghubung + Kata Tanya Kapan  Pendaftan Amikom - 1 Inputan Kapan  pedaftraan Amikom 1 2 Pendaftran Amikom 0.85 3 Amikom Didaftar 0
Dengan  menggunakan  rumus  (Said  Al- Fakhri,  2019)  yang  telah  di  terapkan  ke  sebuah aplikasi  chatbot  maka    nilai  kemiripan  paling  akurat terdapat pada no 1.

## KESIMPULAN
Algoritma Sentence Similarity dapat digunakan  dalam  sebuah  aplikasi  chatbot  dengan memanfaatkan  kemiripan  sebuah  objek.  Dalam penghitungan  Sentence  Similarity  sebuah  kalimat tanda  baca  akan  mempengaruhi  hasil  dari penghitungannya.

## DAFTAR PUSTAKA
Manalu, D. R. (2016). Pengujian tingkat kemiripan skripsi mahasiswa dengan algoritma genetika menggunakan posi formulation. Jurnal METHODIKA, 2 (2), 175-182.
Mas`udia, P. E., Atmadja, M. D., & Mustafa, L. D.
(2017). Information Retrieval Tugas Akhir dan Perhitungan Kemiripan Dokumen mengacu pada Abstrak Menggunakan Vector Space Model. Jurnal SIMETRIS, 8 (1), 355-362
Pantulkar, S. D. B. (2017). Semantic similarity between sentences. International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET), 04 , 156-161.
Pratama, B.P. dan Pamungkas, S.A. (2016). Analisis Kinerja Algoritma Levenshtein Distance dalam Mendeteksi Kemiripan Dokumen Teks. Jurnal LOG!K@, 4 (2), 131-143.
Said Al-Fakhri, H. U. (2019). Aplikasi Chatbot Informasi Kampus Polban Menggunakan Aplikasi LINE Messenger. IRWNS. Bandung.
Saputra, J.S., Fachrurrozi, M., & Yunita. (2017). Peringkasan Teks Berita Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode Latent Semantic Analysis (LSA) dan Teknik Steinberger & Jezek. ARS. Sriwijaya.
Sugiyamto, Surarso, B., & Sugiharto, A. (2014). Analisa Performa Metode Cosine dan Jacard pada Pengujian Kesamaan Dokumen. Jurnal Masyarakat Informatika, 5 (10), 1-8.
Wikipedia. (n.d.). Retrieved 11 14, 2019, from https://en.m.wikipedia.org/wiki/Bigram
Winarsono, D., Siahaan, D., & Yuhana, U. L. (2009). Sistem penilaian otomatis kemiripan kalimat menggunakan syntactic-semantic similarity pada sistem e-learning. KURSOR. Surabaya.
Zhao Jingling, Z. H. (2014). Sentence Similarity Based on Semantic Vector Model . Ninth International Conference on P2P (pp. 499-503). Beijing, Cina: CPS.