Syafiuddin, M.H., Yaqin, M.A. — Pengukuran Kemiripan Tugas Pokok dan Fungsi Sekretariat Dinas Pendidikan Prov. Jatim menggunakan AHP
Mochamad Haris Syafiuddin 1) , Muhammad Ainul Yaqin 2)
1, 2) Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang Jalan Gajayana No. 50 Malang 65144
e-mail: 210605110082@student.uin-malang.ac.id 1) , yaqinov@ti.uin-malang.ac.id 2)
(Naskah masuk : 14 November 2023 Diterima untuk diterbitkan : 24 November 2023)

## ABSTRAK
Permasalahan yang akan diatasi dalam penelitian ini adalah kebutuhan akan pengaturan standar tugas pokok dan  fungsi  (tupoksi)  untuk  sekretariat  Dinas  Pendidikan  Kota  di  Jawa  Timur.  Metode  penelitian  melibatkan pengumpulan  data  tupoksi  sekretariat  dari  berbagai  kota,  dilanjutkan  dengan  analisis  semantik  dilakukan menggunakan algoritma PATH dengan alat bantu WS4J. Penggunaan WS4J untuk menilai kesamaan nilai hanya terbatas  pada  hubungan  antar  kata-kata. Maka,  penyesuaian  dilakukan  menggunakan  metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  untuk  menentukan  nilai  relatif  atau  bobot.  Dalam  AHP,  terdapat  dua  faktor  yang menjadi kriteria penentuan bobot, yaitu kategori kata benda dan kata kerja. Setelah itu menghitung akurasi untuk menilai sejauh mana keberhasilan model klasifikasi dalam memprediksi dengan benar, baik dalam hal prediksi positif maupun negatif, jika dibandingkan dengan keseluruhan prediksi model. Hasil akhir penelitian ini berupa common fragment tupoksi sekretariat dari berbagai Dinas Pendidikan Kota di Jawa Timur. Common fragment ini nantinya dapat digunakan sebagai dasar standar yang konsisten, yang akan membantu mengatasi berbagai permasalahan yang muncul akibat tupoksi tidak terstandarisasi.
Kata Kunci: Common Fragment, WS4J, PATH, Standarisasi, Dinas Pendidikan .

## ABSTRACT
The issue addressed in this study pertains to the necessity of establishing standardized job descriptions and functions (commonly known as "tupoksi") for the Secretariat of the Education Department across municipalities in  East  Java.  The  research  methodology  involves  gathering  tupoksi  data  from  various  municipal  secretariats, followed by semantic analysis carried out using the PATH algorithm aided by the WS4J tool. The use of WS4J is confined  to  assessing  similarity  values  solely  within  word  relationships.  Consequently,  adjustments  are  made using  the  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  to  determine  relative  values  or  weights.  Within  the  AHP framework, two factors serve as criteria for determining these weights: noun and verb categories. Subsequently, accuracy is computed to assess the extent to which the classification model successfully predicts both positive and negative outcomes compared to the model's overall predictions. The ultimate outcome of this research consists of common tupoksi fragments derived from various Education Department Secretariats in East Java. These common fragments are envisioned as a consistent foundational basis that will help address diverse issues arising from the lack of standardized tupoksi.
Keywords: Common Fragment, WS4J, PATH, Standardization, Education Department.

## I. P ENDAHULUAN
Dinas  Pendidikan  di  setiap  kota  memegang  peran  penting  dengan  tupoksinya  yang  beragam, disesuaikan  dengan  kebutuhan  serta  karakteristik  unik  masing-masing  daerah.  Meskipun  tiap  Dinas Pendidikan  memiliki  keunikan  dalam  pelaksanaan  tupoksinya,  terdapat  juga  serangkaian  kesamaan pada beberapa aspek penting. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi Common Fragment atau fragmen umum yang terdapat pada tupoksi sekretariat Dinas Pendidikan di Kota-kota di Jawa Timur. Temuan mengenai fragmen umum ini memiliki potensi besar sebagai fondasi standar yang konsisten,

## PENGUKURAN KEMIRIPAN TUGAS POKOK DAN FUNGSI SEKRETARIAT DINAS PENDIDIKAN KOTA DI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN AHP
dirancang  untuk  membantu  menyelesaikan  permasalahan  yang  timbul  saat  tupoksi  tidak  memiliki standar yang terstandarisasi. Melalui identifikasi fragmen ini, harapannya terbentuk landasan yang kuat untuk  mengatasi  divergensi  yang  sering  terjadi  saat  tupoksi  pada  Dinas  Pendidikan  tidak  memiliki keseragaman dalam pengaplikasiannya. Keseragaman ini diharapkan akan memberikan panduan yang konsisten  serta  bermanfaat  dalam  menjalankan  tugas-tugas  pokok  dan  fungsi  Dinas  Pendidikan  di berbagai kota di Jawa Timur.
Jika  tugas  pokok  dan  fungsi  utama  layanan  pendidikan  tidak  terstandarisasi,  beberapa  masalah dapat muncul. Pertama, kurangnya pedoman standar dalam pendidikan dapat mengakibatkan tingkat variasi yang tinggi dalam penyelenggaraan layanan pendidikan [1]. Variabilitas ini dapat menghasilkan inkonsistensi dalam kualitas pendidikan yang diberikan kepada siswa [2]. Tanpa ukuran standar kualitas layanan, menjadi sulit untuk menilai dan membandingkan efektivitas lembaga pendidikan yang berbeda [3]. Kurangnya standarisasi ini juga dapat menghambat upaya untuk meningkatkan kualitas pendidikan, karena indikator kinerja dapat menjadi ukuran aktivitas daripada ukuran sejati kualitas pendidikan [3].
Ketiadaan  layanan  pendidikan  yang  terstandarisasi  dapat  memiliki  implikasi  khusus  untuk beberapa populasi. Misalnya, siswa dengan Gangguan Spektrum Autisme (ASD) memerlukan layanan khusus di sekolah untuk mengatasi tantangan sosial, komunikasi, dan perilaku unik mereka [4]. Tanpa panduan  standar  untuk  memberikan  layanan  ini,  menjadi  sulit  bagi  guru  untuk  merancang  program pendidikan yang efektif dan individual untuk siswa dengan ASD. Kurangnya standar dalam layanan pendidikan dapat menghasilkan masalah terkait sumber daya manusia. Dalam beberapa kasus, mungkin ada kekurangan personil pendidikan, yang dapat mempengaruhi distribusi layanan pendidikan yang adil [5].  Tanpa  panduan  standar  untuk  pengangkatan  staf  dan  alokasi  sumber  daya,  menjadi  sulit untuk memastikan  bahwa  setiap  murid  mendapatkan  kesempatan  untuk  mendapatkan  pendidikan  yang berkualitas.  Tidak  adanya  layanan  pendidikan  yang  terstandarisasi  dapat  menghambat  integrasi  dan interaksi  berbagai  sistem  informasi  di  lembaga  Pendidikan  [6].  Kurangnya  integrasi  ini  dapat menghambat proses informatisasi pendidikan tinggi, memengaruhi efisiensi dan efektivitas manajemen sumber daya pendidikan.
Para  peneliti  telah  berupaya  untuk  menstandarisasi  deskripsi  pekerjaan  menggunakan  analisis semantik. Salah satu pendekatan adalah penggunaan Latent Semantic Analysis (LSA), sebuah metode analitik teks yang mengekstrak topik berdasarkan pola penggunaan teks yang diamati  [7]. LSA telah diterapkan untuk menganalisis catatan kualifikasi pekerjaan dan telah menunjukkan keselarasan yang baik antara pandangan industri dan pandangan akademik terhadap profesi tertentu, seperti ilmu data dan big  data  [7].  LSA  juga  telah  digunakan  dalam  bidang  ilmu  komputer  untuk  menghitung  kemiripan antara  pekerjaan  dan  kandidat  dalam  sistem  pencocokan  resume-pekerjaan  yang  dipersonalisasi  [8]. Dengan  menerapkan  LSA,  para  peneliti  dapat  membandingkan  kandidat  berdasarkan  faktor  seperti "minat"  dan  "pendidikan"  [8].  Pendekatan  ini  menunjukkan  bagaimana  analisis  semantik  dapat digunakan untuk mencocokkan pencari kerja dengan peluang kerja yang relevan.
Dalam konteks sistem rekomendasi pekerjaan, pendekatan yang ada lebih berfokus pada analisis konten  resume  dan  deskripsi  pekerjaan  [9].  Namun,  sistem-sistem  ini  sering  mengalami ketidakberdayaan dan kurangnya hubungan semantik tersirat. Untuk mengatasi keterbatasan ini, para peneliti  telah  mengusulkan  penggunaan  metode Collaborative  Filtering (CF),  yang  menangkap hubungan semantik tersirat dari perilaku pengguna [9]. Dengan menggabungkan metode CF, sistem- sistem rekomendasi pekerjaan dapat memberikan rekomendasi yang lebih akurat dan personal. Analisis semantik juga telah diterapkan dalam bidang sumber daya manusia untuk meningkatkan pencocokan penawaran  pekerjaan  dan  CV  kandidat  [10].  Representasi  pengetahuan,  seperti  ontologi  dan  basis pengetahuan, digunakan untuk mendapatkan aspek semantik dari postingan pekerjaan dan resume [11]. Dengan memanfaatkan sumber daya semantik, para peneliti bertujuan untuk meningkatkan representasi semantik  penawaran  pekerjaan  dan  CV  kandidat,  sehingga  meningkatkan  pencocokan  yang  lebih efektif.
Secara  keseluruhan,  para  peneliti  telah  menggunakan  teknik  analisis  semantik  seperti  LSA  dan representasi  pengetahuan  untuk  menstandarisasi  deskripsi  pekerjaan  dan  meningkatkan  pencocokan pencari kerja dengan peluang pekerjaan yang relevan. Pendekatan-pendekatan ini telah menunjukkan potensi dalam menyelaraskan pandangan industri dan akademik tentang profesi, menghitung kemiripan antara  kandidat  dan  pekerjaan,  serta  meningkatkan  sistem-sistem  rekomendasi  dan  pencocokan pekerjaan.  Untuk  mengukur  kesamaan  kalimat  menggunakan  algoritma  PATH  dengan  alat  WS4J,
metode Analytic Hierarchy Process (AHP) digunakan. Metode AHP adalah alat yang sangat kuat dalam pengambilan keputusan dan telah banyak digunakan dalam berbagai bidang, termasuk ilmu komputer dan pemrosesan bahasa alami [12]. Pengukuran kesamaan kalimat penting dalam penelitian terkait teks, pengambilan halaman web, dan sistem dialog, karena membantu menemukan simetri semantik antara kalimat,  terlepas  dari  urutan  kata  dan  konteks  [13].  Selain  itu,  metode  AHP  bermanfaat  karena mempertimbangkan dua jenis kendala yang harus dipenuhi oleh semua pasangan kalimat dalam sebuah korpus tertentu, sehingga memberikan pendekatan komprehensif dalam pengukuran kesamaan kalimat [14].
Selain  itu,  metode  AHP,  ketika  digabungkan  dengan  algoritma  PATH  dan  alat  WS4J, meningkatkan  akurasi  perhitungan  kesamaan  kalimat,  yang  penting  untuk  meningkatkan  efisiensi sistem  tanya  jawab  otomatis  untuk  domain-domain  terbatas  [15].  Selain  itu,  metode  AHP,  bersama dengan algoritma PATH dan alat WS4J, memanfaatkan pengetahuan semantik dan sintaktiko-semantik untuk mengukur  kesamaan  kalimat,  sehingga mengatasi masalah krusial  dalam mengukur  kesamaan kalimat secara akurat [16]. Pendekatan ini juga memanfaatkan ontologi berbasis korpus dan aturan tata bahasa untuk mengatasi tantangan dalam pengukuran kesamaan kalimat [17].
Tujuan  utama dari penelitian ini  adalah  untuk mengidentifikasi common  fragment atau  elemen- elemen yang sering muncul dalam tupoksi sekretariat Dinas Pendidikan di berbagai kota yang berada di  wilayah  Jawa  Timur.  Selanjutnya,  upaya  dilakukan  untuk  menciptakan  suatu  standar  yang  dapat diimplementasikan  secara  konsisten  di  seluruh  wilayah  Jawa  Timur.  Tindakan  ini  bertujuan  untuk mengatasi permasalahan ketidakseragaman dan ketidakpastian yang sering muncul akibat dari variasi dalam tupoksi di berbagai daerah, dan sebagai langkah untuk meningkatkan konsistensi serta efisiensi dalam penyelenggaraan tupoksi sekretariat Dinas Pendidikan di seluruh wilayah Jawa Timur.
Hasil dari penelitian ini akan mencakup identifikasi tupoksi yang ditemukan secara konsisten pada semua Dinas Pendidikan di berbagai kota yang ada di Jawa Timur, dikenal dengan sebutan common fragment . Common fragment ini akan menjadi landasan standar yang kohesif dan dapat diadopsi secara konsisten dalam tupoksi sekretariat Dinas Pendidikan di seluruh wilayah. Dengan kata lain, hasil dari penelitian ini diharapkan akan mengidentifikasi serta merumuskan tugas-tugas dan fungsi-fungsi yang mendasar serta tidak dapat diabaikan dalam manajemen pendidikan di tingkat kota. Hal ini bertujuan untuk memastikan bahwa setiap Dinas Pendidikan di wilayah Jawa Timur memiliki keseragaman dalam tupoksinya, memungkinkan standarisasi yang lebih efektif dan efisien dalam pengelolaan pendidikan di tingkat kota.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metode penelitian yang diterapkan dalam penelitian ini melibatkan beberapa fase atau tahapan yang dapat dijelaskan lebih rinci melalui diagram alir metodologi yang tersaji pada Gambar 2.1. Diagram ini menggambarkan  serangkaian  langkah-langkah  yang  digunakan  dalam  proses  penelitian  ini, memberikan pandangan yang jelas terhadap metodologi yang diterapkan.

## A. Pengumpulan Data
Penelitian ini diawali dengan melakukan pengumpulan data tupoksi (tugas pokok dan fungsi) Dinas Pendidikan  dari  berbagai  kota  yang  terletak  di  wilayah  Jawa  Timur,  yang  pada  umumnya  dapat diperoleh melalui akses terhadap berbagai dokumen resmi yang diterbitkan oleh masing-masing Dinas Pendidikan kota tersebut. Data yang diperoleh dan terkumpul dalam tahap ini akan mencakup rincian terperinci  mengenai  tugas-tugas  utama  yang  harus  dilaksanakan  serta  fungsi-fungsi  yang  menjadi tanggung  jawab  dari  masing-masing  Dinas  Pendidikan  tersebut.  Prosedur  pengumpulan  data  ini dilakukan dengan cermat dan komprehensif guna memastikan bahwa setiap aspek dari tupoksi yang tercatat dan dicatat secara akurat, menyeluruh, dan tepat sesuai dengan kebutuhan analisis yang akan dilakukan dalam penelitian ini.
Gambar 2.1 Diagram Alir Metodologi Penelitian

## B. Praproses Data
Setelah  data  tupoksi  berhasil  terkumpul  dengan  lengkap,  langkah  berikutnya  melibatkan  tahapan praproses data yang direncanakan. Praproses ini didesain untuk menyiapkan data secara menyeluruh agar siap untuk menjalani proses analisis semantik yang bertujuan untuk mengidentifikasi kata-kata dan kalimat-kalimat yang menunjukkan tingkat kesamaan antara tupoksi dari berbagai kota yang tercatat. Sebagai  contoh  konkret,  dapat  diperhatikan  adanya  kemiripan  pada  tupoksi  antara  dua  kota  yang diwakili oleh sampel data spesifik yang akan disajikan sebagai contoh dalam kelanjutan penelitian ini:
1. Sekretariat Kota Batu
Pengoordinasian dan fasilitasi pengelolaan administrasi kepegawaian, pengelolaan administrasi aset, pengelolaan administrasi keuangan.
2. Sekretariat Kota Surabaya
Pelaksanaan pengelolaan administrasi kepegawaian.

## C. Penerjemahan Kalimat
Diperlukan  proses  terjemahan  kalimat  atau  teks  dari  bahasa  Indonesia  ke  bahasa  Inggris  apabila terdapat perbedaan dalam bahasa atau terminologi yang digunakan dalam tupoksi dari berbagai kota. Melalui proses terjemahan ini, diharapkan data dapat diinterpretasikan secara lebih mudah dan akurat, memungkinkan  perbandingan  yang  lebih  tepat  dan  terperinci  antara  tupoksi  dari  berbagai  sumber.
Proses  penerjemahan  menjadi  penting  dalam  memastikan  konsistensi  serta  kejelasan  dalam  analisis data, sehingga memfasilitasi pemahaman yang lebih baik terhadap perbandingan tupoksi dari berbagai kota yang ada.
1. Sekretariat Kota Batu
Coordination  and  facilitation  of  employee  administration  management,  asset  administration management, financial administration management.
2. Sekretariat Kota Surabaya
Implementation of employee administration management.

## D. Identifikasi Kalimat
Pada  tahap  identifikasi  kalimat  dalam  proses  ini,  dilakukan  penggunaan  kelas  kata  yang  telah terdaftar  sebelumnya  pada  alat  WS4J  yang  merupakan  alat  bantu  yang  digunakan  untuk  analisis semantik. Di bawah ini, disajikan tabel yang memuat daftar kelas kata yang telah terdaftar pada alat WS4J, yang akan digunakan sebagai dasar dalam melakukan proses identifikasi serta analisis lanjutan terhadap kalimat-kalimat yang dianalisis.
Tabel 2.1 Kelas Kata yang Terdaftar Pada WS4J [18].
Label Keterangan Label Keterangan DT Determiner VB Verb, base form IN Prepotition VBD Verb, past tense JJ Adjective VBN Verb, past participle NN Noun, singular VBZ Verb, singular NNS Noun, plural VBP Verb, plural RB Adverb PRP Pronoun RP Particle CC Conjuntion TO To MD Modal
Tabel 2.1 merupakan catatan yang memuat berbagai jenis kata yang terdapat dalam WS4J. Dalam sejumlah kelas kata yang tercantum di dalamnya, diperhatikan bahwa hanya kata benda (n) dan kata kerja (v) yang menerima penilaian kesamaan makna. Oleh karena itu, pada tahap identifikasi ini, kata- kata yang dipertimbangkan dalam perhitungan kesamaan kata dipilih berdasarkan kategorinya sebagai kata benda (n) dan kata kerja (v) saja [18].

## E. Algoritma PATH untuk Mengukur Kemiripan Semantik dengan Alat WS4J
Algoritma  PATH  adalah  metode  yang  umum  digunakan  untuk  mengukur  kesamaan  semantik, terutama dalam konteks aplikasi berbasis ontologi. Algoritma ini didasarkan pada jalur terpendek dan kedalaman  maksimum  dari  grafik  ontologi,  dan  telah  diterapkan  dalam  berbagai  domain,  termasuk biologi, biologi komputasional, dan ilmu komputer[19], [20].
Dalam bidang pemrosesan bahasa alami, algoritma PATH telah dimanfaatkan untuk menghitung kesamaan  semantik  antara  kata  dan  kalimat.  Algoritma  ini  telah  diintegrasikan  dengan  alat  WS4J ( WordNet Similarity for Java ), yang menerapkan beberapa algoritma yang dikenal untuk menghitung keterkaitan semantik kata-kata menggunakan WordNet [21], [22].
Selain itu, algoritma PATH telah dibandingkan dengan metode kesamaan semantik lainnya, seperti algoritma  Wu  and  Palmer,  untuk  menilai  akurasi  dan  efektivitasnya.  Studi-studi  telah  menunjukkan bahwa algoritma PATH, ketika digunakan bersama dengan teknik yang tepat, memberikan penilaian yang lebih akurat terhadap kesamaan antara konsep dan kata-kata[23]. Tindakan ini adalah variasi dari pendekatan  distance[24]  dan  dirancang  terutama  untuk  bekerja  dengan  hierarki.  Ini  adalah  tindakan sederhana dan kuat dalam jejaring semantik hirarkis. Misalnya C1 dan C2 adalah dua konsep di mana tindakan kesamaan dalam struktur hierarkis dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝑆𝑖𝑚(𝐶1, 𝐶2) = 2  × 𝑀𝑎𝑥(𝐶1, 𝐶2) − 𝑆𝑃
(1)
Maksimum ( Max ) menggambarkan jarak terjauh antara C1 dan C2 dalam struktur taksonomi yang relevan, sementara SP ( Shortest Path ) mencerminkan jalur terpendek yang menghubungkan konsep C1 ke  konsep  C2  dengan  jumlah  tautan  minimal.  Terdapat  perbedaan  signifikan  antara Max ,  yang menunjukkan jarak terpanjang, dengan SP yang mencerminkan jalur terpendek dalam konteks struktur taksonomi yang diberikan[18].
Gambar 2.2 Nilai kemiripan kata antara Sekretariat Kota Batu dengan Sekretariat Kota Surabaya
Gambar  2.2  menampilkan  perbandingan  nilai  kemiripan  kata  antara  Sekretariat  Kota  Batu  dan Sekretariat  Kota  Surabaya  menggunakan  alat  bantu  WS4J  yang  menggunakan  algoritma  PATH.  Ini memvisualisasikan seberapa serupa kedua tupoksi tersebut berdasarkan analisis nilai kemiripan kata- kata yang ada dalam tupoksi masing-masing sekretariat kota.

## F. Pembobotan kalimat menggunakan AHP
Pada tahap awal pembobotan kalimat, langkah pertamanya adalah menetapkan nilai prioritas untuk setiap kriteria yang ada menggunakan metode AHP. Nilai prioritas yang telah ditetapkan tersebut akan digunakan  untuk  memberikan  bobot  pada  kemiripan  antar  kata-kata,  yang  selanjutnya  akan diaplikasikan dalam perhitungan kemiripan antar kalimat. Proses penggunaan AHP Calculator untuk menghitung bobot nilai melibatkan pemilihan kriteria-kriteria penting dalam AHP, yaitu verb dan noun . Ini  karena  beberapa  kelas  kata  yang  memiliki  nilai  kemiripan  yang  relevan  digunakan  untuk perhitungan  menggunakan  WS4J,  sementara  kelas  kata  lainnya  diabaikan  karena  tidak  ditemukan relevansi. Berikut merupakan hasil dari perhitungan bobot AHP menggunakan AHP Calculator [18]:
Tabel 2.2 Bobot Kriteria Uji [18]. Cat Priority Rank (+) (-) 1 Noun 75.0% 1 0.0% 0.0% 2 Verb 25.0% 2 0.0% 0.0%

## G. Kesamaan Kontekstual antara Kalimat
Similaritas kontekstual merupakan sebuah metode pengukuran yang bertujuan untuk mengevaluasi tingkat  kesamaan  makna  berdasarkan  kata-kata  yang  terkandung  dalam  suatu  teks.  Untuk  menilai sejauh  mana  dua  kalimat  memiliki  kesamaan  makna,  langkah  awalnya  melibatkan  perhitungan pembobotan matriks nilai kemiripan kata.
Normalisasi matriks nilai kemiripan kata merupakan langkah penting yang harus dilakukan sebelum memulai  proses  pembobotan.  Ini  dicapai  dengan  menghitung  nilai  tertinggi  dari  setiap  kolom  yang menunjukkan  jenis  kata  yang  relevan.  Setelah  tahap  normalisasi  selesai,  langkah  berikutnya  adalah proses pembobotan nilai kemiripan kata. Dari serangkaian proses tersebut, diperoleh suatu formula yang digunakan  untuk  mengukur  tingkat  kesamaan  antar  kalimat  berdasarkan  konteksnya,  yang  dapat diuraikan sebagai berikut [18]:
𝑆𝑒𝑛𝑡𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 = (𝑛 𝑚𝑎𝑥 ̅̅̅̅̅̅̅ ×   𝑏 𝑛 ) + (𝑣 𝑚𝑎𝑥 ̅̅̅̅̅̅̅ × 𝑏 𝑣 ) (2)
Persamaan  tersebut  menggambarkan  cara  menghitung  kesamaan  nilai  antara  kalimat.  Proses  ini menggunakan  matriks  perbandingan  nilai  kata  dengan  bobot  kelas  kata  yang  telah  ditentukan
sebelumnya  untuk  membobotan  kemiripan  kata.  Dengan  menggunakan  metode  AHP, 𝑏 𝑛 dan 𝑏 𝑣 menunjukkan bobot nilai yang terkait dengan kriteria kata dan frasa. Selain itu, 𝑛 𝑚𝑎𝑥 ̅̅̅̅̅̅̅ mewakili nilai rata-rata dari jumlah tertinggi dalam setiap kolom matriks kemiripan kata dengan kriteria kata dan 𝑣 𝑚𝑎𝑥 ̅̅̅̅̅̅̅ mewakili nilai rata-rata dari nilai tertinggi setiap kolom matriks kesamaan kata dengan kriteria kata. [18].
Gambar 2.3 Matriks nilai kemiripan kata (proses normalisasi)
Gambar  2.3 menggambarkan  serangkaian  langkah-langkah  yang terlibat  dalam  proses  normalisasi matriks  perbandingan  kemiripan  kata,  yang  kemudian  diterapkan  menggunakan  rumus  untuk menghitung tingkat kesamaan antara kalimat-kalimat tersebut. Proses komputasi ini dapat  dijelaskan secara  rinci  sebagai  berikut:  pertama,  langkah  normalisasi  matriks  perbandingan  dilakukan  dengan mengelompokkan,  mengurutkan,  dan  menyesuaikan  nilai-nilai  dalam  matriks  agar  mencerminkan tingkat kemiripan yang sebenarnya. Setelah itu, dilanjutkan dengan penerapan rumus pengukuran yang telah disiapkan untuk menghitung secara akurat tingkat kesamaan antara setiap pasangan kalimat yang dianalisis [18]:
∑ 𝑛 = 0.14 + 0.2 + 1 + 1 + 1 + 0.125 + 1 + 1 + 1 + 1 = 7.465 𝑛̅ = 7.465 10 = 0.7465
∑ 𝑣 = 0 𝑣̅ = 0
𝑆𝑒𝑛𝑡𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 = (𝑛̅ × 0.75) + (𝑣̅ × 0.25) 𝑆𝑒𝑛𝑡𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 = (0.7465 × 0.75) + (0 × 0.25) 𝑆𝑒𝑛𝑡𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 = 0.559875
Hasil  perhitungan  tersebut  mengindikasikan  bahwa ∑ 𝑛 mewakili  total  nilai  yang  terkait  dengan kategori kata benda, sementara ∑ 𝑣 merupakan akumulasi total nilai untuk kategori kata kerja. Di sini, 𝑛̅ merujuk pada nilai rata-rata dari keseluruhan total nilai yang berkaitan dengan kategori kata benda, sedangkan 𝑣̅ mengacu pada nilai rata-rata dari total nilai yang terkait dengan kategori kata kerja [18].

## H. Menghitung Akurasi
Setelah  tahapan  perhitungan  kesamaan  kontekstual  antar  kalimat  berhasil  diselesaikan,  langkah berikutnya memerlukan evaluasi lebih lanjut terhadap kinerja model dengan mempertimbangkan nilai akurasi.  Akurasi,  sebagai  sebuah  metrik  evaluasi  yang  penting,  berfungsi  untuk  mengukur  seberapa efektif  model  klasifikasi  dalam  melakukan  prediksi  yang  akurat,  baik  untuk  kasus  prediksi  positif maupun negatif, ketika dibandingkan dengan total keseluruhan  prediksi yang dihasilkan oleh model. Selain itu, akurasi dalam mengukur kesamaan kalimat dianggap sebagai isu kritis dalam bidang ilmu komputer [25]. Berbagai faktor memengaruhi akurasi perhitungan kesamaan kalimat, seperti struktur kalimat, bahasa, dan sintaksis. Oleh karena itu, terdapat beberapa cara untuk meneliti kesamaan kalimat, dan kinerja secara langsung mempengaruhi hasil perhitungan [26]. Representasi angka ini dalam bentuk persentase dihitung menggunakan rumus matematis:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑡𝑝+𝑡𝑛 𝑡𝑝+𝑡𝑛+𝑓𝑝+𝑓𝑛 × 100% (3)
Dimana 𝑡𝑝 merepresentasikan true  positif , 𝑡𝑛 merepresentasikan true negatif , 𝑓𝑝 merepresentasikan false positif , dan 𝑓𝑛 merepresentasikan false negatif . Persamaan ini umumnya digunakan dalam bidang pemrosesan bahasa alami untuk mengevaluasi kinerja metode kesamaan kalimat [27].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## 3.1   Hasil Perhitungan Kontekstual antara Kalimat
Berikut ini disajikan tabel yang memuat hasil perhitungan yang telah dilakukan dalam penelitian:
Tabel 3.1 Hasil perhitungan Sentence Similarity No Nama Kota ∑ 𝑛 ∑ 𝑣 𝑛̅ 𝑣̅ Sentence Similarity 1 Kota Batu dengan Kota Surabaya 7.465 0 0.7465 0 0.559875 2 Kota Batu dengan Kota Blitar 5.4 0 0.54 0 0.405 3 Kota Batu dengan Kota Kediri 4.2262 0 0.3842 0 0.28815 4 Kota Batu dengan Kota Madiun 6.5596 0 0.596327273 0 0.447245455 5 Kota Batu dengan Kota Malang 4.75 0 0.431818182 0 0.323863636 6 Kota Batu dengan Kota Mojokerto 4.75 0 0.431818182 0 0.323863636 7 Kota Batu dengan Kota Pasuruan 6.7 0 0.609090909 0 0.456818182 8 Kota Batu dengan Kota Probolinggo 6.4679 0 0.587990909 0 0.440993182 9 Kota Surabaya dengan Kota Blitar 3.25 0 0.8125 0 0.609375 10 Kota Surabaya dengan Kota Kediri 2.0833 0 0.694433333 0 0.520825 11 Kota Surabaya dengan Kota Madiun 3.25 0 0.8125 0 0.609375 12 Kota Surabaya dengan Kota Malang 2 0 0.5 0 0.375 13 Kota Surabaya dengan Kota Mojokerto 2 0 0.5 0 0.375 14 Kota Surabaya dengan Kota Pasuruan 3.25 0 0.8125 0 0.609375 15 Kota Surabaya dengan Kota Probolinggo 4 0 1 0 0.75 16 Kota Blitar dengan Kota Kediri 5.6858 0 0.315877778 0 0.236908333 17 Kota Blitar dengan Kota Madiun 8.4 0 0.525 0 0.39375 18 Kota Blitar dengan Kota Malang 8.8333 0 0.490738889 0 0.368054167 19 Kota Blitar dengan Kota Mojokerto 7.2333 0 0.40185 0 0.3013875 20 Kota Blitar dengan Kota Pasuruan 6.3762 0 0.354233333 0 0.265675 21 Kota Blitar dengan Kota Probolinggo 5.5251 0 0.34531875 0 0.258989063 22 Kota Kediri dengan Kota Madiun 4.1666 0 0.694433333 0 0.520825 23 Kota Kediri dengan Kota Malang 4.9166 0 0.614575 0 0.46093125 24 Kota Kediri dengan Kota Mojokerto 4.7833 0 0.5979125 0 0.448434375 25 Kota Kediri dengan Kota Pasuruan 5.0833 0 0.6354125 0 0.476559375 26 Kota Kediri dengan Kota Probolinggo 3.2916 0 0.5486 0 0.41145 27 Kota Madiun dengan Kota Malang 7.25 0 0.805555556 0 0.604166667 28 Kota Madiun dengan Kota Mojokerto 6.2 0 0.688888889 0 0.516666667 29 Kota Madiun dengan Kota Pasuruan 5.0334 0 0.559266667 0 0.41945
30 Kota Madiun dengan Kota Probolinggo 4.7695 0 0.529944444 0 0.397458333 31 Kota Malang dengan Kota Mojokerto 9.7833  1.5833 0.61145625 0.527766667 0.590533854 32 Kota Malang dengan Kota Pasuruan 4.5429  1.4166 0.30286 0.35415 0.3156825 33 Kota Malang dengan Kota Probolinggo 3.0402 0 0.20268 0 0.15201 34 Kota Mojokerto dengan Kota Pasuruan 9.45 1.9166 0.63 0.47915 0.5922875 35 Kota Mojokerto dengan Kota Probolinggo 3.0402 0 0.20268 0 0.15201 36 Kota Pasuruan dengan Kota Probolinggo 7.0667 0 0.70667 0 0.5300025

## 3.2. Hasil Perhitungan Akurasi
Berikut ini disajikan sebuah diagram garis yang menggambarkan hubungan antara threshold (ambang batas) dengan nilai akurasi yang dihasilkan dari proses perhitungan evaluasi akurasi model. Diagram garis ini merupakan representasi visual yang mengilustrasikan bagaimana perubahan nilai threshold , yang digunakan sebagai parameter dalam klasifikasi, memengaruhi nilai akurasi secara keseluruhan.
Gambar 3.2 Diagram garis akurasi dengan threshold 3.3. Common Fragment
Threshold 0.5  dipilih  berdasarkan  perhitungan  akurasi,  yang  menunjukkan  bahwa  nilai  tersebut menghasilkan tingkat akurasi sebesar 85.7%. Berikut adalah Common Fragment dari tugas pokok dan fungsi (tupoksi) sekretariat Dinas Pendidikan Kota di Jawa Timur:
- Pengoordinasian dan fasilitasi pengelolaan administrasi kepegawaian, pengelolaan administrasi aset, pengelolaan administrasi keuangan.
- Pelaksanaan pengelolaan administrasi kepegawaian.
- Melaksanakan pengelolaan administrasi keuangan pegawai negeri sipil dan pegawai tidak tetap di lingkup Dinas, melaksanakan pengelolaan administrasi perjalanan dinas.
- Pengelolaan administrasi umum, rumah tangga, dan perlengkapan, pengelolaan administrasi dan pembinaan kepegawaian di lingkungan Dinas.
- Sekretariat  mempunyai  tugas  membantu  Kepala  Dinasdalampengelolaan  administrasi  umum meliputi penyusunan program, ketatalaksanaan, ketatausahaan, keuangan, kepegawaian, urusan rumah tangga, perlengkapan,kehumasan dan kepustakaan serta kearsipan
- Subbagian Umum dan Kepegawaian melaksanakan tugas pokok pengelolaan administrasi umum meliputi  ketatalaksanaan,  ketatausahaan,  kepegawaian,  urusan  rumah  tangga,  perlengkapan, kehumasan dan kepustakaan serta kearsipan, evaluasi dan pelaporan.
- Penyelenggaraan  pengelolaan  administrasi  perkantoran,  administrasi  keuangan,  dan administrasi kepegawaian. melaksanakan pengelolaan administrasi perkantoran, kearsipan, dan perpustakaan.
50 55 60 65 70 75 80 85 90 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 Acc u ra cy Threshold
- Pelaksanaan  pengelolaan  administrasi  kepegawaian,  pelaksanaan  pengelolaan  administrasi keuangan.

## IV. K ESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  pengukuran  kemiripan  tugas  pokok  dan  fungsi  sekretariat  Dinas Pendidikan  Kota  di  Jawa  Timur  menggunakan  metode  pembobotan  AHP  dengan  algoritma  PATH menggunakan  alat  bantu  WS4J.  Dengan  mengimplementasikan threshold sebesar  0.5  dan  mencapai tingkat  akurasi  sebesar  85.7%,  hasil  penelitian  menunjukkan  adanya  8 common  fragment tupoksi sekretariat  yang  umum.  Temuan  ini  memiliki  potensi  untuk  memfasilitasi  proses  standarisasi  tugas pokok  dan  fungsi  sekretariat  di  berbagai  dinas  pendidikan,  memberikan  landasan  yang  kuat  untuk penyelarasan  kebijakan,  dan  meningkatkan  efisiensi  serta  konsistensi  pelaksanaan  tupoksi  di tingkat regional.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] C. A. K. Singam, “A Vision for Universal and Standardized Access to Systems Competency ` Education,” INSIGHT , vol. 25, no. 3, pp. 30–34, Sep. 2022, doi: 10.1002/inst.12395.
[2] F. Abdullah, “Measuring service quality in higher education: HEdPERF versus SERVPERF,” Mark. Intell. Plan. , vol. 24, no. 1, pp. 31–47, Jan. 2006, doi: 10.1108/02634500610641543.
[3] F. Abdullah, “The development of HEdPERF: a new measuring instrument of service quality for the higher education sector,” Int. J. Consum. Stud. , vol. 30, no. 6, pp. 569–581, Nov. 2006, doi: 10.1111/j.1470-6431.2005.00480.x.
[4] G.  P.  Barnhill,  E.  A.  Polloway,  and  B.  M.  Sumutka,  “A  Survey  of  Personnel  Preparation Practices in Autism Spectrum Disorders,” Focus Autism Dev. Disabil. , vol. 26, no. 2, pp. 75– 86, Jun. 2011, doi: 10.1177/1088357610378292.
[5] A. Saepudin, C. Sukmana, J. S. Ardiwinata, and N. Kamarubiani, “Analysis of Non Formal Education Human Resources in Sup-port of Service and Quality Equality Education Programs in  Sumedang  Regency,” J.  Nonform.  Educ. ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  192–199,  Aug.  2022,  doi: 10.15294/jne.v8i2.36439.
[6] J. Zhang and T. Qi, “Construction of Educational Resource Metadata Management Platform Based  on  Service-Oriented  Architecture,” J.  Sens. ,  vol.  2022,  pp.  1–10,  Jun.  2022,  doi: 10.1155/2022/2172817.
[7] M.  A.  Halwani,  S.  Y.  Amirkiaee,  N.  Evangelopoulos,  and  V.  Prybutok,  “Job  qualifications study for data science and big data professions,” Inf. Technol. People , vol. 35, no. 2, pp. 510– 525, Mar. 2022, doi: 10.1108/ITP-04-2020-0201.
[8] S. Guo, F. Alamudun, and T. Hammond, “RésuMatcher: A personalized résumé-job matching system,” Expert Syst. Appl. , vol. 60, pp. 169–182, Oct. 2016, doi: 10.1016/j.eswa.2016.04.013.
[9] W. Shalaby et al. , “Help me find a job: A graph-based approach for job recommendation at scale,” in 2017 IEEE International Conference on Big Data (Big Data) , Boston, MA: IEEE, Dec. 2017, pp. 1544–1553. doi: 10.1109/BigData.2017.8258088.
[10] A.  L.  Paoletti,  J.  Martinez-Gil,  and  K.-D.  Schewe,  “Extending  Knowledge-Based  Profile Matching in the Human Resources Domain,” in Database and Expert Systems Applications , vol. 9262, Q. Chen, A. Hameurlain, F. Toumani, R. Wagner, and H. Decker, Eds., in Lecture Notes in Computer Science, vol. 9262. , Cham: Springer International Publishing, 2015, pp. 21–35. doi: 10.1007/978-3-319-22852-5_3.
[11] A. B. Kmail, M. Maree, and M. Belkhatir, “MatchingSem: Online recruitment system based on multiple semantic resources,” in 2015  12th  International  Conference  on  Fuzzy  Systems  and Knowledge  Discovery  (FSKD) ,  Zhangjiajie,  China:  IEEE,  Aug.  2015,  pp.  2654–2659.  doi: 10.1109/FSKD.2015.7382376.
[12] O. S. Vaidya and S. Kumar, “Analytic hierarchy process: An overview of applications,” Eur. J. Oper. Res. , vol. 169, no. 1, pp. 1–29, Feb. 2006, doi: 10.1016/j.ejor.2004.04.028.
[13] Y. Li, D. McLean, Z. A. Bandar, J. D. O’Shea, and K. Crockett, “Sentence similarity based on semantic nets and corpus statistics,” IEEE Trans. Knowl. Data Eng. , vol. 18, no. 8, pp. 1138– 1150, Aug. 2006, doi: 10.1109/TKDE.2006.130.
[14] T. Kajiwara, D. Bollegala, Y. Yoshida, and K. Kawarabayashi, “An iterative approach for the global estimation of sentence similarity,” PLOS ONE , vol. 12, no. 9, p. e0180885, Sep. 2017, doi: 10.1371/journal.pone.0180885.
[15] L. Xu, J. Guo, and H. Huang, “A Sentence Similarity Computation for Restricted Domain,” DEStech Trans. Comput. Sci. Eng. , no. mso, Apr. 2018, doi: 10.12783/dtcse/mso2018/20487.
[16] W. Wali, B. Gargouri, and A. Ben Hamadou, “Enhancing the sentence similarity measure by semantic and syntactico-semantic knowledge,” Vietnam J. Comput. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 51– 60, Feb. 2017, doi: 10.1007/s40595-016-0080-2.
[17] M. C. Lee, J. W. Chang, and T. C. Hsieh, “A Grammar-Based Semantic Similarity Algorithm for  Natural  Language  Sentences,” Sci.  World  J. ,  vol.  2014,  pp.  1–17,  2014,  doi: 10.1155/2014/437162.
[18] G. U. Abriani and M. A. Yaqin, “Implementasi Metode Semantic Similarity untuk Pengukuran Kemiripan Makna antar Kalimat,” Ilk. J. Comput. Sci. Appl. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 47–57, Dec. 2019, doi: 10.28926/ilkomnika.v1i2.15.
[19] Y. Shen, S. Zhang, H. S. Wong, and L. Zhang, “Characterisation of semantic similarity on gene ontology based on a shortest path approach,” Int. J. Data Min. Bioinforma. , vol. 10, no. 1, p. 33, 2014, doi: 10.1504/IJDMB.2014.062887.
[20] P.  Resnik,  “Semantic  Similarity  in  a  Taxonomy:  An  Information-Based  Measure  and  its Application to Problems of Ambiguity in Natural Language,” J. Artif. Intell. Res. , vol. 11, pp. 95–130, Jul. 1999, doi: 10.1613/jair.514.
[21] J. Flisar and V. Podgorelec, “Identification of Self-Admitted Technical Debt Using Enhanced Feature Selection Based on Word Embedding,” IEEE Access , vol. 7, pp. 106475–106494, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2933318.
[22] R.  Weegar,  K.  Åström,  and  P.  Nugues,  “Linking  Entities  Across  Images  and  Text,”  in Proceedings  of  the  Nineteenth  Conference  on  Computational  Natural  Language  Learning , Beijing,  China:  Association  for  Computational  Linguistics,  2015,  pp.  185–193.  doi: 10.18653/v1/K15-1019.
[23] EEDIS  Laboratory,  Djillali  Liabes  University  of  Sidi  Bel  Abbes,  Sidi  Bel  Abbes,  22000, Algeria, S. S. Ahmed, M. Malki, and S. M. Benslimane, “Ontology Partitioning: Clustering Based Approach,” Int. J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 7, no. 6, pp. 1–11, May 2015, doi: 10.5815/ijitcs.2015.06.01.
[24] T. Slimani, “Description and Evaluation of Semantic Similarity Measures Approaches,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 80, no. 10, pp. 25–33, Oct. 2013, doi: 10.5120/13897-1851.
[25] M. Farouk and Department of Thermotechnik Computer Science, Assiut University, Markaz El-Fath,  Assiut  Governorate  71515,Egypt;,  “Measuring  Sentences  Similarity:  A  Survey,” Indian J. Sci. Technol. , vol. 12, no. 25, pp. 1–11, Jul. 2019, doi: 10.17485/ijst/2019/v12i25/143977.
[26] X.  Wen,  “Chinese  Sentence  Semantic  Matching  With  Multi-Granularity  Based  on  Siamese Neural Network,” presented at the The 33rd International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering, Jul. 2021, pp. 586–591. doi: 10.18293/SEKE2021-074.
[27] Y. Yoo, T.-S. Heo, Y. Park, and K. Kim, “A Novel Hybrid Methodology of Measuring Sentence Similarity,” Symmetry , vol. 13, no. 8, p. 1442, Aug. 2021, doi: 10.3390/sym13081442.