## Analisis dan Perancangan Software Pemetaan Struktur Organisasi dengan Model Proses Bisnis Menggunakan Kemiripan Makna Kata
Nurul Hidayah 1,* , Febrina Dwitasari 2 , Laila Zahrona 3 , Muhammad Ainul Yaqin 4
Jurusan Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, Indonesia
1 nhurulhidayahlubis@gmail.com; 2 febrinadwitasari01@gmail.com; 3 ilalaila909@gmail.com; 4 yaqinov@ti.uin- malang.ac.id *corresponding author

## PENDAHULUAN
Pada  dasarnya  organisasi  adalah  sebuah  wadah  di  dalamnya  terdapat  banyak  orang berkumpul, bekerja sama secara rasional dan sistematis, terencana, terpimpin dan terkendali, dalam  memanfaatkan  sumber  daya  (uang,  material,  mesin,  metode,  lingkungan)  sarana- parasarana,  data,  dan  lain  sebagainya  yang  digunakan  secara  efisien  dan  efektif  untuk mencapai tujuan organisasi. Sedangkan Grenberg dan Baron  berpendapat bahwa organisasi adalah sistem sosial yang terstruktur terdiri dari kelompok dan individu bekerja sama untuk mencapai beberapa sasaran yang disepakati [1]. Organisasi merupakan usaha yang dilakukan dengan mengkoordinir kegiatan dalam pembagian tugas, tugas tersebut mempunyai tujuan bersama  dan  dapat  dipertanggungjawabkan.  Pemahaman  organisasi  mendekati    pendapat Schein. Organisasi dapat terbentuk apabila suatu usaha memerlukan dari satu orang dalam menyelesaikan suatu kegiatan [2].
Sebuah  organisasi  dapat  terbentuk  karena  dipengaruhi  oleh  beberapa  aspek  seperti penyatuan visi dan misi serta tujuan yang sama dengan perwujudan eksistensi sekelompok orang  tersebut  terhadap masyarakat. Kinerja  suatu  organisasi  tergantung  pada  kerja pegawainya.  Namun,  atasan  dapat  berperan  dalam  merencanakan,  melaksanakan,  dan

## I N F O A R T I K E L A B S T R A K
Sejarah Artikel Diterima: 15 Desember 2019 Direvisi: 5 Mei 2020 Diterbitkan: 30 Agustus 2020
Struktur  organisasi  menetapkan  bagaimana  tugas  pekerjaan  dibagi, dikelompokkan, dan dikoordinasikan secara formal. Model proses bisnis merupakan  representasi  dari  fungsi-fungsi  yang  berkaitan  dengan kegiatan bisnis seperti input, control, output dan source . Pada hakikatnya sebuah organisasi dan model proses bisnis yang ada memiliki keterkaitan didalamnya, salah satunya dengan memetakan kemiripan makna katanya. Untuk  mendapatkan  kemiripan  makna  kata  penelitian  disini menggunakan podok pesantren sebagai studi  kasus untuk  mendapatkan kemiripan  makna  kata  yang  diharapkan,  kemudian  menghitung persamaan makna kata  melalui job description pondok pesantren tersebut menggunakan  perhitungan sentence  similarity .  Perhitungan sentence similarity bertujuan  untuk  menghitung  nilai  kemiripan  secara keseluruhan dalam bentuk kalimat menjadi suatu kemiripan secara utuh. Perhitungan word similarity dihitung menggunakan Word Similarity for Java (WS4J) dengan pendekatan PATH dan TF-IDF. Dalam Penelitian ini,  Pengaruh sentence  similarity dalam job  description kegiatan pendaftaran mahasantri yang dibandingkan hampir mirip, meskipun pada beberapa job description masih  mempunyai nilai  yang beda jauh untuk kemiripannya. Sehingga dihasilkannya kemiripan makna kata yang benar dari  struktur  organisasi  berupa  tupoksi  yang  ada  dengan  model  proses bisnis yg dijalankan didalamnya.
Kata Kunci Struktur Organisasi Model Proses Bisnis Kemiripan Makna Kata
mengendalikan suatu organisasi. Dalam hal ini, atasan harus mempunyai peran yang penting dalam  usahanya  untuk  memotivasi  dan  mengelola  pegawainya.  Organisasi  perlu memberikan perhatian khusus terhadap prestasi yang diperoleh oleh pegawai dengan  cara pemberian  reward  (hadiah,  imbalan,  dan  penghargaan)  dan  motivasi  untuk  bekerja  penuh semangat,  memiliki  tanggung  jawab  yang  tinggi  terhadap  tugasnya,  sehingga  suatu organisasi akan mudah dalam memenuhi tujuan yang direncanakan [3]. Orang-orang yang ada  di  dalam  suatu  organisasi  mempunyai  suatu  keterkaitan  yang  terus  menerus,  kita menyebutnya  dengan  struktur  organisasi.  Menurut  Robbins,  suatu  struktur  organisasi menetapkan bagaimana tugas pekerjaan dibagi, dikelompokkan, dan dikoordinasikan secara formal  [3].  Pembentukan  struktur,  walaupun  hanya  menyajikan  kerangka  bangunan organisasi  merupakan  suatu  sub-sistem  penting  dari  organisasi.  Dengan  adanya  struktur organiasi semua kegiatan dapat terstruktur salah satunya dengan model proses bisnis. Model proses bisnis adalah representasi dari fungsi-fungsi yang berkaitan dengan kegiatan bisnis seperti  input,  control,  output,  resource.  Model  proses  bisnis  dimanfaatkan  untuk mengidentifikasi  bagian-bagian  mana  saja  yang  masih  perlu  diperbaiki  dari  proses  bisnis tersebut.  Proses  bisnis  dapat  dipahami  sebagai  kumpulan  aktivitas  yang  dapat mendefinisikan  business  event  dan  pekerjaan  yang  dilakukan  oleh  sebuah  sistem  untuk merubah input menjadi output yang bernilai tambah bagi pengguna. Model proses bisnis bisa digunakan  sebagai  dasar  dalam  mengidentifikasi  kebutuhan  pengguna  yang  merupakan bagian utama dalam pengembangan sistem informasi enterprise. Model proses bisnis bisa, dikelompokkan  atas  9  (sembilan)  tahapan  Gambar  1,  yang  menggambarkan  siklus  dari model proses yang akan dilakukan dalam menghasilkan sistem informasi enterprise.[4] Jadi model proses  bisnis  merupakan serangkaian aktivitas bisnis  yang disusun secara spesifik, bergantung pada aturan bisnis yang diterapkan oleh setiap perusahaan. Proses bisnis sangat berguna untuk menganalisis suatu organisasi, dalam hal ini mengatur setiap departemen dan aktivitas  operasional  dengan  pendekatan  sistematik  yang  bertujuan  untuk  mencapai peningkatan kualitas yang diinginkan [5].
Gambar 1. Business Process Model
Vol. 2, No. 2, Agustus 2020, Halaman 172-183
Didalam struktur oraganisasi terdapat banyak kata yang di dalamnya ada berbagai kata yang memiliki kemiripan makna atau sering disebut  kesamaan simentik. Semantik adalah cabang dari linguistik (ilmu bahasa) yang mempelajari arti atau makna yang terkandung pada suatu bahasa, kode, atau jenis representasi lain, atau yang lebih dikenal dengan pembelajaran tentang makna. Kata semantik itu sendiri menunjukkan berbagai ide dari populer yang sangat teknis.  Hal  ini  sering  digunakan  dalam  Bahasa  [6].  Kesamaan  semantik  atau  semantic similarity  digunakan  untuk  mengidentifikasi  konsep-konsep  yang  memiliki  kesamaan "karakteristik".  Meskipun  manusia  tidak  tahu  definisi  formal  keterkaitan  antara  konsep, kesamaan semantik bisa menilai keterkaitan antara mereka [6]. Kesamaan semantik adalah metrik  yang  didefinisikan  di  atas  seperangkat  dokumen  atau  kata,  dimana  gagasan  jarak antara keduanya didasarkan pada kemiripan makna atau konten semantiknya dibandingkan dengan  kesamaan  yang  dapat  diperkirakan  mengenai  representasi  sintaksis  mereka. Kesamaan semantik juga merupakan alat matematika yang digunakan untuk memperkirakan kekuatan  hubungan  semantik  antara  unit  bahasa,  konsep  atau  contoh,  melalui  deskripsi numeric yang diperoleh sesuai dengan perbandingan informasi yang mendukung maknanya atau menggambarkan sifatnya [7].
Dalam membandingkan kemiripan antar kata yang satu dengan yang lain disesuaikan dengan masing-masing jenis kelas katanya. Perbandingan antar kata hanya dapat dilakukan dengan kata yang memiliki jenis kelas kata yang sama. Sedangkan kemiripan makna kalimat yaitu gabungan dari kemiripan antar kata. Untuk mengetahui kedekatan makna antar kalimat maka dapat dilakukan dengan cara menghitung nilai kemiripan makna antar kalimat tersebut. Dalam pemetaan struktur organisasi dengan model proses bisnis menggunakan kata, melalu tahapan pengumpulan data, pre-process , menghitung persamaan kata.  Berdasarkan uraian singkat diatas, penulis memahami dalam struktur organisasi kita bisa melihat salah satu dari sistem pendidikan atau lebih spesifiknya penulis mengambil studi kasus struktur organisasi pada  suatu  pondok pesantren  yang telah ditetapkan  dan dapat  kita ukur kemiripan makna katanya  dengan  model  proses  bisnis menggunakan  kemiripan  makna  kata.  Setelah melakukan  model  proses  bisnis  kemudian  kemiripan  makna  kata  akan  dibandingkan menggunakan metode PATH. Sehingga dihasilkannya kemiripan makna kata yang benar dari struktur  organisasi  berupa  tupoksi  yang  ada  dengan  model  proses  bisnis  yg  dijalankan didalamnya.

## METODE

## Gambar 2. Prosedur  Penelitian
Gambar  2  merupakan  alur  proses  penelitian  mulai  dari  pengumpulan  data  hingga menghitung nilai kemiripan kata.

## Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  adalah  dari  data  sekunder.  Data  sekunder merupakan data yang telah dikumpulkan untuk maksud selain menyelesaikan masalah yang dihadapi. Data ini dapat ditemui dengan cepat. Dalam penelitian ini yang menjadi sumber data sekunder adalah literatur, artikel, jurnal serta situs di internet yang berkenaan dengan penelitian yang dilakukan.
Start end Menghitung kemiripan kata Identifikasi kalimat Pengumpulan Data
Dalam sumber lain disebutkan bahwa sumber data sekunder merupakan sumber yang tidak langsung memberikan data kepada pengumpul data. Adapun data sekunder dari penelitian bersumber  dari  dokumen-dokumen  berupaka  catatan,  rekaman  gambar  atau  foto-foto  dan hasil obeservasi yang berhubungan dengan fokus penelitian ini. Data yang digunakan pada penelitian  ini  adalah job  description dari  struktur  organisasi  pondok  pesantren  yaitu Job description dari  bidang  kesantrian.  Pada  tabel  1  merupakan job  description dari  bidang tersebut :
Tabel 1.  Data Tupoksi dan Model proses bisnis
No. Data Dokumen 1. Tugas pokok dan funsgi Mengelola buku induk dan kartu santri, Mengelola surat masuk dan surat keluar, Menyusun kearsipan pondok, Merealisasikan Bantuan Operasional Pondok (BOP) dan  Dana  Hibah,  Menerima  dan  melayani  pendaftaran  santri  baru,
Mendokumentasikan kegiatan pondok, Mendata barang Inventaris,
mensosialisasikan peraturan dan kegiatan pondok kepada wali santri. 2. Model Proses Bisnis Membuat pengumuman pendaftaran, menerima berkas pendaftaran, mengumumkan jadwal tes,  melakukan koreksi, mengumumkan hasil tes.

## Identifikasi Kalimat
Identifikasi  kalimat  merupakan  tahap  setelah  pengumpulan  data,  pada  tahap  ini dilakukukan dengan cara memilah kalimat dari data organisasi dengan model proses bisnis. Proses yang dilakukan untuk menentukan jenis kata pada kalimat yaitu menggunakan text mining. Berikut tahapan-tahapan dari text minning :

## Case Folding
Case folding merupakan proses untuk mengubah semua teks dokumen menjadi huruf kecil  [8].  Ini  dilakukan  untuk  mempermudah  pencarian.  Tidak  semua  dokumen  teks konsisten dalam penggunaan huruf kapital. Oleh kerena itu peran case folding dibutuhkan dalam mengkonversi keseluruhan teks dalam dokumen menjadi suatu bentuk standar (huruf kecil) [9].
Tabel 2. Case Folding Tugas Pokok dan Fungsi Teks Asli
Teks Hasil Case Folding
Mengelola  buku  induk  dan  kartu  santri, Mengelola  surat  masuk  dan  surat  keluar, Menyusun  kearsipan  pondok,  Merealisasikan Bantuan Operasional Pondok (BOP) dan Dana Hibah,  Menerima  dan  melayani  pendaftaran santri  baru,  Mendokumentasikan  kegiatan pondok,
Mendata barang Inventaris,
mensosialisasikan  peraturan  dan  kegiatan pondok kepada wali santri.
mengelola buku induk dan kartu santri, mengelola surat masuk  dan  surat  keluar,  menyusun  kearsipan  pondok, merealisasikan  bantuan  operasional  pondok  (bop)  dan dana hibah, menerima dan melayani pendaftaran santri baru,  mendokumentasikan  kegiatan  pondok,  mendata barang  inventaris,  mensosialisasikan  peraturan  dan kegiatan pondok kepada wali santri.
Vol. 2, No. 2, Agustus 2020, Halaman 172-183
Tabel 3. Case Folding MPB
Teks Asli Teks Hasil Case Folding Membuat  pengumuman  pendaftaran, menerima berkas pendaftaran, mengumumkan jadwal tes,  melakukan koreksi, mengumumkan hasil tes.
membuat pengumuman pendaftaran, menerima berkas pendaftaran, mengumumkan jadwal tes, melakukan koreksi, mengumumkan hasil tes.

## Filtering
Filtering merupakan  proses  untuk  membuang  katakata  yang  tidak  bermakna  dalam dokumen. Daftar kata-kata yang tidak bermakna disimpan dalam sebuah basis pengetahuan bernama stoplist .[8] Stoplist atau yang biasa juga disebut stopword adalah kata-kata  yang tidak deskriptif yang dapat dibuang dalam pendekatan bag-of-words (struktur kalimat tidak diperhatikan). Contoh stopword adalah “yang”, “dan”, “di”, “dari” dan lain-lain.[9]
Tabel 4. Filtering Tugas Pokok dan Fungsi Teks Hasil Case Folding
Teks Hasil Filtering
mengelola  buku  induk  dan  kartu  santri, mengelola  surat  masuk  dan  surat  keluar, menyusun  kearsipan  pondok,  merealisasikan bantuan  operasional  pondok  (bop)  dan  dana hibah,  menerima  dan  melayani  pendaftaran santri  baru,  mendokumentasikan  kegiatan pondok, mendata
barang
inventaris, mensosialisasikan  peraturan  dan  kegiatan pondok kepada wali santri.
mengelola buku induk kartu santri mengelola surat masuk surat  menyusun  kearsipan  pondok  merealisasikan bantuan  operasional  pondok  bop  dana  hibah  menerima melayani pendaftaran santri mendokumentasikan kegiatan pondok mendata barang inventaris mensosialisasikan peraturan kegiatan pondok wali santri.
Tabel 5. Filtering Model proses bisnis Teks Hasil Case Folding
Teks Hasil Filtering membuat  pengumuman  pendaftaran,  menerima berkas  pendaftaran,  mengumumkan  jadwal  tes, melakukan koreksi, mengumumkan hasil tes.
pengumuman pendaftaran menerima berkas pendaftaran  mengumumkan  jadwal  tes  koreksi mengumumkan hasil tes.

## Stemming
Stemming merupakan proses untuk mencari kata dasar dari setiap kata dalam dokumen dengan membuang imbuhan, baik awalan maupun akhiran. Proses ini menggunakan basis pengetahuan bernama basic-words list sebagai kamus kata dasar. Algoritma stemming yang digunakan adalah dengan memodifikasi algoritma Porter-like Stemmer for Indonesian [8]. Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pengembalian  berbagai  bentukan  kata  ke  dalam  suatu representasi  yang  sama.  Tahap  ini  kebanyakan  dipakai  untuk  teks  berbahasa  Inggris  dan lebih sulit diterapkan pada teks berbahasa Indonesia [9].
Vol. 2, No. 2, Agustus 2020, Halaman 172-183
Tabel 6. Stemming Tugas Pokok dan Fungsi
Teks Hasil Filtering Teks Hasil Steamming
mengelola buku induk kartu santri mengelola surat masuk surat menyusun kearsipan pondok merealisasikan  bantuan  operasional  pondok  bop dana  hibah  menerima  melayani  pendaftaran  santri mendokumentasikan  kegiatan  pondok  mendata barang  inventaris  mensosialisasikan  peraturan kegiatan pondok wali santri.
Kelola induk kelola surat surat susun arsip realisasi bantu  operasional    dana  hibah  terima  daftar dokumentasi data barang inventaris sosialisasi atur
Tabel 7. Stemming MPB
Teks Hasil Filtering Teks Hasil Stemming pengumuman pendaftaran menerima berkas pendaftaran  mengumumkan  jadwal  tes  koreksi mengumumkan hasil tes. umum  daftar  terima  berkas  daftar  umum  jadwal  tes koreksi umum hasil tes

## Tokenizing
Tokenization merupakan  proses  untuk  memecah  teks  dokumen  menjadi  kalimat, kemudian memecahnya menjadi kata-kata. Proses ini juga dilakukan untuk menghilangkan angka, tanda baca dan spasi [8]. Karakter selain huruf dihilangkan dan dianggap delimiter. Delimiter  adalah  Urutan  satu  karakter  atau  lebih  yang  dipakai  untuk  membatasi  atau memisahkan  data  yang  disajikan  dalam  kalimat.  Salah  satu  contoh  dari  delimiter  adalah tanda koma, titik koma atau titik dua [9].
Tabel 8. Tokenizing Tupoksi Teks Asli Teks Hasil Tokenizing Kelola 2 Induk 1 Arsip 1 Surat 2 Atur 1 Susun 1 Realisasi 1 Bantu 1 Operasional 1 Data 1
Tabel 9. Tokenizing Model proses bisnis Teks Asli Teks Hasil Tokenizing Umum 3 Daftar 2 Terima 1 Berkas 1 Jadwal 1 Tes 2 koreksi 1 Hasil 1

## Analisis Data
Analisis data merupakan suatu langkah yang paling menentukan dari suatu penelitian, karena  analisis  data  berfungsi  untuk  menyimpulkan  hasil  penelitian.  Analisis  data  adalah proses mengorganisasikan dan mengurutkan data kedalam pola, kategori, dan satuan uraian dasar sehingga dapat ditemukan tema dan tempat dirumuskan hipotesis kerja seperti yang disarankan  oleh  data”.  Langkah-langkah  analisis  data  menurut  Miles  dan  Huberman (1992:15-19), adalah sebagai berikut:
a. Pengumpulan  data,  yaitu  mengumpulkan  data  di  lokasi  penelitian  dengan  melakukan observasi, wawancara, dan dokumentasi dengan menentukan strategi pengumpulan data yang dipandang tepat dan untuk menentukan fokus serta pendalaman data pada proses pengumpulan data berikutnya.
b. Reduksi  data,  yaitu  sebagai  proses  seleksi,  pemfokusan,  pengabstrakan,  transformasi data  kasar  yang  ada  di  lapangan  langsung,  dan  diteruskan  pada  waktu  pengumpulan data,  dengan  demikian  reduksi  data  dimulai  sejak  peneliti  memfokuskan  wilayah penelitian.
c. Penyajian  data,  yaitu  rangkaian  organisasi  informasi  yang  memungkinkan  penelitian dilakukan. Penyajian data diperoleh berbagai jenis, jaringan kerja, keterkaitan kegiatan atau tabel.
Hibah 1 Terima 1 Daftar 1 Dokumentasi 1 Barang 1 Inventaris 1 Sosialisasi 1 Dana 1
Vol. 2, No. 2, Agustus 2020, Halaman 172-183
d. Penarikan  kesimpulan,  yaitu  dalam  pengumpulan  data,  peneliti  harus  mengerti  dan tanggap  terhadap  sesuatu  yang  diteliti  langsung  di  lapangan  dengan  menyusun  pola pengarahan dan sebab akibat [10]. Analisis data dapat dilakukan melalui tahapan pada gambar 3 berikut ini :
Gambar 3. Struktur Organisasi dengan Microsoft Visio
Pada Gambar 3, merupakan struktur organisasi dari sebuah pondok pesantren dimana terdapat ketua yayasan dari pondok pesantren yang kemudian diikuti oleh staf-stafnya seperti sekretaris, bendahara, seksi, dan para anggota. Sehingga dibentuklah tugas pokok dan fungsi yang memiliki job description masing-masing. Dari job description ini diambil suatu model proses bisnis yaitu kegiatan pendaftaran santri baru.

## Pengolahan Data
Dalam  pengolahan  data  ini  akan  membuat  rancangan  software pemetaan  struktur organisasi  dengan  model  proses  bisnis  menggunakan  kemiripan  makna  kata  yang  sudah diperoleh  dari  tahap  pengumpilan  data. Software yang  digunakan  untuk  melakukan pre- process dalam menghitung makna kata yaitu sublime. Kemudian untuk menghitung makana katanya yaitu dengan ws4j menggunakan metode PATH. Sehingga diperoleh pola penelitian, yaitu:
a. Sentence similarity
Pengolahan  data  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  dengan  pendekatan semantic similarity yang  dihitung  menggunakan  WS4J  ( Word  Similarity  For  Java )  dengan  metode pendekatan PATH. Pada pengukuran ini, sistem akan melakukan perhitungan TF-IDF untuk mendapatkan  nilai  lexical  relevance. Pembobotan  TF-IDF  digunakan  untuk  memberikan bobot term terhadap suatu dokumen. Dengan kata lain, TF-IDF juga bisa digunakan untuk mencari  keterhubungan  satu  term  yang  ada  pada  teks.  TF-IDF  direpresentasikan  dengan pendekatan vektor, hal ini dikarenakan setiap dokumen di berisi kumpulan kata (t1, t2, …, tn). Relevansi setiap ti terhadap di berbeda-beda dengan menggunakan perhitungan TF-IDF
Vol. 2, No. 2, Agustus 2020, Halaman 172-183
(aris,  2015).  Perhitungan  TF-IDF  menggabungkan  perhitungan  Term  Frequency  (tf)  dan Inverse Document Frequency (idf) sebagaimana  dinotasikan pada Persamaan 1 berikut:
Persamaan 1 : Wij = tfij x idfj
Wij = tfij x log (D/idfj)
Dimana  Wij  adalah  bobot  term  (tj)  terhadap  dokumen  (di).  Sedangkan  tfij  adalah  jumlah kemunculan term (tj) dalam dokumen (di). D adalah jumlah semua dokumen yang ada dalam database dan dfj adalah jumlah dokumen yang mengandung term (tj) yang mana minimal ada satu kata yaitu term (tj). Tahap yang akan dilakukan dengan preprocessing text . Pada setiap dokumen dalam koleksi diperlukan mengubah teks menjadi matriks berdasarkan tiap kata  yang telah disusun,  dengan menghilangkan tanda baca,  angka, dan stopword. PATH didefinisikan  sebagai  similarity  dari  dua  concept  berdasarkan  kedalaman  lcs  dan  jalur terpendek. Proses perhitungan yang dilakukan oleh PATH adalah mencari jalur terpendek dari setiap concept, kemudian setiap jalur yang terbentuk digabungkan untuk mencari lcs- nya.  Pencarian  LCS ( Lowest  Common Subsumer ) dengan cara mencari sense  yang sering dimunculkan  dari  dua  jalur  yang  dihubungkan. Untuk  menghitung sentence  similarity diperlukan proses normalisasi dengan menghitung nilai kemiripan kata sebagaimana dapat dilihat pada persamaan 2 berikut :
Persamaan 2 : Sentence similarity =( n max * bn) + (v max * bv)
n  max merupakan  rata-rata  dari  jumlah  nilai  tertinggi  tiap  kolom  matriks  kemiripan  kata dengan  kriteria Noun. v  max merupakan  rata-rata  dari  jumlah  nilai  tertinggi  tiap  kolom matriks kemiripan kata dengan kriteria Verb. Sedangkan untuk bn dan bv merupakan bobot nilai dari kriteria Noun dan Verb yang telah dihitung menggunakan AHP. b. Mapping Untuk  perhitungan sentence  similarity diberikan  perhitungan  yaitu  jika  hasil  2  sentence kemiripannya <1  maka  proses  model  bisnisnya  akan  keluar,  namun  jika  kemiripannya >1 maka proses model bisnis tidak akan keluar.
Gambar 4. Mapping Alur Pendaftaran  Santri baru dengan Bizagi Modeller
Pada Gambar 4 menjelaskan tentang alur dari model proses bisnis yaitu pendaftaran santri  baru  yang  dimulai  dari  tahapan  membuat  pengumuman  pendaftaran,  menerima berkas pendaftaran, mengumumkan jadwal tes, melakukan koreksi, dan mengumumkan hasil tes santri.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Sentence similarity (WS4J)
Tahap  awal yang  dilakukan  dalam  proses  perhitungan  yaitu  identifikasi  kata  dalam proses  perhitungan  kemiripan  kata.  Tahap  ini  dimulai  dengan  memilah  kata  yang  sesuai dengan jenis atau kriteria katanya. Proses tersebut dilakukan untuk menentukan jenis kata yaitu menggunakan wordNet . Dalam penelitian ini menggunakan WS4J ( WordNet Similarity for  Java )  yang  digunakan  untuk  menghitung  nilai  kemiripan  kata.  Dalam  perhitungan kemiripan  kata  menggunakan  WS4J  terdapat  kelas noun, dan verb yang  terhitung  nilai kemiripannya  sehingga  tahap  identifikasi  kalimat  ini  hanya  memilih  kata  pada  kalimat berdasarkan  jenis noun ,  dan verb saja yang  kemudian  digunakan  pada  tahap perhitungan word similarity . Berikut adalah kalimat yang digunakan:
• sentence 1: serving the process of registering new students
• sentence 2: notify and make announcements of new student registration
Perhitungan kemiripan antar kata dilakukan dengan pendekatan PATH menggunakan WS4J. Skenario  pengujian  yang  dilakukan  yaitu  dengan  cara  melibatkan  tiga  kriteria  tingkat kemiripan  kalimat  yaitu  mirip,  sedang,  dan  tidak  mirip.  Dibawah  ini  merupakan  contoh perhitungan nilai sentence similarity dari dua contoh kalimat di atas :
Gambar 5. Perhitungan dengan PATH
Σ 𝑛 = 0.2500+ 1.0000 = 1.2500 n =  1.2500/2 = 0.75 Σv = 0.333+0.3333=0.6666 v =0.6666/2=0.3333
Sim (0.75,0.25) = ( n 𝑥 0.75) + ( v 𝑥 0.25) = ( 0.75 𝑥 0.75) + (0.3333 𝑥 0.25) = 0.6458 Sim (0.25,0.75) = ( n 𝑥 0.25) + ( v 𝑥 0.75) = (0.75 𝑥 0.25) + (0.3333 𝑥 0.75) =0.4374
Vol. 2, No. 2, Agustus 2020, Halaman 172-183

## Mapping (TF-IDF)
Dalam perhitungan, menunjukkan bahwa job description pada sentence 1 dan sentence 2 menunjukkan bahwa nilai setelah dihitung WS4J dan menunjukkan kemiripan data setelah proses  normalisasi  yaitu  bernilai 0.6458 dan 0.4374 ,  dari  nilai  tersebut  menunjukkan perbedaannya kurang dari 3. Hal ini berarti bahwa 2 sentence tersebut mirip, sehingga akan menampilkan proses model seperti pada gambar 6.
Berikut  dibawah  ini  cara  perhitungan  bobot  dokumen  terhadap query dengan menggunakan metode Term Weighting TF-IDF menggunakan rumus yang telah dijelaskan diatas. Berikut adalah kalimat yang digunakan :
• Sentence 1 : serving re-registration of new students
• Sentence 2 : make announcement of re-registration of new students
Query kata ( Q ) yang digunakan pada penelitian ini yaitu clean, security, dan environment. Sehingga jumlah dokumen dalam koleksi dokumen yaitu (D) = 2.
Persamaan 3: W ij = t fij x log (D/d fi ) + 1 = 2 x ( log (2/2) + 1 ) = 2 x ( 0 + 1 ) = 2. Dengan demikian dapat diperoleh nilai bobot (W) untuk setiap kata pada query yang berada di dalam masing-masing dokumen:
Tabel 10. Matriks Term Weighting TF-IDF
tf df D/df IDF IDF+1 W=tf*(IDF+1) Q d1 d2 d1 d2 Re-registration 1 1 2 1 0 1 1 1 Announcement 0 1 1 2 0.301 1.301 0 1.301 Students 1 1 2 1 0 1 1 1 Nilai bobot setiap dokumen Sum(d1) Sum(d2) 2 3.301
Pada  Tabel  10,  menunjukkan  bahwa  semakin  besar  nilai  perhitungan  bobot  yang diperoleh maka semakin tinggi juga tingkat kemiripan dokumen terhadap kata ( query ).

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  kami  lakukan,  dalam  pemetaan  struktur organisasi  dengan  model  proses  bisnis  didapatkan  tugas  pokok  dan  fungsi  dari  struktur organisasi tersebut. Pada sebuah organisasi terdapat model proses bisnis yang dilakukan baik berupa  event,  kegiatan,  seminar  dan  lain  sebagainya.  Dari  struktur  organisasi  tersebut kemudian dipetakan dengan model proses bisnis yang ada melalui proses dari pengumpulan data, analisis data, dan pengolahan data. Sehingga menghasilkan struktur  organisasi  yang dipetakan  dengan  model  proses  bisnis  menggunakan  kemiripan  makna  kata  yang menyatakan dari keduanya benar-benar hampir mirip.

## REFERENSI
[1] C. Wijaya, Perilaku individu organisasi . 2017.
[2] M. Daulay, “Peran Organisasi Dakwah dalam Pelaksanaan Bimbingan dan Penyuluhan,” HIKMAH J. Ilmu Dakwah dan Komun. Islam , vol. 8, no. 01, pp. 98–106, 2014.
[3] D.  Lina,  “Analisis  Pengaruh  Kepemimpinan  Dan  Budaya  Organisasi  Terhadap  Kinerja  Pegawai
Vol. 2, No. 2, Agustus 2020, Halaman 172-183
Dengan Sistem Reward Sebagai Variabel Moderating,” J. Ris. Akunt. Dan Bisnis , vol. 14, pp. 77–97, 2014.
[4] R. Yunis, “Arsitektur Bisnis : Pemodelan Proses Bisnis Dengan Object Oriented,” Seminar , vol. 2010, no. semnasIF, pp. 167–173, 2010.
[5] P. F. Opit, “Pemodelan Proses Bisnis Pada Divisi Procurement Di Perusahaan X,” J@Ti Undip  J. Tek. Ind. , vol. 7, no. 3, pp. 169–174, 2013, doi: 10.12777/jati.7.3.169-174.
[6] T. Slimani, “Description and Evaluation of Semantic Similarity Measures Approaches,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 80, no. 10, pp. 25–33, 2013, doi: 10.5120/13897-1851.
[7] S. Harispe, S. Ranwez, S. Janaqi, and J. Montmain, “Semantic Similarity from Natural Language and Ontology  Analysis,” Synth.  Lect.  Hum.  Lang.  Technol. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  1–256,  2015,  doi: 10.2200/S00639ED1V01Y201504HLT027.
[8] P. M. Prihatini, “151-13-391-1-10-20170222.Pdf,” vol. 6, no. 3, pp. 174–178, 2016.
[9] D.  A.  Putra  and  H.  Sujaini,  “Implementasi  Algoritma  Rabin-Karp  untuk  Membantu  Pendeteksian Plagiat pada Karya Ilmiah(CONTOH PLAGIAT),” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 66–74, 2015, [Online]. Available: http://jurnal.untan.ac.id/index.php/justin/article/view/12411.
[10] Sugiyono, “Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R & D.Bandung:Alfabeta.,” Metod. Penelit. Kuantitatif,  Kualitatif  dan  R  D.BandungAlfabeta. ,  no.  April  2015,  pp.  31–46,  2012,  doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.