Azis Suroni 1) , Endang Setyati 2)
1) Program StudiTeknologi Informasi
2) Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya Email : unisba.4215@gmail.com 1) , endang@stts.edu 2)
Abstrak  :  Dunia  pendidikan  di  Indonesia  perlu  menyiapkan  siswa  untuk  menghadapi  tantangan  abad  21  yang  semakin kompleks. Mereka harus mampu berpikir kritis, kreatif, inovatif dan mampu memecahkan masalah. Dalam hal tersebut maka perlu  dilakukan  pengukuran  capaian  pembelajaran  siswa  dengan  melakukan  penilaian  baik  secara  tertulis  maupun  lisan. Dalam  penilaian  secara  tertulis,  seorang  pendidik  diharapkan  memiliki  banyak  bank  soal  yang  beragam  sehingga  bisa mengukur  capaian  kompetensi  siswa  secara  maksimal.  Banyaknya bank  soal  terkadang membuat  pendidik/  guru  kesulitan untuk memilah soal untuk mengukur sejauh mana kesuksesan siswa dalam mencapai kompetensi tertentu. Dengan Algoritma Winnowing dilakukan proses ekstraksi fitur fingerprint pada soal yang ada pada bank soal kemudian dibandingkan dengan fitur fingeprint dari  kompetensi  dasar  yang  sudah  ada  dengan  menggunakan Cosine  Similarity .  Hasil similarity tertinggi digunakan untuk menentukan soal tersebut masuk kategori kompetensi dasar yang mana. Peneltian ini juga digunakan untuk mencari kombinasi terbaik dari algoritma winnowing dalam melakukan ekstraksi fitur fingerprint yang digunakan sebagai perbandingan dua buah teks. Penelitian ini dilakukan dengan mengubah nilai n, w dan p pada proses winnowing. Penelitian dilakukan 3 kali ujicoba dengan nilai n ={2,3,4}, w ={2,3,4} dan nilai p konstan = 2. Dari hasil penelitian yang dilakukan diperoleh kombinasi terbaik dengan nilai n=2, w=2 dan p=2 dengan hasil klasifikasi similarity tertinggi sebesar 85%. Dengan adanya  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberi  kemudahan  bagi  pendidik  untuk  memilah  soal  pada  bank  soal  dan memberikan kemudahan untuk mengetahui capaian siswa pada kompetensi dasar tertentu.

## Kata Kunci–Penilaian, Bank Soal, kompetensi dasar, winnowing, Cosine Similarity
Abstract: The world of education in Indonesia needs to prepare students to face the  increasingly complex challenges of the 21st  century.  They  must  be  able  to  think  critically,  creatively,  innovatively,  and  able  to  solve  problems.  In  this  case,  it  is necessary  to  measure  student  learning  achievement  by  making  an  assessment  both  in  writing  and  orally.  In  a  written assessment, an educator is expected to have many diverse question banks so that they can measure the achievement of student competencies  to  the  fullest.  The  number  of  question  banks  sometimes  makes  it  difficult  for  educators/teachers  to  sort  out questions  to  measure  the  extent  to  which  students  are  successful  in  achieving  certain  competencies.  With  the  Winnowing Algorithm, the fingerprint feature extraction process is carried out on the questions in the question bank and then compared with the fingerprint features of the existing basic competencies using Cosine Similarity. The results of the highest similarity are used to determine which questions fall into the category of basic competencies. This research is also used to find the best combination of winnowing algorithms in performing fingerprint feature extraction which is used as a comparison of two texts. This research was conducted by changing the values of n, w, and p in the winnowing process. The research was carried out 3 times with a value of n ={2,3,4}, w ={2,3,4} and a constant p value = 2. From the results of the research conducted, the best combination was obtained with a value of n=2, w=2, and p=2 with the highest similarity classification result of 85%. With this research, it is hoped that it will make it easier for educators to sort out questions in the question bank and make it easier to find out student achievements in certain basic competencies.

## Keywords–Assessment, Question Bank, basic competence, winnowing, Cosine Similarity

## I. P ENDAHULUAN
UNIA pendidikan di Indonesia perlu menyiapkan peserta didik untuk menghadapi tantangan abad 21 yang semakin kompleks. Peserta didik harus mampu mengembangkan kecakapan esensial di abad  ini.  Peserta  didik  juga  dituntut  mampu  berpikir  kritis,  kreatif  dan  inovatif  dalam menyelesaikan sebuah permasalahan. Untuk mengetahui kemampuan siswa dalam menghadapi tantangan abad  ini,  perlu  dilakukan  pengukuran  capaian  pembelajaran  siswa  oleh  pendidik  atau  pun  satuan pendidikan.  Penilaian  yang  dilakukan  pendidik  atau  pun  satuan  pendidikan  diharapkan  bukan  hanya mengukur  aspek  pengetahuan  saja,  namun  juga  aspek  sikap  dan  keterampilan.  Bentuk  penilaian  tidak

## K LASIFIKASI B ANK S OAL B ERDASARKAN K OMPETENSI D ASAR M ENGGUNAKAN H ASIL S IMILARITY T ERTINGGI A LGORITMA W INNOWING
D
hanya  menggunakan  tertertulis  namun  juga  menggunakan  bentuk  penilaian  lain  seperti  tes  lisan  dan penugasan [1].
Dalam  hal  penilaian  capaian  pembelajaran  siswa,  pendidik  memiliki  dokumen  bank  soal  yang akan/telah diujikan ke peserta didik. Soal-soal tersebut disusun melalui analisis kompetensi dasar yang hendak dicapai oleh peserta didik dalam pembelajaran.
Melakukan penyesuaian antara kompetensi dasar dengan soal yang dibuat bisa dilakukan dengan memanfaatkan Algoritma Winnowing . Algoritma Winnowing melakukan perbandingan kemiripan antara dua dokumen yang ada [2].
Berdasarkan  dengan  paparan  tersebut,  penulis  melakukan  penelitian  tentang  klasifikasi  soal berdasarkan  kompetensi  dasar  yang  sesuai  dengan  kurikulum  yang  berlaku  dengan  menggunakan Algoritma Winnowing , sehingga memberi kemudahan bagi pendidik dalam melakukan penyusunan soal dalam proses penilaian terhadap capaian pembelajaran siswa.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Klasifikasi
Klasifikasi adalah suatu proses untuk mengelompokkan sejumlah data ke dalam kelas-kelas tertentu yang sudah diberikan berdasarkan kesamaan sifat dan pola yang terdapat dalam datadata tersebut. Secara umum, proses klasifikasi dimulai dengan diberikannya sejumlah data yang menjadi acuan untuk membuat aturan  klasifikasi  data.  Data-data  ini  biasa  disebut  dengan training  sets ,  dari training  sets tersebut kemudian  dibuat  suatu  model  untuk  mengklasifikasikan  data.  Model  tersebut  kemudian  digunakan sebagai acuan untuk mengklasifikasikan data-data yang belum diketahui kelasnya yang disebut dengan test set atau data latih [3]. Klasifikasi  ( classification )  adalah  metode data  mining yang  dapat  digunakan  untuk  proses pencarian sekumpulan model (fungsi)  yang dapat menjelaskan dan membedakan kelas-kelas data  atau konsep, yang tujuannya supaya model tersebut dapat digunakan memprediksi objek kelas yang labelnya tidak  diketahui  atau  dapat  memprediksi  kecenderungan  data-data  yang  akan  muncul  di  masa  depan. Metode  klasifikasi  juga  bertujuan  untuk  melakukan  pemetaan  data  ke  dalam  kelas  yang  sudah didefinisikan sebelumnya berdasarkan pada nilai atribut data [4].

## B. Kompetensi Dasar
Mengacu  pada  Permendikbud  No  24  Tahun  2016,  Kompetensi  Dasar  (KD)  adalah  kemampuan minimal yang harus dikuasai peserta didik setelah mempelajari materi pelajaran tertentu sesuai dengan kurikulum yang digunakan oleh satuan pendidikan.
Kompetensi  dasar  berisi  sejumlah  kemampuan  yang  harus  dikuasai  peserta  didik  dalam  mata pelajaran  tertentu,  sebagai  rujukan  penyusunan  indikator  kompetensi  dalam  suatu  pelajaran.  Di  dalam setiap rumusan Kompetensi Dasar, terdapat unsur kemampuan berpikir yang dinyatakan dalam kata kerja dan materi [5].
Kompetensi  Dasar  berisi  sikap,  pengetahuan,  dan  ketrampilan  yang  bersumber  pada  kompetensi inti  yang  harus  dikuasai  peserta  didik.  Kompetensi  tersebut  dikembangkan  dengan  memperhatikan karakteristik peserta didik, kemampuan awal, dan ciri suatu mata pelajaran.

## C. Algoritma Winnowing
Algoritma Winnowing merupakan  algoritma  yang  digunakan  dalam  deteksi  kesamaan menggunakan  fungsi hashing . Winnowing adalah  algoritma  yang  digunakan  untuk  melakukan  proses document fingerprinting . Algoritma Winnowing melakukan penghitungan nilai-nilai hash dari setiap k- gram , untuk mencari nilai hash selanjutnya digunakan fungsi rolling hash . Kemudian dibentuk window dari nilai-nilai hash tersebut. Dalam setiap window dipilih nilai hash minimum. Jika ada lebih dari satu hash dengan nilai minimum, dipilih nilai hash yang paling kanan. Kemudian semua nilai hash terpilih disimpan untuk  dijadikan fingerprint dari  suatu  dokumen. Fingerprint ini  yang akan dijadikan dasar pembanding kesamaan antara teks yang telah dimasukkan [6].
N-gram adalah metode berbasis karakter. Langkah pertama dari Winnowing adalah pembentukan n-gram . Metode ini memiliki  masukan n, dimana nilai  ini akan diubah  menjadi  jumlah potongan atau substring dari teks atau kata-kata yang terbentuk. Pada proses ini membutuhkan substring karakter semua n struktur kalimat. Pengambilan dilakukan dari awal hingga akhir dokumen atau teks. Jika nilai n terlalu besar, kata yang didapat akan panjang, hal ini menyebabkan kata-kata penting tidak tertangkap. Namun, jika n terlalu kecil akan ada banyak potongan kata. Hal ini akan menjadi sulit untuk membedakan antar kata. Dengan alasan tersebut, nilai yang sesuai dari n harus dipilih yang merupakan nilai minimum yang dapat  membedakan coincidental  similarity . N-gram dibutuhkan  dalam  Algoritma Winnowing sebagai masukan untuk mendapatkan kata-kata tertentu dari teks [7]. Contoh proses N-Gram terdapat pada Tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 1. Proses N-Gram Hasil Preprocessing N-Gram (k=2) analismemoridasarkarakteristiksistemmem orilokasikapasitascepatcaraaksestipefisik an, na, al, li, is, sm, me, em, mo, or, ri, id, da, as, sa, ar, rk, ka, ar, ra, ak, kt, te, er, ri, is, st, ti, ik, ks, si, is, st, te, em, mm, me, em, mo, or, ri, il, lo, ok, ka, as, si, ik, ka, ap, pa, as, si, it, ta, as, sc, ce, ep, pa, at, tc, ca, ar, ra, aa, ak, ks, se, es, st, ti, ip, pe, ef, fi, is, si, ik
Hashing adalah teknik mengubah karakter string yang mewakili nilai aslinya. Nilai dari nilai hash atau hash yang dari algoritma winnowing mewakili fingerprint dari sebuah teks. Nilai yang diperoleh dari perhitungan nilai ASCII dari setiap karakter. Dalam hal ini, karakter dalam pertanyaan adalah karakter yang dibentuk dari N-gram.
Tipe  hashing  yang  digunakan  dalam  proses  ini  menggunakan  algoritma  Rabin-Karp  atau  biasa dikenal rolling  hash [8].  Algoritma  ini  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  berhubungan dengan pencocokan string. Rolling hash digunakan untuk mereduksi perulangan ketika menghitung nilai hash , membuat proses lebih efektif [9]. Fungsi matematis dari rolling hash adalah sebagai berikut :
𝐻 𝐶 2 …𝐶 𝐾+1 =   (𝐻 𝐶 2 …𝐶 𝐾 − 𝐶 1 ∗ 𝑏 (𝑘−1) ) ∗ 𝑏 + 𝐻 (𝐶 (𝐾+1) ) (1)
Keterangan : c : nilai ASCII b : basis (bilangan prima ) k : jumlah karakter Contoh menghitung nilai hash dari kata “bunga”dengan nilai bilangan prima b = 2 adalah sebagai berikut:
H (bunga) = b*2 4 + u*2 3 + n * 2 2 + g * 2 1 + a * 2 0
= 98 * 16 + 117 * 8 + 110 * 4 + 103 * 2 + 97 * 1 = 1568 + 936 + 440 + 206 + 97 = 3247
Contoh  hasil proses hashing dapat dilihat pada Tabel 2. berikut: Tabel 2. Hasil Proses Hashing
N-Gram (k=2)
Hashing (p =2)
an, na, al, li, is, sm, me, em, mo, or, ri, id, da, as, sa, ar, rk, ka, ar, ra, ak, kt, te, er, ri, is, st, ti, ik, ks, si, is, st, te, em, mm, me, em, mo, or, ri, il, lo, ok, ka, as, si, ik, ka, ap, pa, as, si, it, ta, as, sc, ce, ep, pa, at, tc, ca, ar, ra, aa, ak, ks, se, es, st, ti, ip, pe, ef, fi, is, si, ik
[608,634,604,642,650,678,638,622,658,672,666,620,594,6 18,654,616,670,622,616,650,602,660,666,632,666,650, 692,674,634,658,670,650,692,666,622,654,638,622,658,6 72,666,636,654,658,622,618,670,634,622,612,642,618,67 0,652,658,618,658,598,628,642,620,662,590,616,650,582, 602,658,662,634,692,674,644,650,608,618,650,670,634]
Windowing adalah proses dari algoritma winnowing untuk menyimpan hasil dari rolling hash yang telah  dihasilkan  sebelumnya.  Nilai hash dikelompokkan  ke  dalam window w,  dimana  nilai  ini  perlu
ditentukan sebelumnya. Hasil dari proses windowing ini adalah serangkaian nilai hasil hasing dari semua w yang telah dikelompokkan [10]. Lihat Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Windowwing N-Gram (k=2)
Hashing (p =2)
Windowwing (w=2)
an,  na,  al,  li,  is,  sm, me, em, mo, or, ri, id, da,  as,  sa,  ar,  rk,  ka, ar, ra, ak, kt, te, er, ri, is, st, ti, ik, ks, si, is, st,  te,  em,  mm,  me, em,  mo, or, ri, il, lo, ok,  ka,  as,  si,  ik,  ka, ap, pa, as, si, it, ta, as, sc,  ce,  ep,  pa,  at,  tc, ca,  ar,  ra,  aa,  ak,  ks, se, es, st, ti, ip, pe, ef, fi, is, si, ik [608,634,604,642,650,67 8,638,622,658,672,666,6 20,594,618,654,616,670, 622,616,650,602,660,66 6,632,666,650,692,674,6 34,658,670,650,692,666, 622,654,638,622,658,67 2,666,636,654,658,622,6 18,670,634,622,612,642, 618,670,652,658,618,65 8,598,628,642,620,662,5 90,616,650,582,602,658, 662,634,692,674,644,65 0,608,618,650,670,634] [[608,634],[634,604],[604,642],[642,650],[650,678],[678,6 38],[638,622],[622,658],[658,672],[672,666],[666,620],[62 0,594],[594,618],[618,654],[654,616],[616,670],[670,622],[ 622,616],[616,650],[650,602],[602,660],[660,666],[666,63 2],[632,666],[666,650],[650,692],[692,674],[674,634],[634, 658],[658,670],[670,650],[650,692],[692,666],[666,622],[6 22,654],[654,638],[638,622],[622,658],[658,672],[672,666] ,[666,636],[636,654],[654,658],[658,622],[622,618],[618,6 70],[670,634],[634,622],[622,612],[612,642],[642,618],[61 8,670],[670,652],[652,658],[658,618],[618,658],[658,598],[ 598,628],[628,642],[642,620],[620,662],[662,590],[590,61 6],[616,650],[650,582],[582,602],[602,658],[658,662],[662, 634],[634,692],[692,674],[674,644],[644,650],[650,608],[6 08,618],[618,650],[650,670],[670,634]]
Proses  utama  dari  Algoritma Winnowing adalah  pemilihan  dari fingerprint .  Proses  ini  bisa dikerjakan  dengan  mencari  nilai hash minimum  dari  setiap  window.  Jika  dalam  window  ada  nilai minimum lebih dari satu, hash yang berada di paling kanan akan dipilih sebagai fingerprint . Nilai-nilai ini akan dipasang ke dalam fingerprint . Nilai dari fingerprint ini akan digunakan sebagai referensi dalam menghitung kemiripan antara dua teks tersebut. Lihat Tabel 4.
Tabel 4. Proses Fingerprinting Windowwing (w=2) Fingerprinting [[608,634],[634,604],[604,642],[642,650],[650,678],[678,638],[638,622],[6 22,658],[658,672],[672,666],[666,620],[620,594],[594,618],[618,654],[654, 616],[616,670],[670,622],[622,616],[616,650],[650,602],[602,660],[660,66 6],[666,632],[632,666],[666,650],[650,692],[692,674],[674,634],[634,658],[ 658,670],[670,650],[650,692],[692,666],[666,622],[622,654],[654,638],[63 8,622],[622,658],[658,672],[672,666],[666,636],[636,654],[654,658],[658,6 22],[622,618],[618,670],[670,634],[634,622],[622,612],[612,642],[642,618] ,[618,670],[670,652],[652,658],[658,618],[618,658],[658,598],[598,628],[6 28,642],[642,620],[620,662],[662,590],[590,616],[616,650],[650,582],[582, 602],[602,658],[658,662],[662,634],[634,692],[692,674],[674,644],[644,65 0],[650,608],[608,618],[618,650],[650,670],[670,634]] [608,604,604,642,650,638,622, 622,658,666,620,594,594,618,6 16,616,622,616,616,602,602,66 0,632,632,650,650,674,634,634 ,658,650,650,666,622,622,638, 622,622,658,666,636,636,654,6 22,618,618,634,622,612,612,61 8,618,652,652,618,618,598,598 ,628,620,620,590,590,616,582, 582,602,658,634,634,674,644,6 44,608,608,618,650,634]
D. Cosine Similarity
Cosine similarity digunakan untuk mengukur dua finite-dimensional vector dari dimensi yang sama yang mana masing-masing vector merepresentasikan sebuah dokumen. Untuk  contoh,  jika ada sebuah sing s1 =” the sun rises in the east ” dan string s2= “ the sun in the sky is bright ”, maka kumpulan term dari s1 dan s2 adalah T = { the, sun, rises, in, east, sky, is, bright ). Kemudian kita menghitung frekuensi term dari  string  s1  dan  s2.  Vector  yang  dihasilkan  adalah 𝒗 𝒔𝟏 ⃗⃗⃗⃗⃗⃗  = (𝟐, 𝟏, 𝟏, 𝟏, 𝟏, 𝟎, 𝟎, 𝟎) dan 𝒗 𝒔𝟐 ⃗⃗⃗⃗⃗⃗  = (𝟐, 𝟏, 𝟎, 𝟏, 𝟎, 𝟏, 𝟏, 𝟏) .
Ketika  vector  dari  dokumen  sudah  terbentuk,  kita  hitung  kemiripannya  dengan  menggunakan formulasi cosine similarity berikut ;
𝑪𝒐𝒔 𝜽 = 𝒗 𝒅𝟏 ⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗ ∙𝒗 𝒅𝟐 ⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗ |𝒗 𝒅𝟏 ⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗ |×|𝒗 𝒅𝟐 ⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗ | (2)
Jika nilai Cos  mendekati 1, maka kemiripan dokumen semakin besar.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Pada penelitian ini ada beberapa tahap yang dilakukan antara lain :

## A. Pengumpulan Dataset
Dataset dari penelitian ini adalah soal Sistem Komputer pada kompetensi keahlian SMK Teknik Komputer dan Jaringan yang terdiri dari 50 soal pilihan ganda yang dibagi menjadi data training 30 soal dan  data  testing  sebanyak  20  soal,  yang  dibandingkan  dengan  kompetensi  dasar  dari  mata  pelajaran Sistem  Komputer  pada  kompetensi  keahlian  SMK  Teknik  Komputer  dan  jaringan  sesuai  dengan kurikulum yang berlaku saat ini yang terdiri dari 10 kompetensi dasar.

## B. Preprocessing
Pada tahap ini, data set dilakukan proses casefolding yaitu perubahan huruf kecil semua, stopword removal yaitu  menghilangkan  kata-kata  yang  tidak  penting,  dan stemming . Stemming adalah pengembalian kata ke dalam bentuk kata dasar. Contoh hasil preprocessing terdapat pada Tabel 5 berikut:
Tabel 5. Hasil Preprocessing Kompetensi Dasar Kode kd KD Preprocessing SK3.1 Memahami sistem bilangan (Desimal, Biner, Heksadesimal) pahamsistembilangdesimalbinerheksadesimal SK3.2 Menganalisis relasi logika dasar, kombinasi dan sekuensial (NOT, AND, OR); (NOR, NAND, EXOR, EXNOR); (Flip Flop, counter) analisrelasilogikadasarkombinasidansekuensi alnotandornornandexorexnorflipflopcounter

## C. Winnowing Process
Setelah dilakukan process preprocessing , data selanjutnya akan diproses menggunakan algoritma winnowing  sehingga  didapatkan  nilai  dari fingerprint data  tersebut.  Proses winnowing terdiri  dari pembentukan nilai N-gram, hashing, windowing dan fingerprinting . Contoh hasil proses pembentukan N-gram terdapat pada Tabel 6 berikut ini:
Tabel 6. Pembentukan N-gram dengan nilai k = 2 Kode kd KD N-gram SK3.1 Memahami sistem bilangan (Desimal, Biner, Heksadesimal) pa, ah, ha, am, ms, si, is, st, te, em, mb, bi, il, la, an, ng, gd, de, es, si, im, ma, al, lb, bi, in, ne, er, rh, he, ek, ks, sa, ad, de, es, si, im, ma, al SK3.2 Menganalisis relasi logika dasar, kombinasi dan sekuensial (NOT, AND, OR); (NOR, NAND, EXOR, EXNOR); (Flip Flop, counter)
an, na, al, li, is, sr, re, el, la, as, si, il, lo, og, gi, ik, ka, ad, da, as, sa, ar, rk, ko, om, mb, bi, in, na, as, si, id, da, an, ns, se, ek, ku, ue, en, ns, si, ia, al, ln, no, ot, ta, an, nd, do, or, rn, no, or, rn, na, an, nd,
de, ex, xo, or, re, ex, xn, no, or, rf, fl, li, ip, pf, fl, lo, op, pc, co, ou, un, nt, te, er
Hasil  dari  proses N-gram dilanjutkan  pada  proses hashing ,  yakni  mencari  nilai hash dengan menggunakan algoritma rolling hash pada persamaan 1. Input hash didapatkan dari data n-gram yang sudah terbentuk. Contoh hasil proses hashing dengan nilai p = 5 dapat dilihat pada Tabel 7 berikut ini:
Tabel 7. Hashing dengan nilai p = 5 Kode kd N-gram Hash Value SK3.1 pa, ah, ha, am, ms, si, is, st, te, em, mb, bi, il, la, an, ng, gd, de, es, si, im, ma, al, lb, bi, in, ne, er, rh, he, ek, ks, sa, ad, de, es, si, im, ma, al
[3285,2945,3085,2970,3300,3400,3200,3455,3405,3070,3 215,2975,3165,3185,2975,3265,3075,3005,3100,3400,317
0,3210,2965,3190,2975,3175,3255,3095,3370,3105,3060,
3250,3360,2925,3005,3100,3400,3170,3210,2965] SK3.2
an, na, al, li, is, sr, re, el, la, as, si, il, lo, og, gi, ik, ka, ad, da, as, sa, ar, rk, ko, om, mb, bi, in, na, as, si, id, da, an, ns, se, ek, ku, ue, en, ns, si,
ia, al, ln, no, ot, ta, an, nd, do, or,
[2975,3235,2965,3225,3200,3445,3355,3065,3185,3000,3 400,3165,3255,3290,3100,3160,3160,2925,2985,3000,336 0,2995,3385,3230,3320,3215,2975,3175,3235,3000,3400, 3125,2985,2975,3325,3380,3060,3260,3430,3075,3325,34 00,3110,2965,3250,3305,3355,3385,2975,3250,3055,3345
Kode kd N-gram Hash Value rn, no, or, rn, na, an, nd, de, ex, xo, or, re, ex, xn, no, or, rf, fl, li, ip, pf, fl, lo, op, pc, co, ou, un, nt, te, er ,3400,3305,3345,3400,3235,2975,3250,3005,3125,3555,3 345,3355,3125,3550,3305,3345,3360,3090,3225,3185,331 0,3090,3255,3335,3295,3030,3360,3475,3330,3405,3095]
Setelah  diperoleh  nilai hash ,  selanjutnya  data  akan  dilakukan  proses windowing .  Proses windowing ini  yang  membedakan  antara  algoritma winnowing dengan  algoritma fingerprint dan penentuan fingerprinting . Contoh hasil windowing dengan nilai w = 2 dapat dilihat pada Tabel 8 berikut ini:
Tabel 8. Proses Windowing Dengan Nilai w = 2 Kode kd Hash Value Windowing SK3.1 [3285,2945,3085,2970,3300,3400,3200 ,3455,3405,3070,3215,2975,3165,3185 ,2975,3265,3075,3005,3100,3400,3170 ,3210,2965,3190,2975,3175,3255,3095 ,3370,3105,3060,3250,3360,2925,3005 ,3100,3400,3170,3210,2965] [[3285,2945],[2945,3085],[3085,2970],[2970,3300],[3300,3400],[3 400,3200],[3200,3455],[3455,3405],[3405,3070],[3070,3215],[321 5,2975],[2975,3165],[3165,3185],[3185,2975],[2975,3265],[3265,3 075],[3075,3005],[3005,3100],[3100,3400],[3400,3170],[3170,321 0],[3210,2965],[2965,3190],[3190,2975],[2975,3175],[3175,3255],[ 3255,3095],[3095,3370],[3370,3105],[3105,3060],[3060,3250],[32 50,3360],[3360,2925],[2925,3005],[3005,3100],[3100,3400],[3400, 3170],[3170,3210],[3210,2965]] SK3.2 [2975,3235,2965,3225,3200,3445,3355 ,3065,3185,3000,3400,3165,3255,3290 ,3100,3160,3160,2925,2985,3000,3360 ,2995,3385,3230,3320,3215,2975,3175 ,3235,3000,3400,3125,2985,2975,3325 ,3380,3060,3260,3430,3075,3325,3400 ,3110,2965,3250,3305,3355,3385,2975 ,3250,3055,3345,3400,3305,3345,3400 ,3235,2975,3250,3005,3125,3555,3345 ,3355,3125,3550,3305,3345,3360,3090 ,3225,3185,3310,3090,3255,3335,3295 ,3030,3360,3475,3330,3405,3095] [[2975,3235],[3235,2965],[2965,3225],[3225,3200],[3200,3445],[3 445,3355],[3355,3065],[3065,3185],[3185,3000],[3000,3400],[340 0,3165],[3165,3255],[3255,3290],[3290,3100],[3100,3160],[3160,3 160],[3160,2925],[2925,2985],[2985,3000],[3000,3360],[3360,299 5],[2995,3385],[3385,3230],[3230,3320],[3320,3215],[3215,2975],[ 2975,3175],[3175,3235],[3235,3000],[3000,3400],[3400,3125],[31 25,2985],[2985,2975],[2975,3325],[3325,3380],[3380,3060],[3060, 3260],[3260,3430],[3430,3075],[3075,3325],[3325,3400],[3400,31 10],[3110,2965],[2965,3250],[3250,3305],[3305,3355],[3355,3385] ,[3385,2975],[2975,3250],[3250,3055],[3055,3345],[3345,3400],[3 400,3305],[3305,3345],[3345,3400],[3400,3235],[3235,2975],[297 5,3250],[3250,3005],[3005,3125],[3125,3555],[3555,3345],[3345,3 355],[3355,3125],[3125,3550],[3550,3305],[3305,3345],[3345,336 0],[3360,3090],[3090,3225],[3225,3185],[3185,3310],[3310,3090],[ 3090,3255],[3255,3335],[3335,3295],[3295,3030],[3030,3360],[33 60,3475],[3475,3330],[3330,3405],[3405,3095]] Dari hasil proses windowing , diambil nilai fingerprint terkecil pada masing-masing window , dan disusun  menjadi  sebuah  dokumen fingerprint yang  nantinya  akan  dibandingkan  antar  dokumen fingerprint tersebut sehingga diperoleh suatu kemiripan. Contoh hasil fingerprinting dapat dilihat pada Tabel 9 berikut ini:
Tabel 9. Proses Fingerprinting Kode kd Windowing Fingerprint SK3.1 [[3285,2945],[2945,3085],[3085,2970],[2970,3300],[3 300,3400],[3400,3200],[3200, 3455],[3455,3405],[3405,3070],[3070,3215],[3215,297 5],[2975,3165],[3165,3185],[3185,2975],[2975,3265],[ 3265,3075],[3075,3005],[3005,3100],[3100,3400],[340 0,3170],[3170,3210],[3210,2965],[2965,3190],[3190,2 975],[2975,3175],[3175,3255],[3255,3095],[3095,3370 ],[3370,3105],[3105,3060],[3060,3250],[3250,3360],[3 360,2925],[2925,3005],[3005,3100],[3100,3400],[3400 ,3170],[3170,3210],[3210,2965]] [2945,2945,2970,2970,3300,3200,3200,3405,3070, 3070,2975,2975,3165,2975,2975,3075,3005,3005, 3100,3170,3170,2965,2965,2975,2975,3175,3095, 3095,3105,3060,3060,3250,2925,2925,3005,3100, 3170,3170,2965] SK3.2 [[2975,3235],[3235,2965],[2965,3225],[3225,3200],[3 200,3445],[3445,3355],[3355,3065],[3065,3185],[3185 ,3000],[3000,3400],[3400,3165],[3165,3255],[3255,32 90],[3290,3100],[3100,3160],[3160,3160],[3160,2925], [2925,2985],[2985,3000],[3000,3360],[3360,2995],[29 95,3385],[3385,3230],[3230,3320],[3320,3215],[3215, [2975,2965,2965,3200,3200,3355,3065,3065,3000, 3000,3165,3165,3255,3100,3100,3160,2925,2925, 2985,3000,2995,2995,3230,3230,3215,2975,2975, 3175,3000,3000,3125,2985,2975,2975,3325,3060,
3060,3260,3075,3075,3325,3110,2965,2965,3250, 3305,3355,2975,2975,3055,3055,3345,3305,3305,
Kode kd Windowing Fingerprint 2975],[2975,3175],[3175,3235],[3235,3000],[3000,340 0],[3400,3125],[3125,2985],[2985,2975],[2975,3325],[ 3325,3380],[3380,3060],[3060,3260],[3260,3430],[343 0,3075],[3075,3325],[3325,3400],[3400,3110],[3110,2 965],[2965,3250],[3250,3305],[3305,3355],[3355,3385 ],[3385,2975],[2975,3250],[3250,3055],[3055,3345],[3 345,3400],[3400,3305],[3305,3345],[3345,3400],[3400 ,3235],[3235,2975],[2975,3250],[3250,3005],[3005,31
25],[3125,3555],[3555,3345],[3345,3355],[3355,3125],
[3125,3550],[3550,3305],[3305,3345],[3345,3360],[33 60,3090],[3090,3225],[3225,3185],[3185,3310],[3310, 3090],[3090,3255],[3255,3335],[3335,3295],[3295,303 0],[3030,3360],[3360,3475],[3475,3330],[3330,3405],[ 3405,3095]] 3345,3235,2975,2975,3005,3005,3125,3345,3345, 3125,3125,3305,3305,3345,3090,3090,3185,3185, 3090,3090,3255,3295,3030,3030,3360,3330,3330, 3095]

## IV. H ASIL P ERCOBAAN
Pada  penelitian  ini,  difokuskan  pada  percobaan  perubahan  nilai  bilangan  prima  dalam  proses winnowing.  Dari  penelitian  ini  diharapkan  diperoleh  kombinasi  nilai  parameter  yang  cocok  untuk melakukan  klasifikasi  soal  dengan  kompetensi  dasar  dengan  menggunakan  hasil  similarity  tertinggi algoritma  winnowing.  Hasil  klasifikasi  oleh  sistem  dibandingkan  dengan  hasil  klasifikasi  oleh  guru profesional sehingga didapatkan akurasi dari algoritma winnowing dalam melakukan proses klasifikasi soal dengan kompetensi dasar. Tabel 10 merupakan data tes dari soal yang diujikan pada penelitian ini.
Tabel 10. Data tes Soal Sistem Komputer Kode Mapel Soal SK1 Sistem Komputer Sifat gerbang logika NOR adalah… SK2 Sistem Komputer Transistor merupakan komponen dasar dalam rangkaian elektronika multitermal dengan 3 buah terminal. Ada 3 jenis transistor salah satunya adalah SK3
Sistem Komputer Hasil penyandian decimal menjadi biner dalam format BCD akan diproses oleh CPU. Nilai dalam format BCD yang dihasilkan oleh CPU tidak dapat dibca oleh pengguna sehingga perlu diubah dahulu dalam bentuk decimal dengan menggunakan rangkaian. Rangkaian tersebut adalah SK4
Sistem Komputer Sistem bilangan mengenal dua posisi angka, yakni SK5
Sistem Komputer Satuan kapasitas memori komputer dari 1 GB (gigabyte) berapa KB (megabyte) ?
SK6
Sistem Komputer Berikut dibawah ini adalah macam-macam sistem bilangan kecuali ?
SK7 Sistem Komputer Bilangan biner yaitu bilangan yang berbasis 2 dan bilangan desimal adalah bilangan yang berbasis SK8 Sistem Komputer Ada 3 gerbang logika dasar yaitu gerbang AND, OR, NOT. Output akan belogika 0 Jika semua input berlogika 0, dan output akan berlogika 1 jika salah satu input berlogika 1. Logika tersebut merupakan pernyataan logika untuk gerbang logika SK9 Sistem Komputer
Perbedaan RS flip flop dibandingkan dJK flip flop terletak pada
SK10 Sistem Komputer
Perbedaan Rs flip flop dan D flip flop terdapat tambahan gerbang
SK11
Sistem Komputer Gerbang logika yang digunakan untuk merangkai D flip flop kecuali
SK12
Sistem Komputer Suatu rangkaian penjumlahan sistem bilangan biner yang paling sederhana adalah
SK13
Sistem Komputer Dibawah ini yang bukan merupakan struktur utama di dalam sebuah komputer adalah
SK14
Sistem Komputer Yang bukan merupakan fungsi utama komputer adalah
SK15
Sistem Komputer Penemu dari Arsitektur Von Noumann adalah
SK16
Sistem Komputer Berikut ini yang termasuk kedalam bagian utama dari Arsitektur Von Noumann adalah
SK17
Sistem Komputer Rangkaian adder yang hanya menjumlahkan dua bit disebut
SK18
Sistem Komputer Rangkaian adder yang hanya menjumlahkan tiga bit disebut
SK19
Sistem Komputer Rangkaian adder yang menjumlahkan banyak bit disebut SK20
Sistem Komputer
Apa nama alat yang digunakan untuk dapat mengembalikan proses encoding sehingga dapat melihat atau menerima informasi aslinya
Soal-soal  tersebut  akan  diklasifikasikan  sesuai  dengan  Kompetensi  Dasar  mata  pelajaran  Sistem Komputer yang ada pada Tabel 11 sebagai berikut:
Tabel 11. Kompetensi Dasar Pengetahuan Sistem Komputer Kode KD Kompetensi Dasar 3.1. Memahami sistem bilangan (Desimal, Biner,Heksadesimal) 3.2. Menganalisis relasi logika dasar, kombinasi dan sekuensial (NOT, AND, OR); (NOR, NAND, EXOR, EXNOR); (Flip Flop, counter) 3.3. Menerapkan operasi logika Aritmatik (Half-Full Adder, Ripple Carry Adder)
3.4. Mengklasifikasikan rangkaian Multiplexer, Decoder, Register 3.5. Menerapkan  elektronika  dasar  (kelistrikan,  komponen  elektronika  dan  skema rangkaian elektronika) 3.6. Menerapkan dasar dasar mikrokontroler 3.7. Menganalisis blok diagram dari sistem mikro komputer (arsitektur komputer)
3.8. Mengevaluasi Perangkat Eksternal / Peripheral
3.9. Menganalisis  memori  berdasarkan  karakteristik  sistem  memori  (lokasi,kapasitas, kecepatan, cara akses, tipe fisik)
3.10. Menganalisa Struktur CPU dan fungsi CPU
Data  tes  soal  dilakukan  ujicoba  pada  system.  Ujicoba  pertama  pada  mata  pelajaran  Sistem Komputer dilakukan dengan menggunakan nilai parameter k = 2, p = 2 dan w =2 karena pada beberapa penelitian  sebelumnya  [12]  diperoleh  hasil  klasifikasi  terbaik  dengan  nilai  parameter  tersebut. Berdasarkan hasil uji coba system, diperoleh hasil sebagaimana yang ditampilkan pada Tabel 12 sebagai berikut:
Tabel 12. Hasil Klasifikasi Sistem Kode KD SK1 3.2 SK2 3.5 SK3 3.2 SK4 3.1 SK5 3.9 SK6 3.1 SK7 3.3 SK8 3.2 SK9 3.2 SK10 3.2 SK11 3.2 SK12 3.3 SK13 3.7 SK14 3.7 SK15 3.5 SK16 3.7 SK17 3.3 SK18 3.3 SK19 3.3 SK20 3.2
Setelah dilakukan uji coba dengan menggunakan system, data tes soal diklasifikasi oleh tim ahli untuk dilakukan proses klasifikasi Kompetensi Dasar. Hasil klasifikasi menggunakan system dan hasil klasifikasi oleh tim ahli dibandingkan sehingga diperoleh akurasi dari proses klasifikasi yang dilakukan oleh system. Dengan mengacu pada Tabel Kompetensi Dasar Sistem Komputer pada Tabel 13 didapatkan hasil dari klasifikasi ahli adalah sebagai berikut:
Tabel 13. Hasil Klasifikasi Ahli Kode Acuan KD SK1 3.2 SK2 3.5 SK3 3.2 SK4 3.1 SK5 3.9
Kode Acuan KD SK6 3.1 SK7 3.1 SK8 3.2 SK9 3.2 SK10 3.2 SK11 3.2 SK12 3.3 SK13 3.7 SK14 3.7 SK15 3.7 SK16 3.7 SK17 3.3 SK18 3.3 SK19 3.3 SK20 3.4 Tabel 14 Perbandingan Klasifikasi Ahli dengan Sistem Mapel Sistem Komputer Kode Acuan KD (Sistem) Acuan KD (Ahli) SK1 3.2 3.2 SK2 3.5 3.5 SK3 3.2 3.2 SK4 3.1 3.1 SK5 3.9 3.9 SK6 3.1 3.1 SK7 3.3 3.1 SK8 3.2 3.2 SK9 3.2 3.2 SK10 3.2 3.2 SK11 3.2 3.2 SK12 3.3 3.3 SK13 3.7 3.7 SK14 3.7 3.7 SK15 3.5 3.7 SK16 3.7 3.7 SK17 3.3 3.3 SK18 3.3 3.3 SK19 3.3 3.3 SK20 3.2 3.4
Dengan  melihat  hasil  dari  Tabel  14  terdapat  kesesuaian  hasil  klasifikasi  menggunakan  system dengan klasifikasi ahli pada 17 soal yang telah diujikan. Sehingga akurasi dari hasil klasifikasi winnowing dengan nilai n = 2, p = 2, dan w = 2 pada mata pelajaran Sistem Komputer dengan data tes sebanyak 20 soal adalah 17/20 *100% = 85%.
Pada  uji  coba  selanjutnya,  dengan  melakukan  beberapa  perubahan  parameter,  diperoleh  hasil sebagaimana yang tampak pada Tabel 15 berikut:
Tabel 15. Perbandingan Klasifikasi Ahli dengan Sistem dengan n = 3, w =3, p = 2
Kode Acuan KD (Sistem) Acuan KD (Ahli) SK1 3.3 3.2 SK2 3.5 3.5 SK3 3.9 3.2 SK4 3.9 3.1 SK5 3.9 3.9 SK6 3.5 3.1 SK7 3.2 3.1 SK8 3.2 3.2
Kode Acuan KD (Sistem) Acuan KD (Ahli) SK9 3.2 3.2 SK10 3.2 3.2 SK11 3.2 3.2 SK12 3.9 3.3 SK13 3.5 3.7 SK14 3.7 3.7 SK15 3.7 3.7 SK16 3.7 3.7 SK17 3.3 3.3 SK18 3.3 3.3 SK19 3.3 3.3 SK20 3.4 3.4
Dengan  melihat  hasil  dari  tabel  4.6  terdapat  kesesuaian  hasil  klasifikasi  menggunakan  sistem dengan klasifikasi ahli pada 13 soal yang telah diujikan. Terdapat ketidak sesuaian hasil klasifikasi dari system dengan klasifikasi ahli pada soal dengan kode SK1, SK3, SK4, SK6. SK7, SK12 dan SK13 dengan total 7 soal yang tidak sesuai. Sehingga akurasi dari hasil klasifikasi winnowing dengan nilai n = 3, p = 3, dan w = 2 pada mata pelajaran Sistem Komputer dengan data tes sebanyak 20 soal adalah 13/20 *100% = 65%.
Pada percobaan ketiga dilakukan perubahan nilai n =4, w =4 dan p=2 diperoleh hasil yang sama dengan percobaan sebelumnya, dapat dilihat pada Tabel 16 sebagai berikut:
Tabel 16 Perbandingan Klasifikasi Ahli dengan Sistem dengan n = 4, w =4, p = 2
Kode Acuan KD (Sistem) Acuan KD (Ahli) SK1 3.3 3.2 SK2 3.5 3.5 SK3 3.9 3.2 SK4 3.9 3.1 SK5 3.9 3.9 SK6 3.5 3.1 SK7 3.2 3.1 SK8 3.2 3.2 SK9 3.2 3.2 SK10 3.2 3.2 SK11 3.2 3.2 SK12 3.9 3.3 SK13 3.5 3.7 SK14 3.7 3.7 SK15 3.7 3.7 SK16 3.7 3.7 SK17 3.3 3.3 SK18 3.3 3.3 SK19 3.3 3.3 SK20 3.4 3.4
Dengan melihat hasil dari tabel 16 terdapat kesesuaian hasil klasifikasi menggunakan sistem dengan klasifikasi ahli pada 13 soal  yang telah diujikan. Terdapat ketidaksesuaian hasil klasifikasi dari sistem dengan klasifikasi ahli pada soal dengan kode SK1, SK3, SK4, SK6. SK7, SK12 dan SK13 dengan total 7 soal yang tidak sesuai. Sehingga akurasi dari hasil klasifikasi winnowing dengan nilai n = 4, p = 4, dan w = 2 pada mata pelajaran Sistem Komputer dengan data tes sebanyak 20 soal adalah 13/20 *100% = 65%.
Dari tabel tersebut menunjukkan bahwa pada percobaan pertama dengan nilai parameter n = 2, w = 2  dan  p  =  2  diperoleh  nilai  akurasi  klasifikasi  soal  oleh  system  sebesar  85%.  Pada  percobaan  kedua, dengan  data  set  yang  sama  dilakukan  perubahan  n  =  3,  w  =  3  dan  p  =  2  dan  diperoleh  hasil  akurasi
klasifikasi soal oleh sistem sebesar 65%. Pada percobaan ketiga, dengan melakukan perubahan n = 4, w = 4 dan p = 2 diperoleh hasil akurasi klasifikasi soal oleh system sebesar 65%.

## V. K ESIMPULAN D AN S ARAN
Algoritma Winnowing merupakan  algoritma  yang  digunakan  dalam  deteksi  kesamaan menggunakan  fungsi hashing . Winnowing adalah  algoritma  yang  digunakan  untuk  melakukan  proses document  fingerprinting. Fingerprint yang diperoleh dijadikan  dasar  pembanding kesamaan antara dua buah dokumen teks. Dari hasil penelitian ini, Algoritma Winnowing dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi soal berdasarkan dengan Kompetensi Dasar yang relevan.
Dalam penelitian ini, dilakukan perubahan paramater n, w dan p dari Algoritma Winnowing untuk mengetahui  kombinasi  terbaik  dari  Algoritma Winnowing .  Dari  hasil  penelitian  diperoleh  kombinasi terbaik dengan nilai p=2 jika nilai n =2 untuk proses N-gram dan w = 2 untuk proses windowing dengan nilai akurasi 85%.
Untuk penelitian selanjutnya diharapkan dilakukan penelitian lebih mendetail terhadap kombinasi parameter  dari  Algoritma Winnowing sehingga  diperoleh  akurasi  yang  lebih  baik  dalam  melakukan klasifikasi antara soal dengan kompetensi dasar yang relevan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Permendikbud,  Nomor  24  Tahun  2016,  “Kompetensi  Inti  dan  Kompetensi  Dasar  Pelajaran  Pada Kurikulum 2013 Pada Pendidikan Dasar dan Pendidikan Menengah”
[2] K. Tung, N. Hung and L. Hauh, "A Comparison of Algorithms used to measure the Similarity between two  documents",  International  Journal  of  Advanced  Research  in  Computer  Engineering  & Technology (IJARCET, vol. 4, no. 4, pp. 1117-1121, 2015
[3] Rifqi, Maharani., Shaufiah. 2011. Analisis dan Implementasi Klasifikasi Data Mining Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Evolution Strategis. Institut Teknologi Telkom Bandung.
[4] Suwanto  Sanjaya,  Ersad  Alfarisy  Absar,  “Pengelompokan  Dokumen  menggunakan  Winnowing Fingerprint dengan Metode K-Nearest Neighbour”, Jurnal CoreIT, Vol. 1, No.2, Desember, 2015
[5] Keputusan Dirjen Dikdasmen, Nomor 330/D.D5/KEP/KR/2017, “Kompetensi Inti dan Kompetensi Dasar Mata Pelajaran Muatan Nasional (A), Muatan Kewilayahan (B), Dasar Bidang Keahlian (C1), Dasar Program Keahlian (C2), dan Kompetensi Keahlian (C3)”.
[6] Agung Toto Wibowo, Kadek W. Sudarmadi, Ari M. Barmawi, “ Comparision Between Fingerprint and  Winnowing  Algorithm  to  Detect  Plagiarism  Fraud  on  Bahasa  Indonesia  Documents”, International Conference of Information and Communication Technology (ICoICT), 2013
[7] Schleimer  Saul,  Wilkerson  Daniel  S.,  Aiken  Alex,  "Winnowing:  Local  Algorithms  for  Document Fingerprinting," in Proceedings of the 2003 ACM SIGMOD international conference on Management of data , NY, USA, 2003, pp. 76-85
[8] A.  A.  P.  Ratna,  dkk,  “  Latent  Semantic  Analysis  and  Winnowing  Algorithm  Based  Automatic Japanese Short Essay Answer Grading System Comparative Performance”,IEEE 10th International Conference on Awareness Science and Technology (iCAST), 2019
[9] Jarwati  et  al,  “Penerapan  Algoritma Winnowing Pada  Sistem  Rekomendasi  Penentuan  Dosen
Pembimbing Skripsi (Studi Kasus Program Studi Sistem Informasi)”, Berkala Saintek 2017, V (1) : 11-20
[10] Dedi  Leman,  dkk,  “Rabin  Karp  And  Winnowing  Algorithm  For  Statistic  of  Text  Document Plagiarism Detection”, in The 7 th International  Conference  on  Cyber  and  IT  Service  Management (CITSM 2019)
[11] Eric  Ganiwijaya  Hasan,  dkk,  “The  Implementation  of  Winnowing  Algorithm  for  Plagiarism Detection in Moodle-based E-Learning”, ICIS, June 6-8, 2018, Singapore
[12] A.  A.  P.  Ratna,  D.  L.  Luhurkinanti,  I.  Ibrahim,  D.  Husna,  and  P.  D.  Purnamasari,  “ Automatic Essay Grading System for Japanese Language Examination Using Winnowing Algorithm ,” in 2018 International Seminar on Application for Technology of Information and Communication, 2018, pp. 565–569