Analisis Implementasi Metode Semantic Similarity untuk

## Pengukuran Kemiripan Makna Antar Kalimat
Gandhis Ulta Abriania 1,* , Muhammad Ainul Yaqin 2
Jurusan Teknik Informatika Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, Indonesia
1 gandhisultaabriani10@gmail.com; 2 yaqinov@ti.uin-malang.ac.id * corresponding author

## PENDAHULUAN
Kalimat  merupakan  serangkaian  kata  yang  terdiri  dari  beberapa  jenis  struktur  dasar yang  menyusunnya.  Serangkaian  kata  dapat  disebut  sebagai  kalimat  apabila  minimal memiliki  susunan  struktur  dasar  yaitu noun, dan verb. Selain  dua  struktur  dasar  tersebut, terdapat  beberapa  kelas  lain  yang  menyusun  suatu  kalimat  seperti; adjective,  adverb, conjunction,  modal,  to,  prepotition,  pronoun,  determiner, dan particle. Dalam perbendaharaan bahasa terdapat kumpulan kata yang di dalamnya ada berbagai kata yang memiliki  kemiripan  makna  atau  sering  disebut  dengan  sinonim.  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. Perhitungan  s entence  similarity merupakan metric dasar  untuk  mengukur  tingkat kemiripan  antar  sepasang  kalimat  [1]. Sentence  similarity termasuk  dalam  perhitungan semantic  similarity .  Ada  dua  kategori  dalam  perhitungan sentence  similarity yaitu pengukuran  berdasarkan syntactical dan lexical .  Pendekatan syntactic ini  untuk menghitung semantic  similarity menggunakan  hubungan  ketergantungan  sintaksis  untuk membangun  gambaran  yang  lebih  komprehensif  tentang  makna  teks  yang  dibandingkan,

## A R T I K E L I N F O A B S T R A K

## Article history
Diterima: 27 Oktober 2019 Direvisi: 25 November 2019
Diterbitkan: 30 Desember 2019
Perhitungan sentence  similarity dilakukan  dengan  menghitung  nilai kemiripan antar katanya. Pada beberapa penelitian yang telah dilakukan sebelumnya,  perhitungan sentence  similarity hanya  berhenti  pada  nilai kemiripan  antar  kata  pada  kalimat  sebagai  nilai  akhirnya.  Sedangkan pada  perhitungan sentence  similarity bertujuan  untuk  menghitung  nilai kemiripan  keseluruhan  dalam  bentuk  kalimat  menjadi  satu  nilai kemiripan  secara  utuh  sebagai  hasil  akhir.  Perhitungan word  similarity berdasarkan contextual- nya dihitung  menggunakan Word Similarity for Java (WS4J)  dengan  tiga  pendekatan  yaitu wu  palmer,  lin ,  dan path . Menghitung nilai kemiripan menggunakan WS4J hanya dapat diuraikan berdasarkan  kemiripan  antar  kata,  sehingga  dilakukan  pembobotan menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP).  Ada  dua aspek  yang  digunakan  sebagai  kriteria  pada  perhitungan  AHP  untuk menentukan  nilai  bobot  kriterianya  yaitu noun ,  dan verb .  Dari  hasil tersebut,  kemudian  dilakukan  pembobotan  dengan  mengakumulasikan matriks nilai word similarity dengan nilai bobot kriteria masing-masing untuk memperoleh nilai sentence similarity . .
Keywords
Word Similarity
WordNet Word Similarity for Java (WS4J) Wu Palmer Sentence Similarity
Vol. 1, No. 2, Desember 2019, Halaman 47-57
dan mengidentifikasi apakah kata benda adalah dianggap subjek atau objek dari kata kerja. Pendekatan lexical untuk menghitung semantic similarity pada term [1][2].
Pada  penelitian-penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  hanya  mengukur kemiripan  kata  pada  kalimat  [4][5].  Hasil  akhir  tidak  berupa  satu  nilai  utuh  secara keseluruhan  yang  dinyatakan  sebagai  nilai sentence  similarity. Dalam  penelitian  ini  akan mengukur  nilai sentence  similarity yang  menghasilkan  satu  nilai  utuh  sebagai  hasil  akhir yang  dinyatakan  sebagai  nilai  dari sentence  similarity. Dalam  perhitungan semantic similarity terdapat beberapa pendekatan  yang dihitung berdasarkan string dan contextual- nya [6][7] . Pada  penelitian  ini  menggunakan  perhitungan  kemiripan  berdasarkan contextual atau  makna  antar  katanya  menggunakan Word  Similarity  for  Java (WS4J). Pendekatan yang digunakan untuk menghitung nilai word similarity yaitu pendekatan Wu Palmer (WUP), path, dan lin [2][8][9]. Setelah  itu  menentukan  nilai  pembobotan  kata pada  kalimat  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP).  Kriteria  yang digunakan  untuk  mennetukan  nilai  bobotnya  yaitu noun, dan verb.  Noun, dan verb merupakan  dua  jenis  kelas  kata  yang  terhitung  nilai  kemiripannya  pada  WS4J.  Setelah diketahui  nilai word  similarity dan  nilai bobot  kriterianya,  kemudian  menghitung  matriks nilai  kemiripan  kata  dengan  nilai  bobot  masing-masing  kriteria  yang  sesuai  untuk menentukan nilai sentence similarity.

## METODE

## Gambar 1. Prosedur Penelitian
Gambar 1 merupakan alur proses penelitian mulai dari identifikasi kalimat hingga menghitung nilai kemiripan kalimat sebagai tujuan dari penelitian ini.

## Identifikasi Kalimat
Identifikasi kalimat merupakan tahap pertama yang dilakukan dalam proses perhitungan kemiripan  kalimat.  Tahap  ini  yakni  memilah  kalimat  sesuai  dengan  jenis  atau  kriteria katanya.  Proses  yang  dilakukan  untuk  menentukan  jenis  kata  pada  kalimat  yaitu menggunakan wordNet. Dalam penelitian ini menggunakan WS4J ( WordNet Similarity for Java )  yang  juga  digunakan  untuk  menghitung  nilai  kemiripan  kata.  Dalam  perhitungan kemiripan menggunakan WS4J, kalimat diuraikan menjadi beberapa kelas kata.
Tabel 1. Kelas kata yang terdaftar pada WS4J
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  1  menunjukkan  beberapa  daftar  kelas  kata  yang  terdapat  pada  WS4J.  Dari beberapa kelas kata pada tabel 1 tersebut hanya kelas noun, dan verb yang terhitung nilai
kemiripannya,  sehingga  pada  tahap  identifikasi  kalimat  ini  hanya  memilah  kata  pada kalimat  berdasar  jenis noun, dan verb saja  yang  kemudian  digunakan  pada  tahan perhitungan word similarity . Berikut adalah contoh kalimat yang digunakan:
 Sentence 1 : the adviser accepted an invitation to fill a business seminar
 Sentence 2 : the orator found an invitation to fill a business seminar

## Menghitung Word Similarity
Word  Similarity merupakan  perhitungan  kemiripan  antar  kata  yang  dapat  dihitung menggunakan  WS4J  dengan  berbagai  pendekatan.  Ada  tiga  pendekatan  yang  digunakan dalam penelitian ini antara lain pendekatan Wu Palmer, Lin, dan Path.

## Metode Wu palmer
Wu  palmer merupakan  algortima  kemiripan  semantik,  sehingga  mampu  mengukur derajat keterkaitan atau relevansi antar dokumen ataupun antar term [10][11]. Wu palmer mampu mengukur derajat kemiripan makna semantik antar kata.
Persamaan 1 merupakan persamaan untuk menghitung nilai kemriipan kata menggunakan metode Wu Palmer. Di mana Depth s1 merupakan kedalaman dari kata ke pertama dalam wordnet (leksikal database) yang berisi banyak dataset atau disebut ontology , depth s2 juga begitu. Score yang dihasilkan dalam rentang nilai 0 sampai 1 (0 ≤ ≤ 1). Wu palmer ini  memiliki  kinerja  dengan  proses  perhitungan  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 muncul dari dua jalur yang dihubungkan [2]. Wu palmer akan mencari kata dengan makna semantic yang terkait baik dari segi sinonim, hipernim dan akronimnya [12]. Berikut hasil matriks  nilai  kemiripan  kata  dari  dua  contoh  kalimat  di  atas  menggunakan  metode wu palmer .  Gambar  2  merupakan  matriks  nilai  perbandingan  kemiripan  antar  kata menggunakan pendekatan wu palmer.
Gambar 2. Nilai kemiripan kata (metode wu palmer )

## Metode Lin
Berdasarkan pada pendekatan ini, kemiripan antar dua kata dihitung berdasarkan rumus informasi. Pendekatan lin terdiri dari normalisasi dengan kombinasi konten informasi yang membandingkan  maknanya.  Ukuran  kesamaan  pada  pendekatan lin berdasarkan  tiga asumsi.  Pertama,  dua  makna  yang  lebih  mirip  adalah  yang  semakin  banyak  makna  maka akan  semakin memiliki  kesamaan.  Kedua,  semakin  dua makna  yang  sama  maka  semakin
1
Vol. 1, No. 2, Desember 2019, Halaman 47-57
sedikit kemiripannya. Ketiga, kesamaan maksimum terjadi ketika dua makna yang identik [13]. Pendekatan lin dapat dihitung sebagai berikut [14]:
Persamaan  (2)  merupakan  persamaan  untuk  menghitung  nilai  kemriipan  kata menggunakan  metode Lin. Di  mana  C  adalah  kelas  paling  spesifik  yang  menggolongkan konsep  C1,  dan  C2  adalah  induk  umum  dari  dua  konsep  dengan  jarak  simpul  minimum. log P (C), log P (C1) dan log P (C2) adalah log kemungkinan terjadinya konsep C, C1 dan C2.  Berikut  hasil  matriks  nilai  kemiripan  kata  dari  dua  contoh  kalimat  di  atas menggunakan metode lin :
Gambar 3 . Nilai kemiripan kata (metode lin )
Gambar 3 merupakan matriks nilai perbandingan kemiripan antar kata menggunakan pendekatan lin.

## Metode Path
Pendekatan ini adalah varian dari metode distance dan pada prinsipnya dirancang untuk bekerja  dengan  struktur  hierarki.  Pendekatan shortest  path dapat  dihitung  dengan persamaan sebagai berikut [15] :
Persamaan  3  merupakan  persamaan  untuk  menghitung  nilai  kemriipan  kata menggunakan  metode Path .  Di  mana Max adalah  panjang  jalur  maksimum  di  antara  C1 dan  C2  dalam  taksonomi  dan  SP  adalah jalur  pendek  menghubungkan  (jumlah  minimum tautan) konsep C1 ke konsep C2. Berikut hasil matriks nilai kemiripan kata dari dua contoh kalimat di atas menggunakan metode path :
2 3
Gambar 4 merupakan matriks nilai perbandingan kemiripan antar kata menggunakan pendekatan path.

## Pembobotan Kalimat Menggunakan AHP
Pembobotan  kalimat  dimulai  dengan  menentukan  nilai  bobot  prioritas  dari  masing- masing  kriteria  dengan  menggunakan  AHP.  Nilai  bobot  ini  digunakan  untuk  proses pembobotan  nilai  kemiripan  kata  yang  kemudian  digunakan  untuk  perhitungan  nilai kemiripan  kalimat.  AHP  ( Analytical  Hierarchy  Process )  adalah  salah  satu  sistem  yang paling  inklusif  dianggap  dapat  mengambil  keputusan  dengan  beberapa  kriteria  karena metode  ini  dilakukan  untuk  merumuskan  masalah  secara  hierarki  dan  kriteria  yang ditentukan  berupa  bentuk  kuantitatif  ataupun  kualitatif  [16].  Perhitungan  bobot  nilai dengan  AHP  dapat  dihitung  menggunakan  AHP Calculator .  Dari priority  vector yang diperoleh  akan  digunakan  sebagai  pembobotan  kriteria verb ,  dan noun yang  digunakan untuk  perhitungan  kemiripan  kalimat.  Pemilihan  kriteria  AHP  yaitu verb, dan noun dikarenakan  dalam  perhitungan  nilai  kemiripan  pada  WS4J  hanya  kelas verb, dan noun yang  terhitung  nilai  kemiripannya  sedangkan  kelas  yang  lain  diabaikan.  Berikut  hasil perhitungan AHP menggunakan AHP Calculator :

## Gambar 5. Bobot Kriteria Uji 1

## Gambar 6. Bobot Kriteria Uji 2
Dalam  perhitungan  nilai  bobot  prioritas  pada  penelitian  ini  terdapat  dua  uji  coba. Gambar 5 merupakan uji coba yang pertama yaitu noun memiliki nilai lebih prioritas dari verb. Gambar 6 merupakan uji coba yang kedua yaitu verb lebih prioritas dari noun. Nilai bobot prioritasnya sebesar 75% atau 0.75 dan 25% atau 0.25.

## Contextual Similarity between Sentence
Contextual  similarity merupakan  pengukuran  tingkat  kemiripan semantic berdasarkan makna  katanya.  Pada  perhitungan contextual  similarity menggunakan  algoritma wu palmer, lin, dan path untuk menghitung kemiripan antar kata pada kalimat [3][8][9]. Untuk menghitung nilai kemiripan makna antar kalimatnya yaitu dengan menghitung pembobotan matriks nilai kemiripan kata. Sebelum dilakukan perhitungan pembobotan yakni dilakukan proses  normalisasi  matriks  nilai  kemiripan  kata  dengan  cara  menghitung  rata-rata jumlah nilai  tertinggi  dari  tiap  kolom  pada  masing-masing  jenis  kata.  Setelah  dilakukan normalisasi,  kemudian  dilakukan  perhitungan  pembobotan  nilai  kemiripan  kata  sehingga didapatkan  persamaan  untuk  menghitung sentence  similarity berdasarkan contextual -nya sebagai berikut:
Sentence Similarity =
Persamaan 4 menunjukkan persamaan untuk menghitung nilai kemiripan kalimat yang mana  merupakan  hasil  pembobotan  kemiripan  kata  dengan  mengakumulasikan  matriks nilai perbandingan kata dengan nilai bobot kelas kata. Di mana merupakan rata-rata dari  jumlah  nilai tertinggi  tiap  kolom  matriks  kemiripan  kata  dengan  kriteria Noun. rata-rata dari jumlah nilai tertinggi tiap kolom matriks kemiripan kata dengan kriteria Verb.
4
Vol. 1, No. 2, Desember 2019, Halaman 47-57
Sedangkan untuk dan merupakan bobot nilai dari kriteria Noun dan Verb yang telah dihitung  menggunakan  AHP.  Di  bawah  ini  merupakan  contoh  perhitungan  nilai sentence similarity dari dua contoh kalimat di atas :
Gambar 7. Matriks nilai kemiripan kata (proses normalisasi)
Gambar 7 merupakan proses normalisasi matriks perbandingan kemiripan kata, kemudian dihitung menggunakan persamaan kemiripan kalimat. Berikut merupakan proses perhitungannya :
Perhitungan  di  atas  menunjukkan  bahwa perhitungan  jumlah  nilai noun, dan merupakan  perhitungan  jumlah  dari  nilai verb. merupakan  nilai  rata-rata  dari  jumlah noun, dan merupakan  nilai  rata-rata  dari  jumlah verb. merupakan perhitungan  nilai  kemiripan  dengan  formula  uji  yang  pertama,  dan merupakan perhitungan nilai kemiripan dengan formula uji yang kedua.

## PEMBAHASAN

## Menghitung Word Similarity
Perhitungan  kemiripan  antar  kata  dilakukan  dengan  pendekatan wu  palmer , lin, dan path menggunakan  WS4J.  Skenario  pengujian  yang  dilakukan  yaitu  dengan  melibatkan tiga kriteria tingkat kemiripan kalimat yaitu mirip, sedang, dan tidak mirip. Berikut adalah hasil perhitungannya:
Contoh kalimat :
- Sentence 1 : the speaker received an invitation to fill a business seminar
- Sentence 2 : the talker got an invitation to fill a business seminar
Vol. 1, No. 2, Desember 2019, Halaman 47-57
- Sentence 3 : the advisor accept invitations to attend business seminars
- Sentence 4 : The entrepreneur was asked to convey motivation to participants Dari keempat contoh kalimat tersebut kemudian dikategorikan perbandingan antar kalimat sesuai dengan tingkat kemiripannya sebagai berikut :
a. Dua kalimat yang mirip
- Sentence 1 : The speaker received an invitation to fill a business seminar
- Sentence 2 : The talker got an invitation to fill a business seminar
Gambar 8. Matriks nilai kemiripan wu palmer ( sentence1 – sentence 2 )
Gambar 9. Matriks nilai kemiripan lin ( sentence1 – sentence 2 )
Gambar 10. Matriks nilai kemiripan path ( sentence1 – sentence 2 )
Gambar  8,  Gambar  9,  dan  Gambar  10  merupakan  hasil  matriks  perbandingan  nilai kemiripan antara sentence 1, dan sentence 2 menggunakan metode wu palmer, lin, dan path. Sentence  1, dan sentence  2 dinyatakan  sebagai  dua  kalimat  yang  mirip  secara makna kalimatnya.
b. Dua kalimat yang tingkat kemiripannya “sedang” Perbandingan pertama :
- Sentence 1 : The speaker received an invitation to fill a business seminar
- Sentence 3 : The advisor accept invitations to attend business seminar Perbandingan kedua :
- Sentence 2 : The talker got an invitation to fill a business seminar
- Sentence 3 : The advisor accept invitations to attend business seminars
Gambar  11,  Gambar  12,  dan  Gambar  13  merupakan  hasil  matriks  perbandingan  nilai kemiripan  antara sentence  1, dan sentence  3 menggunakan  metode wu  palmer,  lin, dan path.  Sentence  1, dan sentence  3 merupakan  perbandingan  dua  kalimat  yang  memiliki tingkat kemiripan sedang, artinya dalam sinonim kata keduanya masih memiliki kemiripan.
Gambar 11. Matriks nilai kemiripan wu palmer ( sentence1 – sentence 3 )
Gambar 12. Matriks nilai kemiripan lin ( sentence1 – sentence 3 )
Gambar 13. Matriks nilai kemiripan path ( sentence1 – sentence 3 )
c. Dua kalimat yang tidak mirip
Perbandingan pertama :
- Sentence 1 :  The speaker received an invitation to fill a business seminar
- Sentence 4 : The entrepreneur was asked to convey motivation to participants  in the entrepreneurship seminar
Perbandingan kedua :
- Sentence 2 :  The talker got an invitation to fill a business seminar
- Sentence 4 : The entrepreneur was asked to convey motivation to participants  in the entrepreneurship seminar
Perbandingan ketiga :
- Sentence 3 :  The advisor accept invitations to attend business seminars
- Sentence 4 : The entrepreneur was asked to convey motivation to participants  in the entrepreneurship seminar
Gambar 14. Matriks nilai kemiripan wu palmer ( sentence1 – sentence 4 )
Gambar 15. Matriks nilai kemiripan lin ( sentence1 – sentence 4 )
Gambar 16. Matriks nilai kemiripan path ( sentence1 – sentence 4 )
Gambar 14,  Gambar 15, dan Gambar 16 merupakan hasil matriks perbandingan nilai kemiripan antara sentence 1, dan sentence 4 menggunakan metode wu palmer, lin, dan path.  Sentence  1, dan sentence  4 merupakan  perbandingan  dua  kalimat  yang  tidak memiliki  kemiripan,  artinya  dalam  sinonim  kata  keduanya  tidak  memiliki  kemiripan kata.

## Menghitung Sentence Similarity
Setelah  diperoleh  nilai  kemiripan  kata  dari  keempat  contoh  kalimat  di  atas,  kemudian dilakukan  perhitungan sentence  similarity. Berikut  ini  merupakan  hasil  perhitungan kemiripan kalimat dengan menggunakan dua jenis bobot nilai yaitu (0.75, 0.25), dan (0.25, 0.75):
Tabel 2. Hasil perhitungan sentence similarity WuP ( 4 2 1 1 1 1 Lin ( 4 2 1 1 1 1
Vol. 1, No. 2, Desember 2019, Halaman 47-57 Path ( 4 2 1 1 1 1 WuP ( 3.7273  1.8889  0.931825  0.94445 0.934981 0.941294 Lin  ( 2.2395  1.7651  0.559875  0.88255 0.640544 0.801881 Path ( 3.1429 1.5 0.785725 0.75 0.776794 0.758931 WuP ( 3.9565 2 0.989125 1 0.991844 0.997281 Lin ( 2.8713 2 0.717825 1 0.788369 0.929456 Path ( 3.5 2 0.875 1 0.90625 0.96875 WuP ( 3.7273 1.8 0.931825 0.9 0.923869 0.907956 Lin  ( 2.2125  1.7712  0.553125  0.8856 0.636244 0.802481 Path ( 3.1429 1.5 0.785725 0.75 0.776794 0.758931 WuP ( 3.9565 2 0.989125 1 0.991844 0.997281 Lin ( 2.8713 2 0.717825 1 0.788369 0.929456 Path ( 3.5 2 0.875 1 0.90625 0.96875 WuP ( 3.6957  1.6667  0.923925  0.83335 0.901281 0.855994 Lin ( 2.1862  1.6357  0.54655  0.81785 0.614375 0.750025 Path ( 3.125  1.3333  0.78125  0.66665 0.7526 0.6953
Pada  Tabel  2  menunjukkan  bahwa  hasil  nilai  kemiripan  kalimat  pada ( yaitu
bernilai  1  berarti  makna  kedua  kalimat  tersebut  adalah  sama.  Perhitungan  kemiripan kalimat  dengan  formula
pada  hasil  percobaan  di  atas  menghasilkan  5 nilai  yang  lebih  tinggi,  sedangkan  perhitungan  dengan  formula menghasilkan  10  nilai  yang  lebih  tinggi.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  formula memiliki  5  nilai  yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan  formula
, sehingga  hasil  uji  coba  menunjukkan  bahwa  nilai  bobot  prioritas noun sebesar 0.25 dan verb bernilai 0.75.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  jenis  kriteria  yang digunakan  untuk  pembobotan  kalimat  dalam  menentukan  nilai sentence  similarity yaitu noun dan verb dengan bobot masing-masing adalah 0.25 dan 0.75. Dari nilai bobot prioritas antara noun dan verb dikalkulasikan  bersama  matriks  nilai word  similarity yang  dihitung  menggunakan  WS4J sehingga diperoleh formula untuk menghitung nilai sentence similarity yaitu . merupakan  rata-rata  dari  jumlah  nilai  tertinggi  tiap  kolom matriks  kemiripan  kata  dengan  kriteria noun. Sedangkan merupakan  rata-rata  dari  jumlah nilai  tertinggi  tiap  kolom  matriks  kemiripan  kata  dengan  kriteria verb .  Nilai adalah  0.25  dan nilai adalah 0.75.
Vol. 1, No. 2, Desember 2019, Halaman 47-57

## REFERENSI
[1] Z. Wang, H. Mi and A. Ittycheriah, "Sentence Similarity Learning by Lexical Decomposition and Composition," Proceedings of COLING 2016, the 26th International Conference on Computational Linguistics: Technical Papers, pp. 1340-1349, 2016.
[2] A. Maulana, M. Bijaksana Arif and M. Syahrul Mubarok, "Perancangan Semantic Similarity based on Word Thesaurus Menggunakan Pengukuran Omiotis Untuk Pencarian Aplikasi pada I- GRACIAS," e-Proceeding of Engineering, vol. 3, no. 2, p. 3689, 2016.
[3] Z. Wang, H. Mi and A. Ittycheriah, "Sentence Similarity Learning by Lexical Decomposition and Composition," 2017.
[4] Y. Li, D. McLean, Z. A. Bandar, J. D, O'shea and K. Crockett, "Sentence Similarity Based on Semantic Nets," IEEE Transactions On Knowledge And Data Engineering, vol. 18, no. 8, pp. 1138- 1150, 2006.
[5] K. O'Shea, "An approach to conversational agent design using semantic," Appl Intell, p. 558–568, 2012.
[6] L. Yuniar Banoswari and I. W. S. Wicaksana, "Pengembangan Aplikasi Antar-muka Pemakai untuk Penghitungan Similaritas Semantik Berbasis String dan Wordnet," vol. 1, no. 2, pp. 10-12, 2007.
[7] R. A. Gandhi and V. B. Vaghela, "Computing textual semantic similarity for short texts using different," International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET), vol. 4, no. 5, pp. 1207-1213, 2017.
[8] L. Meng, R. Huang and J. Gu, "Measuring Semantic Similarity of Word Pairs Using Path and Information Content," International Journal of Future Generation Communication and Networking, vol. 7, no. 3, pp. 183-194, 2014.
[9] T. Slimani, "Description and Evaluation of Semantic Similarity Measures Approaches," International Journal of Computer Applications, vol. 80, no. 10, pp. 25-33, 2013.
[10] P. Kharismadita and F. Rahutomo, "Implementasi Tokenizing Plus pada Sistem Pendeteksi Kemiripan Jurnal Skripsi," Jurnal Informasi, vol. 2, no. 1, pp. 24-28, 2015.
[11] D. Guessoum, M. Miraoni and C. Tadj, "A modification of Wu and Palmer Semantic Similarity Measure," The Tenth International Conference on Mobile Ubiquitous Computing, Systems, Services and Technologies, pp. 42-46, 2016.
[12] A. Millah and S. Nurazizah, "Perbandingan Penggunaan Algoritma Cosinus dan Wu Palmer untuk Mencari Kemiripan Kata dalam Plagiarism Checker," Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual, vol. 2, no. 1, 2017.
[13] D. Lin, "An information-theoretic definition of similarity," in Proceeding of International, Canada, 1998.
[14] K. Shahzad, I. Pervaz, R. Muhammad and A. Nawab, "WordNet-based Semantic Similarity Measures for Process Model Matching," in International Conference on Perspectives in Business Informatics Research, Sweden, 2018.
[15] T. Slimani, "Description and Evaluation ofSemantic Similarity," International Journal of Computer Applications, vol. 80, no. 10, p. 0975 – 8887, 2013.
[16] H. Taherdoost, "Decision Making Using the Analytic Hierarchy Process (AHP); A Step by Step Approach," International Journal of Economics and Management Systems, vol. 2, pp. 244-246, 2017.