## Identifikasi Divisi Pada Struktur Organisasi Pondok Pesantren Berdasarkan Standar Sekolah Berasrama Menggunakan Metode Semantic Similarity
Muhammad Ainul Yaqin 1,* , Munajatul Azizah 2 , Syahiduz Zaman 3
Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, Indonesia
1 yaqinov@ti.uin-malang.ac.id; 2 16650058@student.uin-malang.ac.id; 3 syahid@ti.uin-malang.ac.id *corresponding author

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel Diterima: 19 Desember 2022 Direvisi: 7 Januari 2023 Diterbitkan: 28 April 2023 Sebagai salah satu lembaga pendidikan, pondok pesantren  memerlukan adanya pedoman atau standar sebagai acuan dalam pengembangan proses bisnisnya. National  Minimum  Standards  for  Boarding  Schools merupakan salah satu standar nasional yang diperuntukkan bagi sekolah berasrama  atau  pondok  pesantren.  Standar  ini  berisikan  52  poin  yang akan  mengatur  proses  bisnis  pada  sebuah  pondok  pesantren.  Sebagai sebuah organisasi pondok pesantren memerlukan struktur organisasi agar proses  bisnis  pada  pondok  pesantren  dapat  berjalan.  Karena  perannya dalam  mengatur  interaksi  antar  unit  kerja  atau  divisi,  serta  dalam pembagian  dan  koordinasi  tanggung  jawab  dan  wewenang  yang  lebih efektif,  struktur  organisasi  menjadi  sangat  penting.  Pada  penelitian  ini, untuk  menentukan  divisi  pada  struktur  organisasi  dilakukan  dengan menggunakan  metode semantic  similarity .  Dilakukan  tahap text preprocessing pada data standar. Kemudian dilakukan pembobotan untuk menentukan  kata  kunci  pada  setiap  standar,  menggunakan Term Frequency  -  Inverse  Document  Frequency (TF-IDF).  Kata  kunci  yang diperoleh dibandingkan tingkat kemiripannya antar standar menggunakan  metode semantic  similarity .  Tahap  selanjutnya  adalah proses  clustering  terhadap  data  matrik  hasil semantic  similarity menggunakan algoritma k-means . Untuk mengetahui berapa cluster yang optimal,  digunakan  perhitungan  SSE.  Setelah  data  cluster  diperoleh, dilakukan  identifikasi  divisi  yang  akan  dibentuk.  Penelitian  ini menggunakan  dua  skenario,  yakni clustering menggunakan  data kemiripan  semantik  antar  kata  dan  menggunakan  data  kemiripan semantik  antar  standar.  Skenario  pertama,  diperoleh  selisih  nilai  SSE tertinggi  yaitu 0,4245  pada  percobaan  ke-2  dengan  K=6.  Sehingga diperoleh  6 cluster yang  kemudian  menjadi    divisi  kesantrian,  divisi keamanan,  divisi  pendidikan,  divisi  sarana  dan  fasilitas,  divisi kepegawaian,  dan  divisi  kesejahteraan.  Skenario  kedua  menghasilkan selisih nilai SSE tertinggi yaitu 0,0011 pada percobaan ke-3 dengan K=7. Sehingga diperoleh 7 cluster yang  kemudian  menjadi divisi kesantrian, divisi  keamanan,  divisi  kepegawaian,  divisi  sarana  dan  fasilitas,  divisi kesejahteraan, divisi asrama, dan divisi humas.
Kata Kunci K-Means
Pondok Pesantren Semantic Similarity Struktur Organisasi

## PENDAHULUAN
Pondok  pesantren  terkenal  sebagai  salah  satu  lembaga  pendidikan  agama  Islam  di Indonesia. Tercatat sebanyak 26.975 pondok pesantren yang telah terdaftar di Kementerian Agama [1]. Pondok pesantren terkenal dengan pendidikan agama Islam. Umumnya, siswa yang  belajar  di  sebuah  pondok  pesantren  dikenal  dengan  nama  santri  dan  tinggal  atau bermukim  di  sebuah  asrama  atau  pondok  di  bawah  naungan  seorang  guru  yang  disebut
sebagai Kiai [2]. Saat ini pondok pesantren tidak hanya menyampaikan ilmu pengetahuan agama,  namun  mengajarkan  ilmu  pengetahuan  umum  lainnya  mengikuti  perkembangan zaman. Pondok pesantren tersebar di 34 provinsi dengan jumlah pondok pesantren  paling banyak terdapat pada provinsi Jawa Barat dengan total 8.343 pondok pesantren [1].
Suatu  perencanaan tidak lepas dari aturan-aturan atau standar  yang dijadikan sebagai acuan  atau  pedoman.  Standar  diartikan  sebagai  ukuran  tertentu  yang  dijadikan  patokan, dalam  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia.  Dalam  hal  perencanaan  sebuah  pondok  pesantren agar dapat mencapai tujuan atau memenuhi visi dan misi, diperlukan suatu standar pedoman dalam pengembangannya. National Minimum Standards for Boarding Schools merupakan salah satu standar nasional yang diperuntukkan bagi sekolah berasrama atau pondok. Standar ini diterbitkan oleh Menteri Kesehatan dan Layanan Sosial Welsh Assembly Government, di UK. National Minimum Standards for Boarding Schools mengatur segala aktivitas dan kebutuhan santri selama di pondok, mulai dari fasilitas tempat tidur hingga kegiatan di waktu luang [3].
Pondok  pesantren  sebagai  sebuah  organisasi  memerlukan  adanya  struktur  organisasi. Struktur  organisasi  dibentuk  agar  proses  bisnis  pada  pondok  pesantren  dapat  berjalan. Struktur  organisasi  sangat  penting  karena  mengatur  interaksi  antara  unit  kerja  serta membantu membagi dan mengkoordinasikan tanggung jawab dan wewenang dengan lebih efektif. Struktur organisasi membantu mempermudah pola koordinasi yang dijalankan untuk mewujudkan tujuan yang telah ditetapkan berdasarkan standar sekolah asrama. Oleh sebab itu  diperlukan  sebuah  struktur  organisasi  yang  sesuai  dengan  standar  sekolah  asrama [4].  Dalam pengembangan struktur organisasi perlu diketahui bagian-bagian atau unit kerja apa  saja  yang  dibutuhkan  agar  standar  sekolah  berasrama  dapat  terpenuhi.  TF-IDF merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  mengetahui  frekuensi  kemunculan  kata  dari sebuah dokumen. Dengan metode ini dapat diketahui kata apa saja yang sering muncul pada dokumen  standar  sekolah  berasrama.  Kata-kata  yang  muncul  merepresentasikan  seberapa penting  kata  tersebut  dalam  dokumen  standar  sekolah  berasrama  [5].  Data  kata  yang memiliki frekuensi kemunculan yang tinggi akan dilakukan pengelompokan atau clustering . Data  dengan  karakteristik  yang  sama  dikelompokkan  ke  dalam  satu  “wilayah”, sedangkan data dengan karakteristik yang berbeda dikelompokkan ke dalam “wilayah” yang berbeda  dengan  menggunakan  teknik  analisis  data  yang  disebut clustering [6]. Pengelompokan dilakukan berdasarkan pada tingkat kemiripan katanya. Proses perhitungan kemiripan  kata  dihitung  dengan  menggunakan  metode  kemiripan  semantik  atau semantic similarity [7] . Metode  kemiripan  semantik  atau semantic  similarity digunakan  untuk menghitung kemiripan antar kata tidak hanya melihat dari susunan katanya namun juga akan mempertimbangkan  arti  atau  makna  dari  kata  tersebut[8].  Data  matrik  perbandingan kemiripan semantik akan dikelompokkan menggunakan metode K-means clustering untuk dapat  diketahui  divisi-divisi  atau  unit  kerja  apa  saja  yang  dibutuhkan  untuk  membangun struktur organisasi.

## METODE
Tahapan-tahapan  yang  dilakukan  dapat  dilihat  dalam  Gambar  1.  Tahap  awal  yang dilakukan dalam penelitian ini adalah proses text preprocessing , yang kemudian dilanjutkan dengan  pembobotan  kata  untuk  mengetahui  frekuensi  kemunculan  kata  dalam  dokumen standar.  Sehingga  diperoleh  kata  dengan  nilai  frekuensi  tertinggi  yang  akan  menjadi  kata kunci  pada  masing-masing  standar.  Kata  kunci  yang  diperoleh  dihitung  kemiripannya. Perhitungan kemiripan antar kata kunci dilakukan dengan metode kemiripan semantik. Data matrik  kemiripan semantik yang diperoleh selanjutnya dilakukan proses clustering . Proses clustering bertujuan untuk menentukan banyaknya unit atau divisi dalam struktur organisasi.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## Text Preprocessing
Text preprocessing adalah proses memilih data teks dan mengaturnya agar lebih mudah untuk  diproses.  Terdapat  4  (empat)  tahap  pada text  preprocessing yakni  tahapan case folding , tokenizing , stopword  removal/filtering dan stemming [9].  1)  Tahap  case  folding, disebabkan data yang dimiliki tidak selalu menggunakan huruf kapital, maka dalam tahap case folding akan terjadi proses perubahan huruf kecil yang awalnya berupa huruf kapital. Hal ini bertujuan untuk menyamaratakan penggunaan huruf. Pada tahap ini pula dilakukan penghapusan  angka  maupun  simbol  khusus,  contoh  tanda  baca  dan  lainnya  [9].  2) Tokenizing, adalah tahap memecah sebuah kalimat berdasarkan kata penyusunnya. Proses pemecahan kalimat menjadi  kata disebut dengan token [9].  3) Proses pemilihan kata-kata penting  yang  diperoleh  dari  hasil tokenizing disebut filtering . Stopwords adalah  kata-kata umum  yang  sering  digunakan  tetapi  tidak  memiliki  makna  yang  nyata. Stopword dapat berupa kata hubung misal, dan, setelah, yang, di dan lain sebagainya [9]. Dan 4) Stemming adalah  tahap  mengembalikan  kata  ke  bentuk  aslinya  setelah  menambahkan  akhiran  atau awalan.  Prosedur  ini  digunakan  untuk  mengurangi  jumlah  berbagai  indeks  data. Pengelompokan kata lain  yang memiliki akar kata dan arti  yang sama tetapi  bentuk  yang berbeda juga dilakukan dalam tahap stemming [9].

## Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)
Term Frequency - Inverse Document Frequency adalah gabungan dari 2 (dua) metode yakni Term Frequency (TF) dan Inverse Document Frequency (IDF). Hubungan antara kata dan  dokumen  diberi  bobot  menggunakan  TF-IDF.  Metode  ini  menggabungkan  frekuensi kemunculan suatu kata dalam dokumen tertentu dan frekuensi kebalikan dari dokumen yang mengandung kata tersebut untuk menentukan bobot [5]. Model pembobotan ini diperlukan untuk membentuk vektor dari data text dengan menggunakan Persamaan (1):
𝑊𝑑𝑡  =  𝑡𝑓 𝑑𝑡  ∗  𝐼𝑑 𝑓𝑡
(1)
Standar Nasional Sekolah Berasrama Text Preprocessing Pembobotan TF-IDF Perhitungan Kemiripan Kata Clustering Divisi Struktur Organisasi Mulai Selesai
Keterangan:
Wdt = bobot ke -d dokumen terhadap ke -t data tf dt = jumlah kata dicari dalam sebuah dokumen Id ft = inverse document frequency (log N/df) N = banyak dokumen df = banyak dokumen yang memiliki kata yang dicari
Frekuensi  sebuah  kata  muncul  dalam  dokumen  memberi  tahu  seberapa  penting  kata tersebut  bagi  dokumen  itu.  Jumlah  dokumen  yang  menggunakan  kata  mengungkapkan seberapa  sering  kata  itu  digunakan.  Akibatnya,  jika  sebuah  kata  sering  muncul  dalam dokumen maka frekuensi kata tersebut besar, dan hubungan antara kata dan dokumen akan sangat signifikan [5].

## Semantic Similarity
Kemiripan semantik atau semantic similarity merupakan teknik menghitung kemiripan antar  kata.  Dalam  membandingkan  dua  kata,  sangat  penting  untuk  mempertimbangkan tingkat  kesetaraan  antara  kata-kata  daripada  mengasumsikan  bahwa  mereka  setara  secara tulisan[8].  Karena  kedua  istilah  tersebut  adalah  sinonim,  bahkan  kata-kata  yang  tampak berbeda  mungkin  memiliki  arti  yang  sama.,  contoh  kata  “baik”  dan  “bagus”.  Metode kemiripan semantik digunakan untuk menghitung kemiripan antar kata tidak hanya melihat dari  susunan  katanya  namun  juga  akan  mempertimbangkan  arti  atau  makna  dari  kata tersebut.
(2)
Wu  palmer merupakan  salah  satu  algoritma  dalam  perhitungan  kemiripan  semantik. Perhitungan dalam algoritma wu palmer menggunakan Persamaan (2). Untuk menghitung LCS, Wu  Palmer terlebih  dahulu  menentukan  jalur  terpendek  dari  setiap concept dan kemudian  menggabungkan  jalur  tersebut.  Menemukan Lowest  Common  Subsumer (LCS) dengan mencari sense yang dihasilkan dari dua jalur yang terhubung[8]. Sinonim, hipernim, dan akronim dengan konotasi semantik serupa akan dicari dalam algoritma Wu Palmer. [10]. Skor  yang  dihasilkan  berada  dalam  rentang  0  (nol)  sampai  1  (satu)  dengan  skor  error  -1 (negatif  satu).  Semakin  besar  skor  menandakan  kata  tersebut  memiliki  tingkat  kemiripan yang baik[18].

## Clustering
Data  disusun  menjadi  beberapa cluster atau  kelompok  dengan  menggunakan  metode clustering . Sehingga data di dalam cluster akan menjadi yang paling mirip, sedangkan data antar cluster akan menjadi yang paling tidak mirip [11]. Data dengan karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu “wilayah”, sedangkan data dengan karakteristik yang berbeda harus  dikelompokkan  ke  dalam  “wilayah”  yang  berbeda  dengan  menggunakan  teknik analisis  data  yang  disebut clustering [6]. Hierarchical clustering dan non-hierarchical clustering adalah dua jenis teknik pengelompokan data yang digunakan dalam data mining . Data yang dikelompokkan menggunakan hierarchical clustering akan membangun hierarki dendogram dengan data serupa ditempatkan dalam hierarki dekat dan data berbeda dalam hierarki  jauh  [6]. Non-hierarchical clustering juga  dikenal  sebagai partitional  clustering , adalah  teknik  pengelompokan  yang  membagi  data  menjadi  beberapa  kelompok  tanpa menggunakan kerangka hierarki untuk menghubungkan satu kluster ke kluster berikutnya.
Vol. 5, No. 1, April 2023, Halaman 8-20
Setiap cluster dalam pendekatan partisi ini memiliki centroid atau titik pusat cluster . Tujuan utama  dari  fungsi  metode  ini  adalah  untuk  mengurangi  jarak  antara  setiap centroid dan semua data [12].
K-means adalah teknik pengelompokan yang menggunakan partitional clustering atau non-hierarchical clustering [12] . Adapun  tahapan-tahapan  dalam  proses K-means adalah berikut:
1. Berikan nilai K atau banyak cluster
2. Tentukan titik pusat cluster atau centroid .
3. Tentukan jarak antara setiap titik data dan setiap centroid . Gunakan rumus Euclidean Distance untuk menghitung jarak
(3)
dengan; n = banyaknya data
i  = indeks data
4. Setiap centroid akan mengambil data yang memiliki jarak terdekat dengannya
5. Perbaiki titik centroid. Hitung kembali nilai rata-rata dari seluruh data yang masuk dalam klasternya. Sehingga centroid akan berubah posisi mengikuti nilai barunya.
6. Hitung  kembali  jarak  centroid  dengan  data-data  terbaru  yang  masuk  dalam klasternya.
7. Ulangi langkah 5 dan 6 sampai titik pusat cluster atau centroid tidak berpindah posisi atau memiliki perubahan yang sangat kecil.
Algoritma K-means dianggap mudah digunakan dan dijalankan, relatif lebih cepat, serba bisa, dan dapat digunakan di banyak kasus [17].
Untuk menentukan banyaknya K yang optimal, dilakukan perhitungan dengan metode elbow . Dengan membandingkan persentase hasil dari jumlah cluster yang akan membentuk siku pada suatu titik, metode elbow dapat digunakan untuk mendapatkan informasi tentang jumlah cluster yang  ideal  [14].  Grafik  dapat  digunakan  sebagai  sumber  informasi  untuk menampilkan hasil berbagai persentase dari setiap nilai cluster . Jumlah klaster paling baik jika  perpotongan  nilai  klaster  pertama  dan  nilai  klaster  kedua  nilainya  berkurang  paling banyak[14].  Perhitungan  perbandingan  dilakukan  dengan  mencari  nilai  SSE  atau sum  of squared error terhadap setiap cluster di setiap percobaan.
(4)
Keterangan; K = banyak klaster Xi = data ke-i Ck = centroid klaster
Perhitungan  SSE  menggunakan  Persamaan  (4)  dengan  langkah  perhitungan  adalah sebagai berikut:
1. Tentukan value pada data Xi. Pada penelitian ini, value merupakan rata-rata centroid pada masing-masing cluster di setiap percobaan
2. Hitung rata-rata dari value yang telah diperoleh
3. Hitung selisih value dengan rata-ratanya
4. Kuadratkan hasil selisih
5. Jumlah hasil kuadrat selisih
Nilai SSE merupakan nilai akhir dari penjumlahan hasil kuadrat selisih data ke-i dengan rata-ratanya. Hasil dari perhitungan nilai SSE direpresentasikan ke dalam suatu grafik untuk melihat perubahan nilai  SSE  yang paling besar. Titik dimana terjadi perubahan nilai  SSE paling besar menunjukkan nilai yang optimal untuk dijadikan sebagai nilai K pada proses clustering .

## Struktur Organisasi
Pembagian kegiatan di antara berbagai sub-unit, alokasi tanggung jawab di antara pos- pos  administrasi,  pola  tugas  dan  keterkaitan  tugas  yang  telah  ditetapkan,  dan  jaringan komunikasi  formal  membentuk  struktur  organisasi  [15].  Struktur  organisasi,  yang  sering diwakili  oleh  bagan  organisasi,  adalah  pola  formal  pengelompokan  orang  dan  pekerjaan, pola  aktivitas  formal,  dan  interaksi  antara  sub-unit  organisasi  yang  berbeda  [16].  Untuk menciptakan  bagaimana  suatu  organisasi  dapat  berfungsi  dan  membantunya  mencapai tujuan  yang  dinyatakan  untuk  masa  depan,  hierarki  didefinisikan  dalam  organisasi menggunakan  struktur  organisasi  [4].  Struktur  organisasi  fungsional  akan  dikembangkan pada penelitian ini. Struktur organisasi fungsional adalah struktur yang komponen atau unit kerjanya berbagi pengetahuan  yang sama. Sehingga memiliki tugas dan beban kerja  yang sama. Klasterisasi dilakukan dengan memasukkan nilai K yang diperoleh dari metode elbow . Proses clustering menghasilkan kelompok-kelompok atau cluster yang memiliki kemiripan. Bagian-bagian cluster yang  dihasilkan  akan  menjadi  bagian  atau  divisi  dalam  struktur organisasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Text Preprocessing
Tahap text  preprocessing dilakukan terhadap dokumen National  Minimum Standards for  Boarding  Schools yang  berisikan  52  poin  standar  sekolah  berasama.    52  poin  standar melalui  tahapan-tahapan  yang  ada  dalam text  preprocessing .  Proses case  folding menghasilkan data dalam Tabel 1. Proses tokenizing menghasilkan data token seperti pada Gambar  2.  Data  kata  dalam  token  hasil  proses tokenizing akan  melewati  tahap filtering sehingga  dihasilkan  data  seperti  pada  Tabel  2.  Data  pada  Tabel  2  diproses  dalam  tahap stemming , sehingga diperoleh data dalam Tabel 3.
Tabel 1. Hasil tahap case folding standar 1
No.  Hasil tahap case folding
1 a suitable statement of the schools boarding principles and practice should be available to parents boarders and staff
2 the statement which may be included in the prospectus or similar document covers the aims and organization of boarding at the school admission criteria outline of facilities and welfare support services for boarders any special religious or cultural aspects of the school and relate as appropriate to relevant school policies and practice
3 the statement is up to date and is made available to parents prospective parents staff and boarders
4 the statement reasonably reflects the current boarding practice at the school
Gambar 2. Hasil tokenizing standar 1
Tabel 2. Hasil tahap stopword removal standar 1
No.  Hasil tahap stopword removal
1 suitable statement schools boarding principles practice parents boarders staff
2 statement included prospectus document covers aims organization boarding school admission criteria outline facilities welfare support services boarders special religious cultural aspects school relate relevant school policies practice
3 statement parents prospective parents staff boarders
4 statement reflects current boarding practice school
Tabel 3. Hasil tahap stemming standar 1
No.  Hasil tahap stemming
1 suitable statement school boarding principle practice parent boarder staff
2 statement include prospectus document cover aim organization boarding school admission criteria outline facility welfare support service boarder special religious cultural aspect school relate relevant school policy practice
3 statement parent prospective parent staff boarder
4 statement reflect current boarding practice school
Vol. 5, No. 1, April 2023, Halaman 8-20

## Pembobotan TF-IDF
Setiap  standar  yang  telah  melalui  tahap preprocessing dilakukan  perhitungan  TF- IDF.  Tahapan  ini  menghitung  jumlah  setiap  kata  yang  ada  pada  masing-masing  standar dengan  dokumen  standar  tersebut.  Perhitungan  TF-IDF  dilakukan  dengan  menggunakan Persamaan (1). Hasil yang didapat akan menunjukkan kata apa saja yang memiliki nilai TF- IDF terbesar. Tahap TF-IDF menghasilkan data dalam Tabel 4. Perhatikan dalam Tabel 4 bahwa setiap kata memiliki bobot atau frekuensi kemunculannya terhadap suatu dokumen. Data dalam Tabel 4 kemudian diurutkan berdasarkan nilai TF x IDF   yang terbesar. Kata dengan  nilai  terbesar  menunjukkan  bahwa  kata  tersebut  dinilai  penting  dalam  standar tersebut.  Kata-kata penting ini disebut dengan kata kunci  atau keyword. Tahapan TF-IDF dilakukan terhadap setiap standar. Sehingga akan diperolah kata kunci pada setiap standar. Pada tahapan ini dihasilkan kata kunci seperti dalam Tabel 5.
Tabel 4. Hasil TF-IDF standar 1 No. Token TF IDF TF × IDF 1 suitable 0.0208 0.602 0.013 2 statement 0.0833 0.602 0.05 3 school 0.1042 0.602 0.063 4 boarding 0.0625 0.602 0.038 5 principle 0.0208 0.602 0.013 6 practice 0.0625 0.602 0.038 7 parent 0.0625 0.602 0.038 8 boarder 0.0625 0.602 0.038 9 staff 0.0417 0.602 0.025 10 include 0.0208 0.602 0.013 11 prospectus 0.0208 0.602 0.013 12 document 0.0208 0.602 0.013 13 cover 0.0208 0.602 0.013 14 aim 0.0208 0.602 0.013 15 organization 0.0208 0.602 0.013 16 admission 0.0208 0.602 0.013 17 criteria 0.0208 0.602 0.013 18 outline 0.0208 0.602 0.013 19 facility 0.0208 0.602 0.013 20 welfare 0.0208 0.602 0.013 21 support 0.0208 0.602 0.013 22 service 0.0208 0.602 0.013 23 special 0.0208 0.602 0.013 24 religious 0.0208 0.602 0.013 25 cultural 0.0208 0.602 0.013 26 aspect 0.0208 0.602 0.013
Vol. 5, No. 1, April 2023, Halaman 8-20 27 relate 0.0208 0.602 0.013 28 relevant 0.0208 0.602 0.013 29 policy 0.0208 0.602 0.013 30 prospective 0.0208 0.602 0.013 31 reflect 0.0208 0.602 0.013 32 current 0.0208 0.602 0.013 Tabel 5. Keyword standar 1 sampai 10 Standar ke- Kata Kunci 1 school, statement, boarding 2 bully, staff, school 3 child, school, protection 4 child, school, physical 5 complaint, parent, boarder 6 abuse, policy, substance 7 boarder, record, welfare 8 staff, welfare, provision 9 boarder, welfare, crisis 10 boarding, house, provision

## Perhitungan Kemiripan Semantik
Pada penelitian ini perhitungan kemiripan semantik dilakukan dengan membandingkan kata  kunci  pada  Tabel  5  yang  diperoleh  dalam  setiap  standar.  Setiap  kata  kunci  akan dibandingkan  dengan  masing-masing  kata  kunci  lainnya.  Perhitungan semantic  similarity dihitung menggunakan pendekatan wu palmer dengan tools WS4J. Hasil perbandingan antar kata  kunci  di  setiap  standar  menghasilkan  suatu  matrik  kemiripan  semantik  seperti  pada Tabel 6.
Tabel 6 Matrik hasil perhitungan kemiripan semantik kata pada standar 1 dan 2 1-school#n#1 1-statement#n#1 1-boarding#n#1 2-bully#n#1 0,3158 0,3750 0,2857 2-staff#n#1 0,7059 0,4286 0,6316 2-school#n#1 1,0000 0,4000 0,9000

## Clustering
Matrik  kemiripan  semantik  yang  diperoleh  seperti  dalam  Tabel  6  diproses  dengan  2 skenario klasterisasi. Pertama, klasterisasi dengan menggunakan nilai perbandingan setiap kata  kunci  dalam  standar.  Dan  kedua,  dengan  menggunakan  nilai  rata-rata  perbandingan
Vol. 5, No. 1, April 2023, Halaman 8-20
pada  masing-masing  standar.  Masing-masing  skenario  dilakukan  percobaan  sebanyak  11 kali.
Gambar 3. Desain percobaan pada RapidMiner matrik antar kata
Proses clustering dilakukan dengan menggunakan tools RapidMiner. Desain percobaan dalam  RapidMiner  seperti  pada  Gambar  3.  Proses clustering dikerjakan  menggunakan pendekatan K-Means .  Dalam  prosesnya, K-Means menggunakan  persamaan  (2)  untuk menentukan  anggota  kelompoknya.  Dalam  menentukan  K  yang  paling  baik,  dilakukan perhitungan  perbandingan  dengan  mencari  nilai  SSE  atau sum  of  squared  error terhadap setiap cluster di setiap percobaan dengan menggunakan Persamaan (3).

## Identifikasi Divisi Struktur Organisasi
Divisi atau unit-unit kerja yang dibentuk didasarkan pada data hasil klasterisasi. Data klaster  menunjukkan  bagian-bagian  yang  dibutuhkan  untuk  mengembangkan  sebuah struktur organisasi pada pondok pesantren dengan tujuan yang telah tertuang dalam standar sekolah  berasrama.  Pada  penelitian  ini,  dilakukan  2  skenario.  Skenario  pertama,  struktur organisasi  yang  dibentuk  berdasarkan  matrik  kemiripan  semantik  antar  kata.  Dan  kedua, struktur organisasi yang dibentuk berdasarkan matrik kemiripan semantik antar standar.
Skenario 1: Clustering Matrik Semantic Similarity Antar Kata Proses clustering dilakukan  sebanyak  11  kali  dengan  variasi  jumlah  K  sehingga diperoleh  data  seperti  pada  Tabel  7.  Dalam  menentukan  jumlah  cluster  yang  terbaik, dilakukan perhitungan SSE menggunakan Persamaan (3). Nilai selisih SSE yang diperoleh dalam clustering (lihat Tabel 7) kemudian digambarkan ke dalam grafik di Gambar 4. Dalam Gambar 4  diketahui bahwa selisih  SSE tertinggi  ada pada percobaan ke-2 dengan jumlah K=6. Sehingga jumlah cluster terbaik adalah 6.
Tabel 7. Nilai dan selisih SSE pada proses clustering matrik kemiripan semantik antar kata
Percobaan ke- Jumlah K Nilai SSE Selisih SSE 1 5 0,3571 0,3571 2 6 0,7816 0,4245 3 7 0,7339 0,0477 4 8 0,6531 0,0808 5 9 0,5651 0,0439 6 10 0,6022 0,0971 7 11 0,5261 0,0902 8 12 0,5609 0,0421 9 13 0,4476 0,1179
10 14 0,3064 0,1089 11 15 0,3664 0,1631
Gambar 4. Grafik selisih SSE clustering matrik kemiripan antar kata
Dilakukan  analisis  terhadap  data  klaster  yang  diperoleh  pada  clustering  data  matrik kemiripan antar kata dengan K=6, untuk kemudian dijadikan sebagai suatu divisi atau unit kerja dalam struktur organisasi. Sehingga didapatkan hasil sebagai berikut: cluster 0 menjadi divisi kesantrian; cluster 1 menjadi divisi keamanan; cluster 2 menjadi divisi pendidikan; cluster 3  menjadi  divisi  sarana  dan  fasilitas; cluster 4  menjadi  divisi  kepegawaian;  dan cluster 5 menjadi divisi kesejahteraan (lihat Gambar 5).
Gambar 5. Divisi berdasarkan matrik kemiripan antar kata
Skenario 2: Clustering Matrik Semantic Similarity Antar Standar Clustering dilakukan  dengan  11  kali  percobaan  dengan  jumlah  K  yang  bervariasi. Penentuan  banyaknya  cluster  yang  optimal  dengan  memperhatikan  perubahan  nilai  SSE terbesar. Proses clustering pada skenario kedua menghasilkan data pada Tabel 8. Data selisih SSE digambarkan ke dalam bentuk grafik di Gambar 6. Dalam Gambar 6 diketahui bahwa selisih SSE terbesar ada pada percobaan ke-3 dengan K=7. Sehingga dalam skenario kedua, cluster terbaik yang dapat dibentuk adalah 7.
Tabel 8. Nilai dan selisih SSE pada proses clustering matrik kemiripan semantik antar standar
Percobaan ke- Jumlah K Nilai SSE Selisih SSE 1 5 0,0007 0,0008 2 6 0,0001 0,0005 3 7 0,0015 0,0011 4 8 0,0022 0,0008
5 9 0,0023 0,0001 6 10 0,0033 0,0010 7 11 0,0023 0,0010 8 12 0,0025 0,0003 9 13 0,0023 0,0002 10 14 0,0025 0,0002 11 15 0,0027 0,0002
Gambar 6. Grafik selisih SSE clustering matrik kemiripan antar standar
Analisis  dilakukan  terhadap  data  klaster  yang  diperoleh  pada  clustering  data  matrik kemiripan antar standar dengan K=7, menghasilkan data sebagai berikut: cluster 0 menjadi divisi kesantrian; cluster 1 menjadi divisi keamanan; cluster 2 menjadi divisi kepegawaian; cluster 3 menjadi divisi sarana dan fasilitas; cluster 4 menjadi divisi kesejahteraan; cluster 5 menjadi divisi asrama; dan cluster 6 menjadi divisi humas (lihat Gambar 7.
Gambar 7. Divisi berdasarkan matrik kemiripan antar standar

## KESIMPULAN
Dari 2 skenario yang dilakukan dihasilkan kesimpulan seperti berikut: Pertama, skenario pertama adalah dengan melakukan clustering terhadap data matrik kemiripan semantik antar kata, diperoleh selisih nilai SSE terbesar yakni 0,4245 pada percobaan ke-2 dengan jumlah K=6.  Sehingga  cluster  terbaik  adalah  6  cluster  dimana  cluster-cluster  tersebut  menjadi  6 divisi yakni, 1) divisi kesantrian; 2) divisi keamanan; 3) divisi pendidikan; 4) divisi sarana dan  fasilitas;  5)  divisi  kepegawaian;  dan  6)  divisi  kesejahteraan.  Kesimpulan  kedua, Skenario kedua dengan melakukan clustering terhadap data matrik kemiripan semantik antar standar, diperoleh selisih nilai SSE terbesar yaitu 0,0011 pada percobaan ke-3 dengan jumlah
K=7.  Sehingga  cluster  terbaik  adalah  6  cluster  dimana  cluster-cluster  tersebut  menjadi  7 divisi yakni, 1) divisi kesantrian; 2) divisi keamanan; 3) divisi kepegawaian; 4) divisi sarana dan fasilitas; 5) divisi kesejahteraan; 6) divisi asrama; dan 7) divisi humas.

## REFERENSI
[1] Kementerian Agama, “Pangkalan Data Pondok Pesantren”, ditpdpontren.kemenag.go.id , 2019. [Online]. Tersedia: https://ditpdpontren.kemenag.go.id/pdpp/statistik [Diakses: 29 September 2022]
[2] H. Purnomo, “ Manajemen Pendidikan Pondok Pesantren ”, Yogyakarta: Bilndung Pustaka Utama, 2017
[3] Minister  for  Health  and  Social  Services,  “ National  Minimum  Standards  of  Boarding  School ”,  United Kingdom: Welsh Assembly Government, 2003.
[4] Ahmad,  “Pengertian  Struktur  Organisasi:  Fungsi,  Jenis,  dan  Contoh”, Gramedia ,  2015.  [Online]. Tersedia: https://www.gramedia.com/literasi/struktur-organisasi/ [Diakses: 28 September 2022].
[5] M. Nurjannah, Hamdani, and I. F. Astuti, “Penerapan Algoritma Term Frequency  - Inverse Document Frequency (TF-IDF) Untuk Text Mining ” , Jurnal Informatika Mulawarman, vol. 8, no. 3, pp. 110-113, 2013.
[6] Y. Agusta, “Clustering”, Wordpress , 23 Agustus 2014. [Online]. Tersedia: https://yudiagusta.wordpress.com/clustering/ [Diakses: 2 September 2022].
[7] Y. Caterina, M. A. Yaqin, S. Zaman, “Pengukuran Kemiripan Makna Kalimat Dalam Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Path”, Fountain of Informatics Journal, vol. 6, no. 2, pp. 45-50, 2021.
[8] A. Maulana, M. A. Bijaksana, and M. S. 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, pp. 3689-3699, 2016.
[9] R.  Tineges,  “Tahapan  Text  Preprocessing  dalam  Teknik  Pengolahan  Data”, Dqlab ,  17  Juni  2021. [Online]. Tersedia: https://www.dqlab.id/tahapan-text-preprocessing-dalam-teknik-pengolahan-data [Diakses: 20 Agustus 2022].
[10] 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, pp. 15-25, 2017.
[11] B. Santosa, “ Data Mining: Teknik Pemanfaatan Data Untuk Keperluan Bisnis ”, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2007.
[12] S. Santoso, “ Statistik Multivariat ”, Jakarta: Elex Media Komputindo, 2010.
[13] X. Wu and V. Kumar, The Top 10 Algorithms In Data Mining , London: CRC Press Taylor & Francis Group, 2009.
[14] A. Larasati, R. Maren, and R. Wulandari, “Utilizing Elbow Method for Text Clustering Optimization in Analyzing Social Media Marketing Content of Indonesian e-Commerce”, Jurnal Teknik Industri , vol. 23, no. 2, pp. 111-119, 2021.
[15] S. Haris, “ Politik Organisasi Perspektif Mikro Diagnosa Psikologis ”, Yogyakarta: Pustaka Pelajar, 2006.
[16] V. Rivai, “ Kepemimpinan Dan perilaku Organisasi ”, Jakarta: Grafindo Persada, 2008.
[17] P. Reyvan M., “Belajar Clustering dengan Kursus Data Scientist”, Dqlab , 25 Desember 2020. [Online]. Tersedia: https://dqlab.id/belajar-clustering-dengan-kursus-data-scientist [Diakses: 2 September 2022]
[18] Ulta, A. Gandhis dan Yaqin, M. Ainul, “Implementasi Metode Semantic  Similarity  untuk Pengukuran Kemiripan Makna Antar Kalimat”, Journal of Computer Science and Applied Informatics, vol. 1, no. 2, pp. 47-57, 2019.