Jurnal Ekonomi dan Bisnis, Vol. 11 No. 3 November 2022 P - ISSN : 2503-4413 E - ISSN
: 2654-5837, Hal  103 - 108

## PEMANFAATAN SISTEM QUESTION ANSWERING DALAM MENINGKATKAN KAPASITAS PENGETUAHUAN KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE LOGIKA FUZZY
Oleh : Adria
Program Studi Administrasi Bisnis Sekolah Tinggi Ilmu Administrasi Pelita Nusantara, Email : adria@stiapennaganraya.ac.id Article Info Abstract Article History : Received  16  Nov - 2022 Accepted  25 Nov  - 2022 Available Online 30 Nov – 2022 Every new employee who joins a new company always has to go through a process of adapting either to their work or their environment, especially industrial companies that demand their employees, especially those that are in direct contact with the products sold by the company. Even if the employees who join already have a lot of experience, of course they need a  learning  process  when  they  are  in  a  new  place,  especially  employees who are new or have no experience at all, of course there is a lot that must be  learned  first,  therefore  the  company  needs  a  system  that  can  handle problems.  the  problem.  The  Question  and  Answering  system  is  a development system from an existing system where many existing systems use the NLP method or the knowledge base method, therefore the system is designed with the fuzzy logic method, so it is expected to provide more precise information to users.
Keyword : System Development, Question Answering, Fuzzy Logi

## 1 . PENDAHULUAN
Setiap  karyawan  yang  bergabung  di dalam  sebuah  perusahaan  yang  baru  selalu harus  melewati  proses  adaptasi  baik  dengan pekerjaan atau lingkungannya, terlebih
perusahaan industri yang
menuntut karyawannya agar dapat menguasai produk apa yang akan dipasarkan dan dikembangkan. bagi karyawan yang bersinggungan langsung dengan  pemasaran  tentu  saja  pembekalan  atau pengetahuan  dasar  perusahaan  sudah  pasti sangat  dibutuhkan  Sekalipun  karyawan  yang bergabung  tersebut  sudah  memiliki  banyak pengalaman  tentu  butuh  proses  pembelajaran saat  berada  di  tempat  yang  baru,  terlebih karyawan  yang  baru  atau  tidak  memiliki pengalaman sama sekali ada banyak informasi yang  dibutuhkan  dan  informasi  yang  harus  di pelajari  terlebih  dahulu  oleh  karena  itu perusahaan  membutuhkan  sistem  yang  dapat membantu  karyawan  baru  agar  mendapatkan informasi  yang  dibutuhkan  terutama  yang berkaitan dengan produk yang akan dipasarkan sesuai  dengan  yang  dibutuhkan,  penerapan metode  logika  fuzzy  pada  pengembangan
sistem  ini  untuk  menentuka  pertanyaan  dan jawaban yang paling tepat dan yang dibutuhkan oleh  karyawan  baru  yang  bisa  saja  memiliki latar  belakang  yang  berbeda  dengan  produk yang akan dijual nantinya

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Question  Analisys  Module  (QAM)  yang diterapkan  dalam  perancangan  sistem  ini merupakan  proses  analisa  dan  sebuah  proses yang menjelaskan bentuk dari masukan dimana output dari proses pada tahap ini adalah Answer Retrieval Module (ARM) dimana jawaban yang sudah  melalui  tahap  kebenaran  dan  kesesuain akan pertanyaan yang di ajukan akan diberikan kepada  pengguna.  adapun  konsep  dasar  dari Question  Analisys  Module  (QAM)  yakni sebuah  masukan  dari  user  (Q)  dimana pertanyaan  yang  di  ajukan  memiliki  kriteria tertentu  (U)  serta  dibentuk  juga  basis pengetahuan yang terdapat berbagai informasi I = {i1, i2, ..., in} dan satu set Si ⊆ I adapun untuk menghasilkan  jawaban  dari  sistem  yang  akan
dirancang ini maka sangat tergantung dari basis pengetahuan yang dibentuk
F : (U, I) → (Si)
Fungsi  di  atas  menjelaskan  Li  merupakan kualitas  pertanyaan  yang  dihitung  dari  Si dengan  perhitungan  informasi  standar,  adapun contoh  pertanyaan  yang  digunaan  yakni "Bisakah  anda  memberi  tahu  saya  latar belakang  pendidikan  engginer  yang  bisa ditempatkan  di  site?"  pertanyaan  tersebut merupakan persyaratan penggunaan (U) sehingga  mengambil  jawaban  dari  basis pengetahuan.  U  merupakan  kombinasi  dari  3 elemen  pada  sebuah  pertanyaan,  yang  dapat dilambangkan sebagai berikut :
U  =  (Unl-question,  Uuser-modelling,

## Urelevance-feedback)
Pada  lambang  di  atas  dapat  di  definisikan dengan ,
 Unl-question adalah jawaban yang dibutuhkan
 Uuser-modelling merupakan bagian terkait pemahaman  pengguna  mengenai  domain pertanyan yang di ajukan
 Urelevance-feedback merupakan  respon dari sistem yang dirancang terkait pertanyaan  yang  diajukan  dimana  setiap domain  pertanyaan  memiliki  persyaratan tersendiri Bentuk  fungsi  diatas  akan  dibentuk  dengan bentuk  analisis  pertanyaan  yang  diajukan sebagai berikut :
f :  ( Unl-question, Uuser-modelling, Urelevance-feedback ) → (Si, Li)
Pada  fungsi  di  atas  dijelaskan  user  akan menginputkan  pertanyaan,  setelah  pertanyaan di  input  maka  akan  pertanyaan  akan  dianalisa dengan  kriteria  atau  domain  pertanyaan  baru selanjutnya dilakukan proses pencarian jawaban
Applying  User  Modelling  (UM)  in  User’s

## Question
Untuk meningkatkan keakuratan dibutuhkan  penggunaan  User  Modeling  untuk emfilter  potensi  jawaban  yang  sesuai  ada  3 aspek  yang  di  dasarinya  yakni  berdasarkan konsep  dasar  pengetahuan,  teori  bahasa,  serta konteks pertanyaan
Uuser-modelling=(Uknowledge-base concept,Uquestion context,Ulanguage theory
QAUF  dapat  melakukan  pengembalian jawaban  berdasarkan  pertanyaan  pengguna sehingga dibutuhkan informasi tambahan untuk menafsirkan  secara  semantik  pengubah  dan persyaratan.  Para  pengguna  yang  mengajukan pertanyaan dapat diinformaskan terkait profilnya  dimana  QAM  berkonsultasi  dengan ontologi dan basis pengetahuan untuk memetakan barang-barang Unl Question .

## 3. METODE
Pada  penelitian  ini  Logika  Fuzzy digunakan  karenakan  memiliki  nilai  anggota yakni 0, -1, proses pendekatan fungsi digunaan untuk  memperoleh  nilai  keanggotaan  adapun tahap  yang  dilakukan  setelah  memperoleh inputan maka akan dilakukan proses fuzifikasi terlebih  dahulu  dengan  memnfaatkan  basis pengetahuan  yang  dirancang  maka  dilakukan juga proses pengambilan keputusan dan dengan logika  pengambilan  keputusan  maka  tahap selanjutnya atau tahap akhir adalah defuzifikasi, setelah dilakukan proses defuzifikasi maka akan dihasilkan output .
Gambar 3.1 Metode Alur Proses Logika Fuzzy Pada Sistem Gambaran  umum  dari  struktur  sistem Question dan Answering yang dirancang. Dapat dilihat pada gambar

## Gambar 3.2 Metodelogi Pengembangan Sistem
Pada gambar di atas di jelaskan bahwa akan ada user interface yang dirancang saat user akan  menggunakan  sistem  tersebut,  adapun user  akan  menginputkan  pertanyaan  pada  user interface  tersebut  sebelum  dilakukan  proses analisis  pertanyaan  tersebut.  Setelah  di inputkan dan di analisa pertanyaan yang masuk maka  akan  ada  penyeleksian  terlebih  dahulu dimana penyeleksian dilakukan untuk mengetahui  apakah  pertanyaan  tersebut  sudah perbah  ditanyakan  atau  belum  jika  sudah pernah  ditanyakan  maka  akan  tersimpan  pada database  jika  belum  pernah  ditanyakan  maka database  akan menyimpan pertanyaan tersebut lalu  akan mengumpulkan beberapa pertanyaan lainnya  untuk  dilaukan  proses  analisa  dengan logika  fuzzy,  akan  tetapi  jika  pertanyaan tersebut juga bisa di dapatkan secara langsung jawabannya  jika  sudah  di  simpan  di  dalam database dan sudah dilakukan proses pengolahan dengan logika fuzzy

## 4. HASIL PEMBAHASAN
Alur  kerja  sistem  Question  dan Answering  yang dirancang secara  keseluruhan dapat digambarkan dengan flowchart yang ada di bawah ini .
Gambar 4.1 Flowchart Pengembangan Sistem
Pada flowchart di atas dijelaskan ketika user menginputkan pertanyaan maka akan dilakukan pengecekkan pada database terlebih dahulu jika pertanyaan tersebut ada di database maka akan dilakukan  proses  analisa  dengan  logika  fuzzy baru selanjutnya  akan diberikan jawaban yang sesuai dengan yang di inginkan akan tetapi jika pertanyaan  tersebut  tidak  pernah  ditanyakan atau pertanyaan baru dan tidak ada di database maka  pertanyaan  akan  dilakuan  penyeleksian terlebih dahulu jika pertanyaan masih berkaitan dengan sistem yang dirancang maka pertanyaan akan  disimpan  di  database  baru  selanjutnya dilakukan  proses  logika  fuzi  akan  tetapi  jika pertanyaan tersebut tidak sesuai dengan sistem yang  dibangun  maka  kembali  ke  user  untuk memberikan pertanyaan yang baru
Berikut  adalah  Bentuk  dari  tabel  variabel type dan nama variable yang dibentuk, dimana pada  variable  type  terdiri  dari  variable  input dengan  nama  variable  question  dan  category sedangkan  untuk  variable  output  Cuma  hanya variable answer
Tabel 4.1 Variable Type Variable Type Variabel Name Input Variable Question Category Output Variable Answer Selanjutnya dibentuk tabel dengan
pemberian  nilai  linguistik,  dimana  pada nama
variable question diberikan nilai sedikit, sering, selalu sedangkan untuk nama variable category diberikan nilai linguistik dasar, biasa dan sulit. Sedangan pada nama variable answer diberikan nilai linguistik kurang, baik dan bagus.
Tabel 4.2 Variable Name Variable Name Linguistic Value Question Sedikit, Sering, Selalu Category Dasar, Biasa, Sulit Answer Kurang, Baik, Bagus
Selanjutnya  nilai  linguistik  yang  sudah ditentukan  diberikan  nilai  ranah,  dimana  pada variable nama question nilai ranah dimulai dari 0  hingga  15,  sedangkan  untuk  category  nilai ranah  nya  adalah  juga  0  hingga  15,  dan  nilai ranah pada variable nama dimulai dari angka 0 hingga 100

## Tabel 4.2 Value Sphere
Variable Name Linguistic Value Value Sphere Question Sedikit 0 ; 2,5 ; 4,5 Sering 4 ; 6,5 ; 10 Selalu 8,5 ; 12 ; 15 Category Dasar 0 ; 2,5 ; 6 Biasa 4 ; 8 ; 10 Sulit 8,5 ; 12 ; 14 Answer Kurang 0 ; 20 ; 40 Baik 35 ; 50 ; 70 Bagus 65 ; 80 ; 100 Perancangan sistem question dan answering yang akan dirancang dilakukan proses pembuatan  rule  nya  dengan  menggunakan matlab seperti gambar di bawah ini
Gambar 4.2 Pengujian Dengan Metode Mamdani Gambar di atas menginformasikan ada dua inputan yang akan di proses atau di buatkan rulenya dimana inputan tersebut adalah inputan question  dan  category,  serta  ada  satu  inputan output yakni inputan answer
Gambar 4.3 Penginputan Variable Question Ada tiga fungsi pada variabel question berdasarkan  pertanyaan  yang  di  ajukan  pada sistem  dimana  fungsi  pertama  adalah  sedikit, fungsi sedikit adalah jumlah yang paling sedikit kemunculan  pertanyaannya  sehingga  semakin sedikit  pertanyaan  yang  di  ajukan  pada  sistem maka akan mempengaruhi jawabannya sedangan  fungsi  kedua  adalah  sering,  sering adalah jumlah fungsi yang lebih banyak muncul daripada fungsi sebelumnya sehingga fungsi ini akan  lebih  baik  daripada  fungsi  sebelumnya, dan  fungsi  terakhir  adalah  fungsi  selalu merupakan fungsi yang selalu muncul dan lebih baik  dari  dua  fungsi  sebelumnya  sehingga dengan  fungsi  tersebut  maka  dipastikan  akan memperoleh hasil yang lebih masimal.
Gambar 4.4 Penginputan Variable Category
Variable  category  adalah  fungsi  yang mengklasifikasikan pertanyaan dimana
pertanyaan yang diterima oleh sistem diklasifikasikan  berdasarkan  pertanyaan  yang di inputkan, pertanyaan dasar adalah pertanyaan yang berkaitan dengan dasar – dasar yang  sudah  seharusnya  dipahami  sehingga tidak sulit untuk dipahami oleh user, sedangan tingkat  pertanyaan  biasa  adalah  pertanyaan yang  mungkin  di  anggap  sulit  oleh  sebagian user  dan  mudah  di  mengerti  oleh  sebagian lainnya,  dan  yang  terakhir  adalah  sulit merupakan  pertanyaan  yang  tidak  biasa  hanya beberapa saja yang mengerti dan biasanya lebih mendalam  sehingga  disinilah  semakin  tampak peran  sistem  yang  akan  dirancang  ini  tingkat pertanyaan  yang  sulit  akan  diberikan  nilai kebenarannya  dengan  metode  logika  fuzzy pada proses matlab
Gambar 4.5 Penginputan Variable Answer
Variable  answer  adalah  variable  yang menunjukan  fungsi  dari  nilai  yang  diperoleh adapun  nilai  fungsi  kurang  pada  variable answer  adalah  jawaban  yang  memiliki  nilai yang  paling  rendah  nilai  tersebut  dibawah  40 persen sehingga tingkat kebenaran dari jawaban tersebut bisa sangat rendah nilai kesusaiannya, fungsi baik merupakan nilai yang di peroleh di atas  fungsi  kurang  sehingga  keesuaian  nilai yang diperoleh bisa dijadikan acuan akan tetapi fungsi  nilai  tersebut  tidak  lebih  baik  dari  nilai fungsi bagus dikarenakan nilai bagus merupakan kesesuaian yang tepat hal tersebut tidak  terlepas  dari  inputan  yang  diterima oleh fungsi tersebut
Gambar 4.6 Rule Yang terbentuk Rule  yang  dibentuk  yakni  terdiri  dari rule pada fungsi sedikit dan category dasar yang merupakan answer dari kurang, sedangkan dari variable question, dimana fungsi sering dengan variable  category  pada  fungsi  dasar  merupaan answer  dari  baik  dan  bagus.  Sedangkan  pada question  selalu  dan  category  dasar  erupakan answer dari baik dan bagus serta pada category biasa maka answernya bagus dan category sulit answernya adalah baik.
Gambar 4.7 Rule Yang terbentuk dengan tiga variable
Gambar  di  atas  adalah  hasil  dari variable,  fungsi  dan  rule  yang  dibentuk berdasarkan tiga variable, dua variable inputan dan  satu  variable  answer  dimana  variable question dibentuk fungsinya dengan dasar lima belas pertanyaan yang akan di ajukan oleh user, sedangkan  untuk  variable  category  juga dibentuk fungsi berdasarkan jumlah yang sama. Dan  untuk  variable  output  yakni  variable answer di bentuk fungsi dengan nilai persentase yakni yang dimulai

## 5. KESIMPULAN
Perancangan  sistem  Question  dan Answer    ini  merupakan  perkembangan  dari sistem  Question  dan  Answer    yang  sudah  ada dengan menggunakan natural language program, atau basis pengetahuan yang sudah di simpan sebelumnya. Sedangkan sistem Question dan Answer yang akan dikembangkan menggunakan  metode  Logika  Fuzzy  sehingga dengan  penggunaan  logika  fuzzy  diharapkan sistem  yang  dirancang  ini  dapat  lebih  tepat dalam  menetukan  pertanyaan  atau  jawaban yang dibutuhkan oleh pengguna.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
A  M  Naven,  Intranet/Extranet  security,  South African, June 2000.
Ahmad Hassan Afridi, Mobile Social Computing:  Swarm  Intelligence  based Collaboration,  London,  U.K, July  4  - 6, 2012
Arash  Andalib,  Mehdi  Zare,  Farid  Atry,  A
Fuzzy  Expert  System  for  Earthquake
Prediction  Case  Study  :  The  Zagros Range,Iran
Ben Bachmaira, Norbert Pachlera, John Cookb,
Mobile  Learning  Towards  Curricular
Validity in the Maelstrom of the Mobile Complex. B. Yeniguna, I. R. Karasb , E. Demiralc, Real- Time Navigation System Implementation  the  scope  of  3D Geographic  Information  System  For
Multi Storey Car Park, Istanbul, Turkey, 16–17 October 2016.
C.  Pechsiri,  R.  Piriyakul,  Developing  a  Why- How  Question  Answering  System  on Community  Web  a  Causality  Graph Including  Procedural  Knowledge,  22
January 2016
Don  Kerr,  Amir  Talaei-Khoei,  Amir  Hossein
Ghapanchi,  Assistive  Technologies  for
Aged  Care:  Supportive  or  Empowering, 2014.
Guangliang  Li,  Minghai  Yao,  Research  of
Emergency Vehicles
Information
System  Based  on  SOA,  Hangzhou,
China.
Hosseny  Farazar,  Parviz  Amiri,Receiving, Filtering  and  Amplifying  Earthquake Signals,Tehran, Iran, 12 December 2013
P. Venkata Subba Reddy, Fuzzy Modeling and
Natural Language Processing for Panini's Sanskrit Grammar, 1 May 2010
Pratiksha P. Kamble,Wireless Sensor Networks for  Earthquake  Detection  and  Damage Mitigation  System,Amravati,  India,  1
May 2010
K.Mohan Krishan, J.N.Chandra Sekhar, Dr.G.V.Marutheswar,  Modelling  and Simulation  of  Three  Level  VSI-Neutral Point  Balancing  -  Fed  AC  Drive  using Intelligence Techniques, December 2015
Qihui  Yu,  Yan  Shi,  Maolin  Cai,  Weiqing Xu,Fuzzy  logic  speed  control  for  the engine of an air-powered vehicle,2016 Wiyada  Kuman,  Adisak  Pongpullponsak, Fuzzy  Logic and Fuzzy Clustering for Medical  Service  Value  Model,  March 13 - 15, 2013 Hongkong
Waheeb  Ahmed,  Babu  Anto,  An  Automatic Web  Based  Question  Answering System  For  E  Learning,  Kannur University, Kannur, India, 2017 Yuanchen Li, Bingjie Wei and Xin Wang, A Web-Based Visual and Analytical Geographical Information System for Oil and Gas Data, Northwest University, Xi’an 710069,China, 9 March 2017.