## SISTEM FAQ KONSULTASI DOKTER GIGI MENGGUNAKAN ALGORITMA WINNOWING DAN SYNONYM REPLACEMENT
Wildan Faizzani 1) , Fika Hastarita R. 2)
1 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik,Universitas Trunojoyo Jl. Raya Telang, PO BOX 2 Kamal, Bangkalan E-mail : 1 wildanfaizzani@gmail.com, 2 hastarita.fika@gmail.com

## ABSTRAK
Kesehatan  gigi  amat  penting  bagi  manusia,  namun  tidak  semua  orang  masa  kini  memiliki  waktu untuk  pergi  ke  dokter  gigi  dalam  rangka  pencegahan  penyakit  gigi  yang  lebih  kronis,  akibatnya banyak orang mendatangi dokter gigi ketika keadaan giginya sudah rusak parah. Untuk menangani permasalahan  ini,  sangatlah  tidak  efisien  untuk  membangun  aplikasi  konsultasi  konvensional. Mengingat  jumlah  pasien  yang  tidak  sedikit  dan  kemungkinan  terus  bertambah  kedepannya. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  deteksi  kemiripan  dengan  bantuan  metode Winnowing dan  didukung  oleh Synonym  Replacement .  Dengan  penyusunan  FAQ  dalam penerapannya  menjadikan  konsultasi  akan  semakin  mudah.  Uji  coba  dilakukan  dengan  menguji beberapa jenis Synonym Replacement dan diketahui melalui ujicoba Synonym Replacement Versi 4 yang  terbaik  untuk  membantu  pendeteksian  dengan  peningkatan  angka  deteksi  sebesar  40% dibandingkan tanpa Synonym Replacement , serta dengan merubah konstanta algoritma Winnowing dan  diketahui  pula  bahwa  konstanta prime =  7, n-gram dan n-window =  3  adalah  yang  terbaik untuk deteksi kalimat, dengan angka deteksi mencapai 58%.
Kata Kunci : Algoritma Winnowing , Synonym Replacement , dan Frequently Ask Question

## ABSTRACT
Tooth’s  health  was  very  important  for  human  being,  unfortunately  nowadays  people  have  no enough time to go to the dentist in order to prevents more cronical teeth problems, some of them went  to  the  dentist  when  the  condition  was  too  late  for  prevention.  At  this  rate,  it  is  very  not efficient  to  build  the  consulting  application  that  require  an  answer  manually.  Considering  the number  of  patient  that  keep  grows  by  time.  In  this  paper,  we  would  represent  our  research  in building  an  application  such  as  the  answer  from  problem  stated  above  using  Winnowing Algorithm and Synonym Replacement. This application using FAQ to compile and collect the same question in order to ease the process of consultation on the other hand.In this research number of tests are performed, in the test of several versions of Synonym Replacement found that Version 4 were  the  best  in  case  similarity  detection,  compared  to  non-included  Synonym  Replacement similarity  detection  was  approximately  40%  higher,  on  the  other  side  constant  values  of Winnowing  tests  found  that  prime  =  7,  n-gram  and  n-window  =  3  constants  were  the  best combination with similarity detection reaching 58%.
Keywords : Winnowing Algorithm, Synonym Replacement, and Frequently Ask Question

## PENDAHULUAN
Dalam  setiap  gigi  dan  gusi manusia  terdapat  ratusan  bahkan  lebih sistem  syaraf  dan  pembuluh  darah  yang terhubung  ke  otak,  jika  terdapat  masalah pada  gigi  dan  gusi  dibiarkan  maka dikhawatirkan  akan  dapat  menyebar kedalam  sistem  otak  yang  notabene sangat  vital  bagi  manusia.  Namun  masih banyak  diantara  masyarakat  yang  belum memahami pentingnya
menjaga kesehatan  gigi  dan  mulut,  kebanyakan dari  mereka  tidak  memiliki  waktu  untuk berkonsultasi secara langsung.
FAQ  ( Frequently  Ask  Question ) merupakan  salah  satu  inovasi  yang diperkenalkan  oleh  Eugene  Miya  pada tahun  1982  saat  bertugas  sebagai  staf NASA  untuk  mengelola  mailing  list ARPAnet  yang  membahas  masalah tentang  ruang  angkasa.  Ide  pembuatan FAQ  berawal  dari  kesulitan  yang dihadapinya untuk menjawab satu persatu  pertanyaan user yang  setiap  hari terus bertambah[1].
Metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  deteksi  kemiripan dengan  bantuan  metode Winnowing dan didukung oleh Synonym Replacement . Banyak  cara  atau  metode  yang dapat digunakan untuk mendeteksi kemiripan  dalam  file  text.  Namun  ada kebutuhan mendasar yang harus dipenuhi oleh  algoritma  deteksi  kemiripan,  yaitu: (1.) Whitespace Insensitivity yang berarti dalam  melakukan  pencocokan  terhadap file  teks  seharusnya  tidak  terpengaruh oleh  spasi,  jenis  huruf  (kapital  atau normal),  tanda  baca  dan  sebagainya.  (2.)
Noise Surpression yang berarti menghindari penemuan kecocokan dengan  panjang  kata  yang  terlalu  kecil atau kurang relevan, misal: ‘the’. Panjang kata  yang  ditengarai  merupakan  suatu kemiripan
harus cukup untuk membuktikan  bahwa  kata-kata  tersebut benar-benar  memiliki  kemiripan  dan bukan  merupakan  kata  yang  umum digunakan.  (3.) Position  Independence yang  berarti  penemuan  kemiripan  harus tidak  bergantung  pada  posisi  kata-kata.
Meskipun posisinya tidak sama, kemiripan harus dapat ditemukan[2].

## METODE

## Preprocessing
Tugas  pokok  dari preprocessing adalah  membuat Index dari  kumpulan dokumen. Index dokumen adalah himpunan term yang  menunjukkan  isi atau topik yang dikandung oleh dokumen. Index berfungsi untuk membedakan suatu dokumen dari
dokumen  lain.  Ukuran index sangat mempengaruhi  dari  hasil  yang  akan ditampilkan. Semakin kecil ukuran index maka  semakin  kecil  pula  relevansi  antar dokumen  yang  akan  didapat.  Semakin besar  ukuran index maka  akan  semakin besar pula relevansi tiap dokumen namun sekaligus  menaikkan  jumlah  dokumen yang  tidak  relevan  dan  menurunkan kecepatan pencarian. [3]
Terdapat    4  dari  5  langkah pembangunan inverted index , yaitu [3]:
1. Penghapusan format dan markup dari dalam dokumen
Tahap  ini  menghapus  semua  tag markup dan format khusus dari dokumen, terutama pada dokumen yang mempunyai  banyak tag dan  format seperti  dokumen  (X)HTML.  Jika  isi dokumen telah berada di dalam database maka tahapan ini sering ditiadakan. 2. Pemisahan rangkaian term ( tokenization ) Tokenization adalah tugas
memisahkan  deretan  kata  di  dalam kalimat,  paragraf  atau  halaman  menjadi token atau  potongan  kata  tunggal  atau termed word . Tahapan ini juga menghilangkan karakter-karakter tertentu seperti  tanda  baca  dan  mengubah  semua token ke bentuk huruf kecil ( lower case ).
3. Penyaringan ( filtration )
Pada tahapan ini ditentukan term mana  yang  akan  digunakan  untuk merepresentasikan  dokumen  sehingga dapat  mendeskripsikan  isi  dokumen  dan membedakan  dokumen  tersebut  dari dokumen  lain  di  dalam  koleksi. Term yang sering dipakai tidak dapat digunakan  untuk  tujuan  ini,  setidaknya
karena dua hal. Pertama, jumlah dokumen  yang  relevan  terhadap  suatu query kemungkinan  besar  merupakan bagian  kecil  dari  koleksi. Term yang efektif  dalam  pemisahan  dokumen  yang relevan  dari  tidak  relevan  kemungkinan besar  adalah term yang  muncul  pada sedikit  dokumen.  Ini  berarti  bahwa term dengan  frekuensi  tinggi  merupakan poor descriminator . Kedua, term yang muncul dalam banyak dokumen tidak mencerminkan  definisi  dari  topik  atau sub-topik  dokumen.  Karena  itu, term yang  sering  digunakan  dianggap  sebagai stopword dan dihapus.
4. Pengembalian term ke  bentuk  akar kata ( stemming )
Kata-kata  yang  muncul  di  dalam dokumen  sering  mempunyai  banyak varian morfologik. Karena itu, setiap kata yang  bukan stopwords direduksi  ke stemmed  word ( term )  yang  cocok  yaitu kata  tersebut  di stem untuk  mendapatkan bentuk  akarnya  dengan  menghilangkan awalan atau akhiran [4].
ECSP Stemmer Adapun langkah-langkah penyusunan  algoritma stemming ECSP adalah sebagai berikut : 1. Melakukan  pengecekan  jumlah karakter/huruf  dalam  kata input -an,  jika kata  yang  akan  di stem mempunyai jumlah  karakter/huruf  <  6,  maka  kata tersebut  tergolong  tidak  berimbuhan  dan secara  langsung  akan  di return oleh Stemmer .  Algoritma  ini  disebut  cek non affiks . 2. Pengecekan ilegal  affiks (kata imbuhan  yang  tidak  diperbolehkan).
Contoh ilegal  affiks pada  aturan  Bahasa Indonesia  yaitu:ke-..-i|-kan,  se-..-i|kan, peng-..-..-i|kan, tar-..-an.
3. Menghapus kata ganti kepunyaan yang  berada  di  depan  seperti:  ku-,  kau-, dan  serapan  awalan  asing  seperti  :  adi- ,antar-,anti-,anu-,audio-,awa-,bi-,catur-
,dasa-,deka-,dwi-,eka-,infra-,maha- ,manca-,multi-,nara-,pasca-,pari-,pramu- ,pra-,sapta-,semi-,swa-,tri-,ultra-. 4. Menghapus inflectional  particle
P  (-lah,  -kah,  -tah,  -pun)  dan  kata  ganti
kepunyaan atau possessive pronoun PP (- ku, -mu, -nya).
5. Menghapus awalan .
 Menghapus  awalan  yang  tidak bermofologi  seperti  (di-,  ke-,  se- ).
 Menghapus  awalah  bermofologi (be-, te-, pe-, me-).
Lakukan recording sesuai dengan tabel  pemenggalan  imbuhan  ECSP  dan yang  sudah  dikembangkan  dari  aturan pemenggalan  awalan ECS dan Porter Stemmer .[5]

## Synonym Replacement
Untuk pendeteksian kalimat sama, jenis kata sangat berpengaruh pada sensitifitas deteksi. Synonym
Replacement membantu  memecahkan permasalahan  ketika  terdapat  dua  kata yang  memiliki  makna  sama  namun dengan  tulisan  yang  berbeda.  Perlu diketahui bahwa metode yang digunakan tidak  menggunakan  analisa  leksikal dalam penerapannya.
Terdapat  empat  versi  modul Synonym Replacement yang dikembangkan dalam penelitian ini. Versi 1 (selanjutnya disebut V.1) menggantikan kata  yang  di  deteksi  sama  dengan sinonim  urutan  pertama  dalam  kamus. Versi  2  (V.2)  menggabungkan  sinonim urutan  pertama  dalam  kamus  tepat dibelakang  kata  yang  dituju.  Versi  3 (V.3)  menambahkan  salah  satu  sinonim yang tersimpan ke belakang susunan kata tanpa merubah susunan kata didepannya. Versi  4  (V.4)  menambahkan  semua sinonim  yang  dikenali  dalam  kamus dibelakang  urutan  susunan  kata  yang dimaksud.
Algoritma Winnowing
Berikut contoh implementasi algoritma Winnowing dalam  melakukan proses document fingerprinting pada teks “Kenapa  gigi  pada  anak  belum  tumbuh seusianya?”:
(1) Melakukan proses whitespace insensitivity , sehingga hal yang mengandung  huruf  kapital  dijadikan ignore  case ,  tanda  baca,  spasi,  dan
karakter-karakter  yang  tidak  relevan lainnya dibuang. Sehingga dari kalimatnya diubah menjadi: kenapagigipadaanakbelumtumbuhseusian ya
(2)  Setelah  kalimat  tersebut  dibersihkan, pembentukan  rangkaian gram dengan ukuran 4- gram menjadi: kena  enap  napa  apag  pagi  agig  gigi  igip gipa ipad pada adaa daan aana anak nakb akbe  kbel  belu  elum  lumt  umtu  mtum tumb  umbu  mbuh  buhs  uhse  hseu  seus eusi usia sian iany anya
(3)  Penghitungan  nilai-nilai hash dari setiap gram (sebuah  hipotesis  nilai hash yang muncul):
155945  148920  159476  143829  162047 142828  151036  153485  151127  154474 162006  142371  146014  142151  143591
159422  143233  155494  143964  148895
159220  170309  160511  169850  170111 158328  145854  169677  153567  166688 149958 170894 166947 152823 143845
(4)  Untuk  memilih  hasil  yang  telah  di hash ,  dilakukan  dengan  membagi  ke window w  dengan  panjang  4.  Kemudian pilih nilai yang minimum.
[155945 148920 159476 143829] [148920 159476 143829 162047] [159476 143829 162047 142828] [143829 162047 142828 151036] [162047 142828 151036 153485] [142828 151036 153485 151127] [151036 153485 151127 154474] [153485 151127 154474 162006] [151127 154474 162006 142371] [154474 162006 142371 146014] [162006 142371 146014 142151] [142371 146014 142151 143591] [146014 142151 143591 159422]
[142151 143591 159422 143233] [143591 159422 143233 155494] [159422 143233 155494 143964] [143233 155494 143964 148895] [155494 143964 148895 159220] [143964 148895 159220 170309] [148895 159220 170309 160511] [159220 170309 160511 169850] [170309 160511 169850 170111] [160511 169850 170111 158328] [169850 170111 158328 145854] [170111 158328 145854 169677]
[158328 145854 169677 153567]
[145854 169677 153567 166688] [169677 153567 166688 149958] [153567 166688 149958 170894] [166688 149958 170894 166947] [149958 170894 166947 152823] [170894 166947 152823 143845]
(5)  Setelah  itu  memilih  nilai hash yang paling  minimum  yang  telah  dibagi menjadi window dengan  urutan  nilai index array secara berkelanjutan. Berikut dengan  penambahan  informasi  posisi fingerprint di  dalam  dokumen.  Hasilnya adalah sebagai berikut: [143829,3] [142828,5] [151036,6] [151127,8]    [142371,11]  [142151,13] [143233,16]  [143964,18]  [148895,19] [159220,20]  [160511,22]  [158328,25]
[145854,26]    [149958,30]    [143845,34]

## Hashing
Hashing adalah  suatu  cara  untuk mentransformasi  sebuah string menjadi suatu  nilai  yang  unik  dengan  panjang tertentu  ( fixed-length )  yang  berfungsi sebagai  penanda string tersebut.  Fungsi untuk  menghasilkan  nilai  ini  disebut fungsi hash ,  sedangkan  nilai  yang dihasilkan disebut nilai hash .
Contoh sederhana hashing adalah:
Amir, Budi Marcell, Hendras Gugun, Dimas Maryam, Fitria Menjadi 143565 = Amir, 145800 = Budi 210536456  =  Marcell,  202267081  =
Hendras 1677610 = Gugun, 1618226 = Dimas 19142287 = Maryam, 18133949 = Fitria Contoh di atas adalah penggunaan hashing dalam  pencarian pada database .  Apabila  tidak  di- hash , pencarian  akan  dilakukan  karakter-per- karakter pada nama-nama yang panjangnya  bervariasi  dan  ada  26 kemungkinan pada setiap karakter.
Namun  pencarian  akan  menjadi  lebih efisien setelah di- hash karena kemungkinan setiap angka berbeda. Nilai hash pada umumnya digambarkan sebagai fingerprint yaitu string pendek yang  terdiri  atas  huruf  dan  angka  yang
terlihat  acak  (data  biner  yang  ditulis dalam heksadesimal)[2].

## FAQ
FAQ  merupakan  inovasi  dari perkembangan  teknologi  informasi  dan komunikasi yang berisi dokumen informasi tentang jawaban terhadap suatu pertanyaan  yang  sering  dilontarkan  oleh pengguna pada sebuah newsgroup Penggunaan  FAQ  ini  diperkenalkan  oleh Eugene  Miya  pada  tahun  1982  saat bertugas  sebagai  staf  NASA  untuk mengelola mailing  list ARPAnet  yang membahas masalah tentang ruang angkasa. Ide pembuatan FAQ berawal dari kesulitan yang dihadapinya untuk menjawab  satu  persatu  pertanyaan user yang  setiap  hari  terus  bertambah.  Untuk mengatasinya,  seluruh  pertanyaan  yang sering ditanyakan oleh user pada mailing list disusun  dalam  sebuah database , kemudian  secara  rutin  dilakukan  update pertanyaan dan jawaban pada FAQ.[1]
Tidak  ada  peraturan  siapa  yang boleh/tidak untuk menyusun/menulis
FAQ, selama ada kebutuhan dari informasi  yang  terkandung  dalam  FAQ yang dibuat, FAQ anda akan diapresiasi[7].

## ALGORITMA WINNOWING DAN
SYNONYM REPLACEMENT DALAM PENERAPANNYA Untuk dapat menemukan identitas fingerprint pada  teks,  dalam penelitian  dilakukan  prosedur-prosedur berikut ini.
(1) Useless Character Filter
Menghilangkan  karakter-karakter yang  tidak  dipakai  dalam  deteksi  seperti tanda baca.
Input :  apakah  benar  kafein  menunda rasa kantuk? Output  :  apakah  benar  kafein  menunda rasa kantuk (2) Text Splitter Memecah  suatu  kalimat  menjadi array kata
[0 => apakah] [1 => benar] [2 => kafein] [3  =>  menunda]  [4  =>  rasa]  [5  =>
kantuk] (3) Stopword Filter
Menghilangkan kata hubung, kata  tanya,  kata  ganti,  dan  kata-kata lainnya  yang  dianggap  tidak  membantu dalam deteksi.
[0  =>  kafein]  [1  =>  menunda]  [2  => kantuk]
(4) Synonym Replacement
Menambahkan  semua  padanan kata  yang  terdapat  dalam database kedalam urutan terakhir dalam array kata [0  =>  kafein]  [1  =>  menunda]  [2  => kantuk]  [3  =>  kemudian]  [4  => membatalkan]  [5  =>  memperlalaikan]  [6 => mendorong] [7 => mengundurkan] [8 => menjorokkan] (5) ECSP Stemmer
Merubah  kalimat  berimbuhan menjadi kalimat dasar
[0 => kafein] [1 => tunda] [2 => kantuk]
[3  =>  mudi]  [4  =>  batal]  [5  =>  lalai]  [6
=> dorong] [7 => kundur] [8 => jorok] (6) Stopword Filter
[0 => kafein] [1 => tunda] [2 => kantuk]
[3  =>  mudi]  [4  =>  batal]  [5  =>  lalai]  [6
=> dorong] [7 => kundur] [8 => jorok] (7) Whitespace Filter
Menggabungkan  kembali array kata menjadi satu kalimat tanpa spasi kafeintundakantukmudibatallalaidorongk undurjorok (8) n-Gram membentuk  rangkaian n-gram dari teks [2], semisal n=7 kafeint  afeintu  feintun  eintund  intunda ntundak  tundaka  undakan  ndakant  …. ngkundu gkundur kundurj undurjo
ndurjor durjoro urjorok untuk teks tersebut dihasilkan 41
gram
(9) Hashing
Melakukan  fungsi hash pada setiap n-gram [2] 113954  107970  111881  112669  117217 122123 125896 124106 116555.... 118452  114900  119545  124737  118446 114879 126044 Fungsi hash H(c1...ck) didefinisikan sebagai berikut:
c 1 * b ( k -1) + c 2 * b ( k -2) * . . . + c k – 1 * b + c k (1)
Keterangan: c: nilai ascii karakter b: basis (bilangan prima)
k: banyak karakter
Sebagai  contoh  n-gram  dari
“ kafeint ” dengan b = 3 dan k = 7 H ( kafeint ) = ascii ( k )*3 (6) + ascii ( a )*3 (5) + ascii ( f )*3 (4) + ascii ( e )*3 (3) + ascii ( i )*3 (2) + ascii ( n )*3 (1) + ascii ( t )*3 (0)
H ( kafeint ) = 107*729 + 97*243 + 102*81 + 101*27 + 105*9 + 110*3 + 116*1 H ( kafeint ) = 113954 (10) n-Window
Adalah  proses  pemecahan urutan hash dari n-gram menjadi n-window dengan n yang  dapat  tidak  bergantung pada nilai n sebelumnya.
Dalam  contoh  ini  misal n- window dengan nilai n = 7 113954 107970 111881  112669  117217
122123 125896
107970 111881  112669  117217  122123 125896 124106
111881 112669  117217  122123  125896 124106 116555 ….. 118452  114900  119545  124737  118446 114879 126044 Dihasilkan 35 n- window .
dan masing masing window akan dipilih nilai hash terkecil.
(11) Fingerprint Didapat fingerprint dari  contoh diatas.
107970  108421  108794  108996  109043 109212  110415  111405  111881  113510 114879 114900
Nilai terkecil dari masing-masing n-window akan  diseleksi  dan  digunakan sekali saja, nilai terkecil yang sama pada masing-masing window tidak  membuat nilai fingerprint menjadi homogen, karena  setiap  anggota  nilai hash -nya bernilai unik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji  Coba  sistem  keseluruhan dilakukan  dengan  menentukan query yang  akan  diujikan  secara  acak  namun mengarah kepada materi tertentu.
Berdasarkan  dokumen  materi  yang  telah didapat  yaitu  sebanyak  64  butir,  maka jumlah  skenario  yang  di  uji  coba  tidak lebih  dari  10  butir  saja.  Setiap query uji coba  akan  diulang  sebanyak  10  kali untuk menguji kelayakan sistem FAQ.
Gambar 1. Interface Untuk Konsultasi - Input
Gambar  2. Interface Untuk  Konsultasi  – Output
Tabel 1. Daftar Skenario Uji Coba Sistem
No Skenario Pertanyaan 1 Apabila gigi anak goyang perlu dicabut? 2 Nyeri pada pipi 3 Mulut tidak bisa menutup kembali 4 Gigi terasa ngilu bila terkena angin 5 Sakit yang menyengat pada malam hari 6 Makanan yang menekan kerusakan gigi 7 Mulut kering dan bau mulut 8 Berdarah saat menyikat gigi
9 Gigi tidak beraturan 10
Nyeri pasca pencabutan gigi

## Tabel 2. Daftar Jawaban Yang di Dapat
No Jawaban 1 Jawaban Default 2 Jawaban Default 3 karena adanya  tulang  rahang  yang  bergeser (disposisi)  sehingga  mengunci  tidak  bisa menutup kembali 4 pembuatan  gangiva  tiruan,  bila  terdapat resesi  pada  gingiva  dan  pemeriksaan radiologis terdapat kerusakan tulang alveolaris
5 Jawaban Default
6 makanan yang berserat tinggi
7 biasanya  terdapat  penyakit  seperti  diabetes yang  mendukung  kelainan  ini,  senyawa
yang menyebabkan bau mulut adalah aseton yang  kadarnya  meningkat  dalam  darah pasien 8 Jawaban Default 9 Jawaban Default
10 Jawaban Default Tabel  3.  Daftar  FAQ  Konsultasi  Yang  di Dapat No Skenario Pertanyaan 1 Apabila gigi anak goyang perlu dicabut?
2 Nyeri pada pipi 3 Sakit yang menyengat pada malam hari 4 Berdarah saat menyikat gigi 5 Gigi tidak beraturan 6 Nyeri pasca pencabutan gigi

## Tabel 4. Daftar FAQ Materi Yang di Dapat
No Q A 1 setelah menguap,
tidak  bisa  menutup mulut kembali, apakah penyebabnya? karena  adanya  tulang rahang  yang  bergeser (disposisi) sehingga mengunci  tidak  bisa menutup kembali 2 mulut  kering  sejak tiga bulan lalu, beberapa gigi
goyang,  dan  bau mulut,  apa  yang terjadi? biasanya terdapat penyakit seperti diabetes yang mendukung kelainan ini, senyawa yang menyebabkan bau mulut  adalah  aseton yang kadarnya meningkat dalam darah pasien 3 makanan  apa  yang bisa menekan resiko kerusakan gigi?
makanan yang berserat tinggi 4 gigi  rahang  depan terasa memanjang dan linu bila terkena angin. perawatan apa yang seharusnya  didapat pasien? pembuatan gangiva tiruan,  bila  terdapat resesi  pada  gingiva dan pemeriksaan radiologis terdapat kerusakan tulang alveolaris Tabel 5. Hasil Uji Coba Stopword Filter
No. Posisi S. Filter dan Deteksinya (%) Skn. 1 2 3 1&2 2&3 3&1 1,2&3 1 50 36 37 50 37 50 50 2 24 36 46 24 46 38 38 3 79 53 79 79 80 81 81 4 65 37 53 63 57 65 65 5 43 32 40 43 40 43 43 6 96 50 93 96 93 96 96 7 79 56 59 78 63 78 78 8 45 33 42 45 42 45 45 9 9 16 29 9 29 9 9 10 43 27 31 43 37 43 43 Avg . 53 38 51 53 52 55
55 Tabel 6. Hasil Uji Coba Synonym Replacement No. Versi S. Replacement dan Deteksinya (%) Skn. Tanpa V.1 V.2 V.3 V.4 1 36 33 33
29 50 2
33 33
33 23 38
3 29 29 38 33 81
4 35 39 41 41 65 5 26 15 34 25 43
6 58 64 75 74 96 7 58 56 65 65 78 8 25 26 31 29 45
9 25 22 15 18 9
10 25 43 46 28 43 Avg . 35 36 41 37 55
Tabel 7. Hasil Uji Coba Winnowing No. Skn. Kombinasi Konstanta (Prime-Gram-Wind) dan Deteksinya (%) 11- 4-3 7-4- 3 11- 3-4 7-3- 4 11- 3-3 7-3- 3
1 45 45 43 42 50 50 2 35 35 38 38 38 38 3 78 77 79 78 81 81 4 62 63 62 62 63 65 5 40 41 44 45 43 43 6 94 94 96 96 95 96 7 70 70 72 73 77 78 8 41 41 46 45 46 45 9 4 4 11 11 9 9 10 32 31 43 41 43 43 Avg. 50 50 53 53 54 55 Tabel 8. Hasil Uji Coba Threshold No. Jawaban Diinginkan Jawaban Diperoleh Skn. (ID_MATERI) Kesamaan (%) ID_MATERI 1 8 50 8 2 43 38 35 3 33 81 33 4 60 65 60 5 30 43 30 6 54 96 54 7 46 78 46 8 56 58 55 9 7 20 1 10 20 43 20
Pada Tabel 2 dapat dilihat bahwa skenario  uji  coba  nomor  3,  4,  6  dan  7 menghasilkan  jawaban.  Pada  Tabel  4 merupakan kumpulan F.A.Q. Materi dari 4  skenario  yang  menghasilkan  jawaban. Sedangkan skenario uji coba nomor 1, 2, 5,  8,  9  dan  10  yang  tidak  menghasilkan jawaban ( default ) menjadi F.A.Q
Konsultasi  yang  memungkinkan  admin untuk  menjawabnya  ada  pada  Tabel  3. Secara  keseluruhan  sistem  berjalan  baik, sistem  FAQ  untuk  dokumen  Materi maupun dokumen pertanyaan juga berjalan dengan baik.
Pada  Tabel  5  terlihat  bahwa kombinasi posisi Stopword Filter 3 and 1 menempati  urutan  teratas  bersamaan dengan  posisi  1,  2 and 3.  Karena  proses yang  digunakan  oleh  3 and 1  lebih sedikit, maka posisi inilah yang dianggap paling efektif. Untuk uji level individual, posisi  1  menempati  urutan  teratas
berdasarkan  nilai  rata-rata  pada  uji  coba ini,  hal  ini  dikarenakan stopword  filter dilakukan  di  awal  pemecahan  kalimat. Namun  pada  level  ini,  kelemahannya adalah ketika stemming dilakukan, masih terdapat  kemungkinan  adanya stopword . Urutan  dibawahnya  adalah  posisi  3 dimana stopword  filter dilakukan  setelah stemmer ,  yaitu  tingkat  akhir  preproses teks  sebelum  digabungkan  seluruhnya,
namun kelemahannya adalah tidak dilakukannya filter awal  yang  dapat menyebabkan  banyaknya stopword yang kemungkinan  memiliki  banyak  sinonim yang dapat membuat hasil lebih divergen. Pada  Tabel  6 Synonym V.4
adalah yang paling efektif untuk menemukan  jawaban  yang  diinginkan. Dalam  Tabel  8  terlihat  bahwa  V.1  tidak banyak  membantu  dalam  meningkatkan deteksi  kemiripan,  hal  ini  dikarenakan V.1  hanya  mengganti  kalimat  yang dimaksud dengan salah satu sinonim dari sekian  banyaknya database .  Sedangkan V.4  menempati  urutan  teratas  dalam membantu meningkatkan sensitifitas kesamaan,  karena  V.4  memasukkan semua  sinonim  yang  memiliki  arti  sama kedalam array kata  yang  diproses,  ini juga  dapat  memecahkan  permasalahan dari algoritma winnowing pada sistem ini karena  keterbatasan  panjang  teks  yang tersedia.
Tabel  7 Menunjukkan  bahwa kombinasi  terbaik  dalam  uji  coba  ini adalah Bilangan Prima = 7, n-Gram = 3, dan n-Window =  3.  Berdasarkan  Tabel  7 dapat dilihat bahwa yang paling berpengaruh  terhadap  sensitifitas  deteksi kemiripan  adalah  konstanta  n  pada n- Gram , disusul oleh n pada n-Window dan yang  terakhir  adalah  Bilangan  Prima pada Hashing .  Berdasarkan  hasil  yang ditunjukkan  oleh  Tabel  8, Threshold yang digunakan adalah rata-rata dari nilai kesamaan  skenario  uji  coba  yang memiliki jawaban cocok dengan prakiraan  jawaban  sebelumnya. (50%  + 81%  +  65%  +  43%  +  96%  +  78%  + 43%)  /  7  =  65%. Setelah  pembulatan bilangan, threshold yang  digunakan adalah  65%.  Bilangan threshold yang
tinggi  dapat  mencegah  kesalahan  deteksi dalam pencariannya di dokumen materi.

## SIMPULAN
Algoritma Winnowing dapat membantu  mendeteksi  kemiripan  antara dua  teks  meskipun  memiliki  kelemahan yaitu panjang kalimat yang terbatas dapat mengurangi  sensitifitas  deteksi.  Namun, Synonym  Replacement dapat  menutupi kelemahan  dari  kondisi  ini  dengan menambahkan  semua  sinonim  yang  ada dalam  database jika  salah satu  kata  yang diproses  terdeteksi  terdapat  kata  induk sinonim. Sedangkan F.A.Q. dapat memudahkan  baik admin maupun user dalam memonitor pertanyaan yang sudah sering ditanyakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Daulay, P., dan Badrus Z. Pengembangan  Model  Penelusuran Diskusi  Tutorial  Online  Melalui Aplikasi  FAQ  (Frequently  Ask
Question) .  UPBJJ-UT  Surabaya.
2012.
[2]    Purwitasari,  D.,  Putu  Yuwono  K., dan Umi Laili Y. Deteksi Keberadaan  Kalimat  Sama  Sebagai Indikasi Penjiplakan Dengan Algoritma  Hashing  Berbasis  N-
Gram .  Jurnal  Ilmiah  KURSOR.
Surabaya.2011.
[3]  Mastur,M. Perbandingan  efektifitas antara penghapusan stoplist dengan penghapusan  stoplist  dan  kata umum pada dokumen hasil klasifikasi  pretopology . Bangkalan: Skripsi  Jurusan  Teknik  Informatika Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura; 2012. [4]   Manning, Christopher, D., Raghavan,  P.,  dan  Schütze  ,H. An Introduction to Information retrieval .  Cambridge:  University Press; 2008.
[5]  Fahmi,A. Rancang  Bangun  Sistem
Pencarian  Dan  Hirarki  Pasal-Pasal Tentang Lalu Lintas Angkutan jalan
Dengan Menggunakan Vector Space
Model. Bangkalan:  Skripsi  Jurusan
Teknik  Informatika  Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura.
2013.
[6]  Pratama,  Mudafiq  R.,  Eko  Budi  C., dan Gita Indah M. Aplikasi Pendeteksi Duplikasi Dokumen Teks Bahasa  Indonesia  Menggunakan Algoritma Winnowing Dengan Metode  K-Gram  Dan  Synonym Recognition .    Teknik  Informatika UM Malang. 2012.
[7]  Hersh, R . 1995. FAQ s about FAQ s . URL: http://en.wikipedia.org/wiki/FAQ. diakses 21 Januari 2013.