Abstrak —Sistem  informasi  layanan  masyarakat  merupakan sistem  informasi  yang  akhir-akhir  ini  mulai  diterapkan  di berbagai  daerah.  Salah  satunya  adalah  Kota  Kediri  yang memiliki  sistem  layanan  pengaduan  masyarakat  yang  bernama Suara  Warga (SURGA) Kota  Kediri. Dalam penerimaan aduan, terkadang  aduan  yang  masuk  ke  dalam  sistem  memiliki kemiripan  dengan  aduan  yang  sudah  ada.  Hal  ini  dikarenakan adanya  kemungkinan  pengadu  mengirimkan  aduan  berulang kali atau beberapa pengadu mengirimkan aduan dengan isi yang sama. Manhattan  similarity adalah  salah  satu  algoritma  yang digunakan untuk mendeteksi kemiripan  dua  dokumen. Manhattan  similarity dapat  diimplementasikan  pada  aduan  yang masuk  ke  dalam  sistem.  Aduan  yang  masuk  diproses  dengan pendekatan text  similarity ,  yaitu text  processing dan  dimodelkan dalam  bentuk vector  space model sehingga  dapat  dihitung  jarak antar  aduan  menggunakan Manhattan  distance .    Perhitungan jarak  antar  aduan  dibatasi  dengan  penyusunan cluster menggunakan K-Means  clustering ,  sehingga  hanya  aduan  yang berada  pada cluster atau  klasifikasi  yang  sama  yang dibandingkan. Uji coba dilakukan dengan menyusun cluster yang bertujuan  untuk  klasifikasi  aduan  dan  dilakukan  deteksi kemiripan.  Setelah  klasifikasi  dan  deteksi  dilakukan,  sejumlah aduan  diambil  dari  setiap cluster dan  ditanyakan  kepada  15 responden.  Hasil  uji  coba  menunjukkan  bahwa  aduan  dapat dideteksi  kemiripannya  dengan  jarak Manhattan distance minimal 0,9993 antar aduan dengan tingkat akurasi untuk aduan tidak  mirip  100%  dan  untuk  aduan  mirip  90%.  Waktu  total yang dibutuhkan untuk melakukan proses klasifikasi dan deteksi kemiripan  teks  adalah  17  menit  27  detik  dengan  jumlah  aduan 387.
Kata Kunci — K-Means  Clustering,  Manhattan  Distance, Manhattan  Similarity,  Text  Processing,  TF-IDF,  Vector  Space Model

## I. PENDAHULUAN
OTA Kediri adalah sebuah kota yang terletak di Provinsi Jawa  Timur,  Indonesia.  Kota  Kediri  merupakan  kota yang memiliki potensi untuk berkembang. Berdasarkan Dinas Sosial  dan  Tenaga  Kerja  Kota  Kediri  jumlah  penduduk  di Kota Kediri pada tahun 2013 mencapai 267.310 orang [1].
Dengan  meningkatnya  jumlah  penduduk  di  Kota  Kediri, tentulah diperlukan wadah yang dapat menampung aduan serta aspirasi  warga.  Kota  Kediri  sudah  memiliki  wadah  yang bernama  SURGA  (Suara  Warga)  Kota  Kediri.  SURGA  Kota Kediri ini dapat menjadi wadah untuk menampung aduan serta
aspirasi  warga  melalui  SMS  atau  dari  situsnya  secara langsung.
Isi  dari  aduan  yang  disampaikan  melalui  SURGA  ini  tidak mempunyai  format  aduan  yang  terikat.  Selain  itu,  dengan banyaknya  aduan  setiap  hari,  sangatlah  sulit  untuk mengklasifikasi  jenis  aduan  dari  warga  apabila  dilakukan secara  manual.  Hal  ini  dikarenakan  manusia  perlu  membaca isi  dari  tiap  aduan  dan  kemudian  memberikan  kategori  dari aduan  tersebut.  Selain  itu,  aduan  juga  dapat  masuk  pada malam  hari  di  saat  manusia  istirahat,  hal  ini  menunda klasifikasi aduan yang masuk.
Klasifikasi  dokumen  teks  adalah  permasalahan  yang mendasar  dan  penting.  Di  dalam  dokumen  teks,  tulisan  yang terkandung  adalah  bahasa  alami  manusia,  yang  merupakan bahasa  dengan  struktur  yang  kompleks  dan  jumlah  kata  yang sangat banyak [2].
Pada  tugas  akhir  ini  akan  diangkat  sebuah  topik  mengenai klasifikasi aduan dan deteksi kemiripan yang masuk ke dalam sistem  SURGA  Kota  Kediri.  Topik  ini  dipilih  untuk mendeteksi  duplikasi  serta  aduan  yang  mirip  dengan  aduan yang sudah masuk, dan juga mengklasifikasikan kategori pada setiap aduan yang masuk. Dengan menggunakan mesin, aduan yang masuk akan diproses secara otomatis.
Dengan  modul  aplikasi  ini  nantinya  modul  ini  dapat mendeteksi  kemiripan  aduan  yang  masuk,  sehingga  apabila terdapat  aduan  yang  mirip  dengan  aduan  yang  masuk sebelumnya, maka akan dianggap aduan yang sama, sehingga tidak  perlu  ditampilkan  ulang  aduan-aduan  yang  bersifat mirip.
Setelah  itu,  modul  ini  nantinya  akan  mengklasifikasikan aduan  yang  masuk.  Aduan  dapat  ditampilkan  sesuai  dengan klasifikasi yang telah dilakukan.

## II. URAIAN PENELITIAN

## A. Text Processing
Text  mining merupakan  proses  pengambilan  data  berupa teks  dari  sebuah  sumber  dalam  hal  ini  sumbernya  adalah dokumen.  Dengan text  mining dapat  dicari  kata-kata  kunci yang dapat mewakili isi dari suatu dokumen lalu dianalisa dan dilakukan pencocokan antara dokumen dengan basis data kata kunci  yang  telah  dibuat. Text  processing merupakan  bagian

## Modul Klasifikasi Aduan dengan Pendekatan Kemiripan Teks pada Aplikasi Perangkat Bergerak Suara Warga (Surga) Kota Kediri
Tegar Rachman Muzzammil, R. V. Hari Ginardi, dan Diana Purwitasari Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : hari@its-sby.edu
K
dari text mining [3].  Tahapan text processing secara  umum adalah tokenizing , stopping, dan stemming . 1) Tokenizing Tokenizing merupakan  proses  yang  dilakukan  pada  suatu dokumen  untuk  mendapatkan term - term .  Proses  yang dilakukan adalah memotong kata-kata yang membangun suatu dokumen dan hasil dari potongan disebut token , dan mungkin dalam proses  yang  sama  membuang berbagai  karakter  seperti tanda baca [4].
2) Stopping
Stopping merupakan  proses  yang  dilakukan  setelah tokenizing pada text  processing. Proses  dari stopping adalah menghilangkan kata yang sering muncul pada umumnya yang disebut stopword . Stopword cenderung  memiliki  bobot  yang rendah,  sehingga  hampir  tidak  mempengaruhi  perhitungan apabila stopword dihapus.  Salah  satu  teknik  yang  biasa digunakan  untuk  mengurangi  indeks  kata  adalah  dengan stemming atau menghilangkan stopword [5].
3) Stemming
Stemming merupakan proses untuk mendapatkan kata dasar dari  suatu term .  Tujuan  dari  proses  ini  dilakukan  agar  makna suatu term dari  satu  dokumen  sama  dengan  dokumen  lainnya karena term tersebut sudah berada pada bentuk dasar. Karena alasan  adanya  transformasi  kata,  suatu  dokumen  biasanya menggunakan kata yang berbeda bentuk, padahal kata tersebut memiliki  makna  yang  tidak  jauh  berbeda.  Dalam  banyak situasi,  akan  sangat  membantu  apabila  kata  yang  berbeda bentuknya  tersebut  dianggap  sama  [4].  Algoritma stemmer yang  digunakan  berdasarkan  algoritma Porter Stemmer . Porter Stemmer dipilih  dengan  pertimbangan  bahwa  inti  dari stemmer tersebut  cocok  dengan  struktur  kata  pada  Bahasa Indonesia [6]. Cara kerja algoritma ini adalah sebagai berikut:
 Apabila  kata  memiliki  lebih  dari  dua  suku  kata, maka  periksa  akhiran  partikel  kata  tersebut. Apabila  kata  tersebut  memiliki  akhiran  partikel seperti  - kah ,  - lah ,  atau  – pun ,  maka  hapus  kata akhiran partikel dan kurangi satu suku kata.
 Apabila  kata  tersebut  masih  memiliki  jumlah  suku lebih  dari  dua,  maka  periksa  akhiran  milik  kata tersebut.  Apabila  kata  tersebut  memiliki  akhiran milik  seperti  - ku atau  – nya ,  maka  hapus  kata akhiran milik tersebut dan kurangi satu suku kata.
 Apabila  kata  tersebut  masih  memiliki  jumlah  suku kata  lebih  dari  dua,  maka  periksa  kata  awalan pertama  ( first order prefix )  kata  tersebut.  Apabila kata tersebut memiliki kata awalan pertama seperti meng -, meny -, men -, mem -, me -, peng -, peny -, pen -, pem -, di -, ter -  atau ke- ,  maka  hapus  kata  awalan tersebut dan kurangi satu suku kata.
 Apabila  kata  tersebut  masih  memiliki  jumlah  suku kata  lebih  dari  dua,  maka  periksa  kata  awalan kedua  ( second order prefix )  kata  tersebut.  Apabila kata  tersebut  memiliki  kata  awalan  kedua  seperti ber -, be -, per -  atau pe -,  maka  hapus  kata  awalan tersebut dan kurangi satu suku kata.
 Apabila  kata  tersebut  masih  memiliki  jumlah  suku kata  lebih  dari  dua,  maka  periksa  kata  akhiran ( suffix )  kata  tersebut.  Apabila  kata  tersebut memiliki  kata  akhiran  seperti  – kan ,  - an atau  - i ,
maka hapus kata akhiran tersebut dan kurangi satu suku kata.
 Kata dasar ditemukan.

## B. Term Frequency-Inversed Document Frequency Algorithm (TF-IDF)
Salah  satu  cara  untuk  memberi  bobot  kata  ( term ) t dari suatu  dokumen  ( document ) d adalah  dengan  menghitung jumlah  kata t dalam  dokumen d ,  pembobotan  ini  disebut kemunculan  kata  ( term frequency ) TF .  Kelemahan  dari term frequency adalah  semua  kata  memiliki  bobot  yang  sama pentingnya.  Salah  satu  solusi  dari  kelemahan  ini  adalah memberikan bobot yang tinggi untuk kata yang kemunculannya  sedikit  di  banyak  dokumen.  Hal  ini dikarenakan  kata  yang  sedikit  muncul  di  banyak  dokumen dianggap  penting.  Untuk  memberatkan  bobot  kata  yang kemunculannya  sedikit  di  banyak  dokumen  pada  umumnya menggunakan inversed document frequency ( IDF ). Penggabungan  bobot TF dan IDF dilakukan  dengan  cara perkalian,  penggabungan  dilakukan  agar  didapatkan  bobot campuran suatu term dari setiap dokumen [4]. Persamaan IDF dapat  dilihat  pada  (1)  dan  Persamaan TF - IDF dapat  dilihat pada  (2).  Persamaan  (1)  dan  (2)  dikutip  dari  [4].  Berikut adalah persamaan IDF :
t df n idf log  (1)
dimana:
 n  adalah jumlah dokumen yang diamati  df t adalah jumlah dokumen yang mengandung term t.
t td td df n tf w log .  (2)
dimana:
 w td adalah bobot term t  tf td adalah frekuensi term t pada dokumen d  log(n/df t ) adalah IDF  n  adalah jumlah dokumen yang diamati  df t adalah jumlah dokumen yang mengandung term t.
C. Vector Space Model Algorithm
Vector Space Model adalah  suatu  model  yang  digunakan untuk
memodelkan suatu dokumen. Untuk mengimplementasikan  metode-metode  klasifikasi  dokumen teks,  diperlukan  suatu  transformasi  yang  dapat  mengubah teks-teks digital menjadi  suatu  model  yang  lebih  efisien  dan dimengerti sehingga proses analisa dapat dilakukan [7]. Vector space model adalah salah satu pendekatan yang paling banyak digunakan  dalam  merepresentasikan  dokumen  teks  [8]. Representasi  kumpulan  dokumen  sebagai  vektor  disebut vector space model ,  sebagai  contoh V d adalah  vektor  dari dokumen d .  Vektor  tersebut  memiliki  fitur  berupa  nilai  atau bobot  dari term pada  dokumen  tersebut  [4].  Untuk menghindari  vektor  dengan  fitur  yang  besar  namun  tidak penting,  kata  yang  dijadikan  fitur  hanya  apabila  muncul  pada data training minimal  sebanyak  tiga  kali,  atau  apabila  kata tersebut  bukan stopword [9].  Fitur  dari vector  space  model dapat  dilihat  pada  (3).  Berikut  adalah  persamaan  dari vector
space model :
} ,.... , { 2 1 n d t t t V  (3)
dimana:
 V d adalah vektor dari dokumen d  t i adalah nilai term ke-i dari dokumen d.
D. Manhattan Distance Algorithm
Manhattan distance adalah  metode  pengukuran  jarak  dua vektor. Manhattan distance menghitung  jumlah  dari perbedaan  fitur  antara  dua  vektor  dengan  n  dimensi.  Nilai yang  dijumlahkan  adalah  nilai  absolut  dari  masing-masing fitur  yang  dihitung  perbedaannya  [10].  Berikut  adalah persamaan Manhattan distance :       n i q p q p q p ManhDis 1 | | || || ) , ( (4)
dimana p dan q adalah vektor dengan persamaan:
) .... , ( ) .... , ( 2 1 2 1 n n q q q q p p p p   (5)

## E. Manhattan Similarity Algorithm
Banyak  nilai  jarak  yang  merupakan  nilai  absolut,  tapi apabila ingin dihitung kemiripannya, tentu kemiripannya yang dilihat. Sebagai contoh, apabila ada dua string dengan ukuran 10 6 dan  memiliki  perbedaan  hanya  1000 bits ,  maka  kedua string tersebut dapat ditetapkan memiliki kemiripan yang lebih tinggi dibanding dengan dua string dengan panjang 1000 bits namun  memiliki  perbedaan  sebesar  100%.  Dari  sinilah dilakukan  normalisasi  jarak  menjadi  jarak  relatif  agar  dapat dihitung  kemiripan  berdasarkan  jarak  [11].  Berikut  adalah persamaan Manhattan similarity :
n q p ManhDis q p ManhSim ) , ( 1 ) , (   (6)
dimana:
 n  adalah ukuran dari vektor atau jumlah term
 p  adalah vektor
 q adalah vector.
Manhattan similarity adalah metode pengukuran kemiripan antara  dua  vektor  dengan  menggunakan  nilai Manhattan distance .  Pembagian  nilai Manhattan distance dengan N adalah  untuk  menormalisasikan  jarak  menjadi  jarak  relatif. Pengurangan  angka  satu  dengan  jarak  relatif  bertujuan  agar nilai yang didapat memiliki nilai maksimal satu.

## F. K-Means Clustering Algorithm
Tujuan  dari  algoritma K-means adalah  untuk  membagi M titik dengan N dimensi  ke dalam k cluster agar  menghasilkan nilai sum of squares yang  minimal.  Untuk  mendapatkan  hasil yang memiliki nilai sum of squares yang minimal pada semua partisi  hampir  tidak  realistis,  kecuali  ketika M dan N berukuran  kecil  dan k =2.  Oleh  karena  itu,  yang  dicari  adalah solusi  “ local ” optima yang  dicapai  dengan  tidak  ada
perpindahan  titik  ke cluster lain  yang  menyebabkan pengurangan nilai sum of squares [12].
Perhitungan  rata-rata  jarak  antara  data-data  yang  ada terhadap centroid menggunakan Mean  Squared  Error  (MSE) yang dikutip dari [13] dapat dilihat sebagai berikut:
2 1 || || 1 i n i c v v n MSE     (7)
dimana:
 n adalah jumlah data pada suatu cluster  v c adalah vektor centroid  v i adalah vektor data ke-i.
Langkah-langkah yang digunakan dalam pembuatan cluster menggunakan K-means adalah: 1. Tentukan jumlah cluster ( k ).
2. Tentukan  secara  acak  data  sejumlah k sebagai  titik awal centroid .
3. Hitung  rata-rata  jarak  antara  data-data  yang  ada terhadap centroid ,  alokasikan  data-data  ke  dalam cluster yang  memiliki  jarak  terdekat  dengan centroid- nya.
4. Kembali  ke  langkah  3  apabila  masih  ada  data  yang berpindah cluster atau  terjadi  perubahan  nilai cluster atau  iterasi  sudah  melebihi  nilai  maksimal iterasi yang ditentukan .

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN

## A. Deskripsi Umum Sistem
Pada  Tugas  Akhir  ini  akan  dibangun  modul  aplikasi perangkat bergerak Suara Warga (SURGA) Kota Kediri  yang memiliki  kemampuan  untuk  mengklasifikasi  aduan  serta mendeteksi  kemiripan  suatu  aduan  dengan  aduan  lainnya. Aplikasi  ini  juga  dapat  menampilkan  aduan  dengan memasukkan  kata  kunci,  klasifikasi,  atau  tanggal  aduan  yang ingin dicari. Aplikasi ini merupakan modul dari aplikasi utama “Operator  Surga”.  Definisi  modul  yang  digunakan  adalah aplikasi  hanya  dapat  dibuka  oleh  aplikasi  utama  dan  tidak dapat dibuka secara langsung dari launcher android . Terdapat class - interface dari  aplikasi  utama  yang  diimplementasikan oleh modul ini agar dapat menjadi modul dari aplikasi utama.

## B. Kasus Penggunaan  Sistem
Kasus  Penggunaan  sistem  merupakan  diagram  kebutuhan yang  menggambarkan  fungsionalitas  sistem  dan  aktor- aktornya.  Pengguna  dapat  melihat  aduan  terbaru,  melihat semua  aduan,  melihat  detail  aduan,  melihat  aduan  mirip, memperbarui  data  aduan  dan  melakukan  klasifikasi  aduan. Melihat  aduan  terbaru  merupakan  kasus  penggunaan  untuk menampilkan  15  aduan  terbaru  pada  aplikasi.  Melihat  semua aduan  merupakan  kasus  penggunaan  untuk  menampilkan semua  aduan,  Melihat  detail  aduan  merupakan  kasus penggunaan  untuk  menampilkan  detail  dari  suatu  aduan. Melihat  aduan  mirip  merupakan  kasus  penggunaan  untuk menampilkan  aduan  yang  mirip  dengan  aduan  yang  dipilih. Memperbarui data aduan merupakan kasus penggunaan untuk mengambil  aduan  baru  dari server .  Melakukan  klasifikasi
aduan  merupakan  kasus  penggunaan  untuk  membuat klasifikasi aduan di database lokal. Kasus Penggunaan sistem dapat dilihat pada Gambar 1 .

## Gambar 1 Diagram Kasus Penggunaan

## C. Perancangan Arsitektur Umum Sistem
Penjelasan  arsitektur sistem yang terlihat pada Gambar 2 adalah sebagai berikut:
 Server adalah database yang menyimpan semua aduan pada SURGA Kota Kediri.
 Client dapat  mengambil  data  aduan  dari database server yang kemudian disimpan di database lokal.  Modul  aplikasi  adalah  modul  dari  aplikasi  utama “Operator Surga” yang telah terpasang pada client .
 Modul aplikasi menggunakan data aduan dari database lokal  untuk  melakukan  klasifikasi  dan  deteksi kemiripan aduan.

## Gambar 2 Arsitektur Umum Sistem
D. Perancangan Modularitas
Perancangan
modularitas dilakukan
dengan
mengimplementasikan interface milik  aplikasi  utama. Detail  dari interface yang  diimplementasikan  dapat  dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 Diagram Kelas Modularitas.

## IV. IMPLEMENTASI
Implementasi  dilakukan  dengan  pembuatan  database yang  terdiri  dari  tabel  berisi  aduan  dari  server,  serta  tabel berisi  nilai-nilai  hasil  perhitungan  klasifikasi  dan  deteksi kemiripan.  Untuk  pengambilan  data  pada database lokal, dilakukan  implementasi query yang  berfungsi  mengambil data  dari database lokal  sesuai  dengan  kebutuhan  modul aplikasi.  Pengambilan  data  diimplementasikan  dengan memodelkan  bentuk  aduan  menjadi JavaScript  Object Notation (JSON)  yang  kemudian  di- parse setelah  diambil client . Data aduan  yang berhasil diambil diproses nilai TF - IDF untuk  setiap term -nya  dan  disimpan  ke  dalam database . Clustering atau klasifikasi dilakukan dengan menggunakan  nilai  dari  aduan  yang  telah  diproses  dan disimpan  sebelumnya.  Klasifikasi  dilakukan  dengan mengambil  sejumlah  aduan  yang  dijadikan centroid yang kemudian  dihitung  rata-rata  jarak  masing-masing centroid dengan aduan-aduan lainnya. Perubahan centroid dilakukan apabila  rata-rata  jarak  yang  dilakukan  lebih  kecil  dari centroid sebelumnya.  Klasifikasi  selesai  apabila  tidak  ada aduan  yang  berpindah cluster atau  batas  iterasi  maksimal telah  dicapai.  Setelah  klasifikasi  selesai,  maka  dicari term dengan  bobot  tertinggi  pada  masing-masing cluster yang berfungsi sebagai label dari klasifikasi tersebut.
Pendeteksian  aduan  mirip  dilakukan  setelah  klasifikasi terhadap  semua  aduan  telah  selesai.  Dari  setiap cluster diambil  satu  aduan  yang  terdekat  dengan centroid dan aduan tersebut dijadikan medoid . Setelah medoid didapatkan,  aduan  yang  terdapat  pada  suatu cluster dibandingkan  dengan medoid dari cluster tersebut. Perbandingan  dilakukan  dengan  menghitung  jarak  antara kedua  aduan  menggunakan Manhattan distance dan  dicari tingkat kemiripannya  dengan Manhattan similarity . Pembuatan  antarmuka  aplikasi  dibuat  dalam  kode  XML, halaman utama modul aplikasi dapat dilihat pada Gambar 4.
Modularitas  diimplementasikan  dengan  cara  meng- import library dari  kelas  utama.  Selain  itu,  modul  aplikasi juga  menambahkan file MANIFEST.MF yang  menyediakan informasi  kepada  kelas  utama  informasi  kelas  yang digunakan
oleh modul
aplikasi
dalam
mengimplementasikan interface .  Modul  aplikasi  juga mengimplementasikan  kelas interface dari  aplikasi  utama. Setelah  itu  meletakkan file JAR  yang dibutuhkan  ke dalam folder Plugin pada  media  penyimpanan  perangkat  lunak bergerak.

## Gambar 4 Halaman Utama Aplikasi

## V. PENGUJIAN DAN EVALUASI
Pengujian  fungsionalitas  dilakukan  dengan  menyiapkan sejumlah  skenario  penggunaan  modul  aplikasi.  Hasil pengujian fungsionalitas menunjukkan bahwa semua fungsionalitas  modul  aplikasi  berhasil.  Pengujian  klasifikasi dilakukan setelah modul aplikasi dapat mengambil data aduan dari server .  Setelah  klasifikasi  dibentuk,  dilakukan  deteksi kemiripan  antara medoid dari  suatu cluster dengan  aduan  di dalamnya, proses ini menghasilkan nilai Manhattan similarity antara  aduan  dengan medoid dari cluster aduan  tersebut. Setelah  deteksi  kemiripan  selesai,  dilakukan  observasi  secara manual  untuk  menentukan  nilai  minimal  dari Manhattan similarity antar  aduan  yang  digunakan  sebagai  acuan  dari mirip-tidaknya  suatu  aduan.  Penentuan  nilai k dan  jumlah iterasi  yang  akan  digunakan  dilakukan  dengan  cara  mencari nilai MSE terkecil  dari  semua  skenario  yang  tersedia.  Nilai k yang  terpilih  adalah k =4  dan  iterasi  maksimal  500.  Setelah dilakukan  klasifikasi  dan  deteksi  kemiripan,  dilakukan observasi  secara  manual  untuk  menentukan  nilai  minimal untuk  menentukan  tingkat  kemiripan  dari  dua  aduan  yang dibandingkan.  Tingkat  kemiripan  minimal  yang  digunakan untuk menentukan mirip tidaknya kedua aduan adalah 0,9993. Tingkat  kemiripan  minimal  adalah  nol  dan  maksimal  adalah satu.  Pengujian  akurasi  untuk  tingkat  kemiripan  minimal 0,9993  dilakukan  dengan  metode  kuisioner.  Kuisioner  berisi 20 aduan yang ditetapkan mirip dan 20 aduan yang ditetapkan tidak  mirip  oleh  aplikasi,  responden  menyatakan  aduan  yang ditetapkan  oleh  aplikasi  benar  atau  tidak.  Hasil  pengujian akurasi  menunjukkan  bahwa  akurasi  untuk  penetapan  aduan tidak  mirip  adalah  100%  dan  penetapan  aduan  mirip  adalah 90%.  Hasil  pengujian  fungsionalitas  dapat  dilihat  pada  Tabel 1.
Tabel 1 Hasil Pengujian Uji coba fungsi Hasil pengujian Melihat aduan terbaru Berhasil Melihat semua aduan Berhasil Melihat detail aduan Berhasil Melihat aduan mirip Berhasil Memperbarui aduan baru Berhasil Melakukan klasifikasi aduan Berhasil Melakukan deteksi kemiripan aduan Berhasil Menampilkan aduan yang telah disaring Berhasil

## VI. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  uji  coba  yang  telah  dilakukan,  terdapat beberapa kesimpulan yang bisa diambil, yaitu:
1) Fungsionalitas  melihat  aduan,  mencari  aduan  dan menampilkan  aduan  yang  mirip  dapat  dijalankan  dengan baik.
2) Klasifikasi  aduan  dilakukan  dengan  metode K-means clustering dengan  nilai k =4  dan  iterasi  maksimal  500. Kemudian  dilakukan  penghitungan  jarak  antar  aduan dengan medoid dari  masing-masing cluster ,  aduan  akan dimasukkan  ke  dalam cluster yang  terdekat  jaraknya dengan medoid cluster tersebut. 3) Pendeteksian kemiripan dilakukan dengan cara menghitung  jarak  antar  kedua  aduan  yang  dimodelkan menjadi  vektor  dan  dihitung  menggunakan Manhattan similarity .  Jarak  kedua  vektor  aduan  merupakan  tingkat kemiripan.  Tingkat  kemiripan  minimal  adalah  nol  dan maksimal  adalah  satu.  Apabila  tingkat  kemiripan  kedua aduan  lebih  besar  dari  0,9993,  maka  aduan  dianggap mirip.
4) Aduan  yang  telah    disaring  ditampilkan  dengan melakukan  proses query pengecekan  aduan  untuk mengecek  apabila  suatu  aduan  memiliki  nilai  jarak  lebih dari 0,9993 maka aduan tersebut tidak ditampilkan karena dianggap mirip.
5) Modularitas diimplementasikan dengan cara meng- import library dari  kelas  utama.  Modul  aplikasi  juga mengimplementasikan kelas interface dari aplikasi utama. Setelah  itu  meletakkan file JAR  yang  dibutuhkan  ke dalam folder Plugin pada  media  penyimpanan  perangkat lunak bergerak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Badan Pusat Statistik Kota Kediri. [Online].
http://kedirikota.bps.go.id/LinkTabelStatis/view/id/4  ,  diakses  pada  29 Juli 2015.
[2]  Andani  Achmad,  Amil  Ahmad  Ilham,  dan  Herman  ,  "Implementasi Algoritma  Term  Frequency  -  Inverse  Document  Frequency  dan  Vector Space  Model  untuk  Klasifikasi  Dokumen  Naskah  Dinas," Prosiding Konferensi  Nasional  Forum  Teknik  Elektro  Indonesia  (FORTEI  2012) , 2012.
[3]  M. I. Azis, Development Program Application To The Measurement Of Document Resemblance Text Mining, TF-IDF, and Vector Space Model Algorithm, Gunadarma University, 2010.
[4]  Christopher  D.  Manning,  Prabhakar  Raghavan,  dan  Hinrich  Schütze, Introduction  to  Information  Retrieval .  California:  Stanford  University, 2008.
[5]  Megan  Chenoweth  dan  Min  Song,  "Text  Categorization  dalam Encyclopedia  of  Data  Warehouse  &  Data  Mining," IGI  Global ,  pp.
1936-1941, 2009.
[6]  Fadillah  Z.  Tala,  "A  Study  of  Stemming  Effects  on  Information Retrieval  in  Bahasa  Indonesia",  Universiteit  van  Amsterdam,  The Netherlands, 2003.
[7]  A.  Z.  Arifin,  Roby  Darwanto,  Dini  Adni  Navastara,  dan  Henning  Titi Ciptaningtyas, "Klasifikasi Online Dokumen Berita Dengan Menggunakan  Algoritma  Suffix  Tree  Clustering," Seminar  Sistem Informasi Indonesia (SESINDO2008) , Desember 2008.
[8]  Aini  Rachmania  Kusumaagama  Fuddoly,  Klasifikasi  Kategori  dan Identifikasi  Topik  pada  Artikel  Berita  Berbahasa  Indonesia,  Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2011.
[9]  T.  Joachims,  C.  Nedellec,  dan  C.  Rouveirol,  "Text  categorization  with support  vector  machines:  learning  with  many  relevant," 10th European Conference on Machine Learning , 1998.
[10]  Abul Hasnat, Santanu Halder, D. Bhattacharjee, M. Nasipuri, dan D. K. Basu,  "Cooparative  Study  of  Distance  Metrics  For  Finding  Skin  Color Similarity  of  Two  Color  Facial  Images," National  Conference  on Advancement of Computing in Engineering Research (ACER 13) , 2013.
[11]  Ming  Li,  Xin  Chen,  Xin  Li,  Bin  Ma,  dan  Paul  M.  B.  Vitányi,  "The Similarity Metric," IEEE Transactions On Information Theory , vol. 50, no. 12, pp. 3250-3264, 2004.
[12]  J.  A.  Hartigan  dan  M.  A.  Wong,  "A  K-Means  Clustering  Algorithm," Journal of the Royal Stastical Society. Series C , vol. 28, no. 1, pp. 100-
108, 1979.
[13]  S.  Makridakis  dan  M.  Hibon,  "Evaluating  Accuracy  (Or  Error)
Measures," INSEAD, Fontainebleau, 1995.