## Sistem  Deteksi  Kerusakan  pada  Sistem  Operasi  Menggunakan  Metode  TF-IDF dan Cosine Similarity
Aa Zezen Zaenal Abidin a , Andi Sukmadinata b
a STMIK Subang, Jl.marsinu No 5 Subang, Subang  40123, Indonesia
b STMIK Subang, Jl.marsinu No 5 Subang, Subang  40123, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T

## Sejarah Artikel
Diterima Redaksi: 25 Juni 2020 Revisi Akhir: 01 September 2020 Diterbitkan Online : 25 September 2020
System  damage  to  the  operating system,  errors  in  the  operating  system,  with damage  to  software  and  hardware.  The  detection  system  is  expected  to  be more  flexible  than  an  ordinary  expert  system,  because  in  an  ordinary  expert system the consultation is guided while in the detection system using the text similarity method, the user can express the consultation using free expressions on the user consultation menu by using the user consultation text. The system uses  the  Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency  method.  Once  the operating  system  malfunction  query  is  filled  in  to  the  system,  the  query preprocessing  is  carried  out  and  the  text  document  is  in  the  database, dedicating  the  weight  of  the  relationship  of  a  word  to  the  document.  After doing  the  word  weighting  process,  then  do  the  document  crunching  against the  query  using  the  Cosine  Similarity  method.  A  collection  of  text  that  has been  classified  in  the  database  which  is  used  as  the  basis  of  knowledge  and the text consulted as a query, obtained the operating system damage detection system  with  two  categories,  namely  software  and  hardware  damage.  The system  is  able  to  create  consulted  crashes  by  checking  the  similarity  of  the query  text  and  knowledge  base.  The  results  of  the  evaluation  using  a  matrix that  shows  an  accuracy  value  of  70  percent,  the  next  research  in  error detection  using  text  similarity  is  expected  to  increase  the  reliability  of  the system with even greater assessments.
K ATA K UNCI
Text Mining Sistem Deteksi TF-IDF Cosine similarity Sistem Operasi

## K ORESPONDENSI
E-mail: zezen2008@yahoo.com
E-mail: andy93sukmadinata@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Implementasi text  mining untuk  memastikan  kesalahan pada operating system dengan menggunakan TF/IDF dan cosine similarity merupakan  suatu  aplikasi  yang  dirancang  untuk memudahkan pengguna dalam mengatasi masalah yang dialami saat menggunakan operating system . Dimana yang diprioritaskan  dalam  aplikasi  ini  adalah  pencarian  identifikasi masalah berdasarkan kemiripan teks. Pengetauan yang disajikan dalam  representasi  teks, knowledge di  representasikan  dalam bentuk teks.
Data  mining atau  sering  juga  disebut  dengan knowledge discovery  in  Database (KDD)  merupakan  proses  untuk menemukan interesting  knowledge dari  sejumlah  besar  data yang  disimpan  baik  di  dalam database , datawarehouse atau tempat informasi penyimpanan lainnya. Data mining merupakan salah  satu  tahap  yang  terdapat  di knowledge discovery .  Metode TF-IDF  (Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency)
merupakan suatu cara untuk memberikan bobot hubungan suatu kata  ( term )  terhadapa  dokumen.  Metode  ini  akan  mengabaikan setiap  kata-kata  yang  tergolong  tidak  penting.  Oleh  sebab  itu sebelum melakukan metode ini, proses stemmer harus dilakukan terlebih dahulu oleh system . Cosine similarity akan menenetukan  nilai  kemiripan  dokumen  keseluruhan  dari  query dan dokumen pengetahuan dalam knowledge base . Beberapa  bentuk  implementasi  dalam  pengelolaan  teks, diantaranya  adalah  kategorisasi  teks[1],  klasifikasi  dokumen teks[2] seperti juga klasifikasi varian dokumen oleh [3], analisis cross-language  sentiment [4],  sistem  pendeteksian  kemiripan judul  karya  ilmiah[5],  pencarian  artikel  dan  klausa  dalam dokumen  UUD  1945[6],  penentuan  dosen  penguji[7],  metode pengelolaan  teks  digunakan  untuk  mendeteksi  durasi  waktu berita  online[8].  Dalam  penelitian  ini  khusus  digunakan  unutk mendeteksi  kerusakan  pada  system  operasi.  Secara  khusus kerusakan  pada  system  operasi  diasumsikan  hanya  dua  saja, yaitu keursakan software dan kerusakan hardware.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pennggunaan  kemiripan  dokumen  teks  dilakukan oleh[9],  diperoleh  system  yang  dapat  digunakan  untuk mengecek  kemiripan  teks  di  system  paten  dengan  nilai akurasi  yang  baik,  dapat  mengidentifikasi  kemiripan paten  anatar  grup  paten  dari  bebrapa  perusahaan  pemilik paten.  Penggunaan  cisine  similarity  dalam  penelitian  ini lebih  baik  disbanding  dengan  Euclidean  dalam  system temu kembali informasi klinik [10] demikain juga dengan [11]  sama  pada  data  klinik,  khususnya  data  teks  untuk kemiripan pasien. Menganalisis biogeografis dan ekologis asal  dan  pemilihan  spesies  arctic  menggunakan    teks mining    dalam  sebuah  system expert-knowledge [12] penggunaan  lainnya  teks  mining  oleh[13].  Menggunakan metode  pengeolahan  teks  untuk  menganalisis  data  bio medis [14].
Text mining adalah salah satu bidang khusus dari data mining. Sesuai dengan buku The Text Mining Handbook.
Salah satu elemen kunci dari text mining adalah kumpulan dokumen  yang  berbasis  teks.  Pada  prakteknya, text mining ditujukan untuk menemukan pola dari sekumpulan dokumen yang jumlahnya sangat besar dan bisa mencapai jumlah  ribuan  bahkan  sampai  jutaan.  Koleksi  dokumen bisa statis, dimana dokumen tidak berubah, atau dinamis, dimana dokumen selalu di update sepanjang waktu.
Beberapa  Teknik  Pendekatan  statistika  adalah Sebagai berikut[15]:
a) Teknik Word Frequency
b) Position in text
c) Cue Words and heading
d) Setence position Teknik Pendekatan dengan Naturan Language Analysis
a) Inverse Term Frequency and NLP Technique
b) Lexical chain ,
c) Maximal Marginal Relevance
Salah  satu  metode  yang  sangat  berguna  dan  efektif  dalam system  temu  kembali  informasi  adalah  metode  vector  space model  (VSM),  pembobotan  term  dari  query  maupun  kaliamat dalam  metode  ini  menggunakan Term  Frequency-  Inverse Document Frequency (TF-IDF)[16].
Dalam  penelitian  ini  tentu    yang  terbaru  adalah penggunaan  dokumen  yang  tersimpan  sebagai  dokumen pengetahuan  dalam  basis  data,  biasanya  disebut  sebagai Knowlegde  Base  Discovery (KD),  sedangkan  query  dijadikan sebagai  konsultasi  dari  user  kepada  system.  Tentu  saja diharapkan  dalam  penelitin  ini  bahwa  ekspresi  konsultasi  user kepada  sistem  bisa  dilakukan  secara  lebih  fleksibel,  tidak  kaku seperti  pada  system  pakar  yang  menggunakan  aturan  secara terbimbing.  Dalam  metode  ini  pembobotan  kata  dalam  sebuah dokumen  dilakukan  dengan  mengalikan  nilai  Tf  dan  IDF. Pembobotan  diperoleh  berdasarkan  jumlah  kemunculan  term dalam  kalimat  (TF)  dan  jumlah  kemunculan  term  pada  seluruh kalimat  dalam  dokum  (IDF).  Bobot  suatu  istilah  semakin besar jika  istilah  tersebut  sering  muncul  dalam  suatu  dokumen  dan semakin  kecil  jika  istilah  tersebut  muncul  dalam  banyak dokumen,  Nilai  IDF  sebuah  term  dihitung  menggunakan persamaan dibawah [15]:
Tahap selanjutnya adalah seleksi fitur, yaitu mencari nilai tf-idf dengan rumus tf-idf = tf x log(N/ df )…………………………………..1) di mana,
tf : jumlah term tersebut N : total dokumen df : jumlah dokumen yang mengandung suatu term
Menghitung  bobot  (W)  masing-masing  dokumen  dengan persamaan dibawah ini:
df=d1+d2+...+dn ……………………………….…… (1) Keterangan pada rumus 1
• Df : Total kata pada term
• D : frekuensi kata pada kalimat
,id f = log (n/Df) ……………………………… (2)
Keterangan pada rumus 2 • N : total dokumen • Df
: banyak dokumen yang mengandung kata yang dicari
W (t, d) = tf (t, d) * idf ………………………….....… (3) Keterangan pada rumus 3 • d : dokumen ke – d • t : kata ke -t dari kata kunci • tf
: banyaknya kata yang dicari pada sebuah dokumen
• IDF : Inversed Document Frequency
Kemudian  baru  melakukan  proses  pengurutan ( sorting )  nilai  kumulatif  dari  W  untuk  setiap  kalimat.  Tiga kalimat  dengan  nilai  W  tersebesar  dijadikan  sebagai  hasil  dari ringkasan atau output dari peringkasan teks otomatis. Pengujian system  dilakukan  menggunakan Confusion    matrix [17] , seperti pada  Table  1[18], dimana Confusion    matrix merupakan metode    yang    menyatakan  jumlah    data    uji    yang    benar diklasifikasikan    dan    jumlah    data    uji    yang    salah diklasifikasikan.
Tabel 1 Confusion Matrix untuk klasifikasi biner
Kelas Prediksi 1 0 Kelas Sebenarnya 1 TP FN 0 FP
TN Keterangan Tabel  6 : True  Posstive (TP) = jumlah  dokumen  dari kelas    1   yang benar  dan diklasifikan sebagai kelas 1. True Negative (TN) =  jumlah  dokumen  dari kelas  0  yang    benar diklasifikasikan  sebagai kelas 0. False Positive (FP) =  jumlah  dokumen  dari kelas 0 yang salah diklasifikasikan  sebagai kelas 1. False Negative (FN) =  jumlah  dokumen  dari kelas 1 yang salah diklasifikasikan  sebagai kelas 0.

## 3. METODOLOGI
Dalam  penelitian  ini query dijadikan  sebagai  representasi konsultasi  dari  pengguna,  begitu  pengguna  melihat  kerusakan pada  sistem  operasi,  sedangkan dokumen  dalam  basis  data  dari D1  hingga  Dn  menjadi    salah  satu  pengetahuan  dalam Knowledge  Base atau  basis  pengetahuan,  seperti  diperlihatkan dalam Gambar 1.
TF-IDF dan SIMILARITY SYSTEM user Query: Konsultasi dengan teks, sesuai ekspresi bebas user
Knowlegde base D1 D1 Dn
Gambar 1 Sistem knowledge base deteksi kerusakan sistem operasi
Terdapat dua dokumen masalah pada sistem operasi dan satu query yang  mana  akan  dilakukan  proses pre- processin, . seperti pada Tabel 2.
Tabel 2 Dokumen Uji
Dokumen Isi Dokumen Q Menyalakan  computer,    monitor blank , hardisk mengeluarkan suara D1
komputer mati total bunyi beep 1x 2x 3x 4x hardisk  bunyi  monitor  blang  insert  system disk harddisk error failure operating system not  found  bad  sector  cd  dvd  room  tidak jalan  tidak  terbaca  jam  dan  tanggal  selalu berubah  keyboard  mouse  tampilan  display rusak  vga  card  sound  lan  connector  power suplay ram
D2 komputer  tidak  mengeluarkan  suara  usb
tidak  terdeteksi  windows  teraktivasi  not genuine  Preparing  Your  Desktop  internet Sistem32 mising safe mode driver not found wifi resolusi  tidak  sesuai  not  responding idm  fake  serial  number  google  chrome  fire fox crashed devices media player mircosoft office    system  restore  virtual  memory anti virus  bluetooth  manager  prorgram  files explorer desktop
Tahap selanjutnya adalah seleksi fitur, yaitu mencari nilai tf-idf dengan rumus
tf-idf = tf x log(N/ df )………………………..1) dari  81 record atau  81 term ,  hanya  diambil  10  untuk dokumentasi ini, seperti pada Tabel 3.
Tabel 3  Dokumen setelah pemecahan kata
No Tf Term Q D1 D2 Df 1 Computer 1 1 2 2 Mati 1 1 3 Mengeluarkan 1 1 2 4 Monitor 1 1 2 5 Blang 1 1 2 6 Virus 1 1 7 Microsoft 1 1 8 Hardisk 1 1 2 9 Bluetooth 1 1 10 Suara 1 1 2
Selanjutnya  adalah  menghitung  nilai idf dan TF-IDF ., seperti pada Tabel 4.
Tabel 4 Nilai TF-IDF Idf wdt=tf*idf log(n/df) Q D1 D2 0,176091 0,176091 0,176091 0 0,477121 0 0,477121 0 0,176091 0,176091 0 0,176091 0,176091 0,176091 0,176091 0 0,176091 0,176091 0,176091 0 0,477121 0 0 0,477121 0,477121 0 0 0,477121 0,176091 0,176091 0,176091 0 0,477121 0 0 0,477121 0,176091 0,176091 0 0,176091 Rumus perhitungan mencari idf :
=LOG(N/df) =LOG(3/2) =0,845098… Rumus perhitungan mencari wdt dar i q : =q*idf = 1*0,845098
=0,845098…
Rumus perhitungan mencari wdt dari d1 :
=d1*idf
= 0*0,845098 =0 Rumus perhitungan mencari wdt dari d2 : =d2*idf = 0*0,845098 =0
Tabulasi hasil semua perhitungan diperlihatkan pada Tabel 5.
Tabel 5 Panjang Vektor No Wdq * Wdi Panjang Vektor D1 D2 D1 D2 1 0 0 0,714191 0 0 2 0,13541 0,13541 0,135407 0,1354069 0,135407 3 0,29601 0 0,29601 0,29601 0 4 0,29601 0 0,29601 0,29601 0 5 0,29601 0 0,29601 0,29601 0 6 0 0 0 0 0,714191 7 0 0 0 0 0,714191 8 0 0 0 0,7141907 0 9 0 0 0 0,7141907 0 10 0 0 0 0,7141907 0
Setelah melakukan proses pembobotan kata, langkah selanjutnya melakukan  perangkingan  dokumen  terhadap query dengan menggunakan metode Cosine Similarity.
cosSim(𝑑⃗ j, 𝑞⃗)   = 𝑑⃗ j∙ 𝑞⃗ |𝑑⃗ j | . |𝑞⃗| = ∑ (𝑤 ij ∙   𝑤 iq ) 𝑡 𝑖=1 √∑ 𝑤 𝑖𝑗 2 ∙ ∑ 𝑤 𝑖𝑗 2 𝑡 𝑖=1 𝑡 𝑖=1
Rekapan  semua  hasil  perhitungan  pada  similarity  pada penelitian ini disampaikan pada Tabel 6.
Tabel 6 Tahap perhitungan dengan Cosine Similarity
No Wdq * Wdi Panjang Vektor D1 D2 Q D1 D2 1 0,031008 0 0,03100 8 0,03100 8 0 2 0 0 0 0,22764 5 0
3 0 0,03100 8 0,03100 8 0 0,031008 4 0,031008 0 0,03100 8 0,03100 8 0 5 0,031008 0 0,03100 8 0,03100 8 0 6 0 0 0 0 0,227645 7 0 0 0 0 0,227645 8 0,031008 0 0,03100 8 0,03100 8 0 9 0 0 0 0 0,227645 10 0 0,03100 8 0,03100 8 0 0,031008 … …. ……… …… 0,124033 ……… …. 0,03100 8 ……… ….. 0,15504 1 ……… ….. 0,35167 7 ………… ….. 0,713942 0,39375 2 0,59302 4 0,844951 0,53117 9 0,093201
Rancangan antar muka dari sistem diperlihatkan dalam Gambar 2, dimana  terdapat tempat untuk menuliskan teks sebagai query yang  dituliskan  pengguna  untuk  melakukan  konsultasi berdasarkan  kondisi  sistem  operasi  yang  digunakan  pada komputer dari pengguna.
Gambar 2 Rancangan antar muka sistem

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi antar muka system diperlihatkan dalam Gambar 3.

## Gambar 3 Implementasi anatar muka system
Untuk  menguji  tingkat  akurasi  pada  Implementasi Text  Mining Untuk  Memastikan  Kesalahan  Pada Operating  System menggunakan  metode Cosine  Similarity adalah Confusion matrix.
Tabel 7  Data Hasil Klasifikasi Data Uji
Setelah  Data  uji  didapatkan,  maka  dilakukan  tahap  pengujian tingkat akurasi.
Tabel 8  Data hasil perhitungan mencari nilai TP, FP, FN
dan TN Kelas Prediksi 1 0 Kelas Sebenarnya 1 4 2 0 1 3 Keterangan Tabel 8 : 1 = Kesalahan Software
0 = Kesalahan Hardware
Dari tabel 8 maka diketahui nilai TP = 4, FN = 2, FP = 1,  TN  =  3.  Langkah  berikutnya  yaitu  menggunakan persamaan :
TP  +  TN
Akurasi = X 100% TP + FN + FP + TN 4  +  3 Akurasi = X 100% 4 + 2 + 1 + 3 = 70 %

## 5. KESIMPULAN
Sistem  deteksi  kerusakan  pada system  operasi  yang disederhanakan  pada  kategori  kumpulan  teks  kerusakan software  atau  hardware    dapat  menggunakan  metode  teks mining  TF-IDF  dengan  perolehen  akurasi  sebesar  70  persen. Kumpulan  teks  yang  sudah  diklasifikasikan    dapat  dijadikan basis  pengatahuan,  dengan  metode  kemiripan  dapat  konsultasi pengguna yang disampaikan oleh pengguna melalui query dapat diperoleh  sistem  deteksi.  Sistem  menghasilkan  besaran  akurasi yang belum terlalu memuaskan karena masih lebih kecil dari 80 persen, penelitian lebih lanjut bisa dilakukan dengan spesifikasi kerusakan  pada  system  operasi  lebih  spesifik  dan  komplek  dan pemilihan  teks  dokumen  sebagai knowledge  base yang  lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Ju,  P.  Zhou,  C.  H.  Li,  and  L.  Liu,  “An  Efficient Method  for  Document  Categorization  Based  on Word2vec and Latent Semantic Analysis,” 2015.
[2] B.  Kuyumcu,  B.  BULUZ,  and  Y.  KOMECOGLU, “Ridge  Regresyon  Analizi  ile  Türkçe  Dokümanlarda Yazar  Tanıma  Author  Identification  in  Turkish Documents with Ridge Regression Analysis,” pp. 0–3, 2019.
[3] A.  Mishra  and  S.  Vishwakarma,  “Analysis  of  TF-IDF Model  and  its  Variant  for  Document  Retrieval,”  pp. 772–776, 2015.
[4] H.  Ma,  Y.  Zhang,  and  Z.  Du,  “Cross-language Sentiment  Classification  Based  on  Support  Vector Machine *,” pp. 507–513, 2015.
[5] Nurdin and A. Munthoha, “SISTEM PENDETEKSIAN KEMIRIPAN  JUDUL  SKRIPSI  MENGGUNAKAN,” J. Nas. dan Teknol. Jar. , vol. 2, pp. 90–97, 2017.
[6] O. R. Sulaeman, W. Gata, M. Wahyudi, R. Subandi, R. Setiyawan,  and  B.  Pratama,  “Information  Retrieval System  to  Find  Articles  and  Clauses  in  UUD  1945 Using  Vector  Space  Model  Method  Information Retrieval System to Find Articles and Clauses in UUD 1945  Using  Vector  Space  Model  Method,” J.  Phys. Conf. Ser. , 2020.
[7] R. R. A. Siregar, F. A. Sinaga, R. Arianto, P. Studi, S. Teknik,  and  K.  Kunci,  “APLIKASI  PENENTUAN DOSEN  PENGUJI  SKRIPSI  MENGGUNAKAN METODE TF-IDF DAN VECTOR SPACE MODEL,” J. Comput. Sci. Inf. Syst. , vol. 2, pp. 171–186, 2017.
[8] F.  Wiranto,  A.  Maududie,  and  T.  Dharmawan,  “Time Frame  Detection  Based  on  Online  News  Documents Using  Vector  Space  Model,” 2019  Int.  Conf.  Comput. Sci. Inf. Technol. Electr. Eng. , vol. 1, no. 1, pp. 19–23, 2019.
[9] S. Arts, B. Cassiman, and J. C. Gomez, “Text matching to  measure  patent  similarity,” Strateg.  Manag.  J. ,  vol. 39, no. 1, pp. 62–84, 2018.
[10] M.  Laburu,  A.  Perez,  A.  Casillas,  I.  Goenaga,  and  M. Oronoz, “Can i find information about rare diseases in some  other  language?,” Proc.  -  2018  IEEE  Int.  Conf. Bioinforma.  Biomed.  BIBM  2018 ,  pp.  2102–2108, No Kelas Sebenarnya Kelas cosSim 1 Kesalahan Software Kesalahan Software 2 Kesalahan Hardware Kesalahan Hardware 3 Kesalahan Software Kesalahan Hardware 4 Kesalahan Hardware Kesalahan Software 5 Kesalahan Software Kesalahan Software 6 Kesalahan Hardware Kesalahan Hardware 7 Kesalahan Software Kesalahan Software 8 Kesalahan Software Kesalahan Software 9 Kesalahan Hardware Kesalahan Hardware 10 Kesalahan Software Kesalahan Hardware
2019.
[11] P. A. Hummel, F. Jakel, S. Lange, and R. Mertelsmann, “Case-based  Reasoning  Reaseach  and  Development,” vol. 11156, pp. 264–280, 2018.
[12] M.  H.  Hoffmann,  “TEXT  MINING  OF  EXPERT
KNOWLEDGE  FOR  THE  CONSTRUCTION  OF  A GLOBAL  HABITAT  SPACE  OF  MICRANTHES AND SAXIFRAGA REVEALS MULTIPLE AVENUES  OF  ARCTIC  BIOME  ASSEMBLY,”  vol.
180, no. 3, 2019.
[13] E.  Da  Costa,  H.  Tjandrasa,  and  S.  Djanali,  “Text mining  for  pest  and  disease  identification  on  rice farming with interactive text messaging,” Int. J. Electr. Comput. Eng. , vol. 8, no. 3, pp. 1671–1683, 2018.
[14] G. Sogancıoglu, H. Oztu, and A. Ozgu, “BIOSSES : a semantic  sentence  similarity  estimation  system  for  the biomedical domain,” no. March, 2018.
[15] M.  Mustaqhfiri,  Z.  Abidin,  and  R.  Kusumawati, “Peringkasan  Teks  Otomatis  Berita  Berbahasa Indonesia  Menggunakan  Metode  Maximum  Marginal Relevance,” Matics , no. March 2012, 2012.
[16] S.  Jabri,  A.  DAHBI,  and  T.  GADI,  “Ranking  of  Text Documents  using  TF-IDF  Weighting  and  Association Rules mining,” 2018.
[17] M. Deshpande and V. Rao, “Depression detection using emotion  artificial  intelligence,” Proc.  Int.  Conf.  Intell. Sustain. Syst. ICISS 2017 , no. Iciss, pp. 858–862, 2018.
[18] C.  J.  Rameshbhai  and  J.  Paulose,  “Opinion  mining  on newspaper  headlines  using  SVM  and  NLP,” Int.  J.
Electr.  Comput.  Eng. ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  2152–2163, 2019.

## BIODATA PENULIS

## Aa Zezen Zaenal Abidin, S.Pd, S.T.,M.Cs
Dosen  Departemen  Informatika  STMIK Subang,  lulusan  Magister  Ilmu  Komputer UGM, memiliki fungsional lektor..

## Andi Sukmadinata
Lulusan  STMIK  Subang  tahun,  praktisi  IT sejak lulus kuliah dari STMIK Subang..