## PENGUNAAN METODE COSINESIMILARITY PADA SISTEM PENGELOMPOKAN KERJA PRAKTEK, TUGAS AKHIR DAN SKRIPSI
Randy Agung Wibowo (agung.wbowo92@gmail.com) Didik Nugroho (masdidiknugroho@gmail.com) Bebas Widada(bbswdd@gmail.com)

## ABSTRAK
Pengumpulan  laporan  kerja  praktik,  tugas  akhir  dan  skripsi  mahasiswa  di  perpustakaan STMIK Sinar Nusantara Surakarta dikelompokkan berdasarkan jurusan yang ada di STMIK Sinar Nusantara.  Laporan  tersebut  tidak  dikelompokkan  berdasarkan  konsentrasi  ilmu  teknik informatika yang ada seperti sistem informasi, jaringan komputer, hardware dan multimedia. Hal ini  akan  menyulitkan  mahasiswa  lainnya  jika  mencari  laporan  berdasarkan  konsentrasi  ilmu teknik informatika tertentu.Sistem pengelompokan otomatis menggunakan bahasa pemrogaman PHP  dan  menggunakan  DBMS  MySQL.  Dokumen  yang  dikategorikan  akan  melalui  proses tokenisasi  dan  filterisasi  sehingga  menghasilkan  sebuah  term  yang  nantinya  akan  dihitung jumlah  kata  yang  mirip  dalam  satu  dokumen.  Kemudian  jumlah  kata  tersebut  akan  digunakan dalam  perhitungan  dengan  menggunakan  metode cosinesimilarity .Berdasarkan  penelitian  yang telah  dilakukan  diperoleh  kesimpulan  bahwa  penerapan  metode cosinesimilarity pada  sistem pengelompokan  otomatis  menghasilkan  sebuah sistem  yang  dapat mengelompokkan  dokumen kedalam  masing-masing  kategori.  Penentuan  kategori  dari  sebuah  dokumen  yang  telah dilakukan proses perhitungan adalah dengan mengambil nilai cosinesimilarity yang paling besar terhadap  pada  sebuah  kategori.  Berdasarkan  hasil  sampling  yang  dilakukan  dapat  diketahui bahwa  faktor  yang  mempengaruhi  dokumen  masuk  kedalam  sebuah  kategori  adalah  kata-kata penyusun dokumen tersebut.
KATA KUNCI : pengelompokan dokumen, cosinesimilarity , term, tokenisasi , filterisasi

## I. PENDAHULUAN

## 1.1 LatarBelakang
Karya  ilmiah  adalah  laporan  tertulis  dan diterbitkan  yang  memaparkan  hasil  penelitian atau  pengkajian  yang  telah  dilakukan  oleh seseorang atau sebuah tim dengan memenuhi kaidah  dan  etika  keilmuan  yang  dikukuhkan dan  ditaati  oleh  masyarakat  keilmuan.  Ada berbagai jenis karya ilmiah, antara lain laporan penelitian,  makalah  seminar  atau  simposium, dan  artikel  jurnal  yang  pada  dasarnya kesemuanya  itu  merupakan  produk  dari kegiatan ilmuwan.
Setiap  perguruan  tinggi  memiliki  banyak karya  ilmiah  khususnya  dengan  jenis  laporan penelitian.  Seperti  perguruan  tinggi  yang  lain Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  Dan Komputer  Sinar  Nusantara  (STMIK  Sinus) Surakarta  memiliki  beberapa  karya  ilmiah, dengan  berbagai  berjenis  laporan  penelitian. Laporan penelitian tersebut terdiri dari laporan kerja  praktik,  laporan  laporan  dan  laporan skripsi.  Laporan-laporan  tersebut  dikumpulkan setelah mahasiswa selesai melakukan
pendadaran dan dikumpulkan pada perpustakaan.
Pengumpulan  laporan  kerja  praktik, tugas  akhir  dan  skripsi  mahasiswa  di perpustakaan STMIK Sinar Nusantara Surakarta dikelompokkan berdasarkan jurusan yang  ada  di  STMIK  Sinar  Nusantara.  Laporan tersebut  tidak  dikelompokkan  berdasarkan konsentrasi  ilmu  teknik  informatika  yang  ada seperti  sistem  informasi,  jaringan  komputer, hardware  dan  multimedia.  Hal  ini  akan menyulitkan  mahasiswa  lainnya  jika  mencari laporan  berdasarkan  konsentrasi  ilmu  teknik informatika tertentu.
Dari  permasalahan  diatas  penulis  akan melakukan  penelitian  tentang  sebuah  sistem pengelompokkan  laporan  penelitian  secara otomatis dengan menggunakan metode cosine similarity sehingga dapat membantu mahasiswa  dalam    mencari  laporan  yang memiliki tingkat kesamaan yang tinggi terhadap  suatu  konsentrasi  ilmu  informatika yang ada. Metode cosine similarity merupakan salah  satu  metode  yang  popular  dalam mengukur  kedekatan  teks.  Metode  ini  akan menghitung  nilai  cosinus  antara  dua  sudut
vector.  Apabila  nilai  cosinus  yang  dihitung mendekati  angka  1  maka  teks  yang  dihitung akan  menunjukkan  bahwa  dokumen  tersebut semakin  mirip  dengan  query  yang  telah ditentukan..
1.2 Tujuan
Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan  metode cosinesimilarity pada sistem  pengelompokan  laporan  kerja  praktek, tugas  akhir  dan  skripsi  jurusan  S1  Sistem Informasi, S1 Tehnik Informatika, D3
Manajemen  Informatika,  D3  Komputerisasi Akuntansi  dan  D3  Tehnik  Informatika  STMIK Sinar Nusantara Surakarta.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data
 Data Primer
Data  primer  diperoleh  dari  perpustakaan STMIK  Sinus  Surakarta.  Dari  perpustakaan STMIK Sinus Surakarta diperoleh data abstraksi  laporan  mahasiswa  dimana  laporan tersebut  termasuk  laporan  kerja  praktik, laporan  tugas  akhir  dan  laporan  skripsi.  Data tersebut  merupakan  data  utama  yang  akan dikelola.
 Data Sekunder
Data  sekunder  yang  diperlukan  adalah data  daftar  kata-kata  yang  kurang  memiliki makna  dan  data  kata-kata  atau  istilah  yang mencerminkan  suatu  kategori  tertentu.Daftar kata-kata  yang  tidak  memiliki  makna  atau biasa  disebut  dengan  stoplist  diperoleh  dari penelitian  yang  dilakukan  oleh  Tara  (2003). Sedangkan  data  istilah  yang  mencerminkan suatu kategori tertentu diperoleh dari penelitian yang dilakukan oleh Purwaningrum [1] .

## 2.2 Alur Penelitian
Alur jalannya penelitian dibuatnya system pengelompokan adalah sebagai berikut:
 Persiapan
Tahap  persiapan  meliputi  observasi perpustakaan, pengumpulan data dan observasi metode.
1.  Observasi perpustakaan
Pada  tahap  ini  dilakukan  identifikasi mengenai  proses  bisnis  pengumpulan  laporan kerja  praktik,  laporan  tugas  akhir  dan  laporan skripsi. Selain proses bisnis, diidentifikasi pula berkas-berkas  yang  akan  dikumpulkan  di perpustakaan.
2.  Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  terbagi  menjadi  dua metode.  Metode  antara  lain  adalah  metode wawancara dan metode studi pustaka.

## a.  Wawancara
Narasumber  dalam  wawancara  adalah petugas  perpustakaan  guna  melengkapi  data penelitian. Wawancara yang dilakukan mengenai  pengelompokan  secara  manual yang  dilakukan  oleh  petugas  perpustakaan terhadap  laporan  kerja  praktik,  laporan  tugas akhir, dan laporan skripsi.
b.  Studi Pustaka
Studi pustaka dilakukan guna melengkapi data sekunder  yang berupa daftar istilah yang mencerminkan tiap kategori. Daftar ini  diperoleh  dengan  mengumpulkan  laporan- laporan  yang  sudah  diketahui  kelompoknya kemudian  mencari  kata-kata  khusus  yang sering muncul pada kelompok tersebut.

## 3.  Metode Pencarian
Metode  yang  dapat  digunakan  dalam system  pengelompokan  merupakan  metode pembobotan kata. Pada kasus ini akan diambil sebagian rumus dari metode Term Frequency - Inverse  Document  Frequency ,  dimana  akan digunakan  nilai  tf  yang  akan  dihitung  lagi dengan menggunakan metode cosine similarity .
 Pelaksanaan
1.  Perancangan Basis Data
Tahap  perancangan  basis  data  dibagi  3 tahapan, yaitu:
a.  Membuat Diagram  Entity-Relationship (ERD).
b.  MembuatSkema Diagram.
c.  MembuatStruktur Database .

## 2.  Perancangan Sistem
Tahap  perancangan  sistem  dibagi  2, yaitu :
a.  Membuat ContextDiagram . b.  Membuat Data Flow Diagram .
3.  Implementasi Metode
4.  PerancanganDesain Interface

##  Implementasi
Pada  tahap  ini  dibuat  system  dengan mengimplementasikan  rancangan database , rancangan  sistem,  perhitungan  metode  dan rancangan interface yang  telah  dibuat  pada tahap
sebelumnya. Hasil dari
pengimplementasian berupa terbentuknya
system pengelompokkan yang dapat
mengelompokkan  laporan  sesuai  dengan  isi dari laporan tersebut.
Pada  tahap  uji  coba  akan  dilakukan testing sistem dengan menggunakan 100 data laporan.  Data  laporan  tersebut  terdiri  dari laporan  kerja  praktik,  laporan  tugas  akhir  dan laporan skripsi.

## 2.3 Alat dan Bahan

## a.  Alat dan Bahan
Perangkat keras  yang  dibutuhkan  dalam pembuatan  sistem  pengelompokan  ini  adalah sebagai berikut:
1. ProcessorIntelPentium P6200 2. Harddisk minimal 70 GB
3. RAM DDR2 minimal 1 GB
4. Keyboard dan Mouse
Perangkat lunak yang digunakan dalam pembuatan  sistem  pengelompokan  adalah sebagai berikut:
1.  Sistem  Operasi Microsoft  Windows  7 Ultimate
2. Notepad++ yang digunakan untuk membuat program
3. DreamweaverCS5 yang digunakan untuk mengatur tampilan sistem
4.  XAMPP  v1.7.7  yang  terdiri  dari MySQL
dan Apache 5. BalsamiqMocksup untuk membuat desain interface
Bahan yang digunakan  adalah:
1.  Data laporan yang berupa nim mahasiswa,  nama  mahasiswa,  tahun lulus, judul laporan, abstrak laporan, dan keyword pada abstrak
2.  Data  keyword  yaitu  daftar  istilah  yang mencerminkan  masing-masing  kategori yaitu kategori system informasi, jaringan, hardware , dan multimedia.

## 2.4 Pengujian
Pengujian  yang  penulis  lakukan  dengan melalui kuisoner:
1.  Membagikan  lembar  kuisoner  kepada pemakai
2.  Mengumpulkan kembali data yang kuisoner yang telah diisi oleh pemakai
3.  Penulis  melakukan  olah  data  kuisoner yang telah terkumpul .

## III. TINJAUAN PUSTAKA
3.1. Text Processing Text atau  biasa  disebut  dengan  korpus merupakan  kumpulan  dokumen  yang  dibaca
oleh mesin. Pengolahan teks atau textprocessing merupakan  suatu  cara  yang digunakan  untuk  mengenali  karakteristik  dari sampel teks.
Tahap-tahap
umumpemprosessan  awal  ( pre-processing) yang  dilakukan  dalam textprocessing pada dokumen terdiri dari [1]:
1. Tokenizing Tokenizing merupakan tahap
pemotongan string input berdasarkan tiap kata yang  menyusunnya.  Contoh  dari  tahap  ini adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Proses Tokenizing
2. Filtering Filtering merupakan  tahap  pengambilan kata-kata penting hasil token. Bisa menggunakan  algoritma stoplist (membuang kata  yang  kurang  penting)  atau wordlist (menyimpan  kata  penting). Stoplist / stopword adalah  kata-kata  yang  tidak  deskriptif  yang dapat  dibuang  dalam  pendekatan bag-of- words . Contoh stopwords adalah “yang”, “dan”, “di”,  “dari”  dan  seterusnya[2].  Contoh  dari tahapan ini adalah sebagai berikut[3]:
Gambar 2. Proses Filtering
3.2. Term Frequency
Term  Frequency ( 𝑡𝑓 ) factor ,  faktor  yang menentukan  bobot term pada  suatu  dokumen berdasarkan  jumlah  kemunculannya  dalam dokumen  tersebut.  Nilai  jumlah  kemunculan suatu  kata  ( termfrequency )  diperhitungkan dalam  pemberian  bobot  terhadap  suatu  kata. Semakin besar jumlah kemunculan suatu term ( 𝑡𝑓 tinggi)  dalam  dokumen,  semakin  besar pula  bobotnya  dalam  dokumen  atau  akan memberikan  nilai  kesesuian  yang  semakin besar.[4]
Pada Term  Frequency ( 𝑡𝑓 ),  terdapat beberapa  jenis  formula  yang  dapat  digunakan yaitu[5] :
1. 𝑡𝑓 biner ( binery 𝑡𝑓 ), hanya memperhatikan apakah  suatu  kata  ada  atau  tidak  dalam dokumen,  jika  ada  diberi  nilai  satu,  jika tidak diberi nilai nol.
2. 𝑡𝑓 murni  ( raw 𝑡𝑓 ),  nilai 𝑡𝑓 diberikan berdasarkan  jumlah  kemunculan  suatu kata  di  dokumen.  Contohnya,  jika  muncul lima  kali maka kata tersebut  akan  bernilai lima.
3. 𝑡𝑓 logaritmik,  hal  ini  untuk  menghindari dominansi  dokumen  yang  mengandung sedikit kata dalam query , namun mempunyai frekuensi yang tinggi.
𝑡𝑓 = 1 + log 𝑡𝑓 ……………….(1) 4. 𝑡𝑓 normalisasi, menggunakan perbandingan  antara  frekuensi  sebuah kata  dengan  jumlah  keseluruhan  kata pada dokumen.
𝑡𝑓 = 0.5 + 0.5 𝑡𝑓 max 𝑡𝑓 ……………. (2)
2.2. Pengukuran
Similaritas dengan

## Cosine Similarity
Model  ruang  vektor  dan  pembobotan  tf- idf  digunakan  untuk  merepresentasikan  nilai numerik  dokumen  sehingga  kemudian  dapat dihitung  kedekatan  antar  dokumen.  Kemiripan antar  dokumen  dihitung  menggunakan  suatu fungsi  ukuran  kemiripan  ( similaritymeasure ). Semakin  besar  hasil  fungsi similarity ,  maka kedua  objek  yang  dievaluasi  semakin  mirip, demikian pula sebaliknya. Ukuran ini memungkinkan  perankingan  dokumen  sesuai dengan  kemiripan  (relevansi)nya  terhadap query .  Kualitas  hasil  dari  dokumen  yang didapatkan  sangat  tergantung  pada  fungsi similarity yang digunakan.[6]
Jika terdapat dua vektor dokumen d j dan query  q serta term  t diperoleh  dari  dokumen maka nilai cosinus didefinisikan sebagai:
similarity ( 𝑑 𝑗 , 𝑞 ) = 𝑑 𝑗 .𝑞 𝑑 𝑗 . 𝑞 ……………..(3) keterangan: 𝑑 𝑗 = vektor  dokumen ke- j (𝑡𝑓𝑑) 𝑞 = vektor q (𝑡𝑓𝑞)

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1  PEMBAHASAN
Metode  perhitungan cosine  similarity dilakukan  secara manual  dan  secara  otomatis menggunakan  sistem  pengelompokan.  Untuk melakukan  pengujian,    berikut  merupakan
sebuah contoh data abstraksi yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Contoh Abstrak
Berdasarkan contoh abstrak pada Gambar 2, dapat dilakukan proses preprocessing dan  penghitungan  nilai  term frequency . Dengan menggunakan perhitungan secara manual abstraksi diatas akan dipisahkan  setiap  katanya  menjadi  sebuah term .  Kemudian term tersebut  akan  melalui proses filtering dengan  menghapus  kata-kata yang  tidak  memiliki  makna.  Setelah  itu  akan
Dalam  dunia  pendidikan  saatini  sudah ditentukan suatu sistem kurikulum yaitu KTSP, dimana system  tersebut  mempunyai  tujuan  menjadikan  para siswa didik untuk bias berkompeten dan berketrampilan.  Tentunya  tidak  hanya  siswa  yang harusberkompeten,  parapendidiknyapun  juga  harus lebih  berkompeten  dan  terampil.Salah  satusekolah yang  sudah  menerapkan  kurikulumtersebutadalah  SD Negeri  01  Brujul,  dengan  adanya  kurikulum  tersebut para  pendidik  harus  bias  terampil  dalam  memberikan pembelajaran  bagi  para  siswanya.sering  kali  para pendidik  di  sekolah  dasar  merasa  kesulitan  dalam memberikan  pembelajaran  Matematika  terutama  pada bab  volume  bangun  ruang  karena  sulit  dijelaskan secara  visual,  dan  para  siswa  juga  sering  merasa kesulitan  dan  jenuh  mengikuti  pelajaran  tersebut. Untuk  itu  perlu  di  buat  suatu  cara  atau  media pembelajaran yang baik supaya para siswa nyaman dan tidak jenuh lagi dalam belajar.
Meninjau  dari  masalah  yang  ada  pada  SDN 01  Brujul  tersebut,  maka  diperlukan  suatu  media pembelajaran  tentang  Matematika  agar  para  siswa semangat  belajar  dan  para  pendidik  juga  bisa menjalankan  tugasnya  dalam  mengajar  dengan  baik. Dari latar belakang permasalahan yang sudah diuraikan maka  penulis  berniat  untuk  membuat  suatu  aplikasi pembelajaran  yang  berbasis  flash  mengenai  pelajaran matematika  yang  dapat  membuat  para  siswa  tidak jenuh mengikuti pelajaran.
Aplikasi yang akan dibuatdan dikembangkan penulis  adalah  aplikasi  pembelajaran  volume  bangun ruang.  Aplikasi  ini  menggunakan  macromedia  flash  8 dan aplikasi ini untuk pelajaran matematika kelas 5 bab volume bangun ruang. Dalam aplikasi tersebut terdapat animasi-animasi  mengenai  pelajaran  yang  dimaksud seperti  pembahasan  volume  kubus,  balok,  prisma,  dan tabung.  Namun  sebelum  masuk  pada  materi  volume bangun  ruang,  akan  ada  materi  awalnya  seperti pengenalan  bangun  datar,  ciri-ciri  bangun  datar  (2 dimensi), ciri-ciri bangun ruang, volume bangun ruang, dan  yang  terakhir  mengenai  jaring-jaring  bangun ruang.
Dengan adanya aplikasi ini diharapkan dapat membantu para pendidik untuk memberikan pembelajaran secara berkompeten dan para siswa juga bias lebih memperhatikan pelajaran. Dalam melakukan penelitian penulis mendapatkan data melalui observasi, interview  dan  study  pustaka.  Dalam  penyusunan laporannya  menggunakan  desain  Flowchart  jalannya suatu aplikasi pembelajaran yang akan dibuat.
dicari jumlah kata yang sama atau termfrequency .  Hasil  dari  perhitungan  secara manual disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Proses Preprocessing Term TF Term TF bangun 9 tabung 1 siswa 8 masuk 1 aplikasi 8 desain 1 pembelajaran 8 balok 1 ruang 7 kubus 1 pelajaran 6 jalannya 1 volume 6 kelas 1 pendidik 4 flowchart 1 matematika 4 pengenalan 1 berkompeten 4 pembahasan 1 jenuh 3 r 1 penulis 3 penyusunan 1 kurikulum 3 memperhatikan 1 bab 2 penelitian 1 flash 2 macromedia 1 animasi 2 jaring-jaring 1 seperti 2 diharapkan 1 ciri-ciri 2 data 1 belajar 2 dimensi 1 media 2 pustaka 1 materi 2 membantu 1 mengikuti 2 study 1 datar 2 interview 1 kesulitan 2 observasi 1 sistem 2 laporannya 1 terampil 2 semangat 1 brujul 2 satu 1 sekolah 2 salah 1 prisma 1 pendidiknyapun 1 n 1 dasar 1 menerapkan 1 latar 1 sd 1     mengajar 1 nya 1     permasalahan 1 negeri 1     diuraikan 1 berketrampilan 1     berbasis 1 didik 1     berniat 1 ditentukan 1     tugasnya 1 pendidikan 1     menjalankan 1 ktsp 1     visual 1 dimana 1     sulit 1 menjadikan 1     nyaman 1 tujuan 1     meninjau 1 kali 1     dunia 1 dikembangkan 1     sdn 1
Tabel  diatas  merupakan  hasil  dari  proses tokenizing , filtering dan pencarian nilai termfrequency .  Berdasarkan  tabel  tersebut dapat dicari nilai cosinesimilarity untuk masing- masing kategori sebagai berikut: a.  Kategori 1 (Sistem Informasi)
Query atau keyword yang  mencerminkan kategori 1 berjumlah 26 query dan masing- masing  nilai termfrequencyquery (tfq)
adalah 1, maka perhitungan nilai cosinesimilarity adalah:
cos 𝑡𝑓𝑑 . 𝑡𝑓𝑞 1
= 𝑡𝑓𝑑 1 𝑡𝑓𝑞 1 + 𝑡𝑓𝑑 2 𝑡𝑓𝑞 2 + ⋯ +   𝑡𝑓𝑑 𝑛 𝑡𝑓𝑞 𝑛 𝑡𝑓𝑑 1 2 +   𝑡𝑓𝑑 2 2 + 𝑡𝑓𝑑 3 2 𝑡𝑓𝑞 1 2 +   𝑡𝑓𝑞 2 2 + ⋯ +   𝑡𝑓𝑞 𝑛 2 cos 𝑡𝑓𝑑 . 𝑡𝑓𝑞 1 = 2.1 + 1.1 + 8.1
2 2 + 1 2 + 8 2 26. (1 2 )
cos 𝑡𝑓𝑑 . 𝑡𝑓𝑞 1 = 11
69 26 cos 𝑡𝑓𝑑 . 𝑡𝑓𝑞 1 = 11 1794 = 0.259

## b.  Kategori 2 (Jaringan)
Query atau keyword yang  mencerminkan kategori 2 berjumlah 27 query dan masing- masing  nilai term  frequency  query (tfq) adalah  1,  maka  perhitungan  nilai cosine similarity adalah: cos 𝑡𝑓𝑑
. 𝑡𝑓𝑞 2
= 𝑡𝑓𝑑 1 𝑡𝑓𝑞 1 + 𝑡𝑓𝑑 2 𝑡𝑓𝑞 2 + ⋯ +   𝑡𝑓𝑑 𝑛 𝑡𝑓𝑞 𝑛 𝑡𝑓𝑑 1 2 +   𝑡𝑓𝑑 2 2 + 𝑡𝑓𝑑 3 2 𝑡𝑓𝑞 1 2 +   𝑡𝑓𝑞 2 2 + ⋯ +   𝑡𝑓𝑞 𝑛 2
cos 𝑡𝑓𝑑 . 𝑡𝑓𝑞 2 = 0 0 27. (1 2 )
cos 𝑡𝑓𝑑 . 𝑡𝑓𝑞 2 = 0 0 27
cos 𝑡𝑓𝑑
. 𝑡𝑓𝑞 2 =  0
c.  Kategori 3 ( Hardware ) Query atau keyword yang  mencerminkan kategori 3 berjumlah 14 query dan masing- masing  nilai term  frequency  query (tfq) adalah  1,  maka  perhitungan  nilai cosine similarity adalah: cos 𝑡𝑓𝑑 . 𝑡𝑓𝑞 3 = 𝑡𝑓𝑑 1 𝑡𝑓𝑞 1 + 𝑡𝑓𝑑 2 𝑡𝑓𝑞 2 + ⋯ +   𝑡𝑓𝑑 𝑛 𝑡𝑓𝑞 𝑛 𝑡𝑓𝑑 1 2 +   𝑡𝑓𝑑 2 2 + 𝑡𝑓𝑑 3 2 𝑡𝑓𝑞 1 2 +   𝑡𝑓𝑞 2 2 + ⋯ +   𝑡𝑓𝑞 𝑛 2
cos 𝑡𝑓𝑑 . 𝑡𝑓𝑞 3 = 0 0 14. (1 2 ) cos 𝑡𝑓𝑑 . 𝑡𝑓𝑞 3 = 0 0 14 cos 𝑡𝑓𝑑 . 𝑡𝑓𝑞 3 =  0

## d.  Kategori 4 (Multimedia)
Query atau keyword yang  mencerminkan kategori 4 berjumlah 17 query dan masing- masing  nilai term  frequency  query (tfq) adalah  1,  maka  perhitungan  nilai cosine similarity adalah: cos 𝑡𝑓𝑑 . 𝑡𝑓𝑞 4
= 𝑡𝑓𝑑 1 𝑡𝑓𝑞 1 + 𝑡𝑓𝑑 2 𝑡𝑓𝑞 2 + ⋯ +   𝑡𝑓𝑑 𝑛 𝑡𝑓𝑞 𝑛 𝑡𝑓𝑑 1 2 +   𝑡𝑓𝑑 2 2 + 𝑡𝑓𝑑 3 2 𝑡𝑓𝑞 1 2 +   𝑡𝑓𝑞 2 2 + ⋯ +   𝑡𝑓𝑞 𝑛 2
cos 𝑡𝑓𝑑 . 𝑡𝑓𝑞 4
= 2.1 + 2.1 + 1.1 + 8.1 + 2.1 + 1.1
2 2 +   2 2 +   1 2 +   8 2 +   2 2 +   1 2 17. (1 2 )
cos 𝑡𝑓𝑑 . 𝑡𝑓𝑞 4 = 16 78 17 cos 𝑡𝑓𝑑 . 𝑡𝑓𝑞 4 = 16 1326 = 0.439
Dari  hasil  perhitungan  nilai cosinesimilarity masing-masing kategori diambil nilai cosinesimilarity yang  paling  besar.  Pada perhitungan  manual  diatas    menunjukkan bahwa  abstraksi  tersebut  masuk  kedalam kategori 4 yaitu multimedia.
Pada  sistem  pengelompokan  proses tokenizing , filtering dan  pencarian term frequency menghasilkan  nilai  yang  sama dengan penghitungan manual.
Berikut merupakan
hasil pencarian nilai cosinesimilarity dengan  menggunakan  sistem pengelompokan :
Gambar 3. Nilai cosine similarity kategori 1 dan 2
Gambar4. Nilai cosinesimilarity kategori 3 dan 4
Gambar5. HasilAkhirPengelompokan
Berdasarkan  hasil  penghitungan  nilai cosine similarity pada  sistem  diketahui  kategori dokumen adalah multimedia. Hal ini menunjukkan  bahwa  sistem  sudah  berjalan dengan benar.
Dengan  mengambil  sampel  dokumen sebanyak  5  buah  dapat  diketahui  hasilnya bahwa dengan menggunakan perhitungan nilai cosine  similarity secara  manual  memiliki  hasil yang  sama  dengan  perhitungan  nilai cosine similarity oleh  sistem.  Hal  yang  menunjukkan kesamaan tersebut adalah munculnya kategori yang  sama  antara  perhitungan  manual  dan perhitungan  oleh  sistem  dalam  satu  kategori. Hasil  yang  sama  antara  perhitungan  manual dan  perhitungan  oleh  sistem  menunjukkan bahwa  penerapan  metode cosine  similarity pada  sistem  pengelompokan  otomatis  telah sesuai dengan keadaan yang sebenarnya.

## 4.2 PENGUJIIAN
Pengujian sistem yang digunakan adalah dengan  menggunakan  pengujian blackbox . Berikut  merupakan  tabel  pengujian blackbox terhadap sistem:
Tabel 1. Pengujian Blackbox
N O Kompo nen Uji Skenario Uji
Hasil yang diharapkan Hasil Uji
1 Login Admin
Memasukka n username dan password kedalam textbox yang telah disediakan dengan benar dan salah Sistem menampilkan halaman utama jika username dan password benar. Untuk username dan password yang salah, sistem meminta untuk mengulangi login kembali.
[ v ] Berha sil
N O Kompo nen Uji Skenario Uji Hasil yang diharapkan Hasil Uji 2 Input Data Abstraks i dan Pengelo mpokan Data abstraks i oleh sistem Mahasiswa dan petugas perpustakaa n memasukka n data abstraksi kedalam sistem.
Sistem akan menyimpan data yang dimasukkan mahasiswa dan petugas kemudian secara otomatis sistem mengelompokkan data berdasarkan kategori yang telah ditentukan.
[ v ] Berha sil
3 Manaje men Data
Keyword
Petugas perpustakaa n memasukka n data
keyword ,
mengubah data keyword dan menghapus data keyword . Sistem data meyimpan data
keyword yang dimasukkan oleh petugas, sistem
dapat meyimpan perubahan data yang dilakukan oleh petugas perpustakaan, serta sistem dapat menghapus data yang dipilih oleh petugas perpustakaan. [ v ] Berha sil
4 Manaje men Data
Abstraks i Petugas perpustakaa n mengubah data abstraksi dan menghapus data abstraksi Sistem dapat meyimpan perubahan yang dilakukan oleh petugas perpustakaan, sistem dapat menghapus data
yang dipilih oleh petugas perpustakaan.
[ v ] Berha sil
5 Cetak Bukti Pengum pulan
Mahasiswa mendapatka n bukti pengumpula n setelah memasukka n data dalam sistem. Sistem akan menampilkan lembar cetak bukti pengumpulan yang dapat disimpan mahasiswa. [ v ] Berha sil

## V. PENUTUP

## 5.1 KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilaksanakan  maka  diperoleh  kesimpulan sebagai berikut:
1.  Penerapan  metode  cosine  similarity  pada sistem pengelompokan otomatis menghasilkan  sebuah  sistem  yang  dapat mengelompokkan dokumen kedalam masing-masing kategoriyaitukategorisisteminformasi, jaringan, hardware , dan multimedia.
2.  Penentuan kategori dari sebuah dokumen yang  telah  dilakukan  proses  perhitungan adalah  dengan  mengambil  nilai  cosine similarity yang paling besar terhadap pada sebuah kategori.
3.  Berdasarkan hasil sampling yang dilakukan  dapat  diketahui  bahwa  faktor
yang  mempengaruhi  dokumen  masuk kedalam sebuah kategori adalah kata-kata penyusun dokumen tersebut.

## 5.2 SARAN
Berdasarkan penelitian dan pembahasan diatas  maka  penulis  menyampaikan  saran yaitu:
1.  Sistem  dapat  dikembangkan  dengan menambahkan  fungsi  login  terhadap mahasiswa sehingga keamanan sistem dapat meningkat.
2.  Sistem  dapat  ditingkatkan  menjadi sistem informasi manajemen pengumpulan  laporan  kerja  praktik, laporan  tugas  akhir,  dan  laporan skripsi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Purwaingrum, A.K. 2014. “
Pengkategorian  Otomatis  Dokumen Tugas  Akhir  D3  Teknik  Informatika  di Perpustakaan  FMIPA  UNS”. Tugas Akhir. Universitas Sebelas Maret.
Surakarta.
[2] Tala,  F.Z.  2003.  “ A  study  of  Stemming Effects  on  Information  Retrieval  in Bahasa  Indonesia ”.  Master  of  Logic Project.  Universitas  van  Amsterdam. The Netherlands.
[3] Purwaingrum, A.K. 2014. “
Pengkategorian  Otomatis  Dokumen Tugas  Akhir  D3  Teknik  Informatika  di Perpustakaan  FMIPA  UNS”. Tugas Akhir. Universitas Sebelas Maret. Surakarta. [4] Rachman,  F  H.2011. “Sistem  Temu Kembali Informasi Dalam mesin Pencarian Menggunakan Model Ruang Vektor  dan  Inverted  Index”. Program Pascasarjana. Universitas Gajah Mada. Yogyakarta.
[5] Rachman,  F  H.2011. “Sistem  Temu
Kembali Informasi Dalam mesin Pencarian Menggunakan Model Ruang Vektor  dan  Inverted  Index”. Program Pascasarjana. Universitas Gajah Mada. Yogyakarta.
[6] Rachman,  F  H.2011. “Sistem  Temu
Kembali Informasi Dalam mesin Pencarian Menggunakan Model Ruang Vektor  dan  Inverted  Index”. Program Pascasarjana. Universitas Gajah Mada. Yogyakarta.