## PENERAPAN METODE MODELLING DALAM PENGARSIPAN DOKUMEN DI KPU TOBA
Yolanda Rumapea 1 , Rida Okta Paulina Silaen 2
1,2 Sistem Informasi, FakultasIlmu Komputer, Universitas Methodist Indonesia
rumapeayolanda@gmail.com 1 , ridaoktapaulinasilaen@gmail.com 2

## ABSTRACT
The document archiving system at the Toba Regency KPU is still done manually and takes a very long time. The purpose of "Document Archiving Design at the Toba KPU Using the Mixture Modeling Method" is to facilitate the Toba KPU agency in archiving incoming and outgoing letters. The Mixture Modeling method used serves to classify the types of letters based on the categories of letters that exist in the Toba KPU. The implementation of making this filing system uses PHP and MySQl programming.
Keywords; Document Archiving, Mixture Modeling, Toba KPU

## I. PENDAHULUAN
Pengarsipan  merupkan  bagian  yang  sangat  penting pada suatu    instansi/organisasi karena    arsip merupakan suatu ingatan data-data. Sistem pengarsipan  dokumen  pada  KPU  Toba  masih dilakukan  secara  manual  dan  memakan  waktu  yang lama.  Proses  kegiatan  yang  masih  bersifat  manual mengakibatkan  proses  pencarian  dan  pengambilan data  atau  informasi  lambat  karena  harus  mencarinya di  lemari  arsip.  Tujuan  “Perancangan  Pengarsipan Dokumen  pada  KPU  Toba  Menggunakan  Metode Mixture  Modelling”  adalah  untuk  mempermudah instansi  KPU  Toba  dalam  melakukan  pengarsipan dokumen  sehingga  proses  pengarsipan  lebih  efisien. Adapun  Metode  Mixture  Modelling  yang  digunakan adalah    untuk    mengklasifikasikan    jenis    surat berdasarkan kategori surat yang ada pada KPU Toba. Dalam  penelitian,  (Sri  Lestanti,  2016)  berjudul “Sistem  pengarsipan  dokumen  guru  dan  pegawai menggunakan  metode  Mixture  Modelling  berbasis web” ,  menjelaskan  bahwa  pembuatan  aplikasi  ini dibangun  untuk  pengelolaan  dokumen  guru  dan pegawai.  Hasil  yang  dapat  menghasilkan  output seperti  yang  diharapkan  dan  proses  pengarsipan dokumen  dapat  dilakukan  dengan  lebih  baik,  cepat, dan mudah. Sistem ini juga diakui  perusahaan mampu menjadi tempat pengolahan arsip  yang dapat menjaga keamanan  arsip  baik  dari  segi  fisik  maupun informasinya.

## II. TINJAUAN PUSTAKA E-ARSIP
Arsip  elektronik  adalah  definisi  lain  dari  Elektronic Archive  (e-Archive)  yang  artinya  yaitu  suatu  sistem atau tata cara mengumpulkan informasi dalam bentuk dokumen  yang  direkam  dan  disimpan  memakai teknologi  komputer  berupa  dokumen  elektronik (Document  Management  System/e-Documents)  yang bertujuan  supaya  dokumen  mudah  dilihat,  dikelola, ditemukan  dan  dipakai  kembali.  Arsip  elektronik
menurut  Australian  Archives  adalah  arsip  yang dicipta  dan  dipelihara  sebagai  butk  dari  transaksi, aktifitas,  dan  fungsi  lembaga  atau  individu  yang ditransfer  dan  diolah  di  dalam  dan  diantara  sistem komputer.  Pengelolaan  arsip  elektronik  merupakan suatu  kegiatan  yang  dilakukan  untuk  memanfaatkan fasilitas guna mencapai tujuan yang sudah di tetapkan dalam mengelolah arsip (Putra and Nelisa, 2020).

## Mixture Modelling
Mixture  Modelling  adalah  suatu  algoritma  yang berfungi  memodelkan  sejumlah  data  menjadi  sebuah distribusi  gaussian  dengan  parameter  mean  (µ)  dan variance  (δ2  )  tertentu  (Amaluddin,  Fitroh,  M.  Aziz Muslim, 2017).
Menurut Mixture modelling adalah sebuah tipe density model  yang  terdiri  dari  komponen  fungsi-  fungsi Gaussian itu sendiri. Komponen fungsi ini terdiri dari weight yang berbeda untuk menghasilkan multi-model density (Shu Kay Nga, Liming Xiang, 2019).

## Confusion Matrix
Confusion matrix adalah  suatu  metode  yang biasanya digunakan untuk melakukan perhitungan akurasi pada konsep data mining. Rumus ini melakukan perhitungan dengan 4 keluaran,yaitu:
recall,precision,acuraccy  dan  error  rate.  Evaluasi model   klasifikasi   didasarkan  pada   pengujian untuk memperkirakan  obyek  yang  benar  dan  salah (Wu,2009)

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN Analisis Sistem
Analisa  sistem  yang  yang  sedang  berjalan  adalah sistem  dimulai  dari  surat  masuk  yang  datang dikirimkan  kebagian  umum  untuk  diproses  apakah surat  tersebut  harus  ditindak  lanjuti  oleh  Sekretaris KPU  atau  Ketua  KPU.  Kemudian  Sekretaris/Ketua memeriksa  surat  tersebut  jika  surat  harus  ditindak lanjuti oleh beberapa bidang devisi  makasurat tersebut diarahkan  ke  bidang  mana  suratnya  harus ditindak lanjuti.Jika surat sudah ditindak lanjuti maka
akan dibuat surat keluar. Surat masuk dan keluar diarsipkan di bagian Umum.

## Gambar 1 flow of document yang sedang berjalan
Analisis Sistem Yang Diusulkan

## Tabel 1 contoh ringkasan surat
Dari  isi  ringkasan  surat  dilakukan  perhitungan dengan  menggunakan  metode  mixture  modelling apakah  surat  tersebut  tergolong  dalam  jenis  kategori surat undangan, pengumuman atau pernyataan.
Tabel 2 Hasil dari keseluruhan perhitungan
Analisa sistem  yang  baru  yang  hendak  dirancang adalah  suatu  sistem  yang  efektif  dan  efisiensi  yang sebelumnya  belum  diterapkan  pada  KPU  Kabupaten Toba Samosir. Analisas sistem yang baru ini bertujuan untuk  lebih  menghemat  waktu  dan  memperluas jaringan  agar  mudah  diakses  oleh  pengguna. Rancangan  yang  dibentuk  adalah  menginput  suatu dokumen  arsip  seperti  surat-surat kedalam  database. Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  metode Mixture Modeling sebagai pembantu dalam mengclusterisasi perihal surat berdasarkan jenis surat yang ada pada KPU Toba.
Terms tf(terms Frequency)
Gambar 2. Sistem yang Diusulkan

## Analisa Metode Mixture Modelling
Diketahui terdapat empat file surat: surat1, surat2, surat3,  dan  surat4.  Surat1,  surat2,  dan  surat3  akan menjadi  data  training  yang  digunakan  untuk membangun  model,  sedangkan  surat4  akan  menjadi data testing untuk menguji model yang dibangun.Keempat  surat  tersebut  akan  dikategorikan ke  dalam  tiga  kategori,  yaitu  surat  udangan, pengumuman,  dan  pernyataan.  Contoh  isi  ringkasan
surat dapat dilihat pada tabel 1
S1 S2 S3 kena 0.0363 0.0181 0.0161 Siap 0.036364 0.018182 0.016129 Laksana 0.036364 0.018182 0.016129 Pengajuan 0.001322 0.000331 0.00026 Calon 0.036364 0.018182 0.016129 Anggota 0.036364 0.018182 0.016129 Dprd 0.036364 0.018182 0.016129 Kabupaten 0.036364 0.018182 0.016129 Kota 0.036364 0.018182 0.016129 KPU 0.036364 0.018182 0.016129 Maksud 0.036364 0.018182 0.016129 Bimtek 0.036364 0.018182 0.016129 Tata 0.036364 0.036364 0.016129 Cara 0.018182 0.036364 0.016129 Calon 0.018182 0.036364 0.016129 Pemilu 0.018182 0.036364 0.016129 Tanggal 0.018182 0.036364 0.016129 April 0.018182 0.036364 0.016129 Total 0.510413 0.436694 0.274454
nilai  probabilitas  dari  surat4  terhadap  seluruh  kelas adalah :
Probabilitas  dari  surat4terhadap  kelas  surat undangan: P(surat undangan|surat4)=1/3*0.510413= 0.170137741
Probabilitas  dari  surat4terhadap  kelas  surat  lamaran kerja:
P(surat  Pengumuman  |surat4)  =  1/3  *  0.436694  = 0.145564738
Probabilitas  dari  surat4terhadap  kelas  surat  kuasa: P(surat  Pernyataan  |surat4)  =  1/3  *  0.274454  = 0.091484565
Dari  hasil  perhitungan  probabilitas  di  atas  diketahui bahwa probabilitas surat4 memiliki nilai  yang  paling  tinggi,  yaitu  0.170137741  terdapat pada kategori surat Undangan.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tampilan  dari  sistem  Perancangan  Pengarsipan Dokumen  pada  KPU  Toba  Menggunakan  metode Mixture  Modelling  yang  sudah  dirancang  ini  akan dirangkum sebagai berikut :
1. Halaman Login
Tampilan halaman login merupakan halaman website yang  pertama  kali  ditampilkan  ketika  admin/user membuka  aplikasi.  Hal  ini  dimaksudkan  untuk menjaga agar aplikasi ini hanya dapat digunakan oleh admin/user  yang  terlibat  dalam  Sistem  Pengarsipan Surat KPU Toba. Berikut halaman login dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3 Tampilan Halaman Login
2. Halaman Utama
Halaman  utama  merupakan  halaman  yang  pertama kali  akan  terlihat  ketika  pengguna  sudah login  ke sistem.  Tampilan  utama  akun  admin  dapat  dilihat pada gambar 4 berikut ini

## Gambar 4 Tampilan Halaman Utama
1. Halaman Data Kategori
Halaman  data  kategori  merupakan  halaman  yang menampilkan data kategori dalam bentuk tabel yang dimana  data  kategori  sebelumnya  sudah  diinput  di form  kategori.  Halaman  data  kategori  dapat  dilihat pada gambar 5

## Gambar 5 Tampilan Halaman Data Kategori
2. Halaman Data User
Halaman  data  user  merupakan  halaman  untuk menampilkan  data  user  dalam  bentuk  tabel  yang dimana data user sebelumnya sudah diinput di form admin. Halaman data user dapat dilihat pada gambar 6

## Gambar 6 Tampilan Halaman Data User
3. Halaman Data Surat Masuk
Halaman  Data  Surat  Masuk  merupakan  halaman yang  menampilkan  data  surat  masuk  dalam bentuk tabel  yang  dimana  data  surat  sebelumnya  sudah diinput  di  form  surat.  Halaman  Data  Surat  Masuk dapat di lihat pada gambar 7

## Gambar 7 Tampilan Halaman Data Surat Masuk
4. Halaman Data Surat Keluar
Halaman  Data  Surat  Keluar  merupakan  halaman yang  menampilkan  data  surat  keluar  dalam  bentuk tabel  yang  dimana  data  surat  sebelumnya  sudah diinput  di  form  surat.  Halaman  Data  Surat  Keluar dapat di lihat pada gambar 8.

## Gambar 8 Tampilan Halaman Data Surat Keluar
5. Halaman hasil pengklasifikasian dengan Mixture Modelling
Halaman  hasil  pengklasifikasian  dengan  metode mixture modelling dimana admin memilih data surat yang belum terkategori dengan menceklis surat yang akan  diklasifikasi  dan  hasilnya  akan  langsung ditampilkan  di  halaman  perancangan  ini.  Halaman Hasil  pengklasifikasian  dengan  mixture  modelling dapat dilihat pada gambar 9

## Gambar 9 hasil pengklasifikasian dengan mixture modelling
6. Halaman Data Laporan Surat Masuk
Halaman  laporan  data  surat  masuk  berfungsi  bagi pimpinan  untuk  melihat  laporan surat  masuk berdasarkan  periode  tertentu.  Tampilan  output laporan surat masuk dapat dilihat pada gambar 10
Gambar 10 Halaman Data Laporan Surat Masuk

## 7. Halaman Data Laporan Surat Keluar
Halaman  laporan  data  surat  keluar  berfungsi  bagi pimpinan untuk melihat laporan surat keluar berdasarkan periode  tertentu.  Tampilan  output  laporan  surat  keluar dapat dilihat pada gambar 11

## Gambar 11 Halaman Data Laporan Surat Keluar

## PENGUJIAN
Agar  sistem  tampilan  yang  telah  dikerjakan  dapat berjalan baik atau tidak, maka perlu kiranya dilakukan pengujian terhadap sistem yang telah dikerjakan. Oleh karena  itu,  dibutuhkan  beberapa  komponen  untuk mencakup  perangkat  ( Hardware ),  Perangkat  lunak ( Software ), dan perangkat manusia  ( Brainware ).
Dan  pengujian  akurasi  klasifikasi  surat dilakukan untuk mengetahui tingkat akurasi klasifikasi surat yang dilakukan secara manual dengan klasifikasi surat yang dilakukan  oleh  sistem  dengan  menggunakan  mixture modelling. Pengujian  dilakukan  dengan menggunakan confusion  matrix  yaitu  sebuah  matrix  dari  prediksi yang  akan  dibandingkan  dengan  kelas  yang  asli  dari data  imputan.  Pengujian  dilakukan menggunakan  40 data surat  yang diambil secara  acak dan sudah diberi label.  Data  surat  tersebut  akan  dibandingkan  dengan hasil klasifikasi yang dilakukan oleh sistem.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  dan  pembahasan  yang  telah dilakukan,  maka  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan yaitu sebagai berikut :
1. Setelah adanya sistem pengarsipan dokumen pada KPU  Toba  proses  penyimpanan  menjadi  lebih efektif,  sehingga  pencarian  dokumen  arsip  lebih efisien
2. Dengan adanya pengarsipan dokumen pada KPU Toba  memudahkan  admin  dalam  menyajikan laporan kepada atasan.
3. Pengarsipan surat ini dapat menyimpan data surat masuk  dan  keluar  ke  dalam  database  sehingga surat  yang  sudah  disimpan  tidak  akan  hilang maupun rusak.
4. Berdasarkan  data  uji  sebesar  40%  dari  200  data surat didaptkan hasil pengujian dengan menggunakan  metode  confusion  matriks  dimana akurasi  yang  didapatkan  adalah  75%  nilai  58% dan nilai rekol sebesar 53%.

## REFERENSI
[1] Amaluddin,  Fitroh,  M.  Aziz  Muslim,  A.  N. (2017).  Klasifikasi  Kendaraan  Menggunakan Gaussian  Mixture  Model  (GMM)  dan  Fuzzy Cluster Means (FCM). Vol. 9, No.
[2] Doanda  Khabi  Putra,  I.  I.  T.,  &  Atmaja,  R.  D. (2017). Simulasi Dan Analisis Speaker Recognition Menggunakan Metode MEL FREQUENCY  CEPSTRUM  COEFFICIENT
(MFCC) Dan GAUSSIAN MIXTURE MODEL (GMM). Vol.4, No.
[3] Sri  Lestanti,  dan  A.  D.  S.  (2018).  Sistem pengarsipan  dokumen  guru  dan  pegawai menggunakan metode Mixture Modelling berbasis web. Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia