Rancang Bangun Modul Pengelompokan Dokumen Pada Sistem Manajemen Dokumen Kepegawaian ANITA SUSANTI 5110100145 Dosen Pembimbing Umi LailiYuhana S.Kom, M.Sc Nurul Fajrin Ariyani S.Kom, M.Sc
LATAR BELAKANG
Banyaknya dokumen yang dipublikasikan
SISTEM Kurangnya sarana prasarana penyimpanan MANAJEMEN dokumen DOKUMEN
Susahnya mendapatkan dokumen terkait
TUJUAN Pengelompokan dokumen secara otomatis
Dosen
Jabatan
Tenaga kependidikan
RUMUSAN MASALAH
• membuat aplikasi yang dapat melakukan pengelompokan dokumen secara otomatis ke dalam kategori yang telah ditentukan.
BATASAN MASALAH
Data masukan berupa file pdf akan tetapi tidak termasuk file pdf hasil pemindaian
data yang digunakan adalah dokumen kepegawaian
Kategori dokumen : Dosen, jabatan dan tenaga kependidikan
Naïve Bayes • menghitung probabilitas eksplisit untuk menggambarkan hipotesa yang dicari
• ditentukan terlebih dahulu nilai peluang dokumen terhadap setiap
kategori, dan nilai peluang tiap term terhadap frekuensi kemunculannya pada tiap kategori 𝐷𝑗 P(Vj) = 𝐷 Dimana,
• • P Vj • 𝐷𝑗 •𝐷
:Peluang Dokumen berkategori j :Jumlah dokumen yang memiliki kategori j :Jumlah keseluruhan dokumen
Fitur System
• Melakukan pencarian dokumen • Mengunggah Dokumen • Menambah admin • Mengganti password
Melakukan pencarian dokumen kepegawaian Pengguna mengunggah dokumen
Menambah admin Admin Utama Admin Tambahan Mengganti password
IMPLEMENTASI PROSES • PROSES CRAWL PORTAL (Task scheduler WINDOWS dengan script php) Alamat url portal yang
Klasifikasi dokumen
Menyimpan persentase per kategori
Mengecek file ekstensi pdf
Mengecek kata dengan filter
selesai
Mengunduh dokumen
Mengecek ketersediaan file hash
di-crawl
Proses Pengelompokan Dokumen
• Proses dibuat denganbahasa pemrograman Java yang nantinya dibuat Jar • Jar akan dipanggil pada proses yang berhubungan dengan pengolahan dokumen yaitu proses crawl dan proses unggah dokumen.
• Proses terbagi menjadi dua yaitu training dan testing.
Proses Training Dokumen Inisialisasi variabel
memasukkan data training
Pra proses
Menyimpan hasil model
Melakukan training dokumen
Pembobotan TF
Proses Testing Dokumen Membuka model klasifikasi
memasukkan data uji
Pra proses
Menyimpan hasil persentase kategori
Melakukan klasifikasi
Pembobotan TF
PENGUJIAN
Pengujian Pengguna
• Sistem telah diujikan ke 10 responden • Responden menilai aspek : • • • •
pengukuran tingkat kegunaan aplikasi dalam membantu pencarian dokumen, tingkat akurasi pengelompokan,
tingkat kemudahan akses dan penilaian fitur aplikasi.
tingkat kegunaan aplikasi dalam membantu pencarian dokumen
Tingkat akurasi pengelompokan
Tingkat kemudahan akses
Penilaian fitur aplikasi
Hasil • Berdasarkan survei yang dilakukan terhadap 10 responden, • didapatkan sekitar 95% responden berpendapat bahwa aplikasi ini dapat •
membantu mempermudah pengguna dalam mencari dokumen tertentu sekitar 90% responden berpendapat bahwa tingkat kemudahan akses aplikasi baik.
• 86% responden yang berpendapat bahwa tingkat akurasi pengelompokan sistem baik.
• Tingkat Penilaian fitur aplikasi menghasilkan 93%.
Pengujian Presisi dan Recall • dilakukan untuk mengukur performa dari sistem. • Presisi dihitung dari jumlah dokumen relevan yang berhasil dideteksi dibandingkan dengan seluruh hasil deteksi.
• Sedangkan recall didapatkan dari perbandingan jumlah dokumen relevan
yang berhasil dideteksi dengan jumlah dokumen relevan yang sebenarnya yang didapat dari analisis pengembang aplikasi.
Hasil Kategori
TP
TN FP
FN
Presisi Recall
Dosen Jabatan
14 6
3 1
3 1
2 3
0,82 0,85
0,88 0,67
1
1
2
0.85
0,75
0,85
0,76
Tenaga 6 Kependidikan
Rata-rata
Hasil • nilai presisi dokumen keseluruhan yaitu 0,85 dan nilai recall 0,76. • Dapat disimpulkan performa dari sistem untuk melakukan pengelompokan dokumen dengan baik dan benar.
KESIMPULAN RUMUSAN MASALAH membuat aplikasi yang dapat •
melakukan pengelompokan dokumen secara otomatis ke Rdalam kategori yang telah ditentukan
• KESIMPULAN •
dapat melakukan pengelompokan dokumen kepegawaian dengan metode klasifikasi naïve bayes dan pembobotan TF dengan nilai presisi 0,85 dan nilai recall 0,76.
•
dapat mempermudah pengguna dalam mencari dokumen kepegawaian yang dibutuhkan. Hasil survei terhadap 10 orang pengguna aplikasi dimana 95% pengguna menyatakan aplikasi dapat membantu pengguna dalam melakukan pencarian dokumen.
TERIMA KASIH
