Perancangan dan Implementasi Modul Klasifikasi

Jenis Kejadian pada Kronologi dalam Proses

Klaim Asuransi Kendaraan Menggunakan Metode

Word Embedding

Artikel Ilmiah

Diajukan kepada

Fakultas Teknologi Informasi

untuk memperoleh Gelar Sarjana

Komputer

Peneliti :

Robin Febrianto Darmo Husodo - 672015073

Program Studi Teknik Informatika

Fakultas Teknologi Informasi

Universitas Kristen Satya Wacana

Salatiga

Januari 2020

I. PENDAHULUAN

Kendaraan merupakan alat yang digunakan manusia untuk berpindah dari satu tempat ke tempat lain.

Kendaraan sudah menjadi kebutuhan sehari-hari baik untuk pergi kesekolah, bekerja, maupun liburan. Dalam

sehari-hari terdapat resiko yang tidak dapat diprediksi secara pasti seperti bencana alam, kecelakaan, hingga

kematian. Resiko-resiko tersebut dapat diartikan sebagai ketidakpastian atas sesuatu yang dapat menimbulkan

kerugian di masa depan, dimana kejadiannya seringkali tidak dapat diprediksi baik atas frekuensinya maupun

besar atau kecilnya kerugian yang ditimbulkan. Hal tersebut membuat banyaknya perusahaan asuransi yang

berdiri untuk menjadi sebuah perlindungan dan dapat meminimalisasi kerugian secara tepat dan benar.

Perusahaan asuransi juga termasuk salah satu tehnik dalam menajemen resiko yang menerima pengalihan risiko

dari tertanggung, sehingga aktifitas keseharian perusahaan adalah mengelola risiko pihak lain. Banyaknya

manfaat yang dapat dipetik oleh individu atau perusahaan dari kegiatan perasuransian, seperti perasaan aman

yang diperoleh tertanggung atas risiko-risiko yang mungkin timbul dimasa yang akan datang. [1]

Jika kendaraan rusak maka mengakibatkan terhambatnya keperluan sehari-hari. Hal tersebut akan bertambah

lama jika proses klaim asuransi kendaraan juga tidak cepat. Didalam proses klaim asuransi kendaraan terdapat

proses pengecekan kronologi. Tujuan dari pengecekan kronologi adalah mengkategorikan kronologi ke jenis

kejadian yang dicover. Jika jenis kejadian tersebut dicover maka klaim akan diterima, sedangkan jika jenis

kejadian tidak dicover maka klaim ditolak. Proses ini menjadi sangat penting karena menentukan klaim diterima

atau ditolak. Proses ini dapat dilakukan secara otomatis melihat perkembangan teknologi yang cukup pesat,

terutama dalam bidang pemrosesan bahasa manusia.

Salah satu bidang yang cocok untuk menyelesaikan masalah ini adalah kecerdasan buatan. Kecerdasan Buatan

atau Artifical Intelligence merupakan bagian dari ilmu komputer yang membuat agar mesin (komputer) dapat

melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan manusia. Sistem cerdas (intelligent system) adalah sistem

yang dibangun dengan menggunakan teknik-teknik Artificial Intelligence. [2] Sejak komputer ditemukan, para

peneliti telah berpikir adakah kemungkinan agar komputer dapat belajar. Jika kita mengerti bagaimana cara

memprogram komputer agar mereka dapat belajar, dan berkembang dari pengalaman secara otomatis, hasilnya

akan luar biasa dramatis. Bayangkan komputer belajar dari data-data medical untuk menemukan cara baru

menangani suatu penyakit, belajar dari pengalaman untuk mengoptimumkan energi yang dibutuhkan untuk

melakukan pekerjaan rumah tangga, dan lain-lain. [3]

Penelitian ini mengambil latar belakang dari evaluasi klaim, fokus dari penelitian ini adalah bagaimana

melakukan klasifikasi kronologi terhadap jenis kejadian menggunakan metode word embedding. Sebelumnya

penelitian mengenai implementasi word embedding sudah dilakukan seperti pada penelitian berjudul “klasifikasi

Opini pada Fitur Produk Berbasis Graph Opinion Classification for Product Feature Based on Graph” yang

menggunakan word embedding sebagai klasifikasi opini, dan “Penerapan Algoritma Cosine Similarity dan

Pembobotan TF-IDF pada Sistem Klasifikasi Dokumen Skripsi” yang menggunakan word embedding untuk

klasifikasi dokumen skripsi. Tetapi untuk tema klasifikasi jenis kejadian untuk mempercepat proses klaim

asuransi belum pernah diakukan. Tujuan akhir dari penelitan ini adalah adalah dengan automasi klasifikasi jenis

kejadian ini dapat mengurangi waktu evaluasi klaim dengan tingkat akurasi jawaban yang tinggi. Dalam proses

klasifikasi jenis kejadian terdapat kata yang berbeda tetapi memiliki makna yang sama. Hal tersebut menjadi

masalah jika sistem hanya dapat mencocokan berdasarkan kata yang sama. Pada penelitian ini peneliti akan

melakukan perancangan dan implementasi modul klasifikasi jenis kejadian pada kronologi menggunakan metode

word embedding. Metode word embedding ini diharapkan dapat melakukan pencocokan kata yang berbeda dalam

kronologi dan jenis kejadian tetapi memiliki makna yang sama.

II. TINJAUAN PUSTAKA

Berikut adalah beberapa riset terbaru yang berkaitan dengan penelitian ini. Dalam artikel berjudul “Klasifikasi

Opini pada Fitur Produk Berbasis Graph Opinion Classification for Product Feature Based on Graph” permasala-

hannya berawal dari banyaknya opini-opini dari sebuah produk yang belum terkategori apakah opini tersebut

merupakan opini positif atau opini negatif. Solusi yang diberikan penelitian tersebut diperlukan sebuah sistem

yang dapat mengkategorikan opini dari konsumen. Metode yang digunakan dalam penelitian tersebut adalah

Word2Vec dan WordNet. Word2Vec merupakan representasi kata dalam bentuk vektor yang digunakan untuk

menghasilkan word embeddings. Sedangkan WordNet merupakan sebuah database kamus bahasa Inggris yang

memiliki hirarki keterhubungan antar kata melalui jalur yang dimiikinya. Penelitian ini memiliki tujuan yang sa-

ma yaitu mengkategorikan sebuah kalimat. Perbedaannya adalah kalimat dalam penelitian ini dikategorikan ber-

dasarkan jenis kejadiannya.

Riset selanjutnya yang berkaitan dengan penelitian ini adalah “Penerapan Algoritma Cosine Similarity dan

Pembobotan TF-IDF pada Sistem Klasifikasi Dokumen Skripsi”. Banyaknya arsip dokumen skripsi yang

terkumpul dalam bentuk soft file yang tidak terklasifikasi dengan baik mengakibatkan proses pencarian kembali

menjadi sulit. Untuk mengakses informasi yang dibutuhkan menjadi kurang cepat dan tepat apabila keseluruhan

dokumen disimpan dalam satu folder database. Maka dari itu diperlukan suatu sistem yang dapat mengklasifi-

kasikan dokumen secara otomatis ke dalam folder berbeda pada database agar lebih mudah dalam mengelola

dokumen yang ada. Metode TF-IDF merupakan suatu cara untuk memberikan bobot hubungan suatu kata (term)

terhadap dokumen. Metode cosine similarity merupakan metode untuk menghitung kesamaan antara dua buah

objek yang dinyatakan dalam dua buah vector dengan menggunakan keywords (kata kunci) dari sebuah dokumen

sebagai ukuran. [5] Penelitian ini mengambil konsep penilaian sebuah kemiripan kata menggunakan konsep co-

sine similarity. Metode tersebut dinilai sangat baik dalam mencari kemiripan dari sebuah dokumen, hasil dari

riset tersebut menunjukkan bahwa cosine similarity mendukung nilai akurasi dari sistem hingga sistem memiliki

akurasi sebesar 98%.

Riset berjudul “Perancangan Chatbot Pusat Informasi Mahasiswa Menggunakan AIML sebagai Virtual Assistant

Berbasis Web” Mengambil tema dari keinginan program studi teknik informatika untuk mengembangkan layanan

terhadap mahasiswa, informasi yang diperoleh melalui sistem informasi dan chatting yang dilakukan antara

pengguna dengan pihak Virtual Assistant. Penelitian ini bertujuan untuk membangun chatbot yang mempunyai

tujuan sebagai Virtual Assistant yang memberikan informasi kepada mahasiswa melalui data yang tersimpan pa-

da sistem yang berisi informasi mengenai program studi teknik informatika dan penambahan pengetahuan baru

apabila data yang tersimpan tidak ditemukan. Pada perancangan dan implementasi perangkat lunak ini

menghasilkan sebuah prototipe chatbot yang dibangun dengan menggunakan mesin ALICE (Artificial Linguistik

Internet Computer Entity) sebagai penerjemah AIML (Artificial Intelligence Markup Language). AIML ini me-

nyebabkan chatbot dapat mengintegrasikan input yang diterima berupa input text. Sehingga akan dihasilkan

percakapan antara pengguna dan program. Dengan pemanfaatan chatbot yang telah dilengkapi dengan informasi

berupa audio, membuat pengguna dapat lebih mudah mendaatkan informasi yang berasal dari basis data yang

diinformasikan kepada pengguna. Dari hasil pengujian verifikasi, pengujian validitas dan pengujian prototipe

yang dilakukan sistem berjalan dengan baik sesuai dengan perencanaan. Dengan pemanfaatan chatbot yang telah

dilengkapi dengan kecerdasan buatan, membuat pengguna dapat lebih mudah mendapatkan informasi yang be-

rasal dari basis data yang diinformasikan kepada pengguna secara cepat dengan ketepatan jawaban sekitar

80%.[6] Dari riset tersebut diambil beberapa konsep pemrosesan teks menjadi sebuah vektor yang nantinya dapat diproses

oleh sistem.

III. METODOLOGI PENELITIAN

Tahap penelitian yang akan digunakan dalam perancangan dan implementasi modul klasifikasi jenis kejadian

pada kronologi dalam proses klaim asuransi kendaraan menggunakan metode word embedding secara umum

dapat dijabarkan sebagai berikut,

Gambar. 1. Tahap Penelitian

Berdasarkan gambar 1, penelitian dimulai dari menidentifikasi masalah yang akan dikaji dalam penelitian.

Pada tahap ini yang menjadi fokus dari masalah yang akan diidentifikasi adalah bagaimana proses pencocokan

kronologi dengan cangkupan asuransi yang dimiliki oleh tertanggung. Cangkupan asuransi terbagi menjadi 2

yaitu cangkupan yang dijamin dan cangkupan yang tidak dijamin. Jika kronologi yang diberikan tertanggung

termasuk dalam cangkupan yang dijamin maka klaim asuransinya akan cair, sedangkan jika kronologi yang

diberikan tertanggung termasuk dalam cangkupan yang tidak dijamin maka klaim asuransinya tidak cair.

Tahap selanjutnya adalah perancangan modul, pada tahap ini sudah diketahui dua variabel yang akan

digunakan dalam pembuatan modul ini yaitu kronologi dan cangkupan asuransi lalu data kronologi yang

digunakan berupa 72894 kronologi. Pertama-tama yang dilakukan adalah melakukan anotasi manual terhadap

riwayat kronologi yang pernah masuk. Anotasi manual dilakukan dengan tujuan mendapatkan kata kunci yang

mewakili untuk cangkupan asuransi. Hasil dari anotasi manual tersebut akan membentuk kata kunci dengan

contoh sebagai berikut :

Cangkupan Asuransi Kata Kunci

Tabrakan Tabrakan

Benturan Benturan

Benturan Menyenggol

Tergelincir Tergelincir

Terbalik Terbalik Tabel 1. Pembentukan Kata Kunci

Dari kata kunci tersebut akan dibentuk modul pencarian alias menggunakan metode word embedding. Word

embedding adalah sebuah pendekatan yang digunakan untuk merepresentasikan vector kata. Word embedding

merupakan pengembangan komputasi permodelan kata-kata yang sederhana seperti perhitungan menggunakan

jumlah dan frekuensi kemunculan kata dalam sebuah dokumen. Hasil dari word embedding ini dapat digunakan

untuk menggambarkan kedekatan sebuah kata atau sebuah dokumen namun harus dipahami kedekatan tersebut

adalah kedekatan kontekstual sesuai dengan data latih yang digunakan dalam pembentukannya, sehingga

seringkali kedekatan tersebut bukan merupakan makna sebuah kata. [13] Berikut adalah tahap proses word

embedding yang digunakan dalam penelitian ini:

1) Pra-pemrosesan data Data yang digunakan adalah data riwayat kronologi. Dari data tersebut lalu dilakukan sebuah pra-pemrosesan data yaitu

tokenizing. Proses tokenizing adalah . Dalam proses tokenizing pemecahan katanya berjumlah satu dan dua gram. Dalam pra-

pemrosesan data tidak dilakukan proses filtering stopword dan stemming. Hal tersebut bertujuan untuk menjaga orisinalitas

dari sebuah kalimat, karena nantinya kata dalam kalimat tersebut dicari karakteristiknya. Hasil dari proses tokenizing adalah

sebagai berikut :

Kalimat Hasil Tokenizing (1 Gram) Hasil Tokenizing (2 Gram)

Saat bayar parkir me-

nyerempet bagian depan

karena gelap

[“saat”,”bayar”,”parkir”,”menyeremp

et”,”bagian”,”depan”,”karena”,”gela

p”]

[“saat bayar”,”bayar parkir”,”parkir me-

nyerempet”,”menyerempet bagi-

an”,”bagian depan”,”depan kare-

na”,”karena gelap”]

Pada saat mundur bagian

kanan menyerempet pa-

pan reklame

[“pa-

da”,”saat”,”mundur”,”bagian”,”kana

n”,”menyerempet”,”papan”,”reklame

”]

[“pada saat”,”saat mundur”,”mundur ba-

gian”,”bagian kanan”,”kanan menyerem-

pet”,”menyerempet papan”,”papan

reklame”]

Saat belok terlalu mepet

kanan sehingga body me-

nyerempet pohon

[“saat”,”belok”,”terlalu”,”mepet”,”ka

nan”,”sehingga”,”body”,”menyeremp

et”,”pohon”]

[“saat belok”,”belok terlalu”,”terlalu me-

nyerempet”,”menyerempet kanan”,”kanan

sehingga”,”sehingga body”,”body me-

nyerempet”,”menyerempet pohon”]

Diserempet motor vario

tekno di jalan [“diserem-

pet”,”motor”,”vario”,”tekno”,”di”,”ja

lan”]

[“diserempet motor”,”motor vario”,”vario

tekno”,”tekno di”,”di jalan”]

Pada saat mundur bagian

belakang mobil terkena

besi bangunan yang men-

onjol

[“pa-

da”,”saat”,”mundur”,”bagian”,”belak

ang”,”mobil”,”terkena”,”besi”,”bang

unan”,”yang”,”menonjol”]

[“pada saat”,”saat mundur”,”mundur ba-

gian”,”bagian belakang”,”belakang mo-

bil”,”mobil terkena”,”terkena besi”,”besi

bangunan”,”bangunan yang”,”yang men-

onjol”]

Tabel 2. Hasil Tokenizing Kalimat

2) Skip gram

Gambar 1. Ilustrasi Model Skip Gram

Skip gram terdiri atas sebuah lapisan tersembunyi Neural Network. Pembentukan model skip gram dipengaruhi oleh be-

berapa parameter, diantaranya jumlah dimensi dari neuron (yang disebut variabel d) dan jumlah window kata (yang disebut

dengan variabel t) yang digunakan. [8]

Model skip gram yang digunakan dalam riset ini memiliki jumlah window dua kata didepan dan dua kata dibelakang. Berikut

merupakan implementasi model skip gram dalam riset ini :

Gambar 3. Implementasi Model Skip Gram

Hasil dari model skip gram dijadikan suatu karakteristik dari kata yang menjadi pusatnya. Melihat dari gambar

diatas maka karakteristik dari kata “menabrak” adalah [“mobil”, ”saya”, ”pembatas”, ”jalan”]. Karakteristik kata

“menabrak” dapat bertambah contohnya adalah jika terdapat kalimat “Depan mobil saya ngerem mendadak se-

hingga mobil saya menabrak mobil tersebut”. Karakteristik kata “menabrak” bertambah menjadi : “Menabrak“ = [“mobil”,”saya”,”pembatas”,”jalan”] + [“mobil”,”saya”,”mobil”,”tersebut”] “Menabrak“ = [“mobil”,”saya”,”pembatas”,”jalan”,”tersebut”]

3) Continuous Bag of Words Algoritma Continuous Bag of Word (CBOW) digunakan untuk melihat panjang tertentu dari sebuah kata pada dokumen

masukan. [5] Kelemahan penggunaan CBOW sebagai fitur klasifikasi teks adalah ukuran/dimensi yang besar. Jumlah fitur

yang besar dapat menurunkan kinerja dari algoritma klasifikasi yang digunakan, karena tidak semua fitur tersebut relevan

[9]. Tetapi hal tersebut sudah dioptimalkan dengan metode skip gram. Metode skip gram membatasi penggunaan kata yang

akan diambil yaitu 2 kata depan dan 2 kata belakang, sehingga untuk kata-kata lain yang tidak relevan tidak terambil menjadi

data pembelajaran sistem. Berikut adalah contoh implementasi CBOW dalam riset ini :

Kata Karakteristik

“Menabrak” [“mobil”,”saya”,”pembatas”,”jalan”,”tersebut”]

“Tergelincir” [“mobil”,”kendaraan”,”masuk”,”jurang”,”dalam”]

“Mobil” [“tabrak”,”saya”,”tidak”,”sengaja”,”kendali”]

Tabel 3. Karaktersitik Kata

Karakteristik dari kata lalu diubah kedalam bentuk CBOW. Hasilnya akan berbentuk vektor seperti pada tabel dibawah ini :

Kata

Continuous Bag of Words (Karakteristik)

mobil saya kendaraan pembatas jalan ...

Menabrak 1 1 0 0 1 ...

Tergelincir 1 0 1 0 0 ...

Mobil 0 1 0 0 0 ... Tabel 4. Hasil Pemrosesan CBOW

Vektor dalam CBOW lalu dijadikan sebagai karakteristik sebuah kata. Akan menghasilkan seperti pada tabel dibawah ini :

Kata Karakteristik (Vektor)

“Menabrak” [1,1,0,0,1,..]

“Tergelincir” [1,0,1,0,0,..]

“Mobil” [0,1,0,0,0,..]

Tabel 5. Karakteristik Kata Berbentuk Vektor

4) Principal Component Analysis

Principal Component Analysis merupakan teknik yang biasa digunakan untuk menyederhanakan suatu data,

dengan cara mentransformasi data secara linier sehingga terbentuk sistem koordinat baru dengan varians maksi-

mum. Analisis PCA dapat digunakan untuk mereduksi suatu data tanpa mengurangi karakteristik data tersebut

secara signifikan. [10] Hasil pembentukan karakteristik dari sebuah kata, lalu direduksi dimensinya menjadi dua

sehingga terbentuk koordinat x dan koordinat y. Mereduksi dimensi dengan cara membuang vektor-vektor eigen

dengan nilai eigen yang sangat kecil tidak akan membuat kita kehilangan data yang penting. Vektor-vektor eigen

dengan nilai eigen yang terbesar disebut sebagai principal component dari sebuah matriks. Cara untuk mendapat-

kan principal component dari sebuah matriks dilakukan dalam beberapa langkah. Langkah pertama yang dil-

akukan adalah mengurangi setiap nilai dari matriks dengan rata-rata nilai dari setiap masing-masing dimensi.

Caranya adalah menggunakan rumus standar deviasi :

𝑆 = √∈𝑖=1

𝑛 (𝑋𝑖 − 𝑋′)2

𝑛 − 1

Dimana S merupakan standar deviasi, X adalah sebuah himpunan data dan X’ adalah ratarata dari X. Dengan

menggunakan rumus (1), maka himpunan data [0 6 15 40] akan memiliki nilai standar deviasi 17.6139 se-

dangkan himpunan data [4 6 8 9] akan memiliki nilai standar deviasi 2.2173. Nilai standar deviasi yang besar

menunjukkan bahwa nilai data-data yang ada di dalam sebuah himpunan tersebar jauh dari rata-rata nilai him-

punan tersebut, sedangkan nilai standar deviasi yang kecil menunjukkan bahwa nilai data-data yang ada di dalam

sebuah himpunan berkumpul di sekitar rata-rata nilai himpunan tersebut [14].

Langkah berikutnya adalah menghitung matriks kovariannya dan dilanjutkan dengan mencari vektor eigen dan

nilai eigen dari matriks kovarian tersebut. Standar deviasi dan varian hanya beroperasi pada data dengan satu di-

mensi. Padahal banyak himpunan data lebih dari satu dimensi, dan tujuan dari analisis statistik adalah untuk

melihat apakah ada hubungan antar dimensi. Kovarian dapat melakukan perhitungan tersebut. Kovarian adalah

ukuran untuk mengetahui seberapa kuat hubungan antar dimensi satu sama lain pada himpunan data. Kovarian

selalu diukur antar dua dimensi. Jika kita memiliki himpunan data yang berdimensi tiga (x, y, z), maka kita dapat

menghitung kovarian antara dimensi x dan y, antara dimensi x dan z, dan antara dimensi y dan z. Melakukan

perhitungan kovarian antara x dan x, y dan y,dan z dan z masing-masing akan memberikan nilai varian dari x, y,

dan z. Jika nilai kovarian positif, maka hal ini menunjukkan bahwa kedua dimensi berbanding lurus. Sedangkan

jika nilai kovarian negatif, maka hal ini menunjukkan bahwa kedua dimensi berbanding terbalik. Dan jika nilai

kovarian nol, maka hal ini menunjukkan bahwa kedua dimensi tidak berhubungan sama sekali. Jika X dan Y ada-

lah dua dimensi yang tidak independen, a dan b adalah suatu konstanta, maka kovarian di antara dua dimensi ini

memiliki beberapa properti sebagai berikut [15]:

1. Cov(X,X) = Var(X)

2. Cov(X,Y) = Cov(Y,X)

3. Cov(aX, bY) = abCov(X,Y)

4. Cov(X+a, Y+b) = Cov(X,Y)

Kovarian selalu mengukur antara dua dimensi, jika kita memiliki himpunan data yang lebih dari dua dimensi,

maka akan lebih dari satu nilai koarian yang dapat dihitung. Sebagai contoh, dari himpunan data dengan tiga di-

mensi (dimensi x, y, dan z) kita dapat menghitung cov(x,y), cov(x,z), dan cov(y,z). Dan untuk himpunan data

dengan n dimensi, maka akan ada 𝑛! (𝑛−2)!2 nilai kovarian yang berbeda Cara yang paling mudah untuk

mendapatkan semua nilai kovarian yang mungkin dari suatu himpunan data adalah dengan menghitung semua

nilai kovarian yang mungkin dan meletakkannya pada sebuah matriks, yang sering disebut dengan matriks kovar-

ian. Jika kita memiliki himpunan data dengan tiga dimensi, yang terdiri dari dimensi x,y, dan z, maka matriks

kovarian akan memiliki tiga baris dan tiga kolom. Matriks kovarian merupakan matriks yang simetrik pada diag-

onal utama. Hal ini sesuai dengan properti yang dimiliki oleh kovarian [16].

Kemudian vektor eigen yang ada diurutkan berdasarkan nilai eigen-nya dari yang paling besar ke yang paling

kecil. Cara menghitung nilai eigen dan vektor eigen adalah sebagai berikut, jika A adalah suatu matriks persegi

berdimensi n x n dalam ruang Cn, serta x dan b adalah suatu vektor berdimensi n x 1, dan terdapat persamaan

linear Ax = b ………………. (4) Maka maksudnya adalah transformasi dilakukan oleh matriks A terhadap vektor

x ke suatu vektor baru[17]. Ilustrasi dari transformasi yang dilakukan oleh matriks A terhadap vektor x dapat

dilihat pada gambar 4 dan gambar 5.

Gambar 4. Transformasi A Terhadap Vektor

Gambar 5. Transformasi Matrix A Terhadap Vektor Eigen V

Kemudian vektor eigen yang ada diurutkan berdasarkan nilai eigen-nya dari yang paling besar ke yang paling

kecil. Dengan memilih vektor-vektor eigen yang memiliki nilai-nilai eigen terbesar maka kita telah mendapatkan

principal component dari matriks awal dan kita dapat membentuk feature vektor. Feature vektor berguna untuk

mendapatkan data-data dari matriks awal yang bersesuaian dengan vektor eigen yang telah kita pilih dengan cara

mengalikan transpose dari feature vector dengan transpose.

Hasil dari reduksi dimensi dapat dilihat dalam tabel dibawah ini :

Kata Karakteristik (Vektor) Hasil Reduksi Dimensi (x,y)

“Menabrak” [1,1,0,0,1,..] [-1.2928, 2.3317]

“Tergelincir” [1,0,1,0,0,..] [-0.3912, 1.9421]

“Mobil” [0,1,0,0,0,..] [-4.5938, 5.9412]

Tabel 6. Hasil Reduksi Dimensi

Jika hasil reduksi dimensi tersebut divisualisasikan maka akan berbentuk seperti pada gambar dibawah ini :

Gambar 6. Hasil Reduksi Dimensi

5) Cosine Similarity

Cosine Similarity yaitu sebuah metode untuk menghitung kesamaan antara dua vektor (atau dokumen pada ruang

vektor). Perhitungan dilakukan dengan menghitung kosinus sudut diantara keduanya. Dalam penelitian ini cosine

similarity digunakan untuk melihat seberapa mirip kata dengan kata pembandingnya. Contohnya cosine similarity

dijadikan nilai kemiripan kata “tabrak” dengan kata “menubruk”. Vektor dari kedua kata tersebut lalu diambil

dan dihitung menggunakan cosine similarity dengan persamaan untuk menghitung cosing similarity antara dua

vektor yaitu seperti pada persamaan 2 berikut [12]:

𝐶𝑜𝑠 𝑎 = 𝐴 • 𝐵

|𝐴||𝐵|=

∑𝑖=1𝑛 𝐴𝑖 𝑥 𝐵𝑖

√∑𝑖=1𝑛 (𝐴𝑖)2 𝑥 √∑𝑖=1

𝑛 (𝐵𝑖)2

Keterangan :

A = Vektor A, yang akan dibandingkan kemiripannya

B = Vektor B, yang akan dibandingkan kemiripannya

A • B = Dot product antara vektor A dan vektor B

|A| = Panjang vektor A

|B| = Panjang vektor B

|A||B| = Cross product antara |A| dan |B|

Tahap paling akhir adalah tahap pengujian, dalam tahap ini kata yang digunakan berupa kata “tabrak” dan kata

“menubruk”. Kata “tabrak” memiliki nilai vektor [3.044, 1.222] sedangkan kata “menubruk” memiliki nilai

vektor [5.22, 9.43]. Nilai tersebut merupakan nilai vektor yang sudah melalui proses Principal Component Analy-

sis sehingga sudah dikonversi menjadi dua dimensi. Berikut adalah implementasi perhitungan cosine similarity :

(3,044 . 5,22) + (1,222 . 9,43)

√(5,22)2 + (9,43)2= 0.7753811290456954

Maka hasil kemiripan kata menurut cosine similarity dari kata “tabrak” dan “menubruk” adalah 77.53%. Nilai

yang didapat cukup baik melihat kata tersebut merupakan kata tersebut memiliki makna yang sama. Nilai tersebut

dapat meningkat seiring ditambahnya kronologi kedalam data training.

IV. HASIL DAN DISKUSI

Untuk mengetahui hasil dari sistem perlu dilakukan pengujian dari awal memasukkan kronologi hingga

mendapatkan hasil akhir dari sistem. Pengujian dilakukan menggunakan salah satu sampel kronologi. Berikut

spesifikasi data yang digunakan. Kronologinya adalah “mobil saya menyerempet tiang saat parkir”. Cangkupan

asuransi yang dimiliki tertanggung adalah tabrakan, benturan, tergelincir dan terbalik.

Gambar. 7. Contoh Pengujian Sistem

Kronologi tersebut dimasukkan kedalam sistem, lalu mendapatkan hasil jenis kejadian berupa tabrakan dan

benturan. Hal tersebut dikarenakan jenis kejadian tabrakan memiliki kata kunci tabrakan, dimana menurut

metode word embedding kata tersebut memiliki kesamaan 88.89% dengan kata menyerempet. Lalu jenis kejadian

benturan memiliki kata kunci menyenggol dimana kata tersebut memiliki kesamaan 90.81% dengan kata

menyerempet dan 73.09% dengan kata saya menyerempet. Berikut adalah hasil eksperimen menggunakan 10

sampel data :

Case ke- Kata I Kata II Nilai Kemiripan

1 Tabrak Menubruk 77.53%

2 Menyenggol Menyerempet 90.81%

3 Menyenggol Saya menyerempet 73.09%

4 Tabrakan Menyerempet 80.89%

5 Terperosok Masuk jurang 82.35%

6 Oleng Kehilangan kendali 74.06%

7 Kecelakaan Menabrak 91.05%

8 Mengemudi Berkendara 84.71%

9 Kendaraan Mobil 84.12%

10 Mobil Motor 71.44%

Tabel. 7. Hasil Eksperimen

Dari tabel diatas dapat dilihat kemiripan kata I dengan kata II memiliki nilai kemiripan yang cukup baik.

Akurasi dari model tersebut didapat dari banyaknya jumlah riwayat kronologi yang dimiliki. Riwayat kronologi

diambil dari database tahun 2012 – 2019 dengan jumlah 72894 kronologi. Selanjutnya adalah melakukan

pengujian menggunakan metode Black Box dengan nilai batas ambang untuk kemiripan minimal 70%. Hasilnya

adalah sebagai berikut :

No Skenario Pengujian

Hasil yang Di-

harapkan Input Output Kesimpulan

1 Memasukkan

kronologi yang terk-

lasifikasi kedalam sis-

tem

Sistem memberikan

jawaban jenis ke-

jadian

Kronologi : "Mobil

saya menyerempet

tiang saat parkir"

Jenis Kejadian :

["Tabrakan","Benturan"]

Valid

2 Memasukkan

kronologi yang tidak

terklasifikasi kedalam

sistem

Sistem memberikan

jawaban list jenis

kejadian kosong

Kronologi : "Tidak

melihat ada sepeda

menyebrang"

Jenis Kejadian : [] Valid

Tabel 8. Hasil Pengujian Black Box

Dari hasil pengujian Black Box, dapat dilihat bahwa sistem dapat menjawab kronologi yang memiliki jenis

kejadian maupun kronologi yang tidak memiliki jenis kejadian. Dari percobaan nomor 1 dapat dilihat bahwa kata

“menyerempet” memiliki relasi dengan jenis kejadian “tabrakan” dan “benturan”. Lalu selanjutnya untuk

percobaan nomor 2 dapat dilihat sistem tidak memberikan jenis kejadian karena kronologinya tidak berisi akibat

dari hal tersebut.

V. KESIMPULAN DAN SARAN

Berdasarkan penelitian modul klasifikasi jenis kejadian pada kronologi dalam proses klaim asuransi kendaraan

menggunakan word embedding diperoleh bahwa penggunaan metode ini sangat cocok untuk memperoleh kata

yang memiliki makna yang sama. Penggunaan metode ini dapat mengurangi anotasi manual pada pembentukan

kata kunci. Metode ini juga dapat selalu belajar terhadap kronologi baru sehingga pencarian kata alias akan

semakin baik seiring bertambahnya kronologi. Kata yang dapat dicari maknanya tidak hanya satu kata saja,

melainkan dua dan tiga kata dapat dicari aliasnya. Nilai akurasi yang didapat juga dinilai cukup baik melihat dari

nilai kesamaan dari kata “menyenggol” dengan kata “menyerempet” bernilai 90.81%, kata “kendaraan” dengan

kata “mobil” bernilai 84.12%, kata “kecelakaan” dengan kata “menabrak” bernilai 91.05%, dan hasil yang

lainnya dapat dilihat di tabel 3.

Saran untuk penelitian selanjutnya adalah meneliti penggunaan word embbeding disertai dengan tahap

pembentukan kata dasar, sehingga dapat meningkatkan akurasi dari metode ini. Lalu direkomendasikan pula

untuk mengkombinasikan dengan metode natural language processing seperti naïve bayes pada chatbot untuk

mengurangi pembentukan anotasi manual sehingga pemilihan kata kunci dapat diautomasikan dengan metode

tersebut.

DAFTAR PUSTAKA

[1] A, Salim. 2000. Manajemen Transportasi. Cetakan Pertama. Edisi Kedua. Ghalia Indonesia. Jakarta.

[2] S. Kusumadewi., Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Yogyakarta : Peneribit Graha Ilmu, 2003.

[3] Andoko., Perancangan Program Studi Deteksi Wajah dengan Support Vector Machines. Skripsi Teknik In-

formtika dan Matematika Universitas Bina Nusantara, 2007.

[4] A.W. Kencana dan W., Maharani. Klasifikasi Opini pada Fitur Produk Berbasis Graph. E-Proceeding of En-

gineering : Vol. 4, No. 2, 2017.

[5] S. Joan, dkk., Self-Training Naïve Bayes Berbasis Word2Vec untuk Kategorisasi Berita Bahasa Indonesia.

JNTETI, Vol. 7, No. 2, 2018.

[6] Maskur., Perancangan Chatbot Pusat Informasi Mahasiswa Menggunakan AIML Sebagai Virtual Assistant

Berbasis Web. Skripsi Teknik Informatik Universitas Muhammadiyah Malang, 2016.

[7] A.D. Akbari, A. Novyanty, dan C. Setianingsih., Analisis Sentimen Menggunakan Metode Learning Vector

Quantization. Skripsi Sistem Komputer Universitas Telkom, 2017.

[8] R. Faisal, S.E.I. Deasy, dan A.R. Obby., Evaluasi Fitur Word2Vec pada Sistem Ujian Esai Online. JIPI, Vol.

4, No. 1, 2019.

[9] O. Somantri dan M. Khambali, Feature Selection Klasifikasi Kategori Cerita Pendek Menggunakan Naive

Bayes dan Algoritma Genetika. Jurnal Internasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Vol. 6, No. 3,

hal. 301-306, 2017.

[10] P. Diyah, K.S. Dyan, dan S. Boko., Dampak Reduksi Sampel Menggunakan Principal Component Analysis

(PCA) pada Pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan Terawasi (Studi Kasus : Pengenalan Angka Tulisan Tangan).

Jurnal Pseudocode : Vol. 2, No. 1, 2014 .

[11] N.W. Nabila, B. Arif, L.S. Indra., Analisis Word2vec untuk Perhitungan Kesamaan Sematik antar Kata. e-

Proceeding of Engineering, Vol. 5, No. 3, 2018.

[12] T. W. Rizki, P. Dhidik, dan S. Eko., Penerapan Algoritma Cosine Similarity dan Pembobotan TF-IDF pada

Sistem Klasifikasi Dokumen Skripsi. Jurnal Teknik Elektro, Vol. 9, No. 1, 2017.

[13] D. P. Yulius, L. M. Tedi, dan S. Meylisa. 2019. Pembentukan Vector Space Model Bahasa Indonesia

Menggunakan Metode Word to Vector. Skripsi. Jakarta : Kalbis Institute.

[14] Cahyadi, D., 2007. Ektraksi dan Kemiripan Mata pada Sistem Identifikasi Buron.

http://lontar.ui.ac.id/file?file=digital/123280-SK-691, diakses tanggal 10 Mei 2014.

[15] Weisstein, E. W., 2007, Distance, http://mathwordl.wolfram.com/distance.html, diakses tanggal 19 Desem-

ber 2019

[16] Manning, C. D., Raghavan, P., Schütze, H., 2009, Introduction to Information Retrieval, Cambridge, Cam-

bridge University Press.