PENERAPAN COSINE SIMILARITY DAN PEMBOBOTAN TF-IDF UNTUK KLASIFIKASI PENGADUAN MASYARAKAT BERBASIS WEB (Studi Kasus : BAGWASSIDIK DITRESKRIMUM POLDA KALBAR)

Pada sistem pengaduan masyarakat penanganan laporan berita acara pemeriksaan (BAP) dari pihak kepolisian bergantung pada administrator untuk membaca setiap laporan yang masuk secara manual. Hal ini dapat menyebabkan kesalahan dalam penanganan pengaduan sehingga dokumen pengaduan masyarakat yang tidak terorganisir secara baik. Hal ini menyebabkan proses pengklasifikasian tersebut memakan waktu sehingga mengakibatkan informasi tersebut sulit untuk dikelompokkan. Kerahasiaan dokumen pengaduan masyarakat diperlukan agar informasi yang dikumpulkan dapat diolah sebagai informasi yang layak. Klasifikasi dokumen dilakukan dengan cara mengelompokkan atau memisahkan dokumen berdasarkan kategori atau karakteristik tertentu. Jumlah dokumen yang banyak dalam proses klasifikasi tidak dapat dilakukan secara manual, karena membutuhkan banyak waktu dan tenaga. Penelitian ini membangun sebuah sistem klasifikasi otomatis dokumen pengaduan masyarakat dengan menggunakan algoritma Cosine Similarity dan metode pembobotan TF-IDF dalam proses clustering. Penelitian ini membangun sebuah sistem klasifikasi otomatis dokumen pengaduan masyarakat dengan menggunakan algoritma Cosine Similarity dan metode pembobotan TF-IDF dalam proses clustering.  Proses dokumen pengaduan masyarakat akan diklasifikasikan ke dalam beberapa kategori agar sistem yang dibuat pada penelitian ini memudahkan dalam pengarsipan dokumen. Hasil klasifikasi yang diperoleh dengan metode Cosine Similarity dan pembobotan TF-IDF tergolong tinggi, dengan akurasi sebesar 84%