Analisis Kemiripan Struktur Label Website Pemerintah Daerah Menggunakan Algoritma Greedy - Arwendy Yunika Sari; Dana Sulistyo Kusumo; Shinta Yulia Puspitasari (eProceedings of Engineering, 2019)
AbstrakStandarisasi isi situs website pemerintah daerah telah dikeluarkan pada tahun 2003 namun ditahun-tahun sebelumnya website sudah mulai dibuat tetapi pada kenyataannya acuan standarisasi tersebut masih belumditerapkan. Pada penelitian sebelumnya didapatkan hasil bahwa masih terdapat website pemerintahdaerah yang tidak sesuai dengan standarisasi konten yang sudah ditetapkan. Hal tersebutlah yang dapatmenyebabkan adanya ketidaksesuaian informasi dengan standarisasi. Padahal fungsi adanya website yaituuntuk menyampaikan informasi yang valid kepada masyarakat terkait kebijakan pemerintah daerah yangberlaku. Acuan standarisasi yang digunakan yaitu berupa PANDUAN PEMBANGUNAN SITUS WEBPEMDA PESERTA USDRP. Manfaat yang dapat diperoleh pemerintah daerah dengan adanya penelitianini yaitu dapat mengevaluasi kembali website mana yang menyediakan informasi yang sesuai denganstandarisasi berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan. Perhitungan kemiripan dilihat dari label/tekssimilarity dan structural similarity. Dalam label/teks similarity akan dihitung kemiripan antar string dalamstruktur label. Sedangkan dalam structural similarity struktur label akan direpresentasikan kedalam graphdan kemudian dihitung kemiripan graphnya. Dari hasil pengujian didapatkan bahwa algoritma greedymemiliki performansi waktu yang lebih cepat dibandingkan dengan algoritma A* dalam hal memetakannode yang ada pada graph. Dalam melakukan iterasi, algoritma ini akan menghapus node yang sudahdipetakan sehingga waktu yang dibutuhkan untuk memetakan keseluruhan node menjadi lebih cepatdibandingkan dengan algoritma A*. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari ketiga website (TanjungJabung Barat, Kuningan, dan Banjarnegera) yang memiliki kemiripan struktur label paling miripterhadap Standarisasi adalah website Tanjung Jabung Barat dengan kemiripan sebesar 36,84%.Kata kunci : arsitektur informasi, string edit distance, string edit similarity, algoritma greedy, graph edit distance, graph edit similarity Abstract The standardization of the contents of the website of the local government website was issued in 2003 but inprevious years the website had begun to be made but in reality the standardization reference was still notimplemented. In the previous research, it was found that there are still local government websites that arenot in accordance with the predetermined content standardization. This is exactly what can causeinformation incompatibility with standardization. Whereas the function of the website is to convey validinformation to the public related to the applicable local government policy. Standardization reference usedis in the form of GUIDELINE DEVELOPMENT OF USDRP PARTICIPANTS WEB SITE. The benefitsthat can be obtained by local governments with this research is that they can re-evaluate which websitesprovide information in accordance with standardization based on the results of research conducted.Similarity calculation can be seen from the label / text similarity and structural similarity. In label / textsimilarity will be calculated similarity between strings in the label structure. Whereas in structuralsimilarity the label structure will be represented into the graph and then the graph similarity is calculated.From the test results it was found that the greedy algorithm has a faster time performance compared to theA * algorithm in terms of mapping existing nodes in the graph. In doing iteration, this algorithm will deletethe mapped node so that the time needed to map the whole node becomes faster than the A * algorithm. Theresults showed that of the three websites (Tanjung Jabung Barat, Kuningan, and Banjarnegera) which hadthe most similar label structure similar to Standardization was the West Tanjung Jabung website with asimilarity of 36.84%.Keywords: information architecture, string edit distance, string edit similarity, greedy algorithm, graph editdistance, graph edit similarity