Pendeteksian Dokumen Plagiarisme dengan Menggunakan Metode Weight Tree

Nurdin Nurdin, Rizal Rizal, Rizwan Rizwan

Abstract


Sistem pengelolaan dokumen plagiarisme masih ada yang dilakukan secara manual yaitu dengan mengecek satu persatu sehingga membutuhkan waktu yang lama dan kurang efektif. Salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk pendeteksian dokumen plagiarisme adalah algoritma Weight Tree yaitu sebuah metode untuk melakukan klasifikasi kemiripan dokumen berdasarkan bobot dari dokumen. Tujuan penelitian ini adalah untuk membangun sebuah sistem pendeteksian kemiripan dari dua dokumen teks yang berbeda untuk jenis dokumen teks berbahasa indonesia dengan format file dokumen yaitu: doc, docx, pdf, rtf. Tahapan yang dilakukan pada penelitian ini terdiri dari pengumpulan data, perancangan sistem, pembuatan aplikasi dan pengujian terhadap aplikasi. Hasil pengujian sistem dapat dikategorikan sebagai sistem pendeteksian atau pengetesan kemiripan dokumen. Pada pengujian sistem ini, penulis yang mengkategorikan dokumen tersebut sebagai dokumen plagiat berdasarkan persentase kemiripan. Nilai rata-rata persentase kemiripan dalam pengujian sistem ini adalah 71,60%. Sistem yang di bangun ini berhasil dengan tingkat keakuratan mencapai 90%. Algoritma Weight Tree yang diterapkan pada sistem ini terbukti mampu mengidentifikasi dengan baik kemiripan dokumen plagiarisme.


Keywords


Deteksi; Dokumen; Weight Tree; Pengujian

Full Text:

PDF (Indonesian)

References


Afdhal, Chalis, T., & Gani, T.A. (2014). Analisa perbandingan aplikasi pendeteksi plagiat tehadap Karya Ilmiah. Seminar Nasional dan Expo Teknik Elektro 2014, 193-199.

Ariyani, N.H., Sutardi, & Ramadhan, R. (2016). Aplikasi Pendeteksi kemiripan isi teks dokumen menggunakan metode Levenshtein distance. Jurnal SemanTIK, 2(1), 279-286.

Beall, J. (2008). The Weaknesses of Full-Text Searching. The Journal of Academic Librarianship.

Iqbal, A., & Nurdin. (2017). Implementasi Aplikasi E-Boarding house di kota Lhokseumawe menggunakan Algoritma Levenshtein distance. Jurnal Sistem Informasi, 1(1), 139-167.

Nurdin & Munthoha, A. (2017). Sistem Pendeteksian Kemiripan Judul Skripsi Menggunakan Algoritma Winnowing. Jurnal InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan), 2(1), 90-97.

Nurdin & Miranda. (2015). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan PTS di Lhokseumawe Menggunakan Metode Fuzzy AHP Berbasis Web. Jurnal Informatika, 9(2), 1048-1056.

Sarno, R., & Rahutomo, F. (2008). Penerapan Algoritma Weighted Tree Similarity untuk pencarian semantik. Jurnal JUTI, 7(1), 35-42.

Stepchyshyn, V., & Nelson, R. S. (2007). Library plagiarism policies. Assoc. of College & Research Libraries.

Yang, L., Sarker, B.K., Bhavsar, V.C., & Boley, H. (2005). A Weighted Tree Simplicity Algorithm for Similarity Matching of Partial Product Descriptions. Proceeding of ISCA 14th International Conference on Intelligent and Adaptive Systems and Software Engineering (pp 55-60), Toronto.

Yates, R.B., & Neto, B.R. (1999). Modern Information Retrieval. Addison Weasley Longman Limited.




DOI: http://dx.doi.org/10.35671/telematika.v12i1.775

Refbacks

  • There are currently no refbacks.




Indexed by:


Telematika
ISSN: 2442-4528 (online) | ISSN: 1979-925X (print)
Published by : Universitas Amikom Purwokerto
Jl. Let. Jend. POL SUMARTO Watumas, Purwonegoro - Purwokerto, Indonesia


Creative Commons License This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .