DETEKSI PLAGIASI DOKUMEN SKRIPSI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE N-GRAMS DAN WINNOWING

Fitri Ratna Ning Wulan; Anang Kunaefi; Andhy Permadi

doi:10.24176/simet.v9i2.2535

DETEKSI PLAGIASI DOKUMEN SKRIPSI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE N-GRAMS DAN WINNOWING

Fitri Ratna Ning Wulan
Anang Kunaefi
Andhy Permadi

Abstract

Salah satu tantangan dalam bidang akademik adalah mencegah maraknya aktivitas plagiarisme. Salah satu cara yang bisa dilakukan adalah dengan melakukan deteksi dini plagiasi terhadap karya mahasiswa terutama skripsi. Penerapan deteksi indikasi plagiarisme menggunakan metode n-grams dan winnowing merupakan tujuan dari penelitian ini, dan menemukan nominal n yang efektif. Kata yang ada dalam dokumen skripsi direpresentasikan dalam bentuk hash, lalu dilakukan seleksi menggunakan algoritma winnowing untuk menentukan fingerprint dari dokumen yang akan disimpan dalam basis data. Pengujian dilakukan dengan menggunakan sampel dokumen skripsi mahasiswa. Hasil akhir dari penelitian menunjukkan bahwa sistem dapat mendeteksi adanya plagiasi menurut kesamaan kata secara konsisten berdasarkan beberapa skenario pengujian yang dijalankan, nominsl n yang paling efektif dalam deteksi kesamaan kata yaitu n = 7 dengan prosentase 3,07% berdasarkan selisih antara pengujian menggunakan sistem dan pengujian manual.

Keywords

plagiarisme; hash; n-grams; fingerprint; winnowing

Teks Lengkap:

PDF

Referensi

Dillak RY, Laumal F, Kadja LJ, S S. Sistem Deteksi Dini Plagiarisme Tugas Akhir Mahasiswa Menggunakan Algoritma N-Grams dan Winnowing. J Ilm. 2016;2.

Schleimer S, Wilkerson DS, Aiken A, Berkeley UC. Winnowing : Local Algorithms for Document Fingerprinting.

Lisangan EA. Implementasi n-gram Technique dalam Deteksi Plagiarisme pada Tugas Mahasiswa. 2015;(SEPTEMBER 2013).

Wibowo RK, Hastuti K. Penerapan Algoritma Winnowing Untuk. TechnoCOM. 2016;15(4):303–11.

Setiawan A. Implementasi Algoritma Winnowing Untuk. Pelita Inform Budi Darma. 2017;(1011340):134–8.

Purwitasari D, Kusmawan PY, dkk. Deteksi Keberadaan Kalimat Sama Sebagai Indikasi Penjiplakan Dengan Algoritma Hashing Berbasis N-Gram. 2011;6(1):37–44.

Kao A, Poteet SR. Natural language processing and text mining. Natural Language Processing and Text Mining. 2007. 1-265 p.

Indurkhya N, Damerau FJ. Handbook of Natural Language Processing Second Edition. New York: CRC Press; 2010.

Asian J, Williams HE, Tahaghoghi SMM. Stemming Indonesian. 2005;38.

Hornik K, Mair P, Rauch J, Geiger W, Buchta C. The textcat Package for n -Gram Based Text. 2013;52(6).

Aggarwal CC. Data Mining: The Textbook. New York: Springer; 2015.

DOI: https://doi.org/10.24176/simet.v9i2.2535