PENDETEKSIAN KESAMAAN PADA DOKUMEN TEKS
MENGGUNAKAN KOMBINASI ALGORITMA
ENHANCED CONFIX STRIPPING
DAN
ALGORITMA
WINNOWING
SKRIPSI
ADE CHANIA SION SAGALA
091402044
PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
PENDETEKSIAN KESAMAAN PADA DOKUMEN TEKS
MENGGUNAKAN KOMBINASI ALGORITMA
ENHANCED CONFIX STRIPPING
DAN
ALGORITMA
WINNOWING
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Sarjana Teknologi Informasi
ADE CHANIA SION SAGALA
091402044
PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
PERSETUJUAN
Judul : PENDETEKSIAN KESAMAAN PADA DOKUMEN TEKS MENGGUNAKAN KOMBINASI ALGORITMA ENHANCED CONFIX STRIPPING DAN ALGORITMA WINNOWING
Kategori : SKRIPSI
Nama : ADE CHANIA SION SAGALA Nomor Induk Mahasiswa : 091402044
Program Studi : SARJANA (S1) TEKNOLOGI INFORMASI Departemen : TEKNOLOGI INFORMASI
Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
INFORMASI (FASILKOM-TI) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Diluluskan di
Medan, 29 Agustus 2014
Komisi Pembimbing:
Pembimbing 2 Pembimbing 1
Romi Fadillah Rahmat, B.Comp.Sc., M.Sc. Maya Silvi Lydia, B.Sc., M.Sc. NIP 19860303 201012 1 004 NIP 19740127 200212 2 001
Diketahui/Disetujui oleh
Program Studi S1 Teknologi Informasi Ketua,
iii
PERNYATAAN
PENDETEKSIAN KESAMAAN PADA DOKUMEN TEKS MENGGUNAKAN KOMBINASI ALGORITMA ENHANCED CONFIX STRIPPING
DAN ALGORITMA WINNOWING
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya.
Medan, 29 Agustus 2014
UCAPAN TERIMA KASIH
Segala puji dan syukur penulis sampaikan kepada Tuhan Yesus yang telah memberikan berkat-Nya yang melimpah sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini dengan baik untuk memperoleh gelar Sarjana Teknologi Informasi, Program Studi S1 Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.
Dengan segala kerendahan hati penulis ucapkan terima kasih kepada:
1. Ayah penulis, alm. Alfanus Februanto Sagala, S.H., ibu penulis, Chitra Dewi Siregar, dan adik penulis satu-satunya Milca Satriyani Sagala, A.md yang telah memberikan doa dan dukungan moral kepada penulis untuk menyelesaikan skripsi ini beserta keluarga besar yang telah turut mendoakan penulis.
2. Ibu Maya Silvi Lydia, B.Sc., M.Sc. dan Bapak Romi Fadillah Rahmat, B.Comp.Sc., M.Sc. selaku dosen pembimbing penulis yang telah meluangkan waktu, pikiran, saran, dan kritiknya untuk penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.
3. Ibu Sarah Purnamawati, S.T., M.Sc dan Ibu Dr. Erna Budhiarti, M.IT. yang telah bersedia menjadi dosen penguji dan memberikan saran dan kritik yang membangun dalam penyelesaian skripsi ini.
4. Ketua dan Sekretaris Program Studi S1 Teknologi Informasi, Bapak M. Anggia Muchtar, S.T., MM.IT. dan Bapak Mohammad Fadly Syahputra, B.Sc., M.Sc.IT.
5. Seluruh dosen yang mengajar serta Ibu Delima dan Bang Faisal, sebagai staf Tata Usaha Program Studi Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara. 6. Sahabat-sahabat yang selalu mendukung dan memberi semangat kepada
penulis, Fida Elvi Anderia Sebayang, S.TI, Stella Maris Harefa, S.TI, Cynthia Arilla Sembiring, S.TI, Riska Vinesia Butarbutar, S.TI, Jihan Meutia Fauzen, S.TI, Annifa Iqramitha, S.TI, dan semua teman angkatan 2009.
7. Sahabat penulis Maria Fransiska Sinaga, S.T., Septina Veronika Bancin, S.KG, dan Dewi Tambunan yang selalu mendoakan dan memberi semangat.
8. Seluruh rekan kuliah sejawat yang tidak dapat disebutkan satu persatu.
v
ABSTRAK
Maraknya tindakan plagiarisme di dunia perkuliahan, baik plagiarisme dalam hal penyelesaian tugas maupun penyusunan karya ilmiah dapat mengurangi bahkan mematikan kreativitas seseorang dalam berkarya. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah aplikasi untuk mendeteksi tingkat kesamaan (similarity) sebuah dokumen teks dengan dokumen yang sudah ada. Penelitian ini menggunakan kombinasi dari algoritma Enhanced Confix Stripping (ECS) Stemmer untuk proses stemming teks yang dimasukkan dan algoritma Winnowing untuk menghitung tingkat kesamaannya (similarity) dengan dokumen dari database. Dengan ditentukannya nilai gram dan window pada perhitungan algoritma Winnowing, diharapkan dapat memudahkan user menggunakan aplikasi ini tanpa harus bingung menentukan nilai gram dan window-nya untuk menghasilkan nilai similarity yang akurat. Hasil pengujian menyimpulkan nilai kesamaan (similarity) sekitar 23-26% dengan percobaan 3 jurnal yang berkategori sama dengan jurnal pembanding. Dan untuk pendeteksian tanpa stemming menghasilkan tingkat kesamaan (similarity) sekitar 35-40% dengan jumlah jurnal dan kategori yang sama pula.
SIMILARITY DETECTION FOR TEXT DOCUMENTS USING COMBINATION OF ENHANCED CONFIX
STRIPPING STEMMER ALGORITHM AND WINNOWING ALGORITHM
ABSTRACT
The plethora of plagiarism in lecturing, such as for finishing projects or making scientific papers can diminish even stifle someone‟s creativity. Therefore, an application to detect a document for the similarity level of plagiarism with the existing one is needed. This research uses the combination of Enhanced Confix Stripping (ECS) Stemmer algorithm to stem the input text and Winnowing algorithm to numerate the similarity level with a document in database. The value of gram and window for the calculation of Winnowing algorithm are determined along with, so that it can abridge the user to use this application without being confused to determine the value of its gram and window to get an accurate similarity. The result concludes that the similarity is about 23-26% by three-same-category testing journals with the correlate journal in database. And the result of the nonstemming detection of similarity is about 35-40% with the same total of journals and category.
vii
DAFTAR ISI
Halaman
PERSETUJUAN ii
PERNYATAAN iii
UCAPAN TERIMA KASIH iv
ABSTRAK v
1.4. Tujuan Penelitian 3
1.5. Manfaat Penelitian 3
1.6. Metodologi Penelitian 3
1.7. Sistematika Penulisan 4
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 6
2.1. Plagiarisme 6
2.1.1. Pengertian Plagiarisme 6 2.1.2. Peraturan dan Hukum yang Mengatur Plagiarisme 8
2.2. Citasi 9
2.3. Algoritma Stemming Bahasa Indonesia 10 2.3.1. Algoritma Enhanced Confix Stripping Stemmer 11
2.4. Algoritma Winnowing 14
2.4.1. Rolling Hash 15
2.4.2. Tahapan Penerapan Algoritma Winnowing 16 2.4.3. Pengukuran Dan Persentase Similarity 17
2.5. Penelitian Terdahulu 18
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 20
3.1. Analisis Data 20
3.1.1. Data Jurnal 20
3.1.2. Tabel Kata Dasar 21
3.1.3. Tabel Stoplist 21
3.2. Analisis Sistem 22
3.2.1. Proses Admin 22
Halaman
3.2.2. Proses User 45
3.3. Perancangan Sistem 46
3.3.1. Arsitektur Umum (General Architecture) 46
3.3.2. Diagram Use Case 46
3.3.3. Realisasi Definisi Use Case 47 3.4. Perancangan Tampilan Antarmuka 49 3.4.1. Rancangan Halaman Utama User 49 3.4.2. Rancangan Halaman Hasil Pendeteksian 49 3.4.3. Rancangan Halaman Home Admin 50 3.4.4. Rancangan Halaman Profile Admin 51 3.4.5. Rancangan Halaman Edit Dictionary Admin 51 3.4.6. Rancangan Halaman Proses Stemming 52 3.4.7. Rancangan Halaman Nilai Hash dan Fingerprint 53
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 54
4.1. Implementasi Sistem 54
4.1.1. Spesifikasi Perangkat Keras Dan
Perangkat Lunak Yang Digunakan 54 4.1.2. Implementasi Perancangan Antarmuka 54 a. Tampilan Halaman Utama User 54 b. Tampilan Halaman Hasil Pendeteksian 55 c. Tampilan Halaman Home Admin 55 d. Tampilan Halaman Profile Admin 56 e. Tampilan Halaman Edit Dictionary Admin 56 f. Tampilan Halaman Proses Stemming 57 g. Tampilan Halaman Nilai Hash dan Fingerprint 57
4.2. Pengujian Sistem 58
4.2.1. Pengujian pada Proses yang Dilakukan Admin 58 4.2.2. Pengujian pada Proses yang Dilakukan User 60 4.2.3. Pengujian Kinerja Sistem 60 4.2.4. Hasil Pengujian Sistem 61 a. Hasil Pengujian Dengan Proses Stemming 61 b. Hasil Pengujian Tanpa Proses Stemming 62
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 64
5.1. Kesimpulan 64
5.2. Saran 64
DAFTAR PUSTAKA 65
LAMPIRAN A: Kode Program 68
ix
DAFTAR TABEL
Halaman Tabel 2.1. Aturan Dasar Awalan - Akhiran Yang Berlaku 11 Tabel 2.2. Urutan Pengembalian Akhiran 11 Tabel 2.3. Aturan Pemenggalan Awalan Algoritma Stemmer
Nazief dan Adriani 11
Tabel 2.4. Aturan Pemenggalan Awalan Algoritma
Enhanced Confix Stripping Stemmer 13 Tabel 2.5. Penelitian Terdahulu 19
Tabel 3.1. Tabel Kategori 20
Tabel 3.2. Tabel Keyword 24
Tabel 3.3. Tabel Kata Dasar 21
Tabel 3.4. Tabel Stoplist 22
Tabel 3.5. Nilai Fungsi Hash Kalimat 1 31 Tabel 3.6. Nilai Fungsi Hash Kalimat 2 38 Tabel 3.7. Realisasi Definisi Use case 47
Tabel 4.1. Daftar Jurnal Uji 60
DAFTAR GAMBAR
Halaman Gambar 3.1. Flowchart Proses Admin 25 Gambar 3.2. FlowchartText Preprocessing 26 Gambar 3.3. Flowchart Penghapusan Stopwords 25 Gambar 3.4. FlowchartStemming ECS 29 Gambar 3.5. Flowchart Proses User 45 Gambar 3.6. General Architecture 46
Gambar 3.7. Diagram Use case 47
