DETEKSI KEMIRIPAN DOKUMEN TEKS MENGGUNAKAN
ALGORITMA
MANBER
SKRIPSI
IQBAL MAULANA DJAFAR
091402012
PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
DETEKSI KEMIRIPAN DOKUMEN TEKS MENGGUNAKAN ALGORITMA MANBER
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Sarjana Teknologi Informasi
IQBAL MAULANA DJAFAR 091402012
PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
ii
PERSETUJUAN
Judul : DETEKSI KEMIRIPAN DOKUMEN TEKS
MENGGUNAKAN ALGORITMA MANBER
Kategori : SKRIPSI
Nama : IQBAL MAULANA DJAFAR
Nomor Induk Mahasiswa : 091402012
Program Studi : SARJANA (S1) TEKNOLOGI INFORMASI
Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Komisi Pembimbing :
Pembimbing 2 Pembimbing 1
Sarah Purnamawati, ST., M.Sc Dr. Erna Budhiarti Nababan, M.IT
NIP 19830226 2010122 003 NIP
Diketahui/disetujui oleh
Program Studi S1 Teknologi Informasi
Ketua,
M. Anggia Muchtar, ST., MM.IT
PERNYATAAN
DETEKSI KEMIRIPAN DOKUMEN MENGGUNAKAN
ALGORITMA MANBER
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya Saya sendiri, kecuali beberapa
kutipan dan ringkasan yang masing- masing telah disebutkan sumbernya.
Medan,
Iqbal Maulana Djafar
iv
PENGHARGAAN
Alhamdulillah segala puji dan syukur saya sampaikan kehadirat Allah SWT beserta
Nabi Besar Muhammad SAW yang telah memberikan rahmat, hidayah-Nya sehingga
Saya dapat menyelesaikan skripsi ini untuk memperoleh gelar Sarjana Program Studi
S-1 Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.
Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada:
1. Bapak M. Anggia Muchtar, ST., MM.IT dan M. Fadly Syahputra, B.Sc.,
M.Sc.IT selaku Ketua dan Sekretaris Jurusan Teknologi Informasi Universitas
Sumatera Utara, serta seluruh dosen serta pegawai di Program Studi S-1
Teknologi Informasi.
2. Ibu Dr. Erna Budhiarti Nababan, M.IT selaku pembimbing pertama dan Ibu
Sarah Purnamawati, ST., M.Sc selaku pembimbing kedua Saya yang telah
banyak meluangkan waktunya dan memberikan saran yang bermanfaat dalam
menyelesaikan skripsi ini.
3. Bapak M. Anggia Muchtar, ST., MM.IT dan Bapak Dedy Arisandi, ST.,
M.Kom yang telah bersedia menjadi dosen penguji dan telah memberikan
saran-saran yang baik bagi penulis dalam meyelesaikan skripsi ini.
4. Ayahanda Drs. Djafar Djuned dan Bunda Husna Yaini Djuned yang telah
memberikan dukungan dan motivasi dalam menyelesaikan skripsi ini.
5. Teman-teman seperjuangan stanbuk 2009 yang banyak memberikan semangat
maupun bantuan dalam menyelesaikan skripsi ini.
Dan yang terakhir, penulis mengucapkan terima kasih kepada semua pihak
yang sudah membantu dalam penyelesaian tugas akhir ini meskipun tidak dapat
disebutkan satu per satu. Terima kasih atas saran, motivasi, dan bantuan yang telah
ABSTRAK
Dokumen teks sering dijadikan sebagai objek penjiplakan atau tindak plagiat karena
perkembangan teknologi yang semakin pesat tentu akan memudahkan tindakan
tersebut untuk dilakukan. Oleh karena itu, dirancang sistem berbasis web untuk
mendeteksi kemiripan dokumen teks menggunakan algoritma Manber. Sistem juga
dibangun dengan mengimplementasikan teknik Stemming P orter dan Synonym
Recognition untuk mengatasi teknik penjiplakan seperti Technical Disguise dan
Disguised P lagiarism. Perbedaan hasil yang didapatkan dengan menggunakan teknik
tersebut mencapai 15% dibandingkan tanpa penggunaannya.
Kata Kunci: Plagiat, Kemiripan, Stemming P orter, Synonym Recognition, Algoritma
vi
SIMILARITY DETECTION OF DOCUMENT TEXT USING MANBER ALGORITHM
ABSTRACT
Document text is an object that often used in plagiarism case because the rapid of
technology development makes this action more easily to do. In this research, a web
based system is designed to detect similarity of document text using Manber
Algorithm. Stemming Porter and Synonym Recognition are also implemented to
overcome some of plagiarism technique like Technical Disguised and Disguised
Plagiarism. The difference result is about 15% compared without using those
techniques.
Keyword: Plagiarism, Similarity, Stemming Porter, Synonym Recognition, Manber
DAFTAR ISI
1.4 Tujuan Penelitian 4
1.5 Manfaat Penelitian 4
1.6 Metodologi Penelitian 4
1.7 Sistematika Penulisan 5
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 7
2.1 Keaslian Dokumen Teks 7
2.2 Penjiplakan 7
2.3 Kemiripan Dokumen Teks 8
2.4 Text Mining 9
viii
2.5.5 P ersamaan Jaccard Coefficient 13
2.6 Stemming 14
2.7 Synonym Recognition 15
2.8 Penelitian Terdahulu 15
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN 18 3.1 Data Yang Digunakan 18
3.2 Flowchart Sistem 18
3.3 Activity Diagram 22
3.4 Stemming 23
3.5 Synonym Recognition 28
3.6 Algoritma Manber 29
3.7 Deteksi Kemiripan Teks Secara Manual 31
3.8 Perancangan Database Dan Interface Sistem 33
3.8.1 Database Sistem 33
3.8.2 Interface Sistem 34
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 37
4.1 Implementasi 37
4.1.1 Spesifikasi Hardware Dan Software Yang Digunakan 37
4.1.2 Database Tabel Kata Dasar 38
4.1.3 Database Tabel Kata Sinonim 38
4.1.4 Tampilan Awal 39
4.1.5 Tampilan Hasil 40
4.1.6 Stemming 41
4.1.7 Synonym Recognition 42
4.1.8 Algoritma Manber 43
4.2 Pengujian Sistem 44
4.2.1 P engujian Tampilan Sistem 44
4.2.6 P engujian Dengan Metode Lainnya 52
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 53
5.1 Kesimpulan 53
5.2 Saran 54
DAFTAR PUSTAKA 55
x
DAFTAR TABEL
Hal.
Tabel 2.1 Penelitian Terdahulu 17
Tabel 3.1 Bubuhan Kata Stemming Porter 23
Tabel 3.2 Penambahan Bubuhan Kata 24
Tabel 3.3 Rules Peleburan Huruf 25
Tabel 3.4 Rancangan Tabel Kata Dasar 33
Tabel 3.5 Rancangan Tabel Kata Sinonim 34
Tabel 4.1 Rancangan Pengujian Tampilan Sistem 44
Tabel 4.2 Hasil Pengujian Tampilan Sistem 45
Tabel 4.3 Rancangan Pengujian Rules 46
Tabel 4.4 Hasil Pengujian Rules 47
Tabel 4.5 Rancangan Pengujian SynonymRecognition 48
Tabel 4.6 Hasil Pengujian Synonym Recognition 48
Tabel 4.7 Rancangan Pengujian Kemiripan Teks 49
Tabel 4.8 Hasil Pengujian Kemiripan Teks 51
Tabel 4.9 Rancangan Pengujian Nilai N 51
Tabel 4.10 Hasil Pengujian Nilai N 51
Tabel 4.11 Rancangan Pengujian Dengan Metode Lainnya 52
DAFTAR GAMBAR
Hal.
Gambar 3.1 F lowchartP reprocessing 19
Gambar 3.2 F lowchart Text Transformation 20
Gambar 3.3 F lowchart F eature Selection & P atter Discovery 21
Gambar 3.4 Diagram Activity 22
Gambar 3.5 Proses Stemming 26
Gambar 3.6 Proses Synonym Recognition 28
Gambar 3.7 Proses Algoritma Manber 30
Gambar 3.8 Rancangan Tampilan Awal Sistem 35
Gambar 3.9 Rancangan Tampilan Hasil Sistem 36
Gambar 4.1 Database Tabel Kata Dasar 38
Gambar 4.2 Database Tabel Kata Sinonim 38
Gambar 4.3 Tampilan Awal Sistem 39
Gambar 4.4 Tampilan Hasil Sistem 40
Gambar 4.5 Hasil Implementasi Stemming 42
Gambar 4.6 Hasil Implementasi Synonym Recognition 43
Gambar 4.7 Hasil Proses Algoritma Manber 43
Gambar 4.8 Hasil Akhir Algoritma Manber 44
Gambar 4.9 Pengujian Stemming Dan Rules 47
Gambar 4.10 Pengujian Synonym Recognition 48
Gambar 4.11 Hanya Menggunakan Algoritma Manber 49
