Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pengembangan sistem pendeteksi plagiarisme dibuat untuk mengatasi masalah plagiarisme yang kerap terjadi pada dunia akademis. Pada skripsi ini dibuat sistem pendeteksi plagiarisme otomatis pada karya tulis digital dwi bahasa Indonesia-Inggris dengan Bahasa Indonesia digunakan sebagai karya tulis yang akan diuji dan Bahasa Inggris sebagai karya tulis referensinya. Sistem menerapkan algoritma winnowing yang dilengkapi dengan metode penerjemah bahasa Googletrans API dan similar words. Algoritma winnowing merupakan algoritma yang dapat mendeteksi kesamaan antar teks dengan menggunakan fingerprint yang didapat dari proses hashing karakter teks. Penelitian dilakukan untuk meningkatkan akurasi sistem dan mengetahui metode penilai kesamaan teks yang akurat. Dari hasil penelitian, didapatkan bahwa parameter terbaik algoritma winnowing secara umum terdapat saat nilai k-window = 5 dan nilai basis bilangan prima bernilai 3. Parameter n-gram bernilai kecil akan lebih akurat pada teks yang memiliki jumlah kata lebih sedikit dan/atau tingkat plagiarisme tinggi dan sebaliknya. Tingkat akurasi sistem pendeteksi plagiarisme otomatis dwi bahasa yang dikembangkan berkisar antara 75.02 hingga 99.51. Metode Cosine Similarity menjadi metode penilai kesamaan teks terbaik dari hasil penelitian ini. Selain itu, metode penerjemahan Googletrans API juga memberikan kelebihan dalam hal akurasi dan kelengkapan data kamus dibandingkan dengan metode kamus terjemahan database.

---

The development of plagiarism detection system is made to overcome the problem of plagiarism that often occurs in the academic world. In this thesis, an automatic plagiarism detection system on bilingual digital paper Indonesian English is created with Indonesian is used as the tested paper and English as the reference paper. The system implements the winnowing algorithm that comes with the Googletrans API language translator method and similar words. Winnowing algorithm is an algorithm that can detect similarity between text by using fingerprint obtained from hashing process of text character. The study was conducted to improve system accuracy and to know accurate method of text equality assessment.

From the study result, it is found that the best parameter of winnowing algorithm is generally occured when the value of k window 5 and the base value of the prime number is 3. The smaller value of n gram parameter will be more accurate in text that has fewer word counts and or high plagiarism levels and vice versa. The accuracy level of the automatic plagiarism detection system in the developed language ranged from 75.02 to 99.51 .

The Cosine Similarity method is the best method of text equality assessment according to results of this study. In addition, the Googletrans API translation method also provides advantages in terms of accuracy and completeness of dictionary data as compared to database translation dictionary method."

"Plagiarisme merupakan tindakan mengakui hasil karya orang lain sebagai hasil karya pribadi tanpa izin pemilik asli karya tersebut. Tindakan plagiarisme dalam bentuk dokumen sudah sangat banyak terjadi saat era digital seperti ini. Pada skripsi ini dibuat sistem pendeteksi plagiarisme otomatis pada karya tulis digital dwibahasa (Indonesia - Inggris) dengan bahasa Indonesia digunakan sebagai karya tulis yang akan diuji dan bahasa Inggris sebagai karya tulis referensinya. Sistem pendeteksi plagiarisme terdapat dua bagian penting, yaitu akurasi dan kecepatan yang dihasilkan oleh sistem. Pada skripsi ini dilakukan pengembangan terhadap sistem pendeteksi plagiarisme dengan menambahkan penerjemah Microsoft Translator API dan menerapkan similar word. Penerapan penerjemah Microsoft Translator API dapat meningkatkan akurasi yang cukup signifikan yaitu sebesar 14,93 % dibandingkan penerjemah Googletrans API dan penerapan similar word dapat meningkatkan akurasi sistem dari 0,24% hingga 15,37%. Parallel processing diterapkan untuk mengatasi permasalahan waktu eksekusi yang lama ketika jumlah dokumen referensi yang digunakan banyak. Hasil pengujian dengan menerapkan parallel processing dapat meningkatkan kecepatan 1,06 hingga 6,71 kali lebih cepat dari program yang berjalan secara serial.

---

Plagiarism is the act of acknowledging the work of others personal work without their permissions. The prevalence of plagiarism is high in this digital era. In this thesis, an automatic plagiarism detection system on bilingual digital paper (Indonesian-English) is created with Indonesian paper as the tested paper and English paper as the reference paper. The plagiarism detection system has two important parts, namely the accuracy and speed produced by the system.

In this thesis, a plagiarism detection system is developed by adding a Microsoft Translator API translator and applying a similar word. The application of the Microsoft Translator API translator can increase the accuracy of the significant amount of 14.93% compared to the Googletrans API translator and the application of similar word can increase system accuracy from 0.24% to 15.37%. Parallel processing will be applied to overcome the problems of a long execution time when the number of reference documents that are used a lot. The test results by applying parallel processing can increase the speed of 1.06 to 6.71 times faster than programs running in serial."

"Departemen Teknik Elektro sebelumnya sudah mengembangkan sistem penilai esai otomatis (SIMPLE-O) yang berbasis algoritma winnowing dan diterapkan pada bahasa Jepang. Sistem penilai esai otomatis tersebut menggunakan algortima winnowing yang berbasiskan fingerprint dan hashing untuk mendeteksi tingkat kemiripan teks. Sistem tersebut memiliki rata-rata akurasi nilai total seluruh data hingga 90.92% dengan akurasi nilai total perpeserta ujian dapat mencapai 99.91% dan akurasi perjawaban untuk tiap peserta ujian berkisar dari 60.19% hingga 100%. Penelitian kali ini berusaha untuk mencoba untuk menaikkan akurasi tersebut. Cara yang digunakan ialah menganti hashing yang digunakan dari Rolling Hash ke MD5 dan mengimplementasi synonym recognition. Hasil percobaan ini memiliki rata-rata tingkat akurasi 85.61% dengan akurasi perjawaban untuk tiap perserta ujian berkisar 68.44% hingga 99.96%

---

Departement of Electrical Engineering has already developed automatic essay grading system (SIMPLE-O) which utilize winnowing algorithm which is a fingerprint-based and hash-based algorithm for detecting similarity between texts. The system have result of average of total score for all students is 90.92% with accuracy for each student is up to 99.91% and accuracy for each problem ranged from 60.19% to 100%. This research will try to raise the accuracy. The proposed method is by changing the hashing used by the system from Rolling Hash to MD5 and implementing synonym recognition. The result of conducted experiment has the average of accuracy of 85.61% and the accuracy for each problem ranged from 68.44% to 99.96%.

"