PENERAPAN TEKS MINING DAN COSINE SIMILARITY UNTUK MENENTUKAN KESAMAAN DOKUMEN SKRIPSI

Asriyani Arsad; Mustamin Hamid; M Santosa

doi:10.36549/ijis.v9i1.314

PENERAPAN TEKS MINING DAN COSINE SIMILARITY UNTUK MENENTUKAN KESAMAAN DOKUMEN SKRIPSI

Asriyani Arsad, Mustamin Hamid, M Santosa

Sari

Digitalisasi dokumentasi-dokumen penelitian termasuk skripsi memudahkan para mahasiswa untuk mendapatkan sumber referensi sebagai bahan untuk melakukan penelitian atau pembuatan skripsi. Sumber referensi yang sangat banyak yang seharusnya menjadi bahan penelitian lebih lanjut kadangkala oleh sebagian mahasiwa yang malas hal ini bukan menjadi referensi akan tetapi sebagai bahan copy paste yang menyebabkan rusaknya tujuan dari skripsi yaitu mahasiswa bisa mengembangkan ilmu pengetahuan yang diperoleh selama proses perkuliahan. Praktek plagiarisme yang merugikan pihak lain dan sangat menuntungkan pihak lain harus di cegah, dibatasi bahkan bisa dihilangkan. Untuk mengatasi hal tersebut pada penelitian ini di implementasikan algoritma cosine similarty untuk mencari kemiripan dokument skripsi pada perpustakaan prodi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Maluku Utara. Dari implementasi sistem yang dilakukan Pengukuran kesamaan menggunakan metode Cosine Similarity, dengan membandingkan 30 judul skripsi lama dan 5 judul skripsi baru. Hasil dari sistem ini menunjukkan nilai Cosine Similarity (ranger nilai cosine similarity adalah 0 sampai 1) terbesar pada setiap sampel judul skripsi baru, yaitu 0,1 (10%), 0,49 (49%), 0,4 (40%), 0,16 (16%).

Kata Kunci: Skripsi, Kesamaan, Cosine Similarity

Teks Lengkap:

PDF (Indonesia)

Referensi

Sihombing, D. O. (2022). Implementasi Natural Language Processing (NLP) dan Algoritma Cosine Similarity dalam Penilaian Ujian Esai Otomatis. Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), 4(2), 396-406.

E. Prasetyo, Data Mining –Konsep Dan Aplikasi Manggunakan Maltab. Yogyakarta : ANDI , 2012.

Fadlil, A. (2018). Aplikasi Sitem Temu Kembali Angket Mahasiswa Menggunakan Application of Information Retrieval for Opinion Student. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 6(1), 33-40. https://doi.org/10.25126/jtiik.201961184

Khazari, A. S., Marisa, F., & Wijaya, I. D. (2017). Sistem Rekomendasi Penentuan Judul Skripsi Menggunakan Algoritma Decision Tree. Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika, 3(1)

Langgeni, Baizal & Firdaus.. 2010. Clustering Artikel Berita Berbahasa Indonesia Menggunakan Unsupervised Feature Selection. Yogyakarta : Seminar Nasional Informatika

Maarif, A. L. F. I. A. N. (2020). Buku Ajar Pemrograman Lanjut Bahasa Pemrograman Python. Universitas Ahmad Dahlan Yogtakarta.

Naf'an, Muhammad Zidny; Burhanuddin, Auliya; Riyani, Ade. Penerapan Cosine Similarity dan Pembobotan TF-IDF untuk Mendeteksi Kemiripan Dokumen. Jurnal Linguistik Komputasional, 2019, 2.1: 23-27.

Nurdiana, O., Jumadi, J., & Nursantika, D. (2016). Perbandingan metode Cosine Similarity dengan metode Jaccard Similarity pada aplikasi pencarian terjemah Al-Qurâ€™ an dalam Bahasa Indonesia. Jurnal Online Informatika, 1(1), 59-63.

Pausta Yugianus, Harry Soekotjo Dachlan, dan Rini Nur Hasanah, 2013 “Pengembangan Sistem Penelusuran Katalog Perpustakaan Dengan Metode Rocchio Relevance Feedback”, EECCIS Vol. 7, No. 1, Juni 2013

PENYUSUN, Tim, et al. Pedoman penulisan skripsi. Universitas Negeri Surabaya, 2014.

Sanjaya, A., & Sasongko, S. D. (2022). Uji Kemiripan Kalimat Menggunakan Fungsi Terbilang Pada Pre-Processing Dan Cosine Similarity Dalam Bahasa Indonesia. J. Ilm. Nero, 7(2), 95-104.

Sari, H., Ginting, G. L., Zebua, T., & Mesran, M. (2021). Penerapan Algoritma Text Mining dan TF-IDF Untuk Pengelompokan Topik Skripsi Pada Aplikasi Repository STMIK Budi Darma. TIN: Terapan Informatika Nusantara, 2(7), 414-432.

Setiawan, A., Astuti, I. F., & Kridalaksana, A. H. (2016). Klasifikasi dan pencarian buku referensi akademik menggunakan metode naïve bayes classifier (nbc)(studi kasus: perpustakaan daerah provinsi kalimantan timur). Informatika Mulawarman: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, 10(1), 1-10.

Syahrudin, A. N., & Kurniawan, T. (2018). Input dan output pada bahasa pemrograman python. Jurnal Dasar Pemograman Python STMIK, 20, 1-7.

Yuniar, E., Utsalinah, D. S., & Wahyuningsih, D. (2022). Implementasi Scrapping Data Untuk Sentiment Analysis Pengguna Dompet Digital dengan Menggunakan Algoritma Machine Learning. Jurnal Janitra Informatika dan Sistem Informasi, 2(1), 35-42

DOI: https://doi.org/10.36549/ijis.v9i1.314