Artikel Rancang Bangun Sistem Pengukuran Tingkat Kemiripan Judul dan Abstrak Skripsi menggunakan Algoritma Winnowing dan Dice Similarity

Authors

  • Hadi Sucipto UNHASY
  • Muhammad Fatkhur Rizal
  • Ahmad Heru Mujianto Teknologi Informasi, FTI, Universitas Hasyim Asy’ari Tebuireng Jombang
  • Mahrus Ali Teknologi Informasi, FTI, Universitas Hasyim Asy’ari Tebuireng Jombang
  • Terdy Kistofer Teknologi Informasi, FTI, Universitas Hasyim Asy’ari Tebuireng Jombang
  • Chamdan Mashuri Teknologi Informasi, FTI, Universitas Hasyim Asy’ari Tebuireng Jombang
  • Aries Dwi Indriyanti Teknologi Informasi, FTI, Universitas Hasyim Asy’ari Tebuireng Jombang

Keywords:

Winnowing, Dice Coefficient, Plagiarism, Winnowing Algorithm, Abstract, Pengukuran Kemiripan

Abstract

Skripsi merupakan karya ilmiah yang wajib dibuat oleh mahasiswa tingkat strata 1 di Fakultas Teknologi Informasi UNHASY. Salah satu kendala dalam pembuatan skripsi adalah proses pengecekan kemiripan judul dan abstrak yang masih dilakukan secara manual, yang memakan waktu lama. Untuk mengatasi permasalahan ini, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pengukuran tingkat kemiripan judul dan abstrak skripsi berbasis web menggunakan algoritma Winnowing dan Dice Similarity. Algoritma Winnowing digunakan untuk document fingerprinting, di mana judul dan abstrak yang dimasukkan akan diproses melalui beberapa tahapan, seperti whitespace insensitive, pembentukan n-gram, rolling hash, dan pemecahan hash menjadi beberapa window, lalu mengambil fingerprint terkecil. Pada tahap akhir, nilai similarity dihitung menggunakan Dice Coefficient. Hasil pengujian dengan 10 data uji menunjukkan nilai terkecil 10,82% untuk gram = 5, window = 4, dan prima = 3, serta nilai terbesar 38,16% untuk gram = 4, window = 3, dan prima = 3.

 

 

Downloads

Download data is not yet available.

References

Andre. (2023). Educational Data Mining Clustering Approach: Case Study of Undergraduate Student Thesis Topic. Ieee Access, 11, 130072–130088. https://doi.org/10.1109/access.2023.3332818

Bittremieux, W., Schmid, R., Huber, F., Justin J. J. van der Hooft, Wang, M., & Dorrestein, P. C. (2022). Comparison of Cosine, Modified Cosine, and Neutral Loss Based Spectrum Alignment for Discovery of Structurally Related Molecules. https://doi.org/10.1101/2022.06.01.494370

Hashmi, N. (2022). Challenges Faced by Students in Writing Thesis: An Investigation From Research Students. Journal of Information Management and Practices, 2(1). https://doi.org/10.52461/jimp.v2i1.1037

Jääskeläinen, T., López-Íñiguez, G., & Phillips, M. E. (2022). Music Students’ Experienced Workload in Higher Education: A Systematic Review and Recommendations for Good Practice. Musicae Scientiae, 27(3), 541–567. https://doi.org/10.1177/10298649221093976

Kim, S., Kato, I., & Zhang, X. (2022). Comparative Analysis of Binary Similarity Measures for Compound Identification in Mass Spectrometry-Based Metabolomics. Metabolites, 12(8), 694. https://doi.org/10.3390/metabo12080694

Kommalage, M. (2012). Analytical Essay Writing: A New Activity Introduced to a Traditional Curriculum. Ajp Advances in Physiology Education, 36(1), 54–57. https://doi.org/10.1152/advan.00050.2011

Moesarofah, M., & Rahayu, E. Y. (2023). Emotional Engagement in Undergraduate Thesis Writing: Systematic Review. Buana Pendidikan Jurnal Fakultas Keguruan Dan Ilmu Pendidikan, 19(1), 142–151. https://doi.org/10.36456/bp.vol19.no1.a6823

Muliadi, M., Said, Muh. R., & Sofyan, E. (2021). SISTEM PENDETEKSI KEMIRIPAN JUDUL SKRIPSI MENGGUNAKAN ALGORITMA WINNOWING. Journal Peqguruang: Conference Series, 3(1), 144. https://doi.org/10.35329/jp.v3i1.1261

Natividad-Franco, V. (2021). Difficulties and Challenges of Library and Information Science Students in Thesis Writing During the Pandemic. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3919528

Nurdiana, O., Jumadi, J., & Nursantika, D. (2016). Perbandingan Metode Cosine Similarity Dengan Metode Jaccard Similarity Pada Aplikasi Pencarian Terjemah Al-Qur’an Dalam Bahasa Indonesia. Jurnal Online Informatika, 1(1), 59. https://doi.org/10.15575/join.v1i1.12

Patak, A. A., Tahir, M. N., & Jahrir, A. S. (2022). Exploring Mendeley-Based Thesis Supervision Model to Avoid Plagiarism. International Journal of Evaluation and Research in Education (Ijere), 11(4), 2182. https://doi.org/10.11591/ijere.v11i4.23295

Prasetyo, V. R., Hartanto, B., & Mulyono, A. A. (2019). Penentuan Pembimbing Tugas Akhir Mahasiswa Jurusan Teknik Informatika Universitas Surabaya Dengan Metode Dice Coefficient. Teknika, 8(1), 44–51. https://doi.org/10.34148/teknika.v8i1.147

Prastyo, E. H. A., & Faisal, M. (2024). Meningkatkan Akurasi Deteksi Berita Palsu dengan Pendekatan Berbasis Lexicon dan LSTM melalui Text Preprocessing dan Model Training. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 8(3), 1746. https://doi.org/10.30865/mib.v8i3.7847

Safitri, C. D., Azisah, S., & Annur, M. J. (2021). The Analysis of Students’ Challenges to Thesis Writing at Uin Alauddin Makassar. English Language Teaching for Efl Learners, 3(2), 41. https://doi.org/10.24252/elties.v3i2.21013

Senkevitch, E., Smith, A. C., Marbach-Ad, G., & Song, W. (2011). Improving Scientific Research and Writing Skills Through Peer Review and Empirical Group Learning. Journal of Microbiology and Biology Education, 12(2), 157–165. https://doi.org/10.1128/jmbe.v12i2.319

Downloads

Published

2024-12-17

How to Cite

Sucipto, H., Rizal, M. F., Mujianto, A. H., Ali, M., Kistofer, T., Mashuri, C., & Indriyanti, A. D. (2024). Artikel Rancang Bangun Sistem Pengukuran Tingkat Kemiripan Judul dan Abstrak Skripsi menggunakan Algoritma Winnowing dan Dice Similarity. Prosiding Seminar Nasional Sains, Teknologi, Ekonomi, Pendidikan Dan Keagamaan (SAINSTEKNOPAK), 8, 229–238. Retrieved from https://ejournal.unhasy.ac.id/index.php/SAINSTEKNOPAK/article/view/7552