PENDETEKSIAN KESAMAAN PADA DOKUMEN TEKS MENGGUNAKAN KOMBINASI ALGORITMA ENHANCED CONFIX STRIPPING DAN ALGORITMA WINNOWING SKRIPSI

Transkripsi

1 PENDETEKSIAN KESAMAAN PADA DOKUMEN TEKS MENGGUNAKAN KOMBINASI ALGORITMA ENHANCED CONFIX STRIPPING DAN ALGORITMA WINNOWING SKRIPSI ADE CHANIA SION SAGALA PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2014

2 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 PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2014

3 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 : 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 NIP Diketahui/Disetujui oleh Program Studi S1 Teknologi Informasi Ketua, M. Anggia Muchtar, S.T., MM.IT. NIP

4 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 Ade Chania Sion Sagala

5 iv 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 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. Penulis menyadari bahwa masih banyak kekurangan dalam skripsi ini, untuk itu penulis mengharapkan saran dan kritik yang bersifat membangun dari semua pihak demi kesempuranaan skripsi ini. Akhir kata penulis ucapkan terima kasih.

6 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 windownya 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. Kata kunci: enhanced confix stripping (ecs) stemmer, winnowing, plagiarisme, tingkat plagiat, similarity

7 vi 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. Keywords: enhanced confix stripping (ecs) stemmer, winnowing, plagiarism, level of plagiarism, similarity

8 vii DAFTAR ISI PERSETUJUAN PERNYATAAN UCAPAN TERIMA KASIH ABSTRAK ABSTRACT DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR Halaman ii iii iv v vi vii ix x BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian Metodologi Penelitian Sistematika Penulisan 4 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Plagiarisme Pengertian Plagiarisme Peraturan dan Hukum yang Mengatur Plagiarisme Citasi Algoritma Stemming Bahasa Indonesia Algoritma Enhanced Confix Stripping Stemmer Algoritma Winnowing Rolling Hash Tahapan Penerapan Algoritma Winnowing Pengukuran Dan Persentase Similarity Penelitian Terdahulu 18 BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Analisis Data Data Jurnal Tabel Kata Dasar Tabel Stoplist Analisis Sistem Proses Admin 22 a. Text Preprocessing 23 b. Penghapusan Stopwords 26 c. Stemming Enhanced Confix Stripping 27 d. Pembentukan Nilai Hash dan Fingerprint 31

9 viii Halaman Proses User Perancangan Sistem Arsitektur Umum (General Architecture) Diagram Use Case Realisasi Definisi Use Case Perancangan Tampilan Antarmuka Rancangan Halaman Utama User Rancangan Halaman Hasil Pendeteksian Rancangan Halaman Home Admin Rancangan Halaman Profile Admin Rancangan Halaman Edit Dictionary Admin Rancangan Halaman Proses Stemming Rancangan Halaman Nilai Hash dan Fingerprint 53 BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Implementasi Sistem Spesifikasi Perangkat Keras Dan Perangkat Lunak Yang Digunakan 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 Pengujian Sistem Pengujian pada Proses yang Dilakukan Admin Pengujian pada Proses yang Dilakukan User Pengujian Kinerja Sistem Hasil Pengujian Sistem 61 a. Hasil Pengujian Dengan Proses Stemming 61 b. Hasil Pengujian Tanpa Proses Stemming 62 BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Saran 64 DAFTAR PUSTAKA 65 LAMPIRAN A: Kode Program 68 LAMPIRAN B: Hasil Pendeteksian Kesamaan 74

10 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 Tabel 4.2. Daftar Jurnal Pembanding 60 Tabel 4.3. Hasil Pengujian Dengan Proses Stemming 61 Tabel 4.4. Hasil Pengujian Tanpa Proses Stemming 62

11 x DAFTAR GAMBAR Halaman Gambar 3.1. Flowchart Proses Admin 25 Gambar 3.2. Flowchart Text Preprocessing 26 Gambar 3.3. Flowchart Penghapusan Stopwords 25 Gambar 3.4. Flowchart Stemming ECS 29 Gambar 3.5. Flowchart Proses User 45 Gambar 3.6. General Architecture 46 Gambar 3.7. Diagram Use case 47 Gambar 3.8. Rancangan Halaman Utama User 49 Gambar 3.9. Rancangan Halaman Hasil Pendeteksian 50 Gambar Rancangan Halaman Home Admin 50 Gambar Rancangan Halaman Profile Admin 51 Gambar Rancangan Halaman Edit Dictionary Admin 52 Gambar Rancangan Halaman Proses Stemming 52 Gambar Rancangan Halaman Nilai Hash dan Fingerprint 53 Gambar 4.1. Tampilan Halaman Utama User 55 Gambar 4.2. Tampilan Halaman Hasil Pendeteksian 55 Gambar 4.3. Tampilan Halaman Home Admin 56 Gambar 4.4. Tampilan Halaman Profile Admin 56 Gambar 4.5. Tampilan Halaman Edit Dictionary Admin 57 Gambar 4.6. Tampilan Halaman Proses Stemming 57 Gambar 4.7. Tampilan Halaman Nilai Hash dan Fingerprint 58 Gambar 4.8. Database Tabel Keyword 59