DETEKSI KEMIRIPAN DOKUMEN TEKS MENGGUNAKAN ALGORITMA MANBER SKRIPSI IQBAL MAULANA DJAFAR

Transkripsi

1 DETEKSI KEMIRIPAN DOKUMEN TEKS MENGGUNAKAN ALGORITMA MANBER SKRIPSI IQBAL MAULANA DJAFAR PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2014

2 DETEKSI KEMIRIPAN DOKUMEN TEKS MENGGUNAKAN ALGORITMA MANBER SKRIPSI Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Sarjana Teknologi Informasi IQBAL MAULANA DJAFAR PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2014

3 ii PERSETUJUAN Judul : DETEKSI KEMIRIPAN DOKUMEN TEKS MENGGUNAKAN ALGORITMA MANBER Kategori : SKRIPSI Nama : IQBAL MAULANA DJAFAR Nomor Induk Mahasiswa : 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 NIP Dr. Erna Budhiarti Nababan, M.IT NIP Diketahui/disetujui oleh Program Studi S1 Teknologi Informasi Ketua, M. Anggia Muchtar, ST., MM.IT NIP

4 iii 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

5 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. 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 diberikan, semoga Allah memberikan kemudahan bagi kita semua.

6 v 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 Porter dan Synonym Recognition untuk mengatasi teknik penjiplakan seperti Technical Disguise dan Disguised Plagiarism. Perbedaan hasil yang didapatkan dengan menggunakan teknik tersebut mencapai 15% dibandingkan tanpa penggunaannya. Kata Kunci: Plagiat, Kemiripan, Stemming Porter, Synonym Recognition, Algoritma Manber

7 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 Algorithm

8 vii DAFTAR ISI PERSETUJUAN PERNYATAAN PENGHARGAAN ABSTRAK ABSTRACT DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR Hal. ii iii iv v vi vii x xi BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian Metodologi Penelitian Sistematika Penulisan 5 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Keaslian Dokumen Teks Penjiplakan Kemiripan Dokumen Teks Text Mining Algoritma Manber Penghapusan Noise Dan Whitespace Metode N-Gram Rolling Hash Fingerprint Dokumen 12

9 viii Persamaan Jaccard Coefficient Stemming Synonym Recognition Penelitian Terdahulu 15 BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN Data Yang Digunakan Flowchart Sistem Activity Diagram Stemming Synonym Recognition Algoritma Manber Deteksi Kemiripan Teks Secara Manual Perancangan Database Dan Interface Sistem Database Sistem Interface Sistem 34 BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Implementasi Spesifikasi Hardware Dan Software Yang Digunakan Database Tabel Kata Dasar Database Tabel Kata Sinonim Tampilan Awal Tampilan Hasil Stemming Synonym Recognition Algoritma Manber Pengujian Sistem Pengujian Tampilan Sistem Pengujian Proses Stemming Pengujian Synonym Recognition Pengujian Deteksi Kemiripan Teks Pengujian Nilai N-Gram 51

10 ix Pengujian Dengan Metode Lainnya 52 BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Saran 54 DAFTAR PUSTAKA 55 LAMPIRAN: KODE PROGRAM 57

11 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 Synonym Recognition 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 Tabel 4.12 Hasil Pengujian Dengan Metode Lainnya 52

12 xi DAFTAR GAMBAR Hal. Gambar 3.1 Flowchart Preprocessing 19 Gambar 3.2 Flowchart Text Transformation 20 Gambar 3.3 Flowchart Feature Selection & Patter 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 Gambar 4.12 Stemming, Synonym Recognition, Dan Algoritma Manber 50