BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Pengertian Text Mining
|
|
- Yanti Pranata
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 13 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Text Mining Text Mining dapat juga diartikan sebagai penambangan data berupa teks yang bersumber dari dokumen untuk mencari karta-kata yang merupakan perwakilan isi atau pembentuk dokumen teks sehingga penganalisisan dapat dibuat. Berikut ini merupakan tahapan umum pada proses Text Mining, yaitu (Nugroho, 2011): 1. Text Preprocessing, adalah pemrosesan pertama kali yang ditujukan untuk membuat teks menjadi data yang siap olah pada proses berikutnya. 2. Case Folding, adalah pengubahan semua karakter yang merupakan huruf kapital menjadi huruf kecil. 3. Filtering, adalah proses pengambilan kata-kata penting sesuai dengan kondisi yang diinginkan. 4. Tokenizing, adalah tahapan pemecah kalimat yang di-input berdasarkan kata yang penyusunnya, biasanya dipisah oleh karakter whitespace. 5. Text Transformation, adalah pembentukan teks yang masuk pada proses untuk mendapatkan representasi dokumen yang sesuai. a. Stemming, adalah proses pencarian kata dasar dari setiap kata hasil tokenizing. b. Synonim Recognation, adalah pengubahan kata yang memiliki makna yang sama dengan penulisan berbeda. c. Feature Selection, adalah pengurangan dimensi teks sehingga akan menghasilkan kata-kata yang merupakan dasar dari isi teks. d. Pattern Discovery, adalah penemuan pola atau pengetahuan dari seluruh teks
2 2.2 Algoritma Manber Algoritma Manber merupakan salah satu dari tiga algoritma yang menggunakan fingerprint dalam proses penyelesaian permasalahannya, selain algoritma Winowing dan Rabin-Karp. Penggunaan fingerprint ini ditujukan agar dapat mengidentifikasi penjiplakan termasuk bagian-bagian kecil yang mirip dalam dokumen dengan jumlah kata yang cukup banyak (Purwaetasari, et al.2009). Setiap algoritma memiliki penyelesaian permasalahan yang berbeda, namun algoritma Manber dan Winowing memiliki langkah penyelesain yang hampir sama. Adapun perbedaan algoritma Manber dan algoritma Winowing adalah sebagai berikut (Kurniawati & Wicaksana, 2008): 1. Jumlah langkah yang lebih sedikit sehingga waktu pemrosesan dokumen menjadi lebih cepat. 2. Tidak memberikan informasi dimana posisi fingerprint berada. 3. Pemilihan fingerprint yang berbeda. Pada Algoritma Manber, fingerprint dipilih dari setiap nilai hash yang memenuhi persyaratan. H mod P = 0 di mana H adalah nilai hash dan P adalah nilai pembagi yang digunakan, sementara pada Algoritma Winowing dipilih nilai hash minimum dalam setiap window. Adapun secara singkat, konsep dasar algoritma Manber dimulai dari tahap pencarian kata sehingga hasil akhirnya berupa presentase adalah: 1. Pembentukan rangkaian gram dengan panjang N karakter. 2. Penghitungan nilai hash dari setiap gram menggunakan fungsi hash. 3. Pemilihan beberapa nilai hash menjadi fingerprint dokumen. 4. Menentukan presentase kemiripan antar dokumen menggunakan persamaan Jaccard Coefficient.
3 2.3 Metode N-Gram Teknik N-Gram didasarkan pada pemisahan teks menjadi string dengan panjang n mulai dari posisi tertentu dalam suatu teks. Posisi N-Gram berikutnya dihitung dari posisi yang sebenarnya bergeser sesuai dengan offset yang diberikan. Nilai offset bergantung pada pembagian yang digunakan dalam N-Gram. Pembagian N-Gram dapat bervariasi tergantung dari pendekatan dalam membagi teks menjadi bentuk N- Gram. N-Gram untuk setiap string dihitung dan kemudian dibandingkan satu per satu. N-Gram dapat berupa unigram (n=1), bigram (n=2), trigram (n=3), dan seterusnya. Teknik N-Gram melibatkan 2 (dua) langkah, yaitu membagi string menjadi overlapping N-Gram (suatu set substring dengan panjang n) dan melakukan pengecekan untuk mendapatkan substring yang memiliki struktur yang sama. Dalam memperkirakan similarity maka teknik N-Gram sering dipadukan dengan pendekatan statistika untuk memperoleh similarity dari 2 (dua) buah sample, seperti Sorensen-Dice Coefficient, Jaccard Coefficient, dan lainnya (Eric, 2015). Algoritma yang menggunakan fingerprint seperti algoritma Manber memiliki satu metode utama yaitu metode N-Gram. Metode N-Gram merupakan metode yang berfungsi untuk memecah kata ataupun kalimat menjadi sebuah rangkaian dengan panjang N karakter. sebagai contoh : PEPAYA dengan nilai N = 2, maka akan menghasilkan : PE, EP, PA, AY, YA Metode N-Gram mempunyai peranan yang sangat penting karena merupakan langkah awal dalam memproses pembentukan fingerprint. Dengan kata lain metode N-Gram memiliki pengaruh terbesar pertama pada hasil akhir yang dikeluarkan. Pengaruh nilai N pada metode N-Gram yaitu semakin kecil nilai N yang
4 digunakan akan semakin besar persentase yang dihasilkan nantinya. Namun tidak selalu dengan menggunakan nilai N = 1, maka hasil yang didapatkan lebih baik. Alasannya adalah jika kalimat terdiri dari huruf yang sama dengan kalimat bandingnya, maka akan menghasilkan presentase kemiripan 100%. Sebagai contoh : RAMAH : R, A, M, A, H MARAH : M, A, R, A, H Didapatkan 4 huruf yang sama, sehingga menghasilkan persentase sebesar 100%. Oleh karena itu, pengguna N-Gram harus disesuaikan dengan kondisi dari teks yang akan diuji. 2.4 Nilai Hash Hash merupakan teknik untuk mengubah string menjadi nilai unik dengan panjang tertentu yang nantinya akan berfungsi sebagai penanda string tersebut (Pratama, et al 2012). Hashing adalah transformasi aritmatik sebuah string dari karakter menjadi nilai yang merepresentasikan string aslinya. Menurut bahasanya, hash berarti memenggal dan kemudian menggabungkan. Hashing digunakan sebagai metode untuk menyimpan data dalam sebuah array agar penyimpanan data, pencarian data, penambahan data, dan penghapusan data dapat dilakukan dengan cepat. Ide dasarnya adalah menghitung posisi record yang dicari dalam array, bukan membandingkan record dengan isi pada array. Fungsi yang mengembalikan nilai atau kunci disebut fungsi hash (hash function) dan array yang digunakan disebut tabel hash (hash table). Hash table menggunakan struktur data array asosiatif yang mengasosiasikan record dengan sebuah field kunci unik berupa bilangan (hash) yang merupakan representasi dari record tersebut (Ayhodia, 2010). Hash terdiri dari dua elemen, yaitu fungsi hash dan nilai hash. Hubungan kedua elemen tersebut adalah rangkaian gram yang dihasilkan dari proses N-Gram kemudian diolah dengan menggunakan fungsi hash yang nantinya akan dipilih mejadi fingerprint dokumen (Purwaetasari, et al 2009). Fungsi hash yang digunakan pada algoritma Manber adalah fungsi hash yang mengubah setiap karakter pada rangkaian string kedalam bentuk kode ASCII dan
5 memprosesnya kedalam persamaan (2.1) berikut: H( C1.. c k + 1 ) = c 1 * b k -1 + c 2 * b k-2 *.. + c k-1 * b + c k (2.1) Keterangan : H : nilai Hash c : nilai ASCII karakter b : basis bilangan prima k : banyaknya karakter Macam - Macam Fungsi Hash Fungsi Hash (dilambangkan dengan h(k)) bertugas untuk mengubah k (key) menjadi suatu nilai dalam interval [0...X], dimana "X" adalah jumlah maksimum dari recordrecord yang dapat ditampung dalam tabel. Jumlah maksimum ini bergantung pada ruang memori yang tersedia. Fungsi Hash yang ideal adalah mudah dihitung dan bersifat random, agar dapat menyebarkan semua key. Dengan key yang tersebar, berarti data dapat terdistribusi secara seragam bentrokan dapat dicegah. Sehingga kompleksitas waktu model Hash dapat mencapai O(1), di mana kompleksitas tersebut tidak ditemukan pada struktur model lain. Ada beberapa macam fungsi hash yang relatif sederhana yang dapat digunakan dalam penyimpanan database: 1. Metode Pembagian Bersisa (Division-Remainder Method) Jumlah lokasi memori yang tersedia dihitung, kemudian jumlah tersebut digunakan sebagai pembagi untuk membagi nilai yang asli dan menghasilkan sisa. Sisa tersebut adalah nilai hash-nya. Secara umum, rumusnya h(k)= k mod m. Dalam hal ini m adalah jumlah lokasi memori yang tersedia pada array. Fungsi hash tersebut menempatkan record dengan kunci K pada suatu lokasi memori yang beralamat h(k). Metode ini sering menghasilkan nilai hash yang sama dari dua atau lebih nilai aslinya atau disebut dengan bentrokan. Karena itu, dibutuhkan mekanisme khusus untuk menangani bentrokan yang disebut kebijakan resolusi bentrokan. 2. Melipat (Folding) Metode ini membagi nilai asli ke dalam beberapa bagian, kemudian menambahkan
6 nilai-nilai tersebut, dan mengambil beberapa angka terakhir sebagai nilai hash-nya. 3. Transformasi Radiks (Radix Transformation) Karena nilai dalam bentuk digital, basis angka atau radiks dapat diganti sehingga menghasilkan urutan angka-angka yang berbeda. Contohnya nilai desimal (basis 10) bisa ditransformasikan kedalam heksadesimal (basis 16). Digit atas hasilnya bisa dibuang agar panjang nilai hash dapat seragam. 4. Pengaturan ulang digit (Digit Rearrangement) Metode ini mengubah urutan digit dengan pola tertentu. Contohnya mengambil digit ke tiga sampai ke enam dari nilai aslinya, kemudian membalikan urutannya dan menggunakan digit yang terurut terbalik itu sebagai nilai hash. Fungsi hash yang bekerja dengan baik untuk penyimpanan pada database belum tentu bekerja dengan baik untuk keperluan kriptografi atau pengecekan kesalahan. Ada beberapa fungsi hash terkenal yang digunakan untuk keperluan kriptografi. Diantaranya adalah fungsi hash message-diggest, contohnya MD2, MD4, dan MD5, digunakan untuk menghasilkan nilai hash dari tanda tangan digital yang disebut messagediggest. Ada pula Secure Hash Algorithm (SHA), sebuah algoritma standar yang menghasilkan message-diggest yang lebih besar (60-bit) dan serupa dengan MD4. 5. Kebijakan resolusi bentrokan di luar tabel Artinya tabel hash bukan lagi menjadi array of records, tetapi menjadi array of pointers. Setiap pointer menunjuk ke senarai berkait yang berisi record tersebut. Metode seperti ini dinamakan chaining. Dalam bentuk sederhananya berupa senarai berkait dari record-record yang menghasilkan nilai hash yang sama. Penambahan record dapat dilakukan dengan menambah senarai berisi record tersebut. Untuk pencarian pada tabel, pertama-tama dicari nilai hash terlebih dahulu, kemudian dilakukan pencarian dalam senarai berkait yang bersangkutan. Untuk menghapus suatu record, hanya menghapus senarainya saja. Kelebihan dari metode chaining ini adalah proses penghapusan yang relatif mudah dan penambahan ukuran tabel hash bisa ditunda untuk waktu yang lebih lama karena penurunan kinerjanya berbanding lurus meskipun seluruh lokasi pada tabel sudah penuh. Bahkan, penambahan ukuran tabel bisa saja tidak perlu dilakukan sama sekali karena penurunan kinerjanya yang linier. Misalnya, tabel yang berisi record
7 sebanyak dua kali lipat kapasitas yang direkomendasikan hanya akan lebih lambat dua kali lipat dibanding yang berisi sebanyak kapasitas yang direkomendasikan. Kekurangan dari metode chaining ini sama dengan kekurangan dari senarai berkait. Operasi traversal pada senarai berkait memiliki performa cache yang buruk. Struktur data lain dapat digunakan sebagai pengganti senarai berkait. Misalnya dengan pohon seimbang, kompleksitas waktu terburuk bisa diturunkan menjadi O(log n) dari yang sebelumnya O(n). Namun demikian, karena setiap senarai diharapkan untuk tidak panjang, struktur data pohon ini kurang efisien kecuali tabel hash tersebut memang didesain untuk jumlah record yang banyak atau kemungkinan terjadi bentrokan sangat besar yang mungkin terjadi karena masukan memang disengaja agar terjadi bentrokan. 6. Kebijakan resolusi bentrokan di dalam tabel Berbeda dengan kebijakan resolusi bentrokan di luar tabel, pada kebijakan resolusi di dalam tabel data disimpan di dalam hash tabel tersebut, bukan dalam senarai berkait yang bertambah terus menerus. Dengan demikian data yang disimpan tidak mungkin bisa lebih banyak daripada jumlah ruang pada tabel hash. Jika suatu record akan dimasukkan ke dalam tabel hash pada lokasi sesuai nilai hash-nya dan ternyata lokasi tersebut sudah diisi dengan record lain maka harus dicari lokasi alternatif yang masih belum terisi dengan cara tertentu, cara ini disebut Open Addressing. Ada beberapa metode untuk menemukan lokasi baru yang masih kosong. Dalam proses menemukan lokasi baru ini harus menggunakan pola tertentu agar record yang disimpan tetap bisa dicari dengan mudah saat dibutuhkan kemudian. Metode-metode yang sering digunakan adalah: 1. Linear Probing Dengan menambahkan suatu interval pada hasil yang diperoleh dari fungsi hash sampai ditemukan lokasi yang belum terisi. 2. Quadratic Probing / Squared Probing Hampir sama dengan linear probing, hanya saja pada quadratic probing, hasil yang diperoleh dari fungsi hash ditambahkan dengan kuadrat dari interval yang digunakan. 3. Double Hashing Pada metode double hashing, jika lokasi yang diperoleh dengan fungsi hash sudah
8 terisi, maka dilakukan proses hash lagi sampai ditemukan lokasi yang belum terisi. 2.5 Fingerprint Dokumen Fingerprint dokumen adalah ciri khas yang terdapat pada sebuah dokumen teks. Ciri ini dapat dikatakan pula sebagai rangkaian pembentuk atau dasar dari dokumen tersebut. Fingerprint berasal dari rangkaian nilai hash yang sudah memenuhi persyaratan. Fingerprint merupakan tujuan pertama dari algoritma yang menggunakan fingerprint sebagai langkah penyelesaiannya. Masing-masing algoritma memilki cara yang berbeda dalam memilih fingerprint. Pada algoritma Manber, pemilihan fingerprint dilakukan dengan cara mengecek apabila nilai hash memenuhi persyaratan (2.2) berikut: (2.2) H Mod P = 0 Dimana : H = Nilai Hash Mod = Modulo sisa bagi P = Nilai Pembagi 0 = Hasil pembagian sisa harus bernilai 0 Ada tiga faktor yang mempengaruhi pemilihan fingerprint, yaitu : 1. Nilai N menggunakan N-Gram perubahan panjang yang terbentuk akan mengubah fingerprint yang dipilih. 2. Basis pada fungsi hash tentunya perubahan basis akan mengubah nilai hashyang dihasilkan serta fingerprint yang dipilih. 3. Nilai pembagi pada persamaan (2.2). Perubahan pada nilai pembagi akan mengubah nilai hash yang akan dipilih menjadi fingerprint. Penggunaan nilai pembagi ini harus disesuaikan dengan kondisi dokumen teks.
9 2.6 Jaccard s Similarity Coeficient Jaccard s Similarity Coeficient (Jacard 1912) merupakan index umum untuk variable biner. Hal ini didefenisikan sebagai hasil bagi persimpangan dan serikat variable dibandingkan berpasangan antara dua benda (Djafar, 2014). Untuk menghitung kemiripan dari dua dokumen, diperlukan Jaccard s Similarity Coeficient, dengan rumus : w(di ) w (dj) Similaritas (d i, d j ) = x 100 % w(di ) w (dj) Dimana : w(di ) w (dj) = irisan fingerprint teks uji dengan teks banding. w(di ) w (dj) = union fingerprint teks uji dengan teks banding. Similaritas (di, dj) = Hasil bagi irisan dengan gabungan fingerprint yang dikalikan 100 %.
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini, akan dibahas landasan teori mengenai pendeteksian kemiripan dokumen teks yang mengkhususkan pada pengertian dari keaslian dokumen, plagiarisme, kemiripan dokumen, dan
Lebih terperinciFungsi Hash Kriptografis
Fungsi Hash Kriptografis Puthut Prabancono Program Studi Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung, Bandung, email: puthutp@students.itb.ac.id Abstract Dalam ilmu komputer, fungsi hash dan tabel hash
Lebih terperinciFungsi Hash dan Metode Collision Resolution
Fungsi Hash dan Metode Collision Resolution Riffa Rufaida ( 13507007) 1) 1) Jurusan Teknik Informatika ITB, Bandung 40132, email: if17007@students.if.itb.ac.id Abstract Setiap record data memiliki kunci
Lebih terperinciAPLIKASI PENDETEKSI KEMIRIPANPADA DOKUMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA RABIN KARP
APLIKASI PENDETEKSI KEMIRIPANPADA DOKUMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA RABIN KARP Inta Widiastuti 1, Cahya Rahmad 2, Yuri Ariyanto 3 1,2 Jurusan Elektro, Program Studi Teknik Informatika, Politeknik Negeri Malang
Lebih terperinciAnalisis Cara Kerja Beragam Fungsi Hash Yang Ada. Christian Angga
Analisis Cara Kerja Beragam Fungsi Hash Yang Ada Christian Angga 13508008 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132,
Lebih terperinciAPLIKASI STATISTIK PENDETEKSIAN PLAGIARISME DOKUMENT TEXT DENGAN ALGORITMA RABIN KARP
APLIKASI STATISTIK PENDETEKSIAN PLAGIARISME DOKUMENT TEXT DENGAN ALGORITMA RABIN KARP Dedi Leman 1, Gunadi Widi Nurcahyo 2, Sarjon Defit 3 Teknik Informasi, Magister Komputer, Universitas Putra Indonesia
Lebih terperinciFILE BERKAS LANGSUNG. Rudi Susanto
FILE BERKAS LANGSUNG Rudi Susanto rudist87@gmail.com Pendahuluan Untuk menemukan suatu rekaman tidak melalui proses pencarian, namun bisa langsung menuju alamat yang ditempti rekaman. Solusi awal menyimpan
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Pada pengembangan suatu sistem diperlukan analisis dan perancangan sistem yang tepat, sehingga proses pembuatan sistem dapat berjalan dengan lancar dan sesuai seperti
Lebih terperinciORGANISASI BERKAS RELATIF
ORGANISASI BERKAS RELATIF Suatu berkas yang mengidentifikasikan record dengan key yang diperlukan. Record tidak perlu tersortir secara fisik menurut nilai key. Organisasi berkas relatif paling sering digunakan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI II.1 Text Mining Text Mining merupakan penerapan konsep dan teknik data mining untuk mencari pola dalam teks, proses penganalisaan teks guna menemukan informasi yang bermanfaat untuk
Lebih terperinciPenerapan Fungsi Hash dalam Penempatan Parkir Mobil
Penerapan Fungsi Hash dalam Penempatan Parkir Mobil Irfan Ariq - 13515112 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132,
Lebih terperinciDETEKSI KEMIRIPAN DOKUMEN TEKS MENGGUNAKAN ALGORITMA MANBER SKRIPSI IQBAL MAULANA DJAFAR
DETEKSI KEMIRIPAN DOKUMEN TEKS MENGGUNAKAN ALGORITMA MANBER SKRIPSI IQBAL MAULANA DJAFAR 091402012 PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dengan mudah diduplikasi (Schleimer, Wilkerson, & Aiken, 2003). Dengan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Semakin berkembangnya teknologi informasi saat ini, dokumen digital dapat dengan mudah diduplikasi (Schleimer, Wilkerson, & Aiken, 2003). Dengan mudahnya duplikasi
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Pada penelitian ini ada beberapa tahapan penelitian yang akan dilakukan seperti terlihat pada gambar 3.1 berikut : Mulai Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Analisa Aplikasi
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Algoritma Rabin-Karp Algoritma Rabin-Karp adalah suatu algoritma pencarian string yang diciptakan Michael O. Rabin dan Richard M. Karp pada tahun 1987 yang menggunakan fungsi
Lebih terperinciPraktikum Algoritma dan Struktur Data 2010
BAB XI HASHING A. TUJUAN 1) Mahasiswa mampu membuat dan memdeklarasikan struktur algoritma tabel hash 2) Mahasiswa mampu menerapkan dan mengimplementasikan struktur algoritma tabel hash B. DASAR TEORI
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM PENENTUAN SIMILARITY KODE PROGRAM PADA BAHASA C DAN PASCAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RABIN-KARP
PERANCANGAN SISTEM PENENTUAN SIMILARITY KODE PROGRAM PADA BAHASA C DAN PASCAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RABIN-KARP Ade Mirza Surahman Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura
Lebih terperinciBAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN Sebelum masuk dalam tahap pembuatan aplikasi, maka terlebih dahulu perlu dilakukan analisa dan perancangan terhadap aplikasi yang akan dibuat. Tahap analisa merupakan tahapan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Text Mining Text mining, yang juga disebut text data mining (TDM) atau knowledge discovery in text( KDT), secara umum mengacu pada proses ekstraksi informasi dari dokumen-dokumen
Lebih terperinciAPLIKASI PENDETEKSI PLAGIARISME TUGAS DAN MAKALAH PADA SEKOLAH MENGGUNAKAN ALGORITMA RABIN KARP
Versi Online: https://journal.ubm.ac.id/index.php/alu Vol.I (No. 1 ) : 12-17. Th. 2018 ISSN: 2620-620X APLIKASI PENDETEKSI PLAGIARISME TUGAS DAN MAKALAH PADA SEKOLAH MENGGUNAKAN ALGORITMA RABIN KARP Plagiarisme
Lebih terperinciSISTEM DETEKSI KEMIRIPAN JUDUL SKRIPSI PRODI TEKNIK INFORMATIKA MENGGUNAKAN ALGORITMA RABIN-KARP
SISTEM DETEKSI KEMIRIPAN JUDUL SKRIPSI PRODI TEKNIK INFORMATIKA MENGGUNAKAN ALGORITMA RABIN-KARP SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Progam
Lebih terperinciPERBANDINGAN ALGORITMA WINNOWING DENGAN ALGORITMA RABIN KARP UNTUK MENDETEKSI PLAGIARISME PADA KEMIRIPAN TEKS JUDUL SKRIPSI
Technologia Vol 8, No.3, Juli September 2017 124 PERBANDINGAN ALGORITMA WINNOWING DENGAN ALGORITMA RABIN KARP UNTUK MENDETEKSI PLAGIARISME PADA KEMIRIPAN TEKS JUDUL SKRIPSI Fakultas Teknologi Informasi
Lebih terperinciAPLIKASI TEORI BILANGAN UNTUK AUTENTIKASI DOKUMEN
APLIKASI TEORI BILANGAN UNTUK AUTENTIKASI DOKUMEN Mohamad Ray Rizaldy - 13505073 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung, Jawa Barat e-mail: if15073@students.if.itb.ac.id
Lebih terperinciBEBERAPA METODE PENYELESAIAN COLLISION PADA ORGANISASI BERKAS SECARA HASHING
BEBERAPA METODE PENYELESAIAN COLLISION PADA ORGANISASI BERKAS SECARA HASHING Edhy Sutanta Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta Jl. Kalisahak
Lebih terperinciSEARCHING (PENCARIAN)
SEARCHING (PENCARIAN) PENDAHULUAN Pada bab ini akan membahas beberapa metoda pencarian data (searching) untuk menemukan suatu informasi dari sejumlah data yang ada. Pada dasarnya cara mengorganisir data
Lebih terperinciGambar 2.1 Diagram Alir Algoritma Rabin-Karp
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Algoritma Rabin-Karp Algoritma Rabin-Karp diciptakan oleh Michael O. Rabin dan Richard M. Karp pada tahun 1987 yang menggunakan fungsi hashing untuk menemukan pattern di dalam
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Masalah Dalam era teknologi seperti saat ini, informasi berupa teks sudah tidak lagi selalu tersimpan dalam media cetak seperti kertas. Orang sudah mulai cenderung
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kemajuan teknologi informasi dan komunikasi tidak hanya membawa dampak positif, tetapi juga membawa dampak negatif, salah satunya adalah tindakan plagiarisme (Kharisman,
Lebih terperinciIV. RANCANG BANGUN SISTEM. Perangkat lunak bantu yang dibuat adalah perangkat lunak yang digunakan untuk
IV. RANCANG BANGUN SISTEM 4.1 Analisis dan Spesifikasi Sistem Perangkat lunak bantu yang dibuat adalah perangkat lunak yang digunakan untuk menyisipkan label digital, mengekstraksi label digital, dan dapat
Lebih terperinciBAB 4 ORGANISASI BERKAS RELATIF
BAB 4 ORGANISASI BERKAS RELATIF PENGERTIAN BERKAS RELATIF Suatu cara yang efektif dalam mengorganisasi sekumpulan record yang membutuhkan akses sebuah record dengan cepat adalah Organisasi Berkas Relatif
Lebih terperinciPEMANFAATAN PRINSIP SARANG MERPATI UNTUK MEMBUAT PERFECT HASH
PEMANFAATAN PRINSIP SARANG MERPATI UNTUK MEMBUAT PERFECT HASH Dannis Muhammad Mangan NIM : 13507112 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung email : dannis_m@students.itb.ac.id
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Text Mining Text mining, yang juga disebut sebagai Teks Data Mining (TDM) atau Knowledge Discovery in Text (KDT), secara umum mengacu pada proses ekstraksi informasi dari dokumen-dokumen
Lebih terperinciPERBANDINGAN PENGUNAAN STEMMING PADA DETEKSI KEMIRIPAN DOKUMEN MENGGUNAKAN METODE RABIN KARP DAN JACCARD SIMILARITY
PERBANDINGAN PENGUNAAN STEMMING PADA DETEKSI KEMIRIPAN DOKUMEN MENGGUNAKAN METODE RABIN KARP DAN JACCARD SIMILARITY Adji Sukmana 1), Kusrini 2), Andi Sunyoto 3) 1,2,3) Magister Teknik Informatika, Universitas
Lebih terperinciP14 Hash Function TIF42/SIF42
P14 Hash Function TIF42/SIF42 A. Sidiq P. Prodi teknik Informatika & Prodi Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta 1 Pembahasan Pengenalan Tabel Hash Memilih Fungsi
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Plagiarisme Menurut Peraturan Menteri Pendidikan RI Nomor 17 Tahun 2010 dikatakan: "Plagiat adalah perbuatan sengaja atau tidak sengaja dalam memperoleh atau mencoba memperoleh
Lebih terperinciORGANISASI BERKAS LANGSUNG. Sistem Berkas materi 6
ORGANISASI BERKAS LANGSUNG Sistem Berkas materi 6 KUNCI SEBAGAI ALAMAT REKAMAN YANG UNIK Satu kunci rekaman juga merupakan alamat lokasi rekaman Untuk aplikasi rekaman berisi nomor induk mahasiswa, terdapat
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Data Mining Data mining adalah bagian dari knowledge discovery di database yang menganalisa database berukuran besar untuk menemukan pola yang berguna pada data (Silberschatz,
Lebih terperinciPENDETEKSIAN PLAGIASI DENGAN SISTEM PENGUKURAN SIMILARITAS PADA DOKUMEN KARYA ILMIAH MENGGUNAKAN STRING MATCHING ALGORITMA RABIN-KARP
PENDETEKSIAN PLAGIASI DENGAN SISTEM PENGUKURAN SIMILARITAS PADA DOKUMEN KARYA ILMIAH MENGGUNAKAN STRING MATCHING ALGORITMA RABIN-KARP JUNAIDI NOH, ST, MT Dosen Program Study Teknik Informatika UMMU Ternate
Lebih terperinciORGANISASI BERKAS RELATIF
ORGANISASI BERKAS RELATIF PENGERTIAN BERKAS RELATIF Suatu cara yang efektif dalam mengorganisasi sekumpulan record yang membutuhkan akses sebuah record dengan cepat adalah Organisasi Berkas Relatif. Dalam
Lebih terperinciBab 1 Pengantar Struktur Data
Bab 1 Pengantar Struktur Data 1.1 Struktur Data dan Algoritma 1.2 Gambaran Penggunaan Struktur Data 1.3 Mengenal Berbagai Struktur Data Secara Sekilas 1.4 Efisien? Bagaimana Mengukurnya? Bab 2 Instalasi
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Klasifikasi Klasifikasi merupakan suatu pekerjaan menilai objek data untuk memasukkannya ke dalam kelas tertentu dari sejumlah kelas yang tersedia. Dalam klasifikasi ada dua pekerjaan
Lebih terperinciBAB X Hashing. typedef char *NomorBuku[100]; Buku = NomorBuku;
BAB X Hashing Tujuan 1. Menunjukkan beberapa fungsi metode Hash 2. Dapat memilah permasalahan yang dapat diselesaikan dengan metode Hashing, sekaligus dapat menyelesaikannya Pada metode-metode pencarian
Lebih terperinciPerbandingan dan Pengujian Beberapa Algoritma Pencocokan String
Perbandingan dan Pengujian Beberapa Algoritma Pencocokan String Hary Fernando Program Studi Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung Jln. Ganesha No.10 Bandung, e-mail: hary@hary.web.id ABSTRAK Pencocokan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Pada penelitian tugas akhir ini ada beberapa tahapan penelitian yang akan dilakukan seperti yang terlihat pada gambar 3.1: Identifikasi Masalah Rumusan Masalah Studi Pustaka
Lebih terperinciANALISIS PENGUKURAN SELF PLAGIARISM MENGGUNAKAN ALGORITMA RABIN-KARP DAN JARO-WINKLER DISTANCE DENGAN STEMMING TALA
ANALISIS PENGUKURAN SELF PLAGIARISM MENGGUNAKAN ALGORITMA RABIN-KARP DAN JARO-WINKLER DISTANCE DENGAN STEMMING TALA Jayanta 1), Halim Mahfud 2), Titin Pramiyati 3) 1), 3) Fakultas Ilmu Komputer UPN Veteran
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI PENCARIAN ISI FILE YANG SAMA PADA HARDISK DRIVE DENGAN ALGORITMA STRING MATCHING
Jurnal INFOTEK, Vol 1, No 1, Februari 2016 ISSN 2502-6968 (Media Cetak) PERANCANGAN APLIKASI PENCARIAN ISI FILE YANG SAMA PADA HARDISK DRIVE DENGAN ALGORITMA STRING MATCHING Bobby Anggara Mahasiswa Program
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. penjiplakan suatu tulisan. Neville (2010) dalam buku The Complete Guide to
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan teknologi dari tahun ke tahun selalu berkembang secara signifikan. Jumlah pengguna internet yang besar dan semakin berkembang mempunyai pengaruh
Lebih terperinciTUGAS BASIS DATA FILE ORGANIZATION IF2250 SEMESTER GENAP 2013/2014
TUGAS BASIS DATA FILE ORGANIZATION IF2250 SEMESTER GENAP 2013/2014 K01 : Darwin Prasetio (13512001) Jan Wira Gotama Putra (13512015) Melvin Fonda (13512085) TEKNIK INFORMATIKA SEKOLAH TEKNIK ELEKTRO DAN
Lebih terperinciPengenalan Algoritma & Struktur Data. Pertemuan ke-1
Pengenalan Algoritma & Struktur Data Pertemuan ke-1 Apa itu Struktur Data? PROGRAM ALGO RITMA STRUKTUR DATA Algoritma.. deskripsi langkah-langkah penyelesaian masalah yang tersusun secara logis 1. Ditulis
Lebih terperinciALGORITMA ELGAMAL UNTUK KEAMANAN APLIKASI
ALGORITMA ELGAMAL UNTUK KEAMANAN APLIKASI E-MAIL Satya Fajar Pratama NIM : 13506021 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung E-mail : if16021@students.if.itb.ac.id
Lebih terperinciPembangkit Kunci Acak pada One-Time Pad Menggunakan Fungsi Hash Satu-Arah
Pembangkit Kunci Acak pada One-Time Pad Menggunakan Fungsi Hash Satu-Arah Junita Sinambela (13512023) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,
Lebih terperinciDETEKSI PLAGIAT DOKUMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA RABIN-KARP
DETEKSI PLAGIAT DOKUMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA RABIN-KARP Hari Bagus Firdaus Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung Jalan Ganesha 10, Bandung
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Sistem Analisis sistem adalah sebuah teknik pemecahan masalah yang menguraikan sebuah sistem menjadi bagian-bagian komponen dengan tujuan mempelajari seberapa
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Stemming Stemming merupakan suatu proses atau cara dalam menemukan kata dasar dari suatu kata. Stemming sendiri berfungsi untuk menghilangkan variasi-variasi morfologi
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN berikut. Tahapan penelitian yang dilakukan dalam penelitian adalah sebagai Identifikasi Masalah Merumuskan Masalah Study Literatur Perancangan Struktur Menu Interface Analisa
Lebih terperinciPERBANDINGAN ALGORITMA STRING SEARCHING BRUTE FORCE, KNUTH MORRIS PRATT, BOYER MOORE, DAN KARP RABIN PADA TEKS ALKITAB BAHASA INDONESIA
PERBANDINGAN ALGORITMA STRING SEARCHING BRUTE FORCE, KNUTH MORRIS PRATT, BOYER MOORE, DAN KARP RABIN PADA TEKS ALKITAB BAHASA INDONESIA Darmawan Utomo Eric Wijaya Harjo Handoko Fakultas Teknik Program
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, dan sistematika penulisan
BAB I PENDAHULUAN Pada bab ini akan dijelaskan tentang latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, dan sistematika penulisan A. Latar belakang Penulisan tentang
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS MASALAH DAN PERANCANGAN
BAB 3 ANALISIS MASALAH DAN PERANCANGAN 3.1 State of the Art Pada penelitian sebelumnya sudah ada yang menggunakan metode Stemming untuk preprocessing text dalam mengolah data pelatihan dan data uji untuk
Lebih terperinciJURNAL ILMIAH FIFO P-ISSN / E-ISSN
RANCANG BANGUN MEDIA PEMBELAJARAN TEKNIK HASHING SEBAGAI UPAYA UNTUK MENINGKATKAN KEMAMPUAN MAHASISWA TERHADAP PEMROSESAN DAN PENCARIAN FILE SECARA ACAK DALAM MATAKULIAH SISTEM BERKAS Dewi Arianti Wulandari
Lebih terperinciANALISIS K-GRAM, BASIS DAN MODULO RABIN-KARP SEBAGAI PENENTU AKURASI PERSENTASE KEMIRIPAN DOKUMEN
ANALISIS K-GRAM, BASIS DAN MODULO RABIN-KARP SEBAGAI PENENTU AKURASI PERSENTASE KEMIRIPAN DOKUMEN Andysah Putera Utama Siahaan 1, Sugianto 2 1 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pembangunan Panca Budi,
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM Pada bab ini akan membahas tahap implementasi dan pengujian sistem. Tahap implementasi merupakan tahap pelaksanaan atau penerapan dari perancangan. Sedangkan pengujian
Lebih terperinciKomputer menggunakan dan memanipulasi data untuk perhitungan aritmatik, pemrosesan data dan operasi logik. Data adalah bilangan biner dan informasi
Komputer menggunakan dan memanipulasi data untuk perhitungan aritmatik, pemrosesan data dan operasi logik. Data adalah bilangan biner dan informasi berkode biner yang dioperasikan untuk mencapai beberapa
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Penelitian Terkait 2.1.1. Implementasi Opinion Mining Pernah dilakukan penelitian tentang opinion mining membahas tentang ekstraksi data opini publik pada perguruan tinggi.
Lebih terperinciBab 2: Kriptografi. Landasan Matematika. Fungsi
Bab 2: Kriptografi Landasan Matematika Fungsi Misalkan A dan B adalah himpunan. Relasi f dari A ke B adalah sebuah fungsi apabila tiap elemen di A dihubungkan dengan tepat satu elemen di B. Fungsi juga
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA WINNOWING UNTUK MENDETEKSI KEMIRIPAN TEKS PADA TUGAS AKHIR MAHASISWA
PENERAPAN ALGORITMA WINNOWING UNTUK MENDETEKSI KEMIRIPAN TEKS PADA TUGAS AKHIR MAHASISWA Reynald Karisma Wibowo 1, Khafiizh Hastuti 2 1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM Pada bab ini akan dibahas mengenai Aplikasi Keamanan Database Menggunakan Metode elgamal yang meliputi analisa sistem dan desain sistem. III.1. Analisis Masalah Adapun
Lebih terperinciPERBANDINGAN N-GRAM TECHNIQUE DAN RABIN KARP PADA APLIKASI PENDETEKSI PLAGIARISME DOKUMEN TEKS BAHASA INDONESIA
PERBANDINGAN N-GRAM TECHNIQUE DAN RABIN KARP PADA APLIKASI PENDETEKSI PLAGIARISME DOKUMEN TEKS BAHASA INDONESIA Yusup Miftahuddin 1, Jasman Pardede 2, Acep Andi Andriani 3 1 Teknik Informatika Institut
Lebih terperinciImplementasi Struktur Data Rope menggunakan Binary Tree dan Aplikasinya dalam Pengolahan Teks Sangat Panjang
Implementasi Struktur Data Rope menggunakan Binary Tree dan Aplikasinya dalam Pengolahan Teks Sangat Panjang Edwin Rachman (NIM 0) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika
Lebih terperinciTUGAS AKHIR. Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang. Oleh :
APLIKASI PENDETEKSI DUPLIKASI DOKUMEN TEKS BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA WINNOWING SERTA PENGELOMPOKAN DOKUMEN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih
Lebih terperinciAnalisis Perbandingan Performansi Algoritma Zhu-Takaoka dan Algoritma Karp-Rabin Pada Pencarian Kata Di Rumah Baca Buku Sunda
Analisis Perbandingan Performansi Algoritma Zhu-Takaoka dan Algoritma Karp-Rabin Pada Pencarian Kata Di Rumah Baca Buku Sunda LATAR BELAKANG RUMAH BACA BUKU SUNDA BANYAKNYA Buku Banyaknya Algoritma 35
Lebih terperinciPenerapan digital signature pada social media twitter
Penerapan digital signature pada social media twitter Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132, Indonesia arief.suharsono@comlabs.itb.ac.id
Lebih terperinciType Data terdiri dari : - Data Tunggal : Integer, Real, Boolean dan Karakter. - Data Majemuk : String
Struktur dapat diartikan sebagai suatu susunan, bentuk, pola atau bangunan. Data dapat diartikan sebagai suatu fakta, segala sesuatu yang dapat dikodekan atau disimbolkan dengan kode-kode atau lambang-lambang
Lebih terperinciTeknik Konversi Berbagai Jenis Arsip ke Dalam bentuk Teks Terenkripsi
Teknik Konversi Berbagai Jenis Arsip ke Dalam bentuk Teks Terenkripsi Dadan Ramdan Mangunpraja 1) 1) Jurusan Teknik Informatika, STEI ITB, Bandung, email: if14087@if.itb.ac.id Abstract Konversi berbagai
Lebih terperinciAnalisis Perbandingan Algoritma Rabin-Karp Dan Levenshtein Distance Dalam Menghitung Kemiripan Teks
Analisis Perbandingan Algoritma Rabin-Karp Dan Levenshtein Distance Dalam Menghitung Kemiripan Teks 1 Andry Hery Purba, 2 Zakarias Situmorang 1 Teknik Informatika Unika St. Thomas S.U; Jln. Setia Budi
Lebih terperinciTanda Tangan Digital Dengan Menggunakan SHA-256 Dan Algoritma Knapsack Kunci-Publik
Tanda Tangan Digital Dengan Menggunakan SHA-256 Dan Algoritma Knapsack Kunci-Publik Bhimantyo Pamungkas - 13504016 Program Studi Teknik Informatika ITB, Bandung 40132, email: btyo_pamungkas@yahoo.co.id
Lebih terperinciSistem Rekomendasi Hasil Pencarian Artikel Menggunakan Metode Jaccard s Coefficient
Jurnal Transistor Elektro dan Informatika (TRANSISTOR EI) Vol. 2, No. 1 1 Sistem Rekomendasi Hasil Pencarian Artikel Menggunakan Metode Jaccard s Coefficient Muhammad Fadelillah, Imam Much Ibnu Subroto,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Kompresi Data Kompresi adalah mengecilkan/ memampatkan ukuran. Kompresi Data adalah teknik untuk mengecilkan data sehingga dapat diperoleh file dengan ukuran yang lebih kecil
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara
5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Kriptografi Kriptografi adalah ilmu yang mempelajari bagaimana mengirim pesan secara rahasia sehingga hanya orang yang dituju saja yang dapat membaca pesan rahasia tersebut.
Lebih terperinciRancang Bangun Penilaian Keaktifan Menggunakan Teknik Text Similarity Pada Sistem Tutorial Matematika Diskret
Jurnal Matematika Vol. 5 No.2, Desember 2015. ISSN: 1693-1394 Rancang Bangun Penilaian Keaktifan Menggunakan Teknik Text Similarity Pada Sistem Tutorial Matematika Diskret I Gede Santi Astawa Program Studi
Lebih terperinciMata Kuliah : Pemrograman Web II. Pokok Bahasan : Type Data & Operator. Okta Jaya Harmaja, M.Kom
Mata Kuliah : Pemrograman Web II Pokok Bahasan : Type Data & Operator Copyright@2016 Okta Jaya Harmaja, M.Kom www.delapan7.my.id Type Data v Sebuah variabel atau konstanta merupakan tempat dari data. v
Lebih terperinciTopic Complexity of Hashing Search & Binary Search Tree Algorithm
Topic Complexity of Hashing Search & Binary Search Tree Algorithm Febriansyah Kurniawan M. Nasir Suyanto Searching a list of values is a common task. An application program might retrieve a student record,
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1. Analisis Sistem Analisis sistem dapat didefinisikan sebagai penguraian dari suatu sistem informasi yang utuh ke dalam bagian-bagian komponennya dengan maksud
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Text Mining Text mining merupakan proses penambangan data ( mining) yang berupa dokumen teks dengan tujuan mencari kata-kata yang dapat mewakili isi dari dokumen sehingga dapat
Lebih terperinciImplementasi Algoritma Rabin-Karp untuk Membantu Pendeteksian Plagiat pada Karya Ilmiah
Jurnal Sistem dan eknologi Informasi (JUSIN) Vol. 1, No. 1, (2015) 1 Implementasi Algoritma Rabin-Karp untuk Membantu Pendeteksian Plagiat pada Karya Ilmiah Doddi Aria Putra 1, Herry Sujaini 2, Helen Sasty
Lebih terperinciPENENTUAN PENANGANAN KERUSAKAN MESIN PRODUKSI RESLETING DI PT. HERO TOP ZIP MENGGUNAKAN CASE BASED REASONING DAN SORENSEN COEFFICIENT
Penentuan Penanganan Kerusakan Mesin Produksi Resleting (Prakasa dkk.) PENENTUAN PENANGANAN KERUSAKAN MESIN PRODUKSI RESLETING DI PT. HERO TOP ZIP MENGGUNAKAN CASE BASED REASONING DAN SORENSEN COEFFICIENT
Lebih terperinciDigital Signature Algorithm (DSA)
Digital Signature Algorithm (DSA) Pada bulan Agustus 1991, NIST (The National Institute of Standard and Technology) mengumumkan algoritma sidik dijital yang disebut Digital Signature Algorithm (DSA). DSA
Lebih terperinciDATA MINING. Pertemuan 3. Nizar Rabbi Radliya 3 SKS Semester 6 S1 Sistem Informasi
DATA MINING 3 SKS Semester 6 S1 Sistem Informasi Pertemuan 3 Nizar Rabbi Radliya nizar.radliya@yahoo.com Universitas Komputer Indonesia 2015 Definisi Set Data Set Data / Data Set / Himpunan Data Kumpulan
Lebih terperinciTUGAS AKHIR SISTEM BERKAS HASH FILE DAN MULTIRING FILE
TUGAS AKHIR SISTEM BERKAS HASH FILE DAN MULTIRING FILE tarji_anto@yahoo.com TUGAS AKHIR SISTEM BERKAS HASH FILE DAN MULTIRING FILE Dosen Pembimbing : Anis Yusrotun Nadhiroh, S.Kom Oleh : Ahmad Tarjianto
Lebih terperinciStruktur dan Organisasi Data 2 STRUKTUR DATA
STRUKTUR DATA PENDAHULUAN Struktur data adalah suatu koleksi atau kelompok data yang dapat dikarakterisasikan oleh organisasi serta operasi yang didefinisikan terhadapnya. Algorithma : barisan langkah-langkah
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. penunjang Al-Quran untuk memudahkan untuk mempelajarinya, yang bisa
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dengan kemajuan teknologi yang sangat pesat ini sudah banyak aplikasi penunjang Al-Quran untuk memudahkan untuk mempelajarinya, yang bisa disebut atau di artikan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian merupakan rangkaian dari langkah-langkah yang diterapkan dalam penelitian, secara umum dan khusus langkah-langkah tersebut tertera pada Gambar flowchart
Lebih terperinciBAB 2. LANDASAN TEORI 2.1. Algoritma Huffman Algortima Huffman adalah algoritma yang dikembangkan oleh David A. Huffman pada jurnal yang ditulisnya sebagai prasyarat kelulusannya di MIT. Konsep dasar dari
Lebih terperinciBrigida Arie Minartiningtyas, M.Kom
Brigida Arie Minartiningtyas, M.Kom Struktur Data Struktur dan Data Struktur suatu susunan, bentuk, pola atau bangunan Data suatu fakta, segala sesuatu yang dapat dikodekan atau disimbolkan dengan kode-kode
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN Dalam bab ini akan dijabarkan analisa, yang meliputi analisa masalah dan gambaran umum masalah yang sedang dibahas, perancangan sistem serta desain antarmuka (user interface)
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pada zaman seperti sekarang ini, jurnal atau berita elektronik merupakan suatu bentuk hasil karya dari seseorang yang sudah familiar. Di dalam karyakarya tersebut
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Information Retrieval Perkembangan teknologi internet yang sangat pesat membuat pengguna harus dapat menyaring informasi yang dibutuhkannya. Information retrieval atau sistem
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN. utuh ke dalam bagian-bagian komponennya dengan maksud untuk
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Kebutuhan User Analisis sistem dapat didefinisikan sebagai penguraian dari suatu sistem yang utuh ke dalam bagian-bagian komponennya dengan maksud untuk mengidentifikasikan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Plagiarisme Plagiarisme berasal dari kata Latin, plagiarius, yang berarti pencuri. Plagiarisme didefinisikan sebagai tindakan atau praktik mengambil dan mengumpulkan atau menyampaikan
Lebih terperinciDatabase System 8 Hash-Based Indexing
Database System 8 Hash-Based Indexing Dahlia Widhyaestoeti, S.Kom Powered by www.redoffice.com Pustaka Sistem Manajemen Database Edisi ketiga, Raghu Ramakrishnan & Johannes Gehrke, McGrawHill 3 Hash-Based
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN Kondisi pengolahan data yang telah dijabarkan sebelumnya pada bab 1 (satu) memiliki keterkaitan terhadap permasalahan yang teridentifikasi. Yaitu permasalahan terkait desain
Lebih terperinci