EVALUASI PENGUKURAN JARAK PADA ALGORITMA WINNOWING UNTUK MENDETEKSI PLAGIASI BILINGUAL

Ni’am Fithriono Asyrofi, Wahidun (2020) EVALUASI PENGUKURAN JARAK PADA ALGORITMA WINNOWING UNTUK MENDETEKSI PLAGIASI BILINGUAL. Skripsi (S1) thesis, Universitas Muhammadiyah Ponorogo.

	Text HALAMAN DEPAN.pdf Download (3MB)
	Text BAB I.pdf Download (89kB)
	Text BAB II.pdf Download (387kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (468kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)
	Text BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (87kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (188kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (140kB)

Abstract

Pembandingan teks karya ilmiah bisa dengan cara menghitung kata atau kalimat yang sama dan ada pada karya ilmiah lainnya. Namun untuk cara ini membutuhkan pemrosesan yang panjang mengingat semua katanya akan dibandingkan serta dipengaruhi banyaknya teks karya ilmiah yang dibandingkan. Cara lain untuk membandinkan teks karya ilmiah adalah dengan menjadikannya sebagai fingerprint. Metode Fingerprinting Algoritma Winnowing merupakan salah satu metode yang mengubah dokumen menjadi kumpulan hash yang mewakili teks karya ilmiah dan mempersingkat penulisan karena tiap kata atau kalimat diperingkas dengan hashing. Penghitungan jarak kesamaan menggunakan beberapa metode pengukuran. Metode tersebut adalah penghitungan jarak yang akan diterapkan yaitu Cosine, Jaccard, Dice, Euclidean, Manhattan, Minkowski, Mahalanobis dan Weighted. Tiap rumus berbeda hasil pengukuran satu dan lainnya yang merupakan karakterisitik dari masing-masing metode pengukuran. Dari hasil pengujian menunjukkan bahwa akurasi pengukuran terhadap nilai aproksimasi yang ditentukan menunjukkan metode pengukuran Cosine Similarity merupakan metode yang lebih baik dibanding ke 7 metode pengukuran lainnya pada penelitian ini. Ini dibuktikan dengan rerata selisih 1.4725 dan cukup stabil dengan standar deviasi 1.4823. Pada metode Dice Similarity memiliki selisih rerata 2.8475 dan standar deviasi 1.8393. Metode Jaccard Similarity selisih reratanya 12.689 dan standar deviasi 3.5664. Akurasinya masuk dalam kategori menengah dan stabil pada beberapa pengujian. Pada metode Manhattan, Minkowski, Euclidean, Mahalanobis dan Weighted selisih reratanya lebih besar dari 21 dan standar deviasinya lebih besar dari 16 yang menunjukkan bahwa akurasinya lebih rendah dan kurang stabil pada beberapa pengujian.

Item Type:	Thesis (Skripsi (S1))
Uncontrolled Keywords:	Algoritma Winnowing, Cosine Similarity, Jaccard Similarity, Dice Similarity, Euclidean Distance, Manhattan Distance, Minkowski Distance, Mahalanobis Distance, Weigthed Distance
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Faculty of Engineering > Department of Informatic Engineering
Depositing User:	Library Umpo
Date Deposited:	25 Mar 2021 03:21
Last Modified:	25 Mar 2021 03:21
URI:	http://eprints.umpo.ac.id/id/eprint/6327

Actions (login required)

View Item