Siregar, Taufik Habib Ansyari (2025) APLIKASI PENDETEKSI PLAGIARISME PADA SKRIPSI MAHASISWA TEKNIK INFORMATIKA DENGAN MENGGUNAKAN COSINE SIMILARITY DAN RABIN-KARP. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text Cover.pdf Download (52kB)
	Text Abstrak.pdf Download (119kB)
	Text Bab 1.pdf Download (115kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (138kB)
	Text Skripsi Taufik Habib Ansyari Siregar.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)

Abstract

Deteksi plagiarisme sangat penting dalam menjaga integritas akademik, terutama di perguruan tinggi. Studi ini berfokus pada pengembangan aplikasi deteksi plagiarisme untuk skripsi mahasiswa teknik informatika. Aplikasi ini memanfaatkan algoritma Cosine Similarity dan Rabin-Karp untuk mendeteksi kemiripan teks dengan akurat dan efisien. Dikembangkan menggunakan JavaScript, aplikasi ini menyediakan antarmuka yang intuitif dan kinerja yang andal, sehingga menjadi alat praktis bagi institusi pendidikan. Aplikasi ini mencakup fitur-fitur yang memungkinkan pengguna untuk mengunggah dokumen tesis, menganalisis konten teks, dan mengukur tingkat plagiarisme dengan membandingkannya dengan dataset yang telah ada. Algoritma Cosine Similarity mengukur kemiripan keseluruhan antara dokumen, sementara algoritma Rabin-Karp fokus pada mengidentifikasi kecocokan persis pada frasa dan kalimat. Hasil penelitian menunjukkan efektivitas kedua algoritma tersebut. Untuk judul, algoritma Cosine Similarity mencapai tingkat kemiripan 100% untuk dokumen yang identik, sementara mendeteksi plagiarisme ringan dengan tingkat kemiripan sebesar 5,86% pada dokumen lainnya. Untuk abstrak, algoritma ini mencapai 100% kemiripan untuk dokumen pertama, 2,78% untuk dokumen kedua, dan 8,37% untuk dokumen ketiga. Temuan ini menyoroti kemampuan algoritma dalam mendeteksi kecocokan persis serta tumpang tindih parsial dalam konten teks.Algoritma Rabin-Karp menunjukkan kinerja yang sebanding, terutama dalam mendeteksi kemiripan pada level frasa. Untuk judul, algoritma ini mencatat 100% kemiripan untuk dokumen yang identik, 11,42% untuk dokumen kedua, dan 16,92% untuk dokumen ketiga. Untuk abstrak, algoritma ini juga mencapai 100% kemiripan untuk dokumen pertama, 11,42% untuk dokumen kedua, dan 16,81% untuk dokumen ketiga.Studi ini menegaskan bahwa kedua algoritma saling melengkapi dalam mendeteksi berbagai bentuk plagiarisme. Algoritma Cosine Similarity unggul dalam mengidentifikasi pola kemiripan secara global, sementara algoritma Rabin-Karp lebih cocok untuk menemukan kecocokan persis pada frasa atau kalimat tertentu. Pendekatan ganda ini memberikan solusi komprehensif untuk mendeteksi plagiarisme dalam skripsi akademik.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	Taufik Habib Ansyari Siregar
Date Deposited:	05 Nov 2025 07:33
Last Modified:	05 Nov 2025 07:33
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/16979

Actions (login required)

View Item