## PENERAPAN TEKS MINING DAN COSINE SIMILARITY UNTUK MENENTUKAN KESAMAAN DOKUMEN SKRIPSI

## APPLICATION OF TEXT MINING AND COSINE SIMILARITY TO DETERMINE THE SIMILARITY OF THESIS DOCUMENTS
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Maluku Utara Email : asriyaniarsad@gmail.com

## Abstrak
Digitalisasi  dokumentasi-dokumen  penelitian  termasuk  skripsi  memudahkan  para mahasiswa  untuk  mendapatkan  sumber  referensi  sebagai  bahan  untuk  melakukan  penelitian atau  pembuatan  skripsi.    Sumber  referensi  yang  sangat  banyak  yang  seharusnya  menjadi bahan  penelitian  lebih  lanjut  kadangkala  oleh  sebagian  mahasiwa  yang  malas  hal  ini  bukan menjadi  referensi  akan  tetapi  sebagai  bahan  copy  paste  yang  menyebabkan  rusaknya  tujuan dari skripsi  yaitu mahasiswa bisa mengembangkan ilmu pengetahuan yang diperoleh selama proses perkuliahan. Praktek plagiarisme yang merugikan pihak lain dan sangat menuntungkan pihak  lain  harus  di  cegah,  dibatasi  bahkan  bisa  dihilangkan.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut pada  penelitian  ini    di  implementasikan  algoritma  cosine  similarty  untuk  mencari  kemiripan dokument  skripsi  pada  perpustakaan  prodi  Teknik  Informatika  Universitas  Muhammadiyah Maluku Utara. Dari implementasi sistem yang dilakukan Pengukuran kesamaan menggunakan metode Cosine Similarity , dengan membandingkan 30 judul skripsi lama dan 5 judul skripsi baru. Hasil dari sistem ini menunjukkan nilai Cosine Similarity (ranger nilai cosine similarity adalah  0  sampai  1)  terbesar  pada  setiap  sampel  judul  skripsi  baru,  yaitu  0,1  (10%),  0,49 (49%), 0,4 (40%), 0,16 (16%).
Kata Kunci: Skripsi, Kesamaan, Cosine Similarity

## Abstract
Digitization  of  research  documents,  including  theses,  makes  it  easier  for  students  to obtain reference sources as material for conducting research or writing a thesis. There are so many  reference  sources  that  should  be  used  as  material  for  further  research,  sometimes  by some  lazy  students  this  is  not  used  as  a  reference  but  as  copy-paste  material  which  causes damage  to  the  aim  of  the  thesis,  namely  that  students  can  develop  the  knowledge  gained during  the  lecture  process.  The  practice  of  plagiarism  which  is  detrimental  to  other  parties and greatly disadvantages other parties must be prevented, limited, and even eliminated. To overcome  this,  in  this  research,  the  cosine  similarity  algorithm  was  implemented  to  find similarities  in  thesis  documents  in  the  Informatics  Engineering  study  program  library, Muhammadiyah University, North Maluku. From the implementation of the system, similarity measurements  were  carried  out  using  the  Cosine  Similarity  method,  by  comparing  30  old thesis  titles  and  5  new  thesis  titles.  The  results  of  this  system  show  the  largest  Cosine Similarity  value  (range  value  of  cosine  similarity  is  0  to  1)  for  each  sample  of  new  thesis titles, namely 0.1 (10%), 0.49 (49%), 0.4 (40%), 0.16 (16%).
Keywords: Thesis, Similarity, Cosine Similarity

## Asriyani Arsad, Mustamin Hamid, M Santosa

## PENDAHULUAN
Skripsi  adalah  momen  yang  sangat meyakinkan  untuk  siswa  tahun  tertentu. Salah satu syarat untuk memperoleh gelar sarjana  baik  di  Perguruan  Tinggi  Negeri (PTN)  maupun  Perguruan  Tinggi  Swasta (PTS)  adalah  mahasiswa  harus  menulis skripsi  sesuai  dengan  pokok  bahasan penelitiannya. (Khazari et al .,2017)
Tingkat  kelulusan  mahasiswa  yang berdampak  pada  jumlah  skripsi  yang bertambah, dapat mengakibatkan kemungkinan  munculnya  kesamaan  serta kemiripan  pada  setiap  dokumen  skripsi. Hal  ini  dapat  menimbulkan  tindakan plagiarisme. Oleh karena itu, harus di buat sistem  kemiripan  document  skripsi  agar mempermudah  dalam  proses  pencarian kesamaan  dokumen  –  dokumen  skripsi tersebut.
Teknik Informatika Universitas
Muhammadiyah  Maluku  Utara  memiliki data  dokumen  -  dokumen  skripsi  yang masih belum di buatkan sistem kemiripan dokumen, sehingga untuk menilai kesamaan  antar  dokumen  –  dokumen skripsi  masih  harus  dilakukan  pencarian secara  manual.  Hal  ini  tentu  saja  tidak selalu  akurat  dan  dapat  terjadi  kesalahan, yang  dapat  menghambat  mahasiswa dalam    penyusunan  skripsi  dan  kinerja dosen  pembimbing  menjadi  tidak  efisien dan memakan waktu
Berdasarkan penelitian yang dilakukan  oleh  Ardi  Sanjaya  dan  Sempu Dwi, “Uji Kemiripan
Kalimat Menggunakan Fungsi Terbilang Pada Pre- Processing  Dan  Cosine  Similarity  Dalam Bahasa  Indonesia”  dan  di  terbitkan  pada tahun  2022.  Eksplorasi  dimulai  dengan melihat dan memperhatikan upaya penanganan  rutin  untuk  mengevaluasi kedekatan  antar  kalimat.  Kalimat  yang
digunakan  pada  tahap  ini  adalah  kalimat bahasa Indonesia dengan angka dan tanda baca yang menambahkan unsur yang lebih kompleks. 12 dari 13 data pengujian pada pengujian pertama dan kedua memperoleh hasil sebesar 92,30 persen.
Penelitian  berikutnya  oleh  Daniel Oktodeli  berjudul  “Implementasi  Natural Language Processing (NLP) dan Algoritma Cosine Similarity dalam Penilaian  Ujian  Esai  Otomatis”  tahun 2022.  Penelitian  ini  menerapkan  Natural
Language Processing (NLP) dalam mengolah  data  jawaban  mahasiswa.  NLP untuk  memproses  teks  dan  memeriksa kesamaan dokumen. Pengecekan kemiripan  dokumen  digunakan  dalam penelitian  untuk  mengetahui  tingkat kemiripan  antara  kunci  jawaban  soal dengan  data  jawaban  siswa.  Algoritma yang digunakan untuk memeriksa kesamaan dokumen adalah Cosine Similarity.  Hasil  pengujian  memiliki jawaban dengan tingkat kemiripan 90,58%

## LANDASAN TEORI Pengertian Skripsi
Skripsi  adalah  suatu  karya  ilmiah yang  ditulis  dalam  bentuk  presentasi tertulis  hasil  penelitian  yang  membahas suatu permasalahan faktual dengan menggunakan kaidah-kaidah ilmu
pengetahuan  yang  berlaku  pada  jurusan yang sedang ditempuh. Skripsi merupakan suatu  karya  ilmiah  yang  harus  memenuhi standar penulisan ilmiah seperti menggunakan  bahasa  yang  baku  dan efisien,  mengutip  kutipan,  dan  menarik kesimpulan  berdasarkan  penalaran  yang logis.  Skripsi  juga  merupakan  laporan tentang  sesuatu  yang  telah  dilakukan (penelitian),  yang  merupakan  suatu  karya empiris. (Tim Penyusun dkk. 2014)
Pengertian Text Mining Proses mendapatkan data yang berguna  dari  gudang  database  yang  tepat disebut  data  mining.  Selain  itu,  data mining  dapat  dipahami  sebagai  proses memperoleh informasi baru dari sejumlah besar  data.  bantuan  dalam  pengambilan keputusan.  Penambangan  data  terkadang disebut sebagai knowledge discovery (Prasetyo, 2012)
Bagian dari penambangan data ( data mining )  adalah  penambangan  teks  ( text mining ).  Klasifikasi  dokumen  tekstual, dimana  dokumen  akan  diklasifikasikan menurut  topik  dokumennya,  biasanya merupakan  penerapan  fungsi  text  mining. Kata-kata  dalam  sebuah  artikel  dapat digunakan untuk menentukan jenis kategori  artikel  dengan  bantuan  text mining. Oleh karena itu, text mining dapat dengan cepat membantu dalam pengelompokan  dokumen.  (Ginting  dkk. 2021)

## Pengertian Text Pre-processing
Text  preprocessing  adalah  proses mengubah  data  tekstual  yang  tidak terstruktur  menjadi  data  terstruktur  untuk disimpan  dalam  database  (Langgeni  dkk. 2010).  Seperangkat  indeks  istilah  yang dapat  mewakili  dokumen  adalah  tujuan dari  p reprocessing .  Ada  beberapa  bagian pada  bagian  preprocessing  teks,  antara lain:
1) Tokenisasi:  Tokenisasi  adalah  proses pemisahan kata dari kumpulan data dan menentukan  struktur  masing-masing untuk  memotong  kalimat  menjadi  kata. Bagian  yang  dibuang  dapat  berupa angka, gambar, dan aksentuasi. Pemrosesan teks tidak terpengaruh oleh hal ini. (Fadli,2018)
2) Filtering:  Pada  tahap  ini,  kata-kata penting dihilangkan dari hasil
tokenisasi.  Hasil  penguraian  dokumen teks kemudian disaring untuk menghilangkan  kata-kata  yang  "tidak relevan"  dengan  membandingkannya dengan  stoplist,  yang  berisi  kumpulan kata-kata "tidak relevan".
Sistem pemisahnya dapat menggunakan perhitungan  stoplist  (menghilangkan kata-kata  yang  kurang  penting)  atau wordlist  (menjaga  kata-kata  penting). Stoplist/stopwords adalah kata-kata tidak  jelas  yang  dapat  dibuang  dengan pendekatan kumpulan kata.
(Setiawan,dkk. 2016)
3) Stemming:  Stemming  adalah  proses menghilangkan  imbuhan  pada  suatu kalimat  untuk  menemukan  bentuk  kata dasarnya. Stemming adalah siklus yang mengubah  kata-kata  dalam  laporan menjadi kata dasar dengan menggunakan prinsip-prinsip tertentu. Stemming dilakukan untuk
menyamakan  bentuk  kata.  Tujuan  dari proses stemming adalah menghilangkan imbuhan  baik  yang  berupa  prefiks, sufiks maupun konfiks pada setiap kata. (Yuniar,dkk. 2022)

## Pengertian Term Weighting
Setelah  tahap  preprocessing  laporan yang  menghasilkan  bermacam-macam istilah  atau  kata,  selanjutnya  pada  tahap tersebut  dilakukan  tahap  pembobotan istilah yang nantinya akan diberikan bobot atau nilai dimana bobot tersebut menunjukkan  pentingnya  suatu  istilah terhadap catatan. Menghitung bobot setiap istilah  yang  dicari  dalam  setiap  laporan diharapkan dapat menentukan aksesibilitas  dan  kemiripan  suatu  istilah dalam  catatan.  (Pausta  dkk.  2013) Semakin  sering  suatu  istilah  muncul dalam  daftar  koleksi,  semakin  tinggi  nilai atau  bobot  istilah  tersebut.  Setelah  tahap
pembobotan  selesai,  kita  lanjutkan  ke sistem  pengelompokan.  Sedangkan  untuk pembobotan,  teknik  yang  digunakan dalam  pembobotan  adalah  strategi  Tf-Idf. (Yudiarta dkk. 2018).

## Pengertian Cosine Similarity
Metode Cosine Similarity merupakan suatu  alat  untuk  menentukan  derajat kemiripan antara dua hal. Ukuran kesamaan ruang vektor umumnya digunakan  sebagai  dasar  perhitungan metode ini. Menggunakan kata kunci  dari suatu  dokumen  sebagai  ukuran,  metode kesamaan kosinus ini menentukan seberapa  mirip  dua  objek,  seperti  D1  dan
D2,  yang  dinyatakan  dalam  dua  vektor (Nurdiana, dkk. 2016) Cosine Similarity merupakan perhitungan dalam text mining, kemampuan yang dimiliki untuk mengelompokkan suatu laporan atau teks. Ide  di  balik  kesamaan  kosinus  adalah untuk menormalkan panjang vektor dengan  membandingkan  dokumen  A  dan B.

## (1)
Keterangan :
A=  Vektor  A,  yang  akan  dibandingkan kemiripannya
B  =  Vektor  B,  yang  akan  dibandingkan kemiripannya A   B  = dot  product  antara vektor A dan vektor B
|A| = Panjang vektor A
|B| = Panjang vektor B
|A||B|  = cross product antara |A| dan |B| (Riyani, dkk. 2019)

## Pengertian Python
Python  adalah  bahasa  pemrograman yang  menekankan  pada  keterbacaan  kode pada  filosofi  perancangannya.  Python
diakui sebagai bahasa yang menggabungkan  kapasitas,dengan  tanda baca  kode  yang  sangat  jelas,  dan dilengkapi dengan kegunaan perpustakaan standar  yang  sangat  besar  dan  lengkap. Selain  itu,  Python  memiliki  komunitas dukungan  yang  besar.  (Syahrudin,  dkk. 2018). Beberapa  keunggulan  bahasa
Python  adalah Python  dapat  digunakan di server  untuk  membuat  aplikasi  web, Python membaca dan mengubah dokumen,    dapat  digunakan  untuk menangani  informasi  yang  sangat  besar dan melakukan sains yang kompleks.
Motivasi menggunakan dan mempelajari Python adalah karena Python dapat menangani berbagai tahapan (Windows,  Macintosh,  Linux,  Raspberry Pi,  dan  sebagainya),  Python  memiliki tanda  baca  dasar  seperti  bahasa  Inggris, Python  memiliki  struktur  kalimat  yang memungkinkan para insinyur untuk membuat  program  dengan  baris  yang lebih  sedikit.  Daripada  beberapa  dialek pemrograman  lainnya,  Python  berjalan pada  kerangka  penerjemah,  kode  penting dapat  berupa  dieksekusi  saat  dibuat.  Ini menyiratkan  bahwa  pembuatan  prototipe bisa  sangat  cepat,  Python  dapat  ditangani dengan cara prosedural, cara item terletak atau  cara  praktis,  dan  Python  memiliki banyak perpustakaan (Alfian. 2020)

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan dalam  sistem  ini  terdiri  dari  beberapa tahap, yaitu definisi masalah khusus untuk menentukan penelitian yang akan dieksplorasi,  pengumpulan  informasi  dan rencana  kerangka  pelaksanaan  sehingga siklus  selanjutnya  adalah  investigasi  dan pengambilan keputusan.

## Gambar 1. Kerangka metode penelitian (Arsad Asriyani,2024)

## Identifikasi Masalah
Pada program studi teknik informatika  Universitas  Muhammadiyah Maluku  Utara  tahap  ini  untuk  mengkaji permasalahan  yang  akan  diangkat  oleh sistem, menentukan hal-hal penting sebagai dasar penyelesaian masalah melalui analisis kebutuhan, serta merancang  dan  mengimplementasikan sistem kesamaan judul skripsi.
Tahap defenisi masalah yaitu dilakukan  analisis  dan  melihat  documen skripsi  program  studi  teknik  informatika semakin banyak, sehinga akan mempersulit  dosen  pembimbing  dan mahasiswa  yang  menghadapi  tugas  akhir (skripsi) terhadap kemiripan judul skripsi

## Pengambilan Data
Data    judul  skripsi  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah arsip dokumen skripsi  program  studi  teknik  informatika yang  diperoleh  dari  perpustakan  program studi  teknik  informatika,  berjumlah  35 judul skripsi dimana 30 data judul skripsi yang  di  input  dalam  database  dan  5  judul yang  dijadikan  judul  baru    untuk pengujian sistem kemiripan menggunakan metode cosine similarty

## Kebutuhan Perangkat Keras
a. Laptop Lenovo b. Intel(R) Core(TM) i7-6500U CPU @ 2.50GHz 2.60GHz c. RAM 8 GB
d. Keyboard
e. Monitor

## Kebutuhan Perangkat Lunak
a. Sistem Operasi menggunakan Windows 10
b. Bahasa program Python
c. Browser

## Sistem Yang Berjalan
Pada  dasarnya  telah  diterapkan sistem  untuk  pengelolaan  dokumen- dokumen skripsi yang ada di perpustakaan Prodi  Teknik  Informatika  ini,  namun sistem yang ada masih manual menggunakan  aplikasi Microsoft  Excel , dan  hanya  sebatas  pendataan  berdasarkan judul dari dokumen skripsi  yang ada. Hal ini tentu saja belum sepenuhnya merangkum isi dari suatu dokumen skripsi

## Sistem Yang Diusulkan
Kemiripan  dilakukan  dengan  metode cosine similarty. Sebelum mencari kemiripan,  dokumen  terlebih  dahulu  di input,  data  yang  di  ambil  hanya  bagian judul  dari  dokumen  skripsi.  Selanjutnya data  tersebut  akan  diproses  hingga mendapatkan hasil akhir berupa kumpulan data    kata  yang  dapat  mewakili  masing- masing dokumen skripsi. Hasil dari proses tersebut akan di cari kemiripan menggunakan metode cosine similarty.
Implementasi Sistem Perancangan Sistem Pengambilan Data Defenisi Masalah Analisis dan Penarikan Kesimpulan Sesuai ? Pengujian Ya
Gambar 2. Sistem yang diusulkan (Arsad Asriyani,2024)
Pada  gambar  menjelaskan  dari  awal bagian  input  data  teks  dokumen  skripsi hingga  hasil  akhir  berupa  kumpulan  data. Teks  dokumen  skripsi  yang  dimasukkan ke  dalam  sistem  ini  akan  melalui Text Preprocessing yang  memiliki  tahapan- tahapan  seperti  Tokenisasi, Filtering dan Stemming. Selanjutnya dilakukan pencarian dengan metode cosine similarty

## IMPLEMENTASI SISTEM Halaman Sistem
1. Tampilan Halaman Beranda Halaman beranda adalah tampilan halaman saat sistem pertama kali dibuka

## Gambar 3. halaman beranda
2. Tampilan Halaman Data
Tampilan  data    terdapat  form  inputan judul  skripsi    dan  menampilkan  judl skripsi yang telah diinput
Gambar 4. Halaman data
3. Tampilan Halaman Pre-processing Halaman Preprocessing adalah  tampilan yang  nantinya  melakukan  preprosesing data  judul  skripsi  dan  menampilkan  hasil Pre-procsesing
Gambar 5. Halaman Pre-processing
4. Tampilan Halaman Pengecekan Kemiripan
Pada  halaman  ini  dilakukan  proses pengecekan  kemiripan  judul  skripsi  lama dalam database dan judul skrpsi baru yang nantinya  akan  diinput.  Pada  halaman  ini juga  ditampilkan  hasil  kemiripan  judul skripsi
Gambar 6. Halaman pengecekan kemiripan judul

## Data yang Digunakan
Data  yang  digunakan  adalah  data judul  skripsi  program  studi  teknik informatika  universitas  muhammadiyah
maluku  utara  pada  tahun    2018  –  2020 yang berjumlah 35 judul dimana 30 judul di input dalam database sistem dan 5 judul dijadikan judul ujicoba kemiripan menggunakan metode cosine similarty.
Tabel 1. Data judul skripsi
NO JUDUL SKRIPSI
1 peningkatkan layanan internet di kantor loka montor spektrum frekuensi radio ternate dengan  perbandingan metode queue burst dan token bucket
2 sistem pakar penyakit mata dengan menggunakan metode forward chaining berbasis android
3 penerapan sistem monitoring parkir kendaraan berbasis android pada universitas muhammadiyah maluku utara 4 Aplikasi untuk mengukur kinerja kepala desa di kecamatan bacan selatan kabupaten halmahera selatan berbasis android 5 Membangun e-goverment untuk administrasi kependudukan desa berbasis web
6 sistem perancangan aplikasi formulir dokumen kependudukan dan pencatatan sipil berbasis android
7 Recovery dan analisis barang bukti digital yang dihapus pada usb flash drive
8 media bembelajaran huruf abjad braille untuk siswa tunanetral slb negri sasa tingkat sdlh berbasis mikrokontroler
9 aplikasi penangan dini bencana kebakaran dengan rute gps photo tagging berbasis android
10 sistem pengolahan data biro camaru universitas muhammadiyah maluku utara 11
sistem monitoring absensi pegawai berbasis website terintegrasi finger print 12 sistem informasi bahan laboratorium karantina tumbuhan berbasis android pada balai karantina pertanian kelas 2 ternate 13 aplikasi penilaian laporan pendidikan kurikulum 2013 berbasis website pada sd islamiyah 4 kota ternate 14 sistem informasi sekolah berbasis website dengan fitur e lerning dan vidio converence pada sma negri tidore kepulauan
15 sistem informasi jadwal guru berbasis android pada madrasa aliyah negri kota ternate 16 sistem pendukun keputusan penerimaan bonus karyawan pada toko dengan menggunakan metode simple assitive meighting 17 desain dan pengembangan aplikasi elektronik loan eloan berbasis android untuk pengujian kredit pada pt bank tabungan negara persero tbk kantor cabang ternate 18 membangun sistem lelang online produk perkebunan di desa berbasis web studi kasus desa amasing kali kabupaten halmahera selatan
19 mengenal dan menebak surat pendek dalam Al- qur'an berbasis android
20 sistem informasi pendataan guru honorer tingkat Sd dsn Smp berbasis android pada kantor dinas pendidikan kota ternate kepulauan
21 membangun aplikasi permintaan data cuaca meteorologi berbasis android, informatika, universitas muhammadiyah maluku utara
22 Sistem pakar mendiagnosa penyakit vertigo dengan metode backward chaining berbasis web 23 sistem pendukung keputusan menentukan pekerjaan bagi alumni teknik informatika dengan metode
weighted
24 sistem pendukung keputusan kelayakan pemberi pinjaman menggunakan metode fuzzy logic pada pt mitra dana top finance 25 sistem pendukung keputusan penentuan tingkat kelulusan mahasiswa prodi teknik informatika universitas muhammadiyah maluku utara dengan metode fuzzy mamdani 26 Membangun website promosi penjualan ikan tuna loin pada pt.ud raul
27 klasifikasi pengaduan mayarakat manggunakan algoritma TF_ODF dan cosine similarty 28
aplikasi mobile notivikasi promosi ukm di ummu berbasis android 29 penentuan jenis malaria dengan menggunakan metode forward chaining dan naive bayes berbasis mobile 30 penerapan data mining menggunakan algoritma naive bayes untuk melakukan klasifikasi kelulusan pada mahasiswa tingkat akhir

## Text Pre-processing Filtering/Stopward
a. Teks judul sebelum filtering/ stopword
Tabel 2. Data sebelum filtering
NO Sebelum Filtering/stopword
1 Recovery dan analisis barang bukti digital yang dihapus pada usb flash drive 2 sistem pendukun keputusan penerimaan bonus karyawan pada toko dengan menggunakan metode simple assitive meighting
3
desain dan pengembangan aplikasi elektronik loan eloan berbasis android untuk pengujian kredit pada pt bank tabungan negara persero tbk kantor cabang ternate 4 membangun sistem lelang online produk perkebunan di desa berbasis web studi kasus desa amasing kali kabupaten halmahera selatan 5 sistem informasi pendataan guru honorer tingkat Sd dsn Smp berbasis android pada kantor dinas pendidikan kota ternate kepulauan 6 sistem pendukung keputusan menentukan pekerjaan bagi alumni teknik informatika dengan metode weighted
b. Teks judul setelah filtering/stopword Tabel 3. Hasil filtering/stopword
NO Sesudah Filtering/stopword
1 Recovery analisis barang bukti digital dihapus usb flash drive
2 sistem pendukun keputusan penerimaan bonus karyawan toko menggunakan metode simple assitive meighting
3 desain pengembangan aplikasi elektronik loan eloan berbasis android pengujian kredit pt bank tabungan negara persero tbk kantor cabang ternate
4 membangun sistem lelang online produk perkebunan desa berbasis web studi kasus desa amasing kali kabupaten halmahera selatan
5 sistem informasi pendataan guru honorer tingkat Sd dsn Smp berbasis android kantor dinas pendidikan kota ternate kepulauan 6 sistem pendukung keputusan menentukan pekerjaan alumni teknik informatika metode weighted

## Tokenisasi
Tahapan  ini    dilakukan  pemisahan per-kata,  yang  nantinya  dihitung  berapa jumlah kata yang keluar dari setiap kata Tabel 4. Hasil tokenisasi
Hasil Tokenisasi
'alumni', 'amasing', 'analisis', 'android', 'aplikasi', 'assitive', 'bank', 'barang', 'berbasis', 'bonus', 'bukti', 'cabang', 'desa', 'desain', 'digital', 'dihapus', 'dinas', 'drive', 'dsn', 'elektronik', 'eloan', 'flash', 'guru', 'halmahera', 'honorer', 'informasi', 'informatika', 'kabupaten', 'kali', 'kantor', 'karyawan', 'kasus', 'kepulauan', 'keputusan', 'kota', 'kredit', 'lelang', 'loan', 'meighting', 'membangun', 'menentukan', 'menggunakan', 'metode', 'negara', 'online', 'pekerjaan', 'pendataan', 'pendidikan', 'pendukun', 'pendukung', 'penerimaan', 'pengembangan', 'pengujian', 'perkebunan', 'persero', 'produk', 'pt', 'recovery', 'sd', 'selatan', 'simple', 'sistem', 'smp', 'studi', 'tabungan', 'tbk', 'teknik', 'ternate', 'tingkat', 'toko', 'usb', 'web', 'weighted'

## Stemming
Tahap  ini  dari  text  hasil  tokenisasi dilakukan  proses  perubahan  bentuk  kata menjadi kata dasar
Tabel 5. Hasil stemming
Hasil Stemming
'alumni', 'amasing', 'analisis', 'android', 'aplikasi', 'assitive', 'bank', 'barang', 'bas', 'bonus', 'bukti',
'cabang', 'desa', 'desain', 'digital', 'hapus', 'dinas',
'drive', 'dsn', 'elektronik', 'elo', 'flash', 'guru',
'halmahera', 'honorer', 'informasi', 'informatika',
'kabupaten', 'kali', 'kantor', 'karyawan', 'kasus',
'pulau', 'putus', 'kota', 'kredit', 'lelang', 'loan',
'meighting', 'bangun', 'tentu', 'guna', 'metode',
'negara', 'online', 'kerja', 'data', 'didik', 'dukun', 'dukung', 'terima', 'kembang', 'uji', 'kebun', 'persero', 'produk', 'pt', 'recovery', 'sd', 'selatan', 'simple', 'sistem', 'smp', 'studi', 'tabung', 'tbk', 'teknik', 'ternate', 'tingkat', 'toko', 'usb', 'web', 'weighted'
Term Weighting TF-IDF Setelah dilakukan
tahapan filtering/stopword,  tokenizasi,  stemming.
tahap  selanjutnya  dilakukan  pembobotan kata menggunakan metode TF-IDF

## Tabel 6. Hasil proses TF-IDF
Hasil Pembobotan Tf-Idf
0. 0. 0.33333333 0. 0. 0. 0. 0.33333333 0. 0. 0.33333333 0. 0. 0.    0.33333333 0.33333333 0. 0.33333333 0. 0. 0. 0.33333333 0. 0.  0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.  0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.33333333 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0.33333333 0.  0.
0. 0. 0. 0. 0.  0.3057546  0. 0. 0.  0.3057546  0. 0.  0.
0. 0. 0. 0. 0.  0. 0. 0. 0. 0.  0. 0.  0. 0.  0. 0. 0.
0.3057546  0. 0. 0.25072314 0. 0. 0. 0.0.3057546  0. 0. 0.3057546  0.25072314 0. 0. 0. 0. 0. 0.3057546 0. 0.3057546  0. 0. 0.  0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.3057546 0.18139171 0. 0. 0. 0. 0.0. 0. 0.3057546  0. 0. 0. 0. 0.23681493 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.16394991 0. 0. 0. 0.47362985 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.  0.  0. 0.23681493 0. 0. 0. 0.23681493 0.23681493 0. 0. 0.23681493 0. 0. 0. 0.  0.23681493 0. 0. 0.23681493 0.  0. 0. 0.
0.23681493 0. 0.  0.  0.  0.  0. 0. 0. 0.23681493 0. 0.23681493 0. 0. 0. 0.23681493 0. 0.14049262 0. 0.23681493 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.23681493 0.
0. 0. 0. 0.212804 0. 0.  0. 0. 0.17966376 0. 0. 0. 0. 0. 0.  0. 0.25951255 0.0.25951255 0. 0. 0. 0.25951255
0.0.25951255 0.25951255 0. 0. 0. 0.212804  0. 0.
0.25951255 0. 0.25951255 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.  0. 0. 0.25951255 0.25951255  0. 0. 0. 0.  0. 0.  0. 0. 0.
0. 0.25951255 0. 0. 0.15395819 0.25951255 0. 0.  0. 0. 0.212804  0.25951255 0. 0.  0.  0. 0.33909405 0. 0. 0. 0.  0.  0. 0. 0. 0. 0. 0.  0. 0.  0. 0. 0.  0.  0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.33909405 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.27806198 0. 0. 0. 0. 0.0.         0.33909405 0.
0.27806198 0. 0. 0.33909405 0. 0.  0.  0.33909405
0. 0. 0. 0.  0. 0. 0. 0. 0. 0.  0. 0.20117065 0 0. 0. 0. 0.33909405 0. 0. 0.  0. 0.  0.33909405

## HASIL DANPEMBAHASAN
1. Judul skripsi yang di uji
Terdapat  5  judul  skripsi  yang  digunakan dalam  pengujian  pengecekan  kemiripan, yaitu dapat dilihat pada tabel  berikut
Tabel 7. Judul skripsi yang diuji
Judul skripsi yang di uji
1 analisis user experience terhadap website progrezcloud dengan metode usability testing
2 sistem pakar diagnosa penyakit tanaman cengkeh dengan menggunakan metode forward shaing berbasis web 3 rancang bangun sistem informasi audit mutu internal universitas muhammadiyah maluku utara berbasis web
4 klasifikasi pengaduan masyarakat menggunakan algoritma term frequency inverse document frequency dan cosine similarty ( studi kasus BMKG ternate) 5 sistem monitoring status gizi untuk menegah stunting pada bayi berbasis android pada

## puskesmas kelurahan tomalou
2. Hasil  Pengecekan  kemiripan  5  judul ujicoba  terhadap    judul  lain  dalam database sistem, dapat dilihat pada tabel dibawah ini
Keterangan : q1 = analisis user experience terhadap website progrezcloud dengan metode usability testing q2= sistem pakar diagnosa penyakit tanaman cengkeh dengan menggunakan metode forward shaing berbasis web q3= rancang bangun sistem informasi audit mutu internal universitas muhammadiyah maluku utara berbasis web q4= klasifikasi pengaduan masyarakat menggunakan algoritma term frequency inverse document frequency dan cosine similarty ( studi kasus BMKG ternate ) q5= sistem monitoring status gizi untuk menegah stunting pada bayi berbasis android pada puskesmas kelurahan tomalou

## Tabel 8. Hasil kemiripan

## JUDUL SKRIPSI
DALAM DATABASE
Hasil Pengecekan Kemiripan Judul Skripsi
q1 q2 q3 q4 q5
peningkatkan layanan internet di kantor loka montor spektrum frekuensi radio ternate dengan  perbandingan metode queue burst dan token bucket 0,03  0,03  0,0  0,03  0,0 sistem pakar penyakit mata dengan menggunakan metode forward chaining berbasis android 0,05 0,5 0,05 0,04 0,08 penerapan sistem monitoring parkir kendaraan berbasis android pada universitas muhammadiyah maluku utara 0,0  0,0 0,0 0,0  0,16 Aplikasi untuk mengukur kinerja kepala desa di kecamatan bacan selatan kabupaten halmahera selatan berbasis android 0,0  0,01 0,0 0,0 0,0 Membangun e- goverment untuk administrasi kependudukan desa berbasis web 0,0 0,1 0,17 0,0  0,02
sistem perancangan aplikasi formulir
dokumen kependudukan dan pencatatan sipil berbasis android 0,0 0,0 5 0,04 0,0  0,07 Recovery dan analisis 0,0 0,0 0,0
barang bukti digital yang dihapus pada usb flash drive 0,1 0,0 media bembelajaran huruf abjad braille untuk siswa tunanetral slb negri sasa tingkat sdlh berbasis mikrokontroler 0,0 0,01 0,01 0,0 0,01 aplikasi penangan dini bencana kebakaran dengan rute gps photo tagging berbasis android 0,0  0,02  0,02  0,0  0,04 sistem pengolahan data biro camaru universitas muhammadiyah maluku utara 0,0  0,03  0,34  0,0  0,03 sistem monitoring absensi pegawai berbasis website terintegrasi finger print 0,09  0,05  0,04 0,0 0,13 sistem informasi bahan laboratorium karantina tumbuhan berbasis android pada balai karantina pertanian kelas 2 ternate 0,0  0,04 0, 09 0,0 3 0,0 6
aplikasi penilaian laporan pendidikan kurikulum 2013 berbasis website pada sd islamiyah 4 kota ternate 0,0 7 0,02 0,
02 0,0 3 0,01
sistem informasi sekolah berbasis website dengan fitur e lerning dan vidio converence pada sma negri tidore kepulauan 0,07  0,04  0,09  0,0  0,03 sistem informasi jadwal guru berbasis android pada madrasa aliyah negri kota ternate 0,0  0,05  0,11  0,04  0,07 sistem pendukun keputusan penerimaan bonus karyawan pada toko dengan menggunakan metode simple assitive meighting 0,0 0,1 0,02 0,03 0,02
mengenal dan menebak surat pendek dalam Al- qur'an berbasis android 0,0  0,02  0,02  0,0  0,05 sistem informasi pendataan guru 0,0  0,04 0,09 0,03 0,06
honorer tingkat Sd dsn Smp berbasis android pada kantor dinas pendidikan kota
ternate kepulauan
membangun aplikasi permintaan data
cuaca meteorologi berbasis android, informatika, universitas muhammadiyah maluku utara
0,0  0,02 0,35 0,0 0,05 sistem pendukung keputusan menentukan pekerjaan bagi alumni teknik informatika dengan metode weighted 0,0  0,07 0,03 0,0 0,02 sistem pendukung keputusan kelayakan pemberi pinjaman menggunakan metode fuzzy logic pada pt mitra dana top finance 0,0  0,09  0,02  0,03  0,02 Membangun website promosi penjualan ikan tuna loin pada pt.ud raul 0,0  0,08  0,07  0,0  0,01 klasifikasi pengaduan mayarakat manggunakan algoritma TF_IDF dan cosine similarty 0,0  0,05  0,0 0,4 0,0 aplikasi mobile notivikasi promosi ukm di ummu berbasis android 0,0  0,02  0,02  0,0  0,05 penentuan jenis malaria dengan menggunakan metode forward chaining dan naive bayes berbasis mobile 0,0 0,2 0,02 0,0 3 0,02 penerapan data mining menggunakan algoritma naive bayes untuk melakukan klasifikasi kelulusan pada mahasiswa tingkat akhir 0,0  0,0 0, 0 0,14 0,0 Hasil Kemiripan ( nilai terbesar) 0,1 0,5 0,35  0,4 0,16

## KESIMPULAN
Tahapan pemrosesan di mulai dengan text preprocessing yaitu tokenisasi, filtering, dan stemming.
Selanjutnya  tahapan  pembobotan  kata atau term  weighting, setelah  setiap  kata
memilliki  bobot  maka  dilakukan  proses pengecekan dengan metode cosine similarity .
Dari  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan  terhadap  5  judul  skripsi  yaitu pada judul pertama kemiripanya 1%, judul kedua  kemiripanya  49%,  judul  ketiga kemiripanya 36%, judul keempat kemiripanya  11%  dan  judul  kelima kemiripanya  16%,  ditarik  kesimpulan bahwa sistem yang dibangun menggunakan  metode cosine  similarity dapat  melakukan  pengecekan  kemiripan judul skripsi untuk menghindari plagiarisme  terhadap  pengajuan  judul skripsi baru program studi teknik informatika  universitas  muhammadiyah maluku utara.

## DAFTAR PUSTAKA
Sihombing,  D.  O.  (2022). Implementasi
Natural  Language Processing (NLP) dan  Algoritma  Cosine  Similarity dalam Penilaian Ujian Esai Otomatis . Jurnal  Sistem  Komputer dan  Informatika  (JSON), 4(2),  396-
406.
E.  Prasetyo, Data  Mining  –Konsep  Dan Aplikasi Manggunakan Maltab . Yogyakarta : ANDI , 2012. Fadlil,  A.  (2018). Aplikasi  Sitem  Temu Kembali Angket Mahasiswa Menggunakan Application of Information  Retrieval  for  Opinion Student. Jurnal  Teknologi  Informasi Dan  Ilmu  Komputer,  6(1),  33-40. https://doi.org/10.25126/jtiik.201961 184 Khazari, A. S., Marisa, F., & Wijaya, I. D. (2017). Sistem Rekomendasi Penentuan Judul Skripsi Menggunakan  Algoritma  Decision
Tree . Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika, 3(1) Langgeni,  Baizal  &  Firdaus..  2010. Clustering  Artikel  Berita  Berbahasa Indonesia Menggunakan Unsupervised Feature Selection. Yogyakarta  :  Seminar  Nasional
Informatika
Maarif,  A.  L.  F.  I.  A.  N.  (2020).  Buku
Ajar Pemrograman  Lanjut  Bahasa Pemrograman Python. Universitas Ahmad Dahlan Yogtakarta .
Naf'an,  Muhammad  Zidny;  Burhanuddin,
Auliya;  Riyani,  Ade. Penerapan Cosine  Similarity  dan  Pembobotan
TF-IDF untuk Mendeteksi Kemiripan
Dokumen. Jurnal
Linguistik Komputasional, 2019, 2.1: 23-27. Nurdiana,  O.,  Jumadi,  J.,  &  Nursantika, D.  (2016). Perbandingan  metode Cosine  Similarity  dengan  metode Jaccard  Similarity  pada  aplikasi pencarian  terjemah  Al-Qurâ€™  an dalam Bahasa Indonesia . Jurnal
Online Informatika, 1(1), 59-63. Pausta Yugianus, Harry Soekotjo Dachlan,  dan  Rini  Nur  Hasanah, 2013 “ Pengembangan Sistem Penelusuran  Katalog  Perpustakaan Dengan  Metode  Rocchio  Relevance Feedback ”,  EECCIS  Vol.  7,  No.  1,
Juni 2013
PENYUSUN,  Tim,  et  al. Pedoman penulisan  skripsi. Universitas  Negeri Surabaya , 2014.
Sanjaya,  A.,  &  Sasongko,  S.  D.  (2022).
Uji Kemiripan Kalimat Menggunakan Fungsi Terbilang Pada  Pre-Processing  Dan  Cosine Similarity Dalam Bahasa Indonesia . J. Ilm. Nero, 7(2), 95-104.
Sari,  H.,  Ginting,  G.  L.,  Zebua,  T.,  &
Mesran,  M.  (2021). Penerapan
Algoritma  Text  Mining  dan  TF-IDF Untuk  Pengelompokan  Topik  Skripsi
Pada  Aplikasi  Repository  STMIK Budi Darma. TIN: Terapan Informatika  Nusantara, 2(7),  414- 432. Setiawan, A., Astuti, I. F., & Kridalaksana, A. H. (2016).
Klasifikasi  dan  pencarian  buku referensi  akademik  menggunakan metode naïve bayes classifier
(nbc)(studi kasus: perpustakaan daerah provinsi kalimantan timur) . Informatika Mulawarman: Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer, 10(1), 1-10.
Syahrudin,  A.  N.,  &  Kurniawan,  T.
(2018). Input  dan  output  pada bahasa  pemrograman  python . Jurnal Dasar Pemograman Python STMIK, 20, 1-7. Yuniar, E., Utsalinah, D. S., & Wahyuningsih, D. (2022). Implementasi  Scrapping  Data  Untuk Sentiment Analysis Pengguna Dompet Digital dengan Menggunakan  Algoritma  Machine Learning . Jurnal  Janitra  Informatika dan Sistem Informasi, 2(1), 35-42.