## JURNAL ILMIAH FLASH
Vol. 5 No. 1, Halaman: 29 - 32 Juni 2019

## SISTEM DETEKSI PLAGIARISME LINTAS BAHASA MENGGUNAKAN ALGORITMA TF-IDF
Stefania N. Lolyta 1 , Rocky Y. Dillak 2 , dan Folkes E. Laumal 3 Politeknik Negeri Kupang Jl. Adisucipto – Penfui Kupang * E-mail: lithaloly@mail.com

## Abstrak
Dalam penulisan karya ilmiah tidak sedikit orang yang karya tulisnya adalah hasil plagiarisme. Plagiarisme merupakan  tindakan  mengambil  ide  orang  lain,  mengambil  tulisan  orang  lain  dan  mengambil  isi  teks  secara keseluruhan  dan  mengakuinya  sebagai  miliknya  sendiri.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengurangi  tindakan plagiarisme.  Sistem  ini  dibuat  dengan  menggunakan  algoritma  TF-IDF  melalui  beberapa  proses  yaitu  proses tralsnlasi, tokenizing, eliminasi, stemming dan menghitung cosines similarity untuk mendapatkan hasil presentasi kesamaan dari dokumen yang di uji. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan menunjukan bahwa sistem dapat mendeteksi kesamaam dokumen yang diuji.
Kata kunci : deteksi plagiarisme, lintas Bahasa, algoritma, TD-IDF

## PENDAHULUAN
Karya  tulis  adalah  sebuah  hasil karangan dalam bentuk tulisan yang merupakan  hasil  dari  sebuah  penelitan, pengamatan,  tinjauan  dalam  bidang  tertentu yang  disusun  secara  sistematis.  Dalam penulisan karya ilmiah tidak sedikit orang yang karya  tulisnya  adalah  hasil  plagiarisme. Plagiarisme  merupakan  tindakan  mengambil ide orang lain, mengambil tulisan orang lain dan mengambil  isi  teks  secara  keseluruhan  dan mengakuinya sebagai miliknya sendiri.
Pada  penelitian  sebelumnya  yang dilakukan oleh Kadja, Jen, Ledy, dkk (2016, h. 2- 3)  dengan  judul  penelitian  “ Deteksi  Dini Plagiarisme  pada  Konten  Teks  Digital  Tugas Akhir  Mahasiswa  Jurusan  Teknik  Elektro Politeknik Negeri Kupang Menggunakan Algoritma N-gram dan Winnowing ”, pendeteksian  plagiarisme  ditujukan  untuk Tugas  Akhir  mahasiswa  dengan  penerapan algoritma  N-gram  dan  Winnowing.  Proses pendeteksian ini dilakukan dengan membandingkan  dua  buah  file  yang  berbeda dan  hanya  berformat  txt  (.txt).  Kesimpulannya adalah  pendeteksian  ini  masih  kurang  efektif disebabkan  oleh  semakin  banyaknya  isi sebuah  file  yang  dideteksi,  waktu  prosesnya akan  semakin  lama  (running  time)  dan  waktu pendeteksian  file  paling  lambat  3.600  jika melewati batas maka akan terjadi error.
Algoritma yang akan digunakan dalam sistem  ini  adalah  algoritma  TF-IDF  ( Term frequency-inverse document frequency ). Algoritma  TF-IDF  ( Term  frequency-inverse document  frequency )  yaitu  algoritma  yang digunakan untuk menghitung bobot setiap kata
yang paling umum digunakan pada information retrieval.  Diharapkan  dengan  algoritma  ini dapat  menambah  tingkat  keefektifan  hasil kemiripan  dan  waktu  yang  dibutuhkan  untuk melakukan  proses  pendeteksian.  Kemudian input  yang  dimasukan  oleh  user  tidak  hanya berformat txt (.txt) tetapi berformat pdf (.pdf).
Berdasarkan permasalahan diatas maka  penulis  memberikan  judul  “ Sistem deteksi plagiarisme lintas bahasa menggunakan  algoritma  TF-IDF ”.  Dengan harapan  sistem  ini  dapat  memberikan  solusi untuk mengurangi terjadinya tindakan plagiarisme.

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian yang digunakan pada penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  gambar arsitektur sistem berikut ini :
Input Proses Output
Gambar 1 Arsitektur Sistem Berdasarkan gambar 1, dapat
dijelaskan  proses  pendeteksian  plagiarisme sebagai berikut :
1.  Translasi
Translasi  yaitu  proses  menerjemahkan  isi dokumen  dari  bahasa  inggris  ke  bahasa Indonesia  jika  dokumen  yang  diuji  merupakan dokumen bahasa inggris. Proses penerjemahan  ini  menggunakan  Yandex  API sebagai media penerjemah. Berikut merupakan potongan kode program translasi : $AW6_text=htmlentities(ucfirst( trim(!empty($_POST['aw6_transla te_from']) ? $_POST['aw6_translate_from'] : $AW6_text)));
$AW6_from$=htmlentities(!empty( $_POST['aw6_langpairFROM']) ? $_POST['aw6_langpairFROM'] :
''); $AW6_to=htmlentities(!empty($_P OST['aw6_langpairTO']) ?
$_POST['aw6_langpairTO'] : ''); if (!empty($_POST)):
$AW6_translation=translate($AW6 _text, $AW6_from, $AW6_to);
endif; }

## 2.  Tokenizing
Tokenizing yaitu proses mengubah semua huruf  besar  menjadi  huruf  kecil  (a  sampai  z) dan  menghilangkan  karakter-karakter  huruf. Berikut  merupakan  potongan  kode  program dari tokenizing : //tokenizing => ubah ke huruf kecil $teks = strtolower(trim($teks)); //hilangkan tanda baca $teks = str_replace("'", " ", $teks); $teks = str_replace("-", " ", $teks); $teks = str_replace(")", " ", $teks); $teks  =  str_replace("(",  "  ", $teks); 3.  Eliminasi Eliminasi stopwords
yaitu proses membuang  kata  yang  tidak  relevan  atau  kata umum  yang  biasanya  muncul  dalam  jumlah besar.  Berikut  merupakan  potongan  kode program dari eliminasi stopwords : foreach  ($astoplist  as  $i  =>
$value) { $teks = preg_replace("/\b{$value}\b/i", "", $teks); }
$teks = trim($teks); return $teks; } //end function

## 4.  Stemming
Stemming yaitu  proses  mengubah  semua kata ke bentuk kata dasar. Tujuan dari proses ini adalah mencari root kata dari tiap kata hasil eliminasi stopwords . Berikut merupakan potongan kode program dari proses stemming : for($i=0;$i<count($d);$i++){ $x=""; $h=array(); $h=explode(" ",$d[$i]);
for($j=0;$j<count($h);$j++){ $h[$j]=stemming($h[$j]); $x .=$h[$j]." "; Dokumen Translasi
Preproses Tokenizing Eliminas Stemming Menghitung TF-IDF Menghitung kesamaan
Hasil Presentasi
Lolyta 1 *, Dillak 2 , Laumal 3 31
} $dok[$i]=$x;

## 5.  Menghitung TF-IDF
TF-IDF ( Term Frequency - Inverse Dokumen  Frequency )  yaitu  proses  meghitung bobot setiap kata yang paling umum digunakan. Berikut  merupakan potongan program  dan  hasil  perhitungan  dari Term Frequency - Inverse Dokumen Frequency : public function cari_idf($dok) { $n=count($dok); for($i=0;$i<count($this- >df);$i++) { $this->idf[$this-
>semua_kata[$i]]=round((log($n/ ($this->df[$this-
>semua_kata[$i]]))),4)+1; } } //tf-idf public function cari_w($d) { for($i=0;$i<count($this- >semua_kata);$i++) {
for($j=0;$j<count($d);$j++) { $this->bobot_w[$this- >semua_kata[$i]][$j]=$this- >idf[$this- >semua_kata[$i]]*$this-
>tfd[$this- >semua_kata[$i]][$j];
} }

## 6.  Menghitung Cosinus Similarity
Perhitungan kesamaan dokumen ini menggunakan cosine  similarity dari  hasil  teks yang telah diproses pada perhitungan TF-IDF. Tujuan  dari  proses  ini  yaitu  untuk  mengetahui tingkat  kemiripan  dari  dokumen  yang  diuji. Berikut  adalah  potongan  kode  program  dan hasil perhitungan dari cosine similarity : for($j=0;$j<count($dok)-1;$j++)
{ $this-
>magnitude_w[$j]=$mag[$q]*$m ag[$j];
$this- >cosinus[$j]=$this- >sum_inner_w[$j]/$this- >magnitude_w[$j]; $this- >cosinus[$j]=round((100 *
$this->cosinus[$j]),2);
}

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  sistem  ini  bertujuan  untuk mengetahui  apakah  sistem  yang  sebelumnya didesain  dan  dibuat  dapat  berjalan  dengan lancar  atau  tidak.  Pengujian  ini  dilakukan dengan membandingkan satu dokumen dengan salinan dari dokumen itu sendiri. Setiap dokumen  yang  disalin  telah  ditentukan  tingkat kesamaanya masing-masing. Tingkat kesamaan  yang  ditentukan  tersebut  adalah tingkat  kesamaan  antara  dokumen  salinan dengan  dokumen  asli,  untuk  mendapatkan tingkat kesamaan tersebut, setiap salinan telah mengalami  pengurangan  kata  sesuai  dengan tingkat kesamaannya. Berikut merupakan tabel hasil  pengujian  antara  dokumen  asli  dengan dokumen salinan.
Tabel 1 Tabel pengujian sistem
No. Dok Perhitungan Plagiarisme Selisih Manual Sistem 1. 100% 100% 0% 2. 91,73% 91,73 0% 3. 83,68% 83,68% 0% 4. 72,57% 72,57% 0% 5. 43,52% 43,52% 0% 6. 31,12% 31,12% 0% 7 0,71% 0,71% 0%
Berdasarkan  Tabel  1  dapat  dilihat bahwa perhitungan manual dengan perhitungan  sistem  memiliki  selisih  yang  tidak jauh  berbeda.  Misalnya  pada  dokumen  3 perhitungan secara manual 81,04% sedangkan perhitungan  melalui  sistem  83,68%  maka selisih dari kedua perhitungan tersebut adalah 2,64%.
Berdasarkan  pengujian  yang  telah dilakukan  maka  dapat  ditentukan  ukuran  nilai similarity antar  dokumen-dokumen  yang  diuji menjadi  5  jenis  penilaian  presentase similarity sebagai berikut :
1.  Hasil  uji  0%  berarti  kedua  dokumen tersebut  benar-benar  berbeda  baik  dari segi isi dan kalimat secara keseluruhan.
2.  Hasil  uji  kurang  dari  15%  berarti  kedua dokumen  tersebut  hanya  mempunyai sedikit kesamaan.
3.  Hasil  uji  15%  sampai  50%  berarti  dapat dikatakan  bahwa  dokumen  tersebut mendekati plagiarisme.
4.  Hasil uji lebih dari 50% berarti menandakan
dokumen
tersebut
termasuk paliat tingkat sedang.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem  yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa :
1.  Sistem  membandingkan  satu  dokumen asli  dengan  beberapa  dokumen  salinan dari dokumen asli dan menampilkan hasil berupa presentasi kesamaan.
2.  Semakin  banyak  dokumen  pembanding yang  disimpan  pada  server  maka  waktu yang  dibutuhkan  untuk  memproses dokumen yang ada semakin lama.

## DAFTAR PUSTAKA
[1].  Andayani, Sri; Riansyah, Ady. Implementasi  Algoritma  TF-IDF  Pada Pengukuran Kesamaan Dokumen . http://ojs.ukmc.ac.id/index.php/JUTSI/ article/view/218.  Diakses  tanggal  15 Maret 2018.
[2].  Brianorman,  Yulrio.    2016. Aplikasi Pendeteksi  Plagiat  Terhadap  Karya Tulis  Berbasis  WEB  Menggunakan
Natural  Language  Processing  dan Algoritma Knuth-Morris-Pratt . http://jurnal.untan.ac.id/index.php/jcsk ommipa/article/view/13332. Diakses
pada 15 Maret 2018.
[3]. Dillak,  R.,  Laumal,  F.,  &  Kadja,  L. (2016). SISTEM DETEKSI DINI PLAGIARISME TUGAS AKHIR MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA NGRAMS DAN WINNOWING. Jurnal  Ilmiah  Flash,
2 (1),12-18. doi:10.32511/jiflash.v2i1.19 [4].  Khairunnisa, Nova, dkk. 2012. Aplikasi pendeteksi
plagiat
dengan menggunakan metode Latent semantic Analisys  (studi  kasus  :  Laporan  TA PCR). https://jurnal.pcr.ac.id/index.php/jakt/ar ticle/view/550. Diakses tanggal 10 Mei 2018. [5].  Maarif, Azis, Abdul. Penerapan algoritma  TF-IDF  untuk  Pencarian
Karya Ilmiah. http://mahasiswa.dinus.ac.id/docs/skri psi/jurnal/15309.pdf.  Diakses  tanggal 15  Maret 2018.
[6].  Salmuasih,  dkk.  2013. Perancangan sistem  deteksi  plagiat  pada  dokumen teks dengan konsep similarity menggunakan  algoritma  Tabin  Karpp. https://edoc.site/perancangan-sistem- deteksi-plagiat-pada-dokumen-teks- pdf-free.html.  Diakses  tanggal  10  Mei 2018.
[7].  Supraptono,  Eko.  2017. Penerapan Algoritma Cosine Similarity dan Pembobotan  TF-IDF  pada  Sistem Klasifikasi Dokumen Skripsi.
https://journal.unnes.ac.id/artikel_nju/jt e/10955.  Diakses  tanggal  15  Maret 2018.
[8].  Suryana, Emis. 2016. Self efficacy dan Plagiarisme di perguruan tinggi. http://jurnal.radenfatah.ac.id/index.php /Tadrib/article/download/1169/988.
Diakses tanggal 14 april 2018. [9].  Tudesman,  dkk.  2010. Sistem  deteksi plagiarisme dokumen bahasa Indonesia menggunakan metode vector space model. http://eprints.mdp.ac.id/998/1/21tudes manJurnal.pdf. Diakses tanggal 10 Mei
2018.
[10]. https://play.google.com/store/ apps/details?id=ru.yandex.translate&h l=en. Diakses tanggal 08 Mei 2019.
[11]. https://yandex-translate-free-offline- dictionary-and-translator-acr- ios.soft112.com/.  Diakses  tanggal  08
Mei 2019.