## Deteksi Plagiat Tesis Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode Cosine Similarity
Syukry Ansis 1 , Endang Palupi Listyaningsih 2 , Prof. Dr. Ir. Hari Soetanto, S.kom, M.Sc. 3 123 Universitas Budi Luhur, Jl. Ciledug Raya, Kec. Pesanggrahan, Kota Jakarta Selatan, Indonesia E-mail: 211601064@student.budiluhur.ac.id 1 , 211160117@student.budiluhur.ac.id 2 , hari.soetanto@budiluhur.ac.id 3
Abstrack - Plagiarism detection plays a crucial role in maintaining academic integrity and intellectual honesty in higher education. One of the ways used to detect plagiarism is by using Cosine Similarity. Cosine  Similarity  works  by  comparing  a  document  with  other  documents  based  on  the  number  of keywords,  bag  of  words  and  the  frequency  of  occurrence  of  certain  keyword  words.  However,  the application of Cosine Similar ity is rarely analyzed for accuracy and performance. This research aims to  test  the  performance  of  the  Cosine  Similar  ity  method  and  make  a  comparison  with  the  Jaccard Similarity method. Data samples are obtained from Indonesian-language thesis data belonging to Budi Luhur  campus  students.  The  test  model  will  be  tested  by  comparing  several  original  theses  and documents  containing  plagiarism.  The  findings  of  this  study  show  that  Cosine  Similarity  has  high accuracy in classifying documents as plagiarism or not, with an accuracy rate of 96.63%, showing its potential as an effective tool in detecting plagiarism. Meanwhile, the evaluation of Jaccard Similarity highlights the potential for improvement in the model's performance. This difference in accuracy is due to  the  difference  in  similarity  measurement  approaches between  the  two  methods.  Cosine  Similarity measures similarity based on the direction of vectors in word space, while Jaccard Similarity calculates similarity based on the set of tokens. The results of this study make a significant contribution by testing and  comparing  the Cosine  Similarity method  with Jaccard  Similarity in  plagiarism  detection.  This research  also  provides  a  better  understanding  of  plagiarism  detection  methods,  but  also  offers  new insights for the development of better models in detecting plagiarism. Finally, the results of this research affect policies or practices in educational institutions by providing a stronger basis for the enforcement of anti-plagiarism policies. It can encourage institutions to adopt technology-based plagiarism detection systems in the assessment process of theses and other academic works. In addition, the results may also help institutions raise awareness of the importance of academic integrity and encourage the development of more effective plagiarism prevention strategies in educational settings.
Keywords - Cosine Similarity , Jaccard Similarity Thesis Classification, Threshold, NLP.
Intisari - Deteksi plagiarisme memiliki peran krusial dalam menjaga integritas akademis dan kejujuran intelektual di dunia pendidikan tinggi. Salah satu cara yang digunakan untuk mendeteksi plagiarisme adalah  dengan  menggunakan Cosine  Similarity. Cosine  Similarity bekerja  dengan  membandingkan sebuah  dokumen  dengan  dokumen  lain  berdasarkan  jumlah keyword , bag  of  word dan  frekuensi kemunculan  kata keyword tertentu.  Namun,  penerapan Cosine  Similarity jarang  dianalisis  tingkat akurasi dan  kinerjanya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  metode  kinerja Cosine  Similarity dan melakukan  perbandingan  dengan  metode Jaccard  Similarity .  Sampel  data  diperoleh  dari  data  tesis berbahasa  Indonesia  milik  mahasiswa  kampus  Budi  Luhur.  Model  uji  coba  akan  diuji  dengan membandingkan  beberapa  tesis  asli  dan  dokumen  mengandung  plagiat.  Temuan  mepenelitian  ini menunjukkan  bahwa Cosine  Similarity memiliki  akurasi  tinggi  dalam  mengklasifikasikan  dokumen sebagai  plagiarisme  atau  tidak,  dengan  tingkat  akurasi  mencapai  96.63%,  menunjukkan  potensinya sebagai  alat  yang  efektif  dalam  mendeteksi  plagiarisme.  Sementara  itu,  evaluasi  terhadap Jaccard Similarity menyoroti potensi untuk peningkatan kinerja model. Perbedaan akurasi ini disebabkan oleh perbedaan  dalam  pendekatan  pengukuran  kesamaan  antara  kedua  metode  tersebut. Cosine  Similarity mengukur  kesamaan  berdasarkan  arah  vektor  dalam  ruang  kata-kata,  sementara Jaccard  Similarity
menghitung kesamaan berdasarkan himpunan token. Hasil penelitian ini memberikan kontribusi yang signifikan dengan menguji dan membandingkan metode Cosine Similarity dengan Jaccard Similarity dalam deteksi plagiarisme. Penelitian ini  juga memberikan pemahaman yang lebih baik tentang metode deteksi plagiarisme, tetapi juga menawarkan pandangan baru untuk pengembangan model yang lebih baik dalam mendeteksi plagiarisme, terakhir hasil penelitian ini  memengaruhi kebijakan atau praktik di institusi  pendidikan  dengan  memberikan  dasar  yang  lebih  kuat  untuk  penegakan  kebijakan  anti- plagiarisme. Hal ini dapat mendorong institusi untuk mengadopsi sistem deteksi plagiarisme berbasis teknologi dalam proses penilaian tesis dan karya akademik lainnya. Selain itu, hasil tersebut juga dapat membantu  institusi  meningkatkan  kesadaran  akan  pentingnya  integritas  akademik  dan  mendorong pengembangan strategi pencegahan plagiarisme yang lebih efektif dalam lingkungan pendidikan.
Kata Kunci - Cosine Similarity , Jaccard Similarity Klasifikasi Tesis, Threshold, NLP.

## I. P ENDAHULUAN
Maraknya  perkembangan  teknologi  informasi,  khususnya  Internet,  telah  memberikan banyak kemudahan bagi penggunanya dalam  mengakses  berbagai sumber daya. Kemudahan ini  sangat  bermanfaat  bagi  civitas  akademika,  karena  memudahkan  pengembangan  ilmu pengetahuan dengan  menyediakan metode  akses publikasi penelitian yang cepat dan  mudah. Terbukanya  akses  informasi  bagi  dunia  pendidikan  sangat  bermanfaat  bagi  para  akademisi (termasuk  mahasiswa,  dosen,  dan  peneliti)  dalam  memperlancar  kegiatan  pengajaran, penyiapan  karya  ilmiah,  dan  penelitian.  Persyaratan  kelulusan  bagi  mahasiswa  antara  lain menyelesaikan penelitian dan menulis makalah  akademik, tesis, atau disertasi. Akses mudah terhadap  teknologi  informasi  berpotensi  membantu  siswa  memenuhi  tanggung  jawab akademiknya. Namun dalam praktiknya, kemudahan ini sering disalahgunakan dalam bentuk plagiarisme yang meluas. Yang mengecewakan, tidak hanya mahasiswa tingkat sarjana, tetapi bahkan  pada  tingkat  master  dan  doktoral,  menjadi  sasaran  tren  yang  mengecewakan  ini. Permasalahan ini  menjadi perhatian besar di kalangan akademisi. Permasalahan ini sebagian besar  bermula  dari  tersebar  luasnya  ketersediaan  dokumen  skripsi  di  internet.  Berdasarkan temuan APJII, situs web dan materi skripsi mewakili kategori konten utama yang diakses oleh 97,4% mahasiswa yang memanfaatkan internet [1].
Isu plagiarisme menjadi sumber kekhawatiran yang mendalam dalam menjaga integritas etika  akademis  dan  kejujuran  intelektual.  Tindakan  plagiarisme  tidak  hanya  mencuri  karya orang  lain,  tetapi  juga  merusak  esensi  kejujuran  intelektual  yang  merupakan  pondasi  dari kemajuan  ilmiah  dan  akademis.  Dampaknya  yang  lebih  luas  mencapai  kredibilitas  lembaga pendidikan,  karena  tindakan  plagiarisme  mempertanyakan  integritas  proses  pendidikan  dan penelitian  yang  seharusnya  menjadi  landasan  pembangunan  pengetahuan  yang  sah.  Hal  ini mengancam  kepercayaan  masyarakat  pada  lembaga-lembaga  tersebut  dan  mengarah  pada keraguan tentang legitimasi ilmiah mereka. Oleh karena itu, penanggulangan plagiarisme tidak hanya penting untuk melindungi hak cipta dan penghargaan terhadap karya intelektual, tetapi juga untuk menjaga integritas dan kredibilitas lembaga pendidikan sebagai lembaga pembentuk dan penjaga kebenaran ilmiah [2].
Meminimalisir isu plagiarisme dalam penulisan tugas akhir dilakukan dengan menerapkan sanksi kepada mahasiswa yang terbukti melakukan tindakan plagiarisme, sebagaimana diatur dalam Pasal 10 ayat (4). Sanksi ini diberlakukan secara berturut-turut mulai dari yang ringan hingga yang paling berat, termasuk teguran, peringatan tertulis, penundaan pemberian sebagian hak mahasiswa, pembatalan nilai satu atau beberapa mata kuliah, pemberhentian dengan hormat dari  status  sebagai  mahasiswa,  pemberhentian  dengan  tidak  hormat  dari  status  sebagai mahasiswa, dan bahkan pembatalan ijazah apabila  mahasiswa telah lulus dari suatu program Selain  menerapkan  undang-undang,  upaya  penanggulangan  plagiarisme  telah  melahirkan banyak  perangkat  lunak  atau  aplikasi  yang  membantu  dalam  mengoreksi  tulisan  mahasiswa untuk  mendeteksi  kecurigaan  plagiarisme.  Beberapa  contoh  perangkat  lunak  atau  aplikasi
tersebut termasuk Viper, Turn It In, Plagiarism Checker, Article Checker, Plagiarism Detect, dan  Safe  Assign.  Namun,  meskipun  demikian,  beberapa  dari  upaya  ini  belum  sepenuhnya efektif dalam mengurangi tindakan plagiarisme dalam penulisan tugas akhir. Oleh karena itu, diperlukan alternatif atau metode lain yang lebih efektif untuk mendeteksi tindakan plagiarisme dalam tugas akhir mahasiswa[2].
Salah satu alternatif untuk menanggulangi tindakan plagiarisme adalah penerapan sistem komputasi  dengan  metode Cosine  Similarity .  Metode Cosine  Similarity menjanjikan  tingkat akurasi yang sangat tinggi dalam mendeteksi plagiarisme dengan membandingkan kesamaan antara  dokumen  berdasarkan  vektor  representasi  teksnya.  Dengan  menggunakan  pendekatan ini,  sistem  dapat  mengidentifikasi  sejauh  mana  sebuah  tulisan  mirip  dengan  sumber  lain, sehingga  membantu  dalam  menanggulangi  tindakan  plagiarisme  dengan  lebih  efektif. Algoritme  metode  cosine  menghasilkan  nilai  kemiripan  paling  tinggi  yaitu  sebesar  41%, melampaui  metode Jaccard Kemiripan  yang  sebesar  19%.  Temuan  ini  menggarisbawahi kemanjuran pendekatan Cosine Kemiripan dalam menilai kesamaan tekstual [3].
Penerapan  metode Cosine  Similarity dalam  deteksi  plagiat  tesis  memberikan  beberapa keunggulan.  Pertama,  metode  ini  mampu  mengatasi  masalah  variasi  gaya  penulisan  atau penyusunan  tesis,  sehingga  dapat  mendeteksi  plagiat  meskipun  tesis  yang  dibandingkan menggunakan kalimat-kalimat yang berbeda. Kedua, metode ini dapat menangani volume data yang  besar  dengan  efisien,  sehingga  cocok  untuk  digunakan  dalam  konteks  akademik  yang memiliki banyak tesis dan referensi yang perlu dianalisis. Namun demikian, penerapan metode Cosine Similarity dalam deteksi plagiat tesis  juga  memiliki beberapa kendala. Salah satunya adalah sensitivitas terhadap manipulasi teks yang dilakukan oleh penulis yang bermaksud untuk mengelabui sistem deteksi [4].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  dalam  mendeteksi  plagiat  menunjukkan  bahwa Cosine Similarity memiliki  tingkat  kemiripan  tertinggi,  mencapai  41%,  dengan  memperhitungkan normalisasi  panjang  vektor  data  dan  membandingkan  N-gram.  Sebaliknya, jaccard hanya mencapai 19%, sementara K-NN mencapai 40%, menunjukkan perbedaan karena karakteristik masing-masing metode [3].  Identifikasi frasa dan semantik dalam dokumen skripsi berbahasa Arab menyoroti penggunaan fitur lexical dan semantik, menunjukkan bahwa penggunaan kedua metode secara simultan menghasilkan tingkat akurasi yang lebih optimal [5]. Untuk sementara, pembangunan  kerangka  kategorisasi  berita  Twitter  yang  menggunakan  teknik  Naive  Bayes serta  perluasan  fitur  yang  didasarkan  pada  Cosine  Kemiripan  sedang  berlangsung.  Integrasi Naïve  Bayes  secara  signifikan  meningkatkan  presisi  klasifikasi,  sehingga  memperkuat  hasil algoritma Cosine Samerity jika tidak ada Naïve Bayes [6].
Berdasarkan  penjelasan  dari  tiga  penelitian  sebelumnya  dapat  di  pahami  bahwa  penulis yang tidak jujur dapat dengan sengaja melakukan perubahan kecil pada teks untuk mengurangi tingkat  kesamaan  yang  terdeteksi.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  strategi  tambahan  dalam penggunaan metode Cosine Similarity untuk meminimalkan risiko manipulasi teks tersebut. Di Indonesia,  deteksi  plagiat  tesis  merupakan  kebutuhan  yang  semakin  mendesak  mengingat peningkatan jumlah mahasiswa yang menempuh pendidikan tinggi serta meningkatnya tuntutan untuk  menghasilkan  karya  ilmiah  yang  orisinal  dan  berkualitas.  Oleh  karena  itu  dengan menerapkan  metode Cosine  Similarity dalam  deteksi  plagiat  tesis,  diharapkan  dapat meningkatkan  integritas  dan  kejujuran  dalam  dunia  akademik  serta  mendorong  budaya penelitian yang berintegritas di Indonesia.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Penelitian Terdahulu
Investigasi ilmiah terdahulu, yang digunakan sebagai titik referensi dalam penelitian ini, digambarkan pada Tabel 1:
T ABEL I P ENELITIAN T ERDAHULU
Nomor  Penulis Penelitian Terdahulu 1 Heri Sutikno Saniati [2] Implementasi  Algoritma Cosine  Similarity untuk  Mendeteksi  Kemiripan  Topik Judul.
Temuan  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  ketika  mengevaluasi  empat  skema yang diuji, tingkat kesamaan di antara skema tersebut, sebagaimana dinilai oleh Cosine Kemiripan, mencapai 100% ketika membandingkan judul penelitian yang identik. 2 Muhammad Azmi [2] Analisis Tingkat Plagiasi Dokumen Skripsi dengan Metode Cosine Similarity dan Pembobotan Tf-Idf .
Temuan investigasi ini menunjukkan kemahiran aplikasi dalam menangani metrik kesamaan  dokumen  yang  diperiksa.  Hasil  eksperimen  menunjukkan  kesesuaian antara  perhitungan  manual  dan  implementasi  algoritmik  dalam  aplikasi  yang dikembangkan.  Pemanfaatan  Perpustakaan  Sastra  terbukti  sangat  efektif  dalam memfasilitasi prosedur Stemming. 3 Hery Herlambang Jaka Suwita Beby Tiara [3] Analisa  dan  Perancangan  Sistem  Pendeteksi  Plagiarisme  Skripsi  Pada  STMIK Insan Pembangunan Menggunakan Metode Cosine Similarity .
Temuan  penyelidikan  ini  menunjukkan  bahwa  pendekatan  kesamaan  kosinus digunakan  untuk  mengukur  tingkat  kemiripan  antar  dokumen.  Sistem  ini dirancang menggunakan framework Laravel dan MySQL. Teknik pemodelannya mengadopsi  UML  (Unified  Modeling  Language),  sedangkan  pengembangan sistem mengikuti metodologi air terjun. 4 Fajar Agung Nugroho Fajar Septian Dimas Abisono Pungkastyo Joko Riyanto [4] Penerapan  Algoritma Cosine  Similarity untuk  Deteksi  Kesamaan  Konten  pada Sistem Informasi Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat.
Temuan  penyelidikan  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  yang  dikembangkan menunjukkan kemahiran dalam memfasilitasi pemrosesan penelitian dan Program Pengabdian Masyarakat (PKM) yang dilakukan oleh staf akademik, memfasilitasi penyimpanan data, dan menyederhanakan proses persetujuan tesis penelitian dan proyek PKM. 5 Joni Halim [5] Implementasi Metode Cosine Similarity dan Tf-Idf dalam Klasifikasi Pengaduan Masyarakat.
Temuan  investigasi  ini  menunjukkan  bahwa  Naive  Bayes  menunjukkan kemanjuran  dalam  penyelesaian  masalah  dan  kearifan  melalui  pemanfaatan metodologi Cosine Kemiripan dan Tf-Idf dalam klasifikasi keluhan masyarakat.

## B. Tinjauan Pustaka

## 1. Text Mining
Text  mining adalah penambangan teks mencakup serangkaian langkah prosedural di mana individu terlibat dengan kumpulan dokumen menggunakan instrumen analitis, sering kali dalam kerangka penambangan data, dengan kategorisasi sebagai aspek yang menonjol. Tujuan utama dari  text  mining  terletak  pada  ekstraksi  wawasan  yang  signifikan  dari  penggabungan  materi tekstual  yang  sudah  ada  sebelumnya.  Biasanya,  reservoir  data  yang  digunakan  dalam penambangan  teks  terdiri  dari  konten  tekstual  yang  ditandai  dengan  format  tidak  terstruktur atau terstruktur sebagian [7].
2. Klasifikasi
Klasifikasi  teks  adalah  klasifikasi  teks,  suatu  teknik  dalam  domain  penambangan  teks, berupaya  untuk  mengkategorikan  teks  ke  dalam  kelompok  yang  sesuai  berdasarkan  atribut tekstual  tertentu.  Tujuan  utamanya  terletak  pada  penyediaan  kerangka  konseptual  untuk pengelompokan  dokumen  yang  efektif  dan  efisien  dalam  konteks  praktis.  Proses  ini memerlukan  penerapan  aturan  yang  telah  ditentukan  sebelumnya  untuk  memfasilitasi kategorisasi teks [8].
3. Natural Language Processing (NLP)
Natural Language Processing (NLP) merupakan serangkaian proses yang bertujuan untuk mengubah dokumen teks menjadi representasi numerik dalam bentuk vektor. Representasi ini
memungkinkan  mesin  untuk  memahami  dan  menganalisis  teks  secara  efisien.  Salah  satu langkah  kunci  dalam  tahapan  ini  adalah  pemisahan  teks  menjadi  kata-kata  terpisah,  yang memungkinkan mesin untuk memproses informasi dengan lebih baik [9].
4. Perhitungan Kemiripan Data
Setelah melalui proses Text Preprocessing , fase selanjutnya dalam analisis data mencakup pengukuran tingkat kemiripan antar data yang masih ada. Di antara algoritma yang digunakan untuk  tujuan  ini  adalah  algoritma  Jaro-Winkler,  yang  dirancang  untuk  mengukur  kesamaan antara dua string karakter. Biasanya, algoritme ini bertujuan untuk mengidentifikasi contoh data yang direplikasi. Pada dasarnya, algoritma Jaro-Winkler merupakan modifikasi dari algoritma Jaro  Distance ,  yang  berfungsi  sebagai  metrik  untuk  menilai  kemiripan  antara  dua  string. Penerapan  algoritma Jaro-Winkler yang  lazim  dalam  identifikasi  data  duplikat menggarisbawahi keberadaan dan kegunaannya [10].
5. Cosine Similarity
Cosine Similarity Kemiripan kosinus adalah teknik yang sering digunakan untuk menilai tingkat kemiripan antara dua entitas, yang umumnya diterapkan di berbagai domain termasuk namun tidak terbatas pada pengambilan informasi, pemrosesan bahasa alami, dan pembelajaran mesin [7].
6. Algoritma Jaccard Similarity
Algoritma Jaccard Similarity merupakan metode yang digunakan untuk mengukur tingkat kesamaan  antara  dua  kumpulan  data.  Dalam  konteks  ini,  algoritme  digunakan  untuk menentukan kemiripan dua dokumen berdasarkan kumpulan kata yang dikandungnya [8].
7. Evaluasi
Prosedur penilaian merupakan suatu upaya yang dilakukan dengan sengaja dengan tujuan untuk menyandingkan hasil yang dicapai dengan tolok ukur normatif yang telah ditentukan [9].

## C. Metode Penelitian
1. Metode Penelitian
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membangun  kerangka  deteksi  plagiarisme  yang disesuaikan untuk makalah mahasiswa yang terdaftar di Kampus Budi Luhur. Metodologi yang digunakan memerlukan penggunaan perhitungan Cosine Samerity , suatu  teknik yang banyak digunakan  dalam  pemeriksaan  tekstual,  yang  bertujuan  untuk  mengukur  tingkat  kemiripan antara dua dokumen. Kerangka operasional sistem ini berpusat pada penerapan Cosine Samerity untuk menghasilkan metrik kesamaan di antara dokumen-dokumen yang diteliti [9]. Sebelum proses perhitungan dimulai, sistem melakukan ekspansi kata menggunakan algoritma Cosine Similarity yang telah tersimpan dalam kamus kemiripan kata. Proses ekspansi kata ini dilakukan dengan  mengambil  kata-kata  yang  memiliki  kemiripan  tertinggi  dengan  kata  yang bersangkutan,  dengan  batasan  nilai  kemiripan  antara  0,9  hingga  0,99  [2].  Hal  ini  bertujuan untuk  mempersempit  daftar  kata  yang  digunakan  sebagai  ekspansi,  sehingga  hasil  deteksi plagiarisme dapat lebih optimal.

## 2. Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1. berikut:
Berdasarkan  Gambar  1,  penelitian  ini  melalui  serangkaian  tahapan  yang  terstruktur  dan terperinci. Tahap pertama adalah identifikasi masalah, di mana peneliti mengidentifikasi dan merumuskan  permasalahan  yang  akan  dipecahkan  dalam  penelitian  ini.  Tahap  kedua melibatkan studi literatur, di mana peneliti mengumpulkan informasi yang relevan dari sumber- sumber tepercaya untuk memahami landasan teori dan metodologi yang relevan dalam deteksi plagiarisme  menggunakan  metode Cosine  Similarity dan Jaccard  Similarity .  Tahap  ketiga adalah  pengumpulan  data,  di  mana  sampel  data  tesis  dari  mahasiswa  kampus  Budi  Luhur dikumpulkan untuk dijadikan objek penelitian. Tahap keempat adalah perancangan dan desain sistem, di mana peneliti merencanakan struktur sistem deteksi plagiarisme berdasarkan metode yang  dipilih.  Tahap  kelima  adalah  implementasi  sistem,  di  mana  desain  sistem  diwujudkan dalam  bentuk  nyata  melalui  pengkodean  dan  pembuatan  program  komputer.  Tahap  keenam adalah pengujian sistem, di mana sistem yang telah dibangun  diuji untuk memastikan bahwa berfungsi  sesuai  yang  diharapkan  dan  memenuhi  tujuan  penelitian.  Tahap  ketujuh  adalah analisis  sistem,  di  mana  peneliti  mengevaluasi  kinerja  sistem  untuk  mengetahui  akurasi  dan efektivitasnya  dalam  mendeteksi  plagiarisme,  serta  membandingkannya  dengan  sistem pembanding  yang  dipilih  sebelumnya.  Tahapan-tahapan  ini  membentuk  kerangka  kerja metodologis yang sistematis untuk mencapai tujuan penelitian secara efisien dan teruji.
3. Pengumpulan Data
Proses akuisisi data memerlukan akses ke beragam repositori, mencakup dokumentasi dan tesis  yang  dapat  diakses  di  perpustakaan  universitas  terkait  dengan  topik  penelitian  yang ditentukan.  Metodologi  ini  menjamin  pemanfaatan  data  dengan  kualitas  dan  relevansi  yang memadai terhadap kerangka penelitian yang diartikulasikan. Data yang dikumpulkan sebagian besar berasal dari berbagai dokumen dan tesis yang disimpan di lingkungan keilmuan kampus Budi Luhur. Penggunaan data  tersebut disesuaikan  dengan kategori tema tesis yang diwakili dalam  perpustakaan  universitas  yang  bersangkutan.  Dengan  demikian,  metode  ini  menuntut peneliti untuk mengembangkan keterampilan dalam melakukan pencarian yang sistematis dan teliti  terhadap  literatur  yang  relevan,  serta  kemampuan  untuk  mengelola  informasi  yang diperoleh  dari  berbagai  sumber.  Dalam  prosesnya,  keakuratan,  keberagaman,  dan keterpahaman  data  menjadi  faktor  utama  yang  diperhatikan  untuk  memastikan  bahwa
Identifikasi Masalah Studi Literatur Analisis Sistem Pengumpulan Data Perancangan dan Desain Sistem Implementasi Sistem Pengujian Sistem Gambar 1 Tahapan Penelitian
penelitian yang dilakukan dapat memberikan kontribusi yang signifikan terhadap pengetahuan dalam bidang yang bersangkutan.
4. Analisis Data
Selama fase ini,  terjadi  analisis  data,  yang  biasa  disebut  sebagai fase pengujian,  setelah selesainya  pengembangan  program.  Tujuan  utama  dari  pengujian  ini  adalah  untuk  menilai kompatibilitas sistem yang dikembangkan dengan persyaratan dan desain yang telah ditetapkan sebelumnya. Selain itu, penilaian ini berfungsi untuk menentukan apakah hasil yang dihasilkan oleh  sistem  sejalan  dengan  hipotesis  awal  yang  diajukan.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan menggunakan skenario pengujian yang disusun secara sistematis, dimana hasil yang diperoleh dari proses perhitungan Cosine Similarity dibandingkan dengan metode perhitungan lainnya.
5. Rancangan Implementasi Metode Cosine Similarity
Rancangan implementasi deteksi plagiat tesis berbahasa indonesia menggunakan metode Cosine Similarity
Gambar  2  menjelaskan  bahwa  implementasi  deteksi  plagiarisme  dengan  metode Cosine Similarity dilakukan  dengan  tujuh  tahapan  yang  terperinci.  Tahap  pertama  dimulai  dengan implementasi sistem menggunakan bantuan Google Colab , platform komputasi berbasis cloud . Tahap kedua melibatkan input term atau istilah yang akan diproses dalam sistem. Kemudian, pada tahap ketiga, dilakukan proses pengolahan data menggunakan metode Cosine Similarity untuk  membandingkan  dokumen-dokumen  yang  telah  diinput.  Tahap  keempat  melibatkan pembandingan  data  hasil  proses  sebelumnya  untuk  mendeteksi  kemungkinan  plagiarisme. Selanjutnya,  tahap  kelima  melibatkan  perhitungan  nilai Cosine  Similarity dan Jaccard Similarity ,  yang  merupakan  langkah  penting  dalam  mengevaluasi  tingkat  kesamaan  antara dokumen-dokumen  tersebut.  Pada  tahap  keenam,  hasil  perhitungan  tersebut  disajikan  dalam bentuk output yang  menunjukkan  tingkat  kemiripan  antara  dokumen  tesis  yang  telah  diuji. Terakhir, pada tahap ketujuh, proses implementasi deteksi plagiarisme menggunakan metode Cosine Similarity dianggap selesai.
Mulai Term Input Processing Data Tesis Perbandingan Perhitungan Cosine Similarity & Jaccard Similarity Output: Hasil perhitungan kemiripan dokumen Tesis
Selesai
Gambar 2 Rancangan Imlementasi Metode Cosine Similarity

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Penelitian
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi  efektivitas  dua  metode,  yakni Cosine Similarity dan Jaccard  Similarity ,  sebagai  alat  pembanding  dalam  upaya  mendeteksi plagiarisme pada tesis berbahasa Indonesia. Dalam melaksanakan penelitian ini, pertama-tama, dataset tesis dari berbagai disiplin ilmu dikumpulkan, kemudian dilakukan proses preprocessing data untuk mempersiapkan data tersebut, dan  akhirnya, metode Cosine Similarity diterapkan untuk  membandingkan  tingkat  kesamaan  antara  setiap  pasangan  tesis.  Evaluasi  dilakukan dengan menggunakan sejumlah metrik yang meliputi akurasi, presisi, recall , dan F1-score . Dari hasil evaluasi tersebut, ditemukan bahwa metode Cosine Similarity menunjukkan potensi yang signifikan  dalam  mendeteksi  plagiarisme  dengan  baik,  namun  demikian,  terdapat  beberapa keterbatasan  yang  perlu  diperhatikan,  seperti  ukuran  dataset  yang  relatif  kecil  serta ketergantungan metode ini pada representasi dokumen berbasis teks. Berdasarkan hasil analisis yang diperoleh, penelitian ini menyarankan adanya pengembangan lebih lanjut terhadap metode deteksi  plagiarisme  yang  lebih  canggih,  mengingat  pentingnya  upaya  pencegahan  dan penanggulangan plagiarisme dalam dunia akademis.
(a) (b)
Gambar 3 (a) Proses Konversi Data ke Format Dataframe.
(b) Coding proses Konversi Data ke Format Dataframe
Gambar  3(a)  menunjukkan  tahapan  proses  konversi  data  ke  format  dataframe  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  Python.  Dalam  proses  ini,  data  dari  berbagai  sumber dikonversi  ke  dalam  struktur  data  yang  terorganisir  dalam  bentuk  dataframe,  yang memungkinkan  untuk  analisis  lebih  lanjut.  Penggunaan  bahasa  pemrograman  Python memberikan fleksibilitas dan kecepatan dalam pengolahan data. Sementara itu, Gambar 3(b) menampilkan langkah-langkah pengkodean proses pengekstrakan teks dari file-file PDF yang tersimpan dalam suatu direktori. Proses ini mencakup ekstraksi teks dari setiap file PDF dan menyimpannya  ke  dalam  struktur  dataframe  menggunakan  library  Pandas.  Pendekatan  ini memudahkan  dalam  mengakses  dan  memanipulasi  informasi  teks  dari  dokumen  PDF, memungkinkan untuk analisis lebih lanjut dengan menggunakan alat-alat pemrosesan teks yang tersedia dalam bahasa pemrograman Python.

## Gambar 4 Menjalankan program dengan Google Colab
Setelah  melakukan  konversi  data  menjadi Dataframe ,  langkah  selanjutnya  adalah menjalankan  program.  Program  ini  dilaksanakan  dengan  bantuan Google  Colab ,  sebuah platform yang  memungkinkan untuk mengeksekusi  kode Python secara online , sebagaimana ditunjukkan dalam gambar 4. Tahap ini berisi perintah untuk menginstal empat pustaka Python menggunakan  pip,  yaitu  langkah  yang  penting  untuk  memastikan  bahwa  semua  dependensi yang  diperlukan  telah  terpasang  dengan  benar  sebelum  menjalankan  program  secara keseluruhan.  Instalasi  pustaka-pustaka  ini,  bertujuan  untuk  memastikan  program  memiliki akses ke fungsi dan modul yang diperlukan untuk memproses data dengan efisien dan akurat.

## Gambar 5 Tampilan Program Utama Program
Setelah  menginstal  empat  pustaka Python menggunakan  pip,  tampilan  utama  program ditampilkan  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  5.  Pada  tahap  ini,  pengguna  diminta  untuk melakukan pengecekan apakah file yang dipilih mengandung tindakan plagiarisme atau tidak. Untuk memulai proses pengecekan, pengguna diinstruksikan untuk memilih dan mengunggah file  yang  akan  dicek  plagiarisme-nya  melalui  antarmuka  program.  Setelah  file  diunggah, program akan menjalankan algoritma deteksi plagiarisme yang telah diterapkan, menghasilkan laporan  tentang  kemungkinan  keberadaan  plagiarisme  dalam  dokumen  tersebut.  Dengan demikian,  pengguna  dapat  dengan  mudah  memeriksa  dan  menilai  tingkat  keoriginalan dokumen yang diunggah melalui aplikasi ini.

## Gambar 6 Proses analisis plagiarisme file
Gambar  6  menunjukkan  proses  analisis  ataupun  klasifiksi  plagiarisme  tesis  berbahasa Indonesia  menggunakan  metode Cosine dan Jaccard  Similarity .  merupakan  gambar  proses akhir dari program deteksi plagiarisme menggunakan metode Cosine. Pada proses ini setelah fase pengumpulan, tahap preprocessing data dilaksanakan untuk mempersiapkan data teks yang diperoleh  dari  dokumen  PDF.  Proses  pembersihan  ini  dilakukan  dengan  teliti,  dimulai  dari penghapusan  karakter  non-alfanumerik  hingga  konversi  teks  ke  huruf  kecil.  Tindakan  ini bertujuan  untuk  memastikan  konsistensi  dan  standardisasi  format  teks  dari  setiap  tesis  yang telah  dikumpulkan.  Pentingnya  langkah  ini  terletak  pada  peningkatan  efektivitas  algoritme Cosine Similarity dalam mengidentifikasi unsur plagiarisme secara lebih akurat. Dengan data yang  telah  dibersihkan  dan  disesuaikan, algoritme  Cosine  Similarity mampu  bekerja  pada representasi dokumen yang lebih konsisten dan relevan, yang pada gilirannya meningkatkan kemampuannya dalam membandingkan kesamaan antara dokumen-dokumen tersebut.

## Gambar 7 Tampilan Hasil Deteksi Plagiarisme
Gambar  7  merupakan  tampilan  hasil  deteksi  plagiarisme.  Pada  tahap  ini  proses  Dataset selanjutnya disekat menjadi dua bagian yang berbeda, yakni data latih dan data ujis. Prosedur ini  diterapkan  dengan  maksud  untuk  menegakkan  distribusi  yang  seimbang  antara  data  latih yang dimanfaatkan untuk melatih model serta data uji yang dimanfaatkan untuk menguji kinerja model. Dengan demikian, model yang diperoleh mampu menangkap pola dengan cermat tanpa adanya preferensi  terhadap kelas tertentu,  entah itu  kelas yang  menyajikan teks asli maupun teks  yang  diduga  plagiat.  Pembagian  dataset  juga  memberikan  kontribusi  signifikan  dalam mengurangi  kemungkinan  terjadinya  overfitting  serta  memperkuat  kemampuan  generalisasi model terhadap data baru yang belum pernah dihadapi sebelumnya.

## Gambar 8 Evaluasi Akurasi Program
Berdasarkan hasil program pada gambar 8, evaluasi akurasi program ini disajikan kembali dalam tabel II confusion matrix . Confusion matrix adalah sebuah tabel yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja suatu model klasifikasi dengan membandingkan nilai prediksi dari model tersebut dengan nilai yang sebenarnya. Tabel ini terdiri dari empat sel: true positive (TP), false positive (FP), true negative (TN), dan false negative (FN). Dalam konteks deteksi plagiarisme, true positive (TP) mewakili jumlah dokumen yang benar-benar terdeteksi sebagai plagiarisme, false  positive (FP)  adalah  jumlah  dokumen  yang  salah  diklasifikasikan  sebagai  plagiarisme, true  negative (TN)  adalah  jumlah  dokumen  yang  benar-benar  terdeteksi  sebagai  bukan plagiarisme,  dan false  negative (FN)  adalah  jumlah  dokumen  yang  seharusnya  terdeteksi sebagai plagiarisme namun tidak terdeteksi. Perhitungan nilainya akan disajikan dalam tabel II dibawah ini:
T ABEL III
C ONFUSSION M ATRIX C OSINE S IMILARITY Positive Negative Positive 140 7 Negative 3 147
Hasil dari uji kebenaran menggunakan model Cosine Similarity adalah sebagai berikut:
a. True Positives (TP): Jumlah dokumen yang benar-benar terdeteksi sebagai plagiarisme.
b. True  Negatives  (TN):  Jumlah  dokumen  yang  benar-benar  terdeteksi  sebagai  bukan plagiarisme.
c. False  Positives  (FP):  Jumlah  dokumen  yang  salah  terdeteksi  sebagai  plagiarisme, padahal sebenarnya bukan.
d. False  Negatives  (FN):  Jumlah  dokumen  yang  salah  terdeteksi  sebagai  bukan plagiarisme, padahal sebenarnya plagiarisme.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖: (147+140) (147+140+7+3) = 97,00% (1)
Akurasi model yang mencapai 96.63% dengan metode Cosine Similarity menggambarkan tingkat kehandalan yang tinggi dalam mengklasifikasikan dokumen sebagai plagiat atau bukan. Hasil  tersebut  menunjukkan  kemampuan  model  dalam  mengidentifikasi  secara  tepat  apakah suatu dokumen mengandung plagiat atau tidak dalam sebagian besar situasi. Walau demikian, kendati  tingkat  akurasi  yang  tinggi,  terdapat  beberapa  kasus False  Positives yang  tercatat sebanyak  tujuh  kasus  di  mana  model  salah  mengidentifikasi  dokumen  non-plagiat  sebagai plagiat.  Keberadaan  kasus False  Positives ini  menimbulkan  implikasi  yang  potensial
bergantung pada konteks aplikasi model tersebut.  Keberhasilan model dalam mencapai tingkat akurasi yang tinggi menegaskan kemampuannya dalam membedakan dokumen yang memuat plagiat dari yang tidak. Meskipun demikian, kenyataan bahwa terdapat beberapa kasus False Positives menandakan  adanya  keterbatasan  yang  perlu  diperhatikan  dalam  penerapan  model tersebut.  Penemuan  tujuh  kasus  di  mana  dokumen  non-plagiat  salah  diidentifikasi  sebagai plagiat  menimbulkan  pertanyaan  terkait  dengan  keandalan  model,  terutama  dalam  konteks keputusan yang mendasarinya. Oleh karena itu, evaluasi mendalam terhadap konteks penerapan model diperlukan untuk memastikan keakuratan dan keandalannya yang optimal.
Selanjutnya Hasil evaluasi akurasi menggunakan model Jaccard Similarity di tunjukkan pada tabe III Confussion Matrix Jaccard Similarity sebagai berikut:
T ABEL IIIII C ONFUSSION M ATRIX J ACCARD S IMILARITY Positive Negative Positive 0 147 Negative 0 150
Hasil dari uji kebenaran menggunakan model Confussion Matrix Jaccard Similarity adalah sebagai berikut:
a. True  Positive  (TP)  adalah  jumlah  dokumen  yang  benar-benar  terdeteksi  sebagai plagiarisme oleh model.
b. True Negative (TN) adalah jumlah dokumen yang  benar-benar  terdeteksi sebagai bukan plagiarisme oleh model.
c. False Positive (FP) adalah jumlah dokumen yang salah terdeteksi sebagai plagiarisme oleh model, padahal sebenarnya tidak plagiarisme.
d. False  Negative  (FN)  adalah  jumlah  dokumen  yang  salah  terdeteksi  sebagai  bukan plagiarisme oleh model, padahal sebenarnya plagiarisme.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖: (150+0) (150+0+147+0) = 51,0%
(2)

## Gambar 9 Perbandingan Akurasi Program
Gambar  9  menunjukkan  bahwa  Model Cosine memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  49.5% dibandingkan  dengan  Model Jaccard  Similarity .  Dari  perhitungan  akurasi  diketahui  bahwa Cosine Similarity memiliki nilai akurasi sebesar 96.63%, sedangkan Jaccard Similarity hanya sekitar 50.5%. Perbedaan yang signifikan ini menjadi perhatian penting dalam mengevaluasi efektivitas  deteksi  plagiarisme.  Salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  perbedaan  ini  adalah karakteristik  masing-masing  metode  deteksi. Cosine  Similarity mengukur  kesamaan  arah
vektor dalam ruang kata-kata, sementara Jaccard Similarity menghitung kesamaan berdasarkan himpunan token. Karena itu, karakteristik tesis berbahasa Indonesia yang diuji mungkin lebih cocok  dengan  pendekatan Cosine  Similarity ,  yang  dapat  menghasilkan  akurasi  yang  lebih tinggi. Namun demikian, hasil ini perlu dianalisis secara kritis dan mempertimbangkan faktor- faktor tambahan seperti kompleksitas tata bahasa dan perbedaan dalam struktur dokumen. Oleh karena itu, diperlukan penelitian lanjutan dan pembaruan  model untuk memperbaiki kualitas dan ketepatan deteksi plagiarisme, mendorong peningkatan performa yang lebih optimal dalam mewujudkan efisiensi deteksi plagiarisme secara menyeluruh.

## B. Pembahasan
Evaluasi  akurasi  dalam  deteksi  plagiarisme  merupakan  langkah  kritis  dalam  proses pengembangan  model.  Dalam  kerangka  penelitian  ini,  kedua  metode  utama,  yakni Cosine Similarity dan Jaccard  Similarity ,  dianalisis  menggunakan matriks untuk  mengevaluasi performa  model  dalam  mengenali  dokumen  sebagai  plagiarisme  atau  tidak.  Hasil  evaluasi menegaskan  bahwa  model Cosine  Similarity berhasil  mencapai  tingkat  akurasi  yang  tinggi, mencapai  96.63%,  menunjukkan  kemampuannya  dalam  mengklasifikasikan  dokumen  secara tepat. Walau demikian, adanya beberapa kasus False Positives , yang memiliki potensi dampak signifikan, menjadi catatan penting dalam konteks implementasi model. Sementara itu, model Jaccard Similarity menampilkan tingkat akurasi yang lebih rendah, hanya sekitar 50.5% dari 100%, menyoroti kebutuhan akan peningkatan kinerja model dalam mendeteksi plagiarisme. Evaluasi ini memberikan wawasan mendalam tentang efektivitas kedua metode dalam lingkup tesis  berbahasa  Indonesia,  yang  menjadi  dasar  untuk  pengembangan  model  yang  lebih  baik pada penelitian mendatang, dengan mempertimbangkan temuan tersebut untuk meningkatkan kinerja dan akurasi secara keseluruhan dalam deteksi plagiarisme.
Analisis  akurasi  dan  kinerja  kedua  metode, Cosine  Similarity dan Jaccard  Similarity , dalam  deteksi  plagiarisme  menunjukkan  perbedaan  yang  signifikan  dalam  tingkat  akurasi. Salah satu faktor yang dapat menjelaskan mengapa Jaccard Similarity memiliki akurasi yang lebih  rendah  dibandingkan  dengan Cosine  Similarity adalah  perbedaan  dalam  pendekatan pengukuran  kesamaan  antara  kedua  metode  tersebut. Cosine  Similarity mengukur  kesamaan berdasarkan  arah  vektor  dalam  ruang  kata-kata,  sementara Jaccard  Similarity menghitung kesamaan  berdasarkan  himpunan  token.  Sesuai  dengan  konteks  penelitian  ini,  yakni menggunakan  sampel  tesis  berbahasa  Indonesia  sebagai  bahan  uji,  pendekatan Cosine Similarity lebih efektif karena mampu menangkap hubungan yang lebih kompleks antara kata- kata dalam dokumen. Selain itu, karakteristik bahasa Indonesia yang kaya akan sinonim dan variasi  kata  dapat  lebih  baik  diproses  oleh Cosine  Similarity yang  lebih  sensitif  terhadap hubungan  semantik  antara  kata-kata.  Sebaliknya, Jaccard  Similarity kurang  efektif  dalam menangani variasi kata karena fokus pada keberadaan atau ketidakhadiran token tertentu dalam dokumen. Oleh karena itu, perbedaan ini dapat menghasilkan akurasi yang lebih rendah untuk Jaccard Similarity dalam deteksi plagiarisme pada tesis berbahasa Indonesia. Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  penting  untuk  diketahui  bahwa  S imilarity_threshold memliki  peran  sebagai  suatu  parameter  kunci  dalam  menentukan  kemiripan  antara  dua dokumen, terutama dalam mengidentifikasi kemungkinan adanya plagiarisme. Dengan bantuan sistem  ini  maka  dapat  mengurangi  resiko  mahasiswa  semester  akhir  melakukan  kecurangan karena menjiblak karya orang lain. Untuk mendetaksi plagiarisme diberikan nilai ambang batas. Nilai ambang batas yang di tetapkan adalah sebesar 0,8 . Nilai 0,8 menandakan bahwa hanya pasangan  dokumen  yang  memiliki  tingkat  kesamaan  sebesar  80%  atau  lebih,  seperti  yang diukur melalui metrik kesamaan Cosine atau Jaccard , yang akan diperhitungkan sebagai 'mirip' atau  menunjukkan  kemungkinan  'plagiat'  [11].  Nilai similarity_threshold berfungsi  sebagai instrumen  penting  dalam  upaya  untuk  menetapkan  standar  objektif  yang  digunakan  untuk mengevaluasi tingkat kemiripan antara dokumen-dokumen tersebut, yang pada gilirannya dapat
membantu dalam mengambil keputusan yang tepat terkait dengan potensi plagiarisme. Analisis lebih  lanjut  menunjukkan  bahwa  pengaturan  nilai  ambang  batas  pada  0.8  memainkan  peran kritis  dalam  mengelola  risiko  plagiarisme  dengan  memperhitungkan  tingkat  kesamaan  yang signifikan  antara  dokumen-dokumen  yang  dievaluasi  [12].  Keputusan  untuk  menetapkan ambang batas pada tingkat yang relatif tinggi dalam proses identifikasi plagiat dimaksudkan untuk meningkatkan ketelitian dalam proses tersebut. Dengan pendekatan ini, tujuan utamanya adalah untuk meminimalkan kesalahan positif, yaitu situasi di mana dokumen yang sebenarnya tidak plagiat diidentifikasi sebagai plagiat. Hal ini dapat dicapai dengan fokus pada kesamaan yang  sangat  signifikan  antara  dokumen-dokumen  yang  diperiksa  [10].  Meskipun  demikian, pendekatan ini juga memiliki potensi untuk meningkatkan kesalahan negatif, di mana kasus- kasus  plagiat  yang  sebenarnya  tidak  terdeteksi  [9].  Hasil-hasil  ini  akan  memperlihatkan keseimbangan yang diperlukan antara sensitivitas dan spesifisitas dalam pendekatan ini, yang memiliki relevansi signifikan dalam konteks penelitian akademis terkait dengan deteksi plagiat.

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa Metode Cosine Similarity mencapai akurasi yang tinggi, sebesar 96.63%, hal ini menunjukkan kemampuannya dalam mengklasifikasikan dokumen  dengan  baik  sebagai  plagiarisme  atau  tidak.  Sementara  itu,  penggunaan Jaccard Similarity menunjukkan akurasi yang rendah, sekitar 50.5%, menandakan adanya ruang untuk peningkatan kinerja model dalam mendeteksi plagiarisme. Evaluasi ini mengindikasikan bahwa terdapat perbedaan signifikan dalam tingkat akurasi dan kinerja kedua metode tersebut. Salah satu faktor yang dapat menjelaskan mengapa Jaccard Similarity memiliki akurasi yang lebih rendah  adalah  perbedaan  dalam  pendekatan  pengukuran  kesamaan  antara  kedua  metode tersebut. Cosine Similarity mengukur kesamaan berdasarkan arah vektor dalam ruang kata-kata, sedangkan Jaccard  Similarity menghitung  kesamaan  berdasarkan  himpunan  token.  Hasil penelitian  ini  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  dengan  menguji  dan  membandingkan metode Cosine Similarity dengan Jaccard Similarity dalam deteksi plagiarisme. Penelitian ini juga memberikan pemahaman yang lebih baik tentang metode deteksi plagiarisme, tetapi juga menawarkan pandangan baru untuk pengembangan model yang lebih baik dalam mendeteksi plagiarisme,  terakhir  hasil  penelitian  ini    memengaruhi  kebijakan  atau  praktik  di  institusi pendidikan  dengan  memberikan  dasar  yang  lebih  kuat  untuk  penegakan  kebijakan  anti- plagiarisme.  Hal  ini dapat mendorong  institusi untuk mengadopsi sistem deteksi plagiarisme berbasis teknologi dalam proses penilaian tesis dan karya akademik lainnya. Selain itu, hasil tersebut  juga  dapat  membantu  institusi  meningkatkan  kesadaran  akan  pentingnya  integritas akademik dan mendorong pengembangan strategi pencegahan plagiarisme yang  lebih  efektif dalam lingkungan pendidikan. Implikasi praktis dari temuan ini adalah perguruan tinggi atau lembaga  pendidikan  dapat  memperkuat  sistem  deteksi  plagiarisme  mereka  dengan mempertimbangkan  penggunaan  Metode Cosine  Similarity .  Namun,  penting  untuk  diingat bahwa penelitian ini memiliki keterbatasan, seperti kemungkinan kekurangan dalam skenario tertentu yang tidak tercakup dalam penelitian ini atau variabel lain yang tidak dijelajahi yang bisa memengaruhi hasilnya. Selain itu, perlu dilakukan diskusi tentang implikasi etis dan sosial dari  penggunaan  algoritme  deteksi  plagiarisme,  seperti  risiko  kesalahan  positif  atau  masalah privasi, untuk memberikan dimensi tambahan pada kesimpulan dan memandu langkah-langkah selanjutnya dalam penelitian dan implementasi praktis.

## R EFERENSI
[1]   S. H. Saniati, “Implementasi Algoritma Cosine Similarity untuk Mendeteksi Kemiripan Topik Judul,” In Jecsit, vol. I, no. I, pp. 51 - 56, 2021.
[2]   M. Azmi, “Analisis Tingkat Plagiasi Dokumen Skripsi Dengan Metode Cosine Similarity dan pembobotan tf-idf,” TEKNIMEDIA, vol. II, no. 2, pp. 90 - 95, 2021.
[3]   H.  Herlambang,  J.  Suwita  dan  B.  Tiara,  “Analisa  dan  Perancangan  Sistem  Pendeteksi Plagiarisme  Skripsi  pada  STMIK  Insan  Pembangunan  Menggunakan  Metode Cosine Similarity ,” Jurnal IPSIKOM , vol. IX, no. 1, pp. 10-22, 2021; 9(1): .
[4]   F. A. Nugroho, F. Septian, D. Pungkastyo dan J. Riyanto, “Penerapan Algoritma Cosine Similarity untuk  Deteksi  Kesamaan  Konten  pada  Sistem  Informasi  Penelitian  dan Pengabdian Kepada Masyarakat,” Jurnal Informatika Universitas Pamulang, vol. X, no. 4, pp. 529-536, 2020.
[5]   J.  Joni  dan  J.  Halim,  “Implementasi  Metode Cosine  Similarity dan  Tf-Idf  dalam Klasifikasi  Pengaduan  Masyarakat,” Jurnal  Ilmiah  Core  IT:  Community  Research Information Technology, vol. X, no. 4, pp. 51-58, 2021.
[6]   S. Dwiasnati dan N. .. Fatonah, “Penerapan Metode Cosine Similarity dalam Mendeteksi Plagiarisme pada Jurnal,” Jurnal Format, vol. XII, no. 2, p. 142–150, 2023; .
[7]   A. Sanjaya, A. B. Setiawan, U. Mahdiyah, I. N. Farida dan A. R. Prasetyo, “Pengukuran Kemiripan Makna Menggunakan Cosine Similarity dan Basis Data Sinonim Kata,” JTII: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. X, no. 14, pp. 747- 752, 2023.
[8]   S. M. Pamungkas, I. Aqimuddin, C. Gunawan, M. A. Yaqin dan A. C. Fauzan, “Analisis Kemiripan  Model  Proses  Bisnis  PMBoK  dan  Scrum  menggunakan  Metode  Jaccard Coefficient  Similarity  dan  Semantic  Similarity,” ILKOMNIKA:  Journal  of  Computer Science and Applied Informatics, vol. V, no. 2, pp. 53-64, 2023.
[9]   S.  Rianti  dan  R.  A.  Supono,  “Perbandingan  Algoritma  Edit  Distance,  Levenshtein Distance,  Hamming  Distance Jaccard  Similarity dalam  Mendeteksi  String  Matching,” JSI: Jurnal Sistem Informasi Universitas Suryadarma, vol. X, no. 1, pp. 305-314, 2023.
[10]  S. Rismayani, Nirwana, T. Darwansyah dan I. Mansyur, “Implementasi Algoritma Text Mining  dan Cosine  Similarity untuk  Desain  Sistem  Aspirasi  Publik  Berbasis  Mobile,” Komputika: Jurnal Sistem Komputer, vol. IX, no. 28, p. 169–176, 2022.
[11]  A. Manso, C. G. Marques, V. Alencar dan P. Santos, “Plagiarism Detection in Algorithms -  a  Case  Study  Using  Algorithmi.  Creative  Commons  License  Attribution  4.0 International (CC BY 4.0),” Journal of Information Technology and Computer Science, vol. i, no. 1, pp. 1-6, 2020.
[12]  M.  Davoodifard,  “Automatic  Detection  of  Plagiarism  in  Writing.  Studies  in  Applied Linguistics & TESOL at Teachers College,” Columbia University, vol. XXI, no. 2, pp. 54-60, 2022.