## DETEKSI KEMIRIPAN ARTIKEL MELALUI KEYWORDS DENGAN METODE FUZZY STRING MATCHING DALAM NATURAL LANGUAGE PROCESSING

## Humuntal Rumapea
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Methodist Indonesia, Medan, Indonesia Email: hrumapea16@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol5No1.pp60-66

## ABSTRACT
Natural  Language  Processing  (NLP)  is  part  of  artificial  intelligence  which  focuses  on  natural  language processing. That is the language commonly used by humans in communicating with each other. In writing, articles can also be applied. To find out the similarity of the contents of a scientific article to another will make it easier for readers to make selections and make it easier to collect similar documents. Likewise with differences in article content even though they use the same keywords. Measurements are made using the keywords contained in the abstract which consists of several words and the number of keywords. The method used is to use fuzzy string matching to get the number of keywords used in an article. Then the calculation will be done for each keyword used and will be sorted by priority according to the position of the keyword. The search will be carried out starting from the title, abstract, keywords, content, and references. The number of keywords found in each article is shared across all keywords found to generate a similarity percentage level. If the results found are the same in number from one article to another, it can even be categorized that the contents of the article have similar content. The testing process is carried out by counting the number of keywords in the source then comparing all the source keys to the destination articles in the database by searching and comparing each word.
Keyword: Article Similarity, Keywords, Fuzzy String Matching, Natural Language Processing, Artificial Intelligence, Search.

## ABSTRAK
Natural Language Processing (NLP) merupakan bagian dari kecerdasan buatan yang berfokus pada pemrosesan bahasa natural. Itulah bahasa yang biasa digunakan manusia dalam berkomunikasi satu sama lain. Dalam menulis, artikel  juga  bisa  diterapkan.  Untuk  mengetahui  kemiripan  isi  suatu  artikel  ilmiah  dengan  yang  lain  akan memudahkan pembaca dalam melakukan seleksi dan memudahkan untuk mengumpulkan dokumen sejenis. Begitu juga dengan perbedaan konten artikel meski menggunakan kata kunci yang sama. Pengukuran dilakukan dengan menggunakan kata kunci yang terdapat pada abstrak yang terdiri dari beberapa kata dan jumlah kata kunci. Metode yang digunakan adalah dengan menggunakan pencocokan string fuzzy untuk mendapatkan jumlah kata kunci yang digunakan dalam sebuah artikel. Kemudian akan dilakukan perhitungan untuk setiap kata kunci yang digunakan dan akan diurutkan berdasarkan prioritas sesuai dengan posisi kata kunci tersebut. Pencarian akan dilakukan mulai dari judul, abstrak, kata kunci, konten, dan referensi. Jumlah kata kunci yang ditemukan di setiap artikel dibagikan di semua kata kunci yang ditemukan untuk menghasilkan tingkat persentase kesamaan. Jika hasil yang ditemukan sama jumlahnya dari satu artikel ke artikel lainnya, bahkan dapat dikategorikan bahwa konten artikel tersebut memiliki konten yang serupa. Proses pengujian dilakukan dengan menghitung jumlah kata kunci pada sumber kemudian  membandingkan  semua  kunci  sumber  dengan  artikel  tujuan  di  database  dengan  mencari  dan membandingkan setiap kata.
Kata Kunci: Kemiripan Artikel, Kata Kunci, Pencocokan String Fuzzy, Natural Language Processing, Kecerdasan Buatan, Pencarian.

## PENDAHULUAN
Dengan  meningkatnya  jumlah  artikel  dalam bentuk  dokumen  digital  terutama  pada  bidang akademik  seperti  skripsi,  tesis,  jurnal,  prosiding  dan sejenisnya. Sehingga kemungkinan kesamaan atau pun kemiripan  dokumen  dapat  terjadi  seperti  pada  judul
tulisan,  abstrak,  permasalahan,  metode  yang digunakan,  objek  penelitian,  pembahasan,  bahkan isinya maupun hasilnya. Sehingga untuk menghindari pengulangan  penulisan  yang  sama  perlu  dilakukan antisipasi  agar  kesamaan  dokumen  dapat  dihindari (Ariantini,  Lumenta,  &  Jacobus,  2016).  Mendeteksi
ISSN: 2620-4339 (media online)
adanya  kemiripan  suatu  dokumen/artikel  ke  beberapa dokumen  dengan  cara  dibandingkannya  konten dokumen  sehingga  dapat  menghasilkan  bobot  atau penilaian kemiripan dari dokumen tersebut. Salah satu kegunaan  perbandingan  isi  dokumen  adalah  untuk membantu pengguna dalam pengelompokan dokumen dan juga memungkinkan pengguna mengetahui apakah isi dokumen yang satu merupakan dokumen yang pada dasarnya  sama  dengan  dokumen  yang  lain  (D.  R. Manalu,  2016).  Hal  ini  berfungsi  untuk  mengetahui apakah  sebuah  dokumen  mirip  dengan  dokumen (Ariantini et al., 2016).
Pengujian kemiripan ini dilakukan dengan cara beberapa  teknik,  seperti  teknik  pencarian  informasi, penghitungan  statistik,  atau  menggunakan  informasi sintaktik dari kalimat perkalimatnya (IlmuSkripsi.com, 2016). Pendekatan ini tidaklah sempurna sekali, karena masih  terdapat  beberapa  kekurangan  dan  kelemahan, seperti  penghitungan  statistik  yang  membandingkan frekuensi  kata  dari  dokumen  satu  dengan  dokumen lainnya, serta mengabaikan atau tidak memperhatikan struktur dari kalimat. Sedangkan pada teknik sintaktik kalimat  lain,  pengurutan  kata  pada  kalimat  diperiksa unsur  semantiknya  dengan  cara  mengolah  letak  kata sesuai  tata  bahasanya  maupun  dengan  penggantian sebuah  kata  sinonim  dari  kata  tersebut.  Cara  ini mempunyai  kelemahan,  setiap  kata  dikelompokkan pada  label  masing-masing  untuk  diketahui  struktur kalimatnya.
Tulisan ini bertujuan mengembangkan pengukuran  kemiripan  satu  artikel  dengan  artikel lainnya yang terdapat dalam satu database. Proses yang akan dilakukan adalah dengan membadingkan jumlah penggunaan  kata  kunci  ( keywords )  yang  ada  pada sebuah  artikel  menggunakan  metode  metode fuzzy string matching. Pengujian artikel dapat dibandingkan dengan beberapa artikel lain yang telah dikelompokkan dalam  sebuah  server  atau  pusat  database.  Dimana informasi  terhadap  sebuah  dokumen  tersebut  sudah dimasukkan  terlebih  dahulu  dalam  bentuk  digital seperti  kata  kunci,  abstrak,  isi  (pedahuluan,  teori pendukung, metode yang digunakan, pengujian, hasil, kesimpulan serta referensi yang digunakan. Untuk itu diharapakan  artikel  yang  diuji  kemiripannya  dapat menghasilkan  persentase  kemiripan  antara  artikel dipilih  oleh  pengguna  dibandingkan  dengan sekumpulan  artikel  lain  dalam  database.  Maka pengguna dokumen dapat terbantu dalam mengetahui isi  dari  sebuah  dokumen/karya  ilmiah  tanpa  harus membaca isi secara keseluruhan dokumen tersebut.
Metode Fuzzy string matching digunakan dalam pencarian  kata  yang  terdapat  dalam  sebuah  artikel
untuk mendapatkan jumlah penggunaan kata dan valid dengan  memanfaatkan  logika  fuzzy  untuk  mencari tingkat kebenaran dimana melakukan pencarian string yang  benar  sama  dan  juga  string  yang  mendekati dengan  string  lain  terkumpul  meskipun  tidak  sama persis  susunan  karakternya.  Metode  ini  sangat membantu  dalam  proses  pencarian  kata  yang  sama serta yang mirip dengan kata kunci yang dipergunakan. Cara ini melakukan pencarian pada string yang serupa dan  juga  string  yang  mendekati  pada  string  lainnya yang terkumpul dalam sebuah kamus.
Kunci dari teknik pencarian ini ialah cara untuk memutuskan  bahwa  sebuah  string  yang  dapat  dicari memiliki  kesamaan  dengan  string  dalam  kamus, walaupun tidak sama persis pada susunan karakternya. Untuk  memutuskan  kesamaan  dipergunakan  sebuah fungsi  yang  diibaratkan  sebagai  similarity  function. Dalam  hal  ini  kecerdasan  buatan  sangat  berperan penting  dalam  mempercepat  proses  pengujian  untuk kemiripan sebuah artikel salah satunya adalah dengan penerapan Pemrograman Bahasa Alami. Adapun tujuan dari  pembuatan  program  yang  memiliki  kemampuan untuk  memahami  bahasa  manusia.  Tujuan  dari pemrograman  bahasa  alami  ialah  melakukan  proses pembuatan model komputasi dari bahasa sehingga bisa terjadi suatu interaksi antara manusia dengan komputer dengan perantara bahasa alami.
Konsep tentang logika fuzzy diperkenalkan oleh Prof. Lotfi Astor Zadeh pada tahun 1962. Logika fuzzy merupakan  sebuah  metodologi  sistem  kontrol  dalam pemecahan  masalah,  sesuai  untuk  diimplementasikan pada  sebuah  sistem,  mulai  dari  sistem  sederhana, sistem  kecil  hingga  embedded  system,  jaringan komputer,  multi-channel  atau  workstation  berbasis akuisisi data, serta sistem control.

## TINJAUAN PUSTAKA Fuzzy String Matcing
Algoritma  pencarian  string  atau  dapat  disebut juga algoritma pencocokan string yaitu algoritma untuk dapat  melakukan  pencarian  semua  kemunculan teks/string  pendek  dan  dan  panjang,  untuk  string pendek yang disebut pola/pattern dan string yang lebih panjang yang disebut teks. string pendek adalah pattern [0..n-1] string panjang adalah teks [0..m-1]. Algoritma yang  digunakan  dalam  pencarian  string  ini  dapat diklasifikasikan ke 3 bagian menurut arah pencariannya .  Arah  yang  paling  alami  yaitu  dimulai  dari  kiri  ke kanan,  kemudian  yang  merupakan  arah  untuk membaca,  algoritma  ini  adalah  (Fauzy  &  Kusrini, 2019):  Algoritma  Brute  Force  dan  Algoritma  dari Morris & Pratt, yang selanjutnya dikembangkan Knuth,
Morris,  dan  Pratt. Fuzzy  String  Matching merupakan salah satu metode pencarian string dengan menggunakan proses pendekatan pada pola dari string yang akan dicari. Dalam melakukan proses pencarian  pada  string yang  sama  dan  juga  string mendekati string lainnya akan terkumpul dalam sebuah kamus. Kunci  konsep  pencarian  seperti  ini  ialah bagaimana  memutuskan  bahwa  sebuah  string  yang akan dicari dapat memiliki kesamaan dengan string di kamus,  meskipun  tidak  sama  persis  dalam  susunan karakternya. Untuk memutuskan kesesuaian dipergunakan  sebuah  fungsi  yang  disebut  sebagai similarity function (Fauzy & Kusrini, 2019). Fungsi ini bertugas dalam memutuskan string hasil pencarian jika ada  ditemukan  string  hasil  pendekatan  (aproksimasi). Approximate  String  Matching adalah  pencocokan string dengan dasar kemiripan dari segi penulisannya, tingkat  kemiripan  ditentukan  dengan  jauh  tidaknya beda  penulisan  dengan  dua  buah  string  dibandingkan itu.
Operasi perubahan string tersebut dapat berupa melakukan perubahan dari satu huruf ke huruf lainnya, menghapus  satu  huruf  dari  string,  atau  memasukkan satu huruf ke dalam string (Wangsanegara & Subaeki, 2015).  Operasi  ini  digunakan  dalam  menghitung jumlah perbedaan dapat diperlukan dalam pertimbangan  kecocokan  suatu  string  dengan  string sumber,  jumlah  perbedaan  tersebut  diperoleh  dari penjumlahan  semua  pengubahan  yang  terjadi  pada masing-masing  operasi.  Operasi  untuk  mengubah string  ada  3  operasi,  yaitu:  1)  Operasi  Penghapusan yang dilakukan dengan menghapus karakter pada suatu kata  supaya  menyesuaikan  string  sumber  (S)  dengan string  target  (T);  2)  Operasi  Penyisipan  dilakukan dengan  menyisipkan  karakter  pada  suatu  indeks tertentu untuk menyamakan string sumber (S) dengan string  target  (T);  3)  Operasi  Pertukaran  dilakukan dengan  mengganti  suatu  karakter  untuk  menyamakan string  sumber  (S)  dengan  string  target  (T) (IlmuSkripsi.com, 2016).
Gambar 1. Proses Alur Pencocokan String

## Natural Language Processing (NLP)
NLP adalah bagian dari ilmu komputer dan ilmu linguistik  yang  mengkaji  interaksi  antara  komputer dengan bahasa (alami) manusia. NLP sering dianggap sebagai  cabang  dari  kecerdasan  buatan  dan  bidang kajiannya bersinggungan dengan linguistik internasional.  Kajian  NLP  mencakup  segmentasi tuturan  ( speech  segmentation ),  penandaan  kelas  kata ( part-of-speech  tagging ),  segmentasi  teks  ( text segmentation ),  penentuan  makna  ( word  sense disambiguation ). Meskipun demikian kajian ini dapat mencakup  teks,  pemrosesan  kata  ( speech  processing ) telah berkembang menjadi suatu bidang kajian terpisah. Secara  umum Natural  Language  Processing terbagi menjadi dua, yaitu text-based application dan dialog- based  application .  Text-based  application  adalah segala macam aplikasi yang melakukan proses terhadap teks  tertulis  seperti  dokumen,  e-mail,  buku,  dan  lain sebagainya  (Rohman,  Utami,  &  Raharjo,  2019). Dialog-based application adalah segala macam aplikasi yang  melakukan  proses  terhadap  bahasa  lisan  atau pengenalan  suara,  akan  tetapi  bisa  juga  memasukan interksi  dialog  dengan  mengetikan  teks  pertanyaan melalui keyboard.
Natural Language Processing (NLP) merupakan salah  satu  cabang  ilmu  AI  yang  berfokus  pada pengolahan  bahasa  natural  (Gurning,  Zarnelly,  & Adawiyah, 2016; Rohman et al., 2019). Bahasa natural secara umum dapat digunakan oleh manusia pada saat berkomunikasi satu dengan yang lain. Bahasa tersebut akan  diterima  oleh  komputer  membutuhkan  waktu diproses  serta  dipahami  terlebih  dahulu  agar  maksud dari pengguna dapat dipahami dengan baik komputer. Ada  beberapa  terapan  aplikasi  yang  digunakan  dari NLP.  Seperti  Chatbot  (digunakan  untuk  pengguna dapat  seolah-olah  melakukan  hubungan/komunikasi dengan  komputer),  Lemmatization  dan  Stemming (pemotongan  kata  pada  bahasa  tertentu  diubah  pada bentuk  dasar  pengenalan  fungsi  setiap  kata  suatu kalimat),  Summarization  (adalah  ringkasan  dari bacaan),  Translation  Tools  (menerjemahkan  bahasa) serta  aplikasi  lain  yang  dimungkinkan  peralatan komputer  dapat  mampu  memahami  perintah/instruksi bahasa yang dimasukkan oleh user.

## METODOLOGI Skema Proses dan Aliran Data
Cara  kerja  pengukuran  kemiripan  artikel  ini adalah  dimulai  dengan  pengumpulan  data  sesuai dengan kebutuhan penelitian, kemudian akan dilakukan prepossessing ( text  mining )  untuk  menghindari  data yang  tidak  valid  dalam  pengujian.  Selanjutnya  akan
dilakukan  proses  input  data  kedalam  database  sesuai dengan  format  yang  telah  ditentukan.  Proses selanjuntnya  adalah  pemilihan  artikel  untuk  diuji  dan melakukan  pencocokan  kata  ( string  matching) untuk menghindari kata kunci ( keywords ) ganda pada setiap dokumen.  Kemudian  akan  masuk  ke  prosesing pencarian  kata  kunci.  Untuk  mendapatkan  hasil kemiripan dokumen dilakukan perhitungan. Kerangka alur kerja data dilihat pada Gambar 1 berikut ini.
Gambar 2. Skema Proses Global dan Aliran Data

## Preprocessing
Proses yang dilakukan pada tahapan ini adalah teks  mining  dan string  matching .  Teks  mining digunakan  untuk  membentuk  kata  yang  terstruktur dengan  baik  sehingga  memiliki  arti  dan  merupakan. Kemudian akan dilakukan proses string matching pada saat  pemasukan  kata  kunci  untuk  satu  dokumen, sehingga terhindar dari redundan kata kunci dalam satu dokumen.  Adapun  kata  kunci  yang  digunakan  adalah kata  kunci  yang  terdapat  pada  abstrak.  Proses  dapat digambarkan pada Gambar 2 flowchart preprocessing berikut ini:
Gambar 3. Flowchart Preprocessing

## Metode Pengujian
Adapun  proses  pengujian  kemiripan  dokumen adalah seperti gambar 3 berikut ini:
Gambar 4. Proses Pengujian Kemiripan
Dari  gambar  diatas  menjelaskan  proses pengujian yaitu dari kata kunci yang ditemukan akan dibandingkan mulai dari Kata Kunci pertama (KK 1 ) ke setiap record yang ada pada database mulai dari record awal  sampai  degan  record  terakhir.  String  Matching antar  KK  akan  dilakukan  pada  atribut  judul  jurnal, abstrak  jurnal,  keyword  abstrak,  isi,  dan  referensi jurnal. Jika kata tersebut ditemukan maka jumlah kata yang  ditemukan  akan  bertambah  1.  Dapat  dituliskan dalam algoritma berikut ini:
while Art EOF Count(KK (i) )=TemuKK (i) Art (i) [tit (i) ],[abs (i) ],[key
(i) ], [Isi (i) ], [ref (i) ]+1 Movenext Art (i) Loop TotalKK (i) [ Art (i) =Count(KK (i) )

## Perhitungan Kemiripan
Tahapan  yang  dilakukan  adalah  dengan membuat  query  dalam  menyeleksi  artikel  yang  akan dibandingkan dengan database jurnal. Kemudian akan menghasilkan  kata  kunci  (Darwis  Robinson  Manalu, Rajagukguk,  Siringoringo,  Siahaan,  &  Sihombing, 2019). Akan dilanjutkan dengan pembandingan dengan dokumen  yang  ada  pada  database  dengan menggunakan  query  pada  judul  tulisan,  kata  kunci, abstrak,  isi  dan  referensi  sebuah  artikel  yang  telah deindex  sebelumnya.  Pada  database  telah  dilakukan pengelompokan  berdasarkan  kriteria  seperti  kategori jurnal/paper, bidang ilmu, tahun dan lainnya.
Input Artikel Pre-Proces sing Teks Mining String Matching Processing Perhitunga n jumlah keyword dan pencarian Testing Membanding kan Keyword Artikel Sumber dgn Keyword yang ada pada artikel Output Jumlah pengguna an kata kunci
ISSN: 2620-4339 (media online)
Gambar 5. Perhitungan Persentase Kemiripan
Setelah dilakukan pencarian pada database dan jumlah kata kunci yang terdapat pada setiap dokumen akan  dibagikan  dengan  total  semua  kata  kunci  yang ditemukan  pada  pada  database.  Proses  perhitungan seperti berikut ini;
For i = 1 to Jumlah_Art_Temu Persentase Mirip Art(i) = TotalTemuKK_Art (i)/ TotalTemuKK All
Next i
Tahapan perhitugan tersebut adalah:
1. Pertama  sekali  dilakukan  adalah  teks/string dicocokan  oleh  kamus  data  kemudian  apabila memiliki  kesesuaian  maka  hasil  perhitungan  akan ditampilkan.
2. Jika tidak atau belum ditemukan string/teks tersebut dilanjutkan  pada  tahapan  yang  berikutnya  yaitu string dicek kesesuaian huruf awal serta huruf akhir, apakah  memiliki  panjang  ( len )  yang  sama,  jika ditemukan kecocokan akan dilakukan perhitungan dan menampilkannya.
3. Jika  belum  ditemukan  string  tersebut  akan dilanjutkan  pada  tahap  berikutnya  yaitu  hanya memeriksa  huruf  awal  dan  akhir  dengan mengabaikan  ukuran  panjang/len,  jika  ditemukan kecocokan akan dilakukan perhitungan.
4. Selanjutnya  adalah  bila  belum  ditemukan kesesuaian sama sekali dengan kamus data tersebut, maka teks/string akan dihitung sesuai dengan yang dimasukkan oleh pengguna.

## PEMBAHASAN
Dalam  penjelasan  sebelumnya  tujuan  dari tulisan ini adalah mengetahui kemiripan sebuah artikel dengan artikel lainnya, agar informasi yang didapat dari beberapa  artikel  yang  memiliki  kategori  yang  sama atau  bidang  ilmu/topik  artike;  yang  sama.  Sehingga berdasarkan  pengujian  kemiripan  dapat  memberikan informasi lebih awal tentang isi artikel tersebut. Maka yang menjadi pembanding yang digunakan adalah kata kunci  yang  terdapat  pada  abstrak  setiap  tulisan  yang
ada. Aspek kedua yang akan dibahas adalah peringkat kemiripan artikel dari database yang tersedia.
Dengan  banyaknya  artikel  saat  ini  terutama dalam  bentuk  digital  semakin  memudahkan  penulis mencari  referensi.  Namun  dalam  kenyataannya  ada dokumen yang sangat mirip dalam kasus yang serupa, termasuk referensi yang digunakan. Bagi pembaca atau user yang akan merujuk atau untuk mengetahui isi dari sebuah  tulisan  tentunya  akan  membutuhkan  waktu yang  banyak  menyelesaikan  itu.  Sehingga  perlu dilakukan  pengujian  kemiripan  dokumen  dengan menggunakan  kata  kunci  yang  ada  ada  setiap  artikel. Faktanya  ada  artikel  yang  memiliki  kata  kunci  yang mirip dan bahkan sama tahap.
Adapun  tahapan  yang  dilakukan  dalam  proses pencarian dan pencocokan string sebagai berikut:
1. Memilih  atau  menentukan  artikel  yang  akan dibandingkan  dengan  artikel  lainnya  setelah memilih  topik,  kategori  atau  bidang  ilmu. Tujuannya  adalah  untuk  menghindari  pengujian yang tidak sesuai dengan topik.
2. Menentukan  Kata  kunci  yang  akan  digunakan dengan mengurutkan berdasarkan posisi penulisan, jika lebih dari satu kata maka akan diurutkan sesuai posisi  kata  kemudian  dilanjutkan  pada  kata  kunci berikutnya.
Contoh:
Keywords:  Fuzzy  String  Matching,  Natural
Language Processing, Kemiripan Artikel,

## Kecerdasan Buatan, Pencarian
Dari kata kunci ini akan dilakukan indeks dengan memisahkan setiap kata menjadi.
Tabel 1. Keyword pada Artikel Sumber
Keyword 1 Fuzzy String Matching (Fuzzy, String, Matching) Keywrod 2 Natural Language Processing (Natural, Language, Processing) Keyword 3 Kemiripan Artikel (Kemiripan, Artikel) Keyword 4 Kecerdasan Buatan (Kecerdasan, Buatan) Keyword 5 Pencarian (Pencarian)
Vol. 5 No. 1 (April 2021)
3. Membuat index setiap kata kunci menjadi:
Tabel 2. Index Keyword pada Artikel Sumber
Dari tabel di atas apabila ditemukan tanda baca dan spasi seperti “’*&[];: dan lain-lain akan dihilangkan sehingga  panjang  kata  ( len )  sesuai  dengan  yang karakter alphabet.
K total = {K 1 K 2 K 3 .... K n }
Jika  pembentukan  indeks  kata  kunci  telah  selesai maka dapat dilanjutkan pada proses berikutnya.
4. Setelah kata kunci artikel sumber sudah ditentukan maka artikel lainnya juga akan diindeks mulai dari judul, abstrak, kata kunci, isi tulisan dan referensi. Maka kata kunci yang pertama (Kata Kunci Sumber =KKs)  akan  dibandingkan  dengan  kata  yang  ada pada  artikel  sumber.  Sehingga  diperoleh  jumlah kata  yang  ditemukan  pada  artikel  sumber. Selanjutnya kata kunci yang pertama (Kata Kunci Sumber  =KKs)  akan  dibandingkan  dengan  kata yang  ada  pada  artikel  tujuan  lainnya  (Kata  Kunci Tujuan = KKt).
Untuk  kata  yang  benar-benar  match  (sama  persis setiap karekater pada kata)
For i = 1 to count(KKs) Jlh=0 For j = 1 to count(KKt) If KKs(i) = KKt(j) Then Jlh=Jlh+1 End if Next j
TotalKKs(i)=jlh Next i
Untuk kata yang sama panjang dan huruf awal dan akhir sama
For i = 1 to count(KKs) Jlh=0
For j = 1 to count(KKt) k=len(KKt(j)) If KKs(i).chr(1) = KKt(j).Chr(1) and KKs(i).chr(k) = KKt(j).Chr(k) and Len(KKs(i)) = Len(KKt(j)) Then Jlh_mirip=Jlh_mirip +1 End if Next j
TotalKKs(i)=jlh_mirip
Next i
Contoh : String à Strong, Pencarian à Pencairan
Maka  akan  ditampilkan  hasil  seperti  berikut  ini untuk kata yang sama dan sama panjang kata, huruf awal dan huruf akhir:
Tabel 3. Jumlah Kata Kunci Yang Ditemukan
N o Kata Sumber Tujuan Art1 Art 2 Art 3 Art 4 Art N 1 Fuzzy 5 16 12 25 … 2 String 15 16 20 18 … 3 Matching 5 16 18 18 … 4 Natural 8 8 10 13 … 5 Language 11 12 12 13 … 6 Processin g 10 5 10 13 … 7 Kemiripa n 20 15 14 8 … 8 Artikel 11 21 14 8 … 9 Kecerdas an 5 9 8 6 … 10 Buatan 4 3 5 4 … 11 Pencarian 11 26 34 16 Total 105 147 157 142 N
5. Menghitung dan membandingkan jumlah kata yang sudah dicari dan akan diurutkan berdasarkan jumlah kata yang sama paling besar.
Tabel 4. Hasil Pengujian Artikel Jumlah Kata Kunci Kemiripan Pemakaian Kata Kunci dengan Artikel 1 1 105 - 2 147 71,43% 3 157 66,88% 4 142 73,94% 5 180 58,33% N … ….. No Kata Index 1 Fuzzy 0 2 String 1 3 Matching 2 4 Natural 3 5 Language 4 6 Processing 5 7 Kemiripan 6 8 Artikel 7 9 Kecerdasan 8 10 Buatan 9 11 Pencarian 10
Dari hasil pengujian di atas terdapat jumlah kata kunci  pada  artikel  1  sebanyak  105  jika  dibandingkan dengan  artikel  yang  ada  dalam  database,  kemudian telah  memilih  kategori,  bidang  ilmu  dan  topik  yang sejenis  setelah  dibandingkan  maka  pada  artikel  ke  4 memiliki  jumlah  penggunaan  kata  kunci  yang  lebih tinggi sebesar 73,94%. Dapat dikategorikan artikel ini memiliki kemiripan yang lebih besar.

## KESIMPULAN
Setelah  membahas  dan  menguji  kemiripan artikel  melalui  penggunaan  kata  kunci  dalam  sebuah tulisan  maka  dapat  diberikan  beberapa  kesimpulan antara lain:
1. Pengukuran  kemiripan  artikel  dapat  dilakukan dengan baik sesuai dengan metode yang digunakan dalam  waktu  yang  cepat  dibandingkan  pada pengujian dengan membaca isi dokumen
2. Dari pengujian data yang dilakukan diperoleh hasil kemiripan yang bervariasi karena kata yang benar sama ditambahkan dengan kata yang mirip dengan kata kunci pada huruf awal dan akhir serta panjang kata tersebut.
3. Dari persentase yang dihasilkan dapat menggambarkan  jika  artikel  tersebut  memiliki  isi yang  mirip  dan  juga  memiliki  perbedaan  dalam konteks kemiripan artikel dengan penggunaan kata kunci.

## DAFTAR PUSTAKA
Ariantini, D. A. R., Lumenta, A. S. M., & Jacobus, A. (2016). Pengukuran Kemiripan Dokumen Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Cosine Similarity. Jurnal Teknik Informatika , 9 (1). https://doi.org/10.35793/jti.9.1.2016.13752
Fauzy, M. N., & Kusrini, K. (2019). Chatbot Menggunakan Metode Fuzzy String Matching Sebagai Virtual Assistant Pada Pusat Layanan Informasi Akademik. Jurnal Informa , 5 (1), 61–
67.
Gurning, A. I. A., Zarnelly, Z., & Adawiyah, A. (2016). Penerapan Fuzzy String Matching Pada Aplikasi Pencarian Tugas Akhir Mahasiswa Jurusan Sistem Informasi Berbasis Web (Studi Kasus: Fakultas Sains Dan Teknologi UIN Suska Riau). Jurnal Ilmiah Rekayasa Dan Manajemen Sistem Informasi , 2 (1), 54–59. https://doi.org/10.24014/rmsi.v2i1.1810
IlmuSkripsi.com. (2016). Algoritma Pencarian String.
Manalu, D. R. (2016). Pengujian Tingkat Kemiripan Skripsi Mahasiswa Dengan Algoritma Genetika Menggunakan POSI Formulation. Jurnal METHODIKA , 2 (2), 75–82.
Manalu, Darwis Robinson, Rajagukguk, E., Siringoringo, R., Siahaan, D. K., & Sihombing, P. (2019). The Development of Document Similarity Detector by Jaccard Formulation. 2019 International Conference of Computer Science and Information Technology (ICoSNIKOM) , 1–4. https://doi.org/10.1109/ICoSNIKOM48755.201 9.9111494
Rohman, A. N., Utami, E., & Raharjo, S. (2019). Deteksi Kondisi Emosi pada Media Sosial Menggunakan Pendekatan Leksikon dan Natural Language Processing. Eksplora Informatika ,
9 (1), 70–76. https://doi.org/10.30864/eksplora.v9i1.277
Wangsanegara, N. K., & Subaeki, B. (2015). Implementasi Natural Language Processing Dalam Pengukuran Ketepatan Ejaan Yang Disempurnakan (EYD) Pada Abstrak Skripsi Menggunakan Algoritma Fuzzy Logic. Jurnal Teknik Informatika , 8 (2). https://doi.org/10.15408/jti.v8i2.3185