## PENDETEKSI KESAMAAN KATA UNTUK JUDUL PENULISAN BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA STEMMING NAZIEF-ADRIANI
Mochamad Wisuda Sardjono 1) , Margi Cahyanti 2) , Maulana Mujahidin 3) , dan Rini Arianty 4)
1,2,3,4 Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma
1,2,3,4 Jalan Margonda Raya No.100, Pondok Cina, Depok E-mail : moch_wisuda@staff.gunadarma.ac.id 1) ,  margi@staff.gunadarma.ac.id 2) , mujahidin@staff.gunadarma.ac.id 3) , rini_a@staff.gunadarma.ac.id 4)

## ABSTRAK
Penelitian  ini  mengimplementasikan  algoritma stemming Nazief-Adrian  untuk  mencari  kesamaan  judul  penulisan berbahasa Indonesia. Dengan mencari kesamaan judul penulisan tersebut dapat membantu mahasiswa maupun dosen dalam menentukan  judul  penulisan  yang  ingin  dibuat  atau  dapat  menjadi  referensi  dalam  pembuatan  penulisan,  sehingga  dapat menghindari tindakan plagiarisme judul penulisan. Penelitian ini juga membangun aplikasi yang dapat menambahkan data judul  penulisan  ke  dalam database dan  mencari  kesamaan  judul  penulisan  dari  judul  penulisan  yang  terdapat  dalam database .    Tahapan  yang  dilakukan  untuk  proses  mencari  kesamaan  adalah  memecah  kata  pada  judul  penulisan  untuk didapatkan  kata  dasar  dengan  menggunakan  algoritma stemming Nazief-Adriani,  kemudian  dihitung term  frequency ( tf ) untuk  mendapatkan persentase kesamaan  kata. Hasil dari pencarian kesamaan judul penulisan  ini berupa kata dasar  yang diambil dari setiap kata dari judul penulisan yang ingin  dicari kesamaan dan persentase kesamaan dengan judul penulisan yang  ada  di database .  Pengujian  dilakukan  pada  5  judul  penulisan  yang  diinputkan  oleh  pengguna  kemudian  dicari kesamaannya dengan 1561 judul penulisan pada database .
Kata Kunci : Text Mining, Stemming, Algoritma Nazief-Adrian, Plagiarisme

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  data  teks  saat  ini  telah  mencapai jumlah  yang  cukup  besar.  Hal  tersebut  disebabkan  oleh berkembangnya  dunia  teknologi  informasi  yang  terdiri dari  data  teks  di  dalamnya.  Saat  ini,  berbagai  macam media online seperti blog, situs berita online , dan jejaring sosial  menjadi  sumber  data  teks  yang  sangat  potensial untuk  digali  lebih  dalam.  Namun,  data  berbentuk  teks memiliki  karakteristik  yang  tidak  terstruktur  dan  sangat banyak  memuat noise .  Oleh  karena  itu, text  mining memiliki  peran  penting  dalam  bidang  data  mining. Dengan  mengaplikasikan  proses-proses  dalam text mining ,  maka  akan  diperoleh  pola-pola  data  dan ekstraksi  dari  pengetahuan-pengetahuan  yang  potensial dari data teks (Kao, 2005).
Pemanfaatan  teknologi  informasi  telah  menjadi kebutuhan  dalam  era  modern  saat  ini.  Komponen  yang ada di dalam dunia digital salah satunya adalah dokumen teks. Dokumen dalam bentuk digital memudahkan dalam hal penyimpanan dan mudah untuk terjadinya plagiarism yang  selalu  menjadi  sorotan  terutama  di  kalangan akademis. Tindakan plagiat yang dilakukan seseorang ini tidak  mencerminkan  sikap  kreatif  sebagai  kaum intelektual.  Rawannya  plagiat  pada  dokumen  digital mendorong  para  peneliti  untuk  mengembangkan  piranti lunak plagiarism  checker untuk  mendeteksi  plagiat dengan  cara  mengukur  tingkat  kemiripan  dokumen tersebut  dengan  dokumen-dokumen  lainnya.  Hal  ini
penting  karena  kredibilitas  akademisi  maupun  penerbit ditentukan  oleh  originalitas  dokumen  atau  artikel  yang diterbitkannya (Khan, 2011) .
Information  Retrieval (IR)  merupakan  area  studi yang  mempelajari  metode  pencarian  serta  pemisahan material  berupa  dokumen  teks  dari  data  yang  tidak terstruktur  yang  memenuhi  kebutuhan  informasi  yang relevan (Manning, 2009). IR merupakan suatu pencarian informasi  yang  didasarkan  pada  suatu  query  yang diharapkan  dapat  memenuhi  keinginan  user  dari kumpulan dokumen yang ada (Poernomo, 2015).
Stemming merupakan  metode  untuk  meningkatkan performansi  IR  dengan  cara  mentransformasi  kata-kata di  dalam  suatu  dokumen  teks  ke  dalam  bentuk  kata dasarnya.  Dengan  melakukan  proses stemming ,  maka efisiensi algoritma Information Retrieval dapat ditingkatkan karena menghilangkan kata-kata berimbuhan  yang  memiliki  makna  morfologi    berbeda- beda  namun  memiliki  interpretasi  semantik  yang  sama (Manning, 2009).
Untuk bahasa Indonesia, terdapat algoritma stemming oleh  Bobby  Nazief  dan  Mirna  Adriani  (Adriani,  2007). Proses stemming dalam  bahasa  Indonesia  ini  lebih kompleks,  karena  terdapat  berbagai  macam  variasi  serta kombinasi imbuhan yang harus dihapus untuk mendapatkan  kata  dasar.  Pada  penelitian  mengenai stemming ,  nilai  akurasi  yang  diperoleh  pun  lebih  baik daripada  algoritma  Vega  dan  Porter,  berkisar  antara
82,84%  sampai  dengan  97,931%  (Simarangkir,  2017). Hasil  penelitian  lain  didapatkan  dari  total  2.132  kata yang di uji, algoritma Nazief-Adriani menghasilkan kata dasar  yang  benar  sebanyak  2.031  kata,  sedangkan algoritma  Porter  menghasilkan  kata  dasar  yang  benar sebanyak 1.687 kata. Tingkat kesalahan stemmer Nazief- Adriani  hanya  5%,  sedangkan  Porter  21%  (Susyanto, 2017).
Penerapan  algoritma  Nazief-Adriani  dengan  metode Cosine  Similarity pada  penelitian  tentang  mencari kesamaan  dokumen  yang  menggunakan  kalimat  aktif dibandingkan  dengan  dokumen  dengan  kalimat  pasif dihasilkan tingkat optimalisasi sebesar 93,81% dibanding dengan  algoritma  lain  (Azhar,  2014).  Hasil stemming pada  tahapan pre-processing menggunakan  algoritma Nazief-Adriani  menghasilkan  akurasi  95%  untuk  teks terjemahan  Al  Quran  dan  tafsir  berbahasa  Indonesia. Kegagalan  pembentukan  kata  dasar  pada  tahap  ini dikarenakan masih adanya kata dalam bahasa Arab yang tidak  diterjemahkan  ke  bahasa  Indonesia  (Poernomo, 2015).
Berdasarkan  uraian  diatas  kemampuan  Algoritma Nazief-Adriani untuk memecahkan kalimat menjadi kata dasar lebih baik dibandingkan dengan algortima lainnya. Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini  algoritma  Nazief- Adriani  digunakan  untuk  mencari  kata  dasar  pada kalimat.  Untuk  mendapatkan  persentase  kesamaan  kata penelitian  ini  menggunakan  metode term  frequency . Pada  penelitian  ini  juga  dikembangkan  aplikasi pendeteksi  kesamaan  kata  untuk  judul  penulisan berbahasa  Indonesia  dengan  menggunakan  algoritma stemming Nazief-Adriani.
2. RUANG LINGKUP
Penelitian ini membahas beberapa masalah, diantaranya :
1. Menerapkan  algoritma stemming Nazief-Adriani untuk memecah judul menjadi kata dasar.
2. Memanfaatkan metode term frequency untuk mendapatkan persentase kesamaan kata.
3. Menggunakan  bahasa  pemrograman  Visual  C#  dan Microsoft Access sebagai database untuk mengembangkan aplikasi.

## 3. BAHAN DAN METODE
Langkah-langkah  mencari  kesamaan  kata  pada  judul penulisan  dibahas  pada  bagian  ini    dengan stemming menggunakan  algoritma  Nazief-Adriani  dan term frequency .
3.1 Text Mining
Text Mining dapat didefinisikan sebagai suatu proses untuk  menggali  informasi  yang  berhubungan  dengan sekumpulan dokumen dengan menggunakan tool analisis yang  merupakan  komponen  pada  data  mining. Text mining berbeda  dengan  data  mining,  jenis  data  yang digunakan  adalah semi-structure atau unstructure (Ohara, 2011).
Tantangan  yang  dihadapi  pada text  mining adalah jumlah  data  yang  besar,  dimensi  yang  tinggi  dan  data yang berubah (Ohara, 2011).
Dalam  implementasinya, text  mining akan  mencari pola-pola  tertentu,  mengasosiasikan  satu  bagian  teks dengan  yang  lain  berdasarkan  aturan-aturan  tertentu, sehingga  dapat  dilakukan  analisa  keterhubungan  antar teks dalam sekumpulan dokumen. Tahapan-tahapan pada text mining (Ohara, 2011) :
1. Case Folding
Mengubah  semua  huruf  atau  teks  dalam  dokumen menjadi  huruf  kecil  dan  menghilangkan  karakter selain huruf.
2. Tokenizing Memotong  tiap  kata  dalam kalimat  dengan menggunakan  spasi  sebagai delimiter yang  akan menghasilkan token berupa kata.
3. Filtering Memisahkan  kata  yang  dianggap  tidak  penting  atau tidak memiliki makna,  hasil dari tahap sebelumnya.
4. Stemming
Mengembalikan  kata-kata  yang  diperoleh  dari  tahap sebelumnya  ke  bentuk  dasarnya,  menghilangkan imbuhan  awal  (prefix)  dan  imbuhan  akhir  (sufix) sehingga  didapatkan  kata  dasarnya.  Pada  tahapan  ini memerlukan  masukan  berupa  kata  yang  terdapat dalam suatu dokumen dengan menghasilkan keluaran berupa root word .
5. Tagging Mengubah kata dalam bentuk lampau menjadi bentuk sekarang.
6. Analyzing
Keterhubungan  antar  kata  dalam  dokumen  akan ditentukan  dengan  menghitung term  frequency pada dokumen.  Tahapan  ini  dikenal  dengan  tahapan pembobotan.
3.2 Algoritma Stemming Nazief-Adriani Stemming adalah  cara  yang  digunakan  untuk meningkatkan  performa Information  Retrieval dengan cara  mentransformasikan  kata-kata  dalam  sebuah dokumen  teks  ke  kata  dasarnya.  Proses stemming pada teks  Bahasa  Indonesia  digunakan  untuk  menghilangkan sufiks, konfiks, dan prefiks. Hal ini berbeda dengan teks Bahasa  Inggris,  proses stemming digunakan  untuk menghilangkan sufiks (Agusta, 2009).
Algoritma  Nazief-Adriani  dikembangkan  pertama kali oleh Bobby Nazief dan Mirna Adriani. Algortima ini berdasarkan  pada  aturan  morfologi  Bahasa  Indonesia yang luas, yang dikumpulkan menjadi satu group dan di- enkapsulasi  pada  imbuhan  ( affixes )  yang  diperbolehkan ( allowed affixes ) dan imbuhan yang tidak diperbolehkan ( disallowed  affixes ).  Algoritma  ini  menggunakan  kamus kata dasar dan mendukung recording , yakni penyusunan kembali  kata-kata  yang  mengalami  proses stemming berlebih (Susyanto, 2017).
Algoritma yang dibuat oleh Bobby Nazief dan Mirna Adriani  memiliki  tahapan  sebagai  berikut  (Susyanto, 2017):
1. Cari  kata  yang  akan  di stem dalam  kamus.  Jika ditemukan  maka  diasumsikan  bahwa  kata  tesebut adalah root word . Maka algoritma berhenti.
2. Inflection Suffixes (“-lah”, “-kah”, “-ku”, “- mu”, atau
“-nya”)  dibuang.  Jika  berupa  particles  (“-lah”,  “- kah”,  “-tah”  atau  “-pun”)  maka  langkah  ini  diulangi lagi untuk menghapus Possesive Pronouns (“-ku”, “- mu”, atau “-nya”), jika ada.
3. Hapus Derivation  Suffixes (“-i”,  “-an”  atau  “-  kan”). Jika  kata  ditemukan  di  kamus,  maka  algoritma berhenti. Jika tidak maka ke langkah 3a.
1) Jika  “-an”  telah  dihapus  dan  huruf  terakhir  dari kata  tersebut  adalah  “-  k”,  maka  “-k”  juga  ikut dihapus.  Jika  kata  tersebut  ditemukan  dalam kamus  maka  algoritma  berhenti.  Jika  tidak ditemukan  maka  selanjutnya    lakukan  langkah 3b.
2) Akhiran  yang  dihapus  (“-i”,  “-an”  atau  “-kan”) dikembalikan, lanjut ke langkah 4.
4. Hapus Derivation  Prefix .  Jika  pada  langkah  3  ada sufiks  yang  dihapus  maka  lanjutkan  ke  langkah  4a, jika tidak lanjutkan ke langkah 4b.
1) Periksa  tabel  kombinasi  awalan  akhiran  yang tidak  diijinkan.  Jika  ditemukan  maka  algoritma berhenti, jika tidak lanjutkan ke langkah 4b.
2) For  i  =  1  to  3,  tentukan  tipe  awalan  kemudian hapus  awalan.  Jika  root  word  belum  juga ditemukan  lakukan  langkah  5,  jika  sudah  maka algoritma  berhenti.  Catatan:  jika  awalan  kedua sama dengan awalan pertama algoritma berhenti.
5. Melakukan Recording .
6. Jika  semua  langkah  telah  selesai  tetapi  tidak  juga berhasil  maka  kata  awal  diasumsikan  sebagai root word . Proses selesai.
3.3 Term Frequency (tf) TF  ( Term  Frequency )  adalah  frekuensi  dari kemunculan  sebuah term dalam  dokumen  yang bersangkutan.  Semakin  besar  jumlah  kemunculan  suatu term (TF  tinggi)  dalam  dokumen,  semakin  besar  pula bobotnya  atau  akan  memberikan  nilai  kesesuaian  yang semakin besar (Rajaraman, 2011).
Variasi  skema  pembobotan  tf-idf  sering  digunakan oleh  mesin  pencari  sebagai  alat  utama  dalam  penilaian dan  peringkat  relevansi  dokumen  yang  diberikan permintaan pengguna (Rajaraman, 2011).
TF  merupakan  salah  satu  skema  pembobotan  waktu paling  populer  saat  ini;  83%  dari  sistem  rekomendasi berbasis  teks  di  perpustakaan  digital  menggunakan  TF (Breitinger,  2015).  Pada Term  Frequency (TF),  terdapat beberapa jenis formula yang dapat digunakan :
1. TF biner (binary TF), hanya memperhatikan apakah suatu kata atau term ada atau tidak dalam dokumen, jika  ada  diberi  nilai  satu  (1),  jika  tidak  diberi  nilai nol (0).
2. TF  murni  ( raw TF),  nilai  TF  diberikan  berdasarkan jumlah  kemunculan  suatu term di  dokumen. Contohnya,  jika  muncul  lima  (5)  kali  maka  kata tersebut akan bernilai lima (5).
3. TF logaritmik, hal ini untuk menghindari dominansi dokumen  yang  mengandung  sedikit term dalam query , namun mempunyai frekuensi yang tinggi.
4. Perhitungan  TF
{ (     )
} (1) Dimana  nilai  f t,d (1)  adalah  frekuensi  term  (t)  pada dokumen (d). Jadi jika suatu kata atau term terdapat dalam  suatu  dokumen  sebanyak  5  kali  maka diperoleh  bobot  =  1  +  log  (5)  =  1.699.  Tetapi  jika term tidak  terdapat  dalam  dokumen  tersebut, bobotnya adalah nol (0).
5. TF  normalisasi  (2),  menggunakan  perbandingan antara frekuensi sebuah term dengan nilai maksimum  dari  keseluruhan  atau  kumpulan term yang ada pada suatu dokumen.
{            } (2)
Penelitian  ini  menggunakan  formula TF biner yang menyatakan  jumlah  berapa  banyak  keberadaan  suatu term dalam  satu  dokumen.  Nilai TF biner  dihitung dengan formula (Manning, 2009) berikut :
(3)

## 4. PERANCANGAN APLIKASI
Dalam tahap ini akan dibahas mengenai perancangan sistem  yang  dibuat.  Perancangan  sistem  merupakan rancangan yang dibuat sebelum perangkat lunak tersebut dibangun.  Perancangan  ini  menggunakan  bantuan  alur sistem.

## 4.1 Pra-proses Basis Data
Pada  proses  ini  yang  pertama  adalah  memasukkan judul  dari  penulisan  berbahasa  Indonesia  dan  juga abstraksi  atau  kata  kunci  dari  judul  yang  akan dimasukkan,  lalu  yang  kedua  itu  ada  proses  algoritma stemming Nazief-Adriani  yang  dimana  di  algoritma  ini akan  menghilangkan  kata  imbuhan  dari  abstraksi  atau kata  kunci  yang  tadi  telah  dimasukkan  seperti  kata imbuhan –ber, -meng, -an, dan masih banyak lagi sesuai dengan  algoritma  tersebut.  Pada  tahap  ketiga  adalah menghitung  bobot term  frequency ( tf )  yang  dimana setelah  di stemming kata  kuncinya  menggunakan algoritma  Nazief-Adrian  maka  akan  dihitung tf kata kunci terhadap judul penulisan.
Pada tahap  akhir yaitu  menyimpan data seperti judul penulisan,  kata  dasar  dan  juga  bobot tf yang  tadi  telah dihitung,  lalu  dimasukkan  kedalam database yang berisikan  data  yang  telah    dimasukkan,  kemudian algoritma stemming Nazief-Adrian  juga  dimasukkan
kedalam database ,  untuk  mengambil  kata  dasar  yang telah  di stemming dan  akan  dicari  kesamaan  kata  saat proses kesamaan pada database judul penulisan.

## Gambar 1. Alur Pendeteksi Kesamaan Kata
Pada gambar 1 dapat terlihat perancangan alur sistem yang akan menjelaskan tentang alur dari sistem ini. Pada rancangan  alur  sistem  ini  terdapat  dua  proses,  yang pertama itu adalah pra-proses basis data yang artinya itu adalah  pada  proses  ini  akan  memproses  data  yang  akan masuk ke database .
4.2 Perancangan Database
Untuk  meng-inputkan  data  judul  penulisan  sebagai data  pembanding  maka  diperlukan  rancangan database yang dapat terlihat pada tabel 1.
Terdapat  5 field yang  digunakan  pada  rancangan aplikasi ini, diantaranya field : Id untuk menyimpan kode identitas  dari  satu  data  judul  penulisan, judul untuk menyimpan  data  judul  penulisan, total_kata untuk menyimpan  banyaknya  kata  pada  judul  penulisan  dan kata_dasar ,  untuk  menyimpan  daftar  kata  dasar  yang terdapat  pada  judul  penulisan  dengan delimeter berupa koma (,).
Tabel 1. Tabel Data Field Name Data Type ID AutoNumber Judul Text Total_Kata Number Kata_Dasar Memo
Untuk  menyimpan  master  kata  dasar  menggunakan tabel 2. Id merupakan isian data identitas dari kata dasar, kata_dasar merupakan isian kata dasar yang baku dalam
bahasa Indonesia dan tipe merupakan isian dari jenis kata : benda (nomina), sifat (adjektiva) dan kerja (verba).
Tabel 2. Kata Dasar Field Name Data Type ID AutoNumber Kata_dasar Text Tipe Text
Sebagai  contoh  kata  dasar  “informasi”  bertipe nomina  atau  kata  benda,  “informatif”  bertipe  adjektiva atau kata sifat dan “ingat” bertipe verba atau kata kerja.
Tabel 3. Stop Word Field Name Data Type ID AutoNumber Stop_Word Text
Tabel  3  digunakan  untuk  menyimpan  kata  sebagai batas  pada  kalimat  sehingga  dapat  kata  yang  akan  di stemming . Id merupakan  isian  identitas  dari  kata pembatas  dan stop_word merupakan  isian  dari  kata pembatas.  Contoh  kata  pembatasnya  :  “yang”,  “yakin”, “dan”, “dapat”, dan sebagainya
Tabel 4. Data Top Field Name Data Type ID AutoNumber Id_Data Number Top_Kata Text Jumlah Number TF Number
Tabel 4 digunakan untuk menyimpan  potongan kata yang  mengandung  arti  dari  kalimat  dan  nilai tf berdasarkan  judul  penulisan  yang  diinputkan. Id merupakan isian identitas kata dasar, id_data merupakan identitas judul penulisan, top_kata merupakan isian kata dasar, jumlah merupakan isian jumlah kata dasar tersebut dalam  judul  penulisan  dan tf merupakan  isian term frequency dari  kata  dasar.    Sebagai  contoh  judul penulisan
“Aplikasi Perancangan Pengambilan
Keputusan  dengan  Penentuan  Korelasi  Antar  Produk Menggunakan  Teknik  Data  Mining”  jumlah  total  kata yang  mengandung  arti  sebanyak  10,    Top_Kata :”aplikasi”, “perancangan”, “pengambilan”, “keputusan”, “penentuan”,  “korelasi”,  “produk”,  “teknik”,  “data”  dan “mining”.  Nilai tf didapatkan  dari  banyaknya  kata  telah dilakukan  pemotongan  dari  judul  penulisan  dibagi dengan jumlah kata pada judul penulisan tersebut,  misal kata  “aplikasi”  hanya  ada  1  kata  pada  judul  penulisan tersebut maka nilai tf dari kata “aplikasi” sebesar 1/10 = 0.1.

## 5. IMPLEMENTASI
Aplikasi  ini  dibuat  dengan  tujuan  untuk  membantu pengguna  yang  ingin  menentukan  atau  mencari kesamaan judul penulisan berbahasa Indonesia yang ada di  dalam database .  Aplikasi  ini  digunakan  dengan
memasukkan judul penulisan berbahasa Indonesia. Judul penulisan tersebut lalu dihitung kesamaan kata dasar dan dihitung nilai persentasenya atau term frequency .

## Gambar 2. Tampilan Input Judul Penulisan
Pada  gambar  2  terlihat  tampilan  untuk  inputan  judul penulisan  yang  ingin  dimasukkan  secara  langsung. Tampilan  ini  untuk  menginputkan  data  yang  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  dua  cara  menginputkan judul  penulisan  atau  dengan  menggunakan import  file dari  excel  seperti  pada  gambar  3.  Pada  tampilan  ini terdapat  tombol  simpan  data  yang  akan  menyimpan dokumen  atau  judul  penulisan  yang  ingin  ditambahkan ke database .  Dan  tombol refresh untuk  memastikan bahwa data dokumen telah tersimpan dalam database .
Gambar 3. Tampilan Import file
Pada  gambar  3  terlihat  tampilan import dari file excel yang fungsinya sama seperti input judul penulisan. Pada tampilan ini terdapat button telusuri yang fungsinya untuk  memilih file excel  yang  ingin  dimasukkan  dan tombol  lihat  excel  yaitu  untuk  melihat  isi  dari file excel yang  telah  dipilih  dan  ada  tombol  simpan  data  yang digunakan  untuk  menyimpan  data  excel  yang  telah dipilih,  lalu  ada  tombol refresh yang  sama  seperti  pada tampilan input dokumen.

## Gambar 4. Tampilan Pencarian Kesamaan Judul Penulisan
Gambar  4  merupakan  tampilan  untuk  proses pencarian  kesamaan  judul  penulisan  yang  ingin  dicari kesamaan  kata  pada database judul  penulisan.  Dalam tampilan  tersebut  terdapat  sebuah  kolom  untuk menginputkan  judul  penulisan  yang  akan  dicarikan kesamaan  kata,  tombol matching berfungsi  untuk melakukan  proses  pencarian  kesamaan  kata  pada database judul  penelitian  yang  telah  diinputkan.  Tabel yang terdapat dalam tampilan berguna untuk menampilkan  kata  dasar  yang  terdapat  pada  inputan judul penulisan  dan term frequency , seperti pada gambar 5.
Gambar 5. Tampilan nilai tf dan hasil pencarian kesamaan Beberapa pengujian telah dilakukan untuk mengetahui  sistem  berjalan  sesuai  dengan  perancangan. Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat persentase  kesamaan  judul  penulisan  yang  diinputkan dengan database dokumen  atau  judul  penulisan. Pengujian  dilakukan  terhadap  5  judul  penulisan  sebagai berikut :
1. Judul Penulisan : Aplikasi Perancangan Pengambilan Keputusan dengan Penentuan Korelasi  Antar Produk Menggunakan Teknik Data Mining

## Gambar 6. Hasil Kata Dasar dari Pengujian 1
Gambar  6  menampilkan  hasil  kata  dasar  dari  judul penulisan  pada  pengujian  ke-1,  “Aplikasi  Perancangan Pengambilan  Keputusan  dengan  Penentuan  Korelasi Antar Produk Menggunakan  Teknik Data  Mining”. Dari judul  tersebut  setelah  dilakukan  proses stemming menggunakan
algoritma Nazief-Adriani, maka dihasilkan  kata  dasar  dan  nilai tf nya  berikut  ini  : “aplikasi”,  “data”,  “keputusan”,  “korelasi”,  “mining”, “keputusan”, “penentuan”, “pengambilan”,
“perancangan”, “produk” dan “teknik”.

## Gambar 7. Hasil Kesamaan judul penulisan dari Pengujian 1
Hasil  kesamaan  judul  penulisan  seperti  gambar  7 didapatkan dengan mencari kesamaan kata dasar dengan data  judul  penulisan  yang  ada  dalam database . Persentase  terbesar  30%  didapatkan  pada  2  judul penulisan    yaitu  “Data  Mining  Penentuan  Jurusan Mahasiswa  Lulusan  SMK  Menggunakan  Algoritma  K- Nearest  Neighbor  Classifier  Pada  Universitas”  dan  “ Perancangan  Aplikasi  Untuk  Pengolahan  Data  Pasien Pada Klinik DR. Hurus Berbasis Desktop Menggunakan VB.NET”  dengan  kesamaan  pada  5  kata  yaitu  kata “aplikasi”, “data”, “mining”, “penentuan” dan “perancangan”. Proses kesamaan kata dengan membandingkan  1561  judul  penulisan  pada database membutuhkan waktu selama 2.07 detik.
2. Judul  Penulisan  :  Aplikasi  Lokasi  Wisata  Bali Menggunakan Teknologi Augmented Reality
Berbasis Android dan PHP

## Gambar 8. Hasil Kata Dasar dari Pengujian 2
Gambar  8  menampilkan  kata  dasar  pada  judul penulisan  pengujian  ke-2,  “Aplikasi  Lokasi  Wisata  Bali Menggunakan  Teknologi  Augmented  Reality  Berbasis Android  Dan  PHP”  dengan  hasil stemming didapatkan kata  dasar  beserta  dengan  nilai tf nya  :  “android”, “aplikasi”,  “augmented”,  “bali”,  “berbasis”,  “lokasi”, “php”, “reality”, “teknologi” dan “wisata”.

## Gambar 9. Hasil Kesamaan judul penulisan dari Pengujian 2
Pada gambar 9 ditampilkan hasil kesamaan kata dasar yang  dibandingkan  dengan database judul  penulisan. Persentase  terbesar  60%  didapatkan  dari  6  judul penulisan  diataranya  :  “Aplikasi  Brosur  Pemasaran Perumahan  Bogor  View  Menggunakan  Teknologi Augmented Reality Berbasis Android”, “Aplikasi Media Pembelajaran  Matahari,  Bulan,  Gerhana  Menggunakan Teknologi  Augmented  Reality  Berbasis  Android”, “Aplikasi  Anime  One  Piece  Menggunakan  Teknologi Augmented Reality Berbasis Mobile Android”, “Aplikasi Pengenalan  Tata  Surya  Berbasis  Android  Menggunakan Teknologi  Augmented  Reality  (AR)”,  “Pembuatan Aplikasi  Pengenalan  Bintang  Dan  Planet  Berbasis Android  Menggunakan  Teknologi  Augmented  Reality” dan  “Pembuatan  Aplikasi  Pengenalan  Tahap-Tahap Ibadah  Haji  Berbasis  Android  Menggunakan  Teknologi Augmented Reality”.  Kesamaan kata didapatkan pada 5 kata  dasar,  yaitu  :    “android”,  “aplikasi”,  “augmented”, “berbasis”,  “reality”  dan  “teknologi”.  Proses  kesamaan kata  dengan  menbandingkan  dengan  1561  judul
penulisan  pada database membutuhkan  waktu  selama 3.01 detik.
3. Judul Penulisan : Aplikasi Informasi Troubleshooting Sistem  Komputer  Berbasis  Android  Menggunakan Ionic Framework Gambar  10  menampilkan  kata  dasar  pada  judul penulisan pengujian ke-3, “Aplikasi Informasi Troubleshooting  Sistem  Komputer  Berbasis  Android Menggunakan Ionic Framework” dengan hasil stemming didapatkan kata dasar beserta dengan nilai tf- nya, yaitu : “android”, “aplikasi”, “berbasis”, “framework”, “informasi”,  “ionic”,  “komputer”,  “sistem”  dan “troubleshooting”.
Gambar 10. Hasil Kata Dasar dari Pengujian 3

## Gambar 11. Hasil Kesamaan judul penulisan dari Pengujian 3
Pada  gambar  11  ditampilkan  hasil  kesamaan  kata dasar  yang  dibandingkan  dengan database judul penulisan.  Persentase  terbesar  66,6%  didapatkan  dari  2 judul  penulisan  diataranya  :  “Aplikasi  Edukasi  Dan Informasi  Laboratorium  Lanjut  Sistem  Komputer Universitas  Gunadarma”  dan  “Aplikasi  Informasi  Pulau Sulawesi Berbasis Android Menggunakan Ionic Framework”    Kesamaan  kata  didapatkan  pada  8  kata dasar,  yaitu  :    “android”,  “aplikasi”,  “berbasis”, “framework”,  “informasi”,  “ionic”,  “komputer”  dan “sistem”. Proses  kesamaan  kata  menbandingkan dengan 1561  judul  penulisan  pada database membutuhkan waktu selama 2.81 detik.
4. Judul  Penulisan  :  Pengelolaan  Dana  Kas  Kecil  Pada PT.  PLN  (PERSERO)  UJT  Pulogadung  Jakarta Timur

## Gambar 12. Hasil Kata Dasar dari Pengujian 4
Gambar  12  menampilkan  kata  dasar  pada  judul penulisan pengujian ke-4,  “Pengelolaan Dana  Kas  Kecil Pada  PT.  PLN  (PERSERO)  UJT  Pulo  Gadung  Jakarta Timur”  dengan  hasil stemming didapatkan  kata  dasar beserta  dengan  nilai tf nya  :  “dana”,  jakarta”,  “kas”, “pengelolaan”,  “persero”,  “ptpln”,  “pulogadung”, “timur” dan “ujt”.

## Gambar 13. Hasil Kesamaan judul penelitian dari Pengujian 4
Pada  gambar  13  ditampilkan  hasil  kesamaan  kata dasar  yang  dibandingkan  dengan database judul penulisan.  Persentase  terbesar  20%  didapatkan  dari  8 judul  penulisan  yaitu  :  “Aplikasi  Informasi  Kuliner  Di Pulo  Gebang  Jakarta  Timur  Berbasis  Android”,  “Sistem Penggajian  Pada  PT.  TASPEN  (Persero)”,  “Aplikasi Location  Based  Service  (LBS)  Untuk  Mencari  Lokasi SPBU Di Jakarta Timur Berbasiskan Platform Android”, “Aplikasi  Informasi  Pencarian  Lokasi  Kantor  Polisi  Di Wilayah  Jakarta  Timur  Berbasis  Android”,  “Aplikasi Pencarian SPBU Di Jakarta Timur Dengan Menggunakan  LBS  (Location  Based  Services)”, “Aplikasi  Pencarian  Lokasi  Dan  Informasi  Mall  Di Daerah Jakarta Timur Berbasiskan Android”, “Pencarian Lokasi  Bimbingan  Belajar  Menggunakan  Metode Location-Based  Services  Pada  Aplikasi  Android  Di Wilayah  Jakarta  Timur”  dan  ”plikasi  Pencarian  Ruang Publik  Terpadu  Ramah  Anak  (RPTRA)  Daerah Kotamadya  Jakarta  Timur  Dengan  Metode  Location Based  Services  Berbasis  Android”  .  Kesamaan  kata didapatkan  pada  4  kata  dasar,  yaitu  :  “jakarta”, “persero”,  “pt”  dan  “timur”.  Proses  kesamaan  kata membutuhkan waktu selama 1.55 detik
5. Judul  Penulisan  :  Analisis  Penilaian  Kinerja  Dengan Rasio Keuangan Pada PT. Surveyor Indonesia
Gambar  14  menampilkan  kata  dasar  pada  judul penulisan  pengujian  ke-5,  “Analisis  Penilaian  Kinerja Dengan  Rasio  Keuangan  Pada  PT.  Surveyor  Indonesia” dengan  hasil stemming didapatkan  kata  dasar  beserta dengan nilai tf nya : “analisis”, “indonesia”, “keuangan”, “kinerja”, “penilaian”, “pt”, “rasio” dan “surveyor”.

## Gambar 14. Hasil Kata Dasar dari Pengujian 5

## Gambar 15. Hasil Kesamaan judul penelitian dari Pengujian 5
Pada  gambar  15  ditampilkan  hasil  kesamaan  kata dasar  yang  dibandingkan  dengan database judul penulisan.  Persentase  terbesar  25%  didapatkan  dari  6 judul penulisan yaitu : “Pengembangan Sistem Informasi Penilaian  Kinerja  Dosen  Dan  Forum  Mahasiswa Berbasis  Web  Site”,  “Aplikasi  E-Learning  Manajemen Piutang  Dan  Rasio  Keuangan  Berbasis  Web  Pada Laboratorium  Manajemen  Menengah”,  Analisis  Kinerja Software Audio Editing Software : Sound Forge & Gold Wave”, “Optimasi Proxy Server di PT. SKF Indonesia”, “Rancangan  Dan  Implementasi  Firewall  Dalam Pengembangan  Infrastruktur  Jaringan  Komputer  Di  PT. Computrade  Technology  Indonesia”  dan  “Perancangan Centralize  Mobile  Data  Protection  Untuk  Data  Yang Bersifat  Penting  Dan  Rahasia  Pada  PT.  Computrade Technology Indonesia”. Kesamaan kata didapatkan pada 6 kata dasar, yaitu : “analisis”, “indonesia”, “keuangan”, ”kinerja”, “penilaian” dan “rasio”. Proses kesamaan kata membutuhkan waktu selama 1.27 detik

## 6. KESIMPULAN
Telah  dilakukan  pengujian  pada  aplikasi  pendeteksi kesamaan  kata  untuk  judul  penulisan  berbahasa Indonesia  ini  menggunakan  algoritma stemming Nazief- Adriani dan Term Frequency dengan database berjumlah 1561 judul penulisan berbahasa Indonesia.
Dari hasil pengujian dapat disimpulkan penelitian ini dapat  membantu  mahasiswa  maupun  dosen  untuk mencari  referensi  judul  penulisan  berbahasa  Indonesia yang  ingin  dibuat  oleh  mahasiswa  agar  tidak  terjadi kesamaan  atau plagiarism antara  judul  penulisan  yang ingin dibuat.
Waktu  komputasi  untuk  mencari  kesamaan  kata ditampilkan  pada  aplikasi  ini,  dengan  waktu  minimum kisaran 1.27 detik dan maksimum di kisaran 3.21 detik.

## 7. SARAN
Disarankan  agar  aplikasi  ini  dikembangkan  dengan menampilkan  hasil  kesamaan  dalam  bentuk  yang  lebih interaktif  seperti  berbentuk  grafik  tingkat  kesamaan. Untuk  mempercepat  proses  komputasi  disarankan dengan menggunakan proses secara paralel.

## 8. DAFTAR PUSTAKA
Adriani,  M.,  Jelita,  A.,  Williams,  HE.,  Tahaghoghi,
SMM.,  Nazief,  B.  2007.  Stemming  Indonesian  :  A Confix-stripping approach . Journal ACM Transaction  on  Asian  Language  Information Processing (TALIP) , Volume 6 Issue 4, USA. Agusta  dan  Ledy.  2009.  Perbandingan  Algoritma Stemming  Porter  dengan  Algoritma  Nazief  & Adriani  untuk  Stemming  Dokumen  Teks  Bahasa Indonesia . Prosiding  Konferensi  Nasional  Sistem dan Informatika , November 14th, Bali, Indonesia. Azhar,  F.,  Ernawati  &  Vatresia,  A.  2014.  Aplikasi Pendeteksi  Kemiripan  Pada  Dokumen  Teks Menggunakan  Algortima  Nazief  &  Adriani  dan Metode  Cosine  Similarity. Jurnal  Teknologi Informasi, Volume 10 Nomor 1, ISSN : 1414-9999. Breitinger,  C.,  Gipp,  B.,  Langer,  S.  2015.  "Research- paper  recommender  systems:  a  literature  survey" (Submitted  manuscript). International  Journal  on Digital
Libraries . 17 (4): 305–338. doi:10.1007/s00799-015-0156-0. ISSN 1432-5012. Kao  dan  Poteet,  S.  2005.  Text  mining  and  natural language  processing:  introduction  for  the  special issue . SIGKDD Explor. Newsl, vol. 7 , no. 1, pp. 1- 2.
Khan, M.A., Aleem, A., Wahab, A dan Khan, MN. 2011. Copy  detection  in  Urdu  language  documents  using n-grams  model . Proceedings  of  the  International
Conference on Computer Networks and Information  Technology ,  July  11-13,  Abbottabad, Pakistan, pp: 263-266
Manning,  Christopher  D.,  Raghavan,  P  dan  Schütze,  H. 2009. An  Introduction  to  Information  Retrieval. Cambridge: Cambridge University
Ohana,  B.,  Tierney,  B.  2011.  Supervised  Learning Methods for Sentiment Classification with RapidMiner. RapidMiner  Community  Meeting  And Conference , RCOMM, pp. 1-8.
Poernomo,  B.,  Gunawan,  Ir.  2015.  Sistem  Information Retrieval Pencarian Kesamaan Ayat Terjemahan Al
Quran Berbahasa Indonesia Dengan Query Expansion  Dari  Tafsirnya, Seminar  Nasional “Inovasi  dalam  Desain  dan  Teknologi ,  IdeaTech, ISSN : 2089-1121 Rajaraman,  A.;  Ullman,  J.D.  2011.  "Data  Mining". Mining of Massive Datasets . pp. 1–17. doi:10.1017/CBO9781139058452.002.  ISBN  978- 1-139-05845-2 Simarangkir,  MSH.  2017.  Studi  Banding  Algoritma- Algoritma Stemming Untuk Dokumen Teks Bahasa Indonesia. Jurnal Infokar , Volume 1, ISSN : 2615- 3645. Susyanto,  T.,  Wahyudi,  D.,  Nugroho,  D.  2017. Implementasi  Dan  Analisis  Algoritma Stemming Nazief  &  Adriani  Dan  Porter  Pada  Dokumen Berbahasa  Indonesi. Jurnal  Ilmiah  SINUS ,  ISSN  : 1693-1173