Abstrak —Metode Latent Semantic Analysis (LSA) adalah suatu metode  yang  mampu  merepresentasikan  hubungan  antar dokumen  teks  melalui term serta  dapat  menilai  kemiripan  antar dokumen  teks  tersebut.  Namun,  metode  LSA  hanya  menilai kemiripan  antar  dokumen  teks  melalui frekuensi term yang  ada pada  masing-masing  dokumen  teks  sehingga  mempunyai kelemahan  yaitu  tidak  memperhatikan  urutan  atau  tata  letak term tersebut  yang  secara  tidak  langsung  berpengaruh  pada makna  yang  terkandung  pada  masing-masing  dokumen.  Oleh karena itu, digunakan model Bayesian pada term yang dihasilkan oleh  LSA  tersebut  untuk  menjaga  dan  memperhatikan  urutan term dalam  mendeteksi  kemiripan  antar  dokumen  teks  sehingga struktur  kalimat  tetap  terjaga  dan  mendapat  hasil  penilaian kemiripan antar dokumen teks yang lebih baik.Jika terdapat dua dokumen  yang  saling  salin  ( copy )  namun  struktur  kalimatnya diubah  dan  dibandingkan  pada  LSA  dengan  menggunakan cosine  similarity maka  akan  didapat  hasil  yang  sama  seperti kedua  dokumen  ini  dibandingkan  tanpa  perubahan  struktur kalimat,  sedangkan  jika  dibandingkan  dengan  menggunakan model Bayesian pada term , dokumen-dokumen yang mempunyai perbedaan struktur kalimat akan diperlakukan berbeda.
Kata Kunci —model Bayesian, LSA, document similarity

## I. PENDAHULUAN
IGITALISASI pengolahan
informasi dengan menggunakan  komputer  menghasilkan  fasilitas  yang copy-paste (salin-tempel)  sehingga  memudahkan pengolahan data sesuai dengan kebutuhan misalnya memenuhi tugas  kuliah,  membuat paper ,  dan  sebagainya.  Hal  ini  tentu berpotensi  terjadinya  tindakan  penjiplakan  suatu  karya  tulis tanpa ijin seperti plagiat.
Plagiarisme  atau  sering  disebut plagiat adalah  penjiplakan atau  pengambilan  karangan,  pendapat,  dan  sebagainya  dari orang  lain  dan  menjadikannya  seolah  karangan  dan  pendapat sendiri [1]. Namun jika pengambilan karangan tersebut disertai dengan  mencantumkan  asalnya  yaitu  nama  pengarang  serta judul  karangan  yang  diambil,  maka  tindakan  pengambilan karangan  tersebut  bukan  merupakan  plagiat.  Oleh  karena  itu, perlu dilakukan pemeriksaan kemiripan antar dokumen, dalam hal  ini  adalah  dokumen  teks,  sebagai  langkah  validasi ( validation ) keterkaitan dan hubungan antar dokumen tersebut. Salah  satu  metode  untuk  mendeteksi  kemiripan  antar dokumen  teks  yaitu  LSA  ( Latent  Semantic  Analysis )  [2] namun  metode  ini  menilai  kemiripan  antar  dokumen  teks
dengan  memanfaatkan  frekuensi  kemunculan  dari term [3] yang  dihasilkannya  sehingga  keakuratan  penilaian  masih belum  tentu  ketika  dokumen  teks  yang  sedang  dibandingkan memiliki  tata  letak term yang  berbeda  yang  secara  tidak langsung  berpengaruh  pada  makna  kalimat  pada  dokumen yang memuat term tersebut.
Penelitian yang dilakukan oleh Georgina Cosma menyebutkan  bahwa  pada  deteksi  plagiat  ( plagiarism detection ),  LSA  membutuhkan  algoritma  atau  metode  lain sebagai pelengkap dan penyempurna untuk hasil deteksi yang lebih  baik  [4].  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  lebih  banyak penelitian  untuk  metode  deteksi  plagiat  dalam  mencapai tujuan  yaitu  mendapatkan  kesempurnaan  metode  deteksi plagiat pada dokumen teks.
Pada  tugas  akhir  ini,  akan  digunakan  kombinasi  antara metode  LSA  dengan  konsep  model  Bayesian.  Metode  LSA digunakan  untuk  mencari  hubungan,  keterkaitan,  atau kesamaan  antar  dokumen  teks  dengan  menghasilkan term kemudian  pada  langkah  selanjutnya  akan  digunakan  model Bayesian  untuk menentukan  pola (urutan) term pada  dokumen yang diuji.

## II. DASAR TEORI

## A. Latent Semantic Analysis (LSA)
LSA  adalah  suatu  metode  untuk  menemukan  hubungan, keterkaitan, dan kemiripan antar dokumen-dokumen, penggalan  dari  dokumen-dokumen,  dan  kata-kata  yang muncul  pada  dokumen-dokumen  dengan  memanfaatkan komputasi  statistik  untuk  menggali  dan  merepresentasikan konteks  yang  digunakan  sebagai  sebuah  arti  kata  untuk sejumlah corpus yang  besar. Corpus adalah  kumpulan  teks yang memiliki kesamaan subjek atau tema.
Metode  LSA  menerima  masukan  ( input )  berupa  dokumen teks  yang selanjutnya akan dibandingkan kata-kata unik yang digunakan  atau  yang  ada  pada  dokumen  kemudian direpresentasikan  sebagai  matriks,  dimana  indeks  dokumen- dokumen  yang  dibandingkan  merupakan  kolom  matriks,  kata unik  ( term )  merupakan  baris  matriks,  dan  nilai  dari  matriks tersebut adalah banyaknya atau frekuensi kemunculan sebuah kata ( term ) di setiap dokumen [5]. Contoh corpus pada  LSA  dapat  dilihat  pada  Gambar  1  dan bentuk matriks yangdihasilkan LSA dapat dilihat padaTabel 1.

## Sistem Deteksi Kemiripan Antar Dokumen Teks Menggunakan Model Bayesian Pada Term Latent Semantic Analysis (LSA)
Danang Wahyu Wicaksono, Mohammad Isa Irawan, dan Alvida Mustika Rukmi Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : alvidamustika@ymail.com
D
Gambar 1. Corpus pada LSA
Tabel 1.
Matriks Hasil LSA Term\Doc c1 c2 c3 c4 c5 m1 m2 m3 m4 human 1 0 0 1 0 0 0 0 0 interface 1 0 1 0 0 0 0 0 0
computer 0 1 1 0 1 0 0 0 0 user 0 1 1 2 0 0 0 0 0
system 0 1 0 0 1 0 0 0 0 response 0 1 0 0 1 0 0 0 0 time 0 1 0 0 1 0 0 0 0 EPS 0 0 1 1 0 0 0 0 0
survey 0 1 0 0 0 0 0 0 1 trees 0 0 0 0 0 1 1 1 0
graph 0 0 0 0 0 0 1 1 1
minor 0 0 0 0 0 0 0 1 1

## B. Graphical Model
Sebuah
model grafikal ( graphical model ) mempresentasikan  bentuk  distribusi  peluang  melalui  sebuah grafik.  Titik-titik  ( nodes )  pada  grafik  menunjukkan  variabel yang didefinisikan, penghubung ( edge ) antar node menunjukkan ketergantungan antar node .
Terdapat  dua  jenis  model  grafikal,  dilihat  dari  jenis penghubung  antar node .  Jika  penghubung  antar node mengindikasikan hubungan antar variabel tanpa menunjukkan arah, maka disebut model grafikal tidak langsung ( undirected graphical  model ).  Jika  penghubung  antar node menunjukan arah  ketergantungan  antar  variabel,  maka  disebut  model grafikal  langsung  ( directed  graphical  model ).  Contoh  model grafikal ini dapat dilihat pada Gambar 2 [6].
Konsep  model  grafis  inilah  yang  akan  digunakan  penulis sebagai  implementasi  model  Bayesian  dalam  penentuan  pola term dimana  kemunculan  term  ke-n  didahului  oleh kemunculan term ke-(n-1), term ke-(n-2), dan seterusnya untuk n>1.
Gambar 2. Directed Graphical Model

## C. Model Bayesian
Secara  umum,  model  Bayesian  adalah  DAG  ( Directed Acyclic Graph ) yang dimana node merepresentasikan variabel acak,  dapat  berupa  jumlah  nilai  tertentu,  variabel  laten, parameter  tak  tentu,  atau  hipotesis. Edge merepresentasikan ketergantungan  kondisional  atau  kebersyaratan,  jika  terdapat node yang  tidak  terhubung  melalui  sebuah edge maka node tersebut  dikatakan independen kondisional  dengan node yang lain.
Dilihat dari namanya, model Bayesian tidak perlu atau tidak harus  mengimplikasikan  komitmen  statistika  Bayesian.  Ini merupakan hal  umum  untuk menggunakan metode  frekuentis untuk  estimasi  parameter-parameter  dari  CPD  ( Conditional Probability Distribution ). Sebaliknya, disebut model Bayesian karena  menggunakan  aturan  bayes  yaitu  kejadian  bersyarat untuk  dijadikan  inferensi  probabilitas,  disebut directed graphical model yang lebih tepatnya. Namun demikian, model Bayesian  adalah  representasi  yang  berguna  untuk  hierarki Bayesian,  dimana  membentuk  fondasi  dasar  dari  aplikasi statistikaBayesian [7].

## D. Struktur Data Linked-List
Berhubungan dengan model Bayesian yang akan digunakan, dimana  kemunculan  suatu term adalah  bersyarat  yaitu didahului  oleh  suatu term atau term-term lainnya  sehingga dibutuhkan  suatu  struktur  data  yang  mampu  mengadaptasi model  tersebut.  Struktur  data linked-list digunakan  karena karakter  dari linked-list yang  berbentuk  sekuen  (urutan) dengan  alokasi  memori  dinamis  yang  dinilai  lebih  efisien dibandingkan  dengan list berbasis array yang  kebutuhan memorinya bersifat statis.
Linked-list merupakan  pengembangan  atau  modifikasi  dari struktur  data list dan  terbentuk  dari  serangkaian  objek-objek, yang disebut dengan node . Kebutuhan memori pada linked-list bersifat  dinamis  dimana  kebutuhan  memori  akan  bertambah ketika terdapat elemen list yang baru [8]. Contoh struktur data pada linked-list dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Contoh Strukur Data Linked-List

## III. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang dilakukan pada tugas akhir ini adalah sebagai berikut:
1. Studi Literatur
Melakukan  identifikasi  permasalahan  dengan  mencari referensi  guna  menunjang  penelitian  serta  mempelajari konsep  kerja  LSA,  model  Bayesian,  dan  struktur  data linked-list .
2. Pembuatan Data Uji
Data  yang dibutuhkan dan akan digunakan ada 2 jenis, yaitu  dokumen-dokumen  teks  yang  diolah  LSA  serta term hasil pengolahan LSA terhadap dokumen-dokumen tersebut. Data-data yang digunakan pada Tugas Akhir ini
dibuat  dan  disebut  sebagai  data  uji.  Data  uji  ini digunakan  sebagai input atau  bahan  pengujian  pada sistem  yang  dibuat  untuk  penentuan  pola term serta penilaian kemiripan antar dokumen.
3. Desain dan Analisis Algoritma
Pembentukan  pola term dengan  menggunakan  model Bayesianpada  dokumen-dokumen  uji  membutuhkan struktur  data  yang  mampu  mengadaptasi  konsep  model Bayesian dimana kemunculan term ke-n harus didahului term ke-(n-1), term ke-(n-2),  dan  seterusnya  untuk n>1.
Sehingga  desain  sistem  dan  analisis  algoritma  pada aplikasi  harus  memenuhi  sifat  model  Bayesian  tersebut yaitu  salah  satunya  dengan  menerapkan  struktur  data linked-list sebagai  penyimpanan  dan  pembentukan  pola term .Bentuk interface dari  sistem  ini  adalah  sebuah aplikasi. Algoritma aplikasi dapat dilihat Gambar 4.
Gambar 4. Diagram Alur Aplikasi (dalam region garis merah)

## 4. Implementasi Desain dan Algoritma
Implementasi  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman Java  dengan  bantuan tool NetBeans  8.0  serta  beberapa library yang dibutuhkan.
5. Uji Coba dan Evaluasi
Uji  coba  dilakukan  pada  aplikasi  yang  telah  dibuat serta melihat hasil yang didapatkan yaitu didapatkan pola term serta hasil penilaian kemiripan antar dokumen uji.
Jika  terdapat  kekurangan  atau  kesalahan,  maka dilakukan maintenance pada aplikasi untuk mendapatkan hasil  yang  sesuai  target  dan menghasilkan aplikasi  yang user friendly .
6. Penarikan Kesimpulan dan Penyusunan Laporan
Alur metode penelitian dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Diagram Alur Metode Penelitian

## IV. UJI COBA DAN PEMBAHASAN
Prosedur kerja aplikasi adalah sebagai berikut:
1. Loading Data
Data  yang  dibutuhkan  ada  2  jenis,  yaitu  data  yang meliputi  dokumen-dokumen  teks  yang  diujikan  di  LSA (berekstensi  .txt,  .doc,  .docx)  dan  data term yang  dihasilkan oleh LSA (berekstensi .xls) dimana data-data ini ditempatkan di folder “data” yang akan diakses oleh aplikasi saat running .
Lingkup Penulis
Gambaran  data-data  yang  ada  di folder “data”  dapat  dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. File Data pada Folder “Data”
2. Pembentukan Pola Term Scanning  term dilakukan  pada masing-masing  dokumen teks  yang  diuji  untuk  pembentukan  pola  (urutan) term yang ada  pada  setiap  kalimat  pada  dokumen-dokumen  tersebut. Proses pembentukan pola term dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Proses Pembentukan Pola Term Menggunakan Model Bayesian
Proses  pembentukan  pola term menggunakan  model Bayesian  tersebut  menghasilkan  pola term berbentuk  urutan (sekuensial)  kemunculan term yang  terjadi  di  setiap  kalimat pada setiap dokumen teks yang diuji. Pola term yang terbentuk adalah sebagai berikut:
------------------------------------------------------------------------------------------------------ Dokumen-1.txt kalimat-1 = T19 T2 T1 Dokumen-1.txt kalimat-2 = T9 T7 T1 T2 T1 T3 Dokumen-1.txt kalimat-3 = T1 T4 T18 T9 T8 T8 T2 Dokumen-1.txt kalimat-4 = - Dokumen-1.txt kalimat-5 = T1 T5 T7 T2 T18 T2 T5 T4 T3
------------------------------------------------------------------------------------------------------
Dokumen-2.docx kalimat-1 = T1 T4 T18 T9 T8 T8 T2 Dokumen-2.docx kalimat-2 = T1 T5 T7 T2 T18 T2 T5 T4 T3 Dokumen-2.docx kalimat-3 = T19 T2 T1 Dokumen-2.docx kalimat-4 = T9 T7 T1 T2 T1 T3 Dokumen-2.docx kalimat-5 = -
------------------------------------------------------------------------------------------------------
Dokumen-5.doc kalimat-1 = T10 T17 T12 T17 T16 T15 T11 T10 Dokumen-5.doc kalimat-2 = T12 T10 T15 Dokumen-5.doc kalimat-3 = T10 T19 T10 Dokumen-5.doc kalimat-4 = T10 T11 T11 Dokumen-5.doc kalimat-5 = T11 T10 T16 T14 T13 Dokumen-5.doc kalimat-6 = T12 T14 T13 T12 T13 Dokumen-5.doc kalimat-7 = T19 T2 T1 Dokumen-5.doc kalimat-8 = T9 T7 T1 T2 T1 T3 Dokumen-5.doc kalimat-9 = T1 T4 T18 T9 T8 T8 T2 Dokumen-5.doc kalimat-10 = - Dokumen-5.doc kalimat-11 = T1 T5 T7 T2 T18 T2 T5 T4 T3 ------------------------------------------------------------------------------------------------------ Dimana T1, T2,…, TX adalah kode term dan angka yang ada di  belakang  huruf  “T”  adalah  indeks term pada  data “Term.xls” .
3. Display Pola Term
Pola term yang telah terbentuk dapat ditampilkan secara sekuensial seperti pada Gambar 8.
Gambar 8. Display Pola Term secara Sekuensial
Pola term juga  dapat  ditampilkan  secara  visual  dengan layout hierarki.  Pada endpoint-endpoint ,  dapat  dilakukan validasi untuk memeriksa pola term yang terbentuk sekaligus melihatterjadinya  “saling  ambil”  kalimat  jika  terdapat  pola term yang sama namun terdapat pada tempat (dokumen) yang berbeda. Visualisasi pola term dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Display Visualisasi Pola Term
4. Penilaian Persentase Kemiripan antar Dokumen Data  pola term yang  terbentuk  pada  masing-masing dokumen  disimpan  yang  kemudian  dijadikan  acuan  untuk menghitung presentase kemiripan antar dokumen uji.
Untuk  menghitung  kemiripan  antar  dokumen  (dalam presentase)  digunakan  algoritma  berikut  yang  diadopsi  dari rumus cosine similarity [9].
Keterangan:
= nilai kemiripan antara dokumen-i dan dokumen-j dimana i j.
=  jumlah term yang  sama  secara berurutan  pada  kedua  dokumen-i  dan dokumen-j.
= total term pada  dokumen-i  dan dokumen-j.
Contoh penghitungan persentase kemiripan:
Total term yang terkandung pada dokumen-dokumen uji adalah sebagai berikut:
Nama Dokumen Total Term Dokumen-1.txt 25 Dokumen-2.docx 25 Dokumen-5.doc 52 Dengan pola term yang terbentuk pada Dokumen-1.txt dan Dokumen-5.doc sebagai berikut:
-------------------------------------------------------------------------- Dokumen-1.txt kalimat-1 = T19 T2 T1 Dokumen-1.txt kalimat-2 = T9 T7 T1 T2 T1 T3 Dokumen-1.txt kalimat-3 = T1 T4 T18 T9 T8 T8 T2 Dokumen-1.txt kalimat-4 = - Dokumen-1.txt kalimat-5 = T1 T5 T7 T2 T18 T2 T5 T4 T3 -------------------------------------------------------------------------- Dokumen-5.doc kalimat-1 = T10 T17 T12 T17 T16 T15 T11 T10 Dokumen-5.doc kalimat-2 = T12 T10 T15 Dokumen-5.doc kalimat-3 = T10 T19 T10 Dokumen-5.doc kalimat-4 = T10 T11 T11 Dokumen-5.doc kalimat-5 = T11 T10 T16 T14 T13 Dokumen-5.doc kalimat-6 = T12 T14 T13 T12 T13 Dokumen-5.doc kalimat-7 = T19 T2 T1 Dokumen-5.doc kalimat-8 = T9 T7 T1 T2 T1 T3 Dokumen-5.doc kalimat-9 = T1 T4 T18 T9 T8 T8 T2 Dokumen-5.doc kalimat-10 = - Dokumen-5.doc kalimat-11 = T1 T5 T7 T2 T18T2 T5 T4 T3 --------------------------------------------------------------------------- didapat,
Nilai threshold dibutuhkan  dan  digunakan  dalam  penentuan hasil  kemiripan  yaitu  dalam  bentuk  predikat  “mirip”  atau “tidak  mirip”,  jika  persentase  kemiripan  kurang  dari  nilai threshold , maka predikat kemiripan adalah “tidak mirip” dan jika  nilai  kemiripan  lebih  dari  sama  dengan  nilai threshold maka  predikat  kemiripan  adalah  “mirip”.  Pada  Gambar  10, diperlihatkan  hasil  kemiripan  antara  Dokumen-1.txt  dan Dokumen-5.doc dengan nilai threshold 50%.
Gambar 10. Display Hasil Kemiripan (dalam persentase dan threshold 50%)
Dengan  cara  yang  sama,  maka  dapat  dihitung  bahwa  nilai kemiripan  Dokumen-1.txt  dengan  Dokumen-2.docx  adalah 100%  karena  dapat  dilihat  bahwa  pola term yang  ada  pada Dokumen-1.txt  sama  dengan  Dokumen-2.docx,  hanya  saja
tempat  pola term -nya  ada  di  kalimat  yang  berbeda  (dapat dilihat pada Gambar 11).
Gambar  11.  Hasil  Kemiripan  antaraDokumen-1.txt  dan  Dokumen-2.docx ( threshold 50%)
Selanjutnya dapat dilakukan manipulasi data untuk mendapatkan  hasil  deteksi  kemiripan  yang  berbeda  dari aplikasi  ini,  misal  isi  dari  berkas  Dokumen-1.txt  diacak sehingga  dokumen  tersebut  tidak  mempunyai  arti,  namun komposisi term yang  ada  pada  dokumen  tersebut  tidak berubah  yang  selanjutnya  dinamakan  Dokumen-1a.txt. Pola term pada  dokumen-1a.txt  setelah  diacak  adalah  sebagai berikut --------------------------------------------------------------------------- Dokumen-1a.txt kalimat-1 = T1 T2 T5 T19 Dokumen-1a.txt kalimat-2 = T7 T1 T3 T2 T1 Dokumen-1a.txt kalimat-3 = T1 T9 T4 T18 T8 T9 T8 T2 Dokumen-1a.txt kalimat-4 = T2 Dokumen-1a.txt kalimat-5 = T1 T7 T3 T18 T2 T5 T4 ---------------------------------------------------------------------------------------------- Dengan  data  pola term tersebut,  jika  penilaian  kemiripan dijalankan  kembali  pada  seluruh  data  uji,  maka  akan didapatkan hasil pada Gambar 12 berikut.
Gambar  12.  Hasil  Kemiripan  setelah  Data  dokumen-1.txt  Diubah  ( threshold 50%)
Akan  tetapi,  jika  data  Dokumen-1.txt  setelah  diacak  yaitu Dokumen-1a.txt  dibandingkan  kembali  dengan  Dokumen- 2.docx di LSA dan dilakukan penilaian kemiripan berdasarkan frekuensi term ,  maka  dapat  dipastikan  akan  didapat  nilai kemiripan  100%  karena  komposisi term yang  ada  pada dokumen-dokumen  tersebut  sama  jumlahnya,  disamping kandungan  arti  pada  dokumen-dokumen  tersebut  yang  jelas berbeda.Hal  inilah  yang  membedakan  hasil  dari  penelitian Tugas  Akhir  ini  terhadap  deteksi  kemiripan  antar  dokumen yang hanya dilakukan pada LSA saja.

## V. KESIMPULAN
Deteksi  kemiripan  antar  dokumen  teks  pada  LSA  ( Latent Semantic Analysis ) hanya mengacu pada frekuensi kata ( term ) yang  ada  di  dokumen  dan  tidak  memperhatikan  urutan  tata letak kata sehingga struktur kalimat pada dokumen diabaikan, dan  hal  ini  berpengaruh  pada  makna  pada  setiap  dokumen yang  diujikan.  Oleh  karena  itu,  dilakukan  kombinasi  metode LSA  dengan  model  Bayesian  yang  mana  model  Bayesian
berperan  dalam  menjaga  urutan term yang  secara  tidak langsung  berarti  menjaga  struktur  kalimat  yang  ada  pada dokumen  tersebut.  Sehingga  hasil  deteksi  kemiripan  yang dihasilkan  bisa  lebih  baik  karena  deteksi  kemiripan  yang dilakukan  tidak  hanya  mengacu  pada  frekuensi term tetapi juga  menjaga  makna  yang  terkandung  pada  dokumen  yang dibandingkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  Daring  (Dalam  Jaringan).  2008. http://bahasa.kemdiknas.go.id/kbbi/index.php.  Diakses  tanggal  17  Juli 2014.
[2]   Cosma, Georgina & Mike Joy. 2012. Evaluating the Performance of LSA for  Source-code  Plagiarism  Detection .  Journal  of  Informatica,  Vol.  36, Hal. 409-424.
[3]  Mozgovoy,  Maxim,  Tuomo  Kakkonen  &  Georgina  Cosma.  2010. Automatic Student Plagiarism Detection: Future Perspectives . Journal of Educational Computing Research, Vol. 43, Hal. 511-531.
[4]  Cosma,  Georgina.  2008. An  Approach  to  Source-Code  Plagiarism Detection  and  Investigation  Using  Latent  Semantic  Analysis .  Thesis  for Doctor of Philosophy in Computer Science, University of Warwick. [5]  Landauer,  Thomas  K.,  Peter  W.  Foltz  &  Darrell  Laham.  1998. “An Introduction  to  Latent  Semantic  Analysis” .  Department  of  Psychology, University of Colorado.
[6]  Griffiths,  Thomas  L.,  Charles  Kemp  &  Joshua  B.  Tenenbaum.  2004.
“Bayesian  Models  of  Cognition” .  Journal  of  Annual  Meeting  of
Cognitive Science Society.
[7]  Murphy,  Kevin.  1998. A  Brief  Introduction  to  Graphical  Models  and Bayesian Networks. http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes/bnintro.html. Diakses tanggal 18 Juli 2014.
[8]  Shaffer,  Clifford  A.  2012.  “ Data  Structures  and  Algorithm  Analysis ”. Blackburg: Virginia Tech.
[9]   Huang, Anna. 2009. Similarity Measures for Text Document Clustering . Department of Computer Science, The University of Waikato.