## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7109

## Algoritma Jaccard Similarity untuk Deteksi Kemiripan Judul Disertasi dengan Pendekatan Variasi Stop Word Removal
Liga Mayola 1,* , M. Hafizh 2 , Deri Marse Putra 1
1 Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Putra Indonesia YPTK, Padang, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Putra Indonesia YPTK, Padang, Indonesia Email: 1,* ligamayola@upiyptk.ac.id, 2 muhammad_hafizh@upiyptk.ac.id, 3 deri_marse@upiyptk.ac.id Email Penulis Korespondensi: ligamayola@upiyptk.ac.id
Abstrak− Memilih  judul  disertasi  yang  unik  adalah  sebuah  tantangan . Jumlah  judul  disertasi  meningkat  seiring  dengan bertambahnya  mahasiswa.  Judul  disertasi  harus  berbeda  antar  mahasiswa.  Antisipasi  yang  bisa  dilakukan  adalah  dengan mengadopsi algoritma similarity untuk deteksi kemiripan judul disertasi. Algoritma similarity yang dipilih adalah Algoritma Jaccard Similarity. Algoritma Jaccard dapat digunakan untuk mendeteksi kemiripan dokumen. Proses analisis diawali dengan text prepocessing. Tahapan text preprocessing yaitu case folding, tokenizing, stop word removal dan stemming. Pada penelitian ini  diuji-cobakan  variasi  stop  word  removal  dan  menguji  hasil  akurasi  yang  diperoleh  setelah  dianalisis  dengan  Jaccard Similarity. Peneliti menyebutnya Stop Word Removal Versi Satu (SWR1) dan Stop Word Removal Versi Dua (SWR2). Pada SWR1 hanya dihapus kata preposisi dan konjungsi. Sedangkan SWR2; yang dilakukan adalah penghapusan kata pada SWR1 ditambah dengan penghapusan kata yang sering digunakan dalam judul namun tidak memberikan kontribusi yang signifikan terhadap makna judul. Tujuan pendekatan ini adalah untuk menguji akurasi yang dihasilkan Jaccard terhadap kedua pendekatan Stop Word Removal ini. Hasil penelitian menunjukkan akurasi  Jaccard dengan SWR2 memiliki akurasi  sebesar 97,8% dan akurasi  SWR1  sebesar  57,7%.  Tahapan  text  prepocessing  khususnya  stop  word  removal  merupakan  tahapan  kritis  dalam menentukan kemiripan serta berpengaruh secara signifikan terhadap hasil Algoritma Jaccard.
Kata Kunci: Jaccard Similarity; Text Preprocessing; Stop Word Removal ; Deteksi; Kemiripan
Abstract− Choosing an unique dissertation title is a challenge. The number of dissertation titles rises as the number of students increases.  The  title  of  the  dissertation  must  differ  between  students. Anticipation  that  can  be  done  is  to  adopt  a  similarity algorithm  to  detect  similarities  in  dissertation  titles.  The  similarity  algorithm  chosen  is  the  Jaccard  Similarity  Algorithm. Jaccard algorithm can be used to detect document similarities. Analysis process begins with preprocessing text. The stages of preprocessing text are case folding, tokenizing, stop word removal and stemming. In this study, variations of stop word removal were tested and the accuracy results obtained were tested after being analyzed using Jaccard Similarity. Researchers call it Stop Word  Removal  Version  One  (SWR1)  and  Stop  Word  Removal  Version  Two  (SWR2).  In  SWR1  only  prepositions  and conjunctions are deleted. Meanwhile SWR2; what was done was the deletion of words in SWR1 plus the deletion of words that were often used in the title but did not make a significant contribution to the meaning of the title. The aim of this approach is to  test  the  accuracy  produced  by  Jaccard  against  these  two  stop  word  removal  approaches.  The  research  results  show  that Jaccard accuracy with SWR2 has an accuracy of 97.8% and SWR1 accuracy is 57.7%. stop word removal , is a critical stage in determining similarity and has a significant influence on the results of the Jaccard Algorithm.
Keywords : Jaccard Similarity; Text Preprocessing; Stop Word Removal ; Detection; Similarity

## 1. PENDAHULUAN
Memilih  judul  disertasi  yang  unik  adalah  sebuah  tantangan.  Disertasi  merupakan  salah  satu  syarat  yang  harus dipenuhi  oleh  seorang  mahasiswa  untuk  menamatkan  studi  doktoral[1].  Jumlah  judul  disertasi  akan  terus meningkat  seiring  dengan  pertumbuhan  jumlah  mahasiswa.  Judul  disertasi  yang  dipilih  harus  berbeda  setiap mahasiswa. Adanya kesamaan atau kemiripan yang substansial dapat dikategorikan sebagai tindakan plagiarisme [2].  Memilih  judul  disertasi  tanpa  didukung  oleh  penggunaan  metode  tentu  akan  sulit  dilakukan.  Sehingga diperlukan sebuah metode deteksi similarity yang efektif untuk membandingkan kemiripan judul-judul tersebut. Perkembangan teknologi semakin hari semakin pesat. Teknologi informasi dapat membantu manusia bekerja lebih efektif dan  meminimalisir  human error [3]. Mendeteksi  kesamaan antar judul penting dalam pengelolaan judul disertasi. Hal ini dapat membantu meminimalkan duplikasi dan memastikan bahwa setiap judul bersifat homogen. Tindakan  preventif  permasalahan  kemiripan  judul  disertasi  dapat  diatasi  dengan  menggunakan  algoritma similarity.  Ada  3  teknik  untuk  mengukur  similarity  yaitu  probabilistic-based  similarity  measure,  feature-based similarity measure dan distance-based similarity measure [4].
Salah satu algoritma similarity adalah Jaccard Coefficient atau Algoritma Jaccard yang merupakan salah satu  algoritma  distance-based  similarity  measure.  Algoritma  Jaccard  merupakan  algoritma  yang  efektif  untuk mengukur  kemiripan  antara  dua  himpunan  jika  diproses  dengan  text  prepocessing  yang  baik.  Formula  Jaccard dapat  digunakan  untuk  menghitung  sejauh  mana  dua  kumpulan  himpunan  kata  memiliki  elemen  yang menunjukkan tingkat kesamaan [5], [6], [7].
Algoritma similarity tidak bisa langsung dieksekusi tanpa melalui tahapan text prepocessing. Tahapan dari text prepocessing yaitu case folding, tokenizing, stop word removal  [8], dan stemming [9]. Stop word removal adalah  langkah  pra-pemrosesan  teks  yang  kritis  untuk  analisis  kesamaan.  Stop  word  removal    mempengaruhi pencarian  informasi  secara  signifikan  [10].  Pendekatan  variasi  stop  word  removal    memungkinkan  untuk mengetahui pengaruhnya terhadap hasil analisis.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7109
Fokus dari penelitian ini adalah pendekatan pada stop word removal . Stop word removal adalah kata-kata umum seperti "dan," "atau," dan "yang" yang sering diabaikan dalam proses analisis teks karena tidak bermakna [11]. Penghilangan kata pada stop word removal  dapat mempengaruhi hasil pengukuran kemiripan teks, apalagi jika dilakukan dengan pendekatan yang berbeda [12]. Oleh karena itu, penelitian ini menyelidiki dua jenis variasi untuk  menghilangkan  kata-kata  pada  stop  word  removal  .  Tujuannya  adalah  untuk  meningkatkan  akurasi  dan ketepatan  deteksi kesamaan judul disertasi.
Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan kontribusi terhadap pengembangan teknik deteksi kemiripan teks secara umum. Variasi stop word removal diharapkan  memberikan pengetahuan baru terkait efektivitas dan keandalan Algoritma Jaccard Similarity. Penggunaan  Algoritma Jaccard  Similarity dan pendekatan variasi  stop word  removal    diharapkan  dapat  memberikan  hasil  yang  lebih  akurat  dalam  deteksi  kemiripan  judul  disertasi. Peningkatan ketelitian ini akan mendukung pendidikan tinggi dalam menjaga  kualitas penelitian dan menjamin orisinalitas  setiap  disertasi.  Dengan  adanya  metode  yang  efektif  untuk  deteksi  kemiripan  judul  disertasi, pendidikan  tinggi  dapat  memastikan  bahwa  setiap  disertasi  yang  dihasilkan  merupakan  kontribusi  unik  dan signifikan terhadap pengetahuan di bidang tertentu.
Berbagai penelitian terdahulu telah banyak menggunakan Algoritma Jaccard Similarity dalam menghitung kesamaan teks atau dokumen.  Hasil analisis  Algoritma Jaccard dijadikan sebagai acuan dalam pelatihan  model Artificial Neural Network (ANN),  Latent Semantic Index (LSI) dalam  mendeteksi kemiripan jawaban  essay e- learning.  Metode  similarity  ini  dijadikan  acuan  karena  terbukti  andal  dalam  fitur  sintaksis  data  [13].  Metode Jaccard mampu mengidentifikasi cyberbullying whatsapp messenger [14]. Selain itu, Metode Jaccard Similarity juga digunakan untuk menilai kemiripan dari model bisnis pengembangan proyek sistem informasi yaitu PMBoK dan  Scrum  untuk  menekan  tingkat  kegagalan  pengembangan  sebuah  proyek  [15]. Penggunaan  Metode  Jaccard mampu menangani beberapa kondisi ketika mencocokan menu pada chatbot. Pencocokan menu berbasis keywords pada  chatbot  dengan  metode  Jaccard  dapat  diterapkan  pada  bahasa  pemprograman  PHP.  Penggunaan  metode Jaccard mampu menangani beberapa kondisi seperti ketika pesan terdiri dari keseluruhan kata kunci, sebagian kata kunci, maupun beberapa kata kunci dengan posisi yang ditukar. Pencocokan menu dengan memanfaatkan metode Jaccard dinilai sangat efektif karena tidak memperhitungkan posisi string pada suatu menu [16]. Algoritma Jaccard Similarity digunakan untuk mendeteksi plagiasi pada dokumen tugas akhir mahasiswa. Hasil menunjukkan bahwa kemiripan  tugas  akhir  dapat  dideteksi  oleh  Algoritma  Jaccard.  Algoritma  Jaccard  dapat  menghitung  nilai perbandingan dari dokumen uji dengan dokumen asli [17].
Dari uraian penelitian terdahulu dapat disimpulkan bahwa kemiripan teks dapat dideteksi oleh Algoritma Jaccard. Penelitian ini mengangkat topik Jaccard Similarity dengan variasi stop word removal dengan tujuan untuk mendeteksi kesamaan judul disertasi. Tahapan teks prepossessing khususnya stop word removal  menjadi bagian penting pada penelitian ini sekaligus menjadi perbedaan metode dari penelitian-penelitian terdahulu. Hasil analisis stop word removal  menjadi data awal yang akan diproses oleh Algoritma Jaccard. Temuan dari penelitian berupa perbandingan  kemiripan  Jaccard  pada  pemilihan  kata/  stop  word  removal,  sehingga  untuk  mencapai  tujuan penelitian hasil stop word removal  dengan akurasi yang terbaik dapat dipilih untuk diterapkan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metodologi penelitian merupakan kerangka atau tahapan penelitian. Tahapan penelitian yang dilakukan diawali dengan pengumpulan data, kemudian dilanjutkan dengan analisis text preprocessing. Tahapan text prepocessing yaitu case folding, tokenizing, stop word removal dan stemming. Case folding adalah tahapan merubah huruf besar menjadi huruf kecil dengan tujuan menyetarakan huruf, sehingga semua huruf dianggap sama saat dibandingkan. Tokenizing adalah tahapan memecah atau memisahkan teks menjadi token atau kata individual. Stop word removal adalah tahapan  menghapus kata  yang tidak penting [18]. Stemming adalah tahapan  merubah kata  menjadi kata dasar [19]. Setelah itu dihitung term frequency (TF), kemudian analisis dengan Algoritma Jaccard, pengujian hasil dengan confusion matrix [20] dan penarikan kesimpulan.
Pada  Gambar  1  merupakan  proses  rancangan  perhitungan  kemiripan  judul  disertasi  melalui  tahapan preprocessing; case folding, tokenizing, stop word removal dan stemming. Stop word removal   yang dilakukan terbagi kedalam dua versi; yang pertama hanya menghapus kata-kata yang tidak penting dari  suatu judul berupa; konjungsi,  preposisi dan sejenisnya. Versi kedua melakukan proses penghapusan kata seperti versi pertama dan ditambah dengan menghilangkan kata-kata yang sering muncul dalam sebuah judul namun kurang memberikan makna  atau  kontribusi  penting  terhadap  pemahaman  konten  judul  disertasi,  seperti  pengolahan,  pengembangan dan  sejenisnya.  Pada  stop  word  removal  versi  dua  ini,  kata-kata  yang  disisakan  sedapat  mungkin  hanya  pada metode dan objek penelitian saja. Hal ini bertujuan untuk melihat dampak dari variasi stop word removal terhadap keakurasian analisis Algoritma Jaccard. Setelah preprocessing dilakukan, berikutnya pembobotan Term Frequency (TF). Proses TF  menghitung jumlah  kata per judul (panjang dokumen), kemunculan  kata di setiap judul. Hasil proses  pembobotan  TF  akan  digunakan  untuk  perhitungan  Algoritma  Jaccard.  Setelah  itu  dilakukan  pengujian kemiripan dari hasil perhitungan Algoritma Jaccard  dengan membandingkan nilai algoritma dengan pendekatan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7109
stop word removal  versi satu dan stop word removal  versi dua dengan confusion matrix. Langkah terakhir adalah penarikan kesimpulan. Berikut adalah metodologi penelitian yang dimaksud yang diilustrasikan dalam Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2.2 Text Preprocessing
Text  mining  memerlukan  pra  pemrosesan  atau  text  prepocessing  dalam  analisisnya.  Text  mining  biasanya digunakan  untuk  mendeteksi  kesamaan atau plagiarisme  [21]. Tahapan prepocessing dimulai dari  case  folding, tokenizing, stop word removal  dan stemming. Case folding merupakan tahapan mengubah huruf besar menjadi kecil dengan tujuan agar semua karakter dianggap sama dalam pemrosesan [22]. Tokenizing merupakan tahapan memecah  kalimat  menjadi  kata-kata  yang  berdiri  sendiri  atau  individual  text.  Stop  word  removal    merupakan tahapan menghapus kata yang tidak diperlukan dalam pemrosesan, berupa preposisi, konjungsi, tanda baca dsb. Stemming merupakan tahapan mengembalikan kata ke bentuk kata dasar [23].

## 2.3 Algoritma Jaccard
Algoritma Jaccard merupakan salah satu algoritma text mining. Algoritma Jaccard merupakan salah satu metode yang bisa digunakan untuk  menghitung kemiripan antara 2 objek atau item [24], [17], [25], [26]. Nilai kemiripan Algoritma  Jaccard  berkisar  antara  0%  hingga  100%  [27].  Nilai  kemiripan  berbanding  lurus  dengan  tingkat kemiripan. Algoritma Jaccard  dituliskan dalam bentuk formula (1).
Kemiripan (A, B) = |A∩B| |A∪B| (1)
Dimana, A adalah dokumen A B adalah dokumen B A∩B adalah elemen yang sama antara himpunan A dan himpunan B A ∪ B adalah gabungan elemen himpunan A dan himpunan B

## 2.4 Pengujian Hasil dengan Confusion Matrix
Confusion matrix merupakan pengujian yang dapat digunakan untuk menghitung kinerja atau tingkat kebenaran proses klasifikasi dengan Persamaan (2) [28]. Ada 4 (empat)  term sebagai representasi  hasil proses  klasifikasi, keempat term tersebut adalah benar positif (TP), benar negatif (TN), positif palsu (FP) dan negatif palsu (FN). True  Positive  (TP)  adalah  jumlah  positif  data  yang  diperoleh  dengan  benar.  Nilai  True  Negative  (TN)  adalah jumlah  data  negatif  yang  dikumpulkan  dengan  benar  [29].  Dalam  Bahasa  Inggris  TP  adalah  True  Positif,    TN adalah True Negatif, FP adalah False Positif, FN adalah False Negatif.
Accuracy = TP+TN TP+TN+FP+FN x100%
(2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  yang  dilakukan  dengan  melakukan  variasi  teknik  pada  stop  word  removal  .  Hal  ini  bertujuan  untuk menguji pengaruh stop word removal dalam deteksi kemiripan. Variasi teknik stop word removal  pada penelitian ini diistilahkan dengan nama stop word removal  versi satu dan stop word removal  versi dua.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7109

## 3.1 Analisis Jaccard dengan Stop word removal Versi Satu
Analisis dengan Algoritma Jaccard tidak bisa langsung dieksekusi tanpa text preprocessing. Text preprocessing merupakan tahap kritis  dalam pemrosesan teks. Tujuan dari  text prepocessing adalah  untuk  membersihkan dan menyiapkan  data  yang  dapat  dianalisis  oleh  algoritma.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data kumpulan judul disertasi yang diajukan oleh mahasiswa ke Program Studi Doktor Teknologi Informasi. Peneliti mendapatkan data tersebut dari Program Studi. Kumpulan data sampel atau teks yang akan diproses dengan text prepocessing dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Judul Disertasi
No Kode Judul Judul Disertasi 1 J1 Pengembangan Metode Transformasi Affine dalam Rekonstruksi pada Motif Songket (Studi Kasus Songket Silungkang 2 J2 Deteksi Penyakit Tuberkulosis Ekstra Paru Menggunakan Fitur Bentuk dan Tekstur 3 J3 Similarity Measurement pada Citra Logo Menggunakan Metode CBIR (Content Based Image Retrieval) 4 J4 Pemodelan  Hybrid  Untuk  Mengklasifikasi  Dan  Mendeteksi  Outlier  Pada  Dataset  Teks Multilabel Berbasis Konten Dan Konteks 5 J5 Pengembangan  Algoritma  Stemming  Untuk    Bahasa  Minangkabau  Berdasarkan  Morfologi Bahasa Minangkabau 6 J6 Pengembangan Metode Segmentasi Citra Pada CT Scan Temporal Untuk Pengukuran Area Dan Identifikasi Jenis Mastoid 7 J7
Peningkatan Citra Bentuk dan tekstur Ultrasonografi (USG) untuk mendeteksi Kista Multiple pada Ginjal 8 J8 Pengembangan  Teknik  Segmentasi  Dan  Ekstraksi  Citra  Image  Magnetic  Resonance Cholangiopancreatography (MRCP) Dalam Pendeteksian Kandungan Batu Empedu 9 J9 Pengolahan Citra Ultrasound Image Untuk Identifikasi Batu Ginjal 10 J10
Pengembangan  Teknik  Enhancement  Dalam  Mengidentifikasi  Batu  di  Sistem  Saluran Empedu
Tabel  1  merupakan  sampel  judul  disertasi  yang  akan  diproses  dengan  text  prepocessing.  Judul  disertasi tersebut berjumlah 10 sampel judul. Setiap judul diberikan kode J1, J2, J3, J4, J5, J6, J7, J8, J9, J10. Beberapa judul di Tabel 10 memiliki kemiripan apabila kita lihat secara kasat mata. Hal tersebut sengaja dilakukan untuk menguji keakuratan algoritma dan tahapan text prepocessing. Analisis text prepocessing dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Text Preprocessing Kode Judul Case folding Tokenizing Stop Word Removal Versi Satu Stemming J1 pengembangan metode transformasi affine dalam rekonstruksi pada motif songket (studi kasus songket silungkang) pengembangan, metode, transformasi, affine, dalam, rekonstruksi, pada, motif, songket, (studi, kasus, songket, silungkang) pengembangan, metode, transformasi, affine, rekonstruksi, motif, songket, studi, kasus, songket, silungkang kembang, metode, transformasi, affine, konstruksi, motif, studi, kasus, songket, silungkang J2 deteksi penyakit tuberkulosis ekstra paru menggunakan fitur bentuk dan tekstur deteksi, penyakit, tuberkulosis, ekstra, paru, menggunakan, fitur, bentuk, dan, tekstur deteksi, penyakit, tuberkulosis, ekstra, paru, fitur, bentuk, tekstur deteksi, sakit, tuberkulosis, ekstra, paru, fitur, bentuk, tekstur J3 similarity measurement pada citra logo menggunakan metode cbir (content based image retrieval) similarity, measurement, pada, citra, logo, menggunakan, metode, cbir,  (content, based, image, retrieval) similarity, measurement, citra, logo, metode, content, based, image, retrieval similarity, measurement, citra, logo, metode, content, based, image, retrieval J4 pemodelan hybrid untuk mengklasifikasi dan mendeteksi outlier pada dataset teks multilabel berbasis konten dan konteks pemodelan, hybrid, untuk, mengklasifikasi, dan, mendeteksi, outlier, pada, dataset, teks, multilabel, berbasis, konten, dan, konteks pemodelan, hybrid, mengklasifikasi, outlier, dataset, teks, multilabel, berbasis, konten, konteks model, hybrid, klasifikasi,
outlier, dataset, teks, multilabel, basis, konten, konteks

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7109
Kode Judul Case folding Tokenizing Stop Word Removal Versi Satu Stemming J5 pengembangan algoritma stemming untuk  bahasa minangkabau berdasarkan morfologi bahasa minangkabau pengembangan, algoritma, stemming, untuk, bahasa, minangkabau, berdasarkan, morfologi, bahasa, minangkabau pengembangan, algoritma, stemming, bahasa, minangkabau, morfologi kembang, algoritma, stemming, bahasa, minangkabau, morfologi J6 pengembangan metode segmentasi citra pada  ct scan temporal untuk pengukuran area dan identifikasi jenis mastoid
pengembangan, metode, segmentasi, citra, pada, ct, scan, temporal, untuk, pengukuran, area, dan,
identifikasi, jenis, mastoid
pengembangan, metode, segmentasi, citra, ct, scan, temporal, pengukuran, area, identifikasi, jenis, mastoid kembang, metode, segmentasi, citra, ct, scan, temporal, ukur, area, identifikasi, jenis, mastoid J7 peningkatan citra bentuk dan tekstur ultrasonografi (usg) untuk mendeteksi kista multiple pada ginjal peningkatan, citra, bentuk, dan, tekstur, ultrasonografi, (usg), untuk, mendeteksi, kista, multiple, pada, ginjal peningkatan, citra, bentuk, tekstur, ultrasonografi, mendeteksi, kista, multiple, ginjal tingkat, citra, bentuk, tekstur, ultrasonografi, deteksi, kista, multiple, ginjal J8 pengembangan teknik segmentasi dan ekstraksi citra image magnetic resonance cholangiopancreatography (mrcp) dalam pendeteksian kandungan batu empedu pengembangan, teknik, segmentasi, dan, ekstraksi, citra, image, magnetic, resonance,
cholangiopancreatography,
(mrcp), dalam, pendeteksian, kandungan ,batu, empedu pengembangan, teknik, segmentasi, ekstraksi, citra, image, magnetic, resonance,
cholangiopancreatography,
(mrcp), pendeteksian, kandungan, batu, empedu kembang, teknik, segmentasi, ekstraksi, citra, image, magnetic, resonance, cholangiopancreatography, deteksi, kandung, batu, empedu J9 pengolahan citra ultrasound image untuk identifikasi batu ginjal pengolahan, citra, ultrasound, image, untuk, dentifikasi, batu, ginjal pengolahan, citra, ultrasound, image, identifikasi, batu, ginjal olah, citra, ultrasound, image, identifikasi, batu, ginjal J10 pengembangan teknik enhancement dalam mengidentifikasi batu di sistem saluran empedu pengembangan, teknik, enhancement, dalam, mengidentifikasi, batu, di, sistem, saluran, empedu pengembangan, teknik, enhancement, mengidentifikasi, batu, sistem, saluran, empedu kembang, teknik, enhancement, identifikasi, batu, sistem, saluran, empedu
Tabel 2 merupakan analisis text preprocessing dengan tahapan case folding, tokenizing, stop word removal versi satu dan stemming. Stop word removal versi satu adalah tahapan menghapus kata preposisi, konjungsi, dan sejenisnya. Langkah berikutnya adalah menghitung frekuensi kata yang muncul (term frequency) di setiap judul. Kemudian menghitung panjang dokumen. Analisis term frequency dan panjang dokumen dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Term Frequency dan Panjang Dokumen No Term Term Frequency (TF) J1  J2  J3  J4  J5  J6  J7  J8  J9  J10 1 kembang 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 2 metode 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 3 transformasi 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 affine 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 konstruksi
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 motif 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7 studi 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 kasus 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 9 songket 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 silungkang 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
11 deteksi 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0
12 sakit 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
13 tuberkulosis 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
14 ekstra 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 15 paru 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
16 fitur 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
17 bentuk 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0
18 tekstur 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 … dst …

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7109
No Term Term Frequency (TF) J1  J2  J3  J4  J5  J6  J7  J8  J9  J10 91 saluran 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 Panjang Dokumen  10 8 9 10 6 12 9 13 7 8
Tabel  3  merupakan  analisis  perhitungan  kemunculan  setiap  kata  pada  judul.  Nilai  1  menandakan kemunculan kata pada judul dan nilai 0 sebaliknya. Sebagai contoh kata ’kembang’ muncul di judul J1, J5, J6, J8 dan J10. Kemudian dilakukan perhitungan panjang dokumen atau jumlah kata setiap judul. Langkah selanjutnya membandingkan  semua  judul,  menghitung  irisan  kata  (intersection)  dan  himpunan  kata  (union)  judul.  Setelah diketahui jumlah irisan dan himpunan kata maka data tersebut dapat dieksekusi dengan Algoritma Jaccard.
Analisis  Algoritma  Jaccard  menggunakan  formula  (1).  Setiap  judul  akan  dibandingkan  kemiripannya dengan semua judul yang sudah ada. Sampel data ada 10 judul yang dikodekan dengan J1 sampai dengan J10. J1 akan dibandingkan dengan J2, J3, J4, J5, J6, J7, J8, J9 dan J10. Kemudian untuk J2 akan dibandingkan dengan J3, J4, J5, J6, J7, J8, J9, J10, dan seterusnya.
Selanjutnya dengan Algoritma Jaccard  ; intersection akan dibagi dengan union mengacu ke formula (1). Hasil perhitungan Algoritma Jaccard pada judul J1 dan J2  adalah 0% dengan makna kedua judul tidak memiliki kemiripan. Hal yang sama akan dilakukan untuk setiap judul. Perbandingan kemiripan setiap judul dapat dengan Algoritma Jaccard dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Perbandingan Kemiripan Judul Keterangan Perbandingan Kemiripan Judul J1, J2 J1, J3 J1, J4 J1, J5 J1, J6 J1, J7 J1, J8 J1, J9 J1, J10 J2, J3 … J9, J10 Panjang Dokumen 18 19 20 16 22 19 23 17 18 17 … 15 Intersection 0 1 0 1 2 0 1 0 1 0 1 Union 18 19 20 16 22 19
23 17 18 18 15 Algoritma Jaccard 0 0,1  0 0,1 0,1 0 0 0 0,1 0 0,06 Kemiripan Dalam Persen (%) 0 5,3  0 6,3 9,1 0 4,3 0 5,6 0 6,6
Tabel 4 menunjukkan hasil perbandingan kemiripan setiap judul. Hasil perhitungan kemiripan judul J1 dan J2 adalah 0 %, J1 dan J3 adalah 5,3% hingga perbandingan judul terakhir J9 dan J10 diperoleh nilai kemiripan 13%. Nilai kemiripan tertinggi yaitu judul J2 dengan J7 dengan nilai 17,7%. Grafik perbandingannya dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Grafik Perbandingan Nilai Kemiripan Judul dengan Stop Word Removal Versi Satu
Gambar  2  merupakan  grafik  perbandingan  nilai  kemiripan  judul  dengan  pendekatan  stop  word  removal versi satu. Maksimal kemiripan ada pada judul J2 dan J7. Kedua judul tersebut dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Judul dengan Kemiripan Tertinggi pada Stop Word Removal Versi Satu
Kode Stemming Judul
J2 tingkat, citra, bentuk, tekstur, ultrasonografi, deteksi, kista, multiple, ginjal J7 deteksi,sakit,tuberkulosis,ekstra,paru,fitur,bentuk,tekstur
Tabel 5 merupakan hasil Algoritma Jaccard dengan SWR1. Judul yang mirip diidentifikasi pada J2 dan J7. Dari keduanya ternyata tidak mirip secara makna. Hasil analisis Jaccard dengan stop word removal versi satu dapat disimpulkan tidak akurat.   Kedua  judul  tersebut  tidaklah  mirip  dilihat  dari  sudut  pandang  maknanya,  walaupun memang ada beberapa kata yang sama yang digunakan pada kedua judul tersebut.
0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 J1 ,J 2 J1 ,J 4 J1 ,J 6 J1 ,J 8 J1 ,J10 J2 ,J 4 J2 ,J 6 J2 ,J 8 J2 ,J 1 0 J3 ,J 5 J3 ,J 7 J3 ,J 9 J4 ,J 5 J4 ,J 7 J4 ,J 9 J5 ,J 6 J5 ,J 8 J5 ,J 1 0 J6 .J 8 J6 .J 1 0 J7 ,J 9 J8 ,J 9 J9 , J1 0 0,0 5,3 0,0 6,3 9,1 0,0 4,3 0,0 5,6 0,0 0,0 0,0 0,0 17,7 4,8 0,0 0,0 0,0 0,0 9,5 5,6 9,1 12,5 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 5,6 0,0 5,3 0,0 7,1 4,8 12,0 10,5 10,0 9,1 6,3 0,0 10,0 14,3 6,7

## PERBANDINGAN  KEMIRIPAN JUDUL DENGAN VARIASI STOPWORD REMOVAL VERSI SATU

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7109

## 3.2 Analisis Jaccard dengan Stop Word Removal Versi Dua
Stop word removal versi dua memiliki perbedaan dengan stop word removal versi satu. Stop word removal versi dua menghapus kata-kata yang sering muncul dalam sebuah judul akan tetapi tidak mempengaruhi makna secara signifikan. Stop word removal versi dua ini sedapat mungkin hanya menyisakan kata metode dan objek penelitian pada judul disertasi. Analisis text preprocessing pada tahapan ini dapat dilihat pada Tabel 5
Tabel 5. Text Preprosessing Kode Judul Case folding Tokenizing Stop Word Removal Versi Dua Stemming J1 pengembangan metode transformasi affine dalam rekonstruksi pada motif songket (studi kasus songket silungkang) pengembangan, metode, transformasi, affine, dalam, rekonstruksi, pada, motif, songket, (studi, kasus, songket, silungkang) transformasi, affine, rekonstruksi, motif, songket, silungkang transformasi, affine, konstruksi, motif, songket, silungkang J2 deteksi penyakit tuberkulosis ekstra paru menggunakan fitur bentuk dan tekstur deteksi, penyakit, tuberkulosis, ekstra, paru, menggunakan, fitur, bentuk, dan, tekstur tuberkulosis, ekstra, paru, fitur tuberkulosis, ekstra, paru, fitur, bentuk, tekstur J3 similarity measurement pada citra logo menggunakan metode cbir (content based image retrieval) similarity, measurement, pada, citra, logo, menggunakan, metode, cbir,  (content, based, image, retrieval) similarity, measurement, logo, content, based, retrieval similarity, measurement, logo, content, based, retrieval J4 pemodelan hybrid untuk mengklasifikasi dan mendeteksi outlier pada dataset teks multilabel berbasis konten dan konteks pemodelan, hybrid, untuk, mengklasifikasi, dan, mendeteksi, outlier, pada, dataset, teks, multilabel, berbasis, konten, dan, konteks hybrid, mengklasifikasi, outlier, dataset, teks, multilabel, konten, konteks hybrid, klasifikasi, outlier, dataset, teks, multilabel, konten, konteks J5 pengembangan algoritma stemming untuk  bahasa minangkabau berdasarkan morfologi bahasa minangkabau pengembangan, algoritma, stemming, untuk, bahasa, minangkabau, berdasarkan, morfologi, bahasa, minangkabau J6 pengembangan metode segmentasi citra pada  ct scan temporal untuk pengukuran area dan identifikasi jenis mastoid pengembangan, metode, segmentasi, citra, pada, ct, scan, temporal, untuk, pengukuran, area, dan, identifikasi, jenis, mastoid J7 peningkatan citra bentuk dan tekstur ultrasonografi (usg) untuk mendeteksi kista multiple pada ginjal peningkatan, citra, bentuk, dan, tekstur, ultrasonografi, (usg), untuk, mendeteksi, kista, multiple, pada, ginjal ultrasonografi, kista, multiple, ginjal ultrasonografi, kista, multiple, ginjal J8 pengembangan teknik segmentasi dan ekstraksi citra image magnetic resonance cholangiopancreatography (mrcp) dalam pendeteksian kandungan batu empedu pengembangan, teknik, segmentasi, dan, ekstraksi, citra, image, magnetic, resonance,
cholangiopancreatography,
(mrcp), dalam, pendeteksian, kandungan ,batu, empedu segmentasi, ekstraksi, magnetic, resonance, cholangiopancreatography, kandungan, batu, empedu segmentasi, ekstraksi, magnetic, resonance, cholangiopancreatography, kandung, batu, empedu J9 pengolahan citra ultrasound image untuk identifikasi batu ginjal pengolahan, citra, ultrasound, image, untuk, dentifikasi, batu, ginjal ultrasound, batu, ginjal ultrasound, batu, ginjal J10 pengembangan teknik enhancement dalam mengidentifikasi batu di sistem saluran empedu pengembangan, teknik, enhancement, dalam, mengidentifikasi, batu, di, sistem, saluran, empedu enhancement, , batu,
saluran, empedu
enhancement, batu, saluran, empedu

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7109
Tabel 5 merupakan versi kedua dari Tabel 2. Tahapan stop word removal  pada Tabel 5 menghapus kata dalam  judul  yang  tidak  mempengaruhi  makna  secara  signifikan.  Hal  ini  dilakukan  untuk  melihat  dampaknya terhadap akurasi Algoritma Jaccard. Langkah selanjutnya adalah menghitung term frekuensi dan panjang dokumen yang dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Term Frequency dan Panjang Dokumen
No Term Term Frequency J1  J2  J3  J4  J5  J6  J7  J8  J9  J10 1 transformasi 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 affine 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 konstruksi 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 motif 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5 songket 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 silungkang 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
7 tuberkulosis 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 8 ekstra 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 9 paru
0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 10 fitur 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 … 38 ginjal 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 39 segmentasi 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 … 44 batu 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 45 empedu 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1
… dst
48 saluran 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 Panjang Dokumen 6 4 0 0 0 0 1 3 2 3
Tabel 6 menunjukkan frekuensi kemunculan sebuah kata dan panjang dokumen sebuah judul. Semua kata yang diperoleh dari proses stop word removal  versi dua ini adalah sebanyak 48 kata/ term. Term ’ginjal’ muncul pada judul J7 dan J9.  Term ’batu’ muncul pada judul J8, J9, dan J10. Selanjutnya dilanjutkan dengan menghitung intersection dan union kata dalam judul, seperti yang dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Perbandingan Kemiripan Judul Keterangan Perbandingan Similarity Judul J1, J2 J1, J3 J1, J4 J1, J5 J1, J6 J1, J7 J1, J8 J1, J9 J1, J10 J2, J3 … J9, J10 Panjang Dokumen 10 13 14 10 11 10 13 17 16 11 … 7 Intersection 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 Union 10 0 14 10 11 10 13 17 16 11 7 Algoritma Jaccard 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,14 Kemiripan Dalam Persen (%) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 14,29
Tabel 7 menunjukkan perbandingan  similarity setiap judul. Hasil perhitungan kemiripan judul J1 dan J2 adalah 0 %, J1 dan J3 adalah 0% hingga perbandingan judul terakhir J9 dan J10 diperoleh nilai kemiripan 14,29%. Nilai kemiripan tertinggi dideteksi pada judul J7 dengan J9 dengan nilai 28,5%. Grafik perbandingannya dapat dilihat pada Gambar 3.
0 5 10 15 20 J1 ,J 2 J1 ,J 4 J1 ,J 6 J1 ,J 8 J1 ,J 1 0 J2 ,J 4 J2 ,J6 J2 ,J 8 J2 ,J 1 0
J3 ,J 5
J3 ,J 7
J3 ,J 9
J4 ,J 5
J4 ,J 7
J4 ,J 9
J5 ,J 6
J5 ,J 8 J5 ,J 1 0
J6 .J 8 J6 .J 1 0
J7 ,J9 J8 ,J 9 J9 , J1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 14,3 0 10 18,2 14,3

## P E R B A N D I N G A N   K E M I R I P A N   J U D U L   D E N G A N S T O P   W O R D   R E M O V A L   V E R S I   D U A

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7109
Gambar 3 merupakan perbandingan nilai kemiripan judul dengan pendekatan stop word removal versi dua. Maksimal kemiripan ada pada judul J8 dan J10. Kemiripan kedua judul tersebut sebesar 18,2%.
Tabel 8. Judul dengan Kemiripan Tertinggi pada Stop Word Removal Versi Dua
Kode Stemming Judul J8 segmentasi ekstraksi magnetic resonance cholangiopancreatography batu empedu
J10
enhancement batu saluran empedu
Tabel 8 menunjukkan 2 buah judul yang teridentifikasi mirip oleh  stop word removal  versi dua. Secara aktual  kedua  judul  tersebut  benar  mirip.  Akurasi  Jaccard  Similarity  pada  stop  word  removal  versi  dua menunjukkan akurasi yang lebih baik dari Jaccard Similarity stop word removal versi satu.

## 3.3 Perhitungan Akurasi dengan Confusion Matrix
Hasil kedua pendekatan ini memiliki perbedaan yang signifikan. Hasil pendekatan stop word removal versi satu lebih dari 20 perbandingan judul terdeteksi mirip. Hasil pendekatan stopword removal versi dua hanya mendeteksi 4 perbandingan dokumen yang mirip. Berdasarkan perbedaan hasil analisis kedua pendekatan stop word removal ini dan untuk mengukur akurasi dari kedua pendekatan digunakan rumus (2) confusion matrix [20]. Akurasi SWR1 dan SWR2 dapat dilihat pada Tabel 9 dan 10.
Tabel 9. Akurasi Stop Word Removal Versi Satu
Stop Word Removal  Versi Satu TP TN FP FN 4 22 5 14
Tabel 10. Akurasi Stop Word Removal Versi Dua
Stop Word Removal  Versi Dua TP TN FP FN 45 0 0 1
a. Akurasi Stop Word Removal  Versi Satu (SWR1) Akurasi SWR = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) x100% = (4+22)/(4+22+5+14) x100%
= 57,7%
b. Akurasi Stop Word Removal  Versi Satu (SWR2)
Akurasi SWR2 = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) x100%
= (45+0)/(45+0+0+1) x100%
= 97,8%
Berdasarkan perhitungan akurasi SWR1 dan SWR 2 yang telah dilakukan diperoleh akurasi SWR1 sebesar 57,7  %  dan  akurasi  SWR2  sebesar  97,8  %.  Dari  kedua  pendekatan  tersebut  Algoritma  Jaccard  dengan  SWR2 menggungguli  SWR1  sebesar  40%.  Unggulnya  SWR2  daripada  SWR1  disebabkan  oleh  pemilihan  kata  pada proses stop word removal. Fokus SWR2 yang hanya memilih kata yang bermakna pada judul berupa metode dan objek penelitiannya saja telah membantu meningkatkan akurasi Algoritma Jaccard dalam perhitungan kemiripan. Sedangkan  pada  SWR1  semua  kata  kecuali  kata  proposisi  dan  konjungsi  dijadikan  dasar  dari  perhitungan Algoritma Jaccard. Banyaknya kata yang sebenarnya tidak berarti pada SWR1 membuat akurasi Algoritma Jaccard semakin rendah.  Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa  stop  word removal berpengaruh secara signifikan terhadap  hasil  akurasi  Algoritma  Jaccard.  Pendekatan  SWR2  pada  Algoritma  Jaccard  lebih  baik  daripada pendekatan SWR1 pada pendeteksian kemiripan judul disertasi.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma  kesamaan  Jaccard  dengan  pendekatan  SWR2  efektif  untuk mengidentifikasi kesamaan antar judul disertasi. Tahapan pemilihan kata pada stop word removal menjadi kunci keberhasilan perhitungan  Algoritma Jaccard. Hasil kemiripan disertasi dapat digunakan oleh program studi dan pihak terkait dalam mengambil keputusan sekaligus referensi dalam penilaian kontribusi suatu penelitian.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih  kepada Yayasan Perguruan Tinggi Komputer Padang  yang telah  mendanai penelitian ini. Terima kasih juga kepada segenap pimpinan Universitas Putra Indonesia YPTK Padang yang telah mendukung kami untuk melaksanakan penelitian ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7109

## REFERENCES
[1] W.  Wiyarsih,  “Analisis  Trends  Topik  Penelitian  Mahasiswa  Fakultas  MIPA  UGM  Periode 2016-2018,”  UNILIB    J. Perpust., vol. 12, no. 1, pp. 1–15, 2021, doi: 10.20885/unilib.vol12.iss1.art1.
[2] A.  N.  Fadhullah,  F.  Fauziah,  and  W.  Winarsih,  “Aplikasi  Deteksi  Dini  Plagiarism  Penelitian  Ilmiah  Menggunakan Algoritma Consine Similarity Berbasis Web,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi), vol. 6, no. 3, pp. 325–334, 2022, doi: 10.35870/jtik.v6i3.427.
[3] R. L. Andharsaputri, “Rancang Bangun Sistem Informasi Pengadaan Barang Dan Jasa Berbasis Dekstop,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia, vol. 15, no. 1, p. 1, 2021, doi: 10.32815/jitika.v15i1.529.
[4] N. Prima Putra and S. Sularno, “Penerapan Algoritma Rabin-Karp Dengan Pendekatan Synonym Recognition Sebagai Antisipasi Plagiarisme Pada Penulisan Skripsi,”  J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis, vol. 1, no. 2, pp. 48–58, 2019, doi: 10.47233/jteksis.v1i2.52.
[5] M. E. Nahak, D. Nababan, and Y. O. . Rema, “Building A Web-Based Final Project Detection Information System with Incremental  Method  and  Jaccard  Similarity  Algorithm,”  J.  Tek.  Inform.,  vol.  16,  no.  1,  pp.  25–34,  2023,  doi: 10.15408/jti.v16i1.29342.
[6] Murien  Nugraheni,  “Perbandingan  Jaccard  Similarity  Dengan  Extended  Jaccard  Similarity  Pada  Penalaran  Berbasis Kasus,” PINTER  J. Pendidik. Tek. Inform. dan Komput., vol. 4, no. 2, pp. 49–52, 2020, doi: 10.21009/pinter.4.2.10.
[7] M. Besta et al., “Communication-Efficient Jaccard similarity for High-Performance Distributed Genome Comparisons,” in  2020  IEEE  International  Parallel  and  Distributed  Processing  Symposium  (IPDPS),  2020,  pp.  1122–1132.  doi: 10.1109/IPDPS47924.2020.00118.
[8] S.  Puad  and  A.  Susilo  Yuda  Irawan,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Pada  Twitter  Terhadap  Pemilihan  Umum  2024 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 3, 2023.
[9] N. Nofiyani and W. Wulandari, “Implementasi Electronic Data Processing Untuk meningkatkan Efektifitas dan Efisiensi Pada Text Mining,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 3, p. 1621, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4332.
[10]  A. K. Pandey and T. J. Siddiqui, “Evaluating Effect of Stemming and Stop-word,” pp. 317–325, 2012.
[11]  R. Puspitasari, Y. Findawati, M. A. Rosid, P. S. Informatika, and U. M. Sidoarjo, “Sentiment Analysis of Post-Covid-19 Inflation  Based  on  Twitter  Using  the  K-Nearest  Neighbor  and  Support  Vector  Machine  Analisis  Sentimen  Terhadap Inflasi Pasca Covid-19 Berdasarkan Twitter Dengan Metode Klasifikasi K-Nearest Neighbor Dan,” vol. 4, no. 4, pp. 1– 11, 2023.
[12]  W. G. S. Parwita, “Pengujian Akurasi Sistem Rekomendasi Berbasis Content-Based Filtering,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput., vol. 14, no. 1, p. 27, 2019, doi: 10.30872/jim.v14i1.1272.
[13]  I. M. S. Putra, Putu Jhonarendra, and Ni Kadek Dwi Rusjayanthi, “Deteksi Kesamaan Teks Jawaban pada Sistem Test Essay Online dengan Pendekatan Neural Network,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 5, no. 6, pp. 1070–1082, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i6.3544.
[14]  P.  Widiandana,  Imam  Riadi,  and  Sunardi,  “Implementasi  Metode  Jaccard  pada  Analisis  Investigasi  Cyberbullying WhatsApp  Messenger  Menggunakan  Kerangka  Kerja  National  Institute  of  Standards  and  Technology,”  J.  RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 4, no. 6, 2020, doi: 10.29207/resti.v4i6.2635.
[15]  I. M. Aqimuddin, S. M. Pamungkas, C. Gunawan, and M. A. Yaqin, “Analisis Kemiripan Model Proses Bisnis PMBoK dan Scrum menggunakan Metode Jaccard Coefficient Similarity dan Semantic Similarity,” vol. 5, no. 2, pp. 53–64, 2023.
[16]  I. G. Suarnata, I. M. Sukarsa, and K. S. Wibawa, “Pencocokan Menu Berbasis Keywords pada Chatbot dengan Metode Jaccard,” J. Ilm. Teknol. dan Komput., vol. 3, no. 1, pp. 786–793, 2022.
[17]  S. Utomo, I. Much, I. Subroto, and A. Riansyah, “Deteksi plagiat tugas akhir dengan metode,” vol. 4, no. April, pp. 132– 141, 2020.
[18]  I. K. P. Pinajeng, I. M. Sukarsa, and I. M. S. Putra, “Perbaikan Kata pada Sistem Chatbot dengan Metode Jaro Winkler,” JITTER    J.  Ilm.  Teknol.  dan  Komput.,  vol.  1,  no.  2,  pp.  86–95,  2020,  [Online].  Available: https://ojs.unud.ac.id/index.php/jitter/article/view/66062
[19]  A.  Y.  A.  Nugraha  and  F.  F.  Abdulloh,  “Optimasi  Naive  Bayes  dan  Cosine  Similarity  Menggunakan  Particle  Swarm Optimization Pada Klasifikasi Hoax Berbahasa Indonesia,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 3, p. 1444, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4170.
[20]  E. Suhailah and Hartatik, “Pembuatan Sistem Rekomendasi Pariwisata Yogyakarta Menggunakan Triangle Multiplaying Jaccard Creating a Yogyakarta Tourism Recommendation System Using Triangle Multiplaying Jaccard,” vol. 3, no. 2, pp. 115–126, 2023.
[21]  A. D. Hartanto, A. Syaputra, and Y. Pristyanto, “Best parameter selection of rabin-Karp algorithm in detecting document similarity,”  2019  Int.  Conf.  Inf.  Commun.  Technol.  ICOIACT  2019,  no.  February  2020,  pp.  457–461,  2019,  doi: 10.1109/ICOIACT46704.2019.8938458.
[22]  W. Desena and A. Solichin, “Pencarian Abstrak Tugas Akhir Mahasiswa Berdasarkan Tingkat Kemiripan Menggunakan Algoritma Winnowing dan Jaccard Similarity pada Universitas Budi Luhur,” Inform.  J. Ilmu Komput., vol. 17, no. 2, p. 112, 2021, doi: 10.52958/iftk.v17i2.3628.
[23]  B. Bakiyev, “Method for Determining the Similarity of Text Documents for the Kazakh language, Taking Into Account Synonyms: Extension to TF-IDF,” SIST 2022 - 2022 Int. Conf. Smart Inf. Syst. Technol. Proc., pp. 28–30, 2022, doi: 10.1109/SIST54437.2022.9945747.
[24]  T. wahyuningsih, “Text Mining an Automatic Short Answer Grading (ASAG), Comparison of Three Methods of Cosine Similarity,  Jaccard  Similarity  and  Dice’s  Coefficient,”  J.  Appl.  Data  Sci.,  vol.  2,  no.  2,  pp.  45–54,  2021,  doi: 10.47738/jads.v2i2.31.
[25]  J.  Soni,  N.  Prabakar,  and  H.  Upadhyay,  “Behavioral  analysis  of  system  call  sequences  using  LSTM  seq-seq,  cosine similarity and jaccard similarity for real-time anomaly detection,” Proc. - 6th Annu. Conf. Comput. Sci. Comput. Intell. CSCI 2019, pp. 214–219, 2019, doi: 10.1109/CSCI49370.2019.00043.
[26]  A. Rana and K. Deeba, “Online book recommendation system using collaborative filtering (with jaccard similarity),” J.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7109
Phys. Conf. Ser., vol. 1362, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1362/1/012130.
[27]  C. Agustina and E. Rahmawati, “Klasterisasi Objek Wisata Menggunakan Jaccard Similarity Coefficient Berdasarkan Attraction, Accessability, Amenity dan Ancilarry Service,” EVOLUSI  J. Sains dan Manaj., vol. 11, no. 1, 2023, doi: 10.31294/evolusi.v11i1.15114.
[28]  S.  Proboningrum  and  Acihmah  Sidauruk,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supplier  Kain  Dengan  Metode Moora,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi), vol. 8, no. 1, pp. 43–48, 2021, doi: 10.30656/jsii.v8i1.3073.
[29]  S. Maharani, H. Ridwanto, H. R. Hatta, D. M. Khairina, and M. R. Ibrahim, “Comparison of topsis and maut methods for  recipient  determination  home  surgery,”  IAES  Int.  J.  Artif.  Intell.,  vol.  10,  no.  4,  pp.  930–937,  2021,  doi: 10.11591/IJAI.V10.I4.PP930-937.