How to cite: Fauziyah Amini,  Cahyo Crysdyan (2022) Deteksi Plagiarisme Berbasis Parafrase Pada Teks Bahasa Indonesia, Syntax Literate : Jurnal Ilmiah Indonesia (7)12, http://dx.doi.org/10.36418/syntax-literate.v7i12.10904
E-ISSN: 2548-1398
Published by:
Ridwan Institute
Syntax  Literate:  Jurnal  Ilmiah  Indonesia  p–ISSN:  2541-0849  e- ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 12, Desember 2022

## DETEKSI  PLAGIARISME  BERBASIS  PARAFRASE  PADA  TEKS  BAHASA INDONESIA

## Fauziyah Amini,  Cahyo Crysdyan
Magister Informatika UIN Maulana Malik Ibrahim Malang, Indonesia Email: 200605210002@student.uin-malang.ac.id, cahyo@ti.uin-malang.ac.id

## Abstrak
Sistem  pendeteksi  plagiarisme  konvensional  perlu  modifikasi  agar  mendapatkan  hasil yang  maksimal.  Penelitian  ini  mengeksplorasi  berbagai  algoritma  machine  learning untuk memodelkan teks yang di parafrase dengan teks yang lain. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisa kompleksitas masalah plagiarisme berdasarkan parafrase pada teks  bahasa  Indonesia  dan  membandingkan  keunggulan  metode-metode  klasifikasi dalam mendeteksi plagiarisme berdasarkan parafrase pada teks bahasa Indonesia. Pada penelitian ini ada beberapa tahapan, yaitu : pengumpulan data, kemudian desain sistem, pada  tahap  desain  sistem  ini  meliputi  data  extraction,  text  pre  processing,  dan  term weighting.  Berdasarkan  hasil pengujian  yang telah diuraikan  maka dapat disimpulkan bahwa  algoritma  KNN  dan  SVM  cukup  optimal  untuk  mengklasifikasi  dataset  dalam penelitian ini karena menhasilkan akurasi yang memuaskan pada penelitian ini.
Kata Kunci : Deteksi Plagiarisme, Parafrase, Bahasa Indonesia.

## Abstract
Conventional plagiarism detection systems need modifications in order to get maximum results.  This  research  explores  various  machine  learning  algorithms  to  model paraphrased text with other texts. The purpose of this study is to analyze the complexity of  plagiarism  problems  based  on  paraphrasing  on  Indonesian  texts  and  compare  the advantages of classification methods in detecting plagiarism based on paraphrasing on Indonesian  texts.  In  this  study  there  are  several  stages,  namely:  data  collection,  then system  design,  at  the  design  stage  this  system  includes  data  extraction,  text  pre- processing, and term weighting. Based on the test  results that have been described, it can be concluded that the KNN and SVM algorithms are quite optimal for classifying datasets in this study because they produce satisfactory accuracy in this study.
Keywords: Plagiarism Detection, Paraphrasing, Indonesian.

## Pendahuluan
Ketersediaan  informasi digital  yang semakin  luas dan semakin  mudah  memberikan dampak  peningkatan  terhadap  plagiarism  (Iswara,  2020).  Berdasarkan  hasil  dari  beberapa
survei penelitian  menunjukkan peningkatan kasus plagiarisme  baik dalam karya  akademis maupun  literatur  ilmiah  (Aziz,  2015).  Plagiarisme  dipandang  sebagai  pelanggaran  ilmiah yang serius, pencurian terhadap ide-ide intelektual (Yudhana et al., 2017). Salah satu bentuk plagiarisme  yang  sering  ditemukan  saat  ini  adalah  menjiplak  karya  orang  lain  dan menuliskannya  dengan  susunan  kata  yang  berbeda  atau  yang  biasa  kita  sebut  dengan parafrase kalimat (Amini, 2022).
Penelitian yang membahas tentang plagiarisme sudah dilakukan sejak tahun 1990-an. Namun deteksi plagiarisme hanya didasarkan pada kata-kata yang sama kemudian dihitung presentase kemiripan antar dokumen  (Yudiantoko, 2016). Metode seperti  ini  masih  belum maksimal untuk menangani plagiarisme yang semakin marak saat ini (Damanik et al., 2021). Karena saat ini bentuk tindakan plagiarisme tidak hanya menjiplak karya orang lain, namun pelaku plagiarisme saat ini mengambil karya ilmiah atau ide orang lain kemudian dituliskan Kembali dengan makna yang sama tetapi dengan susunan kata yang berbeda (Isnaini, 2019). Tindakan plagiarisme seperti ini biasa kita sebut dengan parafrase kalimat.
Identifikasi Parafrase atau Natural Language Sentence Machine (NLSM) adalah salah satu  hal  yang  menantang  dalam  pemrosesan  teks.  Dimana  peneliti  harus  mengidentifikasi apakah sebuah kalimat adalah parafrase dari kalimat lain di pasangan kalimat yang diberikan (Julianto et  al., 2017). Parafrase kalimat menyampaikan arti  yang sama tetapi struktur dan urutan  kata-katanya  bervariasi.  Ini  adalah  suatu  hal  menantang  karena  sulit  untuk menyimpulkan  konteks  yang  tepat  dalam  sebuah  kalimat.  Parafrase  terjadi  ketika  teks dimodifikasi secara leksikal atau sintaksis (Clough  Stevenson, 2011) agar terlihat berbeda dari  sumbernya,  tetapi  tetap  memiliki  makna  yang  sama.  Parafrase  itu  sendiri  legal  bila dilakukan dengan benar seperti dalam penggunaan kembali teks Jurnalistik (Haryanto et al., 2020), tetapi ketika teks dimodifikasi dan digunakan tanpa menyebutkan sumbernya dengan benar, itu adalah termasuk tindakan plagiarisme.
Penelitian  ini  menghasilkan  sistem  pendukung  keputusan  yang  membantu  manajer dalam  mempromosikan  pegawai  secara  objektif.  Aplikasi  ini  menghasilkan  system pendukung  keputusan  yang  menyajikan  hasil  nilai  pegawai  berupa  grafik  dengan menggunakan  metode  Multifactor  Evalution  Process  (MFEP)  (Handhika    Hendrawan, 2021).
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  diuraikan  sebelumnya,  sistem  pendeteksi plagiarisme  konvensional  perlu  modifikasi  agar  mendapatkan  hasil  yang  maksimal. Penelitian ini mengeksplorasi berbagai algoritma machine learning untuk memodelkan teks yang di parafrase dengan teks yang lain. Dengan adanya penelitian ini diharapkan menjadi solusi  untuk  mencegah  tindakan  plagiarisme  yang  semakin  marak  terjadi  pada  saat  ini. Masalah  dalam  penelitian  ini  adalah  plagiarisme  berdasarkan  parafrase  pada  teks  Bahasa Indonesia sulit untuk diidentifikasi dan  metode apa  yang dapat secara optimal  mendeteksi plagiarisme berdasarkan parafrase pada teks Bahasa Indonesia.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisa  kompleksitas  masalah  plagiarisme berdasarkan parafrase pada teks bahasa Indonesia dan membandingkan keunggulan metode- metode  klasifikasi  dalam  mendeteksi  plagiarisme  berdasarkan  parafrase  pada  teks  bahasa Indonesia.
Ada  pun  manfaat  penelitian  ini  adalah  dapat  membantu  instansi  pendidikan  dalam mencegah  praktik  plagiarisme  dalam  lingkungan  instansi  pendidikan,  deteksi  plagiarisme memberikan  dukungan  kepada  pelaku  akademik  untuk  membangun  nilai-nilai  kejujuran, keadilan,  dan  kepercayaan  dalam  mengejar  integritas  akademik.  dapat  membantu  instansi pendidikan  dalam  mengembangkan  konsep  integritas  pendidikan  yang  salah  satunya mencakup deteksi plagiarisme.

## Metode Penelitian
Pada penelitian ini ada beberapa tahapan, yaitu : pengumpulan data, kemudian desain sistem, pada tahap desain sistem ini meliputi data extraction, text pre processing, dan term weighting. Kemudian dilanjutkan dengan uji coba terhadap data menggunakan algoritma K- Nearest  Neighbor    Support  Vector  Machine.  Selanjutnya,  kedua  algoritma  dikomparasi untuk  melakukan  analisis  dan  terakhir  diambil  kesimpulan  dari  penelitian  ini.  Alur  proses desain penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Flowchart Prosedur Penelitian
Tahap  pengumpulan  data  ini  dilakukan  untuk  memperoleh  informasi  yang dibutuhkan  dalam  rangka  mencapai  tujuan  pada  penelitian  ini.  Dalam  penelitian  ini  data berbentuk teks, yang didapatkan dari abstrak tugas akhir mahasiswa. Data primer ini didapat melalui e-theses uin malang yang diakses melalui (http://etheses.uin-malang.ac.id). Sample dataset yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Mulai Pangumpulan Data Desain Sistem Uji coba Algoritma K- Nearest Neighbor Support Vector Machine
Komparasi Algoritma Analisis Kesimpulan Selesai
Tabel 1. Sample Dataset Id  qid1  qid2 Dok1 Dok2 Parafrase 0 1 2 Metode  fuzzy  Sugeno untuk membantu Arduino  Uno  mengolah data menjadi suatu acuan suhu dan kelembaban  yang  ideal untuk perkembangan optimal  jamur  tiram. NodeMCU untuk membantu Arduino Uno mengirimkan  data  hasil pengolahan  di  website monitoring. Tata  cara  fuzzy  Sugeno  buat menolong Arduino Uno mencerna informasi jadi sesuatu acuan temperatur serta kelembaban  yang  sempurna buat  pertumbuhan  maksimal jamur  tiram.  NodeMCU  buat menolong Arduino Uno mengirimkan  informasi  hasil pengolahan di web monitoring. 1 1 3 4 Berkumpulnya  orang  di suatu  tempat  sehingga membentuk sebuah kerumunan  merupakan hal yang lumrah saat ini. Memperkirakan  jumlah orang dalam kerumunan merupakan masalah penting  untuk  berbagai tujuan mulai dari keselamatan umum hingga strategi industri. Berkumpulnya orang di sesuatu tempat sehingga membentuk  suatu  kerumunan ialah  perihal  yang  lumrah dikala  ini.  Memperkirakan jumlah orang dalam kerumunan ialah permasalahan berarti  buat  bermacam  tujuan mulai dari keselamatan universal sampai strategi industri. 1 2 5 6 Sebagai  sarana  ujian saringan  masuk  pada perguruan  tinggi  islam, Pelaksanaan SSE- UMPTKIN  tentu  perlu mempersiapkan infrastruktur yang berhubungan dengan proses pelaksanannya. Sehingga  faktor  yang mempengaruhi terjadinya  kendala  pada pelaksanaan SSE- UMPTKIN dapat dicegah dan diatasi. Selaku  fasilitas  tes  saringan masuk  pada  akademi  besar islam, Penerapan SSE- UMPTKIN pasti butuh mempersiapkan  infrastruktur yang berhubungan dengan proses pelaksanannya. Sehingga aspek yang pengaruhi terbentuknya hambatan pada penerapan SSE-  UMPTKIN  bisa  dicegah serta diatasi.nbsp; 1
3 7 8 Proses  penyusunan  aksi rekontruksi  rehabilitasi pasca terjadinya bencana  merupakan  hal penting, karena kegiatan ini dilakukan untuk mengetahui tingkat kerusakan  dan  tindakan yang  perlu  dilakukan setelah terjadinya bencana  alam  sesuai dengan  data  dilapangan langsung, maka perlunya dilakukan penelitian dengan metode Fuzzy- VIšekriterijumsko KOmpromisno Rangiranje (Fuzzy- VIKOR). Proses penataan aksi rekontruksi  rehabilitasi  pasca terbentuknya  musibah  ialah perihal  berarti,  sebab  aktivitas ini  dicoba  buat  mengenali tingkatan  kehancuran  serta aksi yang butuh dicoba sehabis terbentuknya  musibah  alam cocok dengan informasi dilapangan  langsung,  hingga perlunya  dicoba  riset  dengan tata cara Fuzzy- VIšekriterijumsko KOmpromisno Rangiranje( Fuzzy- VIKOR). 1
… … …  … … … 30 61 62 Di  dalam  kecerdasan buatan, agen cerdas (AI) adalah  sebuah  entitas otonom yang mengamati dan bertindak atas suatu lingkungan dan mengarahkan aktivitasnya tersebut untuk mencapai tujuan. Chatbot  merupakan  sebuah program komputer yang dibangun  untuk  menampilkan percakapan  atau  komunikasi interaktif  dengan  pengguna (manusia) melalui teks, ucapan, dan atau Gambar. 0
31 63 64 Proses pemilihan aplikasi  Point  of  Sale harus  didasarkan  pada kemampuan dan kebutuhan pembeli. Ketika  pembeli  dihadapkan pada banyak pilihan merk POS dan  berbagai  spesifikasinya kebanyakan pembeli jadi kebingungan  memilih  aplikasi yang sesuai untuk usahanya. 0
32 65 66 Toko  Orisha  Beauty merupakan  toko  yang menjual produk kecantikan yang berlokasi di Batu, Malang. Toko  ini  khusus  menjual produk bermerek Nu-Skin selain toko offline juga online, sehingga membutuhkan sebuah  sistem  yang  mampu memudahkan dalam merekapitulasi  pembelian  dari konsumen. 0 33 67 68
Indonesia merupakan negara tropis dan rentan dengan  bencana  alam. Bencana alam di Indonesia  sangat  sering terjadi  seperti  gempa bumi, banjir, kebakaran, Angin  Topan  dan  lain- lain. Bencana  alam  menimbulkan dampak bagi warga terdampak, infrastruktur  ataupun  sektor yang  terdapat  di  Indonesia. Pemerintah pusat, daerah, maupun  kota  berupaya  untuk memberikan  rehabilitasi  pasca terjadinya bencana alam. 0
Dalam melakukan klasifikasi teks, penelitian ini menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine.

## Hasil dan Pembahasan
A. Desain  Implementasi
K-Nearest  Neighbor merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  digunakan  dalam data  mining dan machine  learning (Baharuddin  et  al.,  2019).  Kinerja  klasifikasi  dari KNN  sangat  bergantung  pada  metrik  yang  digunakan  untuk  menghitung  jarak berpasangan antara titik data (Muflikhah  Mahmudy, 2021). Untuk menghitung k titik data  tetangga  terdekat  yang  diinginkan,  pada  penelitian  ini  menggunakan cosine similarity sebagai metrik kesamaan (Surenggana et al., 2022). Aturan klasifikasi  KNN dibuat  oleh  sampel  pelatihan  saja,  tanpa  data  tambahan  lainnya.  Klasifikasi  k-NN, menemukan sekelompok k objek dalam set pelatihan  yang paling dekat dengan objek uji,  dan  mendasarkan  penetapan  label  pada  dominasi  kelas  tertentu di  lingkungan  ini. Algoritma K-Nearest Neighbor (k-NN) adalah metode untuk mengklasifikasikan objek berdasarkan  contoh  pelatihan  terdekat  dalam  ruang  fitur  (Zuhdi  et  al.,  2019).  Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, pada penelitian  ini  menggunakan algoritma dalam melakukan  klasifikasi  teks.  Berikut  ini  adalah Flowchart proses  klasifikasi  KNN ditunjukan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Flowchart Algoritma KNN

## B. Uji Coba
Pada  penelitian  ini  untuk  melakukan  uji  coba  algoritma  K-Nearest  Neighbor digunakan skenario eksperimen sebagai berikut :
1. Menentukan Nilai K yang paling optimal menggunakan Elbow Method Pada  bagian  sebelumnya  telah  diimplementasikan  penentuan  nilai  K menggunakan  Elbow  Method.  Hasil  dari  metode elbow  method  meunjukan  bahwa nilai K yang paling optimal adalah K=4. Maka selanjutnya akan digunakan nilai K=4.
2. Menggunakan 4 metode pengukuran jarak, yaitu:
a) Klasifikasi teks berdasarkan pengukuran Manhattan Distance
b) Klasifikasi teks berdasarkan pengukuran Euclidean Distance
c) Klasifikasi teks berdasarkan pengukuran Minkowsky Distance
d) Klasifikasi teks berdasarkan pengukuran Chebyshev Distance Adapun hasil pengukuran jarak pada setiap metode pada pengujian penelitian ini di visualisasikan pada Tabel 4.12.
Tabel 2. Pengukuran Euclidean, Manhattan, Minkowsky, Cebyshev Distance K Euclidean Manhattan Minkowsky Chebyshev 1 0.3400778 0.3400778 0.3400778 0.3400778 2 0. 0. 0. 0. 3 0.00461328 0.00461328 0.00461328 0.00461328 4 0.07810293 0.07810293 0.07810293 0.07810293
Berdasarkan  Tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  pengukuran  kedekatan  jarak  antar obyek dengan  4  metode  menghasilkan  jarak  yang  sama  dalam  setiap  perhitungan  jarak  setiap pasangan  kalimat.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  penelitian  ini  pemilihan
Menentukan Nilai K Menggunakan Elbow Method Mulai Mengitung nilai Cosine Similarity Menghitung
Kedekatan Jarak Antar Obyek
Mengurutkan jarak hingga urutan ke -k Mengambil nilai kelas/kategori tertinggi Selesai Hasil klasifikasi
pengukuran  jarak  tidak  memberikan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  performa algoritma  knn  dan  menghasilkan  performa  yang  sama  pada  setiap  metode  pengukuran jarak.
3. Evaluasi  performa  dari  masing-  masing algoritma  K-Nearest  Neighbor akan  dihitung Menggunakan Confusion Matrix . Kemudian dari Tabel Confusion Matrix akan dihitung nilai akurasi , precision , recall dan f1score. Adapun rumus Confusion Matrix dituliskan pada Tabel 3 :
Tabel 3. Tabel Confusion Matrix Actual Values Positif Negatif Predicted Value Positive TP FP Negative FN TN Keterangan :
TP : True Positive merupakan data positif yang diprediksi sebagai data positif. TN : True Negative merupakan data negatif yang diprediksi sebagai data negative FP : False Positive merupakan data positif yang diprediksi sebagai data negatif. FN : False Negative merupakan data positif yang diprediksi sebagai data negatif.
𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 ∗ 100%                        (4.7) 𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 ∗ 100%                                               (4.8) 𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 ∗ 100%                                                  (4.9) 𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠 𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ∗ 100%                           (4.9)
a) Evaluasi  hasil  klasifikasi  algoritma  K-Nearest  Neighbor  berdasarkan  pengukuran Manhattan distance
Hasil  klasifikasi  algoritma K-Nearest  Neighbor dengan  pengukuran  jarak  terdekat menggunakan metode Manhattan distance dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.14.
Dari  hasil  klasifikasi  algoritma  KNN  dengan  pengukuran  jarak  terdekat menggunakan  metode Manhattan  distance pada  Tabel 4.14 dapat dilihat bahwa dari 60 pasangan  data  ada  22  data  yang  termasuk  dalam true  positif ,  31  data  termasuk  true negative, 7 data termasuk false positif, dan tidak ada data yang termasuk false negative . Maka berdasarkan Tabel 4.14 dapat dihitung nilai akurasi, presisi, recall dan f1 measure.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 31 + 22 31 + 22 + 7 + 0 ∗ 100% = 88% 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 22 22 + 0 ∗ 100%  = 100% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 22 7 + 22 ∗ 100%   = 70%
𝑓 − 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 100 𝑥 70 100 + 70 = 82%
b) Evaluasi  hasil  klasifikasi  algoritma  K-Nearest  Neighbor  berdasarkan  pengukuran Euclidean distance
Hasil  klasifikasi  algoritma K-Nearest  Neighbor dengan  pengukuran  jarak  terdekat menggunakan  metode Euclidean  distance pada  Tabel  4.15  dapat  dilihat  bahwa  dari  60 pasangan  data  ada  22  data  yang  termasuk  dalam true  positif ,  31  data  termasuk true negative , 7 data termasuk false positif , dan tidak ada data yang termasuk false negative . Maka dapat dihitung nilai akurasi, presisi, recall dan f1 measure .
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 31 + 22 31 + 22 + 7 + 0 ∗ 100% = 88% 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 22 22 + 0 ∗ 100%  = 100% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 22 7 + 22 ∗ 100%   = 70%
𝑓 − 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 100 𝑥 70 100 + 70 = 82%
c) Evaluasi  hasil  klasifikasi  algoritma  K-Nearest  Neighbor  berdasarkan  pengukuran Minkowsky distance
Hasil  klasifikasi  algoritma  KNN  dengan  pengukuran  jarak  terdekat  menggunakan metode Minkowsky  distance bahwa  dari  60  pasangan  data  ada  22  data  yang  termasuk dalam true positif , 31 data termasuk true negative , 7 data termasuk false positif , dan tidak ada data yang termasuk false negative . Maka dapat dihitung nilai akurasi, presisi, recall, dan f1 measure .
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 31 + 22
31 + 22 + 7 + 0 ∗ 100% = 88% 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 22 22 + 0 ∗ 100%  = 100% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 22 7 + 22 ∗ 100%   = 70%
𝑓 − 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 100 𝑥 70 100 + 70 = 82%
d) Evaluasi  hasil  klasifikasi  algoritma  K-Nearest  Neighbor  berdasarkan  pengukuran Cebyshev distance
Hasil  klasifikasi  algoritma  KNN  dengan  pengukuran  jarak  terdekat  menggunakan metode Cebyshev distance pada Tabel 4.17 dapat dilihat bahwa dari 60 pasangan data ada 22 data yang termasuk dalam true positif, 31 data termasuk true negative , 7 data termasuk false positif , dan tidak ada data yang termasuk false negative . Maka berdasarkan Tabel 4.17 dapat dihitung nilai akurasi, presisi, recall dan f1 measure.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 31 + 22 31 + 22 + 7 + 0 ∗ 100% = 88% 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 22 22 + 0 ∗ 100%  = 100% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 22 7 + 22 ∗ 100%   = 70% 𝑓 − 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 100 𝑥 70 100 + 70 = 82%

## 5.1 Desain  Implementasi
Support  Vector  Machine (SVM)  adalah  metode  yang  mempelajari  area  yang memisahkan  antar  kategori  dalam  sebuah  observasi.  Dalam  terminologi  SVM,  kita membahas jarak atau margin antar kategori. Setiap kategori memiliki observasi dimana nilai variabel  targetnya sama (Williams, 2011). SVM juga dikenal sebagai sistem pembelajaran yang  menggunakan  hipotesis  fungsi  linear  dalam  ruang  dimensi  tinggi  dan  dilatih  dengan algoritma  berdasarkan  teori  optimasi  dengan  menerapkan  learning  bias  yang  berasal  dari teori  statistik.  Tujuan  dari  metode  ini  adalah  membangun  pemisah  optimum  yang  disebut OSH ( Optimal Separating Hyperplane ) sehingga dapat digunakan untuk klasifikasi. Hyperplane terbaik  antara  kedua  kelas  dapat  ditemukan  dengan  melakukan pengukuran  margin hyperplane dan  kemudian  mencari  titik  maksimalnya.  Margin  adalah jarak antar hyperplane tersebut dengan data terdekat dari masing – masing kelas. Data yang paling  dekat  ini,  disebut  dengan support  vector (Kasim    Sudarsono,  2019).  Ilustrasi hyperplane ditunjukan pada Gambar 5.1.
Gambar 5.1 Margin Hyperplane
Seperti pada Gambar 5.1, Support Vector Machine bekerja menemukan hyperplane dengan  margin  yang  maksimal. Hyperplane klasifikasi  linear  memisahkan  kedua  kelas dengan persamaan 5.1.
w. 𝑥 i + b = 0                                              (5.1)
Keterangan: w = vector bobot x = nilai masukan atribut b = bias
Sehingga didapatkan persamaan untuk kelas positif dan kelas negatif. Maka, suatu data 𝑥 i dapat diklasifikasikan sebagai kelas +1 jika :
w. 𝑥 i + b  1 (5.2)
dan dapat diklasifikasikan kedalam kelas -1 jika :
w. 𝑥 i + b ≤  -1 (5.3)
Adapun pada algoritma SVM  flowchart proses klasifikasi Support Vector Machine pada penelitian ini ditunjukan pada Gambar 5.2.
Gambar 5.2 Flowchart Proses Klasifikasi SVM

## 5.2 Uji Coba
Tahap uji coba algoritma support vector machine pada penelitian ini menggunakan fungsi kernel linear untuk melakukan klasifikasi data. Kernel linear adalah fungsi kernel yang paling sederhana. Kernel linear digunakan ketika data yang dianalisis sudah terpisah secara linear. Rumus persamaan untuk fungsi kernel linear dapat dilihat pada persamaan 5.1
Berikut ini adalah cara kerja klasifikasi  algoritma SVM dalam penelitian  ini. Tabel 5.3 adalah sample dataset pasangan input dan output pada penelitian ini.
Table 5.3 Pasangan input dan output No. X Y i 1 0.97885132 1 2 -1.32669202 1 3 -0.19312049 -1 … … … 58 0.09695081 -1 59 1.36382549 1
60 0.22459681
1
Mulai Training Testing Hasil klas i fikasi Selesai Standarisasi Data Mendapatkan Fungsi Hyperplane Membagi Data menjadi
Data  Training    Data Testing
Pada Tabel 5.3 terdapat atribut X yang akan menghasilkan nilai bobot w. Kemudian margin diminimalkan menggunakan Rumus 5.10.
𝑦 𝑖 (𝑥 𝑖 .   𝑤 + 𝑏) − 1  ≥ 0 (5.10)
dengan syarat
𝑦 𝑖 (𝑥 𝑖 ∙ 𝑤 + 𝑏) ≥ 1, 𝑖  = 1,2,3 … , 𝑁 (5.11)
Sehingga dari persamaan diatas didapatkan persamaan berikut ini :
(1) 1( 0.97885132 w + b ) ≥1→ ( 0.97885132 w + b ) ≥1 (5.12) (2) 1(-1.32669202 w + b ) ≥1→ (-1.32669202 w + b ) ≥1 (5.13) (3) -1(-0.19312049 w + b ) ≥1→ (0.19312049 w - b ) ≥1 (5.14) (4) -1(0.09695081 w + b ) ≥1→ (-0.09695081 w - b ) ≥1 (5.15) (5) 1(1.36382549 w + b ) ≥1→ (1.36382549 w + b ) ≥1 (5.16) (6) 1(0.22459681 w + b ) ≥1→ (0.22459681 w + b ) ≥1 (5.17)
Selanjutnya mencari nilai w dan b dari persamaan 5.12 dan 5.14.
( 0.97885132 w + b ) ≥1
(0.19312049 w - b ) ≥1 ───────────────  + 1,17197181 w = 2 w = 2/1,17197181 w=1,72
Dari  persamaan  diatas  dihasilkan  nilai  w  sebesar  1,72.  Kemudian  Langkah  selanjutnya adalah mencari nilai b dengan mensubstitusikan nilai w ke dalam persamaan 5.12.
( 0.97885132 w + b ) ≥1 ( 0.97885132 ( 1,72) + b ) ≥1 1,66 + b = 1 b = 1-1,66 b = 0,66 Maka Persamaan hyperplane menjadi seperti berikut ini :
𝑤 . 𝑥 + 𝑏 = 0 (5.18) 1,72 𝑥 + 0,66 = 0 (5.19)
Setelah  mendapatkan  garis  hyperplane,  maka  langkah  selanjutnya  yaitu mengklasifikasikan data uji melalui hyperplane dengan menggunakan persamaan hyperplane pada persamaan 5.19 dengan 𝑔 ( 𝑥 ) ≔ 𝑠𝑔𝑛 ( 𝑓 ( 𝑥 )). Hasil klasifikasi  menggunakan algoritma Support Vector Machine menggunakan kernel linear dapat dilihat bahwa dari 60 pasangan data ada  24 data yang  termasuk dalam true positif , 26 data termasuk true negative , 5 data termasuk false positif , dan 5 data termasuk false negative . Maka berdasarkan Tabel 5.4 dapat dihitung nilai akurasi, presisi, recall dan f1 measure .
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 26 + 24 26 + 5 + 5 + 24 ∗ 100% = 83% 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 24 24 + 5 ∗ 100%  = 82%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 24 5 + 24 ∗ 100%   = 82%
𝑓 − 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 82 . 82 82 + 82 = 82%

## Kesimpulan
Setelah  melakukan  implementasi  dan  uji  coba  pada  penelitian  ini  dapat  ditemukan beberapa  kesimpulan  antara  lain.  Pemilihan  nilai  K  paling  optimal  menggunakan  metode elbow  menunjukan  hasil  yang  valid.  Hal  ini  terbukti  dengan  hasil  akurasi  dari  nilai  K=4 menghasilkan akurasi yang paling tertinggi. Pada penelitian ini juga dilakukan pengukuran kedekatan  jarak  antar  obyek  dengan  4  metode,  yaitu  Manhattan  Distance,  Euclidean Distance, Minkowsky, Distance, dan Chebyshev Distance. Berdasarkan hasil pengujian yang telah  diuraikan  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  KNN  dan  SVM  cukup  optimal untuk  mengklasifikasi  dataset  dalam  penelitian  ini  karena  menhasilkan  akurasi  yang memuaskan pada penelitian ini.

## BIBLIOGRAFI
Amini,  F.  (2022). Deteksi  Plagiarisme  berbasis  parafrase  pada  teks  Bahasa  Indonesia . Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
Aziz, L. A. (2015). Upaya perpustakaan dalam mengurangi plagiarisme pada karya ilmiah mahasiswa  (Studi  kasus  di  UPT  Perpustakaan  UNIKA  Soegijapranata). Jurnal  Ilmu Perpustakaan , 4 (3), 131–140.
Baharuddin, M. M., Azis, H.,  Hasanuddin, T. (2019). Analisis Performa Metode K-Nearest Neighbor Untuk Identifikasi Jenis Kaca. ILKOM Jurnal Ilmiah , 11 (3), 269–274.
Clough,  P.,    Stevenson,  M.  (2011).  Developing  a  corpus  of  plagiarised  short  answers. Language Resources and Evaluation , 45 (1), 5–24.
Damanik,  C.  M.,  Widjaja,  F.  I.,  Tafonao,  T.,  Evimalinda,  R.,  Lahagu,  A.,    Hartono,  H. (2021).  Peningkatan  Kemampuan  Para  Dosen  dalam  Melakukan  Tridharma  sebagai Syarat Menuju Standar Pendidikan Keagamaan yang Unggul di Sekolah Tinggi Teologi Bethel Medan. Jurnal Teologi Praksis , 1 (2), 56–62.
Handhika, B. I.,  Hendrawan, B. (2021). Implementasi Algoritma Multifactor Evaluation Process  (MFEP)  Untuk  Penilaian  Teknisi  Promosi  Karyawan  Tetap  Berbasis  Web. Syntax Idea , 3 (1), 30–38.
Haryanto, N. C., Krisnawati, L. D.,  Chrismanto, A. R. (2020). Temu kembali dokumen sumber rujukan dalam sistem daur ulang teks. Jurnal Teknologi Dan Sistem Komputer , 8 (2), 140–149.
Isnaini,  R.  L.  (2019).  Turn  Back  Plagiarism!  Budaya  Organisasi  Anti  Plagiarism. Jurnal Akuntabilitas Manajemen Pendidikan , 7 (2), 174–187.
Iswara, A. F. (2020). Peran Mahasiswa dalam Gerakan Open Access. BIBLIOTIKA: Jurnal Kajian Perpustakaan Dan Informasi , 4 (1), 64–71.
Julianto, B., Adiwijaya, A.,  Mubarok, M. (2017). Identifikasi Parafrasa Bahasa Indonesia Menggunakan Naive Bayes. EProceedings of Engineering , 4 (3).
Kasim, A. A.,  Sudarsono, M. (2019). Algoritma Support  Vector Machine (SVM) untuk Klasifikasi Ekonomi Penduduk Penerima Bantuan Pemerintah di Kecamatan Simpang Raya Sulawesi Tengah. SEMINAR NASIONAL APTIKOM (SEMNASTIK) 2019 , 568– 573.
Muflikhah,  L.,    Mahmudy,  W.  F.  (2021). Machine  Learning  dalam  Bioinformatika . Universitas Brawijaya Press.
Surenggana,  F.  F.,  Aranta,  A.,    Bimantoro,  F.  (2022).  Klasifikasi  Mood  Musik Menggunakan  K-Nearest  Neighbor  dan  Mel  Frequency  Cepstral  Coefficients. Jurnal Teknologi Informasi, Komputer, Dan Aplikasinya (JTIKA) , 4 (2), 263–276.
Yudhana,  A., Djayali,  A. D.,  Sunardi, S. (2017). Sistem Deteksi Plagiarisme Dokumen Karya  Ilmiah  dengan  Algoritma  Pencocokan  Pola. Jurnal  Rekayasa  Teknologi Informasi (JURTI) , 1 (2), 178–187.
Yudiantoko,  A.  (2016). Analisa  Dampak  Supply  Chain  Management  Pada  Kinerja Operasional Industri Kreatif (Studi Kasus Industri Kerajinan Batik di DI Yogyakarta) .
Zuhdi, A. M., Utami, E.,  Raharjo, S. (2019). Analisis  sentiment twitter terhadap capres Indonesia  2019  dengan  metode  K-NN. Jurnal  Informa:  Jurnal  Penelitian  Dan Pengabdian Masyarakat , 5 (2), 1–7.

## Copyright holder:
Fauziyah Amini,  Cahyo Crysdyan (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: