## Perbandingan Penggunaan Algoritma Cosinus dan Wu Palmer untuk Mencari Kemiripan Kata dalam
Plagiarism Checker
1 Aslihatul Millah, 2 Siti Nurazizah
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Ampel Surabaya,
Jalan Ahmad Yani No. 117, Jemur Wonosari, Wonocolo, Kota Surabaya, Jawa Timur 1 azzaalmillah@gmail.com 2 azaizah8@gmail.com

## Abstrak
Plagiasi merupakan hal yang sangat penting ditekan dan dihindari,khususnya di lingkungan  akademisi.  Seringkali  plagiasi  ini  terjadi  baik  dengan  disengaja maupun  tidak  disengaja,  namun  hal  ini  dapat  diminimalisisr  dengan menggunakan  plagiarism  checker.  Tujuan  makalah  ini  adalah  untuk perbandingan  penggunaan  algoritma  cosinus  dan  wu  palmer  dalam  mendeteksi plagiat  berdasarkan  kemiripan  kata.  Metode  yang  digunakan  adalah menggunakan  algoritma  cosinus  dan  wu  palmer  yang  kemudian  dilakukan pengujian  terhadap  dua  algoritma  tersebur.  Makalah  ini  mendapatkan  hasil bahwa  Cosinus  bisa  digunakan  sebagai  algoritma  dalam  mendeteksi  plagiasi berdasarkan  kemiripan  kata.Jika  hasil  nilai  perhitungan  cosinus  0  –  0,5  maka tidak  plagiat,  jika  >  0,5  –  1  maka  plagiasi.  Algoritma  cosinus  lebih  efektif digunakan untuk mendeteksi plagiasi daripada algoritma wu palmer.
Kata Kunci : Cosinus, Cosine Similarity, Wu Palmer

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Pada dasarnya beberapa ide dan karya yang kita tuliskan tidak sepenuhnya murni  dari  pemikiran  kita.  Jelas  wajar  bagi  kita  karena  memang  begitulah  fitrah manusia,terbatas pengetahuannya. Hal ini dapat disikapi dengan beberapa Teknik seperti  sitasi  dan  pengutipan  yang  benar.  Namun,sering  kali  kita  lupa menyebutkan  sumber  darimana  kita  mengutip  ide  atau  karya  tersebut  atau mengutip  dengan  cara  yang  salah    sehingga  mengakibatkan  karya  yang  kita hasilkan berpotensi terdeteksi sebagai plagiat.
Dewasa  ini  banyak  kasus  yang  terjadi  seputar  plagiat  seperti  berita  yang ditayangkan dalam salah satu situs berita bahwa demi mengejar gelar guru besar, 3  dosen  dari  salah  satu  universitas  di  Indonesia  yang  tidak  dapat  disebutkan identitasnya    nekat  melakukan  plagiat  untuk  melancarkan  aksinya  (Anang,  K.,
2017). Sanksi di perguruan tinggi pun juga mulai disemarakkan bahwa ada sanksi tegas  pada  akademisi  yang  nekat  melakukan plagiarism e  dalam  menunaikan  Tri Dharma Perguruan Tinggi mereka.
Untuk  berhati-hati  dan  menjauhkan  dari  hal-hal  yang  tidak  diinginkan terkait plagiarism , beberapa cara bisa ditempuh seperti melakukan Teknik sitasi yang  baik  atau  menggunakan tools seperti plagiarism  checker. Algoritma  dan metode yang diterapkan antar tools pun juga berbeda-beda. Dalam sebuah jurnal karya  Radiant  Victor,dkk  memaparkan  bahwa  algoritma  cosinus  dapat diimplementasikan  bersamaan  dengan  algoritma  swith  waterman  dalam mendeteksi  kemiripan  teks  (Radiant  Victor  Imbar,dkk,  2014).  Makalah  ini membahas  perbandingan  penggunaan  algoritma  cosinus  dan  wu  palmer  dalam mendeteksi  plagiat  berdasarkan  kemiripan  kata.  Makalah  ini  diharap  mampu memberikan pernyataan yang signifikan algoritma mana diantara keduanya yang lebih  efektif  digunakan  sebagai  algoritma  penyusun  sistem plagiarism checker . Karena  sering  kali  kita  menyalin  tulisan  seseorang  kemudian  kita  mengganti struktur kalimatnya saja ataupun tanpa menyebutkan sumbernya.

## 1.2 Identifikasi Masalah
Menentukan  apakah  kalimat  tersebut  plagiat  atau  tidak  dengan menggunakan  perhitungan  cosinus  berdasarkan  kemiripan  kata.  Semakin  besar nilai kemiripannya maka semakin berpotensi mengandung plagiat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Plagiat
Plagiat  merupakan  pengambilan  karangan  (pendapat  dan  sebagainya) orang  lain  dan  menjadikannya  seolah-olah  karangan  (pendapat  dan  sebagainya) sendiri,  misalnya  menerbitkan  karya  tulis  orang  lain  atas  nama  dirinya  sendiri; jiplakan  (Anang,  K.,  2017).  Sudah  seharusnya  para  peneliti  dan  akademisi menghindari  hal  ini,  dan  bahkan  plagiasi  merupakan  sebuah  kejahatan  dalam dunia akademis (KBBI).
Berikut  adalah  contoh  beberapa  implementasi  yang  sering  dilakukan  dan dihitung sebagai plagiat (Radiant Victor Imbar,dkk, 2014) :
2.1.1. Menyebut karya dan ide milik orang lain sebagai miliknya atau menyalin tulisan  tanpa  memberikan  kredit  pada  penulis  atau  bahkan  tanpa  menulis sumbernya
2.1.2. Mengutip  ide  orang  lain  tanpa  memberikan  tanda  kutip  maupun  tanda sitasi
2.1.3. Mengutip dengan cara yang salah
2.1.4. Membuat  ide  serupa  hanya  dengan  merubah  struktur  kalimat  tanpa penambahan variabel apapun dan tidak mencantumkan sumber.
2.2. Cosinus
Metode  cosinus  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  menghitung similarity (tingkat kesamaan) antar dua buah objek (Na’firul Hasna Ariyani,dkk., 2016).  Cosinus  adalah  metode  untuk  pengukuran  kesamaan  antara  kata.  Cosinus masih  belum  bisa  menangani  makna  semantik  teks  dengan  sempurna  (Ogie Nurdiana,  dkk.,  2016).  Dengan  cosinus  ini,  sebuah  kata  bisa  diteliti  tingkat kemiripannya, mirip dalam artian ini bukan berarti sama. Cosinus memiliki range nilai antara 0-1.

## 2.3. Text Mining
Text mining adalah mencari dan mengukur data  yang berupa teks dimana sumber  data  biasanya  di  dapatkan  dari  dokumen,  dan  tujuannya  adalah  mencari kata-kata  yang  dapat  merepresentasikan  isi  dan  maksud  dari  sebuah  dokumen untuk kemudian dilakukan Analisa lebih lanjut (Departemen Pendidikan Nasional, 2005).  Analisa  yang  dimaksud  seperti  mencari  makna semantic ,  kemiripan  kata, dan  lainnya. Text  mining juga  bisa  dianggap  sebagai  penerapan  dari  konsep  data mining  dalam  mencari  pola  di  dalam  teks.  Pola  yang  dimaksud  adalah  mencari intisari  dari  kata  yang  mewakili  isi  dari  dokumen  tersebut  untuk  mendapatkan informasi.
2.4. Metode Term Frequency and Inverse Document Frequency (TF IDF) TF  adalah term  frequency dan  IDF  adalah inverse  term  frequency. Metode  ini  merupakan  metode  untuk  menghitung  bobot  setiap  setiap  kata  yang paling umum digunakan dalam multi disiplin ilmu natural language processing (Ogie Nurdiana, dkk., 2016). Dengan menggunakan TF  IDF ini dapat diketahui bobot  dari  setiap  kata/ term. Dengan  menggunakan  TF  IDF  ini  dapat  diketahui bobot dari setiap kata/ term. TF  IDF ini  merupakan suatu algoritma yang paling umum digunakan dalam information retrieval.

## 2.5. Wu Palmer
Wu  palmer  adalah  sebuah  algoritma  path  based.  Wu  palmer  juga  biasa disebut dengan algoritma Wu and Palmer (WUP). Algoritma ini adalah algoritma kemiripan semantik sehingga mampu mengukur derajat keterkaitan atau relevansi antar  dokumen  ataupun  antar term (Paratisa  Kharismadita  dan  Faisal  Rahutomo, 2015) . Algoritma  ini  bisa  memberikan  rekomendasi  pada  kasus-kasus  yang membutuhkan  pemeringkatan  makna  semantik  berdasarkan  kemiripan  makna semantic tersebut.

## 2.6. Penelitian Terdahulu
Sebuah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Paratisa  Kharismadita  dan  Faisal Rahutomo  dengan  judul  “ Implementasi  Tokenizing  Plus  Pada  Sistem  Pendeteksi Kemiripan Jurnal Skripsi ” membahas tentang pendeteksi kemiripan jurnal skripsi untuk  mengetahui  apakah  sebuah  jurnal  dapat  dikatakan plagiarism e  atau penjiplakan.  Metode  yang  digunakan  yaitu  dengan  menghitung  2  dokumen dengan menggunakan metode Term Frequency and Inverse Document Frequency (TFIDF)  sebagai  perhitungan  term  disetiap  dokumennya  dan Cosine  Similarity untuk menghitung kemiripan antara 2 jurnal yang menghasilkan nilai 0 jika kedua jurnal sangatlah berbeda dan nilai 1 jika kedua jurnal mempunyai term yang sama (Ogie Nurdiana, dkk., 2016).
Menurut  Hanto  dan  Harianto  Kristanto  dalam  jurnalnya  yang  berjudul “ Program  Bantu  Pemilihan  Lagu  Pujian  Berdasarkan  Tema  Kebaktian  Dengan Menggunakan  Metode  Cosinus  Similarity  Studi  Kasus:  GKI  Ngupasan ”  bahwa
untuk  memutuskan  penggunaan  lagu  pujian  dalam  suatu  kebaktian  bukanlah perkara  yang  mudah.  Peneliti  membuat  sebuah  sistem  yang  menghasilkan  suatu informasi berupa nilai perhitungan dari cosine similarity dengan bentuk persentase yang nantinya dapat menjadi acuan dalam memilih lagu yang sesuai dengan tema kebaktian.  Dengan  demikian  penggunaan  metode  ini  akan  memperhitungkan antara  kata  dari tema  kebaktian  dengan  kata  pada  lirik  dari lagu  (Akip  Maulana, dkk, 2016).

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Rancangan Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  cosinus  untuk  menguji  plagiat bedasarkan    kemiripan  kata.  Algoritma  cosinus  hanya  dapat  memberikan  nilai range antara  0-1.  Berikut  adalah  langkah-langkah  untuk  mendeteksi  plagiat dengan menggunakan algoritma cosinus :
Misal :
teks sumber : Peneliti membuat program dengan bahasa java teks target : Peneliti melakukan coding dengan bahasa java
Start Kalimat Case Folding Tokenizing Filtering Perhitungan term dengan TF IDF Penghitungan kemiripan kata dengan cosinus End Stemming
Gambar 1. Alur Pengujian
Kalimat  yang  dimaksud  di  sini  adalah  karya  tulis  ilmiah  maupun  abstrak yang  akan  dideteksi  plagiasinya.  Namun,dalam  perhitungan  ini  peneliti membahasi  dengan  menggunakan  teks  sumber  dan  teks  target  dengan  kalimat yang telah disebutkan di atas.

## 1. Tahap Case Folding
Membuat semua teks menjadi seragam huruf kecil, dan hanya menerima huruf A-Z  saja.  Contoh  :  Peneliti  membuat  program  dengan  bahasa  java  menjadi “peneliti membuat program dengan bahasa java”.
2. Tahap Tokenizing
Memisahkan seluruh tiap-tiap teks penyusunan komponen dokumen.
Contoh  :  Peneliti  membuat  program  dengan  bahasa  java  menjadi  peneliti, membuat, program, dengan, bahasa, java.
3. Filtering
Memisahkan  kata  yang  penting  dari  kata  yang  tidak  penting  dalam  teks tersebut.  Maksudnya  adalah  memisahkan  teks  dari  kata  yang  dinilai  tidak layak  menjadi  pembeda  atau  menunjukkan  isi  dari  teks.  Contoh  :  Peneliti membuat  program  dengan  bahasa  java  menjadi  peneliti,  membuat,  program, bahasa, java.
4. Stemming
Stemming adalah  proses  mengubah  kata  yang  sudah  di filter menjadi  bentuk kata  dasarnya.  Langkah  ini  dinilai  sangat  membantu  mengemukakan  deteksi plagiasi. Stem (akar  kata)  adalah  bagian  dari  kata  yang  tersisa  setelah dihilangkan imbuhanya (awalan atau akhiran).
Contoh  :  peneliti,  membuat,  program,  bahasa,  java  menjadi  teliti,  buat, program, java.
Setelah  melalui  proses  di  atas,kalimat  siap  dianalisis  lebih  lanjut  untuk mengetahui  apakah  kalimat  ini  mengandung  kemiripan  kata  yang  plagiat  atau tidak.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Perhitungan TF IDF
Perhitungan  ini  adalah  salah  satu cara  yang  digunakan  untuk  menghitung kata  dalam  satu  atau  semua  dokumen.  Dengan  menggunakan  rumus  sebagai berikut :
Keterangan:
tf : term frequency idf : inverse document frequency
W : bobot kalimat terhadap kata

## 4.2. Perhitungan Cosinus Similarity
Perhitungan ini digunakan untuk menghitung kemiripan kata pada kalimat. Berikut rumus perhitungan Cosinus Similarity :
Keterangan:
Cos t1.t2 : nilai kemiripan antarakalimat ke - 1 dan kalimat ke - 2 t1.t2 : jumlah kata dalam kalimat ke - 1 dan kalimat ke - 2
: total kata dalam kalimat ke - 1 dan kalimat ke - 2
Untuk  menghitung  kalimat  yang  memiliki  kemiripan  kata,  maka  perlu memiliki  2  kalimat  yaitu  kalimat  ke  -  1  dan  kalimat  ke  -  2.  Dengan  ketentuan kalimat sebagai berikut:
4.1. Kalimat ke - 1 : Peneliti membuat program dengan bahasa java
4.2. Kalimat ke - 2 : Peneliti melakukan coding dengan bahasa java peneliti membuat program  dengan  bahasa java melakukan coding t1 1 1 1 1 1 1 0 0 t2 1 0 0 1 1 1 1 1

## Cos t1 x t2 =
Cos t1 x t2 =
Cos t1 x t2 = 0,666666667
Jadi  kemiripan  kata  pada  2  kalimat  tersebut  adalah  sebesar 0,666666667yang  artinya  kalimat  tersebut  plagiat.  Perhitungan  cosinus  telah disebutkan  di  atas  untuk  mengetahui  kemiripan  kata  di  tiap  dokumen  untuk mendeteksi plagiasi, namun sayangnya cosinus ini hanya mampu mendeteksi dari segi  kemiripan  kata.  Wu  palmer  mampu  mengukur  derajat  kemiripan  makna semantik antar kata.
Depth s1  merupakan  kedalaman  dari  kata  ke  pertama  dalam wordnet (leksikal database) yang berisi banyak dataset atau disebut ontology , depht s2 juga begitu. Score yang  dihasilkan  dalam  rentang  nilai  0  sampai  1  (0  ≤ score ≤  1)
[9].Wu  palmer  ini  memiliki  kinerja  dengan  proses  perhitungan  mencari  jalur terpendek dari setiap concept , kemudian setiap jalur yang terbentuk digabungkan untuk mencari lcs-nya.  Pencarian  LCS  ( Lowest Common Subsumer ) dengan cara mencari sense yang  sering  dimuncul  dari  dua  jalur  yang  dihubungkan  (Akip Maulana, dkk, 2016). Wu palmer akan mencari kata dengan makna semantic yang terkait baik dari segi sinonim, hipernim dan akronimnya.

## 4.3. Validasi Range Nilai
Perhitungan  TF  IDF  yang  dilanjutkan  dengan  perhitungan  cosinus  akan menghasilkan  nilai  kemiripan  antar  teks.  Jika  kedua  dokumen  bernilai  1  maka dokumen  tersebut  sama/plagiat  (Paratisa  Kharismadita  dan  Faisal  Rahutomo, 2015).  Peneliti  mengadopsi  sistem rule  base yang  terdapat fuzzy untuk mengklarifikasikan  batasan  nilai/ range nilai  mendeteksi  plagiat  atau  tidak.  Jika semakin  ke  angka  1  maka  semakin  plagiat  dan  sebaliknya,  maka  peneliti menyimpulkan  setengah/separuh  dari  jarak  0  –  1  yang  merupakan  nilai  yang dihasilkan oleh cosinus. Maka range nilai yang di dapat adalah :
a. Jika nilai 0 – 0,5 maka tidak plagiat
b. Jika > 0,5 – 1 maka plagiat
Sedangkan untuk algoritma wu palmer, perhitungan tidak akan selesai jika tidak  ada dataset sebelumnya. Data  set ini  berfungsi  sebagai word  net atau leksikal database. Hal ini ibarat kamus thesaurus yang dapat manafsirkan makna semantik atau makna terkait.

## 4.4. Pengujian
Pengujian plagiarism checker menggunakan  algoritma  cosinus  dilakukan menggunakan  program  sederhana  berbasis  java.  Dengan  menggunakan  fasilitas library wordnet  similarity  for java  (WS4J),  makan  akan  lebih  mudah mengimplementasikan  algoritma  cosinus  dengan  bahasa  java.  Seluruh  proses mulai  dari case  folding hingga  perhitungan  cosinus  dilakukan  dengan  program berikut ini :
Gambar 2. Perhitungan Cosinus
Hasil perhitungan cosinus dari kalimat “Peneliti membuat program dengan bahasa  java”  dan  “Peneliti  melakukan coding dengan  bahasa  java“  adalah  0,8 yang berarti kedua kalimat tersebut terdeteksi plagiat berdasarkan kemiripan kata menggunakan algorita cosinus.
Untuk  menguji  penggunaan  algoritma  wu  palmer  dalam  studi  kasus mendeteksi  plagiasi,  peneliti  menggunakan  situs ws4jdemo.appspot.com .  hasil yang diperoleh adalah, wu palmer lebih mudah mendeteksi kata saja dalam word net nya  bukan  kalimat.  Sehingga  hasil  yang  diperoleh  ketika  menginputkan kalimat adalah tampilan “ invalid input ”.

## 5. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa :
1. Cosinus  bisa  digunakan  sebagai  algoritma  dalam  mendeteksi  plagiasi berdasarkan kemiripan kata.
2. Jika hasil nilai perhitungan cosinus 0 - 0,5 maka tidak plagiat, jika > 0,5 - 1 maka plagiat
3. Algoritma  cosinus  lebih  efektif  digunakan  untuk  mendeteksi  plagiasi daripada algoritma wu palmer.

## 5. SARAN
Peneliti  menyadari  bahwa  dalam  penyusunan  makalah  ini  banyak  sekali keterbatasan,sehingga  makalah  ini  jauh  dari  sempurna.  Keterbatasan  waktu  dan yang  lainnya  menjadi  penyebabnya,  oleh  karena  itu  peneliti  menyarankan  hal berikut untuk penelitian selanjutnya :
1. Pengembangan  sistem plagiarism checker yang  berbasis  web  dengan algoritma cosinus yang dikombinasikan dengan algoritma lainnya.
2. Penggunaan wu palmer untuk mencari keyword dalam open jurnal system .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Program  Studi  Sistem Informasi,  Fakultas  Sains  dan  Teknologi,  UIN  Sunan  Ampel  Surabaya  selaku instansi tempat penulis berasal.

## DAFTAR PUSTAKA
Akip  Maulana,  dkk.  (2016).  Perancangan Semantic Similarity Based  on  Word Thesaurus  Menggunakan  Pengukuran  Omiotis  untuk  Pencarian  Aplikasi
pada  I-GRACIAS.  Indonesia  Symposium  on  Computing  Telkom University, September 2016.
Anang,  K.  (2017). Teknik  Sitasi  dalam  Penulisan  Karya  Tulis. Diakses  dari http://www.uinsby.ac.id/uploads/2017/02.
Departemen  Pendidikan  Nasional.  (2005). Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  Edisi Ketiga . Jakarta : Balai Pustaka.
Hanto  dan  Harianto  Kristatanto.  (2015). Program  Bantu  Pemilihan  Lagu  Pujian Berdasarkan  Tema  Kebaktian  dengan  Menggunakan  Metode  Cosinus Similarity Studi Kasus: GKI Ngupasan. Jurnal EKSIS, Vol 8, No 1, 2015. Na’firul  Hasna  Ariyani,dkk.  (2016). Aplikasi  Pendeteksi  Kemiripan  Isi  Teks Dokumen  Menggunakan  Metode  Levenshtein  Distance . Jurnal  semanTIK, Vol 2, No.1, Januari – Juni 2016.
Ogie  Nurdiana,  dkk.  (2016). Perbandingan  Metode  Cosine  Similarity  dengan Metode  Jaccard  Similarity  pada  Aplikasi  Pencarian  Terjemah  Al-Qur’an dalam Bahasa Indonesia. Jurnal JOIN , Volume I, No. 1, Juni 2016. Paratisa  Kharismadita  dan  Faisal  Rahutomo.  (2015). Implementasi  Tokenizing Plus pada Sistem Pendeteksi Kemiripan Jurnal Skripsi . Jurnal Informatika Polinema, Volume 2, Edisi 1, November 2015.
Radiant Victor Imbar, dkk. (2014). Implementasi Cosine Similarity dan Algoritma Smith-Waterman  untuk  Mendeteksi  Kemiripan  Teks . Jurnal  Informatika. Jurnal JuTISI, Vol. 10 No. 1, Juni 2014, pg 31 - 42.