Deteksi plagiarisme

Deteksi plagiarisme adalah proses pencarian bagian yang diduga plagiat dari sebuah karya. Dalam hal ini, karya tidak hanya terbatas pada dokumen, tetapi juga desain baik gambar atau video, dan kode program. Meskipun kasus yang umum terjadi pada tulisan ilmiah baik berupa esai atau laporan. Dengan perkembangan komputer dan internet menjadikan orang mudah untuk memplagiat kaya seseorang.

Pendeteksian plagiarisme dapat dilakukan baik secara manual atau otomatis menggunakan perangkat lunak. Deteksi plagiarisme secara manual memerlukan usaha yang besar disertai dengan ingatan yang baik, mengingat banyaknya dokumen yang harus bandingkan. Oleh karena itu, pendeteksian menggunakan perangkat lunak akan lebih memudahkan tugas ini.

 Sistem pendeteksi plagiarisme 
Kebanyakan sistem yang dikembangkan untuk mendeteksi plagiarisme memodifikasi sistem temu balik.

 Dalam teks dokumen 
Sistem pendeteksi plagiarism secara umum menggunakan dua pendekatan berikut ini: eksternal dan intrinsik.Stein, Benno; Koppel, Moshe; Stamatatos, Efstathios (Dec 2007), "Plagiarism Analysis, Authorship Identification, and Near-Duplicate Detection PAN’07"  (PDF), SIGIR Forum 41 (2), doi:10.1145/1328964.1328976  Pendeteksian eksternal membandingkan sebuah dokumen yang dicurigai plagiat (dokumen input) dengan seluruh dokumen pada sebuah koleksi dokumen yang diasumsikan sebagai dokumen origina.Potthast, Martin; Stein, Benno; Eiselt, Andreas; Barrón-Cedeño, Alberto; Rosso, Paolo (2009), "Overview of the 1st International Competition on Plagiarism Detection", PAN09 - 3rd Workshop on Uncovering Plagiarism, Authorship and Social Software Misuse and 1st International Competition on Plagiarism Detection  (PDF), CEUR Workshop Proceedings 502, pp. 1–9, ISSN 1613-0073  Dengan memodelkan dokumen dan menentukan batas kesamaan dua buah dokumen dianggap plagiat, sistem pendeteksi akan mencari seluruh dokumen yang memiliki kesamaan teks dengan dokumen input melebihi batas tersebut.Stein, Benno; Meyer zu Eissen, Sven; Potthast, Martin (2007), "Strategies for Retrieving Plagiarized Documents", Proceedings 30th Annual International ACM SIGIR Conference  (PDF), ACM, pp. 825–826, doi:10.1145/1277741.1277928, ISBN 978-1-59593-597-7  Sedangkan pendeteksian intrinsik adalah menganalisi dokumen input tanpa membandingkan dengan dokumen lain dalam sebuah koleksi dokumen. Pendetekan ini bertujuan untuk menganalisis gaya penulisan dari dokumen input.Meyer zu Eissen, Sven; Stein, Benno (2006), "Intrinsic Plagiarism Detection", Advances in Information Retrieval 28th European Conference on IR Research, ECIR 2006, London, UK, April 10–12, 2006 Proceedings  (PDF), Lecture Notes in Computer Science 3936, Springer, pp. 565–569, doi:10.1007/11735106_66  Sistem pendeteksi plagiarisme tidak bisa berkerja tanpa manusia. Manusia yang akan menilai apakah kesamaan pada dua buah dokumen merupakan plagiarisme atau bukan. Oleh karena itu, bisa saja terdapat dokumen yang mestinya bukan sumber plagiat, oleh sistem dianggap sebagai sumber.Bao, Jun-Peng; Malcolm, James A. (2006), "Text similarity in academic conference papers", 2nd International Plagiarism Conference Proceedings  (PDF), Northumbria University Press Clough, Paul (2000), Plagiarism in natural and programming languages an overview of current tools and technologies  (PDF) (Technical Report), Department of Computer Science, University of Sheffield Culwin, Fintan; Lancaster, Thomas (2001), "Plagiarism issues for higher education"  (PDF), Vine 31 (2): 36–41, doi:10.1108/03055720010804005 Lancaster, Thomas (2003), Effective and Efficient Plagiarism Detection (PDF) (PhD Thesis), School of Computing, Information Systems and Mathematics South Bank University Maurer, Hermann; Zaka, Bilal (2007), "Plagiarism - A Problem And How To Fight It", Proceedings of World Conference on Educational Multimedia, Hypermedia and Telecommunications 2007, AACE, pp. 4451–4458 

 Pendekatan 
Gambar di bawah ini menunjukkan klasifikasi dari semua pendekatan yang digunanakan dalam pengembangan perangkat lunak untuk pendeteksian plagairisme. Pendekatan dapat dikarakterisasikan berdasarkan perbandingan yang dilakukan, yakni: global dan lokal. Perbandingan global membandingkan dua buah teks pada level dokumen, sedangkan lokal membandingkan hanya sebagian dari dokumen baik input maupun kandidat sumber.
pus|jmpl|Penggolongan komputer-dibantu plagiarism deteksi metode

 Sidik jari 
Sidik jari yang dimaksud dalam konteks ini adalah bukan merupakan sidik jari dari penulis sebuah dokumen, melainkan mengekstrak informasi dari dokumen dan menggunakan informasi ini sebagai sidik jari dari dokumen tersebut. Metode sidik jari banyak digunakan untuk tugas ini. Untuk menghasilkan sidik jari, umumnya metode n-gram digunakan. Proses pendeteksian plagiarisme dilakukan dengan membandingkan sidik jari dari dokumen input dengan sidik jari tiap dokumen dalam koleksi dokumen. Sidik jari untuk setiap dokumen umumnya telah dihasilkan terlebih dahulu sebelum proses pendeteksian dilakukan. Dokumen-dokumen yang memiliki banyak kesamaan sidik jari akan ditampilkan sebagai kandidat dokumen sumber.Brin, Sergey; Davis, James; Garcia-Molina, Hector (1995), "Copy Detection Mechanisms for Digital Documents", Proceedings of the 1995 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data  (PDF), ACM, pp. 398–409, doi:10.1145/223784.223855, ISBN 1-59593-060-4 
Keuntungan dengan menggunakan sidik jari dokumen adalah proses perbandingan akan semakin cepat.Hoad, Timothy; Zobel, Justin (2003), "Methods for Identifying Versioned and Plagiarised Documents"  (PDF), Journal of the American Society for Information Science and Technology 54 (3): 203–215, doi:10.1002/asi.10170, CiteSeerX: 10.1.1.18.2680 

 Lihat pula 
 Perbandingan perangkat lunak antiplagiarisme

 Referensi 

Kategori:Penilaian dan evaluasi pendidikan
Kategori:Plagiarisme