Nur Listanto, Arif and Azima, Muhammad Fauzan (2024) KOMBINASI ALGORITMA TF-IDF DAN FUZZY MATCHING UNTUK DETEKSI KEMIRIPAN JUDUL SKRIPSI BERBASIS APLIKASI ANDROID. STUDI KASUS: JUDUL SKRIPSI PRODI TEKNIK INFORMATIKA IIB DARMAJAYA. Skripsi thesis, Institut Informatika Dan Bisnis Darmajaya.
![[img]](http://repo.darmajaya.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
COVER.pdf Download (30kB) |
|
Text
LEMBAR PERNYATAAN.pdf Download (147kB) |
|
Text
HALAMAN PERSETUJUAN.pdf Download (187kB) |
|
Text
HALAMAN PENGESAHAN.pdf Download (185kB) |
|
Text
HALAMAN PERSEMBAHAN.pdf Download (73kB) |
|
Text
MOTTO.pdf Download (51kB) |
|
Text
RIWAYAT HIDUP.pdf Download (71kB) |
|
Text
INTISARI.pdf Download (7kB) |
|
Text
DAFTAR ISI.pdf Download (150kB) |
|
Text
DAFTAR GAMBAR.pdf Download (78kB) |
|
Text
DAFTAR TABEL.pdf Download (70kB) |
|
Text
BAB I.pdf Download (133kB) |
|
Text
BAB II.pdf Download (243kB) |
|
Text
BAB III.pdf Download (347kB) |
|
Text
BAB IV.pdf Download (625kB) |
|
Text
BAB V.pdf Download (73kB) |
|
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (134kB) |
|
Text
LAMPIRAN.pdf Download (280kB) |
Abstract
Dalam era informasi digital, deteksi kemiripan teks menjadi penting untuk berbagai aplikasi seperti plagiarisme, pengelompokan dokumen, dan penyaringan informasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode yang efektif dalam mendeteksi kemiripan teks dengan menggabungkan algoritma TF-IDF dan Fuzzy Matching. Alasan pemilihan topik ini didasarkan pada kebutuhan akan akurasi yang lebih tinggi dalam mengidentifikasi kemiripan teks yang seringkali tidak dapat diatasi dengan metode konvensional secara memadai. Metode penelitian ini melibatkan penggunaan TF-IDF untuk mengekstraksi fitur penting dari teks, yang kemudian dipadukan dengan Fuzzy Matching untuk mengatasi variasi dan ketidakpastian dalam teks yang dibandingkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi kedua algoritma ini mampu meningkatkan akurasi deteksi kemiripan teks dibandingkan dengan penggunaan salah satu algoritma secara terpisah. Pengujian dilakukan pada berbagai dataset teks dengan variasi panjang dan kompleksitas, dan hasilnya menunjukkan peningkatan signifikan dalam tingkat keakuratan dan keandalan deteksi. Kesimpulan penelitian ini menegaskan pentingnya pendekatan gabungan TF-IDF dan Fuzzy Matching dalam aplikasi deteksi kemiripan teks, yang dapat memberikan kontribusi signifikan terhadap peningkatan kualitas dan efisiensi pengelolaan informasi digital. Kata Kunci: Kemiripan Teks, TF-IDF, Fuzzy Matching, Deteksi Plagiarisme.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Subjects: | Ilmu Komputer eSkripsi |
| Divisions: | Skripsi/TA & PKPM/KP - Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Arif Nur Listanto |
| Date Deposited: | 25 Oct 2024 01:55 |
| Last Modified: | 25 Oct 2024 01:55 |
| URI: | http://repo.darmajaya.ac.id/id/eprint/18720 |
Actions (login required)
 |
View Item |