Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian yang dilakukan adalah pengembangan program pendeteksi plagiarisme otomatis dwibahasa dengan waktu pelaksanaan yang singkat. Penggunaan MySQL sebagai sistem basis data menyebabkan program membutuhkan waktu yang lama untuk menyelesaikan eksekusinya, sehingga pada penelitian ini sistem basis data diganti pada program. Sistem database yang dipilih adalah Redis karena Redis menyimpan data dalam memori, sehingga diharapkan pengambilan data dapat dilakukan dengan lebih cepat. Pada akhir penelitian, berdasarkan perbandingan program yang menggunakan database Redis dengan program yang menggunakan database MySQL didapatkan bahwa penggunaan database Redis membuat eksekusi program lebih cepat sekitar 2999.335% hingga 3050.966% dibandingkan program yang digunakan. database MySQL. Pada penelitian ini juga dibuat sistem antarmuka pengguna grafis untuk program deteksi plagiarisme. Hal ini bertujuan agar pengguna lebih mudah dalam menggunakan program dan pengguna dapat langsung mengunggah makalah yang ingin diuji tingkat plagiarismenya. Pengujian pada sistem antarmuka program dilakukan dengan menanyakan penilaian terhadap 30 pengguna yang telah menggunakan program. Hasil pengujian pada antarmuka ini mendapatkan nilai akhir sebesar 87.93% di evaluasi alat ukur oleh pengguna sehingga termasuk dalam kategori Sangat Baik. Sedangkan pada pengukuran skala usability sistem, desain antarmuka program deteksi plagiarisme memperoleh skor akhir 79,16 dan termasuk dalam kategori Baik.

---

The research conducted is the development of a bilingual automatic plagiarism detection program with a short implementation time. The use of MySQL as a database system causes the program to take a long time to complete its execution, so that in this study the database system was replaced in the program. The database system chosen is Redis because Redis stores data in memory, so it is hoped that data retrieval can be done more quickly. At the end of the study, based on a comparison of programs using the Redis database and the programs using the MySQL database, it was found that the use of the Redis database made program execution faster by around 2999.335% to 3050.966% compared to the programs used. MySQL database. In this research, a graphical user interface system for the plagiarism detection program was also developed. This aims to make it easier for users to use the program and users can directly upload the paper they want to test for plagiarism level. Testing on the program interface system is carried out by asking for an assessment of 30 users who have used the program. The test results on this interface get a final score of 87.93% in the evaluation of the measuring instrument by the user so that it is included in the Very Good category. Whereas in the measurement of the system usability scale, the plagiarism detection program interface design obtained a final score of 79.16 and was included in the Good category."

"Pada penelitian ini, penerapan dari komputasi paralel dan komputasi awan dilakukan dalam sistem pendeteksi plagiarisme menggunakan algoritma winnowing dengan tujuan untuk mempersingkat waktu eksekusi program. Paralelisasi dilakukan pada bagian pemrosesan data paragraf dari dokumen referensi. Program dijalankan pada sistem komputasi awan OpenStack yang berada di Departemen Teknik Elektro, Universitas Indonesia agar dapat dilakukan paralelisasi secara optimal dengan mengutilisasi inti prosesor pada sistem. Didapatkan hasil bahwa waktu eksekusi dengan komputasi paralel berhasil menjadi lebih cepat sebesar 1,07 sampai dengan 3,52 kali dibandingkan waktu eksekusi dengan komputasi serial.

---

In this research, impementation of parallel computing and cloud computing was done within the plagiarism detection system using the winnowing algorithm with an objective to decrease the execution time of the program. Parallelization was done on the portion of the program where the paragraphs of reference documents are processed. The program was then executed on the OpenStack cloud computing system in the Department of Electrical Engineering, Universitas Indonesia in order for the parallelization to be optimal by utilizing the cores on the system. The results were that the execution time with the paralel computation was successfully sped up by 1.07 to 3.52 times compared to the execution time with serial computing."

"Pada penelitian ini, dikembangkan HPC yang menerapkan multicore processing pada program Sistem Pendeteksi Plagiarisme dengan memanfaatkan infrastruktur komputasi awan berbasis OpenStack. Sistem Pendeteksi Plagiarisme merupakan program yang dikembangkan untuk mendeteksi tingkat plagiarisme dari suatu karya ilmiah. Algoritma program yang digunakan untuk penelitian kali ini adalah latent semantic analysis (LSA). Implementasi HPC dilakukan dengan bantuan library OpenMP yang didesain untuk bahasa pemrograman C. Diterapkan dua jenis paralelisme pada program, yaitu paralelisme fungsi dan paralelisme data. Setelah dilakukan pengujian, didapati hasil bahwa kedua metode paralelisme ini mempercepat eksekusi program. Paralelisme fungsi mempercepat waktu eksekusi hingga sebesar 1,03 kali waktu eksekusi serial dan paralelisme data mempercepat waktu eksekusi hingga 1,34 kali waktu eksekusi serial.

---

In this research, HPC with multicore processing is developed on Plagiarism Detection System using OpenStack based cloud computing infrastructure. Plagiarism Detection System is a software developed to detect plagiarism level of a scientific papers. The algorithm used in this program is latent semantic analysis (LSA). HPC implementation is done using OpenMP library which is designed to be used in C programming language. There are two types of paralelism in this program, which are function paralelism and data paralelism, both accelerate the execution time. Function paralelism accelerates program by up to 1,03 times of serial execution while data paralelism decreases the execution time by up to 1,34 times serial execution time."

"Di Indonesia yang mayoritas karya tulis di dunia akademiknya masih menggunakan bahasa Indonesia dan referensi yang digunakan mayoritas berbahasa Inggris, memudahkan terjadinya tindak plagiarisme daripada penggunaan bahasa yang sama. Departemen Teknik Elektro telah mengembangkan sistem pendeteksi plagiarisme dwibahasa berbasis Latent Semantic Analysis LSA . Lamanya eksekusi, membuat paralelisme menjadi solusi untuk mengurangi waktu eksekusi dari sistem. Pada penelitian ini dilakukan pengembangan dengan pemrosesan paralel terhadap sistem dengan menggunakan OpenMP. Proses yang diparalelkan adalah, yaitu Singular Value Decomposition SVD, operasi-operasi matriks, dan proses Learning Vector Quantization LVQ dengan melakukan pada pendekatan loop-loop-nya. Pada pengujian yang dilakukan, akurasi dari proses paralel memiliki konsistensi yang baik karena hasil yang sama dengan proses serial dan didapatkan peningkatan kecepatan eksekusi sistem sebesar 4-7,9 . Dengan fenomena pemrosesan paralel dengan menggunakan 1 thread memiliki waktu eksekusi yang lebih lambat daripada proses serial. Sedangkan saat menggunakan 2 thread dan 4 thread, didapatkan hasil yang lebih cepat daripada proses serial meskipun penggunaan 4 thread hanya berbeda sedikit atau cenderung sama dengan 2 thread. Hal ini disebabkan adanya overhead OpenMP yang terjadi saat pemrosesan paralel berjalan sebesar 20 , dan overhead MySQL yang membuat proses menjadi sangat lama karena besarnya yang mencapai 70 saat proses serial dan 50 pada proses paralel.

---

Majority of academic environment in Indonesia is still using Indonesian language and its references are in English. This condition led to ease the plagiarism acts when compared to same language environment. Due to this problem, Department of Electrical Engineering has developed bilingual plagiarism detection system based on Latent Semantic Analysis LSA . Parallelism becomes a solution to duration of execution problem. Development of parallel processing on the system with using OpenMP was conducted in this research. The parallelized processes were Singular Value Decomposition SVD , matrices operations, and Learning Vector Quantization LVQ with approach on loops.

In the testing process, accuracy of the parallel process had the same accuracy with the serial process. It is mean that the parallel process has good consistency. Then, the result of execution time has 4 7.9 of improvement compared to the serial one. There was a phenomenon that 1 thread of parallel process had worse performance than the serial process. Furthermore, use of 2 threads and 4 threads in the parallel process had a better execution time, even 4 threads is only slightly better or tend to be the same with 2 threads. These happened due to overhead presences. OpenMP overhead appeared at 20 when parallel executed and MySQL had more with 70 of system computation process in serial and 50 when executed in parallel."

"Plagiarisme merupakan tindakan mengakui hasil karya orang lain sebagai hasil karya pribadi tanpa izin pemilik asli karya tersebut. Tindakan plagiarisme dalam bentuk dokumen sudah sangat banyak terjadi saat era digital seperti ini. Pada skripsi ini dibuat sistem pendeteksi plagiarisme otomatis pada karya tulis digital dwibahasa (Indonesia - Inggris) dengan bahasa Indonesia digunakan sebagai karya tulis yang akan diuji dan bahasa Inggris sebagai karya tulis referensinya. Sistem pendeteksi plagiarisme terdapat dua bagian penting, yaitu akurasi dan kecepatan yang dihasilkan oleh sistem. Pada skripsi ini dilakukan pengembangan terhadap sistem pendeteksi plagiarisme dengan menambahkan penerjemah Microsoft Translator API dan menerapkan similar word. Penerapan penerjemah Microsoft Translator API dapat meningkatkan akurasi yang cukup signifikan yaitu sebesar 14,93 % dibandingkan penerjemah Googletrans API dan penerapan similar word dapat meningkatkan akurasi sistem dari 0,24% hingga 15,37%. Parallel processing diterapkan untuk mengatasi permasalahan waktu eksekusi yang lama ketika jumlah dokumen referensi yang digunakan banyak. Hasil pengujian dengan menerapkan parallel processing dapat meningkatkan kecepatan 1,06 hingga 6,71 kali lebih cepat dari program yang berjalan secara serial.

---

Plagiarism is the act of acknowledging the work of others personal work without their permissions. The prevalence of plagiarism is high in this digital era. In this thesis, an automatic plagiarism detection system on bilingual digital paper (Indonesian-English) is created with Indonesian paper as the tested paper and English paper as the reference paper. The plagiarism detection system has two important parts, namely the accuracy and speed produced by the system.

In this thesis, a plagiarism detection system is developed by adding a Microsoft Translator API translator and applying a similar word. The application of the Microsoft Translator API translator can increase the accuracy of the significant amount of 14.93% compared to the Googletrans API translator and the application of similar word can increase system accuracy from 0.24% to 15.37%. Parallel processing will be applied to overcome the problems of a long execution time when the number of reference documents that are used a lot. The test results by applying parallel processing can increase the speed of 1.06 to 6.71 times faster than programs running in serial."

"ABSTRAKGalera MySQL adalah perangkat lunak open source yang digunakan untuk clusterbasis data MySQL. HAProxy adalah salah satu load balancer yang cukup banyakdigunakan. Skripsi ini menganalisis implementasi sistem deteksi plagiarisme padacloud computing dengan memanfaatkan kedua aplikasi tersebut guna menunjangpeningkatan kinerja sistem. Pengujian pada sistem dilakukan denganmembandingkan kinerja penambahan node. Pengujian difokuskan padakemampuan sistem dalam menjawab permintaan pengguna, waktu pemrosesan,serta kemampuan sistem dalam memproses banyaknya data. Hasil peningkatankinerja yang paling terlihat adalah pada kemampuan sistem dalam menjawabpermintaan POST pengguna. Tercatat peningkatan kinerja sistem dalammenjawab permintaan POST pengguna hingga 20,97% pada sistem dengan 4-node dibandingkan dengan sistem node tunggal.

---

ABSTRACTGalera MySQL is an open source software that is used to cluster the MySQLdatabase. HAProxy is one load balancer that is widely used. This mini-thesisanalyze the implementation of plagiarism detection systems on cloud computingby utilizing both application to support enhanced system performance . Tests onthe system is done by comparing the performance of additional nodes. Testingfocused on the ability of the system in responding to user requests, processingtime, and in the ability to process the amount of data. The most visible resultingincrease in the performance is the system's ability to answer the POST request.Noted that system performance increases in answering the users? POST request upto 20.97% at the 4-node system compared to a single node system ."

"Pengembangan sistem pendeteksi plagiarisme dibuat untuk mengatasi masalah plagiarisme yang kerap terjadi pada dunia akademis. Pada skripsi ini dibuat sistem pendeteksi plagiarisme otomatis pada karya tulis digital dwi bahasa Indonesia-Inggris dengan Bahasa Indonesia digunakan sebagai karya tulis yang akan diuji dan Bahasa Inggris sebagai karya tulis referensinya. Sistem menerapkan algoritma winnowing yang dilengkapi dengan metode penerjemah bahasa Googletrans API dan similar words. Algoritma winnowing merupakan algoritma yang dapat mendeteksi kesamaan antar teks dengan menggunakan fingerprint yang didapat dari proses hashing karakter teks. Penelitian dilakukan untuk meningkatkan akurasi sistem dan mengetahui metode penilai kesamaan teks yang akurat. Dari hasil penelitian, didapatkan bahwa parameter terbaik algoritma winnowing secara umum terdapat saat nilai k-window = 5 dan nilai basis bilangan prima bernilai 3. Parameter n-gram bernilai kecil akan lebih akurat pada teks yang memiliki jumlah kata lebih sedikit dan/atau tingkat plagiarisme tinggi dan sebaliknya. Tingkat akurasi sistem pendeteksi plagiarisme otomatis dwi bahasa yang dikembangkan berkisar antara 75.02 hingga 99.51. Metode Cosine Similarity menjadi metode penilai kesamaan teks terbaik dari hasil penelitian ini. Selain itu, metode penerjemahan Googletrans API juga memberikan kelebihan dalam hal akurasi dan kelengkapan data kamus dibandingkan dengan metode kamus terjemahan database.

---

The development of plagiarism detection system is made to overcome the problem of plagiarism that often occurs in the academic world. In this thesis, an automatic plagiarism detection system on bilingual digital paper Indonesian English is created with Indonesian is used as the tested paper and English as the reference paper. The system implements the winnowing algorithm that comes with the Googletrans API language translator method and similar words. Winnowing algorithm is an algorithm that can detect similarity between text by using fingerprint obtained from hashing process of text character. The study was conducted to improve system accuracy and to know accurate method of text equality assessment.

From the study result, it is found that the best parameter of winnowing algorithm is generally occured when the value of k window 5 and the base value of the prime number is 3. The smaller value of n gram parameter will be more accurate in text that has fewer word counts and or high plagiarism levels and vice versa. The accuracy level of the automatic plagiarism detection system in the developed language ranged from 75.02 to 99.51 .

The Cosine Similarity method is the best method of text equality assessment according to results of this study. In addition, the Googletrans API translation method also provides advantages in terms of accuracy and completeness of dictionary data as compared to database translation dictionary method."

"Penelitian ini mengembangkan dan menganalisa sistem pendeteksi plagiarisme dua bahasa berbasis Latent Semantic Analysis untuk karya tulis berbahasa Indonesia dan referensi berbahasa Inggris. Sistem pendeteksi plagiarisme menggunakan algoritma backpropagation neural network untuk melakukan klasifikasi pasangan karya tulis berbahasa Indonesia dan Inggris yang sudah dinilai tingkatan plagiarismenya secara manual. Sistem dapat memperoleh klasifikasi akurasi F-measure sampai dengan 92.75. Hasil percobaan menunjukkan bahwa akurasi tertinggi dapat diperoleh jika menggunakan metode term frequency binary dalam penghitungan jumlah kata dan penggunaan frobenius norm, vector angle slice, dan vector angle pad sebagai pilihan fitur untuk masukan backpropagation neural network.

---

This research aims to develop and analyse dual language plagiarism detection system based on Latent Semantic Analysis for papers with Indonesian language and reference text with English language. The plagiarism detection system uses backpropagation neural network algorithm to classify pairs of Indonesian and English papers which plagiarism levels has been graded manually. The system has reached classification accuracy using F measure metric up to 92.75.

Experiment results show that the highest accuracy obtained when using term frequency binary method in counting frequency of words and using frobenius norm, vector angle slice, and vector angle pad features for backpropagtion neural network input."

"Pada skripsi ini dibuat rancangan sistem deteksi plagiarisme pada karya tulis digital dua bahasa Indonesia - Inggris . Bahasa Indonesia digunakan sebagai karya tulis yang akan diuji dan bahasa Inggris sebagai karya tulis referensinya. Sistem ini menerapkan algoritma winnowing yang dilengkapi dengan metode penerjemah bahasa dan synonym recognition. Metode synonym recognition ini mampu mendeteksi sinonim dari tiap kata, mampu melakukan perubahan kata secara otomatis ketika diperlukan, dan mampu meningkatkan akurasi pada sistem deteksi plagiarisme dua bahasa yang sedang dikembangkan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan parameter winnowing yang tepat serta dilengkapi synonym recognition didapatkan peningkatan akurasi sistem dari 0.03 hingga 13.04.

---

In this thesis, the design of plagiarism detection system on bilingual digital essay Indonesian English . Indonesian used as a document to be tested and English as a reference document. The system applies winnowing algorithms that are equipped with language translator methods, and synonym recognition.

This synonym recognition method is able to detect synonyms of each word, capable of automatically changing words as needed, and capable of improving accuracy in the bilingual plagiarism detection system being developed.

The results of this study indicate that the use of appropriate winnowing parameters and by applying synonym recognition obtained improved system accuracy from 0.03 to 13.04."

"Sistem deteksi plagiarisme pada paper terdiri atas dua bagian penting, yaitu akurasi pada pengecekan dan optimalisasi kecepatan waktu proses saat melakukan pengecekan. Akurasi merupakan bagian yang menentukan apakah paper yang dicek termasuk plagiarisme atau tidak. Optimalisasi kecepatan merupakan usaha yang dilakukan dalam meningkatkan waktu proses dalam melakukan penerjemahan paper dan proses pengecekan paper dengan referensi. Adapun proses sistem deteksi plagiarisme paper adalah memasukkan data referensi Paper bahasa Inggris yang bersangkutan, pemasukan data referensi paper bahasa Indonesia yang akan dilakukan pengecekan, proses penerjemahan Paper dari bahasa Indonesia ke dalam bahasa Inggris, proses pengecekan deteksi plagiarisme kepada tiap-tiap referensi paper yang ada dengan menerapakan proses komputasi paralel dengan beberapa slave, pengecekan kemiripan dengan menggunakan metode LSA (Latent Semantic Analysis), memberikan keluaran nilai tingkat kemiripan berdasarkan proses LSA terhadap masing-masing paper. Pada skripsi ini difokuskan pada optimalisasi kecepatan waktu yang dihasilkan dengan menerapkan komputasi paralel pada sistem serta analisis performansi pada sistem deteksi plagiarisme paper bahasa Indonesia dengan referensi paper bahasa Inggris.

---

Paper plagiarism detection system consist of two important points, which is accuracy of checking and optimalization of amount of time usage for checking process. Accuracy is part to check whether tested paper is plagiarism or not. Speed optimalization is part to improve the process time of translating the tested paper and checking tested paper with reference paper. The process of plagiarism detection system are input of English language reference Paper, input of Indonesian language tested Paper, translating tested Paper from Indonesian language to English language process, checking to each reference Paper with parallel computation applied on slaves process, checking of similarity with LSA (Latent Semantic Analysis) method, gives output similarity scores between tested Paper and reference Paper given by LSA method. This thesis and research focused at optimalization of time usage with parallel computation system applied on plagiarism detection system between Indonesian language tested Paper and English language reference Paper speed."