NURISNURIS

Sains Data Jurnal Studi Matematika dan TeknologiSains Data Jurnal Studi Matematika dan Teknologi

Natural Language Processing (NLP) terus berkembang hingga saat ini. Dalam 10 tahun terakhir, NLP berkembang pesat seiring meningkatnya ketersediaan teks elektronik saat ini. Salah satu contoh aplikasi yang mengimplementasikan pendekatan NLP adalah Similarity Detection atau deteksi kemiripan. Deteksi kemiripan digunakan untuk mengetahui seberapa mirip dokumen teks satu dengan lainnya. Dokumen teks merupakan sebuah tulisan yang tercetak yang bertujuan untuk menerangkan atau memberikan sebuah informasi tertentu. Pada penelitian ini, metode Jaro-Winkler Distance dikombinasikan dengan Synonym Recognition untuk mendeteksi nilai persentase kemiripan dari dokumen abstrak skripsi. Abstrak skripsi yang digunakan adalah abstrak skripsi dari Program Studi Infromatika Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura dengan jumlah 110 abstrak. Dari uji coba yang telah dilakukan, diperoleh hasil bahwa menggunakan kombinasi metode Jaro-Winkler Distance dengan Synonym Recognition dinilai kurang efektif karena score yang dihasilkan lebih rendah. Uji coba dilakukan menggunakan data sintetis potongan dan data sintetis gabungan. Tujuan dari dibuatnya data sintetis untuk menjadi ground truth atau acuan peneliti terhadap nilai similarity yang asli dari query yaitu agar dapat menghasilkan nilai Error Rate dari kinerja metode Jaro-Winkler Distance dan Synonym Recognition. Error Rate yang diperoleh tanpa menggunakan Synonym Recognition memiliki nilai sebesar 0.005511, sedangkan menggunakan Synonym Recognition diperoleh nilai sebesar 0.0397.

Dalam penelitian ini, dilakukan pengujian metode Jaro-Winkler Distance dan Synonym Recognition dalam sistem deteksi kemiripan dokumen dengan menggunakan dataset abstrak skripsi dari PSIF FT-UTM.Hasil penelitian menunjukan bahwa metode Jaro-Winkler Distance yang dikombinasikan dengan Synonym Recognition kurang efektif dibandingkan tanpa menggunakan Synonym Recognition.Hal ini dinilai berdasarkan score yang dihasilkan tanpa menggunakan synonym recognition metode Jaro-Winkler Distance dapat mengukur similariy dengan sangat baik sehingga menhasilkan score sebesar 1 dan nilai error rate yaitu 0.Sedangkan dengan menambahkan synonym recognition score yang dihasilkan lebih rendah dengan rata-rata score 0.Sedangkan uji coba dilakukan menggunakan data sintetis potongan dan data sintetis gabungan.Error Rate yang diperoleh tanpa menggunakan Synonym Recognition memiliki nilai sebesar 0.005511, sedangkan menggunakan Synonym Recognition diperoleh nilai sebesar 0.Maka dari hasil pengujian yang telah dilakukan didapatkan hasil metode Jaro-Winkler Distance kurang cocok dikombinasikan dengan Synonym Recognition.

Untuk mencapai hasil yang lebih baik, saran yang dapat diberikan untuk penelitian selanjutnya adalah untuk mengkombinasikan metode Jaro-Winkler Distance dengan metode atau ekstraksi fitur lain agar mendapatkan hasil yang lebih baik. Selain itu juga dapat megkombinasikan Synonym Recognition dengan metode string matching lain yang melakukan pencarian per-kata.

  1. Deteksi Kemiripan Dokumen Abstrak Skripsi menggunakan Metode Jaro-Winkler Distance dan Synonym Recognition... pub.nuris.ac.id/sainsdata/article/view/136Deteksi Kemiripan Dokumen Abstrak Skripsi menggunakan Metode Jaro Winkler Distance dan Synonym Recognition pub nuris ac sainsdata article view 136
  2. Deteksi Kemiripan Abstraksi Tugas Akhir Diploma Informatika Universitas AMIKOM Yogyakarta dengan Algoritma... doi.org/10.30865/jurikom.v7i1.1927Deteksi Kemiripan Abstraksi Tugas Akhir Diploma Informatika Universitas AMIKOM Yogyakarta dengan Algoritma doi 10 30865 jurikom v7i1 1927
Read online
File size686.04 KB
Pages12
DMCAReport

Related /

ads-block-test