Melola Discovery

← Melola Discovery

Open access Jurnal SINTA 2

Implementasi Algoritma Ratcliff/Obershelp pada Pendeteksian Similaritas Dokumen

Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi · Vol. 4 No. 3 (2024) · pp. 844–853

DOI
10.51454/decode.v4i3.643
ISSN
2775-1813, 2775-2984
Published
2024-10-12
Publisher
Universitas Muhammadiyah Kendari
License
creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

Abstract

Plagiarism merupakan tindakan menjiplak karya orang lain dan mengakui sebagai hasil karya pribadinya. Pada penelitian ini melakukan pendeteksian similaritas dari dokumen dengan menghitung similaritas dokumen menggunakan algoritma Ratcliff/Obershelp. Tipe dokumen yang diuji adalah.pdf. Dokumen yang digunakan untuk perbandingan teks ini adalah dokumen yang berbahasa Indonesia. Tahapan preprocessing pada penelitian ini dilakukan dengan menghitung nilai similaritas yang terdiri dari case folding, tokenisasi, filtering, dan stemming. Setelah proses preprocessing maka tahap selanjutnya adalah dilakukan perhitungan menggunakan algoritma Ratcliff/Obershelp. Pada pengujian menggunakan 150 data dokumen yang akan dihitung nilai similaritasnya menggunakan algoritma Ratcliff/Obershelp menghasilkan nilai similaritas dokumen dengan tingkat kemiripan berdasarkan tiga kategori (tinggi, sedang dan rendah). Hasil deteksi similaritas pada penelitian ini diharapkan dapat membantu proses pengerjaan pendeteksian perbandingan dua buah dokumen dalam jumlah yang sangat banyak.

Collaboration network of the authors

16 authors · 41 co-authorship links

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • Gunadarma University
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Dina Kusuma AstutiGunadarma University5
HandayaniAffiliation unknown3
Diana Tri SusetianingtiasGunadarma University2
Eka PatriyaGunadarma University2
RodiahGunadarma University2
Sari Noorlima YantiGunadarma University2
MaukarAffiliation unknown2
Sarifuddin MadendaGunadarma University2
Andriansyah LatifAffiliation unknown1
Dewi Agushinta RGunadarma University1
Rodiah RodiahGunadarma University1
Diana Tri SusetianigtiasAffiliation unknown1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

This record comes from Crossref (what the publisher deposited), because the journal's own OAI-PMH endpoint could not be harvested.

Metadata source: Crossref API (cadangan, berdasarkan ISSN) https://api.crossref.org/journals/2775-1813/works, first harvested 26 Okt 2026, last seen 26 Okt 2026.
Metadata as oai_dc, converted from Crossref
<oai_dc:dc xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/"><dc:title>Implementasi Algoritma Ratcliff/Obershelp pada Pendeteksian Similaritas Dokumen</dc:title><dc:creator>Maukar</dc:creator><dc:creator>Sutanty, Ety</dc:creator><dc:creator>Rini Arianty</dc:creator><dc:creator>Esti Setiyaningsih</dc:creator><dc:description>&lt;jats:p&gt;Plagiarism merupakan tindakan menjiplak karya orang lain dan mengakui sebagai hasil karya pribadinya. Pada penelitian ini melakukan pendeteksian similaritas dari dokumen dengan menghitung similaritas dokumen menggunakan algoritma Ratcliff/Obershelp. Tipe dokumen yang diuji adalah .pdf. Dokumen yang digunakan untuk perbandingan teks ini adalah dokumen yang berbahasa Indonesia. Tahapan preprocessing pada penelitian ini dilakukan dengan menghitung nilai similaritas yang terdiri dari case folding, tokenisasi, filtering, dan stemming. Setelah proses preprocessing maka tahap selanjutnya adalah dilakukan perhitungan menggunakan algoritma Ratcliff/Obershelp. Pada pengujian menggunakan 150 data dokumen yang akan dihitung nilai similaritasnya menggunakan algoritma Ratcliff/Obershelp menghasilkan nilai similaritas dokumen dengan tingkat kemiripan berdasarkan tiga kategori (tinggi, sedang dan rendah). Hasil deteksi similaritas pada penelitian ini diharapkan dapat membantu proses pengerjaan pendeteksian perbandingan dua buah dokumen dalam jumlah yang sangat banyak.&lt;/jats:p&gt;</dc:description><dc:publisher>Universitas Muhammadiyah Kendari</dc:publisher><dc:date>2024-10-12</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://doi.org/10.51454/decode.v4i3.643</dc:identifier><dc:identifier>10.51454/decode.v4i3.643</dc:identifier><dc:source>Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi; Vol 4 No 3 (2024); 844-853</dc:source><dc:source>2775-1813</dc:source><dc:source>2775-2984</dc:source><dc:relation>https://journal.umkendari.ac.id/decode/article/download/643/350</dc:relation><dc:rights>https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/</dc:rights></oai_dc:dc>