Garuda - Garba Rujukan Digital

Implementasi Spelling Correction Dengan D-LD dan Rabin Karp Plagiarism Cheking Pada Aplikasi Pendaftaran Skripsi Viny Christanti Mawardi; Bagus Mulyawan; Desi Arisandi
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol 4, No 1 (2020): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v4i1.9709

This study aims to produce an application that is useful for improving the quality of student theses. The use of the spell-checking application can help reduce spelling errors in abstracts inputted by students. Making this application can help students to produce theses that avoid copying with the previous thesis. The results of this study have resulted in the design and manufacture of a thesis registration system that is equipped with a spelling correction menu and a plagiarism check. The spelling correction menu is created using the D-LD method to examine abstract documents. While the Rabin Karp method is used to check the similarity of documents with other documents. In this study the user can see misspelled words based on the mark that appears on each wrong word. Users can see the percentage of thesis similarity with other theses. AbstrakPenelitian ini bertujuan untuk menghasilkan sebuah aplikasi yang berguna untuk meningkatkan kualitas skripsi mahasiswa. Penggunaan aplikasi pemeriksa ejaan dapat membantu mengatasi kesalahan ejaan pada abstrak yang diinput oleh mahasiswa yang nantinya akan ditampilkan pada abstrak skripsi setiap mahasiswa. Pembuatan aplikasi ini juga akan membantu mahasiswa untuk menghasilkan skripsi yang terhindar dari penjiplakan dengan skripsi sebelumnya. Hasil penelitian ini telah menghasilkan perancangan dan pembuatan sistem pendaftaran skripsi dengan dilengkapi menu spelling correction dan cek plagiat.Menu spelling correction dibuat dengan metode D-LD yang dapat memeriksa dokumen abstrak. Sedangkan menu untuk memeriksa plagiat menggunakan metode Rabin Karp untuk memeriksa kemiripan dokumen dengan dokumen lainnya.Pada penelitian ini telah diakukan penelitian untuk memperbaiki hasil koreksi ejaan dengan D-LD dan menambahkan menu pemeriksaan plagiat dengan metode Rabin Karp.

DETEKSI KEMIRIPAN SOURCE CODE DENGAN METODE FINGERPRINT BASED DISTANCE DAN LEVENSHTEIN DISTANCE Jimmy Jimmy; Viny Christanti Mawardi; Agus Budi Dharmawan
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol 2, No 1 (2018): Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

The ease of accessing information makes easier to do plagiarism. Plagiarism not only applied to written essay, but these day copying other people’s program is also considered as plagiarism. This paper will researching an method to automatically calculating the similarity of pair of source code. The method used are fingerprint based distance and Levenshtein Distance. The result will be measured in accuracy, precision, and recall. The result is in some dataset, levenshtein distance is better than fingerprint based distance for detecting plagiarism in student’s code especially beginner in C++.

Perancangan Aplikasi Pendeteksi Kemiripan Teks Dengan Menggunakan Metode Latent Semantic Analysis Berlin Ong Karo Karo; Dali S. Naga; Viny Christanti Mawardi
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol 4, No 1 (2020): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v4i1.7191

Sistem aplikasi Pendeteksi Kemiripan Teks adalah aplikasi yang menggunakan Metode Latent Semantic Analysis (LSA). Aplikasi ini dapat memberikan informasi mengenai hubungan antar dokumen teks yang direpresentasikan menggunakan term dokumen matrix. Term dokumen matrix berguna untuk memberikan nilai kemiripan pada setiap kata dalam dokumen. Metode LSA tidak memperhatikan tata letak kata pada dokumen dengan kata lain makna yang terkandung di dalam teks tidak berpengaruh terhadap perhitungan kemiripan. Bila terdapat dua buah dokumen yang saling salin namum struktur kalimatnya telah diubah dan ketika dibandingkan menggunakan metode LSA dengan perhitungan kemiripan menggunakan metode cosine similarity maka akan didapat hasil presetase kemiripan yang sama. Aplikasi ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan juga bahasa pemrograman python. Aplikasi ini dilakukan pengujian menggunakan metode blackbox testing.

SISTEM PENGOREKSIAN EJAAN TEKS BAHASA INDONESIA DENGAN DAMERAU LEVENSHTEIN DISTANCE DAN RECURRENT NEURA L NETWORK Fendy Augusfian; Viny Christanti Mawardi; Janson Hendryli; Dali Santun Naga
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol 3, No 2 (2019): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

This research was intended to create Indonesian Text Spelling Correction system with the capability to handle and make correction to both kind of spelling errors, non-word and real-word errors. Existing spelling correction system was analyzed and made some adjustment and modifications to boost its accuracy. The proposed spelling correction system is built with Damerau-Levenshtein Distance that used in existing spelling correction system along with the adjustment and modifications. The result that achieved by the system that uses by existing spelling correction with the word level accuracy of 40.6% and an average processing speed of 18.4 ms per sentence while the result that achieved by the system that uses Damerau-Levenshtein Distance and Recurrent Neural Network with the word level accuracy of 21.3% and an average processing speed of 29.21 ms per sentence. The result of retest text that achieved by the system that uses Damerau-Levenshtein Distance and Recurrent Neural Network with the word level accuracy of 74%. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat sistem pengoreksian ejaan teks Bahasa Indonesia, yang memiliki kemampuan untuk menangani dan memperbaiki kesalahan ejaan, baik kesalahan kata tidak sah maupun kesalahan kata sah. Sistem koreksi ejaan yang sudah ada dianalisis kembali dan dilakukan beberapa penyesuaian dan koreksi untuk meningkatkan akurasi. Sistem koreksi ejaan yang diusulkan dibuat dengan metode Damerau-Levenshtein, yang digunakan dengan penyesuaian dan koreksi dalam sistem koreksi ejaan yang sudah ada. Pencapaian yang dicapai oleh sistem koreksi ejaan yang sudah ada menghasilkan akurasi kata sebesar 40,6% dan kecepatan pemrosesan rata-rata 18,4 milidetik per kalimat dibandingkan hasil yang dicapai oleh sistem yang menggunakan Damerau-Levenshtein Distance dan Recurrent Neural Network Akurasi menghasilkan akurasi kata sebesar 21,3% dan kecepatan pemrosesan rata-rata adalah 29,21 milidetik per kalimat. Hasil pengujian ulang teks yang dicapai oleh sistem menggunakan Damerau-Levenshtein Distance dan Recurrent Neural Network menunjukkan akurasi kata sebesar dari 74%.

PERANCANGAN MASSIVELY MULTIPLAYER ONLINE KNIGHTS FANTASY ONLINE Darius Andana Haris; Viny Christanti Mawardi; Davin Pratama
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol 1, No 1 (2017): Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v1i1.239

Knights Fantasy Online adalah game online multiplayer dengan genre role-playing. Game ini dibuat menggunakan ActionScript 3.0 dengan Adobe Flash sebagai sisi klien dan Java sebagai servernya. Desain dari game ini dibuat dengan Adobe illustrator. Dalam game ini, pemain memulai petualangannya di dunia bernama Edenia, sebagai ksatria dari kerajaan yang bernama Aurum. Pemain bertugas mengkontrol jumlah populasi monster. Pemain dapat mengambil quest, mengumpulkan equipment dan meningkatkan ability karakternya.

SISTEM PERINGKAS OTOMATIS ABSTRAKTIF DENGAN MENGGUNAKAN RECURRENT NEURAL NETWORK Kuncoro Yoko; Viny Christanti Mawardi; Janson Hendryli
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol 2, No 1 (2018): Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Abstractive Text Summarization try to creates a shorter version of a text while preserve its meaning. We try to use Recurrent Neural Network (RNN) to create summaries of Bahasa Indonesia text. We get corpus from Detik dan Kompas site news. We used word2vec to create word embedding from our corpus then train our data set with RNN to create a model. This model used to generate news. We search the best model by changing word2vec size and RNN hidden states. We use system evaluation and Q&A Evaluation to evaluate our model. System evaluation showed that model with 6457 data set, 200 word2vec size, and 256 RNN hidden states gives best accuracy for 99.8810%. This model evaluated by Q&A Evaluation. Q&A Evaluation showed that the model gives 46.65% accurary.

SISTEM PENGOREKSIAN EJAAN TEKS BAHASA INDONESIA DENGAN DAMERAU LEVENSHTEIN DISTANCE DAN RECURRENT NEURA L NETWORK Augusfian, Fendy; Mawardi, Viny Christanti; Hendryli, Janson; Naga, Dali Santun
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 3 No. 2 (2019): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v3i2.6038

This research was intended to create Indonesian Text Spelling Correction system with the capability to handle and make correction to both kind of spelling errors, non-word and real-word errors. Existing spelling correction system was analyzed and made some adjustment and modifications to boost its accuracy. The proposed spelling correction system is built with Damerau-Levenshtein Distance that used in existing spelling correction system along with the adjustment and modifications. The result that achieved by the system that uses by existing spelling correction with the word level accuracy of 40.6% and an average processing speed of 18.4 ms per sentence while the result that achieved by the system that uses Damerau-Levenshtein Distance and Recurrent Neural Network with the word level accuracy of 21.3% and an average processing speed of 29.21 ms per sentence. The result of retest text that achieved by the system that uses Damerau-Levenshtein Distance and Recurrent Neural Network with the word level accuracy of 74%. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat sistem pengoreksian ejaan teks Bahasa Indonesia, yang memiliki kemampuan untuk menangani dan memperbaiki kesalahan ejaan, baik kesalahan kata tidak sah maupun kesalahan kata sah. Sistem koreksi ejaan yang sudah ada dianalisis kembali dan dilakukan beberapa penyesuaian dan koreksi untuk meningkatkan akurasi. Sistem koreksi ejaan yang diusulkan dibuat dengan metode Damerau-Levenshtein, yang digunakan dengan penyesuaian dan koreksi dalam sistem koreksi ejaan yang sudah ada. Pencapaian yang dicapai oleh sistem koreksi ejaan yang sudah ada menghasilkan akurasi kata sebesar 40,6% dan kecepatan pemrosesan rata-rata 18,4 milidetik per kalimat dibandingkan hasil yang dicapai oleh sistem yang menggunakan Damerau-Levenshtein Distance dan Recurrent Neural Network Akurasi menghasilkan akurasi kata sebesar 21,3% dan kecepatan pemrosesan rata-rata adalah 29,21 milidetik per kalimat. Hasil pengujian ulang teks yang dicapai oleh sistem menggunakan Damerau-Levenshtein Distance dan Recurrent Neural Network menunjukkan akurasi kata sebesar dari 74%.

Perancangan Aplikasi Pendeteksi Kemiripan Teks Dengan Menggunakan Metode Latent Semantic Analysis Karo Karo, Berlin Ong; Naga, Dali S.; Mawardi, Viny Christanti
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 4 No. 1 (2020): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v4i1.7191

Sistem aplikasi Pendeteksi Kemiripan Teks adalah aplikasi yang menggunakan Metode Latent Semantic Analysis (LSA). Aplikasi ini dapat memberikan informasi mengenai hubungan antar dokumen teks yang direpresentasikan menggunakan term dokumen matrix. Term dokumen matrix berguna untuk memberikan nilai kemiripan pada setiap kata dalam dokumen. Metode LSA tidak memperhatikan tata letak kata pada dokumen dengan kata lain makna yang terkandung di dalam teks tidak berpengaruh terhadap perhitungan kemiripan. Bila terdapat dua buah dokumen yang saling salin namum struktur kalimatnya telah diubah dan ketika dibandingkan menggunakan metode LSA dengan perhitungan kemiripan menggunakan metode cosine similarity maka akan didapat hasil presetase kemiripan yang sama. Aplikasi ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan juga bahasa pemrograman python. Aplikasi ini dilakukan pengujian menggunakan metode blackbox testing.

Implementasi Spelling Correction Dengan D-LD dan Rabin Karp Plagiarism Cheking Pada Aplikasi Pendaftaran Skripsi Mawardi, Viny Christanti; Mulyawan, Bagus; Arisandi, Desi
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 4 No. 1 (2020): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v4i1.9709

This study aims to produce an application that is useful for improving the quality of student theses. The use of the spell-checking application can help reduce spelling errors in abstracts inputted by students. Making this application can help students to produce theses that avoid copying with the previous thesis. The results of this study have resulted in the design and manufacture of a thesis registration system that is equipped with a spelling correction menu and a plagiarism check. The spelling correction menu is created using the D-LD method to examine abstract documents. While the Rabin Karp method is used to check the similarity of documents with other documents. In this study the user can see misspelled words based on the mark that appears on each wrong word. Users can see the percentage of thesis similarity with other theses. AbstrakPenelitian ini bertujuan untuk menghasilkan sebuah aplikasi yang berguna untuk meningkatkan kualitas skripsi mahasiswa. Penggunaan aplikasi pemeriksa ejaan dapat membantu mengatasi kesalahan ejaan pada abstrak yang diinput oleh mahasiswa yang nantinya akan ditampilkan pada abstrak skripsi setiap mahasiswa. Pembuatan aplikasi ini juga akan membantu mahasiswa untuk menghasilkan skripsi yang terhindar dari penjiplakan dengan skripsi sebelumnya. Hasil penelitian ini telah menghasilkan perancangan dan pembuatan sistem pendaftaran skripsi dengan dilengkapi menu spelling correction dan cek plagiat.Menu spelling correction dibuat dengan metode D-LD yang dapat memeriksa dokumen abstrak. Sedangkan menu untuk memeriksa plagiat menggunakan metode Rabin Karp untuk memeriksa kemiripan dokumen dengan dokumen lainnya.Pada penelitian ini telah diakukan penelitian untuk memperbaiki hasil koreksi ejaan dengan D-LD dan menambahkan menu pemeriksaan plagiat dengan metode Rabin Karp.

Title

Found 9 Documents
Search
Journal : Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 9 Documents Search Journal : Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 9 Documents
Search
Journal : Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems