<![CDATA[Penelitian ini mengembangkan SI-KEMA, yaitu sistem berbasis web untuk mendeteksi kemiripan abstrak proposal skripsi menggunakan pembobotan TF-IDF dan Cosine Similarity. Sistem mendukung validasi awal dengan membandingkan abstrak yang diunggah dengan dokumen dalam repositori lokal. Tahapan pemrosesan meliputi ekstraksi teks PDF, verifikasi hasil ekstraksi oleh pengguna, preprocessing, pembobotan TF-IDF, perhitungan Cosine Similarity, kategorisasi kemiripan, dan validasi pakar. Pengujian akhir menggunakan 10 abstrak repositori dan empat abstrak uji. Sistem menghasilkan tiga data berkategori kemiripan tinggi dan satu data berkategori rendah, dengan nilai tertinggi sebesar 92,81%. Validasi pakar menghasilkan Mean Squared Error sebesar 25,6535 dan rata-rata error absolut sebesar 3,7075. Black Box Testing menunjukkan bahwa fungsi utama, meliputi ekstraksi dokumen, perhitungan kemiripan, penyimpanan hasil, pengaturan threshold, validasi pakar, dan pencetakan laporan, berjalan sesuai kebutuhan. SI-KEMA dapat membantu penyaringan awal abstrak, sedangkan keputusan akademik akhir tetap menjadi kewenangan program studi.]]>
Copyrights © 2026
