Perancangan Fitur Deteksi Kemiripan Dokumen Jawaban Tugas Mahasiswa pada Sistem Manajemen Pembelajaran dengan Metode K-Shingling dan Cosine Similarity

Komang Nova Artawan, Rukmi Sari Hartati, Yoga Divayana
{"title":"Perancangan Fitur Deteksi Kemiripan Dokumen Jawaban Tugas Mahasiswa pada Sistem Manajemen Pembelajaran dengan Metode K-Shingling dan Cosine Similarity","authors":"Komang Nova Artawan, Rukmi Sari Hartati, Yoga Divayana","doi":"10.24843/mite.2023.v22i01.p06","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Perkembangan teknologi dapat digunakan untuk mendukung proses belajar mengajar agar berjalan dengan lebih efektif dan efisien, salah satu aplikasi yang dapat digunakan untuk menunjang hal tersebut adalah Sistem Manajemen Pembelajaran atau yang sering dikenal dengan LMS (Learning Management System). LMS menyediakan wadah yang terintegrasi dimulai dari penyampaian materi hingga evaluasi pembelajaran. Metode evaluasi pembelajaran yang dapat dilakukan pada LMS adalah dengan pemberian tugas kepada mahasiswa, dan mahasiswa dapat melakukan pengumpulan dengan mengunggah dokumen jawaban mereka. Hal yang sering menjadi permasalahan adalah adanya indikasi plagiarisme yang dilakukan mahasiswa dengan menduplikasi jawaban mahasiswa lainnya. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, akan dikembangkan fitur pada menu Tugas Mata Kuliah LMS yang dapat mendeteksi kemiripan dokumen jawaban tugas mahasiswa dengan menggunakan metode K-Shingling dan Cosine Similarity. Algoritma K-Shingling digunakan untuk membentuk shingle yang merupakan substring atau potongan kata yang dibentuk dari keseluruhan teks dalam dokumen jawaban tugas yang telah melalui tahap preprocessing, kemudian untuk tiap dokumen dibangkitkan suatu vektor nilai shingle yang akan digunakan untuk membandingkan nilai kemiripan antar dokumen menggunakan Cosine Similarity. Hasil yang didapat dalam penelitian ini adalah sistem yang dikembangkan mampu mendeteksi persentase kemiripan dokumen jawaban tugas dari tiap mahasiswa, dan dari nilai persentase tersebut dapat mengindikasikan apakah jawaban tugas mahasiswa merupakan plagiat terhadap jawaban mahasiswa lainnya atau tidak.
 Kata Kunci— LMS; Kemiripan Dokumen; K-Shingling; Cosine Similarity","PeriodicalId":53323,"journal":{"name":"Majalah Ilmiah Teknologi Elektro","volume":"15 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-06-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Majalah Ilmiah Teknologi Elektro","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.24843/mite.2023.v22i01.p06","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Perkembangan teknologi dapat digunakan untuk mendukung proses belajar mengajar agar berjalan dengan lebih efektif dan efisien, salah satu aplikasi yang dapat digunakan untuk menunjang hal tersebut adalah Sistem Manajemen Pembelajaran atau yang sering dikenal dengan LMS (Learning Management System). LMS menyediakan wadah yang terintegrasi dimulai dari penyampaian materi hingga evaluasi pembelajaran. Metode evaluasi pembelajaran yang dapat dilakukan pada LMS adalah dengan pemberian tugas kepada mahasiswa, dan mahasiswa dapat melakukan pengumpulan dengan mengunggah dokumen jawaban mereka. Hal yang sering menjadi permasalahan adalah adanya indikasi plagiarisme yang dilakukan mahasiswa dengan menduplikasi jawaban mahasiswa lainnya. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, akan dikembangkan fitur pada menu Tugas Mata Kuliah LMS yang dapat mendeteksi kemiripan dokumen jawaban tugas mahasiswa dengan menggunakan metode K-Shingling dan Cosine Similarity. Algoritma K-Shingling digunakan untuk membentuk shingle yang merupakan substring atau potongan kata yang dibentuk dari keseluruhan teks dalam dokumen jawaban tugas yang telah melalui tahap preprocessing, kemudian untuk tiap dokumen dibangkitkan suatu vektor nilai shingle yang akan digunakan untuk membandingkan nilai kemiripan antar dokumen menggunakan Cosine Similarity. Hasil yang didapat dalam penelitian ini adalah sistem yang dikembangkan mampu mendeteksi persentase kemiripan dokumen jawaban tugas dari tiap mahasiswa, dan dari nilai persentase tersebut dapat mengindikasikan apakah jawaban tugas mahasiswa merupakan plagiat terhadap jawaban mahasiswa lainnya atau tidak. Kata Kunci— LMS; Kemiripan Dokumen; K-Shingling; Cosine Similarity
检测特性检测匹配文件,学生在学习管理系统上的任务报告与K-Shingling和Cosine相似
技术发展可以用来支持教学过程,使其更有效地运行,可以用来支持它的应用程序之一是学习管理系统,或通常被称为LMS (LMS)。LMS提供的集成集装箱从提交材料到学习评估。在LMS上可以进行的学习评估方法是分配给学生的任务,学生可以上传他们的答案文件来完成收集。最常见的问题是,学生在复制其他学生的答案时表现出剽窃的迹象。为了解决这个问题,它将在LMS课程作业菜单上开发一个功能,可以通过使用K-Shingling和Cosine相似的方法检测学生作业答题文件的相似性。K-Shingling算法被用来创建shingle,它是通过预习阶段创建的任务回答文件的整个文本的子字符串或单词片段,然后对于每个复活的文档,都将使用相似的Cosine来比较文档之间的相似性值。这项研究的结果是,开发的系统能够检测每个学生论文答案的相似性,而这些百分比可能表明学生作业的答案是否抄袭了其他学生的答案。关键词——LMS;相似的文件;K-Shingling;Cosine Similarity
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
21
审稿时长
32 weeks
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信