prosiding -...

PROSIDIN

GISSN

2088-9984

Medan, 14 November 2012

ISSN 2088-9984

DEPARTEMEN TEKNIK ELEKTRO UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

JURUSAN TEKNIK ELEKTROUNIVERSITAS SYIAH KUALA

Co-organizer :

DEPARTEMEN TEKNIK ELEKTRO UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

JURUSAN TEKNIK ELEKTROUNIVERSITAS SYIAH KUALA

Organizer :

DISHUBKOMINTELACEH

Sponsor :

PROSIDING

SNETE 2012 SEMINAR NASIONAL DAN EKSPO TEKNIK ELEKTRO 2012

ISSN: 2088-9984

14 NOVEMBER 2012

SANTIKA DYANDRA HOTEL & CONVENTION

MEDAN

Editor:

Dr. Ir. Rizal Munadi M.M.,M.T.

JURUSAN TEKNIK ELEKTRO DEPARTEMEN TEKNIK ELEKTRO

FAKULTAS TEKNIK FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS SYIAH KUALA UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Seminar Nasional dan ExpoTeknik Elektro 2012 ISSN : 2088-9984

ii

KATA PENGANTAR

Mewakili panitia Seminar Nasional dan Ekspo Teknik Elektro (SNETE), saya menyampaikan salam

hangat kepada seluruh peserta seminar ini, khususnya peserta SNETE 2012 yang telah

menyumbangkan pikiran dan karyanya dalam kegiatan ini. Kegiatan seminar ilmiah ini merupakan

kelanjutan dari tahun sebelumnya yang diadakan di Banda Aceh. Ketika itu, Jurusan Teknik Elektro

Unsyiah bekerjasama dengan Prodi Teknik Elektronika Politeknik Aceh sebagai penyelenggara

bersama. Pada tahun 2012 yang merupakan ajang kedua kalinya SNETE dilaksanakan dan

terealisasi berkat kerjasama Jurusan Teknik Elektro Universitas Syiah Kuala bersama Departmen

Teknik Elektro Universitas Sumatera Utara. Tema SNETE tahun ini adalah Penguatan Peran

Pendidikan Tinggi Teknik Elektro dalam Mengisi Kebutuhan Pembangunan dan Industri.

Alhamdulillah, keinginan panitia melibatkan pihak dunia industri mendapat sambutan yang hangat.

Pada kesempatan tahun ini, hadir beberapa pembicara kunci dari kalangan swasta di bidang

telekomunikasi dan energi. Mudah-mudahan kehadiran pembicara kunci ini dapat memberikan

manfaat bagi dunia pendidikan tinggi Teknik Elektro.

Sebagai salah satu cabang keilmuan eksakta, teknologi di bidang Teknik Elektro mengalami

perkembangan yang cukup pesat. Teknologi telepon seluler misalnya, telah mampu mengalahkan

penetrasi jumlah pemakai telepon berbasis sambungan tetap atau kabel. Konvergensi teknologi

telekomunikasi dan komputer telah melahirkan dunia informasi yang lebih efisien. Salah satunya

teknologi internet. Demikian pula perkembangan bidang lainnya di bidang teknik elektro seperti

elektronika, kontrol dan energi listrik. Semuanya menjadi sangat penting dan berarti dalam

kehidupan modern saat ini. Oleh karenanya, inovasi dan karya dibidang ini perlu dipelajari,

dikembangkan, serta dapat diimplementasikan. Untuk itulah, forum kegiatan ilmiah dalam bentuk

seminar ini menjadi penting untuk diikuti sebagai sarana tukar informasi dan kepakaran diantara

sesama peneliti dan kalangan dunia industri.

Atas nama panitia SNETE 2012, izinkan saya menyampaikan penghargaan atas dukungan

terselenggaranya kegiatan ini kepada: Rektor Universitas Syiah Kuala, Dekan Fakultas Teknik

Universitas Syiah Kuala, Rektor Universitas Sumatera Utara, Dekan Fakultas Teknik Universitas

Sumatera Utara, serta institusi pendidikan lainnya yang mendukung acara ini: Universitas

Malikussaleh, Politeknik Negeri Lhokseumawe, Universitas Al-Muslim, Politeknik Aceh; para

pembicara kunci, para sponsor, dan seluruh panitia pelaksana sehingga seminar ini dapat terlaksana

dengan baik. Secara khusus, saya juga mengucapkan terima kasih kepada seluruh pemakalah dan

peserta, atas partisipasi, kontribusi dan inovasi nyata bagi perkembangan ilmu Teknik Elektro

melalui SNETE2012. Selamat Seminar!

Terima Kasih.

Dr. Ir. Rizal Munadi, MM., MT.

Ketua Panitia


iii

PANITIA SEMINAR NASIONAL DAN EKSPO TEKNIK

ELEKTRO

SNETE 2012

Penanggung Jawab : 1. Dr. Ir. Marwan

(Dekan Fakultas Teknik Uninversitas Syiah Kuala)

2. Prof.Dr.Ir. Bustami Syam, M.S.M.E

(Dekan Fakultas Teknik Universitas Sumatera Utara)

Wakil Penanggung Jawab : 1. Dr. Ir. Mirza Irwansyah, MBA. MLA

(Pembantu Dekan I, Fakultas Teknik - Unsyiah)

2. Ir. Syahrizal, MT

(Pembantu Dekan II, Fakultas Teknik - Unsyiah)

3. Dr. M. Ilham Maulana, ST., MT

(Pembantu Dekan III, Fakultas Teknik - Unsyiah)

4. Dr. Ir. Taufiq Saidi, M.Eng

(Pembantu Dekan IV, Fakultas Teknik - Unsyiah)

Ketua Pelaksana : Dr. Ir. Rizal Munadi, MM., M.T.

(Ketua Jurusan Teknik Elektro – Universitas Syiah Kuala)

Wakil Ketua Pelaksana : Ir. Surya Tarmizi Kasim, M.Si.

(Ketua Departemen Teknik Elektro – Universitas Sumatera Utara)

Sekretaris : Sayed Muchallil, ST., M. Sc. (Unsyiah)

Bendahara : M. Irhamsyah, ST., MT. (Unsyiah)

Komite Pelaksana :

Program

1. Tarmizi, S.T., M.Sc. (Unsyiah)

2. Rahmad Fauzi, S.T., M.T. (USU)

3. Zulfikar, S.T., M.Sc. (Unsyiah)

4. Syukriyadin, S.T., M.T. (Unsyiah)

5. Dewi Yana, S.Hi. (Unsyiah)

Publikasi dan Dokumentasi

1. Yudha Nurdin, S.T., M.T. (Unsyiah)

2. Ir. Syahrawardi (USU)

3. Hubbul Walidainy, S.T., M.T. (Unsyiah)

4. Fardian, S.T., M.Sc. (Unsyiah)


iv

Logistik

1. Mahdi Syukri, S.T., M.T. (Unsyiah)

2. Ir. Zulkarnaen Pane (USU)

3. Alfisyahrin , S.T., M.T. (Unsyiah)

4. Melinda, S.T., M.Sc. (Unsyiah)

5. Yudha Iskandar, S.T. (Unsyiah)

6. Suhendra (Unsyiah)

Kesekretariatan

1. Yunidar, S.Si., M.T. (Unsyiah)

2. Syiska Yana, S.T., M.T. (USU)

3. Ir. Walidin, M.Sc. (Unsyiah)

4. Roslidar, S.T., M.S.Tc.E. (Unsyiah)

5. Alfatirta Mufti, S.T., M.Sc. (Unsyiah)

6. Zul Syukri, S.T. (Unsyiah)

7. Jasmiati, A.Md. (Unsyiah)

Expo

1. Ramdhan Halid Siregar, S.T., M.T. (Unsyiah)

2. Ali Hanafiah Rambe, S.T., M.T. (USU)

3. Ahmadiar, S.T., M.Sc. (Unsyiah)

4. Ali Imron, S.T. (Unsyiah)

5. Edi Sukriansyah, S.T. (Unsyiah)


ii

DAFTAR ISI

Hal.

Kata Pengantar ii

Panitia Seminar Nasional dan Expo Teknik Elektro SNETE 2012 iii

Daftar Isi iv

A. ENERGI LISTRIK

Analisis Aliran Daya Beban Tidak Seimbang Pada Feedeer Blang Bintang GH Lambaro

Banda Aceh

A-1

Syahrizal, Syukriyadin, Ridha Firdaus

Universitas Syiah Kuala

Studi Pemodelan Integrasi Pembangkit Skala Mikro Terdistribusi pada Daerah Isolated di

Aceh

A-8

Fajrul Ghafur Nst, Syukriyadin


Identifikasi Gangguan Kualitas Daya Pada Sistem Tenaga Listrik Menggunakan FFT dan

Neural Network

A-14

I Gede Dyana Arjana, I Nyoman Budiastra, I Nyoman Setiawan

Universitas Udayana

Strategi Perbaikan Tegangan Injeksi Dvr Menggunakan Proporsional Integral Posicast

Kontroller Pada Sistem Distribusi 20 kV

A-20

Ezwarsyah, Asri

Universitas Malikussaleh

Pengaruh Kerja Recloser Pada Distribusi Tegangan Transien Rumah Tangga A-26

Andik Bintoro


Implementasi Sistem Smartphone untuk Penghematan Energi Listrik A-30

I Nyoman Budiastra, I Gde Dyana Arjana, I Nyoman Setiawan

Universitas Udayana

Pengendalian Arus Starting Air Conditioning (AC) Berbasis Mikrokontroler

ATMEGA8535

A-34

I Wayan Arta Wijaya, Cok. Gede Indra Partha

Universitas Udayana

Penggunaan Algoritma Floating Point untuk Optimasi Rugi-Rugi Pada Parameter Motor

Induksi

A-39

Birowo, Darjat S, Ishak, Marsono

STIMIK Triguna Dharma Medan


iii

Studi Perbaikan Faktor Daya Beban Induktif dengan Kompensator Reaktif Seri

Menggunakan Sakelar Pemulih Energi Magnetik

A-42

Fauzan

Politeknik Negeri Lhokseumawe

Optimization of Hybrid PV/Wind/Diesel System for Remote Rural Electrification A-48

Suriadi, Soib Taib, Mohd Shawal Jadin


Advanced Infrared Image Processing Method for Evaluating the Thermal Condition of

Electrical Installation

A-53

Mohd Shawal Jadin, Soib Taib, Suriadi

Universiti Malaysia Pahang

Pemanfaatan Urine Manusia Sebagai Energi Alternatif Bahan Bakar Minyak A-60

Donny Ajie Baskoro, Faisal Yafi, Denmas Muhammad Ridwan, Ardhani Reswari

Yudistari, Fuji Ihsani

Universitas Gunadarma

Rancang Bangun Pembangkit Listrik Tenaga Pikohidro Sistem Terapung A-63

Mahdi Syukri, Ramdhan Halid, Harry Sukma


Simulasi Integrasi PLTB di Daerah Pidie Jaya dengan Sistem Grid 220V PLN

Menggunakan PSCAD/EMTDC

A-70

Edward Ammi Djamin, Syukriyadin, Hamdani


Pengukuran Unjuk Kerja Sistem Pompa Air-Energi Surya A-76

Hamdani, Irwansyah, Ilyas


Evaluasi Voltage Sag Sistem Tenaga Listrik Akibat Gangguan Hubung Singkat A-80

Syafii, Novi Syafitri

Universitas Andalas

Pengendalian Arus Starting Air Conditioning (AC) Berbasis Mikrokontroler

ATMEGA8535

A-86

I Wayan Arta Wijaya, Cok. Gede Indra Partha

Universitas Udayana

Sistem Kontrol Pemakaian Energi Listrik dengan Skala Prioritas Menggunakan

Mikrokontroler ATMEGA8535

A-91

Cok. Gede Indra Partha, I Wayan Arta Wijaya

Universitas Udayana

Analisis Aliran Daya Sistem Tenaga Listrik Berbasis Geographic Information System A-96

Syukriyadin, Mansur Gapy, Walidin



iv

B. TEKNIK TELEKOMUNIKASI

Characterization of Microstrip Circular Patch Antenna with Dielectric Resonator B-1

Achmad Munir, Antrisha Daneraici Setiawan, Mohammad Sigit Arifianto

Institut Teknologi Bandung

Pemodelan Matematis Struktur Planar Waveguide dengan Transmisi Line Method (TLM) B-5

Muhammad Ikhwanus


Kajian Sistem Monitoring dan Informasi Peringatan Tsunami Menggunakan Wireless

UHF Camera dan Wireless IP Camera

B-11

Edi Sukriansyah, Hubbul Walidainy, Nasaruddin


Evaluasi Hotspot Gratis di Kota Banda Aceh Menggunakan Netstumbler B-16

Rizal Munadi, Kesuma Fitri, Ernita Dewi Meutia


C. ELEKTRONIKA

Sistem Penampil Informasi Parkir Kendaraan Roda Empat Berbasis Mikrokontroller

AT89S51

C-1

Alfisyahrin, Fajri


Perancangan dan Pembuatan Kandang Otomatis Untuk Kura-Kura Darat C-9

Marvin Chandra Wijaya, Felix, Semuil Tjihardi

Universitas Kristen Maranatha

Pemodelan Polisi Tidur Otomatis C-15

Andrew Sebastian Lehman, Semuil Tjiharjadi, Oscar Halim Gozali

Universitas Kristen Maranatha

Desain dan Layout Komparator Presisi pada ADC Pipeline 1-bit/stage untuk Aplikasi

Kamera Kecepatan Tinggi

C-19

Hamzah Afandi, Erma Triawati Ch, Atit Pertiwi


Sistem Kontrol Parkir Mobil Otomatis Terkomputerisasi dan Berbasis Mikrokontroler

ATMEGA 16

C-25

Cok. Gede Indra Partha, I B Alit Swamardika

Universitas Udayana

Pengukuran Asap Buang Hasil Pembakaran Sampah Organik & Non Organik untuk

Menentukan Peringatan Dini Kebakaran Hutan

C-31

Arif Gunawan

Politeknik Caltex Riau


v

Concentration and Velocity Measurement of Two Phase Flow Using Optical and

Ultrasonic Tomography

C-37

Sallehuddin Ibrahim, Mohd. Sazli Saad, Mohd. Amri Md Yunus

Universiti Teknologi Malaysia

Rancang Bangun Gasing Khas Yogyakarta (Studi Kasus : Gasing Adu Bunyi) C-42

Satria Giri Nugraha, Agus Cahyo Nugroho, Suyoto

Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Kendali Fuzzy Stimulasi Elektrik Penyembuhan Luka Berdasarkan Penilaian PUSH

TotalScore

C-47

Rachmawati, Achmad Arifin, Gunawan


Desain Inverter 700W Berbasis Mikroprosesor untuk Sistem Photovoltaic (PV) Mandiri C-51

Wan Zain, Soib Taib, Suriadi, M. Nazir

Universitas Sains Malaysia

Desain Bank Kapasitor Optimal Berbasis Assesmen Stokastik Menggunakan Particle

Swarm Optimization

C-57

I Ketut Suryawan

Politeknik Negeri Bali

Sistem Pengaman Kebakaran Pada Rumah Cerdas Dengan Detektor Asap Dan Panas

Berbasis PLC OMRON CPM2A

C-65

Agus Adria, Baiquny, Yunidar


D. TEKNIK INFORMATIKA DAN KOMPUTER

Perancangan Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Rumah Ramah Lingkungan Berbasis

GBCI

D-1

Surya Thiono Wijaya, Tryono Taqwa, Yusuf Triyuswoyo


Perencanaan Routing dengan Permintaan Acak Menggunakan Chance Constrained

Programming

D-8

Sardes Malau, Tulus

Universitas Sumatera Utara

Peranan Sistem Informasi Berbasis Web untuk Manajemen Data Meter Elektronik PT PLN

(Persero) Cabang Barabai

D-13

Guson Prasamuarso Kuntarto

Universitas Bakrie

Fire Alarm Management Information System D-20

Yusuf Lestanto

Universitas Bakrie


vi

Analisis Serangan dengan Selective Plaintext pada Sebuah Algoritma Enkripsi Citra

Berbasis Chaos

D-24

Rinaldi Munir

Institut Teknologi Bandung

Pengembangan Aplikasi Distribusi Internet Berbasis Wireless Fidelity Dengan

Menggunakan Bahasa Pemrograman PHP

D-29

Muhammad Safri Lubis, Erlin Umar Dani

Universitas Sumatera Utara

Pengenalan Huruf Tulisan Tangan Menggunakan Metode Clustering Berdasarkan Bentuk

Segmen

D-36

Lulu C. Munggaran, Suryarini Widodo, Nuryuliani, Riski Purwo Handariningsih


Analisis Kapasitas dan Imperceptibility Proses Penyisipan Pesan Pada Citra Menggunakan

LWT dan Metode BPCS

D-43

Malahayati, Benny B. Nasution, Fitri Arnia


Pemanfaatan Rich Site Summary (RSS) Untuk Aplikasi Portal Berita Pada Telepon Selular

Menggunakan Java ME (Micro Edition)

D-48

Ihsan Jatnika, Fivi Syukriah, Fitria Rohmana Rogawa, Irmina Setyaningrum


Penggunaan Metode Support Vector Machine untuk Mengklasifikasi dan Memprediksi

Angkutan Udara Jenis Penerbangan Domestik dan Penerbangan Internasional di Banda

Aceh

D-55

Sayed Fachrurrazi


Perbandingan Performansi Asynchronous dan Synchronous Message Passing Pada

Komputasi Paralel

D-59

Himmatur Rijal, Taufiq Abdul Gani, Melinda, Yuwaldi Away


Pembuatan Sistem Aplikasi Komunikasi Data Multi-Tier dengan Konsep Agent D-65

Nikolaus Very Permana, Berkah I. Santoso, Widia Nursiyanto

Universitas Multimedia Nusantara

Model Konseptual Aplikasi SIN (Single Identity Number) untuk ARC (Aceh Reference

Code)

D-71

Melinda, Mirza Rizaldy, T. Robby Irza, Yuwaldi Away


Penerapan Teknologi Radio Frequency Identification (RFID) untuk Pengendalian Kinerja

Karyawan

D-78

Muhammad Aiyub, Yuwaldi Away, Melinda



vii

Pendeteksian dan Penangkapan Gerakan Fitur Wajah Secara 3D Menggunakan Active

Appearance Models (AAM)

D-82

Atthariq


Pengembangan Aplikasi Mobile Pembuatan Ketupat dan Perhitungan Kalorinya Berbasis

Android

D-88

Suyoto, Nyoman Ayu Nila Dewi, Ragil Tri Dianti Putri

Universitas Atmajaya Yogyakarta

Teknologi Scanner dan Security System untuk Mengurangi Antrian Pembelian Barang D-93

Alif Ahmad Syamsudduha, Muhammad Rendianto, Rizka Khairunnisa, Lily Wulandari


Perancangan Sistem Pemilihan Rute Alternatif dengan Penyesuaian Waktu, Situasi dan

Kondisi

D-99

Muhammad Rendianto, Nurdianah Fitri, Rizka Khairunnisa, Lily Wulandari


Pemodelan dan Simulasi Evakuasi Bencana Tsunami Berbasis Multi Agent System D-105

Rizqiya Windy Saputra, Khairul Munadi, Yudha Nurdin


Sistem Ujian Teori Online Laboratorium Komputer Menggunakan Framework CodeIgniter D-111

Erlina, Revida Iriana Napitupulu, Lulu C. Munggaran, Kartika Kurniarin


Perhitungan Luas Area Hutan pada Citra dengan Algoritma Segmentasi Warna Lokal D-116

Dyah Pratiwi, Karmilasari, Sarifuddin M., Lussiana E.T.P.


Perancangan Sistem Pemilu Touch Screen dengan Pengiriman Suara Real Time D-121

Dennis Aprilla Christine, Jonathan Hindharta, Yoga Perdana Sasmita, Virgiawan

Ananda Pratama, Lily Wulandari


Barcode Shopping Cart D-126

Faisal Yafi, Michael Satrio, Mohammad Ropiyudin, Nurdianah Fitri, Lily Wulandari


Perancangan Sistem Augmented Reality Recording Moment (ARReMo) D-130

Denmas Muhammad Ridwan, Istiana Idha Aulia, Odheta, Sandi Agung Harseno, Lily

Wulandari


Analisis Metode Alokasi Fragmen Pada Sistem Basis Data Terdistribusi D-134

Miftahul Jannah, Baby Lolita, Hustinawati


Perancangan Sistem Informasi Alat Travel Guide "Walk Around The World" D-140

Ario Halik, Septiawan, Soeltan Zaki Rizaldy, Lily Wulandari



viii

Perancangan Sistem Informasi Video Conference untuk Mendukung Rapat D-144

Ferina Ferdianti, Lia Ambarwati, Melisa Chatrine Kamu, Paramitha Megarani, Lily

Wulandari


Perancangan Sistem Informasi Praktikum Komputer Berbasis Client Server D-150

Widiastuti, Kemal Ade Sekarwati


Perbandingan Natural Language Processing untuk Pra Pemrosesan Teks Bahasa Inggris D-157

Kemal Ade Sekarwati, Widiastuti



Perancangan Sistem Informasi Praktikum Komputer Berbasis Client Server

D-150

Widiastuti1)

Kemal Ade Sekarwati2)

1,2)

Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma

Jl. Margonda Raya 100, Depok – Jawa Barat 16424 Indonesia email : 1 [email protected], 2 [email protected]

ABSTRAK Kegiatan praktikum di kampus merupakan suatu kegiatan

yang dapat menunjang proses perkuliahan. Kegiatan

praktikum umumnya dilakukan dengan bantuan asisten

yang sering membuat mahasiswa menjadi tidak mandiri dan proses penilaian pelaksanaan praktikum bukan tidak

mungkin menjadi tidak obyektif. Permasalahan tersebut

membutuhkan suatu sistem informasi praktikum yang

berbasis client server sehingga mahasiswa dapat belajar

secara mandiri dan penilaian dapat dilakukan secara

obyektif karena dilakukan oleh mesin. Salah satu model

perancangan sistem informasi adalah Unified Modelling

Language (UML). Paper ini akan membahas mengenai

perancangan sistem informasi praktikum komputer

berbasis client server menggunakan UML dengan alat

bantu Rational Rose. Perancangan ini menggunakan diagram use case, diagram collaboration dan class

diagram hingga didapatkan basis data yang dibutuhkan

dalam membangun sistem informasi ini. Tujuan paper ini

adalah membuat rancang bangun sistem yang dapat

memecahkan masalah dengan menggunakan model

berbasis obyek, sehingga pada tahapan pembuatan

aplikasi dan implementasi nantinya menjadi lebih mudah.

Kata Kunci: sistem informasi, komputer, client server, diagram.

1. Pendahuluan

Pembuktian teori yang diberikan di kelas dapat

dilakukan dengan adanya kegiatan praktikum. Kegiatan

praktikum tersebut merupakan kegiatan penunjang

perkuliahan. Kegiatan praktikum yang ada berjalan dengan

konsep tutorial yaitu peserta didik mendengarkan materi

yang diberikan oleh tutor, kemudian peserta didik

mengerjakan soal yang diberikan dengan bantuan asisten. Kegiatan ini dapat mengakibatkan mahasiswa tidak

mandiri.

Permasalahan tersebut membutuhkan suatu sistem

informasi praktikum yang dapat memacu mahasiswa untuk

belajar mandiri, dimana semua kegiatan dan proses

praktikum dikerjakan oleh mesin. Konsep client server

merupakan konsep yang tepat untuk mengatasi masalah ini

dimana materi terdapat di server yang dapat diakses kapan

saja oleh mahasiswa. Selain itu kegiatan administrasi

praktikum dapat dilakukan oleh mesin.

Pada paper ini akan dibahas tentang perancangan

sistem informasi praktikum yang berbasiskan client server

yang diharapkan dapat membuat mahasiswa melakukan praktikum secara mandiri dan penilaian praktikum menjadi

lebih obyektif. Perancangan sistem informasi praktikum

ini dibuat dengan mnggunakan alat bantu Unified

Modelling Language (UML). Kontribusi yang diberikan

pada perancangan sistem informasi ini selain mahasiswa

dapat belajar secara mandiri, pengelolaan administrasi

kegiatan praktikum seperti absensi dan penilaian

mahasiswa dapat dilakukan lebih cepat.

2. Perancangan Sistem

2.1. Unified Modelling Language (UML) Pengembangan UML dimulai akhir tahun 1994 ketika

Garady Booch dan Jim Rumbaugh dari Rational Software

Coorporation memulai pekerjaan menyatukan The Booch

dan Metode OMT (Object Modeling Technique). Pada

musim gugur tahun 1995, Ivar Jacobson dan perusahaan

yang pernah menolaknya bergabung dengan Rational dan

usaha penggabungan ini menghasilkan metode OOSE

(Object Oriented Software Engineering). Usaha dari Booch, Rumbaugh dari Jacobson berhasil dengan

dikeluarkannya UML versi 0.9 dan versi 0.91 pada Juni

dan Oktober 1996.

Selama tahun 1996, jelas bahwa beberapa organsiasi

melihat UML sebagai strategi untuk perusahaan. Pada

Januari 1997 beberapa perusahaan seperti IBM, Object

Time, Platinum Technology, Ptech, Taskon, Reich

Technologies dan Softeam menggabungkan partner UML

untuk bersama-sama membuat tanggapan UML versi 1.1

yang direvisi. UML versi 1.1 telah diresmikan oleh Object

Management Group (OMG) pada bulan November 1997,

sedangkan UML versi 1.3 dikeluarkan pada kuartal kedua tahun 1999. Saat ini versi terbaru UML adalah versi 1.5

yang dirilis bulan Maret 2003.

mailto:1%[email protected]


D-151

Semantik (makna istilah) untuk semua notasi UML

dalam model structural dan model behavioral. Model

Structural (model statis) menekankan struktur obyek

dalam sebuah sistem, menyangkut kelas-kelas, interface,

attribute dan hubungan antar komponen. Model Behavioral

(model dinamis) menekankan perilaku obyek dalam

sebuah sistem, termasuk metode, interaksi, kolaborasi dan

state history.

UML memiliki diagram grafis untuk membuat suatu model, yaitu :

Use-Case Diagram

Class Diagram

Behavior Diagram :

Statechart Diagram

Activity Diagram

Interaction Diagram :

Sequence Diagram

Collaboration Diagram

Implementation Diagram :

Component Diagram

Deployment Diagram

Use-case modeling adalah teknik paling sederhana dan

paling efektif untuk memodelkan kebutuhan sistem

berdasarkan pandangan user. Use-case modeling

digunakan untuk memodelkan bagaimana sistem atau kerja

nyata dari sistem atau bagaimana user ingin sistem itu

bekerja. Use-case pada dasarnya adalah awal langkah dari

analisis berdasarkan obyek dengan UML.

Use-case model terdiri dari actor dan use-case. Actor

merepresentasikan user dan sistem lain yang berinteraksi

dengan sistem. Use-case model sesungguhnya merepresentasikan tipe dari user, bukan suatu hal dari user.

Use-case merepresentasikan karakteristik sistem, skenario

dari tujuan sistem ke dalam reaksi untuk menggerakkan

actor. Digambarkan dengan elips.

2.2 Rational Rose Rational Rose adalah software yang memiliki

perangkat-perangkat pemodelan secara visual untuk

membangun suatu solusi dalam rekayasa software dan

pemodelan bisnis. Rational Rose dikeluarkan oleh

perusahaan software bernama Rational Software,

perusahaan yang mencetuskan ide pembentukan

konsorsium bagi perusahaan-perusahaan yang memakai

standar UML sebagai bahasa pemodelan di perusahaannya.

Use-Case Diagram

Use-case diagram merupakan diagram yang

menampilkan hubungan (interaksi) antara actor dengan use-case. Use-case digunakan untuk menunjukkan

relationship (hubungan) antara actor sebagai pengguna

sistem dengan use-case yang digunakan. Use-case

dilakukan setidaknya oleh satu actor yang

direpresentasikan dengan simbol orang yang dihubungkan

dengan garis yang menunjukkan hubungan komunikasi.

Use-case diagram dapat digunakan selama proses

analisis untuk menangkap kebutuhan sistem dan untuk

memahami bagaimana sistem seharusnya bekerja. Selama

tahap perancangan, use-case diagram menetapkan perilaku

(behavior) sistem saat diimplementasikan. Dalam sebuah

model mungkin terdapat satu atau beberapa use-case

diagram.

Use-case diagram menggambarkan secara grafis

perilaku software aplikasi. Diagram tersebut memberikan

gambaran mengenai software aplikasi menurut sudut

pandang pengguna dari software aplikasi tersebut. Sebuah

use-case diagram mengandung :

Actor

Actor menggambarkan pengguna software aplikasi.

Actor membantu memberikan suatu gambaran jelas tentang

apa yang harus dikerjakan software aplikasi. Sebagai

contoh, sebuah actor dapat memberikan masukan ke dalam

dan menerima informasi dari software aplikasi. Perlu

dicatat bahwa sebuah actor berinteraksi dengan use-case,

tetapi tidak memiliki kontrol atas use-case. Sebuah actor

mungkin seorang manusia, satu device hardware atau

sistem informasi lain.

Gambar 1 Simbol Actor

Use-case

Use-case menggambarkan perilaku software aplikasi,

termasuk di dalamnya interaksi antara actor dengan

software aplikasi tersebut.

Secara umum, use-case adalah :

o Pola perilaku software aplikasi.

o Urutan transaksi yang berhubungan yang

dilakukan oleh satu actor dengan software

aplikasi. o Sistem atau “benda” yang memberikan sesuatu

yang bernilai kepada actor.

Use-case dibuat berdasarkan keperluan actor. Use-

case harus merupakan “apa” yang dikerjakan

software aplikasi, bukan “bagaimana” software

aplikasi mengerjakannya.

Setiap use-case harus diberi nama yang menyatakan

apa hal yang dicapai dari hasil interaksinya dengan

actor. Nama use-case boleh terdiri dari beberapa kata

dan tidak boleh ada dua use-case yang memiliki

nama yang sama. Dapat memberikan deskripsi

tentang suatu use-case dalam jendela dokumentasi untuk memperjelas maksud use-case tersebut.

Gambar 2 Simbol UseCase

Kadang-kadang tidak dapat mencakup semua keperluan suatu software aplikasi dalam satu use-

case. Oleh Karena itu biasanya, menempatkan dan

mengatur sebuah koleksi dari beberapa use-case

dalam berbagai paket use-case (use-case package).


D-152

Gambar 3 Simbol Package

Uses Relationship

Uses relationship digambarkan dengan simbol panah,

menggambarkan hubungan antara actor dengan use-case.

Gambar 4 Simbol Uses Relationship

Collaboration Diagram Collaboration diagram melihat pada interaksi dan

hubungan terstruktur antar obyek. Tipe diagram ini

menekankan pada hubungan (relationship) antar obyek,

sedangkan sequence diagram menekankan pada urutan

kejadian. Dalam satu collaboration diagram terdapat

beberapa object, link dan message. Collaboration diagram

digunakan sebagai alat untuk menggambarkan interaksi

yang mengungkapkan keputusan mengenai perilaku

sistem.

Collaboration diagram juga merupakan diagram interaksi (seperti sequence diagram). Diagram ini akan

memberitahukan informasi yang sama seperti pada

sequence diagram. Bedanya, pada collaboration diagram

adalah hanya memfokuskan pada pengganti tugas atau

obyek setiap waktu setiap pesan dikirimkan.

Gambar 5 Contoh Collaboration Diagram Sistem Login

Sequence Diagram Sequence diagram menjelaskan interaksi obyek yang

disusun dalam suatu urutan waktu. Diagram ini secara

khusus berhubungan dengan use-case. Sequence diagram

memperlihatkan tahap demi tahap apa yang seharusnya

terjadi untuk menghasilkan sesuatu di dalam use-case.

Tipe diagram ini sebaiknya digunakan di awal tahap

perancangan atau analisis karena kesederhanaannya dan

mudah untuk dimengerti.

Sequence diagram merupakan diagram yang

menampilkan tingkah laku dari obyek dalam use-case

dengan mendeskripsikan obyek dan pesan yang mereka

lalui. Diagram dibaca dari kiri ke kanan dan menurun.

Gambar 6 Contoh Sequence Diagram Sistem Login

Class Diagram Class diagram membantu kita dalam visualisasi

struktur kelas-kelas dari suatu sistem dan merupakan tipe

diagram yang paling banyak dipakai. Class diagram

memperlihatkan hubungan antar kelas dan penjelasan

detail tiap-tiap kelas di dalam perancangan model (dalam

logical view) dari suatu sistem.

Class adalah sebuah spesifikasi yang jika diintansiasi

akan menghasilkan obyek dan merupakan inti dari

pengembangan dan rancangan berorientasi obyek. Class

menggambarkan keadaan (atribut atau properti) suatu

sistem, sekaligus menawarkan layanan untuk

memanipulasi keadaan tersebut (metode atau fungsi).

Selama proses analisis, class diagram memperlihatkan aturan-aturan dan tanggung jawab entitas yang

menentukan perilaku sistem. Selama tahap perancangan,

class diagram berperan dalam menangkap struktur dari

semua kelas yang membentuk arsitektur sistem yang

dibuat.

Class diagram memberikan gambaran umum dari

sistem dengan menunjukkan kelasnya dan relationship

(hubungan) di antara mereka. Class diagram bersifat statik

(tidak berubah) yang akan menunjukkan apa itu interaksi

tetapi tidak menjelaskan apa yang terjadi ketika mereka

melakukan interaksi. Class diagram juga merupakan landasan untuk

component diagram dan deployment diagram. Dalam

sebuah model mungkin terdapat beberapa diagram kelas

dengan spesifikasi tersendiri.


D-153

Gambar 7 Contoh Class Diagram Penjadwalan Praktikum

3. Pemodelan Sistem Informasi Praktikum

Komputer

3.1. Analisa Sistem Berjalan Sistem praktikum yang berjalan saat ini masih

merupakan sistem pembelajaran tradisional, dimana tutor

memberikan materi dan soal atau kasus kemudian

mahasiswa memecahkan kasus tersebut dengan bantuan

asisten. Hal ini yang dapat membuat mahasiswa tidak

mandiri dalam melakukan praktikum.

Hasil pekerjaan mahasiswa akan dinilai oleh asisten.

Selain memberikan nilai terhadap hasil pekerjaan

mahasiswa selama praktikum, asisten juga menilai laporan

pendahuluan yang dibuat mahasiswa sebelum mereka

melakukan praktikum dan menilai laporan akhir yang dibuat setelah mereka melakukan praktikum.

Kegiatan yang dilakukan oleh asisten memakan waktu

yang cukup lama karena asisten melakukan pengecekan

pekerjaan mahasiswa satu persatu dan mungkin saja terjadi

penilaian yang tidak obyektif.

3.2. Perancangan Sistem Actors

Pihak yang berkepentingan dengan sistem biasa disebut

actor, dan actor yang berhubungan dengan sistem

praktikum komputer ini yaitu : admin, asisten tetap dan

praktikan. Actor pada sistem ini terlihat pada gambar 8.

Gambar 8 Actor pada Sistem Informasi Praktikum Komputer

Use Case Diagram Sistem

Pada use case terlihat kegiatan-kegiatan yang dilakukan

oleh setiap actor. Dalam use case ini dapat dilihat beberapa

kegiatan yang dapat dilakukan admin yaitu, mengatur data

login asisten tetap, menginput matkul praktikum,

menempatkan software praktikum, mengatur data login praktikan dan membuat jadwal praktikum. Kegiatan yang

dapat dilakukan oleh asisten tetap adalah melakukan login

asisten tetap dan menginput materi praktikum. Praktikan

memiliki kegiatan melakukan login praktikan, membaca

jadwal praktikum dan melakukan praktikum. Semua

tergambarkan pada gambar 9.

Gambar 9 Use Case Diagram Sistem Informasi Praktikum

Collaboration Diagram Sistem Informasi Admin

Collaboration diagram dari sistem informasi admin menggambarkan kegiatan yang dilakukan oleh admin

secara berkesinambungan. Gambaran kegiatan tersebut

terlihat pada gambar 10.


D-154

Gambar 10 Collaboration Diagram Sistem Informasi Admin

Collaboration Diagram Sistem Informasi Asisten Tetap

Collaboration diagram sistem informasi asisten tetap

menggambarkan kegiatan yang dapat dilakukan asisten

tetap secara berkesinambungan. Kesinambungan kegiatan asisten tetap terlihat pada gambar 11.

Gambar 11 Collaboration Diagram Sistem Informasi Asisten

Tetap

Collaboration Diagram Sistem Informasi Praktikan

Collaboration diagram sistem informasi praktikan

menggambarkan kegiatan yang dapat dilakukan praktikan

tetap secara berkesinambungan. Kesinambungan kegiatan

praktikan terlihat pada gambar 12.

Gambar 12 Collaboration Diagram Sistem Informasi Praktikan

Class Diagram Sistem Informasi Praktikum Class diagram berhubungan dengan database yang

digunakan dalam sistem informasi praktikum. Dari class

diagram ini akan menjadi tabel-tabel yang digunakan

seperti : Software Praktikum, Data Asisten Tetap, Data

Praktikan, MatKul Praktikum, Jadwal Praktikum, Soal

PreTest, Soal Activity, Soal PostTest, Jawab PreTest,

Jawab Activity, Jawab PostTest, dan Nilai Praktikum.


D-155

Gambar 13 Class Diagram Sistem Informasi Praktikum

Struktur Database Sistem Informasi Praktikum Berikut akan diuraikan struktur dari tabel-tabel yang

digunakan dalam sistem informasi praktikum.

Tabel 1 Struktur Tabel Software Praktikum

Nama Field Type Panjang

ID_Software Character 5

Nama_Software Character 30

Tabel 2 Struktur Tabel Data Asisten Tetap


ID_AsTap Character 5

Nama_AsTap Character 30

Tabel 3 Struktur Tabel Data Praktikan


ID_Praktikan Character 8

User_Name_Praktikan Character 30

Password_Praktikan Character 15

Tabel 4 Struktur Tabel Jadwal Praktikum


ID_Jadwal Character 5


ID_MatKul_Praktikum Character 8

ID_PreTest Character 8

ID_Activity Character 8

ID_PostTest Character 8

Tabel 5 Struktur Tabel MatKul Praktikum


ID_MatKul_Praktikum Character 8

Nama_MatKul_Praktikum Character 30

Tabel 6 Struktur Tabel Nilai Praktikum


ID_Praktikum Character 8


ID_Jadwal Character 8

ID_MaKul_Praktikum Character 8

Nilai Integer 3

Tabel 7 Struktur Tabel Soal PreTest


ID_Soal_PreTest Character 5


Soal_PreTest Character 15

Tabel 8 Struktur Tabel Soal Activity


ID_Soal_Activity Character 5


Soal_Activity Memo -

Tabel 9 Struktur Tabel Soal PostTest


ID_Soal_PostTest Character 5


Soal_PostTest Character 15

Tabel 10 Struktur Tabel Jawab PreTest


ID_Jawab_PreTest Character 5


Jawab_PreTest Character 1

Tabel 11 Struktur Tabel Jawab Activity


ID_Jawab_Activity Character 5


Jawab_Activity Character 15

Tabel 12 Struktur Tabel Jawab PostTest


ID_Soal_PostTest Character 5


Jawab_PostTest Character 1

4. Kesimplan

Dengan adanya rancangan sistem informasi praktikum

komputer berbasis client server, memberikan keuntungan

sebagai berikut :

Mempermudah programmer dalam membuat

aplikasi praktikum berbasis client server.

Mengurangi keterlibatan orang dalam kegiatan

praktikum komputer.


D-156

Memberikan kemandirian praktikan dengan tidak

adanya asisten.

REFERENSI

[1] A. Suhendar dan Hariman Gunadi, “Visual Modeling

menggunakan UML dan Rational Rose”, Penerbit Informatika Bandung, 2002.

[2] Ali Bahrami., “Object Oriented Systems Development

: Using The Unified Modeling Language”, Mc Graw-

Hill International Editions 1999.

[3] Ariesto Hadi Sutopo., “Analisis dan Desain

Berorientasi Objek”, Edisi pertama, Penerbit J&J

Learning Yogyakarta, 2002.

[4] Simon Bennett, Steve Mc Robb and Ray Farmer,

“Object Oriented Systems Analysis and Design Using

UML”, Mc Graw-Hill International Editions,

Computer Science Series, 2000. [5] Sri Dharwiyanti dan Romi Satria Wahono, “Pengantar

Unified Modeling Language (UML)”, Kuliah Umum

IlmuKomputer.Com, 2003.


Perbandingan Natural Language Processing Untuk

Pra Pemrosesan Teks Bahasa Inggris

D-157

Kemal Ade Sekarwati 1)

Ana Kurniawati 2)

1,2

Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer & Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya 100 Depok – Jawa Barat 16424

1 [email protected], 2 ana@ staff.gunadarma.ac.id

ABSTRAK Kemudahan berbagi informasi melalui internet telah

mendorong pencarian literatur secara online. Hal ini

menyebabkan banyak orang terutama di bidang akademik

meniru gagasan orang lain atau bekerja tanpa

menyebutkan sumbernya. Oleh karena itu pencegahan

masalah seperti ini merupakan hal yang sangat penting

untuk dilakukan terutama untuk tujuan pendidikan. Pendekatan deteksi plagiarisme sebuah dokumen yang

dicurigai dengan dokumen asli dapat dilakukan dengan

menggunakan teknik natural language processing (NLP).

NLP melibatkan pengolahan bahasa manusia oleh mesin. Berbagai bidang komputer seperti bantuan pelajaran

bahasa dan ekstraksi informasi biomedis sudah

memberikan pengalaman yang bermanfaat dari

penggunaan NLP. NLP merupakan area yang masih

kurang dieksplorasi untuk pendeteksian plagiarisme. Pada

paper ini akan dibahas hasil analisis dari pendekatan

teknik natural language processing untuk melakukan pra

pemrosesan teks pada dokumen berbahasa Inggris.

Kata Kunci: deteksi plagiarisme, natural language procesing, pra pemrosesan, bahasa Inggris.

1. Pendahuluan

Masalah plagiarisme telah ada dalam waktu yang lama

tetapi dengan kemajuan teknologi informasi masalahnya

menjadi lebih buruk. Hal ini karena terdapat banyak materi

versi elektronik tersedia bagi siapapun. Web merupakan

sumber yang penting dan umum untuk plagiarisme. Beberapa program deteksi plagiarisme seperti Turnitin

dikembangkan untuk mencoba untuk menangani masalah

ini. Untuk menentukan apakah sebuah artikel disalin dari

sumber-sumber elektronik web atau lainnya, deteksi

plagiarisme harus menghitung kemiripan antara dua

artikel. Namun, seringkali sulit untuk mendeteksi

plagiarisme secara akurat setelah modifikasi isi disalin.

Sebagai contoh, dimungkinkan untuk cukup mengganti

sebuah kata dengan sinonimnya (misalnya "Program"

dengan "Perangkat lunak") dan mengubah seluruh struktur

kalimat.

Kemudahan berbagi informasi melalui internet telah mendorong mencari literatur online yang menyebabkan

banyak orang, terutama di bidang akademik meniru

gagasan orang lain atau bekerja tanpa menyebutkan

sumbernya. Oleh karena itu pencegahan masalah seperti ini

merupakan hal yang sangat penting untuk dilakukan

terutama untuk tujuan pendidikan. Selama bertahun-tahun

banyak metodologi telah dikembangkan untuk melakukan

deteksi otomatis plagiarisme, termasuk alat-alat untuk

deteksi teks bahasa alami seperti Turnitin, CopyCatch dan

alat untuk mendeteksi sumber kode komputer

pemrograman seperti MOSS (Measure Of Software

Similarity) yang diperkenalkan oleh Aiken pada tahun 1994 [1].

Deteksi plagiarisme bukan area penelitian baru.

Berbagai pendekatan telah dikembangkan untuk

menangani dengan baik plagiarisme eksternal dan

hakiki/intrinsik pada teks-teks tertulis [8]. Deteksi

plagiarisme eksternal berisi perbandingan dokumen

plagiarime yang mencurigakan terhadap dokumen asli. Di

sisi lain, deteksi plagiarisme intrinsik, berisi penemuan

bagian-bagian dalam dokumen plagiarime tanpa akses ke

teks asli.

Metode yang digunakan untuk deteksi plagiarisme sejauh ini sebagian besar terbatas pada tingkat yang sangat

dangkal, misalnya dengan membandingkan teks-teks yang

mencurigakan dan teks asli di tingkat string untuk

memeriksa jumlah kata yang tumpang tindih antar

dokumen [3]. Meskipun karya terbaru [4] telah

menargetkan teknik pra pemrosesan untuk

menggeneralisasi dokumen dengan menggantikan kata-

kata dalam bentuk dasar, teknik yang digunakan masih

sangat terbatas dan tidak ada perbaikan yang signifikan

yang dilaporkan. Oleh karena itu plagiarisme terus menjadi

tantangan yang berkembang, yang mempengaruhi banyak bidang diantaranya bidang pendidikan, penerbitan dan

bahkan sektor usaha.

Pada makalah ini akan dibahas hasil analisis dari

pendekatan teknik natural language processing (nlp) untuk

melakukan pra pemrosesan teks pada dokumen berbahasa

mailto:[email protected]


D-158

Inggris. Pendekatan teknik nlp untuk pra pemrosesan

dokumen bahasa Inggris yang akan dibahas yaitu

pendekatan yang dilakukan oleh Ceska dan Fox [4] serta

Runeson, Alexandersson dan Nyholm [9].

2. Pendekatan NLP Untuk Mendeteksi Plagiarisme

Penelitian yang dilakukan oleh Clough [6] dan

Androutsopoulos dan Malakasiotis [2] menunjukkan hal

yang diperlukan untuk menerapkan teknik NLP pada

plagiarisme dan hal ini dapat menghasilkan akurasi yang

lebih baik melalui deteksi naskah yang beberapa katanya

telah mengalami perubahan. Namun, tidak ada percobaan

yang berhasil dilakukan untuk menunjukkan bahwa hal ini

memang terjadi. Ceska dan Fox [4] menerapkan beberapa teknik pra-

pemrosesan untuk meningkatkan akurasi deteksi

plagiarisme. Teknik ini termasuk heuristic yang sederhana

seperti mengganti angka dengan simbol dummy,

menghilangkan tanda baca, penerapan teknik-teknik NLP

dasar seperti lemmatisation, penghapusan kata-kata yang

tidak relevan dan penggabungan kamus untuk

menggeneralisasi kata-kata pada naskah.

Runeson, Alexandersson dan Nyholm [9]

menggunakan pra-pemrosesan NLP dengan naskah pendek

untuk mendeteksi laporan yang digandakan, termasuk

tokenisation, akar kata, perhentian-penghapusan kata. Chong, Specia dan Mitkov [5] menggunakan kerangka

kerja untuk deteksi plagiarisme eksternal di mana sejumlah

teknik NLP diterapkan untuk memproses satu set dokumen

yang mencurigakan dan asli, tidak hanya untuk

menganalisis string tetapi juga struktur teks, menggunakan

sumber daya untuk menjelaskan hubungan teks. Hasil awal

yang diperoleh dengan korpus paragraf pendek yang ditiru

menunjukkan bahwa NLP teknik meningkatkan akurasi

pendekatan yang ada. Pendekatan yang dilakukan ini

masih belum mendeteksi plagiarisme untuk multibahasa,

belum dapat melakukan generalisasi sinonim (disambiguasi makna kata) dan generalisasi struktur

kalimat.

Leung dan Yuen [7] menggunakan struktur sintaksis

dan arti semantik dari dua kalimat yang dapat

dibandingkan untuk menyatakan kemiripan kalimat-

kalimat tersebut. Ada beberapa langkah penyesuaian pada

prosedur. Pertama, tesaurus (atau struktur hirarkis leksikal)

direferensikan untuk mengetahui sinonim, istilah yang

lebih luas dan sempit yang digunakan dalam paper

diperiksa. Kemudian, paper tsb akan dibandingkan dengan

dokumen-dokumen dalam basis data. WordNet merupakan

tipikal contoh tesaurus yang dapat digunakan untuk tujuan ini. Jika diduga bahwa paper memuat beberapa isi dari

basis data, kalimat-kalimat dari paper dapat diuraikan

untuk membangun pohon parsing dan representasi

semantik untuk selanjutnya dibandingkan secara detail.

Konteks tata bahasa bebas dan kasus tata bahasa digunakan

untuk merepresentasikan struktur sintaksis dan arti

semantik dari kalimat dalam sistem. Hal ini ditemukan

bahwa plagiarisme yang tidak dapat dideteksi dengan

metode tradisional bisa diidentifikasi dengan pendekatan baru ini. Meskipun metode sintaksis dan semantik dapat

membantu dalam memahami makna kalimat, waktu yang

dibutuhkan untuk memproses kalimat menjadi lebih lama.

Dengan demikian, disarankan bahwa pendekatan ini dapat

diterapkan untuk mendeteksi plagiarisme ketika dokumen

sumber sangat besar kemungkinannya untuk disalin.

Misalnya, tugas ujian di masa yang lalu di sebuah

universitas mungkin akan disalin oleh mahasiswa di

universitas yang sama.

Tabel 1. Pendekatan NLP Untuk Mendeteksi Plagiarisme

2.1 Pra Pemrosesan

Pra pemrosean teks mempunyai pengaruh yang

signifikan terhadap kinerja beberapa tugas NLP termasuk

pendeteksian plagiarisme. Deteksi plagiarisme merupakan

area berbeda yang harus diberikan perhatian khusus yang

tepat untuk diterapkan pada teknik pemrosesan yang luas

jangkauannya. Berbagai pra pemrosesan mempunyai

pengaruh yang berbeda-beda, seperti meningkatkan

keakuratan, mempercepat waktu yang dibutuhkan, dan

keduanya yaitu meningkatkan keakuratan dan mempercepat waktu yang dibutuhkan. Deteksi plagiarisme

dapat menggunakan berbagai macam teknik pra

pemrosesan dengan tujuan untuk meningkatkan keakuratan

atau mengurangi langkah-langkah yang harus diproses.

2.2 Pendekatan Ceska dan Fox

Ceska dan Fox [4] memaparkan teknik pra premosesan

seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1. Blok yang paling

penting adalah tokenisasi. Blok lainnya menggambarkan

teknik lain yang dapat diterapkan jika pengguna

menginginkannya.

No Peneliti, Tahun Metode

1 Ceska & Fox (2009)

teknik pra-pemrosesan untuk meningkatkan akurasi deteksi plagiarisme

2 Runeson,

Alexandersson & Nyholm (2007)

pra-pemrosesan NLP dengan

naskah pendek untuk mendeteksi laporan yang digandakan, tokenisasi, stemming, dan stop-word removal

3 Miranda Chong, Lucia Specia, & Ruslan Mitkov

(2010)

Menerapkan sejumlah teknik NLP untuk menganalisis string, struktur teks, dan menjelaskan hubungan

teks

4 Chi Hong Leung & Yuen Yan Chan (2007)

Menggunakan metode pemrosesan sintaksis dan semantik untuk mengidentifikasi isi salinan yang telah dirubah struktur kalimatnya dan mengalami penggantian kata


D-159

Gambar 1. Skema Pra Pemrosesan Teks

Berikut ini penjelasan dari skema pra pemrosesan teks

seperti pada Gambar 1 : 1. Tokenization

Proses tokenization akan melakukan ekstraksi kata

tunggal dari teks berstruktur. Tanda baca juga dapat

diekstraksi jika tanda baca tersebut dibutuhkan oleh

proses lain.

2. Stop-word removal (STR)

STR merupakan pendekatan dasar pra pemrosesan yang

melakukan penghapusan kata-kata umum. Untuk

deteksi plagiarisme dapat menjadi rumit apabila

menghapus kata-kata umum yang biasa pengarang

gunakan, sehingga pengaruh STR tidak dapat diprediksi. Cara umum untuk membatasi apa saja yang

dihitung sebagai STR adalah dengan menggunakan

sebuah kamus yang berisikan daftar kata yang umum.

3. Lemmatization (LM)

Lemmatization merupakan proses menentukan bentuk

dasar dari sebuah kata yang diketahui. Selama proses

ini, hubungan kata digunakan untuk menentukan arti

kata.

4. Number Replacement (NMR)

Number replacement merupakan pendekatan khusus

yang mengganti semua angka dengan simbol dummy.

5. Synonym Recognation (SYR) Jika sejumlah kata digantikan dengan sinonim maka

metode deteksi akan gagal. WordNet digunakan sebagai

kamus yang menyimpan kata-kata yang mempuyai arti

yang sama.

6. Word Generalization (WG)

Word generalization merupakan proses penempatan

bermacam-macam kata khusus dengan kata yang lebih

umum. Sebagai contoh : kata “dog” dan “cat”

digantikan dengan kata “animal”.

2.3 Pendekatan Runeson, Alexandersson & Nyholm

Pendekatan pra pemrosesan yang dilakukan oleh

Runeson hampir sama dengan pendekatan yang dilakukan

Ceska dan Fox dengan penambahan langkah yaitu vector

space representation dan similarity calculation. Langkah-

langkah pra pemrosesan yang dilakukan oleh Runeson

meliputi :

1. Tokenization

Seluruh tanda baca diabaikan. Kata penghubung tanpa spasi dipisahkan ke dalam beberapa token. Seluruh

huruf besar dirubah menjadi huruf kecil.

2. Stemming

Tujuan dari stemming adalah mengidentifikasi bentuk

dasar dari setiap kata. Kata-kata dapat ditulis dalam

bentuk tata bahasa yang berbeda tetapi masih bisa

menggambarkan informasi yang sama. Selama fase ini,

imbuhan dan komponen leksikal dihapus dari setiap

token dan hanya akar kata yang tersisa.

3. Stop words removal

Berisikan kata yang secara umum digunakan ditambah

kata-kata yang sering muncul tapi tidak mempunyai arti penting.

4. Vector space representation/model

Vector space model merupakan representasi kata pada

sebuah model ruang vektor multi dimensi. Setiap

dimensi pada ruang berhubungan dengan sebuah kata.

Posisi setiap axis di ruang ini tergantung pada frekuensi

kata yang muncul pada teks. Kemiripan antara dua teks

diukur berdasarkan jarak yang ada pada ruang vektor.

Dimensi tersebut tidak harus linier, seperti perhitungan

kata tunggal. Sebuah kata yang muncul sebanyak tiga

kali, mungkin merupakan kata yang penting pada isi teks dibanding kemunculan kata yang hanya sekali.

Tetapi kemunculan kata sebanyak tiga kali bukan

berarti tiga kali lebih penting.

5. Similarity calculation

Pengukuran kemiripan (similarity calculation)

merupakan perhitungan kemiripan antara dua teks yang

dikerjakan pada model ruang vektor.

3. Hasil Dan Pembahasan

Berikut ini dipaparkan contoh dan cara penyelesaian yang dilakukan terhadap dua pendekatan yang dijelaskan

sebelumnya. Contoh teks yang digunakan berasal dari

contoh laporan. Contoh teks adalah sebagai berikut :

“Dump in file system when recording audio (see attached

log).”

Penyelesaian dengan menggunakan pendekatan Ceska

dan Fox sebagai berikut :

1. Tokenization

“Dump in file system when recording audio see attached log”

2. Stop-word removal (STR)


D-160

Menggunakan sebuah kamus stop-word yang berisikan

daftar kata umum yang biasanya digunakan. Dalam

contoh ini, kata yang umum adalah in dan when.

Sedangkan kata attached dan log merupakan contoh kata yang sering muncul pada laporan tetapi tidak

mempunyai arti penting.

“Dump file system recording audio”

3. Lemmatization (LM)

Pada contoh ini, bentuk dasar dari kata recording

adalah record.

“Dump file system record audio”

4. Number Replacement (NMR)

Tidak terdapat angka yang akan dijadikan simbol

dummy, sehingga bentuk teks sama seperti proses

sebelumnya.


5. Synonym Recognation (SYR) Melakukan pengecekan di WordNet, apakah terdapat

persamaan kata atau sinonim dari kalimat yang

diperiksa.

6. Word Generalization (WG)

Melakukan proses penempatan kata-kata khusus

menjadi kata-kata yang lebih umum.

Penyelesaian dengan menggunakan pendekatan

Runeson, Alexandersson dan Nyholm sebagai berikut :

1. Tokenization

Seluruh tanda baca diabaikan.

“Dump in file system when recording audio see attached log”

2. Stemming

Seluruh imbuhan dihapus.

“Dump file system when record audio see attach log”

3. Stop-Words Removal

Hilangkan kata-kata yang secara umum digunakan atau

kata-kata yang sering muncul tapi tidak mempunyai arti

penting. Dalam contoh ini, kata attached dan log.


4. Sinonim

Jika dokumen yang digunakan adalah dokumen besar yang dikirim oleh orang yang berbeda-beda, maka akan

banyak terdapat kata yang berbeda digunakan untuk

menyatakan sebuah arti kata. Untuk kebutuhan seperti

ini maka perlu ditambahkan sebuah kamus. Kamus ini

berisikan kata-kata yang dapat saling dipertukarkan

atau dengan perkataan lain, kamus ini berisikan daftar

persamaan kata. Kamus ini diterapkan setelah

melakukan stop words removal.

5. Pengukuran Kemiripan Untuk mengukur kemiripan antara teks asli dengan teks

yang dicurigai, dapat menggunakan model ruang vektor

dengan menggunakan pengukuran Cosine, Dice, dan

Jaccard.

Perbandingan pendekatan yang dilakukan Ceska dan

Runeson

Dari uraian di atas, terlihat perbedaan dari kedua

pendekatan yang ada. Perbedaan-perbedaan tersebut

diantaranya :

1, Jumlah tahapan yang dilakukan dalam pra pemrosesan. Proses yang dilakukan oleh Ceska lebih banyak satu

tahapan dibandingkan yang dilakukan oleh Runeson.

Tahapan untuk melakukan pra pemrosesan teks yang

dilakukan oleh Ceska sebanyak enam langkah.

Sedangkan pra pemrosesan yang dilakukan oleh

Runeson sebanyak lima langkah.

2. Teknik lain yang digunakan

Ceska menggunakan beberapa teknik tambahan sebagai

alat bantu diantaranya menggunakan kamus stop-word

pada saat melakukan tahapan stop-word removal.

Kamus lemma digunakan pada saat melakukan tahapan lemmatization. Kamus WordNet yang digunakan pada

saat pemeriksaan sinonim kata. Sedangkan Runeson

hanya menggunakan kamus pada saat memeriksa

sinonim, setelah melakukan stop-word removal.

3. Informasi dari hasil pra pemrosesan

Jumlah kata yang dihasilkan dari pra pemrosesan

sampai sebelum pemeriksaan sinonim dengan

pendekatan Ceska dan Runeson adalah sama yaitu

sebanyak lima kata (“Dump file system record audio”).

Tetapi tahapan yang dilakukan oleh Ceska lebih banyak

satu langkah dibandingkan tahapan yang dilakukan

oleh Runeson. Ceska membutuhkan empat langkah sedangkan Runeson membutuhkan tiga langkah untuk

menghasilkan teks yang akan diperiksa sinonimnya.

4. Kekurangan

Kelemahan dari pendekatan yang dilakukan Ceska

adalah adanya tahapan number replacement.

Pendekatan ini mungkin sangat tepat untuk beberapa

kasus. Misalnya mahasiswa mengirimkan tugas yang

merupakan hasil plagiarisme yang berisikan analisis

ekonomi suatu perusahaan. Hal tersebut sangat mudah

untuk menggunakan hasil karya orang lain dengan

menggantikan angka numerik dengan kombinasinya yang diperlukan. Tahapan number replacement bisa

menyebabkan kurang akurat apabila berhubungan

dalam hal tanggal. Kelemahan pendekatan Runeson

yaitu terdapat tahapan vector space representation dan

perhitungan kemiripan dimana tahapan tersebut dapat

dilakukan sekaligus seperti pada tahapan synonym

recognation yang terdapat pada pendekatan yang

dilakukan oleh Ceska.


D-161

5. Kelebihan

Kelebihan dari pendekatan Ceska adalah penggunaan

beberapa teknik tambahan seperti kamus stop-word,

lemma dan wordnet yang sangat membantu pada

beberapa tahapan pra pemrosesan. Kelebihan

pendekatan yang dilakukan Runeson adalah sangat

sederhana. Kamus sinonim diperlukan setelah

melakukan tahapan stop-word removal.

4. Kesimpulan

Tahapan pra pemrosesan dibutuhkan sebelum

melakukan deteksi plagiarisme dengan menggunakan

teknik natural language processing. Dari pendekatan pra

pemrosesan teks yang dibahas maka pendekatan yang

dilakukan oleh Cesko lebih baik dibandingkan pendekatan

yang dilakukan oleh Runeson. Dengan penambahan teknik

lain yaitu penggunaan kamus step-word, kamus lemma dan

wordnet sangat membantu dalam pra pemrosesan kata,

Penelitian berikutnya akan menguji apakah pendekatan pra pemrosesan yang dilakukan oleh Cesko berikut

tahapan setelah pra pemrosesan dengan teknik natural

language processing dapat diterapkan untuk dokumen

berbahasa Indonesia.

REFERENSI

[1] Aiken, A., 1994, MOSS : A System For Detecting

Software Plagiarism, Stanford University. Diakses

pada 1 Februari 2012 dari

http://theory.stanford.edu/~aiken/moss/. [2] Androutsopoulos, I., and Malakasiotis, P., 2010, A

Survey of Paraphrasing And Textual Entailment

Methods, Journal Of Artificial Intelligence Research

38, 135-187.

[3] Badge, J., and Scott, J., 2009, Dealing With

Plagiarism In The Digital Age, University Of

Leicester, pp. 1-18.

[4] Ceska, Z., and Fox, C., 2009, The Influence Of Text

Pre-processing On Plagiarism Detection,

International Conference RANLP 2009 - Borovets,

Bulgaria, pp. 55–59.

[5] Chong, M., Specia, L., and Mitkov, R., 2010, Using Natural Language Processing for Automatic

Detection Of Plagiarism, Proceedings Of The 4th

International Plagiarism Conference (IPC-2010),

Newcastle-upon-Tyne, UK.

[6] Clough, P., 2003, Old And New Challenges In

Automatic Plagiarism Detection, National Plagiarism

Advisory Service, February, pp. 391-407.

[7] Leung, Chi-Hong and Yuen Yan Can., 2007, A

Natural Language Processing Approach To

Automatic Plagiarism Detection, Procedding Of The

8th ACM SIGinformation Conference On Information Technology Education SIGITE 07.

[8] Lukashenko, R., Graudina, V., and Grundspenkis, J.,

2007, Computer-Based Plagiarism Detection

Methods And Tools : An Overview, International

Conference On Computer Systems And Technologies

- CompSysTech’07.

[9] Runeson, P., Alexandersson, M., and Nyholm, O.,

2007, Detection Of Duplicate Defect Reports Using

Natural Language Processing, 29th International

Conference On Software Engineering, ICSE'07, pp.

499-510.

prosiding -...

Documents