Sistem Deteksi Kemiripan Antar Dokumen Teks Menggunakan Algoritma Scam
Oktaviani, Hevi (2016) Sistem Deteksi Kemiripan Antar Dokumen Teks Menggunakan Algoritma Scam. Undergraduate thesis, universitas muhammdiyah jember.
PAPER Hevi Oktaviani.pdf - Published Version
Download (247kB)
00. Halaman Cover.pdf
Download (156kB)
03.1.Halaman abstrak.pdf
Download (89kB)
06. Halaman Daftar Pustaka.pdf
Download (97kB)
05.1. Halaman BAB I.pdf
Download (96kB)
05.2. Halaman BAB II.pdf
Restricted to Registered users only
Download (492kB)
05.3. Halaman BAB III.pdf
Restricted to Registered users only
Download (434kB)
05.4. Halaman BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Download (422kB)
Abstract
SCAM adalah singkatan dari Stanford Copy Analysis Mechanism dimana menjadi
biasanya tolak ukur relatif untuk mendeteksi overlapping dengan membuat perbandingan pada satu set kata-kata yang umum antara dokumen tes dan dokumen terdaftar.
Vector Space Model sebuah model populer dalam domain IR, adalah model VSNI. Mengingat permintaan dengan bobot yang sesuai, produk dot terjadinya vektor tertimbang dari query dengan dokumen yang disimpan dan dihitung: jika nilai produk dot melebihi batas tertentu, dokumen ditandai untuk mencocokkan query.
Sistem ini mampu melakukan mengukuran kemiripan dokumen Bahasa Indonesia.
Dokumen yang digunakan berupa file import dokumen dan input text jadi user dapat memilih input data dengan.
| Dosen Pembimbing: | -, Daryanto and Wahanggara, Victor | nidn0707077203, nidn# |
|---|---|
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
| Additional Information: | Hevi Oktaviani (1210651056) |
| Keywords/Kata Kunci: | Scam, overlapping, Vector Space Model |
| Subjects: | 000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science |
| Divisions: | Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1) |
| Depositing User: | Hendri UF | hendri@unmuhjember.ac.id |
| Date Deposited: | 26 Jul 2018 02:07 |
| Last Modified: | 10 Apr 2020 13:04 |
| URI: | https://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/481 |
