DETEKSI PLAGIARISME MENGGUNAKAN ALGORITMA LEVENSHTEIN DISTANCE

Deteksi kesamaan dokumen untuk sistem plagiarisme termasuk dalam riset Natural Language Processing dalam bidang kecerdasan buatan. Plagiarisme banyak terjadi pada dokumen di lingkungan akademisi, begitupun yang terjadi pada PSMTS ULM. Deteksi plagiarisme diperlukan agar menjaga orisinalitas dari hasil tesis mahasiswa. Ada beberapa algoritma yang digunakan peneliti sebelumnya untuk mendeteksi plagiarisme. Namun, algoritma yang diperlukan adalah algoritma yang cepat karena yang sedang terjadi pada tesis mahasiswa relatif memiliki string yang banyak dan data tesis yang akan terus bertambah setiap saatnya mengakibatkan memperlambat kinerja algoritma. algoritma Levenshtein Distance mengungguli algoritma adaptif. Proses preprocessing yang terdiri dari metode case folding, tokenizing, stopword removal, dan stemming yang dapat melakukan estimasi proses sistem menjadi lebih cepat. Algoritma Levenshtein Distence dapat mendeteksi plagiasi dengan baik dan rata-rata lama proses sistem tanpa dilakukan preprocessing adalah 6,283 ms dan dengan preprocessing adalah 4,920 ms

Exploring Customer Behavior Patterns: A Process-based Perspective

With the increasingly fierce competition among enterprises, it is important for enterprises to understand customer behaviors accurately in a dynamic environment. While data mining methods have been applied to investigate customer behavior patterns with high-quality objective data, the process perspective has been largely neglected. Given that customer behaviors can be reflected in process event logs, it is possible to mine the real behavior patterns from a process-based perspective. To this aim, this paper presents a method for exploring customer behavior patterns using process mining techniques. The method consists of five steps: data collection and preprocessing, customer service process modeling, identifying deviant behaviors, clustering analysis and discovering customer behavior patterns. This method provides a viable way to understand the customer behavior patterns from a process-based perspective