Perancangan Web Rank Menggunakan Collaborative Filtering Berdasarkan Kemiripan Konten

Internet berkembang pesat saat ini, ditujukan bagi manusia untuk mendapat pengetahuan dan informasi yang kompeten sesuai dengan kebutuhannya. Dalam perkembangannya, Internet memudahkan pengguna untuk memperoleh berbagai data dan informasi dalam kapasitas besar. Internet dapat mempengaruhi berbagai sektor kehidupan manusia, seperti dalam bidang bisnis, hiburan, berita dan sebagainya. Dikarenakan terlalu banyak informasi yang ada diinternet pengguna sering kali kesulitan menemukan informasi berkualitas secara cepat dan tepat. Recommender system mampu untuk mengurangi informasi yang terlalu berlebihan dan meningkatkan kepuasan bagi para pengguna internet. Pada recommender system, metode yang digunakan adalah Collaborative Filtering atau Content-Based untuk memprediksi item baru sesuai dengan keinginan user. Sistem recommender adalah bagian penting dari informasi dan e-commerce ekosistem. Sistem tersebut mewakili metode yang kuat untuk memungkinkan pengguna dalam menyaring informasi dan produk dalam ruang lingkup yang besar. Pencarian informasi yang berkualitas dan akurat menjadi hal yang sangat penting dalam berbagai aspek kehidupan. Pemberian ranking pada informasi sangatlah diperlukan agar pengguna dapat dengan mudah mencari informasi yang berkualitas sesuai dengan keinginan pengguna dan rekomendasi dari banyak pihak berdasarkan konten-konten tertentu. Pada penelitian ini akan membahas perancangan page rank menggunakan collaborative filtering berdasarkan kemiripan konten

Deteksi Similarity Source Code Menggunakan Metode Deteksi Abstract Syntax Tree

Laboratorium Fakultas Teknik Infomatika Universitas Muhammadiyah Jakarta (FT–InformatikaUMJ) sebagai tempat pembelajaran bagi para mahasiswa informatika yang mengikuti kelaspemrograman selalu memberikan tugas-tugas sebagai salah satu media pengukur tingkatpemahaman mahasiswa. Banyaknya tugas source code menggunakan bahasa Java yang harusdiperiksa oleh Assisten Laboratorium mengakibatkan sulitnya melakukan pemeriksaan apabiladilakukan satu per satu serta sulitnya mengukur kredibilitas masing-masing tugas milik mahasiswa.Tugas-tugas terperiksa yang memiliki tingkat similarity (kemiripan) yang cukup tinggi antar codedapat dijadikan acuan adanya tindakan-tindakan kecuranganseperti melakukan tindakan plagiatcode terhadap tugas mahasiswa lain. Metode deteksi kemiripan code menggunakan Abstract SyntaxTree dapat digunakan untuk merubah code menjadi node ataupun token unik masing-masing codeterperiksa. Semakin besar kemiripan maka semakin besar kemungkinan code tersebut merupakanhasil plagiat. Aplikasi Java\u27s Source Code Similarity Detector (JSC-SD) yang diusulkan akanmendeteksi kemiripan code melalui beberapa proses, yaitu proses parsing code menjadi AST yangkemudian akan diukur kemiripan tingkat kemiripannya menggunakan algoritma LevenstehinDistance dan Smith-Waterman dan pada proses terakhir adalah pendeteksian code clone dari sourcecode terperiksa. Hasil akhir yang didapat adalah grafik persentase kemiripan antar code serta linecode yang dicurigai similar