DocuSim
+ CEKIndeks Plagiarisme
π΄ Plagiat (>70%): 0 kalimat
π Mirip (40-70%): 0 kalimat
π’ Original (<40%): 11 kalimat
β Konten Asli: 95.85%
Sumber Plagiarisme (Per Dokumen)
% KONTRIBUSIπ Kontribusi dihitung dari sentence-level: berapa kalimat mirip Γ bobot
Kata Kunci Penting
// tf-idfBobot TF-IDF teratas dari kata pada abstrak yang dianalisis. Semakin tinggi bobot, semakin dominan kata tersebut.
Cara Membaca Hasil (Standar Turnitin)
π Similarity Index (4.15%) = Indeks plagiarisme keseluruhan dokumen, dihitung per kalimat (sentence-level). Setiap kalimat hanya dihitung 1x ke best match-nya untuk menghindari double counting.
π Sumber Plagiarisme di bawah = Kontribusi setiap dokumen ke index plagiarisme (berdasarkan jumlah kalimat yang mirip), BUKAN kemiripan dokumen-keseluruhan.
π Mengapa tidak dijumlahkan? Karena 1 kalimat tidak bisa plagiat lebih dari 100%. Penjumlahan akan menyebabkan inflasi skor (over-counting). Standar Turnitin menggunakan sentence-level aggregation.
Sumber Plagiarisme
// per dokumenOptimalisasi Desain UI/UX Website The Originote dengan Pendekatan User Centered Design
π 5 dari 11 kalimat mirip dengan dokumen ini Β· Skor tertinggi per kalimat: 15.11%
Kontribusi Plagiat
βΈ Lihat abstrak
ndustri kosmetik terus berkembang pesat di era digital, mendorong merek untuk menciptakan pengalaman digital yang optimal guna menarik perhatian konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk merancang ulang desain website The Originote dengan menggunakan pendekatan User Centered Design (UCD) untuk meningkatkan pengalaman pengguna (user experience). Proses penelitian mencakup analisis sistem berjalan, identifikasi kebutuhan pengguna, perancangan solusi berupa user flow, mockup, dan prototype, serta evaluasi menggunakan metode System Usability Scale (SUS). Hasil analisis menunjukkan beberapa kelemahan pada website The Originote, seperti navigasi yang kompleks, tampilan yang belum optimal pada perangkat desktop, serta tidak adanya fitur ulasan pengguna yang penting untuk keputusan pembelian. Berdasarkan kebutuhan pengguna yang diidentifikasi, dilakukan penyederhanaan navigasi, pengembangan fitur tambahan, dan penyelarasan desain dengan identitas merek. Evaluasi dengan SUS menunjukkan prototipe hasil perancangan telah memenuhi kebutuhan pengguna dengan nilai rata-rata SUS sebesar 82.66. Penelitian ini menyimpulkan bahwa penerapan metode UCD efektif untuk meningkatkan kegunaan dan kepuasan pengguna. Namun, pengujian lebih lanjut dengan metode lain direkomendasikan untuk mengoptimalkan hasil desain di masa depan.
Perancangan UI/UX pada Website Toko Kue Jager Bakery dengan Metode Design Thinking
π 3 dari 11 kalimat mirip dengan dokumen ini Β· Skor tertinggi per kalimat: 10.66%
Kontribusi Plagiat
βΈ Lihat abstrak
Website toko kue menjadi saluran utama dalam berinteraksi dengan konsumen dan memiliki potensi besar dalam meningkatkan jangkauan pasar. JΓ€ger Bakery hadir sebagai inovasi baru dalam dunia toko kue online yang dirancang untuk memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik dibandingkan dengan website toko kue lainnya. Permasalahan utama yang ditemukan pada website toko kue adalah desain yang tidak optimal, seperti tampilan yang kurang menarik, navigasi yang membingungkan, serta ketidaksesuaian antara kebutuhan pengguna dan fitur yang disediakan. Hal ini berpotensi menurunkan kenyamanan pengguna dan mempengaruhi tingkat kepuasan pelanggan. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi dan merancang solusi desain yang lebih sesuai dengan preferensi pengguna serta meningkatkan kualitas pengalaman berbelanja online di toko kue. Metode Design Thingking dipilih karena pendekatannya yang berfokus pada pemahaman mendalam terhadap kebutuhan dan keinginan pengguna, serta menghasilkan solusi desain yang inovatif dan efektif. Proses penelitian dimulai dengan tahap Empathize untuk mengumpulkan informasi dari pengguna, dilanjutkan dengan Define untuk merumuskan masalah utama, kemudian berlanjut ke tahap Ideate, Prototype, dan terakhir Test untuk menguji desain yang telah dibuat. Hasil pengujian usability menunjukkan peningkatan Direct Success Rate (DSR) dari 65% menjadi 93,8% serta penurunan Missclick Rate dari 54,2% menjadi 8%.
Natural Language Processing
π 3 dari 11 kalimat mirip dengan dokumen ini Β· Skor tertinggi per kalimat: 9.19%
Kontribusi Plagiat
βΈ Lihat abstrak
Volume teks bahasa alami yang melimpah di dunia yang terhubung, meskipun memiliki kandungan pengetahuan yang besar, namun semakin sulit untuk disebarluaskan oleh manusia untuk menemukan pengetahuan/kebijaksanaan di dalamnya, khususnya dalam batasan waktu tertentu. NLP otomatis bertujuan untuk melakukan pekerjaan ini secara efektif dan akurat, seperti yang dilakukan manusia (untuk sejumlah teks yang terbatas). Bab ini menyajikan tantangan NLP, kemajuan yang telah dicapai di bidang ini, aplikasi NLP, komponen NLP, dan tata bahasa Inggrisβseperti yang dibutuhkan mesin. Selain itu, bab ini juga membahas area spesifik seperti penguraian probabilistik, ambiguitas dan penyelesaiannya, ekstraksi informasi, analisis wacana, tanya jawab bahasa alami, antarmuka akal sehat, pemikiran dan penalaran akal sehat, keragaman kausal, dan berbagai alat untuk NLP. Terakhir, ringkasan bab dan serangkaian latihan yang relevan disajikan.
Abstrak yang Dianalisis
Pendapat umum pengguna tentang aplikasi Telegram di Play Store umumnya positif, negatif, atau netral. Penelitian ini bertujuan untuk menilai sentimen pengguna terhadap fitur-fitur aplikasi Telegram, yang telah menjadi salah satu aplikasi pesan instan paling populer. Analisis sentimen ulasan pengguna di Play Store dapat memberikan wawasan tentang kepuasan pengguna dan masalah yang dihadapi. Permasalahan penelitian ini adalah menemukan sentimen pengguna terhadap Telegram di Play Store. Metode pemrosesan bahasa alami (NLP) digunakan untuk menganalisis sentimen pengguna Telegram di Play Store. Ulasan dibagi ke dalam tiga kategori: positif, negatif, dan netral. Penelitian ini juga mengidentifikasi tren umum dan masalah yang sering muncul dalam ulasan. Model NLP digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen dan menganalisis kata kunci yang sering muncul. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa analisis sentimen ulasan pengguna Telegram di Play Store dengan metode NLP memiliki tingkat akurasi 85,31%. Rasio pembagian data untuk evaluasi adalah 80:20, dengan nilai presisi 93%, recall 76%, dan F1-Score 88%. Penelitian ini memberikan wawasan untuk pengembang dalam meningkatkan aplikasi dan memastikan kepuasan pengguna yang berkelanjutan.
Analisis Per Kalimat
Kalimat yang mirip dengan dokumen di corpus (seperti Turnitin)
π Kalimat Anda:
Pendapat umum pengguna tentang aplikasi Telegram di Play Store umumnya positif, negatif, atau netral.
π Kalimat Anda:
Penelitian ini bertujuan untuk menilai sentimen pengguna terhadap fitur-fitur aplikasi Telegram, yang telah menjadi salah satu aplikasi pesan instan paling populer.
π Kalimat Anda:
Analisis sentimen ulasan pengguna di Play Store dapat memberikan wawasan tentang kepuasan pengguna dan masalah yang dihadapi.
π Kalimat Anda:
Permasalahan penelitian ini adalah menemukan sentimen pengguna terhadap Telegram di Play Store.
π Kalimat Anda:
Metode pemrosesan bahasa alami (NLP) digunakan untuk menganalisis sentimen pengguna Telegram di Play Store.
π Kalimat Anda:
Ulasan dibagi ke dalam tiga kategori: positif, negatif, dan netral.
π Kalimat Anda:
Penelitian ini juga mengidentifikasi tren umum dan masalah yang sering muncul dalam ulasan.
π Kalimat Anda:
Model NLP digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen dan menganalisis kata kunci yang sering muncul.
π Kalimat Anda:
Hasil evaluasi menunjukkan bahwa analisis sentimen ulasan pengguna Telegram di Play Store dengan metode NLP memiliki tingkat akurasi 85,31%.
π Kalimat Anda:
Rasio pembagian data untuk evaluasi adalah 80:20, dengan nilai presisi 93%, recall 76%, dan F1-Score 88%.
π Kalimat Anda:
Penelitian ini memberikan wawasan untuk pengembang dalam meningkatkan aplikasi dan memastikan kepuasan pengguna yang berkelanjutan.