SMKN 14 Bandung sebagai suatu lembaga pendidikan negeri di Indonesia sudah menerapkan Learning Management System (LMS) sebagai pendukung sarana pembelajaran, namun sistem yang ada masih belum memiliki kemampuan untuk mendeteksi plagiarisme tugas siswa. Sistem ini diperlukan untuk mengurangi praktek plagiarisme diantara siswa. Anti-plagiarisme yang dikembangkan menggunakan algoritma TF-IDF dan CF-IDF dimana algoritma TF-IDF ini memiliki kemampuan untuk suatu pengukuran statistik untuk mengukur seberapa penting sebuah kata dalam kumpulan dokumen, dan CF-IDF menentukan nilai kecocokan antara dokumen dan diperlukan pembobotan terhadap kecocokan kata. Algoritma CF-IDF mempunyai tingkat akurasi lebih baik dibanding algoritma TF-IDF. Namun pada algoritma CF-IDF membutuhkan komputasi yang lebih sehingga membutuhkan waktu komputasi yang lebih lama dibandingkan algoritma TF-IDF. Karena algoritma TF-IDF memiliki waktu proses yang cepat namun akurasi yang kurang dan algoritma CF-IDF memiliki waktu proses yang cukup lama namun memiliki akurasi yang baik, maka pada kasus pengujian jurnal menggunakan kombinasi algoritma TF-IDF dan CF-IDF dimana algoritma TF-IDF digunakan untuk melakukan pencarian berdasarkan judul dan abstrak yang relevan sedangkan algoritma CF-IDF digunakan untuk menguji keseluruhan isi dokumen hasil dari pencarian. Penggunaan kedua algoritma ini lebih akurat dibanding hanya menggunakan salah satu dari kedua algoritma tersebut. Persentase dari pembobotan akhir penggunaan algoritma TF-IDF dan CF-IDF ini menggunakan algoritma Vector Space Model. Adapun hasil akhir dari penelitian ini berupa sebuah aplikasi LMS yang sudah dikembangkan sehingga dapat membantu pengajar mengurangi tingkat plagiarisme yang dilakukan oleh siswa di SMKN 14 Bandung.

SMKN 14 Bandung as a public education institutions in Indonesia has implemented a Learning Management System (LMS) to support learning tool, but the existing system still has the ability to detect plagiarism. This system is needed to reduce the practice of plagiarism among students. Anti-plagiarism which was developed using TF-IDF algorithm and CF-IDF where TF-IDF algorithm has the ability to a statistical measurement to gauge how important a word in the document, and CF-IDF determines the value of a match between the document and the necessary weighting to match said. CF-IDF algorithm has better accuracy rate than the TF-IDF algorithm. But the CF-IDF algorithm requires more computing time and thus require more computing time than TF-IDF algorithm. Because the TF-IDF algorithm has a fast processing time, but accuracy is less and CF-IDF algorithm has a fairly long process but has good accuracy, then in the case of the journal testing using a combination of TF-IDF algorithm and CF-IDF algorithm which TF- IDF is used to perform a search based on the title and abstract of relevant whereas CF-IDF algorithm is used to test the entire contents of the document from the search results. The second use of this algorithm is more accurate than just using one of the two algorithms are. The percentage of the final weighting algorithms use TF-IDF and CF-IDF uses algorithms Vector Space Model. The end result of this research is an LMS applications that have been developed that can help reduce the level of faculty plagiarism committed by the participants of the students at SMK 14 Bandung.

https://elib.unikom.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=read&id=jbptunikompp-gdl-muhammadgu-33632