DETEKSI KEMIRIPAN PADA ARTIKEL BERITA PARIWISATA BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKANSYNONYM RECOGNITION DAN METODE LEVENSHTEIN DISTANCE

Artikel berita pariwisata yang tersebar di internet merupakan bentuk dari kemajuan teknologi dimasa kini. Untuk mengetahui tingkat kemiripan pada sebuah dokumen berita dapat menggunakan sistem yang dirancang untuk mengukur kemiripan antar dokumen.Oleh karena itu untuk mendeteksi kemiripan pada sebuah dokumen artikel berita perlu digunakan suatu metode agar proses yang dilakukan lebih efisien. Pada tugas akhir ini SynonymRecognition dan LevenshteinDistance digunakan untuk melakukan deteksi kemiripan pada artikel berita pariwisata. Pada penelitian ini dilakukan pengecekan pada 100 dokumen berita dengan 2 uji coba yaitu menggunakaan SynonymRecognition dan tidak menggunakan SynonymRecognition. Dari penelitian yang dilakukan diperoleh akurasi sebesar 67,96143 dengan 32,01578 nilai error (MSE)pada uji coba tanpa SynonymRecognition dan dengan menggunakan SynonymRecognition diperoleh akurasi sebesar 68,99421 dengan nilai MSE 31,0058. Berdasarkan pengujian dapat disimpulkan menggunakan metode SynonymRecognition dan LevenshteinDistance memperoleh akurasi yang lebih besar dimana menunjukkan hasil yang lebih baik dibandingkan tanpa menggunakan SynonymRecognition.