Skripsi

Deteksi manipulasi font dokumen tugas akhir dan skripsi berbasis optical character recognition / Saddam Sinatrya Jalu Mukti

Abstrak
Plagiarisme adalah salah satu kejahatan paling umum di dunia akademik. Berbagai cara dilakukan para pelaku untuk menghindari sistem deteksi plagiarisme. Salah satunya adalah penggunaan embedded font untuk mengubah teks yang terlihat dari teks yang sebenarnya. Posisi huruf telah dipertukarkan untuk membuat karakter x menjadi karakter a . Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menerapkan metode berbasis computer vision menggunakan optical character recognition (OCR) untuk mengatasi masalah ini dengan memvalidasi embedded font. Font yang disematkan di dalam dokumen PDF diekstraksi dan disimpan. Kemudian karakter dalam alfabet Latin dan rentang digit di-render ke setiap gambar. Masing-masing gambar ini divalidasi menggunakan OCR. Untuk menentukan metode rendering terbaik tiga skenario rendering dilakukan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem dapat diterapkan dengan batasan-batasan tertentu. Model OCR tidak dapat mendeteksi perbedaan kecil seperti huruf kecil z dan huruf kapital Z. Namun pada skenario ke-3 dengan 200 dokumen acak diperoleh accuracy precision dan recall sebesar 100%. Dapat disimpulkan bahwa metode berbasis optical character recognition dapat digunakan untuk mendeteksi penggunaan embedded font yang telah dimodifikasi pemetaan glyph-nya. Serta metode ini memiliki performa yang tinggi dalam mendeteksi keseluruhan karakter dalam rentang alfanumerik. Namun perlu digarisbawahi bahwa model OCR tidak cocok untuk pendeteksian teks berupa karakter dan lebih cocok untuk pendeteksian kata atau kalimat.

Informasi Detail

DDC

SKRIPSI DIGITAL

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Teknik Informatika, 2023.

Deskripsi Fisik

iv, 90 lembar : ilus.

Bahasa

Indonesia

No Reg

1451/RS/23

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang. 2023

Subjek

1. PLAGIARISME - DETEKSI BERBASIS KOMPUTER
2. OPTICAL CHARACTER RECOGNITION
3. PLAGIARISM - COMPUTER BASED DETECTION

Pembimbing

1. Utomo Pujianto, S.kom, M.kom;2. Harits Ar Rosyid, S.t., M.t., Ph.d

Lampiran Berkas