MENGUKUR TINGKAT KEMIRIPAN ANTARA RUU DENGAN UU MENGGUNAKAN ALGORITMA RABIN KARP DENGAN METODE K- GRAM DAN HASHING

Fikri Aulia, 1717051047 (2021) MENGUKUR TINGKAT KEMIRIPAN ANTARA RUU DENGAN UU MENGGUNAKAN ALGORITMA RABIN KARP DENGAN METODE K- GRAM DAN HASHING. FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	File PDF ABSTRAK - fikri aulia.pdf Download (9Kb) | Preview
	File PDF FULL SKRIPSI - fikri aulia.pdf Restricted to Hanya staf Download (840Kb)
Preview	File PDF FULL SKRIPSI TANPA PEMBAHASAN - fikri aulia.pdf Download (598Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Currently, with the passage of the Job Creation Act which adopts the Omnibus Law concept, many are getting rejection. The main objections were expressed by the workers related to various provisions, regarding wages and termination schemes. This will certainly become a big problem if this wave of rejection cannot be mediated and lasts for a long time. On the other hand, the occurrence of regulatory obesity in Indonesia causes overlapping between applicable laws. It is necessary to indicate the degree of similarity between the Draft Law and the Law in order to avoid overlapping regulations. Therefore, this research was conducted to find out how big the level of similarity between the Draft Law and the existing Law. In calculating the level of similarity in this study using the Rabin Karp algorithm with the k-gram and hashing method, then the accuracy of the method is measured using a confusion matrix table. According to legal experts (experts) that the similarity between the Draft Law and the Law is high if the level of similarity obtained is more than 25%. Keywords : Draft Laws; Laws; Rabin Karp; K-grams; Hashing. Saat ini, dengan disahkan nya Undang-Undang Cipta Kerja yang mengadopsi konsep Omnibus Law, banyak mendapatkan penolakan. Penolakan utamanya dikemukakan oleh kalangan buruh terkait dengan berbagai ketentuan, soal upah dan skema pemutusan hubungan kerja. Hal ini tentunya akan menjadi menjadi masalah besar apabila gelombang penolakan ini tidak bisa dimediasi dan berlangsung dalam waktu yang lama. Disisi lain juga terjadinya obesitas regulasi di Indonesia menyebabkan saling tumpang tindih (overlapping) antar Undang-Undang yang berlaku. Perlunya mengindikasi seberapa besar tingkat kemiripan antara Rancangan Undang-Undang dengan Undang-Undang agar tidak terjadi tumpang tindih regulasi. Maka dari itu penelitian ini dilakukan untuk mengetahui seberapa besar tingkat kemiripan antara Rancangan Undang-Undang dengan Undang-Undang yang ada. Dalam menghitung tingkat kemiripan pada penelitian ini menggunakan algoritma Rabin Karp dengan metode k-gram dan hashing kemudian dilakukan pengukuran akurasi metode tersebut dengan tabel confusion matrix. Menurut ahli hukum (expert) bahwa kemiripan antara Rancangan Undang-Undang dengan Undang-Undang tinggi apabila tingkat kemiripan yang didapatkan lebih dari 25%. Kata Kunci : Rancangan Undang-Undang; Undang-Undang; Rabin Karp; K-Gram; Hashing

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum > 005 Pemrograman komputer, program dan data
Program Studi:	FAKULTAS MIPA > Prodi Ilmu Komputer
Pengguna Deposit:	UPT . Desi Zulfi Melasari
Date Deposited:	23 May 2022 01:38
Terakhir diubah:	23 May 2022 01:38
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/61529

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir