Turnitin Versi Class-Based (Student)

Turnitin masih menjadi andalan utama dalam pengecekan plagiasi, khususnya di dunia akademik seperti dalam penyusunan skripsi, tesis, maupun pengajuan kenaikan pangkat dosen. Meskipun pemanfaatan ChatGPT semakin meluas untuk membantu penulisan, hasil teks dari ChatGPT tetap berisiko terdeteksi oleh Turnitin jika memiliki kemiripan dengan repositori akademik seperti makalah, tugas, dan tesis; situs web umum dan artikel daring; serta dokumen yang sebelumnya telah diunggah oleh pengguna lain. Oleh karena itu, penting untuk melakukan parafrase dan menyisipkan pemikiran orisinal saat menggunakan bantuan LLM. Di sisi lain, ChatGPT juga dapat dimanfaatkan sebagai alat bantu untuk memeriksa kesalahan ketik, menyusun kalimat, hingga memperbaiki struktur penulisan agar lebih baik sebelum dicek dengan Turnitin.

Cara tersebut tergolong aman, tapi disarankan untuk tidak langsung menyalin dan menempel jawaban dari AI. Ada baiknya, ikuti langkah-langkah berikut agar tulisan tidak terdeteksi sebagai hasil buatan AI: edit teks dengan gaya penulisanmu sendiri, tambahkan opini atau sudut pandang pribadi, ubah struktur kalimat, gabungkan dengan referensi atau kutipan nyata, serta gunakan ChatGPT sebagai alat bantu, bukan sebagai sumber utama. Menulis ulang dengan gaya sendiri tidak hanya membuat tulisan lebih natural, tetapi juga memastikan konsistensi dengan style pribadi dan menghindari deteksi sistem AI writing.

Terdapat beragam skema dalam penggunaan Turnitin, dan yang paling mudah adalah melalui fitur Quick Submit. Namun, tidak semua institusi atau organisasi yang berlangganan Turnitin mengaktifkan fitur tersebut. Jika Quick Submit tidak tersedia, alternatifnya adalah menggunakan skema class-based, yaitu dengan mengunggah dokumen sebagai seorang mahasiswa (student) dalam kelas yang telah dibuat di Turnitin, terlampir ilustrasinya. Oiya, ternyata masih bisa exclude, jaga-jaga nanti diminta cek plagiasi tapi sudah publish (biasanya kena 100% similarity).

Manfaat Publish di Jurnal Nasional yang Sedang Daftar ke SCOPUS

Setelah era Kampus Merdeka, kini kita memasuki era Kampus Berdampak, seiring dengan pergantian Menteri Pendidikan dari Nadiem Makarim kepada Prof. Brian Yuliarto, Ph.D., yang menjabat sebagai Menteri Pendidikan Tinggi, Sains, dan Teknologi sejak 19 Februari 2025.  Salah satu tolok ukur dari dampak tersebut adalah keberadaan karya akademik yang dapat diakses publik, seperti jurnal ilmiah. Jurnal ini pun terbagi dalam berbagai kategori, mulai dari yang tidak terakreditasi namun memiliki ISSN, jurnal terakreditasi nasional (SINTA 1 hingga SINTA 6), jurnal terindeks internasional, hingga jurnal terindeks internasional bereputasi seperti yang terindeks di SCOPUS dan Web of Science.

Untuk jurnal lokal, syarat minimal bagi seorang doktor yang ingin naik jabatan menjadi lektor kepala (dalam istilah internasional disebut associate professor) adalah memiliki publikasi pada jurnal nasional terakreditasi minimal SINTA-2, dan karya tersebut tidak boleh merupakan bagian dari disertasi saat studi doktoral. Karena seluruh jurnal internasional saya merupakan bagian dari disertasi, akhirnya saya mencoba untuk submit ke jurnal nasional SINTA-2, yaitu RESTI (http://jurnal.iaii.or.id/index.php/RESTI), yang diterbitkan oleh Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII).

Setelah melalui proses revisi yang cukup panjang—tiga hingga empat ronde revisi—dan hampir satu tahun menunggu sejak submission, akhirnya artikel saya berhasil diterbitkan: http://jurnal.iaii.or.id/index.php/RESTI/article/view/4446.


Menulis di jurnal umumnya terbagi menjadi dua jenis: berbayar dan tidak berbayar. Sangat jarang ada penulis yang dibayar; justru dalam banyak kasus, penulislah yang harus membayar—baik menggunakan dana pribadi, dari institusi, maupun melalui sponsor. Meskipun terdengar aneh, hal ini wajar karena publikasi jurnal memerlukan biaya, mulai dari proses editorial, peer review, hingga penyediaan penyimpanan digital jangka panjang, mengingat artikel ilmiah diharapkan tersedia selamanya (selama tidak terjadi perang nuklir, he he). Untuk jurnal nasional terakreditasi SINTA-2, biaya publikasi biasanya berkisar antara 2 juta hingga 2,5 juta rupiah. Namun, tidak jarang tarif ini meningkat karena penerbit tahu bahwa banyak dosen yang membutuhkan publikasi SINTA-2 sebagai syarat utama untuk usul kenaikan jabatan fungsional akademik.

Sempat dulu saya pernah submit ke jurnal nasional yang saat itu masih terindeks SCOPUS—sayangnya sekarang sudah tidak lagi, istilahnya discontinued from SCOPUS. Waktu itu gratis karena artikelnya merupakan best paper dari sebuah konferensi, sehingga mendapat “jatah” publikasi tanpa biaya. Nah, yang ini saya submit sebagai jurnal nasional biasa. Namun karena proses editorialnya sangat baik, dan jurnal ini dikelola oleh asosiasi profesi independen, yaitu Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII), yang tidak berorientasi pada profit (non-profit organization), akhirnya jurnal tersebut berhasil terindeks SCOPUS. Alhamdulillah.


Ternyata, jika kita submit ke jurnal yang sedang dalam proses pengajuan ke SCOPUS—biasanya jurnal SINTA-2, karena jurnal SINTA-1 umumnya sudah terindeks SCOPUS—ada manfaat tambahan ketika jurnal tersebut akhirnya disetujui dan resmi masuk SCOPUS. Beberapa edisi sebelumnya, terutama yang digunakan sebagai bahan evaluasi dalam proses penilaian SCOPUS, biasanya ikut terindeks juga. Sekian cerita dari saya, semoga bisa menjadi inspirasi untuk ikut berkontribusi lewat publikasi di jurnal SINTA-2. Banyak manfaat yang bisa kita peroleh dari menulis di jurnal nasional, salah satunya adalah menjaga agar devisa tidak lari ke luar negeri, sekaligus ikut mendukung peningkatan kualitas riset dan publikasi ilmiah di dalam negeri.

Permasalahan atau Mempermasalahkan?

Jangankan kondisi Indonesia, kondisi dunia pun saat ini sedang tidak baik-baik saja. Presiden Prabowo terus mengimbau agar bangsa ini tetap kompak dan tidak terpecah belah. Kita perlu fokus pada pembangunan dan mengatasi berbagai krisis yang ada.

Namun demikian, kita masih sering kesulitan melihat persoalan secara proporsional. Terkadang kita justru membesar-besarkan masalah kecil dan mengecilkan masalah yang besar. Contohnya, kasus ijazah mantan Presiden Jokowi yang belakangan ramai diperbincangkan. Mudah-mudahan pemberitaan ini tidak terlalu tersebar luas ke luar negeri, bisa bikin malu bangsa kita.

Bagi mahasiswa yang telah lulus, ijazah merupakan hasil jerih payah yang penuh perjuangan—terlebih bagi mereka yang kuliah di era 1980-an, saat kelulusan jauh lebih sulit. Saat kuliah, saya pernah mengambil mata kuliah mandiri di perpustakaan. Tugas saya waktu itu adalah membuat abstrak dari skripsi-skripsi lama, yang pada masanya belum memiliki abstrak, apalagi yang dalam bahasa Inggris. Tugas ini cukup berat, mengingat banyaknya jumlah naskah dengan beragam format dan gaya bahasa. Belum lagi, ruangannya dirancang dingin dan kering, menambah tantangan tersendiri.

Saat membaca skripsi-skripsi lama, saya menemukan hal-hal unik. Ada mahasiswa yang menggunakan tripleks sebagai bahan hardcover, karena di masa itu, selain mesin ketik, percetakan tampaknya belum menyediakan hardcover. Yang mengejutkan, ternyata ada beberapa mahasiswa yang membuat lebih dari satu skripsi. Setelah saya cari tahu, rupanya mahasiswa teknik mesin kala itu memang diwajibkan membuat tiga skripsi. Berat juga perjuangan mahasiswa zaman dulu. Bahkan, ada cerita menarik: sebelum wisuda, ada mahasiswa yang mendapat telepon undangan wisuda karena aturan baru menyatakan bahwa skripsi cukup satu saja. Mahasiswa yang sebelumnya belum bisa lulus pun akhirnya bisa wisuda dengan bahagia bersama keluarganya.

Setiap departemen memiliki kekhasannya masing-masing. Di teknik kimia, misalnya, saat saya kuliah, ada seorang profesor yang tidak mengizinkan skripsi diketik. Semuanya harus ditulis tangan.

Mengecek keaslian ijazah seharusnya bukan hal yang sulit bagi kepolisian, apalagi institusinya masih ada, yaitu kampus besar seperti UGM. Saat ini, sebagian besar kampus telah menyediakan tautan digital untuk mempermudah pengecekan ijazah oleh pihak-pihak yang berkepentingan. Silakan lihat contoh tautan ijazah saya di sini: [link]. Termasuk disertasi [link].

Jika masalah-masalah kecil sudah selesai, mari kita beralih ke isu-isu yang lebih penting. Sebagai informasi, India dan Pakistan saat ini mulai terlibat konflik. Mengingat kedua negara tersebut memiliki hulu ledak nuklir, semoga saja tidak terjadi baku hantam nuklir. Semoga saja.

Lawan Tak Kasat Mata

Kemarin, seperti biasa, saya membeli lauk karena malas memasak. Namun ada yang berbeda, jalanan tampak sepi, dan pedagang langganan saya mengeluh bahwa beberapa hari terakhir dagangannya sepi, bahkan kadang tak ada uang untuk membeli bahan makanan. Beberapa hari sebelumnya, saya dan istri sempat berjalan ke mal karena ingin melihat langsung barang yang hendak dibeli—sebuah mesin cuci karena via online tidak cukup meyakinkan, maklum orang jadul perlu memegang dan melihat langsung. Tapi ternyata, mal pun sepi. Para pelayan tampak lelah dan putus asa, mungkin karena hanya sedikit pengunjung yang benar-benar membeli, kebanyakan hanya bertanya.

Kondisi ini barangkali tak lepas dari berbagai tekanan global. Nilai tukar dolar yang melesat naik, harga emas yang melonjak, dan laju inflasi seakan membuat mayoritas rakyat semakin terjepit. Di dunia internasional, ketegangan antarnegara pun meningkat, sebagian dipicu oleh kebijakan luar negeri Donald Trump yang agresif. Baru-baru ini, konflik panas terjadi antara India dan Pakistan, saling kirim rudal dan pesawat. Masyarakat pun semakin waspada. Media sosial dan berita daring penuh dengan narasi kehati-hatian, membuat banyak orang menahan diri untuk tidak gegabah menghabiskan uang.

Dalam catur, jika lawan tangguh atau kita sedang tidak dalam kondisi prima, pilihan terbaik adalah bertahan. Pertahanan Prancis, misalnya, menjadi strategi solid untuk menghemat energi sekaligus menanti peluang melakukan serangan balik. Begitu pula dalam hidup: bagi mereka yang sudah bekerja, mungkin saat ini adalah waktu untuk mempertahankan posisi aman sambil tetap menjaga idealisme. Yang sudah menyelesaikan pendidikan lanjut patut bersyukur, dan yang masih berjuang, setidaknya tetaplah bertahan, menjaga kesehatan fisik dan mental.

Presiden Tiongkok pernah berkata dalam pidatonya bahwa bangsanya telah berdiri ribuan tahun dan terbiasa menghadapi penderitaan. Musuh silih berganti, tapi semangat bertahan tetap terjaga. Ia bahkan tidak menganggap Amerika Serikat sebagai lawan mutlak, karena dalam hidup, seperti dalam turnamen catur, lawan bisa berganti di setiap ronde. Yang terpenting adalah kesiapan menghadapi mereka, dengan permainan yang cantik dan rapi.

Pembukaan Program Doktor Ilmu Komputer

Jumlah dosen bergelar doktor di Indonesia ternyata masih tergolong sedikit. Menurut data dari Pangkalan Data Pendidikan Tinggi (PDDIKTI) [http://pddikti.kemdikbud.go.id], jumlah tersebut masih jauh tertinggal dibandingkan negara tetangga seperti Malaysia. Di wilayah Jawa Barat sendiri, pada saat tulisan ini dibuat, hanya terdapat satu perguruan tinggi swasta yang membuka program doktor. Sementara itu, banyak dosen di Indonesia yang sudah terlalu lama tidak melanjutkan studi, sehingga usia menjadi tantangan tersendiri untuk kembali kuliah, terlebih di luar negeri.

Untuk menjawab tantangan tersebut, Universitas Nusa Putra, sebuah perguruan tinggi swasta di Sukabumi, mengajukan diri untuk membuka program doktor di bidang Ilmu Komputer. Langkah ini tidak hanya karena kebutuhan akan peningkatan jumlah doktor di Indonesia, tetapi juga karena program sarjana (S1) dan magister (S2) di kampus ini telah memiliki reputasi yang unggul, bahkan mendapatkan akreditasi internasional dari AQAS secara unconditional.

Sebagai program baru, setiap program doktor biasanya harus memiliki ciri khas tertentu. Universitas Nusa Putra mengajukan ciri khas programnya pada bidang kesehatan, keamanan, dan kebencanaan, dengan fokus khusus pada kecerdasan buatan (AI) dan keamanan siber. AI, sebagai bidang yang berkembang sangat pesat, kini merambah ke berbagai sektor dan aplikasi, dari sistem kesehatan hingga mitigasi bencana. Salah satu tren terkini dalam AI adalah munculnya model bahasa besar (Large Language Models atau LLM), yang populer sejak kehadiran ChatGPT dan DeepSeek yang fenomenal.

Untuk mendirikan program doktor, dibutuhkan minimal dua orang guru besar yang memiliki kepakaran di bidang yang sesuai, dalam hal ini Ilmu Komputer, serta didukung oleh beberapa dosen bergelar doktor dengan jabatan akademik minimal lektor kepala. Menariknya, Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi (DIKTI) memberikan kemudahan dalam proses awal pendirian program ini. Salah satunya adalah diperbolehkannya menggunakan dosen tidak tetap sebagai penguat struktur dosen—artinya, seorang dosen boleh menjadi dosen tetap di kampus asal (homebase), dan sekaligus menjadi dosen tidak tetap di kampus lain yang mengajukan program. Namun, untuk keperluan akreditasi dua tahun setelah program berjalan, persyaratan menjadi lebih ketat, yaitu harus tersedia minimal lima dosen tetap homebase, termasuk dua di antaranya adalah guru besar di bidang Ilmu Komputer.

Yang membuat rencana ini semakin menarik adalah bahwa jika Universitas Nusa Putra berhasil membuka program doktor, maka kampus ini akan menjadi satu-satunya perguruan tinggi di tingkat kabupaten yang menyelenggarakan program doktor. Hal ini sangat unik, mengingat sebagian besar program doktor di Indonesia umumnya terpusat di ibukota provinsi seperti Jakarta, Bandung, Semarang, Yogyakarta, dan sejenisnya. Lokasi kampus yang berada di Sukabumi juga menawarkan suasana belajar yang nyaman, sejuk, dan tenang, dengan latar pemandangan indah Gunung Gede Pangrango. Selain itu, Universitas Nusa Putra merupakan perguruan tinggi dengan jumlah mahasiswa asing terbanyak ketiga di Indonesia, setelah Universitas Indonesia (UI) dan Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), didukung dengan fasilitas asrama yang memadai. Bahkan, direncanakan akses tol akan dibangun dan tembus langsung ke sisi kampus, yang tentu akan menambah kenyamanan dan kemudahan akses ke kampus ini.

Auto Model Pada RapidMiner

RapidMiner masih menjadi andalan bagi banyak pemula dalam data mining, terutama mereka yang berasal dari luar bidang IT. Antarmukanya yang berbasis drag-and-drop memudahkan pemrosesan data tanpa perlu menulis kode. Namun, satu hal yang sering membingungkan bagi pemula adalah memahami domain atau kategori penelitian yang tersedia. Misalnya, apa perbedaan antara klasifikasi, regresi, dan clustering? Apalagi ketika memasuki model yang lebih kompleks seperti association rules atau anomaly detection, pengguna baru sering kali merasa tidak yakin harus memulai dari mana.

Software RapidMiner dapat diunduh secara gratis melalui situs resminya di http://rapidminer.com. Meski demikian, beberapa fitur lanjutan tidak tersedia secara gratis, termasuk fitur yang akan dibahas di sini, yaitu Auto Model. Namun, jika Anda baru pertama kali menginstal RapidMiner, fitur Auto Model biasanya tersedia untuk dicoba secara gratis selama masa awal penggunaan atau melalui paket trial.

Untuk latihan, RapidMiner menyediakan beberapa dataset contoh saat pertama kali dibuka. Meski begitu, akan lebih baik jika Anda juga menggunakan data milik sendiri atau mengunduh dari situs penyedia dataset seperti Kaggle (http://kaggle.com), UCI Machine Learning Repository (http://archive.ics.uci.edu/ml), atau Data World (http://data.world). Sebagai ilustrasi penggunaannya dalam praktik, Anda bisa melihat video tutorial berikut di YouTube:

LLM, Solusi AI yang Kian Populer di Berbagai Sektor

Large Language Model (LLM) merupakan model kecerdasan buatan yang saat ini tengah berkembang pesat. Hal ini disebabkan oleh kemampuannya dalam memahami dan menghasilkan bahasa alami secara luas, dengan penggunaan yang beragam di berbagai bidang, salah satunya sebagai chatbot. LLM seperti LLaMA dari Meta, meskipun sangat canggih, tetap membutuhkan informasi tambahan agar dapat menjawab pertanyaan khusus, misalnya terkait data internal perusahaan. Oleh karena itu, integrasi dengan sumber data tambahan menjadi sangat penting dalam penerapannya.

RAG Permudah Adaptasi LLM Tanpa Pelatihan Ulang yang Mahal

Retrieval-Augmented Generation (RAG) menjadi solusi praktis untuk mengoptimalkan LLM tanpa memerlukan pelatihan ulang (retraining) yang kompleks. Sebagai perbandingan, model seperti ChatGPT membutuhkan waktu hingga beberapa hari atau bahkan minggu untuk melatih ulang satu set informasi baru. Dengan pendekatan RAG, cukup digunakan basis data vektor sebagai referensi pengetahuan, salah satunya dengan memanfaatkan Facebook AI Similarity Search (FAISS). Model ini mengubah sumber data atau dokumen menjadi representasi vektor yang disebut embeddings, sehingga pencarian konteks menjadi jauh lebih cepat dan efisien.

FAISS Dapat Digunakan Bersama API LLM Tanpa Infrastruktur Berat

Pemanfaatan FAISS tidak terbatas pada sistem lokal saja, tetapi juga dapat diintegrasikan dengan layanan API dari berbagai penyedia LLM seperti OpenAI (ChatGPT), DeepSeek, Claude dari Anthropic, hingga Mistral. Pengguna cukup menyediakan database vektor dan menghubungkannya melalui API berbayar tanpa memerlukan server lokal atau perangkat keras khusus. Hal ini membuka peluang bagi perusahaan kecil dan menengah untuk menerapkan AI canggih tanpa harus mengelola infrastruktur teknis yang rumit.