Badan Pusat Statistik (BPS) adalah Lembaga Pemerintah Non Departemen yang mempunyai fungsi pokok sebagai penyedia data statistik dasar, baik untuk pemerintah, maupun masyarakat umum, secara nasional maupun regional. Dalam pekerjaan yang sifatnya besar, seperti sensus ataupun survei yang membutuhkan energi yang banyak, BPS selalu merekrut petugas yang berasal dari berbagai kalangan, petugas ini kemudian dikenal dengan istilah “Mitra Statistik”. Saat ini, kebutuhan adanya Mitra Statistik sangat diperlukan oleh BPS untuk menunjang keberhasilan dalam mengelola data demi kualitas kinerja yang optimal. Namun, dalam proses rekrutmen dan pengelolaan data dari Mitra Statistik, tentu akan sulit apabila dikelola secara manual menggunakan berkas-berkas, apalagi jika jumlah Mitra Statistik yang direkrut sangat banyak. Dengan pertimbangan tersebut, penelitian ini membangun sebuah aplikasi Sistem Informasi Manajemen Mitra Statistik (SIM-MITRA) menggunakan tahapan dalam metode extreme programming (XP), dimana perancangan alur yang diterapkan dalam sistem berdasarkan dari observasi dan wawancara dengan staff BPS Kota Denpasar. Aplikasi SIM-MITRA ini dibangun dengan berbasis Desktop menggunakan bahasa C#, dan menggunakan MySQL sebagai databasenya. Pengembangan Back-End dari aplikasi SIM-MITRA akan meliputi analisis kebutuhan sistem, rancangan sistem dengan Use Case Diagram, Class Diagram, Activity Diagram, Entity-Relationship Diagram (ERD), dan juga implementasi dari fitur-fitur pada Admin. Dengan adanya aplikasi SIM-MITRA ini, diharapkan dapat membantu proses rekrutmen dan pengelolaan data Mitra Statistik.

Perkembangan teknologi dapat digunakan untuk mendukung proses belajar mengajar agar berjalan dengan lebih efektif dan efisien, salah satu aplikasi yang dapat digunakan untuk menunjang hal tersebut adalah Sistem Manajemen Pembelajaran atau yang sering dikenal dengan LMS (Learning Management System). LMS menyediakan wadah yang terintegrasi dimulai dari penyampaian materi hingga evaluasi pembelajaran. Metode evaluasi pembelajaran yang dapat dilakukan pada LMS adalah dengan pemberian tugas kepada mahasiswa, dan mahasiswa dapat melakukan pengumpulan dengan mengunggah dokumen jawaban mereka. Hal yang sering menjadi permasalahan adalah adanya indikasi plagiarisme yang dilakukan mahasiswa dengan menduplikasi jawaban mahasiswa lainnya. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, akan dikembangkan fitur pada menu Tugas Mata Kuliah LMS yang dapat mendeteksi kemiripan dokumen jawaban tugas mahasiswa dengan menggunakan metode K-Shingling dan Cosine Similarity. Algoritma K-Shingling digunakan untuk membentuk shingle yang merupakan substring atau potongan kata yang dibentuk dari keseluruhan teks dalam dokumen jawaban tugas yang telah melalui tahap preprocessing, kemudian untuk tiap dokumen dibangkitkan suatu vektor nilai shingle yang akan digunakan untuk membandingkan nilai kemiripan antar dokumen menggunakan Cosine Similarity. Hasil yang didapat dalam penelitian ini adalah sistem yang dikembangkan mampu mendeteksi persentase kemiripan dokumen jawaban tugas dari tiap mahasiswa, dan dari nilai persentase tersebut dapat mengindikasikan apakah jawaban tugas mahasiswa merupakan plagiat terhadap jawaban mahasiswa lainnya atau tidak. Kata Kunci— LMS; Kemiripan Dokumen; K-Shingling; Cosine Similarity