Cek plagiarisme akademik dengan deteksi sitasi
Deteksi plagiarisme yang dibuat untuk penulisan ilmiah — membandingkan ke 700M+ karya akademik di OpenAlex, CORE, arXiv, PubMed Central, dan Crossref. Klasifikasi sadar sitasi. Mesin Apache 2.0 dapat diaudit oleh tinjauan IT institusi mana pun.
Lima sumber. 700M+ karya. Semua akses terbuka atau terdaftar DOI.
Tidak ada konten berlangganan di balik paywall — kami hanya pakai indeks terbuka. Cakupan lebih luas untuk riset pasca-Plan-S; lebih sempit untuk katalog jurnal lama yang terkunci.
OpenAlex
250M+ karyaIndeks ilmiah terbuka — menggantikan Microsoft Academic Graph lama. Meliputi artikel jurnal, makalah konferensi, dataset, buku, di semua disiplin.
CORE
290M+ makalahPengumpul riset akses terbuka terbesar dunia. Teks lengkap diindeks dari 11.000+ repositori. Kuat untuk riset Eropa + Inggris.
arXiv
2,4M+ preprintFisika, matematika, ilmu komputer, biologi kuantitatif, statistika, ekonomi. Membandingkan dengan versi yang dilihat reviewer Anda kemarin di arXiv.
PubMed Central
10M+ makalahArsip terbuka biomedis / ilmu hayati. Indeks teks lengkap + metadata. Riset yang diunggah NIH dan mirror jurnal.
Tiga alur kerja. Satu produk.
Baik Anda sedang menyiapkan pengajuan ke jurnal, mempertahankan bab tesis, atau finalisasi proposal hibah — detektor sesuai tahap Anda, bukan sebaliknya.
01 · Pemeriksaan jurnal pra-submisi
Jalankan manuskrip di jagat akses terbuka sebelum jurnal Anda melakukan itu. iThenticate / Crossref Similarity Check akan memeriksa ulang saat pengajuan — Anda ingin tahu apa yang editor lihat, sebelum editor melihatnya. Pro berbasis tarif tetap memungkinkan revisi draft tanpa boros kredit per dokumen.
02 · Bab disertasi / tesis
Unggah per bab atau seluruh tesis. Sitasi sendiri antar bab ditandai tapi diklasifikasikan terpisah (wajar di tingkat tesis). Daftar pustaka otomatis dikecualikan dari skor. Riwayat versi membandingkan bab Januari dengan revisi Mei — lihat apa yang berubah, mana yang jadi lebih rapi, mana yang baru.
03 · Proposal hibah / tinjauan pustaka
Template dari hibah lama yang Anda tulis bersama tidak boleh dianggap plagiarisme. Tinjauan pustaka yang disitasi dengan benar juga tidak. Model klasifikasi memperlakukan recycling ilmiah (karya sendiri dengan sitasi) berbeda dengan penyalinan tanpa sengaja. Skor hanya memuat bagian bermasalah betulan, bukan yang struktural tak terhindarkan.
Enam kategori. Setiap interval cocok masuk satu.
Laporan kemiripan 28% pada literature review bersitasi tinggi artinya beda dengan 28% dari parafrase tanpa sitasi. Klasifikasi itulah bedanya.
01 · Kutipan langsung (bersitasi)
Tanda kutip + sitasi di kurung atau footnote. Dihitung sebagaimana mestinya; dikecualikan dari skor kemiripan. Banyak style sitasi terdeteksi otomatis (MLA / APA / Chicago / Harvard / Vancouver / IEEE).
02 · Kutipan blok
Paragraf menjorok 40+ kata dengan sitasi di akhir. Dihitung sebagaimana mestinya. Pola indent 0,5 inci + sitasi dikenali; jika indent hilang akan dianggap salah format kutipan langsung.
03 · Parafrase (bersitasi)
Kecocokan bentuk kalimat dengan atribusi di paragraf sekitar. Dihitung dengan bobot dikurangi. Klasifikasi menerima “Smith (2023) menyatakan...” sebagai atribusi sah sebelum parafrase.
04 · Pengetahuan umum
Frasa yang muncul di 2.000+ sumber independen (“Air mendidih di 100°C”, definisi teknis standar, rumus yang sudah umum). Dikecualikan dari kemiripan. Ambang dapat disesuaikan untuk bidang istilah padat.
05 · Daftar pustaka
Daftar referensi terdeteksi otomatis dari heading + format. Sepenuhnya dikecualikan dari skor kemiripan. Referensi tidak diwajibkan orisinal — menandai mereka hanya membuat skor membengkak tanpa alasan.
06 · Parafrase tanpa atribusi
Kecocokan bentuk kalimat tanpa sitasi, tanpa tanda kutip, tanpa format kutipan blok. INILAH kategori yang harus menentukan skor kemiripan Anda. Dihitung penuh; interval lain tidak.
Klasifikasi per-interval. URL per sumber. Dapat diaudit end-to-end.
Setiap interval cocok menyertakan DOI/URL sumber, kategori klasifikasi, timestamp snapshot korpus, dan commit engine. Bisa dipertanggungjawabkan di sidang peer-review, dewan integritas, atau audit IT pengadaan.
Modernisme bukanlah gerakan terpadu melainkan kumpulan penolakan — atas realisme, atas kemajuan, atas subjek tunggal... (Eysteinsson, 1990, hlm.117).
doi.org/10.7551/mitpress/4596.001.0001 · MIT Press, 1990Penekanan Eliot pada impersonalitas memandang puisi lirik sebagai artefak hasil konstruksi, bukan curahan pengakuan.
Eliot, T.S. (1919). Tradition and the Individual Talent · Egoist Press · doi.org/10.2307/24…Novel muncul dari sudut pandang borjuis yang terbentuk di abad ke-18.
openalex.org/W12345678 · Watt (1957) — kecocokan tanpa sitasiAliran-kesadaran Joyce banyak dipengaruhi psikologi durasi batin William James.
James, W. (1890). The Principles of Psychology, bab IX (tercantum di daftar sitasi)Disertasi doktoral penulis sendiri yang pernah dipublikasikan sebelumnya, Bab 1.
ucl-discovery.com/dissertation/2024-Modernism-Chen.pdf · sitasi sendiri, tanpa atribusi di paragraf iniSemua referensi — Eysteinsson, Eliot, Joyce, James, Watt, dan 32 lainnya.
Bagian daftar pustaka, hlm. 38–41- 700M+karya ilmiah diindeks
- 6gaya sitasi terdeteksi otomatis
- 5bahasa yang dikalibrasi saat peluncuran
- 3%residu bias ESL (terdokumentasi)
- Apache2.0 · bisa diaudit IRB
Tiga hal ini checker black-box tidak bisa jawab di sidang fakultas.
Jalankan ulang makalah pada commit yang sama
Setiap laporan mencantumkan X-Engine-Commit dan timestamp snapshot korpus. Bulan berikutnya, Anda bisa periksa ulang manuskrip yang sama dengan versi engine yang menghasilkan skor asli — input, algoritma, hasil sama. Checker tertutup bisa ganti model diam-diam dan skor Januari Anda di Mei sudah beda.
Sumber Apache 2.0 di GitHub — bawa ke rapat
Saat deteksi AI dirilis (segera, di roadmap v1.2) dan mahasiswa menggugat hasil AI di dewan integritas, Anda akan bisa sebut commit engine, tunjuk baris kode ambang keputusan, dan tampilkan dokumentasi kalibrasi ESL per-bahasa. Bukan tangkapan layar jawaban support vendor.
Liang et al. 2023 telah didokumentasikan; mitigasi ada dalam rencana pengembangan
Stanford 2023 mencatat 61,3% FPR pada esai TOEFL untuk detektor naif. Saat deteksi AI Noplag dirilis (segera hadir, roadmap v1.2), hasilnya akan disertai rentang penyesuaian ESL jika tanda leksikal menunjukkan bahasa Inggris non-penutur asli. Sisa kesalahan akan didokumentasikan, tidak diklaim nol. Jalur override dicatat bersama commit engine dan alasan.
Mesin Apache 2.0 yang benar-benar bisa ditinjau tim IT institusi Anda.
Kebanyakan tinjauan pengadaan software plagiarisme selalu mentok di pertanyaan yang sama: dokumen dikirim ke mana setelah upload, algoritma pencocokannya apa, siapa yang bisa akses data, apa yang terjadi jika minta hapus data, dan bisakah membuktikan klaim akurasi vendor. Dengan vendor tertutup, jawabannya dari sales call. Dengan Apache 2.0, IT bisa clone repo, jalankan engine di VM sandbox, audit data flow, cek pathway hak hapus data, dan uji ulang F1 dengan test-set sendiri. Kami tidak mengklaim review lebih murah — kami menawarkan review yang benar-benar bisa tim IT selesaikan. Itu sebabnya universitas yang sebelumnya menolak vendor plagiarisme, kini memakai ini.
Baca panduan pengadaanPertanyaan yang memang sering ditanyakan akademisi.
Apakah ini menggantikan iThenticate untuk pre-submisi jurnal?
Umumnya tidak — jika jurnal tujuan Anda mewajibkan iThenticate (Elsevier, Springer, Wiley, IEEE), mereka akan menjalankan itu juga saat pengajuan. Yang digantikan Noplag adalah proses cek mandiri lintas draft sebelum pengajuan itu. iThenticate di $125/dokumen akan memberatkan setelah revisi ke-4; Pro tarif tetap tidak. Lihat perbandingan lengkap dengan iThenticate di noplag.com/vs-ithenticate.
Bagaimana dengan disertasi ProQuest? Tidak punya itu kan?
Benar — itu kekurangan nyata. Database disertasi ProQuest tertutup, berbayar, dan tidak tercakup di OpenAlex/CORE. Kami cakup ~700M karya akses terbuka, lebih luas dari ProQuest untuk riset pasca-Plan-S (mayoritas jurnal dari 2018 ke atas); lebih sempit khusus disertasi lama yang di-paywall. Jika cek silang ke disertasi PhD AS itu prioritas utama, iThenticate-lah alat yang tepat untuk tujuan itu.
Bagaimana engine menangani gaya sitasi di luar enam besar?
MLA, APA, Chicago / Turabian, Harvard, Vancouver, dan IEEE terdeteksi otomatis dari format daftar pustaka. Untuk gaya lebih jarang (ACS, AMA, ASA, Bluebook, Oxford), engine tetap mengklasifikasi interval berdasarkan tanda kutip + pola kurung di sekitar, tapi validator in-text per-style baru di v1.2 roadmap. Pengguna self-host bisa tambahkan gaya baru lewat modul alignment/.
Berapa false-positive pada literature review yang banyak sitasinya?
Lebih rendah dari dugaan reviewer uncited-paraphrase, karena model klasifikasi mengecualikan interval bersitasi dari skor. Kami catat sekitar 3,4% false-positive di subset prose akademik PAN-PC-11 (kebanyakan interval kutipan sah). Kompetitor tertutup yang tidak klasifikasikan sitasi melaporkan 12–18% di korpus yang sama.
Bisa kecualikan publikasi lama saya sendiri?
Tingkat Pro — tambahkan daftar sitasi sendiri (ORCID Anda, DOI lama Anda, URL repositori institusi Anda). Kecocokan ke dokumen yang di-whitelist ditandai SITASI SENDIRI dan tidak dihitung skor. Berguna untuk akademisi yang proposal hibahnya dibangun dari publikasi diri sebelumnya; recycling dengan sitasi adalah hal wajar, bukan plagiarisme.
Cakupan multibahasa sebenarnya seperti apa?
Deteksi dikalibrasi untuk bahasa Inggris, Spanyol, Portugis, Polandia, dan Ukraina saat peluncuran, dengan bahasa lain menyusul. Kualitas deteksi diukur dengan PAN-PC-11; evaluasi per bahasa ada di roadmap. Paling kuat pada bahasa Eropa dengan riwayat validasi terpanjang; penambahan baru dirilis seiring kematangan kalibrasinya.
Apa arti 'Apache 2.0' untuk pengadaan institusi?
Tim TI / DPO / IRB Anda dapat mengkloning github.com/NoplagLabs/noplag-engine, menjalankan engine di sandbox, mengaudit alur data, memverifikasi hak penghapusan data berjalan end-to-end, dan mereproduksi angka benchmark kami menggunakan korpus uji mereka sendiri. Tanpa menandatangani apa pun, tanpa NDA, tanpa harus mempercayai pemasaran kami. Untuk institusi dengan proses pengadaan yang membutuhkan tinjauan sedalam ini, inilah solusinya.
Apakah AI detector juga bekerja di teks Claude-3 + Gemini, bukan hanya GPT?
Deteksi AI akan segera hadir — ada di roadmap v1.2, belum tersedia saat peluncuran. Pendekatannya adalah Binoculars (Hans et al. 2024), model-agnostik: tidak melatih per-LLM, membandingkan perplexity model referensi kecil dengan teks uji, sehingga dapat digeneralisasi. Angka akurasi akan dipublikasikan setelah fitur lolos evaluasi, bukan dikutip sebelumnya, pada konten campuran LLM (vs ~70% pada Claude-3 untuk detektor terlatih GPT). Makalah metodologi mendokumentasikan mode kegagalan; kami tidak menyembunyikannya.
Bagaimana kalau pembimbing saya tidak setuju hasil deteksi?
Setiap interval ditandai menyertakan DOI sumber, timestamp snapshot korpus, commit engine, dan alasan klasifikasi. Jalankan ulang pemeriksaan di commit yang sama, hasil persis sama keluar. Bawa laporan cetak ke rapat; jalur citasinya bisa klik. Kami tidak punya mode 'percaya skor saja', karena itu khas checker black-box.
Bagaimana untuk self-host riset klinis/medis yang tunduk HIPAA?
Apache 2.0 + Docker — sepenuhnya di jaringan Anda. Pakai PostgreSQL + Redis di infrastruktur sendiri; tidak ada traffic keluar VPC. Berguna untuk naskah klinis, studi kasus pasien, atau riset pre-publikasi yang tidak bisa dikirim ke cloud pihak ketiga. Pelanggan enterprise bisa dapat korpus dalam bundel terindeks.
Jalankan satu bab ke 700M+ karya ilmiah.
Cukup unggah bab disertasi, proposal hibah, atau draft manuskrip. Laporan sadar sitasi menunjukkan mana yang wajar, mana perlu sitasi, mana hasil sendiri. Gratis hingga 2.500 kata. Apache 2.0 jika IRB Anda perlu cek algoritme dulu.