Cara Menurunkan Similarity Drillbit di Skripsi

Tidak semua kampus memakai Turnitin. Sebagian kampus di Indonesia memakai Drillbit, perangkat lunak pendeteksi plagiarisme yang juga membandingkan dokumen dengan sumber internet, publikasi, dan dokumen yang pernah dikirim. Kalau hasil Drillbit-mu di atas batas kampus, prinsip perbaikannya mirip dengan Turnitin, tapi ada beberapa hal yang perlu kamu perhatikan.

Perbedaan umum antara Drillbit, Turnitin, dan iThenticate dibahas di bedanya Turnitin, Drillbit, dan Ithenticate. Artikel ini fokus ke cara menurunkan similarity Drillbit.

Kenapa hasil Drillbit bisa berbeda dengan Turnitin?

Mahasiswa sering kaget karena naskah yang sama mendapat angka berbeda di Drillbit dan Turnitin. Ini wajar karena:

• Basis data pembandingnya berbeda. Tiap layanan punya koleksi sumber sendiri.
• Cara mencocokkan teks berbeda. Panjang minimal kecocokan dan cara menghitung persentasenya tidak sama.
• Pengaturan filternya berbeda. Kutipan, daftar pustaka, dan kecocokan kecil bisa diatur berbeda oleh kampus.

Karena itu, kalau kampusmu memakai Drillbit, cek mandiri sebaiknya juga memakai Drillbit. Hasil Turnitin hanya bisa jadi gambaran kasar.

Langkah 1: baca laporannya dengan teliti

Laporan Drillbit menampilkan persentase similarity, daftar sumber yang cocok, dan bagian teks yang disorot. Sebelum memperbaiki, lakukan ini:

1. Urutkan sumber dari yang terbesar. Sumber yang menyumbang paling banyak adalah prioritas pertama.
2. Buka bagian yang disorot. Lihat apakah itu kutipan bersitasi, istilah teknis, atau kalimat penjelasan yang terlalu mirip.
3. Catat bab mana yang paling banyak sorotan. Biasanya Bab 2 dan Bab 3.
4. Periksa filter. Tanyakan apakah daftar pustaka dan kutipan sudah dikecualikan sesuai kebijakan kampus.

Langkah 2: kenali penyebab similarity tinggi

Kajian teori yang menyalin definisi

Definisi dari buku yang sama sudah dipakai banyak skripsi lain. Kalau kamu menyalin atau hanya mengganti beberapa kata, hampir pasti tersorot.

Metode penelitian dengan kalimat template

Penjelasan seperti "teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah..." sering sama persis di banyak skripsi. Sebagian wajar, tapi kalau panjang dan berulang, persentasenya menumpuk.

Penelitian terdahulu yang disalin dari abstrak

Banyak mahasiswa menyalin abstrak penelitian terdahulu. Abstrak itu tersedia di internet dan mudah ditemukan mesin.

Skripsi kakak tingkat sebagai contoh

Mengikuti alur dan kalimat skripsi terdahulu dari kampus sendiri berisiko besar, karena skripsi itu kemungkinan sudah ada di basis data pembanding.

Drafmu sendiri

Kalau drafmu pernah dicek di layanan yang menyimpan dokumen, versi barunya bisa cocok dengan versi lama. Konsepnya sama dengan repository di Turnitin, dijelaskan di Turnitin repository vs no repository.

Langkah 3: perbaiki dengan cara yang benar

Parafrase dari pemahaman

Baca sumber, tutup, lalu tulis ulang dengan struktur kalimatmu sendiri. Jangan hanya mengganti sinonim. Teknik lengkapnya ada di cara parafrase yang benar dengan contoh.

Ringkas dan sintesis

Kalau ada tiga definisi berderet, gabungkan jadi satu paragraf yang membandingkan dan menyimpulkan. Kalimat sintesis adalah tulisanmu sendiri.

Tambahkan konteks penelitianmu

Setelah menjelaskan teori atau metode, kaitkan dengan lokasi, subjek, atau data penelitianmu. Bagian ini tidak akan cocok dengan sumber mana pun.

Tulis ulang penelitian terdahulu

Jangan menyalin abstrak. Tulis temuan utamanya dalam satu atau dua kalimat, lalu jelaskan perbedaannya dengan penelitianmu.

Pakai kutipan langsung seperlunya

Kutipan langsung bersitasi tetap terhitung kecocokan, kecuali filter kutipan aktif. Simpan kutipan langsung untuk definisi atau bunyi aturan yang memang harus persis.

Langkah 4: cek ulang sebelum pengecekan resmi

Setelah diperbaiki, cek ulang dengan Drillbit untuk memastikan hasilnya di bawah batas kampus. Kalau masih ada sumber besar yang tersisa, ulangi langkah di atas khusus untuk bagian itu.

Hindari mengecek berkali-kali di layanan yang menyimpan dokumen. Pastikan pengecekan mandiri tidak menyimpan drafmu.

Yang tidak boleh dilakukan

• Mengganti huruf dengan karakter mirip atau menyisipkan teks tersembunyi. Ini bisa terdeteksi dan dianggap pelanggaran.
• Mengubah teks menjadi gambar supaya tidak terbaca.
• Memakai aplikasi parafrase otomatis tanpa memeriksa hasilnya. Maknanya bisa bergeser dan istilah teknis rusak. Risikonya dibahas di risiko aplikasi parafrase otomatis.
• Menghapus sitasi supaya kutipan tidak tersambung ke sumber. Ini justru membuat tulisanmu plagiat.

Contoh perbaikan paragraf metode

Sebelum (sering tersorot): Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas objek atau subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas XI.

Kalimat pertama adalah definisi yang dikutip di ribuan skripsi.

Sesudah: Populasi penelitian ini adalah seluruh siswa kelas XI SMA Negeri 5 Kota Solo tahun ajaran 2026/2027, berjumlah 320 siswa. Seluruh siswa kelas XI dipilih karena mereka sudah memakai aplikasi belajar sejak kelas X, sehingga intensitas penggunaannya bisa diukur.

Definisi umum dibuang karena tidak perlu, diganti penjelasan spesifik tentang populasi dan alasannya. Bagian ini sekarang sepenuhnya tulisanmu.

Rencanakan waktu perbaikan

Menurunkan similarity butuh waktu, apalagi kalau persentasenya jauh di atas batas. Sebagai gambaran, perbaikan satu bab yang banyak tersorot bisa memakan beberapa hari kalau dikerjakan dengan teliti. Jangan menunggu sampai pendaftaran sidang dibuka. Cek similarity begitu draf bab selesai, supaya kamu punya cukup waktu untuk memperbaiki sambil tetap bimbingan.

Pertanyaan yang sering muncul

Berapa batas similarity Drillbit yang biasa dipakai kampus?

Tiap kampus menetapkan sendiri, sering di kisaran 20–30% untuk skripsi. Cek pedoman kampus atau tanyakan ke perpustakaan.

Apakah hasil Drillbit pasti lebih tinggi dari Turnitin?

Tidak selalu. Bisa lebih tinggi, bisa lebih rendah, tergantung naskah dan pengaturan. Karena itu cek dengan alat yang sama dengan kampusmu.

Apakah perlu cek Drillbit per bab?

Cek per bab membantu menemukan bagian yang bermasalah lebih awal. Tapi angka yang dinilai kampus biasanya angka keseluruhan naskah.

Apakah Drillbit bisa mendeteksi tulisan AI?

Fitur tiap layanan terus berubah, dan tidak semua kampus mengaktifkan fitur yang sama. Kalau kampusmu juga memeriksa tulisan AI, tanyakan alat apa yang dipakai. Untuk berjaga-jaga, hindari menyalin teks AI mentah ke skripsi dan cek bagian yang kamu khawatirkan dengan detektor AI sebelum dikirim.

Bagaimana kalau sumber terbesar adalah skripsi dari kampus sendiri?

Buka sumbernya dan lihat bagian mana yang cocok. Kalau itu bagian template wajib kampus, tanyakan apakah bisa dikecualikan. Kalau itu kalimat penjelasan yang mirip, parafrase bagian tersebut dengan kalimatmu sendiri.

Butuh bantuan menurunkan similarity Drillbit?

Cek dulu dengan layanan cek Drillbit Helpin. Kalau hasilnya masih tinggi, tim jasa parafrase Drillbit bisa membantu memparafrase secara manual dengan menjaga makna dan istilah penelitianmu.