"Dalam proses pengajuan judul skripsi pada Program Studi Sistem Informasi, aktivitas pengecekan kemiripan judul masih dilakukan secara manual oleh dosen atau pihak program studi, sehingga berpotensi menimbulkan duplikasi judul dan kurang efisien dari segi waktu. Mahasiswa juga mengalami kesulitan dalam mengetahui apakah judul yang diajukan memiliki kemiripan dengan penelitian sebelumnya. Dengan demikian, diperlukan suatu media berbasis website yang dapat membantu dalam mendeteksi tingkat kemiripan judul skripsi secara otomatis dan dapat diakses kapan saja selama terhubung dengan jaringan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dikembangkan sebuah sistem deteksi kemiripan judul skripsi berbasis web dengan memanfaatkan metode Natural Language Processing (NLP) dan Cosine Similarity. Metode pengembangan sistem yang diterapkan ialah model Spiral, yang menekankan pada analisis risiko di setiap tahap pengembangan. Sistem ini dibangun menerapkan framework Laravel dengan dukungan database MySQL serta dikembangkan melalui tools seperti Visual Studio Code dan Laragon sebagai server lokal. Usai tahap pengembangan diselesaikan, sistem kemudian diuji menggunakan metode Blackbox Testing. Hasil pengujian memperlihatkan
bahwasanya seluruh fitur dapat berfungsi sesuai kebutuhan yang telah ditetapkan. Selanjutnya, pengujian kelayakan dilakukan dengan skala Likert melalui penyebaran kuesioner kepada sejumlah responden. Dari hasil analisis data diperoleh rata-rata persentase sebesar 85,6% yang berada pada kategori sangat layak. Dengan demikian, penelitian ini mengindikasikan bahwasanya sistem yang dibangun dapat dimanfaatkan sebagai sarana informasi sekaligus pendukung dalam mengidentifikasi kesamaan judul skripsi."