Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 no:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247
Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 no:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247

## PENGANTAR REDAKSI
Puji syukur dipanjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, atas karunia dan limpahan rahmatNYA jualah Jurnal  Informasi  dan  komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  ini  dapat  terwujud.Jurnal Informasi dan Komputer (JIK) yang terbit dua (2) kali dalam setahun ini merupakan suatu wadah untuk penyebar luasan hasil-hasil  penelitian,  studi  pustaka,  karya  ilmiah  yang  berkaitan  dengan Informasi  dan Komputer  khususnya  bagi  dosen-dosen  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  serta  umumnya  para cendikiawan, praktisi, peneliti ilmu Informatika dan Komputer.
Harapan,  dengan  diterbitkannya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK)  ini  sebagai  salah  satu  bentuk sumbangan pemikiran dalam pengembangan ilmu informatika dan komputer yang berkaitan dengan kajian- kajian  di  bidang  tekhnologi  Informatik,  Komunikasi  Data  dan  Jaringan  Komputer,  perancangan  dan Rekayasa Perangkat Lunak, serta ilmu-ilmu yang terkait dengan bidang Informasi dan Komputer lainnya.
Berkenaan  dengan  harapan  tersebut,  kepada  para  peneliti,  dosen  dan  praktisi  yang  memiliki  hasil-hasil penelitian,  kajian  pustaka,  karya  ilmiah  dalam  bidang  tersebut  diatas,  dengan  bangga  redaksi  Jurnal Informasi  dan  Komputer  (JIK)  menerima  naskah  ringkasan  untuk  dimuat  pada  jurnal  Informasi  dan Komputer (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi dengan berpedoman pada penulisan naskah jurnal sebagaimana dilampirkan pada halaman belakang (Bagian kulit dalam) buku jurnal ini.
Mutu dari suatu jurnal ilmiah tidak hanya ditentukan oleh para pengelolanya saja, tetapi para penulis dan pembaca  jualah  yang  mempunyai  peranan  besar  dalam  meningkatkan  mutu  jurnal  Informatika  dan Komputer ini. Merujuk pada realita ini kamu sangat mengharapkan peran aktif dari peneliti untuk bersama- sama menjaga dan memelihara keberlangsungan dari jurnal Informasi dan Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi ini. Yang juga tidak kalah pentingnya dari partisipasi tersebut diatas, adalah saran dan kritik  yang  membangun  dari  pembaca  yang  budiman  agar  kiranya  dapat  disampaikan  langsung  kepada redaksi  JIK.  Saran dan  kritik  yang membangun  akan  dijadikan masukan  dan  pertimbangan  yang  sangat berarti guna peningkatan mutu dan kualitas Jurnal Informasi dan Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.
Tak lupa diucapkan terima kasih yang tak terhingga atas perhatian dan kerjasama dari semua pihak yang tak  dapat  disebutkan  satu  persatu  hingga  dapat  diterbitkan  nya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia  Kotabumi. Semoga apa yang telah diperbuat untuk kebaikan akan menjadi amal ibadah, amin.
Kotabumi, 25 April  2022
Dewan Redaksi
Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 no:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER
Volume 10 Nomor 2 April 2022
Jurnal  Informasi  dan  Komputer  merupakan  Sarana  informasi  ilmu pengetahuan,  Tekhnologi  dan  Komunikasi  yang  berupa  hasil  penelitian, tulisan ilmiah, Ataupun  studi pustaka. Jurnal ini terbit dua kali setahun  pada bulan April dan Oktober. Berisi hasil penelitian ilmiah di bidang informatika yang bertujuan untuk menghubungkan adanya kesenjangan antar kemajuan teknologi dan hasil penelitian. Jurnal ini di terbitkan pertama kali pada tahun 2013.

## Penanggung Jawab:

## Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi

## Pembina:
Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Ketua  Lembaga  Penelitian  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi

## Pimpinan Redaksi
Dwi Marisa Efendi,.S.Kom.,M.Ti

## Redaksi pelaksana
Rustam,.S.Kom,.M.Ti  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi)
Nurmayanti  M.Kom  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Sukatmi,.S.Kom., M.Kom (AMIK DCC Bandar
Lampung) Sampurna  Dadi  Riskiono,M.Kom  (Universitas Teknokrat Indonesia) Ifo Wahyu Pratama,S.Kom.,M.Ti(AMIK MASTER Lampung)

## Mitra Bestari
Dr.  RZ.  ABDUL  AZIZ,  ST.,  MT  (Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya) Dr.  Dadang  Sudrajat,  S.Si,  M.Kom  (STMIK IKMI Cirebon) Dr.  Septafiansyah  Dwi  Putra,  S.T.,  M.T (Politeknik Negeri Lampung) Dr.  Evi  Grativiani,  S.E.,  M.S.I    (Universitas Sebelas Maret)
Rohmat  Indra  Borman  (  Universitas  Teknokrat Indonesia ) Ferry  Wongso,  S.KOm.,  M.Kom  (  STMIK Darma Pala Riau) Ferly Ardhy, S.Kom., M.Ti ( Universitas Aisyah Pringsewu ) Firmansyah,  S.E.,  M.Si  (STMIK  Darma  Pala Riau)
Amarudin (Universitas Teknokrat Indonesia) Didi Susianto, S.T., M.Kom (AMIK Dian Cipta Cendika Bandar Lampung) Alhibarsyah, St., M.Kom (STMIK Tunas Bangsa Bandar Lampung) Kemal  Farouq  Mauladi,  S.Kom  .M.Kom (Universitas Islam Lamongan)
Rima  Mawarni,  M.Kom  (  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Wira Jaya Hartono, S.Pd., M.Pd ( STMIK Darma Pala Riau)
Penerbit  : STMIK  Dian  Cipta  Cendikia Kotabumi Bekerja Sama Dengan LPPM STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.

## Alamat Redaksi/Penerbit:
Jl. Negara No. 3 Candimas Kotabumi Lampung Utara No Telpon/Fax 0724 23003 Email : lppm-stmik@dcc.ac.id

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER VOL. 10 NO. 2 THN. 2022

## DAFTAR ISI

## Halaman
Peningkatan Pengelolaan Arsip Surat Menyurat Melalui Aplikasi Berbasis Web Dengan Metode First In First Out Yuli Syafitri 1 , Reni Astika 2, ,Lusia Septia Eka Esti Rahayu 3,
(AMIK Dian Cipta Cendikia 12 ,AMIK Lampung 3 ) ................................................  01-08
Pengembangan Sistem Informasi Perpustakaan Berbasis  Web Pada Amik Dian Cipta Cendikia Bandar  Lampung Sukatmi 1 , Euis Mustika Prianganti 2 , Astriyanti 3
( AMIK DCC Bandar Lampung 123 ) ....................................................................... 09-14
Klasifikasi Penyakit Powdery Mildew Pada Ceri Manis Dengan Menggunakan Algorita Convolutional Neural Network (CNN) Iwansyah Edo Hendrawan 1 , M. Ilhamsyah 2 , Dadang Yusup 3 (Universitas Singaperbangsa Karawang 123 )  ...........................................................  15-20
Penerapan Finite State Automata Pada Desain Vending Machine Masker Dan Hand Sanitizer Ridwan 1 , Windu Gata 2 , Hafifah Bella Novitasari 3 , Laela Kurniawati 4 , Sri Rahayu 5 (Universitas Nusa Mandiri 12 ) .................................................................................  21-28
Analisis Perhitungan Muatan Sedimentasi Berdasarkan Kedalaman Air ( Chart Datum ) Pada Senipah Channel Di Kabupaten Kutai Kartanegara Berbasis Web Salmajah (Stmik Handayani Makasar)  .................................................................................  29-43
Aplikasi Pembelajaran Ilmu Tajwid Berbasis Mobile Novita Lestari Anggreini 1 , Ichsan Perdana Putra 2 ( Politeknik TEDC Bandung ) .................................................................................  44-49
Implementasi Algoritma Naïve Bayes Untuk Memprediksi Pengaruh  Media Sosial Terhadap Semangat Belajar Mahasiswa  Di Masa Pandemi Covid 19
Fiqih Satria 1 , Hermanto 2
(Universitas Raden Intan Lampung )  ....................................................................  50-56
Klasifikasi Kinerja Pembayaran  Angsuran Dengan Algoritma Naive Bayes (Studi Kasus : Data Nasabah Koperasi Simpan Pinjam Pembiayaan Syariah Bina Bersama)
Dwi Marisa 1 , Sigit Mintoro 2 , Supriyanto 3 , Sani Hanika lubis 4 , Sri Lestari 5
(STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi ) ............................................................. 57-61
Peningkatan Akurasi Prediksi Pengadaan Bahan Baku Produksi Dengan Menggunakan Metode Neural Network Mumtaz Muttakin 1 , Sabar Hanadwiputra 2
(STMIK Bani Saleh, Bekasi) .............................................................................................  62-72
Penerapan Konsep Finite State Automata Pada Simulasi Vending Machine Pergantian Seragam Karyawan
Ristyani Slamet 1 , Windu Gata 2 , Ketut Sakho Parthama 3 , Nita Merlina 4 , Eni Heni Hermaliani 5 (Universitas Nusa Mandiri 1,2,4,5 , Universitas Pramita Indonesia 3 )  ....................................... 73-79
Penerapan Metode Electre Untuk Pemilihan Pengajar Terbaik Muchamad Maskhur 1 , Wiwien Hadikurniawati 2
(Universitas Stikubank, Semarang) ........................................................................  80-88
Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Kenaikan Pangkat Jabatan Fungsional(Asn) Metode Topsis
Nurmayanti 1 , Merri Parida 2 , M. Reka Yuansyah 3
(STMIK Dian Cipta Cendikia kotabumi ) ..............................................................  89-96
Media Pembelajaran Interaktif Berbasis Articulate Storyline 3 Pada Mata Kuliah Pemrograman Berorientasi Objek
Dikwan Moeis 1 , Andi Harmin 2 (STMIK Profesional Makasar 12 )  ........................................................................... 97-106
Penentuan Penerima Beasiswa Di Stmik Bani Saleh Dengan Perbandingan Metode Algoritma C4.5 Dan Knearest Neighbors
Siti Chodijah 1 , Mohammad Iqbal 2
(Universitas Gunadama 12 )  ....................................................................................  107-114
Perancangan Sistem Informasi Kehadiran Pegawai Dan Skp (Sikap)
Pada Institut Agama Islam Negeri (Iain) Metro
Toto Andri Puspito
(Institut Agama Islam Negeri Metro - )  ................................................................... 115-120
Kualitas Layanan Sistem Informasi Akademik (Siakad) Terhadap Kepuasan Mahasiswa Sebagai Pengguna Aidah Hami 1 , Dyah Anggraini 2
(Stmik Bani Saleh 1 , Universitas Gunadarma)  ....................................................... 121-129
Implementasi Metode Bag Of Visual Words Dalam Pengenalan Citra Masker Pada Wajah Komang Budiarta 1 , I Made Budi Adnyana 2 , Gede Herdian Setiawan 3 (ITB STIKOM BALI )  ......................................................................................... 130-137

## Sistem Tiket Helpdesk Pada Stmik Bani Saleh
Zaenal Mutaqin Subekti 1 , Kresno Murti Prabowo 2 , Budi 3
(STMIK Bani Salih 123 )  .........................................................................................  138-144
Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Jumlah Siswa Berpotensi  Drop Out
Sidik Rahmatullah 1 , Ngajiyanto 2 , Pakarti Riswanto 3 ,, Arief Hendriawan 4 (STMIK Dian Cipta Cendikian Kotabumi 123 )  ......................................................... 145-153
Pengklasteran Risiko Covid-19 Di Riau Menggunakan Teknik One Hot Encoding Dan Algoritma K-Means Clustering
Silviana 1 , Rahmad Kurniawan 2 , Alwis Nazir 3 , Elvia Budianita 4 ,
Fadhillah Syafria 5 , Siska Kurnia Gusti 6
(Universitas Riau 2 , Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau 1,3,4,5,6 )  ....  154-163
Aplikasi Pengelolaan E-Document Sistem Penjaminan Mutu Internal Menggunakan Metode User Centered Design
Andi Harmin 1 , Rosnani 2
(STMIK Profesional Makassar 12 ) .......................................................................  164-173
Game Edukasi Mengenal Kepulauan Indonesia Menggunakan Unity 3d Untuk Meningkatkan Minat Belajar Siswa Sekolah Dasar Tri Aditama 1 , Ade Irma Purnamasari 2 , Tati Suprapti 3
(STMIK IKMI Cirebon)  .......................................................................................  174-179
Alat Pemantau Bilik Desinfektan Untuk Pencegahan Penularan  Covid 19 Dengan Internet Of Things (I.O.T) Berbasis Microcontroller
Yusup Supriadi
(Universitas Panca Sakti Bekasi)  ..........................................................................  180-193
Penerapan Metode Fuzzy Ahp ( Analytical Hierarchy Process ) Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Dosen Terbaik  (Studi Kasus : Stmik Pringsewu)
Afrizal Martin 1 , Bambang Suprapto 2 , Sulasminarti 3 , Akni Widiyastuti 4 , Deny Firmansyah Kurniawan 5 , Henry Simanjuntak 6 (STMIK Pringsewu 1 , AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu 23456 )  ........................  194-207
Game Edukasi Pembelajaran Anak Usia Dini Berbasis Android Ferly Ardhy 1 Gusnaedi Adam 2 Agustinus Eko Setiawan 3
Anti Aisyah 4
(unversitas aisyah pring sewu, STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi)  ................  208-213
Sistem Informasi Penjualan Alat-Alat Pancing Berbasis Web Pada Toko Yoggi Bersaudara Di Talang Padang Kabupaten   Tanggamus (Studi Kasus Toko Yoggi Bersaudara)
Rima Mawarni 1 , Dewi Triyanti 2 , Dodi Afriansyah 3 , Yoggi Kurniawan 4 (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 14 AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu 23 ).. 214-219
Implementasi Algoritma Winnowing Dalam Mendeteksi Plagiarisme Pada Tugas Mahasiswa Ida Bagus Ketut Surya Arnawa (   ITB STIKOM BALI)  ...........................................................................................  220-230
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Teladan Menggunakan Metode Composite Performance Index (Cpi) Pada Smk Negeri 1  Kotabumi
Rustam 1 , Pakarti Riswanto 2 , Dwi Marisa Efendi 3 , Asep Afandi 4 , Supriyanto 5 , Desri Arisandi 6 (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 1234 )  ........................................................  231-238

## IMPLEMENTASI ALGORITMA WINNOWING DALAM MENDETEKSI PLAGIARISME PADA TUGAS MAHASISWA
Ida Bagus Ketut Surya Arnawa ITB STIKOM Bali Jl. Raya Puputan No 86 Renon, Denpasar E-mail : arnawa@stikom-bali.ac.id

## ABSTRAK
Pendidikan merupakan suatu proses mengubah sikap dan prilaku seseorang atau kelompok orang dalam upaya  meningkatkan  kualitas  hidup.  Banyak  perguruan  tinggi  baik  negeri  maupun  swasta menyelenggarakan  Pendidikan  untuk  mendukung  meningkatkan  kualitas  Pendidikan  dan  daya  saing bangsa.Institut Teknologi dan Bisnis ITB STIKOM Bali merupakan salah satu perguruan tinggi swasta yang ada di provinsi Bali. ITB STIKOM Bali merupakan perguruan tinggi IT yang dalam proses belajar mengajar  semuanya  menggunakan  teknologi  informasi.  Dari  berbagai  kelebihan  yang  dita warkan menggunakan teknologi informasi terdapat kekurangan atau kendala terutama pada sistem E -Learning, dimana E-Learning belum mampu untuk mengcover plagiarisme pada dokumen tugas mahasiswa yang dikirimkan.  Dosen  mmengalami  kendala  dalam  proses  koreksi  tugas  mahasiswa  yang  terindikasi melakukan  plagiarisme.Dalam  mencegah  permasalahan  plagiarism  diperlukan  sebuah  sosialisasi mengenai pentingnya menghindari tindakan plagiarisme dan undang – undang yang mengatur tentang tindakan  plagiarisme.  Selain  itu  juga  perlu  dilakukan  sebuah  tindakan  untuk  mendeteksi  terjadinya tindakan  plagiarisme  sehingga  tindakan  tersebut  dapat  dicegah.  Dalam  mendeteksi  terjadinya plagiarisme pada tugas mahasiswa perlu sebuah tools yang mampu mencocokan tugas mahasiswa guna mengetahui  tingkat  kemiripan  tugas  mahasiswa  dengan  menggunakan  algoritma  winnowing.  Hasil penelitian menunjukan algoritma winnowing mendapatkan hasil terbaik pada uji coba dengan nilai n - gram (n) = 3 dan window (w) = 3.
Kata kunci : Text Mining, Winnowing, Tugas mahasiswa

## ABSTRACTS
Education is a process of changing the attitudes and behavior of a person or group of people in an effort to improve the quality of life. Many universities, both public and private, organize education to support improving the quality of education and the nation's competitiveness. The ITB STIKOM Bali Institute of Technology and Business is one of the private universities in the province of Bali. ITB STIKOM Bali is an IT college which in the teaching and learning process all use information technology. Of the various advantages offered by using information technology, there are shortcomings or obstacles, especially in the E-Learning system, where E-Learning has not been able to cover plagiarism in the submitted student
assignment documents. Lecturers experience problems in the process of correcting student assignments which are indicated to be plagiarism. In preventing plagiarism problems, a socialization is needed about the  importance  of  avoiding  plagiarism  and  the  laws  governing  plagiarism.  In  addition,  it  is  also necessary to take an action to detect the occurrence of plagiarism so that these actions can be prevented. In detecting the occurrence of plagiarism in student assignments, a tool is needed that is able to match student  assignments  in  order  to  determine  the  level  of  similarity  in  student  assignments  using  the winnowing algorithm.  The  results showed that the  winnowing algorithm got the best results in trials with a value of n-gram (n) = 3 and window (w) = 3.
Keywords : Text Mining, Winnowing, student work

## 1.PENDAHULUAN
Pendidikan merupakan suatu proses
mengubah  sikap  dan  prilaku  seseorang  atau kelompok  orang  dalam  upaya  meningkatkan kualitas hidup. Dalam menempuh pendidikan seseorang dapat menempuhnya melalui pendidikan  formal  atau  pendidikan  informal. Pemerintah  Indonesia  mewajibkan  setiap warga  menempuh  pendidikan  dasar.  Hal  ini merupakan  amanah  undang-undang  dasar 1945.  Setelah  menempuh  Pendidikan  dasar diharapkan dapat melanjutkan sampai jenjang perguruan  tinggi  guna  untuk  meningkatkan kualitas  dan  daya  saing  bangsa.  Banyak perguruan  tinggi  baik  negeri  maupun  swasta menyelenggarakan Pendidikan untuk mendukung meningkatkan kualitas
Pendidikan dan daya saing bangsa.
Institut  Teknologi  dan  Bisnis  ITB  STIKOM Bali  merupakan  salah  satu  perguruan  tinggi swasta  yang  ada  di  provinsi  Bali.  ITB STIKOM Bali merupakan perguruan tinggi IT yang dalam proses belajar mengajar semuanya menggunakan teknologi informasi. Teknologi yang  dipergunakan  dalam  proses  belajar mengajar  yaitu  teknologi  berbasis  website seperti  Sistem  Informasi  Online,  E-Learning, Ms  Teams,  Sistem  Informasi  Akademik, Sistem  Informasi  Dosen.  Untuk  menunjang penelitian dan pengabdian juga dikembangkan website  E-Research  dan  untuk  perpustakaan menggunakan E-Library. Dalam proses
belajar mengajar E-Learning merupakan yang
paling  dominan digunakan. E-Learning dapat mengcover  kegiatan  seperti  dosen  upload materi,  tugas,  quiz  dan  diskusi  sedangkan mahasiswa dapat mendownload materi, mengupload  tugas  mengerjakan  quiz  dan berdiskusi di forum kelas.
Dari  berbagai  kelebihan  yang  ditawarkan menggunakan  teknologi  informasi  terdapat kekurangan atau kendala terutama pada sistem E-Learning, dimana E-Learning belum mampu  untuk  mengcover  plagiarisme  pada dokumen  tugas  mahasiswa  yang  dikirimkan. Dosen  masih  mengkoreksi  tugas  secara manual,    sehingga  dosen  memerlukan  waktu yang  cukup  lama  untuk  mengkoreksi  semua tugas  mahasiswa.  Selain  itu  juga  mengalami kendala dalam proses koreksi tugas mahasiswa yang terindikasi melakukan plagiarisme.Plagiarisme merupakan salah satu tindakan mengambil atau mengakui ide / hasil karya  orang  lain  tanpa  mencantumkan  atau tanpa  ijin  dari  yang  punya  ide/  hasil  karya. Banyak  faktor  yang  menyebabkan  tindakan plagiarisme  terjadi  khususnya  dikalangan mahasiswa,  seperti  kurangnya  kemampuan mahasiswa  dalam  mengerjakan  tugas  yang diberikan oleh dosen. Selain itu juga beberapa mahasiswa  kurang memahami tentang makna plagiarisme serta undang-undang yang mengatur tentang tindakan plagiarisme.
Dalam  mencegah  permasalahan  plagiarism diperlukan sebuah sosialisasi mengenai pentingnya menghindari tindakan plagiarisme dan undang  – undang  yang mengatur tentang tindakan  plagiarisme.  Selain  itu  juga  perlu
dilakukan  sebuah  tindakan  untuk  mendeteksi terjadinya  tindakan  plagiarisme  sehingga tindakan  tersebut  dapat  dicegah.  Dalam mendeteksi terjadinya plagiarisme pada tugas mahasiswa  perlu  sebuah  tools  yang  mampu mencocokan tugas mahasiswa guna mengetahui tingkat kemiripan
tugas mahasiswa  dengan  menggunakan  algoritma text mining. Ada banyak algoritma yang dapat digunakan  untuk  menganalisis  kemiripan tugas  mahasiswa  salah  satunya  adalah algoritma  winnowing.  Dalam  penelitian  ini penulis akan mengimplementasikan algoritma winnowing dalam mendeteksi kemiripan tugas mahasiswa [1].

## 2. METODE PENELITIAN
Adapun  alur  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian
Gambar  1.  merupakan  alur  penelitian  yang digunakan  dalam  penelitia  ini.  File  tugas mahasiswa  akan  melalui  proses  preprocessing terlebih  dahulu  seperti  Case  Folding,  Filtering, Tokenizing  dan  Stemming.  Setelah  proses preprosesing  dilakukan  maka  tahap  selanjutnya dilakukan  impementasi  algoritma  winnowing dalam  mengukur  tingkat  kemiripan  tugas mahasiswa.

## 2.1. Algoritma Winnowing
Algortima  winnowing  merupakan  salah  satu algoritma yang dapat digunakan untuk mengukur tingkat kesamaan kata  (document  fingerprinting)
untuk  mendeteksi  plagiarism.  Rolling  hash merupakan  algoritma  yang  digunakan  mencari nilai  hash  dalam  winnowing.  Nilai  hash merupakan  nilai  numerik  yang  terbentuk  dari perhitungan  ASCII  setiap  karakter.  Langkah- langkah dalam penerapan Algoritma  Winnowing adalah sebagai berikut [2]:

## 1. Langkah Pertama
Penghapusan  karakter  yang  tidak  relevan  yaitu berupa  spasi,  tanda  baca  serta  spesial  karakter seperti !,@,#,$,%,^,&,*,(,),_,-?
Contoh :
Akan dirubah menjadi

## 2. Langkah Kedua
Pembentukan  Rangkaian  n-gram  yaitu  dengan cara membentuk rangkaian karakter sepanjang n dari  hasil  pembuangan  karakter  yang  tidak relevan pada langkang pertama. Dari text diatas telah dibersihkan dengan ukuran k=5 belaj elaja lajar  ajarp  jarpe  arpem  rpemr  pemro  emrog mrogr rogra  ogram grama raman amanc

## 3. Langkah Ketiga
Menghitung  fungsi  hash  untuk  setiap  n-gram yaitu  dengan  cara menghitung nilai  - nilai hash dari  setiap  gram,  algoritma  holling  hash digunakan  untuk  menghitung  nilai  hash  dalam algoritma  winnowing.  Rolling  hash  merupakan suatu  teknik  untuk  mentransformasikan  sebuah string  menjadi  nilai  yang  unik  dengan  panjang tertentu  yang  berfungsi  sebagai  penanda  string tersebut.  Fungsi  tersebut  menghasilkan nilai ini disebut  fungsi  hash,  sedangkan  nilai  yang dihasilkan  disebut  nilai  hash.  Fungsi  hash H(c1...ck) didefinisikan sebagai berikut :
H(ck) = c1*b (k-1) +  c2*b (k-2) + ... + ck*b (k-k)
Keterangan :
c = nilai ascii karakter b = basis (bilangan prima)
k = banyak karakter
hasil rolling hash dari kalimat diatas yaitu
1583490 1635489 1724342 1574366
1696180 1586683 1831680 1788777
1638938 1762281 1830629 1777214
1672790 1812547 1578302

## 4. Langkah Keempat
Pembentukan  window  dari  nilai  hash  dari window dengan ukuran 3 yaitu sebagai berikut :
{1583490 1635489 1724342}
{1635489 1724342 1574366} {1724342 1574366 1696180} {1574366 1696180 1586683} {1696180 1586683 1831680} {1586683 1831680 1788777} {1831680 1788777 1638938} {1788777 1638938 1762281} {1638938 1762281 1830629} {1762281 1830629 1777214}
{1830629 1777214 1672790}
{1777214 1672790 1812547} { 1672790 1812547 1578302 }

## 5. Langkah Kelima
Langkah terakhir yaitu memilih nilai terkecil dari setiap  window  untuk  dijadikan  fingerprint,  hasil dari nilai fingerprintnya sebagai berikut:
[1583490,0] [1574366,3] [1586683,5] 1638938,8] [1762281,9] [1672790,12] [1578302,14]
Nilai  fingerprint  yang  dibentuk  dari  algoritma winnowing digunakan untuk mengukur prosentase  kemiripan  teks  pada  persamaan Jaccard Coeficient. Persamaan Jaccard
Coefficient digunakan untuk menghitung
kemiripan  (similarity)  dari  kumpulan  kata-kata yang  telah  dihitung  nilai  hash  nya.  Berikut  ini rumus persamaan Jaccard Coefficient.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Flowchart Preprocessing
Pada tahapan preprocessing dilakukan beberapa tahapan yaitu diawali dengan case folding yaitu mengkonversi  seluruh  huruf  dalam  tugas mahasiswa  menjadi  huruf  kecil.  Kemudian dilanjutkan dengan tahap tokenizing yaitu proses memisahkan  setiap  kata  yang  menyusun dokumen
tugas mahasiswa dengan memanfaatkan karakter spasi. Tahap selanjutnya yaitu filtering dimana tahap ini akan mengambil kata  yang  penting  dari  tahap  tokenizing.  Tahap terakhir  yaitu  stemming  dimana  pada  tahap  ini mengubah  sebuah  kata  menjadi  kata  dasar dengan  menghilangkan  imbuhan.  Gambar  3 merupakan flowchart preprocessing [4][5].
Mulai
Tugas Mahasiswa Case Folding Tokenizing Filtering Stemming Selesai Gambar.3 Flowchat Preprocessing

## 3.2. Implementasi Perbandingan Algoritma
Berikut  ini  merupakan  tahapan-tahapan  dalam mengimplementasikan  algoritma  winnowing mendeteksi  plagiarisme  pada  tugas  mahasiswa yaitu :

## Tabel 1. Data Uji
Percobaan 1. Tugas Mahasiswa dengan tingkat kemiripan 100 %
Kriptografi adalah ilmu mengenai teknik enkripsi dimana “naskah asli” (plaintext) diacak menggunakan suatu kunci enkripsi menjadi “naskah acak yang sulit dibaca” (ciphertext) oleh seseorang yang tidak memiliki kunci
dekripsi. Dekripsi menggunakan kunci dekripsi bisa mendapatkan kembali data asli. Probabilitas mendapat kembali naskah asli oleh seseorang yang tidak mempunyai kunci dekripsi dalam waktu yang tidak terlalu lama adalah sangat kecil. Kriptografi adalah ilmu mengenai teknik
enkripsi dimana “naskah asli” (plaintext) diacak menggunakan suatu kunci enkripsi menjadi “naskah acak yang sulit dibaca” (ciphertext) oleh seseorang yang tidak memiliki kunci dekripsi. Dekripsi menggunakan kunci dekripsi bisa mendapatkan kembali data asli. Probabilitas mendapat kembali naskah asli oleh
seseorang yang tidak mempunyai kunci dekripsi dalam waktu yang tidak terlalu lama adalah sangat kecil.
Percobaan 2. Tugas Mahasiswa dengan tingkat kemiripan 50 %
Kriptografi adalah ilmu mengenai teknik enkripsi dimana “naskah asli” (plaintext) diacak menggunakan suatu kunci enkripsi menjadi “naskah acak yang sulit dibaca” (ciphertext) oleh
Kriptografi adalah ilmu mengenai teknik enkripsi dimana
“naskah asli” diacak menggunakan suatu kunci enkripsi menjadi “naskah acak yang sulit dibaca” oleh seseorang yang
seseorang yang tidak memiliki kunci dekripsi. Dekripsi menggunakan kunci dekripsi bisa
mendapatkan kembali data asli. Probabilitas mendapat kembali naskah asli oleh seseorang yang tidak mempunyai kunci dekripsi dalam waktu yang tidak terlalu lama adalah sangat kecil.
tidak memiliki kunci dekripsi. Kriptanalisis adalah ilmu dan seni untuk memecahkan chiperteks menjadi plainteks tanpa mengetahui kunci yang diberikan. Pelakunya disebut kriptanalis.Kriptologi (cryptology) adalah studi mengenai kriptografi dan kriptanalisis Kriptografi sudah lama digunakan oleh tentara Sparta di Yunani pada permulaan tahun 400 SM.
Percobaan 3. Tugas Mahasiswa dengan tingkat kemiripan 30 %
Kriptografi adalah ilmu mengenai teknik enkripsi dimana “naskah asli” (plaintext) diacak menggunakan suatu kunci enkripsi menjadi “naskah acak yang sulit dibaca” (ciphertext) oleh seseorang yang tidak memiliki kunci dekripsi. Dekripsi menggunakan kunci dekripsi bisa mendapatkan kembali data asli. Probabilitas mendapat kembali naskah asli oleh seseorang yang tidak mempunyai kunci dekripsi dalam waktu yang tidak terlalu lama adalah sangat kecil.
Kriptografi adalah ilmu mengenai teknik enkripsi dimana “naskah asli” diacak menggunakan suatu kunci enkripsi menjadi “naskah acak yang sulit dibaca”.Kriptanalisis
adalah ilmu dan seni untuk memecahkan chiperteks menjadi plainteks tanpa mengetahui kunci yang diberikan. Pelakunya disebut kriptanalis.Kriptologi (cryptology) adalah studi mengenai kriptografi dan kriptanalisis Kriptografi sudah lama digunakan oleh tentara Sparta di
Yunani pada
permulaan tahun 400
SM. Mereka menggunakan alat yang namanya scytale.

## 1. Case Folding
Tahap  pertama  dalam  preprocessing  yaitu  case folding yaitu proses dimana semua data uji akan dirubah  menjadi  huruf  kecil  semua  karakter selain huruf dan angka dihilangkan dan dianggap delimiter.  Hasil  dari  case  folding  dapat  dilihat pada tabel 2

## Tabel 2. Hasil Case Folding
Percobaan 1. Tugas Mahasiswa dengan tingkat kemiripan 100 %
kriptografi adalah ilmu mengenai teknik
enkripsi dimana
“naskah asli” (plaintext) diacak menggunakan suatu kunci enkripsi menjadi “naskah acak yang sulit dibaca” (ciphertext) oleh seseorang yang tidak memiliki kunci dekripsi. dekripsi menggunakan kunci dekripsi bisa mendapatkan kembali data asli. probabilitas mendapat kembali naskah asli oleh seseorang yang tidak mempunyai kunci
dekripsi dalam waktu yang tidak terlalu lama adalah sangat kecil. kriptografi adalah ilmu mengenai teknik
enkripsi dimana “naskah asli” (plaintext) diacak menggunakan suatu kunci enkripsi menjadi “naskah acak yang sulit dibaca” (ciphertext) oleh
seseorang yang tidak memiliki kunci dekripsi. dekripsi menggunakan kunci dekripsi bisa mendapatkan kembali data asli. probabilitas mendapat kembali naskah asli oleh seseorang yang tidak mempunyai kunci dekripsi dalam waktu yang tidak terlalu lama adalah sangat kecil.
Percobaan 2. Tugas Mahasiswa dengan tingkat kemiripan 50 % kriptografi adalah
ilmu mengenai teknik kriptografi adalah ilmu mengenai teknik
enkripsi dimana “naskah asli” (plaintext) diacak menggunakan suatu kunci enkripsi menjadi “naskah acak yang sulit dibaca” (ciphertext) oleh seseorang yang tidak memiliki kunci dekripsi. dekripsi menggunakan kunci dekripsi bisa mendapatkan kembali data asli. probabilitas mendapat kembali naskah asli oleh seseorang yang tidak mempunyai kunci dekripsi dalam waktu yang tidak terlalu lama adalah sangat kecil. enkripsi dimana
“naskah asli” diacak
menggunakan suatu kunci enkripsi menjadi
“naskah acak yang sulit dibaca”  oleh
seseorang yang tidak memiliki kunci dekripsi. kriptanalisis adalah ilmu dan seni untuk memecahkan chiperteks menjadi plainteks tanpa mengetahui kunci yang diberikan. pelakunya disebut kriptanalis.kriptologi (cryptology) adalah studi mengenai kriptografi dan kriptanalisis kriptografi sudah lama digunakan oleh tentara sparta di yunani pada permulaan tahun 400 sm.
Percobaan 3. Tugas Mahasiswa dengan tingkat kemiripan 30 %
kriptografi adalah ilmu mengenai teknik enkripsi dimana “naskah asli” (plaintext) diacak menggunakan suatu kunci enkripsi menjadi “naskah acak yang sulit dibaca” (ciphertext) oleh seseorang yang tidak memiliki kunci dekripsi. dekripsi menggunakan kunci dekripsi bisa mendapatkan kembali data asli. probabilitas mendapat kembali naskah asli oleh seseorang yang tidak
kriptografi adalah ilmu mengenai teknik enkripsi dimana “naskah asli” diacak menggunakan suatu kunci enkripsi menjadi “naskah acak yang sulit dibaca”.kriptanalisis adalah ilmu dan seni untuk memecahkan chiperteks menjadi plainteks tanpa mengetahui kunci yang diberikan. pelakunya disebut
kriptanalis.kriptologi (cryptology) adalah studi mengenai kriptografi dan
mempunyai kunci dekripsi dalam waktu yang tidak terlalu lama adalah sangat kecil. kriptanalisis kriptografi sudah lama digunakan oleh tentara sparta di yunani pada permulaan tahun 400 sm. mereka menggunakan alat yang namanya scytale.

## 2. Filtering
Filtering merupakan proses menghapus kata-kata pada  sebuah  kalimat  yang  sering  keluar  dan dianggap  tidak  penting  seperti  penghubung, waktu, kata tanya dan lain sebagainya. Hasil dari Remove Stop Word dapat dilihat pada tabel 3

## Tabel 3. Hasil Remove Stop Word
Percobaan 1. Tugas Mahasiswa dengan tingkat kemiripan 100 % kriptografi ilmu mengenai teknik enkripsi dimana naskah asli plaintext diacak menggunakan suatu kunci enkripsi menjadi naskah acak sulit dibaca ciphertext oleh seseorang tidak memiliki kunci dekripsi dekripsi menggunakan kunci
dekripsi bisa mendapatkan kembali data asli probabilitas mendapat kembali naskah asli oleh seseorang tidak mempunyai kunci dekripsi dalam waktu tidak terlalu lama sangat kecil
kriptografi ilmu mengenai teknik enkripsi dimana naskah asli plaintext diacak menggunakan suatu kunci enkripsi menjadi naskah acak sulit dibaca ciphertext oleh seseorang tidak memiliki kunci
dekripsi dekripsi menggunakan kunci dekripsi bisa mendapatkan kembali data asli probabilitas mendapat kembali naskah asli oleh seseorang tidak mempunyai kunci dekripsi dalam
waktu tidak terlalu lama sangat kecil
Percobaan 2. Tugas Mahasiswa dengan tingkat kemiripan 50 %
kriptografi ilmu mengenai teknik enkripsi dimana naskah asli plaintext diacak menggunakan suatu kunci enkripsi menjadi naskah acak sulit dibaca ciphertext oleh seseorang tidak memiliki kunci
dekripsi dekripsi menggunakan kunci dekripsi bisa mendapatkan kembali data asli probabilitas mendapat kembali naskah asli oleh seseorang tidak mempunyai kunci dekripsi dalam waktu tidak terlalu lama sangat kecil
kriptografi ilmu mengenai teknik enkripsi dimana naskah asli diacak menggunakan suatu kunci enkripsi menjadi naskah acak sulit dibaca oleh seseorang tidak memiliki kunci dekripsi kriptanalisis ilmu seni memecahkan chiperteks menjadi plainteks tanpa mengetahui kunci diberikan pelakunya kriptanalis kriptologi cryptology studi mengenai kriptografi kriptanalisis kriptografi sudah
lama digunakan oleh tentara sparta yunani pada permulaan tahun sm
Percobaan 3. Tugas Mahasiswa dengan tingkat kemiripan 30 % kriptografi ilmu mengenai teknik enkripsi dimana naskah asli plaintext diacak menggunakan suatu kunci enkripsi menjadi naskah acak sulit dibaca ciphertext oleh seseorang tidak memiliki kunci dekripsi dekripsi menggunakan kunci dekripsi bisa mendapatkan kembali data asli probabilitas mendapat kembali naskah asli oleh seseorang tidak
kriptografi ilmu mengenai teknik enkripsi dimana naskah asli diacak menggunakan suatu kunci enkripsi menjadi naskah acak sulit dibaca kriptanalisis ilmu seni memecahkan chiperteks menjadi plainteks tanpa mengetahui kunci diberikan pelakunya kriptanalis kriptologi
cryptology studi
mengenai
mempunyai kunci
dekripsi dalam waktu tidak terlalu lama sangat kecil kriptografi kriptanalisis kriptografi sudah lama digunakan oleh tentara sparta yunani pada permulaan tahun sm mereka menggunakan alat namanya scytale

## 3. Tokenizing
Tokenizing  merupakan  proses  pemotongan string  menjadi  potongan  kata  yang  kumudian disusun  menjadi  baris.  Hasil  Tokenizing  dapat dilihat pada tabel 4

## Tabel 4. Hasil Tokenizing
Percobaan 1. Tugas Mahasiswa dengan tingkat kemiripan 100 % |kriptografi| |ilmu| |mengenai| |teknik| |enkripsi| |dimana| |naskah| |asli| |plaintext| |diacak| |menggunakan| |suatu| |kunci| |enkripsi| |menjadi |naskah| |acak| |sulit| |dibaca| |ciphertext| |oleh| |seseorang| |tidak| |memiliki| |kunci| |dekripsi| |dekripsi| |menggunakan| |kunci| |dekripsi| |bisa| |mendapatkan| |kembali| |data| |asli| |probabilitas| |mendapat| |kembali| |naskah| |asli| |oleh| |seseorang| |tidak| |mempunyai| |kunci| |dekripsi| |dalam| |waktu| |tidak| |terlalu| |lama| |sangat| |kecil|
|kriptografi| |ilmu| |mengenai| |teknik| |enkripsi| |dimana| |naskah| |asli| |plaintext| |diacak| |menggunakan| |suatu| |kunci| |enkripsi| |menjadi |naskah| |acak| |sulit| |dibaca| |ciphertext| |oleh| |seseorang| |tidak| |memiliki| |kunci| |dekripsi| |dekripsi| |menggunakan| |kunci| |dekripsi| |bisa| |mendapatkan| |kembali| |data| |asli| |probabilitas| |mendapat| |kembali| |naskah| |asli| |oleh| |seseorang| |tidak| |mempunyai| |kunci| |dekripsi| |dalam| |waktu| |tidak|
|terlalu| |lama| |sangat| |kecil|
Percobaan 2. Tugas Mahasiswa dengan tingkat kemiripan 50 % |kriptografi| |ilmu| |mengenai| |teknik| |enkripsi| |dimana| |naskah| |asli| |plaintext| |diacak| |menggunakan| |suatu| |kunci| |enkripsi| |menjadi| |naskah| |acak| |sulit| |dibaca| |ciphertext| |oleh| |seseorang| |tidak| |memiliki| |kunci| |dekripsi| |dekripsi| |menggunakan| |kunci| |dekripsi| |bisa| |mendapatkan| |kembali| |data| |asli| |probabilitas| |mendapat| |kembali| |naskah| |asli| |oleh| |seseorang| |tidak| |mempunyai| |kunci| |dekripsi| |dalam| |waktu| |tidak| |terlalu| |lama| |sangat| |kecil|
|kriptografi| |ilmu| |mengenai| |teknik| |enkripsi| |dimana| |naskah| |asli| |diacak| |menggunakan| |suatu| |kunci| |enkripsi| |menjadi| |naskah| |acak| |sulit| |dibaca|  |oleh| |seseorang| |tidak| |memiliki| |kunci| |dekripsi| |kriptanalisis| |ilmu| |seni| |memecahkan| |chiperteks| |menjadi| |plainteks| |tanpa| |mengetahui| |kunci| |diberikan| |pelakunya| |kriptanalis| |kriptologi| |cryptology| |studi|
|mengenai|
|kriptografi| |kriptanalisis| |kriptografi| |sudah| |lama| |digunakan| |oleh| |tentara| |sparta| |yunani| |pada| |permulaan| |tahun| |sm|
Percobaan 3. Tugas Mahasiswa dengan tingkat kemiripan 30 % |kriptografi| |ilmu| |mengenai| |teknik| |enkripsi| |dimana| |naskah| |asli| |plaintext| |diacak| |menggunakan| |suatu| |kunci| |enkripsi| |menjadi| |naskah| |acak| |sulit| |dibaca| |ciphertext| |oleh|
|kriptografi| |ilmu|
|mengenai| |teknik| |enkripsi| |dimana|
|naskah| |asli| |diacak| |menggunakan| |suatu| |kunci| |enkripsi| |menjadi| |naskah| |acak| |sulit| |dibaca|
|seseorang| |tidak| |memiliki| |kunci| |dekripsi| |dekripsi| |menggunakan| |kunci| |dekripsi| |bisa| |mendapatkan| |kembali| |data| |asli| |probabilitas| |mendapat| |kembali| |naskah| |asli| |oleh| |seseorang| |tidak| |mempunyai| |kunci| |dekripsi| |dalam| |waktu| |tidak| |terlalu| |lama| |sangat| |kecil|
|kriptanalisis| |ilmu| |seni| |memecahkan| |chiperteks| |menjadi| |plainteks| |tanpa| |mengetahui| |kunci| |diberikan| |pelakunya| |kriptanalis| |kriptologi| |cryptology| |studi| |mengenai| |kriptografi| |kriptanalisis| |kriptografi| |sudah| |lama| |digunakan| |oleh| |tentara| |sparta| |yunani| |pada| |permulaan|
|tahun| |sm| |mereka|
|menggunakan| |alat| |namanya| |scytale|

## 4. Stemming
Stemming  merupakan  proses  menghilangkan imbuhan-imbuhan baik itu berupa prefix, sufiks maupun konfiks yang ada pada setiap kata. Hasil Stemming dapat dilihat pada tabel 5.

## Tabel 5. Hasil Stemming
Percobaan 1. Tugas Mahasiswa dengan tingkat kemiripan 100 % |kriptografi| |ilmu| |kena| |teknik| |enkripsi| |mana| |naskah| |asli| |plaintext| |acak| |guna| |suatu| |kunci| |enkripsi| |jadi |naskah| |acak| |sulit| |baca| |ciphertext| |oleh| |orang| |tidak| |milik| |kunci| |dekripsi| |dekripsi| |guna| |kunci| |dekripsi| |bisa| |dapat| |kembali| |data| |asli| |probabilitas|
|kriptografi| |ilmu| |kena| |teknik| |enkripsi| |mana| |naskah| |asli| |plaintext| |acak| |guna| |suatu| |kunci| |enkripsi| |jadi |naskah| |acak| |sulit| |baca| |ciphertext| |oleh| |orang| |tidak| |milik| |kunci| |dekripsi| |dekripsi| |guna| |kunci| |dekripsi| |bisa| |dapat| |kembali|
|dapat| |kembali| |naskah| |asli| |oleh| |orang| |tidak| |punya|
|kunci| |dekripsi| |dalam| |waktu| |tidak| |lalu| |lama| |sangat|
|kecil|
|data| |asli| |probabilitas| |dapat| |kembali| |naskah| |asli| |oleh| |orang|
|tidak| |punya| |kunci| |dekripsi| |dalam| |waktu| |tidak| |lalu| |lama| |sangat| |kecil|
Percobaan 2. Tugas Mahasiswa dengan tingkat kemiripan 50 % |kriptografi| |ilmu| |kena| |teknik| |enkripsi| |mana| |naskah| |asli| |plaintext| |acak| |guna| |suatu| |kunci| |enkripsi| |jadi| |naskah| |acak| |sulit| |baca| |ciphertext| |oleh| |orang| |tidak| |milik| |kunci| |dekripsi| |dekripsi| |guna| |kunci| |dekripsi| |bisa| |dapat| |kembali| |data| |asli| |probabilitas| |dapat| |kembali| |naskah| |asli| |oleh| |orang| |tidak| |punya| |kunci| |dekripsi| |dalam| |waktu| |tidak| |lalu| |lama| |sangat| |kecil|
|kriptografi| |ilmu| |kena| |teknik| |enkripsi| |mana| |naskah| |asli| |acak| |guna| |suatu| |kunci| |enkripsi| |jadi| |naskah| |acak| |sulit| |baca|  |oleh| |orang| |tidak| |milik| |kunci| |dekripsi| |kriptanalisis| |ilmu| |seni| |pecah| |chiperteks| |jadi| |plainteks| |tanpa| |tahu| |kunci| |beri| |pelaku| |kriptanalis| |kriptologi| |cryptology| |studi| |kena| |kriptografi| |kriptanalisis| |kriptografi| |sudah| |lama| |guna| |oleh| |tentara| |sparta| |yunani| |pada| |mula| |tahun| |sm|
Percobaan 3. Tugas Mahasiswa dengan tingkat kemiripan 30 % |kriptografi| |ilmu| |kena| |teknik| |enkripsi| |mana| |naskah| |asli| |plaintext| |acak| |guna| |suatu| |kunci| |enkripsi| |jadi| |naskah| |acak| |sulit| |baca| |ciphertext| |oleh| |orang| |tidak|
|kriptografi| |ilmu| |kena| |teknik| |enkripsi| |mana| |naskah| |asli| |acak| |guna| |suatu| |kunci| |enkripsi| |jadi| |naskah| |acak| |sulit| |baca| |kriptanalisis| |ilmu| |seni| |pecah| |chiperteks| |jadi|
|milik| |kunci| |dekripsi| |dekripsi| |guna| |kunci| |dekripsi| |bisa| |dapat| |kembali| |data| |asli| |probabilitas| |dapat| |kembali| |naskah| |asli| |oleh| |orang| |tidak| |punya| |kunci| |dekripsi| |dalam|
|waktu| |tidak| |lalu|
|lama| |sangat| |kecil|
|plainteks| |tanpa| |tahu| |kunci| |beri| |pelaku| |kriptanalis| |kriptologi| |cryptology| |studi| |kena| |kriptografi| |kriptanalisis|
|kriptografi| |sudah| |lama| |guna| |oleh| |tentara| |sparta| |yunani| |pada| |mula| |tahun| |sm| |mereka| |guna| |alat| |nama| |scytale|
Tabel.6 Percobaan 1. Tingkat kemiripan 100 %
dengan winnowing Uji oba n-gram (n) window (w) kemiripan (%) 1 2 3 100 2 3 3 100 3 4 3 100 4 5 3 100 5 6 3 100 6 7 5 100 7 8 5 100 8 9 5 100 9 10 5 100 Tabel.7 Percobaan 2. Tingkat kemiripan 50 % dengan winnowing uji coba n-gram (n) window (w) kemiripan (%) 1 2 3 61,6 2 3 3 40,7 3 4 3 31,2 4 5 3 26,9 5 6 3 25,4 6 7 5 23,1 7 8 5 22,2 8 9 5 21,1 9 10 5 20,7
Tabel.8 Percobaan 3.Ttingkat kemiripan 30 % dengan winnowing uji coba n-gram (n) window (w) kemiripan (%) 1 2 3 57,3 2 3 3 31,5 3 4 3 24,1 4 5 3 19,5 5 6 3 18,1 6 7 5 16,9 7 8 5 16,7 8 9 5 16,6 9 10 5 16,2

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil percobaan  yang  telah dilakukan  pada  algoritma  winnowing  untuk mendeteksi plagiarisme  tugas mahasiswa, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut;
1. Algoritma  winnowing  mendapatkan  hasil terbaik pada uji coba dengan nilai n-gram (n) = 3 dan window (w) = 3.
2. Algoritma  winnowing  memiliki  persentase akurasi yang baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Wali, M., & Safrizal, S. (2018). Similar text sebagai Pengkodean Aplikasi Plagiarisme.  Jurnal  JTIK (Jurnal  Teknologi  Informasi dan  Komunikasi),  2(1),  11- 19.
[2]  Astutik,  Sariyanti,  et  al.  "Sistem  Penilaian
Esai  Otomatis  Pada  E- learning  Dengan  Algoritma Winnowing." Jurnal Informatika University Petra Kristian, vol. 12, no. 2, Nov. 2014, pp. 47-52
[3]  Parewe,  Andi  Maulidinnawati  Ak;  Aman,
Andryanto;  Dewang,  Dody
Putra M. Perbandingan
Algoritma  Winnowing  Dan Algoritma  Manber  Dalam
Mendeteksi  Berita  Hoax  Di Media  Sosial.  PROSIDING SEMANTIK,  2021,  3.1:  41- 46.
[4] Andhika, Fatardhi R. 2010. Penerapan String
Suggestion dengan Algoritma Levenshtein Distance dan Alternatif Algoritma Lain dalam Aplikasi,  Sekolah  Tinggi Teknik  Informatika,  Institut Teknologi  Bandung  (ITB).
Bandung.
[5] Setiawan, A. (2017). Implementasi Algoritma Winnowing Untuk  Deteksi  Kemiripan Judul  Skripsi  Studi  Kasus Stmik  Budidarma.  Majalah
Ilmiah  INTI  (Informasi  dan Teknologi Ilmiah), 12(1).