## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4409

## Deteksi Tingkat Kemiripan Judul Menggunakan Algoritma Oliver Pada Sistem Informasi Pengajuan Skripsi
Nopi Fitrianingsih 1 , Marsani Asfi 1,* , Dwi Prasetyo 2 , Ricky Perdana Kusuma 3 , Muhammad Afif Sulhan 3
1 Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Catur Insan Cendekia, Cirebon, Indonesia
2 Fakultas Sains dan Teknik, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Nusa Cendana, Kupang, Indonesia
3 Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Manajemen Informatika, Univ. Catur Insan Cendekia, Cirebon, Indonesia Email: 1 nopifitrianingsih118@gmail.com, 2 marsani.asfi@cic.ac.id, 3 dpras.ilkom.undana@gmail.com,
4 rickyperdanak@cic.ac.id, 5 muhammad.afif.sulhan@cic.ac.id Email Penulis Korespondensi: marsani.asfi@cic.ac.id
Abstrak− Skripsi merupakan persyaratan akhir pendidikan akademis. Sistem prosedural skripsi terkadang masih membutuhkan waktu  lama  karena  proses  pengecekan  judul  masih  dilakukan  berdasarkan  daya  ingat  pimpinan  program  studi  sehingga memungkinkan terjadinya kemiripan judul skripsi. Oleh sebab itu, diperlukan sistem deteksi tingkat kemiripan judul secara otomatis agar dapat mencegah terjadinya redudansi judul skripsi. Penelitian ini menerapkan algoritma Oliver yang  merupakan sebuah fungsi dalam bahasa pemrograman PHP yang menghasilkan nilai kemiripan dari dua string.  Algoritma Oliver belum banyak diterapkan dalam teknik deteksi plagiarisme. Pengujian algoritma oliver menggunakan data uji sebanyak 10 data judul uji dan 217 judul untuk data training. Hasil pengujian menunjukan algoritma Oliver menghasilkan persentase tingkat kemiripan judul  sesuai  dengan  ketentuan  diterima  yaitu  60%.  Diperoleh  2  dari  10  judul  skripsi  ditolak  dengan  persentase  kemiripan sebesar  70.06%  dan  62,89%  dan  8  judul skripsi  diterima  dengan  persentase  kemiripan sebesar  31.  94%,  30.48%,  26.11%, 31.86%, 29.47%, 31.13%, 35.01% dan 37.08%.
Kata Kunci: Kemiripan; Judul; Skripsi; Algoritma Oliver; Deteksi
Abstract− Thesis is the final requirement of academic education. The procedural system for the title checking process is based on the memory of the huma, thus allowing for the similarity of the thesis title. Therefore, a system can detect the degree of similarity of  titles automatically in order to prevent redundancy of thesis titles. This study applies the Oliver algorithm which is a function in the PHP programming language that produces a similarity value of two strings. Oliver's algorithm has not been widely applied in plagiarism detection techniques. Oliver algorithm testing using test data as much as 10 test title data and 217 titles  for  training  data.  The  test  results  show  that  Oliver's  algorithm  produces  a  percentage  of  the  title  similarity  level  i n accordance with the accepted provisions, namely 60%. It was found that 2 out of 10 thesis titles were rejected with a similarity percentage of 70.06% and 62.89% and 8 thesis titles were accepted with a similarity percentage of 31.94%, 30.48%, 26.11%, 31.86%, 29.47%, 31.13%, 35.01% and 37.08%.
Keywords : Similarity; Title; Thesis; Oliver Algorithm; Detection

## 1. PENDAHULUAN
Skripsi merupakan salah satu persyaratan akhir pendidikan akademis mahasiswa yang ditulis dalam bentuk karya tulis ilmiah [1] serta sesuai bidang ilmunya [2]. Tahapan pertama dalam prosedur skripsi adalah proses pengajuan judul skripsi. Mahasiswa wajib mengajukan judul skripsi dengan tingkat kemiripan yang tidak sama dengan judul skripsi sebelumnya agar tidak terjadi redudansi judul skripsi. Namun, pada tahap pertama dalam prosedur skripsi ini tidak sedikit mahasiswa yang masih ragu akan tingkat kemiripan judul skripsi yang akan diajukan. Sistem yang ada  sebelumnya  belum  dapat  mengecek  tingkat  kemiripan  judul  yang  diajukan  dengan  judul-judul  skripsi sebelumnya. Hal tersebut juga berdampak dalam proses validasi judul skripsi sehingga membutuhkan waktu lama. Proses  pengecekan  judul  masih  dilakukan  berdasarkan  daya  ingat  pimpinan  program  studi.  Sehingga,  hasil pengecekan tersebut tidak efektif karena memungkinkan terjadinya redudansi, terlupa karena kemampuan daya ingat  manusia.  Oleh  sebab   itu,  diperlukan  adanya  sistem  berbasis  komputer  dengan  menerapkan metode  yang tepat  yang  dapat  mendeteksi  tingkat  kemiripan  judul  skripsi  secara  otomatis  agar  dapat  mencegah  terjadinya redudansi judul skripsi sehingga pelaksanaan skripsi dapat lebih optimal dan tidak memakan waktu lama. Terkait hal tersebut, terdapat beberapa algoritma yang dapat diterapkan untuk mendeteksi kemiripan teks atau plagiarisme .  Penelitian  tentang  menguji  kemiripan  judul  pada  tugas  akhir  menggunakan  metode Cosine Similarity serta  penilaian  bobot  dengan  TF-IDF.  Penelitian  ini  diterapkan  di  Institut  Kesehatan  Deli  Husada Delitua.  Penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  43%  dari  judul  yang  diajukan  tidak  layak  diajukan  karena memiliki kemiripan dengan judul tugas akhir sebelumnya serta 53% layak untuk dapat diajukan. Hasil penelitian juga  menunjukkan  rata-rata  waktu  0.12117  menit  [3].  Penelitian  lainnya  adalah  menggunakan  algoritma Levenshtein Distance untuk mendeteksi kesamaan judul skripsi[4]. Penelitian ini menggunakan pencarian judul skripsi  dengan  multi  target  untuk  6  kategori  serta  penentuan  threshold    >=  4  dan  bobot  similarity  >25%  [4]. Penelitian lainnya dilakukan menggunakan algoritma  string   matching  yaitu  Boyer-Moore.   Dengan algoritma Boyer-Moore  pencocokan  terhadap string dimulai  dari  karakter  paling  kanan  selanjutnya ke karakter dibagian kiri . Pergeseran ini didasarkan  pada nilai  dari occurence  heuristic (HO)  dan match  heuristic (MH). Hasil penelitian  menunjukkan    sistem    yang   dibuat  mampu    dapat  digunakan  untuk  menentukan   kemiripan   usulan judul  Skripisi  berdasarkan data repositori judul skripsi yang  telah  ada.  Hasil pengujian  menunjukan  bahwa ketika    banyak    data    judul  maka  rata-rata  peningkatan  waktu  hanya  bertambah  34%  [5].  Penelitian  terdahulu

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4409
lainnya  juga  membahas  tentang  pengecekan  kemiripan  judul  untuk  skripsi  dengan  menggunakan  algoritma Winnowing [6][7][8]. Penelitian tersebut menerapkan nilai parameter k-gram yang memiliki nilai similarity yang tinggi. Nilai k semakin besar akan mengurangi nilai kemiripan pada judul [9]. Hasil dari penelitian [9] diharapkan koordinator  tugas akhir atau Ketua Program Studi dapat menentukan persentase kemiripan judul sebagai  syarat untuk review awal atas pengajuan skripsi. Pengujian dilakukan untuk 117 judul skripsi dan diperoleh 11 judul yang dengan tingkat kemiripan lebih besar dari 20 persen  [6]. Penelitian lainnya adalah penggunaan algoritma Rabin Karp  [10],  dalam  penelitian  ini  dilakukan  tahapan  preprocessing  untuk  membersihkan  data  judul  skripsi. Selanjutnya dilakukan proses hashing . Tahapan string matching dilakukan dengan Rabin Karp pada setiap kata dan  diukur  tingkat  kemiripannya  menggunakan dice’s  Coefficient ,  sehingga  menghasilkan  nilai similarity dari judul [10].
Mengingat  banyaknya  algoritma  untuk  mendeteksi  kemiripan  teks,  maka  pada  penelitian  ini  digunakan algoritma  oliver  (PHP similar_text )  untuk  mendeteksi  tingkat  kemiripan  judul  skripsi.  Algoritma  Oliver merupakan  sebuah  fungsi  dalam  bahasa  pemrograman  PHP  yang  membandingkan  2 string dengan  hasil  nilai kemiripan  dari  kedua string [11]  dan  diperkenalkan  oleh  [12].  Penelitian  penggunaan  algoritma  oliver  sendiri pernah dilakukan oleh [13]. Dalam penelitian terebut penggunaan algoritma Oliver digabungkan dengan algoritma lainnya yang digunakan dalam perbaikan dan pemberian saran dalam penulisan. Algoritma Oliver belum banyak diterapkan dalam teknik deteksi plagiarisme. Dengan menggunakan fungsi similar text dapat dilakukan penentuan nilai kesamaan teks dalam bentuk persentase. Similar_text adalah fungsi bawaan dalam bahasa pemrograman PHP untuk  menghitung  kesamaan  antara  dua string [14].   Penelitian  yang  dilakukan  adalah  untuk  mengembangkan sistem  deteksi  tingkat  kemiripan  judul  skripsi.  Algoritma  Oliver  digunakan  dalam  mendeteksi  kemiripan  judul skripsi.  Adapun format penulisan fungsi similar_text yaitu : int similar_text (string $first , string $second[, float &$percent ] )[11]. Dimana $first adalah paramater judul skripsi asal, $second adalah paramater judul skripsi kedua, sedangkan $percent adalah nilai bertipe float yang dihasilkan dari hasil perbandingan dua judul $first dan $second

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metode eksperimen digunakan dalam penelitian ini. Adapun  tahapan penelitiannya adalah sebagai berikut :

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  adalah  dokumen  teks  berupa  daftar  judul  skripsi  mahasiswa  sebanyak  217  Judul  dari  5 Program  Studi  yang  ada  di  Fakultas  Teknologi  Informasi  Universitas  Catur  Insan  Cendekia.pada  periode 2019/2020.  Data  tersebut  selanjutnya  dijadikan  data training sebanyak  217  judul  sedangkan  data  uji  yang digunakan  adalah  data  judul  skripsi  untuk  periode  2020/2021  sebanyak  10  judul.  Gambar  1,  pada  Bagian  A merupakan  tahapan  pengumpulan  data.  Judul  skripsi  baru  menjadi  data  uji,  sedangkan  Data  judul-judul  skripsi sebelumnya dijadikan data training.
Tabel 1 . Data Training
N o
Judul Skripsi
1 Sistem Informasi Pendaftaran Seminar pada STMIK CIC Cirebon Berbasis Web
2 Perancangan Media Pembelajaran Tata Surya Menggunakan Teknologi Augmented Reality untuk Siswa Sekolah Dasar
3 Implementasi Mikrotik Routerboard Hap Lite GB941-2ND-TC Untuk Manajemen Jaringan Laboratorium Komputer di SMK Negeri 3 Kuningan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4409
N o Judul Skripsi
4 Sistem Monitoring dan Kontrol Otomatis Suhu Kandang Peternakan Ayam Menggunakan Wemos dengan Telegram
5 Perancangan Desain  User Interface &  User Experience Aplikasi  Sebagai  Media Pengelolaan Sampah di Kota Cirebon
6 Pemanfaatan Mikrotik RB941 untuk Manajemen User Hotspot dengan Metode Queue Free (Studi Kasus : SMA NU Kaplongan Indramayu)
7 Prototype Home Automation pada Keamanan Pintu Rumah Berbasis Arduino UNO
8 Rancang  Bangun  Akses  Kontrol  Pintu  Rumah  dan  Keamanan  Rumah  Berbasis  Wemos  dengan  Konsep Internet of Things (IOT)
9 Sistem  Informasi  Perhitungan  dan  Pencatatan  Akuntansi  Pengupahan  Karyawan  Menggunakan  Metode Accrual Basis Berbasis Web (Studi Kasus : PT. Herona Express Cabang Cirebon)
1
0 Rancang Bangun Aplikasi  Alat Bantu  Pembelajaran Pengenalan Hardware Komputer dengan Teknologi Augmented Reality (Studi Kasus : Sekolah Dasar Cirebon Islamic School (CIS))
. ... dan seterusnya.
Sedangkan Tabel 2, adalah data uji untuk digunakan sebagai pengujian pengukuran tingkat kemiripan judul. Data uji yang digunakan sebanyak 10 contoh judul skripsi.
Tabel 2 . Data Testing Judul Skripsi[15]
N o Judul Skripsi
1 Analisis  Umur  Piutang  Atas  Biaya  Kuliah  Dengan  Metode  Pencatatan Ledgerless  Bookkeeping Studi Kasus : Universitas CIC Cirebon.
2 Analisis  dan  Implementasi Security  Network  Fail2ban terhadap  Serangan  Dos  Pada  Web Server (Studi Kasus : Universitas CIC).
3 Penerapan  Metode Customer  Satisfaction  Index (CSI)  untuk  Mengukur  Tingkat  Kepuasan  Layanan Manajemen Universitas Catur Insan Cendekia.
4 Sistem Informasi Pengelolaan Alumni berdasarkan IAPS 4.0.
5 Rancangan Bangun Aplikasi LINE Chatbot Informasi dan Edukasi Kesehatan Mental.
6 Implementasi Load  Balancing Menggunakan  NGINX  dengan  Metode Round  Robin Pada Learning Management System Moodle.
7 Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan dengan Metode Profiel Matching .
8 Perancangan Aplikasi Monitoring Ruangan Menggunakan IP Camera Berbasis Android pada Universitas Catur Insan Cendekia.
9 Analisis Kualitas Pelayanan terhadap Kepuasan Konsumen dengan menggunakan Dimensi TERRA pada Yogya Grand Cirebon
1
0 Sistem  Informasi  Penjualan  Tunai  Obat  Menggunakan  Metode Cash  Basis Pada  Apotek  Jasa  Prima Medical Centre Cirebon.

## 2.3. Pengolahan Dengan Algoritma Oliver
Algoritma  Oliver  merupakan  fungsi  PHP  untuk similarity  text.  Similarity  text digunakan  untuk  menghitung kesamaan diantara 2 string [11]. Hasil dari similar text berupa nilai persentase dari kesamaan 2 string [11]. String yang  dimaksud  berupa  angka,  huruf,  karakter,  ataupun  kata  yang  telah  dikelompokkan  secara  bersama-sama ataupun terpisah sebagai suatu string dengan variable panjang [14].

## 2.4. Analisa Penentuan Similar Text dengan Algoritma Oliver
Proses analisa kemiripan judul skripsi dengan algoritma Oliver untuk bagian B pada Gambar 1 pada proses 3 dan 4 dapat diilustrasikan dengan pseudo-code sebagai berikut : 1. Menentukan 2 string yang akan diuji tingkat similar text nya (misal Str 1 dan Str 2 ). 2. Menghitung panjang string pertama dan kedua, termasuk spasi (misal L 1 dan L 2 ).
3. Menghitung panjang string total dari string pertama dan kedua (misal T str =L 1 +L 2 ). 4. Melakukan :
a. Perhitungan kesamaan karakter yang ada di string kedua dengan karakter di string pertama.
b. Simpan jumlah karakter yang sama tersebut (misal T kar ).
5. Menghitung nilai rata-rata panjang string, yaitu panjang string total 2 string dibagi dengan 2 (misal P str = T str /2) 6. Menghitung persentase similar text dengan cara membagi antara jumlah karakter yang sama (T kar ) dengan rata- rata panjang string (P str ) dikali dengan 100% (misal S text = (T kar /P str ) *100%. Misal similar text dari string “sisfotenika” dan “sisfo”. Karakter yang sama dari 2 string tersebut adalah karakter s, i, s, f, o dengan panjang 5. Nilai rata-rata panjang stringnya adalah 8 yang diperoleh dari 16 ÷ 2 = 8.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4409
Perhitungan similar  textnya adalah  dengan  membagi  jumlah  string  yang  sama  dengan  rata-rata  panjang  string. Sehingga diperoleh nilai persentasenya adalah (5÷8) × 100% = 62,5%.

## 2.5. Kesimpulan Hasil Kemiripan
Kesimpulan  hasil  kemiripan  dari  judul  skripsi  yang  diuji  adalah  ditolak  atau  diterima.  Ketentuan yang  berlaku pada deteksi kemiripan judul skripsi ini diantaranya adalah : a. Apabila terdapat tingkat kemiripan judul lebih besar dari 60%, maka judul usulan ditolak.
b. Apabila tingkat kemiripan judul kurang dari atau sama dengan 60%, maka judul usulan diterima. Plagiat merupakan perbuatan yang sengaja maupun tidak sengaja dilakukan untuk mendapatkan kredit atau nilai pada suatu karya ilmiah. Kegiatan plagiat yang dilakukan yaitu dengan mengutip seluruh ataupun sebagian karya ilmiah pihak lain, lalu diakui sebagai karya ilmiahnya tanpa penyertaan sumber secara tepat dan memadai [16], [17]. Batasan proporsi atau persentase kata atau kalimat mengenai plagiasi adalah sebagai berikut : a. Apabila < 30%, maka tidak plagiasi.
b. Apabila 30-60%, maka plagiasi sedang.
c. Apabila >60%, maka plagiasi berat atau total.
2.6. Implementasi Algoritma Oliver dalam Sistem
Implementasi sistem dibuat dalam antar muka sistem yang dapat digunakan oleh pengguna untuk menguji tingkat persentase  kemiripan  judul  skripsi  yang  diajukannya.  Gambar  2,  menunjukkan  tahapan  pengecekan  tingkat similarity dalam sistem yang dikembangkan.
Gambar 2 . Implementasi Flowchart Oliver dalam Sistem
Proses  pengecekan  tingkat  kemiripan  judul  skripsi  dengan  menggunakan  Algoritma  Oliver  (PHP Similar_Text ) seperti terlihat pada gambar 2 : 1) Mengubah string menjadi low case
Dilakukan untuk mengurangi akurasi tingkat kemiripan karena faktor case sensitive , semua string yang di cek kemiripannya menjadi huruf kecil semua ( low case ).
2) Membandingkan judul
Membandingkan judul skripsi yang diajukan dengan judul-judul skripsi yang telah ada.
3) Deteksi kemiripan judul ( similar_ text)
Selanjutnya,  sistem  melakukan  pendeteksian  kemiripan  judul  skripsi  dengan  perhitungan  pembagian  nilai similarity  text dengan  rata-rata  panjang string. Hasil  yang  diperoleh  adalah  tingkat  kemiripan  judul  dalam bentuk persentase.
4) Hasil  persentase  tingkat  kemiripan  judul  skripsi  tersebut  kemudian  akan  di  cek  dengan  ketentuan  sebagai berikut :
a. Apabila terdapat tingkat kemiripan judul skripsi lebih besar dari 60%, maka judul yang diajukan ditolak.
b. Apabila tingkat kemiripan judul skripsi kurang dari atau sama dengan 60%, maka judul yang diajukan akan dihitung rata-rata persentasenya. Kemudian, apabila rata-rata persentase kurang dari atau sama dengan 60% maka judul yang diajukan diterima dan sebaliknya apabila rata-rata persentase tersebut lebih besar dari 60% maka judul yang diajukan ditolak.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.   Implementasi Algoritma
Algoritma  Oliver  merupakan  fungsi  yang  diimplementasi  dalam  bahasa  pemograman  PHP.  Adapun listing program dari penerapan algoritma Oliver seperti pada Gambar 3.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4409
Gambar 3. Implementasi Algoritma Oliver dalam PHP

## 3.2. Hasil Preprocessing
Preprocessing dilakukan untuk meningkatkan akurasi kemiripan yang dihasilkan yang disebabkan karena faktor case sensitive , maka semua string yang di cek kemiripannya menjadi huruf kecil semua ( low case ). Contoh  hasil pre-processing dari Tabel 1 dan Tabel 2, berikut ini :

## Misalkan, judul awal :
Prototype Sistem Keamanan Buka Tutup Atap Jemuran Otomatis Menggunakan Sensor Air dan Light Dependent Resistor (LDR) Berbasis Arduino

## Setelah dilakukan pre-processing :
prototype sistem keamanan buka tutup atap jemuran otomatis menggunakan sensor air dan light dependent resistor (ldr) berbasis arduino
Untuk  proses preprocessing dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  217  contoh  judul  data  training, sedangkan untuk pengujian digunakan data uji judul skripsi sebanyak 10 contoh judul skripsi.

## 3.3. Hasil Perbandingan  Similarity
Pada Tabel 1 dan Tabel 2 adalah data setelah dilakukan preprocessing selanjutnya dilakukan perbandingan tingkat similarity nya.
Judul usulan (data testing ke-1) : analisis  umur  piutang  atas  biaya  kuliah  dengan  metode  pencatatan  ledgerless  bookkeeping  studi  kasus  : universitas cic cirebon
Judul skripsi (data training ke-1) : sistem pendukung keputusan penilaian kinerja karyawan pt. harjamukti jaya mandiri menggunakan metode simple additive weighting
Hasil perbandingan judul usulan (data testing ke-1) dengan judul skripsi (data training ke-1) didapatkan : a. Panjang string judul usulan (data testing ke-1) = 125 b. Panjang string judul skripsi (data training ke-1) = 126 c. Rata-rata panjang string = 125,5 d. similarity text judul usulan (data testing ke-1) dengan judul skripsi (data training ke-1) = 41
e. Maka, % kemiripan judul antara judul usulan (data testing ke-1) dengan judul skripsi (data training ke-1) = (41 / 125,5) * 100% = 32,67%.

## 3.4. Hasil Perhitungan Similarity
Tabel  3  adalah  rekapitulasi  hasil  perhitungan  kemiripan  teks  dilakukan  dengan  menghitung  masing-masing  10 contoh data uji judul skripsi.
Tabel 3. Hasil Rekapitulasi Nilai-Nilai Perhitungan Similarity Judul
No Data Uji Ke- Similarity Teks Rata-Rata Panjang % Kemiripan  MAX 1 Judul-1 37 114,91 32,37% 52,01% 2 Judul-2 35 113,41 30,74% 48,93% 3 Judul-3 31 118,91 26,31% 44,95% 4 Judul -4 25 80,41 31,62% 56,25% 5 Judul-5 26 80,41 31,62% 53,80% 6 Judul-6 34 90,91 29,15% 47,46% 7 Judul-7 30 107,41 31,35% 70,06% 8 Judul-8 39 110,41 35,12% 58,77%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4409
No Data Uji Ke- Similarity Teks Rata-Rata Panjang % Kemiripan  MAX 9 Judul-9 38 108,41 34,97% 62,89% 10 Judul-10 41 108,91 37,45% 56,50%

## 3.5. Hasil Keputusan dari Persentase Similarity
Hasil persentase tingkat  kemiripan judul skripsi  pada Tabel  3 kemudian akan di  cek dengan ketentuan sebagai berikut :
a. Apabila terdapat tingkat kemiripan judul skripsi lebih besar dari 60%, maka judul yang diajukan ditolak.
b. Apabila tingkat kemiripan judul skripsi kurang dari atau sama dengan 60%, maka judul yang diajukan akan dihitung rata-rata persentasenya. Kemudian, apabila rata-rata persentase kurang dari atau sama dengan 60% maka judul yang diajukan diterima dan sebaliknya apabila rata-rata persentase tersebut lebih besar dari 60% maka judul yang diajukan ditolak.
Misalkan hasil perhitungan pada Tabel 3, dari sepuluh data uji terdapat persentase kemiripan judul skripsi yang  melebihi  batas  ketentuan  yang  telah  ditetapkan  (lebih  besar  dari  60%)  yaitu  70,06 %  (data  uji  ke-7)  dan 62,89% (data uji ke-9). Maka secara langsung kedua judul tersebut ditolak oleh sistem. Sedangkan untuk delapan data testing lainnya kurang dari atau sama dengan 60%, akan dihitung rata-rata persentase kemiripannya : Rata-rata % kemiripan judul skripsi usulan (data testing ke-1), yaitu : Jumlah judul skripsi (data training ) = 217 Jumlah % kemiripan judul skripsi usulan (data testing ke-1) = 6929,90% Rata-rata % kemiripan judul skripsi usulan (data testing ke-1) = 31,94%
Demikian  juga  akan  dilakukan  perhitungan rata-rata  %  kemiripan  judul  skripsi  usulan  yang  sama untuk data testing lainnya yang nilai maksimum % kemiripan judul skripsinya kurang dari atau sama dengan 60%. Tabel 4 merupakan rangkuman akhir hasil perhitungan similarity dan keputusan akhir yang diberikan.
Tabel 4. Contoh Hasil Akhir Keputusan Similarity Judul No Data Uji Ke-1 % Kemiripan Keputusan 1 Judul-1 31,94 Diterima 2 Judul-2 30,48 Diterima 3 Judul-3 26,11 Diterima 4 Judul-4 31.86 Diterima 5 Judul-5 29.47 Diterima 6 Judul-6 31.13 Diterima 7 Judul-7 70.06 Ditolak 8 Judul-8 35.01 Diterima 9 Judul-9 62.89 Ditolak 10 Judul-10 37.08 Diterima

## 3.6. Pembahasan
Gambar  4.  menunjukkan beberapa hasil utama dari  penggunaan algoritma Oliver ini. Informasi  yang diperoleh diantaranya :
1. Tingkat similarity .  Tingkat similarity ini  menunjukkan  nilai  kemiripan  teks  hasil  penggunaan  fungsi similar_text dari algoritma Oliver. Rata-rata tingkat similarity dari 10 contoh judul skripsi yang diuji adalah 34.
2. Rata-rata  panjang  String.  Nilai  rata-rata  ini  menunjukkan  panjang  string  yang  dihasilkan  dari  proses perbandingan. Rata-rata panjang string dari 10 conroh judul skripsi adalah 103.
3. Nilai  Maksimum  merupakan  nilai  tertinggi  hasil  perhitungan  nilai  prosentase  kemiripan  semua  hasil perbandingan  data  uji  terhadap  data  training.  Dari  Gambar  7  diperoleh  bahwa  bahwa  contoh  judul  uji  ke-7 diperoleh nilai maksimum 70.06% dan contoh judul uji ke-9 diperoleh nilai maksimum 62.89%. Dari informasi nilai maksimum ini, maka secara otomatis kedua judul tersebut akan ditolak karena memiliki nilai prosentase kemiripan diatas 60%.
4. Prosentase Kemiripan. Nilai prosentase kemiripan ini diperoleh dari hasil pembagian dari  tingkat  similarity dengan  rata-rata  panjang  string.  Dari  Gambar  7  diperoleh  masing-masing  prosentase  kemiripan  untuk  10 contoh  judul  skripsi  yang  diujikan,  yaitu  :  32.07%,  30.74%,  26.31%,  26.31%,  29.15%,  31.35%,  35.12%, 34.97%  dan  37.45%.  Prosentase  kemiripan  ini  akan  menjadi  dasar  dalam  penentuan  apakah  judul  skripsi diterima atau ditolak. Dari hasil ini terlihat bahwa dari 10 contoh judul data uji semuanya akan diterima, tapi jika dilihat dari nilai maksimum  yang diperoleh dari  hasil perbandingan satu  persatu judul diperoleh bahwa ada 2 judul yang ditolah yaitu contoh judul uji ke-7 dengan nilai maksimum 70.06% dan contoh judul uji ke-9 dengan nilai maksimum 62.89%.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4409
Gambar 4. Grafik Perbandingan Tingkat Similarity, Rata-Rata Panjang String, % Kemiripan
dan Nilai Max

## 3.7. Implementasi Sistem
Gambar 5, merupakan implementasi sistem untuk pengecekan judul skripsi. Interface ini terdiri dari masukan judul skripsi yang akan diuji tingkat similarity nya. Form ini digunakan untuk melakukan pengecekan dan pengajuan judul skripsi. Pada form ini akan ditampilkan hasil persentase tingkat kemiripan judul usulan terhadap judul skripsi yang sudah ada sebelumnya.
Gambar 5. Implementasi Halaman Pengecekan Kemiripan Judul Skripsi
Gambar 6, merupakan keluaran dari hasil pengecekan judul skripsi. Dari keluaran tersebut akan ditampilkan persentase tingkat kemiripan judul skripsi serta keputusan dapat melanjutkan ke tahapan berikutnya.
Gambar 6. Implementasai Hasil Keluaran dari Pengecekan Judul Skripsi
Sedangkan  Gambar  7,  merupakan  implementasi  rekapitulasi  hasil  perhitungan  tingkat  kemiripan  judul skripsi  untuk  beberapa  data  yang  digunakan  dalam  pengujian  sistem.  Implementasi  sistem    diterapkan  pada aplikasi SIMASITA di Universitas Catur Insan Cendekia [15].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4409
Gambar 7. Implementasi Hasil Pengujian Tingkat Kemiripan

## 3.8. Hasil Pengujian Tingkat Kemiripan
Teknik  pengukuran  untuk  pengukuran  hasil  pengujian  menggunakan  pengukuran  persentase  tingkat  kemiripan judul skripsi. Hasil pengukuran seperti yang terlihat pada Gambar 7, dapat dijelaskan  dengan ketentuan berikut : a. Jika tingkat kemiripan judul skripsi lebih besar dari 60%, maka judul skripsi yang diajukan tersebut ditolak.
b. Sedangkan jika tingkat kemiripan judul skripsi kurang dari atau sama dengan 60%, maka judul skripsi yang diajukan tersebut akan dihitung rata-rata persentasenya secara total.
c. Kemudian,  jika  rata-rata persentase  pengukuran kemiripan judul skripsi  kurang dari atau sama dengan 60% maka judul skripsi yang diajukan diterima, sebaliknya jika rata-rata pengukuran persentase judul skripsi secara total lebih besar dari 60% maka judul yang diajukan akan ditolak.
Dari sepuluh data uji diperoleh  persentase kemiripan judul skripsi yang melebihi 60% yaitu 70,06 % (data uji  ke-7)  dan  62,89%  (data  uji  ke-6).  Maka  secara  otomatis  langsung  kedua  judul  skripsi  tersebut  ditolak  oleh sistem. Untuk delapan data testing lainnya yang memiliki nilai persentase kurang dari atau sama dengan 60%, akan dihitung rata-rata persentase kemiripannya.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil pengujian dalam proses pengecekan kemiripan judul skripsi dengan data testing sebanyak 10 data judul skripsi yang diusulkan mahasiswa dan data training sebanyak 217 judul skripsi menghasilkan persentase tingkat kemiripan  judul  sesuai  dengan  ketentuan  yang  telah  ditetapkan,  didapatkan  2  judul  skripsi  ditolak  karena persentase tingkat kemiripan judul sebesar 70.06% dan 62,89% (lebih besar dari 60%), dan 8 judul skripsi lainnya diterima  dengan  tingkat  kemiripan  judul  diantaranya  sebesar 32.07%,  30.74%,  26.31%,  26.31%,  29.15%, 35.12% dan 37.45% (kurang dari atau sama dengan 60%). Keputusan diterima atau tidak didasarkan prosentase perbandingan satu persatu judul uji dengan judul training. Jika nilai prosentase perbandingan diatas 60% (seperti contoh judul uji ke-7 dan contoh judul uji ke-9) maka judul tersebut ditolak. Sebaliknya jika dibawah 60% proses keputusan diterima datau tidak didasarkan pada prosentase kemiripan rata-rata yang dihasilkan.

## REFERENCES
[1] Badan  Pengembangan  dan  Pembinaan  Bahasa,  “Skripsi.”  Accessed:  Jun.  20,  2020.  [Online].  Available: https://kbbi.kemdikbud.go.id/entri/skripsi.
[2] R.  Fitriyani,  “Perancangan  Sistem  Prosedur  Skripsi  Menggunakan  Metode  BPMN  dan  RAD  Pada  Kampus  STMIK Mercusuar,” J. TEKNOM , vol. 2, no. 2, pp. 1–13, 2018.
[3] I.  Mawanta,  T.  S.  Gunawan,  and  Wanayumini,  “Uji  Kemiripan  Kalimat  Judul  Tugas  Akhir  dengan  Metode  Cosine Similarity  dan  Pembobotan  TF-IDF,” J.  MEDIA  Inform.  BUDIDARMA ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  726–738,  Apr.  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i2.2935.
[4] B.  Harira  Irawan,  M.  H.  Sahat  Simarangkir,  and  S.  MIC  Cikarang,  “DETEKSI  KEMIRIPAN  JUDUL  SKRIPSI MENGGUNAKAN ALGORITMA LEVENSHTEIN DISTANCE PADA KAMPUS STMIK MIC CIKARANG,” J. Ilm. Edutic  Pendidik. dan Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 143–149, May 2021, doi: 10.21107/EDUTIC.V7I2.10051.
[5] I. Ahmad, R. I. Borman, G. G. Caksana, and J. Fakhrurozi, “Implementasi String Matching Dengan Algoritma Boyer- Moore Untuk Menentukan Tingkat Kemiripan Pada Pengajuan Judul Skripsi/Ta Mahasiswa (Studi Kasus: Universitas XYZ),” SINTECH (Science Inf. Technol. J. , vol. 4, no. 1, pp. 53–58, Apr. 2021, doi: 10.31598/SINTECHJOURNAL.V4I1.699.
[6] N.  Nurdin  and A.  Munthoha,  “Sistem  Pendeteksian Kemiripan Judul  Skripsi  Menggunakan Algoritma  Winnowing,”

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4409
InfoTekJar  (Jurnal  Nas.  Inform.  dan  Teknol.  Jaringan) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  90–97,  Sep.  2017,  doi: 10.30743/infotekjar.v2i1.165.
[7] F. R. N. Wulan, A. Kunaefi, and A. Permadi, “Deteksi Plagiasi Dokumen Skripsi Mahasiswa Menggunakan Metode N- GRAMS Dan WINNOWING,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 2, pp. 1021–1032, Nov. 2018, doi: 10.24176/simet.v9i2.2535.
[8] W.  Pramudita,  B.  P.  Tomasouw,  Z.  A.  Leleury,  and  M.  E.  Rijoly,  “Perancangan  Sistem  Deteksi  Plagiarisme  Skripsi (Judul  Dan  Abstrak)  Berbasis  Matlab  Menggunakan Algoritma  Winnowing  | Tensor:  Pure  and Applied  Mathematics Journal,” 2021. https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/tensor/article/view/4439 (accessed Aug. 11, 2022).
[9] W. Hidayat, E. Utami, and A. D. Hartanto, “Pemilihan Parameter Terbaik pada Algoritma Winnowing dalam Mendeteksi Tingkat  Kesamaan  Dokumen  Bahasa  Indonesia,” Creat.  Inf.  Technol.  J. ,  vol.  7,  no.  2,  p.  119,  Mar.  2021,  doi: 10.24076/citec.2020v7i2.256.
[10]  S. Adi, “Penerapan Algoritma Rabin Karp Untuk Mendeteksi Kemiripan Judul Skripsi,” Terakreditasi DIKTI , vol. 22, no. 1, pp. 125–130, Jul. 2018, Accessed: May 21, 2021. [Online]. Available: http://e- jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/mantik/article/view/472.
[11]  “similar_text,” php.net . https://www.php.net/manual/en/function.similar-text.php (accessed Jun. 20, 2020).
[12]  I. Oliver, Programming classics: implementing the world’s best algorithms . New York: Prentice Hall, 1994.
[13]  N.  Sembilu,  F.  Samopa,  and  M.  Er,  “Perbandingan  Algoritma Kemiripan Teks  untuk  Perbaikan  dan  Saran  Penulisan Frasa Dalam Bahasa ALami.,” Sisfo , vol. 08, no. 01, Sep. 2018, doi: 10.24089/J.SISFO.2018.09.002.
[14]  M.  Wali  and  S.  Safrizal,  “Similar  text  sebagai  Pengkodean  Aplikasi  Plagiarisme,” J.  JTIK  (Jurnal  Teknol.  Inf.  dan Komunikasi) , vol. 2, no. 1, p. 11, Jan. 2018, doi: 10.35870/jtik.v2i1.43.
[15]  M. Asfi and N. Fitrianingsih, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Classifier sebagai Sistem Rekomendasi Pembimbing Skripsi,” InfoTekJar    J.  Nas.  Inform.  dan  Teknol.  Jar. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  44–50,  Sep.  2020,  doi: 10.30743/infotekjar.v5i1.2536.
[16]  Menteri Pendidikan Nasional, “Permendiknas No 17 Tahun 2010 Tentang Pencegahan Dan Penanggulangan Plagiat di Perguruan Tinggi,” pp. 1–9, 2010, [Online]. Available: http://sumberdaya.ristekdikti.go.id/wp- content/uploads/2016/02/permendiknas-no-17-tahun-2010_pencegahan-plagiat.pdf.
[17]  Rosihan  Ari  Yuana,  “Cara  Mengetahui  Tingkat  Kemiripan  Teks  (Text  Similarity)  dengan  PHP,”  2012. https://blog.rosihanari.net/cara-mengetahui-tingkat-kemiripan-teks-text-similarity-dengan-php/  (accessed  Nov.  02, 2021).