## DETEKSI PLAGIASI DOKUMEN SKRIPSI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE N-GRAMS DAN WINNOWING

## Fitri Ratna Ning Wulan
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Sistem Informasi Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya Email: fitriratna96@gmail.com

## Anang Kunaefi
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Sistem Informasi Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya Email: akunaefi@uinsby.ac.id
Andhy Permadi Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Sistem Informasi Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya Email: andhy@uinsby.ac.id

## ABSTRAK
Salah satu tantangan dalam bidang akademik adalah mencegah maraknya aktivitas plagiarisme. Salah satu cara  yang bisa dilakukan adalah dengan  melakukan deteksi dini plagiasi terhadap karya  mahasiswa terutama  skripsi.  Penerapan  deteksi  indikasi  plagiarisme  menggunakan  metode n-grams dan winnowing merupakan  tujuan  dari  penelitian  ini,  dan  menemukan  nominal n yang  efektif.  Kata  yang  ada  dalam dokumen  skripsi  direpresentasikan  dalam  bentuk hash ,  lalu  dilakukan  seleksi  menggunakan  algoritma winnowing untuk menentukan fingerprint dari dokumen yang akan disimpan dalam basis data . Pengujian dilakukan  dengan  menggunakan  sampel  dokumen  skripsi  mahasiswa.  Hasil  akhir  dari  penelitian menunjukkan  bahwa  sistem  dapat  mendeteksi  adanya  plagiasi  menurut  kesamaan  kata  secara  konsisten berdasarkan  beberapa  skenario  pengujian  yang  dijalankan,  nominsl n yang  paling  efektif  dalam  deteksi kesamaan kata  yaitu n = 7 dengan prosentase 3,07% berdasarkan selisih antara pengujian  menggunakan sistem dan pengujian manual.
Kata kunci: plagiarisme ; hash; n-grams; fingerprint; winnowing .

## ABSTRACT
One of the challenges in the academic field is to prevent the rampant plagiarism activity. One way that  can  be  done  is  to  make  early  detection  of  plagiarism  on  the  work  of  students,  especially  thesis. Implementation of the detection for plagiarism using n-grams and winnowing method are the aims of this study, and finding the most effective n-grams value. The word  in the thesis document is represented in the form of hash, then some of them were selected using the winnowing algorithm to determine the fingerprint of the document to be stored in the database. The test was carried out using a thesis document. The final results of this study indicate that the system is able to detect the presence of plagiarism based on similarity of words based on several test scenarios that are run, and the most effective n value used to detect document similarity is n = 7 with the percentage difference (accuracy) between system testing and testing the manual is 3.07%.
Keywords: plagiarism; hash; n-grams; fingerprint; winnowing .

## 1. PENDAHULUAN
Pada  lingkup  pendidikan  plagiarisme  marak  dilakukan  mahasiswa,  diantaranya copy  paste yang dilakukan saat pengerjaan tugas baik berasal dari internet maupun hasil karya orang lain. Hal tersebut juga memicu  tindakan  plagiarisme  pada  penulisan  skripsi  mahasiswa.  Pendeteksian  kesamaan  kata  pada dokumen  merupakan  salah  satu  langkah  untuk  mencegah  plagiarisme,  tetapi  membutuhkan  waktu  lama ketika pengecekan dengan cara manual. Deteksi kesamaan kata dapat dilakukan menggunakan algoritma yang memperhatikan tinggi akurasi sistem saat mendeteksi (1). Kecepatan dan efisiensi waktu merupakan
kelebihan  dari  penggunaan  sistem  deteksi  plagiarisme  dalam  membantu  pengecekan  dokumen  skripsi. Deteksi  kesamaan  kata  mempunyai  beberapa  kriteria,  yaitu  :  tanda spasi dan  huruf  kapital  tidak berpengaruh, menghilangkan kata yang tidak relevan, tidak terpengaruh pada letak kata (2).
Ada beberapa algoritma yang digunakan dalam mendeteksi kemiripan kata, diantaranya algoritma n- grams yang  menggunakan  nilai n .  Karakter  yang  ada  pada  teks  digunakan  untuk  mengetahui  tingkat kemiripan  dengan  panjang  sesuai n, posisi  karakter  yang  berbeda  tidak  menjadi  hambatan  dalam mendeteksi kemiripan kata (3). Kesalahan penulisan yang tidak berpengaruh pada pendeteksian menjadi keunggulan dari algoritma n-grams (1). Hal yang berpengaruh pada proses deteksi kesamaan yaitu panjang n , sehingga belum didapatkan nilai n yang paling efektif dalam deteksi kesamaan kata. Langkah  selanjutnya  setelah  menggunakan  algoritma n-grams dapat  menggunakan  algoritma winnowing, algoritma yang digunakan dalam mengecek kesamaan kata atau document fingerprinting (4). Fingerprint kata  digunakan  saat  mengecek  kesamaan  kata.  Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Setiawan juga  menggunakan algoritma winnowing dalam  mendeteksi plagiarisme berdasarkan judul dan abstrak skripsi pada STMIK Budidarma (5).
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dillak  menggunakan  metode n-grams dan winnowing untuk mendeteksi plagiarisme serta perhitungan kesamaan dengan rumus cosine similarity untuk  mendapatkan prosentase kesamaan. Hasil penelitian tersebut sistem yang dibangun menggunakan bahasa pemrograman Java mampu mendeteksi kemiripan dengan cara membandingkan satu file uji dan satu file pembanding (1). Penelitian yang dilakukan oleh Lisangan menggunakan algoritma n-grams dengan n = 3,4,5,6, dan 7 dalam mendeteksi plagiarisme pada tugas mahasiswa, pada penelitian tersebut membandingkan satu file uji dengan  banyak  file  pembanding  dengan  menghitung  prosentase  kemiripan  menggunakan  perhitungan Sorensen Dice Coefficient . Pada penelitian tersebut proses deteksi dilakukan dimulai dari menghapus tanda baca  dan  spasi  pada  teks  kemudian  merubah  teks  menjadi  rangkaian n-grams tanpa  dilakukan  proses stemming . Hasil penelitian tersebut yaitu mendapatkan rata-rata selisih relevansi setiap n (3). Penelitian yang dilakukan oleh Purwitasari membahas tentang deteksi kalimat yang sama. Penelitian tersebut menggunakan algoritma n-grams dan winnowing . Hasil penelitian dengan sistem yang dibangun menggunakan bahasa pemrograman Java , sistem mampu mendeteksi persamaan kalimat dengan indikator nilai n, nilai b (bilangan prima), nilai w dan threshold . Pengujian dilakukan secara one to one , sehingga mempengaruhi waktu eksekusi (6).
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wibowo  membahas  tentang  penerapan  algoritma winnowing untuk mendeteksi  kemiripan  teks  pada  tugas  akhir  mahasiswa  dengan  objek  dokumen  tugas  akhir  mahasiswa Univeristas Dian Nuswantoro. Penelitian tersebut menggunakan metode n-grams, winnowing dan jaccard coefficient untuk  mendapatkan  prosentase  kemiripan  teks.  Hasil  penelitian  tersebut  yaitu  sistem  yang dibangun  mampu  mendeteksi  kemiripan  teks  dengan  nilai n=6 dan  nilai n dan w yang  berbeda, menunjukkan  bahwa  semakin  besar  nilai n maka  semakin  rendah  tingkat  kemiripan  teks,  sebaliknya semakin kecil nilai n maka semakin  tinggi tingkat kemiripan teks, tetapi hal tersebut tidak membuktikan bahwa hasil yang didapatkan akurat (4).
Penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan  oleh  Setiawan  membahas  tentang  implementasi  algoritma winnowing dalam  mendeteksi  kemiripan  judul  skripsi  pada  STMIK  Budidarma.  Penelitian  tersebut menggunakan  metode n-grams,  winnowing dan jaccard coefficient  untuk  mendeteksi  kemiripan  judul dengan objek uji judul dan abstrak skripsi mahasiswa yang akan mengajukan judul skripsi. Pengujian pada penelitian tersebut membandingkan judul dan abstrak skripsi dengan judul dan abstrak skripsi yang sudah ada. Hasil penelitian tersebut didapatkan prosentase kemiripan judul dan abstrak skripsi dengan nilai n yang sudah ditentukan (5).
Adanya  sistem  yang  menerapkan  algoritma n-grams dan winnowing untuk  pendeteksian  kemiripan kata diharapkan bisa didapatkan nilai n paling efektif dalam deteksi kesamaan kata dalam dokumen.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini mempunyai alur untuk menyelesaikan penelitian, seperti gambar 1 sebagai berikut:
Pengumpulan Dokumen untuk Pengujian
Merubah teks menjadi rangkaian
n-grams dengan n=3,4,5,6 dan 7 Merubah rangkaian n-grams menjadi nilai Hash Membentuk rangkaian Window Fingerprint Mencari nilai Fingerprint dokumen dari masing-masing n Menghitung prosentase kesamaan Prosentase Kesamaan berdasarkan sistem dengan n=3,4,5,6,dan 7 Membandingkan prosentase dari sistem dan secara manual
Prosentase selisih rata-rata terkecil antara n=3,4,5,6 dan 7 dan nilai n yang paling
efektif

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Dokumen Pengujian
Pengumpulan  dokumen  digunakan  sebagai  dokumen  pengujian  sistem  yang  dibuat.  Dokumen pengujian  sistem  deteksi  indikasi  plagiarisme  menggunakan  dokumen  skripsi  mahasiswa  sebanyak  37 dokumen.

## 2.2 Olah Data Dokumen
Olah data digunakan dalam  mengolah permasalahan  yang ada dan  diimplementasikan pada sistem, Pengimplementasian  proses  pengolahan  data  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP.  Tahapan  dalam deteksi indikasi plagiarisme pada penelitian ini sebagai berikut:
a. Preprocessing
Proses  ini diawali  dengan  merubah  isi  teks  menjadi  huruf  kecil  lalu  proses tokenizing dengan merubah  rangkaian  kalimat  menjadi  rangkaian  kata  (7).  Kemudian  menghapus  kata  yang  tidak relevan  diantaranya  dan,  di,  dan  sebagainya  atau  disebut stopword  removal (8).  Selanjutnya stemming bahasa Indonesia untuk mendapatkan kata dasar. Teknik stemming yang digunakan yaitu teknik Nazief dan Adriani, dengan tingkat kebenaran 93% dibandingkan teknik stemming bahasa Indonesia dari Vega, Arifin&Setiono (9). Kata dasar tersebut didapatkan dengan menghilangkan imbuhan yang ada, kemudian digunakan dalam membentuk rangkaian n-grams . b. Analisa Algoritma N-Grams Algoritma n- grams merupakan  salah  satu  algoritma  yang  digunakan  untuk  memisahkan  teks menjadi rangkaian kata dengan panjang atau n yang ditentukan (10). Panjang n dimulai dari n=1 sampai  tak  terhinga.  Contoh  rangkaian n-grams dari  kata  "makan  minum",  dengan n=4 akan menjadi "maka, akan, kanm, anmi, nmin, minu, inum". Rangkaian n-grams dibentuk dengan diawali dari menghilangkan spasi pada rangkaian kata dasar, kemudian  pembentukan n-grams menurut  panjang n .  Sistem  pada  penelitian  ini  menggunakan n=3,  n=4,  n=5, n=6, n=7 untuk  mendapatkan  nominal n yang  paling  efektif  digunakan  dalam pengecekan indikasi plagiarisme.
c. Perhitungan Hashing
Hashing merupakan suatu metode yang dilkukan untuk merubah nilai n-grams menjadi nilai angka yang digunakan dalam algoritma winnowing. Rumus yang digunakan dalam perhitungan hashing pada  penelitian  ini  adalah Rolling  Hash .  Berikut  rumus  dari rolling  hash (5) seperti  rumus  1 berikut:
𝐻 (𝐶 1…𝐶𝑛 ) = 𝐶 1 ∗ 𝑏 (𝑛−1) + 𝐶 2 ∗ 𝑏 (𝑛−2) + ⋯ + 𝐶 (𝑛−1) ∗ 𝑏 (𝑛) + 𝐶 𝑛 (1)
Berdasarkan rumus 1, diketahui c  yaitu bilangan  ASCII dari karakter, b = bilangan prima yang ditentukan,  dan  n  =  panjang n-grams. Untuk  rumus  kedua  digunakan  pada n-grams kedua  dan seterusnya, dikarenakan tidak memerlukan penghitungan karakter pertama. Berikut rumus kedua roliing hash , seperti pada rumus 2 berikut:
𝐻 (𝐶 2…𝐶𝑛+1 ) = (𝐻 (𝐶 1…𝐶𝑛 ) − 𝐶 1 ∗ 𝑏 (𝑛−1) ) ∗ 𝑏 + 𝐶 (𝑛+1) (2)
Nilai bilangan prima dalam rumus rolling hash yaitu b=3, mengambil nominal ASCII dari karakter (c). Contoh hasil nilai hash dari rangkaian n-grams seperti berikut: [4234, 3983, 4201, 4041, 4376, 4335, 4285]
d. Menentukan Fingerprint
Proses menentukan fingerprint menggunakan algoritma winnowing diawali dengan merubah nilai hash menjadi rangkaian hash berdasarkan nilai window (w) . Selanjutnya dipilih nilai hash terkecil dari  setiap window .  Selanjutnya  dilakukan  pengecekan  apabila  ada  nilai hash yang  sama  maka hanya  di  ambil  salah  satu. Penelitian  ini  menggunakan  nilai w  =  5 ,  contoh  rangkaian window seperti berikut :
[4234 3983 4201 4041 4376] [3983 4201 4041 4376 4335] [4201 4041 4376 4335 4285]
Kemudian mencari nilai fingerprint , nilai fingerprint dokumen digunakan untuk membandingkan dengan  dokumen  lain  sehingga  didapatkan  hasil  kemiripan  dokumen. Hash terkecil  dari  setiap window diambil  sebagai fingerprint dokumen.  Contoh  mendapatkan fingerprint dalam window , seperti berikut :
[4234 3983 4201 4041 4376] [3983 4201 4041 4376 4335] [4201 4041 4376 4335 4285]
Berdasarkan hasil diatas, diketahui nilai fingerprint yaitu :[3983 4041] e. Menghitung Kesamaan Kata
Jaccard Coefficient merupakan salah satu metode yang digunakan untuk menghitung kesamaan data (11). Berikut rumus dari metode jaccard coefficient :
𝐽(𝑆 1 , 𝑆 2 ) = |𝑆 1 ∩𝑆 2 | |𝑆 1 ∪𝑆 2 | (3)
Berdasarkan  pada  rumus  3  dapat  dijelaskan  bahwa  S 1 ∩  S 2 merupakan  jumlah  nilai  yang  sama antara S1 dan S2. Sedangkan S 1 ∪ S 2 merupakan gabungan keduanya. Hasil dari rumus Jaccard Coefficient didapatkan prosentase kesamaan kata.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Arsitektur Sistem
Secara umum arsitektur sistem dalam penelitian ini terdiri dari beberapa proses, seperti yang sudah digambarkan pada gambar 2 berikut:
Start
Olah data teks :
1.Proses  Preprocessing
2. Pembentukan rangkaian  N-
grams
3. Pembentukan  nilai Hash
4. membentuk rangkaian windows 5. Memilih  Fingerprint
Menghitung Nilai
Kesamaan
Persentase plagiasi
Selesai Unggah dokumen pembanding Database Dokumen Unggah Dokumen Uji Olah data teks :
1.Proses  Preprocessing 2. Pembentukan rangkaian  N- grams 3. Pembentukan  nilai Hash 4. membentuk rangkaian windows 5. Memilih  Fingerprint
Pengambilan isi teks
Pengambilan isi teks

## Gambar 2. Arsitektur Sistem
Berdasarkan  alur  proses  sistem  pada  Gambar  2  diawali  dengan  unggah  file  dokumen  untuk pembanding lalu didapatkan isi teks, proses preprocessing yaitu dilakukan tokenizing (mengubah kalimat menjadi rangkaian kata), menghilangkan stopword atau menghapus kata tidak relevan kemudian stemming untuk mendapatkan kata dasar, selanjutnya pembentukan n-grams dari hasil preprocessing, mendapatkan nilai hash dari hasil proses sebelumnya, membentuk windowing dan mencari nilai fingerprint lalu disimpan dalam basis data dan digunakan untuk membandingkan dengan hasil dokumen uji.
Langkah  selanjutnya  mengunggah  dokumen  uji,  dan  melakukan  proses  preprocessing  sampai mendapatkan  nilai  fingerprint.  kemudian  dilakukan  pengecekan  dengan  membandingkan  fingerprint dokumen pembanding dan uji untuk mendapatkan prosentase kesamaan kata antar dokumen.

## 3.2 Kriteria Perangkat Lunak
Spesifikasi perangkat lunak yang digunakan pada penelitian ini dalam mengembangkan sistem, seperti berikut :
a. XAMPP 5.6.11 2013
b. Notepad++
c. HeidiSQL
d. Google Chrome

## 3.3 Desain Basis Data (Database)
Database digunakan untuk menyimpan hasil fingerprint dokumen pembanding pada sistem ini. Basis data  yang  digunakan  yaitu  DBMS mysql .  Nilai fingerprint yang  disimpan  digunakan  dalam  perulangan pengecekan. Berikut atribut database dalam sistem pada tabel berikut:
Tabel 1. Atribut database Nomor Atribut Data Type 1 id_dokumen (Primary Key)  int(11) Auto_Increment 2 nama_dokumen varchar(50) 3 tipe_dokumen varchar(50) 4 ukuran_dokumen 11 5 fingerprint_dokumen varchar(10000) 6 tanggal_unggah timestamp

## 3.4 Tampilan User Interfaces
Sistem pada penelitian ini menggunakan tampilan interface sehingga memudahkan saat menggunakan fungsi sistem. Sistem ini mempunyai beberapa menu, yang pertama adalah halaman menu beranda. Menu kedua yaitu menu Unggah Dokumen yang terdapat form unggah file dokumen untuk pembanding. Hasil pengunggahan yaitu didapatkan nilai fingerprint dan disimpan di database . Berikut tampilan menu Unggah Dokumen seperti Gambar 3 berikut:

## Gambar 3. Halaman Upload Dokumen Pembanding
Menu  ketiga  yaitu  menu  Deteksi  Dokumen,  menampilkan  form  untuk  unggah  dokumen  uji,  untuk mendapatkan prosentase kesamaan kata. Berikut tampilan  menu deteksi dokumen seperti Gambar 4 berikut :

## Gambar 4. Halaman Deteksi Kesamaan Kata
Selanjutnya  pada  halaman  deteksi  kesamaan  kata  sistem  akan  memproses  pengecekan  untuk mendapatkan hasil prosentase tingkat kesamaan antar dokumen.

## 3.5 Pengujian
Pengujian pada penelitian ini menggunakan skenario yang sebelumnya sudah dibuat. Berikut skenario digunakan diantaranya:
a. Skenario 1 (pengujian untuk dokumen yang tidak sama)
Skenario  1 diawali  dengan  mengambil  dokumen  uji dan pembanding.  Proses pengujian  dengan mengambil  1  paragraf  teks  dokumen  pembanding  dan  dimasukkan  ke  dokumen  uji,  untuk membuktikan  sistem  dapat  melakukan  deteksi  plagiasi  berdasarkan  kondisi  memiliki  sedikit kesamaan antara 2 dokumen. Berikut tabel pengujian secara manual pada tabel 2:
Tabel 2. Pengujian Manual Skenario 1 Dokumen ke- kata Persentase Manual 1 69 dari 897 7,69% 2 62 dari 897 6,91% 3 93 dari 897 10,37% 4 52 dari 897 5,80% 5 53 dari 897 5,91% 6 111 dari 897 12,37% 7 77 dari 897 8,58% 8 56 dari 897 6,24% 9 53 dari 897 5,91% 10 109 dari 897 12,15% 11 42 dari 897 4,68% 12 35 dari 897 3,90%
Dokumen  uji untuk  skenario  1  menggunakan  1  dokumen,  untuk  dokumen  pembanding menggunakan 12 dokumen. Berikut hasil pengujian skenario 1 untuk n =3, n =4, n =5, n =6 dan n =7 seperti pada tabel berikut:
Tabel 3. Skenario 1 n=3 Dokumen ke-  Prosentase Sistem  Prosentase Manual Selisih 1 43,79% 7,69% 36,10% 2 46,98% 6,91% 40,07% 3 54,92% 10,37% 44,55% 4 53,47% 5,80% 47,67% 5 65,40% 5,91% 59,49% 6 54,80% 12,37% 42,43% 7 47,77% 8,58% 39,19% 8 55,20% 6,24% 48,96% 9 61,25% 5,91% 55,34% 10 58,68% 12,15% 46,53% 11 55,65% 4,68% 50,97% 12 54,06% 3,90% 50,16% Total 561,46% Rata-Rata Selisih 46,79%
Tabel  3  menggambarkan  hasil  pengujian  pada  skenario  1  dengan n =3,  ketika  semua  selisih dijumlah didapatkan hasil 561,46% lalu dibagi dengan jumlah dokumen yaitu 12, maka didapatkan rata-rata selisih 46,79%. Untuk n =4 dijelaskan pada tabel 4 berikut:
Tabel 4. Skenario 1 n=4 Dokumen ke-  Prosentase Sistem  Prosentase Manual Selisih 1 40,29% 7,69% 32,60% 2 45,50% 6,91% 38,59% 3 49,80% 10,37% 39,43% 4 48,53% 5,80% 42,73% 5 53,75% 5,91% 47,84% 6 49,85% 12,37% 37,48% 7 49,04% 8,58% 40,46% 8 51,29% 6,24% 45,05% 9 53,83% 5,91% 47,92% 10 57,14% 12,15% 44,99% 11 53,09% 4,68% 48,41% 12 49,17% 3,90% 45,27% Total 510,77% Rata-Rata Selisih 42,56%
Tabel  4  menggambarkan  hasil  pengujian  pada  skenario  1  dengan n =4,  ketika  semua  selisih dijumlah didapatkan hasil 510,77% lalu dibagi dengan jumlah dokumen yaitu 12, maka didapatkan rata-rata selisih 42,56%. Untuk n =5 dijelaskan pada tabel 5 berikut:
Tabel 5. Skenario 1 n=5 Dokumen ke-  Prosentase Sistem  Prosentase Manual Selisih 1 30,22% 7,69% 22,53% 2 32,30% 6,91% 25,39% 3 35,55% 10,37% 25,18% 4 31,36% 5,80% 25,56% 5 34,10% 5,91% 28,19% 6 35,40% 12,37% 23,03% 7 38,45% 8,58% 29,87% 8 35,27% 6,24% 29,03% 9 35,18% 5,91% 29,27% 10 37,17% 12,15% 25,02% 11 38,62% 4,68% 33,94% 12 34,21% 3,90% 30,31% Total 327,32% Rata-Rata Selisih 27,28%
Tabel  5  menggambarkan  hasil  pengujian  pada  skenario  1  dengan n =5,  ketika  semua  selisih dijumlah didapatkan hasil 327,32% lalu dibagi dengan jumlah dokumen yaitu 12, maka didapatkan rata-rata selisih 27,28%. Untuk n =6 dijelaskan pada tabel 6 berikut:
Tabel 6. Skenario 1 n=6 Dokumen ke-  Prosentase Sistem  Prosentase Manual Selisih 1 16,39% 7,69% 8,70% 2 17,91% 6,91% 11,00% 3 18,77% 10,37% 8,40% 4 17,36% 5,80% 11,56% 5 17,03% 5,91% 11,12% 6 20,10% 12,37% 7,73% 7 20,51% 8,58% 11,93% 8 17,88% 6,24% 11,64% 9 19,49% 5,91% 13,58% 10 21,46% 12,15% 9,31% 11 19,51% 4,68% 14,83% 12 16,52% 3,90% 12,62% Total 132,42% Rata-Rata Selisih 11,04%
Tabel  6  menggambarkan  hasil  pengujian  pada  skenario  1  dengan n =6,  ketika  semua  selisih dijumlah didapatkan hasil 132,42% lalu dibagi dengan jumlah dokumen yaitu 12, maka didapatkan rata-rata selisih 11,04%. Untuk n =7 dijelaskan pada tabel 7 berikut:
Tabel 7. Skenario 1 n=7 Dokumen ke-  Prosentase Sistem  Prosentase Manual Selisih 1 9,31% 7,69% 1,62% 2 8,54% 6,91% 1,63% 3 12,17% 10,37% 1,80% 4 9,79% 5,80% 3,99% 5 10,10% 5,91% 4,19% 6 13,40% 12,37% 1,03% 7 11,70% 8,58% 3,12% 8 8,79% 6,24% 2,55% 9 10,33% 5,91% 4,42% 10 12,83% 12,15% 0,68% 11 10,58% 4,68% 5,90% 12 9,86% 3,90% 5,96% Total 36,89% Selisih 3,07%
Tabel  7  menggambarkan  hasil  pengujian  pada  skenario  1  dengan n =7,  ketika  semua  selisih dijumlah didapatkan hasil 36,89% lalu dibagi dengan jumlah dokumen yaitu 12, maka didapatkan rata-rata selisih 3,07%.
Setelah dilakukan pengujian baik secara sistem maupun manual pada dokumen seperti pada tabel pengujian dengan n =3 - n =7 diatas, didapatkan hasil nilai n terbaik dalam mendeteksi kesamaan kata antar dokumen yaitu n =7 dengan prosentase rata-rata selisih 3,07%.
b. Skenario 2 (Pengujian untuk dokumen 100% sama)
Skenario 2 diawali dengan  mengambil dokumen  uji dan pembanding. Proses pengujian  dengan menyalin semua isi dari salah satu dokumen pembanding menjadi dokumen uji. Dokumen testing untuk skenario 2 menggunakan 1 dokumen skripsi, untuk dokumen pembanding menggunakan 11 dokumen. Setelah dilakukan pengujian baik secara sistem maupun manual pada dokumen  skripsi,  didapatkan  hasil  bahwa  semua  pengujian  dari  nilai n =3  sampai n =7  mampu mendeteksi kesamaan 100%. Seperti dijelaskan pada gambar 8 berikut:
Tabel 8. Pengujian skenario 2 n=3, n=4, n=5, n=6 dan n=7 Dokumen ke- n=3 n=4 n=5 n=6 n=7 1 60,67% 45,27% 23,82% 11,59% 4,62% 2 58,87% 42,86% 24,19% 10,52% 5,01% 3 61,60% 39,78% 23,77% 11,02% 4,88% 4 54,20% 42,63% 25,30% 12,11% 5,88% 5 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 6 54,60% 42,98% 25,21% 11,51% 4,92% 7 57,34% 44,16% 25,72% 11,80% 5,65% 8 56,91% 44,77% 24,07% 11,14% 5,22% 9 40,55% 36,10% 20,87% 10,43% 5,30% 10 58,22% 43,94% 24,40% 10,68% 4,54% 11 52,04% 37,13% 20,17% 9,50% 4,51%
Berdasarkan pemaparan pada tabel 8, dapat disimpulkan bahwa sistem mampu mendeteksi 100% kesamaan dengan n =3 sampai n =7. c. Skenario 3 (Pengujian untuk dokumen sebagian sama)
Pengujian  skenario  3  bertujuan  untuk  membuktikan  sistem  dapat  melakukan  deteksi  indikasi plagiasi  dengan  sebagian  sama.  Pengujian  skenario  3  diawali  dengan  mengambil  beberapa paragraf  teks  dari  dokumen  pembanding  dan  meletakkannya  di  dokumen  uji.  Berikut  tabel pengujian secara manual pada tabel 9:
Tabel 9. Pengujian Manual skenario 3 Dokumen Ke- kata Persentase Manual 1 105 dr 1653 6,35% 2 69 dr 1653 4,17% 3 298 dr 1653 18,03% 4 251 dr 1653 15,18% 5 179 dr 1653 10,83% 6 84 dr 1653 5,08% 7 263 dr 1653 15,91% 8 95 dr 1653 5,74% 9 40 dr 1653 2,42% 10 31 dr 1653 1,88% 11 40 dr 1653 2,42% 12 60 dr 1653 3,63%
Dokumen  uji untuk  skenario  3  menggunakan  1  dokumen,  untuk  dokumen  pembanding menggunakan  12  dokumen.  Berikut  hasil  pengujian  skenario  3 n= 3  – n =7  secara  sistem  dan manual  dan  hasil  selisih  keduanya  untuk  menentukan  nominal n paling  efektif  yang  digunakan dalam mendeteki plagiasi seperti pada tabel berikut:
Tabel 10. Pengujian Skenario 3 n=3 Dokumen Ke-  Prosentase Sistem  Prosentase Manual Selisih 1 52,55% 6,35% 46,20% 2 55,88% 4,17% 51,71% 3 62,95% 18,03% 44,92% 4 52,48% 15,18% 37,30% 5 60,12% 10,83% 49,29% 6 57,10% 5,08% 52,02% 7 59,93% 15,91% 44,02% 8 52,95% 5,74% 47,21% 9 54,27% 2,42% 51,85% 10 53,06% 1,88% 51,18% 11 53,99% 2,42% 51,57% 12 57,60% 3,63% 53,97% Total 581,24% Selisih 48,44%
Tabel  10  menggambarkan  hasil  pengujian  pada  skenario  3  dengan n =3,  ketika  semua  selisih dijumlah didapatkan hasil 581,24% lalu dibagi dengan jumlah dokumen yaitu 12, maka didapatkan rata-rata selisih 48,44%. Untuk n =4 dijelaskan pada tabel 11 berikut:
Tabel 11. Pengujian Skenario 3 n=4 Dokumen Ke-  Prosentase Sistem  Prosentase Manual Selisih 1 40,09% 6,35% 33,74% 2 46,86% 4,17% 42,69% 3 59,05% 18,03% 41,02% 4 45,65% 15,18% 30,47% 5 55,54% 10,83% 44,71% 6 50,54% 5,08% 45,46% 7 51,90% 15,91% 35,99% 8 52,18% 5,74% 46,44% 9 52,65% 2,42% 50,23% 10 44,02% 1,88% 42,14% 11 51,19% 2,42% 48,77% 12 50,76% 3,63% 47,13% Total 508,79% Selisih 42,40%
Tabel  11  menggambarkan  hasil  pengujian  pada  skenario  3  dengan n =4,  ketika  semua  selisih dijumlah didapatkan hasil 508,79% lalu dibagi dengan jumlah dokumen yaitu 12, maka didapatkan rata-rata selisih 42,40%. Untuk n =5 dijelaskan pada tabel 12 berikut:

## Tabel 12. Pengujian Skenario 3 n=5
Dokumen Ke-  Prosentase Sistem  Prosentase Manual Selisih 1 28,07% 6,35% 21,72% 2 33,33% 4,17% 29,16% 3 49,43% 18,03% 31,40% 4 34,16% 15,18% 18,98% 5 42,86% 10,83% 32,03% 6 36,73% 5,08% 31,65% 7 38,12% 15,91% 22,21% 8 40,67% 5,74% 34,93% 9 39,29% 2,42% 36,87% 10 32,72% 1,88% 30,84% 11 37,14% 2,42% 34,72% 12 38,51% 3,63% 34,88% Total 359,39% Selisih 29,95%
Tabel  12  menggambarkan  hasil  pengujian  pada  skenario  3  dengan n =5,  ketika  semua  selisih dijumlah didapatkan hasil 359,39% lalu dibagi dengan jumlah dokumen yaitu 12, maka didapatkan rata-rata selisih 29,95%. Untuk n =6 dijelaskan pada tabel 13 berikut:
Tabel 13. Pengujian Skenario 3 n=6 Dokumen Ke-  Prosentase Sistem  Prosentase Manual Selisih 1 16,35% 6,35% 10,00% 2 16,24% 4,17% 12,07% 3 32,62% 18,03% 14,59% 4 23,85% 15,18% 8,67% 5 27,38% 10,83% 16,55% 6 22,54% 5,08% 17,46% 7 26,14% 15,91% 10,23% 8 22,10% 5,74% 16,36% 9 22,18% 2,42% 19,76% 10 17,72% 1,88% 15,84% 11 20,46% 2,42% 18,04% 12 19,89% 3,63% 16,26% Total 175,83% Selisih 14,65%
Tabel  13  menggambarkan  hasil  pengujian  pada  skenario  3  dengan n =6,  ketika  semua  selisih dijumlah didapatkan hasil 175,83% lalu dibagi dengan jumlah dokumen yaitu 12, maka didapatkan rata-rata selisih 14,65%. Untuk n =7 dijelaskan pada tabel 14 berikut:
Tabel 14. Pengujian Skenario 3 n=7 Dokumen Ke-  Prosentase Sistem  Prosentase Manual Selisih 1 10,57% 6,35% 4,22% 2 8,71% 4,17% 4,54% 3 24,48% 18,03% 6,45% 4 17,43% 15,18% 2,25% 5 17,59% 10,83% 6,76% 6 13,07% 5,08% 7,99% 7 19,70% 15,91% 3,79% 8 11,71% 5,74% 5,97% 9 9,76% 2,42% 7,34% 10 8,37% 1,88% 6,49% 11 9,25% 2,42% 6,83% 12 7,87% 3,63% 4,24% Total 66,87% Selisih 5,57%
Tabel  14  menggambarkan  hasil  pengujian  pada  skenario  3  dengan n =7,  ketika  semua  selisih dijumlah didapatkan hasil 66,87% lalu dibagi dengan jumlah dokumen yaitu 12, maka didapatkan rata-rata selisih 5,57%.
Setelah  dilakukan  pengujian  skenario  3  dengan n =3  sampai n =7  pada  tabel  10  -  tabel  14, didapatkan hasil nilai n terbaik yang digunakan dalam mendeteksi kesamaan kata antar dokumen adalah n = 7 dan prosentase rata-rata selisih (akurasi) 5,57%.
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan,  diambil  prosentase  selisih  rata-rata  terkecil  dari setiap skenario dan didapatkan nilai n berdasarkan nilai selisih rata-rata terkecil, nilai n tersebut merupakan yang paling efektif ketika digunakan dalam proses deteksi plagiasi. Pada gambar grafik berikut menunjukkan prosentase rata-rata terkecil dari setiap skenario, seperti berikut :

## Gambar 5. Grafik Hasil Rata-Rata Selisih
Grafik pada Gambar 5 menggambarkan n = 7 merupakam nilai yang paling efektif pada skenario 1 dan 3. Untuk rata-rata selisih pada skenario 1 dengan prosentase 3,07% dan skenario 3 dengan rata-rata selisih  prosentase  5,57%.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dapat  disimpulkan  semakin  kecil  nilai n maka semakin tinggi prosentase kesamaan,  sebaliknya semakin besar nilai n maka semakin rendah prosentase kesamaan. Tingkat prosentase dan waktu eksekusi juga dipengaruhi oleh jumlah kata.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan pada bab-bab sebelumnya maka dapat diambil kesimpulan bahwa: a) Pengolahan teks saat deteksi dapat menggunakan metode n-grams dan winnowing .
b) Berdasarkan  pengujian  membuktikan  bahwa n =  7  yang  paling  efektif  digunakan  dalam pendeteksian plagiasi menurut kesamaan setiap kata..
c) Hasil  pengujian  dapat  membuktikan  tingkat  prosentase  dan  waktu  eksekusi  dipengaruhi  oleh jumlah kata. Besar n juga berpengaruh pada prosentase kesamaan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Dillak  RY,  Laumal  F,  Kadja  LJ,  S  S.  Sistem  Deteksi  Dini  Plagiarisme  Tugas  Akhir  Mahasiswa Menggunakan Algoritma N-Grams dan Winnowing. J Ilm. 2016;2.
[2] Schleimer S, Wilkerson DS, Aiken A, Berkeley UC. Winnowing : Local Algorithms for Document Fingerprinting.
[3] Lisangan EA. Implementasi n-gram Technique dalam Deteksi Plagiarisme pada Tugas Mahasiswa. 2015;(SEPTEMBER 2013).
[4] Wibowo RK, Hastuti K. Penerapan Algoritma Winnowing Untuk. TechnoCOM. 2016;15(4):303–11.
[5] Setiawan  A.  Implementasi  Algoritma  Winnowing  Untuk.  Pelita  Inform  Budi  Darma. 2017;(1011340):134–8.
[6] Purwitasari D, Kusmawan PY, dkk. Deteksi Keberadaan Kalimat Sama Sebagai Indikasi Penjiplakan Dengan Algoritma Hashing Berbasis N-Gram. 2011;6(1):37–44.
[7] Kao A, Poteet SR. Natural language processing and text mining. Natural Language Processing and Text Mining. 2007. 1-265 p.
[8] Indurkhya N, Damerau FJ. Handbook of Natural Language Processing Second Edition. New York: CRC Press; 2010.
[9] Asian J, Williams HE, Tahaghoghi SMM. Stemming Indonesian. 2005;38.
[10] Hornik  K,  Mair  P,  Rauch  J,  Geiger  W,  Buchta  C.  The  textcat  Package  for  n  -Gram  Based  Text. 2013;52(6).
[11] Aggarwal CC. Data Mining: The Textbook. New York: Springer; 2015.