Dillak 1 , Laumal 2 , Adalah Dosen Teknik Komputer dan Jaringan, Politeknik Negeri Kupang Kadja 3 , Adalah Alumni  Teknik Komputer dan Jaringan, Politeknik Negeri Kupang      12

## SISTEM DETEKSI DINI PLAGIARISME TUGAS AKHIR MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA N- GRAMS DAN WINNOWING
Rocky Yefrenes Dillak 1 , Folkes Laumal 2 , Ledy Jen Kadja 3

## Abstrak :
The problem of plagiarism has been widely found in the various area of academic research. It became more complicated when the resources used were taken from a different language with a suspicious document. The aim of this paper is to develop a system that can be used as early warning system in plagiarism detection. The method work as follows: do some preprocessing steps, such as: removing punctuation, removing numbers, removing stopwords, removing repeated words, and doing a process called lemmatization of words. The next process is to extract its characteristic features using improved n-Gram method and the last step is to compare the content from translated document against downloaded documents. Based on experiments, the result is indicated that the method can be used as an early warning system for plagiarism detection.
Kata Kunci : Identifikasi iris mata, sistem biometrika, GLCM,  jaringan syaraf tiruan, levenberg- marquardt algorithm.

## PENDAHULUAN
Tugas akhir (TA) merupakan tugas paling terakhir dalam aktivitas perkuliahan yang wajib dikerjakan oleh setiap mahasiswa Teknik Elek- tro Politeknik Negeri Kupang untuk menyele- saikan studi pada perguruan tinggi, tugas akhir yang dimaksud dalam pedoman ini skripsi rancangan yang dihasilkan pribadi individu.
Tahap-tahap yang dilakukan sebelum menyusun tugas akhir yaitu mahasiswa diharap- kan untuk memasukkan judul-judul yang diinginkan sesuai dengan jurusan yang sedang ditekuni, judul-judul tersebut dimasukkan keju- rusan akademik elektro kemudian judul tersebut akan diserahkan kepada tim yang bertugas memeriksa kembali dan akan dibahas dalam rapat bersama untuk menentukan apakah judul yang dibuat layak untuk diterima, jika judul tersebut diterima maka akan segera dibagikan
kepada dosen pembimbing untuk mendampingi mahasiswa menyusun tugas akhir.
Tahap penyimpanan data-data tugas akhir pada jurusan teknik elektro masih manual sehingga seorang mahasiswa dengan bebas melakukan copy-paste proposal atau laporan tugas akhir dari awal sampai akhir tanpa dike- tahui oleh jurusan dan dosen. Dengan demikian Plagiarisme adalah tindakan mengambil ide orang lain, mengambil tulisan orang lain, dan mengambil teks secara keseluruhan dan menga- kuinya sebagai miliknya sendiri.
Penelitian tentang deteksi kemiripan sebagai indikasi plagiat telah banyak dilakukan namun permasalahan yang sering muncul dengan berbagai algoritma yang telah diteliti adalah bagaimana meningkatkan keakurasian sistem yang dapat mempresentasikan kenyataan yang sebenarnya. Algoritma N-gram digunakan untuk mengambil potongan-potongan karakter huruf
sejumlah n dari sebuah kata yang secara kontinuitas dibaca dari teks sumber sampai akhir dari sebuah dokumen. Keunggulan Algoritma N- gram adalah tidak akan terlalu sensitif terhadap kesalahan penulisan yang terdapat pada suatu dokumen, sedangkan Winnowing membuang seluruh karakter-karakter yang tidak relevan misalnya tanda baca dan spasi.
Berdasarkan  pada permasalahan diatas maka penulis mengusulkan sebuah sistem “Deteksi Dini Plagiarisme Pada Konten Teks Digital Tugas Akhir Mahasiswa Jurusan Teknik Elektro Menggunakan Algoritma N-Gram dan Winnowing “

## TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian ini dilakukan tidak terlepas dari hasil penelitian-penelitian terdahulu yang per- nah dilakukan sebagai bahan pertimbangan dan kajian.
Adapun hasil-hasil penelitian yaitu sebagai berikut :
Deteksi kemiripan teks yang dilakukan oleh Syahputra (2015) dengan menggunakan algo- ritma winnowing yaitu Aplikasi yang dirancang merupakan aplikasi yang dapat mendeteksi plagiat pada suatu teks. Plagiat atau penjiplakan merupakan tindakan mencontoh atau meniru tulisan atau pekerjaan tanpa izin dari pemiliknya dan mengakui sebagai hasil karya pribadi. Algoritma Winnowing digunakan dalam mende- teksi penjiplakan. Mendeteksi duplikasi meng- gunakan sinonim mendapatkan hasil persentase yang lebih tinggi dari pada tanpa menggunakan sinonim. Sistem yang dibangun telah dapat mendeteksi duplikasi dengan pendekatan sino- nim dengan perbedaan ± 0.82 % lebih besar menggunakan synonym recognition dari pada tanpa synonym recognition.
Deteksi keberadaan kalimat sama sebagai indikasi penjiplakan yang dilakukan oleh  Pur- witasari (2013) dengan menggunakan algoritma Hashing berbasis N-Gram , Pendeteksian ini dirancang  untuk deteksi keberadaan kalimat sama sebagai hasil copy – paste dan penjiplakan lebih lanjut seperti adanya penyebutan referensi yang baku. algoritma Winnowing sebagai
algoritma untuk deteksi kalimat sama sebagai indikasi terjadinya penjiplakan. Uji coba telah dilakukan untuk melihat kemampuan mende- teksi kalimat sama sebagai indikasi penjiplakan dengan perubahan nilai – nilai tertentu. Parameter – parameter yang telah diamati adalah nilai n dari n -gram, bilangan prima b yang menjadi basis dalam proses hash , ukuran window w dan nilai ambang batas penentuan penjiplakan. Parameter nilai n pada algoritma Winnowing digunakan saat mengubah teks sepanjang n -gram menjadi sekumpulan nilai- nilai hash dengan fungsi hashing yang membutuhkan bilangan prima b tertentu.
Perancangan sistem deteksi plagiat pada dokumen teks dengan konsep similarity yang dilakukan oleh Salmuasih (2013) dengan meng- gunakan algoritma Rabin Karp,  pendeteksian ini dirancang untuk membandingkan file memberikan hasil berupa prosentase similarity. faktor yang mempengaruhi performa algoritma Rabin Karp karena Nilai modulo berpengaruh pada waktu proses, tetapi tidak pada nilai similarity, Penggunaan stemming berpengaruh pada keakuratan nilai similarity dan waktu proses. Dengan menggunakan stemming waktu proses cenderung lebih lama, tetapi tingkat akurasi similarity nya lebih tinggi. Semakin kecil k-gram menghasilkan akurasi nilai similarity yang lebih baik, dibandingkan k-gram yang lebih besar.
Sistem deteksi plagiarisme dokumen bahasa Indonesia yang dilakukan oleh  Oktalina (2010) dengan menggunakan metode vector space model adapun dokumen yang diuji tingkat per- sentase kemiripannya yaitu dokumen jurnal program studi Teknik Informatika dan Sistem Informasi, dimana proses deteksi plagiaris- menya melalui tahapan preprocessing, yaitu proses tokenisasi, penghapusan stopwords , dan stemming , tahapan selanjutnya perhitungan pembobotan dan cosine similarity . Dalam pengembangan sistem ini penulis menggunakan bahasa pemrograman Java. Metodologi pengem- bangan sistem menggunakan pendekatan model iteratif pengembangan inkremental. Tujuan utama sistem ini adalah untuk mengetahui
 13 Dillak 1 , Laumal 2 , Kadja 3 ,  Sistem Deteksi Dini Plagiarisme Tugas Akhir Mahasiswa Menggunakan Algoritma N-Grams dan Winnowing
tingkat kemiripan atau plagiat suatu dokumen jurnal. Aplikasi ini diharapkan mampu men- deteksi dan memberikan persentase kemiripan dokumen dari proses tindakan plagiarisme mahasiswa dalam menyelesaikan tugas akhir.
Sistem deteksi plagiat pada dokumen bahasa Indonesia  yang dilakukan oleh Suyanto (2012) menggunakan algoritma SCAM. Plagiat meru- pakan tindak kecurangan yang sering kali dilakukan. Baik terkadang tidak menyadari bahwa tindakan yang mereka lakukan tergolong plagiat ataukah dengan sengaja melakukan tindak plagiat tersebut. Dengan kemajuan tek- nologi, tindak plagiat saat ini lebih mudah untuk dilakukan karena banyaknya dokumen-dokumen yang diunggah di internet tanpa adanya suatu pengaman khusus sehingga dengan sangat mudah dapat di-copy oleh orang lain. Semakin meningkat kecanggihan manusia dalam melakukan plagiat, maka dibutuhkan juga sistem yang dapat membantu mendeteksi plagiat dalam sebuah dokumen. Oleh karena itu, penulis menggagas untuk dibangunnya sebuah sistem deteksi plagiat (Plagiarism detection system) yang menggunakan SCAM (Stanford Copy Analysis Mechanism). SCAM adalah sebuah mekanisme untuk menghitung tingkat kemiripan antara dua atau lebih dokumen. SCAM baik dalam mendeteksi dokumen yang overlap tanpa bergantung pada lenght dokumen tersebut. Dan juga SCAM mampu mengenali dengan baik untuk dokumen yang merupakan subset atau superset dari dokumen lainnya. SCAM baik dalam mendeteksi dokumen yang overlap tanpa bergantung pada lenght dokumen tersebut. Dan juga SCAM mampu mengenali dengan baik untuk dokumen yang merupakan subset atau superset dari dokumen lainnya. Dalam pene- litian tugas akhir ini dilakukan pendeteksian ter- hadap 5 jenis plagiat, yaitu sinonim, pasif aktif, carbon copy, ubah susunan dan juga tambah kata. Dimana dokumen yang digunakan berupa abstrak Tugas Akhir mahasiswa IT Telkom berbahasa Indonesia.

## METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah seperti pada gambar Arsitektur Sistem di bawah
Penjelasan arsitektur sistem yaitu user memasukkan file-file yang ingin di lakukan pendeteksian kemudian file-file yang sudah diinput akan diproses dengan cara analisis kebenaran arti dan kebenaran susunan terhadap teks. Tujuan dari pemrosesan ini adalah untuk mempersiapkan teks menjadi data yang akan mengalami pengolahan lebih lanjut, tahap lanjutannya diinput ke ekstraksi fitur di sinilah terdapat N-Gram untuk menghitung bobot setiap token yang ada dalam dokumen kemudian di simpan dalam dokumen kemudian barulah hitung derajat kesamaan dengan cosine similarity akan menghitung kemiripan vector dari artikel yang akan diuji.
1. Akuisisi Dokumen
Akuisisi dokumen merupakan langkah awal yang dilakukan yaitu mempersiapkan file-file yang ingin saya masukkan dalam akuisisi doku- men dan saya menyiapkan file sebanyak 20 untuk dibandingkan. Berikut ini adalah po- tongan kode program untuk akuisisi dokumen.
//Checking if the file is plain text or not //echo “<center><span id=’ Content’> Contents of “.$_FILES[‘file’][‘name’].” File</span></center>”; //Getting and storing the temporary file name of the uploaded file
Akuisisi Dokument Preprocessing Ekstraksi Fitur Hitung Derajat Kesamaan Database Tentukan Tingkat Plagiat Gambar 1. Arsitektur Sistem
 14 Jurnal Ilmiah FLASH
Volume 2 Nomor 1    Juni  2016
$fileName = $_FILES[‘filex’][‘tmp_name’]; $fileName1 = $_FILES[‘file’][‘tmp_name’]; //Throw an error message if the file could not be open $file = fopen($fileName,”r”) or exit(“Unable to open file!”); $file1 = fopen($fileName1,”r”) or exit(“Unable to open file!”);
2.  Preprosesing
Tahap ini dilakukan untuk mencari kebe- naran arti dan kebenaran susunan terhadap suatu teks. Tujuan dari pemrosesan awal ini untuk mempersiapkan teks menjadi data yang akan mengalami pengolahan lebih lanjut. Dalam pre- processing ini terdapat 3 tahap yaitu tokeni-zing, eliminasi stopwords, dan stemming.
a.Tokenizing
Tujuan dari tokenizing adalah meng- ubah semua huruf dalam dokumen manjadi huruf kecil ( a sampai z)  selain huruf di hilangkan. Selain itu dalam tokenizing, selu- ruh kalimat dalam suatu dokumen akan dikonversi menjadi kata lalu disimpan dalam suatu array, potongan kode program untuk t okenizing seperti terlihat dibawah ini.
$x=explode(“ “,$words);$kata=””; for($i=0;$i<count($x);$i++) { $kata .= $x[$i]; }
b.Eliminasi Stopwords
Tujuan dari eliminasi stopwords adalah membuang kata-kata yang tidak relefan seperti yang  telah dijelaskan  pada bab sebelumnya. Seluruh kata yang telah diidentifikasi sebagai stopwords disimpan dalam bentuk tabel pada data base. Berikut ini merupakan sintaks dari proses eliminasi stopwords.
function eliminasi_stopwords($input){ mysql_connect(“localhost”,”root”,””); mysql_select_db(“word-stemming”); $query=mysql_query(“select kata from stopword”);
$commonWords=array();
while($hasil=mysql_fetch_row($query))
{
$commonWords[]=$hasil[0]; }
return preg_replace(‘/\b(‘.implode(‘|’, $com-monWords).’)\b/’,’’,$input); }
c. Stemming
Setelah proses eliminasi stopwords , maka langkah selanjutnya adalah mencari akar kata atau bentuk kata dasar dari setiap kata ( stemming ). Tujuan dari tahap ini adalah tahap mencari root kata dari tiap kata filtering , tahap ini juga dilakukan proses pengembalian berbagai bentuk kedalam representasi yang sama. Berikut ini meru- pakan sintaks stemming. function lakukan_stemming($data) { $ss=””;$z=””;$x=””; $datax=explode(“ “, $data); for($k=0;$k<count($datax);$k++) {
$x=(stemming(strtolower($datax[$k])));
if(!empty($x))
{ $z=$x; } else { $z=strtolower($datax[$k]); } $ss .= $z. “ “;
} return $ss; }

## 3. Esktraksi Fitur
Ekstraksi fitur merupakan proses meng- hitung keunikan dari setiap dokumen yang dapat digunakan sebagai pembanding terjadinya plagiarism. Dalam ekstraksi fitur pada tugas akhir ini, digunakan dua algoritma yaitu algoritma N-Gram dan Winnowing untuk menghitung bobot setiap token yang ada dalam
 15 Dillak 1 , Laumal 2 , Kadja 3 ,  Sistem Deteksi Dini Plagiarisme Tugas Akhir Mahasiswa Menggunakan Algoritma N-Grams dan Winnowing
dokumen (n=5) lalu disimpan dalam data base. Berikut ini adalah potongan kode program untuk ekstrasi fitur function getNgrams($words, $n) { $x=explode(“ “,$words);$kata=””;
for($i=0;$i<count($x);$i++)
{ $kata .= $x[$i]; } $word=trim($kata); $ngrams = array(); $len = strlen($word); //$word=trim($word); for($i = 0; $i < $len; $i++) { if($i > ($n - 2)) { $ng = ‘’; for($j = $n-1; $j >= 0; $j—) { $ng .= $word[$i-$j]; $ngrams[] = $ng;
}
}
return $ngrams;
}
Setelah pencarian N-Gram , maka langkah selanjutnya adalah menghitung nilai hash dari setiap kata ( winnowing ) menggunakan rumus rolling hash . Potongan kode program seperti di bawah ini.
function hitung_hash($data,$k=5,$b=5) {
$data_temp=””; $data_temp1=array(); for($i=0;$i<count($data);$i++)
{ $h=array();$h[$i]=0; $data_temp=$data[$i]; $kk=$k; for($j=0;$j<strlen($data_temp);$j++) { $kk—;$h[$i] += ord($data_temp[$j]) * pow($b,$kk);
} $data_temp1[$i]=$h[$i];
} return $data_temp1; }
4.  Menghitung Derajad Kesamaan
Proses selanjutnya setelah mencari nilai hash adalah memilih fingerprint berdasarkan nilai suatu window w , dimana nilai hash yang dipilih adalah nilai hash yang terkecil. Potongan program untuk menghitung nilai yang terkecil adalah sebagai berikut
function hitung_nilai_min($data) { $temp_min=array();; for($i=0;$i<count($data);$i++) { $pecah=explode(“ “,$data[$i]); //$int=min($pecah);$temp_min[$i]=$int; $temp_min[$i]=min ($pecah[0], $pecah[1], $pecah[2],$pecah[3]); } return $temp_min; }
5. Menghitung Derajat Kesamaan
Pada penelitian ini, perhitungan  derajat kesamaan menggunakan cosine similarity dari teks yang telah diproses pada ekstraksi fitur. Tujuan dari proses ini adalah mengetahui tingkat kemiripan antara kedua dokumen dimana bila kemiripan kedua dokumen sangat tinggi maka kemungkinan plagiatnya akan semakin tinggi, demikian pun sebaliknya. Proses perhitungan derajat kesamaan pada dasarnya merupakan proses mencari kesamaan nilai hash dua buah dokumen. Potongan kode program untuk meng- hitung tingkat kemiripan dua buah dokumen seperti di bawah ini
$d=getNgrams($satu,5); $x=hitung_hash($d); $y=winn($x); $z=array_unique(hitung_nilai_min($y)); $d1=getNgrams($dua,5); $x1=hitung_hash($d1);
$y1=winn($x1);
$z1=array_unique(hitung_nilai_min($y1));
$hasil= array_diff($z,$z1); $final=array_diff($z,$hasil);
$a=(count($final)/count($z))*100;
 16 Jurnal Ilmiah FLASH Volume 2 Nomor 1    Juni  2016

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian sistem menggunakan Microsoft office word 2007 hasil upload yang terjadi keseluruhan file menjadi warning, simbol- simbol dan hasil akhir dalam bentuk digital
Untuk menentukan jenis plagiarisme antara dokumen yang diuji ada 5 jenis penilaian persentase similarity: 0% : Hasil uji 0% berarti kedua dokumen tersebut benar-benar    berbeda baik dari segi isi dan kalimat secara keseluruhan.
<15% : Hasil uji 15% berarti kedua doku- men tersebut hanya        mempunyai sedikit kesamaan.
15-50% : Hasil uji 15-50% berarti menan- dakan dokumen tersebut   termasuk
plagiat tingkat sedang.
>50% : Hasil uji lebih dari 50% berarti dapat dikatakan bahwa dokumen tersebut mendekati plagiarisme. 100% : Hasil uji 100% menandakan bahwa dokumen tersebut adalah  plagiat karena dari awal sampai akhir mempunyai isi yang sama.
Sesuai dengan program yang telah dilakukan pendeteksian membuktikan bahwa pendeteksian yang telah dilakukan mampuh membaca hingga tingkat plagiarism ( 100 %)

## KESIMPULAN
Berdasarkan percobaan-percobaan yang telah dilakukan, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
a. Sistem Plagiarisme dalam membandingkan file memberikan hasil berupa presentase similarity
b.Berikut faktor yang mempengaruhi berjalan- nya algoritma N-Gram dan Winnowing : i. Semakin banyak isi sebuah file yang ingin dideteksi, waktu prosesnya akan semakin lama (running time)
ii.Waktu mendeteksi file paling lambat 3.600
jika melewati batas maka akan terjadi eror c. Apabila yang dirancang merupakan aplikasi yang dapat mendeteksi plagiat pada suatu teks
Adapun saran yang diberikan oleh penilis untuk pengembangan aplikasi pendeteksian duplikasi ini, yaitu :
a. Aplikasi ini tidak hanya dipakai untuk men- deteksi tugas akhir tapi juga dipakai untuk mendeteksi file lain
b.Untuk kedepannya aplikasi ini dapat dikem- bangkan dengan menambah format dokumen dan lainnya yang dibandingkan dan tidak hanya berupa tulisan saja yang dibandingkan akan tetapi dapat membandingkan gambar, grafik, table dan lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA:
Aditya, Alan Nur, “Jago php & MySql”, Penerbit dunia komputer: Bekasi.
Anonim, Perancangan  Sistem Deteksi Plagiat Pada Dokumen teks.
Dengan Konsep  Somilariti  Menggunakan Algo- ritma Rabin Karp.http://yudiagusta. word- press.com/2008/05/13/similarity-measure/ diakses Kamis, 7 Maret 2013 jam 21.52 wib.
Anonim., Deteksi Plagiarisme Dokumen Teks
Menggunakan Algiritma Scam. http://
Gambar 2. Interface pengujian
Tabel 1. Pengujian Derajad Kesamaan
Plagiat Tidak Plagiat
82.978723404255 6.2706270627063
100 14.569536423841 90.878378378378 27.40492170022 85.714285714286 32.642487046632 93.079584775087 36.312849162011  17 Dillak 1 , Laumal 2 , Kadja 3 ,  Sistem Deteksi Dini Plagiarisme Tugas Akhir Mahasiswa Menggunakan Algoritma N-Grams dan Winnowing
elib.unikom.ac.id/files/disk1/596/jbptunik ompp-gdl-dennisahma-29785-9-unikom_d- i.pdf, diakses 11 Januari 2012.
Atmopawiro, Alsasian.2006. Pengkajian dan Analisis Tiga Algoritma Efisien Rabin-Karp, Knuth-Morris-Pratt, dan Boyer-Moore dalam Pencarian Pola dalam Suatu Teks. Makalah tidak Terpublikasi. Program Studi Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung.
B.Klug,”The Plagiarism Checker”, 2002, http:/ /www.dustball.com/cs/plagiarism.checker/, diakses tanggal 10 Januari 2011.
Even-Zohar, Y. 2002. Introduction to Text Mining.
G.Greenspan, “Copyscape”, 2006, http://copys- cape.com, diakses tanggal 10 Januari 2011.
Hearst, M. 2003. What is Text Mining?. http : /
/ www . sims . berkeley. edu / ~hears t/ text- mining.html.
Information Retrieval Tutorial : Stemming Po- rter untuk Bahasa Indonesia.
“http://kabulkurniawan.com/2012/03/17/infor- mation-retrieval-tutorial stemming-porter- untuk-bahasa-indonesia/” diakses Selasa, 3 juli 2012 jam 10.49 wib.
Kadir, Abdul, Dasar Pemograman Web ASP, cetakan pertama, PT Excel Media Kom- pution, Yakarta, 2005
KBBI, 1997: 775. Kosinov, Serhiy. 2002. Evaluation of N-Grams Conflation Approach in Text-Based Infor- mation Retrieval. University of Al- berta.Canada.
Kristanto, Andri, 2004, Rekayasa Perangkat Lunak : KOnsep Dasar, YOgyakarta : Gava Media.
Kurniawati, Ana, Wicaksana, I Wayan Simri. Perbandingan Pendekatan Deteksi Plagiarism Dokumen Dalam Bahasa Inggris. Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma, 2008. Madcoms, 2009, “Menguasai XHTML, CSS, PHP, & MySql melalui dreamweaver”,
Penerbit ANDI:Yogyakarta.
Mudafiq Riyan Pratama, Aplikasi Pendeteksi Duplikasi Dokumen Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma  Winnowing Dengan Metode K-Gram Dan Synonym Recognition, Jurusan Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang.
Mutiara, Benny; Agustina, Sinta. 2008. Anti
Plagiarsm Application with Algorithm Karp- Rabin at Thesis in Gunadarma.
University. Gunadarma University. Depok, Indonesia.
Oktalina,2010. Sistem Deteksi Plagiarisme Dokumen Bahasa Indonesia  dengan Algo- ritma Metode Vector Space. Program Studi Teknik Informatika Stimik Gi Mdp.
Purwitasari, 2013. Deteksi Keberadaan Kalimat
Sama sebagai Indikasi Penjiplakan dengan Algoritma Hashing Berbasis N-Gram.  Lab Semantik Web - Teknik Informatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya.
Rabin Karp Matching. http://www. cedar- ville.edu/ personal/ personalpages/ shom- per/ cs3410_web/ resources/ rabin_karp_ matching.ppt diakses Senin, 5 November 2012 jam 14.12 wib.
Salmuasih, 2013. Perancangan Sistem Deteksi Plagiat  Pada Dokumen Teks  Dengan Konsep  Similarity Menggunakan Algoritma Rabin Karp. Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Dan Komputer Amokom Yogyakarta.
Schelimer., Saul, et. Al, 2003 Winnowing: Local Algorithms for Document Fingerprinting, diakses 13 November 2012.
Suyanto,2012. Sistem Deteksi Plagiat Pada Dokumen Bahasa Indonesia.
Universitas Dian Nuswantoro Program Studi Teknik Informatika.
Syahputra, Pelita Informatika Budi Darma,
Volume : IX, Nomor: 1, Maret 2015. Imple- mentasi Algoritma Winnowing Untuk  De- teksi Kemiripan teks. Program Studi Teknik Informatika STMIK Budidarma Medan.
 18 Jurnal Ilmiah FLASH Volume 2 Nomor 1    Juni  2016