Jurnal hasil penelitian terapan yang di diterbitkan oleh Akademi Komunitas Negeri Putra Sang Fajar Blitar
JURNAL AHLI MUDA
INDONESIA

## JURNAL AHLI MUDA INDONESIA
AKN PUTRA SANG FAJAR
BLITAR ISSN (p) : 2722 -4414
ISSN (e) : 2722 -4406

## Vol. 2 No. 1

## Table of Contents
JAMI : Jurnal Ahli Muda Indonesia JAMI Vol. 2 No. 1 (2021) journal homepage: https://journal.akb.ac.id/
Title: Profil  Usaha  Peternakan  Sapi  Potong  Rakyat  Di  Kabupaten  Jember  Provinsi  Jawa Timur
Authors: Amam, Pradiptya Ayu Harsita 1-12
Title: Analisa Potensi Pasar Terhadap Produk Olahan Telur Ditinjau Dari Aspek Permintaan
Pasar
Authors: Adiguna Sasama Wahyu Utama, Shanti Ike Wardani, Rani Arifah Normawati
13-20
Title: Pembangunan  Peternakan  Berkelanjutan  dalam  Perspektif  Standar  Kompetensi
Lulusan Program Studi Sarjana Peternakan Di Indonesia
Authors: Hidayat Bambang Setyawan, Amam
21-36 Title: Penggunaan Google Classroom dalam Diskusi Online Authors: Joko Prayudha S 37-44
Title: Analisis  Bauran  Pemasaran  Kopi  Mandailing  (Studi  Kasus  Pada  Coffee  Shop  Lopo
Mandheling Cafe, Panyabungan)
Authors: Novebri, Nurul Fadhilah
45-56
Title: Teknologi IB Pada Ayam Hutan Hijau Jantan Dengan Ayam Kampung Betina  dalam
Upaya Pelestarian Plasma Nuftah Ayam Bekisar
Authors: Sapta Andaruisworo, Erna Yuniati
57-61
Title: Pengaruh Penerapan Sistem E-Filling Terhadap Kepatuhan Wajib Pajak Orang Pribadi
Pada Kpp Pratama Sumedang
Authors: Sukmayadi, Erpi Rahman 62-72
Title: Sistem Informasi Plagiarisme Proposal Tugas Akhir Menggunakan Algoritma Rabin-
Karp (Studi Kasus Fastikom Unsiq)
Authors: Muhamad Fuat Asnawi, Zaenal Abidin
73-82
Title: Pengaruh Penerapan E-Filling dan Kesadaran Wajib Pajak Terhadap Kepatuhan pada
Karyawan PT.Hadji Kalla
Authors: Ayu Puspitasari 83-91
Title: Pengelolaan  Pelabuhan  Perikanan  dalam  Meningkatkan  Pendapatan  Asli  Daerah  di
UPT. P2SKP Pasongsongan
Authors: Sofiatul Marwah, Yaqub Cikusin, Hayat
93-104

## JAMI: Jurnal Ahli Muda Indonesia
ISSN 2722-4406(p)/2722-4414(e) DOI Number 10.46510 Published by Akademi Komunitas Negeri Putra Sang Fajar Blitar Address Jalan dr. Sutomo No. 29 Kota Blitar Website https://journal.akb.ac.id/index.php/jami Email jami@akb.ac.id
JURNAL AHLI MUDA INDONESIA
journal homepage: https://journal.akb.ac.id/

## SISTEM INFORMASI PLAGIARISME PROPOSAL TUGAS AKHIR MENGGUNAKAN ALGORITMA RABIN-KARP (STUDI KASUS FASTIKOM UNSIQ)
Muhamad Fuat Asnawi 1 , Zaenal Abidin 2
1 Manajemen Informatika, FASTIKOM, Universitas Sains Al- Qur’an , 2 Teknik Informatika, FASTIKOM, Universitas Sains Al- Qur’an , e-mail : fuatasnawi@unsiq.ac.id 1 , zainalgo@gmail.com 2
Penulis Korespondensi. Muhamad Fuat Asnawi, Manajemen Informatika, FASTIKOM, Universitas Sains Al- Qur’an ,
e-mail :  fuatasnawi@unsiq.ac.id A R T I K E L   I N F O A B S T R A K Artikel History: Menerima 14 April 2021 Revisi 28 Mei 2021 Diterima 17 Juni 2021 Tersedia Online 30 Juni 2021 Objektif. Mengambil  atau  menyalin  karya  orang  lain  lain  adalah diperbolehkan  asalkan  menganut  ketentuan  yang  berlaku.  Tindakan pengambilan tulisan / ide jurnal untuk  menemukan tema tugas akhir juga  disarankan  karena  untuk  pengembangan  suatu  penelitian.  Pada pemeriksaan kemiripan pada dokumen pengajuan proposal tugas akhir ini,  dimana  penulis  mengukur  persentase  kemiripan  di  antara  satu dokumen dan dokumen lainnya yang ada di database.
Material dan Metode. Dalam pembuatan Sistem Pendeteksi Kemiripan Pada Pengajuan Proposal Tugas Akhir Menggunakan Algoritma Rabin- Karp  ini,  penulis  menggunakan  alat  bantu  perancangan  UML(unified modelling  language)  meliputi  Use  case,  activity  diagram,  sequence diagram,  class  diagram  dan  ERD  (Entity  Relation  Diagram)  untuk perancangan database. Penulisan menggunakan bahasa pemrograman
PHP  dengan  framework  Codeigniter  dan  MySql  sebagai  perancangan database  sistem.  Dalam  pengembangan  aplikasi  kami  menggunakan Waterfall sebagai metode pengembangan sistem.
Hasil. Sistem  Pendeteksi  Kemiripan  Pada  Pengajuan  Proposal  Tugas Akhir Menggunakan Algoritma Rabin-Karp Kesimpulan. Sistem  ini  dapat  membantu  bagi  mahasiswa  agar  tidak melakukan  tindakan  plagiarisme  atau  menyalin  sama  persis  pada dokumen pengajuan tugas akhir.
Kata kunci :
Kemiripan, dokumen, plagiasi, persentase, uji
A R T I C L E   I N F O

## A B S T R A C K
Artikel History : Recived 14 April 2021 Revision 28 Mei 2021 Accepted 17 Juni 2021 Avalilable Online 30 Juni 2021 Objective . Taking or copying other people's work is allowed as long as it  adheres  to  the  applicable  provisions.  The  action  of  taking  journal writing / ideas to find the theme of the final project is also recommended because it is for the development of a research. In checking the similarity of the documents for this final project proposal submission, where the authors measure the percentage of similarities between one document and another document in the database.
Materials and Methods . In making the Similarity Detection System for Submission of Final Project Proposals Using the Rabin-Karp Algorithm, the authors use UML (unified modeling language) design tools including use cases, activity diagrams, sequence diagrams, class diagrams and ERD (Entity Relations Diagram) for database design. Writing using the PHP programming  language  with  Codeigniter  and  MySql  frameworks  as  a
Keywords : Similarity, document, plagiarism, percentage, test
Doi : 10.46510/jami.v2i1.61 ISSN 2722-4406 (p)/2722-4414(e)

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  informasi  digital  sangat  memberikan  pengaruh  besar  terhadap kehidupan,  baik  dalam  kehidupan  sehari-hari,  pendidikan,  bisnis,  perbankan,  dan pemerintahan. Seseorang dapat berbagi karya tulis melalui media internet dengan maksud untuk berbagi ilmu dengan yang lain. Dengan kemudahan informasi yang kita peroleh dari internet,  untuk  digunakan  sebagai  sumber  referensi  tugas  akhir  membuat  mahasiswa menyalin sama persis terhadap suatu jurnal yang berisi masalah yang sama. Sehingga dapat memicu untuk melakukan tindakan plagiasi.
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Sains Al-Quran (FASTIKOM UNSIQ) mempunyai masalah yang sama terhadap proses pengajuan proposal tugas akhir, yaitu 36% mempunyai  kesamaan  dengan  proposal  tugas  akhir  yang  sudah  ada.  Sehingga  tindakan plagiasi dapat meningkat pada institusi ini.
Kurangnya referensi mendalam mahasiswa dalam mencari suatu permasalahan untuk dijadikan  tema  tugas  akhir  dan  judul  apa  saja  yang  sudah  pernah  ada  sebelumnya. Keterlibatan dosen dalam penerimaan tema tugas akhir memerlukan suatu penyimpanan agar lebih mudah mencari tema tugas akhir yang sudah pernah dibuat. Melalui pengolahan data dokumen proposal tugas akhir ini maka bagaimana suatu proses pendaftaran proposal tugas akhir yang diajukan akan dibandingkan dengan dokumen proposal tugas akhir yang sudah terdokumentasi dalam database sehingga dokumen proposal tugas akhir yang mirip dapat diketahui secara cepat dan efisien. (Putra, 2019)
Metode pencocokan string dapat dimanfaatkan untuk mencari tingkat similaritas pada dokumen proposal pengajuan tugas akhir. Pada sistem deteksi ini akan diaplikasikan text mining  untuk  tahap  preprocessing,  algoritma  Rabin  Karp  untuk  string  matching,  dan dilakukan  metode  pengecekan  sinonim  kata  yang  kadang  digunakan  untuk  mengelabuhi kata pada sebuah kalimat (Salam, 2015) . Algoritma Rabin Karp adalah algoritma multiple pattern search yang sangat efektif untuk mencari string dengan pola banyak.  Selanjutnya akan  dibahas  bagaimana  algoritma  Rabin  Karp  bekerja  sekaligus  implementasinya  pada sebuah aplikasi dalam mendeteksi plagiarisme dokumen. (Sunyoto, 2013). Pada penelitian yang  dilakukan  oleh  priambodo,  membuat  rancang  bangun  pendekteksian  plagiarisme menggunakan  algortima  rabin-karp  dengan  perhitungan  hashing  menggunakan  Rolling Hash,  sedangkan  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  perhitungan  hashing menggunakan  Modulo  atau  Remainder  (Priambodo,  2018).  Sedangkan  pada  penelitian Doddi Aria Putra, yaitu implementasi Rabin-Karp untuk membantu pendekteksian plagiat pada karya ilmiah mendapatkan hasil yang cukup maksimal namun ada beberapa hal yang perlu  perbaikan  dikarenakan  belum  memiliki  fitur  yang  lengkap  (Putra,  2015).  Dari beberapa  penelitian  terdahulu  maka  penulis  melakukan  beberapa  penambahan  fitur  dan menggunakan metode perhitungan hashing yang berbeda.
Berdasarkan  uraian  penulis  diatas,  dengan  dibuatnya  Sistem  Informasi  Plagiarisme Proposal  Tugas  Akhir  Menggunakan  Algoritma  Rabin-Karp  semoga  dapat  membantu mengetahui  persentase  kemiripan  antara  dokumen  proposal  tugas  akhir  yang  dijadikan
database system design. In application development we use Waterfall as a system development method.
Result. Similarity  Detection  System  in  Submission  of  Final  Project Proposals Using the Rabin-Karp Algorithm Conclusion. This  system  can  help  students  not  to  commit  acts  of plagiarism or to copy the exact same documents in their final assignment submission.
pertimbangan dalam menentukan tingkat kemiripan pada proposal pengajuan tugas akhir mahasiswa.

## 2. MATERIAL DAN METODE
2.1 Material
a. Hardware : Intel(R) Xeon(R) CPU E3-1270 v6 @ 3.80GHz
Memory 31.09 GB
b. Software :
Framework Codeigniter Apache Mysql 2.2 Metode Penelitian
Metode  yang  dalam  pengembangan  sistem  pendeteksi  kemiripan  pada  proposal pengajuan tugas akhir adalah sebagai berikut:
a. Studi Literatur
Pada  tahap  ini,  yang  dilakukan  adalah  dengan  membaca  literatur  yang  ada  dan mencari  literatur  tambahan  yang  dibutuhkan  dalam  pendalaman  materi  terhadap konsep dan teori programming. (Afrina, 2013)
b. Wawancara Suatu metode pengumpulan data melalui tanya jawab secara langsung antara peneliti dengan responden (Rachmawati, 2017), dalam hal ini wawancara dengan 20 responden yang merupakan mahasiswa, dosen, dan tenaga pendidik di Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Sains Al-Qur'an.

## 2.3 Metode Pengembangan Software
Pengembangan  Aplikasi  secara  terstruktur  dengan  menggunakan  metode  Waterfall pada  tahapan  Software  Development  Life  Cycle  (SDLC)  meliputi:  analisis,  perancangan, pembuatan kode, pengujian, implementasi dan perawatan. (Tristianto, 2018)
Gambar 1. Metode Waterfall

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Sistem
3.1.1 Algoritma Rabin Karp
K-gram
Berdasarkan tahapan penyaringan sebelumnya maka dapat kita lanjutkan untuk pemeriksaan dokumen berikut :
Dok asli : meriksapersentasedokumenmirip Dok uji : dokumenlakumeriksapersentasemirip

## 3.1.2 Perhitungan hashing
Perhitungan hashing dengan merubah char menjadi decimal berdasarkan ASCII dengan K-gram = 4 dan Modulo = 101, kenapa memilih modulo 101 dikarenakan dari  penelitian  sebelumnya  memiliki  proses  waktu  yang  paling  cepat.  Tidak berpengaruh  terhadap  similarity,  tetapi  berpengaruh  pada  waktu  proses  (Adi, 2018).
Pattern = “doku” hashing = 100 * 103 + 111 * 102 + 107 * 101 + 117 * 100 = 100000 + 11100 + 1070 + 117 = 112287 mod 101 = 112287 mod 101 = 76 reminder = 1111,752475
Pattern = “okum” hashing = 111 * 103 + 107 * 102 + 117 * 101 + 109 * 100 = 111000 + 10700 + 1170 + 109 = 122979 mod 101 = 122979 mod 101 = 62 reminder = 1217,613861

## 3.1.3 Perhitungan String Matching
Dari hasil perhitungan nilai tersebut selanjutnya akan dicocokkan menggunakan string matching
Tabel 1. Hasil String Matching No Teks 1 Teks 2 Match parsing  hashmod  Remainder  parsing  hashmod  Remainder 1 meri 54 1191,535 meri 54 1191,535 Yes 2 erik 33 1124,327 erik 33 1124,327 Yes 3 riks 41 1244,406 riks 41 1244,406 Yes 4 iksa 90 1157,891 iksa 90 1157,891 Yes 5 ksap 99 1183,98 ksap 99 1183,98 Yes 6 sape 75 1246,743 sape 75 1246,743 Yes 7 aper 42 1082,416 aper 42 1082,416 Yes 8 pers 34 1221,337 pers 34 1221,337 Yes 9 erse 26 1125,257 erse 26 1125,257 Yes 10 rsen 67 1253,663 rsen 67 1253,663 Yes 11 sent 66 1250,653 sent 66 1250,653 Yes
12 enta 36 1121,356 enta 36 1121,356 Yes 13 ntas 71 1214,703 ntas 71 1214,703 Yes 14 tase 95 1256,941 tase 95 1256,941 Yes 15   doku 76 1111,752 doku 76 1111,752 Yes 16   okum 62 1217,614 okum 62 1217,614 Yes 17   kume 4 1187,04 kume 4 1187,04 Yes 18   umen 43 1277,426 umen 43 1277,426 Yes 19 miri 50 1195,495 miri 50 1195,495 Yes 20 irip 99 1163,98 irip 99 1163,98 Yes 3.1.4 Pembobotan similarity
Proses keempat, untuk mendapatkan informasi tingkat similarity dilakukan pembobotan menggunakan Dice’s Similarity Coenfficient .
P Similarity = (2 * 20) / (26 + 30) * 100% = 40 / 56 * 100% = 71,43 %
Dapat disimpulkan perbandingan Teks 1 dan Teks 2 memiliki kemiripan 71,43 % dan dapat dikatakan bahwa dokumen tersebut mendekati plagiarisme. Karena pada  kasus  ini  apabila  presentase  kurang  dari  50%  maka  di  anggap  tidak menjiplak, dan apabila di atas 50% maka akan diperiksa lebih lanjut oleh Dosen apakah diterima atau tidak dokumen pengajuan tugas akhir.

## 3.2 Implementasi Aplikasi
3.2.1 Halaman Login
Gambar 2.  Halaman Login

## 3.2.2 Halaman Uji Kemiripan
Gambar 3. Halaman Uji Kemiripan
Pada  halaman  uji  kemiripan  mahasiswa  menginput  dokumen  dengan  format docx / pdf.

## 3.2.3 Halaman Urutan Kemiripan
Gambar 4. Halaman Urutan Kemiripan
Ditampilkan  hasil  dari  proses  pengujian  yaitu  daftar  kemiripan  dokumen  dari yang persentase kemiripan paling tinggi hingga ke terendah.

## 3.2.4 Halaman Detail Kemiripan

## Gambar 5. Halaman Detail Kemiripan
Pada  halaman  detail  kemiripan  memberikan  informasi  lebih  rinci  terhadap dokumen  yang  dipilih  sebelumnya.  Pada  deskrisi  teks  yang  diperiksa menggunakan algoritma Rabin-Karp dengan termasuk jumlah kata sebelum dan sesudah di proses dan juga hasil sinonim yang ditemukan.

## 3.3 Pengujian Aplikasi Pengujian Blackbox Testing
Pada  pengumpulan  form  uji  dengan  data  responden  3  dosen  dan  17  mahasiswa  pada pengujian  sistem  informasi  pendeteksi  kemiripan  proposal  pengajuan  tugas  akhir menggunakan  algoritma  Rabin  Karp  ini,  responden  melakukan  pengujian  terhadap skenario uji dan menilai apakah hasilnya seperti yang diharapkan atau tidak (Siswanto, 2020). Setelah pengujian selesai, didapatkan bahwa masih ada skenario uji yang hasilnya tidak sesuai harapan dan perlu adanya perbaikan pada beberapa kasus skenario uji yang belum sempurna dengan rata-rata hasil pengujian 98,93% seperti pada tabel dibawah ini.
Tabel 2. Pengujian Blackbox No Kelas Uji Daftar Pengujian Skeneario Uji Hasil Yang Diharapkan Persentase Uji 1 user interface pengujian link "uji kemiripan" pilih menu "uji kemiripan" menampilkan halaman "uji kemiripan" 94,12% pengujian link "dokumen uji" pilih menu "dokumen uji" menampilkan halaman "dokumen uji" 100%
No Kelas Uji Daftar Pengujian Skeneario Uji Hasil Yang Diharapkan Persentase Uji pengujian link "sinonim" pilih menu "sinonim" menampilkan halaman "sinonim" 100% pengujian link "petunjuk" pilih menu "petunjuk" menampilkan halaman "petunjuk" 100% pengujian link "tentang" pilih menu "tentang" menampilkan halaman "tentang" 100% 2 fungsi halaman login admin input username dan password yang benar menampilkan halaman uji kemiripan 100% input username / password yang salah menampilkan pesan pemberitahuan username / password yang dimasukkan salah 100% hanya mengisi salah satu username / password menampilkan pesan pemberitahuan username / password yang dimasukkan salah 100% 3 Fungsi Button
uji kemiripan pilih form input dokumen menampilkan popup direktori file 94,12% input dokumen format pdf / docx menampilkan proses loading setelah memilih tombol start 94,12% input dokumen selain format pdf / docx Menampilkan pemberitahuan format dokumen tidak sesuai 94,12% cetak hasil kemiripan Memilih tombol cetak pada urutan kemiripan dokumen Menampilkan konfirmasi  download dokumen pdf 100% dokumen uji pilih form input dokumen menampilkan popup direktori file 100% input dokumen format pdf / docx menampilkan dokumen berhasil disimpan 100% input dokumen selain format pdf / docx Menampilkan pemberitahuan format dokumen tidak sesuai 100% hapus dokumen pilih tombol hapus pada tabel dokumen uji menampilkan konfirmasi menghapus dokumen yang dipilih 100%
No Kelas Uji Daftar Pengujian Skeneario Uji Hasil Yang Diharapkan Persentase Uji tambah sinonim pilih tombol tambah sinonim menampilkan form input untuk tambah sinonim 100% edit sinonim pilih tombol edit sinonim menampilkan form input untuk edit sinonim yang dipilih 100% hapus sinonim pilih tombol hapus menampilkan konfirmasi menghapus sinonim yang dipilih 100% download petunjuk pilih link "disini" yang berwarna biru menampilkan pop up untuk mengunduh dokumen 100% akun aktif pilih tombol account di pojok kanan atas menampilkan pengguna yang sedang login 100% proses logout pilih tombol logout di pojok kanan atas menampilkan halaman untuk login 100% Rata- Rata 98,93%

## 4. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  analisis  dan  perancangan  Sistem  Informasi  Plagiarisme  Pengajuan Proposal Tugas Akhir Menggunakan Algoritma Rabin Karp, maka dapat diambil kesimpulan antara lain:
1. Cara  Mendeteksi  kemiripan  pada  dokumen  proposal  pengajuan  tugas  akhir  adalah dengan  dengan  melakukan  filtering  pada  kata,  melakukan  parsing  k-gram  agar pencarian kata lebih mudah ditemukan.
2. Pada hasil pengujian menggunakan seleksi sinonim proses pengujian lebih lama kurang lebih 50% dibandingkan tanpa sinonim dan tergantung panjang pendeknya teks, tetapi hasil yang yang didapatkan lebih baik persentasi kemiripannya.
3. Hasil Pengujian aplikasi menggunakan metode blackbox testing mendapatkan nilai rata- rata 98,93% sehingga Sistem Informasi Plagiarisme ini layak digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
Putra,  P.  P.,  Afriansyah,  A.,  &  Syaifullah,  M.  (2019).  Pendeteksi  Kesamaan  Dokumen  pada Sistem  Informasi  Pendaftaran  Proposal  Skripsi  dengan  Pendekatan  Algoritma  Rabin- Karp. INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science , 2 (1), 40-47.
Salam,  A.,  Wicaksana,  V.  P.,  &  Hastuti,  K.  (2015).  Sistem  Rekomendasi  Penentuan  Dosen Pembimbing  Tugas  Akhir  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Rabin-Karp. Techno.  Com , 14(3), 225-233.
Sunyoto, A. (2013, June). Implementasi Algoritma Rabin Karp untuk Pendeteksian Plagiat Dokumen Teks Menggunakan Konsep Similarity. In Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) (Vol. 1, No. 1).
Priambodo ,  J.  (2018).  Pendeteksian  Plagiarisme  Menggunakan  Algoritma  Rabin-Karp dengan Metode Rolling Hash. Jurnal Informatika Universitas Pamulang , 3 (1), 39-45.
Putra, D. A., Sujaini, H., & Pratiwi, H. S. (2015). Implementasi Algoritma Rabin-Karp untuk Membantu Pendeteksian Plagiat pada Karya Ilmiah. J. Sist. dan Teknol. Inf , 1 (1), 1-9.
Afrina,  M.,  &  Ibrahim,  A.  (2013).  Rancang  Bangun  Electronic  Costumer  Relationship Management  (E-CRM)  Sebagai  Sistem  Informasi  Dalam  Peningkatan  Layanan Perpustakaan Digital Fakultas Ilmu Komputer Unsri. Jurnal Sistem Informasi (JSI) , 5 (2), 629-644.
Rachmawati, T. (2017). Metode Pengumpulan Data dalam Penelitian Kualitatif. UNPAR Press. Bandung .
Tristianto,  C.  (2018,  July).  Penggunaan  metode  waterfall  untuk  pengembangan  sistem monitoring dan evaluasi pembangunan pedesaan. In ESIT (Vol. 12, No. 1, pp. 8-22).
Adi,  S.  (2018).  Penerapan  Algoritma  Rabin  Karp  Untuk  Mendeteksi  Kemiripan  Judul Skripsi. Jurnal Mantik Penusa , 22 (1).
Siswanto, E., & Giap, Y. C. (2020). A Implementasi algoritma rabin-karp dan cosine similarity untuk pendeteksi plagiarisme pada dokumen. ALGOR , 1(2), 16-22.