## Similar text sebagai Pengkodean Aplikasi Plagiarisme
Muhammad Wali 1 , Safrizal 2
1 AMIK Indonesia
2 KITA Institute

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 26 Oktober 2017 Received in revised form 23 Desember 2017 Accepted 18 Januari 2018
Available online 24 Januari 2018
Keywords: Similar text, PHP, application, Plagiarism
Kata Kunci: Similar text, PHP, Aplikasi,
Plagiarisme

## a b s t r a c t
This research is intended to make a coding technique with a function similar to a plagiarism detector similar_text as text. By using the text function is similar, this  research  resulted  in  a  detection  of  the  document  against  the  10  (ten)  of selected journal with, the document is the document with extension doc, docx, pdf,  and  txt.  The  document  will  be  converted  into  html  form  and  would henceforth be done making the string with the marker dots (.) And the comma (,) will be fetched a new string. By specifying a percentage string similarity of 90% then produced a text, in this case plagiarism is detected journal journal 1 with string similarity percentage of 48%. The use of similar texts can be classified as coding techniques for detection of plagiarism on its anti plagiarism detection applications.

## a b s t r a k
Penelitian ini dimaksudkan untuk membuat sebuah teknik pengkodean dengan fungsi  mirip  similar_text  sebagai  pendeteksi  plagiat  sebuah  teks.  Dengan menggunakan  fungsi  teks  yang  serupa,  penelitian  ini  menghasilkan  sebuah deteksi  dokumen  terhadap  10  (sepuluh)  jurnal  yang  dipilih  dengan  bahasa indonesia, dokumen yang merupakan dokumen dengan ekstensi doc, docx, pdf, dan  txt.  Dokumen  tersebut  akan  dikonversi  ke  dalam  bentuk  html  dan selanjutnya akan dilakukan pembuatan string dengan penanda titik (.) Dan koma (,) akan terambil sebuah string baru. Dengan menentukan persentase kemiripan string  sebesar  90%  maka  dihasilkan  sebuah  teks,  pada  kasus  ini  jurnal  yang terdeteksi  plagiat  adalah  jurnal  1  dengan  persentase  kemiripan  string  sebesar 48%.  Penggunaan  teks  serupa  dapat  digolongkan  sebagai  teknik  pengkodean untuk deteksi plagiarisme pada penggunaaan aplikasi deteksi anti plagiat .
*Corresponding author. Email: muhammadwali@amikindonesia.ac.id 1 , safrizal@lembagakita.org 2 © E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2018. Published by Lembaga Informasi dan Riset (KITA INFO dan RISET), Lembaga KITA ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Peningkatan dalam hal fungsi Tridharma Perguruan Tinggi  adalah  melaksanakan  penelitian  dan mempublikasikan  hasil  pemikiran  dalam  bentuk karya  ilmiah.  Perkembangan  karya  ilmiah  di Indonesia  relatif  makin  baik,  terutama  sejak diberlakukannya regulasi pemerintah, yang mewajibkan  dosen  untuk  menulis  artikel  di  jurnal ilmiah  sebagai  salah  satu  kenaikan  fungsional  dan pemberian  tunjangan.  Merujuk  Peraturan  Menteri Pendayagunaan  Aparatur  Negara  dan  Reformasi Birokrasi (PAN RB), Nomor 17 Tahun 2013, dan Peraturan  Menteri  Pendidikan  dan  Kebudayaan Nomor  92  Tahun  2014,  kenaikan  jenjang  jabatan akademik dosen mewajibkan untuk publikasi pada jurnal  ilmiah  nasional  terakreditasi  dan  jurnal internasional bereputasi di bidangnya.
Menariknya  Menristekdikti  juga  menerbitkan Peraturan  Menteri  Riset,  Teknologi,  dan Pendidikan Tinggi Nomor 20 Tahun 2017 tentang Pemberian  Tunjangan  Profesi  Dosen  dan Tunjangan
Kehormatan Profesor yang mengamanatkan bahwa publikasi ilmiah merupakan salah  satu  indikator  untuk  melakukan  evaluasi terhadap  pemberian  tunjangan  profesi  dosen  dan tunjangan  kehormatan  guru  besar.  Kebijakan  ini memberikan  suatu  arah  agar  publikasi  ilmiah jabatan  fungsional  Dosen  di  Indonesia  terus ditingkatkan.  Adapun  tujuan  dari  publikasi  ini adalah  mensosialisasikan  hasil  temuan  dari  kajian atau penelitian berdasarkan evidence (bukti/kebenaran/fakta/data)  di  lapangan  baik  di tingkat  lokal,  nasional,  regional  dan  internasional. (Nasir, 2017).
Dengan  berbagai  instrument  dan  peraturan  demi tercapainya  peningkatan  publikasi  ilmiah  di Indonesia tidak luput dari kualitas artikel tersebut. Beberapa  tahun  terakhir,  dunia  pendidikan dikejutkan  oleh  munculnya  pemberitaan  tentang kasus  yang  terkait  dengan  plagiarisme  terhadap sejumlah karya ilmiah. Plagiarisme telah menciptakan iklim yang buruk, khususnya terhadap dunia  pendidikan.  Tindakan  ini  dapat  membunuh ide  dan  gagasan  serta  menurunkan  tingkat kreativitas.  Tindakan  ini  juga  mengakibatkan terjadinya  degradasi  moral  dan  mental  kaum intelektual.  Terbitnya  Permendiknas  No.  7  Tahun
2010 diharapkan mampu mencegah dan menanggulangi  tindakan  tersebut.  Namun,  tanpa metode yang tepat tindakan ini sulit dicegah (Afdhal, 2014).
Demi  peningkatan  publikasi  yang  berkualitas muncul beberapa permen, kebijakan hingga undang- undang  terkait  plagiat  dan  hak  cipta.  Sebagian, beberapa Kopertis Wilayah menerapkan aturan kecil dalam pengecekan publikasi sebagai syarat kenaikan jabatan fungsional. Selain itu, munculnya hibah bagi penerbit  jurnal  di  Indonesia  menjadi  semangat tersendiri  bagi  penerbit  untuk  menerbitkan  karya tulisan.  Sisi  positif  dari  hal  ini  adalah  terjadinya musim  penerbitan  tulisan  maupun  penerbit  di Indonesia. Ini terbukti bahwa peneliti di Indonesia telah  menerbitkan  43.296  Jurnal,  3.178  Book Chapters,  18.372  Conference  Papers,  4.280  Buku (Sumber  :  sinta.ristekdikti.go.id).  Tak  hanya  itu, statistik  ISSN  menunjukkan  bahwa  tingkatan registrasi  ISSN  naik  signifikan  sejak  pada  Tahun 2015 yaitu sebesar 14.2 %, tetapi jika diukur dengan media  publikasi  yang  mendaftar  terbitan,  P-ISSN masih  mendominasi  dengan  70.2  %,  jauh  dengan terbitan E-ISSN sebesar 29.6 % dari jumlah 34.511 (Sumber : ISSN LIPI). Kecendurangan dari jumlah penerbit  jurnal  yang  masih  dalam  bentuk  cetak dikarenakan karena “ketakutan” akan hal plagiarisme publikasi jika dimuat dalam online.
Di  Indonesia,  telah  mendorong  pergerakan  dan perubahan  perilaku  kehidupan  masyarakat  dalam organisasi maupun perekonomian (Wali dan Ahmad, 2017).  Seiring  dengan  perkembangan  teknologi informasi dan komunikasi, muncul sejumlah aplikasi anti-plagiat  sebagai  alternatif  untuk  mencegah tindakan  plagiarism.  Aplikasi  seperti  turnitin, plagiarism  checker,  seo  tools  menjadi  alternative terbaik  digunakan  oleh  penerbit.  Banyak  aplikasi yang  bisa  direkomendasikan  untuk  digunakan  oleh penerbit  jurnal  di  Indonesia,  tetapi  yang  terbaik adalah yang berbayar dan tidak gratis.
Maraknya  kasus  penjiplakan  yang  dilakukan  oleh golongan  intelektual  menjadi  suatu  tragedi  dalam dunia  pendidikan  Indonesia.  Akibat  banyaknya informasi tersedia secara onlinehal yang memprihatinkan  tersebut  dapat  dengan  mudah dilakukan  dengan  kebiasaan  copy – paste  tanpa menyebutkan referensi (Purwitasari, 2017). Menurut
Sastroasmoro (2007), plagiarisme adalah penggunaan  ide,  pikiran,  data,  kalimat  orang  lain seolah-olah  sebagai  miliknya  tanpa  menyebutkan sumbernya.  Plagiarisme  merupakan  salah  satu pelanggaran serius yang bersifat universal terhadap etika  akademis  ( scientific  misconduct ).  Tindakan plagiarisme ini merupakan sebuah tindakan tercela, karena merupakan ketidakjujuran alias kebohongan. Tulisan  atau  potongan  tulisan  yang  diambil  dari tulisan  orang  lain,  sengaja  atau  tidak  sengaja,  bila tidak  dirujuk  dengan  baik  dan  benar,  dapat dikategorikan sebagai plagiarisme (Isa dan Abidin, 2013). Yadav, Rawal  dan Baxi (2016) menjelaskan praktek  mengambil  gagasan  orang  lain  atau menyalin teks sepenuhnya atau dengan mengulang sedikit  merupakan  plagiarisme.  Plagiarisme  adalah bentuk serius dari kesalahan ilmiah. Literatur ilmiah penuh dengan bukti di mana manuskrip dibatalkan karena plagiarisme.
Terkait  dengan  hal  tersebut,  muncul  beberapa metode  pengecekan  plagiarism  serta  beragam algoritma untuk menghasilkan hasil plagiarism dari publikasi  ilmiah.  Hermansyah,  Pramono  dan Subardin (2016) melakukan penelitian menggunakan  metode  deteksi  kemiripan  kode menggunakan  analisis  leksikal  dapat  digunakan untuk merubah kode menjadi token unik. Token ini digunakan untuk mengidentifikasi struktur program yang diperiksa. Sebelum proses pencocokan token menggunakan  array,  terlebih  dahulu  token  yang terbentuk dari kedua source code yang diperiksa di sorting  atau  diurutkan  berdasarkan  abjad.  Setelah itu dilakukan proses pencocokan string menggunakan array per posisi array. Semakin besar kemiripan  alur  dan  kode  program  maka  semakin besar  kemungkinan  kode  tersebut  merupakan plagiat.  Nilai  presentase  kemiripan  kode  program yang  dihasilkan  dari  proses  pencocokan  token  ini yang nantinya digunakan sebagai acuan penentuan plagiarisme  dengan  ketentuan  jika  nilai  presentase lebih  besar  atau  sama  dengan  70  %  maka  source dianggap  plagiat,  namun  jika  lebih  kecil  dari  70% tidak dianggap sebagai plagiat.
Ulfa  dan  Mustikasari  (2017)  menggunakan algoritma  winnowing  yang  merupakan  salah  satu algoritma  pada  metode  document  fingerprinting. Metode  ini  akurat  dalam  mengidentifikasi penyalinan  teks  termasuk  bagian  kecil  yang  mirip dalam  sekumpulan  dokumen  melalui  fingerprint
yang  dihasilkan.  Melalui  pencocokan  fingerprint akan  diperoleh  nilai  similarity  antar  dokumen. Semakin  kecil  tingkat  persentase  kesamaan dokumen  teks  yang  diuji,  maka  dokumen  tersebut tidak termasuk plagiat, tetapi jika hasil dari pengujian pada dua dokumen semakin besar, makadisimpulakan  bahwa  dokumen  tersebut menyerupai tindakan plagiat.
Sistem  deteksi  plagiarisme  umumnya  menerapkan algoritma  pencocokan  string  dalam  dokumen  teks untuk mencari kata-kata umum di antara dokumen. Ada  beberapa  algoritma  yang  digunakan  untuk pencocokan  string,  dua  di  antaranya  adalah algoritma  Rabin-Karp  dan  Jaro-Winkler  Distance. Algoritma  Rabin-Karp  adalah  salah  satu  algoritma yang  kompatibel  untuk  memecahkan  masalah beberapa  pola  string,  sedangkan  algoritma  Jaro- Winkler  Distance  memiliki  kelebihan  dalam  hal waktu. Aplikasi pendeteksian plagiat dikembangkan dan  diuji  pada  berbagai  jenis  dokumen,  yaitu  doc, docx, pdf dan txt. hasil eksperimen yang diperoleh bahwa  kedua  algoritma  ini  dapat  digunakan  untuk melakukan  deteksi  plagiarisme  terhadap  dokumen tersebut, namun dari segi keefektifannya, algoritma Rabin-Karp jauh lebih efektif dan lebih cepat dalam proses  mendeteksi  dokumen  dengan  ukuran.  lebih dari 1000 KB (Leonardo dan Hansun, 2017).
Yudhana  dan Djayali  (2017) menggunakan metode dalam penelitiannya untuk mewakili dua kumpulan objek  dibandingkan  dalam  bentuk  probabilitas. Algoritma Rabin-Karp yang dipilih karena algoritma tersebut  merupakan  algoritma  pencocokan  string yang menggunakan fungsi hash sebagai perbandingan  antara  string  pencarian  (m)  dan Explodeing pada teks (n). Jika kedua nilai hash sama maka perbandingan akan dilakukan sekali lagi untuk karakter.  Sistem  yang  dihasilkan  adalah  aplikasi berbasis web yang menunjukkan nilai kesamaan dua set  objek.  Sekarwati et  al (2017)  mengembangkan sistem  untuk  mengukur  kemiripan  yang  ada terhadap suatu dokumen dengan dokumen lain yang telah  disimpan  dalam  database  internal.  Hasil perhitungan  kesamaan  berupa  sebuah  dokumen yang  membandingkan  persentase  kesamaan. Penelitian  ini  dilakukan  menunjukkan  bahwa algoritma  ( similar  text )  tersebut  dapat  digunakan untuk menguji kesamaan dokumen.
Penelitian  dilakukan  Sochenkov et  al (2016)  yang
menyajikan ikhtisar tentang Exactus Like { a plagia- rism  detection  system .  Penguraian  yang  dalam  untuk keselarasan  teks  membantu  system  untuk  melihat bentuk  plagiarisme  tersembunyi.  Hasil  dari penelitian  ini  menghasilkan  sebuah prototype yang diberinama Exactus Like yang tersedia secara online di http://like.exactus.ru/index.php/en/. Penelitian ini difokuskan pada deteksi plagiarisme yang sangat disamarkan.
Al-Shamery dan Gheni (2016) melakukan penelitian untuk  mengetahui  cara  yang  tepat  untuk mendeteksi  plagiarisme  semantic  pada  makna  dan memanfaatkan  sinonim  dan  menggantinya  dari kata-kata  asli.  Penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk menerapkan  pre-processing  untuk  kata-kata penelitian dengan menggunakan tokenization dan stop word  remove  processes ,  kemudian  diuji  apakah penelitian  masuk  di  bawah  spesialisasi  ilmu komputer atau tidak, dimana hanya penelitian yang akan  terdeteksi  plagiarisme  semantik  dengan menggunakan WordNet. Penelitian ini memberikan cara  yang  efektif  untuk  mendeteksi  plagiarisme semantic  penelitian  tertulis,  terutama  oleh  siswa yang  memiliki  plagiarisme  besar  dalam  penelitian. Vani dan Gupta (2016) juga melakukan penelitian dengan menfokuskan dari teknik deteksi plagiat dan tools yang  digunakan.  Tetapi  hanya  menyajikan ulasan  singkat  tentang  alat  danteknik  plinatisme ekstrinsik teks.
Hal berbeda dilakukakan oleh Abdul ‐ Rahman et al (2017),  untuk  memudahkan  interaksi  manusia dalam proses analisis visual untuk deteksi kesamaan teks,  diawali  dengan  memetakan  masalah perbandingan urutan berpasangan dengan pemrosesan  gambar,  yang  memungkinkan  pola kemiripan  divisualisasikan  sebagai  pixelmap  2D, kemudian  merancang  antarmuka  visual  untuk memungkinkan pengguna membuat dan bereksperimen  dengan  detektor  yang  berbeda menggunakan primitive  metrics ,  dengan  cara  yang serupa dengan pembuatan pipeline pengolahan citra. Selanjutnya, Esteki dan Esfahani (2016) melakukan penelitian  yang  menggunakan  fitur  statistik  dan semantik untuk menentukan fungsionalitas Support Vector Machines (SVMs) dalam mendeteksi tindakan plagiarisme dalam bahasa Persia. Untuk meningkatkan  akurasi,  stemmer  dirancang  untuk membendung  kata-kata  Persia.  Fitur  statistik  dan
semantik digunakan untuk melatih dan menerapkan SVM.  Gambaran  statistik  yang  digunakan  adalah koefisien Jaccard, koefisien Dice, jarak Levenshtein, dan  persamaan  umum  terpanjang.  Untuk mendeteksi  kesamaan  semantik,  sebuah  metode baru  yang  disebut  " Index  Words  Replacement " diusulkan. Kerangka yang diusulkan diuji pada data PAN.  Hasilnya  menunjukkan  ketepatan  0,93337, mengingat 0,70124 dan Plagdet dari 0,80083.
Mengingat  banyaknya  metode  dan  algoritma  yang diterapkan  untuk  mendeteksi  plagiarism,  maka peneliti akan mengambil beberapa algoritma sebagai pengujian  deteksi  dokumen,  tetapi  penelitian  ini hanya menfokuskan  fungsi similar  text pada bahasa pemrograman PHP.
Similar text merupakan salah satu fungsi PHP yang merupakan algoritma sederhana untuk menghitung kesamaan antara dua string. String dimaksud dapat berupa  angka,  karakter,  huruf  atau  kata  yang dikelompokkan  secara  Bersama  maupun  terpisah sebagai  string  dengan  variable  panjang.  Dalam prakteknya, similar text banyak digunakan di berbagai situs web untuk mencari keunikan teks, mengitung jumlah  duplikasi  hingga  mengindentifikasi  konten duplikat.

## 2. Metode Penelitian
Ada beberapa metode serta algoritma dalam  dalam mendeteksi  sebuah  dokumen,  penelitian  ini mengusulkan  metode  baru  berdasarkan  dokumen yang  diunggah  dengan  menggunakan  beberapa algoritma. Algoritma yang disarankan dalam bahasa PHP.  Skema  usulan  pendekatan  disajikan  pada gambar  1.  Fase  yang  berbeda  dari  usulan  Proses pendeteksian plagiarisme akan dibahas di bawah ini.
Parameter similar text diawali dengan string 1, string 2,  dan  seterusnya  string n ,  yang  selanjutnya similar text akan menghitung kemiripan string dalam bentuk persen. Dengan model perhitungan yaitu; membagi hasil similar  text dengan  rata-rata  panjang  string sehingga  akan  menghasilkan  hasil  persentase  yang tertinggi 100. Hasil persentase hasil similar text juga dapat  diatur  sesuai  dengan  berapa persentase  yang diambil dari string tersebut. Sebagai contoh: string 1 berisi  “ similarity PHP”  dan  string  2  berisi  “PHP similarity” maka  jika  ingin  mengambil  hasil
persentase similar 0 maka hasil menampilkan >70, jika hasil persentase similar 100% maka hasil akan menampilkan deteksi string 0%.
String 1 Pre-Process Swapping String 2 Results (%)
Gambar 1. Proses Similar PHP
Sedangkan  untuk  proses  pengembangan  sistem menggunakan  pendekatan prototipe ( prototyping ). Metode  ini  sangat  baik  digunakan  untuk menyelesaikan masalah kesalahpahaman antara user dan  analis  yang  timbul  akibat user tidak  mampu. Proses pembuatan prototipe merupakan proses yang interaktif dan berulang-ulang yang menggabungkan langkah-langkah  siklus  pengembangan  tradisional. Prototipe dievaluasi  beberapa  kali  sebelum  pemakai akhir menyatakan protipe tersebut diterima. Gambar 2 di bawah ini mengilustrasikan proses pembuatan prototipe :

## 3. Pembahasan

## 3.1. Analisa Sistem
Pada  proses  pembuatan  aplikasi  plagiarisme, dibutuhkan  fase  pada  proses  konversi file menjadi sebuah  text  yang  telah  ditentukan  berdasarkan penentuan  string  yang  akan  diambil  sebagai  sebuah kalimat yang akan digunakan untuk proses similar text , yaitu setiap string akan ditetapkan dengan tanda titik ( . ) dan koma ( , ) dianggap sebuah kalimat string. Hal ini digunakan sebagai array dari sebuah dokumen dan akan  dihitung  dengan  fungsi similar  text .  Proses tersebut akan terlihat pada gamabr 3 berikut.
Primary File Text (doc, docx, pdf, txt) Pre-Process Convert Document to HTML
Candidate File Text (doc, docx, pdf, txt) Results (%) explode () Array Similar Text Gambar 3. Similar text PHP dengan Fungsi Konversi dan Explode Analysis Requirements Design Implement Test Operate Build Prototype Criteque Prototype Gambar 2. Siklus Prototyping Model
Gambar  3  menunjukkan  sebuah  proses  diawali dengan  dokumen  sebagai  string  baik  berupa file word  (doc,  docx),  Pdf,  Txt  akan  dikonversi sebelumnya  menjadi  sebuah  file  dalam  bentuk HTML  sehingga  dapat  memudahkan  dalam proses  pengulangan  string.  Seperti  dijelaskan sebelumnya,  setiap  string  pertama  akan  dibuat ketika  sebuah  kata-kata  pada  sebuah  dokumen diakhiri  dengan  tanda  titik  (  .  )  atau  koma  (  ,  ) sehingga  hasil  dari  pemisahan  tersebut  akan terbentuk  sebuah  string  1,2, n pada  setiap dokumen baik dokumen awal ( primary ) atau target ( candidate ).

## 3.2. Mengekstrak Fitur Penkodean
Ada  beberapa  Teknik  yang  digunakan  sehingga menghasilkan sebuah proses similar text :
a. Konversi File Dokumen Sebelumnya file akan dikonversi  ke HTML, hal  ini  diuntungkan  karena  file  tidak  perlu diunggah  ke  dalam  database  nantinya.  Pada proses  ini  dibutuhkan  beberapa  reader dokumen.
b. Explode () Fungsi  explode  adalah  membagi  sebuah string dengan sebuah string, pada fungsi PHP dapat digunakan kode :
array explode ( string $delimiter , string $string [, int $limit = PHP_INT_MAX ] )
c. Persentase Similar text
Sebelum  menampilkan  sebuah  hasil similar text ,  aka nada proses hasil  duplikasi  diambil dari 2 (dua) buah string atau lebih string dan ditentukan  dengan  persentase  persamaan string tersebut. int similar_text ( string $first , s tring $second [, float &$percent ] )
d. Hasil Similar text
Dengan  ketiga  proses  diatas  akan  dibuat sebuah kesimpulan persamaan string dengan menampilkan  persentase  plagiat  dari  string tersebut.
3.3. Analisa Kode Similar text
Dari Analisa system dan memproses fitur pengkodean similar text maka dapat diterapkan kode PHP berikut:
<?php include('db.class.php'); include('docx_reader.php');
$id = $_GET['similar-text']; $detail = mysqli_fetch_array(mysqli_query($db, "select * from table1 where id = $id"));
$list_compaire  =  mysqli_query($db,  "select  *  from table1 where id <> $id");
$doc = new Docx_reader();
$doc-
>setFile('uploads/dokumen/'.$detail['content']); if(!$doc->get_errors()) {
$html = $doc->to_html(); $plain_text = $doc->to_plain_text(); $total_plagiat = 0; $final_read = ''; while ($data = mysqli_fetch_array($list_compaire)) { $doc- >setFile('uploads/dokumen/'.$data['content']); $read_doc = $doc->to_plain_text(); $final_read =
explode('.',
$read_doc); foreach (explode('.', $plain_text) as $key => $text) { foreach ($final_read as $compare) { similar_text($text, $compare, $percent); if ($percent > 90) { echo $compare; echo '<br/>'; echo round($percent, 2). ' persen'; echo '<br/>'; echo 'dari '.$data['field_id']; echo '<br/>'; $total_plagiat += $percent; } } } } mysqli_query($db, "update table1 set persentase_plagiat = ".round(($total_plagiat * mysqli_num_rows($list_compaire)) /100, 2)." where id
= $id");
echo round(($total_plagiat * mysqli_num_rows($list_compaire)) /100, 2); } else { echo implode(', ',$doc->get_errors());
}
Penjelasan dari kode diatas melibatkan 1 (satu) buah tabel  dengan  nama table1 dan field (id,  content, persentase_plagiat).  Ada  beberapa  file include terdiri dari 2 (dua) yaitu; db.class.php merupakan sebuah file untuk  koneksi  ke  database  MySQLi  dan docx_reader.php  merupakan  sebuah  file  untuk mengeksekusi  file  dokumen  menjadi  sebuah  string HTML dan ditampilkan pada sebuah browser.
Hasil konversi dokumen akan dilakukan pemotongan string  sebagai  sebuah  string  dengan  penggunaan fungsi  explode  (),  karakter  sebuah  string  akan dipisahkan dengan tanda titik dan koma. Pada kode diatas  hasil  plagiat  akan  dimunculkan  dengan kesamaan  string  sebesar  90  persen.  Dengan menggunakan matematika sederhana maka hasil dari string array () akan didapati dan dibagi dengan jumlah dokumen yang dianalisa.
3.4. Analisa Output Data  keluaran  ( Output )  yang  dihasilkan  dari pengkodean  ini  adalah  didapatkan  sejumlah kesamaan  string  dengan  persentase  berbeda.  Pada pengujian  dilakukan  melibatkan  10  (sepuluh)  jurnal dengan  rata-rata memilki  kata  4.500,  maka  didapati string tertinggi pada jurnal 1 dengan jumlah 562 dan terendah  pada  jurnal  9  dengan  jumlah  487,  rincian string dapat dilihat pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Dokumen yang di Uji (Jurnal) Dokumen Jumlah String Jurnal 1 562 Jurnal 2 480 Jurnal 3 570 Jurnal 4 640 Jurnal 5 526 Jurnal 6 209 Jurnal 7 368 Jurnal 8 344 Jurnal 9 487 Jurnal 10 521
Dari  masing-masing  jurnal  tersebut,  maka  didapati suatu string. Dimana dari suatu  string tersebut akan diuji  tingkat  kesamaan  kedalam  fungsi similar  text. Maka dari pengujian jurnal dengan kode diatas maka dihasilkan persentase kesamaan secara rinci pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian Dokumen Dokumen Persentase Plagiat Jurnal 1 12 % Jurnal 2 48 % Jurnal 3 0 % Jurnal 4 0 % Jurnal 5 0 % Jurnal 6 0 % Jurnal 7 0 % Jurnal 8 0 % Jurnal 9 0 %
Jurnal 10 11 % 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 50% P ER SE N TAS E Jurnal 1 Jurnal 10 Jurnal 2 Jurnal 3 Jurnal 4 Jurnal 5 Jurnal 6 Jurnal 7 Jurnal 8 Jurnal 9 Persentase 12% 11% 48% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%
Gambar 4. Hasil Evaluasi

## 3.5. Evaluasi
Data  yang  digunakan  dalam  pengujian  ini menggunakan dokumen dengan ekstensi (doc, docx, pdf  dan  txt).  Dokumen  yang  terlibat  diambil  dari berbagai  jurnal  berbahasa  Indonesia  sebanyak  10 (sepuluh).  Setiap  string  yang  terbentuk  dengan penanda  titik  dan  koma  dijadikan  sebuah  string. Sebagai  hasil  kesamaan  string,  penelitian  ini menggunakan  persamaan  string  dengan  tingkat kesamaan 90% kemiripan string. Hasil evaluasi dapat dilihat pada gambar 4.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Dengan menggunakan fungsi similar text , penelitian ini menghasilkan  sebuah  deteksi  dokumen  terhadap  10 (sepuluh)  jurnal  dipilih  dengan  bahasa  indonesia, dokumen  yang  diuji  merupakan  dokumen  dengan ekstensi  doc,  docx, pdf,  dan  txt.  Dokumen tersebut akan dikonversi ke dalam bentuk html dan selanjutnya akan  dilakukan  pembuatan  string  dengan  penanda titik (.) dan koma (,) akan dianggap sebuah string baru. Dengan  menentukan  persentase  kemiripan  string sebesar  90%  maka  dihasilkan  sejumlah  persamaan teks,  pada  kasus  ini  jurnal  yang  terdeteksi  plagiat terbanyak  adalah  jurnal  1  dengan  persentase kemiripan string sebesar 48%.
Penggunaan similar  text dapat  diusulkan  sebagai Teknik  pengkodean  untuk  deteksi  plagiarism  pada penggunaaa  aplikasi  deteksi  anti  plagiat.  Dengan penggunaan similar  text dapat  menentukan  nilai kesamaan persentase plagiat.  Tetapi,  Jika string yang lebih  panjang  dicek,  fungsi  PHP  similar_text  () bisa sangat  lambat,  yang  dapat  mempengaruhi  kinerja sebuah  situs  web.  Karena  itu,  fitur  ini  hanya  bisa digunakan untuk string pendek. Selain itu, setiap string dengan perubahan bentuk, tempat akan dinilai dengan persentase kemiripan berbeda pula.

## 5. Daftar Pustaka
Abdul ‐ Rahman, A., Roe, G., Olsen, M., Gladstone, C., Whaling, R., Cronk, N., Morrissey, R. and Chen, M.,  2017,  January.  Constructive  visual  analytics  for text  similarity  detection.  In  Computer  Graphics Forum (Vol. 36, No. 1, pp. 237-248).
Ajie, H. and Bangsa, A.S., 2017. Aplikasi Pendeteksi Dugaan  Awal  Plagiarisme  Pada  Tugas  Siswa  Dan
Mahasiswa  Berdasarkan  Kemiripan  Isi  Teks Menggunakan  Algoritma  Levenshtein  Distance. PINTER-Jurnal Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer, 1(1), pp.25-32.
Al-Shamery, E.S. and Gheni, H.Q., 2016. Plagiarism detection  using  semantic  analysis.  Indian  Journal  of Science and Technology, 9(1).
Azmi,  Afdhal  &  Chalis,  Taufan  &  A.  Gani,  Taufiq. 2014.  Analisa  Perbandingan  Aplikasi  Pendeteksi Plagiat Terhadap Karya Ilmiah. Conference: Seminar Nasional  dan  Expo  Teknik  Elektro  2014,  At  Hotel Santika Premiere Dyandra, Medan - Sumatera Utara, Volume: ISSN: 2088-9984.
Esteki,  F.  and  Esfahani,  F.S.,  2016.  A  Plagiarism Detection  Approach  Based  on  SVM  for  Persian Texts. In FIRE (Working Notes) (pp. 149-153).
Gupta, D., 2016. Study on Extrinsic Text Plagiarism Detection  Techniques  and  Tools.  Journal  of Engineering Science & Technology Review, 9(5).
Hermansyah, H., Pramono, B. and Subardin, S., 2016. Deteksi  Kemiripan  Source  Code  Pada  Bahasa Pemrograman  Java  Menggunakan  Metode  Analisis Leksikal. semanTIK, 2(1).
Isa, T.M. and Abidin, T.F., 2013. Mengukur Tingkat Kesamaan  Paragraf  Menggunakan  Vector  Space Model  untuk  Mendeteksi  Plagiarisme.  Australian Journal of Politics and History, 53, p.4.
Leonardo, B. and Hansun, S., 2017. Text Documents Plagiarism  Detection  using  Rabin-Karp  and  Jaro- Winkler Distance Algorithms. Indonesian Journal of Electrical  Engineering  and  Computer  Science,  5(2), pp.462-471.
Nasir.,  M.  2017.  Menristekdikti  Dorong  Dosen Tingkatkan Publikasi Ilmiah. http://ristekdikti.go.id/menristekdikti-dorong- dosen-tingkatkan-publikasi-ilmiah/.  Diakses  tanggal 17 Mei 2017 (23.23).
Peraturan Menteri Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi  Nomor  20  Tahun  2017  tentang  Pemberian Tunjangan Profesi Dosen dan Tunjangan
Kehormatan  Profesor.  Berita  Negara  Republik Indonesia Tahun 2017 Nomor 173. Jakarta.
Peraturan  Menteri  Pendidikan  Dan  Kebudayaan Republik Indonesia Nomor 92 Tahun 2014 Tentang Petunjuk Teknis Pelaksanaan Penilaian Angka Kredit Jabatan Fungsional Dosen. Menteri Pendidikan Dan Kebudayaan Republik Indonesia. Jakarta.
Purwitasari,  D.,  2017.  Deteksi  keberadaan  kalimat sama  sebagai  indikasi  penjiplakan  dengan  algoritma hashing berbasis N-Gram. Jurnal Ilmiah KURSOR, 6(1).
Sastroasmoro,  S.,  2007.  Beberapa  Catatan  Tentang Plagiarisme.  Majalah  Kedokteran  Indonesia,  57(8), pp.239-244.
Sekarwati, K.A., Wiryana, I.M., Banowosari, L.Y. and Kerami, D., Semantic Space for Document Similarity Test.
Sochenkov, I., Zubarev, D., Tikhomirov, I., Smirnov, I., Shelmanov, A., Suvorov, R. and Osipov, G., 2016, March.  Exactus  Like:  Plagiarism  detection  in scientific  texts.  In  European  Conference  on Information Retrieval (pp. 837-840). Springer, Cham.
Ulfa,  N.F.  and  Mustikasari,  M.,  2017.  Pembuatan Aplikasi  Pengukuran  Tingkat  Kemiripandokumen Berbasis Web Menggunakan Algoritma Winnowing. Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, 21(3).
Wali, M. and Ahmad, L., 2017. Perancangan Aplikasi Source  code  library  Sebagai  Solusi  Pembelajaran Pengembangan Perangkat Lunak. Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi), 1(1), pp.39- 47.
Yadav, S., Rawal, G. and Baxi, M., 2016. Plagiarism- A serious scientific misconduct. Int J Health Sci Res, 6(2), pp.364-366.
Yudhana, A. and Djayali, A.D., 2017. Implementation of Pattern Matching Algorithm for Portable Document Format. (IJACSA) International Journal  of  Advanced  Computer  Science  and Applications, 8(11), pp. 509-512.