Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 271-278 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Pengembangan Sistem Informasi Pengelolaan Judul Skripsi dan Tugas Akhir dengan Fitur Deteksi Kemiripan Menggunakan Algoritma Winnowing

## Nanda Putra Bayu Pratama, Mustaqiem, Minarni
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Darwan Ali, Sampit, Indonesia Email: 1 np.privy@gmail.com, 2 qmost.4all@gmail.com, 3 minarnifikom2512@gmail.com
Abstrak −Perkembangan teknologi informasi memberikan dampak besar dihampir segala aspek kehidupan manusia seperti pada bidang pendidikan.  Kegiatan  akademik  perguruan  tinggi  yang  kompleks  membutuhkan  sistem  informasi  yang  dapat  membantu  dalam pengelolaannya. Pengelolaan skripsi adalah bagian dari kegiatan akademik perguruan tinggi yang bertujuan untuk mengelola data dari proses pelaksanaan kegiatan skripsi. Pengajuan judul skripsi menggunakan proposal yang dicetak, pencarian informasi mengenai data judul skripsi yang tersimpan pada perguruan tinggi relatif sulit, proses perbandingan judul hanya berdasarkan pengetahuan penguji terhadap data judul yang ada merupakan permasalahan yang harus diminalisir. Dirancanglah sebuah sistem pengajuan judul skripsi yang menerapkan algortima winnowing di dalamnya. Dengan sistem ini proposal  judul dapat diajukan secara online , terdapat fitur pencarian  data  judul  skripsi,  sistem  dapat  memberikan  rekomendasi  penerimaan  judul  ajuan  berdasarkan  perbandingan  persentase kemiripan  dengan  batas pensentase kemiripan  diterima  yang telah  ditentukan pada sistem. Hasil  pengujian  algotima  menunjukkan bahwa algortima winnowing dapat digunakan dalam perhitungan tingkat kemiripan kata dengan mencari kesamaan fingerprint pada kalimat yang dibandingkan.
Kata Kunci: Sistem Informasi; Teknologi; Skripsi; Kemiripan; Winnowing.
Abstract −The development of information technology has a major impact on almost all aspects of human life, such as in the field of education. Complex college academic activities require an information system that can assist in its management. Skripsi management is part of the university's academic activities that aim to manage data from the process of implementing skripsi activities. Submission of  skripsi  titles using  printed proposals,  finding  information  about  skripsi title data stored  at  universities  is  relatively difficult,  the process of comparing titles based on the examiner's knowledge of existing title data is a problem that must be minimized. A  skripsi title submission system is designed that applies the winnowing algorithm in it. With this system, title proposals can be submitted online, there is a data search feature for skripsi titles, the system can provide recommendations for acceptance of the proposed title based on the  comparison  of  the  percentage  of  similarity  with  the  percentage  limit  of  the  percentage  of  accepted  similarity  that  has  been determined in the system. The results of the algorithm test show that the winnowing algorithm can be used in calculating the  word similarity level by looking for fingerprint similarities in the sentences being compared.
Keywords : Information Systems; Technology; Skripsi; Similarities; Winnowing

## 1. PENDAHULUAN
Dewasa ini perkembangan teknologi khususnya teknologi informasi berkembang dengan pesat. Perkembangan teknologi informasi  ini  memberikan  dampak  besar  dihampir  segala  aspek  kehidupan  manusia  seperti  pada  bidang  pendidikan. Dalam  bidang  pendidikan  salah  satu  contoh  hasil  dari  perkembangan  teknologi  informasi  ini  adalah  sistem  informasi akademik pada perguruan tinggi.
Sistem informasi akademik dianggap sebagai aplikasi penting bagi instansi pendidikan seperti perguruan tinggi. Kegiatan  akademik  perguruan  tinggi  yang  kompleks  membutuhkan  sistem  informasi  yang  dapat  membantu  dalam pengelolaannya seperti pengelolaan proses skripsi. Pengelolaan skripsi adalah bagian dari kegiatan akademik perguruan tinggi yang bertujuan untuk mengelola data dari proses pelaksanaan kegiatan skripsi.
Pengajuan judul skripsi dapat dilakukan melalui berbagai media salah satunya yaitu media proposal yang dicetak. Proposal  yang  dicetak  rentan  kerusakan  seperti  sobek  atau  tidak  tercetak  dengan  baik  yang  membuat  informasi  pada proposal  tidak tersampaikan sepenuhnya, serta dampak yang ditimbulkan bagi lingkungan relatif buruk karena jumlah kertas yang digunakan dalam mencetak proposal cukup banyak. Persentase kemiripan judul terhadap data judul skripsi yang  ada  pada  perguruan  tinggi  adalah  salah  satu  kriteria  dalam  penerimaan  judul  skripsi  yang  diajukan. Perhitungan persentase kemiripan ini relatif sulit dilakukan tanpa adanya piranti pendukung seperti sistem komputer mengingat jumlah data  judul  yang  dibandingkan  cukup  banyak.  Pencarian  data  judul  skripsi  yang  ada  pada  perguruan  tinggi  dilakukan dengan  mencari  buku  skripsi  pada  perpustakaannya,  ini  membuat  pencarian  data  memakan  waktu  relatif  lama  dan informasi yang didapat untuk suatu tema atau objek penelitian tertentu lebih sedikit dari jumlah data aktualnya karena tidak memungkinkan untuk menfilter data fisik seperti buku skripsi.
Penelitian  (Nurdin  &  Munthoha,  2017)  membahas  mengenai  sistem  pendeteksi  kemiripan  judul  skripsi menggunakan  algortima winnowing .  Pengujian  dilakukan  dengan  nilai k-gram =  7  dan  nilai window  (w) =  4,  hasil pengujian menunjukan dari 117 judul skripsi yang telah ada pada sistem terdapat 11 yang memiliki kesamaan terhadap judul yang diuji dengan tingkat similarity lebih besar atau sama dengan 20%. Penelitian (Fatonah et al., 2020) membahas mengenai  deteksi  kemiripan  abstraksi  tugas  akhir  menggunakan  algortima rabin  karp .  Pengujian  dilakukan  dengan menggunakan nilai k-gram = 3, 4, dan 5 dengan nilai basis = 11, 13, 17 dan 23, kesimpulan yang didapat adalah bahwa nilai k-gram yang semakin kecil maka tingkat similarity akan semakin besar dan sebaliknya. Penelitian (Alamsyah, 2017) membahas  mengenai  sistem  untuk  deteksi  kemiripan  judul  skripsi  menggunakan  algortima winnowing .  Pengujian dilakukan dengan nilai k-gram = 3 dan nilai window (w) = 3 yang menghasilkan nilai similarity sebesar 73,86%. Penelitian
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 271-278 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
(Rumaf, 2018) membahas mengenai pembuatan perangkat lunak pencarian dan pengecekan judul-judul skripsi dan tugas akhir, bertujuan untuk membuat sistem informasi yang dapat memudahkan pengecekan, pencarian dan pengelolaan judul- judul skripsi dan tugas akhir mahasiswa serta menghindari indikasi adanya kesamaan judul dan plagiat, hasil penelitian menunjukan bahwa sistem yang dibuat dapat berjalan dengan baik dan dapat memenuhi kebutuhan-kebutuhan yang telah ditetapkan
Berdasarkan  permasalahan  di  atas  maka  ditawarkan  pemecahan  masalah  berupa  sistem  informasi  akademik pengelolaan  skripsi.  Dengan  sistem  ini  proposal  tidak  lagi  dicetak  sehingga  kerentanan  terhadap  kerusakan  dan penggunaan kertas yang berlebih dapat diminimalisir. Pencarian data judul skripsi relatif lebih cepat dan akurat karena pada  proses  pencarian  data  dapat  dilakukan  filter  terhadap  data  judul  yang  dicari.  Algortima  winnowing diimplementasikan pada sistem yang berfungsi sebagai algortima perhitungan persentase kemiripan judul ajuan terhadap data judul skripsi yang tersimpan pada database sistem.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  menggambarkan  alur  atau  tahapan  dari  proses  penelitian  yang  sedang  dilakukan.  Bagan  tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Pengujian Pengkodean Desain Analisa Pengumpulan Data Dokumentasi Selesai Mulai Gambar 1. Bagan Tahapan Penelitian
a. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  mengumpulkan  semua  data  yang  diperlukan  dalam  proses  penelitian.  Data dikumpulkan  dari  buku,  dokumen  dan  artikel  ilmiah  yang  berhubungan  dengan  tema  penelitian,  data  lain  yang dikumpulkan yaitu dataset berupa dataset kumpulan judul skripsi mahasiswa, terdapat total ±100 judul yang telah dikumpulkan dengan tema seputar teknologi informasi.
b. Analisa
Data yang dikumpulkan kemudian dianalisa untuk mendapatkan keseluruhan informasi mengenai permasalahan yang dihadapi  dan  bagaimana  penyeselesaian masalah  yang diharapkan.  Hasil analisa disajikan dalam bentuk  deskripsi sistem berjalan, flowmap sistem berjalan dan flowmap sistem usulan.
c. Desain
Pada proses ini dilakukan perancangan sistem menggunakan Context Diagram, Level Diagram (Bagan Berjenjang) dan DFD ( Data Flow Diagram ). Perancangan database menggunakan ERD ( Entity Relationship Diagram ) dan RDM ( Relational Data Model ). Perancangan desain antarmuka ( interface ), desain .masukan ( input ) dan keluaran ( output ) menggunakan Adobe Dreamweaver.
d. Pengkodean
Desain  yang  telah  dibuat  kemudian  direalisasikan  menjadi  sebuah  aplikasi  menggunakan  bahasa  pemrograman berbasis Web seperti HTML, PHP, CSS dan JavaScript.
e. Pengujian
Pengujian  terbagi  menjadi  dua  tahap  yaitu  pengujian  algoritma winnowing dan  pengujian  program.  Pengujian algortima  dilakukan  untuk  mengetahui  kemampuan  dari  algoritma  dalam  melakukan  fungsi  yang  diinginkan. Pengujian sistem dilakukan untuk memastikan bahwa sistem berjalan dengan baik tanpa mengalami kendala ( error ) dan untuk memastikan output yang dihasilkan sesuai yang diharapkan.
f. Dokumentasi
Proses dokumentasi dilakukan untuk mencatat dan membukukan proses dan hasil penelitian yang dilakukan sesuai dengan pedoman penulisan penelitian yang baik dan benar.

## 2.2 Flowmap
Flowmap adalah  campuran  peta  dan flowchart yang  menunjukkan  pergerakan  benda  dari  satu  lokasi  ke  lokasi  lain. Flowmap menolong analis dan programmer untuk memecahkan masalah ke dalam segmen atau bagian yang lebih kecil
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 271-278 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
dan menolong dalam menganalisis alternatif-alternatif dalam pengoperasian (Bagir & Putro, 2018). Fungsi flowmap yaitu mendefinisikan  hubungan  antara  bagian  (pelaku  proses),  proses  (manual/berbasis  komputer)  dan  aliran  data  (dalam bentuk dokumen masukan dan keluaran).

## 2.3 Database
Database  merupakan  kumpulan file-file yang  saling  berkaitan  dan  berinteraksi, relasi  tersebut  bisa  ditunjukan  dengan kunci  dari  tiap-tiap file yang ada. Satu  database menunjukkan suatu  kumpulan data yang dipakai dalam suatu  lingkup perusahaan  atau  instansi.  Pengolahan  database  merupakan  suatu  cara  yang  dilakukan  terhadap file-file yang  berada  di suatu instansi yang mana file tersebut dapat disusun, diurut, diambil sewaktu-waktu serta dapat ditampilkan dalam bentuk suatu laporan sehingga dapat mengolah file-file yang berisikan informasi tersebut secara rapi (Haviluddin et al., 2016).

## 2.4 Text Mining
Teks mining adalah  proses  ekstraksi  pengetahuan  dari  dokumen  teks  yang  tidak  terstruktur.  Teks mining merupakan perluasan  dari data  mining atau knowledge  discovery  in  database yang  menemukan  pola-pola  menarik  dari  basisdata berskala  besar.  Teks mining ,  yang  juga  disebut  sebagai Text Data  Mining (TDM)  atau Knowledge  Discovery  in  Text (KDT),  secara  umum  mengacu  pada  proses  ekstraksi  informasi  dari  dokumen-dokumen  teks  tak  terstruktur ( unstructured ). Teks mining dapat didefinisikan sebagai penemuan informasi baru dan tidak diketahui sebelumnya oleh komputer,  dengan  secara  otomatis  mengekstrak  informasi  dari  sumber-sumber  teks  tak  terstruktur  yang  berbeda (Simanullang, 2020).

## 2.5 Algoritma Winnowing
Winnowing adalah algoritma yang digunakan untuk melakukan proses document fingerprinting. Document fingerprinting merupakan metode yang digunakan untuk mendeteksi keakuratan salinan antar dokumen atau hanya sebagian teks saja. Prinsip kerja dari metode document fingerprinting ini adalah dengan menggunakan teknik hashing. Teknik hashing adalah sebuah  fungsi  yang  mengkonversi  setiap  string  menjadi  bilangan.  Proses  ini  ditujukan  agar  dapat  mengidentifikasi kemiripan, termasuk bagian-bagian kecil yang mirip dalam dokumen yang berjumlah banyak (Alamsyah, 2017). Berikut ini adalah langkah-langkah atau alur dalam penerapan algoritma winnowing:
a. Pembuangan karakter yang tidak relevan
Pembuangan karakter yang tidak relevan memenuhi kebutuhan algoritma winnowing yaitu whitespace insensitivity . Pada tahap ini proses yang dilakukan yaitu penghapusan tanda baca, spasi dan simbol simbol seperti @, #,$,*,(, ),!,- ,_,”,+,>,</.
Misalnya: Hello.! Ini adalah Winnowing akan dirubah menjadi helloiniadalahwinnowing b. Pembentukan rangkaian n-gram
Pembentukan  rangkaian  n-gram  dilakukan  dengan  cara  membentuk  rangkaian  karakter  sepanjang  n  dari  hasil pembuangan karakter yang tidak relevan dengan ukuran n.
Misalnya ukuran n = 5 menjadi: hello elloi lloin loini oinia iniad niada iadal adala dalah alahw lahwi ahwin hwinn winno innow nnowi nowin owing c. Perhitungan fungsi hash untuk setiap n-gram.
Yaitu melakukan perhitungan nilai-nilai hash dari setiap gram , fungsi yang digunakan untuk menghasilkan nilai hash dari  rangkaian gram dalam  algoritma winnowing adalah rolling  hash . Rolling  Hash adalah  suatu  cara  untuk mentransformasi sebuah string menjadi suatu nilai yang unik dengan panjang tertentu ( fixed-length ) yang berfungsi sebagai  penanda string tersebut.  Fungsi  untuk  menghasilkan  nilai  ini  disebut  fungsi hash ,  sedangkan  nilai  yang dihasilkan disebut nilai hash. Fungsi hash 𝐻 (𝑐 1 …𝑐 𝑛 ) didefinisikan sebagai berikut: 𝐻 (𝑐 1 …𝑐 𝑛 ) = 𝑐 1 ∗ 𝑏 (𝑛−1) + 𝑐 2 ∗ 𝑏 (𝑛−2) + ⋯ + 𝑐 (𝑛−1) ∗ 𝑏 (𝑛) + 𝑐 𝑛 (1)
Untuk  nilai hash kedua  dan  selanjutnya,  perhitungan  tidak  perlu  melakukan  iterasi  dari  indeks  pertama  sampai terakhir. Perhitungan nilai hash 𝐻 (𝑐 2 …𝑐 𝑛+1 ) dapat dilakukan dengan cara: 𝐻 (𝑐 2 …𝑐 𝑛+1 ) = (𝐻 (𝑐 1 …𝑐 𝑛 ) − 𝑐 1 ∗ 𝑏 (𝑛−1) ) ∗ 𝑏 + 𝑐 (𝑛+1) (2)
Dimana c adalah nilai ascii karakter, b adalah basis (bilangan prima) dan n adalah banyak karakter. Hasil rolling hash sebagai berikut:
3231 3239 3356 3361 3363 3274 3285 3158 3053 3106 3131 3263 3180 3366 3515 3341 3427 3444 3471 d. Pembentukan window dari nilai hash Nilai hash yang dibentuk pada tahap sebelumnya akan dibagi ke dalam window berukuran w. Window pertama berisi nilai hash pertama sampai nilai hash ke-w. Window kedua dibentuk dari nilai hash kedua sampai nilai hash ke-w+1 dan seterusnya sampai terbentuk window dari seluruh nilai hash. Pembentukan nilai hash dari window dengan ukuran w = 4 yaitu:
W-1 : {3231 3239 3356 3361} W-9 : {3053 3106 3131 3263} W-2 : {3239 3356 3361 3363} W-10 : {3106 3131 3263 3180} W-3 : {3356 3361 3363 3274} W-11 : {3131 3263 3180 3366} W-4 : {3361 3363 3274 3285} W-12 : {3263 3180 3366 3515} W-5 : {3363 3274 3285 3158} W-13 : {3180 3366 3515 3341}
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 271-278 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
W-6 : {3274 3285 3158 3053} W-14 : {3366 3515 3341 3427} W-7 : {3285 3158 3053 3106} W-15 : {3515 3341 3427 3444} W-8 : {3158 3053 3106 3131} W-16 : {3341 3427 3444 3471} e. Pemilihan fingerprint dari setiap window
Menentukan nilai fingerprint teks. Nilai fingerprint ditentukan dengan memilih nilai hash terkecil dari setiap window. Hasil dari nilai fingerprintnya sebagai berikut: 3231 3239 3274 3274 3158 3053 3053 3053 3053 3106 3131 3180 3180 3341 3341 3341
f. Persamaan Jaccard Coeficient . Nilai fingerprint yang  dibentuk  dari  algoritma winnowing digunakan  untuk  mengukur  presentase  kemiripan  teks menggunakan persamaan Jaccard Coeficient
𝑠𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 = 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑠𝑒𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 (𝑢𝑛𝑖𝑜𝑛−𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑠𝑒𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛) 𝑥100% (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Deskripsi Sistem Berjalan
Proses pengajuan judul skripsi dimulai dari pembuatan proposal pengajuan judul skripsi yang dibuat dan disusun sesuai dengan sistematika dan kriteria penulisan yang telah ditentukan. Proposal dikumpulkan kepada koordinator skripsi yang bertugas untuk selanjutnya dapat diperiksa kesesesuaian sistematika dan kriteria penulisannya. Proposal yang tidak sesuai akan  dikumpulkan  dan  dikembalikan  kepada  mahasiswa  untuk  dapat  diperbaiki,  proposal  yang  telah  diperbaiki  dapat diajukan kembali sesuai waktu pengajuan proposal yang ditentukan. Untuk proposal yang sesuai sistematika dan kriteria penulisan akan dikumpulkan dan diberikan kepada tim dosen untuk dapat direview.
Kumpulan proposal yang diterima tim dosen akan direview untuk dinilai isi dan kontennya, hasil review berupa revisi  dan  status  penerimaan  atau  penolakan.  Proposal  yang  mendapatkan  status  ditolak  ataupun  diterima  akan dikumpulkan dan diserahkan kepada koordinator untuk selanjutnya dapat dikembalikan kepada mahasiswa. Mahasiswa yang  propsalnya  ditolak  dapat  mengajukan  proposal  kembali  dengan  proposal  yang  baru  atau  dengan  memperbaiki proposal  yang  ditolak  sesuai  dengan  revisi  yang  diberikan  pada  waktu  pengajuan  proposal  yang  ditentukan.  Untuk mahasiswa yang proposalnya diterima diharapkan untuk melakukan perbaikan jika diperlukan sesuai dengan hasil revisi yang telah diberikan oleh tim dosen.

## 3.2 Flowmap Sistem Berjalan
Flowmap adalah diagram  yang menunjukan aliran data berupa formulir ataupun keterangan berupa dokumentasi  yang mengalir atau beredar dalam suatu sistem. Berikut hasil penggambaran sistem berjalan dalam bentuk bagan alir flowmap.
MAHASISWA KOORDINATOR DOSEN Proposal + Review Proposal Terima Proposal Selesai Mulai Periksa Proposal Ya Tidak Proposal + Review Proposal Proposal Review Proposal Terima Proposal + Review Proposal + Review Tidak Ya Perbaiki Proposal Gambar 2. Flowmap Sistem Berjalan

## 3.3 Flowmap Sistem Usulan
Merupakan penggambaran sistem usulan dalam bentuk bagan alir, berikut hasil penggambarannya dalam bentuk diagram alir Flowmap.
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 271-278 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
MAHASISWA Data Pendaftaran Skripsi Daftar Penerimaan Pendaftaran Skripsi SISTEM ADMIN KOORDINATOR Proses Pendaftaran Skripsi DATABASE Proses Validasi Pendaftaran Skripsi Data Pengarsipan Skripsi Proses Pengarsipan Skripsi Proses Laporan Judul Ajuan Proses Input Data Mahasiswa Data Validasi Pendaftaran Skripsi Daftar Penerimaan Pendaftaran Skripsi Data Validasi Pengarsipan Skripsi Data Mahasiswa Data User Proses Input Data Jurusan Data Jurusan Daftar Pengarsipan Skripsi Laporan Judul Ajuan Proses Input Data User Data Judul Data Koordinator Proses Input Data Judul Proses Input Data Koordinator Data Admin Data Setting Proses Input Data Admin Proses Input Data Setting Laporan Judul Ajuan Proses Validasi Pengarsipan Skripsi
Gambar 3. Flowmap Sistem Usulan

## 3.4 Konteks Diagram
Merupakan diagram yang menggambarkan sumber serta tujuan data yang akan diproses atau dengan kata lain diagram tersebut digunakan untuk menggambarkan sistem secara umum dari keseluruhan sistem yang ada (Christian et al., 2018).
0 Sistem Informasi Pengelolaan TA Skripsi MAHASISWA ADMIN Daftar Pengarsipan Skripsi Laporan Judul Ajuan KOORDINATOR Data Jurusan Data Mahasiswa Data Judul Data Koordinator Data Admin Data User Data Setting Data Validasi Pengarsipan Skripsi Data Validasi Pendaftaran Skripsi Daftar Penerimaan Pendaftaran Skripsi Laporan Judul Ajuan Daftar Penerimaan Pendaftaran Skripsi Data Pendaftaran Skripsi Data Pengarsipan Skripsi
Gambar 4. Konteks Diagram
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 271-278 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## 3.5 Pengujian Algoritma Winnowing
Pengujian  dilakukan  menggunakan  sistem  perhitungan  kemiripan  kalimat  yang  menganut  algoritma winnowing didalamnya.  Pengujian  dilakukan  menggunakan  kalimat  uji  “Aplikasi  Manajemen  Berkas  Tilang  Berbasis  Web  Pada Kantor Kejaksaan Kota Semarang” dengan lima kalimat penguji. Spesifikasi dan hasil pengujian dapat dilihat pada tabel berikut:

## Tabel 1. Tabel Spesifikasi Pengujian Algortima
Kalimat Penguji
Aplikasi Manajemen Berkas Tilang Pada Dinas Kejaksaan Kabupaten Indragiri Aplikasi Manajemen Dokumen Tilang Pada Kejaksaan Negeri Jakarta Timur Aplikasi Manajemen Berkas Permohonan Berbasis Web Di Kejaksaan Makasar Aplikasi Pengelolaan Dokumen Pajak Pengadilan Negeri Kudus Aplikasi Pengelolaan Berkas Tilang Pada Pengadilan Semarang
Pengaturan Algoritma Uji 01 Uji 02 Uji 03 Nilai N-Gram 3 4 5 Nilai Window 4 4 4 Nilai Basis 2 2 2 Tabel 2. Tabel Hasil Pengujian Algortima Kalimat Penguji Nilai Kemiripan (%) Uji 01 Uji 02 Uji 03 Aplikasi  Manajemen  Berkas  Tilang  Pada  Dinas  Kejaksaan Kabupaten Indragiri 68 39,33 38,64 Aplikasi  Manajemen  Dokumen  Tilang  Pada  Kejaksaan Negeri Jakarta Timur 50,62 34,83 14,56 Aplikasi  Manajemen  Berkas  Permohonan  Berbasis  Web  Di Kejaksaan Makasar 48,19 35,96 36,78 Aplikasi  Pengelolaan  Dokumen  Pajak  Pengadilan  Negeri Kudus 26,97 15,63 4,81 Aplikasi  Pengelolaan  Berkas  Tilang  Pada  Pengadilan Semarang 58,33 28,74 14,58
Berdasarkan  tabel  hasil  pengujian  diatas  disimpulkan  bahwa  algortima winnowing dapat  digunakan  dalam perhitungan kemripan dengan mencari kesamaan fingerprint kalimat yang dibandingkan, penentuan nilai n-gram yang semakin  kecil  membuat  tingkat  kemiripan  ( similarity )  semakin  besar  dan  nilai n-gram yang  semakin  besar  akan menghasilkan nilai kemiripan yang semakin kecil.

## 3.6 Implementasi Sistem

## 3.6.1 Halaman Login
Halaman login digunakan oleh semua entitas pengguna sistem ( user ) untuk dapat mengakses konten yang ada pada sistem berdasarkan hak akses user mereka masing-masing. User terbagi menjadi tiga yaitu: Admin, Koordinator dan Mahasiswa. Ketika user melakukan login halaman  yang  akan  ditampilkan  kepada user akan  bergantung  pada  jenis user yang  ada seperti user Admin  akan  mempilkan  halaman  akses  admin, user Koordinator  akan  menampilkan  halaman  akses koordinator dan user Mahasiswa akan menampilkan halaman akses untuk mahasiswa.
Gambar 5. Halaman Login

## 3.6.2 Halaman Pendaftaran Skripsi
Halaman pendaftaran skripsi adalah halaman yang dapat diakses oleh mahasiswa dimana dengan laman ini  mahasiswa dapat  melalukan  pendaftaran  skripsi  dengan  mengisi  semua field yang  dibutuhkan.  Pada  halaman  ini  judul  ajuan
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 271-278 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
mahasiswa akan dihitung tingkat kemiripannya dengan judul skripsi yang tersimpan pada database sistem menggunakan algoritma winnowing dan menyimpan keseluruhan data ke dalam database.

## Gambar 6. Halaman Pendaftaran Skripsi

## 3.6.3 Halaman Validasi Pendaftaran Skripsi
Halaman  validasi  pendaftaran  skripsi  adalah  halaman  yang  dapat  diakses  oleh  koordinator  dimana  dengan  laman  ini koordinator dapat menerima dan menolak judul ajuan. Pada halaman ini semua data judul ajuan mahasiswa akan secara otomatis diberi lebel oleh sistem berupa rekomendasi penerimaan dengan dasar perbandingan hasil persentase kemiripan dengan nilai batas persentase kemiripan diterima yang ditentukan pada sistem .
Gambar 7. Halaman Validasi Pendaftaran Skripsi

## 3.6.4 Halaman Cari Judul
Halaman cari judul adalah halaman yang dapat diakses oleh semua entitas user pada sistem dimana dengan laman ini user dapat mencari judul yang tersimpan pada database sistem.
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 271-278 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## 4. KESIMPULAN
Dari penjelasan dan uraian serta implementasi pada penelitian ini maka dapat diambil kesimpulan bahwa aplikasi yang dibuat dapat digunakan sebagai media untuk menfasilitasi mahasiswa dalam pengajuan judul skripsi mereka. Pengguna sistem dapat melakukan pencarian informasi mengenai judul skripsi yang telah ada pada sistem dan judul skripsi yang diajukan  oleh  mahasiswa.  Algoritma  winnowing  dapat  digunakan  dalam  perhitungan  tingkat  kemiripan  kata  dengan mencari kesamaan fingerprint pada kalimat yang dibandingkan. Dengan hasil perhitungan algoritma winnowing sistem dapat memberikan rekomendasi penerimaan judul ajuan dengan dasar perbandingan tingkat persentase kemiripan judul ajuan dengan batas nilai persentase diterima yang ditentukan pada sistem.

## REFERENCES
Alamsyah,  N.  (2017).  Deteksi  Plagiarisme  Tingkat  Kemiripan  Judul  Skripsi  Dengan  Algoritma  Winnowing. Technologia:  Jurnal Ilmiah , 8 (4), 205. https://doi.org/10.31602/tji.v8i4.1119
Bagir, H.,  Putro, B. E. (2018). Analisis Perancangan Sistem Informasi Pergudangan di CV. Karya Nugraha. Jurnal Media Teknik Dan Sistem Industri , 2 (1), 30. https://doi.org/10.35194/jmtsi.v2i1.274
Christian, A., Hesinto, S.,  Agustina, A. (2018). Rancang Bangun Website Sekolah Dengan Menggunakan Framework Bootstrap ( Studi  Kasus  SMP  Negeri  6  Prabumulih  ). Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  Dan  Komputer) , 7 (1),  22–27. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v7i1.278
Fatonah, S., Hadinegoro, A., Hadinegoro, A., Hartanto, A. D.,  Hartanto, A. D. (2020). Deteksi Kemiripan Abstraksi Tugas Akh ir Diploma Informatika Universitas AMIKOM Yogyakarta dengan Algoritma Rabin Karp. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 7 (1), 1–6. https://doi.org/10.30865/jurikom.v7i1.1927
Haviluddin, Haryono, A. T.,  Rahmawati, D. (2016). Aplikasi program php dan Mysql. In Mulawarman University Press (Vol. 53, Issue 9).
Nurdin, N.,  Munthoha, A. (2017). Sistem Pendeteksian Kemiripan Judul Skripsi Menggunakan Algoritma Winnowing. InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika Dan Teknologi Jaringan) , 2 (1), 90–97. https://doi.org/10.30743/infotekjar.v2i1.165
Rumaf,  E.  W.  (2018).  Sistem  Informasi  Judul  Skripsi  dan  Tugas  Akhir  Pada  STMIK  Tidore  Mandiri. JURASIK  (Jurnal  Sistem Informasi Dan Komputer) , 1 (1), 8–13.
Simanullang,  I.  S.  (2020).  Perancangan  Aplikasi  Deteksi  Kemiripan  Dokumen  Teks  menggunakan  Algoritma  Shingling. Sistem Komputer Dan Informatika , 2 (1), 36–41. https://doi.org/10.30865/json.v2i1.2451