Salim, R.A., Septian, M.R.D, Suhartini, Anggraini, D. and Qomariyah. (2021) “Aplikasi Pendeteksi Kesamaan Dokumen dengan
Menggunakan Algoritma Jarak Jaro Winkler dan Levenshtein”, Sebatik, 25(1). Submitted:  2021/04/24 Accepted:  2021/05/26 Published:  2021/06/01

## APLIKASI PENDETEKSI KESAMAAN DOKUMEN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA JARAK JARO WINKLER DAN LEVENSHTEIN
Ravi Ahmad Salim 1) , M Ridwan Dwi Septian 2) , Suhartini 3) , Dyah Anggraini 4) , dan Qomariyah 5)
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma
3 Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Gunadarma
4,5 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Gunadarma
1,2,3,4,5 Jl. Margonda Raya No.100, Pondok Cina, Depok E-mail : ravi@staff.gunadarma.ac.id 1) , ridwandwiseptian@staff.gunadarma.ac.id 2) , shartini@staff.gunadarma.ac.id 3) , d_anggraini@staff.gunadarma.ac.id 4) , qomariyah@staff.gunadarma.ac.id 5)

## ABSTRAK
Peranan teknologi di era revolusi 4.0 membuat penggunaan teknologi informasi dan komunikasi semakin luas. Peranan ini juga  mencakup segala bidang, salah  satunya  untuk  mempermudah  pengguna dalam  mendapatkan informasi  yang  tersedia secara  bebas  dan  tanpa  biaya.  Akan  tetapi  hal  ini  memungkinkan  terjadinya  pengambilan  informasi  tertulis  (karya  tulis, penulisan  ilmiah,  dokumen  dan  lain  sebagainya)  tanpa  mencantumkan  referensi  (menjiplak)  yang  biasa  dikenal  sebagai tindakan plagiarism .  Teknologi  informasi  pengukur  tingkat  plagiat  suatu  dokumen  teks  berhubungan  dengan  pencarian informasi dari data yang ada. Dokumen teks  merupakan sesuatu yang tertulis atau tercetak yang dapat digunakan sebagai keterangan. Untuk  membuat suatu informasi tertentu  dibutuhkan  waktu  yang lama untuk memproses hasil kemiripan dari seluruh isi dokumen teks. Pemrosesan text mining menggunakan beberapa algoritma. Salah satunya adalah algoritma Jarak Jaro  Winkler dan  Jarak Levenshtein .  Jarak Jaro  Winkler adalah  sebuah  algoritma  menghitung  panjang  kata  dalam dokumen,  kata  yang  sama,  dan  jumlah  transposisi.  Sedangkan  algoritma  Jarak Levenshtein digunakan  untuk  menghitung jarak  yang  dibutuhkan  untuk  mengubah  satu  kata  menjadi  kata  lain.  Untuk  itu  dibuat  aplikasi  pendeteksi  untuk  melihat kemiripan  dokumen  teks  dengan  menerapkan  Algoritma  jarak Jaro  Winkler dan  jarak Levenshtein .  Kedua  algoritma  ini diimplementasikan  dan  menampilkan  hasil  dari  perhitungan  antara Jaro  Winkler dan  jarak Levenshtein dalam  sebuah aplikasi.  Dengan  melihat  perbandingan  kedua  algoritma  ini  pengguna  dapat  mengetahui  algoritma  mana  yang  akan menghasilkan keluaran yang lebih baik jika dibandingkan dengan pencarian kemiripan secara manual.
Kata Kunci: Jarak, Dokumen, Kesamaan, Jaro Winkler, Levenshtein

## 1. PENDAHULUAN
Dokumen  merupakan  sesuatu  yang  tertulis  atau tercetak  yang  dapat  digunakan  sebagai  keterangan  juga untuk  memuat  suatu  informasi.  Salah  satu  contoh  dari dokumen  adalah  karya  tulis  yang  saat  ini  dapat ditemukan  dalam  bentuk  digital.  Setiap  karya  tulis  yang dituliskan  oleh  seorang  penulis  atau  peneliti  memiliki hak  cipta  atas  setiap  tulisannya.  Banyak  orang  yang mencari  informasi  untuk  kebutuhan  tugas,  penelitian, maupun  karya  ilmiah  dari  karya  tulis  yang  telah dipublikasikan  tersebut. Karya  tulis yang  telah dipublikasi  dapat  diakses  dengan  bebas  dan  tanpa  biaya (gratis).  Hal  ini  menyebabkan  beberapa  pengguna  atau peneliti  yang  tidak  bertanggung  jawab  mengambil  isi dari  karya  tulis  tersebut  secara  bebas  tanpa  memikirkan hak  cipta  dari  penulis  yang  bersangkutan  (Kambey, 2020).
Tindakan  mencuri  karya  tulis  atau  pikiran  maupun gagasan penulis lain disebut dengan tindakan plagiarism . Sesuatu  disebut  plagiat  ketika  ide  atau  karya  tersebut dibuat  ulang  dan  diakui  sebagai  ide  atau  karya  orang lain.  Selain  merugikan  pihak  penulis  yang  memiliki
pemikiran dalam karya tulis ini, tindakan plagiarism juga sangat merugikan banyak pihak (Silvana, 2018).
Kegiatan  menjiplak  atau  mengambil  hasil karangan, pendapat,  ide  dan  karya  orang  lain  dan  menjadikannya seolah  hal  tersebut  merupakan  karangan,  pendapat,  ide dan  karya  sendiri  merupakan  suatu  bentuk plagiarism atau  plagiat  (Awasthi,  2019). Plagiarism atau  plagiat merupakan  tindakan  pidana  karena  hal  ini  merupakan sebuah pencurian, yaitu mencuri hak cipta orang lain. Di dunia  Pendidikan,  pelaku plagiarism akan  mendapatkan hukuman  berat  seperti  dikeluarkan  dari  sekolah  atau universitas.  Pelaku  plagiat  disebut  sebagai  plagiator. Menurut  Hermawan  plagiat  merupakan  suatu  pencurian karangan milik orang lain (Hermawan, 2019).
Selain  itu,  plagiat  juga  dapat  diartikan  sebagai pengambilan  karangan  (pendapat  dan  sebagainya)  milik orang lain yang kemudian dijadikan seolah olah menjadi milik  pribadi.  Setiap  karangan  yang  asli  dianggap sebagai  hak  milik  seorang  pengarang  dan  orang  lain tidak  diperkenankan  untuk  mencetak  ulang  tanpa  seizin yang  mempunyai  hak  atas  karangan  tersebut  (Farhat, 2019).
© 2021, The Author(s). This is an open access article, free of all copyright, that anyone can freely read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full texts  or  use  them  for  any  other  lawful  purpose.  This  article  is  made  available  under  a  Creative  Commons  Attribution  4.0  International  License,  which  permits unrestricted  use,  distribution,  and  reproduction  in  any  medium,  provided  the  original  work  is  properly  cited.  SEBATIK  is  a  journal  of  the  STMIK  Widya  Cipta Dharma
Sebelum  proses  pengecekan plagiarism , text pada sebuah  kalimat  akan  diolah  dengan  menggunakan text mining. Text Mining merupakan suatu proses menemukan  hal  baru,  yang  sebelumnya  tidak  diketahui mengenai  informasi  yang  berpotensi  untuk  diambil manfaatnya  dari  sumber  data  yang  tidak  terstruktur mencakup dokumen bisnis, komentar customer , halaman web dan file XML  (Purnomo,  2017).  Tujuan  dan  proses text mining hampir sama dengan data mining . Perbedaan dari text dan data  mining terletak  pada file input- nya. Input file pada text  mining berupa file data  yang  tidak terstruktur  seperti  dokumen  dalam  bentuk  word,  PDF, XML, dan sebagainya (Saputra, 2019).
Pemrosesan text  mining menggunakan  beberapa algoritma.  Salah  satunya  adalah  Algoritma  Jarak Jaro Winkler dan  Jarak Levenshtein .  Jarak Jaro  Winkler merupakan  sebuah  algoritma  yang  digunakan  untuk menghitung  panjang  kata  dalam  suatu  dokumen.  Selain itu  algoritma  ini  juga  digunakan  untuk  menghitung banyaknya  kata  yang  sama,  dan  jumlah  transposisi. Sedangkan  Algoritma  Jarak Levenshtein digunakan untuk  menghitung  jarak  yang  dibutuhkan  untuk mengubah satu kata menjadi kata lain (Novantara, 2018).
Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi kesamaan dokumen dalam bentuk publikasi jurnal dan membandingkan hasil  kedua  metode  yang dipakai  yaitu, Jarak Jaro  Winkler dan  Jarak Levenshtein .  Kontribusi dalam  penelitian  ini  agar  dapat  melakukan  pembanding dengan  Algoritma  Jarak Jaro  Winkler dan  Jarak Levenshtein .

## 2. RUANG LINGKUP
Penelitian  ini  mempunyai  ruang  lingkup  untuk membandingkan  hasil  kedua  algoritma  yang  digunakan yaitu,  Algoritma  Jarak Jaro  Winkler dan  Jarak Levenshtein .  Adapun  tahapan  sebelum  menentukan perbandingan dari kedua algoritma tersebut yaitu :
1. Tahapan Pengumpulan Data Pada  tahapan  ini  peneliti  mengumpulkan  500  data jurnal  ter  publikasi  yang  di  ambil  dari repository Universitas Gunadarma dengan alamat url https://ejournal.gunadarma.ac.id.  Kriteria  data  yang diambil  terdiri  dari field Penulis,  Judul,  Abstrak,
Kata  Kunci,  Tahun,  Kategori,  dan  Terbitan.  Data tersebut akan disimpan ke dalam basis data.
2. Perhitungan Kesamaan Text
Pada  proses  perhitungan  kesamaan text ,  data input- an  untuk  Judul  dan  Abstrak  dicocokkan  ke  dalam basis  data  yang  telah  dibuat  dengan  menggunakan Algoritma Jarak Jaro Winkler dan Jarak Levenshtein .

## 3. BAHAN DAN METODE
Bagian ini menjelaskan bahan dan metode apa yang akan digunakan dalam penelitian ini, di antaranya :

## 3.1 Dokumen
Menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI) menyebutkan dokumen adalah sesuatu  yang tertulis atau tercetak  yang  dapat  dipergunakan  sebagai  bukti  atau keterangan.  Bagi  suatu  instansi,  organisasi,  atau  negara, dokumen merupakan salah satu hal yang sangat penting. Hal  ini  karena  dokumen  merupakan  sumber  informasi yang  diperlukan.  Tanpa  dokumen,  pengguna  akan kehilangan  data  yang  diperlukan  untuk  kegiatan  kantor atau organisasi (Ade, 2019).

## 3.2 Bahasa Baku
Bahasa terbagi menjadi bahasa baku dan tidak baku. Penggunaan  bahasa  ini  berkaitan  dengan  situasi  dan kondisi  pemakaiannya.  Ragam  bahasa  baku  biasanya digunakan  dalam  situasi  resmi.  Adapun  ragam  bahasa tidak baku pada umumnya digunakan dalam komunikasi sehari-hari  yang  memiliki  sifat  tidak  resmi  (Frando, 2019).
Di  dalam  penggunaan  Bahasa  Indonesia  yang  baik dan  benar  terdapat  suatu  aturan  atau  kaidah  standar (bahasa  baku).  Bahasa  baku  merupakan  ragam  bahasa dimana  mengucapkan  dan  menuliskan  kata  harus  sesuai dengan  kaidah-kaidah  standar  yang  berlaku.  Kaidah standar dapat berupa pedoman Ejaan Yang
Disempurnakan  (EYD),  tata  bahasa  baku,  dan  Kamus Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI).  Bahasa  baku  biasa dipergunakan  pada  penulisan  penelitian,  kegiatan seminar, pidato, temu karya ilmiah, dan lain-lain.
Sebaliknya, bahasa  tidak baku adalah ragam bahasa yang cara pengucapan dan penulisannya tidak memenuhi kaidah standar tersebut.

## 3.3 Pra pemrosesan
Text pra-pemrosesan  merupakan  tahap  awal  dari pengolahan  teks.  Tahap  ini  mencakup  semua  rutinitas, dan  proses  untuk  mempersiapkan  data  yang  akan digunakan  pada  operasi knowledge  discovery sistem pengolahan  teks  (Rustiana,  2017). Text pra-pemrosesan pada penelitian ini  memiliki tujuan untuk  memecah teks menjadi array kata. Setiap kata pada array tersebut akan diperiksa  berdasarkan  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia (KBBI).  Tahapan  dari text pra-pemrosesan  yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Text Pra pemrosesan
1. Tokenizing Mendeteksi  kata kunci atau token dan batas kalimat adalah  langkah  pra-pemrosesan.  Langkah  ini  sangat penting  dalam  aplikasi  untuk  memproses  bahasa  alami. Sebagian  besar kata  kunci dan  batas  kalimat  beroperasi
baik  pada  tingkat  kata  (misalnya,  silabus,  analisis morfologi)  atau  kalimat  (misalnya  pemberian  penanda bagian-pidato, penguraian kalimat, kalimat hasil terjemahan  mesin).  Beberapa  studi  tentang  pemrosesan bahasa  mencakup  proses tokenizing pada  tahap  pra- pemrosesan.  Penelitian  yang  di  lakukan  Omar  (Omar, 2018)  melakukan tokenizing pada  tahap  pra-pemrosesan untuk  memperoleh  kata  kunci  bahasa  Arab.  Noaman pada tahun 2018 menyajikan model bahasa jaringan saraf berdasarkan  tokenisasi  kata-kata.  Tokenisasi  kata-kata tersebut  menjadi  tiga  bagian:  bagian  awalan,  bagian batang,  dan  bagian  akhiran.  Model  pada  penelitian  ini akan  diuji  dengan  menggunakan dataset pengenal ucapan AMI bahasa Inggris serta melebihi model n-gram awal (Noaman, 2018)
2. Case Folding
Pada  tahap  ini  hasil  dari  tokenisasi  diubah  menjadi huruf kecil atau  tidak huruf besar semua. Hal ini  karena proses  Jarak Jaro  Winkler bersifat case  sensitive sehingga besar kecilnya huruf dapat mempengaruhi hasil perhitungan jarak kedekatan. Contoh proses pengubahan semua huruf dari kata kunci yang sudah didapatkan dari proses tokenizing ,  yaitu  kata  “Tidur”  berubah  menjadi kata  “tidur”,  sedangkan  kata  “larut”  dan  “malam”  tidak ada perubahan. Tidak adanya perubahan ini dikarenakan semua  kata  sudah  dalam  bentuk  huruf  kecil  (Spelling, 2018).
3. Stemming
Rahardian  (2017)  pada  penelitiannya  mengatakan bahwa  proses indexing dilakukan  menggunakan  data berupa teks dengan tujuan untuk membuat pengelompokan  pada  judul  majalah  elektronik.  Masing- masing  kata  kunci  yang  terbentuk  diproses  kembali untuk membentuk kata dasar. Pada tahap indexing semua jenis  imbuhan  kata,  tanda  baca  “/”,  “//”,  dan  penanda html dihapus  selama  proses  penghitungan  Jarak Jaro Winkler berlangsung.  Tujuan  mendapatkan root  word adalah  untuk  mencegah  kesalahan  perhitungan  ketika melakukan ekstraksi fitur sintaksis (Prayogo, 2018).

## 3.4 Jarak Jaro Winkler
Tahapan  selanjutnya  setelah  data  siap  diproses adalah mengecek pengejaan setiap kata kunci berdasarkan  daftar  kata  pada  basis  data.  Jika  ditemukan kecocokan maka pengejaan kata tersebut dianggap benar dan  tidak  perlu  melalui  tahap  penghitungan  jarak. Namun  jika  tidak  ditemukan  kecocokan  pada  basis  data maka  sistem  akan  menghitung  jarak  kedekatan  dengan daftar  kata  yang  berindikasi  mempunyai  kemiripan berdasarkan  jumlah  karakter  atau  huruf  kata  kunci tersebut.  Jarak Jaro  Winkler mempunyai  3  komponen dasar seperti gambar 2 (Spellingm, 2018).
Gambar 2. Komponen algoritma Jarak Jaro Winkler
Pada  Algoritma  Jarak Jaro  Winkler (Gambar  2  di atas),  jarak  antara  dua  kata  k1  dan  k2  dihitung menggunakan rumus (1) (Spellingm, 2018).

## (      ) ( )                ( )
Untuk  k1  dan  k2  adalah  dua  teks  atau  kata  yang dihitung  jarak  atau  kedekatan.  Sedangkan  m  adalah jumlah  karakter  yang  cocok  antara  k1  dengan  k2, sementara  t  adalah  jumlah  transposisi.  Jumlah  dari karakter pencocokan yang memiliki urutan berbeda akan dibagi  dua  menjadi  nilai  transposisi.  Karakter  k1  dan karakter  k2  akan  memiliki  kecocokan  jika  nilai  yang dihasilkan tidak lebih jauh dari -1 pada rumus (2).

## ( (          ) )                                   ( )
Kedua kata dikatakan mempunyai kemiripan apabila Nilai  Jaro  yang  dihasilkan  bernilai  tinggi.  Nilai  Jaro  0 menunjukkan bahwa  kata tidak sama. Sedangkan  nilai 1 pada  Jaro  menunjukkan  bahwa  keduanya  sama (Febrianti, 2018).
Untuk  membandingkan  karakter  k1  dan  karakter  k2 digunakan prefix  scale (p)yang  dapat  memberikan tingkat penilaian yang lebih sedangkan untuk menyatakan panjang awalan yakni panjang karakter yang sama dari karakter yang dibandingkan sampai ditemukan ketidaksamaan  digunakan prefix  length .  Jarak Jaro Winkler (dw) yang dihasilkan dari perbandingan karakter k1 dan karakter k2 pada rumus (3).
(      )       (      )   (     (    (      )))      ( )
Di  mana  Jaro  merupakan  Jarak Jaro  Winkler untuk karakter  k1  dan  k2,  t  merupakan  panjang  prefiks  umum di  awal  karakter  yang  nilai  maksimalnya  adalah  4 karakter,  sedangkan  p  merupakan  konstanta scaling faktor  dengan  nilai  standar  menurut  Winkler  adalah  0,1 (Spellingm, 2018).
Sebagai  contoh  seorang  pengguna  bermaksud menulis  “tidur”  tetapi  yang  tertulis  “tydur”.  Setelah dilakukan  pencarian  tidak  ditemukan  kata  “tidyr”  pada daftar kata di basis data. kata “tidyr” akan dihitung jarak kedekatannya  dengan  semua  kata yang  jumlah karakternya  antara  empat  sampai  dengan  enam  karakter yang  terdaftar  di  basis  data  menggunakan  algoritma Jarak Jaro  Winkler .  Contoh:  “tiban”,  “tidak”,  “tidur”, “tifa”, dan “tifus” (Spellingm, 2018)
© 2021, The Author(s). This is an open access article, free of all copyright, that anyone can freely read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full texts  or  use  them  for  any  other  lawful  purpose.  This  article  is  made  available  under  a  Creative  Commons  Attribution  4.0  International  License,  which  permits unrestricted  use,  distribution,  and  reproduction  in  any  medium,  provided  the  original  work  is  properly  cited.  SEBATIK  is  a  journal  of  the  STMIK  Widya  Cipta Dharma

## 3.5 Jarak Levenshtein
Pada  tahun  1965  Jarak Levenshtein dibuat  oleh Vladimir  Levenshtein . Dengan  menggunakan  matriks untuk menghitung jumlah perbedaan  karakter antara dua karakter akan didapat hasil perhitungan jarak edit . Untuk membuat  karakter  A  menjadi  karakter  B  didapat  dari jumlah  minimum  operasi  perubahan  pada  perhitungan jarak  antara  dua  karakter.  Ada  3  macam  operasi  utama pada  Algoritma  Jarak Lavenshtein. Operasi  ini  yaitu (Purba, 2017):
1. Operasi Pengubahan Karakter
Operasi  yang  dilakukan  dengan  cara  menukar sebuah  karakter  dengan  karakter  baru  yang  bernilai benar  contoh  penulisan  karakter  “yamg”  akan diubah  menjadi  “yang”  merupakan  sebuah  operasi pengubahan karakter. Dalam  kasus ini karakter “m” diganti dengan huruf “n”.
2. Operasi Penambahan Karakter
Sebuah  karakter  yang  ditambahkan  kedalam  suatu karakter , contoh karakter “kepad” menjadi karakter “kepada”  dinamakan  dengan  operasi  penambahan karakter.  Terlihat  bahwa dilakukan  penambahan karakter “a” di akhir karakter. Penambahan karakter bisa  dilakukan  pada  tiga  bagian  tempat  yaitu  akhir, awal maupun disisipkan di tengah karakter.
3. Operasi Penghapusan Karakter
Apabila  pada  sebuah  karakter  ditemukan  karakter berlebih  maka  akan  dilakukan  operasi  penghapusan karakter.  Contohnya  karakter  “barur”  karakter terakhirnya  dihilangkan  sehingga  menjadi  karakter “baru”.
Perhitungan matriks pada Algoritma Jarak Levenshtein dimulai  dari  pojok  kiri  atas  sebuah array dua dimensi  yang telah diisi  sejumlah  karakter; karakter awal  dan  karakter  target  dan  diberikan  nilai cost .  Pada ujung kanan bawah terdapat nilai cost yang menjadi nilai jarak edit . Gambar 3  menggambarkan jumlah perbedaan antara 2 karakter.

## Gambar 3. Matriks Perhitungan
Contoh dari perhitungan Jarak Levenshtein menggunakan 2  karakter  yang  berbeda  kemudian  dihitung  jarak edit- nya.  Hasil  dari  perhitungan  jarak edit antara 2 karakter “sya”  dan  “saya”  adalah  1.  Pengecekan  dimulai  dari iterasi  awal  pada  kedua  karakter  kemudian  dilakukan operasi  untuk  penambahan,  operasi  penyisipan  dan operasi penghapusan. Nilai pada jarak edit terdapat pada
ujung  kanan  bawah  matriks  tersebut.  Terdapat  satu proses  penyisipan  karakter  “a”  pada  karakter  “sya” sehingga  menjadi  “saya”.  Pada  kasus  pengecekan  ejaan proses perhitungan ini dilakukan terhadap sejumlah kata yang ada pada basis data.

## 4. PEMBAHASAN
Pada  bagian  gambar  4  ini  membahas  langkah- langkah  dalam  implementasi  untuk  membandingkan Algoritma Jarak Jaro Winkler dan Jarak Levenshtein . Di bawah  ini  adalah  rancangan  atau  bagan  yang  dibangun yaitu pra-proses dan proses pencocokan.

## Gambar 4. Alur Proses Implementasi

## 4.1 Pra Proses
Bagian pra-proses merupakan tahapan penyimpanan data  ke  dalam  basis  data  dengan field Penulis,  Judul, Abstrak,  Kata  Kunci,  Tahun,  Kategori,  dan  Terbitan. Gambar  5  adalah  proses  penyimpanan  data  ke  dalam basis data.

## Gambar 5. Alur Pra Proses
Berikut  ini  adalah  struktur  basis  data  yang  digunakan, seperti yang terlihat pada Tabel 1 :
Tabel 1. Struktur Basis Data Field Name Data Type ID Auto number PENULIS Long Text JUDUL Long Text ABSTRAK Long Text KATA_KUNCI Long Text TAHUN Number KATEGORI Long Text TERBITAN Long Text

## 4.2 Proses Pencocokan dan Keluaran
Pada  proses  pencocokan  tahapan  yang  dilakukan adalah  mencari  kemiripan  antara  Algoritma  jarak Jaro Winkler dan jarak Levenshtein . Proses ini diawali dengan memasukkan  data  dokumen  yang  akan  dicocokkan. Proses  pencarian  kemiripan  berdasarkan  pada  judul  dan abstrak  akan  dilakukan  di  dalam  basis  data  dengan beberapa parameter. Parameter tersebut berupa judul dan abstrak.  Gambar  6  adalah  proses  pencocokan  yang dilakukan.  Setelah  menghitung  jarak Jaro  Winkler dan jarak Levenshtein antara  data input terdapat  basis  data maka  menghasilkan  sebuah  keluaran  dari  Jarak Jaro Winkler dan Jarak Levenshtein.
Gambar 6. Alur Pencocokan

## 4.3 Implementasi Aplikasi
Berikut  ini  adalah  hasil  implementasi  yang diterapkan  dalam  bentuk  GUI  ( Graphic  User  Interface ). Hasil  implementasi  ini  terdiri  dari  empat  proses.  Proses pertama  adalah  proses  mengunggah  data  yang  telah dikumpulkan  sebelumnya  dalam  bentuk microsoft  excel pada  gambar  7,  yang  kemudian  data  tersebut  diunggah ke  dalam  bentuk  basis  data,  seperti  yang  terlihat  pada gambar  8  yang  berfungsi  untuk  mengunggah  basis  data yang telah di kumpulkan.

## Gambar 7. Data Excel

## Gambar 8. Proses Upload Data Excel ke Basis Data
Setelah  data  yang  dikumpulkan  diunggah  dari microsoft  excel ,  proses  kedua  adalah  menampilkan  data dalam  bentuk  sebuah grid atau  penggambaran  tabel. Gambar  9  adalah  bentuk  implementasi  dari  aplikasi tersebut yang dijelaskan pada gambar 5 sebelumnya.
© 2021, The Author(s). This is an open access article, free of all copyright, that anyone can freely read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full texts  or  use  them  for  any  other  lawful  purpose.  This  article  is  made  available  under  a  Creative  Commons  Attribution  4.0  International  License,  which  permits unrestricted  use,  distribution,  and  reproduction  in  any  medium,  provided  the  original  work  is  properly  cited.  SEBATIK  is  a  journal  of  the  STMIK  Widya  Cipta Dharma

## Gambar 9. Basis Data
Dilanjutkan  dengan  proses  pencocokan  yaitu  proses pencarian  kemiripan  dengan  memasukan  data  berupa judul dan abstrak pada aplikasi, seperti yang ditunjukkan pada gambar 10.

## Gambar 10. Proses Input Data
Proses  terakhir  adalah  menunjukkan  gambaran  hasil kemiripan dari proses input data yang di visualisasi pada gambar 11 dengan menggunakan alur pencocokan seperti gambar 6 sebelumnya.

## Gambar 11. Hasil Kemiripan
Pada  gambar  11  terlihat  dari  hasil  perbandingan antara  jarak Jaro  Winkler dan  jarak Levenshtein yang telah dicocokkan dengan basis data, terdapat data nomor 2  memiliki  tingkat  kesamaan  persis  dengan  penjabaran Jaro Winkler bahwa semakin mendekati angka 100 maka semakin  mirip  pula  data  dokumen  tersebut,  untuk Levenshtein kemiripan  nya  semakin  mendekati  angka  1 maka semakin mirip pula data dokumen tersebut.

## 5. KESIMPULAN
Jarak Jaro  Winkler sebuah  algoritma  menghitung panjang  kata  dalam  dokumen,  kata  yang  sama,  dan jumlah transposisi. Sedangkan Algoritma Jarak
Levenshtein menghitung  jarak  yang  dibutuhkan  untuk mengubah satu kata menjadi kata lain.
Berdasarkan  pada  analisis  hasil  pengujian  aplikasi terhadap program Implementasi untuk mencari kesamaan dokumen  dengan  membandingkan  algoritma  Jaro Winkler  dan  Levenshtein,  dapat  diambil  kesimpulan bahwa  dengan  algoritma  sesuai  dengan  harapan  penulis dengan  mendapatkan  hasil  kesamaan  pada  data input terhadap data yang terdapat di dalam basis data.
Diharapkan  pengguna  dapat  melihat  perbandingan antara  Algoritma  jarak Jaro  Winkler dan  jarak Levenshtein tanpa  harus  menghitung  kemiripan  secara manual untuk melihat perbandingan tersebut.
Uji  coba  aplikasi  ini  menggunakan  500  basis  data dokumen. Dokumen ini diambil dengan beberapa atribut diantaranya Penulis,  Judul,  Abstrak,  Kata  Kunci, Tahun, dan  Terbitan.  Aplikasi  ini  dibuat  dengan  bahasa pemrograman  C#  dengan  basis desktop dan  berjalan  di sistem operasi windows .

## 6. SARAN
Penelitian  ini  masih  dapat  dikembangkan  dengan menambahkan  jumlah  basis  data  yang  digunakan  dan memperluas  ruang  lingkup  penelitian  selain  penggunaan repository pada  Universitas  Gunadarma.  Sehingga pengguna dapat melihat dokumen yang akan dicocokkan tersebut memiliki kesamaan dokumen dengan universitas lainnya.  Selain itu untuk  ke  depannya masih dimungkinkan  penambahan  algoritma  yang  lain  seperti Long  Command  Substring yang  dapat  mendeteksi  kata per kata.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Ade,  R.  (2019).  Penerapan  Metode  Word2vec  Untuk Mendeteksi Kemiripan Dokumen (Doctoral dissertation, Institut Telkom Purwokerto).
Awasthi, S. 2019. Plagiarism and Academic Misconduct:
A  Systematic  Review.  DESIDOC  Journal  of Library & Information Technology, 39(2).
Farhat, L. 2019. Upaya Pencegahan Tindakan Plagiarisme untuk Meningkatkan Kualitas Penulisan Karya Tulis Ilmiah di Dalam
Pembimbingan  Tugas Akhir  (Skripsi)  Bagi Mahasiswa STIE Jambi. J-MAS (Jurnal Manajemen dan Sains), 4(2), 326-333.
Febiawan,  M.  H.,  Setiawan,  A.,  &  Primadewi,  A.  2019. Sistem  Pendeteksi  Dini  Plagiarisme  Menggunakan Algoritma Jarak  Levenshtein .  Jurnal  Komtika (Komputasi dan Informatika), 3(1), 18-27.
Febrianti,  Y.  M.,  &  Indriati,  A.  W.  W.  2018.  Analisis Sentimen  Pada  Ulasan  “Lazada”  Berbahasa Indonesia  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor  (K-
NN)  Dengan  Perbaikan  Kata  Menggunakan Jaro Winkler Distance . Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN, 2548, 964X.
Frando, J., Ruslianto, I., & Hidayati, R. 2019. Penerapan Jarak  Jaro  Winkler dalam  Aplikasi  Pengoreksi Kesalahan  Penulisan  Bahasa  Indonesia  Berbasis Web. Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi, 7(03).
Hermawan,  A.  2019.  Kebijakan  Dosen  Mengurangi Plagiarisme  pada  Karya  Ilmiah  Mahasiswa.  IJIP: Indonesian  Journal  of  Islamic  Psychology,  1(2), 264-284.
Kambey,  G.  E.  I.,  Sengkey,  R.,  &  Jacobus,  A.  2020. Penerapan  Clustering  pada  Aplikasi  Pendeteksi Kemiripan  Dokumen  Teks  Bahasa  Indonesia. Jurnal Teknik Informatika, 15(2), 75-82.
Noaman, H. M., Sarhan, S. S., & Rashwan, M. A. 2018.
Enhancing recurrent neural network-based language  models  by  word token ization.  Human- centric Computing and Information  Sciences, 8(1), 1-13.
Novantara,  P.  2018.  Implementasi  Algoritma  Jaro- Winkler  Distance  Untuk  Sistem  Pendeteksi Plagiarisme  Pada  Dokumen  Skripsi.  Buffer Informatika, 3(2).
Omar,  N.,  &  Al-Tashi,  Q.  2018.  Arabic  nested  noun compound  extraction  based  on  linguistic  features and  statistical  measures.  GEMA  Online®  Journal of Language Studies, 18(2).
Prayogo,  A.  H.,  &  Mubarok,  M.  S.  2018.  On  the structure  of  Bayesian  network  for  Indonesian text document  paraphrase  identification.  In  Journal  of Physics:  Conference  Series  (Vol.  971,  No.  1,  p. 012051). IOP Publishing.
Purba,  A.  H.,  &  Situmorang,  Z.  2017.  Analisis Perbandingan  Algoritma  Rabin-Karp  Dan Jarak
Levenshtein Dalam  Menghitung  Kemiripan  Teks. Jurnal  Teknik  Informatika  UNIKA  Santo  Thomas, 2(2), 24-32.
Purnomo,  W.  G.,  &  Purnomo,  P.  P.  2017.  Akurasi Text Mining Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbour pada Data Content Berita SMS. Format, 6(1), 1-13.
Rahadian,  B.  A.,  Kurnianingtyas,  D.,  Mahardika,  D.  P., Maghfira,  T.  N.,  &  Cholissodin,  I.  2017.  Analisis Judul  Majalah  Kawanku  Menggunakan  Clustering K-Means  Dengan  Konsep  Simulasi  Big  Data  Pada Hadoop  Multi  Node  Cluster.  Jurnal  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (JTIIK)  p-ISSN, 2355, 7699.
Rustiana,  D.,  &  Rahayu,  N.  2017.  Analisis  Sentimen Pasar Otomotif Mobil: Tweet Twitter Menggunakan  Naïve  Bayes.  Simetris:  Jurnal Teknik  Mesin,  Elektro  Dan  Ilmu  Komputer,  8(1),
113-120. Saputra, P. Y., Subhi, D. H., & Winatama, F. Z. A. 2019. Implementasi Sentimen Analisis Komentar Channel  Video  Pelayanan  Pemerintah  Di  Youtube Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes.  Jurnal
Informatika Polinema, 5(4), 209-213.
Silvana,  H.,  Rullyana,  G.,  &  Hadiapurwa,  A.  2018.
Persepsi Mahasiswa Terhadap Tindakan Plagiarisme  Dalam  Penyusunan  Tugas  Akhir.
EDUTECH, 16(3), 338-347.
Spelling,  A.  F.  D.  2018.  Algoritma  Jaro-Winkler Distance: Fitur Autocorrect dan Spelling Suggestion pada Penulisan Naskah Bahasa Indonesia di BMS TV. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), 5(4).