## Intecoms: Journal of Information Technology and Computer Science
Volume 2 Nomor 1, Juni 2019 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249 DOI : https://doi.org/10.31539/intecoms.v2i1.738

## PENDETEKSI KESAMAAN DOKUMEN PADA SISTEM INFORMASI PENDAFTARAN PROPOSAL SKRIPSI  DENGAN PENDEKATAN ALGORITMA RABIN-KARP

## DOCUMENT EQUALITY DETECTION IN INFORMATION SYSTEM OF THESIS PROPOSAL REGISTRATION WITH RABIN-CARP ALGORITHM APPROACH
Pandu Pratama Putra 1 , Afriansyah 2 , Muhammad Syaifullah 3
STMIK AMIK Riau 1,3 Universitas Lancang Kuning 2
pandupratamaputra91@gmail.com 1

## ABSTRACT
Plagiarism  is  a  significant  problem  in  many  areas,  including  universities.  plagiarism  is  usually performed on digital content is to copy-paste of the original document. To anticipate, we need a way to analyze  the  technique  of  plagiarism.  There  are  several  approaches  that  can  be  taken,  for  example  by using a search algorithm Rabin-Karp string because these algorithms can be used to detect plagiarism in a text document. In the testing phase, the test documents used were three documents with similarity level categories of low, medium and high. From some of the testing that has been done, this approach can find the longest quote the same between the two text documents and measure the similarity of text documents. With  this  system  will  help  prevent  acts  of  plagiarism  in  the  thesis  proposal  registration  so  that  the absence of the same thesis.
Keywords : Plagiarism, Rabin-Karp algorithm, Similarity, Document

## ABSTRAK
Plagiarisme  adalah  sebuah  masalah  yang  cukup  signifikan  pada  banyak  bidang  termasuk  universitas. plagiarisme  yang  biasanya  dilakukan  terhadap  konten  digital  adalah  melakukan  copy-paste  terhadap dokumen  asli.  Untuk  mengantisipasinya,  dibutuhkan  suatu  cara  yang  dapat  menganalisis  teknik plagiarisme. Ada beberapa pendekatan yang bisa diambil, contohnya   dengan mempergunakan algoritma pencarian  string  Rabin-Karp  karena  algoritma  ini  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  plagiarisme  pada sebuah  dokumen  teks.  Pada  tahap  pengujian,  dokumen  uji  yang  digunakan  berjumlah  tiga  dokumen dengan  kategori  tingkat  kemiripan  rendah,  sedang  dan  tinggi.  Dari  beberapa  pengujian  yang  telah dilakukan,  pendekatan  ini  dapat  menemukan  kutipan  terpanjang  yang  sama  di  antara  dua  dokumen  teks serta mengukur kemiripan dokumen teks. Dengan sistem ini akan membantu mencegah aksi plagiarisme pada pendaftaran proposal skripsi sehingga tidak adanya skripsi yang sama.
Kata Kunci : Plagiarisme, algoritma Rabin-Karp, Kesamaan, Dokumen

## PENDAHULUAN
Plagiarisme menurut Kamus
Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI)  berarti menggambar  atau  menulis  garis-garis gambaran  atau  tulisan  yang  telah tersedia  (dengan  menempelkan  kertas kosong  pada  gambar  atau  tulisan  yang akan  ditiru),  mencontoh  atau  meniru tulisan  atau  pekerjaan  orang  lain, mencuri  karangan  orang  lain  dan mengakui  sebagai  karangan  sendiri,
mengutip  karangan  orang  lain  tanpa seizin penulisnya (KBBI, 1997).
Kemampuan  dosen  di  dalam melakukan  kontrol  dan  penyeleksian masih terkendala dengan suatu database yang  harus  dicek  dan  diketahui  dan dengan  kemampuan  daya  ingat  dari masing-masing dosen atau pembimbing, yang mungkin terbatas, sehingga terkadang satu dua judul terkadang lolos dan luput dari pantauan sehingga terjadi
kemiripan  atau  bisa  disebut  plagiat karena  sebagian  isinya  hampir  sama, terkadang hanya dibedakan sedikit pada judulnya  saja.  Pendaftaran  proposal skripsi  pada  masing-masing  institusi pendidikan  harusnya  dilakukan  secara cermat  dengan  melakukan  program aplikasi yang mudah untuk dioperasikan sehingga pada saat yang tepat dan cepat dapat  diketahui  bahwa  judul  tersebut sudah  ada  yang  mirip  sampai  berapa persen  dari  masing-masing  proposal skripsi yang dilakukan pengujian. Melalui  pengolahan  data  dokumen proposal  skripsi  ini  maka  bagaimana suatu  proses  pendaftaran  proposal skripsi yang akan diajukan ada di dalam proposal skripsi yang sudah
terdokumentasi  secara  database  dapat diketemukan, Pencarian dokumen proposal  skripsi  yang  mirip  dapat diketahui secara cepat. Pembandingan kesamaan dokumen  pada  dokumen  proposal skripsi ini dilakukan
dengan membandingkan  dokumen  teks  dengan seluruh dokumen teks yang tersimpan di basis  data.  Hasil  pembandingan  dengan aplikasi  deteksi  kesamaan  dokumen  ini tidak  menunjukkan  bahwa  mutlak  telah atau  tidak  terjadi  plagiarisme  antara dokumen teks yang dibandingkan. Hasil tersebut  hanya  memberikan  informasi berupa  persentase  kesamaan  antara dokumen  teks,  karena  hingga  saat  ini belum  ada  definisi  universal  tentang persentase  dalam  pengambilan  tulisan milik orang lain.
Aksi  plagiat  dalam  karya  tulis sangatlah  mungkin  terjadi,  untuk  itu perlu  dilakukan  upaya-upaya  sebagai pencegahan maupun pendeteksian, sehingga dalam tulisan ini akan dibahas mengenai pendeteksian plagiarisme dari sebuah dokumen dengan membandingkannya dengan sebuah
dokumen lainnya.
Plagiarisme  adalah  penjiplakan atau  pengambilan  karangan,  pendapat, dan  sebagainya  dari  orang  lain  dan menjadikannya  seolah  karangan  dan pendapat sendiri(KBBI, 1997). Menurut peraturan  Menteri  Pendidikan  Nasional RI  No.  17  Tahun  2010  tentang pencegahan dan penanggulangan plagiat di  perguruan  tinggi.  Bab  1  pasal  1  ayat 1,  plagiat  adalah  perbuatan  secara sengaja  atau  tidak  sengaja  dalam memperoleh atau mencoba memperoleh kredit  atau  nilai  untuk  suatu  karya ilmiah,  dengan  mengutip  sebagian  atau seluruh  karya  dan/atau  karya  ilmiah pihak  lain  yang  diakui  sebagai  karya ilmiahnya,  tanpa  menyatakan  sumber secara  tepat  dan  memadai  (PMPN  RI, 2010).
Yang  digolongkan  plagiarisme yaitu  menggunakan  tulisan  orang  lain secara mentah, tanpa memberikan tanda jelas  (misalnya  dengan  menggunakan tanda  kutip  atau  blok  alinea  yang berbeda)  bahwa  teks  tersebut  diambil persis  dari  tulisan  lain  mengambil gagasan  orang  lain  tanpa  memberikan anotasi  yang  cukup  tentang  sumbernya (Utorodewo,  2007).

## Gambar. 1 Hirarki Pengukuran Kesamaan Dokumen
Permasalahan  yang  terjadi  pada pengukuran  kemiripan  karakter  atau huruf  adalah  hanya  dapat  mengukur karakter  atau  huruf  yang  sama  persis. Huruf  a  dan  huruf  A  dianggap  tidak
sama.  Pengukuran  seperti  ini  banyak digunakan  untuk  mengukur  keamanan password, memeriksa kata (spell
checker ) (Kurniawati et al. 2012).
Permasalahan  yang  terjadi  pada pengukuran  kemiripan  kata  adalah hanya  dapat  mengukur  kata  yang  sama persis.  Fenomena  yang  sering  kali terjadi  adalah  masyarakat  mengambil tulisan  orang  lain  dan  kemudian mengganti kata dengan sinonim katanya.  Bentuk  seperti  ini  tidak  dapat diukur  kemiripan  dokumen  apabila menggunakan  pengukuran  kemiripan kata  karena  tidak  mempertimbangkan sinonim kata tersebut (Kurniawati et al. 2012).
Permasalahan pengukuran
kemiripan  yang  juga  terjadi  adalah mengambil penulisan orang lain dengan cara  hanya  mengganti  subjek  kalimat atau  hanya  mengganti  predikat  atau objek  ataupun  keterangan.  Solusi  yang harus dipertimbangkan untuk permasalahan di atas adalah menentukan struktur kalimat (Kurniawati et al, 2012).
Permasalahan  lain  yang  sering terjadi,selain  mengganti  kata  dengan sinonim  kata  tersebut  adalah  posisi kalimat.  Masyarakat  yang  mengambil penulisan  orang  lain,  sering  melakukan perubahan  pada  posisi  kalimat.  Contoh pada penulisan orang lain, kalimat yang diambil  terletak  pada  kalimat  pertama. Kemudian  kalimat  tersebut  diletakkan pada  kalimat  kelima.  Karena  posisi berbeda  maka  tidak  dapat  diukur kemiripannya. Solusi yang harus dipertimbangkan  adalah  pengukuran semua  kalimat  pada  dokumen  satu terhadap  semua  kalimat  pada  dokumen kedua (Kurniawati et al , 2012).
Dalam  ilmu  sistem  temu  kembali informasi  khususnya  pada  algoritma pendeteksi  plagiarisme  dokumen  teks ada beberapa istilah yang tedapat dalam hal  pemrosesan  dokumen,  diantaranya
(Rafles, 2013):
Preprocessing  atau  pembersihan teks merupakan tahapan yang dilakukan untuk  mengubah  data  mentah  menjadi data  berkualitas  yaitu  data  yang  telah memenuhi persyaratan untuk
diekseskusi  pada  sebuah  algoritma.
Bentuk  pembersihan  teks  ini,  dapat berupa  menghilangkan  spasi,  tanda baca,  simbol  simbol,  mengubah  huruf kapital menjadi huruf kecil dan menghilangkan  karakter-karakter  yang tidak relevan lainnya. Tokenizing merupakan tahap pemotongan  kalimat  menjadi  kata  pada sistem temu kembali informasi.
Pemotongan  kata  ini  dapat  berbentuk satu  kata  (unigram  atau  uniword),  dua kata  (bigram  atau  biword),  tiga  kata (trigram  atau  triword),  empat  kata (quadgram atau quadword) dan seterusnya. Irisan  (intersection)  merupakan tahapan untuk menemukan kata
bertalian  yang  sama  di  antara  dua dokumen teks.
Algoritma  Rabin  Karp  adalah algoritma  pencarian  kata  yang  mencari sebuah  pola  berupa  substring  dalam sebuah  teks  menggunakan  hashing. Algoritma  ini  sangat  efektif  untuk pencocokan  kata  dengan  pola  banyak. Salah satu aplikasi praktis dari algoritma  Rabin  Karp  adalah  dalam pendeteksian  plagiarisme.  Dalam  ilmu komputer, algoritma Rabin-Karp adalah algoritma  pencarian  string  yang  dibuat oleh Michael  O. Rabin  dan Richard M. Karp pada tahun 1987 yang menggunakan hashing untuk menemukan  salah  satu  dari  satu  set string  pola  dalam  teks  (Salmuasih  &
Sunyoto, 2013).
PHP  dikembangkan  oleh  Rasmus Lerdorf  pada  tahun  1994  yang  pada awalnya mengembangkan sebuah perkakas yang digunakan sebagai engine  parsing  sebagai  penterjemah
beberapa macro. PHP (Hypertext Preprocessor) adalah bahasa pemrograman  yang  berjalan  dalam sebuah wenserver dan berfungsi sebagai pengolah  data  pada  sebuah  server. Dengan  menggunakan  program  PHP, sebuah website akan lebih interaktif dan dinamis (Andi, 2011).
SQL  (Structure  Query  Language) adalah  suatu  bahasa  komputer  yang mengikuti  standar  American  National Standard Institute (ANSI), yaitu sebuah bahasa  standar  yang  digunakan  untuk mengakses  dan  melakukan  manipulasi sistem  database  (Muslih  &  Purnama, 2013).
Xampp  adalah  perangkat  lunak bebas,  yang  mendukung  banyak  sistem operasi, merupakan kompilasi beberapa program. Berfungsi sebagai server yang berdiri  sendiri  (localhost),  yang  terdiri atas program
Apache,
MySQL database,  dan  penerjemah  bahasa  yang ditulis  dengan  bahasa  pemrograman PHP (Agustina, 2015)

## METODE PENELITIAN
Metode  yang  penulis  gunakan adalah  metode waterfall .  Secara  garis besar metode waterfall mempunyai langkah-langkah sebagai berikut :
Pengumpulan data Analisa kebutuhan Penerapan algoritma Desain sistem Implementasi Pengujian Gambar. 2 Waterfall Model

## HASIL DAN PEMBAHASAN Analisa Kebutuhan
1. Hardware Tabel 1. Spesifikasi Hardware No Hardware Spesifikasi 1 Prosesor Intel core i3
2 Memory 2 gb

## 2. Software
Tabel 2. Spesifikasi Software No Software Spesifikasi 1 Sistem operasi Windows 7.0 2 Database MySQl 3 Web Server Xampp 4 Aplikasi Editor Sublime 5 Bahasa pemograman PHP

## Penerapan Algoritma Rabin-Karp
Diagram  alir  penerapan  algoritma rabin  karp  dapat  dijelaskan  seperti Gambar berikut:
Mulai Memasukkan data dokumen uji 1. case folding 2. iltering 3.  tokenizing 4. k-gram 5.hashing Selesai Hasil kemiripan dokumen Gambar. 3 Diagram Alir

## Perhitungan Manual
Langkah – langkah penyelesaian :
1. Case folding
Mengubah  semua  huruf  dalam dokumen menjadi  huruf  kecil, hanya huruf  “a”  sampai  dengan  huruf  “z” yang diterima kemudian menggabungkannya. 2. Filtering Membuang  kata  yang  tidak penting.
Algoritma adalah kumpulan perintah
Contoh : kata adalah dibuang Jadi: algoritma kumpulan perintah 3. Tokenizing k gram dengan basis 5 Memecahkan kata menjadi potongan  –  potongan  dimana  setiap potongan mengandung karater sebanyak k gram yang ditentukan Contoh  : algor  lgori  gorit  oritm ritma  itma{}  tma{}k  ma{}ku  a{}kum {}kump  kumpu  umpul  mpula  pulan ulan{}  lan{}p  an{}pe  n{}per  {}peri perin erint rinta intah
4. Nilai k gram kenilai hashing Cara perhitungan hash menggunakan basis 9 :
Contoh :
Hashing= algor =
(a*9 ^4 )+(l*9 ^3 )+(g*9 ^2 )+(o*9 ^1 )+ (r*9 ^0 ) =(97*9 ^4 )+(108*9 ^3 )+(103*9 ^2 )+( 111*9 ^1 )+(114*9 ^0 ) =724605 Hashing= lgori = (l*9 ^4 )+(g*9 ^3 )+(o*9 ^2 )+(r*9 ^1 )+ (i*9 ^0 ) =(108*9 ^4 )+(103*9 ^3 )+(111*9 ^2 ) +(114*9 ^1 )+(105*9 ^0 ) =793797 Hashing =gorit
=
(g*9 ^4 )+(o*9 ^3 )+(r*9 ^2 )+(i*9 ^1 )+ (t*9 ^0 ) =(103*9 ^4 )+(111*9 ^3 )+(114*9 ^2 ) +(105*9 ^1 )+(116*9 ^0 ) =766997
Dst.....
5. Menghitung nilai kemiripan (similarity) Menghitung  kemiripan  dengan menggunakan rumus Dice’s similarity coeeficient. S= 2*C / (A+B)*100 Dimana :
S= nilai similarity C=  jumlah  k  gram  dengan  nilai yang sama dari hasil banding dokumen A dan B=jumlah dari kumpulan k grams  dalam  dokumen  input  dan banding
Hashing  yang  sama  antar dokumen  akan  kita  beri  nama fingerprinting,  adapun  nilai  hashing yang sama sebanyak 8 hashing yaitu:
724605  793797  766997  821035
834973  783203  799177  756349 S  = 2*8 /(22+19)*100
= 16/41*100 =39,02439 % similarity
Desain Sistem Gambaran umum sistem

## Implementasi sistem
Dalam  hal  ini,  implementasi  dan pengujian  sistem  merupakan  tahap dimana  sistem  siap  dioperaskan  pada keadaan  yang  sebenarnya,  sehingga diketahui  apakah  sistem  yang  sudah diperbaharui dapat menghasilkan tujuan yang  diinginkan.  Berikut  adalah  desain dari penerapan pada tahap implementasi yang  terdiri  dari  halaman  –  halaman aplikasi sistem sebagai berikut:
Tampilan Menu Login
Gambar. 5 Menu Login
Tampilan menu beranda mahasiswa
Gambar. 6 Menu Beranda Mahasiswa
Tampilan  Menu  Cek  dokumen Mahasiswa
Gambar. 7 Menu Cek Dokumen
Tampilan  Menu  Laporan History Mahasiswa
Gambar. 8 Menu Laporan History
Mahasiswa

## Tampilan Menu Beranda Admin
Gambar. 9 Menu Beranda Admin

## SIMPULAN
1. Sistem pendeteksi kesamaan dokumen pendaftaran proposal skripsi ini dapat membantu mencegah terjadinya aksi plagiarisme  pada  bidang  akademik. Karena mampu membandingkan satu dokumen  dengan  dokumen  lain berdasarkan  tingkat  kesamaan  isi dokumen yang telah ada.
2. Sistem pendeteksi kesamaan dokumen pendaftaran proposal
skripsi  ini  mampu  mengahasilkan berapa  persen  kesamaan  dari  suatu
dokumen proposal skripsi.
3. Mampu mendeteksi kesamaan dokumen dengan menerapkan algoritma Rabin-Karp dalam pembuatan sistem pendeteksi
kesamaan dokumen ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustina,  R.  (2015).  Sentra  Penelitian Engineering dan Edukasi. Journal Speed, 7 (3), 7–12 Andi,  A.  (2011). Andi  dan  Madcoms, 2011,  Aplikasi  Web  Database dengan Dreamweaver dan PHPMYSQL . Yogyakarta: Andi Utorodewo, F. (2007). Sebuah Pengantar Penulisan Ilmiah Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia ed KBBI.  (1997). Kamus  Besar  Bahasa

## Indonesia (KBBI)
Kurniawati,  A.,  Sekarwati,  A.  K.  & Wicaksana,  I.  W.  S.  (2012). Arsitektur  untuk  Aplikasi  Deteksi Kesamaan  Dokumen. Konferensi
Nasional  Sistem  Informasi ,  297– 302 Muslih,  M.  T.,  &  Purnama,  B.  E. (2013).  Pengembangan  Aplikasi SMS  Gateway  untuk  Informasi Pendaftaran Peserta Didik Baru di Sman 1 Jepara. Indonesian Jurnal on  Networking  and  Security (IJNS) , 50–55 PMPN  RI.  (2010).  Peraturan  Menteri Pendidikan  Nasional  RI  No.17, Pencegahan  dan  Penanggulangan
Plagiat  di  Perguruan  Tinggi,  Bab 1 pasal 1 ayat 1. Rafles, A. (2013). Plagiarisme Dokumen  dengan  Pendekatan  K-
Gram  Berbasis  Frasa  K-Gram
Berbasis Frasa
Salmuasih,  S.,  &  Sunyoto,  A.  (2013).
Implementasi  Algoritma  Rabin Karp  untuk  Pendeteksian  Plagiat Dokumen  Teks  Menggunakan Konsep Similarity. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informatika, 23–28