## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 2 Iss. 2 October 2022, pp: 42-52 P-ISSN: 2797-2313 ISSN(E): 2775-8575

## Winnowing Algorithm for Detecting the Similarity of Informatic Engineering Undergraduate Thesis Title

## Algoritma Winnowing untuk Mendeteksi Kesamaan Judul Skripsi Teknik Informatika
Mega Peka Rihi 1 , Arini Aha Pekuwali 2* , Desy Asnath Sitaniapessy 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Kristen Wira Wacana Sumba, Indonesia
E-Mail: 1 megarihi99@gmail.com, 2 arini.pekuwali@unkriswina.ac.id,
3 desyasnath@unkriswina.ac.id
Received Aug 25th 2022; Revised Sept 03th 2022; Accepted Sept 15th 2022 Corresponding Author: Arini Aha Pekuwali

## Abstract
The development of information technology is currently very rapid in almost all aspects of human life such as education. One example of the results of the development of information technology in the field of education is the thesis management information system in universities. The submission of a thesis title at the Computer Science Study Program of Wira Wacana Christian University Sumba, is carried out by discussing with the head of the study program and submitting the title of the thesis to see the similarity of the title with the title of the thesis that has been submitted previously. Information regarding the  title  of  the  previous  student's  thesis  cannot  be  accessed  quickly.  This  is  because  the  study  program  only  has  one tabulation of data to store the thesis title, so the study program must check the thesis title one by one and also students cannot access the drive to find out the title of the thesis that has been submitted before so students have to re-check the announcement files related to the previous thesis title. For this reason, it is necessary to design an information system for submitting thesis titles with the application of a winnowing algorithm to help detect the similarity of thesis titles submitted by  students,  so  that  the  study  program  can  make  decisions  in  accepting  student  thesis  titles  by  paying  attention  to  the percentage level of similarity in thesis titles. This research was conducted at the Computer Science Study Program, Kriten Wira  Wacana  University  Sumba.  The  method  used  is  the  waterfall  method  with  the  stages  of  analysis,  design, implementation and testing. Data collection methods were carried out by means of interviews, observations and literature studies.
Keywords: Informatic Engineering Study Program, Similarity Detection, Undergraduate Title, Winnowing Algorithm,

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  informasi  saat  ini  sangat  pesat  hampir  disegala  aspek  kehidupan  manusia  seperti  bidang pendidikan.  Salah  satu  contoh  hasil  dari  perkembangan  teknologi  informasi  dalam  bidang  pendidikan  adalah  sistem informasi pengelolaan skripsi pada perguruan tinggi. Pengajuan judul skripsi di Program Studi (Prodi) Teknik Informatika Universitas Kristen Wira Wacana Sumba, dilakukan dengan cara berdiskusi dengan ketua program studi dan menyerahkan judul  skripsi  untuk  melihat  kesamaan  judul  dengan  judul  skripsi  yang  sudah  pernah  diajukan  sebelumnya.  Informasi mengenai  judul  skripsi  mahasiswa  sebelumnya  belum    dapat  diakses  dengan  cepat.  Hal  ini  dikarenakan  Prodi  hanya mempunyai satu tabulasi data untuk menyimpan judul skripsi sehingga Prodi harus mengecek satu persatu judul skripsi dan juga mahasiswa tidak bisa mengakses drive untuk mengetahui judul skripsi yang pernah diajukan sebelumnya sehingga mahasiswa harus mengecek ulang file-file pengumuman terkait judul skripsi sebelumnya. Untuk itu perlu dirancang sistem informasi pengajuan judul skripsi dengan penerapan algoritma winnowing untuk membantu mendeteksi kesamaan judul skripsi yang diajukan oleh mahasiswa, sehingga program studi dapat mengambil keputusan dalam menerima judul skripsi mahasiswa dengan memperhatikan tingkat persentase kesamaan judul skripsi. Penelitian ini dilakukan di  Program Studi Teknik Informatika Universitas Kriten Wira Wacana Sumba. Metode yang digunakan yaitu metode waterfall dengan tahap analisis, desain, implementasi dan pengujian. Metode pengumpulan data yang dilakukan dengan cara wawancara, observasi dan studi literatur.
Kata Kunci: Algoritma Winnowing , Deteksi Kesamaan, Judul Skripsi, Prodi Teknik Informatika

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  perkembangan  teknologi  sangat  pesat  dan  peranannya  sangat  penting  untuk  mendukung aktivitas manusia agar dapat mengoptimalkan waktu dengan lebih baik.  Perkembangan teknologi informasi ini  memberikan  dampak  besar  dihampir  segala  aspek  kehidupan  manusia  salah  satunya  pada  bidang pendidikan. Salah satu contoh hasil dari perkembangan teknologi informasi dalam bidang pendidikan adalah sistem informasi pengelolaan skripsi pada perguruan tinggi.
Tugas  akhir  merupakan  tahapan  terakhir  yang  pasti  dilalui  oleh  mahasiswa  untuk  meraih  gelar kesarjanaan, tentunya ini juga menjadi bagian tanggung jawab setiap program studi [1]. Tugas Akhir/skripsi merupakan  mata  kuliah  yang  wajib  diambil  oleh  mahasiswa  yang  sudah  mencapai  satuan  kredit  semester (SKS). Di Prodi Teknik Informatika Universitas Kristen Wira Wacana Sumba dalam pengambilan matakuliah skripsi harus mencapai 138 SKS. Aktivitas pengajuan judul skripsi dilakukan dengan diskusi, tanya jawab dan memberikan  masukan melalui  tatap  muka  antar  mahasiswa dan ketua program  studi.  Bagi  mahasiswa  yang ingin  mengajukan  judul  skripsi  harus  mencari  informasi  judul  skripsi  yang  belum  ada  di  Prodi  Teknik Informatika yang ingin diambil oleh mahasiswa. Kemudian mahasiswa akan menyerahkan judul skripsi kepada ketua  program  studi  untuk  melihat  apakah  judul  skripsi  sudah  pernah  diajukan  atau  belum.  Membutuhkan waktu yang cukup lama untuk melakukan pengecekan kesamaan judul skripsi, karena informasi terkait judul skripsi yang pernah diambil mahasiswa sebelumnya belum  dapat diakses dengan cepat. Hal ini dikarenakan Prodi hanya mempunyai satu tabulasi data untuk menyimpan judul skripsi sehingga prodi harus mengecek satu persatu judul skripsi dan juga mahasiswa tidak bisa akses drive untuk mengetahui judul skripsi yang pernah diajukan sebelumnya sehingga mahasiswa harus mengecek ulang file-file pengumuman terkait judul skripsi sebelumnya.  Untuk  itu  perlu  adanya  algoritma  yang  dapat  mendeteksi  kesamaan  judul  skripsi  untuk mempermudah mengklasifikasi kesamaan judul. Salah satu algoritma yang dapat mendeteksi kesamaan judul skripsi adalah algoritma winnowing.
Winnowing merupakan salah satu algoritma yang dapat mendeteksi kesamaan kata atau kalimat dari kedua kalimat yang disamakan. Algoritma winnowing merupakan algoritma yang digunakan untuk melakukan dokumen fingerprinting. Dokumen fingerprinting merupakan  metode  untuk  mendeteksi  keakuratan  salinan kalimat atau dokumen.Teknik yang dilakukan dalam proses dokumen fingerprinting adalah teknik hashing . Teknik hashing ini  dilakukan  untuk  mengubah  setiap string menjadi  bilangan.  Hal  ini  dilakuakn  untuk mengetahui kemiripan antar kalimat atau dokumen [2].
Input  dari  proses document  fingerprinting adalah  file  teks.  Kemudian output nya  akan  berupa sekumpulan nilai hash yang disebut fingerprint . Fingerprint inilah yang akan dijadikan dasar pembanding antar file-file teks yang telah dimasukkan. Fungsi yang digunakan untuk mencari nilai hash dalam winnowing adalah rolling hash [3]. Tahapan algoritma winnowing dimulai dari tahap pembuangan karakter yang tidak relavan atau  tidak  berguna,  pembentukan  n-gram,  perhitungan  nilai hash ,  pembentukan  nilai window ,  pemilihan fingerprint dan yang terakhir perhitungan kemiripan menggunakan persamaan jaccard coeficient [4].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [5]  tentang  Implementasi  Algoritma  Winnowing  untuk  Mendeteksi Kemiripan  Judul  Skripsi  Studi  Kasus  STEMIK  Budidarma,  judul  yang  di  bandingkan  adalah  Sistem  Pakar Diagnosa  Kanker  Serviks  Menggunakan  Metode  Bayes  dan  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Dyspepsia Menggunakan Metode Bayes. Pengujian dilakukan dengan n-gram = 5 dan nilai window =7, hasil pengujian menunjukan  kemiripan  dari  judul  adalah  36%.  Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [6]  tentang  Sistem Pengecekan Plagiasi Judul Tugas Akhir Menggunakan Algoritma Winnowing di Fakultas Sains dan Teknologi Universitas  PGRI  Yogyakarta,  judul  yang  di  bandingkan  “Perancangan  Sistem  Informasi  Penjualan  Batik Berbasis Web pada Gerai Adhiwastra Jakarta” dengan “Sistem informasi Gereja di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta”  menggunkan  n-gram  =3  dan  nilai  window  yang  digunakan  =3,  hasil  pengujian  menunjukan kemiripan judul =37,5%.
Penelitian [7] 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  [8]  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 [9] 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.
Dari masalah di atas diperlukan sistem informasi pengajuan judul skripsi dengan menerapkan algoritma winnowing yang  dapat  membantu  mendeteksi  kesamaan  judul  skripsi,  sehingga  Program  Studi  dapat mengambil  keputusan  dalam  menerima  judul  skripsi  dengan  memperhatikan  persentase  kemiripan  judul skripsi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
Mulai Merumuskan Masalah Menentukan Tujuan Pengambilan Data Observasi Wawancara Analisis Sistem Lama Analisis Sistem Baru Desain Sistem Baru Pengkodean Sistem Algoritma Winnowing Selesai
Gambar 1 . Alur penelitian
Alur  penelitian  merupakan  karangka  berfikir  yang  akan  menggambarkan  tahapan-tahapan  yang dilakukan peneliti. Pada tahap pertama peneliti merumuskan masalah, setelah merumuskan masalah yang ada di Prodi Teknik Informatika peneliti menentukan tujuan penelitian. Pada tahap ketiga peneliti mengambil data dengan cara wawancara dengan ketua program studi terkait proses pengajuan judul skripsi, mengambil data judul  skripsi,  dan  melakukan  observasi  untuk  melihat  langsung  sistem  yang  berjalan  saat  ini.  Setelah mengambil  data,  peneliti  menganalisis  kelemahan  sistem  yang  lama.  Setelah  itu  peneliti  akan  melakukan pengembangan sistem dengan cara menganalisis sistem usulan yang baru, merancang dan mendesain sistem yang baru dan juga melakukan implementasi atau pengkodean. Dalam merancang sistem peneliti menggunakan use  case  diagram,  class  diagram,  activity  diagram ,  dan sequence  diangram untuk  memodelan  sistem, perancangan  tampilan  antarmuka  ( interface ),  dari  sistem  yang  akan  di  bangun.  Selanjutnya  menerapkan algoritma winnowing untuk menjadi solusi dari masalah yang ada.

## 2.2 Use Case Diagram
Pada Gambar 2 dapat dilihat ada tiga orang pengguna sistem yang mempunyai hak akses masing masing yaitu admin, mahasiswa dan kaprodi. Bagian admin dapat mengakses halaman login kemudian melihat judul skripsi  mahasiswa,  melihat  kemiripan  judul  skripsi.  Mahasiswa  dapat  mengakses  login,  melihat  pengajuan judul skripsi dan dapat mengajukan judul skripsi kemudian melihat kemiripan judul skripsi yang di ajukan. Kaprodi juga dapat mengakses login kemudian melihat judul skripsi dan dapat melihat kesamaan judul skripsi mahasiswa berdasarkan persentasi kemiripan.
Login Admin Mahasiswa Kaprodi Lihat judul skripsi Lihat pengajuan judul skripsi Tambah pengjuan judul skripsi Lihat kemiripan judul skripsi Logout Gambar 2 . Use Case Diagram

## 2.3 Activity Diagram
Membuka situs web Form login Masukkan username dan password Validasi data user Menu utama melihat pilihan menu memilih menu lihat judul skripsi Menampilkan judul skripsi Memilih kembali halaman menu utama memilih menu tambah
judul skripsi
Menampilkan form input data input data deteksi kesamaan judul skripsi lihat kesamaan judul skripsi Gagal Berhasil
Gambar 3. Activity Diagram
Pada gambar 3 dapat di lihat aktivitas user dengan sistem, user yang dimaksud yaitu admin, mahasiswa dan kaprodi. User dapat membuka situs web kemudian sistem akan menampilkan form login, selanjutnya akan ada  perintah  untuk  pengguna  agar  melakukan input  username dan password ,  selanjutnya  sistem  akan melakukan kontrol untuk menangkap data, selanjutnya sistem akan membaca data yang diinput dalam database apakah sudah sesuai atau tidak, jika gagal maka kembali pada halaman login .  Jika berhasil maka sistem akan menampilkan  halaman  menu,  Kemudian user memilih  menu  untuk  mengajukan  judul  skripsi,  sistem  akan
menampilkan form pengajuan judul skripsi, lalu user akan menginput judul skripsi dan sistem akan melakukan deteksi  kesamaan  judul  menggunakan algoritma  winnowing apakah  judul  yang  dimasukan  sudah  pernah diajukan atau belum. Jika sudah pernah diajukan maka sistem akan memberikan peringatan bahwa judul yang diinput  sudah  pernah  diajukan  sebelum,  jika  belum  pernah  diajukan  maka  sistem  akan  melakukan  proses simpan  data.  Jika  gagal  maka  sistem  akan  kembali  pada  form  input  judul,  dan  jika  berhasil  sistem  akan menampilkan judul skripsi.

## 2.4 Sequence Diagram
User Form Login Buka situs web Control input username and password Database Menangkap data membaca data Validasi data Mebngembalikan data Pilih menu
Gambar 4. Sequence Diagram Login User
Pada Gambar 4 dijelaskan tentang pengguna dalam proses login ke halaman situs web . Pengguna terdiri dari admin, mahasiswa dan kaprodi. Pertama pengguna ( user ) membuka situs web kemudian pada form login pengguna  akan  menginput username dan password sehingga  sistem  akan  melakukan  kontrol  untuk menangkap data, selanjutnya sistem akan membaca data yang di input dalam databse apakah sudah sesuai atau tidak, jika berhasil maka sistem akan menampilkan halaman menu, jika gagal maka kembali pada halaman login .
User Menu Form input Control Database Buka situs web Tambah judul Menyimpan data Membaca data Lihat judul Deteksi Deteksi Kesamaan judul Memuat data Mengembalikan data Menampilkan kesamaan judul
Gambar 5. Sequence Diagram Tambah Judul Skripsi
Pada Gambar 5 dijelaskan mengenai proses pengajuan judul user .  Pertama user akan membuka situs web kemudian pilih menu pengajuan judul dan sistem akan menampilkan form pengajuan judul, kemudian sistem  akan  mendeteksi  kesamaan  judul  skripsi  menggunakan  algoritma winnowing pada  judul  yang  baru diinput dengan  judul  skripsi  yang  sudah pernah diinput,  selanjutnya memuat data,  sistem  akan  melakukan kontrol  untuk  memposting  data  dalam database ,  selanjutnya  sistem  akan  membaca  data  dalam database apakah judul skripsi sudah pernah diajukan sebelumnya atau belum, jika sudah pernah diajukan maka sistem akan memberikan peringatan bahwa judul ini pernah diajukan sebelumnya, jika judul yang diajukan belum pernah diajukan maka sistem akan menampilkan data, kemudian database akan memproses data (data query )
lalu kontrol akan membaca data(hasil query ), selanjutnya sistem akan mengembalikan data ( return data ) dan menampilkan data dihalaman menu.

## 2.5 Class Diagram
Data user
Judul skripsi Pengajuan judul skripsi +Iid user +add data user() +Email +password +Username +update data user() +Id judul +show judul + Tahun +Nim mahasiswa +Nama mahasiswa +Pembimbing 1 +Pembimbing 2 +add judul skripsi +Id judul +add () +Bukti pkl +Ipk +No hp +Email +Nim +Nama +Pas foto +Judul +Transkrip nilai +Judul skripsi +Proposal skripsi +Kst +show()
Gambar 6. Class Diagram
Pada Gambar 6. dapat dilihat keterkaitan antara class yang satu dan class yang lainnya. Gambar 6  ada tiga kelas yaitu class data user, class data judul skripsi, class data pengajuan judul. Class data user memiliki atribut id user, username , password , email .Terdapat fungsi menambah, mengubah. Class data judul skripsi memiliki atribut id judul, nama, nim, email, tahun, pembimbing 1, pembimbing 2. Terdapat fungsi melihat dan menambah. Class data pengajuan judul skripsi  memiliki atribut id judul, nama, nim, email, no hp, ipk, judul, pas foto, transkrip nilai, kst, proposal skripsi, bukti pkl. Terdapat fungsi melihat dan menambah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Workflow sistem lama
mengajukan judul skripsi di link merekap judul skripsi memutuskan judul di terima/tolak Membuat SK pembimbing Lihat pengumuman SK Diterima Ditolak
Gambar 7. Workflow sistem Lama
Tahapan  pengajuan  judul  skripsi  pada  Prodi  Teknik  Informatika  yang  sedang  berjalan  saat  ini  yaitu mahasiswa akan mempersiapkan berkas persyaratan akademik untuk melakukan pengajuan judul skripsi di link yang  disediakan  oleh  program  studi.  Kemudian  admin  merekap  judul-judul  skripsi  yang  sudah  diajukan mahasiswa, kemudian judul yang sudah direkap akan diserahkan kepada ketua program studi untuk melihat kesamaan judul skripsi dan memutuskan judul diterima atau tidak. Untuk melihat kesamaan judul skripsi, maka kaprodi  dan  admin  membuka  satu  persatu  judul  skripsi  yang  pernah  diajukan  mahasiswa  sebelumnya..  jika judul diterima maka admin akan membuat surat SK terkait informasi judul diterima atau ditolak lalu admin mengirimkan pengumuman SK kepada mahasiswa yang mengajukan judul skripsi.

## 3.2 Workflow sistem baru
mengajukan judul skripsi di sistem Mendeteksi kesamaan judul Melihat kesamaan judul skripsi dan
persentase kemiripan
Lihat pengumuman SK Membuat SK pembimbing Menampilkan Persentase kesamaan judul Diterima Ditolak
Gambar 8. Workflow sistem baru
Workflow sistem yang akan diusulkan untuk menjawab masalah yang ada di Prodi Teknik Informatika adalah  dimulai  mahasiswa  mengajukan  judul  skripsi  disistem  kemudian  sistem  akan  mendeteksi  kesamaan judul  skripsi  menggunakan  algoritma winnowing, lalu  sistem  akan  menampilkan  persentasi  kesamaan  judul skrpsi  yang  diajukan  lalu  sistem  akan  menampilkan  kesamaan  judul  skripsi  dan  persentasi  kemiripan  pada dashbord kaprodi dan admin untuk mempertimbangkan judul mahasiswa diterima atau tidak. Kemudian admin akan membuat surat SK terkait informasi judul diterima atau ditolak kemudian dikirimkan kepada mahasiswa yang mengajukan judul skripsi.

## 3.3 Psedoucode Algoritma winnowing
Algoritma untuk menjalankan aplikasi kerja sistem kesamaan judul skripsi:
1. Input
J1: text J2: text 2. Proses Function nilai finger (xx) { X= hapus karakter yang tidak relevan (xx) X= bentuk rangkaian n-gram (x) Function hash n1{ Nn= susunan n-gram n1 Mengulang i=1  kejulah susunan nn{ H1 =nn(i) *b (nn-i) +nn(i)*b (nn-i) … Hingga jumlah n-gram  n1
Hh=h1 dan h(i) } Return hh } W= array (susunan nilai fuction hash x) nilai hash pertama sampai nilai hash ke-w, winndow kedua disusun dari nilai hash kedua sampai hash w+1 dan seterusnya sampai terbentuk dari seluruh nilai hash.
F= memilih nilai fingerprint di window w, Return f } F1= fingerprint judul 1 F2= fingerprint judul 2 Fuction persentase (n1,n2) { Kemiripan= intersection/(union-intersection)* 100 Return kemiripan Kemiripan = persentase }
Sumber :[5]

## 3.4 Algoritma winnowing
Algoritma  winnowing  merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  atau  pengecekan kesamaan kata atau kemiripan kata, yang bertujuan untuk mencegah plagiasi dalam menentukan judul skripsi [10].  Simulasi  algoritma  winnowing  dalam  mendeteksi  kemiripan  judul  skripsi  dapat  dilihat  pada  judul  1 ”Rancang bangun sistem informasi pengelolaan tugas akhir” dengan judul 2 “Sistem informasi pengelolaan skripsi”. Untuk penyelesaiannya menggunakan tahapan algoritma winnowing:
1. Pembuangan karakter relevan
Pada  tahap  ini  dilakukan  lowercase  (huruf  kecil),  membuang  tanda baca,tanda  spasi  dan  tanda  tidak diperlukan.
Judul 1: Rancangbangunsisteminformasipengelolaantugasakhir
Judul 2: Sisteminformasipengelolaanskripsi
2. Pembentukan n-gram
Masing masing kalimat dibuat n-gram. Jumlah data pengelompokan n-gram ini bisa dimulai dari 2,3,5,7 dan seterusnya berdasarkan nilai bilangan prima. Misalnya n-gram =5.
Judul 1: Ranca ancan ncang cangb angba ngban gbang bangu angun nguns gunsi unsis nsist siste  istem  stemi  temin  eminf  minfo  infor  nform  forma  ormas  rmasi  masip  asipe sipen ipen penge engel ngelo gelol elola lolaa olaan laant aantu antug ntuga tugas ugasa gasak asakh sakhi akhir.
Judul 2: Siste  istem  stemi  temin  eminf  minfo  infor  nform  forma ormas  rmasi  masip  asipe sipen ipen penge engel ngelo gelol elola lolaa olaan laans aansk anskr nskri skrip krips ripsi.
3. Pembentukan fungsi hash untuk setiap n-gram
Untuk masing-masing n-gram dibuat rolling hash. Pada perhitungan nilai hash n-gram judul 1 adalah ”ranca” dengan basis (b)= 2, n-gram (n)= 5 [11].
𝐻(𝑐𝑘)       = 𝐶1 ∗ 𝑏 (𝐾−1) + 𝐶1 ∗ 𝑏 (𝐾−2) +. . +𝐶1 ∗ 𝑏 (𝐾−𝐾) (1) H (ranca) = Ascii(r)*2 4 +Ascii(a)*2 3 + Ascii(n)*2 2 +Ascii(c)*2 2 + Ascii(s)*2 0
=114*16+97*8+110*4+99*2+115 =3353
Nilai hash pada judul 1 pada perhitungan setiap n-gram yaitu 45 rangkaian n-gram
3353 3132 3483 3104 3137 3280 3143 3107 3188 3387 3359 3537 3216 3473 3375 3495 3420 3230 3339 3304 3357 3291 3433 3419 3302 3217 3440 3303 3347 3218 3315 3218 3237 3339 3332 3228 3117 3233 3459 3513 3411 3185 3178 3357 3148
Nilai hash pada judul 2 pada perhitungan setiap n-gram yaitu  29 rangkaian n-gram
3473 3375 3495 3420 3230 3339 3304 3357 3291 3433 3419 3302 3217 3440 3303 3347 3218 3315 3218 3237 3339 3332 3227 3105 3220 3441 3474 3383 3447
4. Pembentukan nilai window dari nilai hash
Kelompokkan  (windowing)  untuk  setiap  hasil  hash,  langkah  tersebut  sama  seperti  n-gram.  Lebar window  (w)  =  7.  Hasil  perhitungan  nilai  hash  judul  1  dan  2  membentuk  window  ditunjukkan  pada gambar 9.
5. Pemilihan fingerprinting dari setiap window Ambil angka terkecil dari masing-masing window. angka terkecil ini disebut fingerprints.
Fingerprintints pada judul 1 adalah 3104 3104 3104 3104 3107 3107 3107 3107 3188 3216 3216 3216 3216 3230  3230  3230  3230  3230 3291 3217 3217 3217 3217 3217 3217 3217 3218 3218 3218 3218 3117 3117 3117 3117 3117 3117 3117 3178 3148
Fingerprint pada judul 2 adalah 3230  3230  3230  3230  3230 3291 3217 3217 3217 3217 3217 3217 3217 3218 3218  3218  3218 3105 3105 3105 3105 3105 3105
6. Persamaan jaccard coefisient
Jumlah fingerprints pada judul 1 = 39
Jumlah fingerprints pada judul 2 =23 Union (gabungan) fingerprint judul 1 dan judul 2 =62 Intersection ( fingerprint yang sama) = 16 (union -intersection) =62-16 =46 Perhitungan kesamaan dengan rumus jaccard coeficient [3]
𝑠𝑖𝑚𝑖𝑙𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 = 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑠𝑒𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛
(union − intersection) 𝑥100%
Similarity = 16/46*100% = 34,78%
Jadi kemiripan antara judul 1 dan judul 2 adalah 34, 78%
Judul 1
Judul 2
Gambar 9. Pembentukan Nilai Window
3.5 Tampilan antarmuka pengguna
1. Tampilan antarmuka kaprodi
Pada gambar 10 merupakan tampilan dashbord kaprodi dalam melihat kemiripan judul yang diajukan mahasiswa. Kaprodi dapat melihat judul mahasiswa yang baru mengajukan judul skripsi dan judul skripsi yang mirip atau yang sama dengan judul yang baru diajukan. Kaprodi juga dapat melihat persentasi kemiripan judul skripsi  mahasisa  sehingga  kaprodi  dapat  mengambil  keputusan  dalam  penentuan  penerimaan  judul  dan menolakan judul skripsi.
W1: 3353 3132 3483 3104 3137 3280 3143
W2 : 3132 3483 3104 3137 3280 3143 3107 W3: 3483 3104 3137 3280 3143 3107 3188 W4: 3104 3137 3280 3143 3107 3188 3387 W5: 3137 3280 3143 3107 3188 3387 3359 W6: 3280 3143 3107 3188 3387 3359 3537 W7: 3143 3107 3188 3387 3359 3537 3216 W8: 3107 3188 3387 3359 3537 3216 3473 W9: 3188 3387 3359 3537 3216 3473 3375 W10: 3387 3359 3537 3216 3473 3375 3495 W11: 3359 3537 3216 3473 3375 3495 3420 W12: 3537 3216 3473 3375 3495 3420 3230 W13: 3216 3473 3375 3495 3420 3230 3339 W14: 3473 3375 3495 3420 3230 3339 3304 W15: 3375 3495 3420 3230 3339 3304 3357 W16: 3495 3420 3230 3339 3304 3357 3291 W17: 3420 3230 3339 3304 3357 3291 3433 W18: 3230 3339 3304 3357 3291 3433 3419 W19: 3339 3304 3357 3291 3433 3419 3302 W20: 3304 3357 3291 3433 3419 3302 3217 W21: 3357 3291 3433 3419 3302 3217 3440 W22: 3291 3433 3419 3302 3217 3440 3303 W23: 3433 3419 3302 3217 3440 3303 3347 W24: 3419 3302 3217 3440 3303 3347 3218 W25: 3302 3217 3440 3303 3347 3218 3315 W26: 3217 3440 3303 3347 3218 3315 3218 W27: 3440 3303 3347 3218 3315 3218 3237 W28: 3303 3347 3218 3315 3218 3237 3339 W29: 3347 3218 3315 3218 3237 3339 3332 W30: 3218 3315 3218 3237 3339 3332 3228 W31: 3315 3218 3237 3339 3332 3228 3117 W32: 3218 3237 3339 3332 3228 3117 3233 W33: 3237 3339 3332 3228 3117 3233 3459 W34: 3339 3332 3228 3117 3233 3459 3513 W35: 3332 3228 3117 3233 3459 3513 3411 W36: 3228 3117 3233 3459 3513 3411 3185 W37: 3117 3233 3459 3513 3411 3185 3178 W38: 3233 3459 3513 3411 3185 3178 3357 W39: 3459 3513 3411 3185 3178 3357 3148
W1: 3473 3375 3495 3420 3230 3339 3304 W2 : 3375 3495 3420 3230 3339 3304 3357 W3: 3495 3420 3230 3339 3304 3357 3291 W4: 3420 3230 3339 3304 3357 3291 3433 W5: 3230 3339 3304 3357 3291 3433 3419 W6: 3339 3304 3357 3291 3433 3419 3302 W7: 3304 3357 3291 3433 3419 3302 3217 W8: 3357 3291 3433 3419 3302 3217 3440 W9: 3291 3433 3419 3302 3217 3440 3303 W10: 3433 3419 3302 3217 3440 3303 3347 W11: 3419 3302 3217 3440 3303 3347 3218 W12: 3302 3217 3440 3303 3347 3218 3315 W13: 3217 3440 3303 3347 3218 3315 3218 W14: 3440 3303 3347 3218 3315 3218 3237 W15: 3303 3347 3218 3315 3218 3237 3339 W16: 3347 3218 3315 3218 3237 3339 3332 W17: 3218 3315 3218 3237 3339 3332 3227 W18: 3315 3218 3237 3339 3332 3227 3105 W19: 3218 3237 3339 3332 3227 3105 3220 W20: 3237 3339 3332 3227 3105 3220 3441 W21: 3339 3332 3227 3105 3220 3441 3474 W22: 3332 3227 3105 3220 3441 3474 3383 W23: 3227 3105 3220 3441 3474 3383 3447
Gambar 10. Tampilan antarmuka kaprodi

## 2. Tampilan antarmuka Mahasiswa
Gambar 10. Tampilan antarmuka Mahasiswa
Pada  gambar  10  merupakan  tampilan  antarmuka  yang  tampil  pada  dashbord  mahasiswa  jika  judul skripsi yang diajukan tidak pernah diajukan oleh mahasiswa sebelumnya, mahasiswa dapat melihat peringatan jika judul diterima dan mengetahui bahwa judul yang diajukakan belum pernah diajukan sebelumnya.

## 3. Tampilan antarmuka mahasiswa
Gambar 11. Tampilan antarmuka mahasiswa
Pada gambar 11 merupakan tampilan antarmuka yang tampil pada dashbord mahasiswa jika judul yang diajukan sudah penah diajukan sebelumnya. Mahasiswa dapat melihat peringatan didashbord bahwa judul yang baru diajukan sudah pernah diajukan sebelumnya dengan nama mahasiwa yang mengajukan judul yang sama,
nim mahasiswa dan dosen pembimbing 1 dan 2. Mahasiswa juga dapat melihat peringatan untuk melakukan pengajuan judul ulang.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil perancangan algoritma winnowing dalam mendeteksi kesamaan judul skripsi Teknik Informatika,  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  yang  dirancang  dapat  membantu  Program  Studi  Teknik Informatika  untuk  mengambil  keputusan  dengan  cepat  dalam  penentuan  penerimaan  judul  skripsi,  karena sistem dapat mendeteksi kemiripan judul  skripsi yang baru diajukan dengan judul yang sudah pernah diajukan sebelumnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  kepada  Ibu  Arini  Aha  Pekuwali  dan  Ibu  Desy  Asnath  Sitaniapessy  selaku  dosen pembimbing,  yang  telah  membimbing  dan  memberi  masukan  dalam  mengerjakan  jurnal  ini.  Terimakasih kepada Bapak/Ibu Dosen serta Staf Akademik yang telah membantu membimbing saya. Terimakasih kepada bapak dan ibu tercinta, serta seluruh keluarga yang telah mendukung dan menjadi motivasi bagi saya serta doa sehingga saya dapat menyelesaikan jurnal ini. Dan Teman-teman angkatan 2018 dan keluarga besar Himpunan Mahasiswa Teknik  Informatika, terima kasih telah memberi dukungan, kenangan dan motivasi.

## REFERENSI
[1] Anggita, S. (2021). Rancang Bangun Sistem Informasi Pengelolaan Tugas Akhir/Skripsi Filkom (Studi Kasus Fakultas Ilmu Komputer). Karya Ilmiah Mahasiswa Fakultas sains
[2] Mudafiq, P. R. (2011). Aplikasi Pendeteksi Duplikasi Dokumen Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Winnowing Dengan Metode K-Gram Dan Synonym Recognition. Jurnal Tugas Akhir Jurusan Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang.
[3] Muliadi,  M.,  Said,  M.  R.,  &  Sofyan,  E.  (2021). Sistem  Pendeteksi  Kemiripan  Judul  Skripsi Menggunakan  Algoritma  Winnowing. Journal  Peqguruang:  Conference  Series , 3 (1),  144. https://doi.org/10.35329/jp.v3i1.1261
[4] Pratama,  N.  P.  B.,  &  Mustaqiem,  M.  (2021). Pengembangan  Sistem  Informasi  Pengelolaan  Judul Skripsi dan Tugas Akhir dengan Fitur Deteksi Kemiripan Menggunakan Algoritma  Winnowing . TIN: Terapan Informatika … , 2 (5), 271–278. https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin/article/view/900
[5] Setiawan, A. (2017). Implementasi Algoritma Winnowing Untuk Deteksi Kemiripan Judul Skripsi Studi Kasus: STMIK Budi Darma. Pelita Informatika Budi Darma , 12 (1), 1–9.
[6] Purnamasari, R., Fairuzabadi, M., & Riyadi, A. (2021). Sistem Pengecekan Plagiasi Judul Tugas Akhir Menggunakan Algoritma Winnowing di Fakultas Sains dan Teknologi Universitas PGRI Yogyakarta. Seminar Nasional Dinamika Informatika , 16–20.
[7] 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
[8] 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
[9] 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.
[10] Sibarani,  L.,  Magdalena,  M.,  &  Dharma,  A.  (2019).  Analisa  Perbandingan  Sistem  Pendeteksian Kemiripan  Judul  Skripsi  Menggunakan  Algoritma  Winnowing  Dan  Algoritma  Rabin  Karp. REMIK (Riset Dan
E-Jurnal
Manajemen Informatika Komputer) , 4 (1), 69.
https://doi.org/10.33395/remik.v4i1.10174
[11] Wibowo, R. K., & Hastuti, K. (2016). Penerapan Algoritma Winnowing Untuk Mendeteksi Kemiripan Teks pada Tugas Akhir Mahasiswa. Techno.Com , 15 (4), 303–311.