## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
April 2022

## Implementasi Algoritma Winnowing pada Aplikasi Pendeteksi Kemiripan Dokumen
Glen Hizkia Oge Mangundap #1 , Herry Sujaini #2 , Helen Sasty Pratiwi #3
# Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak 28124
1 glenhizkia@gmail.com
2 hs@untan.ac.id
3 helensastypratiwi@gmail.com
Abstrak — Beberapa  syarat  yang  mahasiswa  harus  lakukan dalam  menyelesaikan  program  sarjana  (S1)  salah  satunya ialah  membuat  karya  ilmiah  dalam  bentuk  skripsi.  Dalam penulisan  skripsi,  beberapa  kasus  penulisan  skripsi mahasiswa  memiliki  topik  judul  yang  sama.  Dengan kesamaan  topik  pada  judul  yang  dibuat  oleh  mahasiswa membuat kemungkinan isi skripsi yang dibuat menjadi mirip. Kemiripan  tersebut  tidak  bisa  dibilang  sebagai  bentuk plagiarisme.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  aplikasi  yang  bisa mendeteksi  kemiripan  antara  dokumen  skripsi  dengan dokumen  skripsi  lainya  agar  dapat  mengetahui  apakah kalimat  yang  mirip  di  dalam  dokumen  skripsi  mengandung plagiarisme  atau  tidak.  Algoritma  Winnowing  digunakan untuk  meningkatkan  efisiensi  dari  proses  perbandingan dokumen  serta  menghasilkan  nilai  fingerprinting.  Nilai fingerprinting kemudian dihitung dengan menggunakan Dice Distance dan Chebyshev Distance untuk mengetahui berapa persentase  kemiripan  antar  dokumen  skripsi.  Aplikasi  yang dibangun  ini  berhasil  untuk  mendeteksi  kemiripan  antara dokumen skripsi dengan menggunakan algoritma winnowing dan  dapat  beroperasi  dengan  baik.  Hasil  pengukuran  Dice Distance  adalah  23.87  %  sedangkan  dengan  pengukuran Chebyshev  Distance  adalah  79,  dan  rata-rata  waktu  yang dihabiskan  dalam  memproses  satu  dokumen  adalah  110.74 detik.  Antara  Dice  Distance  dan  Chebyshev  Distance  jika dipaksa  digabungkan  akan  mendapatkan  hasil  yang  tidak sesuai dikarenakan perbedaan pengukuran nilai.
Kata kunci — Skripsi, Similarity, Algoritma Winnowing, Dice Distance , Chebyshev Distance

## I. P ENDAHULUAN
Beberapa  kondisi  yang  mahasiswa  wajib    lakukan menuntaskan  program  sarjana  (S1)  salah  satunya  ialah menciptakan  karya  ilmiah  pada  bentuk  skripsi.  Dalam penyusunan  skripsi  diharapkan  referensi  menjadi  acuan, menggunakan  perkembangan  teknologi  yang  pesat  akhir- akhir  ini  menciptakan  proses  pembuatan  karya  tulis semakin  gampang  serta  cepat.  Hal  tadi  membawa  imbas positif dan negatif, salah satunya imbas  positifnya adalah dalam  kemudahan  bertukar  informasi,  menggunakan kemudahan  ini  tak  jarang  disalahgunakan  sebagai akibatnya  sebagai  imbas  negatif,  satu  antara  lain  yaitu
plagiarisme. Plagiarisme merupakan menyalin karya orang lain  dan  mengakui  bahwa  itu  merupakan  perilaku  anda sendiri.  Plagiarisme  terjadi  karena  pencipta  karya  tidak memiliki  pengetahuan  tentang  cara  menulis  karya  yang benar  [1].  Meningkatnya  kasus  plagiarisme  dapat merugikan  penulis  dan  pembaca  karya.  Penulisan  karya ilmiah  memerlukan  perhatian  terhadap  kelengkapan, kejujuran dan orisinalitas.
Beberapa  kasus  penulisan  skripsi  mahasiswa  memiliki topik judul yang  sama, dengan samanya topik judul yang dibuat  oleh  mahasiswa  membuat  kemungkinan  skripsi yang  dibuat  mirip.  Kemiripan  kalimat  di  dalam  dokumen skripsi  merupakan  suatu  hal  yang  lumrah  dalam penulisannya.  Kemiripan  tersebut  tidak  bisa  dibilang sebagai  bentuk  plagiarisme.  Oleh  sebab  itu,  dibutuhkan aplikasi yang bisa menangkap kesamaan antara dokumen- dokumen skripsi untuk mengetahui apakah kalimat serupa dalam dokumen kertas mengandung plagiarisme.
Untuk  membuat  aplikasi  yang  dapat  mendeteksi kemiripan  antar  dokumen  skripsi  mahasiswa  dibutuhkan sebuah algoritma agar aplikasi dapat berjalan dengan baik. Berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya ada banyak algoritma yang digunakan terkait dengan deteksi kemiripan dokumen,  seperti  algoritma  Rabin-Karp,  K-Nearest Neighbors, dan lain-lain.
Terdapat  beberapa  metode  yang  dipakai  untuk mendeteksi plagiarisme, yaitu perbandingan teks lengkap, kecenderungan istilah kunci serta dokumen fingerprinting . Dalam  penelitian  ini  memakai  metode fingerprinting dan algoritma  yang  dipakai  pada  metode  ini  merupakan algoritma Winnowing .  Penggunaan  algoritma Winnowing untuk  menaikkan  efisiensi  menurut  proses  perbandingan dokumen  serta  hasil  menurut  algoritma winnowing merupakan  nilai fingerprinting [2].  Nilai fingerprinting yang  didapatkan  menurut  algoritma winnowing dipakai untuk  mengukur  persentase  kemiripan  antara  dokumen skripsi menggunakan dokumen skripsi lainnya menggunakan  pengukuran dice  similarity  distance serta chebyshev distance .
Berdasarkan  penerangan  diatas,  maka  akan  dibentuk suatu  aplikasi  yang  bisa  mendeteksi  kemiripan  dokumen skripsi mahasiswa memakai algoritma Winnowing . Dengan adanya aplikasi yang bisa mendeteksi kemiripan dokumen skripsi menggunakan dokumen skripsi lainnya menggunakan  memberi  nilai  persentase  kemiripan,  maka nilai similarity antar dokumen bisa ukur, dan plagiarisme bisa pada hindari.

## II. U RAIAN P ENELITIAN

## A. Information Retrieval
Information  retrieval merupakan  mencari  informasi umumnya  pada  bentuk  dokumen  menurut  data  tak terstruktur  pada  bentuk  teks  untuk  memenuhi  kebutuhan informasi menurut deretan data super besar yang umumnya disimpan  pada  database  komputer.  [3]. Information Retrieval merupakan bagian menurut ilmu komputer, yang merogoh  informasi  menurut  dokumen  dari  konten  serta konteks dokumen itu sendiri. Dalam information retrieval , terdapat beberapa tahapan yang dilakukan pada pengelolaan teks, yaitu :
1. Preprocessing. Tujuan menurut proses preprocessing ini merupakan untuk membuang karakter yang tidak dipakai  pada  perhitungan similarity misalnya  per indikasi baca, simbol-simbol serta lain sebagainya [4]. 2. Tokenisasi. Tokenisasi adalah proses membagi baris istilah  pada  kalimat,  paragraf,  atau  laman  sebagai token atau fragmen istilah individu atau istilah-istilah individu.  Dalam  tokenisasi,  karakter  dan  simbol selain  a-z  dihilangkan,  dan  kalimat  dan  istilah dipisahkan dari spasi pada kalimat [5].

## B. Metode Dokumen Fingerprinting
Metode fingerprinting ialah  metode  yang  menelusuri karakter  satu  persatu  pada  deret  karakter  [6].  Metode dokumen fingerprinting ini  bekerja  dengan  memakai teknik hashing . Teknik hashing ini mengubah setiap string kata yang terdapat pada dokumen menjadi angka. Angka- angka  yang didapat  dari  teknik hashing ini menghasilkan nilai fingerprinting dan  digunakan  sebagai  acuan  untuk menghitung kemiripan dokumen.

## C. Algoritma Winnowing
Algoritma Winnowing adalah salah satu algoritma pada metode fingerprinting yang dipakai untuk mendeteksi taraf kemiripan  antara  dokumen-dokumen,  cara  kerja  menurut algoritma winnowing ini  merupakan  menggunakan membarui  sebuah  istilah  sebagai  sebesar  ukuran  k-gr ataupun  n-gr,  bila  memakai  k-gr  didasarkan    dalam sekumpulan per karakter yang dipotong menurut jumlah k [7]. Algoritma winnowing melakukan penghitungan nilai- nilai  hash  menurut  setiap  k-gr,  untuk  mencari  nilai hash selanjutnya dipakai fungsi rolling hash . Kemudian dibuat window menurut  nilai-nilai  hash  tersebut.  Dalam  setiap window dipilih nilai hash minimum. apabila terdapat lebih menurut  satu  hash  menggunakan  nilai  minimum,  dipilih nilai hash yang paling kanan. Dari seluruh nilai hash yang
telah  terpilih  selanjutnya  disimpan  untuk  dijadikan  nilai fingerprint menurut  suatu  dokumen.  Input-an  menurut algoritma winnowing ini  merupakan  dokumen  atau  arsip teks. Kemudian output-nya akan berupa sekumpulan nilai hash yang dianggap nilai fingerprint . Nilai fingerprint ini yang  akan  dijadikan  dasar  untuk  perhitungan  jeda kemiripan antara dokumen-dokumen menggunakan pengukuran distance . Berikut ini model alur kerja menurut algoritma winnowing : Kalimat Awal :
Bahwa  sesungguhnya  Kemerdekaan  itu  ialah  hak  segala  bangsa  dan oleh sebab itu, maka penjajahan diatas dunia harus dihapuskan, karena tidak sesuai dengan peri-kemanusiaan dan peri-keadilan
Selanjutnya dilakukan case folding :
bahwa  sesungguhnya  kemerdekaan  itu  ialah  hak  segala  bangsa  dan oleh sebab itu, maka penjajahan diatas dunia harus dihapuskan, karena tidak sesuai dengan peri-kemanusiaan dan peri-keadilan
Setelah kalimat di- case folding, kalimat akan di tokenisasi: bahwa,  sesungguhnya,  kemerdekaan,  itu,  ialah,  hak,  segala,  bangsa, dan,  oleh,  sebab,  itu,,  maka,  penjajahan,  di,  atas,  dunia,  harus, dihapuskan,,  karena,  tidak,  sesuai,  dengan,  peri-kemanusiaan,  dan, peri-keadilan
Selanjutnya pembentuk n-gram, menggunakan bigram: bahwa sesungguhnya, sesungguhnya kemerdekaan, kemerdekaan itu, itu ialah, ialah hak, hak segala, segala bangsa, bangsa dan, dan oleh, oleh  sebab,  sebab  itu,,  itu,  maka,  maka  penjajahan,  penjajahan  di, diatas, atas dunia, dunia harus, harus dihapuskan,, dihapuskan, karena, karena  tidak,  tidak  sesuai,  sesuai  dengan,  dengan  peri-kemanusiaan, peri-kemanusiaan dan, dan peri-keadilan
Selanjutnya proses rolling hash : 43550745,  7ba109ba,  2ffd05eb,  114c0372,  10e90354,  145e03c2, 22f004fa,  14fb03c0,  0d3502fc,  150903c6,  14ce039c,  10430339, 2da205cb,  245504fe,  09ee0297,  151a03db,  19b50455,  3c6e0698, 42d306e7,  1e5404a0,  1e8904b8,  24220518,  69d808f8,  528e07be, 3efd0698
Nilai dari rolling hash di bentuk dengan ukuran window =  2,  dan  setelah  pembentukan window nilai  inilah  yang disebut nilai fingerprinting :
43550745,  2ffd05eb,  114c0372,  10e90354,  145e03c2,  14fb03c0, 0d3502fc,  14ce039c,  10430339,  245504fe,  09ee0297,  151a03db, 19b50455,  3c6e0698,  1e5404a0,  1e8904b8,  24220518,  528e07be, 3efd0698

## D. Dice Distance
Dice Coefficient atau Dice Similarity adalah pengukuran yang dipakai untuk menghitung taraf kesamaan ( similarity ) antar  2  butir  objek  pengukuran  menggunakan  cara mengalikan  2  jumlah  nilai  irisan  antara  dokumen  serta query ,  lalu  membaginya  menggunakan  jumlah  nilai dokumen menggunakan nilai query [8]. Berikut ini adalah rumus berdasarkan Dice coefficient .
𝑫𝒊𝒄𝒆(𝑫, 𝑸) = 𝟐|𝑫 ∩𝑸| |𝑫|+|𝑸|
Rumus  diatas  dicontohkan  apabila  D  dan  Q  adalah jumlah  nilai fingerprinting dari  kalimat,  jumlah  nilai fingerprinting dari kalimat 1 dan kalimat 2 masing-masing adalah |D| = 19 dan |Q| = 19 dimana |D n Q| = 19, sehingga
dapat  diperoleh dice (D,Q)  =  1  atau  persentase similarity dari kedu a kata tersebut adalah 100%.

## E. Chebyshev Distance
Chebyshev Distance ialah  perhitungan  jarak  dengan perhitungan  besar  dari  hasil absolute dari  bedanya sepasang  objek  [9].  Berikut  ialah  rumus Chebyshev Distance.
𝑑𝑥𝑦 = 𝑚𝑎𝑥𝑘 | 𝑥𝑖𝑘 − 𝑦𝑗𝑘 |
Rumus  diatas  dicontohkan  dimana 𝑑𝑥𝑦 ialah  jarak Chebyshev dari titik x  menuju  titik y. Nilai 𝑚𝑎𝑥𝑘 adalah selisih maksimum dari 𝑥𝑖𝑘 dan 𝑦𝑗𝑘 , objek 𝑥𝑖𝑘 mempunyai masing-masing  jumlah  nilai fingerprinting  19  yang berbeda,  dan  dikurangi 𝑦𝑗𝑘 yang  juga  mempunyai jumlah nilai fingerprinting  yang sama, maka:

## TABEL I
PERHITUNGAN CHEBYSHEV
Nilai Fingerprinting
xik yik x-y abs 43550745 1 1 0 0 2ffd05eb 1 1 0 0 114c0372 1 1 0 0 10e90354 1 1 0 0
Dst. 1 1 0 0 Max 0
Perhitungan  jarak  pada  Tabel  1  antara  kalimat  1  dan kalimat  2  memiliki  jarak  0  yang  berarti  kalimat  1  dan kalimat 2 sama miripnya.

## F. Flowchart
Flowchart merupakan  pelukisan  grafis  berdasarkan langkah-langkah  serta  urutan  program. Flowchart umumnya menghipnotis penyelesaian kasus yang memerlukan penelitian serta  penilaian lebih lanjut [10].

## G. Data Flow Diagram
DFD adalah pelukisan berdasarkan sebuah sistem secara nalar  yang  tak  bergantung  dalam  struktur  data,  perangkat lunak,  perangkat  keras,  serta  organisasi  file.  Keuntungan berdasarkan  penggunaan  DFD  merupakan  memudahkan pengguna  menggunakan  pengetahuan  domain  personal komputer  yang lebih sedikit untuk tahu sistem yang akan diproses atau dikembangkan. [11].

## H. ERD (Entitas Reationship Diagram)
ERD (Entity Relationship Diagram) merupakan jaringan yang  memakai  susunan  tak  berbentuk  menurut  data  yang disimpan  menurut  sistem.  Berbagai  simbol  serta  simbol dipakai  untuk  mendeskripsikan  struktur  serta  interaksi antar  data  di  dalam  penggunaan  ERD  [12].  Terdapat  tiga macam kardinalitas rekanan yaitu menjadi berikut :
1. Relasi  Satu  ke  Satu  ( One  to  One ).  Dalam  taraf interaksi ini mewakili interaksi satu-ke-satu, diwakili sang insiden pada entitas  pertama, serta hanya satu interaksi  menggunakan  insiden  pada  entitas  ke  2,
serta pula entitas 2 mempunyai hanya satu interaksi menggunakan entitas satu.
2. Relasi Satu ke Banyak atau Banyak ke Satu ( O ne to Many  or  Many  to  One ).  Hubungan  satu-ke-poly sama menggunakan interaksi poly-ke-satu, tergantung  dalam  arah  pandang  interaksi.  Untuk insiden  pada  entitas  pertama,  bisa  mempunyai beberapa  interaksi  menggunakan  insiden  pada entitas  ke  2.  Sebaliknya,  insiden  pada  entitas  ke  2 hanya  bisa  dikaitkan  menggunakan  insiden  pada entitas pertama.
3. Relasi Banyak ke Banyak ( Many to Many ). Ketika setiap  peristiwa  dalam  satu  peristiwa,  tingkat hubungan banyak-ke-banyak muncul. Dari perspektif  entitas  pertama  atau  entitas  kedua,  suatu entitas akan memiliki banyak relasi dengan kejadian- kejadian di entitas tersebut.

## I. Alpha Testing
Pengujian  alfa  dirancang  untuk  memberi  kepastian bahwa aplikasi yang diuji bisa berjalan dengan lancar tanpa kesalahan  [13].  Pengujian  ini  digunakan  secara  eksklusif oleh organisasi pengembangan produk dengan tujuan untuk menghindari  kegagalan  dalam  sistem  yang  akan dikembangkan.  Pengujian  alpha  dilakukan  sebelum aplikasi  yang  dibangun  digunakan  oleh  user,  hal  ini dilakukan untuk menghindari kegagalan aplikasi. Pengujian  alpha  memakai  metode  pengujian  black  box akan  fokus  pada  kebutuhan  fungsional  dari  sistem  yang dibuat.  Pengujian  black  box  bekerja  dengan  tidak mempedulikan  struktur  kontrol,  hingga  berfokus  pada informasi  domain  dan  melakukan  pengujian  dengan menggunakan data input data yang valid dan tidak valid.

## J. Cross Validation
Cross  validation atau  validasi  silang,  juga  dikenal sebagai estimasi rotasi, ialah teknik verifikasi model yang digunakan  untuk  mengevaluasi  bagaimana  hasil  analisis statistik digeneralisasi ke kumpulan data independen [14]. Skema cross  validation untuk  mengevaluasi supervised learning yang menggunakan semua data berlabel.

## K. K-Fold Validation
K-Fold  Cross  Validation  ialah  metode  validasi  silang, yang  menentukan  rata-rata  tingkat  keberhasilan  sistem dengan  mengacak  atribut  input  dan  mengulanginya, sehingga sistem dapat menguji beberapa atribut input acak. [15]

## III. P ERANCANGAN S ISTEM

## A. Perancangan Arsitektur Sistem
Adapun  arsitektur  sistem  yang  akan  dibangun  bisa dipandang pada Gambar 1.

## Gambar. 1 Arsitektur sistem
Dari Gambar 1 terdapat dua user yakni mahasiswa dan admin, admin mempunyai dua tugas yaitu menginput data mahasiswa agar dapat login dan juga menginput  kalimat- kalimat template ke dalam daftar blacklist kalimat sehingga menjadi filter . Hal ini dilakukan agar kalimat-kalimat yang sama  antara filter dan  dokumen  skripsi  tidak  masuk kedalam  proses  perhitungan similarity. Sedangkan mahasiswa  menginput  dokumen  skripsi  yang  hendak dibandingkan  dengan  kumpulan  dokumen  skripsi  yang terdapat  di database .  Setelah  dokumen  skripsi  di- input , dokumen  tersebut  diproses  hingga  muncul  hasil  berupa persentase kemiripan antara dokumen skripsi yang diinput dengan  beberapa  dokumen  skripsi  yang  terdapat  di database ,  sehingga user dapat  melihat  kalimat  mana  saja yang mirip dengan dokumen skripsi lainnya agar user dapat mengubah kalimat yang mengandung plagiarisme.

## B. Flowchart Aplikasi
Gambar. 2 Flowchart aplikasi
Pada  Gambar  2  merupakan flowchart aplikasi  yang dibangun, terdapat beberapa proses yaitu:
1. Upload File .  Meng- input dokumen  skripsi  yang hendak  dibandingkan.  Dokumen  skripsi  yang  di- input harus berformat  docx. Dokumen skripsi yang sudah ter- upload tersimpan pada database . 2. Ekstraksi.Di  dalam  setiap file docx,  terdapat beberapa file yang  berformat  xml. Pada  proses ekstraksi  ini file document.xml diambil  untuk menjadi kalimat murni.
3. Output Kalimat  Murni.  Kalimat  murni  ini merupakan  kumpulan  dari  kalimat-kalimat  yang terdapat pada satu dokumen skripsi.
4. Sub proses Algoritma Winnowing . Sub proses adalah proses kalimat murni ubah menjadi nilai fingerprinting yang  dapat  dihitung  menggunakan pengukuran distance. Flowchart algoritma winnowing dapat terlihat pada Gambar 3.
5. Output Kalimat Termirip dan Persentase. Output dari perhitungan dice  distance adalah  kalimat-kalimat termirip  dari  dokumen  skripsi  yang  di- upload terhadap kalimat-kalimat dokumen skripsi yang ada pada database. Dan output perhitungan dice distance juga berupa nilai persentase kemiripan dari dokumen skripsi  yang  di- upload terhadap  dokumen  skripsi yang ada pada database.
Gambar. 3 Flowchart Algoritma Winnowing

## C. DFD Perbandingan Similarity
Gambar. 4 DFD perbandingan similarity
Pada Gambar 4 terdapat beberapa proses, yaitu :
1. Proses  3 .1 Upload skripsi.  Pada  proses  ini, mahasiswa  mengisi form judul  skripsi  dan meng upload file skripsi dan tiap file skripsi yang di- upload langsung tersimpan pada database aplikasi. 2. Proses 3.2 Preprocessing . Pada proses ini, file yang telah di upload dilakukan preprocessing yang terdiri dari filtering dan lowercase conversion. 3. Proses 3.3  Cari Nilai Fingerprinting. Pada proses ini kalimat yang sudah melalui proses preprocessing di cari nilai fingerprinting . 4. Proses  3.4 Filtering Blacklist. Pada  proses  ini, kalimat  yang  terdapat  pada  daftar blacklist kalimat tidak akan di lakukan proses perhitungan similarity. 5. Prose s  3.5  Perhitungan Similarity.  Pada  pro ses  ini sistem  menghitung  nilai fingerprinting yang  telah dihitung  pada proses  sebelumnya dan nilai  tersebut dibandingkan  terhadap  nilai-nilai fingerprinting yang sudah ada di database . 6. Proses  3.6  Hasil similarity. Pada pros es  ini mahasiswa  bisa  melihat  nilai  kemiripan file skripsi yang    telah  di upload dengan  skripsi-skripsi  yang telah ada di database . 7. Proses 3.7 Download file. Pada proses ini mahasiswa dapat  men download kumpulan  dari  skripsi-skripsi yang terdapat pada database . 8. Proses  3.8  Hapus File. Pada  proses  ini  mahasiswa dapat menghapus file skripsi yang telah di upload .

## IV. A NALISIS H ASIL

## A. Hasil Perancangan Sistem
Halaman admin ialah halaman setelah admin melakukan login , halaman ini menampilkan seluruh akun mahasiswa yang  telah  terdaftar  di database .  Pada  halaman  admin terdapat kumpulan data mahasiswa yang dapat mengakses aplikasi,  dan  juga  terdapat  menu  untuk blacklist kalimat. Halaman admin bisa dipandang seperti gambar 5 dibawah ini.

## Gambar. 5 Halaman admin
Halaman  mahasiswa  merupakan  halaman  web  aplikasi pertama kalinya diperlihatkan setelah mahasiswa melaksanakan login .  Halaman ini  berisi  tabel  tingkat kemiripan  dari  skripsi  yang  di upload terhadap  skripsi- skripsi  yang  sudah  ada  di database aplikasi.  Tampilan
halaman hasil perbandingan bisa dipandang seperti gambar. 6 dibawah ini.
Gambar. 6 Halaman Mahasiswa
B. Hasil Pengujian Black Box TABEL II H ASIL P ENGUJIAN B LACK B OX
Input Contoh Data Hasil Keterangan Data Benar Username admin
Berhasil Login berhasil dan diarahkan ke halaman admin Password *****
Data Benar Nama Glen
Berhasil Muncul pesan “ Data berhasil ditambahkan”
Username
D1041141059 Password ******* Ulangi Password ******* Data Benar Judul Implementasi
Berhasil Muncul pesan “Data Berhasil ditambahkan” File .docx Klik Judul Skripsi Download skripsi Berhasil Muncul pop up download file skripsi
Tabel 2 merupakan tabel hasil pengujian black box yang dilakukan terhadap halaman login, tambah akun user, input dokumen,  dan  download  dokumen.  Dapat  disimpulkan bahwa semua fitur aplikasi bisa beoperasi dengan baik.

## C. Hasil Pengujian K-Flod Cross Validation
TABEL III H ASIL P ENGUJIAN K-F OLD C ROSS V ALIDATION No. Tabel Dice (%) Chebyshev Waktu (d) 1. K-1 21.26 73 111.06 2. K-2 23.68 71 122.63 3. K-3 21.43 86 117.92 4. K-4 30.03 85 87.44 5. K-5 22.94 78 114.67 Rata-rata 23.87 79 110.74
Tabel  3  merupakan  tabel  rata-rata  dari  hasil  pengujian K-fold  validation dan running  time yang  dilakukan terhadap  aplikasi  pendeteksi  kemiripan  dokumen  skripsi yang  di  bangun,  dimana  rata-rata  kemiripan  dokumen skripsi  mahasiswa  adalah  23.87  %  dan  jaraknya  79,
sedangkan  rerata  waktu  yang  diperlukan  aplikasi  untuk memproses dokumen adalah 110.74 detik.

## D. Analisis Hasil
Berikut  ini  ialah    analisis  pengujian  terhadap  aplikasi pendeteksi kemiripan dokumen yang telah dilakukan :
1. Sistem tidak dapat mengizinkan akses jika pengguna salah melakukan input data username dan password pada  saat  login  sehingga  sistem  memberikan  pesan apabila data yang di- input salah.
2. Pada waktu admin melakukan input data mahasiswa yg benar, maka sistem akan memproses input- an data tersebut.  Sistem  akan  menampilkan  data  yg  sudah pada- input &  data  jua  tersimpan  pada  dalam database .  Ketika  admin  melakukan  perubahan  data atau penghapusan data jua bisa diproses sang sistem.
3. Pada  waktu  mahasiswa  melakukan input data dokumen  skripsi  yg  benar,  maka  sistem  akan memproses input ¬-an  data  tersebut.  Sistem  akan menampilkan persentase nilai kemiripan berdasarkan data dokumen  yg pada input terhadap dokumen yg terdapat pada database .Mahasiswa juga dapat menghapus data skripsi yang telah di- input dan dapat juga melakukan download kumpulan dokumen skripsi yang ada pada database.
4. Hasil  pengujian  sistem  dengan  menggunakan metode K-fold k=5 terhadap 50 data dokumen skripsi, diperoleh  hasil  untuk  pengukuran Dice  Distance 23.87%  sedangkan  hasil  pengukuran Chebyshev Distance jaraknya  79  untuk  rata-rata  kemiripan penulisan  dokumen  skripsi  mahasiswa  Teknik Informatika Universitas  Tanjungpura. Dan rata-rata waktu yang diperlukan mesin untuk memproses satu dokumen adalah 110.74 detik.
5. Dari  hasil  pengujian k-fold  cross  validation yang telah  dilakukan  seperti  pada  tabel  dibawah  ini.
Beberapa  skripsi  yang  di- upload memiliki  nilai similarity yang  mirip  dengan  pengukuran dice distance ,  tetapi  memiliki  nilai  yang  berbeda-beda untuk  jarak  yang  dihitung  dengan chebyshev distance.
TABEL IV H ASIL P ENGUKURAN T ERMIRIP No. Code Size Dice (%) Chebyshev Waktu (d) 1. I11251 886 KB 22.63 74 105.52 2 I11302 2947 KB 22.96 148 159.66 3. I11351 1847 KB 27.73 120 108.64 4. I11369 2349 KB 27.58 85 92.19 5. I11423 1646 KB 16.39 76 114.1 6. I11451 4557 KB 16.44 35
111.91
6. Berdasarkan  Tabel  4,  pengukuran  dari chebyshev distance tidak  cocok  digunakan  untuk  pendeteksi
kemiripankan  karena  tidak  memilik  nilai  yang terukur,  nilai  dari chebyshev  distance ini  jaraknya tergantung  pada  banyaknya  kalimat  dalam  suatu dokumen  skripsi.  Nilai  dari chebyshev  distance didapatkan dari pengurangan nilai max absolute A – nilai  max  absolute  B,  sehingga  panjangnya  nilai tergantung pada banyaknya jumlah nilai antara A dan B,  semakin  besar  hasil  dari  pengurangan  maka semakin besar jarak antara A dan B jadi panjangnya jarak  jauhnya  tidak  dapat  dibatasi.  Hal  ini  yang membuat  nilai  dari perhitungan chebyshev distance tidak  dapat  digabungkan  dengan  nilai  dari pengukuran dice  distance dimana  hasil  dari perhitungan  dibagi  banyaknya  kalimat,  sehingga perhitungan dice distance memeliki jarak yang jelas dari 0 sampai 1 dan dapat dipersetasekan sedangkan perhitungan chebyshev distance memilik jarak dari 0 sampai  tak  terbatas  tergantung  banyaknya  jumlah angka yang dihitung.
7. Dari  pengujian  running  time  yang  dilakukan  dapat dilihat  pada  Tabel  4  dibawah.  Terdapat  beberapa kasus dipenelitian ini, pada file yang berukuran besar waktu  yang  diperlukan  aplikasi  untuk  memproses kemiripan dokumen skripsi lebih besar daripada file yang  berukuran  kecil.  Faktorifaktor  yang  memberi pengaruh  pada  hal  ini,  seperti  spefikasi  dari perangkat  yang  digunakan  dan  proses  didalam perhitungan. Semakin sering aplikasi berjalan disaat waktu  yang  berdekatan,  maka  semakin  banyak proses  perhitungan  similarity  yang  terjadi  dan membuat  mesin  panas.  Hal  ini  yang  menyebabkan saat  beberapa  file  berukuran  kecil  membutuhkan proses yang lebih lama.
TABEL V P ENGUJIAN R UNNING T IME
No. Code Size Dice (%) Chebyshev Waktu (d) 1. I11330 786 KB 12.47 72 108.55 2. I11337 2769 KB 10.34 68 80.54 3. I11371 6529 KB 18.99 69 91.42
4. I11376 4460 KB 15.89 74 110.52
5. I21341 2969 KB 54.1 97 75.16
6. I21344 1083 KB 24.3 51 100.88
8. Berdasarkan  dari  Tabel  5  diatas  bisa  diambil kesimpulan makin tinggi spesifikasi perangkat yang dipakai  maka  waktu  untuk  pemrosesan  dokumen skripsi akan semakin bisa cepat.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  pengujian  dan  analisis  terhadap aplikasi yang telah dibangun maka bisa diambil kesimpulan bahwa :
1. Aplikasi  yang  dibangun  berhasil  untuk  mendeteksi kemiripan antara dokumen skripsi dengan menggunakan algoritma winnowing . 2. Berdasarkan  hasil  pengujian black  box ,  bisa  dicari tahu bahwa aplikasi dapat berjalan dengan baik.
3. Hasil dari pengujian K-Fold Cross Validation yang telah dilakukan, rata-rata kemiripan dokumen skripsi mahasiswa teknik informatika Universitas
Tanjungpura  dengan  pengukuran Dice  Distance adalah  23.87  %  sedangkan  dengan  pengukuran Chebyshev Distance adalah 79, dan rata-rata waktu yang  dihabiskan  dalam  memproses  satu  dokumen adalah 110.74 detik.
4. Hasil  dari  perhitungan  dengan  menggunakan chebyshev distance tidak dapat digabungkan dengan hasil perhitungan dice distance , karena dice distance memiliki  nilai  yang  terukur  dari  0  sampai  1, sedangkan chebyshev distance 0 sampai tak terbatas. Jika  dipaksa  digabungkan  akan  mendapatkan  hasil yang tidak sesuai.

## R EFERENSI
[1] G.  C.  Adiyati  and  A. Supriyanto,  “ Cause  And Effect  to  Someone Who Take Action Plagiarism In Scientific Writing, ” … Masa Dan Pasca  Pandemi  Covid-19 ,  pp.  62–70,  2020,  [Online].  Available: http://conference.um.ac.id/index.php/apfip/article/view/375.
[2] H.  T.  Nugroho,  “ The  Effect  of  the  Nazief-Adriani  Stemming Algorithm  on  the  Performance  of  the  Winnowing  Algorithm  for Detecting Indonesian Plagiarism, ” J. Ultim. Comput. , vol. 9, no. 1, pp. 36–40, 2017, doi: 10.31937/sk.v9i1.572.
[3] A.  Fauzi  and  G.  Ginabila,  “ Information  Retrieval  System  On Thesis-Based  File  Document  Text  Search  Method  Using  Vector Space Model,” J. Pilar Nusa Mandiri, " vol. 15, no. 1, pp. 41–46, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i1.61.
[4] N.  Nurdin  and  A.  Munthoha,  “ Thesis  Title  Similarity  Detection System  Using  Winnowing  Algorithm, ” InfoTekJar  (Jurnal  Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 2, no. 1, pp. 90–97, 2017, doi: 10.30743/infotekjar.v2i1.165.
[5] M. S. Anwar, I. M. I. Subroto, and S. Mulyono, “Sistem Pencarian E-Journal  Menggunakan  Metode  Stopword  Removal  Dan Stemming,” Pros. Konf. Ilm. Mhs. UNISSULA 2 , pp. 58–70, 2019, [Online].
Available:
http://lppm- unissula.com/jurnal.unissula.ac.id/index.php/kimueng/article/view File/8420/3887.
[6] N.  ALAMSYAH,  “Perbandingan  Algoritma Winnowing Dengan Algoritma  Rabin  Karp  Untuk  Mendeteksi  Plagiarisme  Pada Kemiripan Teks Judul Skripsi,” Technol. J. Ilm. , vol. 8, no. 3, p. 124, 2017, doi: 10.31602/tji.v8i3.1116.
[7] W. Hidayat, E. Utami, and A. D. Hartanto, “Pemilihan Parameter Terbaik  pada  Algoritma Winnowing dalam  Mendeteksi  Tingkat Kesamaan Dokumen Bahasa Indonesia,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 7, no. 2, p. 119, 2021, doi: 10.24076/citec.2020v7i2.256.
[8] A.  N.  Khusna  and  L.  Rizkawati,  “Information  Retrieval  pada Pencarian  Menu  Balita  Menggunakan  Dice  Coefficient,” J. Edukasi  dan  Penelit.  Inform. ,  vol.  6,  no.  1,  p.  7,  2020,  doi: 10.26418/jp.v6i1.37169.
[9] M.  E.  Al  Rivan,  H.  Irsyad,  K.  Kevin,  and  A.  T.  Narta, “Implementasi  LDA  pada  fitur  HOG  untuk  Klasifikasi  ASL Menggunakan  K-NN,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist. Informasi) ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  214–225,  2020,  doi: 10.35957/jatisi.v7i2.286.
[10]  I. Budiman, S. Saori, R. N. Anwar, Fitriani, and M. Y. Pangestu, “ANALISIS PENGENDALIAN MUTU DI BIDANG INDUSTRI MAKANAN,” J. Inov. Penelit. , vol. 35, no. 2, pp. 1–14, 2021.
[11]  R.  A.  Atmala  and  S.  Ramadhani,  “Rancang  bangun  sistem informasi  pengarsipan  surat  menyurat,” J.  Teknol.  Inf.  dan Pendidik. ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  56–62,  2018,  [Online].  Available:
https://www.journal.amikmahaputra.ac.id/index.php/JIT/article/vi ew/59/54.
[12]  A.  Christian,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Penjualan  Rumah Berbasis Web,” J. Manaj. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 61–70, 2020.
[13]  S. Masripah and L. Ramayanti, “Penerapan Pengujian Alpha Dan Beta Pada Aplikasi Penerimaan Siswa Baru,” Swabumi , vol. 8, no. 1, pp. 100–105, 2020, doi: 10.31294/swabumi.v8i1.7448.
[14]  H.  Azis,  P.  Purnawansyah,  F.  Fattah,  and  I.  P.  Putri,  “Performa Klasifikasi K-NN dan Cross Validation Pada Data Pasien Pengidap Penyakit Jantung,” Ilk. J. Ilm. , vol. 12, no. 2, pp. 81–86, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.507.81-86.
[15]  M. D. Purbolaksono, M. I. Tantowi, A. I. Hidayat, and Adiwijaya, “PERBANDINGAN  SUPPORT  VECTOR  MACHINE  DAN MODIFIED  BALANCED  RANDOM  FOREST  DALAM DETEKSI PASIEN PENYAKIT DIABETES,” J. Resti , vol. 1, no. 10, pp. 393–399, 2021.