## DETEKSI SIMILARITAS DOKUMEN ILMIAH MENGGUNAKAN ALGORITMA RABIN-KARP
1 Hermas Yuda Pamungkas , 2 Fitrianingsih
1,2 Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
2 fitrianingsih@staff.gunadarma.ac.id,

## Abstrak
Karya ilmiah adalah salah satu hak kekayaan atas intelektual seseorang. Dalam menulis karya  ilmiah  tentu  memiliki  tantangan  tertentu  agar  tulisan  tersebut  merupakan  tulisan  yang orisinil dan tidak menjiplak secara langsung terhadap karya tulisan orang lain. Di jaman yang serba  modern  ini  sumber  daya  tulisan  mudah  didapatkan  dimana  saja  melalui  internet. Kemudahan tersebut membuat seseorang dapat melakukan plagiarisme dari sumber tulisan lain dengan  melakukan  copy-paste  pada  penulisannya  tanpa  mengubah  struktur  kalimat  dan mencantumkan  sumber  tulisan  tersebut.  Pada  penelitian  ini  akan  mengimplementasikan algoritma  Rabin  –  Karp  dalam  melakukan  pendeteksian  similaritas  suatu  dokumen  artikel ilmiah  dengan  dokumen  lainnya.Tahapan  dari  penelitian  ini  terdiri  dari  pemisahan  baris kalimat,  querying  google  search,  preprocessing,  yang  terdiri  dari  proses  tokenizing,  filtering, dan  stemming,  k-gram,  hasing,  perhitungan  kemiripan  kalimat,dan  perhitungan  kemiripan dokumen input. Dokumen yang dibandingkan adalah kalimat per kalimat pada dokumen input dengan  hasil  pencarian  kalimat  tersebut  pada  google  search.  Perbandingan  tersebut  dengan cara  membandingkan  total  hash  dari  kalimat  query  dengan  hash  hasil  pencarian  kalimat tersebut  sehingga  dihasilkan  similaritas  kalimat  tersebut  yang  nantinya  diakumulasikan menjadi  similaritas dokumen  input  tersebut.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  mendeteksi plagiarisme pada sebuah dokumen.
Kata Kunci : Dokumen, pencocokan , string, similaritas, query

## Abstract
Twitter  as  one  of  the  social  media  that  the  company  uses  to  account  for  consumer complaints. Submitting Scientific work is one of the intellectual property rights of a person. In writing scientific papers certainly have certain challenges so that the writing is original writing and does not copy directly to the  writings of others. In this modern era, writing resources are easily available anywhere on the internet. This convenience allows one to plagiarism from other sources  of  writing  by  copy-pasting  the  writing  without  changing  the  structure  of  the  sentence and  including  the  source  of  the  writing.  This  research  will  implement  the  Rabin  -  Karp algorithm  in  detecting  similarity  of  a  scientific  article  document  with  other  documents.  The stages  of  this  research  consist  of  the  separation  of  sentence  lines,  querying  google  search, preprocessing,  which  consists  of  the  process  of  tokenizing,  filtering,  and  stemming,  k-  gram, hasing, calculation of sentence similarity, and calculation of similarity of input documents. The document being compared is the sentence per sentence in the input document with the results of the  sentence  search  on  google  search.  The  comparison  is  by  comparing  the  total  hash  of  the query  sentence  with  the  hash  of  the  result  of  the  sentence  search  so  that  the  similarity  of  the sentence is generated which will later be accumulated into the similarity of the input document. The results of this study are expected to detect plagiarism in a document.
Keywords : Document, matching, string, similarity, query

## PENDAHULUAN
Penulisan suatu karya ilmiah membu- tuhkan  data  atau  acuan  yang  sesuai  dengan topik  yang  dibahas  pada  penulisan  tersebut. Seiring  dengan  berkembangnya  teknologi internet tentu mempermudah seseorang dalam mencari  jurnal–jurnal  dan  tulisan–tulisan yang  berkaitan  dengan  materi  yang  akan dicari.  Adanya  mesin  pencarian  seperti Google mempermudah  kita  dalam  mencari tiap hal yang kita ketikan pada mesin pencari tersebut[1].  Data  yang  didapatkan  menggu- nakan  mesin  pencari  tersebut  dapat  berupa sebuah  artikel,  jurnal,  karya  ilmiah,  dan  lain lain[2].  Data  digital  tersebut  dengan  mudah diduplikasi  kedalam  penulisan  suatu  karya ilmiah.  Kemudahan  akses  terhadap  data  yang ada  di  internet  tersebut  memperbesar  ke- mungkinan  terjadinya  plagiarisme  [3]  terha- dap  tiap  tulisan  yang  tersebar  di  internet. Penjiplakan  atau  plagiarisme  berarti  men- contoh  atau  meniru  atau  mencuri  tulisan  dan karya  orang  lain  [4]  yang  kemudian  diakui sebagai  karangannya  sendiri  dengan  ataupun tanpa seizin penulisnya[5].
Beberapa  penelitian  terkait  algoritma dalam  menentukan  tingkat  kemiripan  suatu dokumen  telah  banyak  dilakukan.  Penelitian [6]  Menggunakan  Metode String  Matching dengan  menggunakan  algoritma Rabin  – Karp. Pada  penelitian  tersebut  dilakukan pembuatan  aplikasi  pendeteksi  similaritas antara  2  dokumen  menggunakan  algoritma Rabin  –  Karp .  Pada  penelitian  [7]  peneliti
melakukan  percobaan  dimana  dapat  disim- pulkan  bahwa  jumlah  dari  K-gram  menen- tukan  similaritas  dari  dokumen  yang  sedang diuji.  Pada  penelitian  [8]  ,  peneliti  meng- implementasikan  tahapan preprocessing pada metode Levensthein Distance untuk
mempengaruhi nilai ke-miripan dokumen dan waktu  proses  perhitungan  tersebut.  Pada penelitian  [9]  dilakukan  pengimplementasian algoritma  Rabin–Karp  untuk  mendeteksi tingkat  ke-miripan  dari  source  code  pada pem-rogramanan lisp menggunakan perhitungan Dice  Similarity  Coeficient. Pada jurnal  [10]  menimplementasikan  algoritma stemming Nazief–  Adriani  pada  pendeteksian kemiripan dokumen berbahasa indonesia yang dida-patkan  kesimpulan  bahwa stemming mem-pengaruhi  hasil  kemiripan  pendeteksian similaritas dokumen tersebut.
Pada  penelitian  ini  peneliti  akan mengimplementasikan  penggunaan  algoritma Rabin-Karp  melalui  metode  pencocokan string  ( String  Matching )  untuk  menentukan indeks  similaritas  dari  sebuah  dokumen berbentuk  artikel  ilmiah  berbahasa  Indonesia pada  hasil  pencarian Google .  Pengambilan data  dari  hasil  pencarian  mesin  pencari Google menggunakan teknik crawling . Proses stemming menggunakan  algoritma  Nazief  – Adriani  untuk  dokumen  berbahasa  Indonesia dan  proses k-gram dan hashing pada  sebuah dokumen  input  dan  hasil  pencarian  kalimat tersebut.  Implementasi  algoritma  ini  diharap- kan  dapat  mendeteksi  plagiarisme  pada sebuah dokumen.

## METODE PENELITIAN
Tahapan  awal  dimulai  dari  pembaca- an  dokumen  sumber  yang  selanjut-nya  akan dipecah  menjadi  perkalimat  pada  tahap pemisahan  kalimat , lalu  dari  kalimat  tersebut akan dijadikan query untuk pencarian google.
Dari  data  tersebut  akan  dilanjutkan  proses preprocessing yaitu proses Tokenizing, Filtering, dan Stemming. Dari hasil preprocessing akan dilanjutkan dengan proses k-gram yang  selanjutnya  akan  dilakukan proses hasing. Kemudian  dari  hasil hasing tersebut  akan  dihitung  kemiripan  kalimat dengan  hasil  pencarian  google  dan  dirata– ratakan  sehingga  menghasilkan  hasil  ke- miripan keseluruhan dokumen.

## Dokumen Input
Dokumen input yang digunakan adalah dokumen  yang  akan  dilakukan  analisa kemiripan  dokumen.  Segala  konten  yang  di inputkan  ke  dalam  sistem  akan  di  analisa perkalimat  dari  konten  tersebut.  Kalimat  per kalimat  akan  dipisahkan  dari  dokumen tersebut pada langkah selanjutnya. Setelah itu, per  kalimat  tersebut  akan  dilakukan  tahapan selanjutnya yaitu querying google search.

## Pemisahan Kalimat
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pemi- sahan  kalimat  per  kalimat  dari  sebuah
dokumen input. Pemisahan  ini  dilakukan  dari awal  kalimat  hingga  akhir  kalimat  yang ditandai  oleh  titik.  Teknik  pemisahan  ini menggunakan pattern regex pada java sebagai indikator  dari  kalimat  tersebut.  Dari  sebuah teks  panjang  dipotong  menggunakan regex sehingga  dihasilkan  kumpulan  kalimat  dari string tersebut  yang  nantinya  digunakan dalam crawling untuk  mendapatkan  hasil yang  similar  dengan  tiap  kalimat  pada kumpulan  kalimat  tersebut.  Pada  method diatas  kalimat  akan  dipisahkan  berdasarkan titik,  koma,  tanda  seru,  tanda  tanya,  dan  titik dua.  Hasil  dari method tersebut  berupa list yang  berisi  kumpulan  kalimat  dari  sebuah dokumen  input  tersebut.  Gambar  1  merupa- kan tahapan pemisahan kalimat.

## Querying Google Search
Dari  hasil  kalimat  yang  sebelumnya sudah  dipisahkan  dari  tiap  paragraf  pada dokumen  input,  dilakukan  kueri  pencarian pada  mesin  pencari google .  Dari  hasil  pen- carian  tersebut  dilakukan  teknik scrapping pada  halaman  html google tersebut  sehingga hanya  didapatkan  10  pencarian  teratas  terha- dap  kalimat  tersebut.  Daftar  pencarian  terse- but  dimasukkan  kedalam  sebuah list object pada  java  yang  terdiri  atas  judul  tulisan, link/url  sumber  tulisan,  dan  konten  tulisan yang  terdapat  pada  hasil  pencarian  tersebut seperti dapat dilihat pada ilustrasi Gambar 2.
Gambar 1. Ilustrasi Pemenggalan Kalimat pada Paragraf
Gambar 2. Ilustrasi Pencarian Kalimat Query
Pada  sebuah  pencarian  pada google data  ditampilkan  dalam  format html dengan tag  dan class tertentu.  Untuk  mendapatkan data  terlebih  dahulu  harus  dilakukan  peng- ambilan  konten  dari  hasil  pencarian  tersebut menggunakan teknik crawling.
Pada  Gambar  3  ditampilkan  salah  satu data  hasil  pencarian  pada  google  dengan
format html .  Dari  hasil  pencarian  tersebut memungkinkan  untuk  mendapatkan  title, content,dan  link  sumber  data  tersebut. Dengan  menggunakan  library  JSoup  seluruh file html pada halaman google hasil pencarian kalimat  input  dapat  diekstrak  menjadi  kom- ponen tersebut.
Gambar 3. Contoh Hasil Pencarian pada Google

## Preprocessing
Preprocessing adalah  tahap  dimana sebuah kalimat di lakukan pemilihan kata atau term yang  digunakan  dalam  proses  per- hitungan  kemiripan    sehingga  hanya  tersisa kata–kata  yang  memiliki  makna  dalam kalimat tersebut. Kalimat dari dokumen imput dan  hasil  pencarian  kalimat  tersebut  akan dilakukan  proses preprocessing sebelum dilanjutkan  pada  proses  perhitungan  ke- miripan.  Proses  ini  terdiri  atas  3  proses  yaitu Tokennize,Filtering, dan Stemming.
1) Tokenizing. Melakukan pemecahan kalimat  menjadi  per-kata  yang  di tampung kedalam bentuk List pada java.
Dalam  melakukan  proses  ini  dibantu menggunakan  library  OpenNLP  yang merupakan  sebuah  library  pada  java yang  digunakan  dalam  pemrosesan natural  language  processing  berbasis teks.  OpenNLP  memiliki  salah  satu  fitur
dengan  nama  tokenization  yang  menye- diakan  3  klasifikasi  yaitu  Simple Tokenizer,  Whitespace  Tokenizer,  dan Tokenizer  ME.  Pada  proses  ini  klasifi- kasi  yang  digunakan  adalah  Simpleto- kenizer yang hanya memisahkan kata per kata berdasarkan spasi dan kelas karakter.  Pada  tahap  ini  juga  dilakukan pengilangan  karakter  khusus  sehingga yang  akan  dihasilkan  hanyalah  alfabet dan  angka.  Kalimat  dari  dokumen beserta  10  hasil  pencarian  kalimat tersebut akan  dilakukan tokenisasi untuk dilanjutkan pada tahap filtering.
2) Filtering. Setelah  dilakukan  proses tokenizing,  list  perkata  dari  kalimat tersebut  akan  disaring  pada  proses  ini untuk menghilangkan kata– kata ataupun simbol yang dianggap tidak penting pada kalimat  tersebut.  Kata–kata  yang  dihi-
langkan  pada  proses  ini  adalah  kata  – kata stopwords atau  kumpulan  kata– kata  yang  tidak  memiliki  makna  atau dianggap  kurang  penting  dalam  sebuah kalimat sehingga hanya tersisa kata– kata yang  dianggap  memiliki  makna  pada kalimat  tersebut  pada  hasil  proses filtering .
Langkah-langkah  dari  proses filtering pada  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
1. Filterisasi  kata  akan  dilakukan sebanyak  jumlah  kata  pada  hasil tokenisasi.
2. Fungsi  filetrisasi  akan  melakukan pengecekan  pada  daftar stopwords
bahasa  Indonesia,  apabila  terdapat kata  pada  daftar  tersebut  maka  kata tersebut  akan  dihapus  pada  daftar hasil  filterisasi.  Jika  tidak  maka perulangan akan berlanjut pada kata selanjutnya
3. Perulangan  akan  terhenti  apabila sudah tidak ada kata lagi  yang akan diperiksa.
3) Stemming. Proses mengubah kata menjadi  kata  dasar  dari  kata  tersebut. proses  ini  akan  menghilangkan  semua imbuhan  pada  sebuah  kata  sehingga dihasilkkan  hanya  kata  dasarnya  saja. Sehingga  hasil  dari  kalimat  yang  di
lakukan  proses  perhitungan  kemiripan lebih  optimal.Pada  tahap  ini  hasil  dari tahap  filtering  akan  diubah  menjadi  kata dasarnya  sehingga  yang  diproses  pada perhitungan  kemiripan  kalimat  hanyalah daftar kata dasar yang sudah dihilangkan imbuhannya  dari  awal  hingga  akhir. Algoritma stemming yang  digunakan pada  penelitian  ini  adalah  algoritma stemming Nazief–Adriani  untuk  do- kumen  berbahasa  Indonesia.  Algoritma Nazief –  Adriani  didasarkan pada aturan morfologi Bahasa Indonesia yang dikumpulkan  menjadi  satu  grup  dan  di enkapsulasi  pada  imbuhan/ affixes yang diperbolehkan  ( allowed  affixes) dan imbuhan/ affixes yang  tidak  diperbo- lehkan ( disallowed affixes).

## K-Gram
Pada  tahap  ini  hasil  dari  daftar  kata pada  proses stemming akan  dibentuk  suatu string berurutan yang nantinya akan dipotong berdasarkan  jumlah  k-gram  yang  nanti  akan dilanjutkan  pada  proses hashing .  Metode k- gram sendiri  adalah  proses  pemotongan sejumlah  karakter  pada  sebuah  string  dengan jumlah  tertentu.  Berikut  adalah  ilustrasi  dari proses k-gram dari sebuah kalimat  yang akan diproses  pada  tahap  sebelumnya.  Gambar  4 merupakan ilustrasi dari k-gram.
Gambar 4. Ilustrasi Proses Stemming Tabel 1. Contoh Hasil Proses Hashing No. Hasil K-Gram Hasil Hash 1. staticroutingrouting 2731643090344028 2. taticroutingroutings 2690960813048380 3. aticroutingroutingst 2392181994929516 4. ticroutingroutingsta 2710269105507052 5. icroutingroutingstat 2488723457222876 6. croutingroutingstati 2430036963848860 Hashing
Hasing yang digunakan pada penelitian ini  adalah rolling  hash dimana list k-gram pada tahap sebelumnya akan di hash sebelum diperiksa kemiripan  karakternya  dengan  hasil pencarian  kalimat  tersebut. Dari  hasil k-gram sebelumnya  akan  dihasilkan  hasil hash yang unik sehingga dalam perbandingan kemiripan kalimat  lebih  akurat.  Tabel  1  merupakan contoh  hasil  dari  proses hashing dari  sebuah daftar string yang  dihasilkan  pada  tahap k- gram sebelumnya.

## Perhitungan Kemiripan Kalimat
Sebelum  dilakukan  perhitungan  terle- bih dahulu dilakukan pengecekan hash antara hash  list kalimat  uji  dengan  10 content hasil pencarian  kalimat  tersebut  pada google search .  Pengecekan  kemiripan  tiap  object
hash disini  menggunakan  kelas  java  stream() dengan  menggunakan  fungsi contains .  Peng- gunaan  fungsi  tersebut  mengurangi  beban dalam  perhitungan  kemiripan  dengan  kom- pleksitas  O(n)  dibandingkan nested  loop dengan  kompleksitas  O(n*n).  Dari  hasil  pen- carian  tersebut  akan  didapatkan  daftar hash yang  sama  dari list  hash kalimat query dengan hash hasil  pencarian  kalimat  tersebut yang  selanjutnya  akan  ditampung  pada list match  untuk  didapatkan  banyaknya list yang sama tersebut dengan method size ().
List<Words> match = searchData .stream() .filter(queries::contains) .collect(Collectors. toList ()) ;
Dari  jumlah hash yang  sama  tersebut dapat  dihitung  persentase  kemiripan  antara
kalimat query dengan hasil pencarian  kalimat tersebut  pada  mesin  pencari google .  Per- hitungan  yang  dilakukan  adalah  dengan membagi  keseluruhan  total hash yang  sama dengan  total hash pada  kalimat  dikalikan dengan  100  untuk  menghasilkan  persentase kemiripan  kalimat  menggunakan  persamaan 1.
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 𝐾𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡 = ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐻𝑎𝑠ℎ 𝑆𝑎𝑚𝑎
∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐻𝑎𝑠ℎ 𝑄𝑢𝑒𝑟𝑦 × 100%            (1)
Perhitungan Kemiripan Keseluruhan
Dokumen
Perhitungan kemiripan keseluruhan dokumen  dihitung  dari  total  persentase  dari semua kalimat yang telah dilakukan pengecekan  kemiripan  dibagi  total  kalimat dari  dokumen  tersebut.  Penentuan  apakah dokumen tersebut termasuk plagiarisme berat atau  tidak  dirujuk  pada  persentase  kemiripan (Tabel 2.3. iThenticate, 2018)
Ttotal  similaritas  dokumen  maka  dila- kukan  penjumlahan  total  persentase  simi- laritas  tiap  kalimat  pada  dokumen  tersebut yang  selanjutnya  akan  dibagi  dengan  jumlah kalimat yang terdapat pada dokumen tersebut seperti pada persamaan 2.

## 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 𝐷𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛
= ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 𝐾𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐾𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡 𝑃𝑎𝑑𝑎 𝐷𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 (2)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah  awal  dilakukan  penginputan dokumen  input  berupa  file  pdf  untuk  meng- analisa  dokumen.  Pada  kasus  ini  dokumen input  bernama  “Dokumen  Uji.pdf”  akan dilakukan  pengujian  plagiarisme.  Pilih  doku- men  lalu  tekan  open  untuk  membuka  file tersebut  seperti  dapat  dilihat  pada  Gambar  5.
Gambar 5. Pemilihan File Uji
Setelah  file  terpilih  maka  akan  tampil teks  hasil  parsing  file  pdf  tersebut  menjadi teks  dengan  library  iText.  Jika  teks  sudah terisi  maka  pencarian  similaritas  akan  dapat dilakukan.  Tekan analyze untuk  melanjutkan pada  tahap  pencarian  similaritas.  Pada  tahap pencarian similaritas ini  waktu  yang  dibutuh- kan dalam pencarian bergantung pada koneksi internet  dan  banyaknya  kalimat  pada  do- kumen  input  tersebut.  Semakin  banyak kalimat  dalam  dokumen  tersebut  maka  akan semakin lama proses perhitungannya. Gambar 6  merupakan  tampilan  setelah  diinputkan  file uji.
Setelah  proses  pencarian  kalimat, preprocessing ,  hingga  tahap  perhitungan selesai maka akan tampil halaman report pada Gambar 7, dimana akan ditampilkan dokumen input  yang  sudah  dipisahkan  perkalimat menggunakan regex dengan url yang mengan-
dung  kalimat  tersebut  serta  nilai  similaritas. Seluruh  kalimat  pada  dokumen  input  dan hasil  pencarian  similaritasnya  akan  ditam- pilkan  pada  tabel  pada  halaman  tersebut. Untuk  dapat  melihat content dari  hasil crawl dapat  menekan  baris  pada  tabel  tersebut  lalu akan tampil pada textfield bagian bawah chart dimana textfield pertama menampilkan kalimat  dari  dokumen  input  yang  digunakan sebagai  kalimat query, dan textfield kedua sebagai  content  dari  hasil  pencarian  dengan indeks  similaritas  tertinggi.    Hasil  keselu- ruhan  similaritas  kalimat  pada  dokumen tersebut  ditampilkan  dalam  bentuk pie  chart dan  kesimpulan  akhir  dari  kalkulasi  per- sentase  similaritas  dokumen  tersebut  dengan teks  dimana  kesimpulan  tersebut  didapatkan berdasarkan  penilaian  indeks  similaritas menurut iThenticate.
Gambar 6. Tampilan Teks Dokumen Uji pada Halaman Utama
Gambar 7. Tampilan Hasil Akhir Perhitungan Kemiripan Dokumen

## KESIMPULAN DAN SARAN
Beberapa kesimpulan yang dapat diambil  pada  penelitian  ini  antara  lain  : Pemisahan  kalimat  pada  dokumen  input menggunakan pattern  regex telah  berhasil dilakukan  dengan  baik.Pencarian  kalimat pada  dokumen  input  pada  mesin  pencari google dan crawling data dari hasil pencarian tersebut  telah  berhasil  dilakukan.  Proses Stemming untuk  mendapatkan  kata dasar dari sebuah  kata  dengan  menggunakan  algoritma stemming untuk dokumen berbahasa Indoneisa Nazief–Adriani pada sebuah kalimat  input  maupun  konten  hasil  pencarian kalimat  tersebut  telah  berhasil  dilakukan dengan  baik.  Penelitian  ini  berhasil  melaku- kan  pembentukan k-gram dan hashing dari
string  output tahap  preprocessing  telah berhasil  dilakukan  dengan baik. Proses perhi- tungan  jumlah hash yang  sama  pada  kalimat query dan  10  konten  hasil  pencarian  pada mesin pencari google telah berhasil dilakukan dengan  baik.  Penelitian  ini  berhasil  memben- tuk  aplikasi  pendeteksi  similaritas  tulisan ilmiah  menggunakan  sumber  hasil  pencarian mesin pencari google.
Pengembangan  lebih  lanjut  yang  dapat dilakukan  pada  penelitian  selanjutnya  antara lain  dengan  mengimplementasikan  algoritma yang  dapat  mempertimbangkan  posisi  dan urutan kata, sinonim kata dari sebuah kalimat, dan kemiripan semantik dari sebuah dokumen input  sehingga  menambah  nilai  akurasi  dari similaritas  dokumen  dengan  dokumen  pem- banding.  Selain  itu,  dalam  teknik crawling
dapat  dikembangkan  dengan  melakukan crawling dari  tiap  website  yang  diketahui memiliki  similaritas  dengan  kalimat  input secara  utuh,  tidak  hanya  dari  hasil  pencarian google search .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  S.  Rajmohammod,  P.  P.  Arun,  dan G.  P.  Dnyandeo,  “Web  crawler :
Extracting the  web data”, International
Engineering  Research  Journal  (IERJ) , vol. 1, no. 8, hal. 629–632, 2015.
[2] N.  Wubbeling,  “The  South  African
Journal of Science-iThenticate”, Academy  of  Science  of  Scouth  Africa
(ASSAF), 2016.
[3] R.  Janani  dan  S.  Vijayarani,  “An
efficient text pattern matching
algorithm  for  retrieving  information from  desktop”, Indian  Journal  of Science and Technology , vol. 9, no. 43,
2016.
[4] C.  D.  Manning,  P.  Raghavan,  dan  H. Schutze, An introduction to information retrieval . Cambridge: Cambridge
University Press, 2008.
[5] B.  Gipp  dan  N.  Meuschke,  “Citation pattern matching algorithms for citation-based  plagiarism  detection: greedy citation tiling, citation chunking and longest common Citation
Sequence”,  dalam  Proceedings  of  the
11th  ACM  Symposium  on  Document Engineering  -  DocEng ’11,  2011,  hal.
249–258.
[6] A. Prastyanti, “Sistem deteksi kemiripan  kata  pada  dua  dokumen menggunakan  algoritma  Rabin-Karp”, Skripsi Sarjana, Universitas Diponegoro, Semarang, 2014.
[7] A.  P.  U.  Siahaan,  Mesran,  R.  Rahim, dan  D.  Siregar,  “K-Gram  as  a determinant  of  plagiarism  level  in Rabin-Karp  algorithm”, International Journal  of  Scientific  &  Technology Research , vol. 6, no. 7, 2017.
[8] N.  H.  Ariyani,  Sutardi,  dan  R.
Ramadhan, “Aplikasi pendeteksi kemiripan isi teks dokumen
menggunakan metode Levenshtein
Distance”, SemanTIK , vol. 2, no. 1, hal.
279–286, 2016.
[9] A. A. Wiguna dan I. Rizqa,
“Pemanfaatan  algoritma  Rabin-Karp untuk  mengetahui  tingkat  kemiripan dari source  code pada  pemrograman
Lisp”,  Skripsi  Sarjana,  Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, 2016.
[10] A.  Firdaus,  Ernawati,  dan  A.  Vatresia, “Aplikasi  pendeteksi  kemiripan  pada dokumen  teks  menggunakan  algoritma Nazief  &  Andriani  dan  metode Cosine Similirity ”, Jurnal Teknologi Informasi , vol. 10, no. 1, hal. 96–109, 2014.