## Sistem Deteksi Kemiripan Teks Pada Berita Berbahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Ratcliff/Obershelp
Nurul Izzah #1 , Novi Yusliani *2 , Desty Roodiah *3
# Teknik Informatika, Univeristas Sriwijaya Jl. Srijaya Negara Bukit Besar, Palembang 30128, Indonesia
1 zzhnurul3101@gmail.com
2 novi_yusliani@unsri.ac.id
3 destyrodiah@ilkom.unsri.ac.id
Abstrak — Plagiarisme  karya  tulis  sering  sekali  ditemukan diberbagai media,  salah  satunya  yaitu  internet.  Pencegahan dapat  dilakukan  dengan  membuat  sistem  cerdas  yang mampu  mendeteksi  kemiripan  teks.  Salah  satu  algoritma yang digunakan untuk pembuatan sistem  deteksi kemiripan teks  adalah  algoritma  Ratcliff/Obershelp.  Algoritma  ini menggabungkan string dari 2 buah teks untuk mendapatkan panjang  karakter  total  (sequence  (string)  matching). Hasilnya  digunakan  untuk  mencari  kata  yang  sama  (sub- sequence) dan menghitung panjang karakternya. Perhitungan  nilai  similarity  dan  persentasenya  dilakukan untuk  mengklasifikasikan  jenis  plagiarisme  yang  ada  pada teks.  Data  yang  digunakan  berupa  8  teks  berita  berbahasa indonesia  dengan  sumber  internet  yang  berbeda  yang terbagi atas 2 topik dan menghasilkan persentase kesalahan rata – rata 0,26%.
Kata kunci — Algoritma Ratcliff/Obershelp, Internet, Plagiarisme, Sistem Deteksi Kemiripan Teks, Teks Berita Berbahasa Indonesia.

## I. P ENDAHULUAN
Plagiarisme merupakan suatu tindakan copy dan paste dari produk  intelektual  orang  lain  yang  disalahgunakan  tanpa menyebutkan  nama  penulis,  penemu,  dan  penggagas orisinal [1]. Tindakan plagiarisme diatur dalam UU nomor 19  tahun  2002  mengenai  hak  cipta.  Proporsi  plagiarisme dapat  berupa  kata,  ide,  sumber,  dan  kepengarangan  [2] yang terjadi dikarenakan kurangnya kreativitas masyarakat  sehingga  mendorong  pelaku  plagiarisme untuk  menjiplak  hasil  karya  orang  lain.  Dalam  hal  ini, karya  tidak  hanya  sebatas  pada  dokumen,  tetapi  juga berupa  desain,  gambar,  video,  maupun  kode  program. Salah  satu  contoh  plagiarisme  karya  tulis  adalah  teks berita.
Teks  berita  merupakan  sumber  informasi  yang dibutuhkan  oleh  sebagian  besar  masyarakat  untuk mengetahui  suatu  peristiwa  yang  faktual,  penting,  dan
menarik  serta  memperluas  wawasan  dan  memperkaya pengetahuan.  Teks  berita  dapat  diakses  dengan  mudah  di berbagai  media,  salah  satunya  adalah  internet.  Namun, semakin  banyak  informasi  yang  beredar  di  internet mengakibatkan  meningkatnya  tindakan  plagairisme  tanpa adanya sitasi, sehingga membuat masyarakat lebih selektif dalam  memilih  informasi.  Hal  ini  berdampak  pada berkurangnya  apresiasi  terhadap  hasil  karya  dan kreativitas dari si pencipta aslinya.
Upaya  yang  dilakukan  untuk  mencegah  plagiarisme tidak  cukup  dengan  mengingatkan  bahwa  tindakan tersebut  melanggar  hak  cipta.  Pencegahan  dengan mendeteksi  plagiarisme  merupakan  salah  satu  cara  yang paling efektif untuk meminimalisirnya. Namun, pendeteksian  sangat  sulit  dilakukan  secara  manual, sehingga  diperlukan  suatu  sistem  cerdas  yang  mampu mendeteksi  kemiripan  teks  [3].  Sistem  deteksi  kemiripan teks  dibangun  dengan  berbagai  algoritma,  salah  satunya adalah algoritma Ratcliff/Obershelp [4], [5]. Algoritma Ratcliff/Obershelp merupakan  algoritma yang digunakan untuk mencari sequence (string) matching , sub- string ,  dan  melakukan  perhitungan  kemiripan string . Algoritma  ini  dapat  melakukan  proses  identifikasi kemiripan string yang  akurat  dengan  jumlah string yang sangat banyak. Algoritma ini akan mendeteksi string yang sama  pada  dua  buah  teks  yang  berbeda.  Namun  proses stemming dalam tahapan pre-processing jarang dilakukan, sehingga  mempengaruhi  hasil  dan  keakuratan  dari perhitungan algoritma ini.
Pada  penelitian  sebelumnya,  hasil  persentase  nilai yang  diperoleh  dengan  algoritma Ratcliff/Obershelp hampir  mendekati  nilai  persentase  yang  telah  diprediksi sebelumnya.  Namun  hasil  yang  dipeorleh  kurang  akurat karena  kurangnya  proses stemming pada  tahapan pre- processing  text , sehingga mempengaruhi hasil dari  proses pendeteksian  kemiripan  teks  menggunakan  algoritma Ratcliff / Obershelp [4] .  Algoritma  ini  juga  menghasilkan
nilai  persentase,  perhitungan  nilai  similarity,  waktu eksekusi,  dan  nilai  konsistensi  yang  lebih  baik  daripada algoritma Rabin Karp [5].
Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  penelitian  ini berfokus pada menghasilkan sebuah perangkat lunak yang dapat  mendeteksi  kemiripan  teks  pada  teks  berita berbahasa Indonesia menggunakan algoritma Ratcliff/Obershelp dan  melakukan  proses stemming dengan  algoritma  Nazief  dan  Adriani  pada  tahapan pre- processing text .

## II. M ETODELOGI P ENELITIAN
A. Pengumpulan Data
Jenis  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah data primer berupa teks berita berbahasa Indonesia dengan sumber  8  website  yang  berbeda.  Data  dikumpulkan dengan  metode  observasi,  kemudian  di  pilih  berdasarkan topik tertentu dan disalin ke dalam file dengan format . txt.

## B. Kerangka Kerja
Gambar  dibawah  ini  menunjukkan  tahapan  penelitian yang dilakukan oleh peneliti.

## Gambar 1. Diagram Kerangka Kerja
Gambar  1  merupakan  tahapan  penelitian  yang diawali  dengan  memasukkan  2  data  teks  ke  dalam sistem.  Selanjutnya  data  akan  melalui  tahapan pre- processing text . Kemudian akan dilakukan pendeteksian kemiripan teks menggunakan algoritma Ratcliff/Obershelp pada  data.  Tahap  yang  terakhir
adalah melakukan klasifikasi jenis plagiarisme teks pada data berdasarkan nilai hasil persentase.
1. Pre-Processing Teks Pre-processing merupakan tahapan yang dilakukan dalam proses pendeteksian kemiripan teks. Data  teks  akan  dibersihkan  sehingga  data  menjad lebih terstruktur sebelum masuk ke tahap berikutnya [4].  Pada  penelitian  ini,  proses pre-processing yang digunakan adalah case folding , punctuation , stemming , tokenization , dan whitespace removal . Case  folding merupakan  proses  perubahan  huruf teks menjadi huruf kecil ( lowercase ) [6]. Punctuation merupakan proses penghapusan karakter,  tanda  baca,  tanda  hubung,  simbol,  angka, dan  lain-lain  dalam  teks  [6]. Stemming merupakan proses  pencarian  kata  dasar  dengan  menghilangkan prefiks  serta  surfiks  kata  dan  algoritma  Nazief  dan Adriani merupakan algoritma yang digunakan untuk stemming pada teks berbahasa Indonesia[7]. Tokenization merupakan proses pemisahan string ke dalam  bentuk  yang  lebih  kecil.  Sedangkan whitespace  removal merupakan  proses  penghapusan spasi,  tab,  dan  baris  baru  dalam  teks  agar  menjadi satu string yang utuh [4].
2. Algoritma Ratcliff/Obershelp
Algoritma Ratcliff/Obershelp merupakan algoritma  yang  melakukan  proses  yang  sama  untuk menentukan  apakah  dua  pola  atau  dimensi  pada suatu  teks  sama.  Pada  algoritma  ini,  setiap string teks  akan  dihitung  sebagai  1  dimensi,  sehingga algoritma  akan  mengembalikan  nilai  yang  dapat digunakan  sebagai  persentase  dari  kesaman  2 string [4]. Proses yang dilakukan pada algoritma ini adalah sequence  (string)  matching,  sub-sequence  (sub- string), serta  menghitung  nilai  dan  persentase similarity string [4]. Sequence ( string )  M atching merupakan  proses perhitungan  panjang  karakter  yang  ada  pada  masing – masing teks. Sub-Sequence (Sub-String)
merupakan  proses  perhitungan  dan  pencarian Sub- Sequence  (Sub-String) atau  anchor  (sub- string terpanjang)  yang  sama  –sama  dimiliki  oleh  kedua teks.  Sedangkan  Perhitungan  nilai  dan  persentase similarity  string merupakan  proses  yang  dilakukan untuk  mengetahui  berapa  besar  nilai  dan  persentase kemiripan  teks  pada  dua  buah  data.  Rumus perhitungan  nilai  dan  persentase similarity  string dapat dilihat pada persamaan berikut.
S = (2 x KM) / ( |S1| + |S2| ) (1) Persentase Nilai Similarity String = S x 100% (2) Keterangan : S = Nilai similarity string KM = Jumlah total karakter pada kata yang sama |S1| = Panjang string1 |S2| = Panjang string2

## 3. Klasifikasi Jenis Plagiarisme
Klasifikasi  Jenis  Plagiarisme  merupakan  proses pengelompokan  hasil  deteksi  kemiripan  teks  untuk mengetahui  tingkatan  plagiarisme  pada  sebuah  teks yang  dilakukan  berdasarkan  hasil  persentase  dari perhitungan  nilai similarity  string .    Klasifikasi  ini dikategorikan menjadi 5 jenis [8] seperti pada tabel 1.
TABEL I K LASIFIKASI J ENIS P LAGIARISME
Persentase Similarity Klasifikasi 0% Kedua  teks  sangat  berbeda  atau  tidak  memiliki kemiripan
< 15% Kedua teks memiliki sedikit kemiripan
15 - 50% Kedua teks memiliki tingkat kemiripan teks sedang
> 50% Kedua teks mendekati kemiripan teks
100% Kedua teks termasuk kemiripan teks

## C. Pengujian
Pada  penelitian  ini,  pengujian  dilakukan  sebanyak  3 skenario.  Dimana  pada  tiap  skenario  akan  dilakukan pengujian  menggunakan  2  data  teks.  Pengujian  ini  akan menghasilkan  persentase  dan  klasifikasi  kemiripan  teks. Untuk menguji apakah hasil persentase telah benar, maka diperlukan  suatu  nilai  pembanding  sebagai  nilai  prediksi. Nilai  ini  diperoleh  dari  hasil  perhitungan cosine similarity [9] . rumus cosine  similarity dapat  dilihat  pada persamaan berikut.
(3) Keterangan : A = Vektor B = Vektor A i
= Bobot term i dalam blok A B i = Bobot term i dalam blok B i = jumlah term dalam teks n
= jumlah vektor
Hasil persentase kemiripan teks kemudian dibandingkan dengan nilai prediksi untuk dihitung berapa persentase  kesalahan    pada  tiap  pengujiannya.  Rumus persentase  keksalahan  dapat  dilihat  pada  persamaan berikut [10].
%Kesalahan = [(Nilai Y–Nilai X) / Nilai Y] x 100% (4)
Keterangan : Nilai Y  = Nilai prediksi Nilai X   = Nilai yang diperoleh
D. MetodePengembangan Perangkat Lunak
Penelitian  ini  menggunakan  metode Rational  Unified Process (RUP)  dalam  mengembangkan  perangkat  lunak. Metode ini memiliki empat fase sebagai berikut.
1. Inception
Pada  fase  ini  dilakukan  proses  pendeskripsian kebutuhan sistem, menganalisis dan mendesain sistem menggunakan use  case  diagram ,  serta  melakukan pengujian  atau  validasi  kesesuaian  antara  kebutuhan sistem dan use case diagram yang telah dirancang.
2. Elaboration Pada  fase  ini  dilakukan  proses  pendefinisian kebutuhan  sistem,  merancang  skenario use  case , activity  diagram , sequence  diagram,  class  diagram , serta perancangan antarmuka sistem.
3. Construction
Pada  fase  ini  dilakukan  proses  implementasi  dan pengembangan  perangkat  lunak  dalam  bentuk  kode program.

## 4. Transition
Pada  fase  ini  dilakukan  proses  pengujian  atau validasi usability perangkat lunak menggunakan black box testing.

## III. H ASIL  DAN A NALISIS
Pengujian perangkat lunak dilakukan dengan menggunakan  8  data  teks  berita  berbahasa  Indonesia dengan  sumber  yang  berbeda  dan  terbagi  atas  2  topik. Pengujian  dilakukan  menggunakan  3  skenario  dimana pada tiap skenario akan dilakukan pengujian menggunakan  2  data  teks  untuk  mencari  nilai  persentase kemiripan  teks  dan  klasifikasinya.  Hasil  pengujian  akan ditampilkan dalam bentuk tabel dengan data nilai prediksi persentase,  hasil  persentase,  klasifikasi,  dan  persentase kesalahan.  Data  prediksi  persentase  diperoleh  dari  hasil perhitungan cosine  similariity .  Data  hasil  persentase diperoleh dari nilai hasil perhitungan algoritma Ratcliff/Obershelp. Data  klasifikasi  diperoleh  dari  hasil klasifikasi  jenis  plagiarisme,  dan  data  persentase kesalahan  diperoleh  dari  perhitungan  rumus  persentase kesalahan.

## A. Hasil Pengujian Skenario 1
Skenario  ini  dilakukan  dengan  mendeteksi  kemiripan teks antara 1 data dengan data itu sendiri.  ketika dua teks yang  digunakan  dalam  mendeteksi  kemiripan  teks  sama, maka  nilai  prediksi  dan  hasil  persentase  yang  seharusnya diperoleh  adalah  100%  dikarenakan  semua  kata  dari kedua  teks  akan  sama.  Hasil  pengujian  pada  skenario  1 dapat dilihat pada Tabel 2.
TABEL 2 H ASIL P ENGUJIAN S KENARIO 1
No Teks 1 Teks 2 Prediksi Persentase Hasil Persentase klasifikasi % Kesalahan 1 1 1 100% 100% Kedua Teks Termasuk Plagiarisme 0,00% 2 2 2 100% 100% Kedua Teks Termasuk Plagiarisme 0,00% 3 3 3 100% 100% Kedua Teks Termasuk Plagiarisme 0,00% 4 4 4 100% 100% Kedua Teks Termasuk Plagiarisme 0,00% 5 5 5 100% 100% Kedua Teks Termasuk Plagiarisme 0,00% 6 6 6 100% 100% Kedua Teks Termasuk Plagiarisme 0,00% 7 7 7 100% 100% Kedua Teks Termasuk Plagiarisme 0,00% 8 8 8 100% 100% Kedua Teks Termasuk Plagiarisme 0,00% Rata-Rata 100% 100% - 0%
Tabel  2  menunjukkan  nilai  prediksi  dan  hasil persentase yang diperoleh pada skenario 1 bernilai 100%, hal  ini  membuktikan  bahwa  hasil  perhitungan  antara cosine  similarity dan  algoritma Ratcliff/Obershelp adalah sama.  sehingga  perhitungan  algoritma Ratcliff/Obershelp telah  benar.  Skenario  ini  menghasilkan  nilai  dan  rata  – rata persentase kesalahan sebesar 0%.
B. Hasil Pengujian Skenario 2
Skenario  ini  dilakukan  dengan  mendeteksi  kemiripan teks  antara  1  data  dengan  1  data  yang  berbeda  namun memiliki  topik  yang  sama.  ketika  dua  teks  yang digunakan  dalam  mendeteksi  kemiripan  teks  berbeda namun memiliki topik yang sama, maka nilai prediksi dan hasil  persentase  yang  diperoleh  akan  bernilai  besar dikarenakan  terdapat  banyak  kata  yang  sama.  Hasil pengujian pada skenario 2 dapat dilihat pada Tabel 3.
TABEL 3 H ASIL P ENGUJIAN S KENARIO 2
No Teks 1 Teks 2 Prediksi Persentase Hasil Persentase klasifikasi % Kesalah an 1 1 2 68% 70% Kedua Teks Mendekati Plagiarisme -2,94% 2 1 3 85,00% 79% Kedua Teks Mendekati Plagiarisme 7,06% 3 1 4 85,00% 93% Kedua Teks Mendekati Plagiarisme -9,41% 4 5 6 96,00% 93% Kedua Teks Mendekati Plagiarisme 3,12% 5 5 7 82,00% 85% Kedua Teks Mendekati Plagiarisme -3,66% 6 5 8 83% 78% Kedua Teks Mendekati Plagiarisme 6,02% Rata-Rata 83,17% 83% - 0,20%
Tabel  3  menunjukkan  nilai  prediksi  dan  hasil persentase  yang  diperoleh  pada  skenario  2  memiliki  nilai yang  besar,  namun  tidak  semuanya  bernilai  sama, sehingga rata – rata nilai prediksi lebih besar daripada rata –  rata  nilai  hasil  persentase.  Skenario  ini  menghasilkan nilai  rata-rata  prediksi  persentase  sebesar  83,17%,  hasil persentase  sebesar  83%,  dan  persentase  kesalahan  rata- rata  sebesar  0,20%.  Nilai  negatif    pada  persentase kesalahan  muncul  akibat  nilai  prediksi  yang  diperoleh lebih kecil daripada nilai hasil persentase.
C. Hasil Pengujian Skenario 3 Skenario ini dilakukan  dengan  mendeteksi  kemiripan teks  antara  1  data  dengan 1data  yang  berbeda  dan memiliki  topik  yang berbeda.  ketika  dua  teks  yang digunakan  dalam  mendeteksi  kemiripan  teks  berbeda  dan memiliki topik yang berbeda juga, maka nilai prediksi dan hasil  persentase  yang  diperoleh  akan  bernilai  kecil dikarenakan  terdapat  sedikit  kata  yang  sama.  Hasil pengujian pada skenario 3 dapat dilihat sebagai berikut.
TABEL 4
H ASIL P ENGUJIAN S KENARIO 3
No Teks 1 Teks 2 Prediksi Persentase Hasil Persentase klasifikasi % Kesalah an 1 1 6 25% 27% Kedua Teks Memiliki Tingkat Plagiarisme Sedang -8,00% 2 1 7 30% 34% Kedua Teks Memiliki Tingkat Plagiarisme Sedang -13,33% 3 1 8 26% 23% Kedua Teks Memiliki Tingkat Plagiarisme Sedang 11,54% 4 5 2 24% 24% Kedua Teks Memiliki Tingkat Plagiarisme Sedang 0,00% 5 5 3 33% 31% Kedua Teks Memiliki Tingkat Plagiarisme Sedang 6,06% 6 5 4 37% 35% Kedua Teks Memiliki Tingkat Plagiarisme Sedang 5,41% Rata-Rata 29,17% 29% - 0,57%
Tabel  4  menunjukkan  nilai  prediksi  dan  hasil persentase  yang  diperoleh  pada  skenario  3  memiliki  nilai yang  kecil,  namun  tidak  semuanya  bernilai  sama, sehingga rata – rata nilai prediksi lebih besar daripada rata –  rata  nilai  hasil  persentase.  Skenario  ini  menghasikan nilai  rata-rata  prediksi  persentase  sebesar  29,17%,  hasil persentase  sebesar  29%,  dan  persentase  kesalahan  rata- rata  sebesar  0,57%.  Nilai  negatif    pada  persentase kesalahan  muncul  akibat  nilai  prediksi  yang  diperoleh lebih kecil daripada nilai hasil persentase.
D. Hasil Analisis
TABEL 5 H ASIL A NALISIS
Skenario Persentase Kesalahan Analisis 1 0% Skenario  ini  menghasilkan  rata  – rata  persentase  kesalahan  yang kecil  daripada  2  skenario  lainnya karena  menggunakan  2  data  teks yang  sama.  Rata  –  rata  nilai persentase  kesalahan  diperoleh dari  menghitung  selisih  nilai prediksi  dan  hasil  persentase berdasarkan  rumus  pada  bab sebelumnya.  Pada  skenario  ini, nilai  rata  –  rata  prediksi  yang diperoleh sama dengan rata – rata hasil persentase, sehingga persentase  kesalahan  rata  –  rata yang diperoleh memiliki nilai 0%. 2 0,20% Skenario  ini  menghasilkan  rata  – rata  persentase  kesalahan  yang besar  daripada  skenario  1,  dan hasil rata-rata persentase
kesalahan  yang  kecil  daripada skenario 3 karena menggunakan 2 data  teks  yang  berbeda  namun memiliki topik yang sama. Rata – rata  nilai  persentase  kesalahan diperoleh  dari  menghitung  selisih nilai prediksi dan hasil persentase berdasarkan  rumus  pada  bab sebelumnya.  Pada  skenario  ini, nilai  rata  –  rata  prediksi  yang diperoleh  lebih  besar,  namun tidak terlalu jauh berbeda daripada  nilai  rata  –  rata  hasil persentase,  sehingga  persentase kesalahan  rata  –  rata  yang diperoleh  memiliki  nilai  yang kecil sebesar 0,20%. 3 0,57% Skenario  ini  menghasilkan  rata  – rata  persentase  kesalahan  yang besar daripada 2 skenario lainnya karena  menggunakan  2  data  teks yang  berbeda  dengan  topik  yang berbeda  juga.  Rata  –  rata  nilai persentase  kesalahan  diperoleh dari  menghitung  selisih  prediksi dan  hasil  persentase  berdasarkan rumus pada bab sebelumnya Pada skenario  ini,  nilai  rata  –  rata prediksi  yang  diperoleh  lebih besar,  namun  tidak  terlalu  jauh berbeda  daripada  nilai  rata  –  rata hasil persentase, sehingga persentase  kesalahan  rata  –  rata yang  diperoleh  memiliki  nilai yang kecil sebesar 0,57%.
Rerata Total 0,26% Berdasarkan  3  skenario  tersebut, diperoleh  nilai  rata  –  rata  total persen  kesalahan  sebesar  0,26%. Hasil  rata  –  rata  persentase kesalahan pada 3 skenario dipengaruhi oleh data yang digunakan,  nilai  prediksi,  dan hasil  persentase.  Sedangkan  nilai rata  –  rata  total  persen  kesalahan dipengaruhi  oleh  rata  –  rata persentase  kesalahan  pada  3 skenario  pengujian  yang  telah dilakukan.
Gambar 2. Grafik Persentase Kesalahan Data Analisis
Tabel  5  dan  gambar  2  menunjukkan  data  hasil analisis  dan  grafik  persentase  kesalahan  pada  3  skenario. Hasil akhir yang diperoleh dari  rata – rata total persentase kesalahan  adalah  0,26%.    Pada  tiap  skenario,  data  yang digunakan  untuk  mendeteksi  kemiripan  teks  sangat mempengaruhi  nilai  hasil  persentase  dan  persentase kesalahan  sistem.  Semakin  sama  data  dan  topik  yang digunakan,  maka  nilai  prediksi  dan  hasil  persentase  yang diperoleh  akan  semakin  besar  dan  hasil  persentase kesalahan yang dihasilkan akan semakin kecil. Sebaliknya,  semakin  berbeda  data  dan  topik  yang digunakan,  maka  nilai  prediksi  dan  hasil  persentase  yang diperoleh  akan  semakin  kecil  dan  hasil  persentase kesalahan yang dihasilkan akan semakin besar.

## IV. K ESIMPULAN
Sistem  deteksi  kemiripan  teks  pada  berita  berbahasa indonesia  berhasil  dibangun  menggunakan  algoritma Ratcliff/Obershelp dan stemming dengan algoritma Nazief dan  Adriani  pada  tahapan pre-processing  text. Sistem  ini menghasilkan  nilai  persentase  kesalahan  sebesar  0,26% yang  diperoleh  dari  rata  –  rata  persentase  kesalahan  3 skenario  dengan  menggunakan  8  teks  berita  berbahasa indonesia    yang  dibagi  atas  2  topik  yang  berbeda  dengan sumber internet. Pada masing – masing  skenario terdapat rata  –  rata  persentase  kesalahan.  Skenario  1  memiliki persentase  kesalahan  sebesar  0%,  skenario  2  memiliki persentase  kesalahan  sebesar  0,20%,  dan  skenario  3 memiliki persentase kesalahan sebesar 0,57%.

## ACKNOWLEDGMENT
Ucapan terima kasih kepada seluruh pihak  dan peneliti pada  bidang natural  language  processing yang  telah memberikan referensi, motivasi, dan bimbingannya dalam penulisan jurnal ini.

## R EFERENSI
[1] M.A.  Shadiqi,  “Memahami  dan  Mencegah  Perilaku  Plagiarisme dalam Menulis Karya Ilmiah,” Buletin Psikologi, vol.27, no.1, pp.
30-42, 2019. [2] Simarmata,  J.  2019.  Kita  Menulis  :  Semua  Bisa  Menulis  Buku.
[Online].
Available: https://books.google.co.id/books?hl=id&lr=&id=UdjFDwAAQB AJ&oi=fnd&pg=PR13&dq=10+Jenis+Plagiarisme+Berdasarkan+ Aspek,+Pola+dan+Kesengajaan&ots=tBG3nlDHMC&sig=w- 0bAYtByKBCu6gMAnFl_RDCh0w&redir_esc=y#v=onepage&q &f=false [3] L. Sulistyaningsih, “Plagiarisme, Upaya Pencegahan, Penanggulangan,  dan  Solusinya,”  Jurnal  Pustaka  Ilmiah,  vol.3, no.1, 2017.
[4] Y.L.  Joane,  et  al,  “Aplikasi  Deteksi  Kemiripan  Dokumen  Teks Menggunakan  Algoritma Ratcliff/Obershelp, ”  E-Journal  Teknik
Informatika, vol.11, no.1, 2017.
[5] B. Yusuf,  “Perbandingan Algoritma Rabin-Karp dan Ratcliff/Obershelp untuk  Menghitung  Kesamaan  Teks  dalam Bahasa  Indonesia,”  Seminar  Nasional  APTIKOM  (SEMANTIK), pp. 61-69, 2019.
[6] S. Mujilahwati, “ Pre-Processing Text Mining Pada Data Twitter,”
Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi (SENTIKA), Yogyakarta, pp. 49-56, 2016.
[7] M.W. Sardjono, et al, “Pendeteksian Kesamaan Kata Untuk Judul
Penulisan Berbahasa Indonesia menggunakan Algoritma Stemming Nazief-Adriani,”  Universitas  Gunadarma,  Depok,  pp. 138-146, 2018.
[8] S.  Agustina,  et  al,  “ Anti  Plagiarism  Application  with  Algoritm Karp-Rabin  at  Thesis  in  Gunadarma  University, ”  Universitas Gunadarma, depok. 2008.
[9] Firdaus,  et  al,  “Implementasi Cosine  Similarity Untuk Peningkatan  Akurasi  Pengukuran  Kesamaan  Dokumen  Pada Klasifikasi  Dokumen  Berita  Dengan  K  Nearest  Neighbour,” STMIK AKBA, pp. 69-74, 2019.
[10] F. Tsuneo, et al, Bab 1 : Pengukuran dan Kesalahan. Instrumentasi Elektronik dan Pengukuran, pp. 11-13, 2011.