## DETEKSI SIMILARITAS ARTIKEL ILMIAH DENGAN TEKNIK PENCOCOKAN STRING BOYER MOORE
Amardeep
Program Magister Manajemen Sistem Informasi, Universitas Gunadarma lights.immortal@gmail.com

## Abstrak
Tindakan plagiarisme sering terjadi khususnya pada proses penulisan baik dalam bentuk artikel  ilmiah  maupun  jurnal.  Salah  satu  kontrol  yang  dapat  dilakukan  untuk  meminimalisir adanya  tindakan  plagiarisme  adalah  dengan  melakukan  perbandingan  kemiripan  dokumen dengan  menghitung  tingkat  similaritas.  Pada  penelitian  akan  dilakukan  analisis  terhadap penggunaan  algoritma  Boyer-Moore  dengan  teknik  String Matching  pada  dokumen  berbentuk jurnal  ilmiah.  Penelitian  ini  menggunakan  teknik  crawling  dengan  memanfaatkan  library beautiful  soup  dari  Python  pada  mesin  pencari  Google  untuk  membandingkan    dokumen    uji berbentuk  jurnal  ilmiah  dengan  hasil  penelusuran  oleh  Google  agar  perbandingan  dokumen dapat  diperluas  sehingga  akurasi  kemiripan  dokumen  dapat  bertambah.  Penelitian  ini melakukan  pengujian  kemiripan  dokumen  pada  jurnal  bahasa  Indonesia  dan  bahasa  Inggris dalam  sebuah  jurnal  ilmiah  dimana  proses  stemming  untuk  kedua  bahasa  dilakukan  secara terpisah. Pada deteksi kalimat berbahasa Indonesia, proses stemming dilakukan menggunakan stemming  Nazief-Adriani  dan  pada  stemming  kalimat  berbahasa  Inggris  digunakan  algoritma Porter.  Hasil  analisis  pencocokan  string  dengan  algoritma  Boyer-Moore  pada  proses  bigram dapat memisahkan kata menjadi 2 kelompok kata yang disusun dalam 1 list pada setiap kalimat dan  hasil  pencariannya  telah  berhasil  dilakukan,  skor  dan  tingkat  kemiripan  dokumen  melalu teknik  crawling  berhasil  menghitung  persentase  kemiripan  sebuah  artikel  ilmiah.  Hasil penelitian  ini  diharapkan  dapat  menentukan  tingkat  similaritas  dari  dua  buah  dokumen, sehingga  dapat  meminimalisir  tingkat  plagiarisme  khususnya  pada  dokumen  berbentuk  jurnal ilmiah.

## Kata kunci: Boyer-Moore, Crawling, Kalimat, Tokenization

## Abstract
Plagiarism  often  occurs, especially  in  the  writing  process,  both in  the form  of scientific articles  and  journals.  One  of  the  controls  that  can  be  done  to  minimize  the  existence  of plagiarism is by comparing the similarity of documents and calculating the level of similarity. This  study  will  analyze  the  use  of  the  Boyer-Moore  algorithm  with  the  String  Matching technique  on  documents  as  in  scientific  journals.  This  study  uses  a  crawling  technique  by utilizing the library beautiful soup from python through Google search engine to compare test documents  in  the  form  of  scientific  journals  with  search  results  by  Google  so  the  document comparisons  can  be  expanded  and  the  accuracy  of  document  similarities  can  increase.  This study  examined  the  similarity  of  documents  in  Indonesian  and  English  journals  in  form  of  a scientific journal where the stemming process for both languages was carried out separately. In the detection of Indonesian sentences, the stemming process is carried out using Nazief-Adriani stemming  meanwhile  the  stemming  for  English  sentences  is  carried  out  using  Porter's algorithm.  The  results  of  string  matching  analysis  with  the  Boyer-Moore  algorithm  in  the Bigram process can separate words into two groups that arranged in one list for each sentence and the search results have been successfully done, the score and level of document similarity through crawling techniques succeed in calculating the percentage of similarity to a scientific article.  The  results  of  this  study  are  expected  to  determine  the  level  of  similarity  of  the  two documents, thus it can minimize the plagiarism especially for scientific journals.
Keywords: Boyer-Moore, Crawling, Sentence, Tokenization

## PENDAHULUAN
Tindakan  plagiarisme  sering  terjadi khususnya  pada  proses  penulisan  baik  dalam bentuk  artikel  ilmiah  maupun  jurnal.  Salah satu  kontrol  yang  dapat  dilakukan  untuk meminimalisir  adanya  tindakan  plagiarisme adalah  dengan  melakukan  perbandingan kemiripan  dokumen  dengan  menghitung tingkat similaritas. Beberapa penelitian terkait pendeteksian  plagiarisme  telah  dilakukan peneliti terdahulu.
Penelitian [1] melakukan perbandingan kemiripan  dokumen  pada  beberapa  teks menggunakan Turbo  Boyer-Moore dengan metode string-matching .  Penelitian  ini  tidak menggunakan  teknik stemming pada  tahapan preprocessing maka  kata-kata  yang  diuji belum diubah menjadi kata dasar. Hasil yang didapat pada penelitian ini yaitu bahwa tahap preprocessing menentukan  kecepatan  proses perhitungan  skor  dengan  algoritma Turbo Boyer-Moore .  Penelitian  [2]  melakukan perbandingan  dokumen  untuk  mendapatkan nilai similarity menggunakan  teknik n-gram . Peneliti  melakukan  teknik n-gram dalam tingkat string jadi teks yang diuji akan dipisah menjadi  bagian-bagian string .  Penelitian  [3] melakukan  penelitian  untuk  menemukan metode  yang  paling  sesuai  dalam  melakukan pengukuran kesamaan string. Peneliti menggunakan  GEOnet Names Server dengan 21  dataset  toponim  dari  11  negara  yang dilatinkan.  Penelitian  ini  melakukan  kajian terhadap metode pengukuran kesamaan string
seperti teknik n-grams dengan algoritma Skip - grams , Smith-Waterman dan LCS (L=3), bag distance dan  NCD.  Hasil  yang  didapat  pada penelitian  ini  yaitu  algoritma Skip - grams menjadi  algoritma  pilihan  terbaik.  Penelitian [4] melakukan perbandingan code files antara file sumber dengan file yang “dicurigai” hasil plagiarisme. Peneliti melakukan 2 tahap yaitu memilih file sumber  dari  dataset  kemudian membandingkan file tersebut dengan file Top “K”  dari  dataset  yang  ada  dan  pada  tahap selanjutnya  peneliti  melakukan  penilaian menggunakan  algoritma greedy  string  tilling . Peneliti  mendapatkan  hasil  bahwa  semakin tinggi  nilai  “K”  maka  semakin  banyak perbandingan yang harus dilakukan. Peneltian [5] melakukan perbandingan algoritma cosine similarity  measure ,  algoritma fingerprint dan winnowing untuk  menemukan  kesamaan antara  dua  dokumen.  Algoritma cosine mengukur dua vektor dimensi yang mewakili tiap-tiap dokumen. Algoritma ini menghasilkan  nilai  lebih  tinggi  daripada estimasi  kesamaan.  Algoritma  kedua  yaitu algoritma fingerprint menggunakan  fungsi hash untuk membandingkan dokumen setelah sebelumnya  diubah  menjadi  rangkaian  kata menggunakan  teknik n-gram .  Waktu  yang dibutuhkan oleh algoritma ini ditentukan oleh ukuran  dokumen.  Algoritma  terakhir  adalah algoritma winnowing yang  membandingkan nilai hash menggunakan  persamaan Dice Coefficient . Performa terbaik untuk algoritma ini  ditentukan  oleh  pemilihan  teknik  dan parameter yang sesuai. Penelitian [6]
melakukan  perbandingan  dokumen  untuk mendapatkan  nilai similarity menggunakan
algoritma Rabin-Karp . Algoritma ini membandingkan string yang  ditelah  diubah menjadi  angka  menggunakan  teknik hashing . Selain menggunakn fungsi hashing penelitian ini juga menggunakan teknik stemming dalam prosesnya. Algoritma ini sangat baik digunakan  untuk  pencocokan  kata  yang memiliki banyak pola. Algoritma Rabin-Karp membutuhkan  angka  prima  yang  banyak untuk  menghindari  mendapatkan  nilai  hash yang sama untuk beberapa kata. Penelitian [7] melakukan  pendeteksian file duplikat  untuk desktop  dengan  metode string  matching . Penelitian  ini  mengusulkan  sebuah  algoritma baru  yaitu Word  to  Word  COMparison (W2COM), selain itu penelitian ini membandingkan  algoritma  W2COM  dengan algoritma Boyer  Moore  Horspool dan algoritma Knuth  Morris  Pratt .  Algoritma Boyer  Moore  Horspool digunakan  untuk pencarian substring pada file besar, menggunakan  pola  pencarian  string  dari kanan  ke  kiri.  Algoritma Boyer  Moore Horspool dapat  digunakan  untuk  huruf  kecil dan multi pola. Algoritma Knuth Morris Pratt
adalah algoritma yang dirancang untuk untuk pencarian string yang linear dengan
menganalisa  hasil  algoritma  sederhana  yang variabelnya  ditentukan  dari  awal.  Algoritma Knuth Morris Pratt hanya bekerja pada huruf kecil  dan  sebuah  poli,  sedangkan  algoritma W2COM dapat digunakan untuk huruf kapital dan multi pola.
Pada penelitian akan dilakukan analisis terhadap penggunaan algoritma Boyer-Moore [8]  dengan  teknik String  Matching pada dokumen  berbentuk  jurnal  ilmiah.  Penelitian ini  menggunakan  teknik crawling [9]  dengan memanfaatkan library beautiful  soup  dari python  pada  mesin  pencari  Google  untuk membandingkan    dokumen    uji  berbentuk jurnal  ilmiah  dengan  hasil  penelusuran  oleh Google  agar  perbandingan  dokumen  dapat diperluas sehingga akurasi kemiripan dokumen  dapat  bertambah.  Penelitian  ini melakukan  pengujian  kemiripan  dokumen pada  jurnal  bahasa  Indonesia  dan    bahasa Inggris  dalam  sebuah  jurnal  ilmiah  dimana proses stemming untuk kedua bahasa dilakukan  secara  terpisah.  Pada  deteksi kalimat berbahasa indonesia, proses stemming [10]  dilakukan  menggunakan  stemming Nazief-Adriani  dan  pada  stemming  kalimat berbahasa inggris digunakan algoritma Porter [11].  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat menentukan  tingkat  similaritas  dari  dua  buah dokumen,  sehingga  dapat  meminimalisir tingkat 129lagiarism khususnya pada dokumen berbentuk jurnal ilmiah.

## METODE PENELITIAN
Metode  pada  penelitian  ini  terdiri  dari beberapa  tahapan  proses.  Tahapan-tahapan dari proses tersebut bertujuan untuk membandingkan  dokumen/teks  input  dengan teks  yang  didapat  dari  hasil  pencarian  pada
mesin pencari Google. Gambar 1. merupakan tahapan-tahapan pada penelitian ini.
Analisis  similaritas  dokumen  jurnal ilmiah  dilakukan  dengan  penghitungan  skor kesamaan dokumen/teks menggunakan algoritma  Boyer-Moore  menggunakan  meto- de string-matching .  Pada  proses stemming berbahasa  Inggris  dilakukan  menggunakan algoritma  Porter  dan  pada  proses stemming berbahasa  Indonesia  dilakukan  menggunakan algoritma Nazief-Adriani.
A. Data Penelitian
Pada penelitian ini digunakan dokumen sejumlah 300 hasil penelitian ilmiah di bidang
pangan  dan  maritim  yang  berisi  judul, abstrak,  kata  kunci,  topik,  dan  kelas  (PDII LIPI,  2019).  Dokumen  sumber  ini  didapat dari  PDII-LIPI  sebagai  sampel  dari  data  asli yang digunakan nanti.
Pada penelitian juga digunakan dokumen  yang  memiliki  dua  bahasa  di dalamnya  yaitu  bahasa  Indonesia  dan  bahasa Inggris. Data ini digunakan untuk menghitung akurasi  dari  penggunaan  algoritma  Boyer- Moore agar proses pendeteksian bahasa dapat berjalan dengan baik.
Gambar 1. Metode Penelitian

## B. Normalisasi Data
Proses normalisasi data input dilakukan dengan  tahapan  konversi  dokumen  dan pembagian kalimat. Konversi dokumen dibutuhkan  agar  tahapan  preprocessing  dapat dilakukan  karena  preprocessing  membutuh- kan  plain  text  sebagai  input. Hasil  dari konversi  dokumen  akan  berbentuk  plain  text. Pembagian kalimat ditujukan untuk membagi kalimat atau memisahkan tiap kalimat dengan batasan tanda baca titik (.) dari hasil konversi dokumen  yang  sudah  dilakukan  sebelumnya dengan  memanfaatkan  penggunaan  Natural Language  Toolkit  dari  Python  menggunakan fungsi sent_tokenize().
C. Proses Crawling Teks Proses  ini  menggunakan  kalimat  hasil pembagian  sebelumnya  untuk  dicari  pada mesin  pencari  Google.  Setiap  kalimat  akan dicari  dan  hasil  pencarian  akan  digunakan sebagai pembanding dari kalimat utama untuk proses  perhitungan  skor.  Hasil  akhir  yang diambil adalah 5 pencarian teratas oleh mesin pencari  Google. Potongan  teks  dari  halaman hasil  pencarian  Google  dilakukan  meng- gunakan library beautifulsoup.
D. Tahap Pra Pengolahan
Hasil  dari  tahap  ini  digunakan  untuk menghitung  skor  dari  perbandingan  kalimat pada dokumen utama dan teks hasil crawling. Tahapan  ini  melibatkan  3  proses  yaitu tokenizing, filtering, dan stemming. 1. Tokenizing:  Proses  ini  memisahkan  kata berdasarkan  spasi  yang  ada  pada  suatu teks.  Proses  ini  akan  menghasilkan  term
atau  urutan  kata  yang  tersusun  dalam suatu list.
2. Filtering:  Proses  ini  bertujuan  untuk menghilangkan kata yang kurang penting atau  kurang  mempunyai  makna  yang jelas seperti kata sambung dan lainnya.
3. Stemming:  Proses  ini  mengubah  setiap kata  menjadi  kata  dasarnya.  Stemming berfungsi  untuk  membuat  perhitungan skor  menjadi  lebih  optimal  karena  kata dalam masing-masing teks sudah dijadikan kata dasar. Algoritma stemming yang  digunakan  pada  pen- elitian  ini  adalah  algoritma  Porter  untuk teks  berbahasa  Inggris  dan  algoritma Nazief-Adriani  untuk  teks  berbahasa Indonesia.  Hasil  dari  proses  ini  dapat dilihat pada Gambar 2.
E. Analisa Penghitungan Skor Similaritas Penghitungan similaritas  dari  dokumen jurnal  ilmiah  dilakukan  melalui  tahapan proses  menggunakan  hasil  pada  proses stemming  yaitu proses  bigram, join  term  lalu dilakukan perhitungan skor similaritas nya.
Proses  bigram  akan  menghasilkan  list kata  yang  akan  digunakan  untuk  perhitungan skor dengan membandingkan setiap kumpulan  kata  yang  ada  di  list  dengan  hasil crawling yang sudah menjalani tahap preprocessing,  penulis  menggunakan  n=2. Join  term  dilakukan  untuk  menggabungkan tiap  kata  yang  ada  pada  list  hasil  stemming untuk  membentuk  sebuah  kalimat  kembali. Hasil  dari  proses  ini  akan  digunakan  pada proses perhitungan skor
Gambar 2. Hasil Stemming
Proses  perhitungan  Skor  Similaritas memiliki tujuan untuk mencari nilai kemiripan  dari  dokumen  yang  sudah  diinput dengan  hasil  crawling.  Teks  yang  diban- dingkan  yaitu  masing-masing  kalimat  dari dokumen  input  yang  sudah  melalu  proses  n- gram  dengan  teks  hasil  crawling  dari  kalimat tersebut  yang  sudah  digabungkan  kembali setelah  tahap  preprocessing.  Tahap  ini menggunakan  algoritma  Boyer-Moore  untuk menghitung nilai similaritas dokumen.
Analisis  menggunakan  Boyer-Moore dilakukan dengan tahapan berikut :
1) Pada  langkah  awal  perbandingan  akan berjalan  dari  karakter  terakhir  sampai awal  pada  kedua  teks.  Saat  karakter pertama  dibandingkan  dapat  dilihat
bahwa i tidak sama dengan m maka cari terlebih dahulu apakah huruf m ada pada teks pattern setelah huruf i.
2) Karakter  m  tidak  ditemukan  maka  geser semua  teks  pattern  sampai  melewati karakter m di teks sentence.
3) Karakter  teks  pattern  pada  langkah  2 dimulai  pada  huruf  e  di  teks  sentence. Lalu  bandingkan  lagi  karakter  terakhir dari  kedua  teks.  Terlihat  bahwa  spasi tidak  sama  dengan  i  namun  spasi ditemukan setelah huruf i di teks pattern maka geser teks pattern dengan menyamakan  posisi  spasi  pada  kedua teks.
4) Pada  langkah  3  terlihat  bahwa  posisi spasi  sama  pada  kedua  teks.  Lalu  mulai
lagi  perbandingan  karakter  dari  posisi terakhir ke awal. Terlihat bahwa karakter terakhir  tidak  sama  antara  kedua  teks. Geser teks pattern ke posisi setelah huruf l pada teks sentence karena huruf l tidak ditemukan pada teks pattern.
5) Teks  pattern  pada  langkah  4  dimulai
setelah huruf l pada teks sentence karena langkah  sebelumnya.  Karakter  terakhir pada kedua teks tidak sama namun huruf o  pada  teks  sentence  ditemukan  pada teks  pattern  setelah  huruf  I  maka  geser teks  pattern  dengan  menyesuaikan  huruf o pada kedua teks.
6) Langkah  5  dimulai  dengan  memban- dingkan  karakter  terakhir  sampai  awal pada  kedua  teks.  Ditemukan  bahwa kedua  teks  sama  dan  proses  sudah selesai.
7) Setelah proses perbandingan teks dengan algoritma  Boyer-Moore  tersebut  selesai maka hal yang sama dilakukan pada teks pattern lainnya dari hasil bigram kalimat 1 dan 2.
Setelah  proses  perbandingan  teks  pada hasil  bigram  kalimat  selesai  maka  hal selanjutnya yang dilakukan adalah melakukan perhitungan  skor  yang  ditentukan  dari banyaknya  perbandingan  teks  yang  telah ditemukan  dibagi  dengan  jumlah  teks  yang dibandingkan  atau  jumlah  teks  hasil  bigram (persamaan 1).

## 𝑆𝑘𝑜𝑟 𝑃𝑒𝑟𝑏𝑎𝑛𝑑𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑇𝑒𝑘𝑠 =
∑ 𝑇𝑒𝑘𝑠 𝑆𝑎𝑚𝑎 ∑ 𝑇𝑒𝑘𝑠 𝐷𝑖𝑏𝑎𝑛𝑑𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑛 × 100 (1)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dokumen  uji  yang  digunakan  meru- pakan  dokumen  sumber  berisi  100  buah  data penelitian di bidang pangan dan maritim yang berasal  dari  PDII-LIPI.  Dokumen  input  yang diuji berjumlah 1 buah dokumen yang berasal dari  dokumen  sumber.  Setelah  menentukan dokumen  sumber  dan  dokumen  uji,  peneliti melakukan  pemisahan  teks  menggunakan library  dari  Python  yaitu Sentence  Tokenizer . Tahapan selanjutnya adalah melakukan crawling teks  pada  mesin  pencarian  untuk setiap kalimat yang telah dibagi. Peneliti juga melakukan pendeteksian bahasa untuk menentukan stopword dan algoritma stemming yang  akan  digunakan  pada  tahap preprocessing .  Pada  tahap preprocessing dilakukan  3  hal,  yaitu tokenizing,  filtering,
dan stemming . Tokenizing merupakan pemisahan  kalimat  menjadi  kata  per  kata, seperti  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Kata-kata tersebut lalu disaring untuk tidak memunculkan  kata  yang  tidak  memiliki makna  dan  kata  yang  berupa  angka.  Tahap selanjutnya  dilakukan  proses  stemming  yaitu menghilangkan imbuhan pada setiap kata.
Tabel 1. Hasil Tokenizing Kalimat Kalimat Hasil 1 Proses,  pencarian,  merupakan,  salah,  satu,  kegiatan,  penting,  dalam,  pemrosesan, data
2 Proses,  ini,  dapat,  menghabiskan,  waktu,  dalam,  ruang,  pencarian,  yang,  besar, sehingga, diperlukan, suatu, teknik, pencarian, yang, efisien
Tabel 2. Hasil Stemming Kalimat Kalimat Hasil 1 ('proses',  'cari'),  ('cari',  'salah'),  ('salah',  'giat'),  ('giat',  'pemrosesan'),  ('pemrosesan', 'data') 2 ('proses',  'habis'),  ('habis',  'ruang'),  ('ruang',  'cari'),  ('cari',  'teknik'),  ('teknik',  'cari'), ('cari', 'efisien')
Peneliti  melakukan  proses bigram untuk  membagi  kata  hasil stemming menjadi kelompok kata dan tiap kelompok terdiri dari 2  kata  seperti  dapat  dilihat  pada  Tabel  2. Selanjutnya dilakukan proses join term untuk menggabungkan  kembali  hasil preprocessing menjadi  teks  seutuhnya  dari  hasil  pencarian kalimat  yang  akan  digunakan  sebagai pembanding.
Setelah  semua  proses  dilalui,  saatnya untuk  melakukan  penghitungan  skor,  pada proses  ini  yang  dilakukan  adalah  mem- bandingkan  hasil  proses  bigram  dari  tiap kalimat  pada  dokumen  dengan  seluruh  hasil pencarian kalimat tersebut pada mesin pencari google yang sudah melewati proses join term. Proses  pembandingan  ini  menggunakan algoritma Boyer-Moore dengan metode string matching . Setelah mendapatkan skor dari tiap perbandingan  kalimat  dan  hasil  pencariannya
selanjutnya  yaitu  menghitung  skor  total dengan memilih terlebih dahulu skor terbesar (skor yang diberi warna hijau pada tabel) dari tiap  hasil  pencarian  lalu  menambahkan  tiap hasil perbandingan kalimat dan dibagi dengan jumlah  kalimat  seperti  pada  perhitungan berikut.

## 𝑆𝑘𝑜𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙
= 20 + 100 + 100 + 100 + 100 + 40 + 10 + 30 + 0 + 0 10
= 50 %
Tahapan ini menghasilkan skor kemiripan dokumen sebanyak 50%.
Berdasarkan skor yang didapat dapat disimpulkan  bahwa  dokumen  yang  diuji termasuk  ke  dalam  kategori  plagiarisme sedang  menurut  klasifikasi  oleh  Sudigdo Sastroasmoro.  Persentase  tingkat  similaritas yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Grafik Tingkat Similaritas

## KESIMPULAN
Proses  stemming  pada  dokumen  jurnal ilmiah  untuk  kalimat/teks  berbahasa  inggris dan kalimat/teks berbahasa Indonesia menghasilkan  kata  dasar.  Proses  mengubah kata  menjadi  kata  dasar  menggunakan algoritma  Porter  dan  Nazief-Adriani  pada setiap  kalimat  dan  hasil  pencariannya  telah berhasil dilakukan.
Hasil  analisis  pencocokan  string  dengan algoritma  Boyer-Moore  pada  proses  bigram dapat  memisahkan  kata  menjadi  2  kelompok kata  yang  disusun  dalam  1  list  pada  setiap kalimat, skor dan tingkat kemiripan dokumen melalu  teknik crawling berhasil  menghitung persentase  kemiripan  sebuah  artikel  ilmiah. Pengembangan  lebih  lanjut  yang  dapat dilakukan  untuk  penelitian  selanjutnya  antara lain  dengan  melakukan  analisis  terhadap algoritma  yang  dapat  mendeteksi  urutan  atau posisi  kata,  sinonim  dari  kata  maupun parafrase  dan  metode  lainnya  agar  skor  dan tingkat  kemiripan  dapat  memiliki  tingkat akurasi yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P. I. Goni, “Penerapan algoritma Turbo Boyer-Moore untuk pendeteksian kemiripan  dokumen  teks  berbasis web,”  Skripsi,  Universitas  Kristen Satya  Wacana,  Salatiga,  Indonesia, 2013.
[2]    E. A. Lisangan, “Implementasi n-Gram Technique  dalam  deteksi  plagiarisme pada tugas mahasiswa,” Jurnal
Tematika ,  vol.  1,  no.  2,  Sep.,  hal.  24- 30, 2013.
[3] G. Recchia dan M. Max Louwerse, “A Comparison of string similarity measures  for  toponym  matching,” Dalam  Proceedings  of  The  First  ACM SIGSPATIAL  International  Workshop on  Computational  Models  of  Place, 2013, hal. 54-61.
[4]    O.  Ajmal,  M.  M.  S.  Missen,  T.
Hashmat,  M.  Moosa,  dan  T.  Ali, “EPlag:  A  two  layer  source  code plagiarism  detection  system,” Journal of  Information  Security  Research ,  vol.
5, no. 3, Sep., hal. 107-114, 2014.
[5]     K. T. Tung, N. D. Hung, dan L. T. M.
Hanh,  “A  Comparison  of  algorithms used to measure the similarity between two documents,” International  Journal of  Advanced  Research  in  Computer Engineering  &  Technology ,  vol.  4,  no.
4, hal. 1117-1121, 2015.
[6] R. E. Putri dan A. Siahaan, “Examination  of  document  similarity using Rabin-Karp algorithm,” International Journal of Recent Trends in Engineering & Research , vol. 3, no.
8, Agu., hal. 196-201, 2017
[7]    S.  Vijayarani  dan  M.  Muthulakshmi, “An efficient string matching technique
for  desktop  search  to  detect  duplicate files,” International Journal of Information  Technology  and  Computer Science .  vol.  9,  no.  7,  Jul.,  hal.  69-76,
2017.
[8]    E. Rahmanita, “Pencarian  string menggunakan  algoritma  Boyer-Moore
pada  dokumen,” Jurnal  NERO ,  vol.  1, no. 1, hal. 15-26, 2014.
[9]    Y.  Patil  dan  S.Patil,  “Review  of  web crawlers with specification and working,” International  Journal  of Advanced  Research  in  Computer  and Communication  Engineering ,  vol.  5, no. 1, Jan., hal. 220-223, 2016
[10]   A.  Firdaus,  Ernawati,  dan  A.  Vatresia,
“Aplikasi  pendeteksi  kemiripan  pada dokumen  teks  menggunakan  algoritma Nazief  &  Adriani  dan  metode  Cosine
Similarity,” Jurnal Teknologi Informasi , vol. 10, no. 1, Apr. hal. 96–
109, 2014.
[11]   L.  Agusta,  “Perbandingan  algoritma S temming  Porter dengan  algoritma Nazief  &  Adriani  untuk stemming dokumen  teks  bahasa  Indonesia,”
Konferensi Nasional Sistem dan Informatika  2009,  Bali,  Indonesia, 2009.