## THESIS SIMILARITY DETECTION APPLICATION AT BANTEN JAYA UNIVERSITY
Raden Kania 1 , Tifani Intan Solihati 2 , Fakhri Noor Arzaqi 3
1 Komputerisasi Akuntansi Universitas Banten Jaya
2,3 Teknik Informatika Universitas Banten Jaya Jl. Syeh Nawawi Albantani, Curug, Kota Serang - Banten e-mail: * 1 kania@unbaja.ac.id , 2 tifaniintansolihati@unbaja.ac.id

## Abstract
The ease of accessing information results in an increase in the level of plagiarism. Plagiarism is an act of tacking other peoples’ writings or opinions and making it look as if they were by themselves without first studying  and  not  including  the  source.  A  detection  similarity  is  an  application  that  is  made  based on  a website to detect the similarity or similarity of a document/text with other documents/text. In addition, il also provides an overview of the calculation sequence of how the calculation process in detecting the text runs until it produces the percentage of similarity of the text. In a making-based application website, this methodology  used  is  the  waterfall.  While  the  method used in  calculating  the  similarity  of  the  text  is  the Algorithm Winnowing. The winnowing algorithm is one of the document method fingerprints. This method can identify the similarity of the test, including small parts that are similar in a set of documents that are analyzed through the fingerprint generated and for calculating the percentage results using the Jaccard Coefficient.  The  Smaller  the  percentage  level  of  similarity  of  a  text  document,  the  smaller  the  level  of similarity, but if the percentage value is greater then can be ascertained that the document is plagiarized. The  winnowing  algorithm  can  be  used  as  a  plagiarism  check  in  thesis  and  journal  documents.  The application  built  in  this  system  is  running  well  because  the  winnowing  algorithm  can  help  check plagiarism in the thesis and journal documents.
Keywords: algorithm, application, design, similarity, winnowing

## PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi saat ini berdampak pada penyebaran dan aksesibilitas terhadap informasi  yang  cepat  mudah  mengakses  informasi.  Kondisi  di  atas  dapat  mengakibatkan terjadinya penjiplakan karya atau lebih dikenal dengan istilah plagiasi/plagiarism Dalam upaya menggurangi  kemungkinan  terjadinya  plagiat, terutama  pada  berbagai  karya ilmiah  atau  karya tulis  seperti  tugas  individu,  makalah,  tugas  akhir,  tesis,  disertasi  dan  artikel-artikel  yang  ada pada jurnal ilmiah.  Plagiarisme juga berkaitan dengan kekayaan intelektual yang diakui dalam bentuk  produk ide,  hak cipta,  paten, merek  dan rahasia  dagang, tata letak sirkuit  terpadu  serta varietas tanaman. Kekayaan intelektual didasarkan pada gagasan yang dihasilkan manusia perlu mengorbankan waktu, tenaga, dan biaya(Alfons & Indonesia, 2017).
Plagiarisme mengakibatkan efek yang kurang baik dalam dunia pendidikan terutama di Universitas Banten Jaya. Aksi ini dapat melemahkan inovasi dan gagasan bahkan merendahkan kreativitas  seorang  (Afdhal  et  al.,  2014).  Wujud  dari  plagiarisme  sangat  luas  tetapi  salah  satu wujud  plagiarisme  yang  sangat  besar  kemunculanya  yakni  plagiarisme  berbentuk  bacaan (Siswanto & Ceng Giap, 2020). Teks plagiarisme merupakan bentuk tertua dari plagiarisme, hal ini  terjadi  karena  semakin  mudahnya  akses  informasi  dalam  dunia  maya  (internet).  Dengan adanya  internet,  maka  informasi  dapat  dicari  dengan  mudah  dan  keterbukaan  informasi  maka ada peluang penyalahgunakan sehingga menyebabkan plagiarisme. (Dillak et al., 2016).
Penelitian  sebelumnya  memperlihatakan  berbagai  metode  dan  algoritma  yang digunakan  untuk  pengecekan  plagiat  dalam  berbagai  karya  ilmiah  di  perguruan  tinggi. Algoritma  Winnowing  banyak  diterapkan  dalam  penelitian  sebelumnya,  meyakinkan  penulis bahwa  metode  ini  akan  sesuai  diterapkan  di  Unbaja  yang  baru  pertama  kali  akan  menerapkan
sistem  pendeteksian  plagiat  awal.  Pencegahan  plagiat  sangat  diperlukan,  terlebih  dengan  Hak Kekayaan Intelektual sehingga kedepan Unbaja dapat mencegah pelanggaran hukum ini terjadi, dan karya mahasiswa menjadi lebih baik lagi.
Masalah  yang  ditemukan  di  Universitas  Banten  Jaya,  adalah  sering  ditemukan  karya mahasiswa  yang  mengcopy-paste  dari  karya-karya  ilmiah  yang  sudah  ada.  Karya  sebelumnya yang diperoleh dari internet maupun dari karya Unbaja sebagai lembaga pendidikan tinggi yang ingin  meningkatkan  kualitas  karya  ilmiah  dosen  dan  mahasiswanya  berupaya  menghasilkan karya yang terbebas dari praktik plagiarisme.
Pada tabel Berikut beberapa penelitian terdahulu yang membahas mengenai plagiarisme;
Tabel 1. Penelitian Sebelumnya Referensi Masalah Metode Obyek Hasil (Pratomo.  A, Irawan.A, 2020) Belum  ada  sistem pendeteksi kemiripan  dokumen proposal melalui website  (penerapan green computing kampus) Winnowing Algorithm Website Department  of Business Administration, Politeknik Negeri Banjarmasin Fitur pengecekan plagiarisme mampu menghasilkan  output persentase tingkat plagiarisme yang dijadikan rekomendasi bagi  jurusan  sebagai upaya penerapan green computing (Rahmatulloh et al., n.d.) Maraknya penggandaan  data digital menimbulkan banyaknya plagiarisme, namun,  belum  ada algoritma  penampi sebagai  alat  untuk mendeteksi plagiarisme Algoritma Stemmer Department  of Informatics, Siliwangi University, Tasikmalaya, Indonesia Hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa pengaruh stemmer nazief-adriani pada algoritma  winnowing lebih  unggul  daripada stemmer porter, hanya menurunkan deteksi (Imran  et  al., 2018) Meningkatnya jumlah publikasi membutuhkan pendeteksi plagiat yang  handal  dan akurat Enhanced Framework University of Engineering and Technology, Lahore, Pakistan Presisi, recall dan akurasi berdasarkan fitur n-gram yang berbeda  menunjukkan keketatan fitur n-gram tingkat yang lebih tinggi (Faisal  et  al., 2020) Ditemukan beberapa salinan esai/pendapat  orang lain yang tidak mencantumkan sitasi Algoritma Mamber  and Winnowing Dept. of Informatics Engineering UIN  Maulana Malik  Ibrahim Malang Malang, Indonesia 2nd Dari  hasil  kemiripan 10 data uji didapatkan hasil  rata-rata  untuk algoritma manber adalah 90,56%, algoritma  Winnowing adalah 94% dan algoritma  Winnowing triword 91,22%. Waktu rata-rata menghasilkan data menampi triword adalah 78,95 detik dan
5,2% lebih lambat dari menampi biword 73,75 detik. (Arifin  et  al., 2018) Masih ada beberapa bagian  yang  masih memiliki peluang untuk diperbaiki. Winnowing dengan beberapa proses tambahan pada tahap pre- processing. Computer Science Department, BINUS Graduate Program – Doctor of Computer Science,  Bina Nusantara University, Jakarta, Indonesia Dengan pemrosesan stemming dalam Bahasa  Indonesia  dan menghasilkan sidik jari dalam pemrosesan paralel  yang  dapat menghemat waktu pemrosesan dan menghasilkan hasil plagiarisme pada dokumen yang dicurigai.
Berdasarkan pemaparan singkat tentang beberapa hal di atas, dapat disimpulkan bahwa dengan  beberapa  metode  tertantu  terbukti  dapat  mendeteksi  plagiat  dengan  baik.  Salah  satu metode  yang  digunakan  adalah  Winnowing.  Di  Universitas  Banten  Jaya  sendiri  belum  ada aplikasi  pendeteksi similarity karya  tulis  secara  lokal.  Hal  ini  dikarenakan  Universitas  Banten Jaya  masih  mendeteksi  secara  manual  untuk  menilai  tingkat  plagiarisme  dalam  ruang  lingkup lokal.  Maka  dari  itu  penulis  memiliki  ketertarikan  untuk  membuat  suatu  aplikasi  deteksi similarity  text untuk  memproses file berupa  teks  yaitu file skripsi  dan  jurnal  mahasiswa  di Universitas  Banten  Jaya,  dalam  hal  ini  yang  akan  menjadi  objek  penelitian  adalah  beberapa sampel  jurnal  dan  skripsi  di  perpustakaan  Universitas  Banten  Jaya.  Aplikasi  ini  diharapkan dapat  menampilkan  hasil  perhitungan  dari  algoritma winnowing dan  menghasilkan  presentasi tingkat kesamaan ( similarity) pada aplikasi berbasis web.

## METODE PENELITIAN
A. Metodologi Waterfall
Waterfall merupakan  metode  pengembangan  perangkat  lunak  tradisional  yang sistematis.  Metodologi  ini  memiliki  lima  tahapan  proses,  di  antaranya requirements definition,  system  anf  software  design,  implementation  and  unit  testing,  integration  and system testing, & operation and maintenance. (Solihati et al., 2020).
a) Requirements  definition :  kami  sebagai developer melakukan  observasi  untuk menemukan  letak  permasalahan  yang  pernah  ada  di  Universitas  Banten  Jaya  yaitu aplikasi pendeteksi similarity teks.
b) System  anf  software  design  : ada  tahap  ini  kami  mengadaptasi  hasil  dari  analisis kebutuhan  dalam  bentuk  desain,  diantaranya  UML  yang  digunakan  untuk  pemodelan perangkat lunak agar lebih mudah diimplementasikan kedalam sistem. Kemudian untuk perancangan database penulis menggunakan MySQL.
c) Implementation and unit testing : masuk kedalam tahap pembuatan kode program yaitu penulis mengimplementasikan rancangan program menggunakan PHP.
d) integration  and  system  testing  : tahap  ini  kami  melakukan  pengujian  terhadap  sistem yang  bertujuan  untuk  mengevaluasi  atribut-atribut  atau  fungsionalitas  sebuah  sistem apakah sesuai dengan kebutuhan yang diinginkan.
e) operation  and  maintenance  : tahap  terakhir  yaitu  pendukung  dan  pemeliharaan melakukan  pemeliharaan  secara  berkala  dimulai  dari  mencadangkan  database perubahan struktur hardware, dan update fitur pada sistem.

## B. Unified Modeling Language( UML)
Definisi  UML    ialah  bahasa  visual  untuk  pemodelan serta  komunikasi menimpa  suatu sistem dengan memakai diagram teks- teks pendukung (Syarif & Nugraha, 2020). Pendapat lain  menyatakan  UML  ataupun Unified  Modeling  Language merupakan  sebuah    metode pengembangan  sistem  yang  memakai  bahasa  grafis  selaku  perlengkapan  buat mendokumentasikan dan melaksanakan spesifikasi pada sistem (Mulyani, 2016).
Diagram  UML  diantaranya Use  Case Diagram  Use  Case  diagram  secara  grafis menggambarkan interaksi antara sistem, sistem eksternal serta pengguna. Dengan kata lain Use Case diagram secara grafis mendeskripsikan siapa yang hendak memakai sistem serta dalam  metode  apa  pengguna(  user)  mengharapkan  interaksi  dengan  sistem  itu.  Use  Case secara  naratif  digunakan  buat  secara  tekstual  menggambarkan  sekuensi  langkah-  langkah dari tiap interaksi(Sonata, 2019).
Perancangan  Aplikasi  pendeteksi similarity teks  pada  jurnal  dan    skripsi  di Universitas Banten Jaya  berbasis website ini menggunakan pemodelan UML. Data yang digunakan mengunakan beberapa jurnal dan skripsi mahasiswa.

## Tabel 2. Deskripsi UML

## C. Algoritma Winnowing
Menurut  Syahputra  (Syahputra,  2017)  menjelaskan winnowing adalah  algoritma yang digunakan untuk melakukan proses document fingerprinting . Proses ini ditujukan agar dapat  mengidentifikasi  penjiplakan,  termasuk  bagian-bagian  kecil  yang  mirip  dalam dokumen yang berjumlah banyak.
Input  dari  proses document fingerprinting adalah  file  teks.  Kemudian output -nya akan berupa sekumpulan nilai hash yang disebut fingerprint . Fingerprint inilah yang akan dijadikan  dasar  pembanding  antara file - file teks  yang  telah  dimasukkan. Salah  satu prasyarat  dari  algoritma  deteksi  penjiplakan adalah whitespace insensitivity ,  dan  algoritma Winnowing telah  memenuhi  prasyarat  tersebut  yaitu  membuang  seluruh  karakter-karakter yang tidak relevan seperti: tanda baca, spasi dan juga karakter lain, sehingga nantinya hanya karakter-karakter yang berupa huruf atau angka yang akan diproses lebih lanjut (Schleimer et al., 2003).
Secara garis besar, berikut konsep algoritma Winnowing bekerja (Jody et al., 2015) : 1). Penghapusan karakter-karakter yang tidak relevan ( whitespace insensitivity ).
2). Pembentukan Rangkaian n-gram .
3). Perhitungan Fungsi Hash untuk Setiap n-gram . 4). Pembentukan Window dari Nilai Hash .
5). Pemilihan Fingerprint dari Setiap Window .
6). Persamaan Jaccard Coefficient
Persamaan Jaccard Coefficient Jaccard adalah  nama  yang  sering  digunakan  untuk  mengukur  kemiripan, ketidakmiripan,  dan  jarak  dari  dataset.  Perhitungan Jaccard  Coefficient dihitung berdasarkan rumus berikut (Wibowo et al., 2016) :
(A, B) adalah nilai kemiripan antara dataset A dan B, A∩B adalah irisan data yang sama dari A dan B atau disebut sebagai Union , dan A ∪ B adalah gabungan data dari A dan B atau disebut  sebagai intersection .  Dari  hasil  tersebut  dikalikan  100%. Output dari  proses  ini menghasilkan nilai presentasi kemiripan antara 2 dokumen.

## D. Pengujian Sistem
Pengujian  yang  digunakan  dalam  aplikasi  ini  menggunakan  metode blackbox  testing. Blackbox  testing adalah  metode  pengujian  program  yang  mengutamakan  terhadap kebutuhan fungsi dari suatu program. Tujuannya adalah untuk menemukan kesalahan fungsi dari program yang diujikan. Dilakukan hanya untuk mengamati hasil dari eksekusi melalui data  uji  dan  juga  memeriksa  fungsional  dari  software  dan  fungsionalitasnya  tanpa mengetahui  yang  terjadi  dalam  proses  detail,  melainkan  hanya  mengetahui  input  dan output(Nidhra, 2012).

## E. Analisis Sistem Berjalan
Kegiatan analisa merupakan kegiatan penguraian suatu sistem  informasi yang utuh dan nyata  kedalam  bagian-bagian  atau  komponen-komponen  komputer  dengan  tujuan  untuk mengidentifikasi  serta  mengevaluasi  masalah-masalah  yang  muncul,  kesempatan, hambatan-hambatan  yang  mungkin  terjadi  dan  kebutuhan-kebutuhan  yang  diharapkan sehingga menjadi baik dan sesuai dengan kebutuhan serta perkembangan teknologi(Raharja, 2017).  Hasil  analisa  yang  telah  dilakukan  di  Universitas  Banten  Jaya  didapatkan bahwasanya  belum  adanya  sebuah  aplikasi  yang  digunakan  sebagai  pendeteksi  tingkat kesamaan jurnal dan skripsi secara lokal di Universitas Banten Jaya.
Gambar 3. Flowchart

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1) Halaman Form Login Admin dan Mahasiswa
Form Login adalah halaman awal aktor akan masuk kedalam sistem. Tampilan login admin dan mahasiswa memiliki kesamaan.
Gambar 4. Form Login

## 2) Halaman Utama Admin
Halaman  ini  menampilan  menu  utama  sesuai  hak  akses admin yaitu  mengakses skripsi, jurnal dan register mahasiswa.
Gambar 5. Halaman Utama Admin
3)  Halaman Utama Mahasiswa
Halaman menampilkan menu utama mahasiswa yaitu mengakses skripsi dan jurnal.
Gambar 6. Halaman Utama Mahasiswa

## 4)  Halaman Olah Data
Tampilan menu yang  dapat  diakses  oleh  admin  dalam  menngelola  database  skripsi dan  jurnal  oleh admin . Menu ini  berisi  tampilan  seluruh list  file pdf  yang  sudah tersimpan.
Gambar 7. Halaman Olah Data
5)  Halaman Lihat File
Halaman ini menampilkan isi file pada database oleh admin . Admin dapat melihat isi dari hasil karya mahasiswa baik skripsi ataupun jurnal.
Gambar 8. Halaman Lihat Isi
6)  Halaman cek
Halaman  ini  digunakan  oleh  mahasiswa  untuk  melakukan  pendeteksi  kesamaan  dokumen skripsi dan jurnal.
Gambar 9. Halaman Cek

## 7)  Halaman Menampilkan Isi Dokumen
Halaman yang berfungsi unutk menampilkan isi dokumen sebelum dihitung similarity nya.

## Gambar 10. Halaman Isi
8)  Halaman Hitung
Mahasiswa  dapat  melakukan  perhitungan  terhadap  file  pdf  yang  telah  di  upload  terhadap database yang sudah ada.
Gambar 11. Perhitungan Dua Dokumen
Pengujian  sistem  yang  akan  diuji  dengan  teknik  pengujian blackbox, akan  peneliti kelompokkan dalam tabel dibawah ini:
Tabel 3. Pengujian Sistem

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  dan  pembuatan  program  yang  telah  dilakukan  oleh  penulis memperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Algoritma  winnowing dapat  digunakan  sebagai  pengecekan  plagiarisme  pada  dokumen skripsi dan jurnal.
2. Aplikasi  yang  dibangun  dalam  sistem  ini  sudah  berjalan  dengan  baik,  dikarenakan algoritma  winnowing sudah  dapat  membantu  pengecekan  plagiarisme  yang  ada  pada dokumen skripsi dan jurnal.

## SARAN
Berikut ini adalah saran yang diberikan oleh penulis yang berguna untuk perkembangan kedepan yaitu sebagai berikut:
1. Sistem  ini  dapat  dikembangkan  dalam  skala  besar  yaitu  dengan  pengelolahan  database secara online
2. Dalam  proses  perhitungan  dapat  dikembangkan  menjadi  satu  dokumen  dengan  banyak dokumen dan berbagai sumber dari online
3. Penentuan  nilai n-gram / k-gram ,  dan  angka  desimal b bisa  dilakukan  penelitian  lanjutan mengenai tingkat akurasi kesamaan dokumen.

## DAFTAR PUSTAKA
Afdhal, Chalis, T., & Gani, T. A. (2014). Analisa Perbandingan Aplikasi Pendeteksi Plagiat
Terhadap Karya Ilmiah. Seminar Nasional Dan Expo Teknik Elektro , May , 193–199. Alfons, M., & Indonesia, J. B. (2017). IMPLEMENTASI HAK KEKAYAAN INTELEKTUAL DALAM PERSPEKTIF NEGARA HUKUM . 301–312.
Arifin, Y., Isa, S. M., Wulandhari, L. A., & Abdurachman, E. (2018). Plagiarism Detection for Indonesian Language using Winnowing with Parallel Processing. Journal of Physics: Conference Series , 978 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/978/1/012082 Dillak, R. Y., Laumal, F., & Kadja, L. J. (2016). Sistem Deteksi Dini Plagiarisme Tugas Akhir Mahasiswa Menggunakan Algoritma Ngrams Dan Winnowing. Jurnal Ilmiah Flash , 2 (1), 12. https://doi.org/10.32511/jiflash.v2i1.19 Faisal, M., Nugroho, F., El Sulthan, M. M., Amini, F., Hariyadi, M. A., & Sedayu, A. (2020). Plagiarism detection using manber and winnowing algorithm. International Journal of Advanced Science and Technology , 29 (6 Special Issue), 2130–2136.
Imran, S., Khan, M. U. G., Idrees, M., Muneer, I., & Iqbal, M. M. (2018). An Enhanced Framework for Extrinsic Plagiarism Avoidance for Research Article. Technical Journal , 23 (01), 84–92.
Jody, Wibowo, A. T., & Arifianto, A. (2015). Analsis dan Implementasi Algoritma Winnowing dengan Synonym Recognition pada Deteksi Plagiarisme untuk Dokumen Teks Berbahasa Indonesia. E-Proceeding of Engineering , 2 (3), 7674–7683. Mulyani, S. (2016). Metode Analisis dan Perancangan Sistem . Abdi Sistematika. https://play.google.com/books/reader?id=SbrPDgAAQBAJ&pg=GBS.PR3&hl=id&printse c=frontcover Nidhra, S. (2012). Black Box and White Box Testing Techniques - A Literature Review. International Journal of Embedded Systems and Applications , 2 (2), 29–50. https://doi.org/10.5121/ijesa.2012.2204 Pratomo. A, Irawan.A, R. . (2020). Similarity detection design using Winnowing Algorithm as an effort to apply green computing Similarity detection design using Winnowing Algorithm as an effort to apply green computing . 0–11. https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1450/1/012065
Raharja, I. K. (2017). Pengembangan Sistem Informasi Menggunakan Metodologi Agile . Deep Publish.
Rahmatulloh, A., Kurniati, N. I., Darmawan, I., Asyikin, A. Z., & J, D. W. (n.d.). Comparison between the Stemmer Porter Effect and Nazief-Adriani on the Performance of Winnowing Algorithms for Measuring Plagiarism .
Schleimer, S., Wilkerson, D. S., & Aiken, A. (2003). Winnowing: Local Algorithms for
Document Fingerprinting. Proceedings of the ACM SIGMOD International Conference on Management of Data , 76–85.
Siswanto, E., & Ceng Giap, Y. (2020). Implementasi Algoritma Rabin-Karpdan Cosine Similarityuntuk Pendeteksi Plagiarisme Pada Dokumen. Jurnal Algor , 1 (2), 16–22.
https://jurnal.buddhidharma.ac.id/index.php/algor/index
Solihati, T. I., Nuraida, I., & Hidayanti, N. (2020). Pemanfaatan Kardus Menjadi Tempat Sampah Pintar Berbasis Arduino UNO R3. ABDIMAS: Jurnal Pengabdian Masyarakat ,
3 (2), 342–350. https://doi.org/10.35568/abdimas.v3i2.962
Sonata, F.-. (2019). Pemanfaatan UML (Unified Modeling Language) Dalam Perancangan Sistem Informasi E-Commerce Jenis Customer-To-Customer. Jurnal Komunika : Jurnal Komunikasi, Media Dan Informatika , 8 (1), 22.
https://doi.org/10.31504/komunika.v8i1.1832 Syahputra, A. R. (2017). Implementasi Algoritma Winnowing Untuk Deteksi Kemiripan Judul Skripsi Studi Kasus: STMIK Budi Darma. Pelita Informatika Budi Darma , 12 (1), 1–9. Syarif, M., & Nugraha, W. (2020). Pemodelan Diagram UML Sistem Pembayaran Tunai Pada Transaksi E-Commerce. Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK) , 4 (1), 70 halaman. http://jurnal.kaputama.ac.id/index.php/JTIK/article/view/240 Wibowo, R. K., Hastuti, K., Studi, P., Informatika, T., Komputer, F. I., Nuswantoro, U. D., &
Bonjol, J. I. (2016). PENERAPAN ALGORITMA WINNOWING UNTUK . 15 (4), 303–311.