## PERANCANGAN DAN PENERAPAN ALGORITMA RIZKI TANJUNG 24 (RTG24) UNTUK KOMPARASI KATA PADA FILE TEXT
Rizki Tanjung, Haruno  Sajati, Dwi Nugraheny Jurusan Teknik Informatika SekolahTinggi Teknologi Adisutjipto informatika@stta .ac.id

## ABSTRA CT
Plagiarism  is  the  act  o f   taking  essay  or  work  o f   others,  and  recognize  it  as  his  own  work. Plagiarism o f the  text is very  common and difficult  to  avoid.  Therefore, many  created a system  that  can assist  in  plagiarism  detection  text  document.  To make  the  detection  o f  plagiarism  o f text  documents  at its  core  is  to perform string matching.  This makes  the  emergence  o f the  idea  to build  an  algorithm  that will  be  implemented  in  RTG24  Comparison file.txt  applications.  Document  to  be  compared  must  be  a file.  Txt  or  plaintext,  and  every  word  contained  in  the  document  must  be  in  the  dictionary  o f Indonesian.  RTG24  algorithm  works  by  determining  the  number o f same or  similar words  in  any  text between  the  two  documents.  In  the  process  RTG24  algorithm  has  several  stages:  parsing,  filtering, stemming  and  comparison.  Parsing  stage  is  the  stage  where  every  sentence  in  the  document  will  be broken  down  into  basic words, filtering step  is  cleaning  the particles  are  not  important.  The  next stage, stemming is  the stage where every word searchable basic word or root word,  this  is done  to simplify and facilitate  comparison  between  the  two  documents.  Right after  through  the process  o f parsing, filtering, and  stemming,  then  the  document  should  be  inserted  into  the  array  fo r   the  comparison  or  the comparison  between  the  two  documents.  So  it  can  be  determined  the  percentage  o f similarity  between the two documents.
K ey w ord s: A lg orith m s RTG24, K o m p a ra si File.TX T,  S im ilarity

## 1. Pendahuluan
Plagiat  atau  plagiarism  menjadi  sebuah  masalah  yang  sering  terjadi  akhir-akhir  ini, khususnya  di  dunia  akademik,  dan  mulai  menjadi  masalah  yang  serius  karena  berkaitan dengan  hak  kekayaan  intelektual  (HAKI),  Menurut  kamus  besar  bahasa  Indonesia  (KBBI), plagiat  adalah  pengambilan  karangan  atau  pendapat  orang  lain  dan  menjadikannya  seolah- olah  karangan  atau  pendapat  sendiri,  sedangkan  tindakannya  disebut  plagiarisme.  Dengan perkembangan  teknologi  saat  ini,  sangat  mudah  untuk  seseorang  melakukan  praktik  plagiat terhadap  sebuah  file  atau  dokumen  orang  lain  yang  sudah  ada,  sehingga  file  tersebut mempunyai  nilai  kemiripan  dengan  file  yang  sudah  ada  sebelumnya.  Oleh  karena  itu,  salah satu  cara  yang  bias  dilakukan  untuk  mengetahui  seberapa  besar  kemiripan  dari  dua  file tersebut adalah dengan cara membandingkan kata demi kata dari kedua file tersebut.

## 2. M etodologi
2.1  Tinjauan Pustaka
Berdasarkan jurnal yang berjudul  Perancangan Sistem Deteksi Plagiarisme  Dokumen Teks  dengan  menggunakan  algoritma  rabin-karp,  mengemukakan  similarity  (Eko Nugroho,  2012)  atau  similaritas  merupakan  tingkat  perbandingan  persentase kemiripan  antar  dokumen  yang  diuji.  Algoritma  Rabin-Karp  adalah  algoritma pencocokan string yang menggunakan fungsi hash sebagai pembanding antara string yang dicari (m)  dengan substring pada text (n).
2.2  Algoritma RTG24
Algoritma  RTG24 merupakan  algoritma baru yang diciptakan untuk mencari tingkat kemiripan  file  dengan  cara  membandingkan  setiap  kata  yang terdapat  dalam  kedua file text.  Ada beberapa langkah penting dari algoritma RTG24 yaitu parsing,  filtering, stemming dan comparing.
2.3  Algoritma Narasi
Langkah-langkah  untuk  mendapatkan  persentase  kemiripan  antara  dua  file  adalah sebagai berikut :
1.  M u l a i
2.  P a r s i n g   s e t i a p   k a t a   p a d a   t e x t
3.  H i t u n g   k a t a   p a d a   k e d u a f i l e
4. F i l t e r i n g a t a u   p r o s e s   p e m b e r s i h a n   t a n d a   b a c a
5.  S t e m m i n g   a t a u   m e n c a r i   k a t a   d a s a r   p a d a   s e t i a p   k a t a
6.  I n s e r t   k a t a   ke  d a l a m d a t a b a s e 7.  J u m l a h   k a t a   p a d a f i l e t e x t y a n g   l e b i h   b a n y a k   y a n g   a k a n m e n j a d i f i l e p e m b a n d i n g .
8. C o m p a r i n g a t a u   p r o s e s   p e r b a n d i n g a n   a n t a r a   d u a f i l e .
9.  H i t u n g   p e r s e n t a s e   k e m i r i p a n   ( h i t u n g / p e m b a n d i n g )   x  100  %
10. T a m p i l k a n   h a s i l 1 1 . S e l e s a i .

## 2.4  Pseudocode
Adapun  pada  algoritma  RTG24  memiliki  beberapa  proses  yang  dituangkan  dalam Pseudocode sebagai berikut :
1.  $ t x t f i l e = f i l e g e t   c o n t e n t s ( ' u p l o a d / f i l e A . t x t ' ) ;
2. P a r s i n g $ r o w s   =  e x p l o d e ( "   ",  $ t x t f i l e ) ;
3.  H i t u n g   k a t a   ^   $ j u m l a h   k a t a   = s t r   w o r d   c o u n t ( $ t x t f i l e ) ;
4.  F i l t e r i n g ^ $ k a t a = p r e g   r e p l a c e ( " / [ A a - z A - Z 0 -
9 ] + / " , " " , $ r o w s [ $ i ] ) ;
5. S t e m m i n g
6. C o m p a r i n g $ p e r s e n t a s e = r o u n d ( ( ( $ h i t u n g / $ t o t a l   k t ) * 1 0 0 ) , 2 ) ;
7.  E c h o   " P e r s e n t a s e K e m i r i p a n " ;
2.5  Parsing
Parsing adalah  suatu proses penguraian  kalimat menjadi kata.  Proses  parsing sangat diperlukan  untuk perbandingan  antara  kedua file,  karena  pada  proses  perbandingan
nantinya  akan membandingkan  setiap kata  dasar yang ada  dari kedua file yang akan dibandingkan.
Parsing adalah  suaru proses penguraian kalim at m enjadi kata dasar
l Parsing adalah suatu proses penguraian kalim at m enjadi kata dasar

## Gambar 1. Contoh parsing
2.6  Proses F iltering
Proses filtering  adalah proses  penghilangan  partikel-partikel kata  yang tidak penting seperti  konjungsi  dan  menghilangkan  tanda  baca  sehingga  didapatkan  kata  yang penting untuk perbandingan kedua file.
P arsin g adalah p a rsin g adalah suatu suatu p ro s e s ---------------- > p ro s e s p e n g u ra ia n k a lim a t p e n g u ra ia n k a lim a t m e n ja d i k a ta m e n jad i k a ta D asa r. d a s a r Hasil Parsing H asil filtering

## Gambar 2. Contoh Filtering

## 2.7  Proses  Stem m ing
Stemming  adalah  tahap  mencari root kata  dari  tiap  kata hasil  filtering.  Pada  tahap  ini dilakukan proses  pengembalian berbagai bentukan kata  ke  dalam  suatu representasi yang  sama.  Setiap  kata  yang  ada  di  dalam file  akan  dibandingkan  dengan  tabel kata dasar  yang  terdapat  di  dalam  database,  apabila  kata  tersebut  sama  seperti  kata  yang ada  di  dalam  tabel  kata  dasar  yang  terdapat  di  dalam  data  base,  maka  kata  tersebut sudah termasuk kata dasar.
P a r s in g P a r s in g S u atu S u atu P r o s e s P r o s e s P e n g u r a ia n --------------------- > u rai K a lim a t K  a lim  at M e n j adi
ja d i
K a t a
K a t a
D a s a r D a s a r H asil Filter H asil  Stem m ing
Gambar 3. Contoh Stemming
2.8  Proses  C om paring
Tahap  komparasi  adalah  tahap  pembandingan  antara  kata  yang  sudah  bersih  dari tanda  baca,  kata  yang  akan  dibandingkan  di  ambil  database file  upload,  dengan  kata lain  kata  pembanding  dan  kata  yang  akan  dibandingkan  sama-sama  sudah  di inputkan  terlebih  dahulu  ke  dalam  database,  sehingga  proses  perbandingan dilakukan antar tabel.  Setiap kata yang ditemukan kesamaannya antara file A dan file B  akan  dihitung,  sedangkan  kata  yang  tidak  sama  akan  diabaikan.  Untuk  mencari persentase kemiripan digunakan rumus perhitungan sebagai berikut:
Jumlah Kata yang sama Kemiripan f  i le  =  ----- —--------------- ------ -— x 100  % Jumlah Kata pembanding

## 2.9  Uji Algoritma
Algoritma  yang  baik  haruslah  melewati  proses  pengujian  lebih  dahulu,  sehingga dapat  diketahui  performance  dari  suatu  algoritma.  Terdapat  dua  file  yang  akan dibandingkan, isi dari kata kedua file tersebut sama banyaknya.  Isi kedua file tersebut misalnya  :
A :  Rafael Memukul Bola!. B  :  Rafael Mengambil Bola
1. Parsing
Setiap kata yang terdapat dalam file  text akan dipecah menjadi per-kata.
A1.  Rafael B1.  Rafael A2.  Memukul B2.  Mengambil A3.  Bola!. B3.  Bola 2. Filtering
Setiap kata diubah menjadi lower case,  kemudian semua tanda baca dihilangkan.
A1.  rafael B1.  rafael A2.  memukul B2.  mengambil A3.  bola B3.  Bola
3. Stemming
Proses stemming adalah proses mencari atau mengembalikan bentuk kata ke dalam kata dasar. A.1.  rafael B.1. rafael A.2.  pukul B.2.  ambil A.3. bola B.3. bola

## Comparing
Setelah  melewati proses parsing, filtering,  dan stemming,  maka proses  selanjutnya adalah  comparing.  Pada  proses  comparing,  kedua  file  tersebut  akan  dihitung berapa  jumlah  kata  dasarnya.  Dengan  demikian  dapat  dicari  persentasenya dengan rumus  :
Kemiripan f i l e Kemiripan f i l e
Jumlah Kata yang sama
Jumlah Kata pembanding 2 =  —x 100  %
=  66.67 % x 100 %

## 2.10 Diagram Konteks
Diagram ini merupakan diagram yang terdiri dari suatu  proses  dan menggambarkan ruang  lingkup  suatu  sistem.  Diagram  ini  menjelaskan  seluruh  input  ke  system  atau output system sehingga dapat memberikan gambaran tentang keseluruhan sistem.
U ser F i l e . t x t H a s i l
0
SistemKomp arasi f i l e

## Gambar 4 Diagram Konteks

## 3 Hasil dan Pembahasan
Pada  tampilan  utama  terdapat  dua  uploader  yang  berfungsi  untuk  memilih  file  dan mengunggah file  yang  berekstensi  txt  atau  plaint  text  akan  dibandingkan.  Namun  jika  tidak ada  satupun file  yang  dipilih  tetapi  user  sudah  menekan  button  upload  pada  uploader  maka akan muncul dialog seperti pada gambar 5.
Gambar 5. Dialog box

## Komparasi File
S e la m a t  D a tan g!
F ile  A  [  Pilih File  | Tidak ada file yang dipilih
F ile   B   | Pilih File ] Tidak ada file yang dipilih
Gambar 6 . Tampilan Utama Komparasi File
rr- Komparasi File  ■ ■ Jfelt/ °. -r P e rs e n ta s e   K e m irip a n   : 66.67  % |B » * | Rizki tanjmg.2013
Gambar 7. Tampilan Hasil persentase
Pada pengujian Algoritma  RTG24 akan  dilakukan beberapa  kali percobaan  dengan cara melakukan  proses  perbandingan file  text  sebanyak 8 kali  percobaan  dengan  panjang  kalimat yang berbeda-beda pada setiap percobaan.
Tabel 1.  Hasil uji perbandingan No File A File B Persentase kemiripan (%) Waktu (s) 1 1 kata 1 kata 100 0,021 2 3 kata 3 kata 66,66 0,023 3 5 kata 5 kata 63,64 40 4 8 kata 8 kata 47.37 58 5 25 kata 25 kata 40 65 6 50 kata 50 kata 100 80 7 100 kata 102 kata 28.33 120 8 200 kata 200 kata 5 240

## 4 Kesimpulan dan Saran
Setelah  dilakukan  pengujian  terhadap  aplikasi  yang  dibuat,  maka  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Algoritma RTG24 dapat mencari nilai persentase kemiripan pada file.txt.
2. Penggunaan  aplikasi  Komparasi  File  dapat  membantu  pengguna  untuk  menentukan seberapa besar nilai plagiarism antara file a dan file b.
3. Semakin  banyak  kata  yang  terdapat  dalam  dokumen  yang  akan  dibandingkan  semakin lama pula waktu proses upload.
Saran yang dapat diberikan agar aplikasi ini dapat dikembangkan antara lain :
1. Aplikasi yang dihasilkan dapat mencapai waktu yang lebih cepat dan lebih akurat
2. Dapat menyimpan kosa kata yang terdapat pada file yang telah diupload,  sehingga dapat menjadi pembaharuan kosa kata.

## Daftar Pustaka
Raharjo,  Budi.  2011  Belajar  Otodidak  Pemrograman  WEB  dengan  PHP  +  Oracle.  Bandung Informatika
Stein,  B.,  and  Meyer,  S.  zuEissen.  2006.  Near  Similarity  Search  and  Plagiarismm  Analysis. Germany.
Hartono, Jogiyanto.  2005.  Analisis  dan Desain  System Informasi: Pendekatan  Terstruktur  Teori dan Praktik Aplikasi Bisnis,  Edisi ketiga.  Yogyakarta :  Andi
Nugroho,  Eko.  2011.  Perancangan  Sistem  Deteksi Plagiarisme Dokumen  Teks  dengan Menggunakan
Algoritma Rabin Karp.  Program Studi Ilmu Komputer,  Universitas Brawijaya Malang.
Kamus Besar Bahasa Indonesia,  1998.
Rinaldi  Munir,  MT,  2004. Strategi  Algoritmik:  Seri  Diktat  Kuliah,  Departemen  Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung.
Surahman,  Ade  Mirza.  2013.  Perancangan  Sistem  Penentuan  Similarity Kode Program  Pada Bahasa C  Dan  Pascal  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Rabin-Karp.  Program  Studi  Teknik Informatika,  Universitas Tanjungpura.