## Analisis Kemiripan Dokumen Tesis Menggunakan Algoritma Rabin-Karp Dan Dice Coefficient Similarity
Document Similarity Analysis of Student Thesis using Rabin-Karp Algorithm and Dice Coefficient Similarity
Agus Santoso 1 , Achmad Solichin 2 1,2 Universitas Budi Luhur, Jakarta E-mail: 1 agussantoso552@gmail.com, 2 achmad.solichin@budiluhur.ac.id

## Abstrak
Kemiripan dokumen ( document similarity ) merupakan salah satu topik penelitian yang populer. Pada  konteks  akademis, tingkat kemiripan  dokumen  sering  digunakan sebagai  ukuran indikasi plagiasi  karya  ilmiah.  Selain  itu,  tingkat  kemiripan  dokumen  juga  bermanfaat  bagi  akademisi dalam  menemukan  publikasi  ilmiah  yang  selaras  dengan  topik  penelitian  tertentu.  Kontribusi utama  dari  penelitian ini adalah melakukan analisis kemiripan  dokumen tesis mahasiswa  pada suatu  program  studi.  Hasil  analisis  kemiripan  dapat  menjadi  ukuran  tingkat  indikasi  plagiasi dokumen  tesis  di  program  studi.  Untuk  menghasilkan  kemiripan  dokumen  teks  digunakan algoritma Rabin-Karp dan  metode Dice  Coefficient  Similarity .  Sebagai  data  uji,  digunakan kumpulan dokumen tesis dari 4 (empat) program studi di Universitas Budi Luhur. Hasil pengujian analisis  kemiripan  dokumen  tesis  untuk  program  studi  S2  Ilmu  Komputer  sebesar  20,95%,  S2 Ilmu  Komunikasi  sebesar  21,07%,  S2  Akuntansi  sebesar  26,63%,  dan  S2  Manajemen  sebesar 27,9%. Selain itu, untuk mengukur akurasi metode yang diusulkan dilakukan perbandingan hasil kemiripan dokumen dengan perangkat lunak CheckPlagiarism dan menghasilkan tingkat akurasi sebesar 94,7%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mampu menghasilkan tingkat similaritas dokumen dengan baik.
Kata kunci: Kemiripan, Dokumen, Tesis, Rabin-Karp, Dice Coefficient Similarity

## Abstract
Document similarity is one of the popular research topics. In an academic context, the similarity of  documents  is  often  used  as  an  indication  of  plagiarism  in  scientific  work.  In  addition,  the similarity of documents is also useful for academics in finding scientific publications that are in line  with  certain  research  topics.  The  main  contribution  of  this  research  is  to  analyze  the document similarity of student thesis in a study program. The results of the similarity analysis can be a measure of the level of indication of plagiarism in thesis documents in the study program. To produce the similarity of text documents, the Rabin-Karp algorithm and the Dice Coefficient Similarity  method  are  used.  As  test  data,  a  collection  of  thesis  documents  from  four  study programs at Universitas Budi Luhur was used. The test results of the analysis of the similarity of the thesis documents for the Master of Computer Science study program are 20.95%, Master of Communication  Science  21.07%,  Master  of  Accounting  26.63%,  and  Master  of  Management 27.9%. In addition, to measure the accuracy of the proposed method, a comparison of the results of the document similarity with the CheckPlagiarism software was carried out and resulted in an accuracy rate  of 94.7%.  These  results indicate  that the  proposed  method  is  able  to  produce  a good level of document similarity.
Keywords: Similarity, Document, Thesis, Rabin-Karp, Dice Coefficient Similarity

## 1. PENDAHULUAN
Kemiripan dokumen (document similarity) merupakan salah satu topik penelitian yang populer. Pada konteks akademis, tingkat kemiripan dokumen sering digunakan sebagai ukuran indikasi  plagiasi  karya  ilmiah.  Berdasarkan  Permendiknas,  (Pencegahan  dan  Penanggulangan Plagiarisme di Perguruan Tinggi, Nomor 7, Pasal 1 ayat 1 2010) Plagiarisme adalah tindakan atau perilaku dengan sengaja atau tidak sengaja dalam mendapatkan kredit ataupun nilai pada karya ilmiah,  baik  mengutip  sebagian  maupun  seluruh  karya  ilmiah  orang  lain,  tanpa  menyebutkan sumbernya dengan baik dan benar. [1]. Sedangkan pelaku plagiarisme disebut dengan Plagiator. Selain  itu,  tingkat  kemiripan  dokumen  juga  bermanfaat  bagi  akademisi  dalam  menemukan publikasi ilmiah yang selaras dengan topik penelitian tertentu. Khususnya pada Universitas Budi Luhur  yang  belum  mempunyai  sistem  analisis  kemiripan  dokumen  tesis.  Berdasarkan  latar belakang tersebut, diperlukan sistem yang dapat menganalisis tingkat kemiripan antar dokumen tesis.  Metode  yang  diusulkan  untuk  menghasilkan  kemiripan  dokumen  teks  yaitu  algoritma Rabin-Karp dan Dice Coefficient Similarity .
Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan  dengan  algoritma  untuk  menentukan tingkat kemiripan dokumen, diantaranya penelitian “Perbandingan Algoritma Boyer-Moore dan Brute  Force pada  Pencarian  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  Berbasis  Android”[2].  Algoritma Brute Force mempunyai keunggulan terhadap pencarian string satu pola ( single pattern ), tetapi masih ada kelemahan terhadap pencarian string beberapa pola ( multi pattern ). Algoritma Boyer- Moore secara umum baik dalam menggeser dua karakter terakhir, namun buruk dalam menggeser karakter sebelumnya [3]. Algoritma Rabin-Karp dapat mengatasi kendala algoritma Brute Force dalam  pencarian  string  beberapa  pola,  ini  tepat  untuk  mendeteksi  kemiripan  dokumen  yang memerlukan  beberapa  perbandingan  pola.  Menurut  Wicaksono  untuk  mengembangkan  sistem pendeteksian kemiripan dokumen membutuhkan algoritma yang baik untuk bermacam jenis pola pencocokan string. Salah satu algoritma yang cocok untuk kendala pencocokan pola multi string adalah  algoritma Rabin-Karp .  Kelebihan  dari  algoritma Rabin-Karp dibandingkan  dengan algoritma pencocokan string lainnya adalah dapat mencari pola dari beberapa string atau beberapa pola [4].
Leonardo  dan  Hansun  [4]  menggunakan  algoritma Rabin-Karp dan Jaro-Winkler Distance untuk membandingkan antara dokumen uji dan dokumen pembanding, dan didapatkan algoritma Rabin-Karp lebih efektif daripada algoritma Jaro-Winkler Distance, algoritma Rabin- Karp mempunyai  nilai  rata-rata  kemiripan  51%  dan  algoritma Jaro-Winkler  Distance sebesar 35%.  Dan  dari  segi  waktu  proses  algoritma Rabin-Karp lebih  cepat,  algoritma Rabin-Karp mempunyai  rata-rata  0,594  menit,  sedangkan  algoritma Jaro-Winkler  Distance rata-ratanya mencapai 0,992 menit. Priambodo [5] menerapkan algoritma Rabin-Karp dengan Rolling Hash pada  30  dokumen  teks  dan  mencapai  akurasi  tertinggi  47.58%.  Purba  dan  Situmorang  [6] menggunakan Rabin-Karp Dan Levenshtein Distance , dan didapatkan Rabin-Karp mendapatkan persentase kemiripan lebih tinggi dalam dokumen yang diuji dibandingkan dengan Levenshtein Distance . Algoritma Rabin-Karp mencapai persentase 79,9%, sedangkan Levenshtein Distance sebesar  66,7%.  Filcha  dan  Hayati  [7]  menggunakan  algoritma  Rabin-Karp  untuk  pendeteksi plagiarisme pada dokumen tugas Mahasiswa, Hasil perhitungan akurasi dengan confusion matrix pada  sistem  mencapai  90%  yang  diperoleh  dari  20  perbandingan  dokumen  tugas  mahasiswa. Algoritma  yang  digunakan  pada  sistem  tidak  memiliki  perbedaan  persentase  saat  urutan perbandingan  diubah.  Pamungkas  dan  Fitrianingsih  [8]  menggunakan  algoritma Rabin  Karp untuk deteksi similaritas dokumen ilmiah. Penelitian ini berhasil membentuk aplikasi pendeteksi similaritas tulisan ilmiah menggunakan sumber hasil pencarian mesin pencari google.
Setelah penulis melakukan studi literatur, algoritma yang akan digunakan oleh penulis yaitu  algoritma Rabin-Karp untuk  menganalisis  kemiripan  antar  dokumen  dan  metode Dice Coefficient Similarity untuk mengukur tingkat kemiripan.
Kontribusi utama dari penelitian ini adalah melakukan analisis kemiripan dokumen tesis mahasiswa  pada  suatu  program  studi.  Hasil  analisis  kemiripan  dapat  menjadi  ukuran  tingkat indikasi plagiasi dokumen tesis di program studi. Sebagai data uji, digunakan kumpulan dokumen
tesis dari 4 (empat) program studi di Universitas Budi Luhur.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Penelitian
Metode  penelitian  menggunakan  algoritma Rabin-Karp dan  metode Dice  Coefficient Similarity ,  algoritma Rabin-Karp untuk  menganalisis  kemiripan  dokumen  sedangkan  metode Dice Coefficient Similarity untuk mengukur tingkat kemiripan.
a. Algoritma Rabin-Karp
Algoritma Rabin-Karp adalah  algoritma  pencarian string yang  dikembangkan oleh Michael O. Rabin dan Richard M. Karp pada tahun 1987. Algoritma Rabin-Karp menggunakan  fungsi  hash  untuk  menemukan  pola  berdasarkan  string  teks.  Algoritma Rabin-Karp memiliki  karakteristik K-Gram dan  langkah hashing .  Sebelum mengimplementasikan algoritma Rabin-Karp , terlebih  dahulu  harus  dilakukan  langkah preprocessing teks  [7].  Tahap preprocessing bertujuan  untuk  mempersiapkan  teks menjadi  data  yang  akan  mengalami  pengolahan  lebih  lanjut  [9].  Dan  berikut  adalah pseudocode dari algoritma Rabin-Karp .
Tabel 1 Pseudocode algoritma Rabin-Karp

## Fungsi
RabinKarp (input s: s[1..m], teks: string[1..n])  boolean {Pencarian string s pada string teks dengan algoritma Rabin-Karp} Deklarasi i : integer ditemukan = boolean Algoritma ditemukan  ← false hs ← hash(s[1..m]) hsub ← hash(teks[1..i+m -1]) for i  ←  1 to n do if hsub = hs then if teks[i..i+m-1] = s then ditemukan ← true else hsub  hash(teks[i+1..i+m])
endfor return ditemukan
Berikut langkah-langkah yang dilalui pada algoritma Rabin-Karp . 1) K-Gram
K-Gram adalah  rangkaian  token  yang  panjangnya  k.  Metode K-Gram mengambil potongan karakter huruf dengan jumlah nilai k dari sebuah teks yang dibaca secara berurutan dari awal teks sampai akhir teks sumber. Contoh K-Gram dengan nilai k = 5 dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Contoh K-Gram
Kalimat : mobil barang mewah Text Preprocessing : mobilbarangmewah K-Gram{3} mob, obi, bil, ilb, lba, bar, ara, ran, ang, ngm, gme, mew, ewa, wah
2) Hashing
Hashing merupakan proses untuk mentransformasi string menjadi suatu nilai  yang  unik  (nilai hash )  dengan  panjang  tertentu  yang  berfungsi  sebagai
penanda string tersebut [10]. Proses konversi ke hash menggunakan rolling hash . Nilai  hash  sering  digambarkan  dengan fingerprint, yang  merupakan  string pendek dari huruf dan angka yang muncul secara acak (data biner ditulis dalam heksadesimal). Nilai hash tersebut merupakan masukkan algoritma Rabin-Karp . Dan berikut adalah persamaan rolling hash [7] . 𝐻 (𝑐1. . . 𝑐𝑘) = 𝑐1 ∗ 𝑏 (𝑘−1) + 𝑐2 ∗ 𝑏 (𝑘−2) +. . +𝑐𝑘 ∗ 𝑏 (𝑘−𝑘)
(1)
Keterangan : c : nilai ASCII per karakter
b : bilangan prima konstanta
k : jumlah karakter

## Tabel 3 Tabel ASCII
Karakter Nilai ANSI ASCII (Desimal) Karakter Nilai ANSI ASCII (Desimal) a 97 n 110 b 98 o 111 c 99 p 112 d 100 q 113 e 101 r 114 f 102 s 115 g 103 t 116 h 104 u 117 i 105 v 118 j 106 w 119 k 107 x 120 l 108 y 121 m 109 z 122
Tabel 4 Contoh Rolling Hash Contoh Karakter Rolling Hash mob Diketahui: m = 109, o = 111, b = 98 H = c1*b^(k-1)+c2*b^(k-2)+..+ck*b^(k-k) H = 109*7^(3-1)+111*7^(3-2)+98*7^(3- 3)
H = 5341 + 777 + 98 H = 6216
b. Dice Coefficient Similarity
Dice  Coefficient  Similarity adalah  metode  pengukuran  untuk  melakukan perhitungan nilai  kesamaan terhadap pendekatan K-Gram . Persamaan Dice Coefficient Similarity dapat dilihat pada Persamaan 2 [7].
𝑆 = 2∗𝐶 𝐴+𝐵 (2)
Diketahui persamaan 2, S adalah nilai kemiripan atau similarity , A dan B adalah jumlah  dari fingerprint hash teks  1  dan fingerprint hash teks  2.  C  adalah  jumlah  dari fingerprint hash A dan B. Fingerprint hash adalah hash yang unik dan tidak terduplikasi ( non duplicated ) [7].

## 2.2 Data Penelitian
Data  yang  digunakan  sebagai  sampel  penelitian  adalah  dokumen  abstrak  Bahasa Indonesia dari tesis mahasiswa S2 Universitas Budi Luhur dengan ekstensi pdf. File – file terdiri dari 100 dataset tesis Tahun 2018/2019 dan Tahun 2019/2020.
Tabel 5 Dokumen Sampel Dataset
No. Program Studi Jumlah Dataset 1. Magister Manajemen (MM) 40 2. Magister Ilmu Komputer (MKOM) 39 3. Magister Akuntansi (MAKSI) 11 4. Magister Ilmu Komunikasi (MIKOM) 10
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Kemiripan Dokumen
Tahapan proses sistem analisis kemiripan dokumen teks sebagai berikut:
a. Data Dokumen
Pada tahap ini dilakukan proses pengumpulan data dokumen abstrak dari tesis mahasiswa Universitas Budi Luhur. Dimana data dokumen ini ada yang dijadikan sebagai dataset dan ada juga yang menjadi data tes. Dataset ini berasal dari dokumen abstrak tesis mahasiswa yang sudah di publish di perpustakaan Universitas Budi Luhur. Sedangkan data tes berasal dari dokumen abstrak mahasiswa yang akan menjalankan tesis, sehingga mahasiswa bisa melakukan pengecekan similarity di dokumen abstraknya.
b. Tahap Preprocessing
Setelah dataset dan data tes dimasukkan, selanjutnya melakukan tahap pra proses ( text preprocessing ). Text preprocessing merupakan tahap awal memproses isi dokumen atau teks. Tahap ini terdiri dari proses Case Folding, Tokenizing, Punctuation Removal,
Stopword Removal, Space Removal :
1) Case Folding
Proses ini melakukan pengubahan masukan teks menjadi huruf kecil.
2) Tokenizing
Proses  ini  melakukan  pemisahan  kata  pada  kalimat  berdasarkan  susunan  kata. Hasil dari pemisahan kata disebut juga dengan token.
3) Punctuation Removal
Proses ini melakukan penghapusan karakter  – karakter unik/tanda baca seperti karakter tanda titik, tanda seru, tanda tanya, tanda koma dan lain-lain.
4) Stopword Removal
Proses ini melakukan penghapusan kata yang tidak relevan dalam teks atau kata- kata yang tidak deskriptif. Contoh stopword adalah “yang”, “dan”, “di”, “dari” dan sebagainya.
5) Space Removal Proses ini melakukan penghapusan spasi pada tiap kata.
c. Tahap Pencocokkan String Setelah  tahap preprocessing selesai,  selanjutnya  melakukan  tahap  pencocokan string yaitu parsing K-Gram , Hashing dan pencocokkan string dengan algoritma Rabin- Karp.
d. Tahap Perhitungan Kemiripan
Tahapan ini melakukan perhitungan hasil kemiripan kata pada data tes dengan dataset. Nilai kemiripan dihitung berdasarkan pada banyaknya jumlah hash yang telah diproses dengan Algoritma Rabin-Karp dan jumlah hash pada data tes. Hasil perhitungan kemiripan ini berasal dari hasil data tes yang menghasilkan nilai persentase kemiripan dokumen.  Tahapan  perhitungan  kemiripan  menggunakan  metode Dice  Coefficient Similarity .
e. Tahap Pencocokan Kalimat Mirip
Pada tahapan ini dilakukan pengambilan data dari dataset dan data tes. Dengan memotong  paragraf  menjadi  kalimat-kalimat.  Kemudian  potongan  kalimat  tersebut dipotong  kembali menjadi kata-kata. Kemudian, kata pada data tes ini akan dicocokkan dengan kata pada dokumen dataset. Kemudian tahapan selanjutnya akan menampilkan kata yang sama antara kata pada data tes dan dataset.
f. Output Persentase dan keberadaan kalimat mirip
Hasil output sistem kemiripan kata dihasilkan dari tahap perhitungan kemiripan dan  tahap  pencocokkan  kata  yang  sama  antara  kata  pada  data  tes  dan  dataset.  Tahap perhitungan  kemiripan  menghasilkan  nilai  persentase  data  tes  dan  waktu  proses, sedangkan tahap pencocokan kata yang sama menghasilkan keberadaan kata sama antara kata  pada  data  tes  dan  dataset.  Setiap  kata  yang  sama  akan  ditandai  dengan  warna berbeda.
Berikut ini contoh tahapan proses sistem analisis kemiripan dokumen teks:
a. Dokumen Teks

## Tabel 6 Dokumen Teks
Dokumen Pertama Dokumen Kedua Dalam dunia teknologi informasi, perkembangan teknologi informasi selalu mengalami kemajuan dan pembaharuan. Dalam dunia teknologi informasi, teknologi informasi selalu berkembang dan mengalami pembaharuan.

## b. Tahap Preprocessing
Tabel 7 Text Preprocessing Dokumen Case Folding Tokenizing Punctuation Removal Stopword Removal Space Removal Dokumen Pertama dalam dunia teknologi informasi, perkembangan teknologi informasi selalu mengalami kemajuan dan pembaharuan. dalam dunia teknologi informasi , perkembangan teknologi informasi selalu mengalami kemajuan
dan pembaharuan . dalam dunia teknologi informasi perkembangan teknologi informasi selalu mengalami kemajuan dan pembaharuan dunia teknologi informasi perkembangan teknologi informasi mengalami kemajuan pembaharuan duniateknologi informasiperke mbangantekno logiinformasi mengalamike majuanpembah aruan Dokumen Kedua dalam dunia teknologi informasi, teknologi informasi selalu berkembang dan mengalami pembaharuan. dalam dunia teknologi informasi , teknologi informasi selalu berkembang dan mengalami pembaharuan .
dalam dunia teknologi informasi teknologi informasi selalu berkembang dan mengalami pembaharuan dunia teknologi informasi teknologi informasi berkembang mengalami pembaharuan duniateknologi informasitekno logiinformasib erkembangme ngalamipemba haruan
Tabel 8 Hasil Text Preprocessing
Teks Pertama duniateknologiinformasiperkembanganteknologiinformasimengalamikemajuanpembaharuan Teks Kedua duniateknologiinformasiteknologiinformasiberkembangmengalamipembaharuan
c. K-Gram
Tabel 9 K-Gram
K-Gram (3) Teks Pertama {dun}, {uni}, {nia}, {iat}, {ate}, {tek}, {ekn}, {kno}, {nol}, {olo}, {log}, {ogi}, {gii}, {iin}, {inf}, {nfo}, {for}, {orm}, {rma}, {mas}, {asi}, {sip}, {ipe}, {per}, {erk}, {rke}, {kem}, {emb}, {mba}, {ban}, {ang}, {nga}, {gan}, {ant}, {nte}, {tek}, {ekn}, {kno}, {nol}, {olo}, {log}, {ogi}, {gii}, {iin}, {inf}, {nfo}, {for}, {orm}, {rma}, {mas}, {asi}, {sis}, {ise}, {sel}, {ela}, {lal}, {alu}, {lum}, {ume}, {men}, {eng}, {nga}, {gal}, {ala}, {lam}, {ami}, {mik}, {ike}, {kem}, {ema}, {maj}, {aju}, {jua}, {uan}, {anp}, {npe}, {pem}, {emb}, {mba}, {bah}, {aha}, {har}, {aru}, {rua}, {uan}, Teks Kedua {dun}, {uni}, {nia}, {iat}, {ate}, {tek}, {ekn}, {kno}, {nol}, {olo}, {log}, {ogi}, {gii}, {iin}, {inf}, {nfo}, {for}, {orm}, {rma}, {mas}, {asi}, {sit}, {ite}, {tek}, {ekn}, {kno}, {nol}, {olo}, {log}, {ogi}, {gii}, {iin}, {inf}, {nfo}, {for}, {orm}, {rma}, {mas}, {asi}, {sis}, {ise}, {sel}, {ela}, {lal}, {alu}, {lub}, {ube}, {ber}, {erk}, {rke}, {kem}, {emb}, {mba}, {ban}, {ang}, {ngd}, {gda}, {dan}, {anm},
{nme}, {men}, {eng}, {nga}, {gal}, {ala}, {lam}, {ami}, {mip}, {ipe}, {pem}, {emb}, {mba}, {bah}, {aha}, {har}, {aru}, {rua}, {uan},

## d. Hashing
Tabel 10 K-Gram
Hash Teks Pertama {1361}, {1488}, {1402}, {1352}, {1322}, {1454}, {1340}, {1404}, {1431}, {1434}, {1408}, {1413}, {1347}, {1370}, {1377}, {1407}, {1365}, {1450}, {1450}, {1387}, {1323}, {1462}, {1382}, {1425}, {1358}, {1448}, {1375}, {1334}, {1372}, {1283}, {1306}, {1396}, {1328}, {1319}, {1439}, {1454}, {1340}, {1404}, {1431}, {1434}, {1408}, {1413}, {1347}, {1370}, {1377}, {1407}, {1365}, {1450}, {1450}, {1387}, {1323}, {1465}, {1391}, {1446}, {1330}, {1371}, {1314}, {1432}, {1481}, {1394}, {1342}, {1396}, {1326}, {1294}, {1372}, {1305}, {1403}, {1367}, {1375}, {1333}, {1378}, {1308}, {1402}, {1454}, {1315}, {1427}, {1420}, {1334}, {1372}, {1277}, {1282}, {1341}, {1332}, {1474}, {1454}, Teks Kedua {1361}, {1488}, {1402}, {1352}, {1322}, {1454}, {1340}, {1404}, {1431}, {1434}, {1408}, {1413}, {1347}, {1370}, {1377}, {1407}, {1365}, {1450}, {1450}, {1387}, {1323}, {1466}, {1394}, {1454}, {1340}, {1404}, {1431}, {1434}, {1408}, {1413}, {1347}, {1370}, {1377}, {1407}, {1365}, {1450}, {1450}, {1387}, {1323}, {1465}, {1391}, {1446}, {1330}, {1371}, {1314}, {1421}, {1448}, {1299}, {1358}, {1448}, {1375}, {1334}, {1372}, {1283}, {1306}, {1399}, {1324}, {1301}, {1312}, {1418},
{1394}, {1342}, {1396}, {1326}, {1294}, {1372}, {1305}, {1408}, {1382}, {1420}, {1334}, {1372},
{1277}, {1282}, {1341}, {1332}, {1474}, {1454},

## e. Dice Coefficient Similarity

## Tabel 11 Fingerprint
Fingerprint Teks Pertama {1361}, {1488}, {1402}, {1352}, {1322}, {1454}, {1340}, {1404}, {1431}, {1434}, {1408}, {1413}, {1347}, {1370}, {1377}, {1407}, {1365}, {1450}, {1450}, {1387}, {1323}, {1462}, {1382}, {1425}, {1358}, {1448}, {1375}, {1334}, {1372}, {1283}, {1306}, {1396}, {1328}, {1319}, {1439}, {1465}, {1391}, {1446}, {1330}, {1371}, {1314}, {1432}, {1481}, {1394}, {1342}, {1326}, {1294}, {1372}, {1305}, {1403}, {1367}, {1333}, {1378}, {1308}, {1402}, {1454}, {1315}, {1427}, {1420}, {1277}, {1282}, {1341}, {1332}, {1474}, (Keterangan : Jumlah 64) Teks Kedua {1361}, {1488}, {1402}, {1352}, {1322}, {1454}, {1340}, {1404}, {1431}, {1434}, {1408}, {1413},
{1347}, {1370}, {1377}, {1407}, {1365}, {1450}, {1450}, {1387}, {1323}, {1466}, {1394}, {1465},
{1391}, {1446}, {1330}, {1371}, {1314}, {1421}, {1448}, {1299}, {1358}, {1448}, {1375}, {1334}, {1372}, {1283}, {1306}, {1399}, {1324}, {1301}, {1312}, {1418}, {1394}, {1342}, {1396}, {1326},
{1294}, {1372}, {1305}, {1408}, {1382}, {1420}, {1277}, {1282}, {1341}, {1332}, {1474}, {1454},
(Keterangan : Jumlah 60)
Jumlah Fingerprint yang sama dari Teks Pertama dan Teks Kedua {1361}, {1488}, {1402}, {1352}, {1322}, {1454}, {1340}, {1404}, {1431}, {1434}, {1408}, {1413}, {1347}, {1370}, {1377}, {1407}, {1365}, {1450}, {1450}, {1387}, {1323}, {1394}, {1342}, {1326}, {1294}, {1372}, {1305} {1465}, {1391}, {1446}, {1330}, {1371}, {1314}, {1448}, {1375}, {1334},
{1372}, {1283}, {1306}, {1396}, {1394}, {1402}, {1454}, {1420}, {1277}, {1282}, {1341}, {1332},
{1474},
(Keterangan : Jumlah 49)
Berikut  perhitungan  kemiripan  ( similarity )  teks  pertama  dan  kedua  dengan persamaan:
S = ((2*C)/(A+B)) * 100
Diketahui pada Tabel 11 Fingerprint : A = Jumlah Fingerprint Teks Pertama = 64 B = Jumlah Fingerprint Teks Kedua = 60 C = Jumlah fingerprint yang sama dari Teks Pertama dan Teks Kedua = 49
Sehingga, S = ((2*49)/(64+60)) * 100 S = 79.03%
Berdasarkan  perhitungan  di  atas,  dapat  diketahui  persentase  kemiripan  antar dokumen pertama dan kedua adalah 79.03% .

## 3.2 System Prototype
Tahap ini menjelaskan tentang prototype dari sistem yang diimplementasikan.
a. Similarity Check Prototype
Pada  Gambar  2  merupakan Similarity  Check  Prototype terdapat  proses  untuk mengunggah  dokumen  dan  dokumen  yang  diunggah  berupa  dokumen  abstrak  dalam format pdf.
Gambar 2 Similarity Check Prototype
b. Similarity Check Result Prototype
Pada Gambar 3 merupakan Similarity Check Result Prototype , pada tampilan ini berisi  hasil  perbandingan  satu  dokumen  data  tes  abstrak  yang  sebelumnya  diunggah dengan beberapa dokumen dataset sebagai pembanding yang tersedia pada sistem.
Gambar 3 Similarity Check Result Prototype
c. Similarity Check Result Detail Prototype
Pada  Gambar  4  merupakan Similarity  Check  Result  Detail  Prototype ,  pada tampilan  ini  hasil  perbandingan  satu  dokumen  data  tes  abstrak  yang  sebelumnya diunggah  dengan  masing-masing  dokumen dataset sebagai  pembanding  kemiripan dokumen.  Hasil  berupa  nilai  persentase  kemiripan  dan  berisi  kalimat  yang  terdeteksi kemiripannya.

## Gambar 4 Similarity Check Result Detail Prototype

## 3.3 Pengujian
Pengujian  adalah  suatu  keharusan  dalam  pengembangan  sistem  dengan  tujuan  untuk mengevaluasi, menganalisis, dan menemukan tingkat akurasi atau kesamaan hasil yang dicapai oleh  sistem  yang  dirancang.  Pengujian  sistem  peneliti  dilakukan  menggunakan  beberapa  cara diantaranya:
a. Pengujian mencari akurasi sistem peneliti dengan pembanding sistem Check Plagiarism Pengujian  menggunakan  20  dokumen  abstrak  program  studi  MKOM  sebagai dataset yang semua data dokumennya berbeda-beda, dan saling dibandingkan masing- masing dari 20 dokumen tersebut. Pada pengujian ini dilakukan pada sistem peneliti dan sistem check  plagiarism .  Pada  pengujian  sistem  peneliti  ini  digunakan  nilai k-gram 5.
Pada pengujian ini bertujuan untuk mencari akurasi sistem peneliti dengan menghitung rata-rata  selisih  persentase  similaritas  dari  sistem  peneliti  dengan  sistem check plagiarism .
Pada  Tabel  12  merupakan  tabel  hasil  uji  coba  20 dataset pada  sistem check plagiarism dan berisi nilai persentase similaritas antar dokumen dalam satuan persen (%). Pada Tabel 13 merupakan tabel hasil uji coba 20 dataset pada sistem peneliti dan berisi nilai  persentase  similaritas  antar  dokumen  dalam  satuan  persen  (%).  Pada  Tabel  14 merupakan tabel berisi selisih nilai persentase similaritas masing-masing hasil uji coba 20 dataset pada sistem check plagiarism dan sistem peneliti dalam satuan persen (%). Kemudian  dihitung  rata-rata  selisih  dari  total  selisih  dibagi  total  data  perbandingan. Kemudian 100  dikurangi rata-rata  selisih,  100  -  5,3 =  94,7 %.  Dan  dapat  disimpulkan akurasi sistem check plagiarism dan sistem peneliti sebesar 94,7 %.
Tabel 12 Uji Coba 20 Dataset pada sistem check plagiarism (Dalam %)
No. NIM A B C D E … T 1 141160xx95 (A) 100 1 1 2 1 …. 2 151160xx93 (B) 1 100 2 2 4 …. 3 161160xx48 (C) 1 2 100 3 3 …. 4 161160xx63 (D) 2 2 3 100 2 …. 5 161160xx11 (E) 1 4 3 2 100 …. ….20 …. (T) …. …. …. …. …. …. Tabel 13 Uji Coba 20 Dataset pada sistem peneliti (Dalam %)
No. NIM A B C D E … T 1 141160xx95 (A) 100 5,88 3,59 8,2 6,79 …. 2 151160xx93 (B) 5,88 100 7,47 8,89 12,96 …. 3 161160xx48 (C) 3,59 7,47 100 9,81 7,48 …. 4 161160xx63 (D) 8,2 8,89 9,81 100 10,35 …. 5 161160xx11 (E) 6,79 12,96 7,48 10,35 100 …. ….20 …. (T) …. …. …. …. …. ….
Tabel 14 Selisih uji coba 20 Dataset pada sistem check plagiarism dan sistem peneliti (Dalam %)
No. NIM A
B
C D E … T 1 141160xx95 (A) 0 4,88 2,59 6,2 5,79 …. 2 151160xx93 (B) 4,88 0 5,47 6,89 8,96 …. 3 161160xx48 (C) 2,59 5,47 0 6,81 4,48 …. 4 161160xx63 (D) 6,2 6,89 6,81 0 8,35 ….
5 161160xx11 (E) 5,79 8,96 4,48 8,35 0 …. ….20 …. (T) …. …. …. …. …. …. Total 2121,34 2121,34 Jumlah Data 400 Rata-Rata 5,30335 5,3
b. Pengujian mencari rata-rata waktu proses sistem peneliti
Pengujian  menggunakan  20  dokumen  abstrak  program  studi  MKOM  sebagai dataset yang semua data dokumennya berbeda-beda, dan saling dibandingkan masing- masing dari 20 dokumen tersebut. Pada pengujian ini dilakukan pada sistem peneliti. Pada pengujian sistem peneliti ini digunakan nilai k-gram 5. Pada pengujian ini bertujuan untuk mencari rata-rata waktu proses sistem peneliti. Hasil pengujian dapat dilihat Pada Tabel 15. Pada Tabel 15 merupakan tabel berisi waktu proses pada sistem peneliti dalam satuan detik. Kemudian dihitung rata-rata dari total waktu proses dibagi total data perbandingan. Dan dapat disimpulkan rata-rata waktu proses per dokumen pada sistem peneliti sebesar 0,16 detik.
Tabel 15 Uji Coba 20 Dataset pada sistem peneliti (Dalam detik) No. NIM A B C D E … T 1 141160xx95 (A) 0,51 0,42 0,36 0,42 0,5 …. 2 151160xx93 (B) 0,12 0,13 0,15 0,13 0,14 …. 3 161160xx48 (C) 0,09 0,08 0,08 0,08 0,09 …. 4 161160xx63 (D) 0,15 0,16 0,15 0,14 0,17 …. 5 161160xx11 (E) 0,17 0,17 0,16 0,16 0,18 …. ….20 …. (T) …. …. …. …. …. …. Total 63,61 Jumlah Data 400 Rata-Rata 0,1590 0,16
c. Analisis Similaritas Dokumen Tesis per Program Studi
Pengujian menggunakan dokumen abstrak dataset tiap program studi Magister Ilmu  Komputer  (MKOM),  Magister  Ilmu  Komunikasi  (MIKOM),  Magister  Akuntansi (MAKSI) dan Magister Manajemen (MM) sebagai dataset yang semua data dokumennya berbeda-beda,  dan  saling  dibandingkan  masing-masing  dari  dokumen  tersebut.  Pada pengujian ini dilakukan pada sistem peneliti. Pada pengujian sistem peneliti ini digunakan nilai k-gram 5. Pada pengujian ini bertujuan untuk mencari rata-rata similaritas masing- masing program studi.
Pada  Tabel  16  merupakan  tabel  berisi  nilai  persentase  similaritas  39  dataset program studi MKOM pada sistem peneliti dalam satuan persen (%). Kemudian dihitung rata-rata dari total nilai persentase similaritas dibagi total data perbandingan. Dan dapat disimpulkan rata-rata nilai persentase similaritas pada dokumen 39 dataset program studi
MKOM  sebesar  20,95  %.  Pada  Tabel  17  merupakan  tabel  berisi  nilai  persentase similaritas 10 dataset program studi MIKOM pada sistem peneliti dalam satuan persen (%). Kemudian dihitung rata-rata dari total nilai persentase similaritas dibagi total data perbandingan. Dan dapat disimpulkan rata-rata nilai persentase similaritas pada dokumen 10 dataset program studi MIKOM sebesar 21,07 %. Pada Tabel 18 merupakan tabel berisi nilai persentase similaritas 11 dataset program studi MAKSI pada sistem peneliti dalam satuan  persen  (%).  Kemudian  dihitung  rata-rata  dari  total  nilai  persentase  similaritas dibagi  total  data  perbandingan.  Dan  dapat  disimpulkan  rata-rata  nilai  persentase similaritas pada dokumen 11 dataset program studi MAKSI sebesar 26,63 %. Pada Tabel 19 merupakan tabel berisi nilai persentase similaritas 40 dataset program studi MM pada sistem  peneliti  dalam  satuan  persen  (%).  Kemudian  dihitung  rata-rata  dari  total  nilai persentase  similaritas  dibagi  total  data  perbandingan.  Dan  dapat  disimpulkan  rata-rata nilai persentase similaritas pada dokumen 40 dataset program studi MM sebesar 27,9 %.
Tabel 16 Uji Coba 39 Dataset Program Studi MKOM
No. NIM A B C D E … AM 1 141160xx95 (A) 100 8,58 5,15 5,88 3,59 …. 2 151160xx63 (B) 8,58 100 7,75 7,29 6,89 …. 3 151160xx86 (C) 5,15 7,75 100 4,65 4,96 …. 4 151160xx93 (D) 5,88 7,29 4,65 100 7,47 …. 5 161160xx48 (E) 3,59 6,89 4,96 7,47 100 …. ….39 …. (AM) …. …. …. …. …. …. Total 15954 Jumlah Data 1521 Rata-Rata 20,95
Tabel 17 Uji Coba 10 Dataset Program Studi MIKOM
No. NIM A B C D E … J 1 157160xx11 (A) 100 7,92 16,7 14,07 7,96 …. 2 157160xx77 (B) 7,92 100 8,18 8,06 9,14 …. 3 157160xx06 (C) 16,7 8,18 100 16,97 10,33 …. 4 157160xx48 (D) 14,07 8,06 16,97 100 7,1 …. 5 167160xx36 (E) 7,96 9,14 10,33 7,1 100 …. ….10 …. (J) …. …. …. …. …. …. Total 2106,52 Jumlah Data 100 Rata-Rata 21,065 21,07

## Tabel 18 Uji Coba 11 Dataset Program Studi MAKSI
No. NIM A B C D E … K 1 153260xx28 (A) 100 13,13 15,32 12,36 29,89 …. 2 153260xx68 (B) 13,13 100 15,89 10,13 14,6 …. 3 153260xx09 (C) 15,32 15,89 100 8,22 13,97 …. 4 163260xx00 (D) 12,36 10,13 8,22 100 13,17 …. 5 163260xx26 (E) 29,89 14,6 13,97 13,17 100 …. ….11 …. (K) …. …. …. …. …. …. Total 3222,52 Jumlah Data 121 Rata-Rata 26,632 26,63
Tabel 19 Uji Coba 40 Dataset Program Studi MM
No. NIM A B C D E … AN 1 153160xx55 (A) 100 15,72 12,25 13,62 8,3 …. 2 153160xx39 (B) 15,72 100 12,84 12,63 11,64 …. 3 153160xx20 (C) 12,25 12,84 100 14,74 12,15 …. 4 153160xx33 (D) 13,62 12,63 14,74 100 11,06 …. 5 163160xx83 (E) 8,3 11,64 12,15 11,06 100 …. ….40 …. (AN) …. …. …. …. …. …. Total 22319,48 Jumlah Data 1600 Rata-Rata 27,89 27,9

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  dari  penelitian  dan  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  sistem  Analisis Kemiripan Dokumen Tesis menggunakan algoritma Rabin-Karp dan Dice Coefficient Similarity pada  dokumen  abstrak  tesis  mahasiswa  Universitas  Budi  Luhur,  maka  dapat  disimpulkan diantaranya:
a. Sistem  dapat  mendeteksi  tingkat  kemiripan  sebuah  dokumen,  dengan  data  penelitian berupa dokumen abstrak tesis mahasiswa Universitas Budi Luhur.
b. Penggunaan metode K-Gram dan Dice Coefficient Similarity terhadap algoritma Rabin Karp cukup baik dengan menghasilkan persentase kemiripan mencapai 100%.
c. Nilai k-gram mempengaruhi persentase kemiripan, penggunaan k-gram yang tepat sangat diperlukan.
d. Nilai  k-gram terlalu  kecil dapat mengakibatkan  nilai persentase  kemiripan  yang  besar,
begitupun sebaliknya.
e. Pada  pengujian  mencari  akurasi  sistem  peneliti  dengan  pembanding  software  Check- Plagiarism menghasilkan akurasi sebesar 94,7%. Sedangkan pengujian mencari rata-rata waktu  proses  sistem  peneliti  menghasilkan  rata-rata  waktu  proses  sebesar  0,16  detik. Kemudian analisis similaritas dokumen tesis per program studi menghasilkan rata-rata nilai persentase similaritas pada dokumen 39 dataset program studi MKOM sebesar 20,95 %,  kemudian  pada  dokumen  10  dataset  program  studi  MIKOM  sebesar  21,07%, kemudian  pada  dokumen  11  dataset  program  studi  MAKSI  sebesar  26,63%,  dan kemudian pada dokumen 40 dataset program studi MM sebesar 27,9%.
Saran  dari  peneliti  sebagai  pengembangan  lebih  lanjut  untuk  sistem  ini  agar diimplementasikan  dengan  fungsionalitas  yang  lebih  baik,  yaitu  pengembangan  sistem  dapat dikombinasikan  dengan  metode  lain  misalnya  algoritma Winnowing atau Stemming  Najief Andriani ataupun yang lainnya, agar lebih baik hasil yang didapat dengan melihat perbandingan hasil  akurasi  nilai  similaritas  pada  metode  lain  tersebut.  Serta  dapat  melakukan  pendeteksian similaritas satu penuh file dokumen tesis, bukan hanya bagian abstrak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Alamsyah,  N.,  2017,  Perbandingan  Algoritma  Winnowing  Dengan  Algoritma  Rabin  Karp Untuk  Mendeteksi  Plagiarisme  Pada  Kemiripan  Teks  Judul  Skripsi, Technologia:  Jurnal Ilmiah , No.3, Vol.8, 124.
[2] Irawan, C., dan Pratama, M. R., 2021, Perbandingan Algoritma Boyer-Moore dan Brute Force pada Pencarian Kamus Besar Bahasa Indonesia Berbasis Android, BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer , No.2, Vol.1, 54–60.
[3] Singla, N., dan Garg, D., 2012, String Matching Algorithms and their Applicability in various Applications, vol 6, 218–222.
[4] Leonardo, B,. dan Hansun, S., 2017, Text documents plagiarism detection using Rabin-Karp dan  Jaro-Winkler  distance  algorithms, Indonesian  Journal  of  Electrical  Engineering  and Computer Science , No.2, Vol.5, 462–471.
[5] Priambodo, J., 2018, Pendeteksian Plagiarisme Menggunakan Algoritma Rabin-Karp, Jurnal Informatika Universitas Pamulang , No.1, Vol.3, 39–45.
[6] Purba,  A.  H.,  dan  Situmorang,  Z,  2017,  Analisis  Perbandingan  Algoritma  Rabin-Karp  Dan Levenshtein Distance Dalam Menghitung Kemiripan Teks, Jurnal Teknik Informatika Unika St. Thomas (JTIUST) , Vol.2, 24–32.
[7] Filcha,  A.,  dan  Hayaty,  M.,  2019,  Implementasi  Algoritma  Rabin-Karp  untuk  Pendeteksi Plagiarisme pada Dokumen Tugas Mahasiswa, JUITA : Jurnal Informatika , No.1, Vol.7,  25.
[8]Pamungkas,  H.  Y.,  dan  Fitrianingsih,  2019,  Deteksi  Similaritas  Dokumen  Ilmiah Menggunakan  Algoritma  Rabin-Karp, Jurnal  Ilmiah  Informatika  Komputer ,  No.3,  Vol.24, 209–219.
[9] Putra  P.  N.,  dan  Sularno,  S.,  2019,  Penerapan  Algoritma  Rabin-Karp  Dengan  Pendekatan Synonym  Recognition  Sebagai  Antisipasi  Plagiarisme  Pada  Penulisan  Skripsi, Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis , No.2, Vol.1, 48–58.
[10]Rahmaddeni, Didik, S., dan Agustin, 2018, Sistem Pendeteksi Tingkat Kesamaan Teks pada Pengusulan Proposal, SATIN - Sains dan Teknologi Informasi , No.2, Vol.4, 84–91.