## PEMBUATAN APLIKASI PENGUKURAN TINGKAT KEMIRIPANDOKUMEN BERBASIS WEB MENGGUNAKAN ALGORITMA WINNOWING
Nur Fadillah Ulfa 1
Metty Mustikasari 2
1,2 FakultasIlmuKomputerdanTeknologiInformasiUniversitasGunadarma,
1 nurfadillahulfa@gmail.com
2 metty@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Plagiarisme atau  penjiplakan  adalah  suatu  tindakan  pengambilan  karangan  atau  pendapat orang  lain  dan  menjadikannya  seolah  karangan  tersebut  sebagai  pendapat  sendiri.  Untuk mengantisipasinya,  dibutuhkan  suatu  cara  yang  dapat  menganalisis  teknik  plagiat  yang dilakukan.  Algoritma  Winnowing  merupakan  salah  satu  algoritma  pada  metode  document fingerprinting.  Metode  ini  akurat  dalam  mengidentifikasi  penyalinan  teks  termasuk  bagian kecil  yang  mirip  dalam  sekumpulan  dokumen  melalui  fingerprint  yang  dihasilkan.  Melalui pencocokan fingerprint akan diperoleh nilai similarity antar dokumen. Semakin kecil tingkat persentase  kesamaan  dokumen  teks  yang  diuji,  maka  dokumen  tersebut  tidak  termasuk plagiat, tetapi jika hasil dari pengujian pada dua dokumen semakin besar, makadisimpulakan bahwa dokumen tersebut menyerupai tindakan plagiat.
Kata kunci :Algoritma Winnowing , Dokumen, Similaritas, Plagiarism.

## DESIGNING WEB-BASED APPLICATION TO MEASURE THE LEVELS OF SIMILARITY OF THE DOCUMENTS USING WINNOWING ALGORITHM

## Abstract
Plagiarism is an act of taking essay or opinion of others and make it as the wreath is as his own opinion. In anticipation of this, we need a way to analyze the technique of  plagiarism committed.  Winnowing  algorithm  is  one  of  the  methods  of  document  fingerprinting algorithms.  The  result  shows  that  this  method  is  accurate  to  identify  the  plagiarism  of  the text, even small parts that are similar among documents through the generated fingerprint. Through  fingerprint,  this  would  obtain  the  value  of  similarity  between  documents.  The smaller  the  similarity  percentage  level  in  the  document,  the  less  the  value  of  plagiarism found in the document. However, if the results of the tests showed bigger similarity, then it could be concluded that the documents are resembles. This is indicating an act of plagiarism
Keywords : Winnowing Algorithms, Documents, Similarity, Plagiarism

## PENDAHULUAN
Pemanfaatanteknologi digital telahmenjadikebutuhandalam era modern saatini.Komponen yang ada di dalamdunia digital salahsatunyaadalahdokumenteks. Dokumendalambentuk digital memudahkandalamhalpenyimpanan, efisien, mudahdicari, bahkanmudahdalamhalpenjiplakan.
Penjiplakanatauplagiarismeberartimen contohataumeniruataumencuritulisand ankarya orang lain yang kemudiandiakuisebagaikarangannyase ndiridenganataupuntanpaseizinpenulis nya. Plagiarismeberasaldaribahasalatin plagi arius yang berartimerampok,ataumembajak.  Pla- giarismemerupakantindakan pen- curianataukebohonganintelektual.Plagi arismeadalahtindakanpenya-
lahgunaan,  pencurian/perampasan,  pe- nerbitan, pernyataan,
ataumenyatakansebagaimiliksendiriseb uahpikiran,  ide,  tulisan,  atauciptaan yang  sebe-narnyamilik  orang  lain  [1]. Pen-jiplakandokumen digital bukanlahhal yang susah, cukupdenganmeng- gunakanteknik copy-paste-modify
padasebagianisidokumendanbahkankes eluruhanisidokumensudahbisadikataka nbahwadokumentersebutmerupakanha silduplikasidari do-kumen lain.
Praktekpenjiplakandokumenini seringkaliditerapkanoleh aka- demisibaiktingkatsekolahmaupunpergu ruantinggi.Tindakanplagiat yang dilakukanolehsiswamaupunmahasiswa inisangattidak men- cerminkansikapkreatifdanterpelajarseb agaikaumintelektual. Demi menyelesaikantugas- tugasnyadengancepat, seseorangdapatmelakukanteknik copy- paste-modify tanpaperlumempelajaridanmengeksplo rasimateriterlebihdahulu.
Kadangkalatindakpenjiplakaninidimod ifikasidenganmengganti kata-kata yang mengandungsinonim,  denganmaksud agar
terlihatberbedadaripekerjaanteman. Hal semacaminidapatmenim- bulkanmasalahterhadapevaluasihasilbe lajarsiswa/mahasiswa. Kesamaandokumenbukanhanya ditinjaudarisisi kata yang digunakansebagaipenyusunkalimatadal ahsama, akantetapi juga dika- takanmiripapabilaisidokumenmemiliki makna yang sama. Penelitianpengukurankesamaandokum en  Bahasa  Indonesia  yang  adahanya me-ngukurkesamaan kata ataupun kali-mat, belummempertimbangkanstruk-tur kalimat,jumlahkalimat, posisikalimatdanmakna kata untukmembandingkankalimat [2]. Proses pendeteksian pen- jiplakan  ini  menggunakan  algoritma Winnowing yang  mana output -nya berupa  sekumpulan  nilai hash yang didapatkan  melalui  metode k-gram . Sedangkan  konsep synonym  recog- nition ini  dimaksudkan  untuk  dapat mengenali kata-kata yang mengandung sinonim sebagai tindak penjiplakan.

## METODE PENELITIAN

## AlgoritmaWinnowing
Banyakcaraataumetode yang dapatdigunakanuntukmendeteksipenjip lakandalam  file  text.  Namunada3 kebutuhanmendasar yang harusdipenuhiolehalgoritmadeteksipen jiplakan[3]. Kebutuhanpertama adalahWhitespace Insensitivity yang berartidalammelakukanpencocokanter hadap file teksseharusnyatidakterpengaruholehsp asi, jenishuruf, tandabacadansebagainya. Kedua, noise Surpression yang berartimeng- hindaripenemuankecocokandenganpan jang kata yang terlalukecilataukurangrelevan, misal: „the‟. Panjang kata yang ditengaraimerupakan pen- jiplakanharuscukupuntuk mem- buktikanbahwa kata-kata
tersebuttelahdijiplakdanbukanmerupak an  kata  yang  umumdigunakan.Ketiga,
position Independence yang berartipenemuankecocokan/kesamaanh arustidakbergantungpadaposisi kata- kata.Meskipunposisinyatidaksama, kecocokanharusdapatditemukan. Winnowing adalahalgoritma yang  digunakanuntukmelakukanproses document fingerprinting. Proses iniditujukan agar dapatmengiden- tifikasipenjiplakan, termasukbagian- bagiankecil  yang  miripdalamdokumen yang  berjumlahbanyak.  Input  dari proses document finger-printing adalah file teks. Kemudianoutputnyaakanberupasekum pulannilaihash yang disebutfingerprint. Fingerprint inilah yang akandijadikandasarpembandingantara file-file  teks  yang  telahdimasukkan [4].
AnalisisMetode Analisis  metode  ini  merupakan penjelasan  mengenai  tahap-tahap  pada aplikasi  pendeteksian  dokumen  simi- laritas.  Tahap  pertama  yang  dilakukan adalah  copy  atau  upload  dokumen  1 dan  2  ke  form  input  yang  ada  di website,  tahap  kedua  yaitu  mengecek kemiripan  dokumen,  kemudian  tahap ketiga  adalah  menampilkan  persentase kemiripan  dan  selesai.  PadaGambar  1 berikutditunjukkan diagram aluruntukpenelitianini.

## Gambar 1. Aplikasi Pendeteksian Dokumen
Similaritas Padaalgoritma  winnowing  ini terdapat  beberapa  tahap  yaitu  tahap pertama penghapusan karakter- karakter  yang  tidak  relevan  (white- space  insensitivity),  antara  lain  spasi atau  tanda  baca.  Kemudian  tahap kedua  yaitu  pembentukan  rangkaian gram  dengan  ukuran  k.  Tahap  ketiga adalah  perhitungan  nilai  hash  meng- gunakan  rolling  hash  kedalam  finger- printing  dan  tahap  terakhir  adalah menentukan persentase kesamaan antara  2  dokumen  dengan  persamaan Jaccard Coefficient. Berikut ini adalah contoh kasus dan  cara  manual  untuk  menghitung nilai  similaritas  menggunakan  algo- ritma winnowing : Contoh kasus Teks 1 : bunga mawar merah Teks 2 : bunga mawar putih 1. Langkahpertama : menghilangkantandabacadanspasi Teks 1 :  bungamawarmerah Teks 2 : bungamawarputih
2. Langkahkedua :

## Start
Copy atau Upload Dokumen 1 dan 2 ke form input yang ada di website
Mengecek kemiripan
Dokumen
Menampilakan persentase kemiripan Stop
pembentukanrangkaiannilai
k-
gram denganukuran 5. Teks1 : bungaungamngamagamawamawa mawarawarmwarmearmerrmeram erah Teks2 :bungaungamngamagamawamawa mawarawarpwarpuarputrputiputih 3. Langkahketiga :
melakukanperhitungannilai-nilai hash darisetiap gram meng- gunakan  rolling  hash.  Formula untukmenghitungnilai hash dapatdilihatpadapersamaan (1) berikut. Menghitungnilai  hash  dari  kata
“bunga” : b * 11 4 + u * 11 3 + n * 11 2 + g * 11 1 + a * 11 0 = 98 * 14641 + 117 * 1331 + 110 * 121  +  103  *  11  +  97  *  1= 1434818 +155727 + 13310 + 1133 + 97= 1605085
Setelah mendapatkan nilai hash dari kata “bunga” maka untuk mencari nilai  hash  kata  kedua  yaitu  “ ungam” tidak perlu menggunakan rumus 1 lagi, karena  pada  kata  kedua  terdapat  juga karakter  pada  kata  pertama  sehingga menggunakan  rumus  kedua  untuk mencari nilai hash pada kata kedua dan seterusnya
yang dapatdilihatpadapersamaan (2) berikut. H 𝑐𝑐 2 = (1605085 - 𝑐𝑐 1 * 11 4 ) * 11 + 𝑐𝑐 10 =  (1605085  -  98  *  14641)  *  11  +
109=  (1605085  –  1434818)  *  11  +
109= 170267 * 11 + 109
= 1873046
Dengan  begini  tidak  perlu melakukan  iterasi  dari  indeks  pertama sampai  terakhir  untuk  menghitung nilai  hash  untuk  gram  ke-2  sampai terakhir.Hal  ini  tentu  dapat  menghe- mat  biaya  komputasi  saat  menghitung nilai  hash  dari  sebuah  gram.  Hasil perhitungan nilai-nilai hash dari setiap gram  menggunakan  rolling  hash  Teks
1: 1605085, 1873046, 1760636, 1651505, 1578399, 1740556, 1591666, 1886480, 1586325, 1827725, 1745265. 4. Langkahkeempat :membentuk window darinilai-nilai hash denganukuran 4.
( 1605085  1873046  1760636 1651505 ),
( 1873046  1760636  1651505 1578399 ),
( 1760636  1651505  1578399 1740556 ),
( 1651505  1578399   1740556 1591666 ),
( 1578399  1740556  1591666 1886480 ),
( 1740556   1591666  1886480 1586325 ),
( 1591666   1886480  1586325 1827725 ),
( 1886480   1586325  1827725 1745265 ).
5. Langkahkelima  :memilihnilai  hash terkecildarisetiap widow untukdijadikansebagai  fingerprint, bilaterdapatnilai minimum hash yang samamakahanyaditulissatusajayaitu nilai  hash  yang  paling  kecilpada window yang pertamaditemukannilai hash tersebut.
c1 ∗ b ( 𝑘𝑘− 1) + c2 ∗ b ( 𝑘𝑘− 2) + ⋯ + 𝑐𝑐 ( 𝑘𝑘− 1) ∗𝑏𝑏 + 𝑐𝑐𝑘𝑘 (1)
𝐻𝐻 ( 𝑐𝑐 2… 𝑐𝑐𝑘𝑘 +1) = ( 𝐻𝐻 ( 𝑐𝑐 1… 𝑐𝑐𝑘𝑘 ) − 𝑐𝑐 1 ∗𝑏𝑏 (k − 1) ) ∗𝑏𝑏 + 𝑐𝑐 (k+1) (2)
Hasil fingerprint Teks1 : [1605085,0] [1578399,4] [1586325,8]. Apabila  nilai  hash  terkecil pada  window  selanjutnya  sama dengan  nilai  hash  terkecil  pada window  sebelumnya  maka  nilai hash-nya tidak perlu dituliskan lagi. Nilai  0,  4  dan  8  merupakan  nilai indeks  dari  hash  yang  terbentuk oleh  k-gram.  Parameter  nilai  pada window  digunakan  untuk  mengam- bil  perwakilan  nilai  hash  sebagai bagian fingerprint yang tepat.
Untuk  perhitungan  teks  2 sama  seperti  teks  1,  berikut  ini adalah nilai-nilai hash dan pembentukan window dari teks 2 : Nilai hash Teks 2: 1605085 1873046 1760636 1651505 1578399 1740556
1591669 1886529 1586866
1833684 1810814 NilaiWindowTeks 2 denganukuran4 :
( 1605085 1873046 1760636 1651505 ) ( 1873046  1760636 1651505
1578399 )
( 1760636  1651505 1578399
1740556 )
( 1651505  1578399 1740556
1591669 )
( 1578399  1740556 1591669
1886529 )
( 1740556  1591669 1886529
1586866 )
( 1591669  1886529   1586866
1833684 )
( 1886529  1586866 1833684 1810814 )
Hasil fingerprint teks2 :
[1605085,0] [1578399,4] [1586866,8]
6. Langkahkeenam :pengukurannilaisimilaritas. Nilaisimilaritasditentukandengan
formula padapersamaan (3) berikut.
S     = 2 4 x 100% = 50%
Jadihasildaritingkatkesamaanteks 1 danteks 2 adalah 50%

## Use case Diagram
Padagambar Use  case untuk user ini  terdapatlangkah-langkah  yang akandijelaskan, antara lain langkahpertamaadalah user dapatmeng-upload dokumen, kemudian  user  input  k-gram  dan window. Setelahitudokumen di
cekdanmenampilkanhasilpresentaseny a.Use case diagram Upload Files dapat dilihat pada Gambar 2 berikut.
Gambar 2. Use case diagram Upload Files
Sedangkan  untuk  use  case diagram Text only langkah awal dimu- lai dari user  mengcopy  dokumen yang berekstensi  .txt,  tahapkedua  input k- gram dan window lalu  kita  bisa melihat  hasil  kesamaan  dokumen tersebut  berupa  persentase.  Use  case diagram  Text  Only  dapat  dilihat  pada Gambar 3 berikut.
Similaritas  ( 𝑑𝑑 𝑖𝑖 𝑑𝑑 𝑗𝑗 ) = | 𝑤𝑤 ( 𝑑𝑑 𝑖𝑖 ) ∩�𝑑𝑑 𝑗𝑗 � | | 𝑤𝑤 ( 𝑑𝑑 𝑖𝑖 ) ∪�𝑑𝑑 𝑗𝑗 � | (3)
Gambar 3. Use case diagram Text Only

## Activity Diagram
Langkah  pertamadari  activity diagram  inidimulai  dengan  mengakses halaman awal pada website. Kemudian user dapat  menuju  ke  halaman  selan- jutnya yaitu halaman upload files, user dapat  meng- upload 2.    Lalu  dokumen tersebut  akan  di  proses.  Setelah  itu akan terlihat hasilnyadan akan menunjukan  berapa  persentasenya. Activity  Diagram  Upload  Files  dapat dilihat pada Gambar 4 berikut.
Gambar 4. Activity Diagram Upload Files
Sedangkanuntuk activity diagram Text Only adalah user dapatmeng- copy 2 dokumen. Laludokumentersebutakan di proses. Setelahituakanterlihathasilnyadanakan menunjukanberapapersentasenya. Activity diagram Text Only
dapatdilihatpadaGambar5 berikut.
Gambar 5. Activity Diagram Text Only

## Sequence Diagram
Tahappertamadari sequence diagram adalah User dapatmengakseshalamanup load files untukmeng- upload dokumendanmelihathasildari fin gerprinting lalukeluardariaplikasi.Sequ ence diagram upload files dapatdilihatpadaGambar6 berikut.
Gambar 6. Sequemce diagram Upload Files
Sedangkan Sequence diagram untuk Text Only adalah User dapatmengakseshalamanTe xt Only untukmeng- copy dokumendanmelihathasildari fingerprin ting lalukeluardariaplikasi. Sequence diagram text only dapatdilihatpadaGambar7 berikut.
Gambar 7. Sequemce diagram Text Only

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Tampilan Aplikasi
Tampilan  awal  terdiri  dari sekilas  tentang  pengertin  Algoritma Winnowing.  Halamanawal  website dapat dilihat pada Gambar 8 berikut.
Gambar 8. Halaman Awal Website
Setelah  pembuatan  tampilan awal  website,  selanjutnya  membuat tampilan  untuk  upload  dokumen  dan text  only.  Pada  tampilan  kedua  ini terdapat  penjelasan  winnowing,  ke- mudian adatulisan file-1 dan file-2serta tombol  browse  Selanjutnyaada  gram dan  juga  window.  Lalu  tombol  Cek. Halaman  upload  files  dapat  dilihat pada Gambar 9 berikut.
Gambar 9. Halaman Upload files
Pada tampilan di Text only ada kolom  kosong  yang  akan  di  isi  teks. Selanjutnyaadagram dan window.Laluada  juga  tombol  Cek.
Halaman  text  only  dapat  dilihat  pada Gambar 10 berikut.
Gambar 10. Halaman Text only
Tampilan  selanjutnya  adalah tampilan  keterangan  teks  1  dan  teks  2 yang  sudah  di  uji.  Tampilan  ke- terangan ini dibuat menggunakan table yaitu table table-bordered. Halamanketerangan  dapat  dilihat  pada
Gambar 11 berikut.

## Gambar 11. Halaman Keterangan
Tampilan  selanjutnya  adalah tampilan  My  Profile.  Tampilan  hala- man My profile ini terdapat penjelasan tentang  data  diri  pembuat  website.
Terdiri  dari  tabel  dan  kolom-kolom berisi nama, alamat, universitas, tanggal lahir, jenis kelamin, email, dan nomor  telephone.  Halaman  my  profile dapat dilihat pada Gambar 12 berikut.
Gambar 12. Halaman My Profile .

## PerbandinganEksekusiDokumendan
Waktu Berikutiniadalahtabelhasilujico baperbandinganukurandoku-men danberapa lama waktu
yang digunakan.
Tabel 1PerbandinganEksekusiDokumendanWaktu Ukuran Dok 1 Ukuran Dok 2 K- gram Window Waktu 1,18 MB 1,12 MB 4 4 14 detik 2,48 MB 2,30 MB 5 5 19 detik 3,51 MB 3,08 MB 6 6 25 detik 4,61 MB 4,31 MB 7 7 42 detik 5,90 MB 5,74 MB 8 8 2 menit 10 detik

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  ujicoba  yang  telah dilakukan  yaitu  pengecekan  kemiripan dokumen menggunakan Algoritma Winnowing  maka  dapat  diambil  ke- simpulan  bahwa  aplikasi  website  ini akan memberikan hasil berupa persentase  dan  keterangan  bahwa kedua  dokumen  yang  diuji  termasuk plagiat atau tidak.Aplikasi ini memiliki
5  kategori  persentase  kemi-ripannya sesuai  dengan  teori  yang  ada  yaitu tidak plagiat, sedikit kesamaan, plagiat tingkat  sedang,  mendekati  plagiarism dan  plagiarism.Waktu  proses  untuk
pendeteksian  ini  lebih  lama  jika memproses file yang cukup besar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ridhatillah, Ardini 2003, Dealing with Plagiarism in the
Information System Research
Community: A Look at F Actors
That Drive Plagiarism and Ways to Address Them, MIS
Quarterly; Vol. 27, No. 4, pp.
511-532. [2] Kurniawati, A., Sekarwati, Kemal A., danWicaksana, I wayanSimri. 2012. ArsitekturUntukAplikasiDeteksi
KesamaanDokumen  Bahasa Indonesia . Konferensi Nasional SistemInformasi 2012, STMIK - STIKOM Bali 23-25 Pebruari 2012. pp. 297-302.
[3] RiyanPratama, Mudafiq.2013PenerapanTeknik Document Fingerprinting
PadaSistemPendeteksiPlagiarism eDokumenteksTerkelompokMen ggunakanAlgoritmaWinnowing DenganMetode K-
Gram.JurusanTeknikInformatika UniversitasMuhammadiyah Malang.
[4] Schleimer, Saul, Wilkerson, Daniel s., Aiken, Alex. 2003.
Winnowing: Local Algorithms for Document Fingerprinting. International conference on management of data. Proceedings of the 2003 ACM SIGMOD international conference on Management of data . pp. 76-85