EXPLORE: ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i2.2845

## Analisis Kinerja Algoritma Winnowing pada Pendeteksian Plagiarisme
Ari Kurniawan Saputra 1 , Erlangga 2 * , Tia Tanjung 2 1 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung 2 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung Bandar Lampung, Indonesia ari.kurniawan@ubl.ac.id, * ) erlangga@ubl.ac.id, tia.tanjung@ubl.ac.id
ABSTRACT – The problem of plagiarism at this time can be solved. This research was carried out by analyzing the performance of the Winnowing Algorithm on plagiarism detection. The choice of the Winnowing Algorithm is because by calculating the hash value of k-grams, the rolling hash function is used to find the hash value, after which a window is formed from the hash value. In each window, the smallest hash value is selected. When more than one hash has the lowest value, the rightmost hash value is selected.  Then  all  selected  hash  values  are  stored  to  be  used  as  document  fingerprints.  This  fingerprint  serves  as  a  basis  for comparing the similarity of embedded text. The results of the Winnowing Algorithm performance analysis research show that this algorithm is quite good at detecting text similarity or plagiarism with the result of the smallest percentage value of 10 tests shown in the 10th test with n-gram values n = 10, window w = 3, time process sec = 0.0094 with a result of 47% text similarity. This result is better than the results of the similarity of the Rabin Karp Algorithm from the results of previous studies.
Keywords: Document Fingerprints, Plagiarism, Similarity, Turnitin, Winnowing Algorithm.
ABSTRAK – Masalah plagiarisme di saat ini dapat diselesaikan. Penelitian ini dilakukan analisis kinerja Algoritma Winnowing pada pendeteksian plagiarisme. Pemilihan Algoritma Winnowing karena dengan menghitung nilai hash dari k-gram, fungsi hash bergulir dipakai mencari nilai hash, setelah itu sebuah window dibentuk dari nilai hash. Di tiap window, nilai hash terkecil dipilih. Ketika lebih dari satu hash nilai terendah, nilai hash paling kanan dipilih. Kemudian semua nilai hash yang dipilih disimpan untuk digunakan sebagai fingerprint dokumen. Fingerprint ini berfungsi sebagai dasar untuk membandingkan kesamaan teks yang disematkan. Hasil penelitian analisis kinerja Algoritma Winnowing ini menunjukan bahwa algoritma ini cukup baik dalam pendeteksian kemiripan teks atau plagiarisme dengan hasil nilai persentase terkecil dari 10 kali pengujian yang ditunjukan pada pengujian ke-10 dengan nilai n-gram n=10, window w=3, waktu proses sec=0.0094 dengan hasil kemiripan teks 47 %. Hasil ini lebih baik dari hasil kemiripan Algoritma Rabin Karp dari hasil penelitian sebelumnya.
Kata Kunci: Algoritma Winnowing, Fingerprint Dokumen, Plagiasi, Similaritas, Turnitin.

## 1. Pendahuluan
Masalah  plagiarisme  pada  saat  ini  dapat  dilakukan secara praktis dan lebih mudah. Praktik plagiat ini sudah sering terjadi khususnya di kalangan akademisi. Salah satu penyebab plagiarisme adalah tekanan untuk mempublikasikan  dengan  cepat  di  komunitas  ilmiah. Konsekuensinya,  mereka  terdorong  untuk  menjiplak karena  mereka  kurang  memiliki  motivasi  untuk menciptakan  karya  mereka  sendiri,  keterampilan  untuk mengevaluasi sumber secara kritis, pengetahuan tentang kapan  dan  bagaimana  mengutip,  dan  kepedulian pembimbing atau instruktur yang minim [1].
Jumlah teks plagiasi terdapat 3 kategori: berat, sedang, ringan Plagiarisme ringan memiliki rasio atau persentase ter plagiasi kurang dari 30%, sedang 30% -70%, dan berat
memiliki rasio atau persentase teks yang dicuri lebih besar dari 70% [2].
Tindakan  plagiarisme  dalam  karya  seperti  penulisan ilmiah  ini  sudah  dikatakan  melanggar  hukum  karena sudah  mencuri  hak  cipta  karya  orang  lain.  Untuk mencegah  tindakan  plagiarisme  dalam  hal  penulisan ilmiah seperti ini dapat dilakukan dengan cara mendeteksi setiap kata atau kalimat di dalamnya memakai algoritma matching string atau kata pada tulisan.
Penelitian  ini  dilakukan  analisis  kinerja  Algoritma Winnowing  pada  pendeteksian  plagiarisme.  Winnowing dipilih  karena  menggunakan rolling  hash  function untuk menghitung  nilai hash dari  setiap  k-gram  dan  kemudian menggunakan nilai tersebut untuk membentuk window .

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika
(Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
EXPLORE: ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i2.2845
Identifikasi nilai hash serendah mungkin untuk setiap interval  waktu.  Jika  lebih  dari  satu  hash  memiliki  nilai terkecil, yang paling kanan dipilih. Setelah dokumen di- hash , sidik jarinya dapat diambil dan digunakan di masa mendatang.  Saat  menentukan  seberapa  mirip  dua  teks, sidik jari ini akan berfungsi sebagai standar. [3].
Berdasarkan penelitian terdahulu menyatakan bahwa Algoritma Winnowing mendapatkan hasil terbaik pada uji coba dengan nilai n-gram (n) = 3 dan window (w) = 3, sehingga  dapat  disimpulkan  Algoritma  Winnowing memiliki  persentase  akurasi  yang  baik  [4][5].  Pada penelitian  perbandingan  antara  algoritma  Rabin-Karp dengan Algoritma Winnowing lebih unggul dibandingkan dengan  Algoritma  Rabin-Karp  dari  kedua  variabel yang menjadi landasan perbandingan karena bukan hanya nilai hash saja yang  dibandingkan,  namun  nilai hash yang  ada akan  dikonversikan  terlebih  dulu  kedalam window baru sehingga dapat diketahui nilai hash yang sama [6][7][8][9].

## 2. Metodologi
Penelitian  ini  bersifat  kualitatif.  Tujuan  dari  metode penelitian  kualitatif  adalah  untuk  mendapatkan pemahaman  menyeluruh  tentang  suatu  topik  dari  pada hanya  mengungkap  yang  dangkal.  Karena  metode kualitatif  menganggap  sifat  suatu  pertanyaan  akan berbeda  dengan  sifat  pertanyaan  lainnya,  maka  metode penelitian ini lebih menyukai penggunaan teknik analisis mendalam,  seperti  mempelajari  pertanyaan  kasus  per kasus  [10].  Tahap  penelitian  alur  sistem  ini  dilakukan dengan  menguji  antara  Algoritma  Winnowing  dan Aplikasi Turnitin yang digambarkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Alur Pengujian

## A. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  observasi dan studi pustaka. Observasi dengan membuat dataset atau data pelatihan yang digunakan sebagai data perbandingan pada  proses  pendeteksian  plagiarisme.  Saat  melakukan tinjauan  pustaka,  praktik  yang  umum  dilakukan  adalah penggunaan  kutipan  langsung  dan  catatan  rinci  yang diambil dari bahan pustaka pendukung dan relevan secara ekstensif.

## B. Metode
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  analisis  kinerja  dari Algoritma  Winnowing  dan  menggunakan  Aplikasi Turnitin  sebagai  tolak  ukur  dalam  pendeteksian plagiarisme. Untuk melakukan tahap pengukuran kinerja antara  Algoritma  Winnowing  dan  Aplikasi  Turnitin sebagai  tolak  ukur  pendeteksian  plagiarisme  tersebut, penelitian  ini  menggunakan  metode  perbandingan  nilai rata-rata uji hipotesis t- test . Masing-masing pendekatan ini diuraikan sebagai berikut:
1. Algoritma Winnowing
Winnowing  [3],  sebuah  algoritma  untuk  sidik  jari dokumen. Menggunakan sidik jari dokumen, Anda dapat memeriksa  apakah  dua  dokumen  atau  dua  salinan  dari teks yang sama akurat. Teknik sidik jari yang dijelaskan di sini  menggunakan  algoritma hashing .  Fungsi hash menghitung pengidentifikasian unik untuk string teks apa pun.
Nilai hash ditentukan  untuk  setiap  k-gram  oleh algoritma Winnowing, yang dalam hal ini menggunakan fungsi hash bergulir. Nilai hash yang dihasilkan digunakan untuk membuat jendela. Nilai hash terkecil dipilih di setiap interval  waktu.  Nilai hash paling  kanan  dipilih  jika  ada beberapa  nilai hash dengan  nilai  terendah  yang  sama. Sebagai sidik jari dokumen, hash yang dipilih kemudian disimpan.
File teks  berfungsi  sebagai  input  untuk  sidik  jari dokumen.  Produk  akhirnya  adalah  sidik  jari,  yang merupakan  kumpulan hash .  Sidik  jari  ini  kemudian digunakan  untuk  menentukan  seberapa  mirip  teks  yang disematkan  satu  sama  lain.  Parameter  algoritma  untuk mendeteksi plagiarisme harus:
a. Whitespace Insensitivity, yaitu spasi, huruf kapital, tanda baca, tidak boleh mempengaruhi perataan teks file .
b. Noise Suppression ,  yaitu  pengurangan  noise,  atau mengabaikan file teks yang berisi kata yang terlampau kecil  atau  tidak  relevan  dibandingkan  dengan  kata lebih sering dipakai.
c. Position Independence , yaitu mencocokkan file teks tidak boleh  bergantung  pada  urutan  kata  di  dalam  file tersebut,  sebuah  fitur  yang  dikenal  sebagai kemandirian  posisi,  yang  memastikan  bahwa dokumen  dengan  kata  dalam  urutan  tampilan  yang berbeda akan tetap cocok.
Algoritma  Winnowing  memenuhi  kebutuhan  ini dengan  mem-filter  karakter  non-alphanumeric  seperti
EXPLORE: ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i2.2845
tanda baca dan spasi sebelum melanjutkan pemrosesan. Algoritma  Winnowing  diimplementasikan  dengan langkah-langkah berikut:
1. Penghapusan Karakter yang tidak dipakai Penghilangan tanda baca, spasi dan simbol “, = , #, %, &, (,), -, _, $, @, ! , /,”
Contoh 1:
dimodifikasi menjadi
2. Pembentukan Rangkaian n- gram .
Dari  teks  di  atas  yang  sudah  dibersihkan  dengan ukuran  k,  k  =  7,  kita  dapat  membentuk  deret  n-gram dengan  menghilangkan  karakter  yang  tidak  diperlukan (gram  terbaik  penelitian sebelumnya)  Gunakan  “ licasid ikaside  kasidet  acidite  Ideteks  Detect  Eteksis  Eksiso  Eksisou Ksisour Csisour Isourcec Sidetek ourcod urcod rcecode cecodec” .
3. Perhitungan Fungsi Hash untuk tiap n- gram
Tugas  dari Hash untuk  menentukan  nilai hash dari setiap gram dalam n-gram. Untuk Algoritma Winnowing, rolling hash adalah fungsi yang dipakai untuk menghitung nilai hash gram  yang  berurutan.  Dengan  menggunakan rolling hash , sebuah string dapat diubah menjadi nilai unik dengan panjang tetap yang dapat digunakan sebagai token string . Fungsi semacam ini dikenal sebagai fungsi hash , dan nilai yang dikembalikan dikenal sebagai nilai hash ; Rumus (1) ascii karakter (c), basis (b), dan jumlah karakter (k).
𝐻(𝑐𝑘) = 𝑐1  ∗  𝑏(𝑘 − 1) + 𝑐2  ∗  𝑏 (𝑘 − 2)   + 𝑐𝑘  ∗  𝑏 (𝑘 − 𝑘) (1)
Hasil rolling hash kalimat Contoh 1:
4. Pembentukan Window dari Nilai Hash
Nilai hash dari window ukuran w = 9 yaitu:
5. Pemilihan Fingerprint dari Setiap Window Langkah terakhir adalah melihat nilai terkecil di tiap window sebagai fingerprint , nilai fingerprint -nya:
6. Persamaan Jaccard Coefficient
Adalah  persamaan  Koefisien Jaccard ,  nilai  sidik  jari yang  dibentuk  oleh  Algoritma  Winnowing  digunakan sebagai ukuran persentase kesamaan teks. Seberapa mirip dua set kata hash dapat ditentukan dengan menggunakan Persamaan Koefisien Jaccard . Rumus (2) digunakan untuk menghitung koefisien Jaccard .

## 3. Hasil Dan Pembahasan

## A. Implementasi
Berikut merupakan tahapan implementasi Algoritma Winnowing yang dijabarkan pada pengujian berikut.
Kalimat uji 1
Kalimat uji 2
a. Pembuangan Karakter yang Tidak Relevan.
Tahapan ini akan melakukan penghapusan tanda baca, spasi,  symbol “, =,  #,  %,  &,  (,),  -, _,  $,  @,  !,  /,” dan merubah  semua  teks  menjadi lowercase atau  huruf  kecil seperti  hasil  berikut ini.
Kalimat uji 1
Kalimat uji 2
b. Pembentukan Rangkaian n-gram
Tahapan  ini  akan  melakukan  pembentukan n-gram sebagai  kalimat  uji,  jumlah  data  pengelompokan n-gram dimulai dari 2 sampai 10, berikut pengujian menggunakan nilai n-gram = 2.
analisaperbandinganalgoritmarabinkarpalgoritmawinnowi ngdanaplikasiturnitinpadapendeteksianplagiarisme
analisaperbandinganalgoritmarabinkarpalgoritmatfidfpada pendeteksianplagiarisme
EXPLORE: ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i2.2845
Kalimat uji 1
Kalimat uji 2 c. Perhitungan Fungsi Hash untuk tiap n-gram Tahapan  ini  merumuskan  perhitungan  fungsi hash, masing-masing n-gram dibuat rolling hash, berikut pengujian perhitungan hash n-gram pada kalimat uji 1 dan 2 pada kata “analisa” dengan nilai basis (b) = 3 dan nilai n-gram = 7.
𝐻(𝑎𝑛𝑎𝑙𝑖𝑠𝑖𝑠) = 𝐴𝑠𝑐𝑖𝑖(𝑎) ∗ 3 6 + 𝐴𝑠𝑐𝑖𝑖(𝑛) ∗ 3 5 + 𝐴𝑠𝑐𝑖𝑖(𝑎) ∗ 3 4 + 𝐴𝑠𝑖𝑖(𝑙) ∗ 3 3 + 𝐴𝑠𝑐𝑖𝑖(𝑖) ∗ 3 2 + 𝐴𝑠𝑐𝑖𝑖(𝑠) ∗ 3 1 + 𝐴𝑠𝑐𝑖𝑖(𝑎) ∗ 3 0
= 97 * 729 + 110 * 243 + 97 * 81 + 108 * 27 + 105 * 9 + 115 * 3 + 97 * 1 Dari hasil perhitungan tersebut maka didapatkan nilai hash berikut:
d. Pembentukan Window dari Nilai Hash
Tahapan  ini  melakukan  pengelompokan  ( Windowing) untuk  setiap  hasil hash ,  langkah  tersebut  sama  seperti dengan n-gram . Hasil rangkaian window pada kalimat uji 1 dan kalimat uji 2 ditunjukan pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Rangkaian Window No Kalimat Uji 1 dan 2 pada teks “analisa” 1 {  70713  26730 7857 } 2 {  7857  26730 2916 } 3 {  2916  7857 945 } 4 {  945  2916 345 } 5 {  345  945 97 } e. Pemilihan Fingerprint dari Setiap Window Tahapan ini melakukan pengambilan nilai hash terkecil dari  rangkaian Window yang  disebut  dengan Fingerprint . Berikut proses dari Fingerprint:

## f. Persamaan Jaccard Coefficient
Tahapan  ini  melakukan  perhitungan  persentase kemiripan yang dilakukan menggunakan persamaan (2).
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑖𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 = 5 5 𝑋 100 = 100%

## B. Pengujian
Tabel  2  merupakan  hasil  uji  coba  pendeteksian kemiripan  teks  pada  Algoritma  Winnowing  untuk mendapatkan persentase kemiripan teks pada Kalimat Uji 1 dan Kalimat Uji 2.
Tabel 2. Tabel Uji Persentase Kemiripan Teks Algoritma Winnowing
Jumlah Uji Coba n-gram (n)  Window (w)  Waktu Proses (sec) Kemiripan (%) 1 2 3 0.0080 64.5 2 5 0.0934 63.1 2 7 0.0092 56.2 2 9 0.0104 57.1 2 3 3 0.0122 60.0 3 5 0.0096 60.0 3 7 0.0088 59.0 3 9 0.0135 55.5 3 4 3 0.0081 58.6 4 5 0.0085 59.3 4 7 0.0083 58.3 4 9 0.0101 55.5 4 5 3 0.0084 56.2 5 5 0.0088 54.5 5 7 0.0093 58.3 5 9 0.0093 55.5 5 6 3 0.0090 56.2 6 5 0.0084 54.5 6 7 0.0100 58.3 6 9 0.0091 55.5 6 7 3 0.0110 55.3 7 5 0.0081 54.5 7 7 0.0083 58.3 7 9 0.0082 55.5
an na al li is sa ap pe er rb ba an nd di in ng ga an na al lg go or ri it tm ma ar ra ab bi in nk ka ar rp pa al lg go or ri it tm ma aw wi in nn no ow wi in ng gd da an na ap pl li ik ka as si it tu ur rn ni it ti in np pa ad da ap pe en nd de et te ek ks si ia an np pl la ag gi ia ar ri is sm me
an na al li is sa ap pe er rb ba an nd di in ng ga an na al lg go or ri it tm ma ar ra ab bi in nk ka ar rp pa al lg go or ri it tm ma at tf fi id df fp pa ad da ap pe en nd de et te ek ks si ia an np pl la ag gi ia ar ri is sm me
70713 26730 7857 2916 945 345 97
[7857, 1]  [2916, 2]  [945, 3]  [345, 4]  [97, 5]
EXPLORE: ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i2.2845
Jumlah Uji Coba n-gram (n)  Window (w)  Waktu Proses (sec) Kemiripan (%) 7 8 3 0.0082 53.0 8 5 0.0085 51.4 8 7 0.0088 53.8 8 9 0.0092 55.5 8 9 3 0.0757 53.0 9 5 0.0082 51.4 9 7 0.0086 53.8 9 9 0.0094 55.5 9 10 3 0.0094 47.0 10 5 0.0090 47.2 10 7 0.0089 48.1 10 9 0.0089 47.3
Dari  tabel  pengujian  pada  Tabel  2,  uji  coba pendeteksian  kemiripan  teks  Algoritma  Winnowing dilakukan  sebanyak  9  kali  dengan  nilai n-gram awal n =2 dan  nilai n-gram akhir n =10  serta  waktu  proses  yang berbeda-beda  setiap n-gram ,  dengan  penggunaan  nilai Window 3,5,7,9. Dari hasil uji coba didapatkan nilai n-gram dan window terbaiknya, berikut hasil nilai n-gram dan window terbaik; Tabel 3.
Tabel 3. Tabel Hasil Nilai n-gram dan Window Terbaik
Jumlah Uji Coba n-gram (n)  Window (w)
Waktu Proses (sec) Kemiripan (%) 1 2 7 0.0092 56.2 2 3 9 0.0135 55.5 3 4 9 0.0101 55.5 4 5 5 0.0088 54.5 5 6 5 0.0084 54.5 6 7 5 0.0081 54.5 7 8 5 0.0085 51.4 8 9 5 0.0082 51.4 9 10 3 0.0094 47.0
Dari Tabel 3 persentase nilai terbaik atau terkecil ditunjukan  pada  pengujian  ke-10,  n-gram  n=10, window  w=3,  waktu  proses  sec=0.0094,  serta  hasil kemiripan  teks  47%.  Merujuk  pada  penelitian  yang telah  dilakukan  sebelumnya  [11]  dinyatakan  bahwa Algoritma Winnowing lebih baik karena memperlihatkan persentase yang lebih kecil dan proses lebih  cepat  dengan  menggunakan  data  pengujian sebanyak  30  paper,  n- gram =9  dan window =3,  waktu 0.0257.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  menunjukan bahwa  Algoritma  Winnowing  cukup  baik  dalam pendeteksian  kemiripan  teks  atau  plagiarisme  yang ditunjukan  pada  Tabel  3  diatas  dengan  hasil  nilai persentase  terkecil  dari  10  kali  pengujian  yang ditunjukan pada  pengujian ke  10 dengan  nilai n-gram n =10, window w =3, waktu proses sec =0.0094, serta hasil kemiripan teks 47 %.

## 5. Daftar Pustaka
[1]  lib .ugm.ac.id,  “Panduan  Anti  Plagiarism,” Perpustakaan  Universitas  Gadjah  Mada ,  2014. https://lib.ugm.ac.id/?page_id=327  (accessed Nov. 14, 2022).
[2] A.  H.  Purba  and  Z.  Situmorang,  “Analisis Perbandingan  Algoritma      Rabin-Karp      dan Levenshtein      Distance      dalam  Menghitung Kemiripan  Teks,” J.   Tek.   Inform.   Unika   St. Thomas, vol. 02, pp. 24 – 32, 2017.
[3]  N.  Alamsyah ,  “Perbandingan  Algoritma Winnowing dengan Algoritma Rabin Karp untuk Mendeteksi  Plagiarisme  pada  Kemiripan  Teks Judul Skripsi,” Technol. J. Ilm. , vol. 8, no. 3, pp.
124 – 134, 2017, doi: 10.31602/tji.v8i3.1116.
[4] I.  B.  K.  S.  Arnawa,  “Implementasi  Algoritma Winnowing dalam  Mendeteksi  Plagiarisme  pada Tugas Mahasiswa,” vol. 10, pp. 220– 230, 2022.
[5]  W.  Hidayat,  E.  Utami,  and  A.  D.  Hartanto, “ Pemilihan Parameter  Terbaik  pada  Algoritma Winnowing dalam Mendeteksi Tingkat Kesamaan Dokumen Bahasa Indonesia Selection  of  the  Best  Parameters  in  the Winnowing Algorithm in Detecting the Level of Similarity  in  Indonesian  Documents,” Citec  J. , vol. 7, no. 2, 2020.
[6]  S.  Sugiono,  H.  Herwin,  H.  Hamdani,  and  E. Erlin,  “Aplikasi  Pendeteksi  Tingkat  Kesamaan Dokumen  Teks:  Algoritma  Rabin  Karp  Vs. Winnowing,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol.  9,  no.  1,  pp.  82 – 93,  2018,  doi:
10.31849/digitalzone.v9i1.1242.
EXPLORE: ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i2.2845
[7]  G. Hizkia, O. Mangundap, H. Sujaini, and H. S. Pratiwi,  “Implementasi  Algoritma  Winnowing pada Aplikasi,” vol. 8, no. 1, pp. 147– 153, 2022.
[8]  A.  M.  A.  K.  Parewe,  A.  Aman,  and  D.  P.  M. Dewang, “Perbandingan Algoritma Winnowing dan Algoritma Manber dalam Mendeteksi Berita
Hoax  di  Media  Sosial,” Semin.  Nas.  Teknol.  Inf. dan Komput. , pp. 41 – 46, 2021.
[9] I.  Bagus  and  K.  Surya,  “Komparasi  Algoritma
Winnowing d an Rabin,” pp. 345– 351.
[10] gurupendidikan, “Metode Penelitian Kualitatif,”
2022. https://www.gurupendidikan.co.id/metode- penelitian-kualitatif/ (accessed Nov. 14, 2022).
[11]  A.  K.  Saputra,  K.  Muludi,  and  T.  Thamrin, “Comparative  Analysis  between  Rabin  Karp Algorithm, Winnowing, and
Turnitin
Applications for Detecting Plagiarized Words,” Proceeding 6th ICITB 2020 – , no. December, pp.
40 – 49, 2020,
[Online]. Available: https://jurnal.darmajaya.ac.id/index.php/icitb/ article/view/2505.