e-ISSN 2745-7265p-ISSN 2088-5555EXPERT Vol.13 No.1 June 30, 2023 – Hal. 23

## Implementasi Algoritma Rabin-Karp pada Pendeteksian Plagiarisme
Ari Kurniawan Saputra 1 * , Robby Yuli Endra 1 , Fenty Arani 2 , Tia Tanjung 2 , Agustian Prakarsya 3 1 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bandar Lampung, Bandar Lampung 2 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bandar Lampung, Bandar Lampung 3 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Institut Teknologi dan Bisnis Lembah Dempo, Sumatera Selatan Indonesia
1 * ari.kurniawan@ubl.ac.id , 1 robby.yuliendra@ubl.ac.id , 2 fenty.ariani@ubl.ac.id , 2 tia.tanjung@ubl.ac.id , 3 prakarsya@lembahdempo.ac.id
ABSTRACT – Plagiarism is a crime and a scourge of science. To avoid plagiarism in scientific articles, as in the case of this research, string-matching methods can be used. This study aims to implement the Rabin-Karp Algorithm in detecting plagiarism in scientific writing based on the level of text similarity. The Rabin-Karp algorithm was chosen for this research problem because previous studies revealed that the Rabin-Karp premise is to separate the hash value of the input string from the text substring. Assuming they are the same, the character check is performed one more time, and if not, moves the substring aside. The main part of this computation exhibit is successfully calculating the hash of the substring when applied. This research is quantitative. The stages of this research flow were carried out by testing the implementation of the Rabin-Karp algorithm. Based on the calculation above, the percentage of similarity between Test Sentence 1 and Test Sentence 2 is 77.96%. Referring to previous studies, the Winnowing algorithm was found to be better at detecting text similarities than the Rabin-Karp algorithm. This is shown in the results of the similarity detection test of 30 paper documents as test data with the results of the average percentage value. Rabin- Karp Algorithm 41.41% and Winnowing Algorithm 35.15%. This study shows that the Rabin-Karp Algorithm does not work optimally in detecting text similarity, so further research needs additional methods to calculate a good level of similarity to optimize the performance of the Rabin-Karp Algorithm.

## Keywords: Algorithm; Plagiarism; Rabin-Karp.
ABSTRAK – Plagiarisme adalah tindakan kejahatan dan momok ilmu pengetahuan. Untuk menghindari plagiarisme dalam artikel ilmiah, seperti pada masalah penelitian ini, dapat digunakan metode string matching atau pencocokan string. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan implementasi Algoritma Rabin-Karp pada pendeteksian plagiarisme penulisan ilmiah berdasarkan tingkat kemiripan teks. Algoritma Rabin-Karp dipilih dalam permasalahan penelitian ini karena  pada  penelitian-penelitian  sebelumnya  mengungkapkan  bahwa  premis  Rabin-Karp  adalah  memisahkan  nilai hash dari input string dengan substring teks. Dengan asumsi keduanya sama, pemeriksaan karakter dilakukan sekali lagi,  dan  jika  tidak,  pindahkan  substring  ke  samping.  Bagian  utama  dari  pameran  perhitungan  ini  adalah  berhasil menghitung hash dari substring saat diterapkan. Penelitian ini bersifat kuantitatif. Tahapan alur penelitian ini dilakukan dengan  menguji  implementasi  algoritma  Rabin-Karp.  Berdasarkan  perhitungan  diatas,  dapat  diketahui  persentase kemiripan  antar  Kalimat  Uji  1  dan  Kalimat  Uji  2  adalah  77,96%.  Mengacu  pada  penelitian  sebelumnya,  algoritma Winnowing  ditemukan  lebih  baik  dalam  mendeteksi  kemiripan  teks  dibandingkan  algoritma  Rabin-Karp.  Hal  ini ditunjukan pada hasil pengujian pendeteksian kemiripan 30 dokumen paper sebagai data uji dengan hasil nilai rata-rata persentase.  Algoritma  Rabin-Karp  41,41%  dan  Algoritma  Winnowing  35,15%.  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa Algoritma Rabin-Karp tidak bekerja secara optimal dalam mendeteksi kemiripan teks, sehingga penelitian selanjutnya perlu adanya metode tambahan untuk menghitung tingkat kemiripan teks (Similarity) yang baik untuk mengoptimalkan kinerja Algoritma Rabin-Karp.
Kata Kunci: Algoritma; Plagiarisme; Rabin-Karp.

## 1. PENDAHULUAN
Plagiarisme  adalah  tindakan  kejahatan  dan  momok ilmu pengetahuan [1] . Plagiarisme dalam penulisan ilmiah dianggap  ilegal  karena  melibatkan  pembajakan  karya orang lain. Salah satu faktor penyebab plagiarisme adalah keinginan  komunitas  ilmiah  untuk  publikasi  cepat [2] .
Untuk  menghindari  plagiarisme  dalam  artikel  ilmiah, seperti  pada  masalah  penelitian  ini,  dapat  digunakan metode string matching atau  pencocokan string [3][4][5] . String matching adalah metode untuk menentukan akurasi atau output dari satu atau lebih pola teks tertentu [6] . Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan implementasi  Algoritma  Rabin-Karp  pada  pendeteksian
e-ISSN 2745-7265p-ISSN 2088-5555EXPERT Vol.13 No.1 June 30, 2023 – Hal. 24
plagiarisme  penulisan  ilmiah  berdasarkan  tingkat kemiripan  teks.  Algoritma  Rabin-Karp  dipilih  dalam permasalahan  penelitian ini karena pada penelitian yang dilakukan oleh Jody, J., A.T. Wibowo, dan A. Arifianto pada  tahun  2015  dengan  judul “Analisis  Dan Implementasi  Algoritma Winnowing Dengan Synonym Recognition Pada  Deteksi  Plagiarisme  Untuk  Dokumen Teks  Berbahasa  Indonesia ” mengungkapkan  bahwa premis  Rabin-Karp  adalah  memisahkan  nilai hash dari input string dengan substring teks. Dengan asumsi keduanya sama, pemeriksaan karakter dilakukan sekali lagi, dan jika tidak, pindahkan substring ke samping. Bagian utama dari pameran perhitungan ini adalah berhasil menghitung hash dari substring saat diterapkan [7] .
Berdasarkan penelitian terdahulu menyatakan bahwa algortima Rabin-Karp dapat digunakan untuk mendeteksi plagiarisme dalam file dokumen dalam format teks. Hasil analisis yang membandingkan persentase kemiripan dari pengujian  sepuluh  dokumen  teks  dengan  algoritma Rabin-Karp  menghasilkan  dokumen  asli  dan  dokumen yang diuji dengan akurasi tertinggi sebesar 47.58 persen. Ketepatan  yang  paling  rendah  adalah  19.28%.  Analisis terhadap  sepuluh  dokumen  dengan  nilai  k-gram  1 menghasilkan  persentase  kemiripan  tertinggi  dan terendah  masing-masing  sebesar  57.14%  dan  28.57%. Sedangkan  nilai  kemiripan  30%  meliputi  plagiarisme minor ,  plagiarisme  sedang  30%-70%,  dan  plagiarisme mayor lebih dari 70% [8][9] . Beberapa  penelitian  terdahulu  terkait  penambahan atau  penggabungan  metode  ataupun  algoritma  sebagai upaya untuk meningkatkan hasil akurasi algoritma Rabin- Karp terdapat pada penelitian [5] yang menyatakan bahwa algoritma  Rabin-Karp  dengan  menggunakan  metode deteksi sinonim lebih akurat menentukan skor persentase kesamaan  dibandingkan  dengan  algoritma  Rabin-Karp tanpa deteksi sinonim. Karena meskipun kata-kata dalam dokumen  uji  diubah  dengan  cara  ini,  kata-kata  tersebut memiliki  arti  yang  sama  dan  dikenali  oleh  sistem  ini. Penelitian  yang  dilakukan  oleh [10] menyatakan  bahwa penerapan  algoritma  Rabin-Karp  dan  metode Cosine Similarity memproses  perbandingan  plagiarisme  dengan jumlah  karakter  sebanyak  42432  memakan  waktu sebanyak  12.49-16.17  Detik,  waktu  bertambah berdasarkan banyaknya jumlah karakter dalam dokumen. Penelitian  yang  dilakukan  oleh [11] menyatakan  bahwa hasil  penerapan  TF-IDF  untuk  mengelompokkan  frase pencarian dan menghitung
derajat kesamaan menggunakan algoritma Rabin-Karp mencatat
peningkatan rata-rata sebesar 11.81%. Ini terjadi karena frase  akar  dikelompokkan  dan  TF-IDF  menghitung frekuensi  indeks  untuk  membuat  konversi  kata  dasar menjadi  fungsi hash lebih  mudah  dan  lebih  akurat. Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh [12] yang menyatakan bahwa terjadi peningkatan presentasi akurasi algoritma  Rabin-Karp pada  pengujian  kemiripan  kata sebesar  20.06%  melalui  implementasi  algoritma  Jaro- Winkler  pada  Rabin-Karp.  Namun,  tingkat  persentase pada  pengujian  kemiripan  kalimat  dan  abstrak  jurnal mengalami penurunan sebesar 15.20%.
Hal ini menunjukkan bahwa algoritma Jaro-Winkler dapat meningkatkan akurasi pendeteksian kesamaan teks ketika diterapkan pada Rabin-Karp.

## 2. METODOLOGI
Penelitian  ini  bersifat  kuantitatif.  Penelitian kuantitatif  adalah  penelitian  yang  mencari  pemecahan masalah dengan cara mengukur variabel-variabel tertentu secara  cermat  untuk  menarik  generalisasi  yang  dapat diterapkan  pada  setiap  waktu,  tempat,  atau  jenis  data, khususnya  data  kuantitatif [13] .  Pemeriksaan  kuantitatif dipandang sebagai eksplorasi murni yang dapat dipahami dengan angka yang tepat. Penelitian kuantitatif memiliki contoh  penalaran  yang  mendalam,  menyiratkan  bahwa pemeriksaan dimulai dengan hipotesis keseluruhan, dan kemudian penelitian diselesaikan untuk menguji hipotesis untuk mendapatkan tujuan yang jelas. Dengan demikian, proses  penelitian  kuantitatif  dimulai  dengan  mengenali isu-isu  yang  memerlukan  pemeriksaan  hipotesis  untuk mencapai  penentuan  melalui  penetapan  pilihan  untuk mengakui  atau  menolak  spekulasi  penelitian [14] . Tahapan  alur  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menguji implementasi  algoritma  Rabin-Karp  yang  digambarkan pada Gambar 1 .
Gambar 1. Tahapan Analisis Kemiripan Kalimat [15]
e-ISSN 2745-7265p-ISSN 2088-5555EXPERT Vol.13 No.1 June 30, 2023 – Hal. 25

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut adalah tahapan untuk mengimplementasikan algoritma  Rabin-Karp  pada  kesamaan  kalimat  sebagai tolak ukur deteksi plagiarisme.
Kalimat Uji (1) – merupakan kalimat atau teks yang digunakan untuk menguji implementasi algoritma Rabin- Karp . Pengumpulan  kalimat  uji  ini  merupakan  tahapan awal  dalam  pengujian  implementasi  algoritma  Rabin- Karp.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  2  kalimat  uji yang  terdiri  dari  Kalimat  Uji  1  yang  dijadikan  sebagai dataset dan Kalimat Uji 2 yang dijadikan sebagai data test . Tahap preprocessing (2) – adalah  langkah  yang mendasari perlakuan terhadap arsip atau konten teks.
Tahap ini terdiri dari beberapa proses berikut. Tahap Preprocessing ini terdapat pada Tabel 1 .
a. Kalimat Uji Proses pengumpulan dan akuisisi Kalimat Uji.
b. Case Folding
Proses mengubah teks informasi menjadi huruf kecil . c. Tokenizing
Proses  memisahkan  kata-kata  dalam  kalimat  sesuai dengan urutannya .
d. Removal of Punctuation Marks
Proses menghilangkan salah satu karakter atau tanda aksentuasi,  misalnya,  tanda  titik,  tanda  seru,  tanda tanya, koma, dan sebagainya .
e. Removal of Stopwords Proses  menghilangkan  kata-kata  yang  tidak  penting dalam teks atau kata-kata yang tidak deskriptif, seperti kata "yang", "dan", "di", "dari", dan sebagainya.
f. Removal of Space Proses menghilangkan spasi dari setiap kata.
Kalimat Uji 1
Kalimat Uji 2
Tabel 1. Tahap Preprocessing
Kalimat Uji Case Folding Tokenizing Removal of Punctuation Marks Removal of Stopwords Removal of Space Universitas Bandar Lampung, merupakan universitas swasta terbaik Peringkat 1 di lingkungan LLDIKTI Wilayah II. universitas bandar, lampung merupakan universitas swasta terbaik peringkat 1 di lingkungan lldikti wilayah ii. universitas bandar lampung merupakan , universitas swasta terbaik peringkat 1 di lingkungan lldikti wilayah ii . universitas bandar lampung merupakan universitas swasta terbaik peringkat 1 di lingkungan lldikti wilayah ii universitas bandar lampung merupakan universitas swasta terbaik peringkat 1 lingkungan lldikti wilayah ii universitasbanda rlampung merupakanunive rsitasswasta terbaikperingkat 1lingkungan lldiktiwilayahii Universitas ABC, merupakan universitas negeri terbaik Peringkat 1 di lingkungan LLDIKTI Wilayah II. universitas abc, merupakan universitas negeri terbaik peringkat 1 di lingkungan lldikti wilayah ii. universitas abc , merupakan universitas negeri terbaik peringkat 1 di lingkungan lldikti wilayah ii . universitas abc merupakan universitas negeri terbaik peringkat 1 di lingkungan lldikti wilayah ii universitas abc merupakan universitas negeri terbaik peringkat 1 lingkungan lldikti wilayah ii universitasabcm erupakan universitasnegeri terbaik peringkat1lingku nganlldikti wilayahii
e-ISSN 2745-7265p-ISSN 2088-5555EXPERT Vol.13 No.1 June 30, 2023 – Hal. 1
Tahapan  pencocokan String K-Gram (3) – terdapat pada Tabel  2 . K-Gram.  K-Gram adalah  rangkaian  kata dengan  panjang K (karakter). K-Gram digunakan  untuk mengambil potongan-potongan karakter huruf sejumlah
K dari sebuah kata yang secara kontinuitas dibaca dari teks sumber hingga akhir dari kalimat.
Hasil K-Gram dalam  algoritma Rabin-Karp adalah serangkaian K karakter  berurutan  yang  dihasilkan  dari pemisahan  teks  menjadi K-Gram .  Setiap K-Gram kemudian  digunakan  untuk  menghitung  nilai hash dan membandingkannya  dengan  nilai hash dari  pola  yang dicari [5] .
Tabel 2. K-Gram Kalimat Uji K-Gram (3) Kalimat Uji 1  {uni},{niv},{ive},{ver},{ers},{rsi},{sit},{ita},{tas},{asb},{sba},{ban},{and},{nda},{dar},{arl}, {rla},{lam},{amp},{mpu},{pun},{ung},{ngm},{gme},{mer},{eru},{rup},{upa},{pak},{aka},{k an},{anu},{nun},{uni},{niv},{ive},{ver},{ers},{rsi},{sit},{ita},{tas},{ass},{ssw},{swa},{was},{ ast},{sta},{tat},{ate},{ter},{erb},{rba},{bai},{aik},{ikp},{kpe},{per},{eri},{rin},{ing},{ngk},{g ka},{kat},{at1},{t1d},{1di},{dil},{ili},{lin},{ing},{ngk},{gku},{kun},{ung},{nga},{gan},{anl}, {nll},{lld},{ldi},{dik},{ikt},{kti},{tiw},{iwi},{wil},{ila},{lay},{aya},{yah},{ahi},{hii} Kalimat Uji 2  {uni},{niv},{ive},{ver},{ers},{rsi},{sit},{ita},{tas},{asa},{sab},{abc},{bcm},{cme},{mer},{eru },{rup},{upa},{pak},{aka},{kan},{anu},{nun},{uni},{niv},{ive},{ver},{ers},{rsi},{sit},{ita},{ta s},{asn},{sne},{neg},{ege},{ger},{eri},{rit},{ite},{ter},{erb},{rba},{bai},{aik},{ikp},{kpe},{pe r},{eri},{rin},{ing},{ngk},{gka},{kat},{at1},{t1d},{1di},{dil},{ili},{lin},{ing},{ngk},{gku},{ku n},{ung},{nga},{gan},{anl},{nll},{lld},{ldi},{dik},{ikt},{kti},{tiw},{iwi},{wil},{ila},{lay},{aya} ,{yah},{ahi},{hii} Tabel 3. Hashing Kalimat Uji Hash Kalimat Uji 1  {4235},{4036},{4007},{4188},{3895},{4210},{4157},{3979},{4100},{3771},{4049},{3640},{3 725},{3944},{3698},{3781},{4124},{3888},{3739},{4079},{4190},{4231},{3998},{3867},{396 3},{3899},{4244},{4239},{3984},{3689},{3865},{3759},{4140},{4235},{4036},{4007},{4188}, {3895},{4210},{4157},{3979},{4100},{3805},{4263},{4259},{4175},{3807},{4229},{4102},{3 787},{4138},{3861},{4024},{3630},{3689},{3919},{3997},{4038},{3875},{4120},{3931},{399 4},{3839},{3877},{3683},{3590},{2435},{3766},{3915},{3970},{3931},{3994},{3879},{4065}, {4231},{3974},{3765},{3741},{4046},{3980},{3910},{3764},{3927},{4045},{4188},{4025},{4 241},{3899},{3912},{3829},{4203},{3675},{3860} Kalimat Uji 2  {4235},{4036},{4007},{4188},{3895},{4210},{4157},{3979},{4100},{3769},{4041},{3603},{3 658},{3767},{3963},{3899},{4244},{4239},{3984},{3689},{3865},{3759},{4140},{4235},{403 6},{4007},{4188},{3895},{4210},{4157},{3979},{4100},{3795},{4177},{3966},{3757},{3813}, {3875},{4132},{3987},{4138},{3861},{4024},{3630},{3689},{3919},{3997},{4038},{3875},{4 120},{3931},{3994},{3839},{3877},{3683},{3590},{2435},{3766},{3915},{3970},{3931},{399 4},{3879},{4065},{4231},{3974},{3765},{3741},{4046},{3980},{3910},{3764},{3927},{4045}, {4188},{4025},{4241},{3899},{3912},{3829},{4203},{3675},{3860} Tahapan  pencocokan string hashing (4) – terdapat pada Tabel  3 . Hashing merupakan  tahapan  untuk mengubah string menjadi  nilai  unik  dengan  panjang tertentu (fixed length) yang bertindak seperti penanda string. Fungsi hash adalah  cara  untuk  membuat Fingerprint dari berbagai  data  masukan. Hash akan  mengganti  atau mengubah data untuk membuat Fingerprint [5] . Tahap Perhitungan Kemiripan (5) – Fingerprint berfungsi  sebagai  representasi  singkat  dari pola yang digunakan untuk membandingkan dengan nilai hash K-Gram dalam  teks.  Pada Tabel  4 . Fingerprint menunjukan nilai hash yang mirip antara Kalimat Uji  1 sebagai dataset dan Kalimat Uji 2 sebagai data test terdapat 69  kemiripan  data hash. Langkah  ini  melakukan perhitungan terhadap hasil kemiripan kata pada data test
dengan dataset . Nilai kemiripan akan dihitung berdasarkan jumlah hash yang telah diproses oleh algoritma Rabin-Karp dan  jumlah hash pada  data test .  Hasil  perhitungan kemiripan ini berasal dari hasil data test yang menghasilkan nilai persentase kemiripan kalimat.
Pencocokan kalimat mirip (6) – merupakan langkah terakhir.  Pada  langkah  ini  pengumpulan  data  dilakukan dari dataset dan data test . Dengan membagi bagian menjadi kalimat.  Kemudian  fragmen  kalimat  dipotong  menjadi kata-kata.  Selanjutnya  kata-kata  dari  data test ini  akan dicocokkan  dengan  kata-kata  yang  ada  dalam dokumen kumpulan data tersebut. Selanjutnya akan menampilkan kata-kata yang mirip antara kata-kata pada data test dengan dataset.
e-ISSN 2745-7265p-ISSN 2088-5555EXPERT Vol.13 No.1 June 30, 2023 – Hal. 27
Tabel 4. Fingerprint Kalimat Uji Fingerprint Kalimat Uji 1 { 4235 },{ 4036 },{ 4007 },{ 4188 },{ 3895 },{ 4210 },{ 4157 },{ 3979 },{ 4100 },{3771},{4049},{364 0},{3725},{3944},{3698},{3781},{4124},{3888},{3739},{4079},{4190},{4231},{3998},{3 867},{3963},{ 3899 },{ 4244 }{ 4239 }{ 3984 },{ 3689 },{ 3865 },{ 3759 },{ 4140 },{ 4235 },{ 4036 },{ 4007 },{ 4188 },{ 3895 }{ 4210 },{ 4157 },{ 3979 },{ 4100 },{3805},{4263},{4259},{4175},{3807} ,{4229}{4102},{3787},{ 4138 },{ 3861 },{ 4024 },{ 3630 },{ 3689 },{ 3919 },{ 3997 }{ 4038 }{ 3875 },{ 4120 },{ 3931 },{ 3994 },{ 3839 },{ 3877 },{ 3683 },{ 3590 },{ 2435 }{ 3766 }{ 3915 },{ 3970 },{ 393 1 },{ 3994 },{ 3879 },{ 4065 },{ 4231 },{ 3974 }{ 3765 }{ 3741 }{ 4046 },{ 3980 },{ 3910 },{ 3764 },{ 39 27 },{ 4045 },{ 4188 },{ 4025 }{ 4241 }{ 3899 }{ 3912 },{ 3829 },{ 4203 },{ 3675 },{ 3860 } (Keterangan : Jumlah 94) Kalimat Uji 2 { 4235 },{ 4036 },{ 4007 },{ 4188 },{ 3895 },{ 4210 },{ 4157 }{, 3979 },{ 4100 },{3769},{4041},{360 3},{3658},{3767},{3963},{ 3899 },{ 4244 },{ 4239 },{ 3984 },{ 3689 },{ 3865 },{ 3759 },{ 4140 },{ 4 235 },{ 4036 },{ 4007 },{ 4188 },{ 3895 },{ 4210 },{ 4157 },{ 3979 },{ 4100 },{3795},{4177},{3966},
{3757},{3813},{3875},{4132},{3987},{ 4138 },{ 3861 },{ 4024 },{ 3630 },{ 3689 },{ 3919 },{ 399 7 },{ 4038 },{ 3875 },{ 4120 },{ 3931 },{ 3994 },{ 3839 },{ 3877 },{ 3683 },{ 3590 },{ 2435 },{ 3766 },{ 3 915 },{ 3970 },{ 3931 },{ 3994 },{ 3879 },{ 4065 },{ 4231 },{ 3974 },{ 3765 },{ 3741 },{ 4046 },{ 3980 }, { 3910 },{ 3764 },{ 3927 },{ 4045 },{ 4188 },{ 4025 },{ 4241 },{ 3899 },{ 3912 },{ 3829 },{ 4203 },{ 367 5 },{ 3860 } (Keterangan : Jumlah 83)
Jumlah Fingerprint yang sama dari Kalimat Uji 1 dan Kalimat Uji 2 {4235},{4036},{4007},{4188},{3895},{4210},{4157},{3979},{4100},{3899},{4244},{423 9},{3984},{3689},{3865},{3759},{4140},{4235},{4036},{4007},{4188},{3895},{4210},{4 157},{3979},{4100},{4138},{3861},{4024},{3630},{3689},{3919},{3997},{4038},{3875}, {4120},{3931},{3994},{3839},{3877},{3683},{3590},{2435},{3766},{3915},{3970},{393 1},{3994},{3879},{4065},{4231},{3974},{3765},{3741},{4046},{3980},{3910},{3764},{3 927},{4045},{4188},{4025},{4241},{3899},{3912},{3829},{4203},{3675},{3860} (Keterangan : Jumlah 69) Langkah-langkah  menghitung  kemiripan  kalimat menggunakan  metode Dice Coefficient Similarity. Tahapan perhitungan kemiripan antara Kalimat Uji 1 dan Kalimat Uji  2  menggunakan  metode Dice  Coefficient  Similarity dengan Rumus 1 :
S = ((2 X C) / (A + B)) X 100                      (Rumus 1)
Berdasarkan Tabel 4 , maka:
A = Jumlah Fingerprint Kalimat Uji 1 = 94;
B = Jumlah Fingerprint Kalimat Uji 2 = 83;
C = Jumlah Fingerprint yang sama dari Kalimat Uji 1 dan Kalimat Uji 2 = 69; sehingga,
S = ((2 X 69) / (94 + 83)) X 100 S = 77,96%
Berdasarkan  perhitungan Rumus  1 dapat  diketahui persentase kemiripan antar Kalimat Uji 1 dan Kalimat Uji 2 adalah 77.96%. Mengacu pada penelitian sebelumnya, algoritma  Winnowing  ditemukan  lebih  baik  dalam mendeteksi  kemiripan  teks  dibandingkan  algoritma Rabin-Karp.  Hal  ini  ditunjukan  pada  hasil  pengujian pendeteksian  kemiripan  30  dokumen paper sebagai  data uji  dengan  hasil  nilai  rata-rata  persentase    Algoritma Rabin-Karp 41.41% dan Algoritma Winnowing  35.15%
[16] .

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini menunjukkan bahwa Algoritma Rabin- Karp  tidak  bekerja  secara  optimal  dalam  mendeteksi kemiripan  teks.,  sehingga  penelitian  selanjutnya  perlu adanya  metode  tambahan  untuk  menghitung  tingkat kemiripan teks (Similarity) yang baik untuk mengoptimalkan kinerja Algoritma Rabin-Karp.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. A. Shadiqi, “Memahami dan Mencegah Perilaku Plagiarisme dalam Menulis Karya Ilmiah,” Bul. Psikol. , vol. 27, no. 1, p. 30, Jun. 2019, doi: 10.22146/buletinpsikologi.43058.
[2]  A. K. Saputra, E. Erlangga, and T. Tanjung, “Analisis Kinerja Algoritma Winnow ing pada Pendeteksian Plagiarisme,” Explor. J. Sist. Inf. dan Telemat. , vol. 13, no. 2, p. 125, Dec. 2022, doi: 10.36448/jsit.v13i2.2845.
[3] A. Filcha and M. Hayaty, “Implementasi Algoritma Rabin-Karp untuk Pendeteksi Plagiarisme pada Dokumen Tugas Mahasi swa,” JUITA  J. Inform. , vol. 7, no. 1, p. 25, May 2019, doi: 10.30595/juita.v7i1.4063.
[4] A. Sunyoto and T. Informatika, “Implementasi Algoritma Rabin Karp untuk Pendeteksian Plagiat Dokumen Teks Menggunakan Konsep Similarity,” pp. 23 – 28, 2013.
e-ISSN 2745-7265p-ISSN 2088-5555EXPERT Vol.13 No.1 June 30, 2023 – Hal. 29
[5]  N. P rima Putra and S. Sularno, “ Penerapan Algoritma Rabin-Karp Dengan Pendekatan Synonym Recognition Sebagai Antisipasi Plagiarisme Pada Penulisan Skripsi,” J. Teknol. Dan
Sist. Inf. Bisnis , Vol. 1, No. 2, Pp. 48 – 58, Jul. 2019, Doi: 10.47233/Jteksis.V1i2.52.
[6] M. O. Pohan And R. D. Sianturi, “Penerapan Algoritma Rabin-Karp Pada Pencarian Sinonim Kata,” J. Informatics Manag. Inf. Technol. , Vol. 2, No. 1, Pp. 12 – 17, 2022.
[7]  S. L. B. Ginting, Y. R. Ginting, S. Sutono, And W. A. Sirait, “Aplikasi Deteksi Kemiri pan Kata Menggunakan Algoritma Rabin- Karp,” J. Teknol. Dan Inf. , Vol. 12, No. 2, Pp. 162 – 175, 2022, Doi: 10.34010/Jati.V12i2.6947.
[8] A. Mubarak, “Implementasi Algoritma Rabin -Karp Untuk Pendeteksianplagiarisme Pada File Dokumen Berupa Text Berbasis Web,” J. Inf. Syst. Res. , Vol. 3, No. 3, Pp. 150 – 154, 2022, Doi: 10.47065/Josh.V3i3.1404.
[9] M. A. Hardison, “Deteksi Plagiarisme Pada File Dokumen Berdasarkan Tingkat Kesamaan Dengan Menggunakan Metode Algoritma Rabin-Karp Berbasis Web,” Oktal  J. Ilmu Komput. Dan Sci. , Vol. 2, No. 3, Pp. 760 – 766, 2023, [Online]. Available: Https://Journal.Mediapublikasi.Id/Index.Php/Ok tal/Article/View/952/1050
[10] E. Siswanto And Y. Ceng Giap, “Implementasi Algoritma Rabin-Karpdan Cosine Similarityuntuk Pendeteksi Plagiarisme Pada Dokumen,” J. Algor ,
Vol. 1, No. 2, Pp. 16 – 22, 2020, [Online]. Available: Https://Jurnal.Buddhidharma.Ac.Id/Index.Php/A lgor/Indeks
[11] S. Bahri And R. Wajhillah, “Optimalisasi Algoritma Rabin Karp Menggunakan Tf-Idf Dalam Pencocokan Text Pada Penilaian Ujian Essay Otomatis,” Infotekjar  J. Nas. Inform. Dan Teknol. Jar. , Vol. 4, No. 2, Pp. 292 – 295, 2020.
[12] M. A. Yulianto And N. Nurhasanah, “The Hybrid Of Jaro-Winkler And Rabin-Karp Algorithm In Detecting Indonesian Text Similarity,” J. Online Inform. , Vol. 6, No. 1, P. 88, Jun. 2021, Doi: 10.15575/Join.V6i1.640.
[13]  M. Arsyam And M. Y usuf Tahir, “Ragam Jenis Penelitian Dan Perspektif,” Al-Ubudiyah J. Pendidik. Dan Stud. Islam , Vol. 2, No. 1, Pp. 37 – 47, Jun.
2021, Doi: 10.55623/Au.V2i1.17.
[14]  A. A. G. Muhammad Darwin, Marianne Reynelda Mamondol, Salman Alparis Sormin, Yuliana Nurhayati, Hardi Tambunan, Diana Sylvia, I Made Dwi Mertha Adnyana, Budi Prasetiyo, Pasionista Vianitati, “Metode Penelitian Pendekatan Kuantitatif,” T. S. Tambunan, Ed. Kota Bandung: Media Sains Indonesia, 2021, P. 178. [Online]. Available:
Https://Store.Medsan.Co.Id/Detail/978-623-629- 056-9-Metode-Penelitian-Pendekatan-Kuantitatif
[15] A. Santoso And A. Solichin, “Analisis Kemiripan Dokumen Tesis Menggunakan Algoritma Rabin- Karp Dan Dice Coefficient Similarity,” Techno.Com ,
Vol. 22, No. 1, Pp. 12 – 27, Feb. 2023, Doi:
10.33633/Tc.V22i1.7110.
[16]  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 .