Aplikasi Pendeteksi Tingkat Kesamaan Dokumen Teks: Algoritma Rabin Karp Vs. Winnowing - Sugiono Sugiono; Herwin Herwin; Hamdani Hamdani; Erlin Erlin (Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 2018)
Tindakan copy paste dokumen teks sering terjadi dalam penulisan karya ilmiah tanpa memberikan kredit kepada yang mempunyai dokumen teks tersebut. Tindakan melanggar kode etik ini disebabkan karena tersedianya fasilitas menyalin dan menempel teks pada aplikasi pengolah kata. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun sebuah aplikasi yang mampu mendeteksi tingkat kesamaan dokumen teks dengan terlebih dahulu membandingkan tingkat kehandalan dari dua algoritma pendeteksi kesamaan teks yaitu algoritma rabin-karp dan algoritma winnowing. Perbandingan dilakukan terhadap dua variabel yaitu tingkat kemampuan mendeteksi dan waktu pemrosesan. Hasil menunjukkan bawah algoritma winnowing lebih unggul dibandingkan algoritma rabin-karp dari sisi tingkat akurasi maupun dari sisi waktu pemrosesan. Abstract The behavior of copy pastes the text document often occurs in scientific writing without giving credit to those who have the text document. The behavior of this missing code of conduct due to the availability of facility to copy and paste the text in a word processing application. The purpose of this study is to build an application that can detect the index of similarity of text documents by first comparing the level of reliability of the two text similarity algorithms, i.e., Rabin-Karp and Winnowing. The comparison is measured based on two variables; the level of capability of detecting and processing time. The result shows that Winnowing algorithm outperforms Rabin-Karp in term of both accuracy and processing time. Keywords: Rabin-Karp, Winnowing, Plagiarism Detection, Text Similarity