<![CDATA[Pemeriksaan keaslian kode pada tugas Capstone Project umumnya masih dilakukan secara manual, sehingga tidak efisien dan berisiko melewatkan kasus plagiarisme yang disamarkan melalui refactoring atau penggantian nama variabel. Penelitian ini bertujuan menerapkan kombinasi metode CodeBERT dan Winnowing Algorithm untuk mendeteksi kemiripan kode sumber secara semantik dan tekstual, serta mengintegrasikan fitur tersebut ke dalam sistem pengumpulan tugas Capstone Project mahasiswa Program Studi Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Makassar. CodeBERT digunakan untuk menganalisis kemiripan semantik, sedangkan Winnowing Algorithm digunakan untuk mendeteksi kemiripan tekstual berbasis fingerprint k-gram. Hasil dari kedua metode digabungkan untuk menghasilkan penilaian kemiripan yang lebih komprehensif. Pengujian dilakukan terhadap 17 proyek valid yang menghasilkan 136 pasangan unik. Hasil analisis menunjukkan 16 pasangan termasuk kategori Plagiarisme Kuat, 30 pasangan Mirip Semantik, 30 pasangan Mirip Tekstual, dan 60 pasangan Normal. Selain itu, seluruh 11 skenario black box testing berhasil dijalankan dengan tingkat keberhasilan 100%. Hasil ini menunjukkan bahwa kombinasi CodeBERT dan Winnowing Algorithm efektif diterapkan untuk mendukung analisis kemiripan kode pada lingkungan akademik]]>
Copyrights © 2026
