Abstract:
Plagiarisme merupakan salah satu permasalahan serius dalam dunia akademik
yang dapat menurunkan kualitas dan orisinalitas karya ilmiah. Kemudahan akses
informasi digital menyebabkan praktik plagiarisme semakin meningkat, sehingga
diperlukan sistem deteksi yang mampu bekerja secara efektif dan efisien.
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem
deteksi plagiarisme kalimat Bahasa Indonesia berbasis web menggunakan
kombinasi algoritma Rabin-Karp dan Cosine Similarity. Algoritma Rabin-Karp
digunakan untuk mendeteksi kemiripan substring secara cepat melalui teknik
hashing dan k-gram, sedangkan Cosine Similarity digunakan untuk mengukur
tingkat kemiripan dokumen berdasarkan representasi vektor TF-IDF. Penelitian
menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode eksperimen terhadap
dokumen berbahasa Indonesia yang terdiri dari dokumen asli dan dokumen hasil
plagiasi dengan variasi copy-paste, parafrasa, serta penggunaan sinonim. Tahapan
sistem meliputi preprocessing teks berupa case folding, cleaning, tokenisasi,
stopword removal, dan stemming menggunakan pustaka Sastrawi. Hasil pengujian
menunjukkan bahwa kombinasi kedua algoritma mampu meningkatkan efektivitas
deteksi plagiarisme dibandingkan penggunaan satu metode saja. Sistem dapat
mendeteksi kemiripan teks secara eksak maupun kemiripan makna dengan hasil
yang lebih akurat dan efisien. Implementasi aplikasi berbasis web juga
memudahkan pengguna dalam melakukan pemeriksaan dokumen secara real-time
melalui antarmuka yang sederhana dan mudah diakses. Penelitian ini diharapkan
dapat menjadi solusi praktis dalam mendukung integritas akademik serta
memberikan kontribusi dalam pengembangan teknologi pemrosesan teks Bahasa
Indonesia.
