Plagiarisme dalam tugas pemrograman merupakan permasalahan yang semakin meningkat di lingkungan pendidikan tinggi, khususnya di bidang teknik informatika dan komputer. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan efektivitas empat perangkat lunak pendeteksi plagiarisme kode sumber yang menggunakan dua pendekatan berbeda: berbasis string (MOSS dan DuploQ) dan berbasis token (JPlag dan Dolos). Analisis dilakukan terhadap 84 submission mahasiswa dari satu butir soal pemrograman dengan menggunakan skor similarity maksimum yang dihasilkan masing-masing perangkat lunak. Metode analisis meliputi statistik deskriptif, korelasi Spearman, dan uji Cohen's Kappa untuk mengevaluasi konsistensi antar perangkat lunak. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perangkat lunak berbasis token (JPlag: mean = 56,70%, Dolos: mean = 68,76%) memberikan skor similarity yang lebih tinggi dan distribusi yang lebih merata dibandingkan perangkat lunak berbasis string (MOSS: mean = 12,60%, DuploQ: mean = 13,30%). Korelasi Spearman menunjukkan hubungan sangat kuat antara JPlag dan Dolos (ρ = 0,876), sementara korelasi antara perangkat lunak string-based dan token-based relatif lemah. Uji Cohen's Kappa mengungkapkan tingkat kesepakatan tertinggi antara JPlag dan Dolos (κ = 0,5717) dengan interpretasi moderate agreement, sedangkan pasangan perangkat lunak lainnya menunjukkan tingkat kesepakatan yang lebih rendah. Temuan ini mengindikasikan bahwa metode tokenisasi lebih efektif dalam mengidentifikasi plagiarisme kode sumber, khususnya pada kasus modifikasi sintaks ringan, struktur logika yang serupa, atau gaya penulisan ulang. Berdasarkan hasil penelitian, JPlag direkomendasikan sebagai perangkat lunak terbaik karena reliabilitasnya, kemampuan penggunaan offline, tampilan visual yang informatif, dan tidak ada keterbatasan penyimpanan hasil analisis. Penelitian ini memberikan kontribusi penting bagi institusi pendidikan dalam memilih perangkat lunak pendeteksi plagiarisme yang tepat untuk evaluasi tugas pemrograman mahasiswa.