## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
Vol. 8 No. 2 Agustus 2022
Metode Schema Matching berbasis Linguistic dan Constraint untuk Integrasi Database di Sekolah
Suwanto Raharjo #1 , Ema Utami *2 , Omar Muhammad Altoumi Alsyaibani *3
# Teknik Informatika, IST AKPRIND Yogyakarta Jl. Kalisahak No.28 Kompleks Balapan, Yogyakarta
1 wa2n@akprind.ac.id
* Magister Teknik Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta Jl. Padjajaran, Ring Road Utara,, Kec. Depok, Kab. Sleman, Yogyakarta
2 ema.u@amikom.ac.id
3 omar@smkn2banjabaru.sch.id
Abstrak—  Integrasi  data  kini  telah  menjadi  kebutuhan  bagi setiap  organisasi.  Organisasi  yang  tidak  mengintegrasikan data  antara  satu  divisi  dengan  divisi  lainnya  akan menimbulkan kemungkinan terjadinya redundansi dan data yang  tidak  konsisten.  Proses  integrasi  data  umumnya terkendala oleh penggunaan istilah dan penulisan nama tabel serta  atribut  yang  berbeda.  Dalam  penelitian  ini,  metode Linguistik  dikombinasikan  dengan  metode  Constraint digunakan  untuk  menemukan  kesamaan  antara  atribut database  yang  berbeda.  Metode  Bigram  digunakan  sebagai metode linguistik. Atribut yang diusulkan untuk dihapus oleh Bigram  ditinjau  kembali  dari  aspek  Constraint.  Dengan menggunakan  metode  ini,  8  tabel  dan  60  atribut  dapat direduksi dari tujuh database. Hasil penelitian menunjukkan bahwa  metode  ini  mempunyai  akurasi  di  atas  99%  pada semua skenario. Di sisi lain, Precision terendah terdapat saat membandingkan atribut antara database Administrasi_siswa dan Kesiswaan, yaitu hanya mencapat 70%. Meskipun masih ada beberapa kesalahan yang dilakukan oleh Bigram sebagai metode Linguistik, kesalahan tersebut dapat ditutupi dengan menggabungkan  metode  tersebut  dengan  metode  berbasis Constraint.  Pengujian  validitas  hasil  integrasi  dilakukan dengan  query  menggunakan  sintaks  SQL  langsung  ke database dan menghasilkan hasil query yang benar.
Kata  kunci — Bigram,  Constraint-Based,  Data  Integration, Linguistic, Schema Matching

## I. P ENDAHULUAN
Integrasi data kini telah menjadi kebutuhan bagi setiap instansi. Hal ini dikarenakan kebanyakan setiap organisasi memiliki lebih dari satu sistem informasi yang digunakan untuk  menjalankan  organisasi  tersebut.  Integrasi  data tentunya  akan  mempercepat  pekerjaan  dan  mencegah karyawan  dalam  organisasi  melakukan  pekerjaan  yang berulang-ulang.  Hal  ini  akan  sangat  bermanfaat  bagi organisasi karena sejalan dengan strategi sistem informasi dan  strategi  bisnis  organisasi  [1].  Data  yang  tersebar  di beberapa sistem informasi di setiap bagian organisasi lebih mudah  dikumpulkan  dengan  mengintegrasikan  database dari semua sistem informasi tersebut [2]. Di sisi lain, tidak
semua  sistem  informasi  dapat  digabungkan.  Sistem informasi  yang  terpisah  akan  membuat  sistem  informasi menjadi  sederhana  dan  mudah  dioperasikan.  Namun, kebutuhan untuk memperoleh informasi yang komprehensif akan membutuhkan integrasi database [3].
Sistem informasi saat  ini banyak digunakan di sekolah untuk  memenuhi  kebutuhan  sekolah  dalam  mencapai tujuan.  Beberapa  sekolah  masih  belum  mengintegrasikan sistem  informasi  yang  digunakan.  Hal  ini  menyebabkan terjadinya pengulangan proses input data yang sama pada beberapa  sistem  informasi  yang  berbeda.  Misalnya,  data siswa  yang  diperoleh  dari  penerimaan  siswa  baru  hanya disimpan  di  bagian  administrasi.  Informasi  siswa  harus dimasukkan  kembali  ke  sistem  informasi  lainnya. Memasukkan  data  yang  sama  dalam  sistem  informasi seperti  ini  akan  menyebabkan  duplikasi  data,  yang memungkinkan terjadinya inkonsistensi data [4].
Masalah tersebut dapat diselesaikan dengan mengintegrasikan  beberapa  database  sehingga  redundansi data  tidak  terjadi  lagi.  Integrasi  data  memungkinkan  data yang ada dalam satu database dapat digunakan di database lain tanpa harus memasukkan kembali data yang sama [5]. Di  sisi  lain,  integrasi  data  memiliki  tantangan  tersendiri. Keragaman  skema  data  yang  dibuat  oleh  setiap pengembang  sistem  informasi  akan  mempersulit  proses integrasi  database  [6].  Selain itu,  kelengkapan  data  untuk entitas  yang  sama  pada  setiap  sistem  informasi  berbeda, sehingga jelas hal ini akan menimbulkan inkonsistensi data [7]. Oleh karena itu, integrasi data sangat perlu diterapkan untuk mengatasi masalah ini.
Metode  Schema  Matching  dapat  mengatasi  masalah integrasi data yang disebabkan oleh perbedaan skema pada beberapa database.  Deteksi  kesamaan  atribut  pada  entitas dalam  dua  atau  lebih  database  dapat  dilakukan  dengan metode  ini  [8].  Interoperabilitas  sistem  operasi  yang membutuhkan  lebih  banyak  data  dari  sumbernya  dapat dimungkinkan dengan metode ini [9].
Beberapa penelitian telah dilakukan dalam menggunakan metode Schema Matching untuk mengintegrasikan dua atau lebih database. Sebagai contoh, penulis  [10]  menggunakan  metode  Schema  Matching untuk  mengintegrasikan  beberapa  database  ke  dalam sistem  informasi  kesehatan  sebuah  kabupaten.  Pengujian dilakukan  dalam  beberapa  kali  uji  coba  dengan mempertimbangkan unsur Schema Identification, Matching  Scheme  dan  pendekatan hybrid .  Hal  ini dilakukan  dalam  pembuatan query SQL  pada  beberapa database. Dengan menggunakan pendekatan Linguistik dan Constraint-based,  metode  Schema  Matching  terbukti mampu menyelesaikan masalah integrasi data yang dikaji oleh penulis.
Penulis [11] menyatakan bahwa teknik Linguistik yang dapat menentukan kesamaan antar entitas dapat digunakan sebagai  metode  schema  matching.  Penulis  [12]  juga menyatakan  hal  yang  sama.  Selanjutnya,  penulis  [13] mengatasi masalah keragaman database dengan menggabungkan  teknik  Constraint-based  dan  Instance- based  sebagai  metode  Schema  Matching.  Dari  hasil penelitian  penulis  dapat  diketahui  bahwa  teknik hybrid memiliki hasil yang lebih baik dari penelitian sebelumnya.
Hal  yang  berbeda  dilakukan  oleh  penulis  [14]  dimana mereka  tidak  hanya  menggunakan  metode  Schema Matching,  tetapi  juga  menggunakan  teknik  Consistent Naming.  Teknik  ini  memetakan  nama  kimia  protein  ke nama  konsisten  yang  dipilih  oleh  pengguna.  Hasil penelitian mereka memiliki akurasi yang lebih tinggi dari penelitian sebelumnya.
Penulis  [15]  menggabungkan  teknik  Constraint-based dan  Linguistic-based  sebagai  metode  Schema  Mathing untuk  mengintegrasikan  database  di  universitas.  Metode linguistik  yang  digunakan  adalah  bigram  dan  trigram. Kedua  teknik  ini  tidak  hanya  dapat  digunakan  untuk integrasi tetapi juga dapat mengoptimalkan database untuk mengurangi  jumlah  tabel  dan  atribut  pada  beberapa database. Hasil penelitian menunjukkan bahwa menggabungkan kedua metode tersebut dapat mengintegrasikan database di universitas.
Penelitian ini dilakukan di sebuah sekolah dengan tujuan untuk  mengintegrasikan  database  yang  ada  dengan menggunakan metode  Schema  Matching.  Meskipun basis data yang ada di sekolah memiliki karakteristik yang sama dengan yang ada di perguruan tinggi, namun database yang ada di perguruan tinggi memiliki struktur yang lebih baik dari pada yang ada di sekolah. Hal ini tentu berhubungan dengan  keterbatasan  sumber  daya  manusia  yang mengembangkan  database  dan  sistem  informasi  yang  ada di sekolah. Penelitian ini bertujuan untuk menguji apakah metode yang diusulkan oleh penulis [15] juga cocok untuk digunakan di sekolah.

## II. M ETODE

## A. Metode Schema Matching
Schema  Matching  merupakan  langkah  penting  dalam proses  integrasi  database. Information  schema pada
database  dapat  dibagi  menjadi  empat  level,  yaitu  level schema ,  level instance ,  level hybrid ,  dan  level auxiliary [12]. Linguistic level, constraint level  dan structure level adalah  bagian  dari  informasi  level schema .  Informasi metadata digunakan oleh linguistic level schema matching untuk mendapatkan hubungan antar skema [16]. Metadata ini  dapat  berupa  nama  atribut,  singkatan  atau  deskripsi tekstual  [17][18].  Di  sisi  lain, constraint  level  schema matching akan  memperhatikan  tipe  data  atribut,  panjang karakter dan tipe key dalam proses integrasi [19]. Akhirnya, structure level menggunakan struktur internal dan eksternal dari skema dan kardinalitas antar atribut skema [18].
Linguistic  level merupakan  pendekatan  umum  untuk database  dengan  lingkungan  terpusat,  di  mana  arti  nama atribut dapat dipahami secara langsung sehingga kesamaan mudah  diidentifikasi  [20].  Pendekatan  ini  juga  dapat digunakan  pada  database  semi-terstruktur,  di  mana deskripsi  skema  didefinisikan  dengan  baik.  Ide linguistic congruence adalah untuk mengubah nama atribut menjadi canonical  models melalui  metode tokenization untuk membandingkan  kesetaraan  nama-nama  ini  [21].  Konsep linguistic  matching adalah  mengubah  nama  properti menjadi model standar menggunakan metode tokenization untuk membandingkan kesetaraan nama [22].
Constraint digunakan  untuk  menentukan  tipe  data, keunikan,  hubungan,  range  nilai  dan  tingkat  kardinalitas dalam  skema  database  sehingga  data  yang  dimasukkan harus  sesuai  dengan  yang  diharapkan  oleh  desain  awal database  [23].  Jika  informasi contraint database  lengkap, maka  informasi  ini  dapat  membantu  dalam  menemukan kesamaan antara atribut skema. Misalnya, kesamaan antar atribut dapat dinilai dari kesamaan tipe data, tipe kunci dan tingkat  kardinalitas  antar  atribut.  Meskipun  metode  ini memungkinkan  terjadinya  kemiripan  yang  salah,  namun metode  ini  dapat  membantu  mengurangi  jumlah  atribut yang  harus  dicocokkan  dengan  metode  lain  [24].  Dengan kata lain, metode ini baik untuk dipadukan dengan metode pencocokan lainnya.
Dalam penelitian ini, Bigram digunakan sebagai metode linguistik  untuk  menghitung  kesamaan  sintaksis.  Metode ini  mengukur  kemiripan  antar  atribut  dengan  memecah nama  atribut  menjadi  dua  karakter.  Selanjutnya, pemecahan  karakter  ini  dihitung  tingkat  kemiripannya. Metode Bigram dapat diformulasikan pada Formula 1.
Simngram(s,t) = A / B (1)
A = 2 x | ngram(s) ∩ ngram (t) | B = | ngram (s) + ngram (t) | s = karakter atribut pertama yang dibandingkan t = karakter atribut kedua untuk dibandingkan

## B. Proses Integrasi Database
Dalam  melakukan  integrasi  database,  proses  dilakukan secara  berurutan  mulai  dari  tahap  perencanaan,  analisis, perancangan,  pengujian  dan  penarikan  kesimpulan.  Pada tahap perencanaan, data penelitian sebelumnya dikumpulkan untuk mengetahui metode apa yang mungkin
digunakan dalam proses integrasi data. Selanjutnya dibuat skema  rekapitulasi  database  untuk  dianalisis.  Dari  skema yang  telah  terkumpul  ditentukan  metode  integrasi  yang akan digunakan.
Tahap selanjutnya adalah menganalisis skema yang ada dengan  menggunakan  metode  Linguistik  dan  Constraint. Atribut  di  semua  skema  akan  dimasukkan  ke  tahap preprocessing seperti  penghapusan  prefiks  dan case folding pada nama tabel serta penghapusan underscore dari nama  atribut.  Selain  itu,  baik  nama  tabel  maupun  nama atribut digeneralisasikan sehingga nama yang masih berupa singkatan  diubah  menjadi  nama  baku  dan  nama  lengkap. Tahap preprocessing terakhir adalah menganalisis apakah terdapat  perbedaan  nama  tabel  dan  kolom  yang  memiliki arti  yang  sama  atau  tidak.  Hal  ini  perlu  dilakukan  agar metode Bigram dapat bekerja secara optimal.
Metode Bigram akan menghitung nilai kemiripan antar atribut dari tabel yang berbeda. Jika nilai kemiripan antar atribut  lebih  dari  0,8  maka  kedua  atribut  tersebut  dapat dianggap  sama  (duplikasi),  sehingga  salah  satu  atribut diusulkan  untuk  dihilangkan.  Selanjutnya  atribut-atribut yang telah diusulkan untuk dihapus akan ditinjau kembali dengan  menggunakan  metode  Constraint.  Jika  ditemukan bahwa  kedua  atribut  tersebut  mewakili  dua  hal  yang berbeda,  maka  hal  ini  dapat  dianggap  sebagai  True Negative (TN) sehingga atribut tersebut tidak akan dihapus. Sebaliknya,  jika  kedua  atribut  mewakili  hal  yang  sama, maka ini dianggap True Positive (TP) sehingga salah satu atribut  akan  dihapus.  Sebaliknya,  jika  nilai  kemiripan  di bawah 0,8 dan kedua atribut tidak mewakili hal yang sama, maka hal ini dianggap sebagai False Positive (FP) sehingga atribut  tersebut  tidak  akan  dihapus.  Sebaliknya,  jika  nilai kemiripan kurang dari 0,8 tetapi kedua atribut mewakili hal yang sama, maka hal ini dianggap sebagai False Negative (FN)  dan  atribut  tersebut  juga  tidak  akan  dihapus. Ketentuan yang digunakan untuk melakukan penghapusan atribut dapat dilihat pada Tabel 1.
TABEL I C ONFUSION M ATRIX AND K ETENTUAN P ENGHAPUSAN A TTRIBUTE Nilai Bigram similarity Mewakili data yang sama Confusion Matrix Penghapusan Attribute > 0.8 Yes TP Yes > 0.8 No FP No < 0.8 Yes FN No < 0.8 No TN No
Selain untuk menentukan apakah suatu tabel atau atribut dapat dihapus atau tidak, informasi confusion matrix juga dapat digunakan untuk mengukur seberapa efektif metode yang  diusulkan  dalam  menemukan  atribut  yang  duplikat dengan menghitung metrik pengukuran accuracy, precision, recall, dan f1 score .
Tahap  terakhir  adalah  proses  optimasi  dan  pengujian. Optimasi database adalah proses mengeksekusi penghapusan tabel atau atribut yang nilai confusion matrix - nya  adalah  True  Positive.  Setelah  itu,  tabel  yang  tersisa dinormalisasi.  Tahap  normalisasi  dilakukan  sampai  tahap
ketiga  karena  pada  tahap  ketiga  database  sudah  dapat dikatakan normal  [25]. Relasi antar database diatur untuk mendapatkan relasi yang efisien dan valid antar database. Tahap  pengujian  dilakukan  untuk  melihat  apakah  data query hasil setelah proses optimasi menghasilkan informasi yang valid atau tidak. Keseluruhan tahapan proses integrasi dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan proses integrasi database

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dari hasil pendataan didapatkan beberapa database yang ditunjukkan pada Tabel 2. Semua database yang ditemukan masih belum terintegrasi. Database pada Tabel 2 kemudian akan  memasuki  tahap preprocessing dan  generalisasi. Sebagai  contoh,  pada  Tabel  3,  terlihat  bahwa  nama  tabel mengalami perubahan pada database Kesiswaan.
TABEL III D AFTAR D ATABASE Nama Database Jumlah Tabel Jumlah Attribut Administrasi_siswa 5 79 Administrasi_guru 10 89 Sumbangan_komite 3 13 Kesiswaan 6 35 Raport 5 40 Peminjaman_alat 4 23 Perpustakaan 9 50 Total 42 329
TABEL IIIII N AMA T ABEL PADA D ATABASE K ESISWAAN
Nama Tabel Sebelumnya Nama Tabel Baru Data_prestasi prestasi Siswa siswa ekskul ekstrakurikuler Pelanggaran pelanggaran Keanggotaan keanggotaan
Tahap selanjutnya adalah tagging . Dalam penelitian ini, beberapa  atribut  memiliki  nama  yang  berbeda,  namun memiliki  arti  yang  sama.  entitas  Siswa  dan  entitas  Guru sering  muncul  di  beberapa  database.  Dengan  demikian, ditemukan  bahwa  basis  data  yang  berbeda  menggunakan
nama  atribut  yang berbeda  karena  istilah  yang digunakan di  setiap  basis  data  berbeda.  Oleh  karena  itu,  database Administrasi_siswa  dan  Administrasi_guru  akan  menjadi pusat  proses  Schema  Matching.  Dalam  hal  ini,  proses Schema  Matching  tidak  dilakukan  dengan  menggunakan pola mesh .
TABEL IVV C ONTOH P ROSES B IGRAM PADA A TTRIBUTE YANG T IDAK S ERUPA Database Tabel Attribute Similarity perpustakaan siswa al, la, am, ma, at raport siswa an, ng, gk, ka, at, ta, an Intersect 1 Similarity = (2 x 1) / (5 + 7) = 2 / 12 = 0.1667 TABEL V C ONTOH P ROSES B IGRAM PADA A TTRIBUTE YANG S ERUPA Database Tabel Attribute Similarity perpustakaan siswa na, am, ma raport siswa na, am, ma Intersect 3 Similarity = (2 x 3) / (3 + 3) = 6  / 6 = 1
Semua  atribut  yang  lolos  proses tagging akan  diukur kemiripannya  menggunakan  Bigram.  Pada  Tabel  4, diberikan  contoh  penghitungan  kemiripan  dua  atribut menggunakan  Bigram.  Nilai  kemiripan  yang  dihasilkan adalah 0,1667 yang lebih kecil dari 0,8. Dengan demikian, kedua  atribut  tersebut  dapat  dianggap  tidak  serupa, sehingga  tidak  disarankan  untuk  menghapusnya.  Tabel  5 menunjukkan contoh penghitungan dua atribut yang sama dari database yang berbeda. Nilai kemiripan kedua atribut tersebut mencapai 1 yang artinya kedua atribut tersebut 100% mirip,  sehingga  salah  satu  atribut  akan  diusulkan  untuk dihapus.
TABEL VI H ASIL S CHEMA M ATCHING Source database Destination database Jumlah Attribute yang Diusulkan Untuk Dihapus Administrasi siswa Perpustakaan 10 Sumbangan komite 4 Kesiswaan 7 Peminjaman_alat 6 Raport 11 Administrasi guru Raport 10 Kesiswaan 6 Peminjaman_alat 6 Total 60
Atribut yang diusulkan untuk dihapus akan ditinjau dari aspek Constraint. Dari hasil perhitungan similaritas Bigram dan  ditinjau  dari  sisi  Constraint,  hasil  akhir  ditunjukkan pada  Tabel  6.  Dari  Tabel  6  terlihat  bahwa  terjadi redundansi pada data guru dan data siswa yang tersebar di beberapa database.  Setelah  proses  Bigram  dan  Constraint matching dilakukan, 60 atribut diusulkan untuk dihapus.
Jumlah  tabel  dan  atribut  pada  setiap  database,  baik sebelum  proses  optimasi  maupun  setelah  proses  optimasi ditunjukkan pada Tabel 7, Gambar 2, dan Gambar 3. Dapat dilihat dari Tabel 7 bahwa tidak ada pengurangan jumlah tabel dari database Administrasi_guru dan Administrasi_siswa. Di  sisi lain, pengurangan maksimum jumlah tabel di setiap database adalah 2 tabel. Total tabel yang  dihapus  dari  semua  database  adalah  8  tabel. Berdasarkan data pada Tabel 7 dan Gambar 3 dapat diamati bahwa  tidak  ada  pengurangan  jumlah  atribut  baik  pada database  Administrasi_siswa  maupun  Administrasi_guru. Sedangkan  pada  database  lainnya,  pengurangan  atribut paling banyak terjadi pada database Raport yaitu mencapai 21  atribut.  Reduksi  atribut  paling  sedikit  terjadi  pada database  Sumbangan_komite  yang  hanya  mencapai  4 atribut.
TABEL VII
H ASIL O PTIMASI D ATABASE
No Database Sebelum Penghapusan Setelah Penghapusan Tabel Attribute Tabel Attribute 1 Administrasi_siswa 5 79 5 79 2 Administrasi_guru 10 89 10 89 3 Sumbangan_komite 3 13 2 9 4 Kesiswaan 6 35 4 21 5 Raport 5 40 3 19 6 Peminjaman_alat 4 23 2 11 7 Perpustakaan 9 50 8 40 Total 42 329 34 268
Gambar 2. Perbandingan jumlah tabel
Gambar 3. Perbandingan jumlah attribut
Evaluasi metode yang diusulkan disajikan pada Tabel 8 yang  digambarkan  dalam  bentuk confusion  matrix .  Dari tabel  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  masih  terdapat beberapa  kesalahan  dari  perhitungan  bigram  yang  telah diidentifikasi  menggunakan  metode  Constraint.  Metode Bigram  tidak  melakukan  kesalahan  saat  membandingkan atribut pada database Administrasi_guru dan Administrasi_siswa dengan database Peminjaman_barang. Kesalahan  metode  Bigram  cukup  kecil  jika  dibandingkan dengan jumlah True Negative yang dihasilkan.
TABEL VIII R EKAPITULASI C ONFUSION M ATRIX
DB Source DB Destination TP FP FN TN  Symbol
Administrasi siswa Perpustakaan 10 1 0 3939 A Sumbangan komite 4 1 0 1022 B Kesiswaan 7 3 0 2755 C Peminjaman_alat 6 0 0 1811 D Raport 11 3 0 3146
E
Administrasi guru Raport 10 1 0 3549 F Kesiswaan 6 1 0 3108 G Peminjaman_alat 6 0 0 2041 H
Kinerja  metode  ditampilkan  dengan  lebih  rinci  pada Tabel 9 untuk setiap metrik pengukuran. Banyaknya True Negative berdampak pada tingginya nilai akurasi. Namun, dalam  hal  penghapusan  atribut  dari  database,  nilai Precision merupakan metrik yang sangat penting di mana nilai  ini  mewakili  kemungkinan  kesalahan  penghapusan atribut  yang  tidak  boleh  dihapus.  Error  seperti  ini  sangat fatal karena atribut yang sudah dihapus dari database tidak bisa dikembalikan lagi. Kehilangan data dari database bisa sangat merugikan karena proses memasukkan kembali data membutuhkan waktu, tenaga dan biaya. Nilai Recall yang sempurna  berdampak  pada  peningkatan  nilai  f1  score karena nilai f1 score adalah rata-rata perbandingan antara Precision dan Recall yang dibobotkan.
TABEL IX M ETRIK P ENGUKURAN T ERHADAP M ETODE Symbol Accuracy Precision Recall F1 Score A 99.97% 90.91% 100% 95.24% B 99.90% 80% 100% 88.89% C 99.93% 70% 100% 80% D 100% 100% 100% 100% E 99.91% 78.57% 100% 88% F 99.97% 90.91% 100% 95.24% G 99.97% 85.71% 100% 92.31% H 100% 100% 100% 100%
Dapat  disimpulkan  dari  Tabel  9  bahwa  nilai  Precision cukup rendah pada perbandingan database Administrasi_siswa  dengan  database  Kesiswaan  yang hanya mencapai 70%. Hal ini terjadi karena kedua database dibuat untuk objek yang sama, yaitu Siswa. Namun, kedua database  digunakan  untuk  menyimpan  properti  yang berbeda.  Basis  data  Administrasi_siswa  digunakan  untuk menyimpan  data  pribadi  siswa,  sedangkan  basis  data Kesiswaan  digunakan  untuk  menyimpan  data  prestasi siswa, pelanggaran dan kepesertaan ekstrakurikuler.
Basis data yang dihasilkan dari proses di atas kemudian diintegrasikan dengan relasi yang disajikan pada Gambar 4. Dapat dilihat dari Gambar 4 bahwa dengan proses integrasi ini,  aksesibilitas  basis  data  Administrasi_siswa  sangat penting karena ada lima basis data yang bergantung pada basis data ini. Namun di sisi lain, kemungkinan redundansi dan  inkonsistensi  data  kecil.  Dengan  skema  integrasi  ini, pengujian  akhir  dilakukan  pada  proses  integrasi  database menggunakan query SQL.  Pengujian  sebagian  besar difokuskan  pada  data  siswa  yang  dibutuhkan  di  lima database  lain  yang  bergantung  pada  data  dari  database Administrasi_siswa.  Dari  hasil  pengujian,  database tersebut dapat menampilkan hasil query dengan benar.
Gambar 4. Integrasi database

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Metode yang diusulkan dapat mengurangi jumlah tabel dan attribut yaitu dari 42 tabel menjadi 34 tabel serta dari 329 atribut menjadi 268 atribut. Metode Bigram memiliki kinerja yang cukup baik. Dari sisi akurasi, metode Bigram mempunyai  performa  di  atas  99%  pada  setiap  skenario. Dari aspek Recall, metode ini menghasilkan akurasi 100% pada  setiap  skenario.  Nilai  Precision  terendah  yang dihasilkan oleh metode adalah pada skenario C, yaitu hanya
mencapai 70%. Hal ini berdampak juga pada nilai F1 Score skenario  C  yang  hanya  mencapai  80%.  Kesalahan  yang dibuat oleh metode Bigram ini masih dapat ditutupi dengan menggabungkannya  dengan  metode  Constraint-based sehingga  proses  integrasi  dapat  dilanjutkan.  Hasil pengujian  menggunakan  sintaks  SQL  menghasilkan keluaran  yang  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Dengan demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  yang diusulkan cocok untuk menangani permasalahan integrasi database yang ada di sekolah menengah kejuruan.
Precision  yang  dihasilkan  oleh  metode  pada  penelitian ini  hanya  mencapai  70%  pada  salah  satu  skenario. Perbaikan  metode  untuk  menghasilkan  performa  yang lebih baik perlu dilakukan pada penelitian selanjutnya.
Penelitian  di  bidang  integrasi  database  menggunakan metode  Schema  Matching  telah  dilakukan  oleh  para peneliti  selama  beberapa  tahun,  namun  jumlah  penelitian yang  telah  dilakukan  tidak  banyak.  Penulis  [12] memaparkan beberapa metode yang masih memungkinkan untuk diuji secara lebih komprehensif dan mendalam. Oleh karena itu, perlu dilakukan penelitian dengan menggunakan  berbagai  kombinasi  metode  yang  berbeda untuk memperoleh wawasan yang lebih luas dalam bidang ini.
Dalam  penelitian  ini,  pengujian  hasil  akhir  hanya dilakukan dengan menggunakan query SQL langsung. Ini tidak selalu mungkin untuk dieksekusi pada database yang benar-benar  terpisah.  Umumnya  pertukaran  data  antar sistem informasi dilakukan melalui Application Programming  Interface  (API).  Pengujian  melalui  metode API belum diuji dalam penelitian ini.

## R EFERENSI
[1] F.  Hamidi,  M.  Meshkat,  M.  Rezaee,  and  M.  Jafari,  “Information technology in education,” Procedia Comput. Sci. , vol. 3, pp. 369– 373, 2011, doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2010.12.062.
[2] U. Dayal and H.-Y. Hwang, “View Definition and Generalization for Database Integration in a Multidatabase System,” IEEE Trans. Softw.  Eng. ,  vol.  SE-10,  no.  6,  pp.  628–645,  1984,  doi: 10.1109/TSE.1984.5010292.
[3] J. S. P. Fong and K. W. T. Yan, Information Systems Reengineering, Integration and Normalization: Heterogeneous Database
Connectivity . Springer International Publishing, 2021.
[4] A.  E.  Permanasari,  H.  P.  Satyaprabha,  A.  Suwastono,  and  G.  T. Mulyani, “Pengembangan Basis Data Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit Berbasis Linguistic-based Schema Matching,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 2, pp. 101–106, 2019, doi: http://dx.doi.org/10.22146/jnteti.v8i2.498.
[5] B. Villanyi, P. Martinek, and B. Szikora, “A novel framework for the  composition  of  schema  matchers,”  in The  14th  WSEAS  Int’l Conf.  on  Computers,  Latest  Trends  on  Computers.  Corfu  Island,
Greece , 2010, pp. 379–384, doi: https://dl.acm.org/doi/10.5555/1981573.1981641.
[6] D.  Jones,  “On-Demand  Information  Delivery:  Integration  of Patron-Driven  Acquisition  into  a  Comprehensive  Information Delivery  System,” J.  Libr.  Adm. ,  vol.  51,  no.  7–8,  pp.  764–776, 2011, doi: 10.1080/01930826.2011.601275.
[7] C. Kavitha, G. S. Sadasivam, and S. N. Shenoy,  “Ontology based semantic integration of heterogeneous databases,” Eur. J. Sci. Res. , vol.  64,  no.  1,  pp.  115–122,  2011,  [Online].  Available: https://www.researchgate.net/publication/290160598_Ontology_b ased_semantic_integration_of_heterogeneous_databases.
[8] P.  Martinek,  “Schema  matching  methodologies  and  runtime solutions in  SOA  based enterprise  application  integration,” 2009,
[Online].
Available: https://repozitorium.omikk.bme.hu/bitstream/handle/10890/869/er tekezes.pdf?sequence=1.
[9] A.  Algergawy,  E.  Schallehn,  and  G.  Saake,  “Combining effectiveness  and  efficiency  for  schema  matching  evaluation,”  in International  Workshop  on  Model-Based  Software  and  Data Integration ,  2008,  pp.  19–30,  doi:  https://doi.org/10.1007/978-3- 540-78999-4_4.
[10]  M. A. F. Rachman and G. A. P. Saptawati,  “Database integration based  on  combination  schema  matching  approach  (case  study: Multi-database of district health information system),” in 2017 2nd International conferences on Information Technology, Information Systems  and  Electrical  Engineering  (ICITISEE) ,  2017,  pp.  430– 435, doi: 10.1109/ICITISEE.2017.8285544.
[11]  G.  H.  Martono  and  S.  N.  Azhari,  “Review  implementation  of linguistic  approach  in  schema  matching,” Int.  J.  Adv.  Intell. Informatics , vol. 3, no. 1, pp. 1–9, 2017, doi: https://doi.org/10.26555/ijain.v3i1.75.
[12]  A.  A.  Alwan,  A.  Nordin,  M.  Alzeber, and  A.  Z.  Abualkishik,  “A survey  of  schema  matching  research using  database  schemas  and instances,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 8, no. 10, p. 2017,
2017, doi: 10.14569/IJACSA.2017.081014.
[13]  E. Sutanta, R. Wardoyo, K. Mustofa, and E. Winarko, “A Hybrid Model  Schema  Matching  Using  Constraint-Based  and  Instance- Based.,” Int. J. Electr. \& Comput. Eng. , vol. 6, no. 3, 2016, doi: http://doi.org/10.11591/ijece.v6i3.pp1048-1058.
[14]  M. Shrestha, T. X. Tran, B. Bhattarai, M. L. Pusey, and R. S. Aygun,
“Schema matching and data integration with consistent naming on protein  crystallization  screens,” IEEE/ACM  Trans.  Comput.  Biol. Bioinforma. ,  vol.  17,  no.  6,  pp.  2074–2085,  2019,  doi: https://doi.org/10.1109/TCBB.2019.2913368.
[15]  R. Hammad, A. C. Nurcahyo, A. Z. Amrullah, P. Irfan, and K. A. Latif, “Optimization of data integration using schema matching of linguistic-based  and  constraint-based  in  the  university  database,” Matrix J. Manaj. Teknol. dan Inform. , vol. 11, no. 3, pp. 119–129,
2021, doi: https://doi.org/10.31940/matrix.v11i3.119-129.
[16]  S.  Munir,  F.  Khan,  and  M.  A.  Riaz,  “An  instance  based  schema matching  between  opaque  database  schemas,”  in 2014  4th International  Conference  on  Engineering  Technology  and Technopreneuship (ICE2T) , 2014, pp. 177–182, doi: https://doi.org/10.1109/ICE2T.2014.7006242.
[17]  H.-H.  Do  and  E.  Rahm,  “COMA—a  system  for  flexible combination  of  schema  matching  approaches,”  in VLDB’02: Proceedings  of  the 28th  International  Conference on  Very  Large Databases , 2002, pp. 610–621, doi: https://doi.org/10.1016/B978- 155860869-6/50060-3.
[18]  H. Zhao and S. Ram, “Combining schema and instance information for integrating heterogeneous data sources,” Data \& Knowl. Eng. , vol. 61, no. 2, pp. 281–303, 2007,
doi: https://doi.org/10.1016/j.datak.2006.06.004.
[19]  P.  A.  Bernstein,  J.  Madhavan,  and  E.  Rahm,  “Generic  schema matching, ten years later,” Proc. VLDB Endow. , vol. 4, no. 11, pp. 695–701, 2011, doi: https://doi.org/10.14778/3402707.3402710.
[20]  A. P. Ambrosio, E. Métais, and J.-N. Meunier, “The linguistic level: Contribution  for  conceptual  design,  view  integration,  reuse  and documentation,” Data \& Knowl. Eng. , vol. 21, no. 2, pp. 111–129, 1997, doi: https://doi.org/10.1016/S0169-023X(96)00028-6.
[21]  M. T. Ozsu and P. Valduriez, “Principles of Distributed Database System,” 2011, doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-26253-2.
[22]  N. Choi, I.-Y. Song, and H. Han, “A survey on ontology mapping,” ACM  Sigmod  Rec. ,  vol.  35,  no.  3,  pp.  34–41,  2006,  doi: https://doi.org/10.1145/1168092.1168097.
[23]  R. Ramakrishnan, J. Gehrke, and J. Gehrke, Database management systems , vol. 3. McGraw-Hill New York, 2003.
[24]  E. Rahm and P. A. Bernstein, “A survey of approaches to automatic schema matching,” VLDB J. , vol. 10, no. 4, pp. 334–350, 2001, doi: https://doi.org/10.1007/s007780100057.
[25]  G. Y. Swara and Y. Pebriadi, “Rekayasa Perangakat Lunak Tiket Bioskop  Berbasis  Web,” J.  TEKNOIF ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  27–39, 2016, doi: https://doi.org/10.21063/jtif.2016.V4.2.27-39.