Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 197-203

## Analisis Perbandingan Algoritma Pencarian Jenis Tanaman Hias dengan Menggunakan Penerapan Metode Perbandingan Eksponensial
Fauziah 1* , Aris Gunaryati 2 , Nurhayati 3 , Frenda Farahdinna 4 , Kaeren 5 1 Magister Teknologi Informasi, FTKI, Universitas Nasional, Indonesia 2 3 45 Sistem Informasi, FTKI, Universitas Nasional, Indonesia E-mail Penulis Korespondensi: fauziah@civitas.unas.ac.id

## Abstract
The process of searching data manually certainly takes a long time, therefore a system is needed that can speed up the data search process, especially ornamental plant data. In this  study,  two  algorithms  were  used  to  compare  the  optimal  data  search  process according to the type of data being collected. The data used are ornamental plant data. The two algorithms used are Knuth Morris Pratt and Boyer Moore. The process is carried out by comparing text and existing patterns based on the type of character that is carried out in this test, and utilizing the exponential comparison method with a value comparison of  109.13  using  the  Boyer  Moore  algorithm  and  139.19  with  the  Knuth  Morris  Pratt algorithm,  so  that  the  type  of  Boyer  Moore  algorithm  can  be  known  more  faster  than Knuth Morris Pratt for text searches related to the types of ornamental plants in the trial in this study.
Keywords : Boyer Moore, Knuth Morris Pratt, search, plants

## Abstrak
Proses  pencarian  data  yang  dilakukan  secara  manual  tentunya  membutuhkan  waktu yang  lama,  oleh  sebab  itu  dibutuhkan  sebuah  sistem  yang  dapat  mempercepat  proses pencarian  data,  khususnya  data  tanaman  hias,  pada  penelitian  ini  digunakan  dua  buah algoritma untuk membandingkan proses pencarian data yang optimal yaitu jenis tanaman hias.  Kedua  algoritma  yang  digunakan  adalah  Knuth  Morris  Pratt  dan  Boyer  Moore. Proses yang dilakukan dengan membandingkan teks dan pola yang ada berdasarkan jenis karakter yang diujicoba pada penelitian ini dengan menggunakan metode perbandingan eksponensial dan hasil prioritas keputusan yang didapatkan adalah 109.13 menggunakan algoritma  Boyer  Moore  dan  139.19  dengan  algoritma  Knuth  Morris  Pratt,  maka  dapat disimpulkan  algoritma  pencarian  yang  optimal  adalah  algoritma  Boyer  Moore  untuk pencarian teks berkaitan dengan jenis tanaman hias pada uji coba di penelitian ini.
Kata Kunci: Boyer Moore, Knuth Morris Pratt, pencarian, tanaman hias

## 1. Pendahuluan
Metode  dan  algoritma  yang  efektif  dapat  digunakan  untuk  proses  pengolahan  data melalui fitur pencarian agar data yang ada mudah untuk dicari dan sesuai, misalnya saja menggunakan binary search yang dilengkapi fitur otomatis untuk menampilkan teks dan memungkinkan  pengguna  mencari  data  secara  cepat  [1].  Hasil  analisis  dan  pengujian, berkaitan  dengan  metode  Levenshtein  Distance  mampu  menampilkan  autocorrect  untuk pencarian  kata  mengenai  informasi  yang  dicari  dan  memiliki  pola  kata  yang  sesuai  [2]. Hasil  yang  didapat  dengan  menggunakan  Algoritma  Knuth  Morris-Pratt  lebih  cepat dibandingkan Algoritma Boyer-Moore untuk proses pencarian kata dan waktu pemrosesan lebih  singkat  [3].  Algoritma   yang  digunakan  secara  urut  dan  sangat  efektif,  karena memiliki  kecepatan  pencarian  yang  menghasilkan  waktu  lebih  singkat,  sehingga  dalam penggunaan  memori    juga  lebih  sedikit  [4].  Poses  pencarian  data  menggunakan binary search lebih cocok untuk      diterapkan pada aplikasi yang berisi fitur pencarian  data dengan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 197-203
jumlah data yang banyak atau besar [5]. Melakukan pencarian berdasarkan pola tertentu dengan  aturan  dan  kode  program  menggunakan  bahasa  pemrograman  seperti  C,  C++, Javascript  [6].  Penggunaan  algoritma  Boyer  Moore  pencarian  secara  efektif diimplementasikan  untuk  pencarian  letak  data  kendaraan  dan  menghasilkan  data  yang lebih  cepat  dan  efesien  [7].  Algoritma Knuth-Morris-Pratt (KMP),  perhitungan  yang dilakukan adalah dengan mencocokkan susunan kata atau pattern dengan sebuah teks dan menyimpan  informasi  serta  pattern  akan  dilakukan  pengecekan  apakah  sesuai  atau  tidak [8].  Waktu  yang  diperlukan  oleh  pengguna  Text  Editor   dalam  menemukan  kata  yang dicari.  Agoritma Knuth-Morris-Pratt (KMP),  akan  dilakukan  pencocokan antara pattern (Kata yang ingin dicari) dengan library (himpunan Pustaka teks). Kondisi cocok atau tidak cocok       antara  pattern  dengan  library  akan  terus  dilakukan  hingga a  akhir  teks  melalui pergeseran  dan  dapat  disimpulkan  hasil     pattern  (pola)  yang  ada  dan  Algoritma  yang digunakan akan mencapai hasil yang sesuai dan optimal [9].

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Algoritma Boyer Moore dan Knuth Morris Prat
Algoritma  BM  merupakan  salah  satu  proses  mencocokkan  karakter  dari  sebuah pola/pattern  yang  ada  dengan  tujuan  mendapatkan  informasi  dan  pencarian  data  yang sesuai dan efesien, dan Algoritma KMP adalah salah satu algoritma pencarian string, dan bila  terjadi  ketidakcocokkan  maka  akan  terus  dilakukan  proses  pencarian  sampai menemukan string yang cocok dan dengan hasil yang optimal.

## 2.2. Metode Perbandingan Eksponensial
Merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  penentuan  prioritas  dari  hasil yang didapatkan yaitu nilai skor yang diperoleh dari beberapa kriteria yang digunakan dan nilai  yang  dihasilkan  menggambarkan  peringkat  atau  urutan  prioritas  dari  fungsi eksponensial [10].

## 2.3. Tahapan Penelitian
Pada  gambar  1  melakukan  proses  input  data  tanaman  hias,  kemudian  melakukan proses  pencarian  data  dengan  algoritma  dan  membandingkan  hasil  algoritma  yang didapat dan dengan mengkombinasikan Metode Perbandingan Eksponensial berdasarkan penggunaan  waktu  dan  memori  dan  hasil  yang  dihitung  dijadikan  sebagai  salah  satu alternatif  keputusan  berdasarkan  data  yang  digunakan  pada  uji  coba  yaitu  berupa  data jenis tanaman hias.
Gambar 1. Tahapan penelitian
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 197-203
Tahapan yang dilakukan sesuai dengan Gambar 1 sebagai berikut :
a. Input data sesuai data yang dijadikan dalam proses iterasi langkah dan pengujian
b. Mengecek algoritma yang digunakan yaitu menggunakan algoritma Boyer Moore dan Knuth Morris Pratt
c. Pemilihan  algoritma  yang  akan  diujicoba  dan  melakukan  pencarian  teks berdasarkan pola dan pattern yang digunakan
d. Proses iterasi sampai pencarian teks dihasilkan dan sesuai
e. Setelah  selesai  melakukan  pencarian,  maka  proses  selanjutnya  melakukan perhitungan  menggunakan  metode  perbandingan  eksponensial  dengan  dua parameter (waktu pencarian dan memori yang digunakan)
f. Setelah  itu  membandingkan  hasil  yang  didapat  dan  menentukan  pola  pencarian dan jika sesuai maka dipilih algoritma mana yang optimal berdasarkan keputusan yang didapatkan.

## 3. Hasil Dan Pembahasan
3.1. Tampilan User Interface
Gambar 2. Tampilan User Interface aplikasi pencarian tanaman hias

## 3.2. Tampilan Hasil Pencarian
Gambar 3. Tampilan Hasil Jenis-jenis tanaman Hias pada proses pencarian
Proses  pencarian  yang  dihasilkan  menggunakan  algoritma  Boyer  Moore  dan  Knuth Morris Pratt sesuai dengan tampilan pada gambar 3 (menggunakan 2 parameter waktu dan memori yang digunakan pada proses pencarian.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 197-203

## 3.3. Penerapan Algoritma BM
Proses pencarian pada teks : Teks (S) : JERUK NAGAMI Pattern (P) :  NAGAMI Melakukan pencocokan teks dan pattern, seperti terlihat pada Tabel 1 berikut ini:
Tabel 1. Melakukan pencocokan S dan P Index 0 1  2 3  4 5  6 7  8 9  10  11 Text J E  R  U  K N  A  G  A  M  I Pattern  N  A  G  A  M  I
Melakukan proses pergeseran dan hasilnya terlihat pada Tabel 2
Index 0  1  2  3  4 5  6 7  8 9 10  11 Text J  E  R  U  K N  A  G  A  M  I Pattern N  A  G  A  M  I Tabel 2 Melakukan pencocokan S dan P Index  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11 Text J  E  R  U  K N  A  G  A  M  I Pattern N  A  G  A  M  I
Hasil akhir dari pergeseran yang dilakukan terlihat pada Tabel 2.

## 3.4. Penerapan Algoritma KMP
Proses pencarian: S : JERUK  NAGAMI     P : NAGAMI.
Tabel 3. Melakukan pencocokan teks dan pattern Index 0  1  2 3  4 5  6  7 8  9  10  11 Text J E  R  U  K N  A  G  A  M  I Pattern  N  A  G  A  M  I
Pada Tabel dilakukan pergeseran sebanyak 1 langkah, tahapan ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil_1 Index 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11 Text J  E  R  U  K    N  A  G  A  M  I Pattern N  A  G  A  M  I
Melakukan  pergeseran  sebanyak  1  langkah  karena  tidak  ada  pattern  yang  cocok  dengan teks terlihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil_2 Inde x 0 1  2 3  4  5 6 7    8  9  10  11 Text J E  R  U K N  A    G  A  M  I Pattern N  A G  A  M  I
Pengecekan karakter pada indeks yang ada di  Tabel dan tidak sesuai dengan karakter R pada teks, lakukan pergeseran, hasil pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil_3 Inde x 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11 Text J  E  R  U  K N  A  G  A  M  I

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Pattern

## N  A  G  A  M  I
Mengecek  kembali  karakter  yang  dijadikan  proses  pencocokan  jika  belum  sesuai  maka akan dilakukan pergeseran dan terlihat hasilnya pada Tabel 7
Tabel 7. Hasil_4 Index 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11 Text J  E  R  U  K N  A  G  A  M  I Pattern N  A  G  A  M  I
Untuk  melakukan  proses  pencarian  dengan  menggeser  1  karakter  ke  kanan  sampai bertemu dengan karakter yang sesuai dan hasilnya terlihat pada Tabel 8
Tabel 8. Hasil_4 Index 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11 Text J  E  R  U  K N  A  G  A  M  I Pattern N  A  G  A  M  I
Jika belum sesuai, maka proses terus diujicoba sampai karakter yang dicari sesuai dan jika proses  pencarian  karakter  dari  string  sesuai  maka  proses  pencarian  selesai  dan  hasil terlihat pada Tabel 9
Tabel 9. Hasil_Akhir Inde x 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11 Text J  E  R  U  K N  A  G  A  M  I Pattern N  A  G  A   M    I
Pada  Tabel  9  baru  ditemukan  kecocokan  dari  patern  dan  text  yang  ada,  namun  waktu pencarian yang digunakan lebih  lama  dengan  algoritma  sebelumnya.

## 3.5. Perhitungan Metode Perbandingan Eksponensial
Tabel 10. Hasil Metode Perbandingan Eksponensial Algoritma Pattern Kriteria Hasil Perbandingan Eksponensial Penggunaan Memori (byte) Waktu Pencarian (second) BOYER MOORE Kamboja Jepang 724 0.21 26.91+0.46= 27.37 Beringin Putih 689 0.18 26.25+0.42= 26.67 Kuping Gajah 712 0.20 26.68+0.44 = 27.12 Jeruk Nagami 756 0.24 27.49+0.48 = 27.97 KMP Kamboja Jepang 776 0.38 27.85+0.61 = 28.46 Beringin Putih 693 0.19 26.32+0.43 = 26.75 Kuping Gajah 722 0.22 26.87+ 0.46 = 27.33 Jeruk Nagami 787 0.40 28.05 + 0.63= 28.68 Hasil Akhir BM: 109.13 KMP: 139.19
Langkah proses perhitungan yang dilakukan Menentukan  2  kriteria  dengan  bobot  masing-  masing  0.5  yaitu  Kriteria  penggunaan memori dan waktu pencarian
a. Perhitungan Menggunakan Algoritma BM jenis tanaman hias
Kamboja Jepang        : (724) 0.5 + (0.21) 0.5 = 27.37 Beringin Putih : (689) 0.5 + (0.18) 0.5 = 26.67 Kuping Gajah : (712) 0.5 + (0.20) 0.5 = 27.12

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Jeruk Nagami : (756) 0.5 + (0.24) 0.5 = 27.97
Total : 109.13
b. Perhitungan Menggunakan Algoritma KMP
Kamboja Jepang       :(776) 0.5 + (0.38) 0.5 = 28.46 Beringin Putih : (692) 0.5 + (0.19) 0.5 = 26.75 Kuping Gajah : (722) 0.5 + (0.22) 0.5 = 27.33 Jeruk Nagami : (787) 0.5 + (0.40) 0.5 = 28.68 Total : 139.19
Tabel 11. Penentuan prioritas keputusan Algoritma Nilai Prioritas Keputusan Boyer Moore 109.13 1 Knuth Morris Prat 139.19 2

## 4. Kesimpulan
Penelitian  yang  berkaitan  dengan  proses  pencarian  data  berupa  teks  yang  ada  pada jenis  tanaman  hias  menggunakan  aplikasi  dapat  membantu    mendapatkan  informasi berkaitan  dengan  jenis-jenis  tanaman  hias,  sehingga  tidak  lagi  dicari  secara  manual namun  menggunakan  fitur  pencarian.  Perbandingan  algoritma  yang  digunakan  pada penelitian ini sesuai dengan jenis data-data tanaman hias dengan menggunakan penerapan metode perbandingan eksponensial dilihat dari 2 parameter yaitu penggunaan memori dan waktu  pencarian  pada  algoritma  BM  dan  KMP  dengan  nilai  perbandingan  yang  didapat berdasarkan priritas keputusan adalah 109.13 dan 139.19, artinya pada proses perhitungan yang  dilakukan  menunjukkan  penggunaan  algoritma  Boyer  Moore  direkomendasikan lebih  optimal  jika  dibandingkan  menggunakan  metode  Knuth  Morris  Pratt  yang digunakan  pada  pencarian  data  jenis  tanaman  dan  dapat  pula  dilihat  dari  hasil  proses pergeseran dari tiap karakter yang telah diuji coba dengan langkah yang lebih singkat

## Daftar Pustaka
[1]  Y.  R.  Rasi,  I.  N.  Farida,  and  R.  K.  Niswatin,  “Implementasi  Algoritma  Quicksort dan  Binary  Search  pada  Fitur  Pencarian  Media  Sosial  Star,”  in Seminar  Nasional Inovasi  dan  Teknologi ,  Kediri:  UN  PGRI  Kediri,  Jul.  2020,  pp.  121–128.  doi: https://doi.org/10.29407/inotek.v4i1.183.
[2]  Y. N. Daniati, I. A. Zulkarnain, and K. Nurfitri, “Penerapan Algoritma Levenshtein Distance  pada  Sistem  Pencarian  Data  Buku  Berbasis  Web,” KOMPUTEK ,  vol.  6, no. 1, p. 81, Apr. 2022, doi: 10.24269/jkt.v6i1.1144.
[3]  M.  Fazira,  “Perbandingan Algoritma  Knuth-Morris-Pratt  dan  Boyer  Moore  dengan Metode Perbandingan Eksponensial pada Aplikasi Kamus Bahasa Indonesia-Jerman Berbasis Android,” Majalah Ilmiah INTI , vol. 6, no. 2, 2019.
[4]  A.  Fau,  Mesran,  and  G.  Leonarde  Ginting,  “Analisa  Perbandingan  Boyer  Moore Dan  Knuth  Morris  Pratt  Dalam  Pencarian  Judul  Buku  Menerapkan  Metode Perbandingan  Eksponensial  (Studi  Kasus:  Perpustakaan  STMIK  Budi  Darma),” Jurnal Times , vol. VI, no. 1, pp. 12–22, 2017.
[5]  F.  A.  T.  Tobing  and  R.  Nainggolan,  “Analisis  Perbandingan  Penggunaan  Metode Binary Search dengan Reguler Search Expression,” Jurnal Manajemen Informatika dan  Komputerisasi  Akuntansi ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  168–172,  Oct.  2021,  doi: 10.46880/jmika.Vol4No2.pp168-172.
[6]  J. Pardede, A. N. Hermana, and G. Swarghani, “Perbandingan Metode Breadth First Search dan Backlink pada Web Crawler,” MIND Journal , vol. 2, no. 2, pp. 61–69, Nov. 2018, doi: 10.26760/mindjournal.v2i2.61-69.
[7]  A. Triawan and R. S. Sofyan, “Penerapan Algoritma Booyer Moore Untuk Efisiensi Pencarian  Data  Letak  Kendaraan  Pada  Aplikasi  Gudang  Dealer  SETIAJAYA
TOYOTA,” Teknois :  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi  dan  Sains ,  vol.  7,  no.  2, pp. 27–36, Aug. 2019, doi: 10.36350/jbs.v7i2.25.
[8]  K.  A.  Khairan  and  H.  Ahmadian,  “Penerapan  Algoritma  Knuth-Morris-Pratt  pada Fitur Pencarian Definisi Istilah Standar Operasional Prosedur (SOP) pada Lembaga Penjaminan  Mutu  UIN  Ar-Raniry,” Cyberspace:  Jurnal  Pendidikan  Teknologi Informasi , vol. 3, no. 1, p. 26, May 2019, doi: 10.22373/cj.v3i1.4723.
[9]  I.  Maulana,  “Penerapan  Algoritma  Knuth-Morris-Pratt  pada  Fungsi  Pencarian Dokumen  untuk  Sistem  Informasi  Administrasi  Sekolah  Berbasis  Website,” International  Journal  of  Artificial  Intelligence ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  1–20,  Sep.  2019, doi: 10.36079/lamintang.ijai-0601.30.
[10]  P.  Katemba  and  Niklinton  Nehemia  Neolak,  “Penerapan  Metode  Perbandingan Exponensial  (MPE)  Penentuan  Penerimaan  Beras  Sejahtera  (RASTRA)  di  Desa Tobu,” Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer , vol. 14, no. 2, pp. 339–349, Dec.
2021, doi: 10.51903/elkom.v14i2.530.