## ANALISIS STRING MATCHING METHOD PADA PENGEMBANGAN APLIKASI E-SUBMISSION V2.0 MENGGUNAKAN ALGORITMA BOYER MOORE
Ariyo Atmojo, Roni Habibi
Program Studi Teknik Informatika D4, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional, Bandung, Indonesia ariyoatmojo92@gmail.com, roni.habibi@ulbi.ac.id

## ABSTRAK
Setiap saat untuk mengambil informasi yang dibutuhkan berdasarkan kata kunci yang diinginkan, setiap teks atau string yang terdapat dalam penyimpanan data (database) akan diurutkan, dipisahkan, dan diorganisir kembali. Akibatnya, penerapan algoritma Boyer-Moore dalam masalah pencocokan string dieksplorasi dalam penelitian ini. Ketika menganalisis teks dari kumpulan data, pencocokan string adalah masalah yang krusial. Dibandingkan dengan  teknik  pencocokan  string  lainnya,  metode  Boyer-Moore  dikenal  baik  karena  efisiensinya  dalam mengidentifikasi  pola-pola  dalam  teks  berdasarkan  kata  kunci  dengan  memerlukan  waktu  yang  lebih  sedikit. Khususnya,  sebagai  mesin  pencari,  artikel  ini  berfokus  pada  pembahasan  fase-fase  kunci  dalam  proses pencocokan string dan ringkasan ide-ide kunci dari algoritma Boyer-Moore. Ide dasar di balik metode ini adalah mencocokkan  pola  dari  kanan  ke  kiri  daripada  dari  kiri  ke  kanan.  Hal  ini  memungkinkan  untuk  menghindari beberapa karakter teks dan mengurangi jumlah perbandingan yang diperlukan. Penelitian ini menunjukkan nilai dari algoritma Boyer-Moore sebagai alat pencocokan string yang kuat dalam konteks penggunaan mesin pencari, membuka jalan bagi penelitian masa depan untuk memperluas aplikabilitasnya.
Kata kunci: String Matching, Algoritma Boyer Moore, Pattern

## 1. PENDAHULUAN
String  matching  adalah  subjek  dalam  domain pemrosesan  teks  yang  lebih  luas,  dengan  adanya rangkaian  algoritma  pencocokan  yaitu  komponen dasar yang digunakan dalam  implementasi  perangkat lunak praktis yang ada di sebagian besar sistem operasi [1].  Algoritma  boyer  moore  merupakan  algoritma pencarian  string  pada  tahun  1977  yang  dianggap sebagai  algoritma  yang  efisien  pada  aplikasi  umum. Tidak  seperti  pencarian  string  [2]  yang  ditemukan sebelumnya  [3],  mencocokan  karakter  dari  pattern kanan  atau  pola  yang  dicari  merupakan  karakteristik algoritma  ini  [4].  Rancangan  ini  dimulai  dengan mencocokkan  teks  dari  kanan,  melainkan  bukan  dari kiri, maka dari itu informasi  yang didapat akan lebih banyak [1].
Brute Force Algoritma merupakan pencocokkan pattern  dengan  pola  kata  antara  0  dan  n-m  untuk mendapatkan  pattern  dalam  teks  [5].  Dalam mencocokkan karakter terdapat istilah pattern dan teks [6].  Teks  adalah  objek  pola  yang  akan  dicocokkan dengan  pattern.  Dan  pattern  objek  diinputkan kemudian dicocokkan [7].
Analisa  antara  Boyer  Moore  dan  Brute  force dalam  membandingkan  mencari  word  suggestion dengan  MPE  (Metode  Perbandingan  Eksponensial) menggunakan  data  dari  kata  pada  database,  dapat disimpulkan Boyer Moore [8] dan Brute Force dapat digunakan dalam pencarian word suggestion [9], untuk penelitian  ini  dengan  membandingkan  Boyer  Moore [10]  dengan  Knuth  Morris  Path  di  2  pencarian  data diketahui  boyer  moore  lebih  cepat  dari  knuth  morris path untuk melakukan pencarian pada database [11].
Namun untuk mendapatkan pencarian kata pada sistem  akan  dilakukan  analisa  String  Matching  pada
pengembangan aplikasi e-submission [12] menggunakan algoritma boyer moore untuk meningkatkan  proses  pencarian  data  yang  efisien belum banyak di kaji oleh penelitian lain.
Analisa  string  macthing  sendiri  menggunakan bahasa  pemrograman  PHP  dalam  membentuk  model string  matching  untuk  menguji  parameter-parameter inputan yang mana parameter tersebut akan dicocokan dengan  data  source  yang  ada  pada  sistem menggunakan model yang telah dibuat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Analisis
Menganalisis  adalah  proses  melihat  atau memeriksa  suatu  peristiwa  menggunakan  data  untuk memahami situasi sebenarnya. Analisis dilakukan saat melakukan  penelitian  atau  memproses  data.  Temuan dari  analisis  dapat  membantu  dalam  pengambilan keputusan  dan  membantu  orang  memahami  hal-hal dengan lebih baik. Analisis [20] juga dapat membedah suatu topik menjadi bagian-bagian komponennya dan kemudian  menganalisis  bagian-bagian  tersebut  untuk mendapatkan informasi yang tepat dan penting.

## 2.2. String Matching
Sebuah  algoritma  yang  digunakan  untuk membandingkan  satu  teks  dengan  teks  lain  disebut pencocokan  string  (string  matching).  Boyer-Moore dan  metode  brute-force  adalah  dua  dari  banyak algoritma  yang  digunakan  dalam  pencocokan  string [21]. Tujuan dari masalah klasik dalam ilmu komputer yang dikenal sebagai "string matching" adalah mencari semua  kemunculan  pola  (sering  disebut  sebagai "pola")  di  dalam  sebuah  string  yang  lebih  panjang (biasanya disebut sebagai "teks"), di mana kedua string
tersebut berasal dari abjad yang sama. Dalam banyak aplikasi,  termasuk  penambangan  data,  mesin  pencari web, bioinformatika, dan pemrosesan bahasa alami, ini adalah tugas yang penting [22].

## 2.3. E-Submission
E-Submission  adalah  file  atau dokumen dikirimkan  secara  elektronik,  yaitu  melewari  e-mail, formulir  online  di  Internet,  atau  website  (Kim  et  al., 2020).  Secara  tradisional,  manuskrip  mengacu  pada sesuatu yang khusus "tulisan tangan". Namun, dalam bahasa  umum,  dan  khususnya  dalam  konteks komputer  dan  Internet,  sebuah  manuskrip  bahkan dapat mengacu pada dokumen (teks atau lainnya) yang ditulis  atau  dibuat  dengan  komputer,  dan  dapat diperluas untuk mencakup foto dan video digital juga. termasuk  survei  online.  Dengan  kata  lain,  apa  pun yang dibuat dan dikirim secara online dapat dianggap sebagai pengiriman elektronik [23].

## 2.4. Algoritma Boyer Moore
Salah  satu  metode  pencarian  string  adalah algoritma  Boyer  Moore,  yang  dikembangkan  pada tahun  1977  oleh  Robert  S.  Boyer  dan  J.  Strother Moore. Metode ini dianggap lebih efektif dalam semua kasus.  Algoritma  Boyer-Moore  mulai  mencocokkan karakter-karakter dari sisi kanan string target atau pola. Ini adalah metode yang melakukan pelacakan karakter dalam  teks  sambil  mencocokkan  string  dengan menggulirkan  dari  kanan  ke  kiri.  Faktor  bahwa algoritma  ini  mencocokkan  dari  kanan  ke  kiri membuatnya lebih mudah dan lebih cepat secara rata- rata dibandingkan dengan teknik lainnya [4]. Sejumlah algoritma  yang  bertujuan  untuk  mengoptimalkan peningkatan  pergeseran  didasarkan  pada  metode Boyer-Moore. Algoritma Boyer-Moore secara khusus membandingkan karakter-karakter dari pola P dengan karakter-karakter dari teks T dalam arah dari kanan ke kiri. Untuk menghitung nilai pergeseran tertinggi yang mungkin untuk pola tersebut, algoritma ini menggunakan  nilai  pergeseran  dari  "Tabel  Karakter Baik"  (Good  Suffix  Table)  dan  "Tabel  Karakter Buruk" (Bad Character Table) [10].

## 3. METODE PENELITIAN
Tahapan dalam melakukan Systematic Literature Review sebagai landasan penelitian, tahapan – tahapan yang  terlibat dalam  melakukan  Systematic  Literature Review sebagai berikut:

## 3.1. Research Question

## Table 1. Reseatch Question
Id Research Question Rq1 Apakah ada kaitan pada permasalahan pada penelitian bahwa search engine dapat digunakan dengan metode String
Matching?

## 3.2. Searching for the Literature
Pengumpulan  Artikel  atau  jurnal  dicari  dengan menggunakan  tools,  yaitu  Watase  Uake  untuk membantu  dalam  pencarian.  Watase  Uake  adalah merupakan  sistem  online  yang  dirancang  untuk melakukan  kolaborasi  penelitian  antar  peneliti. Dirintis  sejak  tahun  2018  dan  mulai  dikembangkan dengan  melibatkan  peneliti  dari  beberapa  perguruan tinggi pada tahun 2020. Watase.web.id dibuat dengan tujuan  memfasilitasi  peneliti  dalam  melakukan  riset bersama  (riset  kolaborasi).  Dengan  menggunakan Watase,  berarti  peneliti  bersedia  saling  berbagai dengan  peneliti  lain.  Pencarian  artikel  dengan  topik yang  terkait dengan  menggunakan kata  kunci:  String Matching,  Boyer  Moore  Algorithm,  pattern,  Search Engine.

## 3.3. Selection Criteria
Dari  pencarian  menggunakan  watase  Uake mendapatkan 389 artikel. Pemilihan kriteria artikel ada dua,  yaitu  kriteria  inklusi  merupakan  kriteria  yang disesuaikan, serta kriteria eksklusi adalah kriteria yang tidak  termasuk  atau  dikecualikan.  Sampel  yang diinginkan  dari  pembahasan  ini  adalah  jangka maksimal  dari  tahun  2017,  lalu  berhubungan  dengan klasifikasi,  dan  menggunakan  metode.  Kriteria eksklusi  dari  penelitian  ini  adalah  artikel  yang diterbitkan sebelum tahun 2017 dan artikel yang tidak memiliki hasil. Dari hasil pencarian terdapat 82 artikel duplikat  dan  39  artikel  yang  tidak  termasuk. Selanjutnya  terdapat  30  artikel  yang  tidak  sesuai dengan  topik  serta  30  artikel  yang  tidak  masuk  ke periode.  Setelah  melalui  tahapan  identification  dan screening,  artikel  yang  termasuk  adalah  sebanyak  18 artikel.
Gambar 1. Selection Criteria

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 2. Jumlah Artikel Studi Kasus dari setiap Negara
Gambar 3. Jumlah Artikel Algortima yang digunakan
Gambar 4. Jumlah Artikel yang menggunakan setiap Metode Gambar 5. Jumlah Artikel yang di dapat dari setiap Negara 0 1 2 3 4 5 Negara Jumlah Artikel Studi Kasus dari Setiap Negara
China South Korea Turkey Indonesia Italy Germany America Czech Saudi Arabia Spanish 0 1 2 3 4 5 6 Jumlah Artikel Algoritma yang digunakan Boyer Moore Boyer Moore Horspol KMP
Brute Force
Aho-Corasick
AAS SRM BDM BXS 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Jumlah Artikel yang Menggunakan Setiap Metode String Matching String Approximate
Tree Pattern Brute Force
Tabel 2. Ringkasan Artikel terpilih No Area Penelitian Karakteristik Data Metode Model 1 A weak approach to suffix automata simulation for exact and approximate string matching [14]. Data dari robot KMP String Matching Algoritma BDM, Algoritma BXS, algoritma Backward SNRDAWG Matching (BSDM) 2 LsHASHq: A string matching algorithm exploiting longer q-gram shifting [15]. DNA kromosom manusia 1 String Maching LsHASHq, FHASHq 3 Improving hash-q exact string matching algorithm with perfect hashing for DNA sequences [10]. Dataset E dan DNA String Maching Algoritma BoyerMoore 4 Determining the base address of MIPS firmware based on absolute address statistics and string reference matching[3]. 12 jenis file firmware, kamera IP (IPC), router nirkabel, dan sakelar jaringan String Matching algoritma AAS dan algoritma SRM
Gambar 6. Taksonomi
Adapun  pengumpulan  data  yang  digunakan peneliti  dengan  metode  berupa  studi  dokumen  yang mana  mengambil  data  dari  sumber  data  yang  telah tersedia.  Adapun  sumber  data  yang  dimaksud  adalah basis data dari aplikasi Esubmission yang menyimpan data tugas pada penelitian sebelumnya. Berikut adalah data yang diperoleh dari data source yang digunakan oleh penulis dalam penelitian:
Tabel 3. Data Source Tgscode matkul name Tgstitle Tgsdesc TGS3120230 1071 algorit ma 1 Find duplicat e number edit Cari duplicate value di array berikut edit: {1,2,4,1,2,4,6,4,8 ,8,9,3,6,7,0} TGS3120230 1073 desain interaks i Create databas e untuk sistem pembua tan ktp edit Silahkan buat database dengan kriteria – kriteria berikut 1. terdapat minimal 10 tabel 2. harus berelasi 3. memiliki constraint dan indeks edit TGS3120230 1164 Pemrog raman 1 Laporan Pemrog raman Buat makalah pemrograman Tgscode matkul name Tgstitle Tgsdesc TGS3120230 116110 Pemrog raman 2 Laporan Pemrog raman Buat makalah tentang html TGS3120231 22111 Sister Test Tugas Baru Buat source code python TGSD54202 30122112 Pemrog raman 3 Tugas dengan Datetim e Buat malakah tentang php
Penjelasan  dari  Gambar  6  taksonomi  literature merupakan kumpulan dari penelitian sebelumnya yang ada  dan  sudah  dikerjakan  dan  terdapat  kaitan  pada permasalahan  pada  penelitian  bahwa  search  engine dapat  digunakan  dengan  menggunakan  beberapa metode.  Adapun  metode  yang  dapat  diusulkan  pada penelitian  yang  akan  dijalankan  berdasarkan  literatur yang diambil yaitu:
Tabel 3. Literature yang digunakan Metode Algoritma String Matching Boyer Moore
Dari  beberapa  metode  dan  Algoritma  yang  di rangkum  dari  beberapa  referensi  tersebut  bahwa metode  string  matching  menjadi  metode  yang  bagus dengan  dipadukan  dengan  Algoritma  Boyer  Moore dengan  hasil  dari  beberapa  penelitian  terkait  bahwa metode  dan  model  tersebut  mendapatkan  hasil  yang dapat dikatakan baik.
Hasil  pencarian  pencocokan  pola  dengan menggunakan Algoritma Boyer Moore dapat digunakan  untuk  mengidentifikasi  pola-pola  dalam data  dalam  mendapatkan  informasi  dengan  tujuan meningkatkan  pemrosesan  pencarian  data  dengan Algoritma Boyer Moore [4].
Hasil  penelitian  dan  pengujian  dari  pencarian rangkaian  dengan  menggunakan  metode  Algoritma Boyer  Moore  menunjukan  bahwa  program  tersebut dinyatakan  layak  untuk  digunakan,  karena  aturan asosiatif  yang  dibentuk  dan  nilai  pencarian  yang dihasilkan  sama  dengan  output  program  yang
dikembangkan.  Hasil  pengolahan  pencarian  dengan menggunakan algoritma Boyer Moore dapat digunakan  untuk  mencari  pencocokan  data  untuk penunjang informasi dalam pemrosesan  boyer moore dengan pencarian data [4].
hasil  dari  pembahasan  ini  yaitu  dengan  sistem yang  dapat  menentukan  tingkatan  pencarian  dalam string matching dengan menggunakan algoritma boyer moore  untuk  menjalankan  pencocokan  kata  dimulai dari karakter kanan kemudian kekiri berlandaskan nilai dari  occurrence  heuristic  (HO)  dan  match  heuristic (MH)  dalam  menentukan  pergeseran.  Hasil  dari pengujian  data  source  dengan  menginputkan  6  data yang tersedia menunjukan algoritma boyer moore ini mampu mencocokan dengan cepat. Meskipun semakin memperolah  banyak  data  semakin  membutuhkan waktu yang cukup lama [18].
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  bahwa dengan  string  matching  dapat  membantu  proses pengelolaan data menjadi lebih efektif dari sebelumnya, seperti penyimpanan data yang terintegrasi,  pengambilan  data  yang  lebih  cepat,  dan dapat diakses langsung oleh pengguna dan penerapan algoritma  Boyer-Moore  dapat  membantu  proses pencian data menjadi lebih efektif [19].

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  Literature  Review  yang  membantu peneliti  mengkaji  artikel  dengan  tools  watase  Uake untuk  menemukan  metode  dan  model  yang  tepat. Sebanyak 389 artikel ditemukan. Dari seluruh artikel yang ditemukan, tersisa 17 artikel yang telah dilakukan identifikasi  dan  screening  yang  memenuhi  kriteria inklusif dan eksklusif dibuat dengan diagram prisma. Hasil  dari  tinjauan  literatur  memperlihatkan  bahwa penelitian sebelumnya yang ada dan sudah dikerjakan dan terdapat kaitan pada permasalahan pada penelitian bahwa search engine dapat digunakan dalam beberapa metode  yaitu  string  matching  dan  Algorima  boyer moore. Selanjutnya pada dataset yang digunakan yaitu dengan  dataset  peneliti,  dikarenakan  penelitian  ini tentang  teknis  penggunaan  Boyer  Moore  di  String Matching  yaitu  untuk  specific  lebih  mengarah  ke algorima  dan  metode,  Saran  Pada  percobaan disediakan  benchmark  dengan  metode  lain  yang mendukung  string  matching  dan  String  matching diterapkan pada aplikasi Esubmission v2.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] C.  and  Charras  and  T.  Lecroq,  “Handbook  of Exact  String  Matching  Algorithms,”  p.  238, 2004.
[2] M. E. Hussain, M. K. Gupta, and R. Hussain, “A lightweight string-matching technique for secure communication  within  IoT  energy  systems technology,”  IoT  Enabled  Multi-Energy  Syst., pp.  159–166,  Jan.  2023,  doi:  10.1016/B978-0- 323-95421-1.00007-0.
[3] X.  Zhu,  Y.  Zhang,  L.  Jiang,  and  R.  Chang, “Determining the base address of MIPS firmware
based  on  absolute  address  statistics  and  string reference matching,” Comput. Secur., vol. 88, p.
101504, Jan. 2020, doi: 10.1016/J.COSE.2019.02.015.
[4] Y.  Faqih,  Y.  Rahmanto,  A.  A.  Aldino,  and  B. Waluyo, “BULLETIN  OF  COMPUTER
SCIENCE RESEARCH Penerapan String Matching  Menggunakan  Algoritma  Boyer- Moore  Pada  Pengembangan  Sistem  Pencarian Buku Online,” vol. 2, no. 3, pp. 100–106, 2022, doi: 10.47065/bulletincsr.v2i3.172.
[5] D. Ramadhani, “Perancangan Aplikasi Pencarian Buku  Pada  Perpustakaan  Islamic  International School  Darul  Ilmi  Murni  Dengan  Algoritma Knuth Morris Pratt,” Pelita Inform. Budi Darma, vol. XVI, no. 1, pp. 25–27, 2017.
[6] J.  Trávníček,  J.  Janoušek,  B.  Melichar,  and  L. Cleophas,  “On  modification  of  Boyer-Moore- horspool’s algorithm for tree pattern matching in linearised trees,” Theor. Comput. Sci., vol. 830– 831, pp. 60–90, Aug. 2020, doi: 10.1016/J.TCS.2020.04.027.
[7] F. T. Waruwu and P. Ramadhani, “Perancangan Aplikasi Translator Bahasa Indonesia Ke Bahasa Inggris  Esp  (English  for  Specific  Purpose) Komputer  Sains  Untuk  Peningkatan  Informasi Mahasiswa Menggunakan Brute Force Method,” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Komputer), vol. 2, no. 1, pp. 410–414, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.967.
[8] Y. Duan, H. Long, and Y. Q. Qu, “Application of Improved BM Algorithm in String Approximate Matching,” Procedia Comput. Sci., vol. 166, pp. 576–581,
Jan. 2020, doi: 10.1016/J.PROCS.2020.02.017.
[9] A.  Januardi,  “Analisa  Perbandingan  Algoritma Brute  Force  dan  Boyer  Moore  dalam  Pencarian Word Suggestion Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial,” Pelita Inform. Budi
Darma, vol. 4, no. 1, pp. 18–24, 2013, [Online].
Available: http:www.stmik- budidarma.ac.id//Email:andri_januardi@yahoo. comABSTRAK
[10] A. A. Karcioglu and H. Bulut, “Improving hash- q  exact  string  matching  algorithm  with  perfect hashing  for  DNA  sequences,”  Comput.  Biol. Med.,  vol.  131,  p.  104292,  Apr.  2021,  doi: 10.1016/J.COMPBIOMED.2021.104292.
[11] A.  Fau,  Mesran,  and  G.  L.  Ginting,  “Analisa Perbandingan  Boyer  Moore  Dan  Knuth  Morris Pratt Dalam  Pencarian  Judul  Buku  Menerapkan Metode  Perbandingan  Eksponensial  (  Studi Kasus : Perpustakaan STMIK Budi Darma ),” J. Times  (Technology  Informatics  Comput.  Syst., vol. 6, no. 1, pp. 12–22, 2017.
[12] Z.  Ling,  J.  Na,  S.  Yan-Li,  and  J.  Sriyanto, “School culture and professional development of school  teachers  from  urban  and  rural  areas  in China,” Cakrawala Pendidik., vol. 39, no. 3, pp. 609–619, 2020, doi: 10.21831/cp.v39i3.31580.
[13] I.  Alfarobi  et  al.,  “RANCANG  BANGUN
SISTEM  INFORMASI  PEMESANAN  KOPI DENGAN MENGGUNAKAN METODE WATERFALL Program Studi Sistem Informasi
Akuntansi, Universitas Bina Sarana Informatika 2),” Ijns.org Indones. J. Netw. Secur., vol. 9, no. 1, pp. 1–5, 2020.
[14] S. Faro and S. Scafiti, “A weak approach to suffix automata  simulation  for  exact  and  approximate string matching,” Theor. Comput. Sci., vol. 933, pp. 88–103, Oct. 2022, doi: 10.1016/J.TCS.2022.08.028.
[15] A.  M.  Al-Ssulami,  A.  M.  Azmi,  H.  Mathkour, and  H.  Aboalsamh,  “LsHASHq:  A  string matching  algorithm  exploiting  longer  q-gram shifting,” Inf. Process. Manag., vol. 59, no. 5, p. 103057, Sep. 2022, doi:
10.1016/J.IPM.2022.103057.
[16] C.  Ryu,  T.  Lecroq,  and  K.  Park,  “Fast  string matching for DNA sequences,” Theor. Comput. Sci., vol. 812, pp. 137–148, 2020, doi:10.1016/j.tcs.2019.09.031.
[17] H.  Li  and  J.  Wang,  “Collaborative  annealing power k-means++ clustering,”Knowledge-Based Syst.,  vol.  255,  p.  109593,  2022,  doi: 10.1016/j.knosys.2022.109593.
[18] Ahmad,  I.,  Borman,  R.  I.,  Caksana,  G.  G.,  & Fakhrurozi,  J.  (2021).  Implementasi  String Matching  Dengan  Algoritma  Boyer-Moore Untuk  Menentukan  Tingkat  Kemiripan  Pada Pengajuan  Judul  Skripsi/Ta  Mahasiswa  (Studi
Kasus:  Universitas  XYZ).  SINTECH  (Science and  Information  Technology)  Journal,  4(1),  53- 58.
[19] Purwanto,  Y.  S.,  Rifai,  M.  F.,  Jatnika,  H.,  & Ardelia,  G.  A.  (2022).  Information  Retrieval  In Text-Based  Document  Using  Boyer  Moore Algorithm.  JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika dan Sistem Informasi), 9(2), 1308-1316.
[20] N.  Navani  et  al.,  “The  Accuracy  of  Clinical Staging  of  Stage  I-IIIa  Non-Small  Cell  Lung Cancer:  An  Analysis  Based  on  Individual Participant Data,” Chest, vol. 155, no. 3, pp. 502–
509, Mar. 2019, doi:
10.1016/J.CHEST.2018.10.020.
[21] C.  Ryu,  T.  Lecroq,  and  K.  Park,  “Fast  string matching for DNA sequences,” Theor. Comput. Sci.,  vol.  812,  pp.  137–148,  Apr.  2020,  doi: 10.1016/J.TCS.2019.09.031.
[22] A.  M.  Al-Ssulami,  A.  M.  Azmi,  H.  Mathkour, and  H.  Aboalsamh,  “LsHASHq:  A  string matching  algorithm  exploiting  longer  q-gram shifting,” Inf. Process. Manag., vol. 59, no. 5, p.
103057, Sep. 2022, doi: 10.1016/J.IPM.2022.103057.
[23] Kim, I., Choi, J., Teo, E. A. L., & Sun, H. (2020). Development of kbim e-submission prototypical system  for  the  openbim-based  building  permit framework.  Journal  of  Civil  Engineering  and
Management, 26(8), 744–756. https://doi.org/10.3846/jcem.2020.13756.