## Penerapan Algoritma Rabin-Karp Pada Sistem Tracer Study Fakultas Teknologi Informasi UNISBA Blitar Berbasis Web
1 Dimas Dwi Ichtiarto
1 Teknik Informatika, Universitas Islam Balitar, Blitar
1 ich.dimasdwi@gmail.com
Abstract - Information retrieval plays a crucial role in the current digital era. Universitas Islam Balitar (UNISBA) Blitar, especially the  Faculty  of  Information  Technology,  faces  challenges  in tracking alumni progress for evaluation and development. Tracer Study, as an evaluation tool, holds a significant role in measuring education  quality  and  graduate  readiness  for  the  job  market. However,  as  the  amount  of  alumni  data  increases  each  year,  an efficient and rapid data retrieval method is essential. This research applies the Rabin-Karp Algorithm to enhance efficiency and speed in  retrieving  alumni  data  within  the  tracer  study  system.  The Rabin-Karp  algorithm's  workflow,  encompassing  preprocessing, tokenizing,  hashing,  fingerprinting,  and  similarity  comparison, yields accurate alumni information. Algorithm testing utilizes data from  UNISBA's  Faculty  of  Information  Technology  alumni spanning  from  2017  to  2020.  Research  results  indicate  the successful  implementation  of  the  Rabin-Karp  algorithm  as  a retrieval method within the tracer study system. Based on findings and discussions, the alumni search achieved relative error of 0%, with an average data retrieval time of 0.307 seconds. This system is  expected  to  assist  the  Faculty  of  Information  Technology  at UNISBA in expediting alumni activity tracking.
Keywords  —  Alumni,  Rabin  Karp  Algorithm,  Searching,  Tracer Study System, Web
Abstrak — Pencarian  informasi  memiliki  peranan  penting  dalam era  digital  saat  ini.  Universitas  Islam  Balitar  (UNISBA)  Blitar, terutama  Fakultas  Teknologi  Informasi,  menghadapi  tantangan dalam  melacak  perkembangan  alumni  untuk  evaluasi  dan pengembangan.  Sebagai  alat  evaluasi,  Tracer  Study  memegang peranan penting dalam mengukur mutu pendidikan dan kesiapan lulusan  di  dunia  kerja.  Meskipun  begitu,  seiring  bertambahnya data alumni tiap tahun, diperlukan  metode pencarian  data yang efisien  dan  cepat.  Pada  penelitian  ini,  menerapkan  Algoritma Rabin  Karp  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  kecepatan pencarian  data  alumni  dalam  sistem  tracer  study.  Cara  kerja algoritma  Rabin  Karp,  mulai  dari  tahap  preprocessing, tokenizing,  hashing,  fingerprint,  dan  similarity  sehingga didapatkan data alumni yang sesuai. Sampel pengujian algoritma mengunakan data alumni Fakultas Teknologi Informasi UNISBA dari  tahun  2017  sampai  2020.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan bahwa algoritma Rabin Karp berhasil diimplementasikan sebagai metode  pencarian  dalam  sistem  tracer  study.  Berdasarkan  hasil dan  pembahasan,  hasil  pencarian  alumni  mendapatkan  nilai Kesalahan relatif sebesar 0% dengan waktu pencarian data rata – rata  selama  0.307  detik.  Dengan  adanya  sistem  ini  diharapkan dapat  membantu  Fakultas  Teknologi  Informasi  UNISBA  dalam melacak aktivitas alumni dengan lebih cepat.
Kata  Kunci—  Alumni;  Algoritma  Rabin  Karp;  Pencarian;  Sistem Tracer Study; Web

## I. Pendahuluan
Dalam  UU  No  12  Tahun  2012,  pasal  1  -  2,  ayat  6 disebutkan  bahwa  Perguruan  Tinggi  merupakan  satuan pendidikan yang menyelenggarakan jenjang pendidikan setelah pendidikan  menengah  yang  mencakup  program  diploma, program  sarjana,  program  magister,  program  doktor,  dan program  profesi,  serta  program  spesialis,  berdasarkan kebudayaan  bangsa  Indonesia  [1].  Univesitas  Islam  Balitar (UNISBA)  merupakan  Perguruan  Tinggi  Swasta  yang berkedudukan di Kota Blitar, Jawa Timur yang didirikan oleh Yayasan Bina Citra Anak Bangsa 5 September 2003. UNISBA memiliki delapan fakultas yang mendapatkan izin penyelenggaraan  dan  status  akreditasi  resmi  dari  Badan Akreditasi  Nasional  (BAN)  PT  Indonesia,  di  antara  lain: Fakultas  Teknik,  Fakultas  Peternakan,  Fakultas  Pertanian, Fakultas  Ilmu  Sosial  &  Politik,  Fakultas  Ekonomi,  Fakultas Hukum, Fakultas Teknologi Informasi, dan Fakultas Keguruan & Ilmu Pendidikan. Karena banyak fakultas yang ada, UNISBA telah  menghasilkan  alumni  atau  lulusan  yang  berkualitas  dan berperan di tengah masyarakat[2].
Alumni  menurut  (Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia Daring, 2016) adalah orang – orang yang telah mengikuti atau tamat dari suatu sekolah atau perguruan tinggi[3]. Peran alumni sangat penting bagi suatu perguruan tinggi karena keberhasilan seorang  alumni  adalah  keberhasilan  dari  perguruan  tinggi, maupun  sebaliknya  kegagalan  seorang  alumni  tidak  terlepas dari  perguruan  tinggi  juga.  Informasi  tentang  alumni  pada UNISBA telah terdata pada suatu sistem yang disebut dengan tracer study . Tracer  Study merupakan  suatu  cara  perguruan  tinggi untuk  mengetahui  kegiatan  alumni  setelah  lulus.  Menurut (Nasuha  &  Siahaan,  2016) tracer  study dapat  menyediakan informasi  untuk  kepentingan  evaluasi  hasil  pendidikan  tinggi dan  selanjutnya  dapat  digunakan  untuk  penyempurnaan  dan penjaminan kualitas lembaga pendidikan tinggi bersangkutan[4]. Pada halaman web Tracer Study Kementrian Pendidikan  dan  Kebudayaan  (Kementerian  Pendidikan  dan Kebudayaan,  2011),  studi  penelusuran  atau tracer  study menjadi  alat  evaluasi  kinerja  perguruan  tinggi,  serta  menjadi salah satu syarat kelengkapan akreditas oleh Badan Akreditasi Nasional  Perguruan  Tinggi  (BAN-PT),  sebagai  kelengkapan
dalam  dokumen  evaluasi  diri  [5].  Hasil tracer  study akan membantu Perguruan Tinggi dalam mengetahui posisi lulusan yang telah terserap dalam dunia kerja serta menyiapkan lulusan sesuai dengan kompetansi yang diperlukan di dunia kerja.
Fakultas  Teknologi  Informasi  merupakan  salah  satu fakultas  yang  telah  menghasilkan  lulusan  sarjana  di  bidang Teknologi Informasi menganggap penting dilakukannya tracer study.  Tracer  Study  dapat  dimanfaatkan  untuk  mengetahui kesiapan  para  lulusan  dalam  dunia  pekerjaan  di  masyarakat. Dengan banyak data lulusan yang ada, diperlukan juga sebuah metode mempermudah dalam pencarian data. String matching merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  menemukan suatu  keakuratan  dari  satu  atau  beberapa  pola  teks  yang diberikan.
Metode String  matching memiliki  berbagai  jenis metode,  salah  satunya  adalah  Rabin  Karp  (Sari  &  Utomo, 2020)[6]. Dikembangkan oleh Michael O. Rabin dan Richard M.  Karp  pada  tahun  1987,  algoritma  Rabin  Karp  digunakan untuk mencari sebuah pola berupa substring dalam sebuah teks menggunakan hashing .
Dari  permasalahan  yang  disebutkan  di  atas,  penulis membuat suatu sistem pencarian mahasiswa pada tracer study berbasis  web  dengan  menggunakan  algoritma  Rabin  Karp. Penggunaan  algoritma  Rabin  Karp  dinilai  efektif  untuk melakukan  pencarian  data  infromasi  karena  pengguna  hanya perlu  memasukkan  karakter  kata  yang  kemudian  dicocokan dengan membandingkan data yang ada. Dalam penelitian yang dilakukan Yana (2018) penggunaan algoritma Rabin Karp pada aplikasi  pencarian  data  obat  dapat  diimplementasikan  untuk melakukan kecocokan kata dengan nilai kemiripan sampai 100 persen  [7].  Dengan  adanya  sistem  pencarian  data  pada  tracer study  ini  diharapkan  dapat  membantu  Fakultas  Teknologi Informasi dan alumni dalam melakukan pencarian data alumni.
Alumni  menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia adalah orang – orang yang telah mengikuti atau tamat dari suatu sekolah  atau  perguruan  tinggi[3].  Alumni  merupakan  bagian yang  tidak  dapat  dipisahkan  dalam  sebuah  siklus  pendidikan. Alumni  menjadi  penghubung  sekolah  dengan  kampus  dan dunia  global.  Alumni  juga  berfungsi  sebagai  media  yang menyampaikan visi dunia kepada sekolah.
Menurut  Mardiyah  (2017)  alumni  juga  membawa manfaat  tersendiri  bagi  sekolah  atau  perguruan  tinggi,  baik dalam  bentuk  akademik  maupun  bidang  pragmatis,  seperti pemutakhiran kurikulum berbasis relevansi dengan kebutuhan pasar atau dunia kerja, dan continuing education yaitu sekolah atau  perguruan  tinggi  dapat  dikembangkan  menjadi  media belajar sepanjang hayat bagi alumni[8].
Menurut  Farizky  (2016)  sistem  informasi  adalah sebuah  sistem  yang  terintegrasi  antara  sistem  manusia  dan mesin, untuk menyediakan informasi untuk mendukung operasi manajemen  dalam  suatu  organisasi.  Sistem  ini  memanfaatkan perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  komputer,  prosedur manual,  model  manajemen  dan  basis  data.[9].  Sedangkan Menurut Arifin dkk. (2022) sisten informasi adalah suatu sistem yang  dibuat  oleh  manusia  yang  meliputi  bermacam  -  macam
komponen dalam organisasi untuk menghasilkan informasi[10].
Tracer  Study merupakan  suatu  cara  perguruan  tinggi untuk  mengetahui  kegiatan  alumni  setelah  lulus.  Menurut Nasuha  &  Siahaan  (2016) tracer  study dapat  menyediakan informasi  untuk  kepentingan  evaluasi  hasil  pendidikan  tinggi dan  selanjutnya  dapat  digunakan  untuk  penyempurnaan  dan penjaminan kualitas lembaga pendidikan tinggi bersangkutan[4].
Menurut  Hidayatullah  (2016) Website merupakan halaman  informasi  yang  disediakan  memalui  jalur  internet sehingga  bisa  diakses  di  seluruh  dunia  selama  terkoneksi dengan  jaringa  internet. Website merupakan  komponen  atau kumpulan  komponen  yang  terdiri  dari  teks,  gambar,  suara animasi  sehingga  lebih  merupakan  media  informasi  yang menarik untuk dikunjungi[11].
Dikembangkan oleh Michael O. Rabin dan Richard M. Karp pada tahun 1987, algoritma Rabin Karp digunakan untuk mencari  sebuah  pola  berupa substring dalam  sebuah  teks menggunakan hashing .  Menurut  Suhartini  (2019)  algoritma berguna  untuk  mencari multi  pattern daripada  mencari single pattern [12]. Berikut tahapan pada rabin karp:

## Gambar 1. Tahapan Rabin Karp
Preprocessing merupakan tahap dimana data diproses dengan  menghilangkan  simbol,  karakter  spesial,  spasi  dan mengubah  huruf  besar  menjadi  huruf  kecil.  Tujuan  dari preprocessing adalah untuk menyiapkan teks menjadi data yang dapat diproses pada tahap selanjutnya[13].
K-gram  merupakan  sebuah  rangkaian  terms  dengan panjang K, terms banyak digunakan sebagai kata. K-Gram yaitu suatu metode yang ditampilkan untuk membangkitkan kata dan juga  karakter.  Menurut  Widaningrum  dkk.  (2020)  K-gram merupakan  sekumpulan  karakter,  kata  atau  kalimat  yang  ada pada dokumen dan disaat menghitung k-gram dilakukan dengan menggerakkan  satu  string  maju  ke  depan[14].  Contoh penggunaan k-gram dengan nilai k adalah 3 sebagai berikut: Kata : mahasiswa, Hasi k-gram: mah, aha, has, asi, sis, isw, swa. Hashing yaitu  sebuah  cara  untuk  menyelesaikan  pada  suatu string sebagai suatu nilai yang unik pada panjang tertentu dan berfungsi  untuk  menandai string tersebut[12].  Untuk
menentukan  nilai hash ,  Rabin  Karp  mengolah  dengan  rumus berikut:
H (c1 ... ck) = c 1 * b (k-1) + c 1 * b (k-1) + ... + c (k-1) * b k
(1)
Dimana  H  adalah  nilai hash,  c adalah nilai ascii,  b adalah
nilai basis dan  k adalah panjang karakter atau banyaknya karakter.
Kumpulan  nilai hash disebut fingerprint .  Jika  nilai hash sama  maka  tidak  dimasukkan  ke fingerprint .  Dengan algoritma Rabin Karp hasil dari kedua fingerprint maka kedua data yang memiliki kesamaan bisa diambil, hingga solusi dapat ditetukan[12].
Dices’s Similarity Coficient merupakan suatu analisis yang digunakan untuk mencari tahu dokumen atau kata paling relavan untuk himpunan kata kunci yang mempunyai nilai yang sama[12]. Similarity dapat dihitung menggunakan rumus: s = 2 * ∑n f / (∑n uji + ∑n inputan ) * 100 (2)
Dimana  s  adalah  nilai similarity, ∑n uji adalah  jumlah nilai hash data yang diuji, ∑n inputan adalah jumlah nilai hash data yang dicari, dan ∑n f adalah jumlah nilai hash yang sama antara n uji dan n inputan .

## II. Metode Penelitian

## A. Waktu Dan Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Fakultas  Teknologi Informasi  Universitas  Islam  Balitar,  Kota  Blitar.  Waktu kegiatan  penelitian  ini  dilakukan  mulai  bulan  Februari  2023 sampai Juli 2023.

## B. Metode Perancangan Sistem
Penelitian ini  melakukan tahapan atau  metode dalam merancang sistem tracer study , tahapan yang digunakan ialah “ classic life cycle ” atau metode waterfall . Model ini melakukan pendekatan  secara  sistematis  dan  berurutan.  Menurut Sommerville  (2011)  dalam  bukunya  terdapat  5  tahapan  pada metode waterfall , meliputi requirement analysis and definition, system  and  software  design,  implementation  and  unit  testing, integration and system testing, dan operation and maintenance [15]

## Gambar 2. Metode Waterfall

## C. Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  perancangan  sistem berdasarkan analisa sistem yang telah dibuat.
Gambar 3. Flowchart Pencarian Data
Flowchart ini  menjelaskan alur dari pengguna  ketika mencari  data  alumni.  Dimulai  denggan  memasukkan  nama alumni  yang  ingin  dicari.  Setelah  itu,  sistem  akan  melakukan proses  pencarian  dengan  menggunakan  metode  algoritma Rabin  Karp.  Setelah  melakukan  proses  pencarian,  sistem menampilkan  hasil  pencarian  dimana  pengguna  bisa  melihat hasil data alumni yang telah dihitung nilai similarity -nya. 1.

## Diagram Konteks
Proses  pencarian  pada  sistem  digambarkan  pada Diagram konteks dimana pengguna/ alumni memasukkan nama alumni yang dicari, kemudian Sistem akan memunculkan hasil data alumni.
Gambar 4. Diagram Konteks

## III. Hasil dan Pembahasan

## A. Hasil
Pada tahap ini akan  membahas tentang implementasi algoritma  Rabin  Karp  yang  digunakan  kedalam  langkah- langkah  yang  terencana  sehingga  diperoleh  hasil  perhitungan similarity yang  akan  dibandingkan.  Metode  yang  digunakan diimplementasikan menggunakan PHP versi 8.0 dan Javascript sebagai  bahasa  pemrograman, framework menggunakan Laravel,  dan  MySQL  digunakan  sebagai database. Berikut contoh data yang digunakan:
Tabel 1 Contoh Data Alumni Yang Dicari Data Pencarian Alumni Dimas Dwi
Tabel 2 Contoh Data Alumni No Data Alumni 1 17104410001, Eko Teguh Wicaksono 2 17104410005, Imam Mufid
3 17104410008, Kuuril Janah
4 17104410040, Danang Saputra
5 17104410041, Dimas Dwi Ichtiarto
Setelah  didapatkan  data  untuk  melakukan  pencarian, selanjutkan dilakukan proses pencarian dalam algortima rabin karp.  Berikut  adalah  contoh  tahapan  dalam  pencarian  alumni dalam algortima rabin karp:
1. Tahap Preprocessing
Pada  langkah  ini  data  pencarian  dan  data  alumni diproses  untuk  menghilangkan  simbol,  karakter  spesial,  spasi dan  mengubah  huruf  besar  menjadi  huruf  kecil.  Hasil  dari preprocessing ditampilkan sebagai berikut:
Tabel 3 Hasil Preprocessing Nama Hasil Preprocessing Data Pencarian 17104410041dimasdwi Data Alumni 1 17104410001ekoteguhwicaksono Data Alumni 2 17104410005imammufid Data Alumni 3 17104410008kuuriljanah Data Alumni 4 17104410040danangsaputra Data Alumni 5 17104410041dimasdwiichtiarto
2. Tahap K-gram
Setelah preprocessing selesai  dilakukan,  lanjut  ke tahapan  k-gram.  K-Gram  dilakukan  untuk  memecah  teks  dari preprocessing data pencarian dan masing – masing data alumni sebanyak k. Pada penelitian ini, nilai k yang digunakan adalah 3. Hasil dari k-gram ditampilkan sebagai berikut: Tabel 4 Hasil K-Gram Data
Nama Hasil K-gram Data Pencarian {dim} {ima} {mas} {asd} {sdw} {dwi} Data Alumni 1 {171}  {710}  {104}  {044}  {441}  {410}  {100}
{000} {001} {01e} {1ek} {eko} {kot} {ote} {teg}
{egu} {guh} {uhw} {hwi} {wic} {ica} {cak} {aks} {kso} {son} {ono} Data
Alumni 2
{171}  {710}  {104}  {044}  {441}  {410}  {100}
{000}  {005}  {05i}  {5im}  {ima}  {mam}  {amm}
{mmu} {muf} {ufi} {fid}
Nama Hasil K-gram Data Alumni 3 {171}  {710}  {104}  {044}  {441}  {410}  {100} {000}  {008}  {08k}  {8ku}  {kuu}  {uur}  {uri}  {ril} {ilj} {lja} {jan} {ana} {nah} Data Alumni 4 {171}  {710}  {104}  {044}  {441}  {410}  {100} {004} {040} {40d} {0da} {dan} {ana} {nan} {ang} {ngs} {gsa} {sap} {apu} {put} {utr} {tra} Data Alumni 5 {171}  {710}  {104}  {044}  {441}  {410}  {100} {004} {041} {41d} {1di} {dim} {ima} {mas} {asd} {sdw}  {dwi}  {wii}  {iic}  {ich}  {cht}  {hti}  {tia} {iar} {art} {rto} Data Alumni 6
{171}  {710}  {104}  {044}  {441}  {410}  {100} {004} {049} {49r} {9ri} {rim} {ima} {may} {ayu}
{yun} {uni} {nia} {iar} {art} {rti}
3. Tahap Hashing
Setelah K-Gram berhasil didapatkan, selanjutnya masing - masing teks dalam K-Gram diproses untuk mendapatkan  nilai integernya.  Pada  tahap  ini  proses  perhitungan  menggunakan operasi Rolling  Hash dengan  nilai  basis  adalah  10.  Berikut proses perhitungan hashing data pencarian:
a. H(dim) = ascii(d) * 10 2 + ascii(i) * 10 1 + ascii(m) * 10 0 H(dim) = 100 * 100 + 105 * 10 + 109 * 1 H(dim) = 11159
b. H(ima) = ascii(i) * 10 2 + ascii(m) * 10 1 + ascii(a) * 10 0 H(ima) = 105 * 100 + 109 *10 + 97 * 1 H(ima) = 11687
c. H(mas) = ascii(m) * 10 2 + ascii(a) * 10 1 + ascii(s) * 10 0 H(mas) = 109 * 100 + 97 * 10 + 105 * 1 H(mas) = 11985
d. H(asd) = ascii(a) * 10 2 + ascii(s) * 10 1 + ascii(d) * 10 0 H(asd) = 97 * 100 + 105 * 10 + 100 * 1 H(asd) = 10950
e. H(sdw) = ascii(s) * 10 2 + ascii(d) * 10 1 + ascii(w) * 10 0 H(sdw) = 105 * 100 + 100 * 10 + 109 * 1 H(sdw) = 12619
f. H(dwi) = ascii(d) * 10 2 + ascii(w) * 10 1 + ascii(i) * 10 0 H(dwi) = 100 * 100 + 109 * 10 + 105 * 1 H(dwi) = 11295 Dan dilanjutkan sampai terhitung semua nilai hash untuk data Alumni 1, Alumni 2, Alumni 3, Alumni 4 dan Alumni 5. 4. Tahap Fingerprint
Setelah  perhitungan hashing selesai,  kemudian dilanjutkan  ke  tahap fingerprint .  Pada  tahap  ini  hasil  dari perhitungan hashing dikumpulkan.
Tabel 5 Hasil Hashing Data Pencarian No Nilai K-gram Nilai Hash 1 dim 11159 2 ima 11687 3 mas 11985 4 asd 10950 5 sdw 12619 6 dwi 11295
Jumlah hash pada pencarian data alumni adalah ∑n pencarian = 6

## Tabel 6 Hasil Hashing Data Alumni 1
No Nilai K-gram Nilai Hash No Nilai K-gram Nilai Hash 1 171 5499 14 ote 12361 2 710 6038 15 teg 12713 3 104 5432 16 egu 11247 4 044 5372 17 guh 11574 5 441 5769 18 uhw 12859 6 410 5738 19 hwi 11695 7 100 5428 20 wic 13049 8 000 5328 21 ica 11587 9 001 5329 22 cak 10977 10 01e 5391 23 aks 10885 11 1ek 6017 24 kso 11961 12 eko 11281 25 son 12720 13 kot 11926 26 ono 12311 Jumlah hash pada data alumni 1 adalah ∑n uji(Alumni 1) = 26 Tabel 7 Hasil Hashing Data Alumni 2 No Nilai K-gram Nilai Hash No Nilai K-gram Nilai Hash 1 171 5499 10 05i 5435 2 710 6038 11 5im 6459 3 104 5432 12 ima 11687 4 044 5372 13 mam 11979 5 441 5769 14 amm 10899 6 410 5738 15 mmu 12107 7 100 5428 16 muf 12172 8 000 5328 17 ufi 12825 9 005 5333 18 fid 11350 Jumlah hash pada data alumni 2 adalah
∑n uji(Alumni 2) = 18 Tabel 8 Hasil Hashing Data Alumni 3 No Nilai K-gram Nilai Hash No Nilai K-gram Nilai Hash 1 171 5499 11 8ku 6787 2 710 6038 12 kur 11984 3 104 5432 13 uri 12945 4 044 5372 14 ril 12558 5 441 5769 15 ilj 11686 6 410 5738 16 lja 11957 7 100 5428 17 jan 11680 8 000 5328 18 ana 10897 9 008 5336 19 nah 12074 10 08k 5467
Jumlah hash pada data alumni 3 adalah ∑n uji(Alumni 3) = 19 Tabel 9 Hasil Hashing Data Alumni 4 No Nilai K-gram Nilai Hash No Nilai K-gram Nilai Hash 1 171 5499 12 dan 11080 2 710 6038 13 ana 10897 3 104 5432 14 nan 12080 4 044 5372 15 ang 10903 5 441 5769 16 ngs 12145 6 410 5738 17 gsa 11547 7 100 5428 18 sap 12582 8 004 5332 19 apu 10937 9 040 5368 20 put 12486
No Nilai K-gram Nilai Hash No Nilai K-gram Nilai Hash 10 40d 5780 21 utr 12974 11 0da 5897 22 tra 12837 Jumlah hash pada data alumni 4 adalah ∑n uji(Alumni 4) = 22 Tabel 10 Hasil Hashing Data Alumni 5 No Nilai K-gram Nilai Hash No Nilai K-gram Nilai Hash 1 171 5499 14 mas 11985 2 710 6038 15 asd 10950 3 104 5432 16 sdw 12619 4 044 5372 17 dwi 11295 5 441 5769 18 wii 13055 6 410 5738 19 iic 11649 7 100 5428 20 ich 11594 8 004 5332 21 cht 11056 9 041 5369 22 hti 11665 10 41d 5790 23 tia 12747 11 1di 6005 24 iar 11584 12 dim 11159 25 art 10956 13 ima 11687 26 rto 12671 Jumlah hash pada data alumni 5 adalah ∑n uji(Alumni 5) = 26 5. Tahap Perhitungan Similarity
Setelah  mengetahui  jumlah  masing  –  masing  data pencarian dengan data alumni, kemudian dilanjutkan ke tahap similarity .  Pada  tahap  ini  pertama  -  tama  melakukan perbandingan untuk mengetahui jumlah nilai yang sama antara data  pencarian  dengan  data  masing  -  masing  alumni.  Jumlah nilai perbandingan ditampilkan sebgai berikut:
Tabel 11 Nilai Persamaan Nama ∑n pencarian ∑n uji ∑n f Data Alumni 1 6 26 0 Data Alumni 2 6 18 1 Data Alumni 3 6 19 0 Data Alumni 4 6 22 0 Data Alumni 5 6 26 6
Setelah  mengetahui  jumlah  nilai  persamaannya, selanjutnya  melakukan  perhitungan similarty dengan  rumus yang  telah  ditentukan.  Hasil  perhitungan  ditampilkan  sebagai berikut:
Tabel 12 Hasil Perhitungan Similarity Nama Hasil Similarity Data Alumni 1 0% Data Alumni 2 8.33% Data Alumni 3 0% Data Alumni 4 0% Data Alumni 5 37.5%
Dari  hasil  perhitungan similarity pada  tabel  di  atas, dapat  diketahui  bahwa  pencarian  data  alumni  yang  memiliki nilai similarity diatas  1  %  berjumlah  2  dengan similarity terbesar  adalah  Data  Alumni  5  memiliki  nilai similarity yaitu 37.5%  dan similarity terkecil  adalah  Data  Alumni  2  dengan nilai similarity yaitu  8.33%.  Berikut  data  yang  ditampilkan pada web dengan skenario yang sama:

## Gambar 5. Hasil yang ditampilkan ke pengguna
B. Pengujian
Pada  tahap  ini,  peneliti  melakukan  pengujian  untuk melihat  hasil  kinerja  sistem  tracer  study  berbasis  web  yang sudah  dibuat  sesuai  dengan  perancangan  yang  dibuat sebelumnya. Berikut pengujian yang dilakukan peneliti:
1. Pengujian Sistem
Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui  kinerja  web dalam melakukan pencarian, dimana melakukan perbandingan hasil dari perhitungan manual menggunakan excel dengan hasil pada  web  hasil  implementasi.  Pada  pengujian  ini  peneliti melakukan pencarian sebanyak 5 kali dengan data uji 100 nama alumni Fakultas Teknologi Informasi tahun 2017 - 2020 yang telah  dimasukkan  ke  dalam  database  dimana  data  pencarian merupakan 5 nama alumni yang ada di dalam database . Tabel 13 Daftar Data Pencarian Diuji
No Nama Data 1. Alumni 1 Yana Maulana 2. Alumni 2 Antoni 3. Alumni 3 Agus Fikal Aziz 4. Alumni 4 Muhamad Yahfi 5. Alumni 5 Muhammad Fandi Hasil dari perhitungan manual ditampilkan sebagai berikut: Tabel 14 Hasil Perhitungan Manual No Data Uji Jumlah Similarity dengan nilai diatas 1% 1. Alumni 1 26 2. Alumni 2 12 3. Alumni 3 9 4. Alumni 4 21 5. Alumni 5 26
Gambar 6. Hasil pencarian data alumni 1
Dari  hasil pencarian  data  alumni  ke  1  jumlah  alumni  yang muncul  sebanyak  26  data,  dengan  nilai  similarity  terbesar  adalah 62.07% dan nilai similarity terkecil adalah 4.88%.
Gambar 7. Hasil pencarian data alumni 2
Dari  hasil pencarian  data  alumni  ke  2  jumlah  alumni  yang muncul  sebanyak  12  data,  dengan  nilai  similarity  terbesar  adalah 42.11% dan nilai similarity terkecil adalah 6.06%.
Gambar 8. Hasil pencarian data alumni 3
Dari  hasil pencarian  data  alumni  ke  3  jumlah  alumni  yang muncul  sebanyak  9  data,  dengan  nilai  similarity  terbesar  adalah 66.67% dan nilai similarity terkecil adalah 5.26%.
Gambar 9. Hasil pencarian data alumni 4
Dari  hasil pencarian  data  alumni  ke  4  jumlah  alumni  yang muncul  sebanyak  21  data,  dengan  nilai  similarity  terbesar  adalah 52.63% dan nilai similarity terkecil adalah 4.76%.
Gambar 10. Hasil pencarian data alumni 5
Dari  hasil pencarian  data  alumni  ke  5  jumlah  alumni  yang muncul  sebanyak  26  data,  dengan  nilai  similarity  terbesar  adalah 66.67% dan nilai similarity terkecil adalah 4.35%.
Setelah  dilakukan  pencarian,  hasil  dari  perhitungan manual dan hasil pada web diuji mengggunakan Relative Error untuk mengetahui seberapa besar kesalahan dari implementasi web. Perhitungan relative error dapat menggunakan rumus: RE = (NS – NP) / NS x 100 (3)

## Keterangan:
RE = Relative Error/ Kesalahan Relatif NS = Nilai Sebenarnya/ nilai hasil perhitungan manual NP = Nilai Perkiraan/ nilai hasil muncul pada web
Tabel 16 Hasil Perhitungan Relatif Error No Data Uji Hasil Similarity dengan nilai diatas 1% RE (%) NS NP 1. Alumni 1 26 26 0% 2. Alumni 2 12 12 0% 3. Alumni 3 9 9 0% 4. Alumni 4 21 21 0% 5. Alumni 5 26 26 0% Rata-Rata 0% Dari hasil pengujian relative error diketahui masing-masing data memiliki hasil 0% dengan rata – rata 0%.
2. Pengujian Waktu
Pada  pengujian  ini,  peneliti  melakukan  pencarian  10 kali dengan data inputan yang sama untuk mencari rata  – rata waktu pencarian pada web. Berikut hasil waktu pencarian yang dilakukan.
Gambar 11. Hasil Waktu Pencarian pada Web Gambar  11  merupakan  screenshoot  hasil  inspect element  pada  browser  untuk  melihat  waktu  yang  dibutuhkan
untuk  melakukan proses pencarian. Data pada  kolom  “Time” yang akan diambil dan dihitung nilai rata – ratanya.
Tabel 17 Hasil Waktu Pencarian No Waktu Pencarian ( millisecond) 1 332 ms 2 314 ms 3 302 ms 4 281 ms 5 315 ms 6 314 ms 7 327 ms 8 267 ms 9 315 ms 10 301 ms Rata-rata 306.8 ms
Dari tabel 17 dapat diketahui hasil rata - rata pencarian data alumni adalah 306.8 milisecond atau 0.3068 detik.

## IV. Kesimpulan
Kesimpulan  dari  penelitian  tentang  “Penerapan Algoritma  Rabin  Karp  Pada  Sistem  Tracer  Study  Alumni Fakultas Teknologi Informasi UNISBA Blitar Berbasis Web”, yaitu 1. Algoritma  Rabin  Karp  dapat  diterapkan  sebagai  metode pencarian  pada  sistem  tracer  study.  Dari  hasil  pengujian peforma didapatkan nilai rata - rata error sebesar 0%. 2. Dari pengimplementasian pencarian menggunakan algoritma Rabin Karp dapat diketahui hasil pencarian pada pengujian sistem tracer study sebanyak 5 kali, jumlah data yang  tampil  atau  memiliki  nilai  similarity  yaitu  pada Alumni 1 berjumlah 26, Alumni 2 berjumlah 12, Alumni 3 berjumlah  9,  Alumni  4  berjumlah  21  dan  Alumni  5 berjumlah 26 dengan masing-masing Alumni memiliki nilai Relative Error sebesar 0%. Hasil pengujian waktu pencarian data  didapatkan  rata  –  rata  selama  306.8 milisecond atau 0.3068 detik.

## V. Daftar Pustaka
[1]  Pemerintah  Republik  Indonesia,  “UU  No  12 Tahun  2012 tentang Pendidikan Tinggi,” Republik Indonesia , no. May 2014, p. 32, 2012.
[2]  “Universitas Islam Balitar UNISBA Blitar.” Accessed: Jul. 12,
2023. [Online]. Available:
https://unisbablitar.ac.id/logo-universitas-islam-balitar/
[3]  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  Daring,  “No  Title,” alumni.  Accessed:  Jan.  18,  2021.  [Online].  Available: kbbi.kemdikbud.go.id/entri/alumni
[4]  A.  Nasuha  and  K.  Siahaan,  “Analisis  Dan  Perancangan Sistem  Informasi  Alumni  (Tracer  Study)  Berbasis  Web
Pada  Iain  Sulthan  Thaha  Saifuddin  Jambi,” Jurnal Manajemen Sistem Informasi , vol. 1, no. 1, 2016.
[5]  Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan, “Tracer Studi - About Site.” Accessed: Apr. 27, 2021. [Online]. Available: http://tracerstudy.kemdikbud.go.id/index.php/site/about
[6]  D.  N.  Sari  and  D.  P.  Utomo,  “Implementasi  Algoritma Rabin-Karp  Pada  Pencarian  Quotes  Tokoh  Terkenal,” Pelita Informatika : Informasi dan Informatika , vol. 9, no. 1, pp. 43–55, 2020.
[7]  M.  S.  R.  R.  Yana,  “Aplikasi  pencarian  data  obat menggunakan  algoritma  rabin-karp  (studi  kasus :  apotek sammulia medika),” SemanTIK ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  19–30, 2018.
[8]  D.  R.  Mardiyah,  “TA :  Rancang  Bangun  Aplikasi  Tracer Study  Berbasis  Web  Pada  SMK  Kesehatan  Surabaya,” Undergraduate  thesis,  Institut  Bisnis  dan  Informatika Stikom Surabaya, 2017.
[9] A.  R.  Farizky,  “Sistem  Informasi  Penggajian  Pegawai Dinas Perhubungan Dan Llaj Jawa Timur,” Stie Perbanas Surabaya, 2016.
[10]  S.  K.  M.  K.  Nofri  Yudi  Arifin et  al. , Analisa Perancangan  Sistem  Informasi .  in  -.  Cendikia  Mulia Mandiri, 2022. [Online]. Available:
https://books.google.co.id/books?id=LDxZEAAAQBAJ
[11]  R.  A.  Hidayatullah,  “LKP :  Pembuatan  Desain  Website Sebagai  Penunjang  Company  Profile  CV.  Hensindo,” Undergraduate  thesis,  S1  Desain  Komunikasi  Visual, 2016.
[12]  S.  Suhartini,  “Penerapan  Algoritma  Rabin  Karp  Pada Aplikasi  Katalog  Paket  Umroh  Menggunakan  Web,” KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Komputer) ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  57–65,  2019,  doi: 10.30865/komik.v3i1.1567.
[13]  Y.  Q.  Arifin,  A.  Ismail,  and  V.  A.  H.  Firdaus, “Implementation  of  Rabin  Karp  Algorithm  in  E- Commerce Search Box Feature (Case Study: Sinar Baja Store) SISFORMA,” SISFORMA: Journal of Information  Systems  (e-Journal) ,  vol.  10,  no.  1,  2023, doi: 10.24167/Sisforma.
[14]  I. Widaningrum, D. Mustikasari, R. Arifin, and E. Dyah Cahyani,  “Analisa  Penggunaan K-Gram pada  Karakter, Kata  dan  Kalimat  untuk  Mendeteksi  Kesamaan Dokumen,” Prosiding Seminar Nasional Teknoka , vol. 5, pp. 59–64, Dec. 2020, doi: 10.22236/teknoka.v5i.333.
[15]  I.  Sommerville, SOFTWARE  ENGINEERING  Ninth Edition . 2011.