## BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer
Vol. 4, No.1, Maret 2023, hlm. 34 - 41 ISSN: 2722-0850 Laman Jurnal: http://bios.sinergis.org

## Penerapan Algoritma String Matching dan Regular Expression pada Aplikasi Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI)
Jasmine Mutiara Bintang 1 , Muhammad Faisal Ashshidiq 2 , Hilal Fakhri Dzakhwan 3
1 Teknik Informatika, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional, 1214012@std.ulbi.ac.id 2 Teknik Informatika, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional, 1214041@std.ulbi.ac.id 3 Teknik Informatika, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional, 1214018@std.ulbi.ac.id Keywords:

## ABSTRACT
Big Indonesian Dictionary (KBBI), String Matching Algorithm, Regular Expression Algorithm The Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) application is a software or application that allows users to access and search for the meaning of a single word in Indonesian along  with  its  spelling.  Indonesian  has  a  complex  morphological  structure,  where words  can  change  form  through  affixation  (addition  of  prefixes  or  suffixes),
reduplication, or internal changes that create many dialectal variations and spelling variations that can affect word forms and writing patterns. This causes a variety of words that are similar but different in writing. On the other hand, that the Indonesian Dictionary application needs speed and accuracy of word searches then the program makes adjustments to those in the dictionary. Therefore, researchers analyze based on the data that has been obtained by the KBBI application using string matching (brute force) and regular expression algorithms. Researchers hope that the algorithms that have been analyzed can help solve problems in the KBBI application in conducting word searches to find the meaning of spelling funds.
Kata Kunci

## ABSTRAK
Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), Algoritma String Matching,
Algoritma Regular Expression,
Aplikasi Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) adalah sebuah perangkat lunak atau aplikasi  yang  memungkinkan pengguna untuk  mengakses  dan  mencari  makna  satu kata dalam bahasa Indonesia beserta ejaannya. Bahasa Indonesia memiliki struktur morfologis  yang  kompleks,  di  mana  kata  kata  dapat  mengalami  perubahan  bentuk melalui  afiksasi  (penambahan  awalan  atau  akhiran),  reduplikasi,  atau  perubahan internal  yang  membuat  banyak  variasi  dialek  dan  variasi  ejaan  yang  dapat mempengaruhi bentuk kata dan pola penulisan. Hal ini menyebabkan variasi kata yang mirip  tetapi  berbeda  dalam  penulisan.  Dilain  sisi,bahwa  aplikasi  Kamus  Bahasa Indoensia  perlu  kecepatan  dan  akurasi  pencaria  kata  kemudia  program  melakukan penyesuaian  dengan  yang  ada  di  kamus.  Maka  dari  itu  peneliti  menganalisa berdasarkan data yang telah di dapat aplikasi KBBI menggunakan algoritma string matching (brute force) dan regular expression. Harapan peneliti algoritma yang telah di  Analisa  dapat  membantu  memecahkan  masalah  pada  aplikasi  KBBI  dalam melakukan pencarian kata untuk mencari makna dana ejaan

## Korespondensi Penulis:
Jasmine Mutiara Bintang, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional, Gedung Rektorat, Sariasih No. 54, Kota Bandung Telepon: +6282363219861 Email: 1214012@std.ulbi.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Semakin maraknya perkembangan zaman khususnya dibidang teknologi maka semakin banyak pula orang yang membangun atau merancang sebuah aplikasi, contohnya dalam dunia pendidikan kamus bahasa indonesia sangat dibutuhkan khususnya dalam mata pelajaran yang membutuhkan kamus bahasa Indonesia[1]. Aplikasi kamus besar bahasa  indonesia  adalah  perangkat  lunak  yang  sudah  disediakan  baik  dari  segi  kolom  pencarian  atau search atau berdasarkan inputan kata yang dicari dan juga beserta arti arti makna dari kata yang dicari didalam kamus Bahasa indonesia tersebut[2]. Sebuah kamus digital adalah sejenis rekayasa perangkat lunak yang dibuat untuk menyelesaikan sebuah persoalan dalam pencarian kata dengan cepat dan efisien menggunakan mesin pencari dan juga berdasarkan urutan urutan mulai dari huruf A sampai Z yang memiliki makna tersendiri[3]. Kamus besar Bahasa Indonesia (KBBI)
saat  ini  juga  semakin  marak  digunakan  didunia  Pendidikan  baik  jenjang  sekolah  maupun  perkuliahan  yang  tetap berguna dikalangannya[4].
Algoritma pencocokan String atau kata (String Matching) adalah sebuah pencarian suatu kata kata dalam Bahasa Indonesia misalnya kata “khilaf” yang mempunyai makna berarti suatu tindakan yang dilakukan dengan tidak sengaja[5]. Pencocokan string tentunya sangat dibutuhkan dan digunakan dalam media patokan bagi seluruh pengguna dalam menambah pengetahuan terkait kata yang sering diucapkan sehari hari[6]. Namun, bahasa Indonesia memiliki beberapa karakteristik yang membuat analisis dan pencocokan kata menjadi tantangan[2]. Bahasa Indonesia memiliki struktur  morfologis  yang  kompleks,  di  mana  kata  kata  dapat  mengalami  perubahan  bentuk  melalui  afiksasi (penambahan awalan atau akhiran), reduplikasi, atau perubahan internal  yang membuat  banyak variasi  dialek dan variasi ejaan yang dapat mempengaruhi bentuk kata dan pola penulisan. Hal ini menyebabkan variasi kata yang sama atau mempunyai kemiripan tetapi berbeda dalam penulisan, misalnya "bercakap" dan "berbicara", atau "mengecat" dan "melukis". Dilain sisi, terdapat beberapa orang yang diera digital tetapi tetap menggunakan kamus buku Bahasa Indonesia  yang  saat  ini  digunakan  untuk  mencari  kata  per  kata  dengan  membolak  balikkan  lembar  buku  tersebut sehingga terkesan menghabiskan banyak waktu.
Berdasarkan  masalah  yang  dijelaskan  diatas,  tentunya  juga  sangat  penting  bagi  setiap  individu  untuk memahami  kata  dalam  bahasa  indonesia  baik  kata  dasar,  kata  awalan,  akhiran  maupun  berimbuhan  dengan memanfaatkan teknologi terkini yaitu aplikasi kamus besar bahasa indonesia[3]. Tujuan dari adanya suatu penelitian ini  yakni  menerapkan  algoritma String  Matching dan Regular Expression yang  mampu  mencocokkan  kata  dalam bahasa Indonesia serta dapat membantu dalam mencari kata dalam bahasa indonesia sehingga dapat meningkatkan kemampuan berbahasa Indonesia yang baik. Metode yang digunakan dalam penerapan aplikasi kamus besar Bahasa Indonesia  (KBBI)  tersebut  adalah  dengan  algoritma string  matching dan regular  expression [2].  Maka  dari  itu, penelitian  ini  diharapkan  mampu  mengetahui  penerapan  algoritma string  matching dan regular  expression yang digunakan dalam aplikasi KBBI sehingga dapat dibandingkan antara keduanya.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengembangan Perangkat lunak
Metode penelitian adalah urutan yang biasanya dipakai dalam menyelesaikan suatu penelitian yang terdapat permasalahannya[7]. Tahapan dalam diagram alur penelitian ini terdapat beberapa diantaranya sebagai berikut:
Gambar 2.1. Diagram Alur Penelitian
Dari  gambar  diatas  adalah  sebuah  tahapan  dalam  metode  penelitian  diantaranya  adalah  dijelaskan  pada  uraian berikut ini:
1) Studi Literatur
Studi kepustakaan berisikan mengenai research melalui berbagai studi literatur dari jurnal, buku atau referensi terakit penelitian yang digunakan serta hasil penelitian yang ada dalam jurnal penelitian sebelumnya[1].
2) Desain Sistem
Pada tahapan ini dilakukan serangkaian proses untuk melakukan proses desain sebuah aplikasi Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI)  dengan algoritma yaitu string matching dan regular expression [2].
3) Pembuatan Sistem (Coding)
Pada tahap ini dilakukan membuat sistem dengan mencantumkan kode program yang terlibat[2].
4) Pengujian
Pada tahap yang ke 4 ini adalah tahap dengan melakukkan pengujian aplikasi KBBI guna untuk mendeteksi kelayakan aplikasi kamus besar Bahasa Indonesia serta melihat eksekusi program[3].
5) Hasil
Pada  tahap  ini  hasil  dari  pengujian  aplikasi  yang  dijalankan  apakah  dapat  berjalan  maksimal  seperti  yang diharapkan.

## 2.2 Flowchart Sistem
Gambar 2.2 Flowchart Gambaran Umum Sistem
Gambar 2.2 merupakan tahapan dari gambaran flowchart sistem secara umum, dimana terdapat sebuah tahapan yakni  diawali dengan mulai  program, kemudian masukan kata yang dicari misalkan “hujan”  setelah mengetik kata “hujan” akan di proses dengan menggunakan algortima string matching maka kamus akan menampilkan hasil kata dari hujan secara spesifik dan jelas dengan menggunakan metode regex dan selesai.

## 2.3 String Matching & Regex
Aplikasi Kamus Bahasa Indonesia adalah tools untuk mempermudah banyak orang dalam mencari sebuah kata yang belum diketahui maknanya, selain itu dapat mengetahui huruf ejaan yang berawal dan berakhir. Contoh kata  berawal  seperti  be,  me,  ke  dll.  Sedangkan  contoh  kata  berakhir  seperti  ng,  an,  in  dll.  Sesuai  aturan  Bahasa Indonesia yang baku ataupun tidak baku. Hal tersebut aplikasi menggunakan algoritma yang disebut string matching dan regex. String matching yaitu metode dalam pencocokan dalam suatu kata, kalimat atau string untuk pencarian kata kunci yang ingin di cari. Sedangkan regex (Regular Expression) yaitu suatu pola yang berurutan dari beberapa karakter yang digunakan dalam pencocokan kata kunci.
Algoritma string matching dan regex telah di analisis, maka data yang di hasilkan berupa alur dari kedua algoritma tersebut, berikut beberapa alur yang dipahami dari aplikasi KBBI:
• String Matching: proses pencocokan kata dari mulai penginputan kata kunci dari pihak pengguna akan di terima oleh server. Setelah  merespon oleh server  akan proses  memuat  data  yang ada di  kamus. Kamus di sini yakni kumpulan  kata  atua  string  untuk  menyesuaikan  kata  kunci  yang  ingin  dicari,  pengguna  sudah  melakukan pencarian  kata  kunci  suatu  kata  maka  program  akan  membandingkan  kata  kunci  dengan  yang  ada  di  kamus setelah cocok kata kunci yang ingin dicari oleh pengguna maka akan menampilkan hasil.
• Regex:  proses  pencocokan  pola  yang  ada  di  suatu  kata  kunci  dari  mulai  penginputan  kata  kunci  dari  pihak pengguna akan di terima oleh server. Setelah di terima server akan melakukan pencocokan kata sesuai dengan kamus  merespon  sesuai  data  yang  ada  di  kamus,  setelah  cocok  kata  kunci  yang  dicari  oleh  pengguna  tahap selanjutnya akan membuat pola untuk mengetahui makna dari kata kunci yang di cari.

## 3 HASIL DAN ANALISIS
Setelah melakukan eksperimen dan membandingkan antara kedua algoritma tersebut, terdapat sebuah hasil yang didapatkan dari kode program yang dijalankan atau di running . Adapun rancangan sistem dalam aplikasi kamus besar Bahasa Indonesia dapat dijabarkan pada pembahasan dibawah ini:

## 3.1 Hasil Pengujian Pencarian String Pada Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) Dengan Algoritma String Matching
Pada aplikasi KBBI cara pengujiannya dilakukan dengan menerapkan algoritma yang pertama yakni string matching apabila pengguna atau pemakai aplikasi mengetikkan keyword yang dicari dikolom search, maka hasil analisis yang dapat dirangkum seperti dibawah ini:
1) Pada  pengujian string  matching yang  diterapkan  yaitu algoritma brute  force dimana  yang  pada  dasarnya menerapkan proses dari kiri ke kanan yang gunanya untuk mencocokkan string satu per satu kata.
Mulai Selesai Hasil Pencarian kata Pencarian  kata  string  matching  & Regex Masukan kata yang dicari
2) Jika terdapat sebuah kata saja yang tidak masuk dalam kriteria pencocokkan berdasarkan kata yang dicari, maka sebuah iterator pada kata string yang dicocokkan akan diterapkan secara berulang yakni mulai kiri ke kanans pola sampai menemukan matching atau kecocokkan.
3) Terakhir,  aplikasi  KBBI  akan  menampilkan  sebuah result (hasil)  dari  proses  iterator  sebelumnya  dan menunjukkan hasil kata sesuai dengan pencariannya .
Contoh:
Gambar 3.1 Contoh String Matching Dengan Algoritma Brute Force
Gambar 3.2 Contoh String Matching Pada KBBI
Pada gambar 3.2 dijabarkan bahwa penerapan string matching pada Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) melibatkan  pencarian  kata  kata  dalam  kamus  berdasarkan  kesamaan  urutan  karakter  atau string . String matching dapat melakukan pencarian kata kata berdasarkan pola yang cocok dengan kata kunci yang diberikan. Contoh kata "membeli" seperti contoh diatas dapat digunakan untuk menjelaskan penerapan string matching pada  KBBI.  Dalam  kasus  ini, string  matching akan  mencari  kata  "membeli"  dalam  kamus  KBBI  untuk memverifikasi keberadaan kata tersebut dan mendapatkan informasi terkait definisi, ejaan, atau informasi lain yang terkait dengan kata tersebut.  Berikut adalah penjelasan  penerapan string  matching pada KBBI dengan kata "membeli" seperti yang dicontohkan:
a.) Pertama,  kita  mengambil  kata  "membeli"  sebagai  kata  kunci  yang  ingin  dicari  dalam  kamus  KBBI. Kemudian, kita melakukan string matching dengan membandingkan kata kunci "membeli" dengan setiap kata dalam kamus KBBI. Proses string matching akan mencari kecocokan antara karakter dalam kata kunci dan setiap kata dalam kamus KBBI.
b.) Jika ada kecocokan yang ditemukan, kata "membeli" dianggap cocok dengan kata dalam kamus KBBI. Setelah  kecocokan  ditemukan,  kita  dapat  mengambil  informasi  terkait  dengan  kata  "membeli"  seperti definisi, sinonim, atau penggunaan kata yang benar. Misalnya, setelah melakukan string matching pada KBBI,  kita  menemukan  kata  "membeli"  dalam  kamus.  Hasil  pencarian  akan  memberikan  informasi seperti:
➢ Kata: membeli
➢ Ejaan: mem.be.li
➢ Kata dasar: beli
➢ Kelas kata: verba (kata kerja)
➢ Arti:  melakukan  pembelian;  mendapatkan  sesuatu  dengan  menukar  uang  atau  barang  lain  yang dianggap senilai.
Gambar 3.3 Contoh String Matching Kata Membeli
3.2   Hasil  Pengujian  Pencarian  String  Pada  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI)  Dengan  Algoritma Regular Expression
Algoritma Regular  Expression adalah  sebuah  algoritma  yang  menerapkan  suatu heuristic  matching yang dapat mencocokkan pola per kata yang dicari. Contoh kasusnya, apabila seorang pengguna memasukkan sebuah  kombinasi  antara  dengan  menggunakan keyword yang  sama  persis  dan  memasukkan  metode Regular Expression maka hasilnya sebagai berikut:
1.) Aplikasi  KBBI  otomatis  akan  mencari sekaligus dengan menggunakan per kata dalam sebuah string yang dicari. contohnya “Pisau” .
2.) Namun,  apabila  pola pattern didalam  semua  kata  tersebut  terdapat  didalam  sebuah  teks,  maka  fungsi pencarian regular  expression akan  mengembalikan true atau  benar . Jika  tidak  benar  maka  akan mengembalikan sebuah false.
Gambar 3.4 Contoh Kata Pisau Regular Expression Pada KBBI Penerapan algoritma regular expression pada Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) melibatkan penggunaan pola pola khusus untuk mencocokkan dan mencari kata-kata yang memenuhi pola yang didefinisikan. Regular expression (regex) adalah alat yang kuat untuk memanipulasi dan mencocokkan teks berdasarkan pola tertentu. Misalnya, contoh diatas menggunakan kata "pisau" adapun langkah penerapan algoritma regular expression pada KBBI dengan cara sebagai berikut:
1) Pertama  mendefinisikan  pola regular  expression yang  ingin  dicocokkan  dengan  kata  kata  dalam  KBBI. Dalam kasus ini, jika ingin mencocokkan kata kata yang memiliki pola "pisau". Pola regular expression yang umum digunakan adalah dengan menggunakan karakter khusus seperti huruf besar dan kecil, karakter spesial, dan metakarakter. Pola yang cocok dengan kata "pisau" adalah "pisau".
2) Kedua  mendefinisikan  pola,  kita  menerapkannya  pada  kamus  KBBI  menggunakan  algoritma regular expression . Proses ini akan mencocokkan pola "pisau" dengan setiap kata dalam kamus KBBI. Jika ada kata dalam  kamus  yang  cocok  dengan  pola  "pisau",  maka  kata  tersebut  akan  ditemukan  dan  bisa  diambil informasinya.
Saat menerapkan algoritma regular expression , terdapat beberapa pola yang sering digunakan dalam KBBI. Berikut adalah beberapa contoh pola regular expression (regex) yang ada didalam Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) yakni seperti dibawah ini:
1) Pola: ".*kan$"
Contoh kata: membacakan, menghentikan, melompatkan
2) Pola: "^me.*kan$"
Contoh kata: memperkuatkan, mengecilkan, menyembuhkan
3) Pola: "^per.*an$"
Contoh kata: perjalanan, perubahan, persamaan
4) Pola: ".*i.i."
Contoh kata: bintang, indikasi, lingkungan
5) Pola: ".*a.*i$"
Contoh kata: babakbelur, beterbangan, cemasai
6) Pola: ".*ul$"
Contoh kata: panjangul, terdalamul, tanggul
7) Pola: "^di.i.$"
Contoh kata: diundangi, dikunjungi, direnungi
Gambar 3.5 Contoh Pola Regular Expression Pada KBBI
Dalam contoh di atas, pola "pe-an" berhasil mencocokkan kata "perjalanan" karena kata tersebut memiliki akhiran "per", diikuti oleh huruf "a", dan diakhiri dengan  "an". Dengan menggunakan pola ini, kita dapat dengan cepat mengidentifikasi  kata-kata  dalam  KBBI  yang  memiliki  struktur  yang  sama  dan  membantu  dalam mencari  kata benda yang terkait dengan kata kerja tertentu. Sedangkan pola ".*kan$" mencocokkan kata kata dalam KBBI yang diakhiri  dengan  "kan".  Misalnya,  kata  "menjadikan",  "datangkan",  dan  "hitamkan"  cocok  dengan  pola  tersebut karena akhirannya adalah "kan".

## 3.3 Hasil Pengujian Kecepatan String Pada Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) Dengan Algoritma String
Matching dan regex
a. String Matching (Brute Force)
Algoritma  pencocokan  string  atau  kata  (String  Matching)  adalah  salah  satu  algoritma  yang  sangat penting  dalam  pemrosesan  teks  dan  digunakan  untuk  mencari  kecocokan  dalam  sebuah  string.  Algoritma  ini memiliki aplikasi luas dalam berbagai  bidang, seperti pengolahan bahasa alami, analisis teks, pemrosesan log, dan  masih  banyak  lagi.  Dalam  konteks  bahasa  Indonesia,  algoritma  pencocokan  string  sangat  berguna  dalam analisis teks dan pencarian kata-kata. Bahasa Indonesia memiliki karakteristik yang kompleks, termasuk variasi ejaan,  variasi  dialek,  dan  perubahan  bentuk  kata  melalui  afiksasi,  reduplikasi,  atau  perubahan  internal. Pencocokan string memungkinkan pemrosesan yang akurat dan efisien untuk menemukan kata-kata yang relevan dalam teks bahasa Indonesia.

## Gambar 3.6 Sistem Pendeteksi string
Metode  string  matching  degan  brute  force  akan melakukan  pencocokan  beberapa  karakter  sesuai  perintah  oleh pengguna dari kiri sampai ke kanan inputan pencarian. Algoritma yang bisa digambarkan pada Gambar 3.6 yang mempunyai makna proses penginputan data yang dicari akan di sesuaikan dengan kamus dari kemendikbud ketika ada yang bermasalah maka akan disimpan ke model string sebagai bahan apabila kata kunci dicari kembali akan mengalami masalah karena tidak sesuai, Apabila berhasil maka akan menampilkan data-data yang sesuai dengan kamus hingga makna, penjelasan dari kata kunci yang dicari oleh pengguna.
b. Regex (Regular Expression)
Regex adalah sebuah notasi khusus yang digunakan untuk mencocokkan pola dalam teks. Dengan regex, kita dapat membuat pola yang kompleks untuk mencari kata-kata dengan karakteristik tertentu. Misalnya, kita dapat menggunakan regex untuk mencari semua kata yang diawali dengan huruf "a" dan diakhiri dengan huruf "t" dalam sebuah teks.
• ɛ adalah regular expression untuk bahasa reguler {ɛ}.
• Apabila a ada simbol ∈ Σ (Σ mewakili alfabet masukan dari inputan pencarian), maka a adalah regular expression dengan bahasa yang bisa dipahami{a}.
• Apabila a dan b adalah regular expression, maka a + b juga merupakan ekspresi reguler dengan bahasa bisa dipahami{a,b}.
• Apabila a dan b adalah regular expression, maka ab (rangkaian a dan b) juga regular.
• Apabila a adalah regular expression, a* (0 kali atau lebih a) juga regular.
Regular Expression Bahasa Regular Kumpulan Vokal ( a ∪ e ∪ i ∪ o ∪ u ) (a,i,u,e,o) A diikuti oleh b lebih (ab*) {a,b, abb,abbb…} Tidak ada. v * .c * ( di mana v – vokal dan c – konsonan) { ε , a ,aou, aiou, b, abcd…..} di mana ε mewakili string kosong (dalam kasus 0 vokal dan o konsonan)
Suatu  bahasa  yang  beraturan  apabila  mempunyai  aturan  A  ->  Z  yang  dimana  ɛ  adalah  simbol  khusus  yang disebut NULL
c. Perbedaan string biasa dengan string matching & regex
Perbedaan antara pencarian biasa (query) dengan penerapan string matching dan regex yaitu, Pencarian Biasa  (Query):  Pencarian  biasa  dilakukan  dengan  menggunakan  kata  kunci  atau  frasa  tertentu  untuk  mencari kecocokan  dalam  teks  atau  dokumen.  String  Matching:  Algoritma  pencocokan  string  memperhatikan  variasi dalam penulisan kata dan pola penulisan yang mirip. Misalnya, jika kita mencari  kata "khilaf" menggunakan algoritma pencocokan string, kita akan mendapatkan hasil yang relevan meskipun kata tersebut ditulis dengan variasi seperti "khalif", "kilap", atau "klaf".
d. Kecepatan & Akurat
Setelah dilakukan analisis dari kedua algortima yakni string matching secara kinerja cepat dan akurasi keduanya bergantung dari pemakaian atau berbagai faktor contohnya kasus dari pencarian pada kamus Bahasa Indonesia. Mulai dari ukuran karakter yang diketikan dalam elemen pencarian. String matching dan regex secara analisis bahwa keduanya saling bekerja sama untuk meningkatkan efisiensi pencarian makna dari satu kata. Dari segi  akurasi  algoritma  string  matching  dan  regex  dapat  akurat  apabila  digunakan  secara  benar.  Penggunaan
Paket Data Data berhasil disesuaika Model String Matching Data yang bermasalah
secara benar bisa berupa proses pencocokan sautu kata dengan lebih spesifik. Karena itu dapat di sarankan bahwa perlu mempertimbangkan persyaratan khusus pada kasus dari penggunaan metode yang akan digunakan untuk mencapai  performa  terbaik.Dengan  menggunakan  algoritma  pencocokan  string  dan  regex,  kita  dapat meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam pencarian kata-kata atau pola tertentu dalam teks. Ini sangat membantu dalam analisis teks, pemrosesan bahasa alami, dan berbagai aplikasi lain yang melibatkan pemrosesan teks.
4 KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian terkait  penerapan algoritma string  matching dan regular expression pada aplikasi kamus besar Bahasa Indonesia (KBBI), maka dapat ditarik sebuah kesimpulannya adalah sebagai berikut:
1. Pada algoritma string matching diperlukan sebuah keyword related misalkan “hujan” maka hasil pencarian yang dapat  menemukan  semua  kata  yang  dicari  dengan  jumlah  hanya keyword yang  memiliki  kata  yang  tidak berimbuhan.
2. Jika pada algoritma string matching dapat mencocokan kata atau keyword yang related atau sesuai dengan apa yang dicari, maka pada regular expression (regex) dapat berfungsi dalam pencarian yang lebih kompleks dengan menggunakan pola.
3. Pada  kamus  besar  bahasa  indonesia  (KBBI) string  matching cocok  hanya  jika string yang  dicari  secara keseluruhan ada dalam kamus sedangkan untuk regular expression dapat berfungi dalam pencarian pola spesifik, seperti mencari kata yang diawali atau diakhiri oleh karakter tertentu, kata dengan panjang tertentu, kata dengan kombinasi huruf tertentu, dan sebagainya.

## REFERENSI
[1] A. D. Hartanto, N. Norhikmah, D. Prabowo, I. N. Fajri, W. Widayani, and others, “Implementation of the Levenshtein  Distance  Algorithm  and  the  Regular  Search  Expression  Method  for  Detecting  Typors  in Javascript,” Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi , vol. 12, no. 2, pp. 452–464, 2023.
[2] A. S. Sumi, P. Purnawansyah, and L. Syafie, “Analisa Penerapan Algoritma Brute Force Dalam Pencocokan String,” in Prosiding SAKTI (Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi) , 2018, pp. 88–92.
[3] D. Abdurahman and I. Kurniawan, “Rancang Bangun Aplikasi Kamus Fisika Dasar Menggunakan Algoritma String Matching Brute Force Berbasis Android,” in Seminar Nasional Teknologi Informasi , 2018, pp. 150– 155.
[4] A.  Januardi,  “Analisa  Perbandingan  Algoritma  Brute  Force  dan  Boyer  Moore  dalam  Pencarian  Word Suggestion Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial,” STMIK Budi Darma Medan , 2013.
[5] I.  Mahdalena,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  STRING  MATCHING  PADA  KAMUS  ISTILAH AKUNTANSI BERBASIS ANDROID,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 4, no. 4, 2017.
[6] R. T.  Handayanto, A. W. Amrillah,  I.  Juwita,  M. Arifin,  S.  Setiaji,  and  R.  Karani,  “Algoritma  Stemming Sebagai  Pra-Proses Pengecekan Kemiripan Naskah,” Bina Insani ICT Journal , vol. 5, no. 2, pp. 175–182, 2018.
[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 Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) , vol. 2, no. 1, 2018.