## PENGEMBANGAN BASIS DATA SISTEM INFORMASI AKADEMIK PERGURUAN TINGGI BERBASIS SCHEMA MATCHING LINGUISTIC, CONSTRAINT DAN INSTANCE
Pahrul Irfan 1 , *Rifqi Hammad 2 , Naufal Rifqi Zuhrian 3 , dan Anjas Ardiyan Azhari 4 1,2,3,4) Ilmu Komputer, Universitas Bumigora Mataram Jalan Ismail Marzuki, Mataram, NTB Email: irfan@universitasbumigora.ac.id, rifqi.hammad@universitasbumigora.ac.id, 2001040002@universitasbumigora.ac.id, anjasardiyanazhari@gmail.com

## ABSTRACT
Universities  currently  need  information  systems  to  support  their  activities.  Bumigora University is one of the universities that implements information systems such as SISKA and E- Learning. Both the system and the database of the two systems are still independent. So that the same data input is still happening on different systems. Based on these problems, it is necessary to  develop  a  database that  can  connect  information from  SISKA  and  E-Learning.  The  method used in this research is Schema Matching. The Schema Matching method used is the Linguistic, Constraint, and Instance Schema Matching method. The results showed that there were several table  pairs  with  true  positive  and  false  positive  values  so  that  the  precision,  recall,  and  F- measure values obtained were 0.8, 1, and 0.89. The F-measure value obtained is 0.89 which is greater than 0.5 so it can be said that the scheme matching process is running quite well.

## Keywords: University, Schema Matching, Linguistic, Constrain, Instances

## ABSTRAK
Perguruan  tinggi  saat  ini  membutuhkan  sistem  informasi  untuk  mendukung aktivitasnya.  Universitas  Bumigora  salah  satu  perguruan  tinggi  yang  menerapkan  sistem informasi seperti  Sistem Informasi Akademik (SISKA) dan E-Learning . Sistem dan basis data kedua sistem tersebut masih berdiri sendiri. Sehingga masih terjadi penginputan data yang sama pada  sistem  yang berbeda.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut  perlu  dilakukan pengembangan basis  data  untuk  menghubungkan  informasi  dari  SISKA  dan E-Learning .  Metode  yang digunakan  dalam  penelitian  adalah Schema  Matching .  Metode Schema  Matching yang digunakan  adalah  metode Schema  Matching  Linguistic , Constraint ,  dan Instance .  Hasil penelitian  menunjukkan  adanya  beberapa  pasangan  tabel  yang  bernilai true positif dan false positif sehingga didapatkan nilai presisi, recall dan F-measure adalah 0.8, 1, dan 0.89. Nilai F- measure yang diapatkan adalah 0.89 yang mana lebih besar dari 0.5 sehingga dapat dikatakan bahwa proses pencocokan skema berjalan dengan cukup baik.
Kata kunci : Perguruan Tinggi, Schema Matching, Linguistic, Constraint, Instances
ISSN 2088-1770 (Print)
ISSN 2503-3247 (Online)

## Jurnal

## Sains, Teknologi, Komputer, dan Manajemen S A I N T E K O M

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  informasi  dimanfaatkan oleh berbagai organisasi dalam membantu kegiatan operasi agar menjadi  lebih  efisien  (Murtadho  & Wahid,  2016).  Salah  satu  organisasi tersebut adalah perguruan tinggi.
Perguruan  tinggi  memanfaatkan  sistem informasi  dalam  membantu  setiap aktivitas internal seperti sistem informasi  akademik  untuk  kegiatan akademik  dan  lain  sebagainya.  Dengan adanya sistem informasi dapat membantu  perguruan  tinggi  dalam menghasilkan informasi dan juga dalam pengelolaan  data  (Aswati  et  al.,  2015) (Hammad et al., 2019).
Universitas
Bumigora merupakan  salah  satu  perguruan  tinggi yang  memanfaatkan  sistem  informasi untuk  berbagai  aktivitas  internalnya. Salah  satunya  adalah  untuk  kegiatan akademik.  Untuk  kegiatan  akademik, Universitas  Bumigora  memanfaatkan sistem  informasi  akademik.  Sistem informasi  akademik  merupakan  suatu sistem  informasi  yang  dirancang  untuk melakukan  pengelolaan  data  akademik sehingga  proses  kegiatan  akademik dapat  dikelola  dengan  baik  (Homaidi, 2016). Sistem informasi yang digunakan  pada  Universitas  Bumigora
dibagi menjadi dua yaitu SISKA dan E- Learning .  SISKA  digunakan  untuk kegiatan  akademik  yang  berkaitan dengan  administrasi  akademik  seperti perwalian,  pengurusan Kartu  Rencana Studi  (KRS)  dan  lain  sebagainya. Sedangkan E-Learning digunakan untuk kegaiatan  akademik  yang  berkaitan dengan proses belajar mengajar, materi, tugas,  ujian  tengah  semester,  dan  lain sebagainya.
Sistem  untuk  SISKA  dan E- Learning masing-masing  berdiri  sendiri dan  juga  sistem  basis  data  yang digunakan  oleh  masing-masing  sistem masih  berdiri  sendiri.  Namun  pada masing-masing sistem basis data menyimpan  beberapa  data  yang  sama seperti data mahasiswa, data dosen, data matakuliah dan lain sebagainya. Penyimpanan  data  yang  sama  pada sistem yang berbeda dapat
menimbulkan inkonsistensi data, redudansi data, memperumit
penyimpanan  dan  pengaksesan  data (Permanasari  et  al.,  2019).  Duplikasi data dapat menyebabkan membengkaknya  ruang  penyimpanan yang digunakan (Hammad et al., 2021). Berdasarkan permasalahan
diatas maka perlu dilakukan
pengembangan  basis  data  yang  dapat
menguhubungkan informasi dari SISKA dan E-Learning serta  memudahkan pengelolaan  data  pada  sistem  informasi akademik.  Metode  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  sebagai  pondasi dalam  pengembangan  basis  data  adalah schema  matching (pencocokan  skema).
Schema  matching adalah  metode  yang digunakan untuk menemukan kemiripan atribut  maupun  tabel  dalam  basis  data yang  mewakili  suatu  informasi  yang sama  secara  bahasa,  aturan  maupun  isi (Sahay  et  al.,  2020). Schema  matching memiliki  beberapa  model  metode  yang dapat  digunakan  seperti linguistic , constraint , instance , structure , rule, hybrid dan  lain-lain.  Model  tersebut dapat  digunakan  secara  kombinasi maupun  non  kombinasi  (Sutanta  et  al., 2019).  Penelitian  ini  menggunakan metode schema  matching berbasis kombinasi linguistic , constraint dan instance .  Metode schema  matching berbasis linguistic adalah metode pencocokan  skema  yang  dilakukan dengan  melihat  kemiripan  penamaan elemen  dalam  basis  data  yang  mana perhitungan  kemiripan  tersebut  dapat dilakukan dengan tokenisasi dan menghitung nilai kesamaan kata (Martono & SN, 2017). Metode schema matching constraint adalah  metode
pencocokan  skema  berdasarkan  tipe data, lebar data, tipe kunci, domain, dan nullitas (Alwan et al., 2017). Sedangkan metode schema  matching instance adalah  metode  pencocokan  skema  yang menggunakan  contoh  data  sebagai sumber untuk menemukan korespondensi  atribut  skema  basis  data (Mehdi et al., 2014).
Terdapat  penelitian  terdahulu terkait pengembangan basis data menggunakan metode schema matching adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh Adhistya  Erna  Permanasari  dan  kawan- kawan  yang  berjudul  “Pengembangan Basis Data Sistem Informasi Manajemen  Rumah  Sakit  Berbasis linguistic - based schema matching ”.
Penelitian  ini  mengembangkan  sistem basis data dengan merancang ulang tiga buah  basis  data  yang  masing-masing digunakan  oleh  tiga  sistem  yang berbeda  menjadi  satu  buah  sistem  basis data  yang  dapat  digunakan  oleh  ketiga sistem  tersebut  (Permanasari  et  al., 2019).  Perbedaannya  dengan  penelitian yang  akan  dilakukan  adalah  terletak pada  objek  yang  diteliti  dan  metode yang  digunakan.  Penelitian  sebelumnya menggunakan  objek  sistem  informasi manajemen rumah sakit dan metodenya adalah linguistic ,  sedangkan  penelitian
yang  akan  dilakukan  menggunakan objek sistem informasi akademik dengan  metode  kombinasi linguistic , constraint dan instance.

## 2. METODE
Alur  penelitian  pada  penelitian ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Pada gambar  tersebut  terdapat  beberapa proses  yaitu  perencanaan,  analisis, desain, implementasi dan kesimpulan.
Mulai
Perencanaan Pengumpulan Data Studi Literatur Analisis Schema Matching Linguistic, Constraint dan Instance
Desain Conceptual Model Logical dan Phisical Model Implementasi Kesimpulan A A

## Selesai

## Gambar  1. Alur Penelitian

## 2.1 Perencanaan
Pada  tahap  ini  tim  peneliti mengumpulkan  studi  literatur  terkait dengan  pengembangan  basis  data, schema  matching , linguistic , constraint dan instance . Pada tahap ini tim peneliti juga  mengumpulkan  sistem  basis  data yang  akan  diteliti  yaitu  basis  data SISKA  dan E-learning Universitas
Bumigora.  Adapun  tabel  dalam  basis data SISKA seperti KRS, Program Studi (PRODI),  Dosen,  Fakultas,  Mahasiswa, Kartu  Hasil  Studi  (KHS),  Kelas  dan lain-lain.  Sedangkan  untuk  tabel  basis data E-Learning adalah  seperti modul , quiz, user, role, course, course_category dan lain-lain.
2.2 Analisis
Basis data yang telah dikumpulkan kemudian dianalisis
menggunakan metode schema matching yang  digunakan  untuk  menemukan kemiripan  dari  masing-masing  basis data.  Adapun  alur  dari  proses  analisis ini dapat dilihat pada Gambar 2.
DB Siska DB E Learning Schema Matching Linguistic Constraint dan Instance Hasil
Gambar  2. Proses Schema Matching Pada  proses schema  matching
linguistic , proses pertama yang dilakukan  adalah  generalisasi.  Adapun contoh proses generalisasi dapat ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Proses Generalisasi Sebelum Sesudah Prodi Program Studi Ka Prodi Kepala Program Studi NIM Nomor Induk Mahasiswa
Tabel  1  menunjukkan  proses generalisasi  yang  dilakukan  berupa pengubahan  bentuk  akronim  menjadi bentuk  aslinya  seperti  Prodi  menjadi Program Studi. Setelah dilakukan generalisasi, tahap berikutnya dilakukan tagging . Proses ini dilakukan untuk kata yang  memiliki  makna  sama  sehingga dianggap sama seperti contoh karyawan dengan  pegawai  dan  lain  sebagainya. Proses berikutnya adalah Bigram
(memecah string menjadi dua karakter).
Adapun  contoh Bigram dapat  dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 . Bigram Proses Database Tabel Similaritas Bigram SISKA Dosen Do,os,se,en E-learning Dosen Do,os,se,en Intersect Do,os,se,en Similarity = 2x4 4+4 =1 Tabel  2  menunjukkan  proses
bigram yang dilakukan pada tabel dosen baik  dari  basis  data  SISKA  maupun E- Learning .  Hasil  pemecahan  karakter menunjukkan  bahwa  nilai  kesamaan yang  didapatkan  dari  tabel  tersebut adalah  satu  yang  mana  menunjukkan bahwa  tabel  tersebut  dianggap  sama. Setelah  proses linguistic selesai,  proses berikutnya  adalah schema  matching constraint dan instance . Schema matching pada  proses  ini  berdasarkan
constraint dan  sampel  data  dari  kedua basis  data.  Adapun  contoh  proses schema matching constraint dan instance dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar  3. Proses Schema Matching Constraint dan Instance
Nilai  0,1  diberikan  apabila constraint dari  sumber  dan  tujuan bernilai  sama  dan  jika  tidak  maka bernilai  0.  Dan  untuk instance apabila sama maka bernilai 0,5 dan jika berbeda maka  bernilai  0.  Nilai  kemiripan  yang ditunjukkan  pada  pasangan  attribut diatas  adalah  satu  yang  menunjukkan bahwa pasangan attribut tersebut relevan sehingga dapat dikatakan bernilai true positif .  Hasil  dari schema matching dinyatakan  dalam  himpunan yang  terbagi  menjadi  empat  yaitu True Positif (TP), True  Negatif (TN), False Positif (FP)  dan False  Negatif (FN) yang  dapat  dilihat  pada  tabel confusion matrix (Bellahsene  et  al.,  2011)  yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Confusion Matrix Hasil Schema matching Relevant Irrelevant Relevant Matches TP FP Irrelevant Matches FN TN Tabel 3 menunjukkan bahwa TP
menyatakan  hasil  keluaran  model  yang teridentifikasi  cocok  atau  relevan,  FP menyatakan hasil keluaran yang seharusnya cocok namun ternyata tidak, FN  menyatakan  hasil  keluaran  yang seharusnya  tidak  cocok  namun  cocok dan TN menyatakan hasil keluaran yang tidak  cocok.  Hasil schema  matching berupa  jumlah  TP,  FN,  dan  FP  akan digunakan untuk sebagai bahan pengujian  model Schema  matching dengan parameter P (presisi), R ( recall ) dan F  Measure .  Persaman  untuk mengetahui  nilai  P,  R  dan  F measure dapat  dilihat  pada  persamaan  (1),  (2) dan (3).
(1) (2)
(3)

## 2.3 Desain
Pada  tahap ini dilakukan desain ulang kembali berdasarkan hasil schema matching .  Apabila  terdapat  pasangan tabel atau atau attribut yang bernilai TP
dapat dihilangkan salah satunya. Desain dimulai  dari  tahap  konseptual  dan kemudian dilanjutkan ke tahap physical yang mana tahap tersebut  menunjukkan bahwa  desain  tersebut  siap  untuk diimplementasikan.
2.4 Impelementasi
Pada  tahap  ini  desain database
hasil pengembangan dapat diimpelementasikan. Implementasi dilakukan dengan menggunakan Database Management System (DBMS)
My Structured Query Language
(MySQL).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Perencanaan
Studi literatur yang dikumpulkan pada penelitian ini adalah terkait dengan schema  matching ,  khususnya schema matching berbasis, linguistic , constraint dan instance .  Selain  itu  terdapat  studi literatur  mengenai  pengembangan  basis data.  Pada  tahap  perencanaan  ini  juga peneliti  mengumpulkan  data  yang digunakan dalam penelitian ini. Adapun data  yang  digunakan  adalah  basis  data SISKA  dan E-learning yang  mana jumlah tabel dan atributnya dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 . Data Database SISKA dan E- Learning No Nama Database Jumlah Tabel Jumlah atribut 1 SISKA 78 470 2 E-learning 434 3987
Tabel  4  menunjukkan  jumlah  tabel  dan attribut  dari  basis  data  yang  akan dianalisis dengan  menggunakan metode schema matching .

## 3.2. Analisis
Pasangan  tabel  yang  bernilai  TP dapat dihapuskan salah satunya, sebagai contoh  pasangan  tabel user SISKA
dengan  tabel user E-learning.  Maka tabel user pada database E-learning dapat dihapuskan. Sehingga semua tabel yang  berelasi  dengan  tabel  user  pada database E-learning dialihkan  dengan tabel  user  pada database SISKA.  Hasil schema  matching tersebut  dijadikan sebagai acuan dalam re-desain database dan juga menerapkan konsep normalisasi  dalam  proses  tersebut. Salah  satu  contoh  hasil  normalisasi dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Contoh  Hasil Normalisasi
Gambar 4 menunjukkan sebelum
normalisasi dan hasil setelah dilakukannya  normalisasi.  Dari  gambar tersebut  dapat  dilihat  bahwa  setelah dilakukannya  normalisasi  dari  sebuah tabel mahasiswa menjadi sembilan tabel yatu  mahasiswa,  instansi,  ayah,  ibu,
provinsi, kota, agama dan kewarganegaraan. Desain setelah normalisasi  tersebut  kemudian  diubah dalam  bentuk physical ,  karena  desain yang ditunjukkan pada Gambar 4 adalah tahap conceptual .  Bentuk physical desain  dapat  dilhat  pada  Gambar  5.
Mahasiswa Nim kode_ayah kode_ibu kode_kewarganegaraan kode_agama kode_kota kode_instansi NIK NPM No_pendaftaran No_pendaftaran_ulang nama_mahasiswa tempat_lahir tanggal_lahir Alamat telepon jenis_kelamin golongan_darah email foto sandi status status_pendaftaran char(10) char(10)
char(10) varchar(10) char(10) char(10) char(10) char(16) varchar(20) varchar(20) varchar(20) varchar(30) varchar(20)
date text varchar(15)
varchar(10)
varchar(2) varchar(50) longblob varchar(20)
varchar(10) varchar(10) <pk> <fk1> <fk2> <fk3> <fk6> <fk5> <fk4> ayah kode_ayah kode_pekerjaan kode_agama kode_provinsi nama_ayah alamat_ayah telepon_ayah char(10) char(10) char(10) char(10) varchar(30) text varchar(15) <pk> <fk1> <fk3> <fk2> ibu kode_ibu kode_pekerjaan kode_agama kode_provinsi nama_ibu alamat_ibu telepon_ibu char(10) char(10) char(10) char(10) varchar(30) text varchar(15) <pk> <fk1> <fk3> <fk2> pekerjaan_orangtua kode_pekerjaan nama_pekerjaan char(10) varchar(20) <pk>
Kewarganegaraan kode_kewarganegaraan nama_kewarganegaraan varchar(10) varchar(20) <pk> provinsi kode_provinsi nama_provinsi char(10) varchar(20) <pk>
kota kode_kota kode_provinsi nama_kota char(10) char(10) varchar(20) <pk> <fk> Instansi kode_instansi nama_instansi alamat_instansi notelp_instansi char(10) varchar(30) text varchar(15) <pk> agama kode_agama nama_agama char(10) varchar(20) <pk>

## Gambar 5. Bentuk Physical
Gambar  5  menunjukkan  desain physical atau  desain  akhir  dari  tabel mahasiswa setelah
dilakukannya
normalisasi.  Dari  proses  normalisasi didapatkan bahwa
adanya perkembangan jumlah tabel dan attribut. Perubahan  jumlah  tabel  dan  attribut untuk  tabel  mahasiswa  dapat  dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Sebelum dan Setelah Normalisasi Sebelum Normalisasi Setelah Normalisasi Tabel 1 9 Atribut 34 52
Tabel  5  menunjukkan  adanya perubahan  jumlah  sebelum  dan  setelah normalisasi  pada  tabel  mahasiswa  yang mana  sebelumnya  berjumlah  1  tabel berubah menjadi 9 tabel dan attributnya juga  dari  34  menjadi  52.  Secara keseluruan  hasil  dari  proses  re-desain yang dilakukan dengan pengeleminasian  dan  normalisasi  pada
database SISKA dan E-learning menyebabkan terjadinya perubahan jumlah  tabel  dan  attribut  yang  dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Redesain Sebelum re- desain Setelah re- desain Tabel  Atribut  Tabel  Atribut SISKA 78 470 83 482 E- learning 434 3987 425 3833
Tabel  5  menunjukkan  adanya perubahan  jumlah  tabel  dan  attribut untuk  masing-masing database .  Pada database SISKA  terjadi  peningkatan jumlah  tabel  dan  attribut  sedangkan untuk database E-learning terjadi penuruan jumlah tabel dan attribut.

## 3.3. Implementasi
Setelah proses re-desain
dilakukan  tahap  selanjutnya  adalah implementasi.  Perubahan  yang  terjadi pada masing-masing database diimplementasikan  seperti  perubahan yang  terjadi  pada  tabel  mahasiswa. Adapun statement yang  digunakan
untuk  mengubah  struktur  pada  tabel mahasiswa  tersebut  adalah  sebagai berikut:
“ Alter tabel mahasiswa add KODE_KEWARGANEGARAAN varchar(10) Null, add KODE_AGAMA  char(10)  Null,  add KODE_KOTA  char(10)  Null,  add
KODE_INSTANSI  char(10)  Null, add  KODE_AYAH  char(10)  Null, add  KODE_IBU  char(10)  Null, drop column KOTA, drop column PROPINSI, drop column KEWARGANEGARAAN,  drop  column NAMA_INSTANSI, drop column NAMA_AYAH, drop column AGAMA_AYAH, drop column PEKERJAAN_AYAH,  drop  column NAMA_IBU, drop column AGAMA_IBU, drop column PEKERJAAN__IBU,  drop  column ALAMAT_AYAH, drop column ALAMAT_IBU, drop column PROVINSI_AYAH, drop column PROVINSI_IBU, drop column TELEPON_AYAH, drop column
TELEPON_IBU; “
Hasil  dari statement tersebut dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Struktur Table Mahasiswa Setelah Re-desain
Gambar 6 beberapa attribut yang ditambahkan dan juga terdapat beberapa attribut  yang  dihapus  seperti  yang ditunjukkan pada statement sebelumnya. Pada database E-learning , terdapat beberapa tabel yang di eliminasi.  Sehingga  tabel  yang  berelasi dengan  tabel  yang  terleminasi  tersebut dapat  mengambil  data  dengan  nilai  TP pada database SISKA. Proses pengambilan data tersebut  perlu adanya attribut  penghubung  antara  kedua  tabel sehingga primary  key pada  tabel bernilai  TP  pada  SISKA  menjadi foreign key .  Seperti  contoh  pada  tabel lesson ( E-learning )  yang  sebelumnya berelasi  dengan  tabel course ( E- learning )  namun  karena  tabel course ( E-learning )  bernilai  TP  dengan  tabel matakuliah (SISKA) maka tabel Course dieliminasi  sehingga tabel Lesson harus berelasi  dengan  tabel  SISKA.  Adapun statement yang digunakan adalah sebagai  berikut:    “ ALTER TABEL elearning.lesson  ADD  CONSTRAINT fk_mk  FOREIGN  KEY  (id_matakuliah) REFERENCES
SISKA .matakuliah
(id_matakuliah)”;.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian penerapan  pencocokan  skema  berbasis
linguistic , constraint dan instance antara  basis  data  SISKA  dengan E- learning menghasilkan  nilai  presisi, recall dan F-measure adalah 0.8, 1, dan 0.89.  Hasil  tersebut  dapat  dikatakan bahwa  pencocokan  skema  basis  data yang  dilakukan  cukup  baik.  Terjadinya perubahan  jumlah  tabel  dan  atribut masing-masing database yaitu  jumlah tabel sebelumnya untuk database SISKA  adalah  78  menjadi  83  dan E- learning dari  434  menjadi  425  tabel. Sedangkan  untuk  atributnya,  SISKA dari  470  menjadi  482  dan E-learning dari  3987  menjadi 3833 atribut. Pengembangan basis data yang dilakukan  memungkinkan  basis  data E- learning mengambil  data  pada  basis data  SISKA  sehingga  mengurangi jumlah data yang sama pada kedua basis data tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Alwan,  A.  A.,  Nordin,  A.,  Lumpur,  K.,
Alzeber,  M.  M.,  Abedallah,  M.,  & Abualkishik,  Z.  (2017).  A  Survey of  Schema  Matching  Research using  Database  Schemas  and Instances. (IJACSA)  International Journal  of  Advanced  Computer Science  and  Applications , 8 (10),
102–111. www.ijacsa.thesai.org
Aswati, S., Mulyani, N., Siagian, Y., &
Syah, A. Z. (2015). Peranan Sistem
Informasi Dalam Perguruan
Tinggi. Jurnal  Teknologi  Dan
Sistem Informasi , 1 (2), 79–86.
Bellahsene,  Z.,  Bonifati,  A.,  &  Rahm, E.  (2011). Schema  Matching  and Mapping,  Data-Centric  Systems and Applications . Springe.
Hammad, R., Nurcahyo, A. C.,
Amrullah, A. Z., Irfan, P., & Latif, K. A. (2021). Optimization of data integration using schema matching of  linguistic-based  and  constraint- based  in  the  university  database. Jurnal  Manajemen  Teknologi  Dan Informatik , 11 (3), 119–129.
Hammad,  R.,  Utami,  E.,  &  Raharjo,  S. (2019). Analisis  Integrasi  Data
Pada Relasional Basis Data
Dengan Menggunakan Metode Schema Matching . 9 (1), 1–14.
Homaidi,  A.  (2016).  Sistem  Informasi
Akademik AMIK IBRAHIMY Berbasis Web. Jurnal Imiah Informatika , 1 (1), 17–23.
Martono,  G.  H.,  &  SN,  A.  (2017).
Review Implementation of Linguistic  Approach  in  Schema Matching. International Journal of Advances in Intelligent Informatics , 3 (1), 1. https://doi.org/10.26555/ijain.v3i1. 75 Mehdi, O. A., Ibrahim, H., & Affendey, L.  S.  (2014).  Instance  Based Schema Matching Framework Utilizing  Google  Similarity  and Regular  Expression. Proceedings of 3rd International Conference on
Data  Management  Technologies and Applications , 213–222.
Murtadho,  M.  A.,  &  Wahid,  F.  (2016). Permasalahan Implementasi Sistem Informasi  Di  Perguruan  Tinggi Swasta. Register:  Jurnal  Ilmiah
Teknologi  Sistem  Informasi , 2 (1),
17–21. http://www.journal.unipdu.ac.id/in dex.php/register/article/view/441
Permanasari,  A.  E.,  Satyaprabha,  H.  P.,
Suwastono,  A.,  &  Mulyani,  G.  T. (2019).  Pengembangan  Basis  Data Sistem Informasi Manajemen
Rumah  Sakit  Berbasis  Linguistic- based  Schema  Matching. Jurnal Nasional  Teknik  Elektro  Dan Teknologi  Informasi  Universitas Gadjah Mada , 8 (2), 101–106.
Sahay,  T.,  Mehta,  A.,  &  Jadon,  S.
(2020).  Schema  Matching  using Machine Learning. 7th International Conference on Signal Processing and Integrated Networks (SPIN) , 359–366.
https://doi.org/10.1109/SPIN48934
.2020.9071272.
Sutanta,  E.,  Nurnawati,  E.  K.,  &
Kumalasanti,  R.  A.  (2019).  The Mathematical  Model  of  Hybrid
Schema Matching based on Constraints and Instances Similarity. (IJACSA)  International
Journal  of  Advanced  Computer Science  and  Applications , 10 (6),
459–464.