## IMPLEMENTASI MODEL INFORMATION RETRIEVAL UNTUK PENCARIAN  KONTEN PADA KUHP BERDASARKAN TINGKATAN HUKUMAN TERBERAT DI INDONESIA
Rifky Permana 1 ,  Richardus Eko Indrajit 2 ,Riska Aryanti 3 ,Andika Bayu Hasta Yanto 4
1 STMIK Nusa Mandiri Jakarta http://www.nusamandiri.ac.id
rifkyhatake@gmail.com 2 ABFI Institute Perbanas Jakarta https://perbanas.id/ indrajit@post.harvard.edu 3 STMIK Nusa Mandiri Jakarta http://www.nusamandiri.ac.id riskaary22@gmail.com 4 Sistem Informasi Akuntansi AMIK BSI Tangerang http://www.bsi.ac.id andika.akx@bsi.ac.id
Abstract —The  Criminal  Code  is  the  law  of  law applicable  as  the  legal  basis  in  Indonesia.  The Criminal  Code  always  changes  according  to  the dynamics of the times. The numerous articles in the Criminal Code make enough difficulty in searching the data to determine the right article for criminal law  stakeholders.  Using  the  information  retrieval query wildcard method and the binary tree applied in the search program will make it easier to get the information  needed,  especially  in  terms  of searching the  Criminal  Code  based  on  the  penalty level. This paper shows the conceptual model used in  developing  prototype  of  information  retrieval computer program .
Keywords: Criminal Code, information retrieval, wildcard query, binary tree, prototype.
Intisari — KUHP  adalah  kitab  undang-undang hukum  yang  berlaku  sebagai  dasar  hukum  di Indonesia.  KUHP  selalu  mengalami  perubahan sesuai  dengan  dinamika  perkembangan  jaman. Banyaknya pasal di dalam KUHP cukup membuat kesulitan dalam pencarian data untuk menentukan  pasal  yang  tepat  bagi  para pemangku  kepentingan  hukum  pidana.  Dengan menggunakan metoda information retrieval query wildcard  dan  pohon  biner  yang  diterapkan  di dalam  program  pencarian  akan  mempermudah mendapatkan  informasi  yang  dibutuhkan, khususnya  dalam  hal  pencarian  pasal  KUHP berdasarkan  tingkat  hukuman.  Tulisan  ini memperlihatkan model konseptual yang
dipergunakan  dalam  mengembangkan  prototipa program komputer berbasis information retrieval Kata  Kunci :  KUHP,  information  retrieval,  query wildcard, pohon biner, prototipe.

## PENDAHULUAN
KUHP  merupakan  singkatan  dari    Kitab  Undang Undang  Hukum  Pidana  yaitu  kitab  undang- undang  hukum  yang  merupakan  landasan  dasar hukum  di  Indonesia.  KUHP  di  Indonesia  saat  ini terbagi menjadi dua sumber hukum yaitu sumber hukum  pidana  materiil  serta  sumber  hukum pidana  formil.  Definisi  dari  sumber  hukum materil  adalah  sumber  hukum  yang  berasal  dari faktor-faktor  masyarakat  yang  mempengaruhi pembentukan  hukum  (pengaruh  terhadap pembuat  UU,  pengaruh  terhadap  keputusan hakim,  dan  sebagainya),  Sedangkan,  definisi sumber hukum formil merupakan dasar kekuatan mengikatnya  peraturan-peraturan  agar  ditaati oleh  semua  lapisan  masyarakat  maupun  oleh lapisan  penegak  hukum.  KUHP  sejak  dari  awal sampai  saat  ini  selalu  mengalami  perubahan sesuai  dengan  dinamika  perkembangan  jaman. KUHP  yang  saat  ini  berlaku  di  Indonesia bersumber dari hukum kolonial belanda di masa lampau.  Usaha    pemerintah  Indonesia  untuk melakukan  pembaruan  hukum  pidana  masih berjalan  sampai  saat  ini  yang  dilakukan  dengan membentuk Lembaga Pembinaan Hukum
Nasional  sebagai  salah  satu  upaya  pemerintah untuk  membentuk  KUHP  nasional  yang  baru
sampai  saat  ini.  Dikarenakan  selalu  ada pembaruan  di  dalam  KUHP  yang  mengakibatkan terjadinya  penumpukan  data  KUHP  maka  cukup membuat  kesulitan  melakukan  pencarian  data (Fiarni,  Sipayung,  &  Martiana,  2015)  bagi  para pemangku kepentingan hukum pidana, baik data KUHP  terbaru  ataupun  data  KUHP  yang  sudah lama.  Oleh  karena  itu  di  buatlah  implementasi model Information  Retrieval untuk  pencarian konten  di  dalam  KUHP  berdasarkan  tingkatan hukuman  terberat  sampai  teringan  agar  para pemangku  kepentingan  hukum  pidana  dapat melakukan  tugasnya  dengan  cepat  untuk memutuskan  tindakan  yang  tepat  bagi  para pelaku  pidana  di  Indonesia.  Berdasarkan  hal tersebut rumusan masalahnya adalah  Bagaimana membangun sistem informasi dengan implementasi  model  implementasi  retrieval dalam pencarian konten pada KUHP berdasarkan tingkatan  hukuman  terberat  di  indonesia  agar dapat  memudahkan  kinerja  para  pemangku kepentingan  dalam  mencari  konten  untuk mengambil keputusan yang tepat dan cepat.

## BAHAN DAN METODE
Dalam  penulisan  ini,  penulis  mengumpulkan data-data dan informasi yang diperlukan dengan menggunakan metode pengumpulan data sebagai berikut:
1. Observasi
Observasi adalah pengamatan langsung suatu kegiatan  yang  sedang  dilakukan.  Untuk mendapatkan  data  yang  diperlukan  penulis menggunakan  cara  pengamatan  langsung pada situs pencari konten KUHP
2. Studi Pustaka Pada  metode  ini  penulis  mendapat  banyak bahan masukan tentang bagaimana merancang  atau  mengembangkan  suatu sistem  informasi  menurut para  ahlinya.  Juga pada  metode  ini  penulis  membuka, mengambil  dan  mengutip  dari  beberapa kutipan  para  ahli  yang  berdasarkan  dari jurnal ilmiah nasional.
Metode Pencarian Dengan Binary Search
Pencarian  pada  data  yang  terurut  menunjukan kinerja  yang  lebih  baik daripada  pencarian  pada data  yang  belum  terurut.  Hal  ini,  sudah  kita bicarakan  pada  metode  pencarian  beruntun untuk data  yang  sudah  terurut.  Data  yang  terurut banyak  ditemukan  didalam  kehidupan  kita sehari-hari.  Data  nomor  telepon  di  dalam  buku telepon  misalnya,  sudah  terurut  berdasarkan nama/instansi  pelanggan  telepon  dari  A  sampai Z.  Data  karyawan  dirurut  berdasarkan  nomor induknya dari nomor kecil ke nomor besar. Data
mahasiswa  diurut  berdasarkan  NIM  (Nomor Induk  Mahasiswa),  kata-kata  (entry)  di  dalam kamus bahasa Inggris/Indonesia telah diurut dari A sampai Z, dan sebagainya Proses yang terjadi pada pencarian dengan metode ini adalah sebagai berikut : 1. Membaca Array data
2. Apabila  array  belum  terurut  maka  array diurutkan terlebih dahulu
3. Menentukan data yang akan dicari
4. Menentukan elemen tengah dari array 5. Jika nilai elemen tengah sama dengan data yang dicari,maka pencarian berhenti 6. Jika elemen tengah tidak sama dengan data yang dicari maka : a. Jika  nilai  elemen  tengah  >  data yang dicari maka pencarian dilakukan pada setengah array pertama.
b. Jika nilai elemen tengah lebih kecil  dari  pada  data  yang  dicari maka pencarian pada setengah array  berikutnya  (Anggraeni,  Sukmaaji, & Sutanto, 2016) Tabel 1. Metode pencarian dengan Query Wildcard Karakter Deskripsi Contoh * Mencocokkan berapa pun jumlah karakter bisa menggunakan tanda bintang ( * ) di mana pun dalam string karakter. wh* mencari what, white, dan why, tetapi bukan awhile atau watch. ? Mencocokkan alfabet tunggal dalam posisi khusus. b?ll menemukan ball, bell, dan bill. [ ] Mencocokkan karakter di dalam kurung. b[ae]ll menemukan ball dan bell, namun bukan bill. ! Tidak mencakup karakter di dalam tanda kurung. b[!ae]ll menemukan bill dan bull, tetapi bukan ball atau bell. Like “[!a]*” menemukan semua item yang tidak dimulai dengan huruf a. - Mencocokkan rentang karakter. Ingat untuk menentukan karakter dalam urutan naik (A sampai Z,
bukan Z sampai A).
b[a-c]d menemukan bad, bbd, dan bcd. # Mencocokkan setiap karakter numerik tunggal. 1#3 123. m
Sumber:  (Burns,  Jackson,  Sheehy,  Finkel,  & Quezado, 2017)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Information  Retrieval  atau  yang  biasa  disebut dengan  sistem  temu  balik  informasi  merupakan bagian dari ilmu komputer yang ditujukan untuk pengambilan  informasi  dari  dokumen-dokumen yang  mengacu  pada  isi  dan  konteks  dokumen- dokumen  itu  sendiri.  Menurut  Gerald  Kowalski, sistem  temu  balik informasi  adalah  suatu  sistem yang mampu melakukan penyimpanan, pencarian,  dan  pencarian  informasi.  Informasi dalam  konteks  ini  dapat  terdiri  dari  teks (termasuk  data  numerik  dan  tanggal),  gambar, audio,  video,  dan  objek  multimedia  lainnya. Definisi  Information  Retrieval  adalah  bagaimana cara  menemukan  sebuah  dokumen  dari dokumen-dokumen  tidak  terstruktur  untuk memberikan  informasi  yang  dibutuhkan  dari koleksi  dokumen  besar  yang  tersimpan  dalam komputer (Pardede, 2014). Information Retrieval dalam  kehidupan  sehari-hari  sangat  sering digunakan  terutama  dalam  ruang  lingkup  tindak pidana  yang  selalu  terjadi  setiap  harinya  untuk memudahkan para pemangku kepentingan dalam penerimaan  informasi  konten  tentang  tingkatan hukum  pidana  yang  tepat  sesuai  dengan  tindak pidana yang sudah terjadi.
Menurut  Martiman  Prodjohamidjojo Hukum  Pidana  adalah  bagian  dari  keseluruhan hukum  yang  berlaku  di  suatu  negara,  yang mengadakan  dasar  -  dasar  dan  aturan  –  aturan untuk menentukan perbuatan – perbuatan mana yang  tidak  boleh  dilakukan,  yang  dilarang, dengan  disertai  ancaman  atau  sanksi  pidana tertentu  bagi  siapa  saja  yang  melanggarnya.  Hal ini  untuk  memutuskan  dalam  hal  apa  dan  kapan kepada  orang-orang  yang  telah  melakukan  hal yang  terlarang dapat dijatuhi pidana seperti yang telah  dicantumkan.  Menegaskan  dengan  cara bagaimana pengenaan pidana itu dapat dilakukan apabila  orang  yang  diduga  telah  melanggar ketentuan  tersebut  (Baskoro,  Ridok,  &  Furqon, 2015).
Kitab Undang Hukum Pidana tidak dapat berjalan  dengan  sendirinya.  Hukum  hanya  dapat bekerja melalui orang. Karena itu memungkinkan undang-  undang  pidana  itu  dilakukan.  Pedoman untuk  melaksanakan  pidana  ini  adalah  Hukum Acara  Pidana  (KUHAP)  yang  sebelumnya bernama  HIR  dan  undang-  undang  lain  (UU Kepolisian,  UU  Kejaksaan,  dan  UU  Mahkamah Agung).  KUHAP  bertujuan  untuk  menyatukan penyidikan  (penyidik  berada  di  satu  tangan) berdasarkan  Pasal  284  ayat  (2)  KUHAP.  Di Indonesia  sampai  saat  ini  pelaksanaan  hukum pidana  masih  fragmentasi  dan  instansi  centris. Karena itu harus dirubah jika mau melaksanakan hukum  pidana  secara  tepat  sasaran  dan  berdaya guna (Abdulah, Hukum, & Mada, 2015)
Penjatuhan  hukuman  pidana  dapat dilakukan  kepada  pelaku  yang  telah  melakukan perbuatan  pidana.  Tindakan  pidana  merupakan hal  yang  oleh  suatu  aturan  norma  dilarang  dan dapat  dikenakan  pidana,  hanya  saja  dalam  pada itu  diingat  bahwa  larangan  ditujukan  kepada perbuatan,  yaitu  suatu  kejadian  yang  dihasilkan oleh  perbuatan  orang,  sedangkan  ancaman pidananya  ditujukan  kepada  orang    yang menimbulkan kejadian itu (Helmi, 2016).
Hukum  pidana  di  Indonesia  sangat banyak  tingkatannya  karena  terus  di  perbarui setiap waktu dan juga harus tepat pengenaannya kepada  para  terpidana,  oleh  karena  itu diperlukan  algoritma  pencarian  yang  nantinya bisa  memudahkan  para  pemangku  kepentingan pidana  dalam  menjatuhkan  hukuman  yang  tepat kepada para terpidana.
Algoritma  pencarian  adalah  algoritma yang  menerima  sebuah  argumen  kunci  dan dengan  langkah-langkah  tertentu  akan  mencari rekaman  dengan  kunci  tersebut.  Setelah  sistem pencarian dilakukan maka dapat diperoleh salah satu dari beberapa kemungkinan, yaitu data yang dicari  telah  ditemukan  (successful)  atau  tidak dapat  ditemukan  (unsuccessful).  Program  dalam mencari  data  bisa  dilakukan  dengan  dua  cara yaitu pencarian internal dan pencarian eksternal. Dalam  pencarian  internal,  semua  rekaman  yang diketahui  berada  dalam  pengingat  komputer sedangakan  pada  pencarian  eksternal,  tidak semua  rekaman  yang  diketahui  berada  dalam pengingat  komputer,  tetapi  ada  sejumlah rekaman  yang  tersimpan  dalam  penyimpan  luar misalnya pita atau cakram magnetis. (Wahdaniah & L, 2017).
Wildcard adalah fasilitas untuk searching yang  sangat  berguna  ketika  hendak  melakukan pencarian  dalam  sebuah  field.  Wildcard  bisa berperan  dalam  menggantikan  satu  atau  lebih karakter  saat  mencari  data  dalam  sebuah database.  Dalam  pencarian  dengan  wildcard harus berhati-hati saat menggunakannya. Digunakan  apabila  sangat  memerlukan  dan gunakan  awalan  atau  postfix  wildcard  atau akhiran  prefix  wildcard  saat  melakukan pencarian  data.  Karena  full  wildcard  akan menampilkan  kemungkinan  yang  lebih  banyak apabila dibandingkan dengan postfix wildcard.
#Full wildcard SELECT  *  FROM  table  WHERE  COLUMN  LIKE '%halo%';
#Postfix wildcard SELECT  *  FROM  TABEL  WHERE  COLUMN  LIKE 'halo%';
#Prefix wildcard SELECT  *  FROM  TABEL  WHERE  COLUMN  LIKE '%hello';
Contoh wildcard query :
Yogya* : menemukan semua dokumen yang berisi sembarang kata berawalan yogya. Dengan  B+Tree  dapat  cukup  dilakukan  dengan mencari  semua  node  yang  berada  dibawah  node yogya.
Yogya ≤ w < yogyb
Bagaimana dengan query: *arta ? Perlu  dipelihara  B+Tree  tambahan  yang menyimpan backward dari semua kata Bagaimana dengan query: yo*arta?
Pohon  (tree)  merupakan  struktur  data nonlinier  yang  sering  digunakan  dalam  aplikasi sehari-hari.  Misalnya  aplikasi  pohon  yang  bisa kita  lihat  sehari-hari  adalah  pengelolaan  file dalam direktori penyimpanan. Pohon merupakan struktur  data  yang  memiliki  suatu  struktur hirarki  pada  sekumpulan  elemen,  dan  memiliki hubungan  satu  ke  banyak  (one  to  may relationship)  seperti  yang  kita  lihat  dalam struktur  organisasi  sebuah  perusahaan  atau daftar isi sebuah buku (Wijaya & Feter, 2015)
Binary tree atau yang biasa di sebut pohon biner dapat  deskripsikan  sebagai  suatu  daftar  simpul atau node dengan salah satu elemen khusus yang disebut  root  dan  dua  sub  pohon  yang  disebut subtree kiri dan subtree kanan.
Sumber: (Widiastono, Banyal, & Angriani, 2016) Gambar 1. Pohon Binary Tree
Salah  satu  contoh  binary  tree  yaitu  dengan menggunakan  double  linked  list.  Double  linked list merupakan rangkaian dari node/simpul yang saling  terhubungan  dengan  menggunakan  dua pointer  dalam  satu  elemen  dan  list  dapat melintas baik di depan atau belakang. Node atau simpul  pada  double  linked  list  terdiri  dari  satu bagian  yang  menyimpan  data,  dan  dua  bagian yang menyimpan pointer menuju ke subtree Kiri dan subtree kanan (Widiastono et al., 2016)
Sumber:(Widiastono et al., 2016) Gambar 2. Proses Penelusuran Binary Tree
Populasi  data  yang  digunakan  di  ambil berdasarkan  keseluruhan  kitab  undang  undang hukum  pidana  yang  ada  di  Indonesia  dari pertama  dibentuk  sampai  saat  ini.  Karena  selalu terjadi  pembaharuan  setiap  waktunya  agar  bisa tepat  mengenai  sasaran  untuk  kepada  para pelaku tindak pidana. Karena selalu di perbaharui setiap  waktu  maka  data  sampel  yang  ada  cukup banyak  mulai dari  pertama  kali  dibuatnya  KUHP sampai saat ini.
Format dan karakteristik informasi yang di ambil  dalam  kitab  undang  hukum  pidana merupakan  data  yang  terstruktur  karena  di dalam  KUHP  tersebut  ada  jenis  pidana,  tahun pembuatan, ketentuan pidana, pasal pidana, anak pasal pidana, dan jenis hukuman. Informasi yang nanti  akan  di  dapat  harus  berhubungan  dengan masalah  dan  pencarian,  harus  bebas  dari kesalahan-kesalahan,  harus  ada  ketika  di butuhkan  dan  tidak  boleh  terlambat  serta  harus mempunyai  manfaat  bagi  para  pemakai  dan pencari informasi.
Media penyimpanan yang digunakan yaitu dengan  penyimpanan  data  informasi  KUHP  di dalam sebuah database. Pada tahap implementasi dan  hasil  nanti  akan  di  implementasikan  ke dalam  bentuk  entity  relationship  diagram  (ERD) dan Logical Record Structure (LRS).
Sumber: (Mayasari, 2015) Gambar 3. Organisasi Penyimpanan Informasi Bentuk ERD
Sumber: (Harjunawati, 2017) Gambar 4. Organisasi Penyimpanan Informasi Bentuk LRS
Pencarian  yang  digunakan  bisa  berbentuk menu,  yaitu  berdasarkan  tahun  pembuatan, berdasarkan  tingkatan  hukuman,  berdasarkan tindak/jenis pidana yang dilakukan, berdasarkan tahun  pembuatan  serta  bisa  juga  berdasarkan pasal  pasal  pidana  yang  keseluruhannya tercantum di dalam KUHP dengan menggunakan metode binary tree dan query wildcard.
Algoritma  pencarian  dilakukan  dengan menggunakan  pencarian  pohon  biner  (binary tree) dan query wildcard, dikarenakan pencarian pohon  biner  dan  query  wildcard  paling  efisien dilakukan  apabila  data  yang  dikumpulkan  sudah terurut.  Karena  data  yang  dicari  cukup  banyak dan  bisa  menghasilkan  waktu  yang  cepat. B-tree merupakan  pohon  cari  keseimbangan  yang dibuat  untuk  penyimpanan  pada  magnitic  disk karena operasi yang sangat lambat dibandingkan dengan  RAM.  B-  tree  mulai  di  perkenalkan  pada tahun  1960  tujuan  dikembangkan  metode  ini adalah  sebagai  file  system  yang  disebut  dengan metode  akses  yang  digunakan  untuk  beberapa mesin  sperti  Sperry  Univac  Corporation.  Orang yang  pertama  kali  menciptakan  adalah  Rudolf Bayer dan Ed McCreight tidak menjelaskan huruf B pada B-tree namun yang paling diyakini adalah B  merupakan  kependekan  dari  Balance  yang artinya  seimbang,  karena  semua  simpul  daun pada  pohon  berada  pada  tingkat  atau  level  yang salam,  namun  ada  sebagian  yang  mengartikan  B merupakan  Bayer  nama  depan  dari  penciptanya atau  Boeing  kerena  merka  bekerja  untuk  Boeing Scientific Research Labs.
Sumber: (Rosmala & Kresna, 2012) Gambar 5. Full Binary Tree
Setiap  pohon  biner  memiliki  operasi traversal  yaitu  kunjungan  pada  sebuah  simpul tepat  satu  kali,  agar  diperoleh  urutan  informasi secara  linier  yang  tersimpan  di  dalam  pohon biner maka harus melakukan kunjungan lengkap kepada pohon biner tersebut. Terdapat beberapa cara  untuk  mengunjungi  pohon  biner,  berikut cara tersebut :
1.Preorder Urutan  kunjungan  ini  sebagai  berikut  :  cetak  isi simpul yang di kunjungi – kunjungi cabang kiri – kunjungi  cabang  kanan.  Berikut  coding  program untuk binary tree dengan cara preorder :
Prosedur PreOrder (P;B-Tree) If P=Nil then Output(Info (P)) PreOrder (kiri (P)) PreOrder (kanan(P)) endif
2.Inorder Urutan kunjungan ini mempunyai urutan sebagai berikut  :  Kunjungi  cabang  kiri  –  cetak  isi  simpul yang  ingin di  kunjungi  –  kunjungi  cabang  kanan. Berikut  coding  program  untuk  binary  tree dengan cara inorder :
Prosedur InOrder (P:BTree) If P=Nil then InOrder (Kiri(P)) Output(Info (P)) InOrder (Kanan (P)) endif
3.Postorder urutan kunjungan ini mempunyai urutan sebagai berikut : kunjungi cabang kiri  – kunjungi cabang kanan – cetak simpul yang ingin di kunjungi. ` #include<stdio.h>//header file #include<conio.h>
/* Deklarasi struct */ typedef struct Node{ int data;    //data pada tree Node *kiri;  //penunjuk node anak kiri Node *kanan; //penunjuk node anak kanan };
Contoh Bahasa Program Binary Tree Kamus Conts N : Type t=array[0 ... N] of integer val, left, right, mid : Integer
Algoritma int binarySearch(LIST t[], int n, int val) { int left, right, mid; left = 0; right = n-1; while(left<=right = n-1; mid=(left+right)/2; if (val<t[mid].key) right=mid-1; else if (val>t[mid].key) left=mid+1; else return mid; /* found */ } return -1; /* not found */ }
Untuk  kecepatan  pencarian  dengan metode wildcard pencarian  bisa  menggunakan dynaset dan  snapshot  berdasarkan  catatan  yang cocok  dengan  kriteria  pencarian.  Bisa  dengan menggunakan  metode MoveFirst , MoveLast , MoveNext dan MovePrevious .  Contoh  metode pencarian cepat dengan wildcard :
Dim  MyDS  As  Dynaset,  MyDb  As  database,  SQLx As String SQLx  =  “Select  *  from  Authors  Where Author Like ‘b*’ “ Set MyDb = OpenDatabase(“BIBLIO.MDB”) ‘Open a database. Set  MyDs  =  MyDb.CreateDynaset(SQLx) ‘Create Dynaset using SQLx.
While Not MyDs.Eof Print MyDs!Author MyDs.MoveNext Wend
Sub Cmdcari_Click() Dim SQLX As String, SearchText As String
If Right$(text2.Text,1) <> "*" Then text2.Text = text2.Text & "*"
If Left$(text2.Text,1) <> "*" Then text2.Text = "*" & text2.Text
SearchText = text2.Text
SQLx = "Select * From Authors Where Author Like '" & SearchText SQLx = SQLx & "' Order By Au_id" Data1.DatabaseName = "kuhp.mdb" Data1.RecordSource = SQLx ' Data1 control will use SQLx query string.
Data1.Refresh 'Update the data control with results of SQL query.
End Sub
Implementasi  pohon  biner  yang  di  terapkan  di program visual  basic ini  untuk  mendapat  hasil yang  di  inginkan  dengan  ketepatan  dan keakusarian  pencarian  data  yang  sangat  baik. Berikut  rincian  tampilan  untuk  information retrieval dalam pencarian data KUHP
Sumber: (Permana et al., 2017) Gambar 6. Tampilan Rancangan Program
Tabel Tahun Pidana Tahun_buat Tanggal Bulan Pengesahan Tabel Pasal Kode_pasal Nama_pasal Tabel Hukuman Kode_hukuman Jenis_hukuman Lama_hukuman Tabel Anak Pasal Kode_ap Nama_ap Kode_pasal Tabel Jenis Pidana Kode_pidana Nama_pidana Kode_pasal Kode_hukuman Tahun_buat
Sumber: (Permana et al., 2017) Gambar 7. Logical Record Structure (LRS)
mempunyai mempunyai mempunyai mempunyai Anak_pasal Tahun_pidana Jenis_pidana Pasal hukuman Kode_ap Kode_pasal Nama_ap Kode_pasal Nama_pasal Nama_pidana Kode_pasal Kode_pidana Kode_hukuman Tahun_buat Tanggal Bulan Tahun_buat Pengesahan Kode_hukuman Jenis_hukuman Lama_hukuman 1 m m 1 m 1 1 m
Sumber: Sumber: (Permana et al., 2017) Gambar 8. Entity Relationship Diagram (ERD)
Pencarian  akan  menghasilkan  tingkat  akurasi yang  baik  dan  sangat  cepat  apabila  dimasukkan keyword  dengan  lengkap  karena  menggunakan binary  search  yang  datanya  sudah  terurut  dan juga query  wildcard ,  dimana  dengan  algoritma pohon  kita  mendapatkan  struktur  penyimpanan data  dan  pencarian  data  yang  relatif  lebih  baik dan  efisien  daripada  stuktur  penyimpanan lainnya  dan  juga query  wildcard yang  sangat efisien  dalam  pencarian  data  sesuai  dengan kriteria yang dimasukkan.

## KESIMPULAN
Algoritma  biner  sangat  baik  dan  efisien  dalam melakukan  pencarian  data  apabila  data  yang ingin  dicari  dan  jumlahnya  banyak  sudah dilakukan  proses  sorting  terlebih  dahulu. Sedangkan  kekurangan  dalam  metode  ini  yaitu data  yang  ada  harus  di  sorting  terlebih  dahulu agar  lebih  tepat  dalam  pencarian,  dan  juga algoritma  lebih  rumit  sehingga  tidak  baik  untuk data  yang  terbengkalai  Metode  Query  Wildcard dapat  melakukan  pencarian  data  dengan  sangat cepat  dan  sesuai  dengan  kriteria  pencarian  yang dimasukkan  akan  tetapi  metode  ini  membaca semua  field  yang  termasuk  field-field  yang seharusnya  tidak  diperlukan.  Ini  tentu  saja  akan membebani  memori  yang  akan  digunakan nantinya. Untuk kedepannya riset bisa dilakukan untuk  data  yang  sudah  di  urutkan  dan  sebisa mungkin menghindari atau merapikan data yang sudah lama terbengkalai agar dapat lebih akurat dan  efisien  dalam  melakukan  pencarian  serta lebih  efisien  dalam  penggunaan  memori penyimpanan yang digunakan.

## REFERENSI
Abdulah,  R.  H.,  Hukum,  F.,  &  Mada,  U.  G.  (2015). URGENSI HUKUM ADAT DALAM
PEMBAHARUAN Urgency of Customary Law in the Renewable of National Criminal Law,
9 (2), 168–181.
Anggraeni, A., Sukmaaji, A.,  & Sutanto, T. (2016). Rancang  Bangun  Aplikasi  Kamus  Indonesia –  Korea  Menggunakan  Metode  Algoritma Binary Issn 2338-137X, 5 (3), 1–10.
Baskoro,  S.  Y.,  Ridok,  A.,  &  Furqon,  M.  T.  (2015). Pencarian Pasal Pada Kitab Undang-Undang Hukum  Pidana  (KUHP)  Berdasarkan  Kasus Menggunakan Metode Cosine Similarity Dan Latent  Semantic  Indexing  (  Lsi  ), 2 (2),  83– 88.
Burns, J., Jackson, K., Sheehy, K. A., Finkel, J. C., & Quezado,  Z.  M.  (2017).  The  Use  of Dexmedetomidine  in  Pediatric  Palliative Care:  A  Preliminary  Study. Journal  of Palliative Medicine , 20 (7), 779–783.
https://doi.org/10.1089/jpm.2016.0419
Fiarni,  C.,  Sipayung,  E.  M.,  &  Martiana,  Y.  (2015).
PERANCANGAN  APLIKASI  PEMBUATAN BERKAS PERKARA PIDANA DAN PENGELOLAAN  BERKAS  PADA  SISTEM INFORMASI DIREKTORAT RESERSE KRIMINAL  UMUM.  In Seminar  Nasional Sistem  Informasi  Indonesia  (SESINDO) (pp. 429–434).  Surabaya:  Departemen  Sistem Informasi, ITS. Retrieved from http://is.its.ac.id/pubs/oajis/index.php/ho me/detail/1592/PERANCANGAN-
APLIKASI-PEMBUATAN-BERKAS- PERKARA-PIDANA-DAN-PENGELOLAAN- BERKAS-PADA-SISTEM-INFORMASI- DIREKTORAT-RESERSE-KRIMINAL-UMUM
Harjunawati,  S.  (2017).  SISTEM  INFORMASI
AKUNTANSI PENJUALAN BERBASIS WATERFALL MODEL UNTUK PERUSAHAAN DAGANG. Jurnal  Ilmu  Pengetahuan  Dan Teknologi Komputer , 2 (2), 131–138.
Helmi,  M.  (2016).  Ketiadaan  Daluwarsa Penuntutan dalam Hukum Pidana Islam dan Pembaruan  Hukum  Pidana  di  Indonesia. Mazahib , 15 (2),  196–207.  Retrieved  from http://journal.iain- samarinda.ac.id/index.php/mazahib/article /view/643
Mayasari,  M.  S.  (2015).  Perancangan  Aplikasi Sistem  Informasi  Penyewaan  Kaset  (CD),
6 (1), 47–56. Pardede, J. (2014). IMPLEMENTASI MULTITHREADING UNTUK

## MENINGKATKAN  KINERJA  INFORMATION
RETRIEVAL DENGAN METODE GVSM.
Permana, R., Indrajit, R. E., Aryanti, R., & Yanto, A. B.  H.  (2017). Laporan  Akhir  Penelitian Mandiri . Jakarta.
Rosmala,  D.,  &  Kresna,  G.  (2012).  Implementasi Algoritma  Binary  Tree  Pada  Sistem Informasi  Multilevel  Marketing, 7 (2),  31– 43.
Wahdaniah,  I.,  &  L,  H.  (2017).  APLIKASI PENCARIAN  GAMBAR  DENGAN  KONTEN BERDASARKAN  FITUR  BENTUK  BERBASIS WEB  MENGGUNAKAN  METODE  GRADIEN VEKTOR FLOW SNAKE, 9 (April), 49–56.
Widiastono,  A.,  Banyal,  N.  A.,  &  Angriani,  L. (2016).
SISTEM INFORMASI TROUBLESHOOTING  PADA  PERSONAL
COMPUTER  (  PC  ). ILKOM  Jurnal  Ilmiah ,
8 (Agustus), 103–110.
Wijaya,  A.,  &  Feter,  N.  (2015).  Aplikasi  Simulasi Pengurutan  Data  Menggunakan  Algoritma Heap Sort. Jurnal Pseudocode , 2 (2), 81–88.