## ISSN 2085-4552

## Implementasi Algoritma Boyer-Moore pada Aplikasi Kamus Kedokteran Berbasis Android

## Kencana Wulan Argakusumah, Seng Hansun
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia kencanawulan2137@yahoo.com, hansun@umn.ac.id
Diterima 23 Oktober 2014

## Disetujui 9 Desember 2014
Abstract — Dictionary is a reference book that contains words and phrases that are usually arranged alphabetically and followed by description of the meaning, usage, or translation. Dictionary has several kinds, one of which is a dictionary of terms. Medical Dictionary is a dictionary of terms that contain medical terms. Medical dictionary identical with the thick book that complicated and slow in its use. To overcome this we need a medical dictionary application. Medical dictionary applications require a search process to support the performance of the application. Search process is needed to shorten the time in the search itself. Searching is done using the Boyer - Moore algorithm is a string search algorithm that has the fastest searching time, because the strings match moves from right to left, so can shorten the time and simplify the use of medical dictionary application. This research was made based on Android using Java programming language with SQLite databases. After testing, 100% of 45 respondents stated that the application of this medical dictionary has the accuracy of the resulting word in the search process.
Index Terms—medical dictionary application, search string, Boyer-Moore algorithm, Java, SQLite.

## I. PENDAHULUAN
Kamus menurut daring KBBI (Kamus Besar Bahasa Indonesia) merupakan buku acuan yang memuat kata dan ungkapan, biasanya disusun menurut abjad berikut keterangan dan makna, pemakaian, atau terjemahannya [1]. Selain itu, kamus merupakan buku yang memuat kumpulan istilah atau nama yang disusun menurut abjad beserta dengan penjelasan makna dan pemakaiannya.
Kamus memiliki berbagai macam jenis, sesuai dengan isi yang terkandung di dalamnya. Ada kamus bahasa, kamus istilah, dan ada juga jenis kamus yang menjadi pedoman disiplin ilmu tertentu, misalnya kamus komputer dan kamus kedokteran.
Kamus kedokteran merupakan kamus yang mencakup istilah-istilah kedokteran, termasuk di dalamnya mengenai istilah penyakit, obat-obatan, istilah medis dan peralatan yang biasa digunakan
untuk praktik kesehatan dan kedokteran [2]. Kamus kedokteran sangat bermanfaat khususnya bagi mahasiswa kedokteran, namun dengan bentuk kamus kedokteran yang sangat tebal, dirasa kurang efektif dan sulit untuk dibawa kemana-mana.
Dari hasil survei yang dilakukan dengan menyebarkan kuesioner, diperoleh kesimpulan bahwa keberadaan kamus kedokteran yang identik dengan bentuk tebal dapat mempersulit dan memperlambat penggunaan kamus kedokteran itu sendiri sehingga dibutuhkan suatu aplikasi kamus kedokteran yang dapat mempermudah dan mempersingkat waktu dalam penggunaannya.
Proses pencarian dalam suatu aplikasi kamus kedokteran sangatlah penting, namun terkadang proses pencarian itu lambat. Untuk mempercepat dan mempermudah suatu proses pencarian, dibutuhkan suatu algoritma yang dapat memaksimalkan proses pencarian tersebut. Algoritma merupakan urutan langkah-langkah logis pada penyelesaian masalah yang disusun secara sistematis. Masalah dapat berupa apa saja, dengan catatan untuk setiap masalah ada syarat kondisi awal yang harus dipenuhi sebelum menjalankan algoritma [3]. Algoritma untuk pencarian pun sudah semakin berkembang dari hari ke hari. Algoritma pencarian yang dianggap memiliki hasil paling baik dalam praktiknya, yaitu algoritma yang bergerak mencocokkan string dari arah kanan ke kiri. Algoritma Boyer-Moore merupakan salah satu contoh algoritma yang menggunakan arah dari kanan ke kiri.
Pada penelitian sebelumnya telah disimpulkan bahwa algoritma Boyer-Moore memiliki waktu pencarian cepat [4]. Algoritma Boyer-Moore telah banyak dikenal oleh masyarakat dan dianggap paling efisien untuk pencarian string . Ide di balik algoritma ini adalah dengan memulai pencocokan karakter dari kanan dan bukan dari kiri, maka akan lebih banyak informasi yang didapat [5]. Sebelumnya telah ada yang menggunakan algoritma Boyer-Moore untuk membangun aplikasi permainan word search puzzle
[6] dan untuk membangun aplikasi search engine sederhana [7]. Sedangkan aplikasi kamus kedokteran, sebelumnya telah berhasil dibangun dengan menggunakan metode Binary Search berbasis Web [8]. Berdasarkan penelitian yang sudah ada sebelumnya, aplikasi ini menggunakan algoritma Boyer-Moore untuk mencari kata atau istilah yang di- input oleh user.
II. ALGORITMA BOYER-MOORE
Algoritma Boyer-Moore adalah salah satu algoritma untuk mencari suatu string di dalam teks, dibuat oleh R.M Boyer dan J.S Moore. Algoritma Boyer-Moore melakukan perbandingan dimulai dari kanan ke kiri, tetapi pergeseran window tetap dari kiri ke kanan. Jika terjadi kecocokkan maka dilakukan perbandingan karakter teks dan karakter pola yang sebelumnya, yaitu dengan sama-sama mengurangi indeks teks dan pola masing-masing sebanyak satu [9]. Dengan mengunakan algoritma ini, secara rata- rata proses pencarian akan menjadi lebih cepat jika dibandingkan dengan algoritma lainnya. Alasan melakukan pencocokkan dari kanan (posisi terakhir string yang dicari) ditunjukkan dalam contoh berikut [10].
Tabel 1. Contoh Algoritma Boyer-Moore
Pada contoh di atas, dengan melakukan perbandingan dari posisi paling akhir string dapat dilihat bahwa karakter ‘n’ pada string “makan” tidak cocok dengan karakter “t” pada string “tomat” yang dicari, dan karakter “n” tidak pernah ada dalam string “tomat” yang dicari sehingga string “tomat” dapat digeser melewati string “makan”, sehingga posisinya seperti berikut.
Tabel 2. Contoh Algoritma Boyer-Moore
Dalam contoh terlihat bahwa algoritma Boyer- Moore memiliki loncatan karakter yang besar sehingga mempercepat pencarian string karena dengan hanya memeriksa sedikit karakter, dapat langsung diketahui bahwa string yang dicari tidak ditemukan dan dapat digeser ke posisi berikutnya.

## A.  Langkah-Langkah Algoritma Boyer-Moore
Dalam penggunaan algoritma Boyer-Moore terdapat beberapa langkah yang harus dilakukan yaitu
[10]:
1.  Buat tabel pergeseran string yang dicari (S) dengan pendekatan Match Heuristic (MH) dan
Occurence Heuristic (OH), untuk menentukan jumlah pergeseran yang akan dilakukan jika mendapat karakter tidak cocok pada proses pencocokkan dengan string (T).
2.  Jika dalam proses pembandingan terjadi ketidakcocokkan antara pasangan karakter pada S dan karakter pada T,  pergeseran dilakukan dengan memilih salah satu nilai pergeseran dari dua tabel analisa string yang memiliki nilai pergeseran paling besar.
3.  Dua kemungkinan penyelesaian dalam melakukan pergeseran S, jika sebelumnya belum ada karakter yang cocok adalah dengan melihat nilai pergeseran hanya pada tabel Occurence Heuristic , jika karakter yang tidak cocok tidak ada pada S, maka pegeseran adalah sebanyak jumlah karakter pada S; dan jika karakter yang tidak cocok ada pada S, maka banyaknya pergeseran bergantung dari nilai pada tabel.
4.  Jika karakter pada teks yang sedang dibandingkan cocok dengan karakter pada S, maka posisi karakter pada S dan T diturunkan sebanyak 1 posisi, kemudian dilanjutkan dengan pencocokkan pada posisi tersebut dan seterusnya. Jika kemudian terjadi ketidakcocokkan karakter S dan T, maka dipilih nilai pergeseran terbesar dari dua tabel analisa pattern, yaitu nilai dari tabel Match Heuristic dan nilai tabel Occurence Heuristic dikurangi dengan jumlah karakter yang telah cocok.
5.  Jika semua karakter telah cocok, artinya S telah ditemukan di dalam T, selanjutnya geser pattern sebesar 1 karakter.
6.  Lanjutkan sampai akhir string T.

## B.  Bad-Character Shift (Occurance Heuristic)
Tabel Occurrence Heuristic sering disebut juga Bad-Character Shift , dimana pergeserannya dilakukan berdasarkan karakter apa yang menyebabkan tidak cocok dan seberapa jauh karakter tersebut dari karakter paling akhir.
Untuk menghitung tabel Occurrence Heuristic harus menggunakan langkah-langkah sebagai berikut [10]:
Contoh string : manaman
Panjang: 7 karakter

## ISSN 2085-4552
Tabel 3. Occurrence Heuristic
1.  Lakukan pencacahan mulai dari posisi terakhir string sampai ke posisi awal, dimulai dengan nilai 0 karena terletak pada jarak terakhir, catat karakter yang sudah ditemukan (dalam contoh ini karakter “n”)
2.  Mundur ke posisi sebelumnya, nilai pencacah ditambah 1, jika karakter pada posisi ini belum pernah ditemukan, maka nilai pergeserannya adalah sama dengan nilai pencacah (dalam contoh ini, karakter “a” belum pernah ditemukan sehingga nilai pergeserannya adalah sebesar nilai pencacah yaitu 1)
3.  Mundur ke posisi sebelumnya, karakter “m” nilai pergeserannya 2
4.  Mundur lagi, karakter “a”. Karakter “a” sudah pernah ditemukan sebelumnya sehingga nilai pergeserannya sama dengan nilai pergeseran karakter “a” yang sudah ditemukan paling awal yaitu 1.
5.  Begitu seterusnya sampai posisi awal string .
Catatan: untuk karakter selain “m, a, n”, nilai pergeseran sebesar panjang string, yaitu tujuh karakter (sepanjang pattern ).
C. Good-Suffix Shift (Match Heuristic)
Tabel Match Heuristic sering disebut juga Good-Suffix  Shift , dimana pergeserannya dilakukan berdasarkan posisi ketidakcocokkan karakter yang terjadi. Maksudnya untuk menghitung tabel Match Heuristic , perlu diketahui pada posisi keberapa terjadi ketidakcocokkan. Posisi ketidakcocokkan itulah yang akan menentukan besar pergeseran.
Untuk menghitung tabel Match Heuristic harus menggunakan langkah-langkah sebagai berikut [10]:
Contoh string : manaman
Panjang: 7 karakter
Tabel 4. Match Heuristic
1.  Jika karakter pada posisi 7 bukan “n” maka geser 1 posisi, berlaku untuk semua pattern yang dicari.
2.  Jika karakter “n” sudah cocok, tetapi karakter sebelum “n” bukan “a”, maka geser sebanyak 7 posisi, sehingga posisi pattern melewati teks, karena sudah pasti “manambn” bukan “manaman”
3.  Jika karakter “an” sudah cocok, tetapi karakter sebelum “an” bukan “m” maka geser sebanyak 7 posisi, sehingga posisi pattern melewati teks, karena sudah pasti “manaban” bukan “manaman”
4.  Jika karakter “man” sudah cocok, tetapi karakter sebelum “man” bukan “a” maka geser sebanyak 4 posisi, sehingga posisi pattern berada atau bersesuaian dengan akhiran “man” yang sudah ditemukan sebelumnya, karena bisa saja akhiran “man” yang sudah ditemukan sebelumnya merupakan awalan dari pattern “manaman” yang berikutnya.
5.  Jika karakter “aman” sudah cocok, tetapi karakter sebelum “aman” bukan “n” maka geser sebanyak 4 posisi, sehingga posisi pattern berada/bersesuaian dengan akhiran “man” yang sudah ditemukan sebelumnya, karena bisa saja akhiran “man” yang sudah ditemukan sebelumnya merupakan awalan dari pattern “manaman” yang berikutnya.
Selanjutnya sama, pergeseran paling mungkin dan aman dalam tabel Match Heuristic adalah pergeseran sebanyak 4 posisi.
Berikut ini dijabarkan pseudocode dari algoritma Boyer-Moore.
Gambar 1. Pseudocode Bad-Character Shift
Gambar 2. Pseudocode Good-Suffix Shift
Gambar 3. Pseudocode Perhitungan Suffix Gambar 4. Pseudocode Pencarian Boyer-Moore
III. PERANCANGAN APLIKASI

## A.  Use Case Diagram
Aplikasi Kamus Kedokteran ini dapat diakses oleh user melalui gadget Android-nya. Aktivitas yang dapat dilakukan oleh user, yaitu memilih menu Kamus, menu Bookmarks , menu Informasi, menu Dibuat Oleh, dan menu Keluar. Di dalam menu kamus terdapat empat menu yang sudah dikategorikan yaitu menu Kedokteran Umum, menu Kedokteran Gigi, menu Anatomi, dan menu Penyakit.
Gambar 5. Use Case Diagram Aplikasi Kamus
B.  Flowchart
Dalam aplikasi Kamus Kedokteran ini memiliki beberapa flowchart, dimana masing-masing flowchart merepresentasikan alur kerja tiap bagian dari suatu sistem.

## ISSN 2085-4552
B.1  Flowchart Perhitungan Tabel Bad Character Shift
Flowchart ini menggambarkan alur kerja yang terjadi pada saat perhitungan tabel bad-character shift. Tabel bad-character shift berisi nilai-nilai pergeseran yang dapat dilakukan untuk setiap karakter yang terdapat di alfabet, nomor, dan tanda baca yang umum digunakan. Setiap karakter yang ada di pattern diberi nilai sesuai dengan ukuran jauhnya karakter tersebut dari karakter paling akhir dari pattern . Untuk karakter yang tidak terdapat di dalam pattern akan diberi nilai yang sama, yaitu panjang dari pattern yang dimasukkan.
Gambar 6. Flowchart Proses Perhitungan Tabel Bad- Character Shift
B.2  Flowchart Perhitungan Tabel Good-Suffix Shift
Flowchart ini menggambarkan alur kerja yang terjadi pada saat perhitungan tabel good-suffix  shift . Tabel good-suffix shift berisi nilai yang dapat digunakan untuk pergeseran ketika ketidakcocokan ditemukan berdasarkan karakter pada posisi keberapa yang menyebabkan ketidakcocokan. Untuk menentukan nilai dari tabel good-suffix  shift , perlu menghitung terlebih dahulu tabel suffix yang fungsinya memberi tanda jika terdapat perulangan akhiran. Bila tabel suffix sudah dibuat, tabel good-suffix  shift dapat dihitung. Nilai dari tiap karakter yang ada di dalam pattern bergantung pada apakah adanya perulangan akhiran ( suffix ) atau tidak. Semakin banyak perulangan yang terjadi, semakin kecil nilai pergeseran.
Gambar 7. Flowchart Proses Perhitungan Tabel Good-Suffix Shift
B.3  Flowchart Perhitungan Tabel Suffix
Flowchart ini menggambarkan alur yang terjadi pada saat perhitungan tabel suffix yang berguna untuk menghitung tabel good-suffix shift nantinya. Tabel ini berisi nilai-nilai dari tiap karakter yang ada di pattern yang menunjukkan adanya perulangan akhiran ( suffix ) atau tidak dan dimana letak perulangan tersebut sehingga ketika proses perhitungan tabel good-suffix
shift , dapat diketahui seberapa banyak karakter yang dapat digeser untuk pencocokan karakter selanjutnya.
B.4  Flowchart Fase Pencarian Algoritma Boyer-

## Moore
Flowchart ini menggambarkan alur pada proses pencarian algoritma Boyer-Moore, dimana proses awal yang dilakukan yaitu penempatan window dari pattern di text yang tersedia. Proses pencarian dimulai dari karakter paling kanan pattern . Setiap karakter akan dibandingkan satu per satu. Jika terjadi ketidakcocokan, maka akan dicek nilai pergeseran yang mungkin dilakukan dengan melihat ke tabel bad- character shift dan good-suffix  shift . Nilai terbesar yang didapat di antara kedua tabel tersebut akan diambil dan pergeseran window akan dilakukan sesuai dengan nilai tersebut.
Gambar 9. Flowchart Fase Pencarian Algoritma Boyer-Moore

## IV. IMPLEMENTASI DAN UJI COBA
Tampilan awal yang akan muncul apabila aplikasi pertama kali dijalankan. Tampilan ini berisi logo aplikasi Kamus Kedokteran. Tampilan ini akan otomatis hilang dan diganti dengan halaman menu apabila waktu telah mencapai 5 detik.

## A.  Implementasi
Gambar 10. Tampilan Aplikasi Kamus Kedokteran
Halaman menu Kedokteran Umum menampilkan daftar kata atau istilah dari kamus kedokteran umum yang direpresentasikan ke dalam sebuah listview. Halaman ini akan meminta input dari user yang kemudian akan dijadikan parameter untuk proses pencarian. Tombol cari adalah tombol yang digunakan untuk memulai proses pencarian. Apabila kata yang dicari berhasil ditemukan, maka halaman ini akan langsung menampilkan hasil pencarian. Tombol kembali adalah tombol yang digunakan untuk kembali ke halaman sebelumnya.
Apabila pada proses pencarian berhasil ditemukan, akan mengembalikan suatu nilai yang merupakan posisi dari suatu kata yang dicari, kemudian akan mengambil data tersebut dari database , lalu menampilkan hasil pencarian ke dalam sebuah listview beserta dengan toast yang berisi informasi mengenai waktu pencarian dan jumlah data yang ditemukan dari proses pencarian.
Apabila user memilih salah satu item dari listview kedokteran umum, akan berpindah ke halaman baru yang berisi detail dari item tersebut. Halaman detail kedokteran umum memiliki dua buah text  field yang berisi detail dari kedokteran umum. Halaman ini juga memiliki tombol bookmark dan tombol kembali. Tombol bookmark berfungsi untuk menyimpan kata ke dalam daftar penyimpanan. Kata yang sudah terdapat di dalam database

## ISSN 2085-4552
MASTER_BOOKMARK tidak dapat ditambahkan kembali. Untuk mencegah adanya duplikasi data, maka pada saat proses pencarian detail dilakukan juga proses pengecekan kata dengan database pada tabel
MASTER_BOOKMARK
Gambar 11. Tampilan Menu Kedokteran Umum Halaman menu Anatomi menampilkan daftar kata atau istilah dari kamus anatomi yang direpresentasikan ke dalam sebuah listview. Halaman ini akan meminta input dari user yang kemudian akan dijadikan parameter untuk proses pencarian. Tombol cari adalah tombol yang digunakan untuk memulai proses pencarian. Apabila kata yang dicari berhasil ditemukan, maka halaman ini akan langsung menampilkan hasil pencarian. Tombol gambar anatomi berfungsi berpindah ke halaman gambar anatomi yang akan menampilkan gambar dari anatomi manusia. Tombol kembali adalah tombol yang digunakan untuk kembali ke halaman sebelumnya.
Apabila user memilih salah satu item dari listview anatomi, akan berpindah ke halaman baru yang berisi detail dari item tersebut.
Halaman detail anatomi memiliki dua buah text field yang berisi detail dari anatomi. Halaman ini juga memiliki tombol bookmark dan tombol kembali. Tombol bookmark berfungsi untuk menyimpan kata ke dalam daftar penyimpanan. Kata yang sudah terdapat
di dalam database MASTER_BOOKMARK tidak dapat ditambahkan kembali. Untuk mencegah adanya duplikasi data, maka pada saat proses pencarian detail diakukan juga proses pengecekan kata dengan database pada tabel MASTER_BOOKMARK.
Gambar 12. Tampilan Menu Anatomi Halaman menu Bookmark didesain untuk menampilkan daftar kata yang telah disimpan sebelumnya. Jika salah satu item pada bookmark ditekan, maka akan muncul halaman baru yang berisi detail dari item tersebut. Pada halaman bookmark ini, user dapat menghapus bookmark baik satu persatu, maupun secara keseluruhan sekaligus. Pada saat melakukan penghapusan, akan muncul kotak dialog dimana user diminta untuk konfirmasi apakah yakin penghapusan akan dilakukan. Pada kanan atas halaman ini terdapat menu dropdown yang berisi tombol untuk menghapus semua data dalam sekali proses. Jika ditekan, maka akan muncul kotak dialog sebagai  konfirmasi  bahwa  semua  data  yang  telah disimpan akan dihapus dari database.
Gambar 13. Tampilan Menu Bookmarks

## B.  Uji Coba
Dalam uji coba disiapkan delapan kata, responden diminta untuk melakukan pencarian kata tersebut sesuai dengan masing-masing kategori dan melengkapi kolom “ditemukan berapa data” dan kolom “waktu” pada tabel. Uji coba ini dilakukan untuk menilai performa aplikasi ini khususnya pada proses pencarian, apakah sudah berjalan dengan baik dalam melakukan pencarian.
Total responden pada penelitian aplikasi Kamus Kedokteran ini berjumlah 45 orang, dengan alasan karena jumlah responden minimum yang mendekati kurva normal yaitu 30 responden, namun semakin banyak responden akan menghasilkan statistik yang lebih akurat. Rata-rata responden berusia 20 – 35 tahun dengan profesi dokter, perawat, bidan, dan mahasiswa kedokteran.
Tabel 5. Tabel Profesi Responden
Berdasarkan hasil uji coba, didapatkan jumlah waktu pencarian yang diperoleh dari 45 responden dan rata-rata waktu pencarian dari 45 responden untuk
tiap istilah dalam masing-masing kategori.
Tabel 6. Tabel Hasil Waktu Uji Coba
Pada tahap uji coba, terdapat empat parameter yang telah dinilai oleh para responden yang mencoba aplikasi kamus kedokteran ini. Hasil dari empat parameter tersebut dipaparkan pada tabel 6.
Tabel 7. Tabel Uji Coba Aplikasi Kamus  Kedokteran

## V. SIMPULAN DAN SARAN

## A.  Simpulan
Berdasarkan hasil implementasi dan uji coba yang dilakukan sebelumnya, simpulan dari penelitian ini adalah implementasi algoritma Boyer-Moore dalam pencarian kata pada aplikasi Kamus Kedokteran berhasil dilakukan. Simpulan ini dirumuskan berdasarkan hasil uji coba, dimana pencarian kata dengan algoritma Boyer-Moore berhasil dilakukan dengan persentase sebesar 100% dari responden menyatakan bahwa proses pencarian istilah pada aplikasi Kamus Kedokteran dapat memberikan penjelasan (hasil) yang sesuai dengan yang diharapkan.

## B.  Saran
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, terdapat beberapa saran yang dapat digunakan sebagai

## ISSN 2085-4552
masukan untuk penelitian selanjutnya.
1.  Data yang disimpan dalam database ditambah perbendaharaan katanya pada masing-masing kategori.
2. Dapat  ditambahkan  fitur  gambar  3D,  agar  lebih menarik dan jelas dalam pembelajaran mengenai istilah-istilah kedokteran.
3. Dapat menambahkan fitur gambar pada kategori penyakit agar lebih menarik dan jelas dalam pendeskripsiannya.
4.  Dapat menggunakan algoritma pencarian string lainnya, seperti algoritma Reverse Colussi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] http://bahasa.kemdiknas.go.id/kbbi/index.php [2] Isnani, Martina Husnul. 2010. Aplikasi Online Kamus
Kedokteran Dengan Menggunakan Metode Binary Search . Dalam http://lib.uin-malang.ac.id/?mod=th_ detail&id=05550012 yang diakses tanggal 8 Februari
2014.
[3] Indra, Anisa. 2013. ”Pengertian Algoritma”. Dalam http://www.varia.web.id/2013/05/pengertian- algoritma.html yang diakses tanggal 8 Februari 2014.
[4] Sagita, Vina. 2012. Dalam jurnal dengan judul Studi Perbandingan Implementasi Algoritma Boyer-Moore, Turbo Boyer Moore, dan Tuned Boyer-Moore Dalam Pencarian String. Tangerang: Universitas Multimedia
Nusantara.
[5] Fauzy, Mufthy. 2011. “Sekilas Tentang Ilmu Komputer & Informatika”. Dalam http://mufthyrocket.blogspot. com/2011/11/sekilas-tentang-ilmu-komputer.html yang diakses tanggal 8 Februari 2014.
[6] Gunawan, Steven Kristanto. 2013. Dalam jurnal dengan judul Implementasi Algoritma Boyer-Moore pada Permainan Word Search Puzzle. Yogyakarta: Universitas Kristen Duta Wacana.
[7] Soleh, Moch. Yusup. 2011. Dalam jurnal dengan judul Implementasi Algoritma KMP dan Boyer-Moore dalam Aplikasi Search Engine Sederhana . Bandung: Institus Teknologi Bandung.
[8] Isnani, Martina Husnul. 2010. Aplikasi Online Kamus
Kedokteran Dengan Menggunakan Metode Binary Search . Dalam http://lib.uin-malang.ac.id/?mod=th_ detail&id=05550012 yang diakses tanggal 8 Februari 2014.
[9] Kumara, Gozali Harda. 2009. Dalam jurnal dengan judul Visualisasi Beberapa Algoritma Pencocokan String Dengan Java . Bandung: Institut Teknologi Bandung.
[10] Chiquita, Christabella. 2012. Dalam jurnal dengan judul Penerapan Algoritma Boyer-Moore-Dynamic Programming untuk Layanan Auto-Complete dan Auto Correct . Bandung: Institut Teknologi Bandung.