PERBANDINGAN ALGORITMA KNUTH MORRIS PRATT DAN BOYER MOORE PADA HUMAN RESOURCE INFORMATION SYSTEM DI B.A.S LPKIA

Transkripsi

1 PERBANDINGAN ALGORITMA KNUTH MORRIS PRATT DAN BOYER MOORE PADA HUMAN RESOURCE INFORMATION SYSTEM DI B.A.S LPKIA Teguh Nurhadi Suharsono 1, Ega Bahari 2 Program Studi Sistem Informasi, STMIK LPKIA Bandung Jl. Soekarno Hatta No.456 Kota Bandung, Jawa Barat Tlp. (022) , Fax.(022) teguhns21@gmail.com, 2 egabahari@fellow.lpkia.ac.id ABSTRAK Teks atau string merupakan bentuk informasi yang paling banyak digunakan, hal ini ditunjukan dengan adanya berbagai data salah satunya adalah data sumber daya manusia, maupun bersifat media seperti koran, majalah, dan tabloid. Sekarang ini teks sudah dalam format digital dan kebutuhan untuk mencari suatu kata tertentu dalam teks tersebut. Untuk memenuhi kebutuhan itu digunakan string searching. Pada penelitian ini yaitu apakah hasil dari yang diujikan mengahasilkan mana yang terbaik untuk string searching pada pencarian data sumber daya manusia di B.A.S LPKIA BANDUNG. Algoritma yang digunakan adalah Knuth Morri dan Boyer Moore. Teks yang digunakan adalah data sumber daya manusia di B.A.S LPKIA. Dari penelitian ini didapatkan kesimpulan bahwa semakin panjang pola waktu pencariannya tetap bahwa Boyer Moore lebih unggul dari pada Knuth Morris. Kata Kunci : String Searching, Knuth Morris dan Boyer Moore I. PENDAHULUAN Keberadaan tenaga kerja sebagai salah satu faktor produksi sangat penting artinya bagi organisasi. Dalam perkembangannya, organisasi akan menghadapi permasalahan tenaga kerja yang semakin baik, dengan demikian pengelolaan sumber daya manusia harus dilakukan secara profesional oleh departemen tersendiri dalam suatu organisasi, yaitu Human Resource Departemen. Manajemen Sumber Daya Manusia adalah perencanaan, pengorganisasian, pengarahan dan pengendalian dari pengadaan pengembangan, kompensasi, pengintegrasian, pemeliharaan dan pemberhentian karyawan, dengan maksud terwujudnya tujuan perusahaan, individu, karyawan dan masyarakat (Edwin B. Flippo, 2002). Dalam perusahaan data informasi sumber daya manusia sangatlah banyak. Dengan banyaknya data informasi sumber daya manusia menyebabkan adanya suatu kebutuhan untuk mencari suatu kata dalam data SDM tersebut. Untuk memenuhi pencarian SDM digunakanlah string matching. String matching dapat diartikan sebagai pencarian suatu pola P yang memiliki panjang m pada suatu teks T yang memiliki panjang n. Tujuan utamanya adalah untuk mencari data SDM seakurat dan secepat mungkin. Hingga saat ini pencarian string terbagi atas 2 bagian menurut arah pencariannya yaitu dari arah yang paling alami dengan mencocokkan pattern dari kiri ke kanan yang merupakan arah untuk membaca, yang termasuk kategori ini adalah Knuth Morris yang dikembangkan oleh Knuth, Morris, dan. Bagian yang kedua yaitu dari arah kiri ke kanan. Sedangkan yang dianggap memiliki hasil yang paling baik dalam praktiknya merupakan yang bergerak mencocokan string dari arah kanan ke kiri, yang termasuk kategori ini adalah Boyer dan Moore dan dikembangkan menjadi Turbo Boyer Moore, tuned Boyer Moore. Mengetahui manakah yang mampu mencari string yang paling cocok, maka muncullah ide untuk meneliti kemampuan dari - ini. Oleh karena itu, dibuatkanlah sebuah aplikasi yang mengimplementasi kedua tersebut untuk mencari pattern dari string yang diberikan. Untuk menghasil kinerja dari kedua tersebut adalah menggunakan benchmarking. II. DASAR TEORI II.1. Definisi Knuth Morris

2 Algoritma Knuth-Morris- merupakan salah satu yang sering digunakan untuk menyelesaikan masalah pencocokan string. Algoritma ini adalah penyempurnaan dari pencocokan string dengan menggunakan brute force. Pada brute force, setiap kali ditemukan ketidak cocokan pattern dengan teks, maka pattern akan digeser satu ke kanan. Sedangkan pada Knuth-Morris-, kita memelihara informasi yang digunakan untuk melakukan jumlah pergeseran. Algoritma menggunakan informasi tersebut untuk membuat pergeseran angka lebih jauh, tidak hanya satu karakter seperti pada brute force. Dengan Knuth-Morris- ini, waktu pencarian dapat dikurangi secara signifikan. Algoritma Knuth-Morris- ini dikembangakan oleh D. E. Knuth, bersamasama dengan J. H. Morris dan V. R., Algoritma KMP ditunjukkan sebagai berikut : Contoh : Pattern : formasi Teks : info inform diinformasikan Dalam pencarian string, teks di asumsikan berada di dalam memori, sehingga bila kita mencari string didalam sebuah dokumen atau arsip maka semua isi arsip perlu dibaca terlebih dahulu, kemudian disimpan didalam memori. Jika pattern muncul lebih dari sekali didalam teks maka pencarian hanya akan memberikan keluaran berupa lokasi pattern ditemukan pertama kali, cara kerja Knuth Morris adalah sebagai berikut : Metode KMP akan memeriksa apakah pada teks yang di lewati pada langkah ini yaitu (F-Ospasi) terdapat karakter awal pattern (yaitu F) dan ternyata cocok di karakter 1 yang sudah dibandingkan pada langkah ini. Karena tidak perlu menggeser pattern satu per satu, pattern dapat langsung digeser sejauh 3 karakter pada langkah selnjutnya kasus yang sama ditemui lagi pada langkah ke 6 dimana pattern dapat digeser sejauh 5 karakter ke kanan pada langkah ke 7. Demikian seterusnya, hingga pada akhirnya hanya diperlukan 11 langkah untuk menemukan pattern pada teks. 1. Kelebihan Knuth Morris Kelebihan dari Knuth-Morris- selain cepat juga sangat baik digunakan pada file berukuran besar karena pencarian kecocokan tidak perlu kembali ke belakang pada input teks. Namun memilki kekurangan yakni efektifitas dari ini akan berkurang seiring dengan bertambahnya jumlah alphabet (jenis karakter) dari teks. II.2 Algoritma Boyer Moore (Argakusumah, 2014) Algoritma Boyer-Moore adalah salah satu untuk mencari suatu string di dalam teks, dibuat oleh R.M Boyer dan J.S Moore. Algoritma Boyer-Moore melakukan dimulai dari kanan ke kiri, tetapi pergeseran window tetap dari kiri ke kanan. Jika terjadi kecocokkan maka dilakukan karakter teks dan karakter pola yang sebelumnya, yaitu dengan sama-sama mengurangi indeks teks dan pola masingmasing sebanyak satu.dengan mengunakan ini, secara rata-rata proses pencarian akan menjadi lebih cepat jika dibandingkan dengan lainnya. Alasan melakukan pencocokkan dari kanan (posisi terakhir string yang dicari) ditunjukkan dalam contoh berikut : Gambar 2. 1 Contoh cara kerja Knuth Morris Langkah ke satu dan kedua sama seperti cara kerja Brute Force, sedangkan langkah ke tiga ketidakcocokan terjadi saat membandingkan karakter ke tiga dari pattern R dan karakter ke lima dari teks ( spasi ). Gambar 2. 2 Contoh Algoritma Boyer-Moore Pada contoh di atas, dengan melakukan dari posisi paling akhir string dapat dilihat bahwa karakter n pada string makan tidak cocok dengan karakter u pada string jambu yang dicari, dan karakter n

3 tidak pernah ada dalam string jambu yang dicari sehingga string jambu dapat digeser melewati string makan, sehingga posisinya seperti berikut. Dalam contoh terlihat bahwa 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. II.2.1 Langkah - Langkah Algoritma Boyer- Moore Dalam penggunaan Boyer-Moore terdapat beberapa langkah yang harus dilakukan yaitu : 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. Jika semua karakter telah cocok, artinya S telah ditemukan di dalam T, selanjutnya geser pattern sebesar 1 karakter. Lanjutkan sampai akhir string T. II.3 Metodologi yang digunakan II.3.1 Metodologi Pengembangan Perangkat Lunak Pada Prototyping model kadang kadang klien hanya memberikan beberapa kebutuhan umum software tanpa detile input, proses atau detail output dilain waktu mungkin tim pembangun (developer) tidak yakin terhadap efesiensi dari yang digunakan, tingkat adaptasi terhadap sistem operasi atau rancangan form user interface. Ketika situasi seperti ini terjadi model prototyping sangat membantu proses pembangunan software. Proses pada prototyping bisa dijelaskan sebagai berikut a. Pengumpulan Kebutuhan : developer dan klien bertemu dan menentukan tujuan umum, kebutuhan yang diketahui dan gambaran bagian-bagian yang akan dibutuhkan berikutnya. Detail kebutuhan mungkin tidak dibicarakan disini, pada awal pengumpulan kebutuhan. b. Perancangan : Perancangan dilakukan cepat dan rancangan mewakili aspek software yang diketahui. Dan rancangan ini menjadi dasar pembuatan prototype. c. Evaluasi Prototype : klien mengevaluasi prototype yang dibuat dan dipergunakan untuk memperjelas kebutuhan software. Gambar 2. 3 Model Prototype (Roger S. Pressman, PH.D. [5])

4 III. Analisis Dan Perancangan III.1 Usecase Diagram Admin Personalia Kelola Data Human Resource Information System Kelola Laporan Human Resource Information System Cari data dengan BM Cari data dengan KMP Informasi pencarian <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> Gambar 3. 1 Use Case Diagram Perbanding Algoritma String Searching Tabel 3. 1 Use Case Scenario Login Nomor Use Case Nama Use Case Deskripsi berpartisipasi IDENTIFIKASI yang UC-001 Login Aplikasi Login Fungsi ini digunakan sebagai jalan masuk sebelum menggunakan aplikasi beserta pilihan menu yang tersedia di dalamnya. Personalia, Admin Kondisi awal Semua pengguna memiliki akun (id) dan password yang valid. Kondisi akhir User dapat menggunakan layanan aplikasi sesuai kebutuhan dan ketersediaan menu yang disediakan oleh sistem. SKENARIO NORMAL 2. User memasukan Id pada kolom Reaksi Sistem 1. Sistem Form Login Username dan Password pada kolom Password 3. Sistem memverifikasi ketersediaan Id dan Password apakah sesuai dengan akun yang tersimpan pada database. 4. Sistem menu utama dari aplikasi sesuai yang disediakan oleh sistem SKENARIO ALTERNATIF 1. Sistem Form Login 2. User memasukan Id pada kolom Username dan password pada kolom password 3. Sistem memverifikasi ketersediaan Id dan Password apakah sesuai dengan akun yang tersimpan pada database. 4. Sistem pesan login tidak valid 5. User memasukan kembali Id pada kolom username dan password pada kolom password 6. Sistem memeriksa dan mengecek kembali Username dan Password dengan yang tersimpan di database.

5 7. Sistem menu utama dari aplikasi sesuai yang disediakan oleh sistem Tabel 3. 2 Use Case Scenario Kelola Data HRIS Nomor Use Case Nama Use Case Deskripsi berpartisipasi Kondisi awal IDENTIFIKASI yang UC-002 keloala Fungsi ini digunakan untuk tambah data, delete data, update data Admin Admin sudah login aplikasi Kondisi akhir Personalia dapat tambah data, delete data, update data SKENARIO NORMAL 1. Admin memilih menu 3. Admin menekan sub menu data HRIS 5. Admin menekan tombol tambah 7. Admin menginputkan Reaksi Sistem sub menu tambah data HRIS akan form list 6. Sistem akan akan form tambah dan menekan tombol simpan 8. Sistem akan menyimpan data HRIS ke database SKENARIO ALTERNATIF 1. Admin memilih menu data Pegawai 3. Admin menekan sub menu data Pegawai 5. Admin menekan tombol edit data 7. Admin menginputkan data yang akan dirubah dan menekan tombol simpan sub menu data pegawai akan form list data pegawai 6. Sistem akan form edit data pegawai 8. Sistem akan menyimpan data pegawai yang di update Tabel 3. 3 Use Case Scenario Cari Data dengan Algoritma Boyer Moore ( BM ) Nomor Use Case IDENTIFIKASI UC-003 Nama Use Case Cari Data HRIS dengan Algoritma Boyer Moore ( BM )

6 Deskripsi Fungsi ini digunakan untuk mencari data pegawai yang digunakan kembali berpartisipasi yang Personalia Kondisi awal Personalia sudah login aplikasi Kondisi akhir Personalia dapat mencari data pegawai yang dicari dengan Boyer Moore SKENARIO NORMAL 1. Personalia memilih menu pencarian dengan Boyer Moore ( BM ) 3. Personalia menekan sub menu cari dengan Boyer Moore ( BM ) Reaksi Sistem menampil kan sub menu pencarian dengan Boyer Moore ( BM ) 4. Sistem akan form cari data Boyer Moore ( BM ) 5. Personalia meninputkan kata kunci 6. Kemudian personalia menekan tombol cari 7. Sistem akan yang di cari berdasarkan kata kunci SKENARIO ALTERNATIF 1. Personalia memilih menu pencarian dengan Boyer Moore ( BM ) 3. Personalia menekan sub menu cari dengan Boyer Moore ( BM ) 5. Personalia menginputkan kata kunci 6. Kemudian personalia menekan tombol cari data sub menu pencarian dengan Boyer Moore ( BM ) form pencarian 7. Sistem akan

7 menampil kan hasil yang di cari berdasarka n kata kunci Tabel 3. 4 Use Case Scenario Cari Data dengan Algoritma Knuth Morris ( KMP ) Nomor Use Case IDENTIFIKASI UC-004 Nama Use Case Cari Data HRIS dengan Algoritma Knuth Morris ( KMP ) Deskripsi Fungsi ini digunakan untuk mencari data pegawai yang digunakan kembali berpartisipasi yang Personalia Kondisi awal Personalia sudah login aplikasi Kondisi akhir Personalia dapat mencari data pegawai yang dicari dengan Knuth Morris SKENARIO NORMAL 1. Personalia memilih menu pencarian data Knuth Morris Reaksi Sistem sub menu pencarian data Knuth Morris 3. Personalia menekan sub menu cari data Knuth Morris form cari data Knuth Morris 5. Personalia meninputkan kata kunci 6. Kemudian personalia menekan tombol cari 7. Sistem akan yang di cari berdasarkan kata kunci SKENARIO ALTERNATIF 1. Personalia memilih menu pencarian data Knuth Morris 3. Personalia menekan sub menu cari data Knuth sub menu pencarian dengan Knuth Morris

8 Morris 5. Personalia menginputkan kata kunci 6. Kemudian personalia menekan tombol cari data form pencarian 7. Sistem akan hasil yang di cari berdasarkan kata kunci Tabel 3. 5 Use Case Scenario Informasi Perbandingan Algoritma Pencarian Nomor Use Case Nama Use Case IDENTIFIKASI UC-005 Informasi Perbandingan Algoritma Pencarian Deskripsi Fungsi ini digunakan untuk melihat informasi dari pencarian searching berpartisipasi yang Personalia Kondisi awal Personalia sudah login aplikasi Kondisi akhir Personalia dapat melihat kriteria dari pencarian KMP & BM SKENARIO NORMAL Reaksi Sistem 1. Personalia memilih menu informasi pencarian sub menu informasi pencarian 3. Personalia menekan sub menu informasi pencarian data informasi dari kriteria dari hasil pencarian dengan Boyer Moore dan Knuth Morris SKENARIO ALTERNATIF 1. Personalia memilih menu informasi pencarian 3. Personalia menekan sub menu informasi pencarian sub menu informasi pencarian data informasi

9 dari kriteria dari hasil pencarian dengan Boyer Moore dan Knuth Morris Tabel 3. 6 Use Case Scenario Laporan HRIS Nomor Use Case Nama Use Case Deskripsi berpartisipasi Kondisi awal Kondisi akhir IDENTIFIKASI yang SKENARIO NORMAL 1. Personalia memilih menu UC-006 Kelola laporan HRIS Fungsi ini digunakan untuk melihat laporan Admin & personalia Personalia & admin sudah login aplikasi Personalia & dapat melihat laporan Reaksi Sistem sub menu 3. Personalia menekan sub menu laporan data laporan SKENARIO ALTERNATIF 1. Personalia memilih menu 3. Personalia menekan sub menu laporan sub menu data informasi dari hasil laporan III.2 Activity Diagram Pada sub bab berikut ini akan dimodelkan aliran kegiatan yang terjadi dalam perangkat lunak kompresi data yang digambarkan dalam Activity Diagram dan secara garis besar adalah untuk memodelkan aliran kerja

10 (workflow) atau aktivitas dan operasi dari perangkat lunak kompresi data. III.2.1 Activity Pencarian Menggunakan Metode Knuth Morris Personalia Pilih menu pencarian data dengan Knuth Morris Mengisikan kata kunci yang di cari Sistem Menampilkan halaman pilih kategori dengan Knuth Morris III.3 Perancangan Antar Muka Perancangan antarmuka ini bertujuan untuk memberikan gambaran mengenai bentuk antarmuka dari perangkat lunak yang akan digunakan oleh user untuk berinteraksi dengan perangkat lunak. Rancangan antarmuka ini mempertimbangkan berbagai kemudahan dan fungsionalitas dari perangkat lunak itu sendiri. III.3.2 Antar Muka Halaman Login Eksekusi dengan Knuth Morris Menampilkan hasil pencarian dengan kata kunci Gambar 3.1 Activity Diagram Pencarian Menggunakan Metode Knuth Morris III.2.2 Activity Pencarian Menggunakan Metode Boyer Moore Personalia Pilih menu cari data dengan Boyer Moore Menginput pencarian dengan kata kunci Sistem Menampilkan halaman pilih kategori dengan Boyer Moore 3.4 Gambar Antar Muka Halaman Login Penjelasan Antar muka Kompresi 1. Pertama halaman login 2. Memasukan form username & password 3. Tekan Sign In untuk masuk sistem III.3.3 Antar Muka Halaman Pencarian Menggunakan Algoritma Knuth Morris Eksekusi dengan metode Boyer Moore Menampilkan hasil pencarian kata kunci Gambar 3.2 Activity Diagram Pencarian Menggunakan Boyer Moore III.3 Class Diagram 3.5 Gambar Antar Muka Pencarian Menggunakan Algoritma Knuth Morris Penjelasan Antar muka Kompresi 1. Pilih kategori KMP 2. Lalu sistem muncul pilih kategori 3. Kemudian ketikan kata kunci 4. Tekan tombol Cari Data III.3.4 Antar Muka Halaman Pencarian Menggunakan Algoritma Boyer Moore Gambar 3.3 Class Diagram Perbandingan Algoritma Pada Human Resource Information System

11 IV.2 Penjadwalan Gambar Jadwal Kegiatan 4.1 Jadwal Kegiatan 3.6 Gambar Antar Muka Pencarian Menggunakan Algoritma Boyer Moore Penjelasan Antar muka Kompresi 1. Pilih kategori Boyer Moore 2. Lalu sistem muncul pilih kategori 3. Kemudian ketikan kata kunci 4. Tekan tombol Cari Data IV. Implementasi IV.1 Tahapan-Tahapan Implementasi No Aktivitas 1 Menganalisi Kebutuhan Perangkat Lunak 2 Desain Perangkat Lunak Waktu (minggu) 2 A 2 Predecessor A IV.3 Lingkup Dan Batasan Implementasi Penjelasan mengenai ruang lingkup dan batasan implementasi, termasuk modul program yang akan diimplementasikan, fungsional sistem dan lain sebagainya termasuk lingkungan implementasi. 1. Validasi pada setiap text field, combo box, maupun button pada setiap form di dalam program. 2. Input seluruh data penilaian melalui form yang terdapat pada perangkat lunak 3. Menyimpan data inputan dari user ke dalam database. 4. Menampilkan semua isi data dalam database. IV.4 Implementasi Antar Muka IV.4.1 Antar Muka Login 3 Instalasi Software dan Hardware yang dibutuhkan 4 Pembuatan File Projek dan Pemograman 5 Membuat Modul Login 6 Membuat Modul - modul Sistem HRIS 7 Membuat Modul Pencarian Metode BM 8 Testing Modul Pencarian Metode KMP 9 Membuat Modul Laporan Perbandingan 1 A B 2 3 D 7 A 3 B 3 B 1 C Gambar 4.1 Antar Muka Halaman Login IV.4.2 Antar Muka Pencarian Menggunakan Algoritma Knuth Morris Gambar 4.2 Antar Muka Pencarian Menggunakan Algoritma Knuth Morris

12 IV.4.3 Antar Muka Pencarian Menggunakan Algoritma Boyer Moore [8] Mukh Noorfaik, S. N. (2013). EFISIENSI PENGGUNAAN ALGORITMA BOYER MOORE UNTUK PREDIKSI PERILAKU ORANG MELALUI INTERAKSI DI TWITTER [9] Nazaruddin, R. (2012). Pengantar Informatika. informatika. Gambar 4.4 Antar Muka Pencarian Menggunakan Algoritma Boyer Moore IV.4.4 Hasil Pengujian [10] Roger S. Pressman, Ph. D. Rekayasa Perangkat Lunak, Pendekatan Praktisi. [11] Ramakrishnan. (2003). Database Management System. McGraw-Hill, USA: 3rd Edition [12] Sagita, V. & Prasetiyowati, M.I., Studi Perbandingan Implementasi Algoritma Boyer- Moore, Turbo Boyer-Moore, dan Tuned Boyer-Moore dalam Pencarian String. Gambar 4.4 Hasil pengujian Perbandingan Algoritma Knuth Morris & Boyer Moore DAFTAR PUSTAKA [1] Adi Nugroho Rekayasa Perangkat Lunak Menggunakan UML Dan Java. ANDI, Yogyakarta [2] Aulia, Rama. (2008). Analisa Algoritma Knuth Morris dan ALgoritma Boyer Moore dalam Proses Pencarian String. Bandung : ITB [13] Soleh, Moch. Yusup. (2010). Implementasi Algoritma KMP dan Boyer Moore dalam Aplikasi Search Engine Sederhana. Bandung : ITB [14] Utomo, Darmawan, dkk. (t.t). Perbandingan Algoritma String Searching Brute Force, Knuth Morris, Boyer Moore, dan Karp Rabin pada Teks Alkitab Bahasa Indonesia. [15] Untung Rahardja, A. E. (2009). Siapa Saja Bisa Membuat Website Dengan CSS Dan HTML. ANDY. [16] Rinaldi Munir, String Matching. [3] Argakusumah, K. W. (2014). Implementasi Algoritma Boyer-Moore pada [4] Dr. Taufi qurokhman, M.Si Mengenal Manajemen Sumber Daya Manusia, Senayan Jakarta Pusat [5] Jusak Irawan, Ph.D, Analisa Kinerja Sistem [7] Kurnaedi, Andri. (2011). Penerapan String Matching Menggunakan Algoritma Boyer Moore Pada Translator Bahasa Pascal Ke C. Bandung : UK