Halaman Fitur Halaman Fitur berisi menu-menu untuk bahasa korea berdasarkan kategori seperti Pengujian Pencarian kata pada kamus bahasa Indonesia korea dengan Algoritma Boyer Moore

Gambar 4.6 Alert dialog Terjemahan

4.1.5 Halaman Fitur Halaman Fitur berisi menu-menu untuk bahasa korea berdasarkan kategori seperti

Alat Makan, Angka, Buah, Elektronik, Hari, Hewan, Keluarga, Profesi, Sayuran. Halaman Fitur dapat dilihat pada Gambar 4.7. Gambar 4.7 Halaman Fitur

4.1.6 Halaman Bantuan Halaman Bantuan merupakan panduan user untuk menggunakan aplikasi beserta

penjelasan Algoritma yang dipakai pada pencarian kamus. Halaman Bantuan dapat dilihat pada Gambar 4.8. Gambar 4.8 Halaman Bantuan. 4.1.7 Halaman Tentang Halaman Tentang berisi Judul Aplikasi dan Nama pembuat Aplikasi. Halaman Tentang dapat dilihat pada Gambar 4.9. Gambar 4.9 Halaman Tentang 4.1.8 Halaman Keluar Halaman Keluar berupa alert dialog ini berfungsi untuk mengeluarkan user dari aplikasi. Halaman Keluar dapat dilihat pada Gambar 4.10. Gambar 4.10 Halaman Keluar

4. 2 Pengujian Sistem

Pengujian sistem dilakukan untuk mengetahui bagaimana kinerja sistem dalam pencarian kata pada kamus Bahasa Indonesia-Korea menggunakan Algoritma Knuth Morris Pratt dan Algoritma Boyer Moore. Dalam pengujian yang akan dicari adalah string sebagai inputannya. Semua hasil pencarian ditampilkan sesuai dengan inputan yang match pada pencarian. 4.2.1 Pengujian Pencarian kata pada Kamus Bahasa Indonesia-Korea dengan Algoritma Knuth Morris Pratt Tabel 4.1 Hasil Pencarian kata “a” dengan Algoritma Knuth Morris Pratt Hasil Pencarian Gambar Hasil Pencocokan Gambar Hasil Running Time dan Jumlah kata yang ditemukan Match Tabel 4.1 menjelaskan tentang hasil pencarian kata “a” match dengan teks yang ada . Pencarian kata “a” dengan waktu pencarian 166.0 ms dan terdapat 1689 kata yang ditemukan didalam teks. Tabel 4.2 Hasil Pencarian kata “an” dengan Algoritma Knuth Morris Pratt Hasil Pencarian Gambar Hasil Pencocokan Gambar Hasil Running Time dan Jumlah kata yang ditemukan Match Tabel 4.2 menjelaskan tentang hasil pencarian kata “an” match dengan teks yang ada. Pencarian kata “an” dengan waktu pencarian 146.0 ms dan terdapat 349 kata yang ditemukan didalam teks. Tabel 4.3 Hasil Pencarian kata “ma” dengan Algoritma Knuth Morris Pratt Hasil Pencarian Gambar Hasil Pencocokan Gambar Hasil Running Time dan Jumlah kata yang ditemukan Match Tabel 4.3 menjelaskan tentang hasil pencarian kata “ma” match dengan teks yang ada. Pencarian kata “ma” dengan waktu pencarian 134.0 ms dan terdapat 116 kata yang ditemukan didalam teks. Tabel 4.4 Hasil Pencarian kata “perempuan” dengan Algoritma Knuth Morris Pratt Hasil Pencarian Gambar Hasil Pencocokan Gambar Hasil Running Time dan Jumlah kata yang ditemukan Match Tabel 4.4 menjelaskan tentang hasil pencarian kata “perempuan” match dengan teks yang ada. Pencarian kata “perempuan” dengan waktu pencarian 133.0 ms dan terdapat 8 kata yang ditemukan didalam teks. Tabel 4.5 Hasil Pencarian kata “komput” dengan Algoritma Knuth Morris Pratt Hasil Pencarian Gambar Hasil Pencocokan Gambar Hasil Running Time dan Jumlah kata yang ditemukan Match Tabel 4.5 menjelaskan tentang hasil pencarian kata “komput” match dengan teks yang ada. Pencarian kata “komput” dengan waktu pencarian 124.0 ms dan terdapat 2 kata yang ditemukan didalam teks. Tabel 4.6 Hasil Pencarian kata “ch” dengan Algoritma Knuth Morris Pratt Hasil Pencarian Gambar Hasil Pencocokan Gambar Hasil Running Time dan Jumlah kata yang ditemukan Match Tabel 4.6 menjelaskan tentang hasil pencarian kata “ch” match dengan teks yang ada. Pencarian kata “ch” dengan waktu pencarian 144.0 ms dan terdapat 218 kata yang ditemukan didalam teks. Tabel 4.7 Hasil Pencarian kata “imnida” dengan Algoritma Knuth Morris Pratt Hasil Pencarian Gambar Hasil Pencocokan Gambar Hasil Running Time dan Jumlah kata yang ditemukan Mis Match Tabel 4.7 menjelaskan tentang hasil pencarian kata “imnida” mis match dengan teks yang ada. Pencarian kata “imnida” dengan waktu pencarian 115.0 ms dan terdapat 0 kata yang ditemukan didalam teks. Tabel 4.8 Hasil Pencarian kata “keopyuteogong” dengan Algoritma Knuth Morris Pratt Hasil Pencarian Gambar Hasil Pencocokan Gambar Hasil Running Time dan Jumlah kata yang ditemukan Match Tabel 4.8 menjelaskan tentang hasil pencarian kata “keopyuteogong” match dengan teks yang ada. Pencarian kata “keopyuteogong” dengan waktu pencarian 119.0 ms dan terdapat 1 kata yang ditemukan didalam teks. Tabel 4.9 Hasil Pencarian kata “xy” dengan Algoritma Knuth Morris Pratt Hasil Pencarian Gambar Hasil Pencocokan Gambar Hasil Running Time dan Jumlah kata yang ditemukan Mis Match Tabel 4.9 menjelaskan tentang hasil pencarian kata “xy” mis match dengan teks yang ada. Pencarian kata “xy” dengan waktu pencarian 120.0 ms dan terdapat 0 kata yang ditemukan didalam teks. Tabel 4.10 Hasil Pencarian kata “samuso” dengan Algoritma Knuth Morris Pratt Hasil Pencarian Gambar Hasil Pencocokan Gambar Hasil Running Time dan Jumlah kata yang ditemukan Match Tabel 4.10 menjelaskan tentang hasil pencarian kata “samuso” match dengan teks yang ada. Pencarian kata “samuso” dengan waktu pencarian 120.0 ms dan terdapat 1 kata yang ditemukan didalam teks.

4.2.2 Pengujian Pencarian kata pada kamus bahasa Indonesia korea dengan Algoritma Boyer Moore

Tabel 4.11 Hasil Pencarian kata “a” dengan Algoritma Boyer Moore Hasil Pencarian Gambar Hasil Pencocokan Gambar Hasil Running Time dan Jumlah kata yang ditemukan Match Tabel 4.11 menjelaskan tentang hasil pencarian kata “a” match dengan teks yang ada. Pencarian kata “a” dengan waktu pencarian 151.0 ms dan terdapat 1689 kata yang ditemukan didalam teks. Tabel 4.12 Hasil Pencarian kata “an” dengan Algoritma Boyer Moore Hasil Pencarian Gambar Hasil Pencocokan Gambar Hasil Running Time dan Jumlah kata yang ditemukan Match Tabel 4.12 menjelaskan tentang hasil pencarian kata “an” match dengan teks yang ada. Pencarian kata “an” dengan waktu pencarian 131.0 ms dan terdapat 349 kata yang ditemukan didalam teks. Tabel 4.13 Hasil Pencarian kata “ma” dengan Algoritma Boyer Moore Hasil Pencarian Gambar Hasil Pencocokan Gambar Hasil Running Time dan Jumlah kata yang ditemukan Match Tabel 4.13 menjelaskan tentang hasil pencarian kata “ma” match dengan teks yang ada. Pencarian kata “ma” dengan waktu pencarian 132.0 ms dan terdapat 116 kata yang ditemukan didalam teks. Tabel 4.14 Hasil Pencarian kata “perempuan” dengan Algoritma Boyer Moore Hasil Pencarian Gambar Hasil Pencocokan Gambar Hasil Running Time dan Jumlah kata yang ditemukan Match Tabel 4.14 menjelaskan tentang hasil pencarian kata “perempuan” match dengan teks yang ada. Pencarian kata “perempuan” dengan waktu pencarian 144.0 ms dan terdapat 8 kata yang ditemukan didalam teks. Tabel 4.15 Hasil Pencarian kata “komput” dengan Algoritma Boyer Moore Hasil Pencarian Gambar Hasil Pencocokan Gambar Hasil Running Time dan Jumlah kata yang ditemukan Match Tabel 4.15 menjelaskan tentang hasil pencarian kata “komput” match dengan teks yang ada. Pencarian kata “komput” dengan waktu pencarian 152.0 ms dan terdapat 2 kata yang ditemukan didalam teks. Tabel 4.16 Hasil Pencarian kata “ch” dengan Algoritma Boyer Moore Hasil Pencarian Gambar Hasil Pencocokan Gambar Hasil Running Time dan Jumlah kata yang ditemukan Match Tabel 4.16 menjelaskan tentang hasil pencarian kata “ch” match dengan teks yang ada. Pencarian kata “ch” dengan waktu pencarian 124.0 ms dan terdapat 218 kata yang ditemukan didalam teks. Tabel 4.17 Hasil Pencarian kata “imnida” dengan Algoritma Boyer Moore Hasil Pencarian Gambar Hasil Pencocokan Gambar Hasil Running Time dan Jumlah kata yang ditemukan Mis Match Tabel 4.17 menjelaskan tentang hasil pencarian kata “imnida” mis match dengan teks yang ada. Pencarian kata “imnida” dengan waktu pencarian 126.0 ms dan terdapat 0 kata yang ditemukan didalam teks. Tabel 4.18 Hasil Pencarian kata “keopyuteogong” dengan Algoritma Boyer Moore Hasil Pencarian Gambar Hasil Pencocokan Gambar Hasil Running Time dan Jumlah kata yang ditemukan Match Tabel 4.18 menjelaskan tentang hasil pencarian kata “keopyuteogong” match dengan teks yang ada. Pencarian kata “keopyuteogong” dengan waktu pencarian 128.0 ms dan terdapat 1 kata yang ditemukan didalam teks. Tabel 4.19 Hasil Pencarian kata “xy” dengan Algoritma Boyer Moore Hasil Pencarian Gambar Hasil Pencocokan Gambar Hasil Running Time dan Jumlah kata yang ditemukan Mis Match Tabel 4.19 menjelaskan tentang hasil pencarian kata “xy” mis match dengan teks yang ada. Pencarian kata “xy” dengan waktu pencarian 123.0 ms dan terdapat 0 kata yang ditemukan didalam teks. Tabel 4.20 Hasil Pencarian kata “samuso” dengan Algoritma Boyer Moore Hasil Pencarian Gambar Hasil Pencocokan Gambar Hasil Running Time dan Jumlah kata yang ditemukan Match Tabel 4.20 menjelaskan tentang hasil pencarian kata “samuso” match dengan teks yang ada. Pencarian kata “samuso” dengan waktu pencarian 135.0 ms dan terdapat 1 kata yang ditemukan didalam teks. 4.3. Hasil Pengujian Hasil pengujian dari penelitian ini adalah Running time dari pencarian kata dan jumlah kata yang ditemukan pada Algoritma Knuth Morris Pratt dan Algoritma Boyer Moore yang dilakukan terhadap string yang berbeda. Untuk pengujian string Bahasa Indonesia-Korea dijelaskan pada No. 1 sampai 5. Sedangkan pengujian string Bahasa Korea-Indonesia dijelaskan pada No. 6 sampai 10 Adapun hasil pengujian dari kedua Algoritma yang digunakan akan dijelaskan pada Tabel 4.21 dan Tabel 4.22. Tabel 4.21 Hasil Pengujian Algoritma Knuth Morris Pratt No Pola Running time ms Jumlah kata yang ditemukan Kejadian 1 a 166.0 1689 Match 2 an 146.0 349 Match 3 ma 134.0 116 Match 4 perempuan 133.0 8 Match 5 komput 124.0 2 Match 6 ch 144.0 218 Match 7 imnida 115.0 Mis match 8 keopyuteogong 119.0 1 Match 9 xy 120.0 Mis match 10 samuso 120.0 1 Match TOTAL 1321 ms RATA-RATA 132.1 ms Tabel 4.22 Hasil Pengujian Algoritma Boyer Moore No Pola Running Time ms Jumlah kata yang ditemukan Kejadian 1 a 151.0 1689 Match 2 an 131.0 349 Match 3 ma 132.0 116 Match 4 perempuan 144.0 8 Match 5 komput 152.0 2 Match 6 ch 124.0 218 Match 7 imnida 126.0 Mis match 8 keopyuteogong 128.0 1 Match 9 xy 123.0 Mis match 10 samuso 135.0 1 Match TOTAL 1346 ms RATA-RATA 134.6 ms Setelah mendapatkan Hasil Pengujian dari Tabel 4.21 dan Tabel 4.22 maka dibuat grafik perbandingan hasil pengujian dari kedua Algoritma tersebut. Grafik dapat dilihat pada Gambar 4.10. Gambar 4.11 Perbandingan Hasil Running Time Algoritma Knuth Morris Pratt dan Algoritma Boyer Moore Dari grafik diatas dapat dijelaskan bahwa Algoritma Knuth Morris Pratt mendapatkan Hasil Running Time yang relatif rendah dibandingkan dengan Algoritma Boyer Moore. Artinya bahwa Algoritma Knuth Morris Pratt lebih cepat untuk pencocokan kata dibandingkan dengan Algoritma Boyer Moore. Total Hasil Perbandingan dari kedua Algoritma tersebut dapat dijelaskan pada Gambar 4.12 Gambar 4.12 Perbandingan Total Running Time Algoritma Knuth Morris Pratt dan Algoritma Boyer Moore 20 40 60 80 100 120 140 160 180 Running Time Knuth Morris Pratt Boyer Moore 1305 1310 1315 1320 1325 1330 1335 1340 1345 1350 TOTAL Running Time Knuth Morris Pratt Boyer Moore Dari grafik diatas dapat dijelaskan bahwa Algoritma Knuth Morris Pratt memiliki nilai Total Running Time yang rendah dibandingkan dengan Algoritma Boyer Moore. Artinya bahwa Algoritma Knuth Morris Pratt lebih cepat untuk pencocokan kata dibandingkan dengan Algoritma Boyer Moore. 4.4. Kompleksitas Algoritma Kompleksitas algoritma yang akan diuji adalah kompleksitas Algoritma Knuth Morris Pratt dan Algoritma Boyer Moore. Seperti dijelaskan pada Tabel 4.23, 4.24, 4.25, 4.26, 4.27, dan 4.28 berikut: 4.4.1 Kompleksitas Algoritma Knuth Morris Pratt Tabel 4.23 Kompleksitas fungsi preKmp Algoritma Knuth Morris Pratt public static void preKmp { C C. int i, j; C1 1 C1 i = 0; C2 1 C2 j = kmpNext[0] = -1; C2 1 C2 while i m { C3 m C3m while j -1 x[i] = x[j] C3 m C3m j = kmpNext[j]; } C2 m C2m i++; C2 m C2m j++; C2 m C2m if i m j m x[i] == x[j] { C4 m C4m kmpNext[i] = kmpNext[j]; C2 m C2m } else { kmpNext[i] = j; } } C2 m C2m FASE PRE-PROSES : T max n = C1 + 2C2 + 5C2m + 2C3m + C4m = C1 + 2C2m + 5C2 + 2C3 + C4m 1 = m + m 1 ≤ m 1 + m 1 = 2m = Om T min n = m + m 1 ≥ m 1 = Ωm T avg n = Ɵm Tabel 4.24 Kompleksitas fungsi KMP Algoritma Knuth Morris Pratt public static void KMP { C C. int i, j; C1 1 C1 preKmpx,m,kmpNext; C2 1 C2 i = j = 0; C3 1 C3 while j n { C4 m C4m while i -1 x[i] = y[j] C4 m C4m i = kmpNext[i]; } C3 m C3m i++; C3 m C3m j++; C3 m C3m if i = m { C5 m C5m i = kmpNext[i]; C3 m C3m jum++; C3 m C3m Result m = new Result; C3 1 C3 m.setIndoIndo; C5 1 C5 m.setKoreaKorea; C5 1 C5 m.setImageImage; C5 1 C5 m.setPospos; C5 1 C5 m.setPatpatt; C5 1 C5 resultList.addm; C5 1 C5 Log.dPrint, masuk KMP; } } } C5 1 C5 FASE PENCARIAN : T max n = C1 + C2 + 2C3 + 5C3m + 2C4m + C5m + 7C5 = C1+ C2 + +2C3 + C5 m + 5C3 + 2C4 + C5m 1 = m + m 1 ≤ m 1 + m 1 = 2m = Om T min n = m + m 1 ≥ m 1 = Ωm T avg n = Ɵm Tabel 4.23 menjelaskan Kompleksitas fungsi preKmp. Fungsi preKmp adalah bagian pre proses dari Algoritma Knuth Morris Pratt. Tabel 4.24 menjelaskan Kompleksitas fungsi KMP. Fungsi KMP adalah bagian pencarian dari Algoritma Knuth Morris Pratt. Tabel 4.23 dan 4.24 menjelaskan tentang kompleksitas dari Algoritma Knuth Morris Pratt. C adalah konstanta atau deklarasi dari sebuah operasi. adalah frekuensi yang berfungsi sebagai ukuran masukan C. adalah untuk mencari kompleksitas waktu Tn, t adalah waktu dan n adalah jumlah proses. Jumlahkan hasil dari perkalian C. maka ambil pangkat terbesar dari nilai masukan dan didapatlah pangkat terbesar yaitu m dari Tabel 4.23 dan 4.24. Notasi untuk big O adalah keadaan terburuk worst case artinya pencapaian Tn paling maksimum atau tidak ada yang bisa lebih lambat dari Tn yang didapat. Notasi untuk big O bisa dikatakan jika algoritma dengan Tn = Ɵn artinya memiliki O sama dengan atau lebih besar dari Ɵn. Notasi untuk big Ω adalah keadaan terbaik best case artinya pencapaian Tn paling minimum atau tidak ada yang bisa lebih cepat dari Tn yang didapat. Notasi u ntuk big Ω bisa dikatakan jika algoritma dengan Tn = Ɵn artinya memiliki Ω sama dengan atau lebih kecil dari Ɵn. Notasi untuk big Ɵ adalah keadaan rata-rata average case artinya pencapaian nilai tengah atau Tn berada di tengah antara On dan Ωn. Notasi untuk big Ɵ bisa dikatakan jika algoritma dengan Tn = Ɵn artinya jika nilai On dan Ωn sama maka dikatakan kompleksitas itu adalah Ɵ. Pada Algoritma Knuth Morris Pratt fase pre-proses memiliki Tn = Ɵm dan fase pencarian memiliki Tn = Ɵm. Maka kompleksitas Algoritma Knuth Morris Pratt adalah Ɵm 4.4.2 Kompleksitas Algoritma Boyer Moore Tabel 4.25 Kompleksitas fungsi preBmBc Algoritma Boyer Moore public static void preBmBc { C C. for int i = 0; i 256; ++i { C1 256 256C1 bmBc[i] = mB; } C2 256 256C2 for int i = 0; i mB - 1; ++i { C1 m C1m bmBc[xB[i]] = mB - i - 1; } } C2 m C2m FASE PRE-PROSES BMBC : T max n = 256C1 + 256C2 + C1m + C2m = 256C1 + 256C2m + C1 + C2m 1 = m + m 1 ≤ m 1 + m 1 = 2m = Om T min n = m + m 1 ≥ m 1 = Ωm T avg n = Ɵm Tabel 4.26 Kompleksitas fungsi suffixes Algoritma Boyer Moore public static void suffixes { C C. int f = 0; C1 1 C1 int g; C2 1 C2 suf[mB - 1] = mB; C1 1 C1 g = mB - 1; C1 1 C1 for int i = mB - 2; i = 0; --i { C3 m C3m if i g suf[i + mB - 1 - f] i - g { C4 m C4m suf[i] = suf[i + mB - 1 - f]; C1 m C1m } else { if i g { C4 m C4m g = i; } C1 m C1m f = i; C1 1 C1 while g = 0 xB[g] == xB[g + mB - 1 - f] { C5 m C5m --g; } C1 m C1m suf[i] = f - g; } } } C1 m C1m FASE SUFFIXES : T max n = 4C1 + 3C1m + C2 + C3m + 2C4m + C5m = 4C1 + C2m + 3C1 + C3 + 2C4 + C5m 1 = m + m 1 ≤ m 1 + m 1 = 2m = Om T min n = m + m 1 ≥ m 1 = Ωm T avg n = Ɵm Tabel 4.27 Kompleksitas fungsi preBmGs Algoritma Boyer Moore public static void preBmGs { C C. suffixes; C1 1 C1 for int i = 0; i mB; ++i { C2 m C2m bmGs[i] = mB; } C3 m C3m int j = 0; C4 1 C4 for int i = mB - 1; i = 0; --i { C2 m C2m if suf[i] == i + 1 { C5 m C5m for ; j mB - 1 - i; ++j { C2 m 2 C2m 2 if bmGs[j] == mB { C5 m 2 C5m 2 bmGs[j] = mB - 1 - i; } } } } C3 m 2 C3m 2 for int i = 0; i = mB - 2; ++i { C2 m C2m bmGs[mB - 1 - suf[i]] = mB - 1 - i; } } C3 m C3m FASE PRE-PROSES BMGS : T max n = C1 + C2m 2 + 3C2m + 2C3m + C3m 2 + C4 + C5m + C5m 2 = C1 + C4m + 3C2 + 2C3 + C5m 1 + 2C2 + C3 + C5m 2 = m + m 1 + m 2 ≤ m 2 + m 2 + m 2 = 3m 2 = Om 2 T min n = m + m 1 + m 2 ≥ m 2 = Ωm 2 T avg n = Ɵm 2 Tabel 4.28 Kompleksitas fungsi BM Algoritma Boyer Moore public static void BM { C C. int i, j; C1 1 C1 preBmGs; C2 1 C2 preBmBc; C2 1 C2 j = 0; C3 1 C3 while j = nB - mB { C4 m C4m for i = mB - 1; i = 0 xB[i] == yB[i + j]; --i C5 mn C5mn Log.dPrint, ; C6 1 C6 if i 0 { C7 m C7m int pos = j; C3 1 C3m j += bmGs[0]; C8 m C8m jumB++; C3 m C3m Result m = new Result; C3 1 C3 m.setIndoIndoB; C9 1 C9 m.setKoreaKoreaB; C9 1 C9 m.setImageImageB; C9 1 C9 m.setPospos; C9 1 C9 m.setPatpatB; C9 1 C9 resultList.addm; C9 1 C9 Log.dPrint, masuk BM; C6 1 C6 } else { j += Math.maxbmGs[i], bmBc[yB[i + j]] - mB + 1 + i; } } } } C8 m C8m FASE PENCARIAN : T min n = C1 + 2C2 + 3C3 + 2C3m + C4m + C5m 2 + 2C6 + C7m + 2C8m + 6C9 = C1 + 2C2 + 3C3 + 2C6 + 6C9m + 23C3 + C4 + C7a + 2C8 + 6C9m 1 + C5mn = m + m 1 + mn ≤ mn + mn + mn = 3mn = Omn T min n = m + m 1 + mn ≥ mn = Ωmn T avg n = Ɵmn Tabel 4.25 menjelaskan Kompleksitas fungsi preBmBc. Fungsi preBmBc Boyer moore Bad character adalah bagian pre proses dari Algoritma Boyer Moore. Tabel 4.26 menjelaskan Kompleksitas fungsi suffixes. Fungsi suffixes adalah bagian pre proses dari Algoritma Boyer Moore. Tabel 4.27 menjelaskan Kompleksitas fungsi preBmGs. Fungsi preBmGs Boyer moore Good Suffixes adalah bagian pre proses dari Algoritma Boyer Moore. Tabel 4.28 menjelaskan Kompleksitas fungsi BM. Fungsi BM adalah bagian pencarian dari Algoritma Boyer Moore. Tabel 4.25, 4.26, 4.27 dan 4.28 menjelaskan tentang kompleksitas dari Algoritma Boyer Moore. C adalah konstanta deklarasi dari sebuah operasi. adalah frekuensi yang berfungsi sebagai ukuran masukan dan C. adalah untuk mencari kompleksitas waktu Tn, t adalah waktu dan n adalah jumlah proses. Jumlahkan hasil dari perkalian C. maka ambil pangkat terbesar dari nilai masukan dan didapatlah pangkat terbesar yaitu mn dari Tabel 4.28. Notasi untuk big O adalah keadaan terburuk worst case artinya pencapaian Tn paling maksimum atau tidak ada yang bisa lebih lambat dari Tn yang didapat. Notasi untuk big O bisa dikatakan jika algoritma dengan Tn = Ɵn artinya memiliki O sama dengan atau lebih besar dari Ɵn. Notasi untuk big Ω adalah keadaan terbaik best case artinya pencapaian Tn paling minimum atau tidak ada yang bisa lebih cepat dari Tn yang didapat. Notasi untuk big Ω bisa dikatakan jika algoritma dengan Tn = Ɵn artinya memiliki Ω sama dengan atau lebih kecil dari Ɵn. Notasi untuk big Ɵ adalah keadaan rata-rata average case artinya pencapaian nilai tengah atau Tn berada di tengah antara On dan Ωn. Notasi untuk big Ɵ bisa dikatakan jika algoritma dengan Tn = Ɵn artinya jika nilai On dan Ωn sama maka dikatakan kompleksitas itu adalah Ɵ. Pada algoritma Boyer Moore fase pre-proses bmBc memiliki Tn = Ɵm, fase Suffix Tn = Ɵm, fase pre-proses bmGs memiliki Tn = Ɵm 2 , dan fase pencarian memiliki Tn = Ɵmn. Maka kompleksitas Algoritma Boyer Moore adalah Ɵmn. BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil studi literatur, analisis, perancangan, implementasi, dan pengujian sistem ini, maka kesimpulan yang didapat adalah sebagai berikut: 1. Kelemahan Algoritma Knuth Morris Pratt dalam penelitian ini adalah lebih lambat dibandingkan Algoritma Boyer Moore dalam pencarian kata yang pendek karena semakin sedikit jumlah kata yg dicari maka akan semakin lama waktu yg dibutuhkan untuk pencarian kata. Pergeseran yg terjadi hanya sebanyak jumlah kata yg dicari. Hal ni menimbulkan proses pengecekan yang lebih banyak sehingga menambah waktu proses pencarian. Kelebihan Algoritma Knuth Morris Pratt dalam penelitian ini adalah lebih cepat dibandingkan Algoritma Boyer Moore dalam pecarian kata yang panjang karena semakin panjang kata yang dicari maka semakin sedikit teks yang mengandung kata yang dicari sehingga pergeseran kata yang terjadi semakin besar. Hal ini menimbulkan proses pengecekan kata yang lebih sedikit sehingga mengurangi waktu proses pencarian. Rata-rata hasil running time Algoritma Knuth Morris Pratt untuk pencarian kata adalah 132.1 ms. 2. Kelebihan Algoritma Boyer Moore dalam penelitian ini adalah lebih cepat dibandingkan Algoritma Knuth Morris Pratt dalam pencarian kata yang pendek karena Algoritma Boyer Moore memaksimalkan nilai pergeseran sehingga kata yang dicari semakin cepat ditemukan. Kelemahan Algoritma Boyer Moore dalam penelitian ini adalah lebih lambat dibandingkan Algoritma Knuth Morris Pratt dalam pencarian kata yang panjang karena