ANALISA PERBANDINGAN ALGORITMA BRUTE FOR
Pelita Informatika Budi Darma, Volume : IV, Nomor: 1, Agustus 2013
ISSN : 2301-9425
ANALISA PERBANDINGAN ALGORITMA BRUTE FORCE DAN
BOYER MOORE DALAM PENCARIAN WORD SUGGESTION
MENGGUNAKAN METODE PERBANDINGAN
EKSPONENSIAL
Andri Januardi (0911532)
Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan
Jl. Sisingamangaraja No. 338 Sp. Limun Medan
http : www.stmik-budidarma.ac.id // Email: andri_januardi@yahoo.com
ABSTRAK
Word Suggestion adalah aplikasi pencari sugesti hasil terdekat dalam sebuah pencarian, dalam
perancangannya aplikasi ini membutuhkan algoritma pencocokan string (String Matching). Algoritma Boyer
Moore dan Algoritma Brute Force merupakan bagian dari algoritma String Matching yang memiliki cara kerja
berbeda, sehingga jika diterapkan dalam pencarian Word Suggestion akan membuat kecepatan dalam
pencariannya berbeda, mengakibatkan kecepatan pencarian informasi juga menjadi berbeda. Dengan adanya
perbedaan tersebut, maka perlu adanya analisa yang membandingkan kedua algoritma string matching ini di
dalam pencarian Word Suggestion.
Metode Perbandingan Eksponensial merupakan metode yang dapat menganalisa perbandingan kedua
algortima tersebut. Sehingga dapat dilihat algoritma mana diantara kedua algoritma tersebut yang paling tepat
digunakan dalam perancangan Word Suggestion.
Kata Kunci : Word Suggestion, Algoritma Brute Force, Algoritma Boyer Moore, Perbandingan Eksponensial
2. Bagaimana menerapkan Metode Perbandingan
1. Pendahuluan
Eksponensial untuk menganalisa perbandingan
1.1 Latar Belakang
Hadirnya Mesin Pencarian (Search Engine)
dalam pencarian Word Suggestion?
didalam sistem komputer memudahkan pengguna 3. Bagaimana
merancang
aplikasi
untuk
komputer dalam mencari berbagai informasi, untuk
mensimulasikan
Metode
Perbandingan
memudahkan
penggunanya,
Search
Engine
Eksponensial dalam menganalisa kecepatan
menambahkan fitur pencari sugesti hasil terdekat
Algoritma Brute Force dan Algoritma Boyer
dengan pencarian yaitu fitur Word Suggestion.
Moore pada pencarian Word Suggestion?
Dalam perancangannya Word Suggestion
membutuhkan algoritma pencocokan string (String 1.3 Tujuan Penelitian
Matching), yaitu algoritma yang dapat mencocokkan 1. Bagaimana cara kerja Algoritma Brute Force dan
suatu kata dengan kata yang lain. Algoritma Boyer
Algoritma Boyer Moore dalam melakukan
Moore dan Algoritma Brute Force merupakan bagian
pencarian Word Suggestion?
dari algoritma String Matching yang memiliki cara 2. Bagaimana menerapkan Metode Perbandingan
kerja berbeda, sehingga jika diterapkan dalam
Eksponensial untuk menganalisa perbandingan
pencarian Word Suggestion akan membuat kecepatan
dalam pencarian Word Suggestion?
dalam
pencariannya
berbeda,
mengakibatkan 3. Bagaimana
merancang
aplikasi
untuk
kecepatan pencarian informasi juga menjadi berbeda.
mensimulasikan
Metode
Perbandingan
Dengan adanya perbedaan tersebut, maka perlu
Eksponensial dalam menganalisa kecepatan
adanya analisa yang membandingkan kedua algoritma
Algoritma Brute Force dan Algoritma Boyer
string matching ini di dalam pencarian Word
Moore pada pencarian Word Suggestion?
Suggestion.Untuk dapat menganalisa perbandingan
kedua algortima tersebut dalam pencarian Word 1.4 Manfaat Penelitian
Suggestion, maka dalam hal ini penulis menggunakan 1. Untuk dapat mengetahui perbedaaan kecepatan
Metode Perbandingan Eksponensial.
antara Algoritma Brute Force dan Algoritma
Boyer Moore dalam pencarian Word Suggestion.
2. Dapat dijadikan sebagai acuan dalam memilih
1.2 Rumusan Masalah
1. Bagaimana cara kerja Algoritma Brute Force dan
antara Algoritma Brute Force atau Algoritma
Algoritma Boyer Moore dalam melakukan
Boyer Moore untuk dijadikan sebagai algoritma
pencarian Word Suggestion?
dalam pencarian Word Suggestion
Analisa Perbandingan Algoritma Brute Force dan Boyer Moore Dalam Pencarian Word
Sugestion Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial Oleh : Andri Januardi
18
Pelita Informatika Budi Darma, Volume : IV, Nomor: 1, Agustus 2013
ISSN : 2301-9425
3. Untuk
menghasilkan
aplikasi
yang
mensimulasikan analisa perbedaaan kecepatan
pencarian Word Suggestion.
2. Landasan Teori
2.1 Word Suggestion
Word Suggestion merupakan kata berbahasa
inggris yang berarti “Sugesti Kata”. Jika kita uraikan
menurut Kamus Umum Bahasa Indonesia, “Kata”
berarti apa-apa yang dilahirkan dengan ucapan ;
bicara; cakap (Hal. 524), sedangkan “Sugesti” adalah
anjuran; saran; pengaruh yang dapat menggerakkan
hati orang (Hal. 789).
Menurut Fandi Pradhana (2012) Word Suggestion
merupakan fungsi dari Aplikasi Auto Text yang
digunakan untuk memberikan saran terhadap kata
yang akan diketik atau dicari. Dengan mengetikkan
beberapa huruf atau seluruh huruf maka sistem akan
mencari ke dalam database apakah ada sebuah kata
yang memenuhi kriteria dari huruf-huruf yang
dimasukkan. Jika setelah dicek dan ternyata di dalam
database ada, maka akan muncul list yang
menunjukkan sugesti kata yang ada. Pengecekan itu
sendiri berdasarkan dari kecocokan huruf dari kata
yang dimasukkan user dengan list kata-kata yang ada
di database.
2.2 Algoritma String Matching
String Matching is a very important subject in the
wider domain of the text processing. String Matching
consists in finding one, or more generally, all the
occurences of a string (more generally caled a
pattern) in a text. The pattern is denotaes by
; its length is equal to m. the text is
denoted by
; its length is equal to n.
(Christian Charras dan Thierry Lecroq (2004:11) )
2.3 Algoritma Brute Force
The Brute Force Algorithm consists in cheking, at
all positions in the text between 0 and
,
whether an occurence of the pattern starts there or
not. then, after each attempt, it shifts the pattern by
exactly one position to right. (Christian Charras dan
Thierry Lecroq (2004:19))
2.4 Algoritma Boyer Moore
Boyer Moore is the algorithm scans the character
of the pattern from right to left beginning with the
rightmost one. In case of a mismatch(or complete
match of the whole pattern) it uses two precomputed
function to shift the window to right. These tho shift
function are called the good-suffix shift (also called
matching shift) and the bad-character shift (also
called the occurence shift). (Christian Charras dan
Thierry Lecroq (2004:91))
untuk menentukan urutan prioritas alternatif
keputusan dengan kriteria jamak.
Metode Perbandingan Ekponensial memiliki
prosedur dalam pengerjaannya, yaitu :
1. Menyusun alternatif-alternatif
2. Menentukan kriteria atau perbandingan
3. Menentukan tingkat kepentingan dari setiap
kriteria keputusan.
4. Melakukan penilaian terhadap semua alternatif
pada setiap kriteria.
5. Menghitung skor atau nilai total setiap alternatif.
6. Menentukan urutan prioritas keputusan
Adapun rumus matematika yang dipakai dalam
menggunakan Metode Perbandingan Ekponensial
adalah :
Gambar 1 Rumus Metode Perbandingan
Eksponensial
Keterangan :
TNi
: Total nilai alternatif ke-i
RKij
: Derajat kepentingan relatif kriteria
ke-j pada pilihan keputusan i
TKKj
: Derajat kepentingan kriteria
keputusan ke-j; TKKj > 0;
m : Jumlah kriteria keputusan
n : Jumlah pilihan keputusan
j
: 1,2,3,…m; m : Jumlah kriteria
i
:1,2,3,…,n; n
: Jumlah pilihan alternatif
3. Analisa
3.1 Analisa Word Suggestion
Adapun cara kerja pencarian Word Suggestion
adalah sebagai berikut:
1. Misalnya seorang user ingin mencari kata “buku”.
2. User menggetikkan huruf pertama yaitu “b”.
3. Word Suggestion kemudian memeriksa semua
data pada database informasi yang huruf
pertamanya mengandung huruf “b”.
4. Misalnya di dalam database informasi terdapat 4
data yaitu “abu”, “bus”, “buku”, “besi”.
5. Maka Word Suggestion akan menampilkan
seluruh kata pada database yang diawali oleh
huruf “b” sebagai sugesti dari kata yang dicari
oleh user.
6. Jika user mengetikkan huruf-huruf berikutnya
dari kata “buku” tadi, maka ini akan membuat
hasil sugesti semakin tepat.
7. Misalnya user mengetikkan kata “buk”, maka
Word Suggestion akan menampilkan suggesti
“buku” sehingga user tidak perlu mengetikkan
huruf selanjutnya karena sugesti dari kata yang
akan dicari lah ditemukan, hal ini disebabkan
karena tiga huruf pertama pada hasil sugesti
adalah “buk”, sementara kata-kata lain di dalam
2.5 Metode Perbandingan Eksponensial
Menurut Marimin (2005), yang dikutip oleh Didie
Nanda Pribadi (2011) Metode Perbandingan
Eksponensial (MPE) merupakan salah satu metode
Analisa Perbandingan Algoritma Brute Force dan Boyer Moore Dalam Pencarian Word
Sugestion Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial Oleh : Andri Januardi
19
ISSN : 2301-9425
Pelita Informatika Budi Darma, Volume : IV, Nomor: 1, Agustus 2013
database tidak ditampilkan karena tiga huruf
pertamanya tidak mengandung kata “buk”.
Tabel 1 Simulasi Pencarian Word Suggestion
Percobaan
Ke -
Teks Yang
Diketik
Oleh User
1
b
2
bu
3
buk
Teks Di
Database
abu
bus
buku
besi
abu
bus
buku
besi
abu
bus
buku
besi
Teks
Yang
Menjadi
Sugesti
bus
buku
besi
bus
buku
buku
-
Dari analisa Word Suggestion di atas, saat
mencocokan kata yang diketikkan oleh user dengan
data yang ada pada database informasi, word
sugestion membutuhkan algoritma string matching
yang berkerja untuk melakukan pencocokan karakter,
sehingga dapat menghasilkan sugesti yang tepat.
3
besi
abu
bus
buku
besi
Tabel 3. Simulasi Cara Kerja Algoritma Brute Force
Dalam Pencarian Word Suggestion
Pros
Iteras Patte
es
i Kern
Ke-
1
Tabel 2 Pattern dan Teks Setelah Jumlah Hurufnya
Disamakan
Teks
Teks Di
Proses
Pattern
Setelah
Database
KeDipotong
b
a
abu
b
b
bus
1
b
b
buku
b
b
besi
2
bu
ab
abu
bu
bu
bus
bu
bu
buku
be
abu
bus
buk
bes
2. Proses pencarian Word Suggestion
Setelah pattern dan teks terbentuk maka proses
selanjutnya adalah pencocokan karakter. Algoritma
Brute Force adalah algoritma yang melakukan
pencocokan karakter dari sebelah kiri ke kesebelah
kanan dan jika antara pattern dan teks terdapat
kecocokan
(match)
maka
algoritma
akan
menghasilkan nilai true.
Berikut adalah tabel yang mengambakan ilustrasi
pencocokan karakter yang dilakukan oleh Algoritma
Brute Force.
3.2 Cara Kerja Algoritma Brute Force Pada Word
Suggestion
1. Menentukan pattern dan teks
Algoritma Brute Force adalah algoritma
pencocokan string yang tediri dari dua komponen
utama, yaitu pattern dan teks. Pattern adalah kata
yang akan dicari, sedangkan teks adalah kata-kata
yang akan dicocokan dengan pattern. Jika
diimplementasikan
kedalam
pencarian
Word
Suggestion, maka yang menjadi pattern adalah kata
yang diketikkan oleh user, sedangkan teks adalah
kata-kata didalam database.
Berdasarkan dari contoh kasus analisa pencarian
Word Suggestion sebelumnya, maka pengelompokan
pattern dan teks dapat dilihat pada Tabel berikut :
bu
buk
buk
buk
buk
2
3
1
2
3
4
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
8
9
b
bu
buk
Teks
Pencocok Hasil
Te
di
an Brute Suges
ks Databa
Force
ti
se
a
abu
b≠a
b
bus
b=b
bus
b
buku
b=b
buku
b
besi
b=b
besi
ab
abu
b≠a
b=b
bu
bus
u=u
bus
b=b
bu
buku
u=u
buku
b=b
be
besi
u≠e
abu abu
b≠a
b=b
bus bus
u=u
k≠s
b=b
buk buku
u=u
k=k
buku
b=b
bes besi
u≠e
Berdasarkan analisa cara kerja diatas,
menunjukkan bahwa Algoritma Brute Force dapat
digunakan dengan baik pada pencarian Word
Suggestion.
3.3 Cara Kerja Algoritma Boyer Moore Pada Word
Suggestion
1. Menentukan Pattern dan Teks
Algoritma Boyer Moore adalah algoritma
pencocokan string yang juga tediri dari dua komponen
utama, yaitu pattern dan teks, dan untuk penentuan
pattern dan teks untuk analisa data diambil dari
Analisa Perbandingan Algoritma Brute Force dan Boyer Moore Dalam Pencarian Word
Sugestion Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial Oleh : Andri Januardi
20
ISSN : 2301-9425
Pelita Informatika Budi Darma, Volume : IV, Nomor: 1, Agustus 2013
analisa percobaan Algoritma Brute Force, yaitu pada
Tabel 3.
menentukan kriteria dalam analisa ini, Secara rinci
kriteria dijelaskan pada tabel berikut :
2. Proses pencarian Word Suggestion
Setelah pattern dan teks terbentuk maka proses
selanjutnya adalah melakukan pencocokan karakter.
Berbeda dengan Algoritma Brute Force, Algoritma
Boyer Moore adalah algoritma yang melakukan
pencocokan karakter dari sebelah kanan ke kesebelah
kiri dan jika antara pattern dan teks terdapat
kecocokan
(match)
maka
algoritma
akan
menghasilkan nilai true.
Berikut adalah tabel yang mengambakan ilustrasi
pencocokan karakter yang dilakukan oleh Algoritma
Boyer Moore.
Tabel 5. Penentuan Kriteria
Keterangan
Perhitungan jumlah iterasi /
Jumlah
perulangan (Looping) yang
Iterasi
terjadi pada saat algoritma
melakukan usaha pencocokan
Algoritma
string
Jumlah
Jumlah
huruf
yang
Huruf Pada
dicocokkan oleh algoritma.
pattern
3. Menentukan Bobot Kriteria
Penentuan bobot merupakan salah satu komponen
yang sangat berpengaruh terhadap hasil dari analisa,
untuk itu penulis menetapkan bobot kriteria
berdasarkan tingkat pengaruh dalam menentukan
kecepatan dari algoritma dalam pencarian Word
Suggestion. Secara rinci, pembobotan kriteria
dijelaskan pada tabel berikut :
Tabel 4. Simulasi Cara Kerja Algoritma Boyer Moore
Dalam Pencarian Word Suggestion
Teks
Pencocok Hasil
Pros Itera
di
Patter Tek
an Boyer Suges
es
si
n
s Databa
Moore
Ke- Keti
se
1
a
abu
b≠b
abu
2
b
bus
b=b
bus
1
b
3
b
buku
b=b
buku
4
b
besi
b=b
besi
1
ab
abu
u≠b
2
u=u
bu
bus
3
b=b
bus
2
bu
4
u=u
bu
buku
5
b=b
buku
6
be
besi
u≠e
1
abu abu
k≠u
2
bus bus
k≠s
3
k=u
3
buk
buk buku
4
u=u
5
b=b
buku
6
bes besi
k≠s
-
Kriteria
Tabel 6. Pembobotan Kriteria
Kriteria
Persentase
Pengaruh
Kriteria
Bobot
range
(0-1)
Jumlah
Iterasi
Algoritma
80%
0,8
Jumlah
Huruf
Pada
pattern
20%
0,2
Berdasarkan analisa cara kerja diatas,
menunjukkan bahwa Algoritma Boyer Moore juga
dapat digunakan dengan baik pada pencarian Word
Suggestion.
3.4 Analisa Perbandingan Metode Perbandingan
Eksponensial
1.
Menentukan Alternatif
Untuk menganalisa perbandingan kecepatan
antara Algoritma Brute Force dengan Algoritma
Boyer Moore dalam pencarian Word Suggestion,
adapun yang menjadi Alternatif adalah Algoritma
Brute Force dan Algoritma Boyer Moore.
2. Menentukan Kriteria
Untuk dapat membandingkan kedua alternatif
diatas, maka selanjutnya yang perlu dilakukan adalah
4.
Keterangan
Tingkat
pengaruh
iterasi
algoritma
terhadap
kecepatan
sangat tinggi
karena
semakin
banyak
perulangan /
iterasi maka
akan semakin
lambat suatu
algoritma
menyelesaika
n masalah
Jumlah huruf
pada pattern
merupakan
kriteria yang
juga
mempengaru
hi kecepatan,
namun tidak
lebih
berpengaruh
dari
pada
iterasi
Pemberian Nilai Pada Setiap Kriteria
Analisa Perbandingan Algoritma Brute Force dan Boyer Moore Dalam Pencarian Word
Sugestion Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial Oleh : Andri Januardi
21
Pelita Informatika Budi Darma, Volume : IV, Nomor: 1, Agustus 2013
ISSN : 2301-9425
Tahap ini adalah tahap dimana setiap kriteria
yang telah terbentuk diberi nilai. Untuk dapat
memberikan nilai, berikut adalah contoh hasil simulasi
pencarian Word Suggestion yang diambil dari
pembahsan analisa Algoritma Brute Forcedan analisa
Algoritma Boyer Moore sebelumnya.
Tabel 7 Pemberian Nilai Pada Setiap Kriteria
Alternatif
Algoritma
Brute Force
Algoritma
Boyer Moore
Proses
ke1
2
3
1
2
3
Kriteria
Jumlah
Jumlah
Huruf
Iterasi
Pada
Algoritma
Pattern
4
1
7
2
9
3
4
1
6
2
6
3
5.
Menghitung Skor
Setelah nilai pada setiap kriteria dimasukkan,
maka tahapan selanjutnya adalah melakukan
perhitungan dengan menggunakan rumus Metode
Perbandingan Eksponensial .
Tabel 8. Simulasi Perhitungan Analisa Menggunakan
Metode Perbandingan Ekponensial
Kriteria
Jumlah
Jumlah
Total Total
Iterasi
Huruf
Proses
Nilai
Nilai
KeB
BF
BM
BF BM
BF
B
B
M
N N
N N
1
0,8 4
4 0,2 1 1 4,031 4,031
2
0,8 7
6 0,2 2 2 5,892 5,342
3
0,8 9
6 0,2 3 3 7,045 5,439
Total Nilai
16,968 14,812
Keterangan :
1. BF
2. BM
3. B
4. N
: Algoritma Brute Force
: Algoritma Boyer Moore
: Nilai Bobot
: Nilai Dari Kriteria
5.
: Ʃ(N) B
Total Nilai
Contoh perhitungan :
Nilai Pada Proses 1
Nilai BF = (4)0,8 + (1)0,2
= 4,031
Nilai BM = (4)0,8 + (1)0,2
= 4,031
6.
Mentukan Prioritas Keputusan
Setelah Total Nilai dari setiap alternatif dihitung
maka yang tahapan selanjutnya adalah tahapan
terakhir yaitu menentukan prioritas keputusan
berdasarkan total nilai dari setiap alternatif. Secara
rinci dapat dilihat di tabel berikut.
Tabel 9. Prioritas Keputusan
Total
Rangking
Alternatif
Nilai
Algoritma Boyer Moore 14,812
1
Algoritma Brute Force
16,968
2
Pada Tabel di atasTerlihat bahwa total nilai dari
alternatif terendah yang memperoleh rangking
pertama, hal ini dikarenakan semakin tinggi total nilai
yang diperoleh maka akan semakin tinggi jumlah
usaha yang dilakukan oleh algoritma tersebut dalam
pencarian Word Suggestion.
Berdasarkan analisa tersebut maka Algoritma
Boyer Moore yang menjadi algoritma tercepat dalam
pencarian Word Suggestion, serta permasalahan dalam
penelitian ini dapat terpecahkan.
4. Algoritma Dan Implementasi
4.1 Algoritma Brute Force Pada Word Suggestion
Prodesur BruteForce (String x, String y) ← Boolean
{Prosedur pencocokan string yang dilakukan
Algoritma Brute Force}
Deklarasi :
Integer IterasiBF, i, n;
Deskripsi :
IterasiBF ← 0;
n ← Length(x);
If n>0 Then
For i = 0 To n - 1
IterasiBF ← IterasiBF + 1;
If x[i] != y[i] Then
Return False;
Endfor
Endif
Endfor
Return True;
Else
Return False;
Endif
4.2 Algoritma Boyer Moore Pada Word Suggestion
Prodesur BoyerMoore (String x, String y) ←
Boolean
{Prosedur pencocokan string yang dilakukan
Algoritma Boyer Moore}
Deklarasi
Integer IterasiBM, i, n;
Deskripsi
n ← Length(x);
If n>0 Then
For i = n - 1 To 0
Analisa Perbandingan Algoritma Brute Force dan Boyer Moore Dalam Pencarian Word
Sugestion Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial Oleh : Andri Januardi
22
Pelita Informatika Budi Darma, Volume : IV, Nomor: 1, Agustus 2013
ISSN : 2301-9425
IterasiBM ← IterasiBM + 1;
If x[i] != y[i] Then
Return False;
Endfor
Endif
Endfor
Return True;
Else
Return False;
Endif
4.3 Algoritma
Perbandingan
Perbandingan Eksponensial
Algoritma Perhitungan Medote Perbandingan
Eksponensial
{Tahapan
perhitungan
untuk
menganalisa
perbadingan Algoritma Brute Force dan Algoritma
Boyer Moore menggunakan Metode Perbandingan
Eksponensial}
Input :
Double BobotC1, BobotC2;
Double SkorBF, SkorBM;
String Kesimpulan;
String x ← huruf yang dari kata yang akan dicari;
Output :
Kesimpulan ← Hasil Analisa;
Proses :
BobotC1 ← 0,8; BobotC2 ← 0,2;
SkorBF ← (IterasiBF ^ BobotC1) + (Length(x) ^
BobotC2);
SkorBM ← (IterasiBF ^ BobotC1) + (Length(x) ^
BobotC2);
If SkorBF > SkorBM Then
Kesimpulan ← “Algortima Tercepat Dalam
Pencarian Word Suggestion
Adalah Algortima Brute Force
Karena Nilai Analisa Lebih
Kecil (Jumlah Iterasi Kecil)”;
Elseif SkorBF < SkorBM Then
Kesimpulan ← "Algortima Tercepat Dalam
Pencarian Word Suggestion
Adalah Algortima Boyer Moore
Karena Nilai Analisa Lebih
Kecil (Jumlah Iterasi Kecil)";
Else
Kesimpulan ← "Algortima Sama Cepat Dalam
Pencarian Word Suggestion";
Endif
4.4 Implementasi
1. Proses Input
Gambar 2. Tampilan Ketika User
Menginputkan Pencarian
Metode
2.
Proses Output
Gambar 3. Tampilan Grafik Perbangan
Algoritma yang dilakukan MPE
Gambar 4. Tampilan Kesimpulan
5. Kesimpulan Dan Saran
5.1 Kesimpulan
1. Word Suggestion dapat dibuat menggunakan
algoritma String Matching baik itu yang mencari
karakter dari sebelah kiri dan dari sebelah kanan.
2. Untuk dapat menganalisa kedua algoritma ini,
nilai perbandingannya dihitung menggunakan
Metode Perbandingan Eksponensial. Dalam
perhitungannya
yang
menjadi
kriteria
pembanding pada metode ini adalah jumlah iterasi
dan jumlah huruf dari setiap proses, setiap nilai
yang didapat dari setiap kriteria kemudian
dipangkatkan dengan bobot dari setiap kriteria
sehingga mendapat nilai total yang menentukan
algoritma mana yang menjadi algoritma tercepat.
Analisa Perbandingan Algoritma Brute Force dan Boyer Moore Dalam Pencarian Word
Sugestion Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial Oleh : Andri Januardi
23
Pelita Informatika Budi Darma, Volume : IV, Nomor: 1, Agustus 2013
ISSN : 2301-9425
3.
Dengan adanya total nilai dari perbandingan
eksponensial yang dilakkan pada penelitian ini
maka terbukti bahwa Algoritma Boyer Moore
yang tercepat dalam melakukan pencarian Word
Suggestion.
5.2 Saran
1. Dalam perbandingan menggunakan Metode
Perbandingan Eksponensial disarankan algoritma
yang dibandingankan ditambah dengan algoritmaalgoritma String Matching lainnya.
2. Perangkat lunak yang dikembangkan disarankan
dapat dirancang dengan berbasis web sehingga
penerapannya juga akan menjadi lebih beragam,
tidak hanya pada aplikasi desktop.
3. Diharapkan agar dapat menjadi referensi dan
bahan pembelajaran untuk melakukan penelitian
dengan objek berbeda selain Word Suggestion
DAFTAR PUSTAKA
[1] Fandi Pradhana. 2012. Penerapan String
Matching pada Fitur Auto Correct dan Fitur
Auto Text di Smart Phones. Bandung. Institut
Teknologi Bandung.
[2] Christian
Charras.
Thierry
Lecroq.
2004.Handbook of Exact String Matching
Algorithms
(E-Book).
English
.College
Publications
[3] Didie Nanda Pribadi. 2011. Sistem Pendukung
Keputusan Pemberian Reward kepada
Karyawan Menggunakan Metode Perbadingan
Eksponensial. http://ppta.stikom.edu/ upload/
upload/file/05410100136Makalah%20TA%20fix.
pdf. Palembang. Universitas Bina Darma.
Waktu Akses : 03 April 2013 01:12 WIB.
[4] Marimin. 2005. Teknik dan Aplikasi
Pengambilan keputusan dengan Kriteria
majemuk (Cetakan Kedua). Jakarta. Grasindo.
Analisa Perbandingan Algoritma Brute Force dan Boyer Moore Dalam Pencarian Word
Sugestion Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial Oleh : Andri Januardi
24
ISSN : 2301-9425
ANALISA PERBANDINGAN ALGORITMA BRUTE FORCE DAN
BOYER MOORE DALAM PENCARIAN WORD SUGGESTION
MENGGUNAKAN METODE PERBANDINGAN
EKSPONENSIAL
Andri Januardi (0911532)
Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan
Jl. Sisingamangaraja No. 338 Sp. Limun Medan
http : www.stmik-budidarma.ac.id // Email: andri_januardi@yahoo.com
ABSTRAK
Word Suggestion adalah aplikasi pencari sugesti hasil terdekat dalam sebuah pencarian, dalam
perancangannya aplikasi ini membutuhkan algoritma pencocokan string (String Matching). Algoritma Boyer
Moore dan Algoritma Brute Force merupakan bagian dari algoritma String Matching yang memiliki cara kerja
berbeda, sehingga jika diterapkan dalam pencarian Word Suggestion akan membuat kecepatan dalam
pencariannya berbeda, mengakibatkan kecepatan pencarian informasi juga menjadi berbeda. Dengan adanya
perbedaan tersebut, maka perlu adanya analisa yang membandingkan kedua algoritma string matching ini di
dalam pencarian Word Suggestion.
Metode Perbandingan Eksponensial merupakan metode yang dapat menganalisa perbandingan kedua
algortima tersebut. Sehingga dapat dilihat algoritma mana diantara kedua algoritma tersebut yang paling tepat
digunakan dalam perancangan Word Suggestion.
Kata Kunci : Word Suggestion, Algoritma Brute Force, Algoritma Boyer Moore, Perbandingan Eksponensial
2. Bagaimana menerapkan Metode Perbandingan
1. Pendahuluan
Eksponensial untuk menganalisa perbandingan
1.1 Latar Belakang
Hadirnya Mesin Pencarian (Search Engine)
dalam pencarian Word Suggestion?
didalam sistem komputer memudahkan pengguna 3. Bagaimana
merancang
aplikasi
untuk
komputer dalam mencari berbagai informasi, untuk
mensimulasikan
Metode
Perbandingan
memudahkan
penggunanya,
Search
Engine
Eksponensial dalam menganalisa kecepatan
menambahkan fitur pencari sugesti hasil terdekat
Algoritma Brute Force dan Algoritma Boyer
dengan pencarian yaitu fitur Word Suggestion.
Moore pada pencarian Word Suggestion?
Dalam perancangannya Word Suggestion
membutuhkan algoritma pencocokan string (String 1.3 Tujuan Penelitian
Matching), yaitu algoritma yang dapat mencocokkan 1. Bagaimana cara kerja Algoritma Brute Force dan
suatu kata dengan kata yang lain. Algoritma Boyer
Algoritma Boyer Moore dalam melakukan
Moore dan Algoritma Brute Force merupakan bagian
pencarian Word Suggestion?
dari algoritma String Matching yang memiliki cara 2. Bagaimana menerapkan Metode Perbandingan
kerja berbeda, sehingga jika diterapkan dalam
Eksponensial untuk menganalisa perbandingan
pencarian Word Suggestion akan membuat kecepatan
dalam pencarian Word Suggestion?
dalam
pencariannya
berbeda,
mengakibatkan 3. Bagaimana
merancang
aplikasi
untuk
kecepatan pencarian informasi juga menjadi berbeda.
mensimulasikan
Metode
Perbandingan
Dengan adanya perbedaan tersebut, maka perlu
Eksponensial dalam menganalisa kecepatan
adanya analisa yang membandingkan kedua algoritma
Algoritma Brute Force dan Algoritma Boyer
string matching ini di dalam pencarian Word
Moore pada pencarian Word Suggestion?
Suggestion.Untuk dapat menganalisa perbandingan
kedua algortima tersebut dalam pencarian Word 1.4 Manfaat Penelitian
Suggestion, maka dalam hal ini penulis menggunakan 1. Untuk dapat mengetahui perbedaaan kecepatan
Metode Perbandingan Eksponensial.
antara Algoritma Brute Force dan Algoritma
Boyer Moore dalam pencarian Word Suggestion.
2. Dapat dijadikan sebagai acuan dalam memilih
1.2 Rumusan Masalah
1. Bagaimana cara kerja Algoritma Brute Force dan
antara Algoritma Brute Force atau Algoritma
Algoritma Boyer Moore dalam melakukan
Boyer Moore untuk dijadikan sebagai algoritma
pencarian Word Suggestion?
dalam pencarian Word Suggestion
Analisa Perbandingan Algoritma Brute Force dan Boyer Moore Dalam Pencarian Word
Sugestion Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial Oleh : Andri Januardi
18
Pelita Informatika Budi Darma, Volume : IV, Nomor: 1, Agustus 2013
ISSN : 2301-9425
3. Untuk
menghasilkan
aplikasi
yang
mensimulasikan analisa perbedaaan kecepatan
pencarian Word Suggestion.
2. Landasan Teori
2.1 Word Suggestion
Word Suggestion merupakan kata berbahasa
inggris yang berarti “Sugesti Kata”. Jika kita uraikan
menurut Kamus Umum Bahasa Indonesia, “Kata”
berarti apa-apa yang dilahirkan dengan ucapan ;
bicara; cakap (Hal. 524), sedangkan “Sugesti” adalah
anjuran; saran; pengaruh yang dapat menggerakkan
hati orang (Hal. 789).
Menurut Fandi Pradhana (2012) Word Suggestion
merupakan fungsi dari Aplikasi Auto Text yang
digunakan untuk memberikan saran terhadap kata
yang akan diketik atau dicari. Dengan mengetikkan
beberapa huruf atau seluruh huruf maka sistem akan
mencari ke dalam database apakah ada sebuah kata
yang memenuhi kriteria dari huruf-huruf yang
dimasukkan. Jika setelah dicek dan ternyata di dalam
database ada, maka akan muncul list yang
menunjukkan sugesti kata yang ada. Pengecekan itu
sendiri berdasarkan dari kecocokan huruf dari kata
yang dimasukkan user dengan list kata-kata yang ada
di database.
2.2 Algoritma String Matching
String Matching is a very important subject in the
wider domain of the text processing. String Matching
consists in finding one, or more generally, all the
occurences of a string (more generally caled a
pattern) in a text. The pattern is denotaes by
; its length is equal to m. the text is
denoted by
; its length is equal to n.
(Christian Charras dan Thierry Lecroq (2004:11) )
2.3 Algoritma Brute Force
The Brute Force Algorithm consists in cheking, at
all positions in the text between 0 and
,
whether an occurence of the pattern starts there or
not. then, after each attempt, it shifts the pattern by
exactly one position to right. (Christian Charras dan
Thierry Lecroq (2004:19))
2.4 Algoritma Boyer Moore
Boyer Moore is the algorithm scans the character
of the pattern from right to left beginning with the
rightmost one. In case of a mismatch(or complete
match of the whole pattern) it uses two precomputed
function to shift the window to right. These tho shift
function are called the good-suffix shift (also called
matching shift) and the bad-character shift (also
called the occurence shift). (Christian Charras dan
Thierry Lecroq (2004:91))
untuk menentukan urutan prioritas alternatif
keputusan dengan kriteria jamak.
Metode Perbandingan Ekponensial memiliki
prosedur dalam pengerjaannya, yaitu :
1. Menyusun alternatif-alternatif
2. Menentukan kriteria atau perbandingan
3. Menentukan tingkat kepentingan dari setiap
kriteria keputusan.
4. Melakukan penilaian terhadap semua alternatif
pada setiap kriteria.
5. Menghitung skor atau nilai total setiap alternatif.
6. Menentukan urutan prioritas keputusan
Adapun rumus matematika yang dipakai dalam
menggunakan Metode Perbandingan Ekponensial
adalah :
Gambar 1 Rumus Metode Perbandingan
Eksponensial
Keterangan :
TNi
: Total nilai alternatif ke-i
RKij
: Derajat kepentingan relatif kriteria
ke-j pada pilihan keputusan i
TKKj
: Derajat kepentingan kriteria
keputusan ke-j; TKKj > 0;
m : Jumlah kriteria keputusan
n : Jumlah pilihan keputusan
j
: 1,2,3,…m; m : Jumlah kriteria
i
:1,2,3,…,n; n
: Jumlah pilihan alternatif
3. Analisa
3.1 Analisa Word Suggestion
Adapun cara kerja pencarian Word Suggestion
adalah sebagai berikut:
1. Misalnya seorang user ingin mencari kata “buku”.
2. User menggetikkan huruf pertama yaitu “b”.
3. Word Suggestion kemudian memeriksa semua
data pada database informasi yang huruf
pertamanya mengandung huruf “b”.
4. Misalnya di dalam database informasi terdapat 4
data yaitu “abu”, “bus”, “buku”, “besi”.
5. Maka Word Suggestion akan menampilkan
seluruh kata pada database yang diawali oleh
huruf “b” sebagai sugesti dari kata yang dicari
oleh user.
6. Jika user mengetikkan huruf-huruf berikutnya
dari kata “buku” tadi, maka ini akan membuat
hasil sugesti semakin tepat.
7. Misalnya user mengetikkan kata “buk”, maka
Word Suggestion akan menampilkan suggesti
“buku” sehingga user tidak perlu mengetikkan
huruf selanjutnya karena sugesti dari kata yang
akan dicari lah ditemukan, hal ini disebabkan
karena tiga huruf pertama pada hasil sugesti
adalah “buk”, sementara kata-kata lain di dalam
2.5 Metode Perbandingan Eksponensial
Menurut Marimin (2005), yang dikutip oleh Didie
Nanda Pribadi (2011) Metode Perbandingan
Eksponensial (MPE) merupakan salah satu metode
Analisa Perbandingan Algoritma Brute Force dan Boyer Moore Dalam Pencarian Word
Sugestion Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial Oleh : Andri Januardi
19
ISSN : 2301-9425
Pelita Informatika Budi Darma, Volume : IV, Nomor: 1, Agustus 2013
database tidak ditampilkan karena tiga huruf
pertamanya tidak mengandung kata “buk”.
Tabel 1 Simulasi Pencarian Word Suggestion
Percobaan
Ke -
Teks Yang
Diketik
Oleh User
1
b
2
bu
3
buk
Teks Di
Database
abu
bus
buku
besi
abu
bus
buku
besi
abu
bus
buku
besi
Teks
Yang
Menjadi
Sugesti
bus
buku
besi
bus
buku
buku
-
Dari analisa Word Suggestion di atas, saat
mencocokan kata yang diketikkan oleh user dengan
data yang ada pada database informasi, word
sugestion membutuhkan algoritma string matching
yang berkerja untuk melakukan pencocokan karakter,
sehingga dapat menghasilkan sugesti yang tepat.
3
besi
abu
bus
buku
besi
Tabel 3. Simulasi Cara Kerja Algoritma Brute Force
Dalam Pencarian Word Suggestion
Pros
Iteras Patte
es
i Kern
Ke-
1
Tabel 2 Pattern dan Teks Setelah Jumlah Hurufnya
Disamakan
Teks
Teks Di
Proses
Pattern
Setelah
Database
KeDipotong
b
a
abu
b
b
bus
1
b
b
buku
b
b
besi
2
bu
ab
abu
bu
bu
bus
bu
bu
buku
be
abu
bus
buk
bes
2. Proses pencarian Word Suggestion
Setelah pattern dan teks terbentuk maka proses
selanjutnya adalah pencocokan karakter. Algoritma
Brute Force adalah algoritma yang melakukan
pencocokan karakter dari sebelah kiri ke kesebelah
kanan dan jika antara pattern dan teks terdapat
kecocokan
(match)
maka
algoritma
akan
menghasilkan nilai true.
Berikut adalah tabel yang mengambakan ilustrasi
pencocokan karakter yang dilakukan oleh Algoritma
Brute Force.
3.2 Cara Kerja Algoritma Brute Force Pada Word
Suggestion
1. Menentukan pattern dan teks
Algoritma Brute Force adalah algoritma
pencocokan string yang tediri dari dua komponen
utama, yaitu pattern dan teks. Pattern adalah kata
yang akan dicari, sedangkan teks adalah kata-kata
yang akan dicocokan dengan pattern. Jika
diimplementasikan
kedalam
pencarian
Word
Suggestion, maka yang menjadi pattern adalah kata
yang diketikkan oleh user, sedangkan teks adalah
kata-kata didalam database.
Berdasarkan dari contoh kasus analisa pencarian
Word Suggestion sebelumnya, maka pengelompokan
pattern dan teks dapat dilihat pada Tabel berikut :
bu
buk
buk
buk
buk
2
3
1
2
3
4
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
8
9
b
bu
buk
Teks
Pencocok Hasil
Te
di
an Brute Suges
ks Databa
Force
ti
se
a
abu
b≠a
b
bus
b=b
bus
b
buku
b=b
buku
b
besi
b=b
besi
ab
abu
b≠a
b=b
bu
bus
u=u
bus
b=b
bu
buku
u=u
buku
b=b
be
besi
u≠e
abu abu
b≠a
b=b
bus bus
u=u
k≠s
b=b
buk buku
u=u
k=k
buku
b=b
bes besi
u≠e
Berdasarkan analisa cara kerja diatas,
menunjukkan bahwa Algoritma Brute Force dapat
digunakan dengan baik pada pencarian Word
Suggestion.
3.3 Cara Kerja Algoritma Boyer Moore Pada Word
Suggestion
1. Menentukan Pattern dan Teks
Algoritma Boyer Moore adalah algoritma
pencocokan string yang juga tediri dari dua komponen
utama, yaitu pattern dan teks, dan untuk penentuan
pattern dan teks untuk analisa data diambil dari
Analisa Perbandingan Algoritma Brute Force dan Boyer Moore Dalam Pencarian Word
Sugestion Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial Oleh : Andri Januardi
20
ISSN : 2301-9425
Pelita Informatika Budi Darma, Volume : IV, Nomor: 1, Agustus 2013
analisa percobaan Algoritma Brute Force, yaitu pada
Tabel 3.
menentukan kriteria dalam analisa ini, Secara rinci
kriteria dijelaskan pada tabel berikut :
2. Proses pencarian Word Suggestion
Setelah pattern dan teks terbentuk maka proses
selanjutnya adalah melakukan pencocokan karakter.
Berbeda dengan Algoritma Brute Force, Algoritma
Boyer Moore adalah algoritma yang melakukan
pencocokan karakter dari sebelah kanan ke kesebelah
kiri dan jika antara pattern dan teks terdapat
kecocokan
(match)
maka
algoritma
akan
menghasilkan nilai true.
Berikut adalah tabel yang mengambakan ilustrasi
pencocokan karakter yang dilakukan oleh Algoritma
Boyer Moore.
Tabel 5. Penentuan Kriteria
Keterangan
Perhitungan jumlah iterasi /
Jumlah
perulangan (Looping) yang
Iterasi
terjadi pada saat algoritma
melakukan usaha pencocokan
Algoritma
string
Jumlah
Jumlah
huruf
yang
Huruf Pada
dicocokkan oleh algoritma.
pattern
3. Menentukan Bobot Kriteria
Penentuan bobot merupakan salah satu komponen
yang sangat berpengaruh terhadap hasil dari analisa,
untuk itu penulis menetapkan bobot kriteria
berdasarkan tingkat pengaruh dalam menentukan
kecepatan dari algoritma dalam pencarian Word
Suggestion. Secara rinci, pembobotan kriteria
dijelaskan pada tabel berikut :
Tabel 4. Simulasi Cara Kerja Algoritma Boyer Moore
Dalam Pencarian Word Suggestion
Teks
Pencocok Hasil
Pros Itera
di
Patter Tek
an Boyer Suges
es
si
n
s Databa
Moore
Ke- Keti
se
1
a
abu
b≠b
abu
2
b
bus
b=b
bus
1
b
3
b
buku
b=b
buku
4
b
besi
b=b
besi
1
ab
abu
u≠b
2
u=u
bu
bus
3
b=b
bus
2
bu
4
u=u
bu
buku
5
b=b
buku
6
be
besi
u≠e
1
abu abu
k≠u
2
bus bus
k≠s
3
k=u
3
buk
buk buku
4
u=u
5
b=b
buku
6
bes besi
k≠s
-
Kriteria
Tabel 6. Pembobotan Kriteria
Kriteria
Persentase
Pengaruh
Kriteria
Bobot
range
(0-1)
Jumlah
Iterasi
Algoritma
80%
0,8
Jumlah
Huruf
Pada
pattern
20%
0,2
Berdasarkan analisa cara kerja diatas,
menunjukkan bahwa Algoritma Boyer Moore juga
dapat digunakan dengan baik pada pencarian Word
Suggestion.
3.4 Analisa Perbandingan Metode Perbandingan
Eksponensial
1.
Menentukan Alternatif
Untuk menganalisa perbandingan kecepatan
antara Algoritma Brute Force dengan Algoritma
Boyer Moore dalam pencarian Word Suggestion,
adapun yang menjadi Alternatif adalah Algoritma
Brute Force dan Algoritma Boyer Moore.
2. Menentukan Kriteria
Untuk dapat membandingkan kedua alternatif
diatas, maka selanjutnya yang perlu dilakukan adalah
4.
Keterangan
Tingkat
pengaruh
iterasi
algoritma
terhadap
kecepatan
sangat tinggi
karena
semakin
banyak
perulangan /
iterasi maka
akan semakin
lambat suatu
algoritma
menyelesaika
n masalah
Jumlah huruf
pada pattern
merupakan
kriteria yang
juga
mempengaru
hi kecepatan,
namun tidak
lebih
berpengaruh
dari
pada
iterasi
Pemberian Nilai Pada Setiap Kriteria
Analisa Perbandingan Algoritma Brute Force dan Boyer Moore Dalam Pencarian Word
Sugestion Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial Oleh : Andri Januardi
21
Pelita Informatika Budi Darma, Volume : IV, Nomor: 1, Agustus 2013
ISSN : 2301-9425
Tahap ini adalah tahap dimana setiap kriteria
yang telah terbentuk diberi nilai. Untuk dapat
memberikan nilai, berikut adalah contoh hasil simulasi
pencarian Word Suggestion yang diambil dari
pembahsan analisa Algoritma Brute Forcedan analisa
Algoritma Boyer Moore sebelumnya.
Tabel 7 Pemberian Nilai Pada Setiap Kriteria
Alternatif
Algoritma
Brute Force
Algoritma
Boyer Moore
Proses
ke1
2
3
1
2
3
Kriteria
Jumlah
Jumlah
Huruf
Iterasi
Pada
Algoritma
Pattern
4
1
7
2
9
3
4
1
6
2
6
3
5.
Menghitung Skor
Setelah nilai pada setiap kriteria dimasukkan,
maka tahapan selanjutnya adalah melakukan
perhitungan dengan menggunakan rumus Metode
Perbandingan Eksponensial .
Tabel 8. Simulasi Perhitungan Analisa Menggunakan
Metode Perbandingan Ekponensial
Kriteria
Jumlah
Jumlah
Total Total
Iterasi
Huruf
Proses
Nilai
Nilai
KeB
BF
BM
BF BM
BF
B
B
M
N N
N N
1
0,8 4
4 0,2 1 1 4,031 4,031
2
0,8 7
6 0,2 2 2 5,892 5,342
3
0,8 9
6 0,2 3 3 7,045 5,439
Total Nilai
16,968 14,812
Keterangan :
1. BF
2. BM
3. B
4. N
: Algoritma Brute Force
: Algoritma Boyer Moore
: Nilai Bobot
: Nilai Dari Kriteria
5.
: Ʃ(N) B
Total Nilai
Contoh perhitungan :
Nilai Pada Proses 1
Nilai BF = (4)0,8 + (1)0,2
= 4,031
Nilai BM = (4)0,8 + (1)0,2
= 4,031
6.
Mentukan Prioritas Keputusan
Setelah Total Nilai dari setiap alternatif dihitung
maka yang tahapan selanjutnya adalah tahapan
terakhir yaitu menentukan prioritas keputusan
berdasarkan total nilai dari setiap alternatif. Secara
rinci dapat dilihat di tabel berikut.
Tabel 9. Prioritas Keputusan
Total
Rangking
Alternatif
Nilai
Algoritma Boyer Moore 14,812
1
Algoritma Brute Force
16,968
2
Pada Tabel di atasTerlihat bahwa total nilai dari
alternatif terendah yang memperoleh rangking
pertama, hal ini dikarenakan semakin tinggi total nilai
yang diperoleh maka akan semakin tinggi jumlah
usaha yang dilakukan oleh algoritma tersebut dalam
pencarian Word Suggestion.
Berdasarkan analisa tersebut maka Algoritma
Boyer Moore yang menjadi algoritma tercepat dalam
pencarian Word Suggestion, serta permasalahan dalam
penelitian ini dapat terpecahkan.
4. Algoritma Dan Implementasi
4.1 Algoritma Brute Force Pada Word Suggestion
Prodesur BruteForce (String x, String y) ← Boolean
{Prosedur pencocokan string yang dilakukan
Algoritma Brute Force}
Deklarasi :
Integer IterasiBF, i, n;
Deskripsi :
IterasiBF ← 0;
n ← Length(x);
If n>0 Then
For i = 0 To n - 1
IterasiBF ← IterasiBF + 1;
If x[i] != y[i] Then
Return False;
Endfor
Endif
Endfor
Return True;
Else
Return False;
Endif
4.2 Algoritma Boyer Moore Pada Word Suggestion
Prodesur BoyerMoore (String x, String y) ←
Boolean
{Prosedur pencocokan string yang dilakukan
Algoritma Boyer Moore}
Deklarasi
Integer IterasiBM, i, n;
Deskripsi
n ← Length(x);
If n>0 Then
For i = n - 1 To 0
Analisa Perbandingan Algoritma Brute Force dan Boyer Moore Dalam Pencarian Word
Sugestion Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial Oleh : Andri Januardi
22
Pelita Informatika Budi Darma, Volume : IV, Nomor: 1, Agustus 2013
ISSN : 2301-9425
IterasiBM ← IterasiBM + 1;
If x[i] != y[i] Then
Return False;
Endfor
Endif
Endfor
Return True;
Else
Return False;
Endif
4.3 Algoritma
Perbandingan
Perbandingan Eksponensial
Algoritma Perhitungan Medote Perbandingan
Eksponensial
{Tahapan
perhitungan
untuk
menganalisa
perbadingan Algoritma Brute Force dan Algoritma
Boyer Moore menggunakan Metode Perbandingan
Eksponensial}
Input :
Double BobotC1, BobotC2;
Double SkorBF, SkorBM;
String Kesimpulan;
String x ← huruf yang dari kata yang akan dicari;
Output :
Kesimpulan ← Hasil Analisa;
Proses :
BobotC1 ← 0,8; BobotC2 ← 0,2;
SkorBF ← (IterasiBF ^ BobotC1) + (Length(x) ^
BobotC2);
SkorBM ← (IterasiBF ^ BobotC1) + (Length(x) ^
BobotC2);
If SkorBF > SkorBM Then
Kesimpulan ← “Algortima Tercepat Dalam
Pencarian Word Suggestion
Adalah Algortima Brute Force
Karena Nilai Analisa Lebih
Kecil (Jumlah Iterasi Kecil)”;
Elseif SkorBF < SkorBM Then
Kesimpulan ← "Algortima Tercepat Dalam
Pencarian Word Suggestion
Adalah Algortima Boyer Moore
Karena Nilai Analisa Lebih
Kecil (Jumlah Iterasi Kecil)";
Else
Kesimpulan ← "Algortima Sama Cepat Dalam
Pencarian Word Suggestion";
Endif
4.4 Implementasi
1. Proses Input
Gambar 2. Tampilan Ketika User
Menginputkan Pencarian
Metode
2.
Proses Output
Gambar 3. Tampilan Grafik Perbangan
Algoritma yang dilakukan MPE
Gambar 4. Tampilan Kesimpulan
5. Kesimpulan Dan Saran
5.1 Kesimpulan
1. Word Suggestion dapat dibuat menggunakan
algoritma String Matching baik itu yang mencari
karakter dari sebelah kiri dan dari sebelah kanan.
2. Untuk dapat menganalisa kedua algoritma ini,
nilai perbandingannya dihitung menggunakan
Metode Perbandingan Eksponensial. Dalam
perhitungannya
yang
menjadi
kriteria
pembanding pada metode ini adalah jumlah iterasi
dan jumlah huruf dari setiap proses, setiap nilai
yang didapat dari setiap kriteria kemudian
dipangkatkan dengan bobot dari setiap kriteria
sehingga mendapat nilai total yang menentukan
algoritma mana yang menjadi algoritma tercepat.
Analisa Perbandingan Algoritma Brute Force dan Boyer Moore Dalam Pencarian Word
Sugestion Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial Oleh : Andri Januardi
23
Pelita Informatika Budi Darma, Volume : IV, Nomor: 1, Agustus 2013
ISSN : 2301-9425
3.
Dengan adanya total nilai dari perbandingan
eksponensial yang dilakkan pada penelitian ini
maka terbukti bahwa Algoritma Boyer Moore
yang tercepat dalam melakukan pencarian Word
Suggestion.
5.2 Saran
1. Dalam perbandingan menggunakan Metode
Perbandingan Eksponensial disarankan algoritma
yang dibandingankan ditambah dengan algoritmaalgoritma String Matching lainnya.
2. Perangkat lunak yang dikembangkan disarankan
dapat dirancang dengan berbasis web sehingga
penerapannya juga akan menjadi lebih beragam,
tidak hanya pada aplikasi desktop.
3. Diharapkan agar dapat menjadi referensi dan
bahan pembelajaran untuk melakukan penelitian
dengan objek berbeda selain Word Suggestion
DAFTAR PUSTAKA
[1] Fandi Pradhana. 2012. Penerapan String
Matching pada Fitur Auto Correct dan Fitur
Auto Text di Smart Phones. Bandung. Institut
Teknologi Bandung.
[2] Christian
Charras.
Thierry
Lecroq.
2004.Handbook of Exact String Matching
Algorithms
(E-Book).
English
.College
Publications
[3] Didie Nanda Pribadi. 2011. Sistem Pendukung
Keputusan Pemberian Reward kepada
Karyawan Menggunakan Metode Perbadingan
Eksponensial. http://ppta.stikom.edu/ upload/
upload/file/05410100136Makalah%20TA%20fix.
pdf. Palembang. Universitas Bina Darma.
Waktu Akses : 03 April 2013 01:12 WIB.
[4] Marimin. 2005. Teknik dan Aplikasi
Pengambilan keputusan dengan Kriteria
majemuk (Cetakan Kedua). Jakarta. Grasindo.
Analisa Perbandingan Algoritma Brute Force dan Boyer Moore Dalam Pencarian Word
Sugestion Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial Oleh : Andri Januardi
24