View of Implementasi Algortima Knuth Morris Pratt (KMP) pada Aplikasi Kamus Bebasan – Indonesia Berbasis Speech Recognition

  INSIGHT

  Volume 1 No. 1 | April 2018 : 75-83

  

Implementasi Algortima Knuth Morris Pratt

• – (KMP) pada Aplikasi Kamus Bebasan

  

Indonesia Berbasis Speech Recognition

  1

  2

  3 Melati Mawardina , Wildan Budiawan Zulfikar , Undang Syaripudin 123

  Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi UIN Sunan Gunung Djati Bandung l. A.H. Nasution No. 105, Cipadung, Cibiru, Kota Bandung, Jawa Barat 40614, Indonesia

  

  

  

  

Abstract - Indonesian motto i.e. Bhinneka Tunggal Ika which mean unity in diversity. The word Bhinneka means diversity. One

of the diversity in Indonesia is regional language. However, as the development of times, it makes this regional language on the

decrease. Bebasan is Javanese of Banten with its speaker in North Banten. The decrease of the speaker causes Bebasan almost

lost. One of the efforts to make it exist is making a Bebasan

• – Indonesian Dictionary Application based Speech Recognition on

  Smartphone with Android operating system. Currently the use Smartphone with Android operating system has the number

  of enthusiasts and users in society. Speech Recognition is a voice identification process which spoken and converted into text.

  Speech Recognition process uses features that exist on Google i.e. Recognizerintent. The purpose of using this application is to

  help the users to translate Bebasan word into Indonesian word or otherwise so the users can learn it either in daily life or used in

  education because the government plans to make Bebasan as local content. This application uses Knuth Morris Pratt algorithm

  in the process of word searching i.e. matching the searched word with existing word. The use of algorithm on this application has

  faster searching time than use ordinary query i.e. about 45.42%.

  Keyword - Bebasan, Knuth Morris Pratt Algorithm, Speech Recognition

Abstrak - Semboyan Indonesia yaitu Bhinneka Tunggal Ika yang berarti berbeda-beda tetap satu. Kata Bhinneka berarti

beraneka ragam. Keberanekaragaman di Indonesia ini salah satunya bahasa daerah. Namun, seiring perkembangan zaman

membuat bahasa daerah ini semakin berkurang penuturnya termasuk Bebasan. Bebasan merupakan bahasa Jawa Banten

dengan penuturnya berada di Banten bagian utara. Berkurangnya penutur menyebabkan Bebasan hampir punah. Salah satu

upaya agar Bebasan tidak punah yaitu membuat aplikasi Kamus Bebasan

• – Indonesia berbasis Speech Recognition pada

  

Smartphone dengan sistem operasi Android. Saat ini penggunaan Smartphone dengan sistem operasi Andorid memiliki jumlah

peminat dan pengguna yang cukup besar di kalangan masyarakat. Speech recognition merupakan suatu proses indentifikasi

suara yang diucapkan lalu di konversi menjadi teks. Proses speech recognition menggunakan fitur yang ada pada Google yaitu

recognizerintent. Tujuan dari penggunaan dari aplikasi ini yaitu membantu penguna menerjemahkan kata Bebasan ke Bahasa

Indonesia atau sebaiknya sehingga pengguna dapat mempelajarinya baik dalam kehidupan sehari-hari ataupun digunakan

dalam pendidikan karena Pemerintah berencana menjadikan Bebasan sebagai muatan lokal (mulok). Aplikasi ini

menggunakan algoritma Knuth Morris Pratt dalam proses pencarian kata yaitu mencocokan kata yang dicari dengan kata

yang ada. Penggunaan algoritma pada aplikasi ini memiliki waktu pencarian yang lebih cepat dibandingkan mengunakan

query biasa yaitu sekitar 45.42%.

  Kata kunci : Algoritma Knuth Morris Pratt , Bebasan, Speech Recognition

  I. PENDAHULUAN Jawa dan Bahasa Sunda yang dituturkan oleh penduduk Indonesia memiliki berbagai macam budaya, bahasa Banten bagian utara). Upaya agar tidak punah, Dinas daerah, ras, suku bangsa, agama dan kepercayaan. Pariwisata dan Budaya Kota Cilegon telah menyusun draf

  Peraturan Walikota mengenai pelestarian Bebasan dengan Sehingga adanya simbol atau semboyan “Bhinneka dijadikannya Bebasan menjadi mulok (muatan lokal) di Tunggal Ika” dengan makna meskipun berbeda-beda tetapi pada hakikatnya bangsa Indonesia tetap adalah satu sekolah-sekolah. Selain dari upaya pemerintah agar kesatuan. Salah satu keberagaman yang dimiliki bangsa Bebasan tidak punah, yaitu dengan media berupa paper Indonesia adalah bahasa daerah. Bahasa daerah yang salah satunya seperti kamus dan paperless salah satunya dimiliki Indonesia ada sekitar 456 bahasa yang dipetakan aplikasi [2] . dari 726 bahasa daerah yang ada sehingga dari perbedaan

  Upaya lain untuk melestarikan Bebasan agar tidak angka tersebut menunjukan banyaknya bahasa daerah yang punah yaitu dengan memanfaatkan teknologi informasi

  salah satunya dengan membuat aplikasi Kamus Bebasan Salah satu bahasa daerah yang telah mendekati

• – telah punah [1].

  Indonesia. Dalam aplikasi ini menggunakan fitur Speech kepunahan yaitu Bebasan (Bahasa turunan dari Bahasa

  Recognition yang dimiliki oleh Google sehingga

  Gambar 1. Paradigma Prototipe [8]

  d. Tahap ini dilakukan setelah analisis yaitu dilakukan pengubahan kebutuhan- kebutuhan menjadi bentuk karakteristik yang mudah dipahami dan desai mekanik. Dalam tahap ini, digunakan model pendekatan yang berorientasi objek (Object Oriented).

  Model Prototipe merupakan salah satu metode pengembangan perangkat lunak yang banyak digunakan oleh pengembang karena selain sederhana, metode ini juga dapat menyesuaikan kebutuhan user secara detail dalam pembuatan perangkat lunak [7]. Metode ini mampu menawarkan pendekatan yang terbaik dalam hal kepastian terhadap efisiensi algoritma, kemampuan penyesuaian diri dari sebuah site operasi atau bentuk-bentuk yang harus dilakukan oleh interaksi manusia dengan mesin. Siklus dari model prototipe ini sebagai berikut:

  b) Metode Pengembangan Perangkat Lunak

  2. Dari kiri ke kanan, akan mencocokan karakter per karakter di teks yang bersesuaian, sampai salah satu kondisi berikut terpenuhi: 1) Karakter di pattern dan di teks yang dibandingkan tidak cocok (mismatch); 2) Semua karakter di pattern cocok. Maka algoritma akan memberitahukan penemuan di posisi ini.

  1. Algoritma Knuth Morris Pratt mulai mencocokkan pattern (pola) pada awal teks.

  Knuth, Morris dan Pratt. Dalam algoritma ini, terdapat fungsi pinggiran atau kadang juga disebut fungsi awalan untuk pola. Fungsi awalan ini merangkum pengetahuan tentang bagaimana pola membandingkan terhadap pergeseran diri sendiri. Kita dapat memanfaatkan informasi ini untuk menghindari pergeseran yang tidak berguna dalam algoritma ini dan untuk menghindari transisi penuh fungsi sebelum komputasi dalam aplikasi [6]. secara garis besar, langkah kerja dari algoritma Knuth Morris Pratt yaitu:

  a) Algoritma Knuth Morris Pratt (KMP) Algoritma KMP merupakan algoritma pencocokan string linier waktu yang digagas oleh

  b. Studi Literatur

  Dalam penelitian ini, dilakukan survey degan cara membagikan kuesioner kepada 400 siswa Sekolah Menengah Pertama (SMP) dengan tujuan untuk mengetahui ketertarikan siswa terhadap aplikasi Kamus Bebasan

  Pada proses pengumpulan data, berikut kajian teori yang berkaitan dengan penelitian ini, diantaranya: a. Observasi

  f. Pengujian Tahap ini yaitu menguji program untuk mengetahui kesesuaian kebutuhan pengguna dan tidak terjadi eror dengan cara pengujian black box (black box testing). Pengujian ini merupakan salah satu jenis pengujian yang proses ujinya dengan cara mengamati hasil eksekusi melalui data uji dan memeriksa fungsional dari perangkat lain.

  e. Implementasi Program Setelah melakukan perancangan maka tahap selanjutnya diterapkan pada program. Penulisan ini menggunakan bahasa pemrograman Java karena berbasis Android dan menggunakan tool Android Studio.

  c. Perancangan

  b. Analisis Tahap ini dilakukan saat data telah dikumpulkan. seperti menganalisis kebutuhan perangkat lunak, perangkat keras dan lain-lain.

  a. Pengumpulan data Pada tahap ini dilakukan observasi seperti kuesoner dan studi literatur yaitu jurnal, skripsi dan buku menjadi panduan dalam pembuatan skripsi

  II. METODE PENELITIAN Dalam penelitian ini, metode yang digunakan yaitu:

  yang ada sampai pola sama dengan teks. Pada algoritma ini, jauhnya pergeseran pola diatur oleh fungsi pinggiran. fungsi pinggiran merupakan fungsi untuk menyimpan informasi mengenai jumlah pergeseran pola pada proses pecocokan antara pola dengan teks.

  string , pola akan bergeser terus menerus menyocokan teks

  Dalam proses pencarian kata pada aplikasi kamus menggunakan salah satu algoritma pencocokan string yaitu algoritma Knuth Morris Pratt (KMP) [3][4][5]. Algoritma KMP merupakan salah satu algoritma pencocokan string yang memiliki fungsi pinggiran. Dalam proses pecocokan

  pengguna menjadi teks. Dengan kata lain, aplikasi ini dapat digunakan dengan inputan suara.

  Speech recognition yaitu proses mengkonversi suara

• – Indonesia. Dari 400 siswa, terdapat 328 siswa yang tertarik untuk mempelajari aplikasi tersebut.

  76 mempermudah pengguna dalam menggunakan aplikasi ini.

  Implementasi Algortima Knuth Morris Pratt (KMP) pada Aplikasi Kamus Bebasan

  ISSN 2620-5467 (Online)

  INSIGHT

• – Indonesia Berbasis Speech Recognition (Melati Mawardina, Wildan Budiawan Zulfikar, Undang Syaripudin)

INSIGHT | Volume 1 No. 1 | April 2018 : 75-83 Model prototipe ini dimulai dari adanya komunikasi dengan pelanggan untuk mengumpulkan

  III. HASIL DAN PEMBAHASAN kebutuhan terhadap perangkat lunak yang akan dibuat. Dalam penelitian ini dilakukan analisis, perancangan, Lalu dibuatnya perencanaan secara cepat terhadap implementasi dan pegujian terhadap sistem yang akan perangkat lunak agar pelanggan lebih terbayang dibuat. dengan apa yang sebenarnya diinginkan berupa simulasi alur perangkat lunak. Setelah pengembang

  A. Analisis dan pelanggan sepaham mengenai alur perangkat Tujuan dari proses analisis ini yaitu untuk lunak yang akan dikembangkan, maka pengembang menganalisa kebutuhan

• – kebutuhan pada pembuatan akan mengimplementasi alur yang telah disepakati aplikasi Kamus Bebasan – Indonesia sehingga masalah dalam program yang harus dibangun. Program yang yang muncul dapat diatasi sesuai dengan kebutuhan. telah dibangun oleh pengembang ini dievaluasi oleh pelanggan sampai ditemukan spesifikasi yang sesuai

  a. Analisis Sistem yang Diusulkan dengan keinginan pelanggan. Berikut flowmap sistem yang diusulkan sesuai dengan penyelesaian masalah yang ada:

  c) Unified Modelling Language (UML) UML merupakan suatu pemodelan yang digunakan pada perangkat lunak yang berorientasi objek berupa kumpulan diagram-diagram untuk mereprresentasikan perangkat lunak agar mudah dipahami tanpa harus membaca satu per satu kode program [9][10]. UML juga bisa diartikan sebagai bahasa pemodelan yang menggunakan konsep orientasi objek dengan direpresentasikan berupa diagram-diagram diantaranya diagram use case, diagram kelas, diagram sekuen dan diagram aktivitas [11].

  d) Kamus Gambar 2. Flowmap Sistem yang Diusulkan

  Menurut kamus besar bahasa Indonesia, pengertian dari kamus adalah buku acuan yang b. Analisis Kebutuhan Pengguna memuat kata dan ungkapan yang biasanya disusun Aplikasi Kamus Bebasan - Indonesia dapat menurut abjad berikut keterangan tentang maknanya, digunakan oleh siapa saja yang menggunakan pemakaiannya dan terjemahannya. Kamus dapat juga smartphone berbasis Android. Walau demikian, digunakan sebagai buku rujukan yang menerangkan pengguna aplikasi harus tetap memiliki kriteria makna kata-kata yang berfungsi untuk membantu sebegai berikut: seseorang mengenal perkataan baru. Selain menerangkan maksud kata, kamus juga mungkin Tabel 1. Segmentasi User

  Karakter Fisik Pengguna mempunyai pedoman sebutan, asalusul (etimologi) Umur 7 tahun ke atas sesuatu perkataan dan juga contoh penggunaan bagi Prioritas Umur

  12

• – 16 tahun sesuatu perkataan. Untuk memperjelas kadang kala

  Jenis Kelamin Perempuan dan laki-laki terdapat juga ilustrasi di dalam kamus Terdapat

  Disabilities Tidak tuna netra, tidak tuna

  banyak kamus yang populer di Indonesia, baik bahasa aksara asing maupun bahasa daerah seperti: kamus bahasa

  Pengetahuan dan Pengalaman Jawa, bahasa Betawi, bahasa Bebasan, bahasa

  Computer Mengetahui bagaimana cara Gorontalo dan lainnya [12]. Literacy mengoperasikan smartphone

  terutama dengan sistem

  e) Pengenalan Suara (Speech Recognition) operasi Android

  Speech Recognition didefinisikan sebagai proses Native Language Bahasa Indonesia

  pengubahan sinyal suara ke bahasa (linguistic) mesin or Culture dalam bentuk data digital (biasanya berupa teks sederhana). Dengan kata lain, pengenalan suara

  c. Arsitektur Sistem menyatakan kemampuan untuk mencocokkan pola Arsitektur sistem dapat dikatakan sebagai dari yang didapatkan atau diperoleh perbendaharaan gambaran yang menjadi pacuan dalam kata terhadap sinyal suara ke dalam bentuk yang tepat. pengembangan sistem untuk meringkas

  Pengertian lainnya, pengenalan ucapan adalah suatu rancangan aplikasi yang akan dibuat. proses di mana komputer (jenis mesin lainnya) dapat mengenal kata-kata yang diucapkan oleh manusia.

  Proses ini disebut juga mengartikan ucapan manusia dalam komputer [3].

  ISSN 2620-5467 (Online)

  INSIGHT

  Gambar 5. Diagram Use Case Gambar 3. Arsitektur Sistem

  a) Definisi aktor

  d. Analisis Algoritma Definisi aktor bertujuan untuk menjelaskan aktor terdapat pada diagram use

  Algoritma adalah langka-langkah atau urutan case . degan diawali pendefinisian terlebih dahulu untuk

  Tabel 2. Definisi Aktor menjalankan suatu fungsi sesuai kebutuhan.

  No Aktor Tugas Hak Akses

  Berikut flowchart dari algoritma KMP pada

  1. User Melihat kata User memiliki hak akses aplikasi Kamus Bebasan

• – Indonesia: yang dicari untuk mencari kata yang baik Bahasa akan diterjemahkan baik Indonesia dari bahasa Indonesia ke atau Bebasan atau sebaliknya Bebasan dengan masukan berupa teks atau suara
• 2 Google Mengkon- versi suara

  user

  menjadi teks

  b) Definisi Use Case Definisi use case bertujuan untuk menjelaskan fungsi-fungsi use case pada diagram use case. Tabel 3. Definisi Use Case

  No. Kode Use Use Case Deskripsi Case

  1. UC01 Memasuk- Memasukkan kata an Kata merupakan proses untuk

  input kata yang akan

  dicari terjemahannya oleh user baik ke dalam bahasa Indonesia maupun ke dalam

  Gambar 4. Analisis Algoritma KMP Bebasan.

  2. UC02 Memasuk- Memasukkan kata

  B. Perancangan an Kata berupa suara merupakan berupa proses konversi data

  Pada tahap ini, karena menggunakan model suara suara user ke data teks pendekatan berorientasi objek maka pemodelan sistem

  3. UC03 Menerje- Menerjemahkan kata menggunakan UML (Unified Modelling Language) mahkan merupakan proses

  a. Diagram Use Case kata pencarian hasil

  Diagram use case merupakan diagram yang terjemahan kata yang mengambarkan hubungan yang terjadi antara telah dimasukkan menggunakan algoritma aktor dan use case dalam sebuah sistem. yang digunkan yaitu Knuth Morris Pratt

  78 Implementasi Algortima Knuth Morris Pratt (KMP) pada Aplikasi Kamus Bebasan

• – Indonesia Berbasis Speech Recognition (Melati Mawardina, Wildan Budiawan Zulfikar, Undang Syaripudin)

INSIGHT | Volume 1 No. 1 | April 2018 : 75-83

  b. Diagram kelas Diagram kelas merupakan pemodelan sistem yang menggambarkan struktur kelas yang berada di dalam sistem .

  Gambar 6. Diagram Kelas

  c. Diagram Sekuen Diagram Sekuen menggambarkan interaksi antar objek baik di dalam maupun di sekitar sistem berupa pesan yang digambarkan terhadap waktu dan terdiri atas dimensi horizontal (objek yang terkait) dan vertikal (waktu).

  Gambar 7. Diagram Sekuen

  d. Diagram Aktivitas Diagram aktivitas merupakan pemodelan sistem yang menggambarkan aktivitas dari sebuah sistem.

  Gambar 8. Diagram Aktivitas

  C. Implementasi Pada tahap implementasi yang akan dibahas yaitu mengenai pengimplementasian kebutuhan yang digunakan dalam proses pembuatan aplikasi dan proses pembuatan dokumentasi mengenai perancangan aplikasi.

  a. Implementasi Antarmuka

  a) Halaman Home Dalam halaman ini terdapat nama dari aplikasi ini dan petunjuk penggunaan aplikasi ini. Tujuan adanya petunjuk penggunaan dari aplikasi ini agar user mengetahui bagaimana cara menggunakan aplikasi ini dari awal sehingga saat akan menerjemahkan suatu kata, user sudah memahami cara menggunakan aplikasi ini.

  Gambar 9. Tampilan Home

• – Indonesia Halaman Bebasan - Indonesia menampilkan field masukkan teks yang bertujuan untuk memasukkan kata yang ingin dicari. Pada halaman ini algoritma Knuth

  c) Halaman Indonesia

  Gambar 13. Tampilan Hasil Kata Bahasa Indonesia

  Apabila data sesuai dengan Database maka arti dari kata “Abang” ditemukan yaitu “merah” sesuai dengan gambar yang ditampilkan.

  e) Halaman Setelah Data Diterjemahkan Dibawah ini merupakan tampilan saat mencari kata “Abang” dalam Bebasan.

  Gambar 12. Tampilan Tentang

  d) Halaman Tentang Gambar dibawah ini merupakan halaman yang menjelaskan tujuan dari aplikasi yang telah dibuat.

  Gambar 11. Tampilan Indo

  Gambar 10. Tampilan Bebasan

  pencocokan string yaitu pencocokan pattern (kata yang dicari) dan teks (kata yang ada dalam Database).

  Morris Pratt diimplementasikan untuk

  b) Halaman Bebasan

• – Indo
• – Bebasan Gambar dibawah ini merupakan halaman untuk menerjemahkan dari Bahasa Indonesia ke Bebasan. Tampilannya sama dengan gambar 4.2, namun perbedaannya hanya kata saja yang dicari. Di halaman ini, kata yang akan diterjemahkan yaitu kata Indonesia.
• – Bebasan
• – Indonesia Berbasis Speech Recognition (Melati Mawardina, Wildan Budiawan Zulfikar, Undang Syaripudin)
• – Indonesia: Tabel 4. Pengujian Black Box No Aktivitas Pengujian Relasi yang diharapkan

  80

  Implementasi Algortima Knuth Morris Pratt (KMP) pada Aplikasi Kamus Bebasan

  ISSN 2620-5467 (Online)

  INSIGHT

  Gambar selanjutnya yaitu tampilan ketika kata yang dimasukkan berhubungan dengan kata yang ada di Database dan lebih dari satu. Dalam aplikasi ketika ada kata yang dimasukkan (beberapa huruf) ada di dalam sebagian kata yang ada dalam Database, maka sistem akan memunculkan kata yang berhubungan dengan kata yang dimasukkan. Seperti gambar diatas, ketika kata “am” dimasukkan di dalam field masukkan kata dan langsung tekan tombol terjemahkan sistem menampilkan kata yang mengandung am, diantaranya agame, ambane, ambe, ambek, dan lain-lain.

  INSIGHT | Volume 1 No. 1 | April 2018 : 75-83 Gambar 14. Tampilan Alternatif Pencarian

  Halaman akan menutup untuk menyimpan data yang terekam oleh Google ke

  Database

  Menampil- kan arti kata yang diterjemah- kan

  Arti dari kata yang diinputkan tampil di

  field Hasil

  Terjemahan √

  4. Menekan tombol “voice” untuk merekam suara user

  Menampil- kan halaman untuk merekam

  field

  Masukan diterima √

  masukkan teks √

  5. Kata dimasuk-an hanya sebagian

  Menampil- kan kata-kata yang terkait dengan kata yang dimasukan

  Semua kata yang memiliki bagian kata yang dimasukkan muncul.

  √

  b)

  Pengujian Algoritma KMP Pengujian algoritma ini bertujuan untuk melihat sejauh manam penerapan algoritma yang digunakan dalam pengoptimasian kinerja sistem pada saat proses pencocokan string. Dalam pengujian algoritma ini, peneliti membandingkan antara algoritma yang digunakan yaitu Knuth

  3. Menerje- mahkan kata yang tersedia di dalam

  2. Memasuk- an kata Menerima masukan

  b. Implementasi Speech Recognition Dalam aplikasi yang dibangun, menggunakan inputan suara yang berarti adanya konversi suara ke teks. Tujuan dari pengimplementasian speech recognition yaitu agar user lebih mudah menggunakan aplikasi tanpa harus mengetik terlebih dahulu. Walaupun demikian, fungsi ini hnaya menjadi opsi apabila ingin melakukan pencarian lebih cepat. Berikut implementasi speech recognition yang digunakan dalam aplikasi ini:

  a)

  private void askSpeechInput() {

  Intent intent = new Intent(RecognizerIntent.ACTION_RE

  COGNIZE_SPEECH); intent.putExtra(RecognizerIntent.

  RecognizerIntent.LANGUAGE_MODEL_F

  REE_FORM); intent.putExtra(RecognizerIntent.

  "Hi speak something"); try { startActivityForResult(intent, 1000); } catch (ActivityNotFoundException a) { } } Fungsi askSpeechInput() merupakan fungsi yang digunakan untuk mengkonversi suara menjadi teks (speech to text ). Peneliti memanfaatkan fitur yang telah ada untuk pengenalan suara yaitu fitur RecognizerIntent yang dimiliki oleh Google.

  D. Pengujian Pengujian sistem bertujuan untuk menemukan kekurangan-kekurangan atau bahkan kesalahan- kesalahan perangkat lunak yang diuji.

  Pengujian Black Box Pengujian black box (Black box testing) merupakan pengujian yang fokus pada spesifikasi fungsional dari perangkat lunak.

  √

  Tester dapat mendefinisikan kumpulan

  kondisi masukkan dan melakukan pengetesan pada spesifikasi fungsional program. Berikut pengujian black box pada aplikasi Kamus Bebasan

  Pengamatan Kesimpulan Di- terima

  Di- tolak

  1. Pilih menu Bebasan- Indo, Indo Bebasan dan Tentang

  Menampil- kan menu yang telah dipilih

  Fragment

  yang dibuat berfungsi sesuai dengan harapan

EXTRA_LANGUAGE_MODEL,

EXTRA_PROMPT,

  ISSN 2620-5467 (Online)

  INSIGHT Morris Pratt dengan Sql Query agar terlihat

  B. Saran keefektifan dari algoritma yang digunakan. Penulis menyadari bahwa terdapat kekurangan dalam pengembangan aplikasi yang telah di bangun

  Percobaan dilakukan sebanyak empat sesi ini. Dengan itu, perlu dilakukan pengembangan- untuk mencari data yang dapat diterima dan setiap pengembangan yang lebih baik lagi guna memenuhi sesi dilakukan tiga kali pencocokan. Dibawah ini kebutuhan pengguna yang semakin dinamis terutama merupakan tabel hasil perbandingan percobaan dalam bidang informasi dan teknologi. Adapun saran- untuk melihat waktu eksekusi sistem pada proses saran terhadap pengembangan selanjutnya dari pencocokan string antara menggunakan algoritma aplikasi yang dibangun sebagai berikut:

  Knuth Morris Pratt dan tanpa menggunakan algoritma (menggunakan query biasa).

  a. Aplikasi ini hanya dapat berjalan pada satu

  platform yaitu android, sebaiknya dikembangkan

  Tabel 5. Hasil Keseluruhan Pengujian Waktu menjadi aplikasi yang dapat digunakan dalam Waktu (ms) beberapa platform (multiplatform) seperti iOS,

  Windows Phone, dll; KMP Sql Query Selisih Presentase

  Percoba- (Y-X) / Y

  b. Aplikasi ini hanya berfungsi layaknya kamus, an yaitu hanya mencari kata dalam bebasan ke

  (X) (Y) (Y-X) * 100% bahasa Indonesia atau sebaliknya. Sebaiknya dikembangkan dengan cara menambah menu

  1 93.70 172.22 78.52 45.59% permainan atau kuis sehingga dapat memperluas 2 55.80 128.01 72.21 56.40% kata yang dikuasai user; c. Dalam update data pada aplikasi ini dilakukan

  3 71.08 126.89 55.81 43.98% oleh pengembang, sebaiknya untuk penelitian 4 70.82 106.82 36 33.70% selanjutnya pada fitur update data bisa juga dilakukan oleh user, namun tetap harus melalui

  Jumlah 291.4 533.94 242.54 45.42% proses seleksi data dari pengembang.

  Dari tabel diatas, penggunaan algoritma

  V. REFERENSI Knuth Morris Pratt dinilai cukup membantu prosses kinerja sistem. Adanya penggunaan [1]

  N. Ridarineni, “Ratusan Bahasa Daerah di Indonesia algoritma ini menjadikan performasi pencocokan Punah,” Fakhruddin, Muhammad, 2014. .

  string jauh lebih cepat dibandingkan tanpa

  [2] Ilung, “Disparbud Susun Peraturan Walikota menggunakan algoritma (sql query). Hal ini akan Pelestarian ‘Bebasan’ Bahasa Jawa Cilegon,” Fakta sangat berpengaruh, terutama device yang

  Banten , Cilegon, Nov-2017.

  digunakan memiliki spesifikasi yang lebih rendah [3]

  W. Hartomo, “Pengenalan Suara Aplikasi Kamus daripada device yang dilakukan saat pengujian. Istilah Kesehatan Berbasis Android,” 2014.

  [4]

  IV. PENUTUP M. Y. Soleh, “Implementasi Algoritma KMP dan Boyer-Moore dalam Aplikasi Search Engine

A. Kesimpulan Sederhana,” Makal. IF3051 Strateg. Algoritm.

  Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dengan melalui tahap analisis dan implementasi serta [5] A. J. Chabuk, N. Al-Ansari, H. M. Hussain, S. pengujian terhadap aplikasi yang dibangun, dapat Knutsson, and R. Pusch

  , “GIS-based assessment of disimpulkan bahwa: combined AHP and SAW methods for selecting suitable sites for landfill in Al-Musayiab Qadhaa,

a. Algoritma Knuth Morris Pratt dapat Babylon, Iraq,” Environ. Earth Sci., vol. 76, no. 209, p.

  diimplementasi pada aplikasi mobile Kamus 12, 2017. Bebasan

• – Indonesia berbasis speech dalam proses pencarian kata; recognition [6] T. H. Cormen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest, and C.

  Stein, Introduction to Algorithms, Third. London, 2009.

  b. Pada tahap pengujian proses pencarian kata dengan hasil dua belas kata pengujian secara [7] M. A. Ramdhani, Metodologi Penelitian untuk Riset keseluruhan menggunakan algoritma Knuth

  Teknologi Informasi . Bandung: UIN Sunan Gunung Morris Pratt lebih cepat sekitar 45.42%

  Djati Bandung, 2013. sehingga dapat dikatakan bahwa kinerja

  [8] R. S. Pressman, Software-Engineering: A Algoritma Knuth Morris Pratt cukup efektif

  Practitioner’s Appoarch, Seventh. New York:

• – digunakan dalam aplikasi Kamus Bebasan McGraw-Hill, 2010.

  Indonesia ini.

  [9] M. Irfan, I. Z. Mutaqin, and R. G. Utomo, “Implementation of Dynamic Time Warping Algorithm on an Android Based Application to Write and

  82 Implementasi Algortima Knuth Morris Pratt (KMP) pada Aplikasi Kamus Bebasan

• – Indonesia Berbasis Speech Recognition (Melati Mawardina, Wildan Budiawan Zulfikar, Undang Syaripudin)

INSIGHT | Volume 1 No. 1 | April 2018 : 75-83 Pronounce Hijaiyah Letters,” IEEE CITSM, 2016. [10] D. S. Maylawati, W. Darmalaksana, and M. A.

  R amdhani, “Systematic Design of Expert System Using Unified Modelling Language,” IOP Conf. Ser. Mater.

  Sci. Eng. , vol. 288, no. 1, p. 12047, 2018.

  [11]

  D. Setiawati, I. Taufik, Jumadi, and W. Z. Budiawan, “Klasifikasi Terjemahan Ayat Al-Quran Tentang Ilmu Sains Menggunakan Algoritma Decision Tree Berbasis Mobile,” J. Online Inform., vol. 1, no. 1, pp. 24–27, 2016.

  [12] M. Jasri and A. Buhari, “RANCANG BANGUN KAMUS KEBIDANAN BERBASIS ANDROID DENGAN ECLIPSE,” vol. 2, no. 1, pp. 39–44, 2016.