IMPLEMENTASI STRING MATCHING DENGAN ALGORITMA BOYER-MOORE UNTUK MENENTUKAN TINGKAT KEMIRIPAN PADA PENGAJUAN JUDUL SKRIPSI/TA MAHASISWA (STUDI KASUS: UNIVERSITAS XYZ)

Abstract

In determining the research topic as well as the title for the Thesis / TA, it is possible that there will be a similarity in the title between one student and another, whether intentionally or unintentionally. For this reason, the Study Program must check the titles submitted by students, so as to avoid indications of similar titles and indications of plagiarism. Efforts that can be made to make it easier to check the Thesis title are by performing string matching on the text on the title that will be submitted by students. One of the string matching algorithms is Boyer-Moore. Boyer-Moore, who made the match starting from the rightmost character then left based on the value of the occurrence heuristic (HO) and match heuristic (MH) in determining the shift. This research produces a system that is able to determine the similarity of the proposed Thesis titles based on the existing title repositories. From the results of testing the processing time by entering 100 and its multiples show that the Boyer-Moore algorithm is able to match quickly. The results also showed that the more data the more time it took, but the average increase in time only increased by 34%.

Full text

SINTECH Journal | 53
SINTECH JOURNAL | ISSN 2598-7305 | E-ISSN 2598-9642
Vol. 4 No 1 – April 2021 | https://s.id/sintechjournal
DOI: https://doi.org/10.31598
Publishing: LPPM STMIK STIKOM Indonesia
IMPLEMENTASI STRING MATCHING DENGAN ALGORITMA BOYER-
MOORE UNTUK MENENTUKAN TINGKAT KEMIRIPAN PADA PENGAJUAN
JUDUL SKRIPSI/TA MAHASISWA (STUDI KASUS: UNIVERSITAS XYZ)
Imam Ahmad 1, Rohmat Indra Borman 2*, Gavan Gorbi Caksana 3, Jafar Fakhrurozi 4
1,4Sistem Informasi, Universitas Teknokrat Indonesia
2Sistem Informasi Akuntansi, Universitas Teknokrat Indonesia
3Informatika, Universitas Teknokrat Indonesia
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Teknokrat Indonesia
Jl. ZA. Pagar Alam No.9 -11, Labuhan Ratu, Kec. Kedaton, Kota Bandar Lampung, Indonesia
e-mail: imamahmad@teknokrat.ac.id1, rohmat_indra@teknokrat.ac.id 2,
gavangorbicaksana26@gmail.com 3, jafar.fakhrurozi@teknokrat.ac.id 4
Received : October, 2020
Accepted : November, 2020
Published : April, 2021
Abstract
In determining the research topic as well as the title for the Thesis / TA, it is conceivable that there will
be a likeness in the title between one understudy and another, whether intentionally or unintentionally.
For this reason, the Study Program must check the titles submitted by students, so as to avoid
plagiarism. Endeavors that can be made to make it simpler to check the Thesis title are by performing
string matching on the text on the title that will be submitted by students. A string matching algorithm
that can be used is Boyer-Moore. Boyer-Moore, who matched starting from the rightmost character then
left based on the value of the occurrence heuristic (HO) and match heuristic (MH) in determining shift.
This study produced a system that was able to determine the similarity of the proposed thesis title based
on the title repository has been there. From the results of testing the processing time by entering 100
and its multiples show that the Boyer-Moore algorithm is able to match quickly. The results also showed
that the more data the more time it took, but the average increase in time only increased by 34%.
Keywords: boyer-moore, thesis, string matching
Abstrak
Dalam menentukan topik penelitian maupun judul untuk Skripsi/TA akan dimungkinkan terjadi
kemiripan judul antara mahasiswa satu dengan yang lain baik secara disengajaja maupun tidak sengaja.
Untuk itu, Program Studi harus melakukan pengecekan terhadap judul yang diajukan oleh mahasiswa,
sehingga dapat menghindari plagiat. Upaya yang dapat dilakukan dalam mempermudah pengecekan
judul Skripsi/TA yaitu dengan pencocokan string matching pada teks pada judul yang akan diajukan oleh
mahasiswa. Algoritma string matching yang dapat digunakan adalah Boyer-Moore. Boyer-Moore yang
melakukan pencocokan dimulai dari karakter paling kanan kemudian kekiri berdasarkan nilai dari
occurence heuristic (HO) dan match heuristic (MH) dalam menentukan pegeseran.. Penelitian ini
menghasilkan sistem yang mampu menentukan kemiripan dari usulan judul Skripisi/TA berdasarkan
repository judul yang telah ada. Dari hasil pengujian waktu proses dengan memasukan 100 dan
kelipatanya menunjukkan bahwa algoritma Boyer-Moore mampu mencocokan dengan cepat. Hasil
penelitian juga menunjukan semakin banyak data semakin bertambah waktu yang dibutuhkan akan
tetapi rata-rata peningkatan waktu hanya bertambah 34%.
Kata Kunci: boyer-moorel, skripsi, string matching

54 | SINTECH Journal
1. PENDAHULUAN
Skripsi/Tugas Akhir (TA) merupakan istilah yang
digunakan di Indonesia untuk menyebut karya
tulis ilmiah mahasiswa jenjang Strata-1 (S1) dan
Diploma-3 (D3). Skripsi/TA memuat hasil
penelitian guna membahas suatu
permasalahan di bidang ilmu tertentu [1].
Tujuan penyusunan Skripsi/TA pada dasarnya
adalah untuk membentuk mahasiswa untuk
mendapatkan sikap dan mental ilmiah, serta
mengasah kemampuan dalam menerapkan
ilmunya dalam menyelesaikan permasalahan
dalam dunia nyata [2]. Sebelum membuat
karya ilrniah dalarn bentuk Skripsi/TA,
mahasiswa harus membuat usulan judul
penelitian untuk diajukan dengan memaparkan
topik penelitian. Di Universitas XYZ, untuk
pengajuan judul Skripsi/TA diajukan melalui
form pengajuan judul dengan mengisi topic,
judul dan paparan singkat Skripsi/TA yang akan
diajukan.
Dalam menentukan topik penelitian maupun
judul untuk Skripsi/TA akan dimungkinkan
terjadi kemiripan judul antara mahasiswa satu
dengan yang lain baik secara disengajaja
maupun tidak sengaja. Untuk itu Program Studi
harus melakukan pengecekan terhadap judul
yang diajukan oleh mahasiswa, sehingga dapat
mengambil keputusan untuk menerima
ataupun menolak didasari dengan salah
satunya adalah judul skripsi apakah sudah ada
atau mirip, agar tehindar dari indikasi adanya
kesamaan judul dan adanya plagiasi. Judul yang
diajukan mahasiswa setiap semesternya sangat
banyak, untuk itu perlu ketelitian dan upaya
yang lebih untuk melakukan pengecekan
kemiripan judul. Pengecekan dengan manual
akan membutuhkan waktu dan tenaga yang
lebih. Upaya untuk membantu dalam
pengecekan judul Skripsi/TA adalah dengan
menerapkan string matching atau pencocokan
kata pada teks pada judul yang akan diajukan
oleh mahasiswa.
String matching merupakan proses pencarian
sebuah string yang terdiri dari pattern
terhadap karakter pada teks yang dicari [3][4].
Dalam pencocokan string terdapat dua
pendekatan yaitu exact string matching dan
inexact string matching. Pendekatan yang
digunakan delam penelitian ini adalah exact
string matching, karena pendekatan ini
digunakan untuk mencocokkan kata dengan
tepat yang melibatkan struktur karakter teks
yang dicocokkan memiliki kesamaan dari
jumlah urutan dan struktur katanya [5]. Salah
satu pendekatan exact string matching yang
efisien dapat melakukan perbandingan pattern
adalah Boyer-Moore [6]. Algoritma memiliki ide
dasar yaitu mencocokkan dan memindai pola
string dari kanan ke kiri mulai dari karakter
paling kanan dari string yang akan dicari [5][7].
Dalam beberapa penelitian algoritma Boyer-
Moore menunjukan kinerja yang baik dalam
pencocokan string. Pada penelitian analisa
dengan membandingkan Boyer-Moore dan
Knuth Morris Pratt (KMP) untuk melakukan
pencarian judul buku, menunjukksn bahwa
algoritma Boyer-Moore lebih cepat dalam
melakukan pencarian dan pencocoka string
dibandingkan dengan algoritma KMP [8]. Selain
itu, terdapat penelitian yang membandingkan
penerapan Boyer-Moore, Turbo Boyer-Moore,
dan Tuned Boyer-Moore untuk mecari kata,
menunjukkan pendekatan Boyer-Moore
menghasilkan waktu tercepat dibandingkan
dengan tiga jenis Boyer-Moore lainya [9].
Penelitian yang lain, tentang pengembangan
software kamus untuk istilah kedokteran
dengan menerapkan Boyer-Moore,
menunjukkan bahwa algoritma Boyer-Moore
mampu menampilkan hasil pencarian istilah
dengan cepat [10].
Pada penelitian ini akan dikembangkan aplikasi
menentukan tingkat kemiripan pada pengajuan
judul Skripsi/TA mahasiswa dengan
menerapkan string matching menggunakan
algoritma Boyer-Moore. Aplikasi dilengkapi
dengan persentase jumlah kemiripan judul
dibandingkan dengan judul sebelumnya. Selain
itu, pada penelitian ini data patern yang
digunakan untuk pencocokan string diambil
dari database repository Universitas XYZ.
2. METODE PENELITIAN
Untuk melakukan pengembangan sistem dalam
menentukan kemiripan pada pengajuan
Skripsi/TA, pada penelitian ini menggunakan
pendekatan metodologi pengembangan sistem
Extreme Programming (XP). Extreme
programming (XP) merupakan metodologi yang
fokus pada pengkodean yang merupakan
aktivitas utama dalam semua tahapan atau
siklus pengembangan sistem [11]. XP
menawarkan tahapan yang membutuhkan
waktu yang cepat dan dapat diulangi pada
bagian yang berbeda sesuai dengan fokus

SINTECH Journal | 55
tujuan pengembangan sistem [12]. Berikut ini
tahapan-tahapan XP dalam pengembangan
sistem yang dilakukan.
Gambar 1. Tahapan Pada Extreme Programming (XP)
(Sumber: Suryantara, 2017 [13])
Berdasakan gambar 1 diatas, maka tahapan
yang dilakukan pada metodologi
pengembangan sistem XP adalah sebagai
berikut :
1) Planning (Perencanaan)
Langkah awal yang dilakukan adalah
perencanaan, yaitu dengan memahami alur
proses dari aplikasi, mendefinisikan output,
fitur-fitur yang ada pada aplikasi, fungsi dari
aplikasi, dan alur pengembangan dari aplikasi
yang akan dikembangkan [14][19]. Selain itu
pada tahap perencanaan juga terdapat tahapan
dimana pengembang menentukan
fungsionalitas keseluruhan dari sistem
[15][20][21]. Pada penelitian ini permasalahan
yang ada pada Universitas XYZ adalah proses
pengecekan judul yang diajukan oleh
mahasiswa apakah terdapat kemiripan atau
indikasi plagiasi dari judul Skripsi/TA yang
sebelumnya. Dari permasalahan tersebut
kebutuhan utama dari aplikasi yang akan
dibangun adalah sistem memiliki kemampuan
menentukan tingkat kemiripan judul
berdasarkan database repository artikel ilmiah
pada Universitas XYZ.
2) Design (Perancangan)
Setelah perencanaan telah disusun, berikutnya
adalah membuat perancangan sistem. Pada
penelitian ini perancangan sistem
menggunakan flowchart, yang meruapakan alat
yang digunakan untuk menggambarkan langkah
dan urutan prosedur dari suatu program.
3) Coding (Pengkodean)
Coding atau pengkodean merupakantahapan
dimana, rancangan yang telah dibuat kemudian
diterjemahkan dalam bentuk bahasa
pemrograman yang dikenali oleh komputer
[16]. Sistem dikembangkan dengan
menerapkan algoritma Boyer-Moore dalam
pencocokan kemiripan dari judul Skripsi/TA
yang diajukan oleh mahasiswa. Sistem
diimplementasikan dalam bentuk web untuk
backend dan android untuk akses frontend.
4) Testing (Pengujian)
Untuk menegaskan software dapat bekerja
dengan baik maka sistem harus melalu tahap
pengujian untuk menemukan kesalahan –
kesalahan [17]. Pengujian atau testing yang
diterapkan adalah uji terhadap waktu yang
dibutuhkan oleh aplikasi untuk memproses dan
mendapatkan hasil presentase kemiripan.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Flowchart Alur Sistem
Untuk mempermudah dalam menggambarkan
urutan proses yang dilakukan pada
imepementasi algoritma Boyer-Moore untuk
mengetahui tingkat kemiripan judul Skripsi/TA
maka alur cara kerja sistem digambarkan
dengan flowchart. Flowchart alur sistem yang
akan dikembangan dapat dilihat pada gambar 2
berikut ini:
PLANNING
TESTING
CODING
DESIGN
SOFTWERE
INCEREMENT
AL

56 | SINTECH Journal
Gambar 2. Flowchart Alur Sistem
(Sumber: Desain Penulis, 2020)
3.2. Implementasi Algoritma Boyer-Moore
Algoritma Boyer Moore memiliki cara kerja
dengan melakukan matching atau pencocokan
antara pattern dan text dengan memperhatikan
urutan yang dimulai dari karakter paling kanan
terlebih dahulu kemudian kekiri, dimana
pencocokan dilakukan dengan dasar nilai dari
occurence heuristic (HO) dan match heuristic
(MH) [8][18]. Sebagai contoh penerpan
algoritma Boyer-Moore dalam menentukan
tingkat kemiripan judul Skripsi/TA dengan
menggunakan kata “ONLINE” sebagai string
pattern dan kata “SISTEM ONLINE”.
Tabel 1. Nilai Occurence Heuristic (OH)
dan Match Heuristic (MH)
(Sumber: Penulis, 2020)
Pattern
O
N
L
I
N
E
OH
5
4
3
2
1
0
MH
5
5
5
5
5
1
Pada tahap pertama, untuk pencocokan string
karakter “E” pada pattern tidak ada kecocokan
dengan karakter “M”, sehingga akan bergeser
nilainya berdasarkan tabel Occurence Heuristic
(OH) dan Match Heuristic (MH) pada tabel 1.
Pada tabel OH dan MH karakter “M” tidak ada,
maka jumlah pergeseran dilakukan sebanyak 6
langkah, tahapan ini ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Pencocokan Text dan Pattern
(Sumber: Penulis, 2020)
Index
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Text
S
I
S
T
E
M
O
N
L
I
N
E
Pattern
O
N
L
I
N
E
Tahap kedua, karakter “E” setelah mengalami
pegeseran ternyata tidak sama dengan karakter
“N”, maka berikutnya adalah melakukan
pergeseran merujuk pada nilai OH. Pada tabel
OH untuk karekter “E” memiliki nilai 1, untuk
itu selanjutnya akan dilakukuan pergeseran
sebanyak 1 langkah. Proses ini dijelaskan pada
tabel 3.
Tabel 3. Pencocokan Text dan Pattern
Dengan 6 Langkah Pegeseran
(Sumber: Penulis, 2020)
Index
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Text
S
I
S
T
E
M
O
N
L
I
N
E
Pattern
O
N
L
I
N
E
Pada tahap ini, string pada text paling kanan
yaitu karakter “E” telah sama atau cocok
dengan string pada pattern yaitu karakter “E”,
begitu pula dengan string pada text
selanjutnya yaitu “N”, “I”, “L”, “N”, “O” telah
sama dengan pattern. Pergeseran berakhir
pada tahap ketiga karena telah menemukan
kesamaan, dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Pencocokan Dengan 1 Langkah Pegeseran
(Sumber: Penulis, 2020)
Index
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Text
S
I
S
T
E
M
O
N
L
I
N
E
Pattern
O
N
L
I
N
E
3.3. Penerpanan Sistem
Algoritma Boyer-Moore diterapkan dalam
bahasa pemrograman untuk pengembangan
sistem penentuan tingkat kemiripan Judul
Skripsi/TA di Universitas XYZ. Sistem yang akan
dikembangkan terdapat dua pengguna, yaitu
admin dan pengguna. Admin dapat mengakses
melalui backend yang dibagun berbasis web.
Admin dapat mengelola judul dari Skripsi/TA
yang sebelumnya dengan meng-inport dari
repository Universitas XYZ.
Gambar 3. Tampilan Pengelolaan Judul
(Sumber: Aplikasi Yang Dikembangkan Penulis, 2020)
Sedangan pengguna dapat mencari judul yang
telah ada dan melakukan pengecekan dari judul
yang akan diusulkan dengan judul yang ada di
repository Universitas XYZ dengan
menghasilkan persentase tingkat kemiripan.
Gambar 4. Hasil Pencocokan Kemiripan Usulan Judul

SINTECH Journal | 57
(Sumber: Aplikasi Yang Dikembangkan Penulis, 2020)
3.4. Pengujian Sistem
Untuk memperlihatkan kinreja dari algoritma
Boyer-Moore maka pada penelitian ini
dilakukan pengujian waktu proses pencocokan
untuk menunjukan kecepatan algoritma
bekerja. Pengujian waktu proses dilakukan
dengan melakukan pencocokan judul dengan
memasukan 100 data dan kelipatanya. Berikut
ini hasil pengujian terhadap waktu proses.
Tabel 5. Hasil Pengujian Waktu Proses Algortima
Booyer-Moore
(Sumber: Hasil Pengujian Peneliti, 2020)
NO
DATA
WAKTU
1
100
50ms
2
200
100ms
3
300
140ms
4
400
180ms
5
500
204ms
Dari hasil pengujian menunjukan bahwa Boyer-
Moore membutuhkan waktu yang cepat dalam
proses string matching. Hal ini sesuai dengan
hasil penelitian sebelumnya [8][9][10] yang
menunjukkan bahwa algortima Boyer-Moore
mampu melakukan pencocokan string dengan
waktu yang cepat. Dari hasil penelitian untuk
masukan data yang lebih banyak maka waktu
yang dibutuhkan akan semakin bertambah [18].
Akan tetapi peningkatan waktu yang
dibutuhkan algoritma Boyer-Moore dari 100
data hingga 500 data rata-rata adalah 34%. Ini
menunjukan walaupun semakin banyak data
semakin bertambah waktu tetapi penambahan
waktu yang dibutuhkan masih relatif kecil.
Gambar 5. Grafik Peningkatan Waktu Proses
Algoritma Boyer-Moore
(Sumber: Hasil Pengujian Peneliti, 2020)
4. KESIMPULAN
Penelitian ini menghasilkan sistem yang dapat
menetukan tingkat kemiripan usulan judul
Skripsi/TA mahasiswa dengan string matching
menggunakan algoritma Boyer-Moore yang
menjalankan pencocokan yang dimulai dari
karakter sebelah kanan kemudian kekiri
berdasarkan nilai dari occurence heuristic (HO)
dan match heuristic (MH) dalam menentukan
pegeseran. Dari hasil pengujian waktu proses
dengan memasukan 100 data sampai dengan
500 data menunjukkan bahwa algoritma Boyer-
Moore mampu mencocokan dengan cepat.
Walaupun semakin banyak data semakin
bertambah waktu yang dibutuhkan akan tetapi
rata-rata peningkatan waktu hanya bertambah
34%. Untuk pengembangan selanjutnya dapat
menerapkan beberapa algoritma string
matching pada sistem, sehingga dapat
diperoleh algortima yang paling evesien.
PERNYATAAN PENGHARGAAN
Peneliti menugucapkan terima kasih kepada
“Yayasan Pendidikan Teknokrat melalui skim
penelitian internal dan LPPM Universitas
Teknokrat Indonesia” atas dukungan terhadap
penelitian ini.
DAFTAR PUSTAKA
[1] W. Astuti, “Analisis String Matching
Pada Judul Skripsi Dengan Algoritma
Knuth-Morris Pratt (KMP),” Ilk. J. Ilm.,
vol. 9, no. 2, pp. 167–172, 2017.
[2] S. Hadi, “Pemeriksaan Keabsahan Data
Penelitian Kualitatif Pada Skripsi,” J.
Ilmu Pendidik. Univ. Negeri Malang, vol.
22, no. 1, pp. 74–79, 2016.
[3] Z. A. Matondang, “Implementasi
Algoritma String Matching Pencarian
Kata Dari Makna Rambu Lalulintas
Berbasis Android,” J. Sist. Inf.
Kaputama, vol. 2, no. 1, pp. 101–106,
2018.
[4] F. T. Waruwu and R. Mandala,
“Perbandingan Algoritma Knuth Morris
Pratt dan Boyer Moore Dalam
Pencocokan String Pada Aplikasi Kamus
Bahasa Nias,” J. Ilm. INFOTEK, vol. 1,
no. 1, pp. 36–43, 2016.
[5] R. I. Borman and A. Pratama,
“Penerapan String Matching Dengan
Algoritma Boyer Moore Pada Aplikasi
Font Italic Untuk Deteksi Kata Asing,” J.
Teknoinfo, vol. 10, no. 2, pp. 1–5, 2016.
[6] E. Rahmanita, “Pencarian String
Menggunakan Algoritma Boyer Moore
Pada Dokumen,” J. Ilm. NERO, vol. 1,

58 | SINTECH Journal
no. 1, pp. 15–26, 2014.
[7] R. I. Darmawan, A. H. Setianingrum,
and A. Arini, “Implementasi Algoritma
Boyer Moore Pada Aplikasi Kamus
Istilah Kebidanan Berbasis Web,”
QUERY J. Sist. Inf., vol. 02, no. 01, pp.
53–62, 2018.
[8] A. Fau, Mesran, and G. L. Ginting,
“Analisa Perbandingan Boyer Moore
Dan Knuth Morris Pratt Dalam
Pencarian Judul Buku Menerapkan
Metode Perbandingan Eksponensial (
Studi Kasus : Perpustakaan STMIK Budi
Darma ),” J. Times (Technology
Informatics Comput. Syst., vol. 6, no. 1,
pp. 12–22, 2017.
[9] V. Sagita and M. I. Prasetiyowati, “Studi
Perbandingan Implementasi Algoritma
Boyer-Moore, Turbo Boyer-Moore, dan
Tuned Boyer-Moore dalam Pencarian
String,” J. Ultim., vol. 5, no. 1, pp. 31–
37, 2013.
[10] Y. Ardi, D. Andreswari, and Y. Setiawan,
“Rancang Bangun Aplikasi Kamus Istilah
Kedokteran Dengan Menggunakan
Algoritma Boyer-Moore Berbasis
Android,” J. Rekursif, vol. 5, no. 3, pp.
346–359, 2017.
[11] T. Gumelar, R. Astuti, and A. T. Sunarni,
“Sistem Penjualan Online Dengan
Metode Extreme Programming,” J.
Telemat., vol. 9, no. 2, pp. 87–90, 2017.
[12] R. I. Borman, A. T. Priandika, and A. R.
Edison, “Implementasi Metode
Pengembangan Sistem Extreme
Programming ( XP ) pada Aplikasi
Investasi Peternakan Implementation
of Extreme Programming ( XP ) System
Development Method in Livestock
Investment Aplication,” JUSTIN (Jurnal
Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 8, no.
3, pp. 272–277, 2020.
[13] I. G. N. Suryantara, Merancang
Applikasi dengan Metodologi Extreme
Programming - I Gusti Ngurah
Suryantara, S.Kom., M.Kom - Google
Buku. Jakarta: PT. Elex Media
Komputindo, 2017.
[14] I. G. N. Suryantara, “Merancang
Applikasi dengan Metodologi Extreme
Programming.” PT. Elex Media
Komputindo, Jakarta, 2017.
[15] L. Rusdiana, “Extreme Programming
untuk rancang bangun aplikasi
pengelolaan surat keterangan
kependudukan,” Regist. J. Ilm. Teknol.
Sist. Inf., vol. 4, no. 1, p. 49, 2018.
[16] M. Melinda, R. I. Borman, and E. R.
Susanto, “Rancang Bangun Sistem
Informasi Publik Berbasis Web (Studi
Kasus : Desa Durian Kecamatan Padang
Cermin Kabupaten Pesawaran),” J.
Tekno Kompak, vol. 11, no. 1, p. 1,
2018.
[17] A. E. Kumala, R. I. Borman, and P.
Prasetyawan, “Sistem Informasi
Monitoring Perkembangan Sapi Di
Lokasi Uji Performance (Studi Kasus :
Dinas Peternakan Dan Kesehatan
Hewan Provinsi Lampung),” J. Tekno
Kompak, vol. 12, no. 1, p. 5, 2018.
[18] I. J. Sinaga, R. C. G. I. Kembaren, D. M.
Br Bangun, and N. Marbun, “Penerapan
Algoritma Boyer Moore Pada Aplikasi
Filosofer Berbasis Website,” KOMIK
(Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan
Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 436–438,
2019.
[19] I Ahmad, I Hermadi, Y Arkeman. Financial
feasibility study of waste cooking oil
utilization for biodiesel production
using ANFIS. TELKOMNIKA Indonesian
Journal of Electrical Engineering 13 (3),
546-554. 2015.
[20] I Ahmad, H Sulistiani, H Saputra. The
Application Of Fuzzy K-Nearest
Neighbour Methods for A Student
Graduation Rate. Indonesian Journal of
Artificial Intelligence and Data Mining.
Vol 1 No 1. 47-52. 2018.
[21] I Ahmad, N Shodik, N Neneng. Sistem
Rekomendasi Pemilihan Smartphone
Snapdragon 636 Menggunakan Metode
Simple Multi Attribute Rating
Technique (SMART). Jurnal Nasional
Pendidikan Teknik Informatika 7 (3),
219-227. 2018.