ANALISIS PENERAPAN STRING MATCHING DALAM ......vi LEMBAR PERSEMBAHAN Tugas akhir (Skripsi) ini...
142
i ANALISIS PENERAPAN STRING MATCHING DALAM KOMPARASI DATA KEPESERTAAN JAMINAN KESEHATAN MASYARAKAT (JAMKESMAS) Skripsi Diajukan untuk Memenuhi Persyaratan Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Oleh: SRI WULAN NIM : 206091004077 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 2011
Transcript of ANALISIS PENERAPAN STRING MATCHING DALAM ......vi LEMBAR PERSEMBAHAN Tugas akhir (Skripsi) ini...
i
ANALISIS PENERAPAN STRING MATCHING DALAM KOMPARASI
DATA KEPESERTAAN JAMINAN KESEHATAN MASYARAKAT
(JAMKESMAS)
Skripsi
Diajukan untuk Memenuhi Persyaratan Memperoleh Gelar
Sarjana Komputer (S.Kom)
Oleh:
SRI WULAN
NIM : 206091004077
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
2011
ii
ANALISIS PENERAPAN STRING MATCHING DALAM KOMPARASI
DATA KEPESERTAAN JAMINAN KESEHATAN MASYARAKAT
(JAMKESMAS)
Skripsi
Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar
Sarjana Komputer
Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
Oleh :
SRI WULAN
NIM. 206091004077
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
2011
iii
iv
v
PERNYATAAN
DENGAN INI SAYA MENYATAKAN BAHWA SKRIPSI INI BENAR-
BENAR HASIL KARYA SENDIRI YANG BELUM PERNAH DIAJUKAN
SEBAGAI SKRIPSI ATAU KARYA ILMIAH PADA PERGURUAN TINGGI
ATAU LEMBAGA MANAPUN.
Jakarta, Maret 2011
Sri Wulan L
(206091004077)
vi
LEMBAR PERSEMBAHAN
Tugas akhir (Skripsi) ini sengaja penulis persembahkan teruntuk :
1. Otak, pikiran, jiwa dan organ-organ yang ada dalam tubuh dan diri ini. Selamat
atas kerja kerasnya. Ingatlah bahwa tak akan berhenti kita hingga kita
melangkah ke jannah-Nya karna hidup ini bukan untuk hidup, hidup juga
bukan untuk mati, tapi hidup untuk yang Maha Hidup.
2. Kedua orang tua (Bapak dan Mama). Terima kasih atas kasih sayang,
perhatian, kecemasan serta berbagai hal yang tak terhitung hingga yang tak
pantas untuk dihitung. Hanya jannah-Nya lah balasan yang layak untuk
keduanya. Amieen.
vii
KATA PENGANTAR
Alhamdulillahirabbil’alamin. Segala puji bagi Allah SWT atas segala rahmat
dan karunia-Nya dalam memberikan jalan dan kemudahan kepada penulis hingga
tugas akhir ini dapat terselesaikan dengan baik. Shalawat dan salam memang
pantas tercurah kepada Nabi Muhammad SAW, keluarga, serta para sahabat-
sahabatnya yang menjadi panutan dan inspirasi bagi penulis.
Dalam hal ini, penulis mencoba untuk melakukan suatu penelitian dengan
topik judul ”Analisis Penerapan String Matching dalam Komparasi Data
Kepesertaan Jaminan Kesehatan (JAMKESMAS)”. Topik ini merupakan tugas
akhir yang diambil penulis guna memenuhi syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Komputer (S.Kom) Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
Adapun dalam penyelesaian tugas akhir ini, penulis ingin menyampaikan
terima kasih sebesar-besarnya kepada pihak-pihak yang telah membantu dalam
penyelesaian pembuatan aplikasi dan penyusunan tugas akhir, antara lain kepada
yang terhormat :
1. Bapak DR. Syopiansyah Jaya Putra, M.Sis selaku Dekan Fakultas Sains dan
Teknologi yang telah memberikan suatu komitmen, dorongan, dan program
pendidikan sesuai kebutuhan mahasiswanya.
2. Bapak Yusuf Durachman, M.sc selaku Ketua Jurusan yang telah memberikan
peran sesuai dengan fungsinya dalam membimbing serta memberikan ruang
ilmu bagi penulis.
viii
3. Ibu Fitri Mintarsih, M.Kom selaku Dosen Pembimbing 1 dan Ibu Khodijah
Hulliyah, M.Si selaku Dosen Pembimbing 2 yang telah memberikan
bimbingan dan dukungan baik secara moril maupun teknis.
4. Bapak Swasetyo Yulianto selaku Dosen Pembimbing Lapangan yang telah
memberikan bimbingan, masukan, serta berbagi ilmu pengetahuan dalam
penyusunan sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir ini.
5. Seluruh anggota keluarga tercinta yang senantiasa mendoakan dan
memberikan dukungan selama menjalankan masa perkuliahan.
6. Rekan-rekan seperjuangan, teman–teman Software Enginering dan seluruh
kawan-kawan jurusan Teknik Informatika yang memberikan motivasi serta
informasi kepada penulis. Mari kita sukses bersama.
7. Seluruh pihak yang telah membantu dan namanya tidak dapat disebutkan satu
persatu. Terima kasih atas doa dan bimbingannya, Semoga Allah SWT
membalas segala kebaikan yang telah diberikan kepada penulis.
Akhir kata, penulis memohon maaf atas berbagai hal keliru yang diperbuat selama
masa penyelesaian tugas akhir ini, kritik dan saran yang membangun sangat
diharapkan demi menambah pengetahuan dalam kepenulisan dan semoga tugas
akhir ini dapat bermanfaat bagi pengembangan selanjutnya. Amiin
Jakarta, Maret 2011
Sri Wulan
ix
Dalam pencocokan string (string matching), penggunaan algoritma yang tepat
dapat memberikan hasil penelusuran yang tepat pula dan sesuai keinginan
pengguna. Dalam tugas akhir ini, penulis akan menganalisa penerapan algoritma
string matching yang terdiri atas inexact string matching (fuzzy string macthing)
menggunakan approximate string matching (dilihat dari segi penulisan) dan exact
string matching menggunakan brute force string matching pada data nama orang
(peserta) jamkesmas. Data yang digunakan dalam pencocokan string dalam
menerapkan algoritma string matching merupakan data yang akan dikomparasikan
untuk mendapatkan kecocokan data yang berasal dari dua database. Hasil analisa
fuzzy string matching dalam komparasi data kepesertaan ini akan diaplikasikan
menggunakan PHP dan MySQL, dengan menggunakan fase pengembangan
sistem RAD (Rapid Application Deveplopment). Hasil penerapan string matching
dalam tugas akhir ini menunjukkan bahwa penerapan fuzzy string matching
mampu menangani bentuk nama orang (peserta) yang bervariasi bentuk
penulisannya dan exact string matching tidak mampu mencocokan data nama
yang variatif bentuk kepenulisannya. Pengujian fuzzy string matching dalam
komparasi data kepesertaan ini menghasilkan persentasi kecocokan data peserta
yang sama besar dengan exact string matching.
Kata kunci : String Matching, Fuzzy String Matching (Approximate), Exact
String Matching (Brute Force), komparasi data, dan RAD.
ABSTRAK
SRI WULAN. Analisis Penerapan String Matching dalam Komparasi Data
Kepesertaan JAMKESMAS
Dibimbing oleh : FITRI MINTARSIH, M.Kom dan KHODIJAH HULLIYAH,
M.Si
x
DAFTAR ISI
Halaman
HALAMAN LUAR .......................................................................................... i
HALAMAN DALAM ...................................................................................... ii
LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING ................................................. iii
LEMBAR PENGESAHAN UJIAN ................................................................ iv
LEMBAR PERNYATAAN ............................................................................. v
LEMBAR PERSEMBAHAN .......................................................................... vi
KATA PENGANTAR ...................................................................................... vii
ABSTRAK ....................................................................................................... viii
DAFTAR ISI .................................................................................................... ix
DAFTAR GAMBAR ......................................................................................... xiii
DAFTAR TABEL ............................................................................................ xv
DAFTAR ISTILAH ......................................................................................... xvi
BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Masalah ................................................................................. 1
1.2 Rumusan Masalah .......................................................................................... 4
1.3 Batasan Masalah ............................................................................................. 4
1.4 Metode Penelitian ........................................................................................... 5
1.5 Tujuan dan Manfaat Penelitian ...................................................................... 6
1.6 Sistematika Penulisan .................................................................................... 7
xi
BAB II LANDASAN TEORI
2.1 Konsep Algoritma ........................................................................................ 9
2.1.1 Definisi Algoritma ............................................................................. 9
2.1.2 Ciri-ciri dan Sifat Algoritma .............................................................. 10
2.2 Logika Fuzzy ................................................................................................ 14
2.3 String Matching ............................................................................................ 15
2.3.1 Definisi String Matching .................................................................... 15
2.2.2 Kerangka Kerja String Matching ....................................................... 16
2.3.3 Kerangka Pikir String Matching ........................................................ 16
2.3.3 Macam Algoritma String Matching ................................................... 18
2.4 Exact String Matching .................................................................................. 18
2.5 Inexact String Matching (Fuzzy String Matching) ...................................... 25
2.6 Karakteristik Nama ...................................................................................... 28
2.7 Normalisasi Nama ........................................................................................ 29
2.8 Sistem Basis Data ......................................................................................... 32
2.9 SQL .............................................................................................................. 33
2.10 MySQL ....................................................................................................... 34
2.11 Fungsi String MySQL ................................................................................ 35
2.12 Aplikasi ...................................................................................................... 35
2.13 Metode Pengembangan Sistem .................................................................. 34
2.13.1. Definisi Pengembangan Sistem ...................................................... 34
2.13.2. Macam-macam Metode Pengembangan Sistem ............................. 34
2.14 Unit Testing ................................................................................................ 39
xii
2.15 Studi Sejenis ............................................................................................... 40
BAB III METODE PENELITIAN
3.1 Metode Pengumpulan Data .......................................................................... 44
3.2 Metode Komparatif ...................................................................................... 45
3.3 Metode Pengembangan Sistem .................................................................... 46
3.4 Alasan Penggunaan RAD ............................................................................. 48
3.5 Keunggulan dan Kelemahan RAD ............................................................... 49
BAB IV PENGEMBANGAN SISTEM
4.1 Metode Komparatif ...................................................................................... 50
4.1.1 Analisis String Matching ................................................................... 50
4.1.1.1 Exact String Matching .......................................................... 51
4.1.1.2 Normalisasi String ................................................................ 55
4.1.1.3 Inexact String Matching ........................................................ 63
4.2 Fase Perencanaan Syarat-syarat ................................................................... 68
4.2.1 Tujuan Informasi ................................................................................ 53
4.2.2 Syarat Kebutuhan/Informasi .............................................................. 53
4.3 Perancangan Sistem ..................................................................................... 67
4.3.1 Perancangan Proses ............................................................................ 67
4.3.1.1 Algoritma Exact String Matching ......................................... 67
4.3.1.2 Proses Kecocokan ................................................................. 68
4.3.1.2 Algoritma Inexact String Matching ...................................... 69
4.3.1.2 Proses Normalisasi (Fuzzy String Matching) ....................... 70
xiii
4.3.2 Perancangan Database ....................................................................... 71
4.3.3 Rancangan Interface Sistem ............................................................... 86
4.4 Fase Konstruksi ............................................................................................ 87
4.5 Implementasi ................................................................................................ 90
4.4.1 Pengenalan Sistem ............................................................................. 90
4.4.1 Pengujian Sistem ................................................................................ 91
BAB IV PENUTUP
5.1 Kesimpulan ……………………………………………………………….. 104
5.2 Saran …..………………………………………………………………….. 106
DAFTAR PUSTAKA ………………………………………………………. 107
LAMPIRAN
xiv
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1 Model Sekuensial Linier ............................................................... 39
Gambar 4.1 Proses Similarity Function ............................................................. 59
Gambar 4.2 Flowchart Exact String Matching ................................................. 66
Gambar 4.3 Flowchart Kecocokan .................................................................... 67
Gambar 4.4 Flowchart Fuzzy String Matching ................................................. 68
Gambar 4.5 Flowchart Normalisasi String Nama ............................................. 69
Gambar 4.6 Rancangan Tampilan Exact String Matching ................................ 85
Gambar 4.7 Rancangan Tampilan Inexact String Matching ............................. 86
Gambar 4.8 Form Masukan Exact .................................................................... 88
Gambar 4.9 Form Masukan Inexact .................................................................. 89
Gambar 4.10 Tampilan Output Kecocokan ...................................................... 89
Gambar 4.11 Uji 1 ............................................................................................. 90
Gambar 4.12 Hasil Uji 1 ................................................................................... 91
Gambar 4.13 Uji 2 ............................................................................................. 91
Gambar 4.14 Hasil Uji 2 ................................................................................... 92
Gambar 4.15 Uji 3 ............................................................................................. 92
Gambar 4.16 Hasil Uji 3 ................................................................................... 93
Gambar 4.17 Uji 4 ............................................................................................. 93
Gambar 4.18 Hasil Uji 4 ................................................................................... 94
Gambar 4.19 Uji 5 ............................................................................................. 94
Gambar 4.20 Hasil Uji 5 ................................................................................... 95
xv
Gambar 4.21 Uji 6 ............................................................................................. 95
Gambar 4.22 Hasil Uji 6 ................................................................................... 96
Gambar 4.23 Uji 7 ............................................................................................. 96
Gambar 4.24 Hasil Uji 7 ................................................................................... 97
Gambar 4.25 Uji 8 ............................................................................................. 97
Gambar 4.26 Hasil Uji 8 ................................................................................... 98
Gambar 4.27 Uji 9 ............................................................................................. 98
Gambar 4.28 Hasil Uji 9 .................................................................................... 99
Gambar 4.29 Uji 10 ........................................................................................... 99
Gambar 4.30 Hasil Uji 10 ................................................................................. 100
Gambar 4.31 Uji 11 ........................................................................................... 100
Gambar 4.32 Hasil Uji 11 ................................................................................. 101
Gambar 4.33 Uji 12 ........................................................................................... 101
Gambar 4.34 Hasil Uji 12 ................................................................................. 102
xvi
DAFTAR TABEL
Halaman
Table 2.1 Simbol-simbol Flowchart ................................................................... 14
Table 2.2 Damerau Variasi Nama ...................................................................... 30
Table 4.2 Contoh Variasi Penamaan .................................................................. 53
Table 4.3 Translasi Q-gram ................................................................................ 59
Table 4.4 Struktur File BPS ............................................................................... 71
Table 4.5 Struktur File Translasi Db1 ................................................................ 73
Table 4.6 Struktur File Normalisasi Db1 ........................................................... 75
Table 4.7 Struktur File Peserta Askes ................................................................ 76
Table 4.8 Struktur File Translasi Db2 ................................................................ 80
Table 4.9 Struktur File Normalisasi Db2 ........................................................... 85
Table 4.10 Kecocokan Field Kedua Database ................................................... 85
Table 4.11 Hasil Uji String Matching ................................................................ 104
xvii
DAFTAR ISTILAH
Istilah Arti
String Suatu kumpulan karakter
Pattern Sekumpulan string yang dicari pada teks.
Database Suatu kumpulan data atau informasi yang kompleks
dimana data tersebut disusun menjadi beberapa
kelompok dengan tipe data yang sejenis, dimana setiap
datanya saling berhubungan satu sama lain atau dapat
berdiri sendiri, sehingga mudah diakses.
Boolean Segala hal dapat diekspresikan dalam istilah binary (0
atau 1, hitam atau putih, ya atau tidak),
Fuzzy Logic Pendekatan yang membantu dalam menjelaskan
ketidakpastian batas antara satu kriteria dengan kriteria
lainnya, yang disebabkan oleh adanya penilaian manusia
terhadap sesuatu secara kumulatif.
1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang Masalah
Dewasa ini kemajuan yang sangat pesat di bidang teknologi, terutama
teknologi informasi komputer, mendorong munculnya inovasi baru dalam
penyajian informasi untuk memenuhi kebutuhan informasi. Penyajian data
atau informasi baik berupa subjek maupun objek dalam suatu perusahaan atau
lembaga memerlukan adanya suatu database. Database adalah suatu kumpulan
data atau informasi yang kompleks dimana, data tersebut disusun menjadi
beberapa kelompok dengan tipe data yang sejenis, dimana setiap datanya
saling berhubungan satu sama lain atau dapat berdiri sendiri, sehingga mudah
diakses.
Penggunan database kini banyak dimanfaatkan oleh berbagai lembaga
untuk berbagai kepentingan. Salah satunya yakni penggunaan dalam
menangani database penduduk dalam penjaminan kesehatan bagi masyarakat
miskin yang diselenggarakan sekretariat pengelola JAMKESMAS Kementrian
Kesehatan. Adapun data yang dimiliki oleh pengelola JAMKESMAS
kementrian kesehatan ini berasal dari database dua instansi hasil SK
Bupati/Walikota berjumlah sekitar 72 juta record warga miskin dan data dari
lembaga sensus penduduk (BPS) sekitar 68 juta record warga miskin. Data
penduduk miskin dari ke dua instansi ini berasal dari pengambilan data
penduduk pada wilayah yang sama namun memiliki masing-masing jumlah
2
data yang berbeda. Perbedaan ini tentunya didasarkan karena perbedaan
metode, teknik, serta perbedaan waktu pengambilan data maupun berbagai
masalah teknis dilapangan yang dihadapi oleh masing-masing instansi.
Perbedaan jumlah data dari dua instansi ini merupakan permasalahan bagi
pengelola jamkesmas dalam menggunakan database penduduk miskin untuk
penjaminan kesehatan secara menyeluruh dikarenakan akan berdampak pada
keakurasian data penduduk miskin dilapangan serta mengakibatkan adanya
sejumlah warga miskin yang tidak terdata maupun terdata lebih dari satu.
Maka dari itu diperlukan suatu metode pencocokan untuk mencari kecocokan
data diantara kedua database tersebut, yang mana tiap penduduknya memiliki
data identitas yang bervariatif, sehingga tujuan dari penjaminan kesehatan
dapat memadai atau terpenuhi.
Metode pencocokan string (string matching) yang merupakan bagian
dalam proses pencarian string memegang peranan penting untuk mendapatkan
dokumen yang sesuai dengan kebutuhan informasi. Pencocokan string (string
matching) secara garis besar dapat dibedakan menjadi dua yaitu pencocokan
string secara eksak/sama persis (exact string matching) dan pencocokan string
berdasarkan kemiripan (inexact string matching/fuzzy string matching). Fuzzy
string matching (inexact string matching) merupakan pencocokan string yang
melakukan pencarian terhadap string yang sama dan juga string yang
mendekati dengan string lain yang terkumpul dalam sebuah penampung atau
kamus. Pencocokan string berdasarkan kemiripan masih dapat dibedakan
menjadi dua yaitu berdasarkan kemiripan penulisan (approximate string
3
matching) dan berdasarkan kemiripan ucapan (phonetic string matching).
Dalam permasalahan ini penulis menggunakan fuzzy string matching proses
pendekatan secara kemiripan penulisan (approximate) serta brute force yang
mewakili algoritma exact string matching. Adapun dalam pencocokan ini,
penulis lebih berpusat terhadap analisa string nama peserta, dikarenakan nama
orang (peserta) merupakan string yang memiliki aneka ragam bentuk
penulisan dalam satu pengucapan nama orang dalam pemasukan data peserta.
Misalnya dalam permasalahan ini suatu string nama orang memiliki suatu
bentuk pola huruf penulisan yang variatif tapi memiliki cara pengucapan yang
sama dalam satu nama orang, sehingga diperlukan suatu aturan serta analisa
yang tepat untuk menganalisa permasalahan mengenai pencocokan data string
nama orang.
Berdasarkan uraian permasalahan tersebut, maka penulis mengambil suatu
judul “Analisis Penerapan String Matching dalam Komparasi Data
Kepesertaan Jaminan Kesehatan Masyarakat (JAMKESMAS) ” pada
tugas akhir (skripsi) ini.
1.2. Rumusan Masalah
Berpijak dari uraian yang telah dikemukakan pada latar belakang masalah,
dapat dirumuskan masalah yang akan diteliti dalam hal ini adalah :
a. Bagaimana menyelesaikan permasalahan dalam mencocokan perbedaan
database yang ada pada dua instansi.
4
b. Bagaimana penerapan inexact string matching dan exact string matching
dalam pencocokan data nama orang (peserta).
c. Bagaimana jumlah kesesuaian (kecocokan) data antar kedua database
dalam penerapan string matching.
1.3. Batasan Masalah
Adapun yang diteliti dalam hal tugas akhir ini mencakup :
1. Analisis dan penerapan algoritma string matching (Brute Force dan
Approximate) dalam penyelesaian pencocokan database dalam
komparasi data kepesertaan.
2. Menggunakan sample data BPS dan ASKES yang diambil pada
wilayah Bangka Belitung .
3. Mengaplikasikan algoritma string matching menggunakan PHP
sebagai bahasa pemrograman dan MySQL sebagai database server.
1.4. Metode Penelitian
Untuk mendapat data dan fakta yang sebenarnya dalam menguraikan
masalah pada penelitian ini, maka penulis merumuskan cara yang tepat dalam
memecah permasalahan yang ada dengan :
1. Metode Pengumpulan data
Untuk mendapatkan informasi serta kebutuhan guna menyelesaikan
penerapan algoritma string matching dalam komparasi data kepesertaan
ini, penulis melakukan salah satu metode pengumpulan data yaitu metode
5
dokumentasi. Metode dokumentasi adalah tehnik pengumpulan data yang
dilakukan dengan membaca dan mempelajari buku, dokumen, jurnal serta
literatur yang berkaitan dengan objek penelitian (Arikunto, 2006 : 231).
Pengumpulan data ini penulis lakukan dengan cara mengunjungi
perpustakaan maupun melalui artikel-artikel web online.
2. Metode Pengembangan Sistem
Metodologi yang digunakan pada pengembangan sistem penerapan
algoritma string matching dalam komparasi data penamaan ini adalah
metodologi pengembangan sistem RAD (Rapid Aplication Development)
Kendall & Kendall, yang meliputi:
a. Fase perencanaan syarat-syarat : melakukan identifikasi terhadap
kebutuhan informasi untuk memecahkan permasalahan dan
menganalisa metode yang tepat guna memberikan solusi untuk
mencapai tujuan dan syarat-syarat informasi.
b. Fase design : merancang proses-proses yang terjadi pada sistem
program, database, maupun antarmuka (interface) aplikasi yang
hendak dibangun.
c. Fase konstruksi : membangun aplikasi yang dibuat dengan cara
pengkodean program.
d. Fase implementasi : fase dimana aplikasi sistem yang dibangun pada
fase sebelumnya diimplementasikan. Dalam fase ini juga diuji
kehandalan penerapan metode string matching yang digunakan dalam
sistem komparasi data kepesertaan.
6
1.5. Tujuan dan Manfaat Penelitian
Tujuan dari penelitian ini yakni :
a. Mendapatkan kecocokan data peserta antar kedua database.
b. Menganalisis pencocokan string (string matching) nama orang dalam
komparasi data kepesertaan.
c. Agar dapat diaplikasikan dalam berbagai permasalahan pencocokan
komparasi data nama orang (peserta).
Penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat :
a. Bagi Pengguna : Menyelesaikan permasalahan perbedaan data rujukan
kepesertaan jamkesmas yang akurat dengan lebih cepat, efisien, dan
murah.
b. Bagi Penulis : Memberikan pengetahuan tentang penerapan algoritma
string matching dalam analisis bentuk penulisan nama orang (peserta)
dan komparasi data peserta.
c. Bagi Universitas : Sebagai wahana dalam mengembangkan
kemampuan mahasiswa/i dalam penyusunan tugas akhir.
1.6. Sistematika Penulisan
Secara garis besar, tugas akhir ini terbagi menjadi 5 bab, yaitu :
BAB I : PENDAHULUAN
Dalam bab ini penulis mencoba menerangkan tentang hal
umum terhadap permasalahan dasar yang hendak diteliti
yaitu mencakupi latar belakang masalah, perumusan
7
masalah, batasan masalah, tujuan, manfaat serta metodologi
penelitian dan sistematika penulisan dalam tugas akhir ini.
BAB II : LANDASAN TEORI
Dalam bab ini penulis akan menjelaskan secara detail teori-
teori relevan yang digunakan dan mendasari dalam analisa
penelitian ini. Bab ini terdiri atas teori pendukung,
pengertian serta penjabaran yang dapat dijadikan sebagai
suatu landasan teori analisa dari penelitian terhadap
penerapan string matching dalam komparasi data
kepesertaan.
BAB III : METODOLOGI PENELITIAN
Dalam bab ini penulis mencoba memaparkan mengenai
metodologi yang digunakan selama menganalisa tentang
penerapan fuzzy string matching dan exact string matching,
pengembangan sistem yang digunakan, langkah (fase) kerja
pengembangan sistem .
BAB IV : PENGEMBANGAN SISTEM
Dalam bab ini penulis akan membahas mengenai hasil dari
analisa metode algoritma string matching yang diterapkan
dan metodologi penelitian terhadap penerapan algoritma
string matching dalam komparasi data kepesertaan.
8
BAB V : PENUTUP
Dalam bab ini penulis memberikan kesimpulan yang
memaparkan mengenai hal-hal yang didapatkan dari hasil
pengujian sistem dalam penerapan algoritma string
matching komparasi data kepesertaan, yang kemudian
berisi saran-saran perbaikan yang berhubungan dengan
masalah yang dibahas untuk pengembangan selajutnya.
9
BAB II
LANDASAN TEORI
Dalam proses menyelesaikan penelitian ini penulis mendapatkan berbagai
teori, konsep, serta berbagai uraian-uraian yang relevan terhadap objek
penelitian dari berbagai referensi sehingga dapat dijadikan acuan pendukung
penulis dalam pelaksanaan penelitian ini. Dalam bagian ini penulis mencoba
menjelaskan teori-teori yang mendukung dalam menganalisa serta
menerapkan algoritma string matching dalam penyelesaian kasus
permasalahan komparasi data kepesertaan.
2.1. Konsep Algoritma
2.1.1. Definisi Algoritma
Menurut, Munir (2001:4) Algoritma adalah urutan langkah-langkah logis
penyelesaian masalah yang disusun secara sistematis, sedangkan menurut
Kamus Besar Bahasa Indonesia (1976:30) algoritma adalah urutan logis
pengambilan putusan untuk pemecahan masalah.
Adapun definisi algoritma meliputi (Suarga, 2004 : 1) :
1. Teknik penyusunan langkah-langkah penyelesaian masalah dalam
bentuk kalimat dengan jumlah kata terbatas, tetapi tersusun secara
logis dan sistematis.
2. Suatu prosedur yang jelas untuk menyelesaikan suatu persoalan
dengan menggunakan langkah-langkah tertentu dan terbatas jumlahnya
10
Kata algoritma sendiri diadaptasi dari nama ilmuwan muslim Abu Ja’far
Muhammad ibn Musa Al-Khawarizmi (780-847 M) yang banyak
menghasilkan karya dalam bidang matematika, disamping karya-karyanya
dalam bidang lainnya seperti geografi dan musik (Wahid, 2004 : 1).
2.1.2. Ciri – ciri dan Sifat Algoritma
Donald E. Knuth (1973), menyatakan bahwa ada beberapa ciri-ciri
algoritma, yaitu :
a. Algoritma mempunyai awal dan akhir. Suatu algoritma harus berhenti
setelah mengerjakan serangkaian tugas atau dengan kata lain suatu
algoritma harus memiliki langkah yang terbatas.
b. Setiap langkah harus didefinisikan dengan tepat sehingga tidak
memiliki arti ganda.
c. Memiliki masukan atau kondisi awal.
d. Memiliki keluaran atau kondisi akhir.
e. Algoritma harus efektif; bila dikuti dengan benar-benar akan
menyelesaikan persoalan.
Berdasarkan ciri algoritma dapat disimpulkan sifat utama suatu algoritma,
yaitu (Suarga, 2004 : 2):
11
a. Input : suatu algoritma memiliki input atau kondisi awal sebelum
algoritma dilaksanakan dan bisa berupa nilai-nilai pengubah yang
diambil dari himpunan khusus.
b. Output : suatu algoritma akan menghasilkan output setelah
dilaksanakan, atau algoritma akan mengubah kondisi awal menjadi
kondisi akhir, dimana nilai output diperoleh dari nilai input yang telah
diproses melalui algoritma.
c. Definiteness : langkah-langkah yang dituliskan dalam algoritma
terdefinisi dengan jelas sehingga mudah dilaksanakan oleh pengguna
algoritma.
d. Finiteness : suatu algoritma harus memberi kondisi akhir atau output
setelah melakukan sejumlah langkah yang terbatas jumlahnya untuk
setiap kondisi awal atau input yang diberikan.
e. Effectiveness : setiap langkah dalam algoritma bisa dilaksanakan dalam
suatu selang waktu tertentu sehingga pada akhirnya member solusi
sesuai yang diharapkan.
f. Generality : langkah-langkah algoritma berlaku untuk setiap himpunan
input yang sesuai dengan persoalan yang akan diberikan, tidak hanya
untuk himpunan tertentu.
Algoritma sebagai langkah-langkah pemecahan masalah dapat dituliskan
dengan berbagai cara , yaitu (Wahid, 2004 : 9) :
1. Uraian deskriptif
12
Penulisan algoritma dengan uraian deskriptif menggunakan bahasa
yang biasa digunakan sehari-hari.
2. Algoritma pseudecode adalah algoritma yang dituliskan dalam kode-
kode yang disepakati dan mempunyai urutan-urutan tertentu. Kode-
kode ini dapat dikembangkan sendiri asalkan arti dari setiap kode
disepakati bersama.
3. Bagan alir (flowchart)
Flowchart (bagan alir dokumen) adalah penggambaran secara grafik
dari langkah-langkah dan urutan-urutan prosedur dari suatu program (
Jogiyanto Hartono : 1989).
Berikut ini adalah simbol-simbol yang digunakan dalam bagan alir
dokumen menurut Marshall B. Romney ( 2004 ; 198 ) :
Tabel 2.1 Simbol-simbol Flowchart
Simbol Keterangan
Dokumen
Dokumen atau laporan : dokumen tersebut dapat
dipersiapkan dengan tulisan tangan, atau di cetak
dengan komputer.
Input/output
Fungsi input atau output apa pun di dalam bagan
alir program. Juga dipergunakan untuk mewakili
jurnal dan buku besar dalam bagan alir
dokumen.
Menghubungkan arus pemrosesan di satu
halaman yang sama, penggunaan konektor ini
13
On-page
connector
akan menghindari garis-garis yang saling silang
di satu halaman.
Off-page
connector
Suatu penanda masuk dari, atau keluar ke,
halaman lain.
Proses manual
Pelaksanaan pemrosesan yang dilaksanakan
secara manual.
Anotasi
Komentar deskriptif tambahan atau catatan
penjelasan untuk klarifikasi.
File
File dokumen secara manual disimpan dan
ditarik kembali; huruf yang ditulis di dalam
simbol menunjukkan urutan pengaturan file
secara
N = numeris, A = alfabetis, D = berdasar
tanggal.
Pemrosesan
dengan
Komputer
Fungsi pemrosesan yang dilaksanakan dengan
komputer, biasanya menghasilkan perubahan
atas data atau informasi.
14
Keputusan
Langkah pengambilan keputusan; dipergunakan
dalam sebuah program komputer bagan alir
untuk memperlihatkan pembuatan cabang ke
jalan alternative.
Arus dokumen
atau proses
Arah pemrosesan atau arus dokumen; arus yang
normal berada dibawah dan mengarah ke kanan.
Terminal
Titik awal, akhir, atau pemberhentian dalam
suatu proses atau program; juga dipergunakan
untuk menunjukkan adanya pihak eksternal.
Disk Magnetic
Data disimpan secara permanen di dalam disk
magnetis, dipergunakan untuk file utama (
master file ) dan database.
Sumber : Mulyadi, Sistem Akuntansi, 2001
2.2. Logika Fuzzy
Logika Fuzzy adalah peningkatan logika boolean yang berhadapan
dengan konsep kebenaran sebagian. Di mana logika klasik menyatakan bahwa
segala hal dapat diekspresikan dalam istilah binary (0 atau 1, hitam atau putih,
ya atau tidak), logika fuzzy menggantikan kebenaran boolean dengan tingkat
kebenaran (Kusumadewi, 2004).
Metode fuzzy adalah salah satu perkembangan dari teori himpunan fuzzy
dan logika fuzzy, dengan berbasiskan aturan yang menerapkan pemetaan non
linear antara masukan dan keluarannya (Dadone, 2001). Menurut
15
Kusumadewi dan Purnomo (2004), pendekatan metode fuzzy dapat membantu
dalam menjelaskan ketidakpastian batas antara satu kriteria dengan kriteria
lainnya, yang disebabkan oleh adanya penilaian manusia terhadap sesuatu
secara kumulatif. Teori ini dapat digunakan untuk membantu menyelesaikan
permasalahan dalam ketidakpastian penulisan nama orang.
2.3. Pencocokan String (String Matching)
2.3.1. Definisi String Matching
Menurut Black (dalam Syaroni dan Munir, 2004:1) string adalah susunan
dari karakter-karakter (angka, alphabet, atau karakter yang lain) dan biasanya
direpresentasikan sebagai struktu data array. String dapat berupa kata, frase,
atau kalimat. Sedangkan string matching menurut Black (dalam syaroni dan
munir, 2004:1) diartikan sebagai sebuah permasalahan untuk menemukan pola
susunan karakter string didalam string lain atau bagian dari isi teks. String
matching dalam bahasa Indonesia dikenal dengan istilah pencocokan string
(Munir dalam Hadiati, 2007:1).
Pencarian string yang juga bisa disebut pencocokan string (String
Matching) merupakan algoritma untuk melakukan pencarian semua
kemunculan string pendek pattern [ 0….n-1] yang disebut pattern di string
yang lebih panjang teks [0…m-1] yang disebut teks (Charras, 1997 : 11).
16
2.3.2. Kerangka Kerja String Matching
Persoalan pencarian string dirumuskan sebagai berikut (Munir, 2004 : 1)
Diberikan :
1. Sebuah teks (text), yaitu sebuah (long) stringyang panjangnya n
karakter.
2. Pattern, yaitu sebuah string dengan panjang m.
Dengan sebuah nilai karakter (m < n) yang akan dicari dalam teks. Dalam
algoritma pencocokan string, teks diasumsikan berada di dalam memori,
sehingga bila kita mencari string di dalam sebuah arsip, maka semua isi arsip
perlu dibaca terlebih dahulu kemudian disimpan di dalam memori. Jika pattern
muncul lebih dari sekali di dalam teks, maka pencarian hanya akan
memberikan keluaran berupa lokasi pattern ditemukan pertama kali.
2.3.3. Kerangka Pikir String Matching
Algoritma string matching dapat diklasifikasikan menjadi 3 bagian
menurut arah pencariannya, yakni (Charras, 1997 : 12).
1. From left to right
Dari arah yang paling alami, dari kiri ke kanan, yang merupakan arah
untuk membaca. Algoritma yang termasuk kategori ini adalah algoritma
brute force, algoritma knuth moris Pratt.
2. From right to left
17
Dari arah kanan ke kiri, arah yang bisanya menghasilkan hasil terbaik
secara partikal. Algoritma yang termasuk kategori ini adalah algoritma
boyer-moore.
3. In a specific order
Dari arah yang ditentukan secara spesifik oleh algoritma tersebut, arah ini
menghasilkan hasil terbaik secara teoritis. Algoritma yang termasuk
kategori ini adalah algoritma colossi dan algoritma crochemore-perrin.
Beberapa konsep string matching antara lain:
1. Approximate string matching, yaitu sebuah pencarian terhadap pola-pola
string (mengandung beberapa proses yaitu mengitung jumlah karakter
yang berbeda, penyisipan dan penghapusan karakter) sehingga mendekati
pola atau pattern dari string yang dicari. Dari wikipedia didefinisikan
sebagai sebuah teknik untuk mencari sebuah pola yang mendekati string
dari sebuah kumpulan teks.
2. Algoritma pencarian string adalah sebuah proses pencarian tempat dari
suatu atau beberapa string yang ditemukan dalam sebuah kumpulan string
atau teks. Jalan paling sederhana adalah dengan cara membaca karakter
satu persatu dan melakukan perhitungan kesalahan posisi yang ada dari
string yang dicari.
18
2.3.4. Macam Algoritma String Matching
Secara garis besar string matching dibedakan menjadi dua (Binstock &
Rex dalam Syaroni & Munir, 2004 : 2), yaitu:
1. Exact string matching
2. Inexact string matching atau Fuzzy string matching.
2.4. Exact String Matching
Exact string matching, merupakan pencocokan string secara tepat dengan
susunan karakter dalam string yang dicocokkan memiliki jumlah maupun
urutan karakter dalam string yang sama. Bagian algoritma ini bermanfaat jika
pengguna ingin mencari string dalam dokumen yang sama persis dengan
string masukan.
Beberapa algoritma exact string matching yang mengemuka antara lain :
1. Brute Force
Analisis dengan metoda Brute Force adalah membandingkan karakter per
karakter sampai ditemukannya pola yang dicari dari awal string sampai
dengan akhir string (Sagita, 2006 :1 ).
Dengan asumsi bahwa teks berada di dalam array T[1..n] dan pattern
berada di dalam arrayP[1..m], maka algoritma brute force pencocokan
string adalah sebagai berikut:
a. Mula-mula pattern P dicocokkan pada awal teks T.
b. Dengan bergerak dari kiri ke kanan, bandingkan setiap karakter di
dalam pattern P dengan karakter yang bersesuaian di dalam teks T
19
sampai:semua karakter yang dibandingkan cocok atau sama
(pencarian berhasil), atau dijumpai sebuah ketidakcocokan karakter
(pencarian belum berhasil).
c. Bila pattern P belum ditemukan kecocokannya dan teks T belum
habis, geser pattern P satu karakter ke kanan dan ulangi langkah 2.
Kekuatan dan Kelemahan Metode Brute Force. (Munir, 2004:6)
a. Kekuatan:
1) Metode brute force dapat digunakan untuk memecahkan
hampir sebagian besar masalah (wide applicability).
2) Metode brute force sederhana dan mudah dimengerti.
3) Metode brute force menghasilkan algoritma yang layak
untuk beberapa masalah penting seperti pencarian,
pengurutan, pencocokan string, perkalian matriks.
4) Metode brute force menghasilkan algoritma baku
(standard) untuk tugas-tugas komputasi seperti
penjumlahan/perkalian n buah bilangan, menentukan
elemen minimum atau maksimum di dalam tabel (list).
b. Kelemahan:
1) Metode brute force jarang menghasilkan algoritma yang
mangkus.
2) Beberapa algoritma brute force lambat sehingga tidak dapat
diterima.
20
3) Tidak sekontruktif/sekreatif teknik pemecahan masalah
lainnya.
Berikut ini adalah pseudecode dari algoritma brute force :
2. Knuth Morris Pratt
Algoritma KMP dikembangkan oleh D. E. Knuth, bersama-sama dengan J.
H. Morris dan V. R. Pratt. (Munir, 2004 : 8) Dengan algoritma KMP
procedure PencocokanString(input P : string, T : string, n, m :
integer,output idx : integer)
{ Masukan: pattern P yang panjangnya m dan teks T yang panjangnya
n. Teks T direpresentasika sebagai string (array of character)
Keluaran: lokasi awal kecocokan (idx)
}
Deklarasi
i : integer
ketemu : boolean
Algoritma:
i 0
ketemu false
while (i n-m) and (not ketemu) do
j 1
while (j m) and (Pj = Ti+j ) do
j j+1
endwhile
{ j > m or Pj Ti+j }
if j = m then{ kecocokan string ditemukan }
ketemu true
else
i i+1 {geser pattern satu karakter ke kanan teks }
endif
endfor
{ i > n – m or ketemu }
if ketemu then
idx i+1
else
idx -1
endif
21
waktu pencarian dalam pencocokan pattern dan teks dapat berkurang
dikarenakan algoritma ini melakukan sejumlah pergeseran lebih jauh
sesuai dengan informasi ketidakcocokan string antara teks dan pattern.
Dalam Algoritma Knuth-Morris-Pratt (KMP), untuk setiap karakter yang
dibandingkan kita bisa memutuskan apakah berhasil atau gagal. Algoritma
KMP membangun sebuah mesin automata yang status-statusnya adalah
status dari string yang sedang kita cari dan setiap status memiliki fungsi
berhasil dan gagal. Berhasil artinya status akan bergerak lebih mendekat
ke status akhir dan gagal artinya status bisa jadi semakin jauh atau tetap
terhadap status akhir. Kita akan mendapatkan sebuah karakter dari text
saat kita berhasil dalam membandingkan dan akan me-reuse karakter bila
kita gagal (Sagita : 3).
Berikut ini adalah pseudecode dari algoritma brute force :
procedure KMPsearch(input m, n : integer, input P : array[1..m] ofchar,
input T : array[1..n] ofchar, output idx : integer)
{ Mencari kecocokan pattern P di dalam teks T dengan algoritma
Knuth-Morris-Pratt. Jika ditemukan P di dalam T, lokasi awal
kecocokan disimpan di dalam peubah idx.
Masukan: pattern P yang panjangnya m dan teks T yang panjangnya
n.
Teks T direpresentasika sebagai string (array of character)
Keluaran: posisi awal kecocokan (idx). Jika P tidak ditemukan, idx =
-1.
}
Deklarasi
i, j : integer
ketemu : boolean
b : array[1..m] ofinteger
procedure HitungPinggiran(input m : integer, P : array[1..m] ofchar,
output b : array[1..m] ofinteger)
{ Menghitung nilai b[1..m] untuk pattern P[1..m] }
22
3. Algoritma Boyer Moore
Algoritma boyer-moore adalah algoritma yang mempertimbangkan string
matching dengan efisiensi tinggi dari aplikasi. Algoritma ini melakukan
pencocokan karakter yang dimulai dari kanan ke kiri (Purwanto, 2008).
Algoritma Boyer-Moore dipublikasikan oleh Robert S. Boyer, dan J.
Strother Moore pada tahun 1977. Tidak seperti dua algoritma sebelumnya,
algoritma Boyer-Moore memulai mencocokkan karakter dari sebelah
kanan pattern. Ide dibalik algoritma ini adalah bahwa dengan memulai
Algoritma:
HitungPinggiran(m, P, b)
j 0
i 1
ketemu false
while (i n and not ketemu) do
while((j > 0) and (P[j+1] T[i])) do
j b[j]
endwhile
if P[j+1]=T[i] then
j j+1
endif
if j = m then
ketemu true
else
i i+1
endif
endwhile
if ketemu then
idx i-m+1 { catatan: jika indeks array dimulai dari 0, maka idx i-
m }
else
idx -1
endif
23
pencocokan karakter dari kanan, dan bukan dari kiri, maka akan lebih
banyak informasi yang didapat (Boyer). Jadi kita bisa melompati atau
tidak melakukan perbandingan-perbandingan karakter yang diprediksikan
akan gagal. Karakter paling kanan pada pola merupakan karakter pertama
yang akan dicocokkan dengan teks.
Sehingga prinsip dasar dari algoritma Boyer-Moore ini yakni :
1. Pembacaan karakter dari kanan ke kiri.
2. Preprocessing dimana terdapat kondisi bad karakter preprocessing dan
good suffix preprocessing.
2.5. Inexact string matching (fuzzy String Matching)
Fuzzy string matching merupakan pencocokan string secara samar,
maksudnya pencocokan string dimana string yang dicocokkan memiliki
kemiripan dimana keduanya memiliki susunan karakter yang berbeda
(mungkin jumlah atau urutannya) tetapi string-string tersebut memiliki
kemiripan baik kemiripan tekstual/penulisan (approximate string matching)
atau kemiripan ucapan (phonetic string matching). Metoda fuzzy string
matching diarahkan untuk mencari nilai dari beberapa string yang mendekati
dan tidak hanya mengasilkan cocok atau tidak cocok (Syaroni dan Munir,
2004 : 2).
Konsep Fuzzy String Matching. (Dewanto : 2007)
1. Fuzzy String Matching adalah salah satu metode pencarian string yang
menggunakan proses pendekatan terhadap pola dari string yang dicari.
24
2. Melakukan pencarian terhadap string yang sama dan juga string yang
mendekati dengan string lain yang terkumpul dalam sebuah
penampung atau kamus.
3. Kunci dari konsep pencarian ini adalah bagaimana memutuskan bahwa
sebuah string yang dicari memiliki kesamaan dengan string tertampung
di kamus, meskipun tidak sama persis dalam susunan karakternya.
Untuk memutuskan ‘kesamaan’ ini dipergunakan sebuah fungsi yang
diistilahkan sebagai similarity function. Fungsi ini akan bertugas
memutuskan string hasil pencarian jika ditemukan string hasil
pendekatan (aproksimasi).
Inexact string matching masih dibagi menjadi dua yaitu : (Binstock & Rex
dalam Syaroni & Munir, 2004 : 2)
1. Approximate string matching
Approximate string matching adalah pencocokan string berdasarkan
kemiripan penulisan (jumlah karakter,susunan karakter dalam
dokumen). Tingkat kemiripan ditentukan dengan jauh tidaknya beda
penulisan dua buah string yang dibandingkan tersebut dan nilai tingkat
kemiripan ini ditentukan oleh pemrogram (programmer).
Contoh :c mpuler dengan compiler, memiliki jumlah karakter yang
sama tetapi ada dua karakter yang berbeda. Jika perbedaan dua
karakter ini dapat ditoleransi sebagai sebuah kesalahan penulisan maka
dua string tersebut dikatakan cocok.
25
2. Phonetic String Matching
Phonetic String Matching adalah pencocokan string dengan dasar
kemiripan dari segi pengucapannya meskipun ada perbedaan penulisan
dua string yang dibandingkan tersebut. Contoh step dengan steb dari
tulisan berbeda tetapi dalam pengucapannya mirip sehingga dua string
tersebut dianggap cocok. Contoh yang lain adalah step, dengan steppe,
sttep, stepp, stepe. Dalam pembagiannya beberapa algoritma phonetic
string matching antara lain : soundex, metaphone, caverphone, phonex,
NYSIIS, Jaro-Winkler, dan lain-lain. (Syaroni dan Munir, 2004)
Dalam penerapan kedua algoritma tersebut, sebenarnya phonetic string
matching dapat dimanfaatkan untuk approximate string matching dengan
batasan dua string yang dicocokkan masih memiliki kemiripan ucapan.
Phonetic string matching sering juga dimanfaatkan untuk approximate string
matching karena phonetic string matching lebih mudah diimplementasikan.
Phonetic string matching banyak digunakan dalam bahasa Inggris karena
dalam bahasa Inggris terdapat perbedaan antara penulisan dan pengucapan.
Hal itupun terjadi pada bentuk penamaan Indonesia.
2.6. Karakteristik Nama
Nama adalah sebutan atau label yang diberikan kepada benda, manusia,
tempat, produk (misalnya merek produk) dan bahkan gagasan atau konsep,
yang biasanya digunakan untuk membedakan satu sama lain. Nama dapat
26
dipakai untuk mengenali sekelompok atau hanya sebuah benda dalam konteks
yang unik maupun yang diberikan. Nama manusia umumnya terbagi kepada
nama depan dan nama keluarga (marga), contohnya Ali Wijaya, di mana Ali
adalah nama depan sedangkan Wijaya adalah marganya. Meskipun begitu, ada
pula budaya-budaya yang tidak mengenal konsep tersebut. Ada pula nama
panggilan yang merupakan nama khusus yang digunakan dalam bersosialisasi.
Ada banyak cara untuk menyusun suatu nama, tergantung dari budaya
setempat dan bahasa setempat dan biasanya merupakan kombinasi dari
1. nama pemberian/nama depan (unik untuk setiap anak).
2. nama keluarga (unik untuk setiap keturunan dari garis laki-laki
3. nama tengah (untuk membedakan nama pemberian yang sama dari satu
keluarga)
4. nama akhir (nama pemberian yang diletakkan setelah nama depan)
5. nama ayah
6. nama ibu
7. nama gadis (nama keluarga ibu sebelum menikah)
8. nama keluarga kakek dari ayah (=nama keluarga)
9. nama keluarga nenek dari ayah (=nama gadis nenek dari ayah)
10. nama keluarga kakek dari ibu (=nama gadis ibu)
11. nama keluarga nenek dari ibu (=nama gadis nenek dari ibu)
12. nama baptis
13. nama kota (biasanya di Eropa/Amerika)
27
14. nama pekerjaan (biasanya di Eropa/Amerika)
15. nama warna (biasanya di Eropa/Amerika)
Daftar ini hanya sebagian kecil dari variasi yang mungkin terbentuk.
2.7. Normalisasi nama
Sebuah nama dapat memiliki banyak variasi dalam berbagai bahasa,
biasanya untuk membuat suatu nama menjadi unik, orang juga membuat
variasi mereka sendiri terhadap suatu nama yang telah ada. Nama-nama yang
umum dipakai biasanya diturunkan dari nama orang-orang terkenal pada
zaman dahulu, atau nama yang memiliki makna khusus (kata-kata yang indah,
profesi orangtua, nama bunga, dan lain-lain).
Dengan demikian, Penulisan dan cara pengucapan nama sangat tergantung
kepada bahasa yang digunakan. Damerau (1964 : 171-176) menunjukkan
setidaknya ada empat kejadian yang mengakibatkan variasi pada nama.
Tabel 2.2 Damerau Variasi Nama
Jenis Nama Dasar Variasi
Insertion (Penyisipan) Fisher Fishcer
Omission (Penghilangan) Johnston Johnson
Subtitution (Penggantian) Chatherine Katherine
Transpotition (Pertukaran) Hagler Halger
28
Variasi pada nama tersebut, secara umum juga terjadi pada penamaan
Indonesia. Sehingga dapat disimpulkan bahwa sifat bentuk penulisan dan
pengucapan penamaan orang, adalah:
1. Memiliki bentuk cara penulisan yang bervariasi dalam satu nama
orang.
2. Tidak memiliki standar penulisan nama yang baku.
3. Ketidakpastian (kekaburan) dalam bentuk penulisan.
4. Beberapa nama yang penulisannya berbeda, memiliki cara pengucapan
yang sama.
Oleh karena itu, berdasarkan referensi studi yang dilakukan oleh
Karhendana dalam studinya normalisasi string untuk optimasi phonetic string
matching dalam menangani data nama orang didapatkan bahwa perlu adanya
suatu langkah normalisasi sebelum dilakukan langkah pencocokan string
dalam penamaan Bahasa Indonesia. Hal ini dilakukan untuk mendapatkan
bentuk normal dari suatu bentuk penamaan Indonesia untuk meningkatkan
akurasi algoritma pencocokan string dalam string nama orang.
Adapun secara umum normalisasi bertujuan, yaitu :
1. Untuk menghilangkan kerangkapan data.
2. Untuk mengurangi kompleksitas.
3. Untuk mempermudah pemodifikasian data
Proses normalisasi secara garis besar terbagi menjadi beberapa tahap, yaitu
: (Karhendana : 2002)
1. Normalisasi Q-gram
29
2. Eliminasi duplikasi karakter
Tahap yang paling penting dalam proses normalisasi adalah translasi Q-
gram. Q-gram adalah susunan beberapa huruf yang berurutan. translasi q-gram
dilakukan dengan mengubah susunan huruf tersebut menjadi q-gram lain yang
lebih sederhana. Tahap eliminasi duplikasi karakter dilakukan dengan
menghilangkan karakter-karakter berurutan yang sama. Kebanyakan duplikasi
karakter ini muncul setelah langkah normalisasi Q-gram. (Karhendana : 2002)
2.8. Sistem Basis Data
Database adalah kumpulan informasi yang disimpan di dalam komputer
secara sistematik dan terstruktur sehingga dapat diperiksa menggunakan suatu
program komputer untuk memperoleh informasi dari basis data tersebut.
Menurut Fathansyah (1999 : 2), basis data dapat diartikan sebagai suatu
himpunan kelompok data (arsip) yang saling berhubung, diorganisasi
sedemikian rupa agar kelak dapat dimanfaatkan kembali dengan cepat dan
mudah.
A. Alasan Perlunya Database
1. Basis data merupakan salah satu komponen penting dalam system
informasi, karena merupakan dasar dalam menyediakan informasi.
2. Basis data menentukan kualitas informasi : akurat, tepat pada
waktunya dan relevan. Informasi dapat dikatakan bernilai bila
manfaatnya lebih efektif dibandingkan dengan biaya mendapatkannya.
30
3. Basis data mengurangi duplikasi data (data redudancy).
4. Dengan mengaplikasikan basis data hubungan data dapat
ditingkatkan.
5. Basis data dapat mengurangi pemborosan tempat simpanan luar.
B. Bahasa Basis Data
Bahasa basis data terdiri atas :
1. Data Definition Language (DDL), merujuk pada kumpulan perintah
yang dapat digunakan untuk mendefinisikan objek – objek basis data,
seperti membuat sebuah tabel basis data atau indeks primer atau
sekunder.
2. Data Manipulation Language (DML), mengacu pada kumpulan
perintah yang dapat digunakan untuk melakukan manipulasi data,
seperti penyimpanan data ke suatu tabel, kemudian mengubahnya dan
menghapusnya atau hanya sekedar menampilkannya kembali.
C. Manfaat Basis Data
Secara lebih lengkap, pemanfaatan basis data dilakukan untuk memenuhi
sejumlah tujuan (objektif) seperti berikut
a. Kecepatan dan kemudahan (Speed)
b. Efisiensi ruang penyimpanan (Space)
c. Keakuratan (Accuracy)
d. Ketersediaan (Avaibility)
31
e. Kelengkapan (Completeness)
f. Keamanan (Security)
g. Kebersamaan pemakaian (Share sability)
2.9. SQL (Structured Query Language)
SQL adalah bahasa yang digunakan untuk berkomunikasi dengan
database. Menurut ANSI (American National Standards Institute), bahasa ini
merupakan standar untuk relational database management systems (RDBMS).
Bahasa SQL memiliki struktur yang mudah dipahami karena perintah –
perintahnya pada dasarnya dibuat dari bahasa Inggris. Sehingga kita dapat
melakukan perintah – perintah SQL ke dalam database, yaitu :
a. Memasukkan atau menambah record baru ke dalam database.
b. Mengeksekusi query database
c. Mengambil data dari database
d. Mengubah record pada database
e. Menghapus record pada database
Perintah SQL dapat diketik dengan huruf besar atau kecil (non case
sensitive). Setelah selesai mengetik perintah di MySQL harus diakhiri dengan
tanda titik koma sebagai penanda akhir dari perintah MySQL. Hampir semua
software database mengimplementasikan bahasa SQL sebagai komponen
utama dari produknya, salah satunya MySQL.
32
2.10. MySQL
MySQL adalah sebuah server database buatan T.c.X Data Konsultan AB
SQL multiuser dan multi-threaded.
Beberapa keistimewaan MySQL:
1. API Languange (Application Programming Interface). Aplikasi
database MySQL dapat ditulis dengan bahasa pemrograman C, Perl,
PHP, dan lain-lain.
2. Large Tabel. MySQL menyimpan masing-masing tabel dalam
database seperti file, terpisah dalam directori database.
3. Speed and Durability. MySQL lebih cepat 3-4 kali dari database
komersial lain.
4. MySQL mudah untuk dikendalikan dan tidak membutuhkan database
administrator proffesional untuk menginstall MySql.
5. MySQL adalah database relasional yang bersifat open source dan
gratis.
6. Tersedia dibanyak platform (tersedia berbagai versi untuk berbagai
sistem operasi).
7. Memiliki sistem sekuriti yang cukup baik dengan verifikasi host.
8. Mendukung ODBC untuk sistem operasi Microsoft Windows.
9. Tidak membutuhkan ruang harddisk yang besar untuk aplikasinya,
dan mudah digunakan pada database server.
10. Mendukung record yang memiliki kolom dengan panjang tetap atau
panjang bervariasi.
33
2.11. Fungsi String MySQL
Fungsi atau function adalah kata atau teks SQL yang mempunyai
kegunaan khusus untuk mengolah suatu data, sedangkan string adalah
rangkaian karakter, angka, dan symbol-simbol lainnya. Banyak fungsi string
yang disediakan MySQL untuk memanipulasi data string sehingga
memudahkan pengolahan data.
2.12. Aplikasi
Menurut Daryanto (2004:347), aplikasi adalah Software atau perangkat
lunak yang dibuatuntuk menyelesaikan masalah-masalah khusus. Sedangkan
menurut Jogiyanto (2004 : 4), aplikasi merupakan program yang berisikan
perintah-perintah untuk melakukan pengolahan data. Jadi aplikasi secara
umum adalah suatu proses dari cara manual yang ditransformasikan ke
komputer dengan membuat sistem atau program agar data diolah lebih
berdaya guna secara optimal, sedangkan menurut Kristanto (2004 : 1),
software adalah instruksi (program komputer) yang ketika dijalankan
menyediakan fungsi dan tampilan yang diinginkan, struktur data yang
memberikan kesempatan program untuk memanipulasi informasi dan
dokumen yang mendeskripsikan operasi dan pengaturan program.
Sehingga dapat disimpulkan aplikasi adalah perangkat lunak yang berisi
perintah-perintah untuk menyelesaikan masalah-masalah pengolahan data.
34
Didalam sebuah program aplikasi terbagi menjadi 2 bagian: ( Santosa,
2004)
1. Bagian Antarmuka –> Berupa tampilan untuk pemasukan data (input) dan
untuk keluaran data (Output)
2. Bagian Aplikasi –> bagian yang berfungsi untuk menghasilkan informasi
berdasar olahan data yang sudah dimasukkan oleh pengguna lewat
algoritma yang diisyaratkan oleh aplikasi tersebut. Adapun dalam analisa
penerapan fuzzy string matching ini aplikasi yang dibuat termasuk
kedalam kategori bagian aplikasi.
2.13. Metode Pengembangan Sistem
2.13.1. Definisi Pengembangan Sistem
Menurut Govindaraju (2006:2) pengembangan sistem adalah aktifitas
untuk menghasilkan sistem informasi berbasis komputer untuk menyelesaikan
persoalan organisasi untuk memanfaatkan kesempatan yang timbul, sehingga
sesuai dengan kasus permasalahan.
2.13.2. Macam-macam Metode Pengembangan Sistem
1. Model Siklus Kehidupan Klasik
Model Sekuensial Linier merupakan paradigma rekayasa perangkat lunak
yang paling tua dan paling banyak dipakai. Model ini mengusulkan sebuah
pendekatan perkembangan perangkat lunak yang sistematik dan sekuensial
dimulai pada tingkat dan kemajuan sistem pada seluruh analisis, desain, kode,
35
pengujian, dan pemeliharaan (Pressman : 1977). Model ini juga sering disebut
dengan model air terjun.
Tahapan-tahapan Model Sekuensial Linier :
1. Rekayasa dan Pemodelan Sistem/Informasi
Karena perangkat lunak merupakan bagian dari suatu sistem maka langkah
pertama dimulai dengan membangun syarat semua elemen sistem dan
mengalokasikan ke perangkat lunak dengan memperhatikan hubungannya
dengan manusia, perangkat keras dan database.
2. Analisis Kebutuhan Perangkat Lunak
Proses menganalisis dan pengumpulan kebutuhan sistem yang sesuai dengan
domain informasi tingkah laku, unjuk kerja, dan antar muka (interface) yang
diperlukan.
3. Desain
Proses desain akan menerjemahkan syarat kebutuhan ke sebuah perancangan
perangkat lunak yang dapat diperkirakan sebelum dibuat coding.
4. Pengkodean (Coding)
Pengkodean merupakan proses menerjemahkan desain ke dalam suatu bahasa
yang bisa dimengerti oleh komputer.
5. Pengujian
Proses pengujian dilakukan pada logika internal untuk memastikan semua
pernyataan sudah diuji. Pengujian eksternal fungsional untuk menemukan
kesalahan-kesalahan dan memastikan bahwa input akan memberikan hasil
yang aktual sesuai yang dibutuhkan.
36
6. Pemeliharaan
Perangkat lunak yang sudah disampaikan kepada pelanggan pasti akan
mengalami perubahan.
Gambar 2.1 Model Sekuensial Linier
2. Prototyping.
Prototyping adalah proses iterative dalam pengembangan sistem dimana
requirement diubah ke dalam sistem yang bekerja (working system). (Al-Fatta,
2007 : 37). Secara ideal prototipe (dalam Pressman, 2002 : 39) berfungsi
sebagai sebuah mekanisme untuk mengidentifikasi kebutuhan software.
Tahapan-tahapan dalam Prototyping adalah sebagai berikut:
1. Pengumpulan kebutuhan
Pelanggan dan pengembang bersama-sama mendefinisikan format seluruh
perangkat lunak, mengidentifikasikan semua kebutuhan, dan garis besar
sistem yang akan dibuat.
2. Membangun prototyping
Membangun prototyping dengan membuat perancangan sementara (misalnya
dengan membuat input dan format output).
37
3. Evaluasi protoptyping
Evaluasi ini dilakukan oleh pelanggan apakah prototyping yang sudah
dibangun sudah sesuai dengan keinginann pelanggan. Jika sudah sesuai maka
langkah 4 akan diambil. Jika tidak prototyping direvisi dengan mengulangi
langkah 1, 2 , dan 3.
4. Mengkodekan sistem
Dalam tahap ini prototyping yang sudah di sepakati diterjemahkan ke dalam
bahasa pemrograman yang sesuai
5. Menguji sistem
Pengujian ini dilakukan dengan White Box, Black Box, Basis Path, pengujian
arsitektur dan lain-lain
6. Evaluasi Sistem
Pelanggan mengevaluasi apakah sistem yang sudah jadi sudah sesuai dengan
yang diharapkan .Juka ya, langkah 7 dilakukan; jika tidak, ulangi langkah 4
dan 5.
7. Menggunakan sistem
Perangkat lunak yang telah diuji dan diterima pelanggan siap untuk
digunakan.
3. Rapid Application Development (RAD).
Menurut Martin (dalam Pressman, 2002 : 42) Rapid application development
(RAD) adalah sebuah model proses pengembangan perangkat lunak
sekuensial linier yang menekankan pada siklus perkembangan cepat dengan
38
menggunakan pendekatan konstruksi berbasis komponen. Sehingga apabila
kebutuhan dipahami dengan baik, maka system fungsional yang utuh dapat
diselesaikan dalam waktu kira-kira 60-90 hari.
Menurut Martin (dalam Kendall & Kendall, 2007 ; 237) Pendekatan RAD
meliputi fase-fase:
1. Fase Perencanaan Kebutuhan (Requirement Planning).
Fase dimana pengguna tingkat tinggi memutuskan fungsi apa saja yang
harus difiturkan oleh aplikasi tersebut.
2. Desain (Design Workshop)
Fase dimana pengguna diminta membahas aspek-aspek desain non teknis
dari sistem, dengan bimbingan penganalisis.Karena tingginya sifat
interaktif, fase ini sering digabungkan dengan fase konstruksi pada
workshop desain RAD.
3. Fase Konstruksi
Pada fase ini setiap desain yang diciptakan dalam fase sebelumnya
selanjutnya ditingkatkan untuk dilakukan pengkodean system.Kemudian
setelah tahap ini selesai dilakukan uji kemampuan untuk mendapatkan
komentar, dan revisi dari pengguna tingkat tinggi.
4. Fase Implementasi
Tahap terakhir adalah dimana aplikasi baru diuji coba dan pengenalan
terhadap aplikasi.
39
4. Object Oriented Analysis Design (OOAD)
OOAD adalah metode pengembangan sistem yang lebih menekankan pada
objek dibandingkan dengan data atau proses. Ada beberapa ciri khas dari
pendekatan ini yaitu object, Inheritance dan object class. Objek adalah
abstraksi dari benda nyata dimana data dan proses diletakkan bersama untuk
memodelkan struktur dan perilaku dari objek dunia nyata. Objek class adalah
sekumpulan objek yang berbagi struktur yang sama dan perilaku yang sama.
Inheritance adalah properti yang muncul ketika tipe entitas atau objek class
disusun secara hirarki dan setiap tipe entitas atau objek class menerima atau
mewarisi atribut dan metode dari pendahulunya (Al Fatta, 2007: 38).
2.14. Unit Testing
Pengujian sistem perangkat lunak atau (software testing) adalah bagian
dari suatu siklus yang melibatkan verifikasi apakah suatu unit yang
dikembangkan telah memenuhi kebutuhan sistem (syarat-syarat informasi)
yang didefinisikan pada tahapan sebelumnya.
Unit testing terdiri dari :
1. Pengujian Black Box
Black box testing adalah pengujian fungsional yang merupakan
pendekatan pengujian yang ujinya diturunkan dari spesifikasi program
atau komponen. Sistem merupakan kotak hitam yang perilakunya hanya
dapat ditentukan dengan mempelajari input dan output yang berkaitan.
Pada black box testing, cara pengujian hanya dilakukan dengan
menjalankan atau mengeksekusi unit atau modul, kemudian diamati pakah
40
hasil dari unit itu sesuai dengan proses bisnis yang diinginkan. Jika ada
unit yang tidak sesuai outputnya maka untuk meneyelesaikannya,
diteruskan pada pengujian white box (Al Fatta, 2007 : 172).
2. Pengujian White Box
Pengujian white box (structural testing) merupakan pengujian yang
diturunkan dari pengetahuan struktur dan implementasi perangkat lunak.
Pengujian structural biasanya diterapkan untuk unit program yang relative
kecil seperti subrutin atau operasi yang terkait dengan suatu objek.
Sebagaimana ditunjukan oleh namanya, penguji dapat menganalisis kode
dan menggunakan pengetahuan mengenai struktur komponen untuk
menurunkan data uji. Pengetahuan mengenai algoritma yang digunakan
untuk implementasi beberapa fungsi dapat dipakai untuk mengidentifikasi
partisi ekuivalensi lebih lanjut (Sommerville, 2003: 91).
2.15. Studi Sejenis
Untuk penelitian skripsi yang dilakukan, berikut ini adalah referensi
tinjauan penelitian algoritma string matching dari dua buah skripsi dan jurnal-
jurnal yang digunakan sebagai studi literature penulis diantaranya adalah :
Supardi (2009). Analisis penerapan string matching pada aplikasi
pencarian berkas di komputer. Tujuan penelitian yang dibahas dalam skripsi
ini merupakan penerapan algoritma exact string matching pada aplikasi
pencarian berkas di komputer dengan menggunakan framework.NET dan
bahasa C# melalui tahap model pengembangan sistem RAD . Hasil yang
41
didapatkan pada penelitian ini yakni algoritma boyer-moore memerlukan
waktu yang lebih cepat dalam pencocokan dibandingkan knuth morris-pratt
dan brute force tetapi boyer- moore tidak dapat melakukan pencocokan string
untuk karakter ASCII data yang ada pada berkas komputer.
Endang Hastriana (2010). Perbandingan algoritma string matching knuth
morris-pratt dengan boyer moore horspool pada simulasi pengenalan sidik
jari. Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam
Negeri Syarif Hidayatullah, Jakarta. Tujuan penelitian yang dibahas dalam
tugas akhir ini merupakan penelitian yang dilakukan terhadap perbandingan
algoritma knuth morris-pratt dan boyer moore pada suatu simulasi pengenalan
sidik jari dengan menggunakan Borland Delphi melalui tahap model
pengembangan sistem RAD. Hasil dari penelitian ini didapatkan bahwa boyer
moore-horspool menghasilkan pencocokan yang lebih cepat dibanding knuth
morris-pratt karena boyer moore horspool melakukan pergeseran yang lebih
jauh daripada knuth morris-pratt.
Mokhamad Syaroni dan Rinaldi Munir (2004). Pencocokan string
berdasarkan kemiripan ucapan (phonetic string matching) dalam Bahasa
Inggris. Tujuan penelitian yang dibahas dalam topik penelitian ini merupakan
pembahasan dan analisis kemampuan tiga algoritma phonetic string matching
yaitu algoritma soundex, metaphone, dan caverphone dari segi fonetik Bahasa
Inggris. Hasil analasis kemampuan phonetic string matching algoritma
soundex, metaphone, dan caverphone, menunjukkan bahwa kemampuan
phonetic string matching yang baik ditunjukkan oleh algoritma caverphone.
42
Bernardino Madaharsa Dito Adiwidya (2009). Algoritma levensthein
dalam pendekatan approximate string matching. Tujuan penelitian yang
dibahas dalam topik penelitian ini merupakan pencarian jumlah operasi string
dalam approximate string matching yang diperlukan untuk
mentransformasikan suatu string menjadi string lain menggunakan pendekatan
algoritma levenshtein. Hasil yang didapatkan pada penelitian ini disimpulkan
bahwa levenshtein merupakan algoritma yang diperlukan untuk mencari
perbedaan- perbedaan string yang ada pada operasi approximate dengan
kompleksitas O(n2).
Anggy Sagita., dkk (2006). Analisa algoritma pencocokan string. Tujuan
penelitian yang dibahas dalam topik penelitian ini merupakan suatu analisis
algoritma staightforward matching dengan menggunakan brute force, knuth-
morris-pratt, dan boyer-moore pada pencarian string dalam sekumpulan teks.
Hasil yang didapatkan yakni bahwa algoritma yang dianalisis pada penelitian
ini hanya dapat menangani permasalahan string yang bersifat exact.
Dewanto R.A Aradea (2007). Aplikasi SMS Gateway dengan koreksi
kesalahan menggunakan fuzzy string matching. Teknik Informatika Fakultas
Teknik Universitas Siliwangi Tasikmalaya. Tujuan penelitian yang dibahas
dalam topik penelitian ini adalah menggunakan konsep fuzzy string matching
untuk mengoreksi kesalahan yang ada pada pengelolaan informasi via sms
yang bernama SMS Gateway menggunakan logika Fuzzy dan Clusterring.
Hasil yang didapatkan pada penelitian ini yakni Fuzzy String Matching (FSM)
mampu menekan kesalahan kode yang masuk ke SMS Gateway. Namun
43
beberapa kekurangan masih muncul jika data yang dikirimkan bukan kode
yang ada pada kamus sistem.
Berdasarkan penelitian yang dijabarkan diatas, maka penulis menjadikan
penelitian-penelitian sebelumnya sebagai referensi studi sejenis untuk proses
penelitian pada tugas akhir ini. Adapun penelitian-penelitian sebelumnya
belumlah melakukan suatu penelitian analisis penerapan string matching
menggunakan inexact string matching secara approximate string matching dan
exact string matching secara brute force string matching pada suatu
pencocokan string data nama orang yang dikomparasi. Penelitian yang penulis
lakukan merupakan suatu analisis penerapan string matching dalam suatu
komparasi data kepesertaan JAMKESMAS menggunakan PHP sebagai bahasa
pemrograman dan MySQL sebagai database server untuk mendapatkan
kecocokan data string antara dua database.
44
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
Untuk mendapat data dan fakta yang sebenarnya dalam menguraikan
masalah pada komparasi data untuk mendapatkan kecocokan data ini, maka
penulis merumuskan cara yang tepat dalam memecahkan permasalahan yang
terangkum dalam suatu rangkaian metodologi penelitian mengacu pada
penelitian sebelumnya maupun referensi teori yang mendasari.
3.1. Metode Pengumpulan Data
Berkaitan dengan hal tersebut, penulis melakukan metode pengumpulan
data. Pengumpulan data adalah prosedur yang sistematis dan standar untuk
perolehan data yang diperlukan. Data yang dikumpulkan merupakan teori-
teori yang telah berkembang dalam bidang ilmu yang berhubungan, dan
teknik-teknik yang digunakan oleh peneliti sebelumnya. Metode pengumpulan
data yang digunakan dalam hal ini adalah :
1. Metode Dokumentasi
Metode Dokumentasi adalah teknik pengumpulan data yang dilakukan
dengan membaca dan mempelajari buku, dokumen, jurnal serta literatur
yang berkaitan dengan objek penelitian. Pengumpulan data ini penulis
lakukan dengan cara mengunjungi perpustakaan maupun memanfaatkan
media internet .
45
2. Wawancara
Wawancara adalah teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan
Bapak Swasetyo Yulianto pada Desember 2010 di Badan Pengkajian dan
Penelitian Teknologi guna mendapatkan informasi permasalahan yang
dihadapi dalam pengelolaan data kepesertaan JAMKESMAS.
3.2. Metode Komparatif
Studi kausal-komparatif merupakan informasi yang sangat berguna
mengenai sifat-sifat gejala yang dipersoalkan dalam kondisi, perurutan dan
cara yang dilakukan dalam mengkomparasi. Untuk mendapatkan gambaran
mengenai algoritma string matching dalam menguraikan masalah pada
komparasi data ini, maka penulis merumuskan cara dalam memecahkan
permasalahan yang terangkum dalam suatu rangkaian analisis algoritma pada
penerapan string matching komparasi data kepesertaan. Adapun dalam hal ini
penulis menggunakan dua macam algoritma string matching yakni pendekatan
algoritma brute-force yang mewakili jenis algoritma exact string matching
serta algoritma approximate string matching yang mewakili algoritma fuzzy
string matching. Penggunaan algoritma exact string matching dalam
komparasi data penamaan ini sengaja penulis lakukan guna menjadikan
parameter ukuran serta memperkuat alasan penulis untuk menggunakan fuzzy
string matching sebagai solusi dalam permasalahan ini.
46
3.3. Metode Pengembangan Sistem
Dalam pengembangan sistem yang dilaksanakan pada penerapan algoritma
string matching dalam komparasi data kepesertaan ini penulis menggunakan
model pengembangan RAD yang meliputi : (Kendall & Kendall, 2007:237)
1. Fase Perencanaan Syarat-syarat.
Dalam tahapan ini penulis merencanakan tujuan dan berbagai syarat-syarat
dalam memenuhi kebutuhan sistem (aplikasi) dalam penyelesaian
permasalahan kecocokan data kepesertaan ini. Menetukan syarat-syarat
informasi salah satunya adalah menetukan data-data yang diperlukan dan
menganalisa metode yang tepat guna memberikan solusi untuk mencapai
tujuan, yakni dengan cara :
a. Mendefinisikan Masalah, adalah tahap untuk menentukan masalah apa
yang harus diselesaikan dengan menggunakan sistem aplikasi yang
akan dibangun. Hal ini dilakukan guna menentukan syarat-syarat
informasi.
b. Menentukan kebutuhan syarat informasi untuk memecahkan
permasalahan dan menganalisa metode yang tepat. Dalam
menyelesaikan permasalahan komparasi data untuk mendapatkan
kecocokan string data kepesertaan ini, penulis melakukan penyelesaian
dengan menggunakan dua macam algoritma string matching yakni :
1. Exact String Matching
Dalam hal ini penulis menggunakan algoritma brute force sebagai
salah satu algoritma yang mewakili exact string matching untuk
47
membuktikan dan menguji kehandalan algoritma ini dalam
menyelesaikan permasalahan yang ada.
2. Fuzzy String Matching
Dalam hal ini penulis menggunakan algoritma approximate string
matching untuk membuktikan serta menguji kehandalan algoritma
ini dalam meyelesaikan permasalahan yang ada.
Analisis algoritma string matching dalam komparasi data penamaan ini
akan dijelaskan pada sub bab.
2. Fase Perancangan.
Dalam fase ini penulis melakukan perancangan terhadap pengaplikasian
metode exact string matching dan fuzzy string matching, serta merancang
aplikasi yang hendak dibuat atau dibangun guna menguji keefektifan
metode algoritma dalam menyelesaikan permasalahan yang ada. Kegiatan
yang dilakukan dalam tahap perancangan atau desain ini meliputi
(Ladjamudin, 2005: 39):
a. Desain proses, meliputi desain tentang proses-proses apa saja yang
dibutuhkan oleh sistem.
b. Desain basis data, merupakan desain tabel-tabel yang dibutuhkan
dalam pengolahan data. Table-tabel ini akan diimplementasikan
kedalam bentuk database, yang menggunakan program MySQL.
c. Desain antarmuka, merupakan desain untuk menentukan masukan dan
keluaran yang akan digunakan untuk mengoperasikan sistem.
48
3. Fase Konstruksi.
Dalam fase ini penulis melakukan konstruksi aplikasi setelah melakukan
fase perancangan aplikasi dengan cara pengkodean. Tools program yang
digunakan dalam sistem penerapan algoritma string matching ini
menggunakan PHP sebagai bahasa pemrograman dan MySQL sebagai
database server.
4. Fase Implementasi.
Dalam fase ini penulis melakukan implementasi terhadap aplikasi yang
dibangun guna menguji seberapa besar kemampuan metode fuzzy string
matching dan exact string matching yang digunakan dalam menyelesaikan
permasalahan yang ada. Pengujian ini berguna agar penulis dapat
mengetahui secara keseluruhan mengenai kesesuaian, efektifitas dan
efisiensi penerapan algoritma string matching terhadap tujuan yang ingin
dicapai, yang mana hal ini sangat berguna sebagai bahan kesimpulan
dalam menilai akurasi kecocokan dalam menyelesaikan permasalahan
pencocokan string komprasi data kepesertaan. Metode pengujian yang
digunakan dalam pengujian sistem adalah metode pengujian white box
pada pengujian sistem aplikasi yang dibangun.
3.4. Alasan Penggunaan RAD
Adapun dalam penelitian ini penulis memilih menggunakan metode
pengembangan sistem Rapid Aplication Development dengan berbagai alasan
berikut :
49
1. Prinsip model pengembangan RAD yang waktunya cepat dan singkat
dalam tiap langkah metode pengerjaannya .
2. Memudahkan dalam tiap-tiap langkah kerja karena adanya modularisasi
pengerjaan.
3. Aplikasi yang dirancang dan dibangun hanya dipergunakan untuk
mengimplementasikan metode algoritma yang dipilih guna menguji
keefektifan algoritma dalam menyelesaikan permasalahan yang ada
ssehingga tidak memerlukan tahap pemeliharaan.
4. Sangat cocok diterapkan pada aplikasi berskala kecil. Hal ini sesuai
dengan aplikasi yang dibuat dalam penerapan metode algoritma string
matching.
3.5. Keunggulan dan Kelemahan RAD
a. Keunggulan:
1. Waktu pengembangan yang lebih singkat dan cepat jika kebutuhan
dan batasan proyek diketahui.
2. Biaya yang relatif lebih murah atau rendah.
b. Kelemahan:
1. Tidak cocok untuk proyek skala besar.
2. Hanya baik digunakan pada proyek penelitian yang dapat
dimodularisasi.
3. Membutuhkan suatu tim yang cukup untuk mengerjakan bagian-
bagian yang dimodularisasi.
50
BAB IV
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Dalam melaksanakan penerapan string matching dalam komparasi data
kepesertaan, penulis telah melalui berbagai tahap-tahapan metode penelitian
hingga mencapai hasil dari tujuan yang hendak dicapai. Dalam bab ini penulis
menjabarkan hal-hal yang dilakukan penulis selama penyelesaian penelitian
ini, sesuai dengan metodologi penelitian yang dirujuk penulis.
4.1. Metode Komparatif
Dalam tahap komparatif ini penulis melakukan suatu proses analisis dalam
penerapan string matching untuk komparasi data kepesertaan JAMKESMAS
yang dilakukan dalam membandingkan dua data yang terdapat pada dua
instansi yakni BPS dan ASKES. Data yang dibandingkan dalam komparasi
data untuk mendapatkan kecocokan data ini merupakan data yang berasal dari
wilayah Propinsi Bangka Belitung.
4.1.1. Analisis Algoritma String Matching
Analisis penerapan fuzzy string matching dalam komparasi data
kepesertaan merupakan analisis terhadap penerapan algoritma fuzzy string
matching dalam membandingkan kecocokan data string nama sebagai tolak
ukur kesamaan data yang terdapat pada dua database. Pemilihan nama sebagai
informasi peserta yang patut dianalisa dalam algoritma fuzzy string matching
komparasi data ini didasari karena data string nama orang merupakan data
string yang tidak memiliki bentuk penulisan baku dan bermacam-macam
51
bentuk penulisan dalam satu nama orang, hal ini menunjukan bahwa string
nama orang adalah hal yang bersifat kabur atau samar yang mana sesuai
dengan prinsip logika fuzzy. Untuk menguatkan alasan dan sebagai parameter
(ukuran) dalam pemilihan algoritma tersebut maka penulis kemudian juga
menggunakan algoritma exact string matching.
4.1.1.1 Exact String Matching
Berdasarkan studi literatur yang dilakukan maka penulis memilih
menggunakan algoritma brute force untuk diterapkan dalam komparasi data
kepesertaan. Exact string matching merupakan algoritma yang digunakan
penulis untuk menjadikan parameter (ukuran) dalam penggunaan algoritma
inexact string matching.
Teknik Pencocokan pada Algoritma brute force :
1. Menyamakan teks dengan menghitung jumlah karakter teks pada masing-
masing database. Setiap string yang memiliki jumlah karakter yang sama
maka string tersebut akan dikumpulkan dan kemudian akan dibandingkan
untuk dicocokan.
52
1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6
1 … … … … 6
R A H M A T
R I Y A D I
E F E N D I
R A T I N A
S U M I N A
1 … … … … 6
E F E N D Y
J U N I A R
H A R T I N
H U S N A H
R E N A T A
Y U N I A R
Database B Database A
53
2. Mencocokan kesamaan teks dengan membaca karakter sebelah kiri string
yang berindeks-1 pada masing-masing database.
a. Bila karakter pada record masing-masing database memiliki kesamaan,
maka pencocokan string akan berpindah kearah kanan karakter string
selanjutnya, hingga akhir dari string tersebut.
b. Sedangkan bila karakter yang dicocokan tidak memiliki kesamaan antar
karakter pada masing-masing database maka string tersebut tidak kembali
dicocokan (dinyatakan tidak cocok).
1 … … … … 6
R A H M A T
R E N I T A
T U M I N I
R I Y A D I
S U M I N A
1 … … … … 6
T U M I N I
J U N I A R
H A R T I N
H U S N A H
R E L I T A
Y U N I A R
54
1 … … … … 6
R E N I T A
E F E N D I
1 … … … … 6
E F E N D Y
R E L I T A
1 … … … …
E F E N D I
1 … … … … 6
E F E N D Y
1 … … … … 6
E F E N D Y
1 … … … … 6
E F E N D I
1 … … … … 6
E F E N D I
1 … … … … 6
E F E N D Y
55
Dengan contoh perumpamaan diatas dapat disimpulkan bahwa menggunakan
algoritma brute force string matching (Exact String Matching) dalam pencocokan
string data nama orang merupakan metode pencocokan string yang hanya
mengambil string nama yang sama persis dengan string masukan atau string yang
dibandingkan. Sehingga algoritma ini belum mampu untuk menangani, seperti:
1. Adanya kemungkinan perbedaan ejaan dalam input data nama.
2. Bentuk penaaman orang (peserta) yang variatif.
4.1.1.2 Normalisasi String
Sebelum melangkah kedalam algoritma string matching diperlukan suatu
proses normalisasi string nama untuk mencapai keakuratan fuzzy string
matching. Normalisasi string dalam data nama peserta adalah suatu proses
untuk mendapatkan similarty function pada algoritma fuzzy string matching.
Similarity function adalah suatu fungsi yang menentukan kesamaan data string
yang dicocokan. Similarity function didapatkan dari normalisasi string
penamaan sesuai dengan aturan translasi Q-gram maupun eliminasi duplikasi
karakter setelah dilakukannya translasi Q-gram. Proses normalisasi ini
dilakukan guna membentuk suatu nama orang (peserta) yang memiliki
keteraturan bentuk penamaan sehingga dapat mengurangi variasi bentuk
penamaan.
Karena tidak adanya karakter yang sama saat pembacaan pada karakter ke 5
antara kedua string pada masing-masing database maka pencocokan pada
kedua database tidak dilanjutkan (berhenti) atau dinyatakan kedua database
yang dibandingkan tidak memiliki kecocokan.
56
Proses normalisasi secara garis besar terbagi menjadi beberapa tahap, yaitu:
1. Translasi q-gram.
2. Eliminasi duplikasi karakter
Dalam menormalisasikan string, penulis melakukan translasi q-gram yang
bertujuan untuk mendapatkan aturan tetap dari bentuk suatu karakter yang ada
dalam data nama orang. Oleh karena itu dalam melakukan translasi q-gram,
penulis melakukan pengambilan sampel data nama peserta untuk mendapatkan
sebaran nama yang tetap terhadap bentuk karakter penamaan orang dan
melakukan pendekatan statistic untuk memperkecil ambiguitas dari pemakaian
bentuk string penamaan orang agar mangetahui translasi karakter yang sering
muncul.
Adapun aturan yang didapatkan dalam translasi q-gram ini :
Tabel 4.1 Translasi Q-gram
Awal Translasi Q-Gram
CQ,CK KK
DJ JJ
DZ ZZ
IE II
KH HH
KS XX
OE UU
PH FF
57
Pengambilan q-gram (urutan karakter) pada aturan translasi ini ditetapkan
dengan asumsi keunikan dan tingginya tingkat kemunculan q-gram pada suatu
string nama orang.
Berdasarkan hal diatas, melangkah pada tahap selanjutnya yakni
melakukan eliminasi duplikasi karakter. Hal ini dilakukan terhadap suatu
karakter yang berulang pada translasi q-gram. Sehingga didapatkan bentuk
normal dari suatu karakter penamaan dalam data string nama orang.
Dalam penerapan normalisasi untuk mendapatkan similarity function maka
dilakukan suatu penghitungan perbedaan jumlah karakter dari data string pada
masing-masing database dengan cara melakukan operasi-operasi seperti
operasi penghapusan, penyisipan, maupun penggantian pada data string
V F
SJ SY
SY SS
TJ CC
DY DI
BH,CH,DH,GH,JH,SH,TH,ZH BB,CC,DD,GG,JJ,SS,TT,ZZ
AA,BB, CC, DD, EE, FF, GG,
HH, II, JJ, KK, LL, MM, NN,
OO, PP, QQ, RR, SS, TT, UU,
VV, WW, XX, YY, ZZ
A, B, C, D, E, F, G, H, I, J,
K, L, M, N, O, P, Q, R, T,
U, V, W, X, Y, Z
58
hingga didapatkan kecocokan string yang sama, ataupun mendekati kesamaan
sesuai dengan similarity function.
Gambar 4.1 Proses Similarity Function
1. Operasi penghapusan
Operasi penghapusan dilakukan bila suatu string yang akan dicocokan
memiliki q-gram yang harus mengikuti aturan translasi q-gram.
Contoh :
1 2 3 4 5 6 7
E F E N D H I
Karena DH merupakan q-gram (urutan karakter) yang terdapat pada aturan
tranlasi q-gram maka dilakukan suatu operasi penghapusan pada karakter
H sesuai dengan aturan translasi Q-gram yang mana string tersebut
menjadi :
59
1 2 3 4 5 6 7
E F E N D D I
Setelah melalui proses translasi q-gram maka karakter yang berdekatan
dan mengalami pengulangan pada suatu string akan dieliminasi (eliminasi
duplikasi karakter) sehingga string menjadi :
Sehingga dapat disimpulkan bahwa nama string normal dari nama
EFENDHI dadalah EFENDI atau EFENDHI = EFENDI
2. Operasi penggantian
Operasi penggantian dilakukan bila suatu string yang akan dicocokan
memiliki q-gram yang harus mengikuti aturan translasi q-gram.
Contoh :
1 2 3 4 5 6
E F E N D Y
Maka pada data string diatas akan dilakukan suatu operasi penggantian
pada karakter Y sesuai dengan aturan translasi Q-gram yang mana string
tersebut akan menjadi :
1 2 3 4 5 6
E F E N D I
60
1 2 3 4 5 6
E F E N D I
Setelah data sesuai dengan aturan translasi Q-gram maka akan dilakukan
eliminasi duplikasi karakter pada suatu karakter yang berulang, karena
pada data string tidak memiliki pengulangan karakter yang berdekatan
maka string tersebut tidak melakukan eliminasi duplikasi karakter
sehingga dapat disimpulkan bahwa bentuk normal dari nama EFENDY
adalah EFENDI atau EFENDY = EFENDI
3. Operasi Penyisipan
Operasi penggantian dilakukan bila suatu string yang akan dicocokan
memiliki q-gram yang harus mengikuti aturan translasi q-gram.
1 2 3 4 5
R A M A T
Dalam hal ini maka akan dilakukan operasi penyisipan pada string diatas
sehingga dapat sesuai dengan bentuk normal dari string tersebut.
1 2 3 4 5 6
R A H M A T
61
Bentuk string diatas merupakan bentuk string normal dari nama tersebut
sesuai dengan similarity function. Sehingga dapat disimpulkan bahwa
bentuk normal penulisan RAMAT adalah RAHMAT atau RAMAT =
RAHMAT.
Dengan demikian dari proses normalisasi q-gram data nama inilah yang
kemudian menjadi suatu acuan dalam pembentukan suatu nama yang baku
atau normal.
Adapun langkah-langkah penerapan proses normalisasi string pada data
nama orang (peserta) yaitu :
1. Mengambil data nama orang (peserta).
2. Membaca karakter data nama orang (peserta) yang dimulai dari sebelah
kiri string.
3. Untuk 2 urutan karakter (q-gram) yang dibaca.
a. Jika q-gram 2 karakter sama dengan q-gram pada tabel q-gram maka
translasikan (ubah) 2 karakter yang dibaca sesuai dengan translasi q-
gram pada tabel q-gram.
b. Jika q-gram 2 karakter tidak sama dengan q-gram pada table q-gram
maka urutan karakter (q-gram) yang dibaca tidak berubah.
4. Lakukan pembacaan urutan karakter selanjutnya hingga karakter terakhir
pada data string nama orang.
62
4.1.1.3 Inexact String Matching (Fuzzy String Matching)
Metode inexact string matching atau fuzzy string matching adalah metode
pencocokan yang digunakan untuk mencari string yang memiliki kesamaan
dengan string tertampung di kamus, meskipun tidak sama persis dalam
susunan karakternya. Untuk mendapatkan kesamaan ini dibutuhkan suatu
fungsi yang sering disebut dengan similarity function, similarty function
adalah Fungsi yang akan bertugas memutuskan string hasil pencarian jika
ditemukan string hasil pendekatan (aproksimasi). Similarity function pada
data string nama orang didahului dengan normalisasi string penamaan sesuai
dengan aturan translasi Q-gram maupun eliminasi duplikasi karakter setelah
dilakukannya translasi Q-gram. Q-gram adalah susunan beberapa huruf yang
berurutan. Sedangkan eliminasi duplikasi karakter adalah menghilangkan
karakter yang memiliki pengulangan pada suatu string.
Algoritma (langkah-langkah) Fuzzy String Matching dalam Komparasi
data kepesertaan :
1. Menormalisasikan karakter suatu data string nama peserta yang dibaca
pada masing-masing database.
a. Bila karakter yang dibaca pada string yang dibandingkan memiliki q-
gram (urutan karakter) yang ada pada suatu tabel aturan q-gram maka
q-gram pada string tersebut akan ditranslasikan kedalam bentuk
normal karakter tersebut, proses translasi q-gram ini akan dilakukan
pada suatu data string yang dibaca selama ditemui adanya suatu urutan
karakter yang terdapat pada tabel aturan q-gram, bila kemudian
63
terdapat karakter berdekatan yang berulang maka salah satu karakter
tersebut akan dieliminasi.
b. Bila karakter yang dibaca pada string yang dibandingkan memiliki q-
gram (urutan karakter) yang tidak terdapat pada suatu tabel aturan q-
gram maka dapat disimpulkan string tersebut telah memiliki bentuk
normal urutan karakter yang tidak perlu ditranslasikan.
1 2 3 4 5 6 7
E F E N D H Y
1 2 3 4 5 6 7
E F F E N D Y
1 2 3 4 5 6 7
E F E N D D Y
1 2 3 4 5 6
E F E N D Y
1 2 3 4 5 6
E F E N D Y
1 2 3 4 5 6
E F E N D I
1 2 3 4 5 6
E F E N D I
1 2 3 4 5
W U L A N
64
Dikarenakan WU-UL-LA-AN merupakan uruten karakter yang
tidak terdapat pada tabel q-gram maka urutan-urutan karakter yang
terdapat pada string tersebut tidak perlu ditranslasikan.
2. Penghitungan jumlah karakter dari data string yang dicocokan pada
masing-masing database.
3. Bila bentuk suatu string yang dibaca telah memiliki bentuk normal dari
string tersebut maka proses membandingkan kecocokan data string dapat
dilakukan dengan memeriksa kecocokan tiap-tiap karakter pada data string
yang dibandingkan.
a. Bila karakter yang dibandingkan memiliki kecocokan atau persamaan
karakter maka proses pemeriksaan kecocokan karakter akan berlanjut
hingga pada karakter terakhir jumlah string tersebut.
b. Bila kemudian ditemui ketidakcocokan karakter pada string yang
dibandingkan maka dapat disimpulkan kedua string yang dibandingkan
tidak memiliki kecocokan sehingga proses pencocokan pun tidak
berlanjut (dinyatakan string yang dibandingkan tidak cocok).
1 2 3 4 5 6
S T R I N G
1 2 3 4 5 6
S T R I N G
Database A Database B
65
4. Mencocokan kesamaan teks dengan membaca karakter sebelah kiri string
yang berindeks-1 pada masing-masing database.
1 … … … … 7
S A M P R I N
J A M I L A H
H A R T I N
1 … … … … 7
J A M I L A H
S U P R I A N
Y U L I A N A
M I R N A T I
S A M P R I N
1 … … … … 7
J A M I L A H
S U P R I A N
S A M P R I N
1 … … … … 7
S A M P R I N
J A M I L A H
Database B Database A
66
a. Bila karakter pada record masing-masing database memiliki kesamaan,
maka pencocokan string akan berpindah kearah kanan karakter string
selanjutnya, hingga akhir dari string tersebut.
b. Sedangkan bila karakter yang dicocokan tidak memiliki kesamaan antar
karakter pada masing-masing database maka string tersebut tidak kembali
dicocokan (dinyatakan tidak cocok).
1 … … … … 7
J A M I L A H
1 … … … … 7
J A M I L A H
1 … … … … 7
J A M I L A H
1 … … … … 7
S A M P R I N
1 … … … … 7
J A M I L A H
1 … … … … 7
J A M I L A H
67
1 … … … … 7
J A M I L A H
1 … … … … 7
J A M I L A H
1 … … … … 7
J A M I L A H
1 … … … … 7
J A M I L A H
1 … … … … 7
J A M I L A H
1 … … … … 7
J A M I L A H
1 … … … … 7
J A M I L A H
1 … … … … 7
J A M I L A H
68
Dengan demikian hasil dari analisis penerapan string matching dalam
komparasi data nama peserta inilah yang kemudian menjadi tahapan-tahapan
metode (algoritma) yang digunakan dalam mencocokan data antar kedua database
sebagai gambaran dalam menangani data nama peserta maupun data string peserta
lainnya.
4.2. Fase Perencanaan Syarat-syarat
Dalam tahap perencanaan penerapan string matching komparasi data
kepesertaan, terdapat berbagai cara yang dilakukan untuk memenuhi syarat-
syarat yang dibutuhkan dalam pembuatan sistem, diantaranya:
4.2.1. Tujuan Informasi
Analisis dan penerapan algoritma string matching dalam komparasi data
kepesertaan JAMKESMAS ini bertujuan untuk mencari suatu kecocokan data
antara kedua database instansi yang menjadi rujukan data kepesertaan
jamkemas. Hal ini diperlukan guna memecahkan permasalahan perbedaan data
yang terdapat pada kedua instansi yang mengambil data pada wilayah yang
sama namun memiliki jumlah data yang berbeda.
Sehingga dari perbedaan tersebut diperlukan suatu perbandingan data
untuk mencari kecocokan atau kesamaan yang terdapat antar kedua database.
Untuk mendapatkan kecocokan data antar kedua database maka diperlukan
Karena adanya karakter yang sama hingga pembacaan pada karakter terakhir
antara kedua string pada masing-masing database maka dapat disimpulkan
data yang dibandingkan memiliki kecocokan.
69
suatu metode pencocokan string, yang akan digunakan untuk mencari
kecocokan string antar kedua database. Algoritma string matching yang
digunakan dalam komparasi data untuk mendapatkan kecocokan string ini
yakni algoritma brute force yang mewakili algoritma exact string matching,
serta approximate string matching yang mewakili algoritma fuzzy string
matching.
4.2.2. Syarat Kebutuhan/Informasi
Tahapan ini merupakan tahapan untuk menetukan syarat-syarat informasi
apa saja yang digunakan. Diantara perangkat-perangkat yang ada untuk
menentukan syarat-syarat infromasi salah satunya adalah menentukan data-
data yang diperlukan dan metode yang akan dipakai.
Adapun dalam mengaplikasikan string matching komparasi data
kepesertaan ini penulis menggunakan perangkat keras dan perangkat lunak
sebagai berikut:
1. RAM 2 GB.
2. Pentium IV.
3. Windows XP SP3.
4. Telah terinstall Web Browser, Apache web server, PHP, dan MySQL.
70
4.3. Perancangan Sistem
4.3.1. Perancangan Proses
4.3.1.1 Algoritma Exact String Matching
Gambar 4.2 Flowchart Exact String Matching
Db
Utama
Start
Tidak
Apakah
cocok
Ambil
Nama
Db1
[Nama];
Ya
Akhir
Tampilkan
kecocokan
data
Memeriksa
kecocokan
Tb.
Peserta 1
71
4.3.1.2 Proses Kecocokan
Gambar 4.3 Flowchart Proses Kecocokan
Db 2
Memeriksa
kecocokan
Ambil Nama
Keluar
Db1[nama];
Db2[nama];
If
(Db1[nama]=
Db2[nama])
Tb.
Peserta 2
72
4.3.1.3 Algoritma Inexact String Matching (Fuzzy String Matching)
Gambar 4.4 Flowchart Fuzzy String Matching
Apakah
Cocok
Tidak
Ya
Ambil nama
Normalisasi
nama
Memeriksa
kecocokan
Start
Tampilkan
kecocokan
Akhir
Db1[nama];
Tb.
Normalisasi
73
4.3.1.4 Proses Normalisasi (Fuzzy String Matching)
Gambar 4.5 Flowchart Normalisasi String Nama
Tidak
Tb. Peserta
1&2
Translasi
Mulai
Ambil Nama
For
( i=0;i<stringNama ;i++)
Ambil 2 karakter String Nama
Substr(nama, i, 2)
Ambil karakter translasi
(Select karakter from Transalasi)
If
substr(karakter=
karakter
translasi)
Replace (substr,
pengganti,
Stringnama)
Selesai
Ya
74
4.3.2. Perancangan Database
Spesifikasi file table database pada sistem penerapan algoritma string
matching memiliki rancangan sebagai berikut:
1. Rancangan Database BPS
a. Pada rancangan table berikut merupakan data file (field—field) yang
berasal langsung dari database asli badan pengkajian statistik (BPS).
Nama File : peserta 1
Akronim : db1
Tabel 4.2 Struktur File BPS
No. Nama Field Tipe Data Panjang Keterangan
1. 1 ID 2 Varchar 11 3 Nomor identitas
2. 4 Kdprop Varchar 2 5 Kode propinsi
3. 6 Nmprop Varchar 50 7 Nama propinsi
4. 8 Kdkabu Varchar 2 9 Kode kabupaten
5. 10 Nmkabu Varchar 50 11 Nama kabupaten
6. 12 Kdkeca Varchar 3 13 Kode kecamatan
7. 14 Nmkeca Varchar 50 15 Nama kecamatan
8. 16 Kdkelr Varchar 3 17 Kode kelurahan
9. 18 Nmkelr Varchar 50 19 Nama desa
10. 20 Alamat Varchar 50 Alamat
11. 21 Noart Varchar 2 Nomor anggota rumah tangga
12. 22 Nokip2 Varchar 2 Nomor urut
75
b. File translasi merupakan table file yang akan digunakan dalam fungsi
normalisasi nama. File translasi berasal dari suatu proses transalsi Q-
gram maupun eliminasi duplikasi karakter yang merupakan lingkup
dari proses nomalisasi string nama.
Nama File : Translasi
Akronim : Translasi
Tabel 4.3 Struktur File Translasi Db 1
c. Tabel normalisasi merupakan tabel rancangan yang didapatkan dari
pembentukan fungsi nama yang telah dinormalisasi pada proses
normalisasi string. Tabel ini akan berfungsi dalam penerapan algoritma
13. 23 Namaart Varchar 50 Nama anggota rumah tangga
14. 24 Jnskel Varchar 1 Jenis kelamin
15. 25 Umur Varchar 2 Umur
16. 26 Blnlahir Varchar 2 Bulan lahir
17. 27 Thnlahir Varchar 2 Tahun lahir
18. 28 Jmlkel Double Jumlah keluarga
19. 29 Jmlart Double Jumlah anggota keluarga
No. Nama Field Tipe Data Panjang Keterangan
1. Karakter Varchar 2 Urutan Karakter
2. Perubahan Varchar 2 Hasil Translasi Q-gram
76
fuzzy string matching (Inexact String Matching) pada komparasi data
untuk mendapatkan kecocokan data kepesertaan.
Nama File : tabel normalisasi 1
Akronim : dbs_norm
Tabel 4.4 Struktur File Normalisasi Db1
No. Nama Field Tipe Data Panjang Keterangan
1. 30 ID 31 Varchar 11 32 Nomor identitas
2. 33 Kdprop Varchar 2 34 Kode propinsi
3. 35 Nmprop Varchar 50 36 Nama propinsi
4. 37 Kdkabu Varchar 2 38 Kode kabupaten
5. 39 Nmkabu Varchar 50 40 Nama kabupaten
6. 41 Kdkeca Varchar 3 42 Kode kecamatan
7. 43 Nmkeca Varchar 50 44 Nama kecamatan
8. 45 Kdkelr Varchar 3 46 Kode kelurahan
9. 47 Nmkelr Varchar 50 48 Nama desa
10. 49 Alamat Varchar 50 Alamat
11. 50 Noart Varchar 2 Nomor anggota rumah tangga
12. 51 Nokip2 Varchar 2 Nomor urut
13. 52 Namaart Varchar 50 Nama anggota rumah tangga
14. 53 Jnskel Varchar 1 Jenis kelamin
15. 54 Umur Varchar 2 Umur
77
2. Rancangan Database ASKES
a. Pada rancangan tabel berikut merupakan data file (field—field) yang
berasal langsung dari database asli Asuransi Kesehatan (ASKES).
Nama File : peserta 2
Akronim : db2
Tabel 4.5 Struktur File Peserta Askes
No. Nama Field Tipe Data Panjang Keterangan
1. Dpsnoka Varchar 13 Nomor kartu data peserta
2. Nokk Varchar 30 Nomor kartu keluarga
3. Nopen Varchar 25 Nomor kependudukan
4. Nosin Varchar 25 Nomor induk peserta
5. Pendaftar Varchar 30 Nomor surat keluar
6. Kdjnskpst Varchar 2 Kode jenis kepesertaan
7. Kdjnsnip Varchar 1 Kode jenis nomor induk
8. Kddesa Varchar 5 Kode desa
9. Kdkc Varchar 4 Kode kecamatan
10. Kdkantor Varchar 12 Kode kantor
11. Dpskddati2 Varchar 4 Kode dati 2 peserta
16. 55 Blnlahir Varchar 2 Bulan lahir
17. 56 Thnlahir Varchar 2 Tahun lahir
18. 57 Jmlkel Double Jumlah keluarga
19. 58 Jmlart Double Jumlah anggota keluarga
78
12. Dpskdkec Varchar 4 Kode kecamatan peserta
13. Dpsnm Varchar 50 Nama peserta
14. Umur Varchar 50 Tempat lahir peserta
15. Dpstlglhr Varchar 1 Tanggal lahir peserta
16. Dpsjk Varchar 12 Jenis kelamin peserta
17. Dpsstskwn Varchar 3 Status kawin
18. Dpsgol Varchar 9 Golongan peserta
19. Dpsgaji Varchar 9 Gaji peserta
20. Dpsiuran Double 50 Iuran peserta
21. Dpsjln Double 7 Alamat peserta
22. Dpskdpos Varchar 5 Kode pos alamat peserta
23. Dpsnotlp Varchar 12 Nomor telepon peserta
24. Dpsjmlis Varchar 1 Jumlah istri peserta
25. Dpsjmla Varchar 1 Jumlah anak peserta
26. Dpskdmut Varchar 2 Tanggal mutasi peserta
27. Dpsstskrm Bit 1 Status kirim peserta
28. Dpstglctk Datetime Tanggal cetak kartu
29. Dpstglver Datetime Tangal verifikasi peserta
30. Dpsveroleh Varchar 50 Nama verifikator
31. Dpsnipveroleh Varchar 11 Nomor induk verifikator
32. Dpsentryoleh Varchar 50 Nama petugas entry data
33. Dpsmsblaku Datetime Masa berlaku kepesertaan
34. Dpstgltrm Datetime Tanggal terima peserta
35. Dpsstatus Varchar 1 Status peserta
36. Dpsgolis Varchar 3 Golongan istri peserta
37. Dpsaktif Bit 1 Keaktifan peserta
79
38. Kdtangungan Varchar 3 Kode tangungan
39. Sws_id Integer 11 Nomor id urut
b. File translasi merupakan table file yang akan digunakan dalam fungsi
normalisasi nama. File transalasi berasal dari suatu proses transalsi Q-
gram maupun eliminasi duplikasi karakter yang merupakan lingkup
dari proses nomalisasi string nama.
Nama File : Translasi
Akronim : Translasi
Tabel 4.6 Struktur File Translasi Db2
No. Nama Field Tipe Data Panjang Keterangan
1. Karakter Varchar 2 Urutan Karakter
2. Perubahan Varchar 2 Hasil Translasi Q-gram
c. Tabel normalisasi merupakan tabel rancangan yang didapatkan dari
pembentukan fungsi nama yang telah dinormalisasi pada proses
normalisasi string. Tabel ini akan berfungsi dalam penerapan algoritma
fuzzy string matching (Inexact String Matching) pada komparasi data
untuk mendapatkan kecocokan data kepesertaan.
Nama File : table normalisasi 2
Akronim : db2_norm
80
Tabel 4.7 Struktur File Normalisasi Db2
No. Nama Field Tipe Data Panjang Keterangan
1. Dpsnoka Varchar 13 Nomor kartu data peserta
2. Nokk Varchar 30 Nomor kartu keluarga
3. Nopen Varchar 25 Nomor kependudukan
4. Nosin Varchar 25 Nomor induk peserta
5. Pendaftar Varchar 30 Nomor surat keluar
6. Kdjnskpst Varchar 2 Kode jenis kepesertaan
7. Kdjnsnip Varchar 1 Kode jenis nomor induk
8. Kddesa Varchar 5 Kode desa
9. Kdkc Varchar 4 Kode kecamatan
10. Kdkantor Varchar 12 Kode kantor
11. Dpskddati2 Varchar 4 Kode dati 2 peserta
12. Dpskdkec Varchar 4 Kode kecamatan peserta
13. Dpsnm Varchar 50 Nama peserta
14. Umur Varchar 50 Tempat lahir peserta
15. Dpstlglhr Varchar 1 Tanggal lahir peserta
16. Dpsjk Varchar 12 Jenis kelamin peserta
17. Dpsstskwn Varchar 3 Status kawin
18. Dpsgol Varchar 9 Golongan peserta
19. Dpsgaji Varchar 9 Gaji peserta
20. Dpsiuran Double 50 Iuran peserta
21. Dpsjln Double 7 Alamat peserta
22. Dpskdpos Varchar 5 Kode pos alamat peserta
23. Dpsnotlp Varchar 12 Nomor telepon peserta
81
24. Dpsjmlis Varchar 1 Jumlah istri peserta
25. Dpsjmla Varchar 1 Jumlah anak peserta
26. Dpskdmut Varchar 2 Tanggal mutasi peserta
27. Dpsstskrm Bit 1 Status kirim peserta
28. Dpstglctk Datetime Tanggal cetak kartu
29. Dpstglver Datetime Tangal verifikasi peserta
30. Dpsveroleh Varchar 50 Nama verifikator
31. Dpsnipveroleh Varchar 11 Nomor induk verifikator
32. Dpsentryoleh Varchar 50 Nama petugas entry data
33. Dpsmsblaku Datetime Masa berlaku kepesertaan
34. Dpstgltrm Datetime Tanggal terima peserta
35. Dpsstatus Varchar 1 Status peserta
36. Dpsgolis Varchar 3 Golongan istri peserta
37. Dpsaktif Bit 1 Keaktifan peserta
38. Kdtangungan Varchar 3 Kode tangungan
39. Sws_id Integer 11 Nomor id urut
Dari gambaran struktur data antar kedua database diatas maka dapat
dibandingkan bahwa kedua database tersebut memiliki suatu struktur data
nama field dan jumlah isi field yang berbeda. Sehingga diperlukan suatu
ketetapan untuk menentukan kesamaan isi field dengan melihat kesamaan arti
field pada nama field yang berbeda yang dimiliki kedua database sehingga
memudahkan dalam pencarian kecocokan string antar kedua database.
82
Kecocokan isi field antar kedua database :
Table 4.8 Kecocokan Field Kedua Database
Pernyataan Definisi
Database BPS Database Askes
Nama Nama Peserta Nama Peserta
Jenis Kelamin 1. Laki-laki
(1)
2. Perempuan
(2)
L = laki-laki
P = Perempuan
Umur Umur Umur
Alamat Nama kecamatan Alamat
Kabupaten Bangka,Bangka
tengah,Bangka
Barat, dan Belitung
0108 (Bangka, Bangka
tengah, Bangka barat)
dan 0109 (Belitung)
Kecocokan isi field database inipun yang kemudian dapat dimanfaatkan
sebagai suatu field-field yang menyatukan kesamaan pencarian untuk
mendapatkan kecocokan data antar kedua database. Dengan adanya nama
sebagai salah satu field yang memiliki kecocokan pada masing-masing
database, maka kemudian nama peserta dijadikan hal yang utama dalam
83
analisis dan penerapan pencocokan string dalam komparasi data kepesertaan
ini. Hal ini dikarenakan field nama sebagai suatu identitas peserta merupakan
field yang perlu dianalisa tingkat variasinya.
4.3.3. Rancangan Interface Sistem
Berikut merupakan rancangan antarmuka dari system penarapan algoritma
string matching dalam komparasi data kepesertaan.
Gambar 4.6 Rancangan Tampilan Exact String Matching
Kabupaten
Jenis Kelamin
Alamat
Umur
Exact
Database Utama Database 1
84
Gambar 4.7 Rancangan Tampilan Inexact String Matching
4.4. Fase Konstruksi
Hal yang dilakukan dalam fase konstruksi ini yakni membangun suatu
aplikasi yang mampu menyelesaikan permasalahan sesuai dengan metode
string matching yang diacu maupun sesuai dengan rancangan yang telah
disusun dalam fase sebelumnya dengan cara pengkodean. Adapun dalam
mengontruksi aplikasi yang hendak dibuat penulis manggunakan integrasi
antara bahasa pemrograman PHP dan MySQL (database program).
Sesuai dengan rancangan tampilan form terdapat item objek yang
digunakan dalam sistem penerapan algoritma string matching:
Kabupaten
Jenis Kelamin
Alamat
Umur
Fuzzy
Database Utama Database 1
85
1. Checkbox
Kotak cek merupakan item komponen form yang berguna untuk
melakukan pemilihan pada satu atau lebih pernyataan dari beberapa
pernyataan yang disediakan. Pernyataan-pernyataan yang disediakan pada
sistem ini merupakan field-field table pada masing-masing database yang
teridentifikasi dapat dijadikan sebagai suatu acuan atau parameter
tambahan untuk mendapatkan kecocokan dalam komparasi data
kepesertaan (Table 4.7 Kecocokan Field Kedua Database).
2. Combo box
Kotak kombo (drop-down) atau daftar pilihan merupakan objek form yang
dimanfaatkan untuk menampilkan daftar pilihan. Pilihan (combo box)
pada sistem ini merupakan pilihan yang disediakan untuk memilih item
database yang digunakan untuk memilih database utama sebagai referensi
pencocokan, yang mana terdapat pilihan database 1 sebagai database yang
berasal dari BPS dan Database 2 sebagai database yang berasal dari
ASKES.
3. Submit Button
Tombol submit merupakan tombol yang berguna untuk mengirimkan
semua variable data pada komponen-komponen form yang ada. Variable-
variabel data pada komponen form yang dikirimkan merupakan variable
yang didapatkan dari nilai komponen-komponen combo box maupun
check box.
86
Hal awal yang dilakukan dalam mengonstruksi system guna menerapkan
algoritma fuzzy string matching ini yakni membuat suatu table hasil
normalisasi pada masing-masing database dari bentuk string data nama orang
sesuai dengan fungsi normalisasi berikut :
function normalisasi (Stringnama){
$anama_asli= Stringnama;
for($i =0; $i < panjangStringnama-1; $i++)
{bagian = substr(Stringnama,$i,2);
bagian= addslashes(bagian);
dum = mysql_query("mengambil bagian database yang sesuai
dengan urutan karakter pada table translasi'");
if ( dum != 0) {
Char = ArrayChar;
Stringnama =str_replace(bagian,Char,Stringnama); }
bagian= stripslashes(bagian);
}
return strtoupper(Stringnama); }
Hasil dari fungsi normalisasi inilah yang kemudian akan menjadi suatu
tabel nama yang telah memiliki bentuk normal dari suatu nama orang dan
87
digunakan sebagai acuan data nama untuk perbandingan data guna mencari
kecocokan data antar kedua database dalam fuzzy string matching.
4.5. Implementasi
4.5.1. Pengenalan System
1. Tampilan Form Exact
Gambar 4.8 Form Masukan Exact
2. Tampilan Form Inexact (Fuzzy)
Gambar 4.9 Form Masukan Inexact
88
3. Tampilan Output Hasil Kecocokan
Gambar 4.10 Tampilan Output Kecocokan
4.5.2. Pengujian Sistem
Pengujian sistem merupakan proses mengesekusi sistem perangkat lunak
untuk menentukan apakah sistem perangkat lunak tersebut cocok dengan
spesifikasi sistem dan berjalan sesuai dengan lingkungan yang diinginkan.
Dalam menguji sistem penerapan algoritma string matching ini penulis
mengunakan metode pengujian black box untuk menguji seberapa jauh sistem
ini telah memenuhi berbagai hal yang telah dilalui dalam proses tahap
pengembangan sistem sebelumnya. Pengujian yang dilakukan dalam sistem
penerapan algoritma string matching komparasi data kepesertaan merupakan
pengujian terhadap database 1 (database BPS) yang memiliki jumlah record
sebesar 45.572 data peserta dan database 2 (database ASKES) yang memiliki
jumlah record sebesar 45.957 data peserta.
89
Tahap awal dalam menguji sistem dilakukan dengan memilih database 1
sebagai database utama dan memilih field jenis kelamin, dan umur sebagai
parameter kecocokan data.
Gambar 4.11 Uji 1
Dari form inputan gambar 4.11 uji 1 dihasilkan form table output sebagai
berikut :
Gambar 4.12 Hasil Uji 1
90
Pengujian ke-2 dilakukan dengan memilih database 1 sebagai database
utama dan memilih field jenis kelamin, umur, dan alamat sebagai parameter
kecocokan data.
Gambar 4.13 Uji 2
Dari form inputan gambar 4.13 Uji 2 dihasilkan form table output sebagai
berikut :
Gambar 4.14 Hasil Uji 2
91
Pengujian ke-3 dilakukan dengan memilih database 1 sebagai database
utama dan memilih field jenis kelamin, umur, alamat, dan kebupaten sebagai
parameter kecocokan data.
Gambar 4.15 Uji 3
Dari form inputan gambar 4.15 uji 3 dihasilkan form table output sebagai
berikut :
Gambar 4.16 Hasil Uji 3
92
Pengujian ke-4 dilakukan dengan memilih database 1 sebagai database
utama dan memilih field jenis kelamin dan umur sebagai parameter kecocokan
data.
Gambar 4.17 Uji 4
Dari form inputan gambar 4.17 uji 4 dihasilkan form table output sebagai
berikut :
Gambar 4.18 Uji 4
93
Pengujian ke-5 dilakukan dengan memilih database 1 sebagai database
utama dan memilih field jenis kelamin, umur, dan alamat sebagai parameter
kecocokan data.
Gambar 4.19 Uji 5
Dari form inputan gambar 4.19 uji 5 dihasilkan form table output sebagai
berikut :
Gambar 4.20 Hasil Uji 5
94
Pengujian ke-6 dilakukan dengan memilih database 1 sebagai database
utama dan memilih field jenis kelamin, umur, alamat, dan kebupaten sebagai
parameter kecocokan data.
Gambar 4.21 Uji 6
Dari form inputan gambar 4.21 uji 6 dihasilkan form table output sebagai
berikut :
Gambar 4.22 Hasil Uji 6
95
Pengujian ke-7 dilakukan dengan memilih database 2 sebagai database
utama dan memilih field jenis kelamin, dan umur sebagai parameter
kecocokan data.
Gambar 4.23 Uji 7
Dari form inputan gambar 4.23 uji 7 dihasilkan form table output sebagai
berikut :
Gambar 4.24 Hasil Uji 7
96
Pengujian ke-8 dilakukan dengan memilih database 2 sebagai database
utama dan memilih field jenis kelamin, umur, dan alamat sebagai parameter
kecocokan data.
Gambar 4.25 Uji 8
Dari form inputan gambar 4.25 uji 8 dihasilkan form table output sebagai
berikut :
Gambar 4.26 Hasil Uji 8
97
Pengujian ke-9 dilakukan dengan memilih database 2 sebagai database
utama dan memilih field jenis kelamin, umur, alamat, dan kebupaten sebagai
parameter kecocokan data.
Gambar 4.27 Uji 9
Dari form inputan gambar 4.27 uji 9 dihasilkan form table output sebagai
berikut :
Gambar 4.28 Hasil Uji 9
98
Pengujian ke-10 dilakukan dengan memilih database 2 sebagai database
utama dan memilih field jenis kelamin, dan umur sebagai parameter
kecocokan data.
Gambar 4.29 Uji 10
Dari form inputan gambar 4.29 uji 10 dihasilkan form table output sebagai
berikut :
Gambar 4.30 Hasil Uji 10
99
Pengujian ke-11 dilakukan dengan memilih database 2 sebagai database
utama dan memilih field jenis kelamin, umur, dan alamat sebagai parameter
kecocokan data.
Gambar 4.31 Uji 11
Dari form inputan gambar 4.31 uji 11 dihasilkan form table output sebagai
berikut :
Gambar 4.32 Hasil Uji 11
100
Pengujian ke-12 dilakukan dengan memilih database 2 sebagai database
utama dan memilih field jenis kelamin, umur, alamat, dan kebupaten sebagai
parameter kecocokan data.
Gambar 4.33 Uji 12
Dari form inputan gambar 4.33 uji 12 dihasilkan form table output sebagai
berikut :
Gambar 4.34 Hasil Uji 12
101
Waktu yang dihasilkan sistem dalam hasil penerapan string matching yang
tertera pada hasil output sistem merupakan hasil penghitungan fungsi waktu
yang mana fungsi ini akan diletakkan pada awal maupun akhir dari kode
pencocokan, dengan rumusan fungsi sebagai berikut:
Dengan demikian pengujian pada sistem penerapan algoritma string
matching komprasi data kepesertaan menghasilkan akurasi kecocokan data
antar kedua database dengan rumusan sebagai berikut :
Adapun berikut ini adalah dua belas hasil pengujian yang didapatkan dari
sistem penerapan string matching komparasi data kepesertaan untuk
mendapatkan nilai kecocokan data :
list($usec, $sec)=explode(' ',microtime());
$awal=((int)$usec+ (int) $sec);
Jumlah Kecocokan Data
Presentasi Kecocokan = X 100%
Jumlah Record Database Utama
102
Table 4.9 Hasil Uji String Matching
Dari table hasil pengujian terlihat bahwa penerapan exact string matching
dan fuzzy string matching mendapatkan jumlah kecocokan data yang tidak
sama besar pada pemilihan data field jenis kelamin dan umur namun sama
besar saat menambah alamat dan kabupaten sebagai field yang dipilih sebagai
Parameter
Kecocokan
Database
45.572
record
1 Databas
e
45.957
record
2
Jenis Kelamin √ √ √ √ √ √
Umur √ √ √ √ √ √
Alamat √ √ √ √
Kabupaten √ √
Exact Waktu(m) 3939.20 3669.5 3512.00 2385.91 2283.86 1988.69
Matching Kecocokan 6 28 3903 8 8 3903
Akurasi (%) 0.013 0.061 8.56 0.017 0.017 8.49
Fuzzy Waktu (m) 3452.02 3445.98 3413.69 2407.00 2430.35 2221.23
Matching Kecocokan 6 28 4073 8 8 4072
Akurasi (%) 0.013 0.061 8.93 0.017 0.017 8.86
103
ukuran kecocokan dalam komparasi data peserta. Ukuran kecocokan field
merupakan suatu hal yang mempengaruhi nilai keakuratan kecocokan data
peserta, sehingga dalam penerapan string matching yang dilakukan
menunjukan bahwa semakin banyaknya ukuran kecocokan yang dipilih maka
jumlah kecocokan yang dimiliki antar kedua database semakin rendah dan
semakin lama waktu yang dibutuhkan dalam pencocokan. Namun dengan
sedikitnya ukuran kecocokan yang dipilih maka jumlah kecocokan yang
dimiliki antar kedua database semakin tinggi dan semakin cepat waktu yang
dibutuhkan dalam pencocokan.
104
BAB V
KESIMPULAN
Pada bagian ini penulis ingin menjelaskan mengenai kesimpulan yang
didapatkan selama pengerjaan tugas akhir ini. Selain itu, penulis juga memberikan
saran-saran yang mungkin dapat diterapkan dalam penelitian selanjutnya yang
tentu saja berkaitan dengan topik yang penulis lakukan.
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengujian serta penjelasan pada bab-bab sebelumnya,
maka dapat disimpulkan bahwa :
1. Dalam penerapan algoritma string matching komparasi data kepesertaan
dihasilkan bahwa dalam mencocokan perbedaan-perbedaan yang terdapat
pada kedua database ini maka diperlukan field-field kecocokan yang ada
pada masing-masing database sebagai suatu ukuran kecocokan data
peserta. Field-field tersebut adalah jenis kelamin, umur, alamat serta
kabupaten.
2. Dalam penerapan algoritma string matching analisis data penamaan
didapatkan :
a. Exact string matching
Berdasarkan penerapan algoritma exact string matching pada
pencocokan string data kepesertaan ini dapat disimpulkan bahwa
105
algoritma ini hanya mencocokan nama yang sama persis dengan nama
yang dikomparasikan algoritma ini belum mampu untuk menangani:
1. Adanya bentuk variasi dari suatu nama.
2. Adanya kemungkinan variasi bentuk penulisan nama dari satu
nama orang.
3. Kemungkinan ada karakter didalam string atau teks yang mungkin
di tambahkan, diganti, atau dihilangkan.
b. Fuzzy string matching
Dengan menggunakan algoritma fuzzy string matching (approximate
string matching) maka dapat disimpulkan algoritma ini mampu
mencocokan bentuk nama peserta yang sama persis maupun mirip
dengan nama yang dikomparasikan, dengan cara mencari bentuk
normal dari nama orang (peserta) melalui proses normalisasi q-gram.
3. Hasil pengujian untuk jumlah kesesuain (kecocokan) data menunjukkan
bahwa semakin banyaknya ukuran kecocokan yang dipilih maka jumlah
kecocokan yang dimiliki antar kedua database semakin rendah dan
semakin lama waktu yang dibutuhkan dalam pencocokan. Namun dengan
sedikitnya ukuran kecocokan yang dipilih maka jumlah kecocokan yang
dimiliki antar kedua database semakin tinggi dan semakin cepat waktu
yang dibutuhkan dalam pencocokan. Ukuran kecocokan field merupakan
suatu nilai keakuratan kecocokan data peserta.
106
5.2. Saran
Berikut adalah beberapa saran yang dimaksudkan dengan tujuan agar
penerapan algoritma string matching komparasi data kepesertaan ini nantinya
bisa menjadi lebih baik lagi, yaitu:
1. Perlu adanya suatu analisa sebaran nama yang besar dan mendalam terkait
bentuk penulisan nama orang yang bervariasi serta urutan karakter (Q-
gram) sehingga berpengaruh terhadap proses normalisasi untuk
menghasilkan bentuk penamaan orang (peserta) yang normal dalam
penerapan approximate string matching.
2. Memperluas analisa penerapan fuzzy string matching menggunakan
phonetic string matching.
107
DAFTAR PUSTAKA
Al-Fatta, Hanif. 2007. Analisis dan Perancangan Sistem Informasi untuk
Keunggulan Bersaing Perusahaan dan Organisasi Modern.
Yogyakarta: ANDI.
Bernardino Madaharsa Dito Adiwidya (2009). Algoritma levensthein
dalam pendekatan approximate string matching. Bandung : Teknik
Informatika-Institut Teknologi Bandung (ITB).
Charras, Christian., et al. 1997. Handbook of Exact String Matching
Algorithms. Oxford University Press.
Dadone, Paolo. 2001. Design Optimazation of Fuzzy Logic Systems.
Virginia : Virginia Polytehnic Institute and State University.
Damerau. 1964. A Technique for Computer Detection and Correction of
Spelling Errors. Communications of the ACM 7
Dewanto R A, Aradea. Aplikasi SMS Gateway dengan Koreksi Kesalahan
Menggunakan Fuzzy String Matching. Tasikmalaya : Universitas
Siliwangi.
Endang Hastriana (2010). Perbandingan algoritma string matching knuth
morris-pratt dengan boyer moore horspool pada simulasi
pengenalan sidik jari. , Jakarta : Teknik Informatika-Universitas
Islam Negeri Syarif Hidayatullah.
108
Govindaraju, Rajesri. 2006. Pengembangan Sistem Informasi. Diakses
pada 3 Desember 2010 dari http://www.ti.itb.ac.id/MSI .ppt
Jogiyanto.HM. 2001. Analisis dan Desain. Yogyakarta : ANDI.
Karhendana, Arie., dkk. 2002. Normalisasi String untuk Optimasi
Phonetic String Matching dalam Bahasa Indonesia. Bandung :
Institut Teknologi Bandung.
Kendall K.E, dan Kendall, J.E. 2007. Analisis dan Perancangan Sistem.
Klaten : Indeks.
Knuth, Donald.E., et al. 1977. Fast Pattern Matching in Strings. (IAN)
Journal on Computing.
Knuth, Donald.E, et al. 1973. Fundamental of Algorithms, Volume 1 of
The Art of Computer Programming. Addison-Wesley.
Kusumadewi, dan Purnomo Hari. 2004. Aplikasi Logika Fuzzy untuk
Pendukung Keputusan. Yogyakarta : Graha Ilmu.
Ladjamudin, Al Bahra. 2005. Analisis dan Desain Sistem Informasi.
Yogyakarta : Graha Ilmu.
Mulyadi. 2001. Sistem Akuntansi. Jakarta : Salemba Empat.
Nazir , Mohammmad. 2003. Metode Penelitian. Jakarta : ghalia Indonesia
Pressman, Roger S., et all. 1997. Software Engineering (A Practitional
Approach). McGraw-Hill.
109
Purwanindita, Alin Kurniawan., et all. String Matching Algorithm.
Bandung : STT Telkom.
Purwanto, Eko budi. 2008. Perancangan dan Analisis Algoritma.
Yogyakarta : Graha Ilmu.
Sagita, Anggy., dkk. 2006. Analisa Algoritma Pencocokan String.
Bandung : Sekolah Tinggi Teknologi Telkom.
Santosa, P. Insap. Ir. 2004. Interaksi Manusia dan Komputer. Jakarta :
Andi Offset.
Sedgewick, Robert. 1984. Algorithms. USA : Addison-Wesley.
Sommerville, ian, 2003, Software Engineering edisi ke-6 jilid 2. Jakarta :
Erlangga.
Suarga. 2004. Algoritma Pemrograman. Yogyakarta : ANDI.
Supardi (2009). Analisis penerapan string matching pada aplikasi
pencarian berkas di komputer. Jakarta : Teknik Informatika-
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah.
Syaroni, Mokhamad, dan Munir, Rinaldi. 2004. Pencocokan String
Berdasarkan Kemiripan Ucapan (Phonetic String Matching) dalam
Bahasa Inggris. Bandung : Institut Teknologi Bandung (ITB).
Wahid. 2004. Dasar- dasar Algoritma dan Pemrograman. Yogyakarta :
ANDI.
i
ANALISIS PENERAPAN STRING MATCHING DALAM KOMPARASI
DATA KEPESERTAAN JAMINAN KESEHATAN MASYARAKAT
(JAMKESMAS)
Skripsi
Diajukan untuk Memenuhi Persyaratan Memperoleh Gelar
Sarjana Komputer (S.Kom)
Oleh:
SRI WULAN
NIM : 206091004077
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
2011
ii
ANALISIS PENERAPAN STRING MATCHING DALAM KOMPARASI
DATA KEPESERTAAN JAMINAN KESEHATAN MASYARAKAT
(JAMKESMAS)
Skripsi
Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar
Sarjana Komputer
Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
Oleh :
SRI WULAN
NIM. 206091004077
Menyetujui,
Pembimbing I, Pembimbing II,
Fitri Mintarsih, M.Kom Khodijah Hulliyah, M.Si
NIP. 197312092005011002 NIP. 197304022001122001
Mengetahui,
Ketua Program Studi Teknik Informatika
Yusuf Durachman, M.Sc
NIP.197105222006041002
iii
ANALISIS PENERAPAN STRING MATCHING DALAM KOMPARASI
DATA KEPESERTAAN JAMINAN KESEHATAN MASYARAKAT
(JAMKESMAS)
Skripsi
Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar
Sarjana Komputer
Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
Oleh :
SRI WULAN
NIM. 206091004077
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
2011
iv
PERNYATAAN
DENGAN INI SAYA MENYATAKAN BAHWA SKRIPSI INI BENAR-
BENAR HASIL KARYA SENDIRI YANG BELUM PERNAH DIAJUKAN
SEBAGAI SKRIPSI ATAU KARYA ILMIAH PADA PERGURUAN TINGGI
ATAU LEMBAGA MANAPUN.
Jakarta, Maret 2011
Sri Wulan L
(206091004077)
v
LEMBAR PERSEMBAHAN
Tugas akhir (Skripsi) ini sengaja penulis persembahkan teruntuk :
1. Otak, pikiran, jiwa dan organ-organ yang ada dalam tubuh dan diri ini. Selamat
atas kerja kerasnya. Ingatlah bahwa tak akan berhenti kita hingga kita
melangkah ke jannah-Nya karna hidup ini bukan untuk hidup, hidup juga
bukan untuk mati, tapi hidup untuk yang Maha Hidup.
2. Kedua orang tua (Bapak dan Mama). Terima kasih atas kasih sayang,
perhatian, kecemasan serta berbagai hal yang tak terhitung hingga yang tak
pantas untuk dihitung. Hanya jannah-Nya lah balasan yang layak untuk
keduanya. Amieen.
vi
KATA PENGANTAR
Alhamdulillahirabbil’alamin. Segala puji bagi Allah SWT atas segala rahmat
dan karunia-Nya dalam memberikan jalan dan kemudahan kepada penulis hingga
tugas akhir ini dapat terselesaikan dengan baik. Shalawat dan salam memang
pantas tercurah kepada Nabi Muhammad SAW, keluarga, serta para sahabat-
sahabatnya yang menjadi panutan dan inspirasi bagi penulis.
Dalam hal ini, penulis mencoba untuk melakukan suatu penelitian dengan
topik judul ”Analisis Penerapan String Matching dalam Komparasi Data
Kepesertaan Jaminan Kesehatan (JAMKESMAS)”. Topik ini merupakan tugas
akhir yang diambil penulis guna memenuhi syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Komputer (S.Kom) Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
Adapun dalam penyelesaian tugas akhir ini, penulis ingin menyampaikan
terima kasih sebesar-besarnya kepada pihak-pihak yang telah membantu dalam
penyelesaian pembuatan aplikasi dan penyusunan tugas akhir, antara lain kepada
yang terhormat :
1. Bapak DR. Syopiansyah Jaya Putra, M.Sis selaku Dekan Fakultas Sains dan
Teknologi yang telah memberikan suatu komitmen, dorongan, dan program
pendidikan sesuai kebutuhan mahasiswanya.
2. Bapak Yusuf Durachman, M.sc selaku Ketua Jurusan yang telah memberikan
peran sesuai dengan fungsinya dalam membimbing serta memberikan ruang
ilmu bagi penulis.
vii
3. Ibu Fitri Mintarsih, M.Kom selaku Dosen Pembimbing 1 dan Ibu Khodijah
Hulliyah, M.Si selaku Dosen Pembimbing 2 yang telah memberikan
bimbingan dan dukungan baik secara moril maupun teknis.
4. Bapak Swasetyo Yulianto selaku Dosen Pembimbing Lapangan yang telah
memberikan bimbingan, masukan, serta berbagi ilmu pengetahuan dalam
penyusunan sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir ini.
5. Seluruh anggota keluarga tercinta yang senantiasa mendoakan dan
memberikan dukungan selama menjalankan masa perkuliahan.
6. Rekan-rekan seperjuangan, teman–teman Software Enginering dan seluruh
kawan-kawan jurusan Teknik Informatika yang memberikan motivasi serta
informasi kepada penulis. Mari kita sukses bersama.
7. Seluruh pihak yang telah membantu dan namanya tidak dapat disebutkan satu
persatu. Terima kasih atas doa dan bimbingannya, Semoga Allah SWT
membalas segala kebaikan yang telah diberikan kepada penulis.
Akhir kata, penulis memohon maaf atas berbagai hal keliru yang diperbuat selama
masa penyelesaian tugas akhir ini, kritik dan saran yang membangun sangat
diharapkan demi menambah pengetahuan dalam kepenulisan dan semoga tugas
akhir ini dapat bermanfaat bagi pengembangan selanjutnya. Amiin
Jakarta, Maret 2011
Sri Wulan
viii
Dalam pencocokan string (string matching), penggunaan algoritma yang tepat
dapat memberikan hasil penelusuran yang tepat pula dan sesuai keinginan
pengguna. Dalam tugas akhir ini, penulis akan menganalisa penerapan algoritma
string matching yang terdiri atas inexact string matching (fuzzy string macthing)
menggunakan approximate string matching (dilihat dari segi penulisan) dan exact
string matching menggunakan brute force string matching pada data nama orang
(peserta) jamkesmas. Data yang digunakan dalam pencocokan string dalam
menerapkan algoritma string matching merupakan data yang akan dikomparasikan
untuk mendapatkan kecocokan data yang berasal dari dua database. Hasil analisa
fuzzy string matching dalam komparasi data kepesertaan ini akan diaplikasikan
menggunakan PHP dan MySQL, dengan menggunakan fase pengembangan
sistem RAD (Rapid Application Deveplopment). Hasil penerapan string matching
dalam tugas akhir ini menunjukkan bahwa penerapan fuzzy string matching
mampu menangani bentuk nama orang (peserta) yang bervariasi bentuk
penulisannya dan exact string matching tidak mampu mencocokan data nama
yang variatif bentuk kepenulisannya. Pengujian fuzzy string matching dalam
komparasi data kepesertaan ini menghasilkan persentasi kecocokan data peserta
yang sama besar dengan exact string matching.
Kata kunci : String Matching, Fuzzy String Matching (Approximate), Exact
String Matching (Brute Force), komparasi data, dan RAD.
ABSTRAK
SRI WULAN. Analisis Penerapan String Matching dalam Komparasi Data
Kepesertaan JAMKESMAS
Dibimbing oleh : FITRI MINTARSIH, M.Kom dan KHODIJAH HULLIYAH,
M.Si
ix
DAFTAR ISI
Halaman
HALAMAN LUAR .......................................................................................... i
HALAMAN DALAM ...................................................................................... ii
LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING ................................................. iii
LEMBAR PENGESAHAN UJIAN ................................................................ iv
LEMBAR PERNYATAAN ............................................................................. v
LEMBAR PERSEMBAHAN .......................................................................... vi
KATA PENGANTAR ...................................................................................... vii
ABSTRAK ....................................................................................................... viii
DAFTAR ISI .................................................................................................... ix
DAFTAR GAMBAR ......................................................................................... xiii
DAFTAR TABEL ............................................................................................ xv
DAFTAR ISTILAH ......................................................................................... xvi
BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Masalah ................................................................................. 1
1.2 Rumusan Masalah .......................................................................................... 4
1.3 Batasan Masalah ............................................................................................. 4
1.4 Metode Penelitian ........................................................................................... 5
1.5 Tujuan dan Manfaat Penelitian ...................................................................... 6
1.6 Sistematika Penulisan .................................................................................... 7
x
BAB II LANDASAN TEORI
2.1 Konsep Algoritma ........................................................................................ 9
2.1.1 Definisi Algoritma ............................................................................. 9
2.1.2 Ciri-ciri dan Sifat Algoritma .............................................................. 10
2.2 Logika Fuzzy ................................................................................................ 14
2.3 String Matching ............................................................................................ 15
2.3.1 Definisi String Matching .................................................................... 15
2.2.2 Kerangka Kerja String Matching ....................................................... 16
2.3.3 Kerangka Pikir String Matching ........................................................ 16
2.3.3 Macam Algoritma String Matching ................................................... 18
2.4 Exact String Matching .................................................................................. 18
2.5 Inexact String Matching (Fuzzy String Matching) ...................................... 25
2.6 Karakteristik Nama ...................................................................................... 28
2.7 Normalisasi Nama ........................................................................................ 29
2.8 Sistem Basis Data ......................................................................................... 32
2.9 SQL .............................................................................................................. 33
2.10 MySQL ....................................................................................................... 34
2.11 Fungsi String MySQL ................................................................................ 35
2.12 Aplikasi ...................................................................................................... 35
2.13 Metode Pengembangan Sistem .................................................................. 34
2.13.1. Definisi Pengembangan Sistem ...................................................... 34
2.13.2. Macam-macam Metode Pengembangan Sistem ............................. 34
2.14 Unit Testing ................................................................................................ 39
xi
2.15 Studi Sejenis ............................................................................................... 40
BAB III METODE PENELITIAN
3.1 Metode Pengumpulan Data .......................................................................... 44
3.2 Metode Komparatif ...................................................................................... 45
3.3 Metode Pengembangan Sistem .................................................................... 46
3.4 Alasan Penggunaan RAD ............................................................................. 48
3.5 Keunggulan dan Kelemahan RAD ............................................................... 49
BAB IV PENGEMBANGAN SISTEM
4.1 Metode Komparatif ...................................................................................... 50
4.1.1 Analisis String Matching ................................................................... 50
4.1.1.1 Exact String Matching .......................................................... 51
4.1.1.2 Normalisasi String ................................................................ 55
4.1.1.3 Inexact String Matching ........................................................ 63
4.2 Fase Perencanaan Syarat-syarat ................................................................... 68
4.2.1 Tujuan Informasi ................................................................................ 53
4.2.2 Syarat Kebutuhan/Informasi .............................................................. 53
4.3 Perancangan Sistem ..................................................................................... 67
4.3.1 Perancangan Proses ............................................................................ 67
4.3.1.1 Algoritma Exact String Matching ......................................... 67
4.3.1.2 Proses Kecocokan ................................................................. 68
4.3.1.2 Algoritma Inexact String Matching ...................................... 69
4.3.1.2 Proses Normalisasi (Fuzzy String Matching) ....................... 70
xii
4.3.2 Perancangan Database ....................................................................... 71
4.3.3 Rancangan Interface Sistem ............................................................... 86
4.4 Fase Konstruksi ............................................................................................ 87
4.5 Implementasi ................................................................................................ 90
4.4.1 Pengenalan Sistem ............................................................................. 90
4.4.1 Pengujian Sistem ................................................................................ 91
BAB IV PENUTUP
5.1 Kesimpulan ……………………………………………………………….. 104
5.2 Saran …..………………………………………………………………….. 106
DAFTAR PUSTAKA ………………………………………………………. 107
LAMPIRAN
xiii
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1 Model Sekuensial Linier ............................................................... 39
Gambar 4.1 Proses Similarity Function ............................................................. 59
Gambar 4.2 Flowchart Exact String Matching ................................................. 66
Gambar 4.3 Flowchart Kecocokan .................................................................... 67
Gambar 4.4 Flowchart Fuzzy String Matching ................................................. 68
Gambar 4.5 Flowchart Normalisasi String Nama ............................................. 69
Gambar 4.6 Rancangan Tampilan Exact String Matching ................................ 85
Gambar 4.7 Rancangan Tampilan Inexact String Matching ............................. 86
Gambar 4.8 Form Masukan Exact .................................................................... 88
Gambar 4.9 Form Masukan Inexact .................................................................. 89
Gambar 4.10 Tampilan Output Kecocokan ...................................................... 89
Gambar 4.11 Uji 1 ............................................................................................. 90
Gambar 4.12 Hasil Uji 1 ................................................................................... 91
Gambar 4.13 Uji 2 ............................................................................................. 91
Gambar 4.14 Hasil Uji 2 ................................................................................... 92
Gambar 4.15 Uji 3 ............................................................................................. 92
Gambar 4.16 Hasil Uji 3 ................................................................................... 93
Gambar 4.17 Uji 4 ............................................................................................. 93
Gambar 4.18 Hasil Uji 4 ................................................................................... 94
Gambar 4.19 Uji 5 ............................................................................................. 94
Gambar 4.20 Hasil Uji 5 ................................................................................... 95
xiv
Gambar 4.21 Uji 6 ............................................................................................. 95
Gambar 4.22 Hasil Uji 6 ................................................................................... 96
Gambar 4.23 Uji 7 ............................................................................................. 96
Gambar 4.24 Hasil Uji 7 ................................................................................... 97
Gambar 4.25 Uji 8 ............................................................................................. 97
Gambar 4.26 Hasil Uji 8 ................................................................................... 98
Gambar 4.27 Uji 9 ............................................................................................. 98
Gambar 4.28 Hasil Uji 9 .................................................................................... 99
Gambar 4.29 Uji 10 ........................................................................................... 99
Gambar 4.30 Hasil Uji 10 ................................................................................. 100
Gambar 4.31 Uji 11 ........................................................................................... 100
Gambar 4.32 Hasil Uji 11 ................................................................................. 101
Gambar 4.33 Uji 12 ........................................................................................... 101
Gambar 4.34 Hasil Uji 12 ................................................................................. 102
xv
DAFTAR TABEL
Halaman
Table 2.1 Simbol-simbol Flowchart ................................................................... 14
Table 2.2 Damerau Variasi Nama ...................................................................... 30
Table 4.2 Contoh Variasi Penamaan .................................................................. 53
Table 4.3 Translasi Q-gram ................................................................................ 59
Table 4.4 Struktur File BPS ............................................................................... 71
Table 4.5 Struktur File Translasi Db1 ................................................................ 73
Table 4.6 Struktur File Normalisasi Db1 ........................................................... 75
Table 4.7 Struktur File Peserta Askes ................................................................ 76
Table 4.8 Struktur File Translasi Db2 ................................................................ 80
Table 4.9 Struktur File Normalisasi Db2 ........................................................... 85
Table 4.10 Kecocokan Field Kedua Database ................................................... 85
Table 4.11 Hasil Uji String Matching ................................................................ 104
DAFTAR ISTILAH
Istilah Arti
xvi
String Suatu kumpulan karakter
Pattern Sekumpulan string yang dicari pada teks.
Database Suatu kumpulan data atau informasi yang kompleks
dimana data tersebut disusun menjadi beberapa
kelompok dengan tipe data yang sejenis, dimana setiap
datanya saling berhubungan satu sama lain atau dapat
berdiri sendiri, sehingga mudah diakses.
Boolean Segala hal dapat diekspresikan dalam istilah binary (0
atau 1, hitam atau putih, ya atau tidak),
Fuzzy Logic Pendekatan yang membantu dalam menjelaskan
ketidakpastian batas antara satu kriteria dengan kriteria
lainnya, yang disebabkan oleh adanya penilaian manusia
terhadap sesuatu secara kumulatif.
