JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2013) 1-5
1
Pembangunan Aplikasi Penghilangan Duplikasi Data Seleksi Nasional Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SNMPTN) Menggunakan Algoritma Pencocokan String Berbasis Kerangka Kerja Vaadin Kukuh Indrayana, Dwi Sunaryono, dan Abdul Munif Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 E-mail:
[email protected] Abstrak—Pada tulisan ini dibuat sebuah aplikasi penghilangan duplikasi data SNMPTN berbasis web menggunakan kerangka kerja Vaadin. Duplikasi data disebabkan oleh kesalahan pengisian data nama atau nomor peserta oleh peserta pada saat hari ujian. Peserta mengisikan data nama yang berbeda dengan yang diisikan pada data pendaftaran. Sistem tentu akan menganggap dua data ini sebagai data yang berbeda. Sehingga terjadi duplikasi data pada sebuah nomor peserta. Ada juga peserta yang salah mengisikan nomor peserta sehingga satu nomor peserta diklaim oleh dua peserta, atau nomor peserta tidak valid. Duplikasi data diperiksa menggunakan algoritma pencocokan string. Algoritma yang digunakan adalah algoritma Levenshtein Distance, Longest Common Subsequence, dan Soundex. Algoritma tersebut akan menentukan status dari data yang terduplikasi. Data yang dianggap valid akan dicarikan padanannya. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan tingkat keberhasilan penghilangan duplikasi data mencapai 99,6%. Sedangkan tingkat akurasi kebenaran pencarian padanan mencapai 99,4%. Kata Kunci—algoritma pencocokan string, duplikasi data, Vaadin.
I. PENDAHULUAN
S
ELEKSI Nasional Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SNMPTN) adalah salah satu bentuk ujian yang diselenggarakan oleh pemerintah. Dilaksanakan serentak dan terpadu di seluruh Indonesia untuk menyeleksi siswa-siswi Sekolah Menengah Atas (SMA) yang akan melanjutkan pendidikannya ke perguruan tinggi negeri di Indonesia. SNMPTN terdiri dari dua macam ujian yaitu ujian jalur undangan dan ujian jalur tertulis. Pada ujian jalur tertulis, peserta mengisikan data pribadi serta jawabannya pada Lembar Jawaban Komputer (LJK). LJK ini kemudian dipindai dan datanya dimasukkan ke dalam basis data. Saat diperiksa, ternyata banyak didapati duplikasi data pada basis data. Duplikasi data disebabkan oleh kesalahan pengisian data nama atau nomor peserta oleh peserta pada saat hari ujian. Peserta mengisikan data nama yang berbeda dengan yang diisikan pada data pendaftaran. Sistem tentu akan menganggap dua data ini sebagai data yang berbeda. Sehingga terjadi duplikasi data pada sebuah nomor peserta. Ada juga peserta yang salah mengisikan nomor peserta sehingga satu nomor peserta diklaim oleh dua peserta, atau nomor peserta tidak valid. Jika ada duplikasi data, sistem akan menganggap data tersebut tidak sah. Akibatnya, peserta yang mampu
menjawab soal dengan baik pun bisa dinyatakan tidak lulus ujian hanya karena kesalahan pengisian data. Agar hal ini tidak terjadi, maka duplikasi data harus dihilangkan. Saat ini, untuk pemeriksaan duplikasi data, ditunjuk orang tertentu untuk memeriksa data secara manual. Pemeriksaan secara manual tentunya membutuhkan waktu yang lama, dan tidak menjamin terbebas dari human error. Dalam artikel ini akan dibuat sistem yang mengimplementasikan algoritma pencocokan string untuk menghilangkan masalah duplikasi data tersebut. Sistem ini akan menggantikan pemeriksaan manual yang tidak efisien dan hasilnya kurang maksimal. II. METODE DAN PERANCANGAN SISTEM A. Algoritma Levenshtein Distance Levenshtein Distance adalah jumlah minimal operasi yang dibutuhkan untuk mengubah suatu string menjadi string yang lain. Dengan algoritma ini dapat diketahui tingkat perbedaan dua buah string dalam representasi angka. Operasi yang dilakukan ada 3 macam yaitu [1]: 1. Insertion Insertion adalah penyisipan sebuah karakter ke dalam sebuah string tertentu. 2. Deletion Deletion adalah penghapusan sebuah karakter dari sebuah string tertentu. 3. Substitution Substitution adalah penggantian sebuah karakter dari sebuah string dengan karakter lain. Pseudocode algoritma Levenshtein Distance ditunjukkan pada Gambar 1. function LevenshteinDistance(s1[1..m], s2[1..n]) levDist <- array (0..m, 0..n) for i ← 0 to m for j ← 0 to n if i = 0 levDist[i,j] ← j else if j = 0 levDist[i,j] ← i else if (s1[i] = s2[j]) levDist[i,j] ← levDist [i-1,j-1] else levDist[i,j] ← 1 + minimum (levDist[i-1,j-1], levDist[i1,j], levDist[i-1][j-1]) return levDist[i,j]
Gambar 1. Pseuducode algoritma Levenshtein Distance
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2013) 1-5 B. Algoritma Longest Common Subsequence Subsequence adalah sebuah rangkaian yang dapat diperoleh dari rangkaian lain dengan cara menghapus beberapa elemen tertentu tanpa mengubah urutan dari elemen lain yang tersisa [2]. Misalkan ada rangkaian X dan Y, rangkaian S dikatakan sebuah common subsequence dari X dan Y apabila S adalah subsequence dari keduanya. Longest Common Subsequence (LCS) adalah common subsequence terpanjang dari seluruh common subsequence. Algoritma untuk masalah LCS ini berdasarkan teorema berikut [3]: Misal X = <x 1 ,x 2 , .. , x m > dan Y =
adalah rangkaian dan Z = adalah suatu LCS dari X dan Y. 1. Jika x m = y n , maka z k = x m = y n dan Z k-1 adalah suatu LCS dari X m-1 dan Y n-1 . 2. Jika x m ≠ y n maka z k ≠ x m mengimplikasikan bahwa Z adalah suatu LCS dari X m-1 dan Y. 3. Jika x m ≠ y m maka z k ≠ y n mengimplikasikan bahwa Z adalah suatu LCS dari X dan Y n-1 . Misalkan lcs adalah matriks berukuran m x n dan lcs[i,j] adalah panjang LCS dari i karakter pertama rangkaian X dengan j karakter pertama rangkaian Y maka fungsi rekursif untuk mendapatkan panjang LCS adalah sebagai berikut: lcs[i,j]
=0 jika i = 0 atau j = 0 = lcs [i-1,j-1] + 1 jika X[i] = Y[j] = max ( lcs [i,j-1], lcs [i-1,j]) jika X[i] ≠ Y[j]
Pseudocode untuk algoritma LCS ditunjukkan pada Gambar 2. function LCS (x[1..m], y[1..n]) lcs ← array (0..m, 0..n) for i ← 0 to m for j ← 0 to n if i = 0 or j = 0 lcs[i,j] ← 0 else if x[i] = y[j] lcs[i,j] ← lcs[i-1,j-1] + 1 else lcs[i,j] ← max (lcs[i,j-1], lcs[i-1,j]) return lcs[m,n]
Gambar 2. Pseudocode algoritma Longest Common Subsequence
C. Algoritma Soundex dan Normalisasi String Algoritma Soundex pertama kali dipatenkan oleh Margaret O’Dell dan Robert C. Russell pada tahun 1918 [4]. Algoritma Soundex mengambil masukan berupa sebuah kata atau nama. Algoritma ini menghasilkan sebuah string yang mengidentifikasi apakah sepasang kata tersebut mirip secara fonetik. String ini disebut dengan kode fonetis. Fonetik adalah ilmu yang menyelidiki bunyi bahasa tanpa melihat fungsi bunyi itu sebagai pembeda makna dalam suatu bahasa. Pencocokan string fonetik adalah suatu teknik pencocokan string yang membandingkan suatu string dengan string yang lain berdasarkan kode fonetis masing-masing [5]. Sebuah string yang berbeda namun mempunyai cara pengucapan yang sama, akan memiliki kode fonetis yang sama.
2 Aturan pemberian kode fonetis per huruf pada algoritma Soundex [6] dapat dilihat pada Tabel 1. Tabel 1. Aturan pemberian kode fonetis pada algoritma Soundex Huruf
Kode
Klasifikasi Fonetis Diperlakukan sebagai bunyi vokal
A,E,H,I,O,U,W,Y
0
B,F,P,V
1
Labial dan labio-dental
C,G,J,K,Q,S,X,Z
2
Glottal
D,T
3
Dental-mute
L
4
Palatal fricative
M,N
5
Labio-nasal dan dental
R
6
Dental fricative
Langkah-langkah algoritma Soundex dalam menghasilkan kode fonetis dari sebuah string masukan adalah sebagai berikut [4]: 1. Ubah semua huruf menjadi huruf kapital, dan hilangkan tanda baca. 2. Pertahankan huruf pertama pada kata tersebut. 3. Ubah huruf lainnya menjadi kode fonetis berdasarkan table. 4. Hapus semua pasangan dari kode fonetis yang berurutan. 5. Hapus semua kode fonetis 0. 6. Tulis empat posisi karakter pertama yang mengikuti pola: . Ini adalah kode fonetis sebagai keluaran. Jika kode fonetis tidak sampai empat karakter, maka ditambahkan digit 0 sampai menjadi empat karakter. Algoritma Soundex dibuat berdasarkan pengucapan dalam bahasa Inggris. Untuk mendukung pencocokan string berdasarkan bahasa Indonesia, sekaligus melakukan optimasi terhadap algoritma tersebut, diperlukan suatu proses normalisasi. Salah satu cara untuk proses normalisasi adalah dengan menggunakan aturan translasi q-gram [7]. Aturan translasi q-gram dijelaskan pada Tabel 2. Tabel 2. Aturan translasi q-gram q-gram Awal KH,CH DJ TJ CQ,CK PH DZ SJ SY BH,DH,GH,JH,SH,TH,ZH V KS OE IE Y
Translasi HH JJ CC KK FF ZZ SY SS BB,DD,GG,JJ,SS,TT,ZZ F XX UU II I
D. Perancangan Proses Pemeriksaan data Pada proses ini sistem memeriksa data jawaban. Data yang memiliki data nomor dan nama peserta yang sesuai dengan
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2013) 1-5 data pendaftaran akan diberikan status identik. Data yang memiliki data nomor peserta yang valid akan ditentukan statusnya pada subproses pemeriksaan data nama menggunakan algoritma pencocokan string. Rancangan alur subproses pemeriksaan data nama menggunakan algoritma pencocokan string ditunjukkan pada Gambar 3. Pada subproses pemeriksaan data nama menggunakan algoritma pencocokan string, urutan algoritma yang digunakan adalah algoritma Levenshtein Distance, lalu algoritma LCS, dan terakhir adalah algoritma Soundex. Urutan ini didasarkan pada tingkat toleransi masing-masing algoritma. Algoritma Levenshtein Distance menoleransi 3 jenis kesalahan penulisan yaitu penyisipan, penghapusan, serta penggantian karakter. Algoritma LCS hanya menoleransi kesalahan penulisan berupa penyisipan dan penghapusan. Algoritma Soundex hanya menoleransi kesalahan berupa penggantian karakter. Untuk menentukan status kevalidan data, perlu ditetapkan batasan-batasan pada hasil keluaran masing-masing algoritma pencocokan string. Untuk algoritma Levenshtein Distance, dua string masukan dinyatakan mirip apabila Levenshtein Distance keduanya kurang dari atau sama dengan 3. Batasan ini dipilih karena algoritma ini dapat menoleransi 3 jenis kesalahan penulisan yaitu penyisipan, penghapusan, dan penggantian karakter. Untuk algortima LCS dan Soundex, dua string masukan dinyatakan mirip apabila persentase kemiripannya lebih dari atau sama dengan 60%. Persentase kemiripan adalah perbandingan antara jumlah kata pada nama yang lebih pendek yang ada padanannya dengan jumlah kata pada nama yang panjang. Nilai 60% ditetapkan berdasarkan pengamatan pada data SNMPTN 2011. Data nama terdiri dari satu sampai lima kata. Untuk nama yang hanya terdiri dari satu atau dua kata, maka semua kata harus mirip dengan nama yang akan dibandingkan. Untuk nama yang terdiri dari tiga kata, maka dua dari tiga kata tersebut harus mirip dengan nama yang akan dibandingkan. Sedangkan untuk nama yang terdiri dari empat atau lima kata, minimal tiga kata harus mirip dengan nama yang akan dibandingkan. Data nama peserta yang setelah diperiksa dianggap sama dengan data pendaftaran, maka diberikan status valid. Status temporary invalid diberikan pada data yang memiliki nomor peserta yang valid namun data nama peserta tidak lolos pemeriksaan algoritma. Status temporary invalid juga diberikan pada data yang nomor pesertanya tidak valid. Data yang identik dan valid akan dimasukkan ke tabel padanan. Padanan adalah data pendaftaran yang ekuivalen dengan data jawaban berdasarkan kesamaan nomor atau kemiripan nama. Pengguna dapat memutuskan untuk menghapus data tersebut dari tabel padanan pada proses verifikasi hasil pemeriksaan. Rancangan alur proses pemeriksaan data digambarkan dengan diagram alir seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.
3
Masukkan data nama dari data pendaftaran (s1)
Mulai
Masukkan data nama dari data jawaban (s2)
s1.equal(s2)
Tidak
Ya
Hitung levenshtein distance dari s1 dan s2
Levenshtein distance <= 3
Ya
Kedua data dianggap sama
Tidak Hitung persentase kemiripan dari s1 dan s2 menggunakan algoritma LCS
Persentase >= 60%
Ya
Tidak Ubah s1 dan s2 menjadi kode fonetis menggunakan algoritma soundex dan hitung persentase kemiripannya
Persentase >= 60%
Ya
Tidak Kedua data dianggap tidak sama
Selesai
Gambar 3. Diagram alir subproses pemeriksaan data nama menggunakan algoritma pencocokan string Mulai
Sistem mengambil data jawaban dari basis data
Sistem mengambil data pendaftaran dari basis data
Sistem memeriksa nomor peserta pada data jawaban
Nomor peserta valid
Ya Sistem mencocokkan data nama peserta
Nama peserta identik
Ya
Beri status identik
Tidak
Tidak
Periksa data nama dengan algoritma pencocokan string
Data nama dianggap valid
Tidak
Beri status temporary invalid
Ya
Beri status valid
Masukkan data ke tabel padanan
Selesai
Gambar 4. Diagram alir proses pemeriksaan data
E. Perancangan Proses Pemberian Sugesti Pada proses ini sistem akan memberikan sugesti terhadap data hasil pemeriksaan yang statusnya temporary invalid. Sistem akan mencari nama peserta pada data pendaftaran yang identik dengan data jawaban. Jika ada, maka sistem akan memberikan status suggested pada data tersebut lalu membandingkan data tanggal lahir. Jika data tanggal lahir sama, maka sistem memberikan nilai prioritas 1. Jika tidak, sistem memberikan nilai prioritas 2. Jika tidak ada nama yang identik, maka sistem akan mencari data pendaftaran yang dianggap mirip dengan data jawaban. Kemiripan ditentukan berdasarkan pemeriksaan menggunakan algoritma pencocokan string. Jika ada data nama pendaftaran yang mirip, maka sistem akan memberikan status suggested pada data tersebut lalu membandingkan data
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2013) 1-5
4
tanggal lahir. Jika data tanggal lahir sama, maka sistem memberikan nilai prioritas 3. Jika tidak, sistem memberikan nilai prioritas 4. Jika tetap tidak ada data nama pendaftaran yang dianggap mirip, sistem akan memasukkan data tanggal lahir sebagai kata baru pada data nama. Kemudian sistem akan kembali mencari data nama pendaftaran yang dianggap mirip. Jika ada, sistem akan memberikan status suggested dengan nilai prioritas 5. Apabila tidak ditemukan data yang dianggap mirip, maka sistem akan memberikan status invalid pada data jawaban. F. Perancangan Arsitektur Sistem Sistem ini akan dibangun menggunakan kerangka kerja Vaadin. Vaadin adalah kerangka kerja untuk pengembangan aplikasi web AJAX untuk sisi server. Fokus dari Vaadin adalah kemudahan untuk digunakan, kemampuan untuk digunakan kembali (reusability), kemampuan untuk digunakan dalam jangka panjang (extensibility), serta mampu memenuhi kebutuhan dari aplikasi usaha berskala besar [8]. Dalam segi arsitektur, perangkat lunak yang akan dibangun memiliki 4 lapisan. Berikut penjelasan dari masing-masing lapisan yang diterapkan dalam aplikasi ini: 1. Presentation Layer Lapisan presentasi bertanggung jawab dalam hal tampilan antarmuka aplikasi. Lapisan ini terdiri atas komponenkomponen antarmuka pengguna serta Vaadin theme. 2. Business Logic Layer Lapisan ini merupakan bagian dari sistem perangkat lunak yang berhubungan dengan logika dari proses bisnis. 3. Data Access Layer Lapisan ini bertanggung jawab dalam hal koneksi dengan basis data yang digunakan. Lapisan ini memiliki tugas yang berkaitan dengan membaca dan menulis pada basis data. Aplikasi ini menggunakan pustaka Vaadin JPAContainer untuk mengakses data baik dari antarmuka pengguna maupun proses bisnis. 4. Domain Model Layer Domain model layer berisi implementasi kelas-kelas yang ditunjukkan pada diagram PDM pada subbab 3.2.2. Aplikasi ini menggunakan pustaka EclipseLink untuk menangani masalah object relational mapping antara kelas yang ada di dalam aplikasi dengan basis data relasional yang digunakan. Hubungan antara lapisan-lapisan tersebut dapat dilihat pada Gambar 5. III. IMPLEMENTASI A. Implementasi Algoritma Pencocokan String Implementasi algoritma Levenshtein Distance, Longest Common Subsequence, dan Soundex mengacu pada penjelasan bagian II.A, II.B dan II.C tentang algoritma tersebut. Masing-masing algoritma tersebut diimplementasikan dalam sebuah fungsi.
Gambar 5 Arsitektur perangkat lunak
1)
Fungsi Levenshtein
Fungsi Levenshtein merupakan implementasi dari algoritma Levenshtein Distance. Parameter fungsi ini adalah dua String yang akan dihitung Levenshtein Distance-nya. Tipe nilai kembalian dari fungsi ini adalah Integer. Implementasi fungsi ini dapat dilihat pada Gambar 6. public int levenshtein(String a, String b) { for(i=0;i<=a.length();i++) { for(j=0;j<=b.length();j++) { if(i==0)ar[i][j]=j; else if(j==0)ar[i][j]=i; else { if(a.charAt(i-1)==b.charAt(j-1)) ar[i][j]=ar[i-1][j-1]; else ar[i][j]=1 + Math.min( Math.min(ar[i][j-1],ar[i-1][j]) , ar[i-1][j-1]) } } } return ar[x][y]; }
Gambar 6. Kode sumber fungsi Levenshtein
2)
Fungsi LCS
Fungsi LCS merupakan implementasi dari algoritma Longest Common Subsequence. Parameter fungsi ini adalah dua String yang akan diperiksa apakah salah satu String
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2013) 1-5 merupakan LCS dari String yang lain. Tipe nilai kembalian dari fungsi ini adalah Boolean. 3)
Fungsi Soundex
Fungsi Soundex meupakan implementasi dari algoritma Soundex. Parameter fungsi ini adalah sebuah String yang akan dicari kode fonetisnya. Tipe nilai kembalian dari fungsi ini adalah String.
5 Pengujian juga dilakukan untuk mengukur tingkat akurasi kebenaran pencarian padanan. Tingkat akurasi kebenaran pencarian padanan diukur melalui pengamatan data pada saat proses validasi data Seleksi Bersama Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SBMPTN) 2013. Berdasarkan hasil pengamatan data, dijumpai rata-rata 3 kesalahan padanan setiap 5 batch. Setiap batch berisi rata-rata 100 data jawaban. Jadi, tingkat akurasi kebenaran pencarian padanan adalah 99,4%.
IV. PENGUJIAN DAN EVALUASI Pengujian dilakukan untuk menguji tingkat keberhasilan penghilangan duplikasi data. Masukan untuk pengujian ini adalah data dari SNMPTN tahun 2011. Tingkat keberhasilan didasarkan pada persentase keberhasilan sistem dalam menentukan status data terduplikasi berdasarkan pemeriksaan menggunakan algoritma pencocokan string. Skenario pengujian dapat dilihat pada Tabel 3. Tabel 3. Skenario pengujian tingkat keberhasilan penghilangan duplikasi data
Skenario
Jumlah data pendaftaran
Skenario 1
174.269
Jumlah data jawaban 562.793
Jumlah data jawaban identik 440.693
Jumlah data jawaban terduplikasi 122.100
Persentase tingkat keberhasilan pada tahap pemeriksaan adalah perbandingan antara jumlah data terduplikasi yang dinyatakan valid dengan jumlah total data terduplikasi. Berdasarkan hasil pengujian, persentase tingkat keberhasilan pada tahap ini adalah 96,57%. Persentase tingkat keberhasilan pada tahap sugesti adalah perbandingan antara jumlah data terduplikasi berstatus suggested dengan jumlah total data terduplikasi. Berdasarkan hasil pengujian, tingkat keberhasilan pada tahap ini adalah 3,09%. Sehingga total persentase tingkat keberhasilan adalah 99,66%. Hasil pengujian ditunjukkan oleh Tabel 4. Tabel 4. Hasil pengujian tingkat keberhasilan penghilangan duplikasi data Jumlah data
Persentase dari jumlah data ans
Persentase dari jumlah data ans terduplikasi
Persentase dari jumlah data ans temporary invalid
V. KESIMPULAN/RINGKASAN Berdasarkan pengamatan selama proses perancangan, implementasi, dan pengujian perangkat lunak, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: 1. Aplikasi penghilangan duplikasi data berbasis web dapat dibangun menggunakan kerangka kerja Vaadin. 2. Algoritma pencocokan string Soundex, Levenshtein Distance, dan Longest Common Subsequence dapat diimplementasikan untuk proses penghilangan duplikasi data SNMPTN. 3. Implementasi algoritma pencocokan string pada proses penghilangan duplikasi data memiliki tingkat keberhasilan yang tinggi, yaitu 99,66%. Tingkat keberhasilan ini didapatkan berdasarkan hasil pengujian pada data SNMPTN tahun 2011. 4. Pencarian padanan untuk setiap data jawaban menggunakan algoritma pencocokan string memiliki tingkat akurasi kebenaran yang tinggi, yaitu 99,4%. Tingkat akurasi kebenaran ini didapatkan berdasarkan hasil pengujian pada proses validasi data SBMPTN tahun 2013. DAFTAR PUSTAKA [1] [2] [3]
[4]
[5]
[6]
Jumlah data ans
562793
Jumlah data ans identik Jumlah data ans terduplikasi Jumlah data ans valid Jumlah data ans temporary invalid Jumlah data ans suggested Jumlah data ans invalid
440693
78,30%
122100
21,70%
117914
20,95%
96,57%
4186
0,74%
3,43%
3773
0,67%
3,09%
90,14%
413
0,07%
0,34%
9,86%
[7]
[8]
Pinzon, Yoan. 2006. Algorithm for Approximate String Matching. Universidad Nacional de Colombia.. Sala, Jared. 2000. Longest Common Subsequence. University of New Mexico. Cormen, Thomas H., Leiserson, Charles E., Rivest, Ronald L., Stein, Clifford. 1992. Introduction to Algorithm. Electrical Engineering and Computer Science, Massachusetts Institute of Technology. Creativyst, Inc. Understanding Classic Soundex Algorithms. Purnamasari, Tryas Ayu dan Luthfi, Emha Taufiq. 2012. Membangun Aplikasi Pencocokan String Berdasarkan Penulisan dan Kemiripan Pengucapan. Jurusan Teknik Informatika, STMIK AMIKOM Yogyakarta. GenealogyInTime Magazine. Soundex Coding Rules. Karhendana, Arie, Wizanajani, Dicky, dan Yuliawan, Fajar. 2004. Normalisasi String untuk Optimasi Phonetic String Matching dalam Bahasa Indonesia. Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung. Gronroos, Marko. 2012. Book of Vaadin: Edition V. Vaadin Ltd.
