Implementasi Algoritma Greedy Dalam Penukaran Uang Di Alfamart Di Kota Dan Algoritma String Matching Untuk Pencarian Cabang Alfamart Di Kota-Kota Di Indonesia

Tasya Apriliani; Athay Setya Dwi Putri; Jovanka Feranita; Meisya Pradana Mentari

doi:10.59841/saber.v2i2.1060

Authors

Tasya Apriliani Program Studi S1Teknik Informatika, Universitas Palangkaraya
Athay Setya Dwi Putri Program Studi S1Teknik Informatika, Universitas Palangkaraya
Jovanka Feranita Program Studi S1Teknik Informatika, Universitas Palangkaraya
Meisya Pradana Mentari Program Studi S1Teknik Informatika, Universitas Palangkaraya

DOI:

https://doi.org/10.59841/saber.v2i2.1060

Keywords:

Algoritma, Algoritma Greedy, String Matching, Penukaran Uang

Abstract

Algoritma Greedy dan algoritma pencocokan string (string matching) adalah dua pendekatan penting dalam komputasi yang memiliki aplikasi luas dalam pemrosesan teks dan optimasi. Dalam penelitian ini, kami menjelaskan konsep, sejarah, dan penerapan kedua algoritma tersebut. Algoritma Greedy memilih solusi terbaik pada setiap langkah dengan harapan mencapai solusi global yang optimal, sedangkan algoritma pencocokan string digunakan untuk mencari kemunculan suatu pola dalam teks dengan efisien. Kami mengevaluasi implementasi algoritma Greedy dalam penukaran uang di Alfamart dan algoritma pencocokan string untuk pencarian cabang Alfamart di berbagai kota di Indonesia. Metode penelitian dievaluasi berdasarkan kelengkapan, optimalitas, dan kompleksitas waktu. Hasil menunjukkan bahwa implementasi algoritma Greedy efisien dalam mengelola proses penukaran uang dengan waktu eksekusi yang stabil. Sementara itu, algoritma pencocokan string menawarkan kemampuan untuk mencari cabang Alfamart dengan cepat dan efisien meskipun menunjukkan variasi dalam kinerjanya. Kesimpulannya, kedua algoritma ini memiliki potensi besar untuk meningkatkan efisiensi operasional dan kenyamanan pengguna dalam hal penukaran uang dan pencarian cabang minimarket. Studi ini memberikan kontribusi penting dalam memahami dan menerapkan algoritma Greedy dan pencocokan string dalam kasus nyata, dengan implikasi untuk pengembangan solusi yang lebih efisien dan optimal di masa depan.

References

Z. Zhang, S. Schwartz, L. Wagner, and W. Miller, “A greedy algorithm for aligning DNA sequences,” Journal of Computational biology, vol. 7, no. 1–2, pp. 203–214, 2000.

R. Ruiz and T. Stützle, “A simple and effective iterated greedy algorithm for the permutation flowshop scheduling problem,” Eur J Oper Res, vol. 177, no. 3, pp. 2033–2049, 2007.

A. Vince, “A framework for the greedy algorithm,” Discrete Appl Math (1979), vol. 121, no. 1–3, pp. 247–260, 2002.

R. D. Septiana, D. A. Punkastyo, and N. Nugroho, “Implementasi Algoritma Greedy dan Algoritma A* Untuk Penentuan Cost Pada Routing Jaringan,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 3, no. 2, pp. 181–187, 2022.

E. Darnila, M. Ula, and C. D. A. Soraya, “Optimasi Kelayakan Kondisi Pembangunan Jalan di Kota Lhokseumawe Menggunakan Algoritma Greedy,” JUKI: Jurnal Komputer dan Informatika, vol. 1, no. 1, pp. 9–14, 2019.

D. Anggreani, D. P. I. Putri, A. N. Handayani, and H. Azis, “Knuth Morris Pratt algorithm in enrekang-indonesian language translator,” in 2020 4th International Conference on Vocational Education and Training (ICOVET), IEEE, 2020, pp. 144–148.

B. Commentz-Walter, “A string matching algorithm fast on the average,” in International Colloquium on Automata, Languages, and Programming, Springer, 1979, pp. 118–132.

A. Nizar, P. Harsani, and I. Anggraeni, “Robot Virtual Menggunakan Metode Knuth Morris Pratt: Virtual Robot Using Knuth Morris Pratt Method,” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. 4, no. 1, pp. 282–292, 2024.

M. Equi, V. Mäkinen, A. I. Tomescu, and R. Grossi, “On the complexity of string matching for graphs,” ACM Transactions on Algorithms, vol. 19, no. 3, pp. 1–25, 2023.

P. Charalampopoulos, T. Kociumaka, and P. Wellnitz, “Faster approximate pattern matching: A unified approach,” in 2020 IEEE 61st Annual Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS), IEEE, 2020, pp. 978–989.

I. Ahmad, R. I. Borman, G. G. Caksana, and J. Fakhrurozi, “Implementasi String Matching Dengan Algoritma Boyer-Moore Untuk Menentukan Tingkat Kemiripan Pada Pengajuan Judul Skripsi/Ta Mahasiswa (Studi Kasus: Universitas XYZ),” SINTECH (Science and Information Technology) Journal, vol. 4, no. 1, pp. 53–58, 2021.

A. Roihan, K. Nasution, and M. Z. Siambaton, “Implementasi Algoritma Greedy Kombinasi dengan Perulangan pada Aplikasi Penjadwalan Praktikum,” sudo Jurnal Teknik Informatika, vol. 1, no. 2, pp. 42–50, 2022.

Y. Faqih, Y. Rahmanto, A. A. Aldino, and B. Waluyo, “Penerapan String Matching Menggunakan Algoritma Boyer-Moore Pada Pengembangan Sistem Pencarian Buku Online,” Bulletin of Computer Science Research, vol. 2, no. 3, pp. 100–106, 2022.

M. Ilham and A. H. Mirza, “Penerapan Algoritma Knuth Morris Pratt Dalam Fitur Pencarian Pengarsipan Dokumen Pada Sma Plus Negeri 17 Palembang,” Journal of Software Engineering Ampera, vol. 1, no. 2, pp. 110–121, 2020.

L. Janson, B. Ichter, and M. Pavone, “Deterministic sampling-based motion planning: Optimality, complexity, and performance,” Int J Rob Res, vol. 37, no. 1, pp. 46–61, 2018.