<![CDATA[String matching memiliki peran penting dalam berbagai kegunaan seperti pemrosesan teks dan analisis terutama di tengah kompleksitas data yang terus meningkat. Meskipun berbagai algoritma telah dikembangkan tantangan dalam memilih algoritma yang sesuai untuk aplikasi tertentu tetap menjadi isu yang relevan. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji tren penelitian dan perkembangan terbaru dalam algoritma string matching. Data penelitian dikumpulkan menggunakan Publish or Perish untuk memperoleh literatur terkait, diikuti dengan analisis bibliometrik, PRISMA, dan menggunakan VOSviewer yang meliputi tahapan identifikasi masalah, pengumpulan data, pengolahan data, dan analisis data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma klasik seperti Knuth-Morris-Pratt dan Aho-Corasick tetap relevan terutama dalam aplikasi seperti deteksi plagiarisme dan pemrosesan teks. Tren terkini mencakup integrasi algoritma dengan teknologi machine learning dan bioinformatika, serta pengembangan algoritma hibrid yang menggabungkan metode klasik dengan teknik modern. Penelitian ini menyarankan agar dilakukan pengembangan algoritma yang lebih responsif terhadap data berubah-ubah, penelusuran aplikasi algoritma di area baru, serta analisis perbandingan antar algoritma untuk memperdalam pemahaman dan pemilihan algoritma yang paling efektif, yang dapat mendorong inovasi dan penerapan praktis dalam pengembangan algoritma string matching]]>
Copyrights © 2025
