Regular expression atau regex adalah cara untuk mendeskripsikan sebuah set dari string. Regex diapit oleh tanda slash (‘/’) dalam pola awk yang sesuai dengan setiap input record yang teksnya dimiliki oleh set tersebut. Regular expression merupakan fasilitas yang dapat digunakan untuk melakukan evaluasi suatu data string terhadap pola tertentu. Terdapat banyak pola yang didukung oleh regex, termasuk character class yang meliputi alphanumerik, digit, dan lain-lain.
Regular expression ditulis dalam formal language (bahasa formal). Regular expression dapat sangat bermanfaat dalam kompilasi terutama untuk proses pengolahan source code, untuk memilah-milah (scanning) sintak, token-token, analisis kesalahan dan sebagainya. Selain itu Regular expression juga sangat berguna untuk validasi string yang biasanya dipakai untuk input.
Regex yang paling sederhana adalah rangkaian beberapa huruf, angka, atau keduanya. Regex semacam itu akan cocok dengan sembarang string yang mengandung rangkaian (pola sederhana) tersebut. Misalnya regex ‘foo’ cocok dengan sembarang string yang mengandung ‘foo’ di record manapun. Jenis regex lain memungkinkan untuk menentukan kelas string lain yang lebih kompleks.
Regex sudah banyak digunakan didalam pencocokkan pola, berikut ini beberapa aplikasi regex pada pencocokkan pola yang banyak digunakan untuk validasi beberapa string berikut ini :
- username dan password
- e-mail, URL dan HTML tag
- alamat IP
- nomor telepon
Berikut beberapa jenis Reguler Expression
- Penetapan Username
Deskripsi
Kita mulai dengan mengatakan parser untuk menemukan awal dari string (^), diikuti oleh huruf kecil (a-z), angka (0-9), garis bawah, atau tanda hubung. Berikutnya, {3,16} memastikan bahwa setidaknya 3 dari karakter-karakter, tapi tidak lebih dari 16. Akhirnya, kita akhiri string dengan ($).
String yang cocok:
my-us3r_n4m3
String yang tidak cocok:
th1s1s-wayt00_l0ngt0beausername (terlalu panjang)
- Pencocokan Password
Deskripsi:
Pencocokan password sangat mirip dengan pencocokan username. Satu perbedaannya adalah bahwa alih-alih 3-16 huruf, angka, garis bawah, atau tanda hubung, kita ingin 6 sampai 18 dari mereka ({6,18}).
String yang cocok:
myp4ssw0rd
String yang tidak cocok
mypa$$w0rd (mengandung tanda dolar)
- Pencocokan Email
Deskripsi:
Kita mulai dengan mengatakan parser untuk menemukan awal dari string (^). Di dalam kelompok pertama, kita mencocokkan satu atau lebih huruf kecil, angka, garis bawah, titik, atau tanda hubung. Saya meloloskan dot karena tanpa meloloskan dot(titik) maka akan berarti karakter apapun. Langsung setelah itu, harus ada tanda. Berikutnya adalah nama domain yang harus: satu atau lebih huruf kecil, angka, garis bawah, titik, atau tanda hubung. Kemudian dot (lolos) lainnya, dengan ekstensi menjadi 2-6 huruf atau titik. Saya memiliki 2 sampai 6 karena beberapa negara memiliki TLD yang spesifik (.ny.us atau .co.uk). Akhirnya, kita akhiri string dengan ($).
String yang cocok:
john@doe.com
String yang tidak cocok:
ohn@doe.something (TLD terlalu panjang)
Contoh Aplikasi Pemanfaatan Reguler Expression
FORENSIK DIGITAL METODE REGEX (REGULAR EXPRESSION) DARI GRAB GOOGLE SEARCH API DALAM PROSES PELACAKAN TERHADAP KEJAHATAN ONLINE
Untuk kemudahan pelacakan maka dikembangkan proses pelacakan dengan menggunkan metode regex dan google api, alur sistem menggunakan metode regex (regular expression) dari grab google search api untuk sistem pelacakannya digambarkan sebagai berikut :
Masyarakat melaporkan secara langsung pesan penipuan yang diterima melalui sistem pelaporan yang ada di kepolisian, pesan penipuan yang diterima sistem oleh penyidik kepolisian akan diproses pemecahan menurut pola yang telah ditentukan dengan menggunakan RegEx. Pada gambar dibawah merupakan contoh pesan penipuan yang akan melalui proses RegEx., yaitu pemecahan konstruksi bahasa untuk mencocokkan teks berdasarkan pola tertentu, pola yang akan digunakan adalah kata dengan format alamat website, alamat email maupun nomor telepon yang akan menjadi indeks pencarian ke google API.
Dengan pola data hasil regex, dari contoh ditemukan adalah pola nomor handphone dan website maka sistem akan melakukan request kepada server google melalui api, yang kemudian data tersebut digunakan untuk pelacakan secara otomatis berdasarkan pola yang telah ditentukan yaitu terhadap website, nomor handphone atau email sesuai dengan hasil pola yang ditemukan di SMS. Pelacakan akan menghasilkan data dimana saja website atau nomor telepon tersebut digunakan oleh penipu, karena tidak sedikit alamat website atau nomor handphone digunakan untuk beberapa penipuan berbeda. Alur sistem request ke server google melalui api sebagai berikut :
Pelacakan Otomatis merupakan alur kerja sebuah proses request data pelacakan yang telah diinput pada server google untuk mendapatkan data pencarian sesuai dengan data inputan yang telah dikirim, yang kemudian data hasil request dari server google dapat ditampilkan dalam sistem pelacakan. Proses pelacakan otomatis tergambarkan dengan activity sebagai berikut
Untuk membantu proses pelacakan maka dibangun sistem sebagai alat bantu masyarakat untuk proses pelaporan. Hasil pelaporan dari masyarakat dengan sistm akan diproses secara forensik digital untuk menemukan situs yang digunakan untuk penipuan. Pelacakan dilakukan dengan berdasarkan keyword, alamat website, nomor handphone dari hasil laporan yang dikirimkan oleh masyrakat. Hasil dari pelacakan otomatis yang dilakukan oleh sistem akan di simpan oleh kepolisian dalam daftar situs sebagai bahan untuk proses penyelidikan. Yang akhirnya situs-situs penipuan akan dipublikasikan oleh kepolisian kepada masyarakat. Data yang akan ditampilkan bersangkutan dengan situs antara lain jumlah data laporan yang masuk berkaitan dengan alamat situs yang dimaksud.
Referensi :