SISTEM KOREKSI KATA DAN PENGENALAN STRUKTUR KALIMAT BERBAHASA INDONESIA DENGAN PENDEKATAN KAMUS BERBASIS LEVENSHTEIN DISTANCE
Abstract
Masalah yang sering terjadi dalam pembuatan karya tulis adalah kesalahan pada penulisan ejaan, dalam prakteknya seringkali disebabkan karena keteledoran pengguna. Kesalahan tersebut bias disebabkan oleh ketidaktahuan penulisan, posisi tombol keyboard dan pergerakan jari. Selain itu banyak yang belum bagitu mengenal tentang struktur kalimat dalam bahasa indonesia. Levenshtein distance digunakan untuk mencari jarak antara kata yang salah dengan kata-kata lain dalam kamus sehingga didapatkan kata-kata yang memiliki jarak terdekat. Algoritma menghasilkan saran kata yang nantinya akan dipilih oleh user sebagai pengganti kata yang salah. Penerapan algoritma levenshtein berupa nilai nilai jarak antara dua string yang dibandingkan, dengan menggunakan rumus similarity score diperoleh nilai dimana nilai yang paling tinggi yang akan dijadikan acuan dalam koreksi. Pengenalan struktur kalimat bahasa indonesia didasarkan pada ciri-ciri dari unsur kalimat. Berdasarkan hasil pengujian sistem koreksi kata dengan menginputkan beberapa kata dan mengecek berapa lama proses yang dilakukan untuk mengkoreksi inputan tersebut, dapat disimpulkan bahwa aplikasi tidak dapat memproses teks lebih dari 1000 kata atau 6 halaman. Pengujian kesalahan ejaan kata dilakukan dengan memasukkan kata yang salah dan hasil menunjukkan saran kata yang diprioritaskan adalah kata yang benar, pada pengujian kesalahn kata mempunyai nilai akurasi sebesar 86%. Sedangkan pengujian terhadap struktur bahasa indonesia dilakukan dengan memberikan kalimat dan output sistem pada penguji sebanyak 30 kalimat dengan nilai akurasi sebesar 76.66%.
Kata kunci: algoritma levenshtein distance, pengoreksi, ejaan, struktur kalimat.
Â
Full Text:
pdf (Bahasa Indonesia)References
Adiwidya. Algoritma Levenshtein Distance Dalam
Pendekatan Approximate StringMatching. Bandung. Departemen Teknik
Informatika ITB. 2009
Al-Bahra. Analisa dan Desain Sistem Informasi.Jakarta. Elek Media Komutindo. 2005Artrianto, Detha. Aplikasi Penentu StrukturKalimat Bahasa Indonesia. Jarakta. Fakultas Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi Universitas Gunadarma. 2011
an, Weiguo. dkk. Tapping Into The Power Of Text
Mining. Communication Of ACM.
Blacksburg. Pamplin Hall. 2005
Feldman, R., and J. Sanger. The Text Mining
Handbook : Advenced Approaches In
Analizing Unstruktured Data. England.
Cambridge University Press. 2007
Hasugian, Jonner. Penggunaan Bahasa Ilmiah dan
Kosa Kata Terkendali dalam Sistem Temu
Balik Informasi Berbasis Teks. Medan.
Jurnal Studi Pustaka Perpustakaan dan
Informasi. 2006
Ilmy. Penerapan Algoritma Levenshtein Distance
Untuk Mengetahui Kesalahan Pengerjaan
Pada Editor Teks. Bandung. Departemen
Teknik Informatika ITB. 2010
Kadir, abdul. Pemrograman Web Dinamis
Menggunakan php
Miller, Thomas. Data and Text Mining A Business
Applications Approach. Jersey. Rentice
Hall. 2005
Mooers, C.N. Zatocoding Applied to Mechanical
Organization of Knowledge. USA.
American Documentation. 2002
Widjono. Hs. Bahasa Indonesia Mata Kuliah
Pengembangan Kepribadian di
Perguruan Tinggi. Jakarta. PT. Grasindo.
Zaenab, Ratu Siti. Efektifitas Temu Kembali
Informasi Dengan Bahasa Alami.
Sumatra Utara. Jurnal Pustakawan. 2002
DOI: http://dx.doi.org/10.53567/spirit.v9i1.72
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2017 Jurnal SPIRIT
Diindeks Oleh:
SPIRIT : Sarana Penunjang Informasi Terkini
Diterbitkan oleh Teknologi Informasi Institut Teknologi dan Bisnis Yadika Pasuruan
Alamat Redaksi: Jl. Bader No.9, Kwangsan, Kalirejo, Kec. Bangil, Pasuruan, Jawa Timur 67153
Telp/Fax: (0343) 742070 , Email : lppm@stmik-yadika.ac.id
Google Maps : Klik Disini
Karya ini dilisensikan di bawah Lisensi Internasional Creative Commons Atribusi 4.0 .