Implementasi Algoritma Symspell dan Bayesian Network dalam Pengembangan Sistem Spell Checker Bahasa Indonesia

Valenciano, Alvin (2021) Implementasi Algoritma Symspell dan Bayesian Network dalam Pengembangan Sistem Spell Checker Bahasa Indonesia. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (583kB)
Preview	Text DAFTAR_PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (308kB) | Preview
Preview	Text BAB_I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (213kB) | Preview
Preview	Text BAB_II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (454kB) | Preview
Preview	Text BAB_III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (535kB) | Preview
	Text BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (883kB)
Preview	Text BAB_V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (194kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)

Abstract

Perkembangan teknologi yang pesat memungkinkan berita dan buku elektronik yang diunggah pada situs di internet untuk diakses dan dibaca oleh umum. Tulisan yang diketik pada berita dan buku elektronik tersebut merupakan hasil ketikan manusia yang tidak luput dari kesalahan penulisan kata atau typo. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk meminimalisir kesalahan penulisan kata pada suatu tulisan. Hasil dari penelitian ini ialah sistem pendeteksi dan pengoreksi kesalahan penulisan kata bahasa Indonesia yang dibuat dalam bentuk aplikasi desktop. Algoritma yang digunakan antara lain, algoritma Symspell untuk menghasilkan daftar kandidat kata pengganti untuk setiap kata typo yang terdeteksi oleh sistem dan Bayesian network untuk menyeleksi kata pengganti yang tepat berdasarkan frekuensi pasangan dua kata (bigram) yang telah dikumpulkan pada korpus. Sistem spell checker diuji pada tiga tipe typo (deletion, substitution, dan transposition) dengan variasi parameter kedalaman pencarian algoritma Symspell (depth search) dan jumlah daftar kata pengganti (suggestions limit). Kombinasi parameter terbaik didapat dengan nilai parameter depth search sebesar satu (1) dan nilai parameter suggestions limit sebesar sepuluh (10) menghasilkan rata-rata akurasi deteksi sebesar 96,3020% dan rata-rata akurasi koreksi sebesar 82,7056%.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	Bayesian Network, Dynamic Programming, String Matching, Symspell, Typography
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.2 Programming for Specific Computers, Algorithm, HTML, PHP, java, C++ 000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.4 System Programming, Operating System, Computer Interface
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	24 Aug 2021 16:58
Last Modified:	08 Aug 2023 03:22
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/16820

Actions (login required)

View Item