Implementasi Fitur Autocomplete dan Algoritma Levenshtein Distance untuk Meningkatkan Efektivitas Pencarian Kata di Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI)

Abstract: Penelitian ini dilakukan untuk mengimplementasikan fitur autocomplete dan algoritma levenshtein distance pada apllikasi KBBI dan untuk mengetahui efektivitas penggunaannya dalam fitur pencarian aran kata. Metode pengembangan software yang digunakan adalah dengan menggunakan metode waterfall, yang terdiri dari lima bagian yaitu requirement definitions, system and software design, implementation and unit testing, integration and system testing, dan operation and maintenance.Hasil penelitian yang didapat dari pengujian black box terhadap kemunculan autocomplete adalah muncul untuk setiap kata yang diinputkan. Lalu untuk pengujian dengan algoritma levenshtein distance, saran sudah bisa muncul meskipun tidak semua saran sesuai dengan yang diharapkan dan untuk pengujian terhadap keseluruhan sistem aplikasi dihasilkan keluaran yang valid untuk setiap menu yang diuji. Pengujian keefektifan terhadap efektifitas implementasi autocomplete pada aplikasi adalah sebesar 84.615 % yang berarti fitur ini sangat efektif. Dan untuk levenshtein distance adalah sebesar 76.04 % yang berarti efektif untuk digunakan di aplikasi KBBI. Saran yang dapat diberikan dalam penelitian ini adalah sebaiknya dilakukan penambahan  menu pencarian kata dan ungkapan daerah, kata dan ungkapan asing, dan sinonim dan akronim agar kamus digital ini lebih lengkap seperti versi cetaknya.
Kata kunci: Letakkan kata kunci Anda di sini, kata kunci dipisahkan dengan koma
Penulis: Khairun Nisa Meiah Ngafidin, Hari Wibawanto
Kode Jurnal: jptlisetrodd150870

Artikel Terkait :