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.
Penulis: Khairun Nisa Meiah
Ngafidin, Hari Wibawanto
Kode Jurnal: jptlisetrodd150870
