## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3051

## Penggunaan Text Modeling Untuk Identifikasi Kesalahan Penulisan Kata Pada Teks Pidato Bupati Banggai Sulawesi Tengah
Daffa Setiawan Suparno 1 , Miftahurrahma Rosyda 2,*
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 Daffa1700018027@webmail.uad.ac.id, 2,* miftahurrahma.rosyda@tif.uad.ac.id Email Penulis Korespondensi: miftahurrahma.rosyda@tif.uad.ac.id
Abstrak− Kesalahan  pengetikan  atau  tipografi  merupakan  sebuah  kesalahan  yang  dibuat  saat  melakukan  pengetikan  suatu dokumen  atau  teks,  kesalahan  pengetikan  bisa  terjadi  karena  kegagalan  mekanis  atau  slip  tangan  maupun  jari.  Umumnya kesalahan pengetikan merupakan suatu yang sering terjadi pada saat seseorang sedang mengetik dan dianggap lumrah, namun kesalahan pengetikan ini dalam beberapa konteks dapat mengubah arti kata atau bakan arti dari kalimat itu sendiri. Hal ini yang menyebabkan  diperlukannya  pengoreksian  Kembali  setelah  seseorang  telah  selesai  mengetik.  Tetapi  proses  pengoreksian kebanyakan masih secara manual sehingga hasil dari koreksi tergantung dari seberapa teliti seseorang melakukan pengoreksian dan  seberapa  banyak  dokumen  yang  akan  dikoreksi.    Oleh  karena  itu  diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat  melakukan pengoreksian  secara  cepat  dan  akurat,  proses  pengoreksian  dapat  dilakukan  dengan  berbagai  metode  salah  satunya menggunakan  metode  text  modelling.  Pada  penelitian  ini  data  uji  menggunakan  dokumen  pidato  penting  Bupati  Banggai Sulawesi  Tengah  sebanyak 10  dokumen.  Metode  text  modelling dapat  dokombinasikan  dengan  metode  pendukung lainnya seperti word2vec, dimana word2vec akan digunakan sebagai rekomendasi kata hasil koreksi. Penelitian ini membuat sebuah sistem  yang  dapat  mengoreksi  kesalahan  kata  pada  dokumen  pidato  penting  Bupati  Banggai  Sulawesi  Tengah  dengan menggunakan  metode  text  modelling  serta  Word2Vec,  hasil  yang  didaptkan  dari  sistem  yang  telah  dibuat  adalah  sistem memiliki kinerja yang baik serta mendaptkan hasil pengujian yang maksimal.
Kata Kunci: NLP; Kesalahan Penulisan; Koreksi Kata; Pengoreksi Kesalahan Kata; Pemrosesan Bahasa Alami
Abstract− Typing  errors  or  typography  are  errors  made  when  typing  a  document  or  text,  typing  errors  can  occur  due  to mechanical failure or slipping of the hand or finger. Generally, typing errors are something that often occurs when someone is typing and is considered normal, but this typing error in some contexts can change the meaning of the word or even the meaning of the sentence itself, This causes the need for correction again after someone has finished typing, but the correction process is mostly  still  manually  so  the  results  of  the  correction  depend  on  how  carefully  someone  makes  corrections  and  how  many documents  will be  corrected. Therefore  we  need  a  system  that  can  make  corrections quickly  and accurately,  the  correction process can be done by various methods, one of which is using the text modeling method. In this study, the test data used 10 documents of the Banggai Regent's important speech, Central Sulawesi. The text modeling method can be combined with other supporting methods such as word2vec, where word2vec will be used as a recommendation for corrected words. This study creates a system that can correct word errors in important speech documents of the Banggai Regent, Central Sulawesi by using text  modeling  and  Word2Vec  methods,  the  results  obtained  from  the  system  that  has  been  made  are  the  system  has  good performance and gets maximum test results.
Keywords : NLP; Writing Mistake; Typo Correction; Writing Correction; Natural Language Processing

## 1. PENDAHULUAN
Pidato  merupakan  kegiatan berbicara  yang  disampaikan dengan  susunan yang baik  kepada  orang banyak  yang berupa komunikasi yang digunakan dalam forum resmi, berpidato juga merupakan suatu wujud kegiatan berbahasa lisan yang mementingkan ekspresi gagasan dan penalaran yang didukung oleh aspek nonkebahasaan[1]. Dalam penyampaiannya  sebuah  pidato  mempunyai  krakteristik  sendiri  yaitu,  pidato  harus  menggunakan  bahasa  yang mudah dimengerti dan dipahami oleh para pendengarnya serta isi dari pidato harus jelas, objektif, mengandung kebenaran dan tidak menimbulkan pertentangan[2]. berdasarkan karakteristik dari sebuah pidato yang disebutkan diatas, tidak menutup kemungkinan pidato yang dibuat dapat terjadi kesalahan pengetikan atau tipografi, kesalahan pengetikan dapat dikategorikan menjadi dua macam yaitu disengaja maupun tidak disengaja.
Tipografi adalah kesalahan pengetikan yang dapat desebabkan oleh kegagalan mekanis seorang penulis[3], ada beberapa faktor yang dapat mempengaruhi dalam pembuatan sebuah teks pidato diataranya a) Terjadi slip jari, b)  Ketidak  telitian  seorang  penulis,  c)  Tidak  fokus  dalam  menulis,  d)  Kurangnya  pengetahuan  penulis  dalam menggunakan bahasa baku, dan d) Kebiasaan penulis menggunakan bahasa sehari-hari.
Beberapa kendala tersebut dapat berpengaruh penting bagi tingkat kualitas pidato yang akan dibuat. Salah satu  cara  untuk  menghindari  kesalahan  pengetikan  ini  adalah  melakukan  pengoreksian  secara  manual,  namun kemampuan  seseorang  melakukan  pengoreksian  secara  manual  tergantung  dari  tingkat  ketelitian  mereka  dan seberapa  banyak  teks  yang  akan  dikoreksi,  oleh  karena  itu  diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat  mengoreksi kesalahan kata secara cepat dan akurat dengan tujuan untuk membantu user dalam proses pengoreksian dokumen.
Dataset merupakan bagian terpenting yang harus disiapkan dalam penelitian ini dataset pada penelitian ini menggunakan korpus dan Word2Vec yang berisikan bentuk kata dasar berbahasa Indonesia, dimana dataset korpus digunakan  sebagai  koreksi  kata  pembanding  untuk mengambil  keputusan  koreksi  kata yang  salah.  Dan dataset Word2Vec digunakan sebagai rekomendasi kata setelah kata tersebut dikoreksi.
Algoritma  Nazief  &  Adriani  merupakan  algoritma  yang  dikembangkan  oleh  Bobby  Nazief  dan  Mirna Adriani, algoritma ini merupakan bagian dari text modelling. Algoritma nazief adriani memiliki kemampuan untuk

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3051
Submitted: 03/06/2021 ; Accepted: 24/06/2021 ; Published: 31/07/2021
melakukan stemming lebih akurat pada dokumen berbahasa Indonesia dibandingkan dengan lagoritma sejenis, hal ini dikarenakan pada algoritma Nazief dan Adriani terdapat beberapa penambahan aturan untuk reduplikasi, serta penambahan  aturan  untuk  awalan  dan  akhiran  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan  presisi  dari  setiap  kata[4], sehingga algoritma ini sangat cocok diterapkan untuk penelitian kali ini.
Word2Vec  merupakan  sebuah  metode  dalam  ruang  vektor  yang  sangat  efektif  digunakan  untuk mempelajari dan merepresentasi ruang vektor dari suatu kata dengan cara pemetaan. Word2Vec digunakan sebagai penghubung antara kata yang memiliki maksud atau makna sejenis[5]. Pada penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Lingfei Wu, Ian En-Hsu Yen, Kun Xu, Fangli Xu, Avianash Balakrishnan, Pin-Yu Chen, Pradeep Rvikumar, Michael  J.  Witbrock  dengan  judul  “Word  Mover;s  Embedding  :  From  Word2Vec  to  Document  Embedding” didapatkan  kesimpulan  bahwa  Word2Vec  sangat  disarankan  untuk  digunakan  dalam  penelitian  pada  dokumen yang memiliki banyak teks[6].
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Manase  Sahat  H  Simarangkir  dengan  judul  penelitian “Studi Perbandingan Algoritma – Algoritma Stemming Untuk Dokumen Teks Bahasa Indonesia” menggunakan metode stemming vega dan stemming Nazief & Adriani hasil yang didapatkan dari perbandingan dua algoritma tersebut  adalah  algoritma  Nazief  Adriani  merupakan  algoritma  terbaik  dikarenakan  mendapatkan  nilai  akurasi yang paling tinggi yaitu 97,93% dibandingkan menggunakan algoritma vega dengan tingkat akurasi 63,48%[4].
Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Adhi  Prasidhatama  dan  Kristien  Margi  Suryaningrum  dengan  judul “Perbandingan Algoritma Nazief & Adriani dengan Algoritma Idris Untuk Pencarian Kata Dasar” menggunakan metode  Nazief  Adriani  dan  algoritma  Idris,  mendapatkan hasil  algoritma  stemming  idris  memiliki  waktu  yang lebih  cepat  dengan  waktu  paling  cepat  8.15  detik  dibandingkan  algoritma  stemming  Nazief  &  Adriani  dengan waktu  10.27  detik,  namun  algoritma  Nazief  &  Adriani  memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik  yaitu  sebesar 99.68% dibandingkan dengan algoritma Idris sebesar 92.84% [7].
Berdasarkan penjelasan yang telah dijabarkan diatas maka penelitian ini akan membuat sebuah sistem yang dapat mengoreksi, dan memberikan rekomendasi kata yeng telah dikoreksi, dengan menggunakan metode berbeda yaitu menggunakan Algoritma Nazief Adrini dan Word2Vec sebagai rekomendasi kata yang akan dibandingkan, serta akan melakukan pengujian menggunakan Confusion Matrix.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian bersifat penting bagi sebuah penelitian, metodologi penelitian merupakan tahapan tahapan secara  sistematis  yang  dilakukan  pada  sebuah  penelitian  sehingga  penelitian  dapat  terarah  dengan  baik.  Dapat terlihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 1. Flowchart Perancangan Sistem Penelitian

## 2.2 Subyek Penelitian
Subyek  penelitian  berlokasi  di  kantor  Bupati  Banggai,  Sulawesi  Tengah,  Gedung  Humas  dan  Protokoler Kabupaten Banggai, sampel yang diambil dalam penelitian ini adalah sampel berupa arsip pidato Bupati Banggai sejak tahun 2019-2020 sebanyak 52 sampel pidato. Sampel pidato yang diambil nantinya akan dijadikan sebagai data uji dalam penelitian kali ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3051

## 2.2 Motode Yang Digunakan
Metode metupakan hal penting dalam sebuah penelitian baru, kebaruan suatu metode sangat berdampak penting bagi dunia ilmu pengetahuan, dengan adanya suatu metode maka penelitian tersebut akan mendapatkan hasil yang maksimal. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada penjelasan dibawah ini mengenai metode yang akan digunakan pada penelitian kali ini:
a. Nazief & Adriani
Algoritma Nazief & Adriani merupakan suatu algoritma yang berdasar pada aturan morfologi bahasa Indonesia yang mengelompokan imbuhan, yaitu imbuhan yang diperbolehkan (allowed affixes) dan imbuhan yang tidak diperbolehkan (disallowed  affixes). Pengelompokan  tersebut  termasuk  imbuhan  depan  (awalan),  imbuhan tengah  (sisipan),  imbuhan  belakang  (akhiran),  serta  kombinasi  keduanya  imbuhan  awalan  dan  akhiran (konfiks).[8] algoritma Nazief & Adriani menggunakan kamus kata dasar dan mendukung adanya recording , recording merupakan tahapan penyusunan Kembali kata-kata yang telah mengalami proses stemming secara berlebihan[9]. Dengan kemampuan tersebut membuat algoritma Nazief Adriani sangat cocok digunakan untuk melakukan proses Stemming pada dokumen berbahasa Indonesia.
b. Word2Vec
Word2Vec merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  merepresentasikan  setiap  kata  dalam  konteks sebagai vektor dengan N dimensi. Dalam prosesnya Word2Vec menerapkan neural network yang digunakan untuk menghitung contextual and semantic similarity (kesamaan kontekstual dan semantic) dari setiap kata yang  dimasukan[10].  Hasil  dari Contextual  semantic tersebut  dapat  direpresentasikan  untuk  mendapatkan relasi suatau kata dengan kata lainnya yang memiliki makna yang sama. Sebagai contoh yaitu ‘Yogyakarta- Indonesia’, ‘Pria-Wanita’. Dengan demikian maka jika nantinya Word2Vec diterapkan pada penelitian kali ini diharapkan dapat menemukan kata pengganti (rekomendasi) kata lainnya dari kata yang sudah dikoreksi.
c. Confusion Matrix
Confusion matrix merupakan suatu metode yang digunakan untuk melakukan perhitungan akurasi pada konsep data  mining.  Yang  nantinya  mendapatkan  hasil  evaluasi  dengan confusion  matrix sebagai  pengujinya  yang berupa nilai akurasi, presisi dan recall. Presisi dan recall merupakan suatau istilah yang akan muncul apabila suatau sistem yang sudah dibuat dapat menampilan hasil dari pengujiannya. Pada confusion matrix terdapat empat  istilah  sebagai  representassi  hasil  klasifikasi.  Yaitu True  positive (TP), True  negative (TN), False positive (FP), dan False negative (FN)[11]. Pada penelitian ini menggunakan metode Confusion Matrix untuk melakukan pengujian nantinya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Alur Sistem
Pada  proses  pertama  diawali  dengan  memasukan  data  uji,  dalam  hal  ini  data  ujinya  adalah  teks  pidato  Bupati banggai,  pada  proses  ini  data  uji  akan  diinputkan  dengan  dokumen  berformat  pdf.  Sehingga  setelah  data  uji dimasukan kedalam sistem nantinya sistem akan langsung melakukan proses preprocessing . Dapat dilihat pada gambar dibawah merupakan ilustrasi dari sistem yang akan dibuat.
Tabel 1. Tahapan input text pidato
MENGAWALI SAMBUTAN INI, SAYA MENGAJAK KITA SEMUA UNTUK MEMANJATKAN PUJI DAN SYUKUR ATAS KEHADIRAT ALLAH  SWT,  TUHAN  YANG  MAHA  ESA,  KARENA  ATAS RAHMAT  DAN  KARRUNIANYALA,  SEHINGGA  PADA  HARI  INI KITA BERKESEMPATAN UNTUK BERTEMU, MENGHADIRI DAN MENGIKUTI  ACARA  PEMBUKAAN  SOSIALISASI  PERATURAN DAERAH

## a. Text Preprocessing
Tahap preprocessing adalah proses perubahan bentuk data menjadi lebih terstruktur sesuai kebutuhan untuk proses text  mining [12] . Text  mining  merupakan  suatu  proses  otomatis  yang  dapat  membentuk  text  menjadi  lebih terstruktur  dan  penggalian  informasi  yang  lebih  akurat  dari  sebuah  teks.  Sehingga  dengan  kata  lain text preprocessing merupakan suatu tahapan untuk menyiapkan suatu text mentah menjadi text yang dapat diolah oleh sistem. tahapan-tahapan preprocessing sebagai berikut.
b. Case-Folding
Merupakan tahapan untuk mengubah semuah huruf dalam dokumen menjadi huruf kecil (lower case) [12], pada proses  ini  karakter-karakter  ‘A’-‘Z’  yang  terdapat  pada  data  akan  diubah  kedalam  karakter  ‘a’-‘z’.  sedangkan karakter selain huruf ‘a’-‘z’ (tanda baca dan angka) akan dihilangkan dari data dan dianggap sebagagi delimeter (batas pemisah). Pada tahapan dibawah ini dokumen awal akan melakukan perubahan menjadi huruf kecil secara

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3051
keseluruhan. Sehingga pada proses ini huruf kapital akan dirubah menjadi lower case dan akan menghapus tanda baca yang tidak diperlukan. berikut contohnya :
Tabel 2. Contoh tahapan Case Folding
mengawali sambutan ini saya  mengajak kita semua untuk memanjatkan  puji  dan  syukur  atas  kehadirat  allah  swt tuhan yang maha esa karena atas rahmat dan karrunianyala sehingga pada hari ini kita berkesempatan untuk bertemu menghadiri  dan  mengikuti  acara  pembukaan  sosialisasi peraturan daerah
c. Tokenezing
Tokenezing atau  proses  tokenisasi  merupakan  suatau  proses  pemotongan  teks  menjadi  kata,  symbol,  karakter ataupun tanda baca, sehingga menjadi token yang dapat dianalisa [13]. Namun untuk tanda baca lainnya seperti titik (.), tanda petik (‘), koma (,), dan lain sebagainya akan dianggap sebagai pemisah kata.
Tabel 3. Contoh tahapan Tokenezing
- mengawali
- sambutan
- ini
- saya
- mengajak
- kita
- semua
- untuk
- memanjatkan
- puji - dan
- syukur
- atas - kehadirat - allah - swt - tuhan - yang - maha - esa - karena - atas - rahmat - dan - karrunianyala
- sehingga - pada - hari - ini - kita - berkesempatan - untuk - bertemu - menghadiri - dan - mengikuti
- acara
- pembukaan
- sosialisasi
- peraturan
- daerah
d. Stopword Removal
Stopword adalah  kata  kata  umum  yang  sering  muncul,  tetapi  tidak  memiliki  informasi  penting  (  yang  bisa siacuhkan atau dibuang contohnya pembuatan inkes atau daftar kata) contohnya antara lain “yang”, “di”, “ke”, dll. Stopword removal adalah rpses filtering, atau pemilihan kata-kata penting dari hasil token yang merupakan kata untuk mewakili suatu dokumen [14].
Tabel 4. Contoh tahapan Stopword Removal Sebelum Stopword Setelah Stopword Sebelum Stopword Setelah Stopword
- mengawali
- sambutan
- ini
- saya
- mengajak
- kita
- semua
- untuk
- memanjatkan
- puji - dan
- mengawali
- sambutan
- mengajak
- semua
- memanjatkan - puji - rahmat - dan - karrunianyala
- sehingga - pada - hari - ini - kita - berkesempatan - untuk - bertemu - rahmat - karrunianyala
- sehingga
- hari
- berkesempatan
- bertemu
e. Stemming
Stemming merupakan proses untuk menghasilkan bentuk kata dsar dari suatu kalimat dengan cara memisahkan kata  dari  imbuhan  kata  tersebut  baik  awalan  maupun  akhiran[15].  Algoritma  Nazief  dan  Adriani  merupakan algoritma yang dikembangkan berdasarkan aturan morfologi bahasa Indonesia yang melakukan pengelompokan imbuhan awalan, akhiran serta sisipan dan menggunakan kamus kata dsar sebagai pencocokan katanya [8]. Dapat dilihat pengaplikasian Stemming Nazief & Adriani pada contoh dibawah ini.
Tabel 5. Contoh tahapan Stemming
Sebelum Stemming Setelah Stemming Sebelum Stemming Setelah Stemming - mengawali - kawal - rahmat - rahmat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3051
Sebelum Stemming Setelah Stemming Sebelum Stemming Setelah Stemming - sambutan - mengajak
- semua
- memanjatkan - puji - sambut
- ajak - semua - panjat - puji - karrunianyala - sehingga - hari - berkesempatan - bertemu - karrunianyala - hingga - hari - sempat - temu
f. Koreksi Menggunakan Kata Dasar Korpus
Korpus (corpus) merupakan sekumpulan teks tulisan maupun lisan dalam kehidupan sehari-hari yang jumlahnya sangat banyak yang dapat dijadikan sebagai sumber data penelitian. Korpus biasanya digunakan untuk melakukan penelitian bahasa. Dalam hal ini korpus sendiri memuat unit linguistic (kata, frasa, clasa, kalimat, serta wacana) suatu  data  dapat  dikategorikan  sebagai  korpus  jika  kata  tersebut  berkesinambungan  menjadi  suatu  kesatuan bentuk[16]. Sehingga jika kata tersebut tidak memiliki jumlah kata yang banyak dan berkesinambungan maka kata tersebut tidak bisa dikategorikan sebagai korpus, karena korpus merupakan salah satu data natural dalam melihat pertuturan kondisi masyarakat[17]. Pada koreksi menggunakan kata dasar korpus ini, kata yang telah di stemming akan dilakukan pengoreksian kata sehingga kata yang memiliki ejaan keliru akan disempurnakan dengan mencari kata yang mendekati dengan kata yang akan diuji di dalam dataset korpus.
Tabel 6. Contoh tahapan koreksi menggunakan korpus Sebelum Koreksi Setelah Koreksi Sebelum Koreksi Setelah Koreksi - mengawali
- sambutan
- mengajak
- semua
- memanjatkan
- puji - kawal
- sambut - ajak - semua - panjat
- puji - rahmat - karrunianyala - sehingga - hari - berkesempatan - bertemu - rahmat - karunianyalah - hingga - hari - sempat - temu
g. Rekomendasi Kata Sejenis Menggunakan Word2Vec
Word2Vec adalah teknik word embedding yang dapat mengubah kata menjadi vektor yang terdiri dari sekumpulan angka, kata dari kalimat dapat merepresentasikan makna kata itu sendiri[18]. Cara kerja dari word2vec dengan cara mengambil korpus data yang akan digunakan sebagai inputan pembanding. Secara singkatnya word2vec ini merupakan  suatu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menghasilkan  word  embeddings  yang  dimana  word embeddings sendiri merupakan suatu fitur Natural Language Processing yang setiap katanya memiliki vektor yang sama.

## Tabel 7. Rekomendasi Kata Sejenis Menggunakan Word2Vec

## h. Diagram Perbandingan
Pada  tahap  terakhir  sistem  akan  menampilkan  diagram  perbandingan  yang  berupa  sebuah  diagram  yang  di dalamnya memuat tingkatan koreksi kata yang berhasil dikoreksi dan jumlah total kata dalam dokumen. Contoh:

## Gambar 2. Diagram Perbandingan

## 3.2 Pengujian
Pengujian akurasi sistem ini dilakukan dengan cara melakukan perbandingan antara dokumen sebelum pengujian dengan dokumen setelah pengujian, pada penelitian ini dokumen yang diuji sebanyak 10 dokumen pidato Bupati
Setelah Koreksi Rekomendasi Kata Sejenis Karunianyalah Karunia, Belas kasih, Pemberian, Anugrah.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3051
Banggai Sulawesi Tengah dengan jumlah data sebanyak 7530 kata dengan kesalahan pengetikan sebanyak 60 kata. Selanjutnya  dokumen  akan  diuji  menggunakan  confusion  matrix  untuk  mendapatkan  accuracy,  precision,  dan recall hasil dari pengujian ditunjukan dalam tabel dibawah ini.
Tabel 8. Pengujian Sistem Dokumen Jumlah Kata Di Dalam Dokumen Jumlah Kata Salah Kata  Salah  Sebelum Koreksi Hasil Koreksi Kata Rekomendasi Kata Sejenis Kata  Salah (Menurut Ahli) 1 553 7 Mubarokah Barokah - - Salawat Selawat - - Muslimah Muslimat - - Ustadz Ustaz - - Shalat Salat Sholat Shalat Berjamaah Puasa Ibadah - Irrasional Irasional - - Taufiq Taufik - - 2 723 3 Beberpa Beberapa Sejumlah Berbagai Dua Banyak Tiga - Taufiq Taufik - - Oganisasi Organisasi Organisasi – Organisasi Lembaga Perkumpulan - 3 468 4 Assalamuaaikum Assalamualaikum - - Iteratif Interaktif Multimedia Daring Real-time Grafis Visual - Taufiq Taufik - - Wasalamu Wasalam - - 4 782 7 Swuastyastu Swastiastu - - Icon Ikon Maskot Simbol Landmark Atraksi - Prhatian Perhatian Perhatiannya Simpati Sorotan Minat Kritikan - Praktek Praktik Cara-cara Metode Etika - Wabillaht Wabillahi - - Taufiq Taufik - - Wassalamuallaikum Wassalamualaikum - - 5 685 6 Hatur Matur - 1 taufiq Taufik - - Sinerjik Sinergi Kerjasama Interaksi Hubungan- hubungan Transparansi Kemitraan - Konkrit Konkret Logis Objektif -

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3051
Dokumen Jumlah Kata Di Dalam Dokumen Jumlah Kata Salah Kata  Salah  Sebelum Koreksi Hasil Koreksi Kata Rekomendasi Kata Sejenis Kata  Salah (Menurut Ahli) Menyeluruh Wassalamuallaikum Wassalamualaikum - - Ssuai Sesuai Disesuaikan Selaras Sejalan Bertentangan Berdasarkan - 6 1011 6
Swastyastu Swastiastu - - Kompentensi Kompetensi Profesionalisme Keterampilan Keahlian Mutu - Moderenisasi Modernisasi Industrialisasi Pembaharuan Perluasan Ekspansi Restrukturisasi - Management Manajemen Pengelolaan Akuntansi Manajerial Pemasaran Penjaminan - Wabillahit Wabillahi - - Taufiq Taufik - - 7 935 8 Suastyastu Swastiastu - - Sekretris Sekretaris Ketua Sekjen Sekretariat Bendahara Direktur - Aparatr Aparatur Pendayagunaan Kepegawaian Agraria Birokrasi Administrasi - System Sistem Mekanisme Metode Subsistem Struktur - Partisipatif Antisipatif - 1 Perhatianya Perhatian Perhatiannya Simpati Sorotan Minat Kritikan - Wabillahit Wabillahi - - 8 725 7
Shalawat Selawat - Lngsung Langsung Otomatis Sengaja Sembarangan Spontan - Kata Kata Katakana Hiragani Kanji Kana Romanisasi 1 Shalat Salat Sholat Shalat Berjamaah Puasa Ibadah - Ridho Ridha - - Efesiensi Efisiensi Efektivitas Produktivitas -

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3051
Dokumen Jumlah Kata Di Dalam Dokumen Jumlah Kata Salah Kata  Salah  Sebelum Koreksi Hasil Koreksi Kata Rekomendasi Kata Sejenis Kata  Salah (Menurut Ahli) Keandalan Fleksibilitas Wabarakutuh Wabarakatuh - - 9 730 7 Daearah Daerah Wilayah Kawasan Didaerah Kota - Swastyastu Swastiastu - - Marjinal Marginal Optimal Komunal Homogen Intrinsik - Litrasi Literasi - - Kerangka Rerangka - 1 Amiin Amin - - Taufiq Taufik - - 10 918 5
Synode Sinode Konsili Kongregrasi Gereja GPI - Bathin Batin Kebahagiaan Ketenangan Spiritual Kesedihan - Kalang Alang Laweh Bunut Lubuk Pauh 1 Spiritualitas Spiritualisasi - 1 Ngara Negara Negaranya Teritori Wilayah Teritorial - JUMLAH 7530 60 - - - 6

## 3.1 Pengujian Confusion Matrix
Pengujian akan dilakukan menggunakan metode Confusion matrix, dimana confusion matirix merupakan metode yang  sering  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan  akurasi  sistem.  Confusion  matrix  juga  digunakan  utnuk melakukan penganalisaan seberapa baik sistem model klasifikasi yang dibuat dalam mengenali data yang berbeda.
Tabel 9. Pengujian Confusion Matrix TP FP FN TN 54 6 0 7470
Keterangan: a. Nilai True Negatif (TN) adalah jumlah data yang dideteksi sebagai negative dan kenyataannya benar. b. Nilai False Positive (FP) adalah jumlah data positif yang terdeteksi benar.
c. False Negatif (FN) adalah kebalikan dari True Positive.
d. True Positive (TP) merupakan jumlah data dengan kelas positif yang diklasifikasikan sebagai positif.
Dari tabel diatas diketahui bahwa dari 10 dokumen pidato Bupati Banggai dengan jumlah kata sebanyak 7530  terdapat  kata  yang  berhasil  dikoreksi  sebanyak  60  kata  salah,  kemudian  dari  60  kata  tersebut  Kembali dikoreksi oleh seorang ahli dari Universitas Negeri Surakarta yaitu Bagus Juniarto Wibowo,S.Pd mahasiswa S2 Pendidikan Bahasa Indonesia dan Sastra. Dan didapatkan hasil koreksi manual terdapat False Positiv (kata yang dianggap benar oleh sistem tetapi salah) sebanyak 6 kata.
Akurasi = 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐷𝑖𝑘𝑜𝑟𝑒𝑘𝑠𝑖 +(𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑎𝑡𝑎 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝐷𝑎𝑛 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝐷𝑖𝑘𝑜𝑟𝑒𝑘𝑠𝑖) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 ∗ 100 % (1)
Akurasi = 54+7470 7530 ∗ 100 % = 99.92%
Presisi = 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐷𝑖𝑘𝑜𝑟𝑒𝑘𝑠𝑖 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑘𝑜𝑟𝑒𝑘𝑠𝑖 ∗ 100 % (2)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3051
Presisi = 54 60 ∗ 100 % = 90%
Recall = 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐷𝑖𝑘𝑜𝑟𝑒𝑘𝑠𝑖 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝐷𝑎𝑡𝑎 ∗ 100 % (3)
Recall = 60 60 ∗ 100 % = 100%
3.2 Implementasi Program
a. Tampilan awal system
Pada tampilan awal sistem dapat terlihat beberapa menu yaitu menu untuk melakukan upload file dan juga menu eksekusi file dalam bentuk pdf.
Gambar 3. Tampilan Awal Sistem
b. Tampilan Ketika system selesai
Pada  tampilan  ini  sistem  akan  menampilkan  teks  yang  salah (Typo) kemudian  akan  menampilkan koreksi  teks yang  serta  akan  menampilkan  rekomendasi  kata  dari  kata  yang  salah  tersebut.  Setelah  sistem  menampilkan semuanya  maka  sistem  juga  akan  menampilkan  chart untuk  dapat  membandingkan  seberapa  banyak kata  yang salah alam dokumen yang telah kita upload .
Gambar 4. Tampilan Sistem Koreksi

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dengan judul penggunaan teks modelling untuk identifikasi kesalahan penulisan kata pada teks pidato Bupati Banggai Sulawesi tengah berbasis web, dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut dapat menerapkan dan membuat aplikasi pengoreksi kesalahan kata untuk teks pidato berbahasa Indonesia. Tingkat keakuratan stemming nazief adriani untuk mengoreksi kesalahan kata menggunakan korpus mencapai 92.2% dibandingkan menggunakan metode algoritma stemming sejenis. Adapun saran untuk dilakukan pengembangan  system  kedepannya  antara  lain,  Menambah  jumlah  dataset  system  sehingga  system  dapat memberikan rekomendasi kata yang lebih banyak lagi. Melatih dataset system agar system dapat membedakan kata yang bermakna ganda.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3051
Submitted: 03/06/2021 ; Accepted: 24/06/2021 ; Published: 31/07/2021

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih diucapkan kepada Bapak Ir. H. Herwin Yatim, M.M. Bupati Banggai Sulawesi Tengah Periode 2016- 2021, yang telah memberikan izin penelitian dan berbagi data untuk penyelesaian penelitian ini. Terima kasih juga diucapkan kepada Univeritas Ahmad Dahlan Yogyakarta yang telah membina serta membimbing saya sehingga penelitian ini dapat terselesaikan. Serta terima kasih yang sebesar besarnya atas bimbingan dosen akademik serta dosen pembimbing saya yang telah meluangkan waktu sehingga penelitian ini dapat terselesaikan.

## REFERENCES
[1] A. R. Kusuma, “Penerapan Keterampilan Berbicara Dalam Pidato,” 2019.
[2] Susilowati, “Teknik Retorika Dalam Naskah Pidato Nadiem Makarim Pada Hari Guru Nasional 2019,” Trias Polit. , vol. 4, no. 1, pp. 1–14, 2020.
[3] “Kesalahan tipografi - Wikipedia bahasa Indonesia, ensiklopedia bebas.”
https://id.wikipedia.org/wiki/Kesalahan_tipografi (accessed Jun. 07, 2021).
[4] M. S. H. Simarangkir, “Studi Perbandingan Algoritma - Algoritma Stemming Untuk Dokumen Teks Bahasa Indonesia,” J. Inkofar , vol. 1, no. 1, pp. 40–46, 2017, doi: 10.46846/jurnalinkofar.v1i1.2.
[5] K.  W.  Church,  “Emerging  Trends:  Word2Vec,” Nat.  Lang.  Eng. ,  vol.  23,  no.  1,  pp.  155–162,  2017,  doi: 10.1017/S1351324916000334.
[6] L. Wu et al. , “Word Mover’s Embedding: From Word2Vec to Document Embedding.” Accessed: Jun. 07, 2021. [Online]. Available: https://github.
[7] A. Prasidhatama and K. M. Suryaningrum, “Perbandingan Algoritma Nazief & Adriani Dengan Algoritma Idris Untuk Pencarian Kata Dasar,” J. Teknol. dan Manaj. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 1–4, 2018, doi: 10.26905/jtmi.v4i1.1773.
[8] I. P. M. Wirayasa, I. M. A. Wirawan, and I. M. A. Pradnyana, “Algoritma Bastal: Adaptasi Algoritma Nazief & Adriani Untuk  Stemming  Teks  Bahasa  Bali,” J.  Nas.  Pendidik.  Tek.  Inform. ,  vol.  8,  no.  1,  p.  60,  2019,  doi: 10.23887/janapati.v8i1.13500.
[9] D. Wahyudi, T. Susyanto, and D. Nugroho, “Implementasi dan analisis algoritma stemming nazief & adriani dan porter pada dokumen berbahasa indonesia,” J. Ilm. SINUS , vol. 15, no. 2, pp. 49–56, 2017.
[10]  “Word2Vec. Word2Vec Model Tutorial (part 1) | by Arif R | Medium.” https://arifromadhan19.medium.com/word2vec- 95c5df46e045 (accessed Jun. 07, 2021).
[11]  H. Judul, “UJI AKURASI APLIKASI AUGMENTED REALITY PEMBELAJARAN HURUF ALFABET BAHASA ISYARAT INDONESIA (BISINDO) PADA VUFORIA MENGGUNAKAN CONFUSION MATRIX.”
[12]  D. Steveson, H. Agung, and F. Mulia, “Plagiarisme Detection Applications For Tasks and Problems in School Using Rabin Karp Algorithm,” Th, May 2018. Accessed: Jun. 07, 2021. [Online]. Available: http://journal.ubm.ac.id/jalu.
[13]  “View  of  ANALISIS  SENTIMEN  OPINI  PUBLIK  MENGENAI  COVID-19  PADA  TWITTER  MENGGUNAKAN METODE  NAÏVE  BAYES  DAN  KNN.”  http://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/inti/article/view/1347/661 (accessed Jun. 07, 2021).
[14]  M. S. Anwar, I. M. I. Subroto, and S. Mulyono, “Sistem Pencarian E-Journal Menggunakan Metode Stopword Removal Dan  Stemming,” Pros.  Konf.  Ilm.  Mhs.  UNISSULA  2 ,  pp.  58–70,  2019,  [Online].  Available:  http://lppm- unissula.com/jurnal.unissula.ac.id/index.php/kimueng/article/viewFile/8420/3887.
[15]  D. Sebagai et al. , “ALGORITMA STEMMING TEKS BAHASA MASSENREMPULU BERBASIS ATURAN TATA BAHASA TUGAS AKHIR.”
[16]  T. Setiawan, “Korpus dalam kajian penerjemahan,” 2017.
[17]  B.  Bahasa  Kalimantan  Barat  and  D.  Ari  Asfar  Balai  Bahasa  Kalimantan  Barat,  “CIRI-CIRI  BAHASA  MELAYU PONTIANAK BERBASIS KORPUS LAGU BALEK KAMPONG CHARACTERISTICS OF PONTIANAK MALAY LANGUAGE BASED ON THE BALEK KAMPONG SONG CORPUS.”
[18]  J. Nurjaman, R. Ilyas, F. Kasyidi, J. Informatika, U. Jenderal, and A. Yani, “Pengukuran Kesamaan Semantik Pasangan Kalimat Sitasi Menggunakan Convolutional Neural Network,” pp. 26–27, 2020.
[1] A. R. Kusuma, “Penerapan Keterampilan Berbicara Dalam Pidato,” 2019.
[2] Susilowati, “Teknik Retorika Dalam Naskah Pidato Nadiem Makarim Pada Hari Guru Nasional 2019,” Trias Polit. , vol. 4, no. 1, pp. 1–14, 2020.
[3] “Kesalahan tipografi - Wikipedia bahasa Indonesia, ensiklopedia bebas.”
https://id.wikipedia.org/wiki/Kesalahan_tipografi (accessed Jun. 07, 2021).
[4] M. S. H. Simarangkir, “Studi Perbandingan Algoritma - Algoritma Stemming Untuk Dokumen Teks Bahasa Indonesia,” J. Inkofar , vol. 1, no. 1, pp. 40–46, 2017, doi: 10.46846/jurnalinkofar.v1i1.2.
[5] K.  W.  Church,  “Emerging  Trends:  Word2Vec,” Nat.  Lang.  Eng. ,  vol.  23,  no.  1,  pp.  155–162,  2017,  doi: 10.1017/S1351324916000334.
[6] L. Wu et al. , “Word Mover’s Embedding: From Word2Vec to Document Embedding.” Accessed: Jun. 07, 2021. [Online]. Available: https://github.
[7] A. Prasidhatama and K. M. Suryaningrum, “Perbandingan Algoritma Nazief & Adriani Dengan Algoritma Idris Untuk Pencarian Kata Dasar,” J. Teknol. dan Manaj. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 1–4, 2018, doi: 10.26905/jtmi.v4i1.1773.
[8] I. P. M. Wirayasa, I. M. A. Wirawan, and I. M. A. Pradnyana, “Algoritma Bastal: Adaptasi Algoritma Nazief & Adriani Untuk  Stemming  Teks  Bahasa  Bali,” J.  Nas.  Pendidik.  Tek.  Inform. ,  vol.  8,  no.  1,  p.  60,  2019,  doi: 10.23887/janapati.v8i1.13500.
[9] D. Wahyudi, T. Susyanto, and D. Nugroho, “Implementasi dan analisis algoritma stemming nazief & adriani dan porter pada dokumen berbahasa indonesia,” J. Ilm. SINUS , vol. 15, no. 2, pp. 49–56, 2017.
[10]  “Word2Vec. Word2Vec Model Tutorial (part 1) | by Arif R | Medium.” https://arifromadhan19.medium.com/word2vec- 95c5df46e045 (accessed Jun. 07, 2021).

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3051
Submitted: 03/06/2021 ; Accepted: 24/06/2021 ; Published: 31/07/2021
[11]  H. Judul, “UJI AKURASI APLIKASI AUGMENTED REALITY PEMBELAJARAN HURUF ALFABET BAHASA ISYARAT INDONESIA (BISINDO) PADA VUFORIA MENGGUNAKAN CONFUSION MATRIX.”
[12]  D. Steveson, H. Agung, and  F. Mulia, “Plagiarisme Detection Applications For Tasks and Problems in School Using Rabin Karp Algorithm,” Th, May 2018. Accessed: Jun. 07, 2021. [Online]. Available: http://journal.ubm.ac.id/jalu.
[13]  “View  of  ANALISIS  SENTIMEN  OPINI  PUBLIK  MENGENAI  COVID-19  PADA  TWITTER  MENGGUNAKAN METODE  NAÏVE  BAYES  DAN  KNN.”  http://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/inti/article/view/1347/661 (accessed Jun. 07, 2021).
[14]  M. S. Anwar, I. M. I. Subroto, and S. Mulyono, “Sistem Pencarian E-Journal Menggunakan Metode Stopword Removal Dan  Stemming,” Pros.  Konf.  Ilm.  Mhs.  UNISSULA  2 ,  pp.  58–70,  2019,  [Online].  Available:  http://lppm- unissula.com/jurnal.unissula.ac.id/index.php/kimueng/article/viewFile/8420/3887.
[15]  D. Sebagai et al. , “ALGORITMA STEMMING TEKS BAHASA MASSENREMPULU BERBASIS ATURAN TATA BAHASA TUGAS AKHIR.”
[16]  T. Setiawan, “Korpus dalam kajian penerjemahan,” 2017.
[17]  B.  Bahasa  Kalimantan  Barat  and  D.  Ari  Asfar  Balai  Bahasa  Kalimantan  Barat,  “CIRI-CIRI  BAHASA  MELAYU PONTIANAK BERBASIS KORPUS LAGU BALEK KAMPONG CHARACTERISTICS OF PONTIANAK MALAY LANGUAGE BASED ON THE BALEK KAMPONG SONG CORPUS.”
[18]  J. Nurjaman, R. Ilyas, F. Kasyidi, J. Informatika, U. Jenderal, and A. Yani, “Pengukuran Kesamaan Semantik Pasangan Kalimat Sitasi Menggunakan Convolutional Neural Network,” pp. 26–27, 2020.