## IMPLEMENTASI JACCARD INDEX DAN N-GRAM PADA REKAYASA APLIKASI KOREKSI KATA BERBAHASA INDONESIA
Aida Indriani 1) , Muhammad 2) , Suprianto 3) , dan Hadriansa 4)
1,4 Teknik Informatika, STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati
2 Sistem Informasi, STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati
3 Magister Teknik Informatika, Universitas Ahmad Dahlan
1,2,4 Jl. Yos Sudarso, Tarakan, 77113
3 Jl. Dr. Soepomo Janturan, Yogyakarta, 55164 E-mail : aida@ppkia.ac.id 1) , muhammad@ppkia.ac.id 2) , rejectdiall@gmail.com 3) , ansar@ppkia.ac.id 4)

## ABSTRAK
Banyaknya informasi diberbagai media, membuat pengguna harus jeli dalam mencari informasi yang benar. Informasi yang dikatakan benar bukan hanya dilihat dari sumber terpercaya, tetapi dalam penulisan tidak boleh terjadi kesalahan ejaan kata ( typo )  yang  dapat  mengakibatkan  kesalahpahaman  makna  informasi  yang  dibaca.  Untuk  meminimalkan  kesalahan  ejaan kata dibutuhkan peran editor dengan melakukan koreksi kata secara satu per satu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat  aplikasi  koreksi  kata  secara  otomatis,  dengan  memanfaatkan  teknik text  mining yaitu set  based  similarity measure. Teknik  yang digunakan  yaitu jaccard index dan menggunakan bantuan fitur N-gram sebanyak 3 yaitu Bi-gram, Tri-gram dan Quad-gram. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk menentukan fitur N-gram yang tepat dalam melakukan koreksi kata. Dengan adanya aplikasi koreksi kata ini diharapkan dapat membantu tim editor dalam melakukan pengecekan kata sebelum dipubikasikan ke umum. Untuk analisa fitur N-gram yang tepat untuk melakukan koreksi kata adalah fitur Bi- gram.
Kata Kunci: Koreksi kata , Text mining, Jaccard index, Fitur N-gram
1. PENDAHULUAN
Setiap manusia pasti memerlukan informasi. Informasi  dapat  berupa  berita,  artikel,  paper,  jurnal, makalah  dan  lain-lain.  Informasi  dapat  dikatakan  baik apabila informasi yang disajikan bisa dapat dipertanggungjawabkan  kebenarannya  dan  ditulis  dalam kata  yang  baik  dan  benar.  Sebelum  dipublikasikan, informasi  yang  diperoleh  mengalami  proses editing . Proses editing dilakukan untuk mengecek kata demi kata pada sebuah informasi agar tidak terjadi kesalahan dalam ejaan kata yang dilakukan oleh penulis informasi.
Pada  penelitian  sebelumnya,  metode jaccard  index digunakan  untuk  melakukan  pencarian  artikel  dengan cara  melakukan  perhitungan  kemiripan  kata  kunci terhadap artikel yang ada. Himpunan intersect dan union diperoleh  dari  kata  asli  tanpa  mengalami  pemotongan karakter  untuk  setiap  kata  yang  ada  atau  biasa  disebut sebagai  N-gram  (Rinartha,  2017).  Analisa  koreksi  kata juga  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode levenshtein distance yaitu dengan cara menghitung jarak dengan  menggunakan  matriks  2  (dua)  dimensi.  Koreksi kata  dilakukan  dengan  menggunakan  fitur  N-gram  yaitu Bi-gram  (Fahma,  dkk,  2018).  Ada  beberapa  algoritma yang  bisa  digunakan  dalam  proses  pencocokan string antara  lain,  algoritma Brute  Force , Knuth-Morris-Pratt , Boyer-Moore , Karp-Rabin dan Shift  O (Yusnita  dan Yunita, 2018).
Pada  penelitian  ini  digunakan  algoritma set  based similarity  measure yaitu  teknik jaccard  index dalam melakukan  koreksi  kata  dengan  mencari  nilai intersect dan union antara  dua  kata  yang  dibandingkan.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  melakukan koreksi kata tanpa fitur N-gram dan hanya menggunakan fitur  Bi-gram,  maka  pada  penelitian  ini  menggunakan  3 (tiga) fitur N-gram untuk melengkapi proses koreksi kata yaitu  Bi-gram,  Tri-gram  dan  Quad-gram.  Penggunaan ketiga  fitur  N-gram  pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  fitur  N-gram  mana  yang  tepat  dalam melakukan koreksi kata.

## 2. RUANG LINGKUP
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  dijelaskan, maka  dapat  dirumuskan  permasalahan  yang  dilakukan dalam  penelitian  ini  adalah  bagaimana  membangun sebuah aplikasi koreksi kata menggunakan algoritma set based  similarity  measure dengan  teknik jaccard  index dan dengan  fitur N-gram.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  tim  editor dalam  melakukan  koreksi  kata  secara  otomatis,  agar informasi  yang  dipublikasikan  terhindar  dari  kesalahan ejaan  kata.  Selain  itu  juga,  penulis  dapat  menganalisa fitur  N-gram  mana  yang  tepat  untuk  digunakan  dalam proses koreksi kata.

## 3. BAHAN DAN METODE
Untuk  melakukan  implementasi  algoritma jaccard index dalam  aplikasi  koreksi  kata,  ada  beberapa  metode yang terkait dengan penelitian ini, yaitu:

## 3.1 Text Mining
Salah satu variasi dari  data mining yaitu text mining . Text  mining bekerja  dengan  cara  menemukan  pola  yang menarik  dari  sekumpulan  data  tekstual  yang  berjumlah besar  (Kurniawan,  dkk,  2012). Text  mining bertujuan untuk  memperoleh  informasi  yang  berguna  dari sekumpulan  dokumen  yang  diklasifikasikan  secara otomatis.  Permasalahan  yang  biasa  ditangani  oleh text mining selain  klasifikasi  yaitu information  extraction , clustering ,  dan information  retrieval (Prakasa,  2016). Selain itu juga text mining mempunyai tujuan yaitu untuk mencari  kata  dalam sekumpulan dokumen  dan melakukan  analisa  keterhubungan  kata  dalam  dokumen tersebut (Praseptian, 2014).
Pada  penelitian  ini  tahapan text  mining yang dilakukan  hanya  tahapan pre-processing yaitu  tindakan toLowerCase dan tokenizing . toLowerCase yaitu mengubah semua karakter huruf menjadi huruf kecil, dan Tokenizing yaitu  proses  penguraian  deskripsi  yang semula  berupa  kalimat-kalimat  menjadi  kata-kata  dan menghilangkan delimiter-delimiter  seperti tanda titik (.), koma  (,),  spasi  dan  karakter  angka  yang  ada  pada  kata tersebut (Indriani, 2014).

## 3.2 Similarity Measure
Similarity  Measure adalah  proses  pengukuran kemiripan  suatu  objek  terhadap  objek  acuan.  Ada beberapa  jenis similarity  measure yang  biasa  digunakan antara lain Distance-Based Similarity Measure , Probabilistic-Based  Similarity  Measure , Set-Based Similarity  Measure , Feature-Based  Similarity  Measure dan Context-Based  Similarity  Measure (Nugraheny, 2015).
Jaccard  Index adalah  indeks  yang  menunjukkan tingkat  kesamaan  antara  suatu  himpunan  (set)  data dengan  himpunan  (set)  data  yang  lain.  Jaccard  Index dihitung menggunakan rumus (1) sebagai berikut:
J(A,B) = (A INTERSECT B) / (A UNION B) (1)
Intersect adalah operasi irisan dua himpunan A dan B (ditulis  A  ∩  B) adalah  himpunan semua anggota  A dan juga  termasuk  anggota  B  (Mumu    dan  Tanujaya,  2018). Berikut  adalah  contoh  dari  proses intersect dari himpunan A dan B.
A = {1, 2, 3} B = {2, 3, 5}
A ∩ B = {2, 3}
Proses intersect himpunan  A  dan  B  dapat  dilihat  pada gambar 1.

## Gambar 1. Intersect himpunan A dan B
Union adalah dua himpunan A dan B (A U B) adalah himpunan  dari  semua  anggota  A  atau  B  atau  keduanya (Mumu dan Tanujaya, 2018). Berikut adalah contoh dari proses union dari himpunan A dan B.
A = { 1, 2, 3} B = {2, 3, 5}
A U B = {1, 2, 3, 5}
Proses union himpunan  A  dan  B  dapat  dilihat  pada gambar 2.

## Gambar 2. Union himpunan A dan B

## 3.3 N-gram
N-gram  adalah  potongan  n  karakter  dalam  suatu string tertentu atau potongan n kata dalam suatu kalimat tertentu  (Lisangan,  2015).  N-gram  dapat  dibedakan berdasarkan  berapa  jumlah  huruf  yang  dipergunakan dalam  pemisahan  huruf  untuk  setiap  kata  antara  lain dengan  nilai  n  =  1,  2,  3  atau  4.  n  =  1  biasanya  disebut dengan  Uni-gram,  n  =  2  disebut  dengan  Bi-gram,  n  =  3 disebut dengan Tri-gram dan n = 4 disebut Quad-gram.
Misalnya  dalam  kata  “TYPO”  akan  didapatkan  N- gram sebagai berikut:
Uni-gram : T, Y, P, O Bi-gram : _T, TY, YP, PO, O_ Tri-gram : _TY, TYP, YPO, PO_, O__ Quad-gram : _TYP, TYPO, YPO, PO__, O___
3.4 Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI)
Kamus  merupakan  sebuah  karya  yang  mempunyai fungsi  sebagai referensi. Kamus disusun secara alfabetis dan  berupa  senarai  kata.  Pada  kamus  juga  terdapat informasi  mengenai  pelafalan,  ejaan,  makna  kata,  dan kelas  kata.  Dalam  KBBI,  kamus  merupakan  sumber rujukan  untuk  memahami  makna  kata  suatu  bahasa. Selain  itu  juga,  kamus  memuat  perbendaharaan  kata suatu  bahasa  dengan  jumlah  yang  tidak  terbatas (Setiawati,  2016).  Kata  yang  terdapat  pada  KBBI
merupakan kata pembanding yang akan digunakan dalam proses koreksi kata dan akan  digunakan sebagai rujukan kata  yang  benar.  Beberapa  contoh  kata  yang  terdapat dalam kamus bahasa Indonesia dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1. Kata dalam kamus bahasa Indonesia
No. Kata No. Kata 1 Ananda 11 Media 2 Ancam 12 Melia 3 Besar 13 Meningkat 4 Bagian 14 Pencari 5 Cantik 15 Penggunaan 6 Dewasa 16 Sebagai 7 Devisa 17 Sosial 8 Informasi 18 Semakin 9 Info 19 Semangat 10 ini 20 Tegar

## 4. PEMBAHASAN
Ada  beberapa  bahasan  yang  dituangkan  dalam penelitian  ini  yaitu  mengenai  tahapan  perancangan implementasi  metode,  database,  dan  hasil  implementasi antar muka.

## 4.1 Tahapan Perancangan Implementasi Metode
Pada tahapan perancangan implementasi metode akan dijelaskan  langkah-langkah  penggunaan  metode jaccard index dan  fitur  N-gram  dalam  melakukan  koreksi  kata. Tahapan  awal  yaitu  melakukan pre-processing yang digambarkan dengan flowchart seperti pada gambar 3.
Gambar 3. Tahapan Pre-Processing
Pada  gambar  3,  dijelaskan  tahapan pre-processing yang  dilakukan  pada  kalimat  asli  yang  dimulai  dari toLowerCase dan  dilanjutkan  dengan  proses tokenizing sehingga  mnghasilkan  sebuah  kumpulan  kata  ( token ) yang  nantinya akan digunakan pada tahapan  selanjutnya yaitu  koreksi  kata.  Tahapan  koreksi  kata  ditunjukkan pada gambar 4.

## Gambar 4. Tahapan Koreksi Kata
Pada gambar 4, dijelaskan tahapan koreksi kata yaitu dimulai  dari  mengubah  token  dan  kata  dalam  kamus Bahasa  Indonesia  menjadi  kata  N-gram.  Setiap  token dihitung tingkat kesamaan dengan seluruh kata yang ada dalam  kamus  Bahasa  Indonesia  dengan  menggunakan jaccard  index.  Kata  yang  mempunyai  nilai  kesamaan tertinggi merupakan hasil dari koreksi kata.

## 4.2 Desain Database
Untuk  membangun  aplikasi  koreksi  kata,  penulis menggunakan 1 (satu) database dengan nama DBKoreksi dan 3 (tiga) tabel, antara lain:
Mulai Kalimat Asli Pre-Processing Kumpulan Kata Selesai
Mulai Token, Kata Kamus Fitur N-gram Token N-gram, Kata Kamus N-gram Koreksi Kata (i,j) For i = 1 to jml token N-gram For j = 1 to jml kata kamus N-gram Nilai Kesamaan (i,j) j Nilai Tertinggi (i,j) Kata dengan Nilai Tertinggi i Selesai

## 4.2.1 Tabel Kamus Bahasa Indonesia
Tabel  kamus  Bahasa  Indonesia  digunakan  untuk menampung kata-kata yang terdapat pada kamus Bahasa Indonesia  yang  nantinya  akan  digunakna  sebagai  kata pembanding  dari  setiap  kata  yang  dikoreksi.  Struktur tabel kamus Bahasa Indonesia dapat dilihat pada tabel 2.

## Tabel 2. Struktur Tabel Kamus
Nama_Field Tipe_Data Panjang Keterangan kata Varchar 20 Kata yang terdapat pada kamus Bahasa Indonesia

## 4.2.2 Tabel Kalimat Asli
Tabel  kalimat  asli  digunakan  untuk  menampung kalimat  yang  akan  dikoreksi,  untuk  kemudian  dilakukan proses pre-processing .  Struktur  tabel  kalimat  asli  dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Struktur Tabel Kal_Asli
Nama_Field Tipe_Data Panjang Keterangan kalasli Varchar 200 Kalimat-kalimat yang terdapat pada informasi 4.2.3 Tabel Pre-Processing
Tabel pre-processing digunakan  untuk  menyimpan kumpulan  kata  yang  terdapat  pada  kaliman  asli,  untuk kemudian secara satu per satu kata dibandingkan dengan kata  kamus  Bahasa  Indonesia  untuk  menghitung  tingkat kemiripan  kata  dengan  menggunakan  teknik jaccard index dan  fitur  N-gram.  Struktur  tabel pre-processing dapat dilihat pada tabel 4.

## Tabel 4. Struktur Tabel Preproc
Nama_Field Tipe_Data Panjang Keterangan katapre Varchar 20 Kata Pre- processing

## 4.2.4 Tabel Kalimat Koreksi
Tabel  kalimat  koreksi  digunakan  untuk  menampung kalimat  yang  telah  melalui  proses  koreksi  kata.  Struktur tabel kalimat koreksi dapat dilihat pada tabel 5.

## Tabel 5. Struktur Tabel Kal_Koreksi
Nama_Field Tipe_Data Panjang Keterangan kalkoreksi Varchar 200 Kalimat yang telah dikoreksi
4.3 Hasil Impelemntasi Antar Muka
Aplikasi  koreksi  kata  yang  dibangun  dengan menggunakan Microsoft Visual Studio 2012. Terdapat 3 (tiga) form pada aplikasi yang dibangun yaitu form login ,
form pre-processing dan form koreksi kata. Secara detail akan dijelaskan ketiga form yang dibuat, sebagai berikut:
4.3.1 Form Login
Form login merupakan  tampilan  awal  pada  aplikasi koreksi  kata.  Pada form  login terdapat  2  (dua)  masukan yaitu user dan login .  Pada  saat  login  berhasil,  maka berpindah ke form pre-processing yaitu yang merupakan tahapan  awal  dari  aplikasi  koreksi  kata.  Desain form login ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 3. Form Login
4.3.2 Form Pre-Processing
Form pre-processing merupakan  tahapan  awal  dari proses  koreksi  kata,  yaitu  dengan  membagi  kalimat menjadi  potongan  kata-kata  ( token )  dengan  cara menghilangkan  tanda  baca  dan  spasi.  Selain  itu  juga dalam tahapan pre-processing kata diubah menjadi huruf kecil.
Pada form pre-processing terdapat  1  (satu)  masukan yang berguna untuk memasukkan kalimat asli yang akan dilakukan koreksi kata. Setelah semua kalimat dimasukkan,  langkah  selanjutnya  yaitu  memilih  tombol “pre-processing”,  yang  nantinya  akan  menghasilkan potongan  kata  yang  terdapat  pada  komponen  ListBox. Tombol  “lanjut  perhitungan”  digunakan  untuk  menuju form koreksi  kata.  Desain form pre-processing ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4. Form Pre-Processing
4.3.3 Form Koreksi Kata
Form koreksi  kata  digunakan  untuk  melakukan pencocokan kata pre-processing dengan kata pada kamus besar Bahasa Indonesia. Hasil akhirnya yaitu menampilkan  kata  dengan  memiliki  tingkat  kesamaan tertinggi  dengan  menggunakan  3  (tiga)  fitur  N-gram yaitu Bi-gram, Tri-gram dan Quad-gram.
Kata pre-processing dan  kata  dalam  kamus  tampil secara  otomatis  pada ListBox dengan  mengambil  data yang  tersimpan  pada  tabel  preproc  dan  tabel  kamus. Desain form koreksi kata ditunjukkan pada gambar 5.

## Gambar 5. Perhitungan Koreksi Kata

## 5. UJI COBA DAN HASIL ANALISA
Pada  uji  coba  akan  dijelaskan  bagaimana  penerapan terhadap  data  uji  sesuai  dengan  tahapan  implementasi jaccard  index dengan  beberapa  fitur  N-gram  yang  telah dijelaskan  dan  yang  telah  diterapkan  pada  aplikasi  yang dibuat  dalam  hal  koreksi  kata.  Hasil  analisa  melakukan analisa  terhadap  hasil  uji  coba  dan  pemilihan  fitur  N- gram  yang  tepat  dalam  hal  koreksi  kata  dari  3  (tiga)  N- gram yang digunakan.

## 5.1.1 Pre-processing
Contoh  kalimat  yang  dimasukkan  sesuai  dengan gambar  3  adalah  “Deasa  ini,  penggunaan  sosial  mdia sebagai  pencari  infromasi  semakin  meningkat”.  Dari contoh  kalimat  dilakukan  proses pre-processing ,  hasil proses pre-processing dapat dilihat pada  gambar 3  yaitu menjadi  potongan  kata-kata  “deasa,  ini,  penggunaan, sosial,  mdia,  sebagai,  pencari,  infromasi,  semakin  dan meingkat”.

## 5.1.2 Bi-gram
Kata  yang  telah  dilakukan  proses pre-processing , dilakukan  pemotongan  karakter  dengan  jumlah  2  (dua) karakter. Hasil pemotongan karakter dengan menggunakan fitur Bi-gram dapat dilihat pada tabel 6.

## Tabel 6. Potongan Karakter Bi-gram
No. Kata Bi-gram 1 deasa _d, de, ea, as, sa, a_ 2 ini _i, in, ni, i_
3 penggunaan _p, pe, en, ng, gg, gu, un, na, aa, an, n_
4 sosial _s, so, os, si, ia, al, l_ 5 mdia _m, md, di, ia, a_ 6 sebagai _s, se, eb, ba, ag, ga, ai, i_
7 pencari _p, pe, en, nc, ca, ar, ri, i_ 8 infromasi _i, in, nf, fr, ro, om, ma, as, si, i_
9 semakin
_s, se, em, ma, ak, ki, in, n_
10 meningkat _m, me, en, ni, in, ng, gk, ka, at, t_
Kata  yang  terdapat  pada  kamus  besar  Bahasa  Indonesia juga mengalami proses pemotongan karakter dengan Bi- gram.

## 5.1.3 Tri-gram
Kata  yang  telah  dilakukan  proses pre-processing , dilakukan  pemotongan  karakter  dengan  jumlah  3  (tiga) karakter. Hasil pemotongan karakter dengan
menggunakan fitur Tri-gram dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Potongan Karakter Tri-gram No. Kata Bi-gram 1 deasa _de, dea, eas, asa, sa_, a__ 2 ini _in, ini, ni_, i__ 3 penggunaan _pe, pen, eng, ngg, ggu, gun, una, naa, aan, an_, n__ 4 sosial _so, sos, osi, sia, ial, al_, l__ 5 mdia _md, mdi, dia, ia_, a__ 6 sebagai _se, seb, eba, bag, aga, gai, ai_, i__ 7 pencari _pe, pen, enc, nca, car, ari, ri_, i__ 8 infromasi
_in, inf, nfr, fro, rom, oma, mas, asi, si_, i__
9 semakin
_se, sem, ema, mak, aki, kin, in_, n__ 10 meningkat
_me, men, eni, nin, ing, ngk, gka, kat, at_, t__
Kata  yang  terdapat  pada  kamus  besar  Bahasa  Indonesia juga mengalami proses pemotongan karakter dengan Tri- gram.

## 5.1.4 Quad-gram
Kata  yang  telah  dilakukan  proses pre-processing , dilakukan pemotongan karakter dengan jumlah 4 (empat) karakter. Hasil pemotongan karakter dengan menggunakan fitur Quad-gram dapat dilihat pada tabel 8.

## Tabel 8. Potongan Karakter Quad-gram
No. Kata Bi-gram 1 deasa _dea, deas, easa, asa_, sa__, a___ 2 ini _ini, ini_, ni__, i___ 3 penggunaan _pen, peng, engg, nggu, ggun, guna, unaa, naan, aan_, an__, n___ 4 sosial _sos, sosi, osia, sial, ial_, al__, l___ 5 mdia _mdi, mdia, dia_, ia__, a___ 6 sebagai _seb, seba, ebag, baga, agai, gai_, ai__, i___ 7 pencari _pen, penc, enca, ncar, cari, ari_, ri__, i___ 8 infromasi _inf, infr, nfro, from, roma, omas, masi, asi_, si__, i___ 9 semakin _sem, sema, emak, maki, akin, kin_, in__, n___ 10 meningkat _men, meni, enin, ning, ingk, ngka, gkat, kat_, at__, t___
Kata  yang  terdapat  pada  kamus  besar  Bahasa  Indonesia juga  mengalami  proses  pemotongan  karakter  dengan Quad-gram.
5.1.5 Jaccard Index Berikut
adalah
proses
perhitungan
jarak menggunakan  metode jaccard  index antara  kata  dalam naskah  berita  terhadap  kata  yang  terdapat  pada  kamus berbahasa Indonesia, dapat dilihat pada Tabel 9.

## Tabel 9. Beberapa Contoh Kata untuk Perhitungan
Jaccard Index No. Kata pre- processing (A) Kata dalam Kamus Bahasa Indonesia (B) 1 deasa 1 dewasa 2 devisa 3 delusi 2 mdia 4 melia 5 media 6 medan 3 infromasi 7 informasi 8 informan 9 info
Perhitungan jaccard index dengan fitur Bi-gram Diketahui himpunan: A1 = { _d, de, ea, as, sa, a_ } B1 = { _d, de, ew, wa, as, sa, a_ }
Intersect himpunan A1 dan B1 (A1 ∩ B1) adalah sebagai berikut:
(A1 ∩ B1) = { _d, de, as, sa, a_ } = 5
Union himpunan  A1  dan  B1  (A1  U  B1)  adalah  sebagai berikut:
(A1 U B1) = { _d, de, ea, as, sa, a_, ew, wa} = 8 J(A1,B1) = 5/8 = 0.625
Perhitungan jaccard index dengan fitur Tri-gram Diketahui himpunan: A1 = { _de, dea, eas, asa, sa_, a__ } B1 = { _de, dew, ewa, was, asa, sa_, a__}
Intersect himpunan A1 dan B1 (A1 ∩ B1) adalah sebagai berikut:
(A1 ∩ B1) = { _de, asa, sa_, a__} = 4
Union himpunan  A1  dan  B1  (A1  U  B1)  adalah  sebagai berikut:
(A1 U B1) = { _de, dea, eas, asa, sa_, a__, dew, ewa, was} = 9
J(A1,B1) = 4/9 = 0.444
Perhitungan jaccard index dengan fitur Quad-gram Diketahui himpunan:
A1 = { _dea, deas, easa, asa_, sa__, a___ } B1 = { _dew, dewa, ewas, wasa, asa_, sa__, a___ }
Intersect himpunan A1 dan B1 (A1 ∩ B1) adalah sebagai berikut:

## (A1 ∩ B1) = { asa_, sa__, a___ } = 3
Union himpunan  A1  dan  B1  (A1  U  B1)  adalah  sebagai berikut:
(A1  U  B1)  =  {  _dea,  deas,  easa,  asa_,  sa__,  a___,  _dew, dewa, ewas, wasa } = 10
J(A1,B1) = 3/10 = 0.3
Hasil  keseluruhan  dari  perhitungan  jarak  antara  himpunan  A dan B dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. Nilai Kesamaan Kata No. Kata dalam Naskah Berita (A) Kata dalam Kamus Bahasa Indonesia (B) Hasil Perhitungan N- gram Bi Tri Quad 1 deasa 1 dewasa 0.625 0.444 0.3 2 devisa 0.444 0.3 0.182 3 delusi 0.182 0.083 0 2 mdia 4 melia 0.375 0.222 0.222 5 media 0.571 0.375 0.375 6 medan 0.1 0 0 3 infromasi 7 informasi 0.538 0.429 0.333 8 informan 0.267 0.118 0.056 9 info 0.250 0.154 0.071
Dari hasil perhitungan pada tabel 10 dapat dijelaskan hasil  uji  coba  metode jaccard  index dengan  beberapa fitur N-gram sebagai berikut:
1. Untuk  fitur  Bi-gram,  kata  “deasa”  terhadap  kata “dewasa”  memiliki  tingkat  kesamaan  sebesar  0.625, terhadap  kata  “devisa”  memiliki  tingkat  kesamaan sebesar 0.444 dan 0.182 terhadap kata “delusi”. Nilai tertinggi  sebesar  0.625  untuk  kata  “dewasa”.  Untuk fitur Tri-gram, nilai tertinggi sebesar 0.444 yaitu kata “dewasa”.  Untuk  fitur  Quad-gram,  nilai  tertinggi sebesar 0.3 juga untuk kata “dewasa”.
2. Dari  ketiga  fitur  untuk  kata  “dewasa”  yaitu  0.625 untuk  Bi-gram,  0.444  untuk  Tri-gram  dan  0.3  untuk Quad-gram. Nilai yang tertinggi adalah 0.625 dengan menggunakan  fitur  Bi-gram.  Untuk  kata  “mdia” menghasilkan  kata  koreksi  “media”  yang  memiliki nilai  tertinggi  0.571  dengan  menggunakan  fitur  Bi- gram. Sedangkan kata “infromasi” menghasilkan kata koreksi  “informasi”  yang  memiliki  nilai  tertinggi 0.538 dengan menggunakan fitur Bi-gram.

## 6. KESIMPULAN
Setelah melakukan uji coba dan hasil analisa terhadap implementasi jaccard  index dan  fitur  N-gram  pada aplikasi  koreksi  kata,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa aplikasi  yang  dibuat  dapat  membantu  tim  editor  dalam melakukan  koreksi  kata.  Selain  itu  juga,  diperoleh  nilai kesamaan  kata  tertinggi  untuk  penggunaan  ketiga  fitur N-gram  pada  penelitian  ini  dengan  menggunakan beberapa  data  uji  coba.  Dapat  disimpulkan    bahwa  fitur Bi-gram  yang lebih tepat dalam  melakukan  koreksi kata
dikarenakan  memiliki  nilai  tertinggi  dibanding  dengan fitur Tri-gram dan Quad-gram.

## 7. SARAN
Aplikasi  koreksi  kata  dapat  dikembangkan  dengan menggunakan aplikasi berbasis web atau android. Selain itu,  penggunaan  metode  lain  seperti cosine  similarity juga  dapat  digunakan  dalam  melakukan  pencocokan kata.  Aplikasi  juga  dapat  dikembangkan  dengan melakukan koreksi kata dengan mengolah teks berbahasa inggris.

## 8. DAFTAR PUSTAKA
Fahma,  A.I.,  Cholissodin,  M.,  &  Perdana,  R.S.,  2018, Identifikasi Kesalahan Penulisan Kata ( Typographical  Error )  pada  Dokumen  Berbahasa
Indonesia  menggunakan  Metode  N-gram  dan Levensthein Distance. Jurnal Pengembangan Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer,  Vol.  2 No. 1, e-ISSN: 2548-964X, 53-62.
Indriani,  Aida,  2014,  Maximum  Marginel  Relevance untuk  Peringkasan  Teks  Otomatis  Sinopsis  Buku Berbahasa  Indonesia.  Seminar  Nasional  Teknologi Informasi  dan  Multimedia,  ISSN:  2302-3805,  28- 34, Yogyakarta.
Kurniawan,  B.,  Effendi,  S.,  &  Sitompul,  O.S.,  2012, Klasifikasi  Konten  Berita  dengan  Metode  Text Mining.  Jurnal  Dunia  Teknologi  Informasi,  Vol.  1 No. 1, 14-19.
Lisangan,  E.A.,  2015,  Implementasi  n-Gram  Technique dalam Deteksi Plagiarisme pada Tugas Mahasiswa. Jurnal Tematika, Vol. 1 No. 2, ISSN: 2303-387824- 30.
Mumu,  J.,  &  Tanujaya,  B.,  2018,  Desain  Pembelajaran Materi  Operasi  pada  Himpunan  menggunakan
Permainan “Lemon Nipis”. Journal of Honai Math, Vol.  1  No.  1,  p-ISSN:  2615-2185  e-ISSN:  2615- 2193, 14-23.
Nugraheny,  D.,  2015,  Metode  Nilai  Jarak  guna Kesamaan  atau  Kemiripan  Ciri  suatu  Citra  (kasus deteksi awan cumulonimbus menggunakan principal  component  analysis).  Jurnal  Angkasa, Vol. VII,21-30.
Prakasa,  S.A.,  2016,  Text  Mining.  Sekolah  Tinggi Teknologi Telematika Telkom Purwokerto.
Praseptian,  M.D.,  &  Indriani,  A.,  2014,  Implementasi Text  Mining  dalam  Klasifikasi  Buku  dengan
Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Studi  Kasus  pada Perpustakaan STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati.  Seminar  Nasional  Inovasi  dan  Tren, 243-247.
Pusat  Bahasa  Departemen  Pendidikan  Nasional,  2008, Kamus Bahasa Indonesia. ISBN: 978-979-689-779- 1.
Rinartha,  K.,  2017,  Simple  Query  Suggestion  untuk Pencarian Artikel menggunakan Jaccard Similarity. Jurnal  Ilmiah  Rekayasa  dan  Manajemen  Sistem Informasi,  Vol.  3  No.  1,  e-ISSN:  2502-8995  p- ISSN: 2460-8181, 30-34.
Setiawati,  S.,  2016,  Penggunaan  Kamus  Besar  Bahasa Indonesia  (KBBI)  dalam  Pembelajaran  Kosakata Baku  dan  Tidak  Baku  pada  Siswa  Kelas  IV  SD. Jurnal Gramatika, Vol. 2 No.1, ISSN: 2442-8485 e- ISSN: 2460-6319, 44-48.
Yusnita,  A.,  &  Yunita,  2018,  Penelusuran  Katalog Perpustakaan pada SMA IT Yabis Bontang dengan Algoritma Boyer-Moore. Sebatik STMIK WICIDA, ISSN:  1410-3737  e-ISSN:  2621-069X,  15-21, Samarinda.