## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 127-129
Ahmad Ardianto | https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ | Page 127 Submitted: 23/11/2020 ; Accepted: 26/12/2020 ; Published: 26/01/2021

## Implementasi Algoritma Colussi Pencocokan Kata Berbahasa Inggris Pada Dokumen Microsoft Office Word

## Ahmad Ardianto
Program Studi Teknik Informatika, Universitas BUDI DARMA, Medan, Indonesia Email: ahmadardyanto@gmail.com
Abstrak− Kata berbahasa Inggis sering digunakan di berbagai dokumen termasuk salah satunya adalah pada dokumen Microsoft Office Word. Suatu data atau dokumen dapat mengalami kesalahan yaitu pada kata asing yang tidak sesuai dengan makna atau arti yang sebenarnya sehingga dokumen tersebut tidak dapat digunakan. Untuk mendapatkan hasil dokumen yang tepat dan kata asing yang sesuai dengan makna, hal ini dilakukan dengan menggunakan algoritma colossi dengan melakukan pencocokan kata asing tersebut. Algoritma colossi melakukan pergeseran teks dari arah kiri kea rah kanan. Algoritma colossi memiliki dua tahap penyelesaiannya pertama Perbandingan dilakukan dari kiri ke kanan pada teks yang terletak pada posisi yang sama dengan posisi pola dimana nilai dari fungsi kmp"ext sedikit lebih besar dari - 1. Posisi-posisi ini dinamakan nohole(s), kedua Membandingkan posisi-posisi yang tersisa (nama lainnya adalah hole(s)) dari arah kiri ke kanan.  Dengan  algoritma  ini diharapkan dapat  menyelesaikan  masalah  kata  asing  pada  dokumen  Microsoft  office  Word.  Penelitian  ini dibahas agar proses yang dilakukan menerapkan pencocokan kata asing dengan menggunakan algoritma colossi, maka dibangun aplik asi menggunakan Microsoft Visual Basic 2008, dan diharapkan hasil dari aplikasi dapat menghasilkan dokumen yang tepat.
Kata Kunci: Kata Berbahasa Inggris; Algoritma Colussi
Abstract− English words are often used in various documents including one of them is in Microsoft Office Word documents. A data or document may experience errors, namely in foreign words that do not match the true meaning or meaning so that the document cannot be used. To get the correct document results and foreign words that match the meaning, this is done by using the Colossi algorithm by matching these foreign words. The colossi algorithm shifts the text from left to right. The colossi algorithm has two stages of its completion. First Comparisons are made from left to right on text which is located in the same position as the pattern position where the value of the function kmp "ext is slightly greater than -1. These positions are called nohole (s), second Comparing the remaining positions (other names are hole (s)) from the left to the right. With this algorithm it is expected to solve the problem of foreign words in Microsoft office Word documents. , then the application is built using Microsoft Visual Basic 2008, and it is expected that the results of the application can produce the right document.

## Keywords: English Words; Colussi Algorithm

## 1. PENDAHUUAN
Kata berbahasa Inggris digunakan di berbagai dokumen termasuk salah satunya adalah pada dokumen Microsoft Office Word . Suatu data atau dokumen dapat mengalami kesalahan yaitu pada kata asing yang tidak sesuai dengan makna atau arti yang sebenarnya sehingga dokumen tersebut tidak dapat digunakan.
Kata berbahasa Inggris pada dokumen Microsoft  Office Word sangat  penting, karena kata berbahasa Inggris sering digunakan. Masalah kata asing di dalam Microsoft Office Word sering terjadi. Masalah ini menyebabkan data atau dokumen yang telah dibuat tidak sesuai dengan yang diharapkan. Jika kata asing tidak sesuai maka akan merubah pengertian dari isi dokumen tersebut.
Dalam penelitian ini, melakukan proses pencocokan teks pada dokumen Word (Docx) dengan menggukan algoritma Colussi . Algoritma Colussi menerapkan prinsip pencarian dengan melakukan pembagian pola menjadi dua himpunan, pada proses pencarian pertama dilakukan dari kiri kekanan, dan jika tidak ditemukan, maka dilakukan proses pencarian kedua yaitu dari  kanan  kekiri. Field yang  ingin  dicari  dalam  proses  pencarian  dengan  memasukan  istilah  sebagai  peng- input -annya, kemudian akan mengetahui arti dari istilah tersebut.
Algoritma Colussi merupakan  suatu  pengembangan  dari  algoritma Knuth-Morris-Pratt .  Algoritma Knuth-Morris- Pratt sendiri  adalah  algoritma  pencocokan  string  dengan  cara  memelihara  informasi  karakter-karakter  sebelumnya  untuk melakukan jumlah pergesaran yang lebih jauh. Pada algoritma Colussi sendiri, himpunan dari posisi pola dibagi menjadi dua sub himpunan terpisah.
Menurut  May  Aprina  Saragih  mencocokan  teks font  italic dengan  menggunakan  algoritma Brute  Force akan menempatkan dan mencari semua kemungkinan kata berbahasa Inggris dengan Mencoba setiap posisi pattern. terhadap teks, kemudian dilakukan proses pencocokan setiap karakter dan teks pada posisi tersebut Mencocokkan teks font italic untuk kata berbahasa Inggris yang diterapkan didalam dokumen Microsoft Office Word [1]. Menurut Raden Prana Algoritma  Algoritma Colussi sebagai  salah  satu  turunan  dari  algoritma  Knuth-Morris-Pratt  dapat  digunakan  dalam  proses DNA matching tersebut.  Keunggulan  algoritma  ini  adalah  kompleksitas  waktu  yang  cukup  rendah  dan  kemampuan menemukan kecocokan yang cukup cepat[2].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 127-129

## 2.1 Pencocokan Kata
Pencocokan string merupakan bagian penting dari sebuah proses pencarian string (string saearching) dalam sebuah dokumen. Hasil dari pencarian sebuah string dalam dokumen tergantung dari teknik atau cara pencocokan string (string searching) yang digunkan. Pencocokan string (string searching).

## 2.2 Algoritma Colussi
Algoritma  Colussi  merupakan  suatu  pengembangan  dari  algoritma Knuth-Morris-Pratt .  Algoritma Knuth-Morris-Pratt sendiri  adalah  algoritma  pencocokan  string  dengan  cara  memelihara  informasi  karakter-karakter  sebelumnya  untuk melakukan jumlah pergesaran yang lebih jauh. Pada algoritma Colussi sendiri, himpunan dari posisi pola dibagi menjadi dua sub himpunan terpisah.

## 2.3 Dokumen
Kata  dokumen  berasal  dari  bahasa  latin  yaitu docere ,  yang  berarti mengajar.  Pengertian  dari  kata  dokumen  ini  seringkali digunakan  para  ahli  dalam  dua  pengertian,  yaitu pertama,  berarti  sumber  tertulis  bagi  informasi  sejarah  sebagai  kebalikan daripada kesaksian lisan, artefak, peninggalan-peninggalan terlukis, dan petilasan-petilasan arkeologis.

## 3. HASIL DAN PERANCANGAN
Kata  dokumen  berasal  dari  bahasa  latin  yaitu docere ,  yang  berarti mengajar.  Pengertian  dari  kata  dokumen  ini  menurut seringkali digunakan para ahli dalam dua pengertian, yaitu pertama, berarti sumber tertulis bagi  informasi  sejarah sebagai kebalikan  daripada  kesaksian  lisan,  artefak,  peninggalan-peninggalan  terlukis,  dan  petilasan-petilasan  arkeologis. Pengertian kedua, diperuntukan bagi surat-surat resmi dan surat-surat negara seperti surat perjanjian, undang-undang, hibah, konsesi, dan lainnya. Lebih lanjut, Gottschalk menyatakan bahwa dokumen (dokumentasi) dalam pengertiannya yang lebih luas  berupa  setiap  proses  pembuktian  yang  didasarkan  atas  jenis  sumber  apapun,  baik  itu  yang  bersifat  tulisan,  lisan, gambaran, atau arkeologis.

## 3.1 Penerapan Algoritma Colussi
Implementasi  algoritma Colussi merupakan tahap penyelesaian untuk  melakukan pencocokan string dalam pencarian kata berbahas Inggris pada dokumen. Pencocokan string menggunakan algoritma Colussi adalah seperti berkut ini : Teks : METHOD COLUSSI Pattern : COLUSSI
Tabel 1 . PreColussi
I  0 1 2 3 4 5 6  7 x[i]
C  O  L  U S S I * hmax [i] 0 1 2 3 4 5 6  7
kmin [i] 0 1 2 3 4 5 6  0 rmin [i] 7 0 0 0 0 0 0
h [i] 1 2 3 4 5 6 0 shift [i] 1 2 3 4 5 6 7
Langkah-langkah pencocokan string pattern dengan teks : 1. Langkah Pertama: i     0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 T   M E T  H O D      C O L U  S   S   I P   C  O L  U S S   I ℎ[𝑖] 1 Pencocokan string dilakukan  berdasarkan  nilai h [i]  yaitu  dimulai  dari  karakter  yang  terdapat  pada index Terlihat  pada pencocokan O dan E adalah tidak sama, maka dilakukan pergeseran sebanyak nilai pada Shif[0] yaitu 1 langkah.
2. Langkah Kedua:
i     0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 T   M E T  H O D      C O L U  S   S   I P        C O L  U S  S   I ℎ[𝑖] 1
Terlihat pada pencocokan O dan E adalah tidak sama, maka dilakukan pergeseran sebanyak nilai pada Shif[0] yaitu 1 langkah.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 127-129
3. Langkah Ketiga:
i     0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13

## T   M E T  H O  D     C O L U  S   S   I
P               C  O  L U  S S  I ℎ[𝑖] 1  2
Terlihat pada pencocokan O dan O adalah sama, maka dilakukan pencocokan selanjutnya yaitu L dan D. Terilihat pencocokan L dan D adalah tidak sama maka dilakukan kembali pergeseran sebanyak nilai pada Shif[1] yaitu 2 langkah.
4. Langkah Keempat:
i     0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 T   M E T  H O  D     C O L U  S   S   I P                    C  O  L U S S  I ℎ[𝑖] 1
Terlihat pada pencocokan O dan D adalah tidak sama, maka dilakukan pergeseran sebanyak nilai pada Shif[0] yaitu 1 langkah.
5. Langkah Kelima:
i     0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 T   M E T  H O D     C  O L U  S   S   I P                       C  O L  U S  S  I ℎ[𝑖] 1
Terlihat  pada pencocokan O dan Spasi  adalah tidak sama, maka  dilakukan pergeseran sebanyak nilai  pada Shif[0] yaitu 1 langkah.
6. Langkah Keenam: i     0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 T   M E T  H O D     C  O L U  S   S   I P                            C O  L U S  S   I ℎ[𝑖] 1
Terlihat pada pencocokan O dan C adalah tidak sama, maka dilakukan pergeseran sebanyak nilai pada Shif[0] yaitu 1 langkah.
7. Langkah Keenam:
i     0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 T   M E T  H O D     C  O L U  S   S   I P                                C O L U  S   S   I ℎ[𝑖] 0  1  2  3  4   5   6 Terlihat pencocokan string pada langkah ketujuh seluruh pattern memiliki kecocokan dengan teks, maka pergeseran untuk pencocokan string pattern dengan string teks diberhentikan[4].

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  dan  hasil  dari  penelitian,  maka  diperoleh  kesimpulan  bahwa  proses  pencocokan  kata  berbahasa Inggris pada dokumen Microsoft Office Word menjadi lebih mudah . Hasil pada penelitian ini menunjukkan bahwa Algoritma Colussi yang telah diterapkan pada aplikasi pencocokan kata berbahasa Inggris pada dokumen Microsoft Office Word sangat efektif.

## REFERENCES
[ 1]  A. M. Saragih, “Implementasi Algoritma Brute Force Dalam Pencocokan Teks Font Italic Untuk Kata Microsoft Office Word,” Pelita Inform. Budi Darma, Vol.  IV, Nomor 3, Agustus 2013 ISSN  2301-9425 , pp. 84–87, 2013.
[2] D. Haryadi, I. T. Bandung, and J. G. Bandung, “Pencocokan String dengan Algoritma Reverse Colussi,” 2011.
[3] D. A. K. Pratt and R. P. Adikhrisna, “Aplikasi Algoritma Colussi Pada Pencocokan D A dan Perbandingannya,” no. 13506105, pp. 1–4, 2008.
[4] S. Dharwiyanti, “Pengantar Unified Modeling Language,” pp. 1–13, 2010