## PENGKOREKSIAN DAN SUGGESTION WORD PADA KEYWORD MENGGUNAKAN ALGORITMA JARO WINKLER
Kristien Margi S 1 , Agus T 2 1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi dan Desain, Universitas Bunda Mulia Jalan Lodan Raya No. 2, Jakarta 14430 Email : 1) ksuryaningrum@bundamulia.ac.id

## Abstrak
Keyword  merupakan  kata  kunci  yang  digunakan  untuk  mempermudah  dalam  pencarian sumber bahan pustaka. Proses pencarian melalui keyword untuk menemukan judul buku atau bahan pustaka telah menjadi kebutuhan pokok dalam suatu sistem. Namun terkadang saat pengetikan keyword, masih banyak terjadi kesalahan penulisan atau typo. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat suatu aplikasi dalam bentuk prototype yang memeberikan koreksi atau Suggestion word pada keyword sebuah bahan pustaka.Metode Jaro-winkler merupakan  metode  string  matching  yang  berguna  untuk  mencocokan  dua  buah  string, dengan masing-masing rumus algoritma dan juga proses yang berbeda. Pengambilan data dilakukan  dengan  cara  mengambil  data  buku  dari  perpustakaan  kemudian  digunakan sebagai sample dalam proses pencarian keyword. Hasil dari penelitian ini adalah sistem yang mampu memberikan koreksi dan Suggestion word jika dalam pencarian data buku terjadi  kesalahan  pengetikan.  Diharapkan  dengan  dibangunnya  sistem  ini  dapat mempermudah pengguna perpustakaan dalam mencari buku.
Keywords : Jaro Winkler,  Suggestion word, Keyword

## 1. PENDAHULUAN
Pengolahan bahan pustaka merupakan salah satu inti dari tugas perpustakaan. Bahan pustaka yang masuk ke perpustakaan wajib diolah dengan baik agar proses temu  kembali  informasi  nantinya  berjalan  lancar  dan  mewujudkan  tertib administrasi.  Dalam  pelaksanaannya,  proses  pengolahan  bahan  pustaka  ini  dapat berbeda-beda urutan kegiatan atau alur prosesnya antara perpustakaan satu dengan yang  lainnya.  Hal  ini  mungkin  disebabkan  oleh  adanya  perbedaan  budaya  kerja, sumber daya manusia, dan sarana prasarana dalam proses pengolahan.
Bahan pustaka atau buku yang dicari, biasanya melalui proses search engine pada suatu aplikasi pencarian buku. Search engine merupakan aktivitas yang biasa dilakukan  oleh  user.  Pada  penerapannya,  pencarian  kata bertujuan  untuk menemukan  kata  kunci  yang  dicari  di  dalam  suatu  teks  untuk  mencari  suatu informasi  yang  relevan  dengan  kata  kunci,  seperti  mencari  kata  yang  sama  atau mengecek kesamaan antara dua buah teks
.  Pentingnya  sistem  pencarian  kata  ini  dapat  telihat  jelas  di  dalam  sebuah perpustakaan. Namun terkadang dalam pengetikan pencarian bahan pustaka, user bisa  saja  salah  memasukkan  kata  yang  dimaksud.  Hal  ini  dikarenakan  salah pengetikan  ( typo )  atau  kata  yang  dimaksud  tidak  sesuai  dengan  yang  ada  di database .  Untuk  itu,  diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat  membantu user untuk melakukan pengkoreksian keyword dan memberikan Suggestion word yang tidak sesuai dengan keyword yang dimaksud. Hal ini, untuk mempermudah user supaya mengarahkan dalam proses pencarian daftar pustaka, melalui keyword utama.
Artikel ini telah dipresentasikan dalam Innovative and Creative Information Technology Conference (ICITech) dengan tema “E-Transaction and Power Play” yang diselenggarakan oleh Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana – Salatiga, pada 24 November 2016.
Konsep  ini  diterapkan  seperti  pada  penelitian  sebelumnya  yang  sudah dilakukan  mengenai  menghitung  tingkat  kesamaan  dokumen  berbasis  web menggunakan  pemecahan  metode  untuk  menghitung  tingkat  kesamaan  dokumen dengan menggunakan Algoritma jaro-winkler distance [1].  Dari konsep tersebut, metode Jaro Winkler Distance akan diterapkan untuk memecahkan permasalahan pengkoreksian kesalahan pengetikan, karena salah satu ciri utama metode ini adalah menemukan  jumlah  karakter  yang  sama  persis,  sehingga  dapat  membantu  dalam pengkoreksian karena kesalahan pengetikan dan kemudian memberikan suggestion word untuk keyword yang diinputkan

## 2. METODOLOGI
Dalam studi penelitian yang dilakukan sebelumnya telah dihasilkan sebuah aplikasi  Untuk  dapat  mengukur  tingkat  kesamaan  dokumen  dengan  cepat,  maka diperlukan  alat  bantu  untuk  dapat  menghitung  tingkat  kesamaan  antar  dokumen berbasis web .  Penelitian  ini  bertujuan  mengimplementasikan  salah  satu  metode approximate string matching , yakni Jaro Winkler dalam mengatasi permasalahan tersebut.  Pembahasan  mengenai  proses  penghitungan  jarak  antar string ,  proses kerja mesin pencari berbasis web yang meliputi proses crawling, indexing sampai dengan menampilkan hasil pencarian  beserta saran kata kunci  adalah fokus pada penelitian ini. Pengujian terhadap aplikasi ini dengan menggunakan data abstraksi penulisan atau penelitian ilmiah jurusan Sistem Informasi Universitas Gunadarma sebanyak 50 abstraksi [1]
Pada penelitian sebelumnya yang lain, menghasilkan sebuah aplikasi untuk menghitung tingkat kesamaan dokumen teks berbahasa Indonesia berbasis desktop, dengan  menerapkan  algoritma  Jaro-Winkler  distance.  Tujuan  dari  penerapan algoritma  ini  adalah  membandingkan  kesamaan  antar  dokumen  teks  berbahasa Indonesia, sehingga dapat ditentukan sebuah dokumen tersebut plagiat atau tidak. Dengan penerapan sebuah program, masalah tersebut dapat diatasi. Dalam lingkup yang  kecil,  misalnya  kegiatan  mahasiswa,  penerapan  ini  akan  sangat  berguna, misalnya pada pengoreksian karya tulis, skripsi dan sebagainya [2].
Pada penelitian yang melakukan penelitian yang sama, menghasilkan sebuah aplikasi  unruk  menampilkan  saran  perbaikan  kesalahan  pengetikan  dokumen berbahasa  Indonesia.  Algoritma  yang  digunakan  untuk  memberikan  saran perbaikan adalah Jaro Winkler yang dapat menghitung keterkaitan antar string dan menghitung jumlah keterbedaan antar dua string [3]

## 2.1 LANDASAN TEORI 2.1.1 JARO WINKLER
Jaro-Winkler  merupakan  varian  dari  Jaro  Distance  metrik  yaitu  sebuah algoritma untuk mengukur kesamaan antara dua buah string , biasanya algoritma ini digunakan  di  dalam  pendeteksian  duplikat.  Semakin  tinggi  nilai    Jaro-Winkler untuk  dua string ,    maka  semakin  tinggi  presentase  kemiripan  kedua  buah string tersebut. [1]
Langkah dasar untuk menghitung algoritma Jaro antara dua string s1 dan s2 adalah sebagai berikut:
a. Menghitung panjang string s1 dan s2.
b. Menemukan jumlah karakter yang “sama persis”(m) dalam dua string yang dibandingkan.
c. Menghitung jumlah transposisi kedua buah string . Algoritma Jaro mendefinisikan “karakter yang sama” sebagai karakter pada
kedua string yang sama dan memenuhi ketentuan jarak teoritis [1].
⌊ max⁡(|𝑠1|,|𝑠2|) 2 ⌋ − 1 …………….....…… Rumus 1 Karakter Sama 𝑑 𝑗 = ⁡ 1 3 ( 𝑚 |𝑠1| + 𝑚 |𝑠2| + 𝑚−𝑡 𝑚 ) …..........… Rumus 2 Jaro Distance
Pengukuran  algortima Jaro-Winkler adalah  ekstensi  dari  algoritma Jaro Distance.
𝑑 𝑤 = ⁡ 𝑑 𝑗 + ⁡ (𝒍 ∗ 𝒑(1 − ⁡𝑑 𝑗 )) ..........................  Rumus 3 Jaro-Winkler Distance
Ekstensi  ini  dibuat  berdasarkan  observasi  Winkler  bahwa  kesalahan pengetikan biasanya muncul di tengah pengetikan atau di akhir kata, sangat jarang terjadi kesalahan pengetikan di awal kata

## 2.2.2  PREPROCESSING
Preprocessing adalah  tahapan  mengubah  suatu  dokumen  kedalam  format yang  sesuai  agar  dapat  diproses  lebih  lanjut.  Pada  penelitian  ini,  tahapan preprocessing yang  dilakukan  adalah tokenizing,  case  folding, dan number removal . Berikut penjelasan masing-masing tahapan preprocessing [1].
1. Tokenizing Tokenizing adalah  proses  untuk  membagi  teks  yang  dapat  berupa  kalimat, paragraf  atau  dokumen,  menjadi  token-token/bagian-bagian  tertentu.  Sebagai contoh,  tokenisasi  dari  kalimat  "Aku  baru  saja  makan  bakso  pedas" menghasilkan  enam  token,  yakni:  "Aku",  "baru",  "saja",  "makan",  "bakso", "pedas". Biasanya, yang menjadi acuan pemisah antar token adalah spasi dan tanda baca.
2. Case Folding Case  folding adalah  tapahapan  dimana  semua  huruf  dalam  dokumen  akan dirubah  menjadi  huruf  kecil,  untuk  mempermudah  pencocokan string nantinya yang bersifat case sensitive .
2.2.3 Text Mining Text  Mining adalah  sebuah  penerapan  yang  berasal  dari Information Retrieval (IR) dan natural language processing (NLP). Definisi Text Mining secara sempit  hanya  berupa  metode  yang  dapat  menemukan  informasi  baru  yang  tidak jelas atau mudah diketahui dari sebuah kumpulan dokumen. Sedangkan secara lebih luas, Text  Mining mencakup  teknik  text-processing  yang  lebih  umum,  seperti pencarian, pengambilan intisari, dan pengkategorian.
Permasalahan yang dihadapi pada Text Mining adalah jumlah data yang besar, dimensi  yang  tinggi,  data  dan  struktur  yang  terus  berubah,  serta  data  noise. Sehingga  sumber  data  yang  digunakan  pada Text  Mining adalah  kumpulan  teks
yang  memiliki  bentuk  yang  tidak  terstruktur  atau  setidaknya  semi  terstruktur. Tujuan dari Text Mining adalah untuk mendapatkan informasi  yang berguna dari sekumpulan dokumen dalam bentuk teks [4][5].

## 2.2.4 Information Retrieval
Definisi Information  Retrieval (IR)  adalah  bagaimana  menemukan  suatu dokumen  dari  dokumen-dokumen  tidak  terstruktur  yang  memberikan  informasi yang  dibutuhkan  dari  koleksi  dokumen  yang  sangat  besar  yang  tersimpan  dalam komputer.  (Manning,  2008).  Tujuan  dari  sistem  IR  adalah  untuk  memenuhi kebutuhan informasi pengguna dengan meretrieve semua dokumen yang mungkin relevan, pada waktu yang sama me-retrieve sesedikit mungkin dokumen yang tidak relevan. Sistem IR yang baik memungkinkan pengguna menentukan secara cepat dan akurat apakah isi dari dokumen yang diterima memenuhi kebutuhannya. Tujuan yang harus dipenuhi adalah bagaimana menyusun dokumen yang telah didapatkan tersebut ditampilkan terurut dari dukumen yang memiliki tingkat relevansi tinggi ke  tingkat  relevansi  yang  lebih  rendah.  Penyusunan  dokumen  tersebut  disebut sebagai perangkingan dokumen [4].

## 2.2 METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan untuk mendapatkan data dan informasi yang relevan dengan permasalahan yang dibahas, yaitu menggunakan sistem waterfall .
Metode perancangan yang digunakan pada pembuatan aplikasi ini yaitu model waterfall .  Metode waterfall adalah  suatu  proses  pembuatan  situs web secara terstruktur  dan  berurutan  dimulai  dari  penentuan  masalah,  analisa  kebutuhan, perancangan  implementasi,  integrasi,  uji  coba  sistem,  penempatan  situs web dan pemeliharaan. Pembuatan situs web dengan metode ini sangat cocok dilakukan pada situs web berskala  besar  karena  menyangkut  manajemen  dan  sistem  yang  rumit. Metode  ini  membutuhkan  pendekatan  sistematis  dan  sekuensial  dalam pengembangan  perangkat  lunak  dan  biasanya  disebut  juga  dengan Classic  Life Cycle , dimulai dari tingkat sistem dan kemajuan melalui analysis, design, coding, testing dan maintenance .
Implementasi  dari  perancangan  sistem  yang  dibuat,  akan  dibangun  dan diterapkan ke dalam bahasa pemrograman PHP dan My SQL. Bahasa pemrograman PHP, merupakan bahasa pemrograman web server-side yang bersifat open source , sehingga  sistem  yang  dibangun  akan  lebih  dinamis. Database ini  dibuat  untuk keperluan  sistem database yang  cepat,  handal  dan  mudah  digunakan.  Secara detail, alur model waterfall yang merupakan model klasik akan digambarkan pada Gambar 1.
Gambar 1 Alur Model Waterfall [6]

## 1. Requirements/ Analysis
Fase Requirements/ Analysis dikerjakan agar menghasilkan desain sistem yang lengkap. Requirements adalah tahapan untuk menentukan kebutuhan data yang akan digunakan untuk membangun sistem. Data-data kemudian secara  lengkap dianalisa  untuk  dijadikan  metode  dalam  pengembangan  sistem  informasi beserta  kebutuhan database yang  harus  dipenuhi  oleh  program  yang  akan dibuat.
2. Design
Proses  desain  menterjemahkan  kebutuhan pengguna  dalam  sebuah  dokumen aplikasi  yang  dapat  diperkirakan  kualitasnya sebelum  proses coding dimulai. Tahapan design  menentukan bagaimana  cara  menyelesaikan  masalah  dengan mengedepankan  fokus  pada  rancangan  fisikal  seperti  struktur  data,  tampilan layar, database .  Dari  hasil  analisis  analisis  terhadap  data  dan  metode, perancangan  aplikasi  dilakukan  dengan  menggunakan flowchart , data  flow diagram (DFD),  arsitektur  sistem, flowchart dan entity  relationship  diagram (ERD). Proses  perancangan  aplikasi  dilakukan untuk  mendapatkan  gambaran sebelum melakukan proses implementasi
3. Implementation / Code
Tahap implementasi adalah tahap dimana hasil desain software diterjemahkan ke dalam bahasa yang dapat dimengerti oleh komputer. Sehingga pada tahap ini perancangan akan dibangun ke dalam coding melalui PHP dan My SQL.
4. Testing
Untuk  tahap  testing,  setelah  dibuat  program  aplikasi  kemudian  diuji  untuk mengetahui apakah sudah dapat berfungsi seperti yang diinginkan. Pengujian ini menggunakan teknik white box atau black box .
5. Maintenance
Tujuan dari tahapan ini adalah melakukan dukungan dan pemeliharaan terhadap implementasi sistem agar tetap berf ungsi pada tingkat yang lebih tinggi.

## 2.4 FLOWCHART SISTEM
Bagan alir ( flowchart ) digunakan terutama untuk alat bantu komunikasi dan untuk dokumentasi. Flowchart sistem ditunjukkan pada Gambar 1. [6].
Gambar 1 Flowchart sistem
Sedangkan flowchart algoritma Jaro Winkler ditunjukkan pada Gambar 2. Gambar 2 adalah flowchart untuk pencarian nilai Jaro-Winkler antara keyword dengan data buku pada database , dan merupakan cara kerja algoritma Jaro-Winkler. Langkah-langkahnya sebagai berikut: [5]
1. Input kata1 dan input kata2(berasal dari database buku).
2. Tentukan panjang kata1=strlen1 dan panjang kata2 =strlen2.
3. Hitung distance  maximal untuk  perhitungan Jaro  distance ,  dengan  cara max(strlen1, strlen2) /2-1.
4. Ambil karakter yang sama dengan parameter:
- Common1  =  karakter  yang  sama  (kata1,  kata2),  kata  1  sebagai  acuan perbandingan.
- Common2  =  karakter  yang  sama(kata2,  kata1),  kata    2  sebagai  acuan perbandingan.
5. Periksa apakah karakter pada kata1 sama dengan karakter pada kata2, jika sama maka  periksa  karakter  selanjutnya(i+1),  jika  tidak  sama  maka  transposisi  = transposisi  +  1.  Ulangi  sampai  karakter  pada  kata1  dan  kata2  habis diperbandingkan.
6. Hitung nilai Jaro nya yang akan menjadi acuan perhitungan nilai Jaro-Winkler.
7. Hitung awalan yang sama yang terdapat pada kedua karakter. Maksimal awalan yang  sama  =  4  karakter,  lalu  cari  nilai  minimal  antara  (awalan  yang  sama, strlen1, strlen2). Bagian  inilah  yang merupakan ekstensi  dari algoritma Jaro- Winkler. Winkler meyakini bahwa kesalahan pengetikan biasa terjadi di tengah atau di akhir kalimat, rumus inilah yang menjadi representasi teori Winkler, dan juga  merupakan  keunggulan  algoritma Jaro-Winkler dibandingkan  dengan algoritma Jaro .
8. Langkah terakhir adalah menghitung nilai Jaro-Winkler.
Gambar 2 Flowchart Jaro Winkler

## 2.5 DATA FLOW DIAGRAM
Data Flow Diagram (DFD) adalah suatu diagram yang menggunakan notasi-notasi untuk  menggambarkan  arus  dari  data  pada  suatu  sistem,  yang  penggunaannya sangat membantu untuk memahami sistem secara logika, tersruktur dan jelas [4][5]. DFD sangat  mirip  dengan Flowchart . Diagram  context aplikasi  ini  dapat digambarkan pada Gambar 3.
Gambar 3 Diagram Context
Gambar 3 menunjukkan terdapat dua entitas yang akan berinteraksi dengan sistem yang akan dibangun, yaitu entitas user dan Admin . User berperan sebagai entitas luar yang akan berinteraksi langsung dengan  system, sedangkan Admin berperan sebagai entitas luar yang akan mengolah data
Hasil penjabaran dari diagram konteks adalah diagram level 0. Pada diagram level ini, proses dijabarakan lagi sesuai dengan proses-proses utamanya. DFD level 0 ini, ditunjukkan pada Gambar 4
Gambar 4 DFD Level 0
Pada diagram level 0 yang terbentuk, terdapat 2 proses utama yaitu preprocessing dan Eksekusi metode. Pada proses Eksekusi metode, maka algoritma Jaro Winkler akan  diproses  untuk  melakukan  pengkoreksian  kata  dn  memberikan Suggestion word yang dimaksud.
3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Perancangan Database
Perancangan Database ini  digambarkan  dalam  bentuk Entity  Relationship Diagram . [7]
Terdapat  beberapa  entitas. Perancangan  ERD  bertujuan  untuk  memberikan gambaran  mengenai database yang  akan  digunakan  untuk  menyimpan  data- data yang diperlukan dalam aplikasi ini seperti ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Entity Relationship Diagram
3.2 Tampilan Antarmuka
3.2.1 Form Login
Sistem yang dibangun, adalah menggunakan sistem hak akses dengan login . Hak Akses login dibagi menjadi 2, yaitu Admin dan user . Untuk  dapat  masuk  ke  sistem, user harus  melalui login dahulu.  Hal  ini dikarenakan untuk membatasi hak akses. Sehingga user yang tidak memiliki hak akses,  tidak dapat  mengakses sistem tersebut. Form login tersebut  adalah seperti ditunjukkan pada Gambar 6
Gambar 6 form login

## 3.2.2 Proses Sistem
Sistem yang dibangun adalah aplikasi pengkoreksian dan Suggestion word berdasarkan keyword yang  diinputkan.  Pada  umumnya,  system  pencarian  judul buku berdasarkan keyword , akan menampilkan judul buku sesuai kecocokan kata yang dimasukkan oleh user. Namun, sering juga user salah menginputkan keyword . Misalnya  salah  mengetikkan  kata  kunci  yang  dimaksud,  karena typo .  Hal  ini menyebabkan pencarian jurnal ataupun buku tidak diketemukan. Sehingga system akan  mengarahkan  untuk  memberikan  koreksi  dan Suggestion  word terhadap keyword yang dimaksud.
Pada Gambar 7, user dapat memasukkan keyword untuk mencari judul buku yang  dicari.  Sehingga  akan  muncul  kata  yang  diinputkan  dan  judul  buku  yang dimasukkan.
Buku Relevansi idBuku PK ISBN KodePanggil ThnTerbit Penerbit Edisi Pengarang Judul Abstrak idRelevansi PK idBuku FK idBukuRelevansi FK Bobot

## Gambar 7 Penginputan Keyword
Saat judul buku yang diinputkan tidak sesuai dengan judul buku yang dicari, maka sistem akan menampilkan judul buku sesuai dengan kemiripan kata keyword yang diinputkan  (judul  buku).  Atau  pada  saat keyword yang  dimasukkan  tidak  sesuai dengan penulisan, maka aplikasi akan mengarahkan untuk memberikan Suggestion word dan pengkoreksian keyword .
Sebagai contoh, pada Gambar 8, jika terjadi kesalahan pengetikan ataupun terdapat  kata  yang  mendekati  kata  kunci  yang  diketikan,  maka  hasilnya  adalah Suggestion word seperti keyword yang dimaksud. Sugestion word akan ditunjukkan seperti pada Gambar 8.
Sebagai contoh keyword yang dimasukkan adalah kata “seja”. Seperti yang ditunjukkan  pada  Gambar  Sebenarnya, keyword yang  dimaksud  adalah  kata “sejak”,  Namun  pada database tidak  menyimpan  kata  tersebut.  Sehingga,  akan memberikan beberapa kata yang memiliki kemiripan kata ( Suggestion word ). Cara kerja  dari Jaro  Winkler adalah  pencocokan  kata  per  tiap  huruf.  Sehingga  jika keyword yang  dimasukkan  tidak  cocok,  maka  akan  memberikan  beberapa  kata pilihan sesuai pencocokan per kata.
Gambar 8 Suggestion Word
Seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  9,  maka keyword “seja”,  akan memberikan Suggestion word beberapa, yaitu kata “ saja, semua, kerja, saya, sejak, sehat, serta, peta, tema, sejati, senam, seni, skema, self, sama,serap” Sehingga dari beberapa  kata  yang  dimaksud,  memberikan output pengkoreksian  kalimat  dan memberikan Suggestion  word karena  kesalahan  pengetikan. Semua Suggestion word yang  ditampilkan,  dapat  diklik,  sehingga  dapat  ditunjukkan  beberapa  judul buku yang dicari sesuai Suggestion word yang diberikan.
Gambar 9 Link Salah Satu Suggestion word dan Pengkoreksian Kata “seja”
Jaro  Winkler memiliki  cara  kerja  kemiripan  kata  sesuai  urutan  index  array  yang terdapat  pada keyword yang  dimasukkan.  Sebagai  contoh,  jika  kata  yang dimasukkan adalah kata “letak”, maka Suggestion word yang muncul adalah kata “sejak”. Karena kata “sejak”, huruf “e” dan “a”, sesuai dengan array ke 1 dan ke 3 pada kata “letak”. Sehingga kata sejak, merupakan salah satu Suggestion word .
3.3 Pseudocode Jaro Winkler
function getCommonCharacters(str1,str2: string )
DEKLARASI a,b,I,j : integer distance : integer temp_str : string commonchr : string nomatch : boolean
ALGORITMA a <- strlen(str1) b <- strlen(str2) temp_str <- str2 distance <- floor(min(a,b)/2.0) {jarak yang dianggap matching dari teori Winkler}
{mencari karakter yang sama dari kedua buah string } for I <- 0 to a do nomatch <- true for j <- max (0,i-distance) to nomatch and
min (i+distance+1,b) if temp_str[j] = str1[i] nomatch <- false commonchr <- commonchr,str1[i] temp_str <- delete(temp_str[j]) endif endfor endfor endfunction
Gambar 10 Pseudocode Jaro Winkler
Gambar  10  adalah pseudocode  function  getCommonCharacters yang  merupakan langkah  pertama  dari  algoritma Jaro-Winkler.  Function ini  digunakan  untuk mencari  karakter  yang  sama  antara keyword dengan  data  buku,  kemudian melakukan  pengkoreksian  jika  ada  kata  yang  tidak  tepat  dalam  pengetikan,  dan memberikan  s uggestion  word untuk  pencarian    judul  bahan  pustaka  yang  lain, melalui sebuah link.
4 Kesimpulan dan Saran
4.1 Kesimpulan
Berdasarkan dari pembahasan yang telah dipaparkan, maka dapat disimpulkan bahwa
1) Algoritma Jaro  Winkler dapat  diimplementasikan  untuk  pengkoreksian pada sebuah keyword bahan pustaka.
2) Algoritma Jaro  Winkler dapat  diterapkan  untuk  memberikan suggestion word , jika ada salah pengetikan atau typo sata pencarian bahan pustaka
3) Suggestion  word yang  diberikan  dapat  langsung  menghuungkan  dengan judul buku yang dimaksud
4.2 Saran
Saran-saran  yang  dapat  dilakukan  untuk  pengembangan  aplikasi  ini  adalah sebagai berikut :
1) Penggabungan  beberapa  algoritma  dengan  algoritma  Jaro-Winkler  untuk pencarian yang lebih akurat dengan menerapkan SEO.
2) Menggunakan  sistem Text  Mining yang  kompleks  untuk  hasil  yang  lebih akurat
5 Daftar Pustaka
[1]. Kurniawati, Anna, “Implementasi Algoritma Jaro-Winkler Distance Untuk Membandingkan  Kesamaan  Dokumen  Berbahasa  Indonesia,  Proceeding, 2014.
[2]. Kornain,  Ahmad  &  Ferry  Yansen.,  Penerapan  Algoritma  Jaro-Winkler Distance  Untuk  Sistem  Pendeteksi  Plagiarisme  Pada  Dokumen  Teks Berbahasa Indonesia, Palembang., 2014.
[3]. Adriyani,  dkk.    Implementasi  Algoritma  Jaro-Winkler  Distance  untuk Membandingkan  Kesamaan  Dokumen  Berbahasa  Indonesia,  Palembang. 2012.
[4]. Junedy,  Richard,  Perancangan  Aplikasi  Deteksi  Kemiripan  Isi  Dokumen Teks Dengan Menggunakan Metode Levenshtein Distance. Medan, 2014
[5]. Rokhmah,  Dewi  Pyriana  &  Suprapto.  “Program  Aplikasi  Editor  Kata Bahasa  Indonesia  Menggunakan  Metode  Approximate  String  Matching Dengan Algoritma levenshtein Distance Berbasis Java”, Proceeding, 2013
[6]. Pressman,  R.S.,  “Software  Enginering  (A  Practitioner’s  Approach)”,  5th Ed.,Prentice-Hall International, Inc, 2010.
[7]. Connolly,  T.,  &  Begg,  C.  “Database  Systems  :  A  Practical  Approach  to Design,  Implementation,  and  Management  (5th  ed.).  English:  Addison Wesley”, 2010