[E-ISSN 2656-0321] [Vol 17 No 1] [Januari 2023]

## IMPLEMENTASI SPELLING CORRECTOR UNTUK

## MENGATASI TYPOGRAPHICAL ERROR PADA FITUR

## PENCARIAN APLIKASI KAMUS ISTILAH INFORMATIKA
Dian Markuci a,1, , Cahyo Prianto b,2* , Syafrial Fachri Pane c,3
a,b,c Universitas Logistik Bisnis Internasional, Jalan Sariasih No. 54 Bandung
1 dianmarkucii@gmail.com; * 2 cahyo@ulbi.ac.id; 3 syafrial.fachri@ulbi.ac.id * corresponding author

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT

## Keywords
Search Spelling Corrector Flask Probability Dictionary Information  needs  can  arise  because  of  a  knowledge  gap  in  a  person with the necessary information needs, one of which is knowledge in the field  of  computers  and  informatics,  especially  related to  terms  in the computer field. Therefore we need a system that makes it easy for users to meet the information needs needed by building a digital dictionary application related to computer terms and informatics by utilizing the search  engine  features  in  it.  Search  activities  are  carried  out  daily  to meet information needs. However, an error that is often unavoidable in performing  a  search  is  a  typing  error  in  the  query.  As  a  result,  the information sought is not as expected. Based on this, we need a system that  can  identify  typographical  errors  in  the  search  text.  So  in  this research, a website-based dictionary of computer and informatics terms will be developed by applying Peter Norvig's spelling corrector using the  Python  language  with  the  flask  framework.  The  implementation results  show  that  Peter  Norvig's  spelling  corrector  method  can  be applied to computer and informatics term dictionary applications. This can  be  seen  at  the  level  of  accuracy  reaching  89%  in  correcting  180 word variations that contain typographical errors based on the highest probability of each possible word in the corpus. However, there is a lack of this spelling corrector method, it is still difficult to overcome typos in spelling abbreviations and typographical errors that exceed 1 letter

## 1. Pendahuluan
Pencarian  adalah  suatu  proses  yang  dilakukan  seseorang  untuk  memenuhi  kebutuhan  informasi. Adanya  kesenjangan  pengetahuan  yang  ada  dalam  diri  seseorang  memunculkan  berbagai  kebutuhan informasi,  salah  satunya  pengetahuan  di  bidang  komputer  dan  informatika  khususnya  kebutuhan informasi terkait istilah pada bidang komputer dan informatika. Sampai saat ini masih banyak  kamus istilah  yang  berbentuk  buku  dan  dokumen sehingga  dalam  menemukan    istilah,  pencarian  dilakukan dengan    membuka    lembaran    buku     dan melihat urutan berdasarkan abjad[1]. Maka, diperlukan suatu mekanisme terkomputerisasi yang memudahkan pengguna dalam memenuhi kebutuhan informasi yang  diperlukan  yaitu  dengan  membangun  aplikasi  kamus  digital  terkait  istilah  informatika  dengan memanfaatkan  fitur search  engine didalamnya[2].  Terdapat  kendala  yang  seringkali  tidak  dapat dihindari saat melakukan proses pencarian yaitu kesalahan pengetikan query atau typographical error , Typographical  error adalah  kesalahan  pada  penulisan  kata  yang  mungkin  terjadi  ketika  pengguna sedang  menggunakan keyboard komputer  ataupun smartphone [3],  akibatnya  informasi  yang  dicari tidak  sesuai  yang  diharapkan.  Berdasarkan  hal  tersebut,  diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 17 No 1] [Januari 2023]
mengidentifikasi typographical error pada teks pencarian dan dapat melakukan proses koreksi terhadap typographical error .
Spelling  Corrector adalah  fitur  koreksi  otomatis    untuk  melakukan  proses  deteksi  kesalahan  kata dan  pemberian  saran  kata  yang  mengalami  kesalahan  eja  pada  suatu  teks  [4][5].  Penelitian  terkait sebelumnya  berjudul  Analisis  Perbandingan  Metode Spelling  corrector Peter  Norvig  dan  Spelling Checker BK-Trees pada Kata Berbahasa Indonesia membahas perbandingan antara dua metode spelling corrector yang diterapkan pada kata bahasa indonesia berdasarkan data corpus berita online . Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa metode spelling corrector Peter Norvig mampu menghasilkan 52,8% tingkat ketepatan yang lebih unggul dibandingkan metode BK-Trees dengan hasil 9%. Namun, metode BK-Trees  lebih  baik  pada  tingkat  keberhasilan  100%  menghasilkan  sugesti  kata  secara  cepat dibandingkan metode Peter Norvig [6]. Selanjutnya penelitian berjudul Aplikasi Pendeteksi Kesalahan Ejaan Bahasa Indonesia pada Karya Ilmiah Bidang Ilmu Komputer Menggunakan KEBI 1.0 Checker mengimplementasikan  metode spelling  corrector Peter  Norvig  untuk  mendeteksi  dan  mengoreksi dokumen  yang  mengandung  kata  tidak  baku  dan  kesalahan  pengetikan  kata  berdasarkan  data  KBBI. Hasil  penelitian  tersebut  menunjukkan  aplikasi  sudah  memberi  kinerja  akurasi  terbaik  dalam mengoreksi kesalahan mengetik dan kata tidak baku masing-masing 49,10% dan 100% [7]. Penelitian berjudul Improving  Topical  Social  Media  Sentiment  Analysis  by  Correcting  Unknown  Words Automatically meneliti  efektivitas  menerapkan  algoritma  koreksi  ejaan  algoritma  levenshtein  dan algoritma  Peter  Norvig,  hasil    persentase  polaritas  yang  cocok  adalah  81,60%  dan  82,00%  masing- masing  untuk  Levenshtein  dan  Algoritma  Peter  Norvig.  hasil  yang  didapat, ada  sedikit  peningkatan dalam hal persentase polaritas yang cocok, di mana Peningkatan 1,6% dengan menggunakan algoritma Levenshtein distance dan 2,0% perbaikan dengan menggunakan algoritma Peter Norvig[8]
Dari  penelitian-penelitian  terkait sebelumnya  dapat  diketahui  bahwa  algoritma spelling corrector Peter Norvig memiliki tingkat ketepatan yang baik dalam mencari saran atau sugesti kata dalam koreksi ejaan otomatis sehingga pada penelitian ini peneliti memilih algoritma spelling corrector Peter Norvig untuk di implementasikan pada pencarian istilah informatika dan menganalisis cara kerja metode dalam melakukan  proses  identifikasi  kesalahan  ketik  pada  pencarian  istilah.  Maka  dari  permasalahan- permasalahan  yang  ada  dapat  di  ambil  tujuan  penelitian  ini  adalah  membuat  aplikasi  kamus  istilah informatika berbasis website dengan penerapan spelling corrector pada fitur pencariannya diharapkan dapat mempermudah dan meningkatkan kinerja layanan yang lebih baik dan mempermudah pengguna dalam mengakses informasi.

## 2. Metodologi Penelitian
Berikut tahap-tahap proses yang dilakukan dalam penelitian ini di gambarkan pada diagram alir yang ditunjukkan gambar 1.1 dibawah ini:
[Vol 17 No 1] [Januari 2023]
Gambar 1. 1 Metodologi Penelitian
2.1. Analisis Masalah
Tahapan analisis dimulai dengan menguraikan sebab dan akibat dari permasalahan yang ada. Pada penelitian yang berjudul “ Implementasi Spelling Corrector untuk Mengatasi Typographical Error pada Fitur Pencarian Aplikasi Kamus Informatika” memiliki permasalahan pada kesalahan pengejaan dalam mencari  istilah  informatika,  sehingga  diperlukan  suatu  fitur  yang  dapat  mengatasi  permasalahan tersebut. Setelah melakukan analisis, dibuat perancangan   struktur   pogram   dan   detail konten yang disiapkan untuk pengembangan lebih  lanjut.  Hasil arsitektur diagram aplikasi kamus istilah komputer dan informatika dapat dilihat pada gambar 1.2 :
Gambar 1. 2 Arsitektur Diagram Kamus Istilah [5]
Pengembangan  kamus  istilah  komputer  dan  informatika  akan  dibangun  menggunakan  bahasa pemrograman  python  dan framework  flask . Flask merupakan framework aplikasi  web  WSGI  yang ringan  dan  dirancang  untuk  membangun project secara  mudah  dan  cepat . Flask  tidak  menerapkan dependensi. Library dan  alat  dipilih  sesuai  kebutuhan.  Selain  itu  terdapat  banyak  ekstensi  yang disediakan  oleh  komunitas  yang  memudahkan  penambahan  fungsionalitas  baru  [5][9][10]. Maka penulis  memilih framework  flask untuk  membangun  visualisasi  kamus  istilah  komputer  dan informatika.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 17 No 1] [Januari 2023]

## 2.2 Studi Literatur
Tahapan studi literatur menambah referensi penelitian dari berbagai sumber terpercaya seperti buku referensi,  jurnal,  konferensi  paper  yang  memiliki  keterkaitan  topik  penelitian  yang  akan  atau sedang dikerjakan.Tahapan  ini  menambah  atau  memperkaya  referensi  penelitian  dari  berbagai  sumber terpercaya, seperti buku referensi, jurnal, dan makalah konferensi   yang memiliki keterkaitan dengan topik penelitian yang dilakukan. [11]

## 2.3 Pengumpulan Data
Data sangat diperlukan dalam melakukan suatu analisis [12]. Untuk mendapatkan analisis yang baik dibutuhkan teori konsep dasar dan alat bantu yang memadai . Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari karya Edward Erik yang berjudul “Kamus Populer Istilah Komputer dan Informatika”

## 2.4 Preprocessing Data
Preprocessing data dilakukan  untuk  mempersiapkan  data  mentah atau data yang belum bisa siap dianalisis  hingga siap  untuk  dianalisis sesuai  dengan  metode  yang digunakan  [13]. Preprocesing pada  penelitian  ini  menggunakan  teknik case  folding . Case  folding merupakan  teknik preprocessing data  untuk  mengubah  huruf  besar  ke  huruf  kecil  secara  keseluruhan  pada  dataset  atau  bisa  disebut lowercase [3]. Dalam bahasa pemrograman python sudah tersedia library dari python yaitu lower [14].
2.5 Implementasi Metode Spelling Corrector Peter Norvig Metode  Peter  Norvig  adalah  metode spelling  corrector sederhana  menggunakan  pendekatan teorema  bayes [15]. spelling corrector Peter  Norvig adalah suatu  metode  yang  dapat  mengubah  kata yang  memiliki typographical  error atau  kesalahan  eja,  kemudian  dilakukan  pencarian  kandidat- kandidat kata yang dianggap benar dengan beberapa operasi pengubahan bentuk kata dari suatu bentuk satu  ke  bentuk  yang  lain.  Cara  kerja  metode spelling  corrector Peter  Norvig  menggunakan  beberapa teori  probabilitas.  Dengan teorema  bayes maka  secara  matematis  setara  dengan  pernyataan  berikut [16][17]:
argmax c kandidat P(c)P(w|c)/P(w) (1)
Selanjutnya karena P(w) sama untuk setiap kandidat (c), maka dapat difaktorkan kembali menjadi seperti berikut :
argmax c kandidat P(c)P(w|c) (2)
Penjelasan dari persamaan diatas :
• Argmaxc merupakan mekanisme kontrol yang dilakukan untuk perhitungan nilai layak c dan selanjutnya menentukan pilihan salah satu yang memberi nilai probabilitas tertinggi.
• P (c), P merupakan probabilitas bahwa koreksi yang diusulkan (c) disebut language model
• P  (w  |  c),  P  merupakan  probabilitas,  w  merupakan  teks  yang  akan  dituliskan  atau  diketik. Sedangkan c disini merupakan model error.
Dalam menetukan kandidat koreksi kata  terbaik dipilih berdasarkan nilai probabilitas tertinggi, untuk menghitung probabilitas dapat dilihat rumus berikut :
[Vol 17 No 1]
[Januari 2023] P(A) = 𝑛(𝐴) 𝑛(𝑆) (3)
Keterangan : P(A) = Probabilitas terjadinya kejadian A n(A) = Banyaknya kejadian A n(S) = Jumlah total kejadian sample

## 2.6 Hasil dan Pembahasan
Tahap  ini  merupakan  hasil  implementasi  dan  pengujian  sistem  yang  sudah  dibangun.  Pengujian dilakukan dengan perhitungan akurasi metode yang diterapkan pada sistem dengan tujuan mengetahuin keakuratan  nilai  yang  direkomendasikan  oleh  sistem.  Perhitungan  akurasi  dapat  menggunakan persamaan/rumus dibawah ini[18]:
Akurasi = Jumlah Identifikasi Benar Jumlah Data × 100% (4)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Sistem  yang  dirancang  pada  penelitian  ini  merupakan  kamus  digital  istilah  yang  di  kembangkan menggunakan  bahasa  pemrograman python dan framework  flask . Spelling  corrector di implementasikan pada fitur pencarian aplikasi kamus. Sistem yang dirancang pada penelitian ini terdiri dari 4 tahap diantaranya [19]
1. Memasukkan kata istilah informatika yang akan dicari
2. Mengidentifikasi typographical atau kesalahan ketik
3. Memberikan  rekomendasi  atau  sugesti  kata  yang  sudah  diperbaiki  berdasarkan  probabilitas tertinggi yang ada pada kamus data corpus
4. Menampilkan pengertian atau informasi dari kata yang dicari
Berikut  gambar  1.3  merupakan  hasil  tampilan  antarmuka website kamus  istilah  komputer  dan informatika.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 17 No 1] [Januari 2023]
Gambar 1. 4 Antarmuka Hasil Pencarian dengan Spelling Corrector
Penerapan spelling corrector dapat dilihat pada gambar 1.4 dimana terdapat hasil pencarian istilah beserta saran kata, pengguna bisa melakukan pencarian istilah di form pencarian seperti yang dapat dilihat pada gambar 1.3 kemudian hasilnya akan ditampilkan dibawah form input pencarian. hasil penelusuran akan menampilkan kemungkinan typographical error pengguna dan sugesti atau saran kata terdekat yang dicari pengguna.
3.1 Implementasi Metode Spelling Corrector Peter Norvig
Spelling corrector di implementasikan di fitur pencarian kata istilah komputer dan informatika. Cara kerja metode spelling corrector Peter Norvig dapat di jelaskan menjadi 4 tahapan seperti yang sudah dijelaskan di metodologi penelitian bahwa spelling corrector Peter Norvig menggunakan pendekatan teorema bayesian, 4 tahapan tersebut diantaranya :

## 1. Selection mechanism ( argmax )
Dalam bahasa pemrograman python Argmax merupakan argument of maxima, dalam memilih kandidat akan dipilih, tahap ini akan memilih kandidat dengan probabilitas gabungan tertinggi
2. Candidate Model ( c kandidat ) Tahapan  untuk  mempertimbangkan  kandidat  c.  Metode Spelling  corrector Dalam  mencari candidates kata  menggunakan  empat  operasi  yaitu deletion,  replacement,  transpose, dan insertion .
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 17 No 1] [Januari 2023]
Gambar 1. 5 Operasi Edit Distance untuk Pencarian Kandidat Kata
• Fungsi hapus atau delete yang mengambil string sebagai input dan mengembalikan daftar string dengan  satu  karakter  dihapus. Misalnya,  jika  memanggil  hapus('word')  pada  input 'word', fungsi akan mengembalikan ['ord', 'wrd', 'wod', 'wor', 'wr']
• Fungsi tukar yang mengambil string sebagai input dan mengembalikan daftar string dengan dua  karakter  yang  berdekatan  ditukar.  Misalnya,  jika  kita  memanggil  tukar('word')  pada input 'word', fungsi akan mengembalikan ['wodr', 'word', 'wordd', 'worw', 'wor']
• Fungsi ganti atau replace yang mengambil string sebagai input dan mengembalikan daftar string dengan  satu  karakter  diganti  dengan  yang  lain.  Misalnya,  jika  memanggil ganti('word') pada input 'word', fungsi akan mengembalikan ['oord', 'wrod', 'wodr', 'worf', 'word']
• Fungsi tambah atau insert yang mengambil string sebagai input dan mengembalikan daftar string dengan satu karakter ditambahkan. Misalnya, jika memanggil tambah('word') pada input 'word',  fungsi  akan  mengembalikan  ['woad',  'woed',  'woid',  'woud',  'worq',  'worda', 'wordb ', 'wordc', 'wordd', 'worde', 'wordf', 'wordg', 'wordh', 'wordi', 'wordj', 'wordk', 'wordl', 'wordm',  'wordn',  'wordo',  'wordp',  'wordq',  'wordr',  'words',  'wordt',  'wordu',  'wordv', 'wordw', 'wordx', 'wordy', 'wordz']
• Dari 4 operasi edit distance dibuat fungsi edit_1 yang mengambil string sebagai input dan mengembalikan satu set semua string yang berjarak satu edit dari string input . Misalnya, jika kita memanggil edit_1('word') pada input 'word', fungsi akan mengembalikan set {'ord', 'wrd', 'wod', 'wor', 'wr', 'oad', 'oed', 'oid', 'oud', 'orq', 'orda', 'ordb', 'ordc', 'ordd', 'orde', 'ordf', 'ordg', 'orh', 'ordi ', 'ordj', 'ordk', 'ordl', 'ordm', 'ordn', 'ordo', 'ordp', 'ordq', 'ord', 'ordt', 'ordu', 'ordv', 'ordw', 'ordx', 'ordy', 'ordz', 'woad', 'woed', 'woid', 'woud', 'worq', 'worda', 'wordb
• Selain itu membuat fungsi edit_2  yang memanggil untuk fungsi pembantu lainnya.

## 3. Language Model
Membuat language  model dari corpus yang  berisi  kumpulan  kata  kata  terkait    istilah informatika.  Data corpus sementara  terdapat  6530  kata.  Namun  sebagai  catatan  data corpus masih dapat terus bertambah tergantung dari penambahan kata istilah baru yang terdapat pada kamus  istilah.  Berikut  merupakan  contoh  perhitungan  probabilitas  kata,  dimana  diketahui
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 17 No 1] [Januari 2023]
banyak  kata file yang  muncul  pada  kamus  data corpus adalah  59  kata  dari  keseluruhan kemunculan  kosakata  yaitu  6530  kata,  maka  untuk  menghitung  probabilitas  kata file adalah sebagai berikut :
P(‘file’, N = 6530) = 59 / 6530 P(‘file’, N = 6530) = 0.00903522205206738
Keterangan : P = Probabilitas N = Jumlah Kata

## 4. Model Error
Probabilitas dari koreksi kata baru.  Memeriksa apakah ada kata-kata pada fungsi edit_1 atau edit_2 dalam kosakata. Jika ada, maka sistem mengembalikan tersebut. Jika tidak ada kata dari keduanya, maka akan mengembalikan daftar dengan kata asli sebelumnya.

## 3.2 Mekanisme Spelling Corrector
Gambar 1. 6 Pseudocode Mekanisme Spelling Corrector
Mekanisme koreksi kata dimulai membaca corpus dan menyimpan kata-kata dalam daftar. Kemudian, membuat satu set kata-kata unik dari corpus . Selanjutnya, menghitung berapa kali  kemunculan kata di corpus .  Kemudian,  menghitung  probabilitas  setiap  kata  dalam corpus .  Terakhir,  memeriksa  apakah pengguna  telah  memasukkan  kata.  Jika  ya,  ia  akan  memanggil  fungsi  koreksi_kata()  untuk mendapatkan kata yang benar. Berikut ini gambar 1.7 merupakan fungsi koreksi kata :
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 17 No 1] [Januari 2023]
Gambar 1.7 menjelaskan Pertama-tama, memeriksa apakah kata yang dicari ada dalam kamus. Jika ya, maka sistem akan mengembalikan kata apa adanya. Jika kata tersebut tidak terdapat dalam kamus, maka dilakukan pencarian kata terdekat dalam kamus menggunakan operasi edit distance . Jika tidak ada kata dalam kamus yang mendekati kata yang diberikan, maka akan mengembalikan kata aslinya. Jika ada kata dalam kamus yang dekat dengan kata yang diberikan, maka akan mengembalikan kata saran yang paling mungkin.

## 3.3 Pengujian
Pengujian  metode spelling  corrector dilakukan  dengan  inputan  kata  pencarian  dari  180  variasi  kata yang mengandung typographical error . Berikut tabel hasil pengujian metode spelling corrector untuk mengatasi typographical error
Tabel 1. 1 Pengujian Spelling Corrector Kata Typo Kata Benar Hasil Abo Abi Inaccurate Abned Abend Accurate Abiwor Abiword Accurate Abortt Abort Accurate Acces Access Accurate AND ADC Inaccurate Aplication Application Accurate Aray Array Accurate DSL ADSL Inaccurate Accessibillity Accessibility Accurate Accessoris Accessories Accurate Aknowledge Acknowledge Accurate …… ……. …….
Dapat dilihat pada tabel 1.1 merupakan tabel pengujian metode spelling corrector Peter Norvig pada sistem menggunakan  180  variasi  kesalahan  kata  istilah  komputer.  Batasan  untuk spelling  corrector Peter Norvig hanya untuk typographical error tidak melebihi 1 huruf maka variasi kesalahan kata istilah yang  ada  pada  tabel  tidak  melebihi  batasan  yang  ada.  Nilai  akurasi  yang  didapatkan  89%  dalam mengoreksi kata pada pencarian di aplikasi kamus istilah informatika. dimana terdapat 161 merupakan kata yang dikoreksi dengan benar dan 19 kesalahan kata yang tidak dapat dikoreksi dengan benar, dari 19  kata  tersebut  banyak  merupakan  istilah  komputer  yang  berupa  singkatan  seperti  ABI( Application Binary  Interface ),  ADSL( Asymmetric  Digital  Subscriber  Line ),  API  ( Application  Programming Interface) .  Sehingga  dapat  dihitung  nilai  akurasi  yang  diperoleh  dari  pengujian  180  variasi  kata typographical error menggunakan metode spelling corrector Peter Norvig.

## 4. Kesimpulan
Setelah melakukan implementasi dan pengujian pada Aplikasi kamus istilah informatika yang dibangun dengan  bahasa python dan framework flask .  Dapat  diambil  kesimpulan  bahwa framework flask merupakan framework yang  tepat  dalam  membangun  visualisasi website kamus  istilah  informatika karena penerapannya yang tidak rumit. Spelling corrector yang diterapkan pada fitur pencarian aplikasi mampu mendeteksi dan mengoreksi kata yang mengandung typographical error menggunakan metode spelling corrector Peter Norvig.  Hal ini di lihat pada tingkat ketepatannya dalam mengoreksi kata dan memberi sugesti yang akurat dengan akurasi mencapai 89% mengoreksi kata  berdasarkan probabilitas tertinggi  dari  setiap  kemungkinan  kata  yang  ada  pada corpus .  Namun  terdapat  kekurangan  metode
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 17 No 1] [Januari 2023]
spelling  corrector yang  ditemukan  dalam  penelitian  ini  yaitu spelling  corrector Peter  Norvig  masih kesulitan mengidentifikasi typographical error melebihi 1 huruf dan metode ini masih kesulitan dalam menangani typographical  error pada  kata  singkatan  istilah  komputer  seperti  ADSL,  API,  ABI  dan singkatan  lainnya.  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  untuk  mengoptimalkan  pengembangan  kamus digital istilah komputer dan informatika meliputi meningkatkan fitur-fitur baru agar tampilan  sistem menjadi  lebih menarik    dan    pengembangan kamus istilah informatika dapat dimanfaatkan secara luas.  Saran  selanjutnya  akan  lebih  baik  penelitian  selanjutnya  mengkombinasikan  fitur spelling corrector yang mampu mengidentifikasi kesalahan dan memberikan sugesti yang tepat pada pencarian typographical error yang melebihi 1 huruf dan disarankan meningkatkan corpus yang lebih baik untuk menangani kasus typographical erro r yang lebih kompleks.

## Daftar Pustaka
[1] R. Rismayani, N. Sambo Layuk, S. Wahyuni, H. Wali, and N. K. Marselina, “Pencarian Kata Pada Aplikasi Kamus Istilah Komputer dan Informatika Menggunakan Algoritma Brute Force Berbasis Android,” Komputika  J. Sist. Komput. , vol. 10, no. 1, pp. 43–52, 2021, doi: 10.34010/komputika.v10i1.3644.
[2] N. K. Tran, Q. Z. Sheng, M. Ali Babar, L. Yao, W. E. Zhang, and S. Dustdar, “Internet of things search engine,” Commun. ACM , vol. 62, no. 7, pp. 66–73, 2019, doi: 10.1145/3284763.
[3] A. I. Fahma, I. Cholissodin, and R. S. Perdana, “Identifikasi Kesalahan Penulisan Kata (Typographical Error) Pada Dokumen Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode N-Gram Dan Levenshtein Distance,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 53– 62, 2018.
[4] D. Hládek, J. Staš, and M. Pleva, “Survey of automatic spelling correction,” Electron. , vol. 9, no. 10, pp. 1–29, 2020, doi: 10.3390/electronics9101670.
[5] R. Martin, D. S. Naga, and V. C. Mawardi, “Penggunaan Spelling Correction Dengan Metode Peter Norvig Dan N-Gram,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf. , vol. 9, no. 1, p. 175, 2021, doi: 10.24912/jiksi.v9i1.11591.
[6] Mutammimah, H. Sujaini, and R. D. Nyoto, “Peter Norvig dan Spelling Checker BK-Trees pada Kata Berbahasa Indonesia,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 1–5, 2016.
[7] T. M. Fahrudin, I. Sa’diyah, L. Latipah, I. Z. Atha Illah, C. C. Bey Lirna, and B. S. Acarya, “Aplikasi Pendeteksi Kesalahan Ejaan Bahasa Indonesia Pada Karya Ilmiah Bidang Ilmu Komputer Menggunakan Kebi 1.0 Checker,” Pros. Semin. Nas. Inform. Bela Negara , vol. 2, pp. 64–72, 2021, doi: 10.33005/santika.v2i0.104.
[8] R. Alfred and R. W. Teoh, Improving topical social media sentiment analysis by correcting unknown words automatically , vol. 937. Springer Singapore, 2019.
[9] R. Irsyad, “Penggunaan Python Web Framework Flask Untuk Pemula,” Lab. Telemat. Sekol. Tek. Elektro Inform. , pp. 1–4, 2018.
[10] D. Ghimire, “Comparative study on Python web frameworks: Flask and Django,” no. May, pp. 1–40, 2020, [Online]. Available: http://www.theseus.fi/handle/10024/339796.
[11] M. Dr. Umar Sidiq, M.Ag Dr. Moh. Miftachul Choiri, Metode Penelitian Kualitatif di Bidang Pendidikan , vol. 53, no. 9. 2019.
[12] A. Rijali, “Analisis Data Kualitatif,” Alhadharah J. Ilmu Dakwah , vol. 17, no. 33, p. 81, 2019, doi: 10.18592/alhadharah.v17i33.2374.
[13] N. M. A. J. Astari, Dewa Gede Hendra Divayana, and Gede Indrawan, “Analisis Sentimen Dokumen Twitter Mengenai Dampak Virus Corona Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Sist. dan Inform. , vol. 15, no. 1, pp. 27–29, 2020, doi: 10.30864/jsi.v15i1.332.
[14] U. Chuzaimah Zulkifli, “Pengembangan Modul PreprocessingTeks untuk Kasus Formalisasi dan Pengecekan Ejaan Bahasa Indonesia pada Aplikasi Web Mining Simple Solution (WMSS),” J. Mat. Stat. dan Komputasi , vol. 15, no. 2, p. 95, 2018, doi:
[Vol 17 No 1] [Januari 2023]
10.20956/jmsk.v15i2.5718.
[15] T. M. Fahrudin, I. Sa’diyah, Latipah, I. Z. Atha Illah, C. C. Beylirna, and B. S. Acarya, “Analysis and Development of KEBI 1.0 Checker Framework as an Application of Indonesian Spelling Error Detection,” Int. J. Data Sci. Eng. Anaylitics , vol. 1, no. 2, pp. 12–26, 2021, doi: 10.33005/ijdasea.v1i2.9.
[16] P. Norvig, “How to Write a Spelling Corrector,” 2007. https://norvig.com/spell-correct.html.
[17] T. Shooting, D. Metode, and S. Pakar, “JURNAL CAHAYA BAGASKARA Vol. 6. No. 1 - Februari 2021,” vol. 6, no. 1, 2021.
[18] M. N. Cholis, E. Yudaningtyas, and M. Aswin, “Pengaruh Penggunaan Synonym Recognition dan Spelling Correction pada Hasil Aplikasi Penilaian Esai dengan Metode Longest Common Subsequence dan Cosine Similarity,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 3, no. 2, pp. 138–142, 2019, doi: 10.30743/infotekjar.v3i2.1061.
[19] P. Norvig, “technical papers, essays, reports, software, and other materials by Peter Norvig.” https://norvig.com/.