## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.7, No.2, December 2023, pp. 271~277 e-ISSN: 2548-6861

## Improvement of Spelling Correction Accuracy in Indonesian Language through the Application of Hamming Distance Method
Mudawil Qulub 1 *, Rifqi Hammad 2 *, Pahrul Irfan 3 *, Yuliana 4 ** *Ilmu Komputer, Universitas Bumigora **Institut Shanti Bhuana mudawil@universitasbumigora.ac.id 1 , rifqi.hammad@universitasbumigora.ac.id 2 , irfan@universitasbumigora.ac.id 3 ,
yuliana@shantibhuana.ac.id 4 Article Info ABSTRACT Article history: Received 2023-07-19 Revised 2023-11-01 Accepted 2023-11-07
Spelling correction is a critical feature in software to reduce typing errors, commonly found  in  document  processing  software  and  smartphone  keyboards.  This  research aims to evaluate the accuracy of the Hamming Distance method in correcting words in the Indonesian language, both standard and non-standard forms. The research data is  derived  from  a  previous  study  and  comprises  60  standard  and  non-standard Indonesian  words. Typos are generated by considering the layout of letters on the QWERTY keyboard. Typing  error data is divided into two groups, namely  words with  1  and  2  character  differences.  The  first  test  is  conducted  on  standard  words, achieving an accuracy rate of 98.33% for 1 and 2 character differences. Subsequent testing  on  non-standard  words  shows  an  accuracy  rate  of  100%  for  1  character difference  and  96.67%  for  2  character  differences.  The  results  of  this  research highlight the potential of the Hamming Distance method in improving the quality of spelling correction in the Indonesian language.
Keyword:
Hamming Distance, Spelling Correction,
Indonesian Language.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Tata  Bahasa  adalah  salah  satu  fitur  terpenting  dalam Bahasa  manusia  yang  memberikan  pemahaman  dan  minat terhadap  teks  bagi  pembaca  ataupun  pendengar  [1].  Bahasa sebagai  alat  komunikasi,  digunakan  untuk  menyampaikan buah  pikiran,  pendapat,  atau  suatu  hal  yang  dirasakan  dan dipikirkan oleh seseorang ke orang lain. Pikiran dan pendapat tersebut  akan  mudah  diterima  oleh  orang  lain  jika  Bahasa yang  digunakan  jelas,  tepat  dan  tidak  menimbulkan penafsiran  ganda.  Bahasa  Indonesia  sebagai  Bahasa  resmi disemua pendidikan  sekolah,  mulai dari taman  kanak-kanan sampai  perguruan  tinggi,  dimana  berfungsi  sebagai  sarana pengembangan  dan  pemanfaatan  ilmu  pengetahuan  dan teknologi [2].
Berdasarkan  KBBI  (Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia) Bahasa  Indonesia  terbagi  menjadi  2  yaitu  bahasa  baku  dan tidak  baku.  Bahasa  baku  adalah  versi  bahasa  yang  diangkat dan  disepakati  sebagai  ragam  Bahasa  yang  dijadikan  tolak ukur sebagai Bahasa yang baik dan benar dalam komunikasi bersifat  resmi,  baik  secara  lisan  maupun  tulisan.  Sedangkan
Bahasa tidak baku adalah variasi Bahasa yang memakai kata, struktur  kalimat,  ejaan,  pengucapan  atau  lafal  yang  tidak benar yang digunakan dalam situasi yang tidak resmi [3].
Bahasa Indonesia sebagai Bahasa nasional digunakan lebih dari  222  juta  orang  untuk  berkomunikasi  sekolah,  kantor, kehidupan  sehari-hari  dan  sebagainya  [4].  Terutama  dalam penulisan dokumen, jurnal ilmiah, atau tugas akhir. Namun, dalam penulisan dokumen-dokumen tersebut terdapat kendala yang sering terjadi yaitu kesalahan pada penulisan kata Ketika pengguna  sedang  menggunakan keyboard komputer  atau smartphone [5].  Beberapa  faktor  yang  menjadi  penyebab kesalahan ketik diantaranya yaitu letak huruf keyboard yang berdekatan sehingga menyebabkan slip jari tangan [6].
Para  peneliti  sebelumnya  membagi  kesalahan  ketik menjadi 2 kategori,  yaitu  deteksi  kesalahan dan koreksi [7]. Kesalahan ketik memiliki empat kesaamaan, yaitu penyisipan karakter, permutasi, penggantian dan penghapusan [8]. Dalam mendeteksi  kesalahan  pengetikan  dibutuhkan  program computer  yang  disebut Spell  checker. Spell  checker adalah sebuah  proses  dalam  program  komputer  untuk  memeriksa
272
setiap ejaan kata dalam teks elektronik atau dokumen dalam urutan yang benar [9].
Penelitian  yang  relevan  terkait  kesalahan  ketik yaitu penelitain  yang berjudul Identifikasi Kesalahan Penulisan Kata  (Typographical  Error)  pada  Dokumen  Berbahasa Indonesia  Menggunakan  Metode  N-gram  dan  Levenshtein Distance.  Pengujian  dilakukan  dengan  membagi  jenis kesalahan  penulisan  kata  menjadi  2  yaitu, insertion dan substitution. Dimana  hasil  untuk  jenis insertion didapatkan nilai presisi sebesar 0.97. Sedangkan untuk jenis substitution mendapat nilai recall sebesar 1 [4]. Penelitian selanjutnya terkait kesalahan ketik pada Bahasa Indonesia  menggunakan  metode Burkhard  Keller  Tree dan SymSpell .    Dimana  hasil  dari  pengujian  kedua  metode memiliki  tingkat accuracy, precision, dan recall sama  yaitu 1,  dikarenakan  kedua  metode  menghasilkan  hasil  koreksi kesalahan kata yang sama [10].
Salah  satu  algoritma  yang  digunakan  untuk  pencocokan kata  adalah  algoritma  Hamming  Distance.  Algoritma Hamming  Distance  adalah  salah  satu  algoritma  pencocokan string yang digunakan dalam teori informasi sebagai estimasi kesalahan  kata  dengan  cara  membandingkan  simbol-simbol pada dua string yang memiliki Panjang yang sama [11].
Berdasarkan paparan diatas, dalam penelitian ini dilakukan penerapan  dan  analisa  metode  Hamming  Distance  terhadap kesalahan kata baku dan tidak baku dalam Bahasa Indonesia, untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  lebih  baik  pada  koreksi kesalahan kata.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Alur Penelitian
Alur  penelitian  berikut  memberikan  gambaran  penelitian meliputi  langkah-langkah  yang  ditempuh,  sumber  data, prosedur, yang kemudian diolah dan dianalisis.
Gambar 1. Alur penelitian

## B. Algoritma Hamming Distance
Hamming Distance adalah  algoritma  pengecekan  kata dengan  cara  membandingkan  dua string yang  panjangnya sama, kemudian menghitung jarak kesalahan minimal dengan melakukan  subtitusi  karakter  yang  berbeda  sehingga
memperoleh string yang  tepat.  Berikut  dibawahh  ini  adalah flowchart dari algoritma Hamming Distance [14] .
Gambar 2. Flowchart Hamming Distance

## C. Pengumpulan Data
Data yang penulis pada penelitian ini merupakan data kata baku  dan  kata  tidak  baku  bahasa  Indonesia  yang  berdasar penelitian  “Non-formal  Affixed  Word  Stemming  in Indonesian  Languange”  [12].  Untuk  jumlah  data  kata  yang digunakan pada data kata baku dan tidak baku masing-masing berjumlah 60 kata.
Data  kata  kesalahan  ketik  yang  penulis  gunakan  dalam penelitian ini akan disimulasikan dengan memperhatikan tata letak huruf pada layout keyboard QWERTY. Berikut dibawah ini adalah tabel 1 menampilkan tata letak keyboard QWERTY [13] sebagai acuan untuk membentuk data kesalahan kata.
Mulai Masukkan data target Mengukur jarak antara dua string Membandingkan symbol antara dua string Apakah x = y? Apakah x  y?
Menghitung 𝐻𝐷 =   ∑ 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 Operasi penukaran simbol 𝑑 = 0 𝑑 = 1 Tidak Ya Ya Tidak Dataset Proses perhitungan Hammig Distance Proses perhitungan tingkat akurasi Hasil pengujian Mulai Selesai Selesai Menampilkan data target
Improvement of Spelling Correction Accuracy in Indonesian Language through the Application of Hamming Distance Method (Mudawil Qulub, et al.)
273
TABEL 1
T ATA L ETAK L AYOUT K EYBOARD Q WERTY Huruf Huruf Tetangga Jumlah Huruf Tetangga A SQZWX 5 B NVGHF 5 C VXDFS 5 D FSECRVXW 8 E RWDFS 5 F GDRVTBCE 8 G HFTBYNVR 8 H JGYNUMBT 8 I OUKLJ 5 J KHUMINY 7 K LJIOMU 6 L KOPI 4 M NJKH 4 N MBHJG 5 O PILK 4 P OL 2 Q WAS 3 R TEFGD 5 S DAWXECZQ 8 T YRGHF 5 U IYJKH 5 V BCFGD 5 W EQSDA 5 X CZSDA 5 Y UTHJG 5 Z XAS 3
Pada data kata kesalahan ketik dibagi menjadi dua bagian yaitu nilai perbedaan karakter 1 dan 2 huruf.

## D. Metode Analisis Data
Metode  analisis  data  pada  penelitian  ini  menggunakan metode Confusion Matrix. Confusion Matrix pada dasarnya memberikan  perbandingan  hasil  klarifikasi  yang  dilakukan sistem dengan hasil klarifikasi sebenarnya. Confusion Matrix berbentuk  tabel  matrix  yang  menggambarkan  kinerja  model klasifikasi  pada  serangkaian  data  uji  yang  nilai  sebenarnya diketahui  [15]. Tabel  2 dibawah ini  menunjukkan  tabel dari confusion matrix.
TABEL 2 C ONFUSION M ATRIX Predicted Positive Predicted Negative Actual Positive True Positive (TP) False Negative (FN) Actual Negative False Positive (FP) True Negative (TN)
Untuk  perhitungan accuracy,  precision, dan error  rate menggunakan rumus pada tabel 4 dibawah ini.
TABEL 3 R UMUS P RECISSION , A CCURACY , DAN E RROR R ATE Metriks Rumus accuracy TP + TN TP + FN + TN + FN error rate TP + FN TP + FN + TN + FN precision TP TP + FN

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Berikut  merupakan  tahapan  pengujian  yang  yang dilakukan  pada  algoritma Hamming  Distance dengan menggunakan  data  kata  baku  dan  tidak  baku  bahasa Indonesia. Pada pengujian ini dilakukan pemisahan data kata baku  dan  tidak  baku  pada  basis  data , sehingga  setiap  basis data memiliki dataset masing-masing 60 kata.

## A. Pengujian Kata Baku
Pengujian  algoritma Hamming  Distance dilakukan dengan  perbedaan  kesalahan  kata  1  dan  2  karakter.  Hasil pengujian  disajikan  dalam  tabel  untuk  mengetahui keberhasilan pengecekan tiap katanya.

## 1) Perbedaan 1 Karakter
Hasil  pengujian  algoritma Hamming  Distance pada  kata baku  bahasa  Indonesia  dengan  nilai distance 1  karakter, ditunjukkan pada tabel 4 dibawah ini.
TABEL 4 H ASIL P ENGUJIAN K ATA B AKU DENGAN P ERBEDAAN 1 KARAKTER No Kata Baku Perbedaan 1 karakter Hasil Ditemukan (Y) dan Tidak Ditemukan (T) 1 terjang terjsng Y 2 tuduh tudyh Y 3 terima tetima Y 4 tegur tefur Y 5 pukul pykul Y 6 pimpin pimoin Y 7 coba cova Y 8 siram sirwm Y 9 suruh surih Y 10 simpan sinpan Y 11 sebrang sebtang Y 12 anggap anggsp Y 13 amuk amhk Y 14 ambil ambol Y 15 buka buja Y 16 bantu bahtu Y 17 lepas leoas Y 18 bayang bauang Y 19 injak injqk Y 20 kabul kzbul Y 21 pergok perfok Y 22 tipu perfok Y 23 ulang ukang Y 24 wujud wujhd Y 25 cerita cetita Y 26 betul berul Y 27 manja manha Y 28 ganggu gwnggu Y 29 ganti gajti Y 30 ikut ikyt Y 31 musuh muduh T (tuduh) 32 sabun sagun Y 33 teman tejan Y 34 tukar tukzr Y 35 tanya tanta Y 36 tunjuk tubjuk Y 37 penting penging Y 38 pegang pegahg Y 39 selamat selzmat Y 40 sempat sempxt Y
274 41 korban korgan Y 42 hadap hzdap Y 43 Bukti bjkti Y 44 warna qarna Y 45 dengar denbar Y 46 ketemu ketehu Y 47 benar brnar Y 48 begini beyini Y 49 kawin kaqin Y 50 main maij Y 51 parkir parkur Y 52 dulu dilu Y 53 gendut grndut Y 54 karat karwt Y 55 paling paking Y 56 sabar sagar Y 57 bagus bafus Y 58 sana saba Y 59 cepat crpat Y 60 pagi pqgi Y
Dari hasil pengujian diatas menunjukkan bahwa algoritma Hamming  Distance menghasilkan  perbaikan  kata  baku dengan  nilai  perbedaan  1  karakter  yaitu  sejumlah  59  kata berhasil dan 1 kata gagal di perbaiki.

## 2) Perbedaan 2 Karakter:
Pengujian berikutnya dilakukan dengan kata salah dengan perbedaan    2  karakter.  Dimana  hasil  pengujian  ditunjukkan pada tabel 5.
TABEL 5
H ASIL P ENGUJIAN K ATA B AKU DENGAN P ERBEDAAN 2 KARAKTER No Kata Baku Perbedaan 2 karakter Hasil Ditemukan (Y) dan Tidak Ditemukan (T) 1 terjang twrjsng Y 2 tuduh tidoh Y 3 terima rerkma Y 4 tegur yegjr Y 5 pukul pilyl Y 6 pimpin pomoin Y 7 coba voga Y 8 siram sursm Y 9 suruh durjh Y 10 simpan sumpsn Y 11 sebrang srbramg Y 12 anggap snggao Y 13 amuk smjk Y 14 ambil anbul Y 15 buka biks Y 16 bantu bamti Y 17 lepas lrpqs Y 18 bayang bsyamg Y 19 injak onjsk Y 20 kabul kzbyl Y 21 pergok pwrgik Y 22 tipu topy Y 23 ulang ilsng Y 24 wujud wijuc Y 25 cerita cerots Y 26 betul bwtjl Y 27 manja mahjs Y 28 ganggu gamggi Y 29 ganti fsnti Y 30 ikut okit Y
31 musuh miduh T (tuduh) 32 sabun sqbin Y 33 teman yemsn Y 34 tukar rukwr Y 35 tanya tsnyw Y 36 tunjuk tinjok Y 37 penting pwntkng Y 38 pegang oehang Y 39 selamat selsmwt Y 40 sempat srmoat Y 41 korban kirvan Y 42 Hadap hsdao Y 43 bukti bikri Y 44 warna watns Y 45 dengar dwngat Y 46 ketemu krtenu Y 47 benar bwnat Y 48 begini vegoni Y 49 kawin ksqin Y 50 main mson Y 51 parkir psrkur Y 52 dulu dyli Y 53 gendut grmdut Y 54 karat ketat Y 55 paling pwlung Y 56 sabar savwr Y 57 bagus bsgis Y 58 sana sqma Y 59 cepat xeoat Y 60 pagi psgo Y
Dari pengujian kata baku dengan nilai perbedaan 2 karakter menghasilkan  59  kata  benar  dan  1  kata  salah.  Dimana  kata yang  gagal  di  perbaiki  adalah  kata  “musuh”  dari  kata  yang salah “miduh” menghasilkan kata “tuduh”.

## B. Pengujian Kata Tidak Baku
Pengujian  pada  tahap  ini  menggunakan  kata  bahasa Indonesia  tidak  baku.  Berikut  dibawah  ini  hasil  pengujian dengan perbedaan nilai 1 dan 2 karakter.
1) Perbedaan 1 Karakter :
Berikut tabel 6 dibawah ini menampilkan hasil pengujian kata tidak baku menggunakan algoritma Hamming Distance dengan nilai perbedaaan 1 karakter.
TABEL 6 H ASIL P ENGUJIAN K ATA T IDAK B AKU DENGAN P ERBEDAAN 1 KARAKTER No Kata Tidak Baku Perbedaan 1 karakter Hasil Ditemukan (Y) dan Tidak Ditemukan (T) 1 nerjang netjang Y 2 nuduh njduh Y 3 nerima neroma Y 4 negur negyr Y 5 mukul muluk Y 6 mimpin mimpun Y 7 nyoba nykba Y 8 nyiram nyuram Y 9 nyuruh nhuruh Y 10 nyimpen nykmpen Y 11 nyebrang nywbrang Y 12 nganggep nganggwp Y 13 ngamuk ngamul Y 14 ngambil ngambkl Y
Improvement of Spelling Correction Accuracy in Indonesian Language through the Application of Hamming Distance Method (Mudawil Qulub, et al.)
15 ngebuka ngwbuka Y 16 ngebantu ngegantu Y 17 ngelepas ngrlepas Y 18 kebayang kebsyang Y 19 keinjek keinhek Y 20 kekabul kelabul Y 21 kepergok kepetgok Y 22 ketipu ketiou Y 23 keulang keolang Y 24 kewujud kewijud Y 25 critain crirain Y 26 betulin berulin Y 27 manjain manjsin Y 28 gangguin ganhguin Y 29 gantian gantuan Y 30 ikutan ikytan Y 31 musuhan muduhan Y 32 sabunan sanunan Y 33 temenan temwnan Y 34 tukeran tuleran Y 35 nanyain nanyaon Y 36 nunjukin nunjukon Y 37 mentingin mwntingin Y 38 megangin megangkn Y 39 nyelametin nyekametin Y 40 nyempetin nydmpetin Y 41 ngorbanin ngorbamin Y 42 Ngadepin ngafepin Y 43 ngebuktiin ngebiktiin Y 44 ngewarnain ngewaenain Y 45 kedengeran kedenferan Y 46 ketemuan keyemuan Y 47 beneran bemeran Y 48 ginian gimian Y 49 kawinan kaqinan Y 50 mainan msinan Y 51 parkiran parkoran Y 52 duluan dulian Y 53 gendutan genditan Y 54 karatan kawatan Y 55 palingan pqlingan Y 56 sabaran sabatan Y 57 kebagusan kebagudan Y 58 sanaan sanaam Y 59 cepetan ceprtan Y 60 sepagian sepqgian Y
Dari  pengujian  kata  tidak  baku  algoritma Hamming
Distance diatas  menghasilkan  60  kata  berhasil  diperbaiki tanpa ada satu kata yang salah.

## 2) Perbedaan 2 Karakter
Pada pengujian data kata tidak baku dengan perbedaan 2 karakter algoritma Hamming Distance ditunjukkan pada tabel 7 berikut.
TABEL 7
H ASIL P ENGUJIAN K ATA T IDAK B AKU DENGAN P ERBEDAAN 2 KARAKTER No Kata Tidak Baku Perbedaan 2 karakter Hasil Ditemukan (Y) dan Tidak Ditemukan (T) 1 nerjang nsrjsng Y 2 nuduh nufih Y 3 nerima neroms Y 4 negur negie Y 5 mukul mjkyl Y 6 mimpin mompib Y 7 nyoba nypbs Y 8 nyiram nyitsm Y 9 nyuruh nyiruj T (nyiram) 10 nyimpen ntimpwn Y 11 nyebrang nywbrsng Y 12 nganggep nganffep Y 13 ngamuk ngamil Y 14 ngambil nganbol Y 15 ngebuka ngevika Y 16 ngebantu ngwbanti Y 17 ngelepas ngelrpds Y 18 kebayang kecaysng Y 19 keinjek keinjwl Y 20 kekabul kekanuk Y 21 kepergok kdperfok Y 22 ketipu kstipi Y 23 keulang kejlzng Y 24 kewujud kewijux Y 25 critain criyaon Y 26 betulin bwtilin Y 27 manjain mznjsin Y 28 gangguin ganfgoin Y 29 gantian gznrian Y 30 ikutan okytan Y 31 musuhan mudujan Y 32 sabunan saguman Y 33 temenan trmenzn Y 34 tukeran tiketan Y 35 nanyain nantaon Y 36 nunjukin ninjykin Y 37 mentingin mwntingkn Y 38 megangin mefamgin Y 39 nyelametin nyekamptin Y 40 nyempetin nywmprtin Y 41 ngorbanin ngorvsnim Y 42 ngadepin ngsdwpin Y 43 ngebuktiin nfebukyiin Y 44 ngewarnain ngeqarmain Y 45 kedengeran kefengerzn Y 46 ketemuan krtemian Y 47 beneran banetan Y 48 ginian gonisn Y 49 kawinan kswiman Y 50 mainan msonan Y 51 parkiran psrliran Y 52 duluan diluzn Y 53 gendutan gensuran Y 54 karatan kstatan Y 55 palingan pwlungan Y 56 sabaran sanatan T (karatan) 57 kebagusan krbafusan Y 58 sanaan sanssn Y 59 cepetan crpwtan Y 60 sepagian srpahian Y
276
Hasil  pengujian  kata  tidak  baku  dengan  algoritma
Hamming Distance dengan perbedaan 2 karakter menghasilkan 58 kata berhasil diperbaiki sesuai target dan 2 kata gagal diperbaiki.

## C. Perhitungan Persentase Keberhasilan
Hasil  dari  setiap  pengujian memiliki  persentase keberhasilan yang hampir sama dalam melakukan perbaikan kata terhadap kata baku dan tidak baku dengan perbedaan 1 dan  2  karakter.  Perbandingan  tingkat  akurasi  dihitung berdasar pada jumlah kata benar dan kata salah pada tabel 4, 5, 6, dan 7.

## 1) Persentase Keberhasilan Kata Baku
Hasil  persentase  tingkat  keberhasilan  koreksi  kesalahan kata  baku  dengan  perbedaan  1  dan  2  karakter  ditampilkan pada tabel 8 berikut ini.
TABEL 8 P ERBANDINGAN T INGKAT K EBERHASILAN P ENGUJIAN K ATA B AKU Nama Algoritma Benar Salah Akurasi Hamming Distance dengan perbedaan 1 karakter 59 1 98,33% Hamming Distance dengan perbedaan 2 karakter 59 1 98,33%
Dari  persentase  keberhasilan  algoritma Hamming Distance untuk  koreksi  kesalahan kata  baku  deengan perbedaan 1 dan 2 karakter menghasilkan tingkat persentase yang sama yaitu 98,33%. Kata yang gagal diperbaiki adalah kata  “musuh”.  Dimana  kata  salah  yang  digunakan  dengan perbedaan 1  karakter  adalah  “muduh”  dan  perbedaan 2 karakter yaitu  “miduh”.  Dari  kedua  kesalahan  kata  tersebut menghasilkan kata “tuduh”.

## 2) Persentasi Keberhasilan Kata Tidak Baku
Hasil  persentase  pengujian  pada  kata  tidak  baku  dengan perbedaan 1 dan 2 karakter ditampilkan pada tabel 9 berikut.
TABEL 9 P ERBANDINGAN T INGKAT K EBERHASILAN P ENGUJIAN K ATA T IDAK B AKU Nama Algoritma Benar Salah Akurasi Hamming distance dengan perbedaan 1 karakter 60 0 100% Hamming distance dengan perbedaan 2 karakter 58 2 96,67%
Dari hasil presentasi pengujian algoritma pada kata tidak baku menghasilkan tingkat akurasi 100% dengan perbedaan 1 karakter. Sedangkan untuk perbedaan 2 karakter menghasilakan  tingkat  akurasi  96,67%,  dimana  58  kata berhasil dan 2 kata gagal.

## D. Pengukuran dengan Confusion Matrix
1) Kata Baku Dengan Perbedaan 1 Karakter
Hasil confusion matrix ditampilkan pada tabel 10 berikut.
TABEL 10 C ONFUSION M ATRIX K ATA B AKU DENGAN N ILAI D ISTANCE 1 Kata Baku Diproses Benar Tidak Diproses Berhasil 59 1 Gagal 0 0
Bedasarkan data pada tabel, pengujian algoritma Hamming Distance kata  baku  dengan  perbedaan  1  karakter menghasilkan tingkat accuracy 0,983, precision 1 , dan error rate 0,016 .

## 2) Kata Baku Perbedaan 2 Karakter
Hasil confusion  matrix kata  baku  dengan  perbedaan  2 karakter ditunjukkan pada tabel 11 dibawah ini.
TABEL 11 C ONFUSION M ATRIX K ATA B AKU DENGAN N ILAI D ISTANCE 2 Kata Baku Diproses Benar Tidak Diproses Berhasil 59 1 Gagal 0 0
Berdasarkan data pada tabel 13, hasil pengujian kata baku dengan kata salah dengan perbedaan 2 karakter menghasilkan hasil  yang  sama  dengan  1  karakter.  Dimana  menghasilkan tingkat  yaitu accuracy 0,98 3 , precision 1, dan error  rate 0,016 .
3) Kata Tidak Baku dengan Perbedaan 1 Karakter
Hasil confusion  matrix untuk  kata  tidak  baku  dengan perbedaan 1 karakter ditampilkan pada tabel 12 berikut.
TABEL 12 C ONFUSION M ATRIX K ATA T IDAK B AKU DENGAN N ILAI D ISTANCE 1 Kata Baku Diproses Benar Tidak Diproses Di- Autocorrect 60 0 Tidak Di- Autocorrect 0 0
Berdasarkan data tabel 12, hasil pengujian kata tidak baku dengan perbedaan 1 karakter, menghasilkan tingkat accuracy 1, precision 1 , dan error rate 0 .
4) Kata Tidak Baku dengan Perbedaan 2 Karakter
Hasil confusion  matrix untuk  kata  tidak  baku  dengan perbedaan 2 karakter ditampilkan pada tabel 13 berikut.
TABEL 13 C ONFUSION M ATRIX K ATA T IDAK B AKU DENGAN N ILAI D ISTANCE 2 Kata Baku Diproses Benar Tidak Diproses Di- Autocorrect 58 2 Tidak Di- Autocorrect 0 0
Berdasarkan data tabel 13, hasil pengujian kata tidak baku dengan perbedaan 2 karakter, menghasilkan tingkat accuracy 0,966. precision 1 , dan error rate 0,033.
Improvement of Spelling Correction Accuracy in Indonesian Language through the Application of Hamming Distance Method (Mudawil Qulub, et al.)
277

## E. Grafik Hasil Perhitungan Confusion Matrix

## 1) Grafik Kata Baku
Grafik  hasil  pengujian  algoritma Hamming  Distance dengan dengan perbedaan karakter 1 dan 2 ditampikan pada gambar  3 berikut.

## Gambar 3. Kata Baku Algoritma Hamming Distance
2) Grafik Kata Tidak Baku
Grafik hasil pengujian kata tidak baku algoritma Hamming Distance dengan  dengan  perbedaan  1  dan  2  karakter ditampikan pada gambar 4 berikut.
Gambar 4. Kata Tidak Baku Algoritma Hamming Distance

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisa  dan  evaluasi  yang  dilakukan terhadap  pengujian,  dimana  pengujian  dilakukan  dengan memisahkan kata baku dan tidak baku pada basis data dapat disimpulkan  sebagai  berikut.  Pada  pengujian  kata  baku, skenario  dilakukan dengan  kata salah  memiliki perbedaan 1 dan  2  karakter,  dimana  algoritma Hamming  Distance menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  sama  yaitu  98,33%.
Pengujian berikutnya pada kata tidak baku, skenario pertama pengujian  menggunakan  kata  salah  dengan  perbedaan  1 karakter  menghasilkan  tingkat  akurasi  100%.  Kemudian skenario  kedua,  pengujian  kata  salah  dengan  perbedaan  2 karakter menghasilkan tingkat akurasi sebesar 96,67%.
D AFTAR P USTAKA
[1] A. Musyafa, Y. Gao, A. Solyman, C. Wu, and S. Khan, “Automatic Correction of Indonesian Grammatical Errors Based on Transformer,” Appl.  Sci. ,  vol.  12,  no.  20,  p.  10380,  Oct.  2022,  doi: 10.3390/app122010380.
[2] A. Muchti and Y. Ernawati, “Penguasaan Kosakata Baku Dan Tidak Baku:  Sebuah  Studi  Kasus  Mahasiswa  UBD,” J.  Ilm.  Bina  Edukasi , vol. 15, no. 1, pp. 61–70, Jun. 2022, doi: 10.33557/jedukasi.v15i1.1762. [3] D.  Ginting,  “Kemampuan Membedakan  Bahasa  Indonesia  Baku dan Tidak  Baku  Oleh  Siswa  (Studi  Kasus  Siswa  SMP  Negeri  3 Mardingding),” no. 1.
[4] 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”.
[5] Cahyo  Prianto,  D.  Markuci,  and  S.  F.  Pane,  “Implementasi  Spelling Corrector Untuk Mengatasi Typographical Error Pada Fitur Pencarian Aplikasi Kamus Istilah Informatika,” J. Teknol. Inf. J. Keilmuan Dan Apl.  Bid.  Tek.  Inform. ,  vol.  17,  no.  1,  pp.  20–30,  Jan.  2023,  doi: 10.47111/jti.v17i1.5520.
[6] S.  N.  Agustin,  I.  Mufarrihah,  and  D.  R.  Prehanto,  “Aplikasi Pengoreksian Kesalahan Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Jaro Winkler Distance Dan Levenshtein Distance Berbasis Web”.
[7] W.  L.  Wong,  M.  M.  Muhammad,  K.  P.  Chuah,  N.  Saimi,  A.  H. Ma’arop, and  R.  Elias,  “Did  you  Run the  Telegram?  Use  of  Mobile Spelling Checker on Academic Writing,” Multiling. Acad. J. Educ. Soc. Sci. ,  vol.  10,  no.  1,  p.  Pages  1-19,  Jan.  2022,  doi: 10.46886/MAJESS/v10-i1/7379.
[8] K. Goslin and M. Hofmann, “English Language Spelling Correction as an Information Retrieval Task Using Wikipedia Search Statistics”.
[9] D. A. Anggoro and I. Nurfadilah, “Active Verb Spell Checking Mem- +  P  in  Indonesian  Language  Using  the  Jaro-Winkler  Distance Algorithm,” Iraqi  J.  Sci. ,  pp.  1811–1822,  Apr.  2022,  doi: 10.24996/ijs.2022.63.4.38.
[10]  M.  H.  Ferdiansyah  and  I.  K.  D.  Nuryana,  “Analisis  Perbandingan Metode  Burkhard  Keller  Tree  dan  SymSpell  dalam  Spell  Correction Bahasa Indonesia,” vol. 04, 2023.
[11]  Y.  N.  Gulo,  “Penerapan  Algoritma  Hamming  Distance  Untuk Pencarian Teks Pada Aplikasi Ensiklopedia Indonesia,” vol. 1, no. 2, 2022.
[12]  R.  B.  S.  Putra  and  E.  Utami,  “Non-formal  affixed  word  stemming  in Indonesian  language,”  in 2018  International  Conference  on
Information and Communications Technology (ICOIACT) , Yogyakarta: IEEE, Mar. 2018, pp. 531–536. doi: 10.1109/ICOIACT.2018.8350735.
[13]  A. Kirk, “Improving the Accuracy of Mobile Touchscreen QWERTY Keyboards”.
[14]  T. K. Wulandari, E. D. Oktaviani, and A. Lestari, “Penerapan Metode Binary  Search  dan  Hamming  Distance  pada  E-library  SMAN  2 Katingan Hilir,” vol. 2, 2022.
[15]  D.  S.  Suparno,  “Pengenalan  Pola  Untuk  Mengetahui  Jumlah  Target Pengunjung  Mall  Berdasarkan  Usia,  Gender,  Pendapatan  Pertahun, Pengeluaran,  Tujuannya  Untuk  Mempermudah  Mengetahui  Target Pasar Menggunakan Metode  EDA,  K-Means,  Hierarchial  Clustering, Confusion Matrix,” vol. 3, no. 2, 2021.
1 1 0 0.966 1 0.33 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 accuracy precision error rate Kata Tidak Baku Hamming Distance nilai distance 1 nilai distance 2