Cyberspace : Jurnal Pendidikan Teknologi informasi Volume 6, Nomor 2, Oktober 2022, hal. 130-141 ISSN 2598-2079 (print) | ISSN 2597-9671 (online)

## DETEKSI KATA TAK BAKU DAN KESALAHAN PENULISAN KATA PADA TUGAS AKHIR MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE DICTIONARY LOOKUP
*Alim Misbullah 1 , Viska Mutiawani 1 , dan Cut Sri Mulyani 1
1 Jurusan Informatika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Syiah Kuala, Darussalam, Banda Aceh, 23111, Indonesia E-mail: misbullah@unsyiah.ac.id, viska.mw@unsyiah.ac.id, cut.sri@s1.informatika.unsyiah.ac.id

## Abstract
Dictionary  lookup  is  a  simple  searching  method  that  aimed  to  find  a  word  in  the dictionary. The technique is effectively implemented to find the incorrect spelling based  on  the  lexical  resource.  This  research  will  create  a  system  to  detect  non- standard  and  misspell  words  by  looking  into  Standard  Indonesian  Language Dictionary (KBBI) and Kateglo Dictionary. In addition, the lookup process of the system is optimized by utilizing an index in the database. To validate the system, the front-end interface is created by displaying the options for end-user to upload their documents. The  system  will  be  evaluated  by  using  40 documents of  the  students' final project. The testing result shows that the average document processing speed is 187 words per second. The average of incorrect words in each document is 2.76%, with a precision value is 28.71%. The low precision is caused by the higher value of False  Positive,  which  was  determined  by  non-existence  words  in  the  dictionary. However,  the  system  has  shown  good  performance  by  obtaining  higher  True Negative values from each document which implies the accuracy is also high.
Keywords: dictionary lookup, word  index, database, speed, accuracy

## Abstrak
Dictionary lookup merupakan sebuah metode pencarian sederhana yang bertujuan untuk  menemukan  kata  di  dalam  sebuah  kamus.  Metode  ini  secara  efektif  dapat diimplementasikan untuk menemukan kesalahan penulisan kata berdasarkan sumber leksikal.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  membangun  sebuah  sistem  yang  dapat mendeteksi kata yang tidak standar dan kesalahan penulisan kata dengan melakukan pencarian  kata  tersebut  di  dalam  Kamus  Besar  Berbahasa  Indonesia  (KBBI)  dan Kamus  Kateglo.  Selain  itu,  process  pencarian  kata  di  dalam  kamus  dioptimisasi dengan  mengutilisasi index yang  ada  pada database .  Validasi  sistem  dilakukan dengan  membangun  sistem  antarmuka  yang  menampilan  opsi  kepada  pengguna untuk  mengunggah  dokumennya.  Sistem  dievaluasi  menggunakan  40  dokumen tugas  akhir  mahasiswa.  Hasil  uji  menunjukkan  bahwa  rata-rata  dokumen  dapat diproses  dengan  kecepatan  187  kata  tiap  detik.  Rata-rata  kesalahan  kata  yang terdapat di setiap dokumen adalah 2,76% dengan nilai presisi adalah 28,71%. Nilai presisi yang rendah disebabkan oleh tingginya nilai False Positive yang ditentukan
oleh tidak adanya kata tersebut di dalam kamus. Namun, sistem yang dibangun sudah memperoleh nilai True Negative yang tinggi sehingga akurasi juga menjadi tinggi.
Kata Kunci: dictionary lookup, index kata , database, kecepatan, akurasi

## 1. Pendahuluan
Bahasa  Indonesia  merupakan  bahasa  resmi  yang  digunakan  di  Indonesia.  Pada penulisan  karya  tulis  ilmiah  seperti  skripsi,  jurnal,  tesis,  disertasi,  dan  beberapa  karya sejenis lainnya, semua harus ditulis dengan Bahasa Indonesia ragam baku. Penggunaan bahasa  baku  pada  tulisan-tulisan  dimaksud  akan  membuat  para  pembaca  lebih  mudah memahami  konteks  yang  dimaksud  oleh  penulis  dan  memperkecil  kemungkinan  salah tafsir.
Kualitas sebuah karya tulis ilmiah tidak hanya dilihat dari isi dan ide atau pemikiran penulis, tetapi juga penggunaan bahasa dalam penulisan. Salah satu penggunaan Bahasa Indonesia pada karya tulis ilmiah adalah penulisan skripsi tugas akhir yang diwajibkan oleh  setiap  universitas  untuk  jenjang  sarjana.  Setiap  universitas  menerbitkan  buku panduan  yang  menyebutkan  bahwa  Bahasa  Indonesia  yang  digunakan  dalam  menulis proposal atau laporan tugas akhir adalah bahasa tulis yang baku. Penggunaan ejaan juga harus  berpedoman  pada  ejaan  Bahasa  Indonesia  yang  telah  disempurnakan  [1].  Semua kata yang digunakan juga harus merujuk kepada Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI).
Salah satu cara untuk mengetahui apakah kata yang digunakan dalam sebuah tulisan itu baku atau tidak adalah dengan merujuk ke kata-kata yang terdapat di dalam KBBI. Jika setiap kata dari tulisan yang diperiksa terdapat di dalam kamus, maka kata itu adalah layak  disebut  kata  baku.  Sebaliknya,  jika  kata  tersebut  tidak  terdapat  di  dalam  kamus maka kata tersebut kemungkinan bukan termasuk kata baku, atau merupakan istilah asing (bukan Bahasa Indonesia), atau merupakan kata dengan kesalahan tipografi (salah tik). Salah satu kesulitan yang akan dihadapi saat melakukan pengecekan yaitu adanya kata- kata yang merupakan istilah dari bahasa asing dikarenakan tulisan-tulisan yang berasal dari  tema  keilmuan  matematika  dan  pengetahuan  alam,  khususnya  bidang  informatika atau ilmu komputer.
Berdasarkan hal di atas, maka penelitian ini dilakukan untuk memeriksa kebenaran tulisan dan pengetikan dari naskah tugas akhir mahasiswa Informatika yang saat ini telah menjadi  alumni.  Tahapan  yang  akan  dilakukan  nanti  dimulai  dengan  membentuk  dua jenis kamus, yaitu kamus Bahasa Indonesia yang berisi kosakata Bahasa Indonesia dari semua kelas kata dan kamus istilah asing. Kosakata Bahasa Indonesia didapat dari situs KBBI  daring,  sedangkan  kumpulan  istilah  asing  didapat  dari  situs  kateglo.com  yang dikembangkan  oleh  Ivan Lanin,  Romi  Hardiyanto,  dan  Arthur  Purnama.  Kamus  inilah yang akan digunakan nantinya dalam memeriksa tulisan tugas akhir mahasiswa.
Salah  satu  penelitian  terkait  yang  dilakukan  oleh  Hamzah  [2]  pada  tahun  2016 mengungkapkan bahwa kesalahan penulisan ejaan kata umumnya disebabkan oleh dua hal,  yaitu  galat  tipografi  dan  ketidaktahuan  penulis  terhadap  kosakata  baku  Bahasa Indonesia. Galat tipografi biasanya terjadi karena kelalaian penulis yang tidak disengaja seperti  fokus  yang terganggu,  slip  tangan  atau  jari akibat  kedekatan tombol  huruf saat mengetik, atau sebab lainnya.
Metode yang digunakan dalam pemeriksaan naskah mahasiswa untuk menemukan kesalahan  penulisan  adalah  metode dictionary  lookup .  Metode  ini  telah  dilakukan  di beberapa penelitian terkait deteksi kesalahan kata seperti yang dikaji oleh Maghfira [3] dan Hadi [4]. Menurut Maghfira [3] dalam artikel jurnalnya, metode dictionary lookup dinilai efektif dalam menentukan suatu ejaan kata bernilai benar atau salah berdasarkan
Lexical Resource . Metode ini tergolong sederhana apalagi untuk menentukan non-word error. Namun penelitian tersebut belum mempertimbangkan istilah dari bahasa asing yang digunakan  dalam  pengujiannya.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  selain  memeriksa kesalahan  penulisan  dengan  metode dictionary  lookup ,  juga  akan  mempertimbangkan istilah bahasa asing dalam pengujiannya.

## 2. Kajian Pustaka

## A. Kata Baku dalam Bahasa Indonesia
Dalam KBBI Edisi Keempat disebutkan pengertian baku adalah pokok, utama; tolok  ukur  yang  berlaku  untuk  kuantitas  dan  kualitas  yang  ditetapkan  berdasarkan kesepakatan; standar. Sementara menurut Kosasih dan Hermawan [5] kata baku adalah kata yang diucapkan atau ditulis oleh seseorang sesuai dengan kaidah atau pedoman yang dibakukan.  Kaidah  standar  yang  dimaksud  dapat  berupa  pedoman  ejaan  yang disempurnakan (EYD), tata bahasa baku, dan kamus. Kata baku umumnya sering dipakai pada kalimat resmi atau ragam bahasa baku, baik itu melalui lisan ataupun tulisan. Kata baku dalam bahasa Indonesia ini juga memiliki  beberapa ciri-cir. Pertama, baik secara lisan maupun tulisan, kata baku digunakan dalam situasi resmi, seperti surat menyurat dinas,  perundang-undangan,  karangan  ilmiah,  laporan  penelitian  dan  lainnya.  Ragam bahasa baku tidak diwarnai atau dicampuri oleh dialek atau logat tertentu. Kedua, baik secara lisan maupun tulisan, kata baku menggunakan ketentuan-ketentuan yang berlaku dalam  Pedoman  Umum  Ejaan  Bahasa  Indonesia.  Ketiga,  baik  secara  lisan  maupun tulisan,  ragam  baku  memenuhi  fungsi  gramatikal  seperti  subjek,  predikat,  dan  objek secara eksplisit dan lengkap [6].
Setiorini [7] dalam artikel jurnalnya mengatakan bahwa penggunaan bahasa akan berubah sesuai dengan kebutuhan penuturnya. Sebagai contoh, bahasa yang digunakan saat  seseorang  berpidato  atau  berceramah  dalam  sebuah  seminar  akan  berbeda  dengan bahasa  yang  digunakannya  saat  mengobrol  atau  bercengkerama  dengan  keluarganya. Bahasa itu akan berubah lagi saat ia menawar atau membeli sayuran di pasar. Kesesuaian antara  bahasa  dan  pemakaiannya  ini  disebut  ragam  bahasa.  Dalam  penggunaan  bahasa (Indonesia)  dikenal  berbagai  macam  ragam  bahasa  dengan  pembagiannya  masing- masing,  seperti  ragam  formal-semi  formal-nonformal;  ujaran-tulisan;  jurnalistik;  iklan; populer dan ilmiah.
Menurut Hasan Alwi [8], ragam bahasa ini memiliki dua ciri, yaitu kemantapan dinamis dan kecendekiaan. Kemantapan dinamis berarti aturan dalam ragam bahasa ini telah  berlaku  dengan  mantap,  tetapi  bahasa  ini  tetap  terbuka  terhadap  perubahan (terutama  dalam  kosakata  dan  istilah).  Ciri  kecendekiaan  terlihat  dalam  penataan penggunaan bahasa secara teratur, logis, dan masuk akal. Ragam bahasa ini bersifat kaku dan terikat pada aturan-aturan bahasa yang berlaku. Sebagai bahasa baku, terdapat standar tertentu yang harus dipenuhi dalam penggunaan ragam bahasa ilmiah. Standar  tersebut meliputi penggunaan tata bahasa dan ejaan bahasa Indonesia baku. Tata bahasa Indonesia yang baku meliputi penggunaan kata, kalimat, dan paragraf yang sesuai dengan kaidah baku. Kaidah tata bahasa Indonesia yang baku adalah kaidah tata bahasa Indonesia yang sesuai dengan aturan berbahasa yang ditetapkan oleh Pusat Bahasa Indonesia. Sementara itu,  kaidah  ejaan  bahasa  Indonesia  yang  baku  adalah  kaidah  ejaan  bahasa  Indonesia. Sesuai dengan ragam bahasanya, aturan-aturan ini mengikat penggunaan bahasa dalam karya tulis ilmiah.
Salah  satu  funsgi  kata  baku  dalam  Bahasa  Indonesia  adalah  sebagai  kerangka acuan  [6].  Kata  baku  sebagai  kerangka  acuan  artinya  kata  baku menjadi  patokan bagi
benar  atau  tidaknya  pemakaian  bahasa  seseorang  atau  kelompok.  Namun  terkadang banyak  kata  tak  baku  yang  sangat  sering  ditemukan  pada  tulisan  ilmiah  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Contoh Kata Tak Baku dan Kata Baku No. Kata Tak Baku Kata Baku 1 Analisa Analisis 2 Praktek Praktik 3 Desaign Desain 4 Aktip Aktif 5 Diagnosa Diagnosis 6 Detil Detail 7 Efektifitas Efektivitas 8 Hirarki Hierarki 9 Hipotesa Hipotesis 10  Katagori Kategori

## B. Typographical Error (Kesalahan Pengetikan)
Ketika  membuat  karya  tulis  ilmiah,  sering  sekali  terjadi  kesalahan  dalam  hal pengetikan.  Kesalahan  tersebut  dapat  berupa  kurangnya  pengetahuan  mahasiswa  akan ejaan yang benar sesuai dengan kamus besar Bahasa Indonesia, kelalaian mahasiswa yang tidak disengaja, kesalahan pengaturan aplikasi yang digunakan untuk media pengetikan dan beberapa hal lain yang menyebabkan terjadinya kesalahan ejaan kata [2].
Kesalahan  ejaan  merupakan  keadaan  di  mana  terjadi  kesalahan  penulisan susunan  kata.  Berdasarkan  sejarahnya,  awalnya  keadaan  ini  berhubungan  dengan kesalahan  penulisan  kata  secara  manual, namun  saat  ini  hal  tersebut juga  dapat  terjadi pada proses pengetikan yang dilakukan dengan bantuan mesin ketik dan komputer. Hal tersebut  dapat  terjadi  dikarenakan  kesalahan  mekanik  juga  tangan  atau  jari  memeleset saat mengetik, selain itu terkadang juga disebabkan oleh ketidaktahuan seseorang tentang bagaimana pengejaan tulisan yang benar [3].
Berdasarkan jenis katanya typographical error dapat dibedakan menjadi 2 tipe yaitu non-word  spelling  error dan real-word  spelling  error . Non-word  spelling  error merupakan kesalahan penulisan kata di mana kata tersebut tidak dapat ditemukan dalam kamus  (tidak  memiliki  makna).  Sedangkan real-word  spelling  error merupakan kesalahan penulisan kata di mana kata tersebut dapat ditemukan dalam kamus (memiliki makna) namun bukan kata yang dimaksud dalam dokumen [3].
Tahap awal yang dilakukan untuk menghasilkan tulisan yang bebas dari salah eja  adalah  pendeteksian.  Menurut  Maghfira  [3],  deteksi  kesalahan  ejaan  merupakan proses  pengecekan  validitas  suatu  kata  dalam  bahasa  tertentu,  suatu  kata  disebut valid jika kata tersebut dapat ditemukan dalam lexical resource. Lexical resource merupakan database di mana data di dalamnya dapat berupa corpus , lexicon , word list atau bentuk lain. Proses utama dari error detection adalah membandingkan kata dalam teks dengan kata yang terdapat pada lexical resource . Banyak metode yang dapat digunakan untuk proses deteksi kesalahan penulisan kata, namun yang umumnya digunakan untuk deteksi non-word error adalah deteksi menggunakan Dictionary Lookup dan N-Gram Analysis . Metode dictionary  lookup merupakan  metode  yang  sering  digunakan  dalam menentukan non-word error .  Proses  yang  dilakukan  pada metode ini  yaitu  melakukan pengecekan apakah kata yang dimaksud terdaftar dalam kamus atau tidak, jika tidak ada maka  kata  ini  dianggap  sebagai non-word .  Cara  ini  termasuk  cara  yang  efektif  untuk menentukan  kata  termasuk  salah  penulisannya  atau  tidak,  namun  jumlah  kata  dalam
kamus yang banyak dapat berakibat pada proses pengecekan menjadi lama, oleh karena itu  dibutuhkan  teknik  optimasi  pada  teknik  pencarian  kata.  Teknik  optimasi  dapat dilakukan dengan penggunaan binary search dan hash seperti pada penelitian [9].

## C. Dictionary Lookup
Dictionary  lookup  merupakan  metode  yang  melakukan  pencarian  secara sederhana  untuk  melihat  keberadaan  kata  di  dalam  kamus  atau  daftar  kata  yang  telah dibuat (Putra, Sujaini, & Safriadi, 2018). Metode dictionary lookup merupakan sebuah metode  yang  sering  digunakan  dalam  menentukan  non-word  error,  yaitu  kesalahan penulisan  kata  yang  menjadikan  ia  tidak  dapat  ditemukan  dalam  kamus.  Proses  yang dilakukan  pada  metode  ini  yaitu  melakukan  pengecekan  apakah  kata  yang  dimaksud terdaftar dalam kamus atau tidak, jika tidak ada maka kata ini dianggap sebagai non-word. Menurut Soleh [9] , cara ini termasuk cara yang efektif untuk menentukan kata termasuk salah  penulisannya  atau  tidak,  namun  jumlah  kata  dalam  kamus  yang  banyak  dapat berakibat  pada  proses  pengecekan  menjadi  lama.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  teknik optimasi pada teknik pencarian kata. Pada penelitian Soleh et al. (2011) teknik optimasi dilakukan dengan penggunaan binary search dan hash.

## D. PHP Framework Laravel
PHP  adalah  singkatan  perulangan  untuk  PHP:  Hypertext  Preprocessor,  yaitu bahasa  pemrograman  yang  digunakan  secara  luas  untuk  penanganan  pembuatan  dan pengembangan  sebuah  situs  web.  Ada  banyak  framework  PHP  yang  popular,  salah satunya Laravel. Framework Laravel dibuat oleh Taylor Otwell, Proyek Laravel dimulai pada  April  2011.  Laravel  merupakan  Framework  PHP  yang  menekankan  pada kesederhanaan dan fleksibilitas pada desainnya. Sama seperti framework lainnya, Laravel dibangun dengan basis MVC (Model, View, Controller). Banyak situs survei yang merilis bahwa framework Laravel ini merupakan yang terpopuler dibandingkan framework PHP lainnya. (Rohman, 2014)

## 3. Metode Penelitian
Penelitian ini terbagi dalam beberapa tahapan seperti yang terlihat pada Gambar 1. Tahap awal yang dilakukan pada penelitian ini yaitu mengidentifikasi masalah. Hal ini bertujuan  untuk  memastikan  ruang  lingkup  penelitiannya.  Pada tahap  ini  diidentifikasi latar belakang serta rumusan masalah yang akan diselesaikan.

## Gambar 1. Alur Tahapan Penelitian
Selanjutnya,  langkah  yang  dilakukan  pada  tahapan  kedua  yaitu  mencari  sumber kajian  sebagai  pengetahuan  dasar  dari  berbagai  macam  literatur  yang  dapat  dijadikan landasan  dalam  pengerjaan  penelitian  ini.  Tujuan  studi  literatur  dilakukan  untuk memahami lebih dalam permasalahan dari penelitian ini. Sumber yang digunakan dalam studi  literatur  ini  berasal  dari  beberapa  artikel  dan  buku  yang  membahas  topik  yang relevan dengan penelitian ini.
Tahapan ketiga merupakan tahapan yang sangat penting dalam penelitian ini karena pengumpulan data merupakan komponen pendukung utama untuk melakukan penelitian ini. Data yang dikumpulkan berasal dari beberapa sumber diantaranya data kamus Bahasa Indonesia  pada  situs  KBBI  daring  dan  data  kamus  istilah  asing  berasal  dari  situs kateglo.com . Pengambilan data dilakukan dengan menggunakan teknik scraping dengan memanfaatkan  fitur  dari webscraper.io .    Semua  kata  diambil  dari  situs  halaman  per halaman hingga tuntas, kemudian dilakukan proprocessing untuk membersihkan halaman tersebut  sebelum  disimpan  dalam  format plain  text . Adapun  data  naskah  tugas  akhir mahasiswa dikumpulkan dari arsip Jurusan Informatika atau alumni secara langsung.
Tahapan implementasi program dikerjakan dengan  menggunakan bahasa PHP dan framework Laravel. Kode skrip disusun untuk memproses tahapan dari awal hingga akhir, dimulai  dari  proses preprocessing ,  kemudian  proses Dictionary  Lookup pada  saat melengkapi kamus dan saat mencari kata yang salah pada naskah tugas akhir. Tahapan terakhir  yang  dilakukan  adalah analisa  hasil  yaitu  terbentuknya  kamus  kota  kata yang lengkap  sehingga  dapat  digunakan  untuk  memeriksa  dan  menemukan  kata-kata  yang salah dan keliru dalam tulisan ilmiah tugas akhir mahasiswa  Jurusan Informatika. Saat melakukan Dictionary Lookup pada pengecekan tugas akhir, kata-kata yang tidak terdapat di kamus akan ditandai dan dihitung jumlahnya pada setiap dokumen. Kata-kata salah yang sudah dikumpulkan dalam satu dokumen dianalisis kesalahannya. Lalu akan diuji keakuratan algoritma pada penelitian ini dengan menggunakan confusion matrix .

## 4. Hasil dan Pembahasan
Tahap  awal  dalam  pembangunan  kamus diawali  dengan  mengumpulkan  kosakata. Kosakata  yang  dibutuhkan  meliputi  kosakata  bahasa  Indonesia,  singkatan-  singkatan, serta istilah asing. Kosakata diambil dari situs yang terdiri dari banyak halaman, sehingga digunakan web scraper untuk mempercepat pengumpulan kata. Setelah dilakukan proses scraping, diperoleh kata bahasa Indonesia dari tujuh kelas kata yaitu adjektiva, adverbia, nomina,  numeralia,  partikel,  pronomina,  dan  verba  dengan  jumlah  77.348  kata. Singkatan-singkatan  beserta  istilah  asing  dari  situs  Kateglo  didapat  sebanyak  191.200 kata.  Karena  adanya  duplikasi  dan  kata  homonim  dari  seluruh  halaman  yang  telah dilakukan scraping , maka kata yang sama dihapus sehingga menghasilkan kata yang unik berjumlah 130.431 kata.
Selanjutnya,  berdasarkan  tujuan  awal  dari  penelitian  ini  adalah  mendeteksi keberadaan  kata  tak  baku  dan  kesalahan  penulisan  kata  pada  naskah  tugas  akhir mahasiswa Jurusan Informatika Universitas Syiah Kuala. Objek data yang akan dijadikan sebagai sampel adalah bab satu dari naskah tugas akhir mahasiswa yang mewakili dari setiap  tahun  kelulusan.  Oleh  karena  itu,  berdasarkan  data  jumlah  alumni  Jurusan Informatika yang terlihat pada Tabel 2, maka data sampel yang akan digunakan sebagai pengujian  berjumlah  40  dokumen  tugas  akhir.  Jumlah  ini  dianggap  memadai  untuk dijadikan sampel yang optimal jika dibandingkan dengan jumlah populasi semua lulusan dari setiap tahun sebanyak 263 mahasiswa.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membentuk  kamus  kosakata  dengan  lengkap, memeriksa dan menemukan kata yang salah dan keliru dalam tulisan, serta menganalis seberapa banyak kekeliruan yang terdapat dalam tulisan-tulisan tersebut. Tujuan-tujuan tersebut  dicapai  dengan  implementasi Dictionary  Lookup yang  melakukan  pencarian sederhana  untuk  melihat  keberadaan  kata  di  dalam  kamus  dan  untuk  menemukan non word error.
Tabel 2. Data jumlah lulusan Jurusan Informatika, Universitas Syiah Kuala
No. Tahun Lulus Jumlah Lulusan 1 2015 41 mahasiswa 2 2016 59 mahasiswa 3 2017 27 mahasiswa 4 2018 35 mahasiswa 5 2019 43 mahasiswa 6 2020 44 mahasiswa 7 2021 14 mahasiswa
Sistem  pendeteksian  kesalahan  kata  ini  diimplementasikan  dalam  bentuk  aplikasi berbasis web. Halaman web ini memiliki dua sisi pengguna, yaitu admin dan pengguna publik  seperti  yang  digambarkan  dalam  diagram  use  case  pada  Gambar  2.  Admin memiliki  fungsi  untuk  mengelola  kosakata  dalam  kamus  seperti  menambahkan, mengubah,  dan  menghapus  kata.  Pengguna  publik  hanya  dapat  mengakses  halaman terluar yang berisi kolom input teks dan kolom input fail untuk mendeteksi kata yang salah.
Gambar 2. Diagram use case pengguna halaman deteksi kesalahan kata
Dalam  implementasinya,  data  kamus  disimpan  dalam database dengan menggunakan index untuk setiap kata di dalam tabel. Index adalah sebuah objek dalam sistem database yang  dapat  mempercepat  proses  pencarian  ( query )    data. Index merupakan  objek  struktur  data  tersendiri  yang  tidak  bergantung  kepada  struktur  tabel. Setiap index terdiri  dari  nilai  kolom  dan  penunjuk  ke  baris  yang  berisi  nilai  tersebut. Penunjuk  tersebut  secara  langsung  menunjuk  ke  baris  yang  tepat  pada  tabel,  sehingga menghindari  terjadinya full  table-scan .  Pendeteksian  kata  ini  membutuhkan  pencarian berulang  yang  mengharuskan  pengecekan  ke  kamus  untuk  setiap  kata.  Oleh  sebab  itu penggunaan index akan mempercepat kinerja sistem dalam melakukan pencarian secara berulang.
Sebanyak  40  dokumen  tugas  akhir  mahasiswa  Jurusan  Informatika,  Universitas Syiah  Kuala  digunakan  sebagai  sampel  dalam  proses  pendeteksian  terhadap  kata-kata yang tidak baku dan salah tik. Hasil pada Tabel 3 menunjukkan jumlah kesalahan yang muncul pada setiap dokumen yang diperiksa.

## Tabel 3. Uji pendeteksian kesalahan penulisan kata dalam dokumen
Dokumen Jumlah Kata Kata Yang Salah Persentase Kata Waktu Eksekusi Yang Salah (%) (ms) 1 517 9 1,74 3,31 2 616 6 0,97 4,04 3 830 34 4,10 4,87 4 425 19 4,47 2,77 5 655 15 2,29 4,26 6 754 20 2,65 4,04 7 1052 54 5,13 5,78 8 758 14 1,85 4,55 9 558 18 3,23 3,23 10 678 34 5,01 3,95 11 975 13 1,33 5,74 12 970 17 1,75 5,91 13 679 29 4,27 4,32 14 708 23 3,25 4,21 15 842 4 0,48 5,06 16 758 17 2,24 4,46 17 752 19 2,53 4,19 18 745 4 0,54 4,47 19 715 20 2,80 4,29 20 849 14 1,65 5,32 21 752 3 0,40 4,29 22 462 6 1,30 2,80 23 374 18 4,81 2,37 24 802 18 2,24 4,83 25 527 20 3,80 3,21 26 843 12 1,42 4,99 27 566 1 0,18 3,40 28 680 11 1,62 4,10 29 575 20 3,48 0,62 30 640 11 1,72 3,99 31 467 14 3,00 2,90 32 695 20 2,88 3,83 33 756 45 5,95 4,58 34 706 24 3,40 4,52 35 603 5 0,83 3,64 36 763 42 5,50 2,75 37 939 29 3,09 5,57 38 723 19 2,63 4,41 39 791 44 5,56 5,17 40 866 37 4,27 4,96
Berdasarkan  Tabel  3  di  atas,  kemudian  ingin  dihitung  rata-rata  kecepatan  sistem dalam proses eksekusi teks. Untuk itu, perlu dianalisis kemampuan jumlah kata per detik dalam  setiap  dokumen  yang  diproses.  Hasil  perhitungan  jumlah  kata  per  detik  dalam setiap dokumen terlihat pada Tabel 4. Jika dihitung rata-ratanya, maka seluruh nilai pada Tabel 4 menghasilkan nilai rata-rata kecepatan eksekusi sebesar 187 kata per milidetik,
atau  187.414  kata  per  detik.  Penggunaan  metode Dictionary  Lookup dengan memanfaatkan index pada  DBMS  dinilai  efektif  dari  segi  waktu  eksekusi  yang dibutuhkan.
Tabel 4. Perhitungan Kecepatan Eksekusi Dokumen Kecepatan (Kata/milidetik) Kecepatan (Kata/detik) 1 156,14 156.137 2 152,39 152.392 3 170,14 170.141 4 153,09 153.087 5 153,71 153.713 6 186,62 186.624 7 181,81 181.809 8 166,58 166.582 9 172,37 172.371 10 171,64 171.637 11 169,73 169.733 12 164,09 164.093 13 157,02 157.023 14 167,84 167.844 15 166,23 166.229 16 169,94 169.944 17 179,08 179.082 18 166,32 166.321 19 166,58 166.581 20 159,43 159.428 21 175,00 174.998 22 164,58 164.577 23 157,74 157.739 24 165,86 165.864 25 164,16 164.164 26 168,64 168.644 27 166,02 166.021 28 165,60 165.603 29 913,86 913.859 30 160,07 160.072 31 160,58 160.580 32 181,17 181.169 33 164,80 164.803 34 155,94 155.943 35 165,38 165.378 36 277,43 277.434 37 168,30 168.301 38 163,60 163.601 39 152,84 152.841 40 174,38 174.375
Selanjutnya  untuk  mengevaluasi  kinerja  sistem,  perlu  dilakukan  suatu  pengujian. Pada  penelitian  ini  kinerja  sistem  akan  diuji  dengan  confusion  matrix..  Penentuan  TP (True  Positive),  FP  (False  Positive),  TN  (True  Negative),  dan  FN  (False  Negative) didasari  pada  benar  salahnya  sistem  mengelompokkan  sebuah  kata  ke  dalam  kategori benar  atau  salah.    Secara  lebih  sederhana,    dua  kelas  yang  dimilkii  adalah  positif dan negatif.  Kelas positif adalah kelas milik tulisan berwarna merah atau kata yang terdeteksi salah tik atau tidak baku.  Kelas negatif adalah kelas milik tulisan berwarna hitam atau yang dianggap benar.  Agar lebih jelas, TP adalah tulisan yang dimerahkan dan ternyata
valid.  TN adalah tulisan yang dihitamkan dan ternyata valid.  FP adalah tulisan yang dimerahkan  dan  ternyata  tidak  valid.  FN  adalah  tulisan  yang  dihitamkan  dan  ternyata tidak valid.
Tabel 5. Perhitungan nilai presisi pada setiap dokumen Dokumen Jumlah Kata Kata Terdeteksi Salah TP (True Positive) FP (False Positive) Presisi 1 517 9 4 5 44,44  % 2 616 6 2 4 33,33  % 3 830 34 18 16 52,94  % 4 425 19 8 11 42,11  % 5 655 15 0 15 0,00  % 6 754 20 0 20 0,00  % 7 1052 54 14 40 25,93  % 8 758 14 5 9 35,71  % 9 558 18 7 11 38,89  % 10 678 34 6 28 17,65  % 11 975 13 5 8 38,46  % 12 970 17 5 12 29,41  % 13 679 29 13 16 44,83  % 14 708 23 3 20 13,04  % 15 842 4 3 1 75,00  % 16 758 17 6 11 35,29  % 17 752 19 1 18 5,26  % 18 745 4 3 1 75,00  % 19 715 20 1 19 5,00  % 20 849 14 4 10 28,57  % 21 752 3 0 3 0,00  % 22 462 6 4 2 66,67  % 23 374 18 0 18 0,00  % 24 802 18 4 14 22,22  % 25 527 20 2 18 10,00  % 26 843 12 0 12 0,00  % 27 566 1 0 1 0,00  % 28 680 11 1 10 9,09  % 29 575 20 6 14 30,00  % 30 640 19 12 7 63,16  % 31 467 14 5 9 35,71  % 32 695 20 8 12 40,00  % 33 756 45 21 24 46,67  % 34 706 24 8 16 33,33  % 35 603 5 1 4 20,00  % 36 763 42 22 20 52,38  % 37 939 29 4 25 13,79  % 38 723 19 9 10 47,37  % 39 791 44 4 40 9,09  % 40 866 37 3 34 8,11  %
Nilai presisi dari setiap dokumen data sampel sangat bervariasi seperti yang terlihat pada Tabel 5. Jika dirata- ratakan, maka nilai presisi dari semua sampel adalah 28,71%. Artinya,    nilai  ini  menjawab  pertanyaan  seberapa  besar  persentase  jumlah  kata  yang benar-benar keliru dari seluruh kata yang dikategorikan keliru oleh sistem. Nilai presisi yang  rendah  ini  jika  dianalisis  secara  sederhana  berdasarkan  kata-kata  yang  dianggap salah oleh sistem,  maka ditemukan bahwa penyebab utamanya adalah jumlah pada False Positive.  Pada kolom FP, sebagian besar kata merupakan kata yang dianggap keliru oleh sistem  karena  kata  tersebut  adalah  nama  tempat,  nama  merek,  nama  orang,  kutipan langsung dari bahasa lain, dan lainnya.  Sedangkan sistem tetap akan mengategorikannya sebagai kata yang salah karena tidak berada dalam kamus.

## Gambar 3. Hasil pendeteksian kata yang salah pada teks.
Hasil  nilai  presisi  yang  rendah  pada  Tabel  5  tidak  menjadikan  sistem  ini  buruk. Berdasarkan pengamatan sederhana pada hasil deteksi tulisan, sebagian besar kata yang benar tetap dikategorikan sebagai kata yang benar (dihitamkan) karena sudah tentu kata- kata tersebut berada di dalam kamus seperti terlihat di halaman sistem pada Gambar 3. Pengecualian terjadi pada kata-kata salah tik namun menghasilkan makna lain yang masih berada dalam kamus (word error). Melakukan pemindaian pada seluruh dokumen sampel untuk  menemukan  jumlah True  Negative  dan  False  Negative  dianggap  kurang  efisien karena jumlah data yang sangat besar. Oleh karena itu, cukup dengan mengetahui bahwa nilai porsi TN pada semua sampel adalah sangat besar, maka kita dapat mengetahui bahwa nilai akurasi juga sangat besar.

## 5. Kesimpulan
Penelitian ini menghasilkan sebuah kamus kosakata dan aplikasi halaman web untuk mendeteksi kesalahan penulisan kata akibat salah tik maupun penggunaan kata tak baku. Kosa  kata  yang  diperoleh  sebanyak  131.495  yang  terdiri  dari  kata  bahasa  Indonesia, singkatan, akronim, dan istilah asing. Selain itu,  besar nilai rata-rata kecepatan deteksi tulisan pada percobaan sampel adalah 187.414 kata per detik. Metode Dictionary Lookup dinilai efektif dari segi waktu yang dibutuhkan. Hasil percobaan pendeteksian kata dari sampel yang digunakan menunjukkan bahwa rata-rata kesalahan yang ada di dalam setiap dokumen adalah sebesar 2,76%, dengan nilai presisi sebesar 28,71%. Nilai akurasi dan presisi dari hasil deteksi sangat bergantung pada tingkat kelengkapan kamus kosakata. Semakin lengkap isi kamus maka hasil yang didapat akan semakin baik.

## References
[1]  U.  Syiah  Kuala,  Panduan  Tugas Akhir  dan  Tesis  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu Pengetahuan Alam, Banda Aceh: FMIPA, Universitas Syiah Kuala, 2019.
[2]  H. R.N., "Aplikasi Perbaikan Ejaan Pada Karya Tulis Ilmiah di Program Studi Teknik Informatika  dengan  Menerapkan  Algoritma  Levenshtein  Distance,"  Universitas Nusantara PGRI, Kediri, 2016.
[3]  T.  N.  Maghfira,  I.  Cholissodin  and  A.  Wahyu,  "Deteksi  Kesalahan  Ejaan  dan Penentuan  Rekomendasi  Koreksi  Kata  yang  Tepat  Pada  Dokumen  Jurnal  JTIIK Menggunakan  Dictionary  Lookup  dan  Damerau-Levenshtein  Distance," Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 1, pp. 498-506, 2017.
[4]  A.  Hadi,  M.  Fachrurrozi  and  N.  Yuslianti,  "Analisa  Perbandingan  Algoritma Damerau-Levensthein Distance dan Soundex Similarity Pada Pengkoreksian Ejaan Kata Otomatis," Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya, Palembang, 2019.
[5]  E.  Kosasih  and  W.  Hermawan,  "BAHASA  INDONESIA  Berbasis  Kepenulisan Karya Ilmiah dan Jurnal," CV. Thursina, Bandung, 2012.
[6]  S.  and  S.  Saudah,  Buku  Ajar  Bahasa  Indonesia  Akademik,  Yogyakarta:  Pustaka Pelajar, 2016.
[7]  S.  R.A, Analisis  Penggunaan Tata  Bahasa  Indonesia  dalam  Penulisan  Karya Tulis Ilmiah : Studi Kasus Artikel Ilmiah, Visi Pustaka, 2010.
[8]  H. Alwi, Tata bahasa baku bahasa Indonesia, Jakarta: Perum Balai Pustaka, 1998.
[9]  M. Y. Soleh and A. Purwarianti, A non word error spell checker for Indonesian using morphologically analyzer and HMM, New Jersey, USA: IEEE, 2011.