## Analisa Perbandingan Algoritma Damerau- Levensthein Distance dan Soundex Similarity Pada Pengkoreksian Ejaan Kata Otomatis
Abson Hadi, Muhammad Fachrurrozi, Purwita Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya Palembang, Indonesia Email : obetsobets@gmail.com
Abstrak—  Pada  penelitian  ini,  Algoritma  Damerau- Levensthein Distance dan Soundex Similarity digunakan untuk membangun  perangkat  lunak  untuk  mengoreksi  ejaan  kata yang  salah.  Pada  tahapan  pengujian  performansi  akurasi algoritma  Damerau-Levensthein  Distance  dan  Soundex Similarity  dalam  mengoreksi  ejaan  kata  diuji  dan  memiliki perfoma optimal.
Kata  kunci—  Damerau-Levensthein  Distance,  Soundex Similarity, ejaan.

## I. P ENDAHULUAN
Bahasa  merupakan  salah  satu  komponen  terbesar  dalam kehidupan  manusia  yang  dapat  diekspresikan  melalui  lisan atau  tulisan.  Sebagai  teks,  bahasa  menjadi  elemen  penting pada  penulisan  dokumen.    Kesalahan  ejaan  atau  penulisan pada editor  teks merupakan  hal  yang  paling  sering  terjadi, khususnya  di  dalam word  editor .  Beberapa  kata  memiliki kemiripan  dalam  susunan  karakter  sehingga  dapat  terjadi kesalahan dalam  penulisannya.  Kesalahan  tersebut biasanya disebabkan oleh dua hal diantaranya kata tersebut terdapat di dalam  kamus database atau  kelalaian  pengguna.  Untuk membantu  proses  pengoreksian  kesalahan  penulisan  kata dibutuhkan sebuah perangkat lunak yang mampu membantu pekerjaan  untuk  menyunting  atau  memperbaiki  naskah tulisan,  skripsi  maupun  teks  berita.  Apabila  dalam pengoreksian  ejaan  kata  ditemukan  ejaan  kata  yang  kurang tepat maka harus dilakukan pencarian kemungkinan kata yang sesuai.  Pada  proses  pencarian  kemungkinan  kata  tersebut, diperlukan  suatu  pendekatan  pencarian  string  khusus  yaitu dengan  menggunakan  algoritma approximate  string matching ,  salah  satunya damerau  levensthein  distance serta Phonetic  string  matching ,  salah  satunya algoritma  soundex similarity [1].
Algoritma damerau levensthein distance dapat digunakan untuk  mendeteksi  kesalahan  ejaan  dan  penentuan rekomendasi  koreksi  kata  dengan  tingkat  ketepatan  yang cukup  tinggi[2].  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara mengecek  kesalahan  pengetikan  terhadap  dokumen  jurnal berbahasa  Indonesia  (JTIIK)  menggunakan  metode lookup dictionary lalu dilanjutkan dengan memilih rekomendasi kata menggunakan algoritma damerau levensthein distance. Hasil penelitian  yang  dilakukan  oleh  tusty  menunjukkan  bahwa algoritma damerau-levensthein distance dapat menghasilkan hasil akurasi yang baik dengan hasil nilai presisi sebesar 0.78 dan recall sebesar 1.
Algoritma Soundex Similarity juga dapat digunakan untuk mendeteksi  kesalahan  ejaan  dan  penentuan  rekomendasi koreksi kata pada istilah komputer dengan tingkat ketepatan
yang  baik[3].  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara  menguji masing masing algoritma yaitu damerau levensthein distance dan Soundex  Similarity untuk  mengecek  kesalahan  dan rekomendasi  dalam  istilah  komputer.  Hasil  penelitian  yang dilakukan oleh pahdi menunjukkan bahwa algoritma soundex similarity dapat menghasilkan hasil akurasi yang baik dengan hasil  nilai akurasi  sebesar 74% dibanding dengan  algoritma damerau-levensthein  distance yang  hanya  menghasilkan akurasi sebesar 70%.
Walaupun penelitian terkait telah dilakukan, perbandingan kedua  metode  dalam  mengoreksi  dan  merekomendasikan ejaan  kata  pada  secara  otomatis  belum  pernah  dilakukan sebelumnya  sehingga  belum  diketahui  secara  jelas  metode mana  yang  lebih  baik.  Oleh  karena  itu,  Penelitian  ini  akan melakukan  perbandingan  antara  algoritma Damerau- Levensthein  Distance dan Soundex  Similarity pada pengoreksian  ejaan  kata  otomatis  agar  dapat  mengetahui metode  terbaik  yang  dapat dipakai dalam  mengoreksi ejaan kata  secara  otomatis.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk Mengetahui  analisis  dan  rancangan  perangkat  lunak berdasarkan  algoritma Damerau-Levensthein  Distance dan Soundex Similarity sebagai alat penelitian dalam mengoreksi ejaan  kata  yang  salah  dan  mengetahui  metode  mana  yang lebih optimal dalam mengoreksi ejaan kata antara algoritma Damerau-Levensthein Distance dan Soundex Similarity .

## II. K AJIAN LITERATUR

## A. Kesalahan Ejaan (Spelling Error)
Kesalahan  ejaan  ( spelling  error )  merupakan  keadaan  di mana  terjadi  kesalahan  penulisan  ejaan  atau  susunan  kata. Berdasarkan  sejarahnya,  hal  ini  disebabkan  kesalahan penulisan secara  manual, namun saat ini sering terjadi pada proses  pengetikan  dengan  bantuan  komputer  baik  karena kelalaian  pengguna  atau  ketidaktahuan  pengguna  tentang pengejaan  tulisan  yang  benar.  Terdapat  dua  metode  yang dapat digunakan untuk mendeteksi kesalahan ejaan yaitu N- gram analysis dan dictionary lookup. Metode yang digunakan pada  penelitian  ini  adalah dictionary  lookup yaitu  mencari kata-kata  yang  salah  dengan  cara  menbandingkan  langsung dengan kamus.
B. Spelling Correction Spelling  Correction adalah  sistem  yang  mampu mengoreksi  kesalahan  ejaan  kata.  Kesalahan  dapat  terjadi karena  kurang  atau  lebihnya  karakter  atau  karena  terdapat karakter yang tidak disesuai[1].
Spelling  correction merupakan  proses  yang  dilakukan setelah  proses  deteksi  kesalahan  ejaan  selesai.  Setelah menentukan suatu kata terdapat kesalahan ejaan, pada proses ini  dilakukan  pencarian  kata  sebagai  kandidat  untuk mengoreksi kata yang salah ejaan tersebut.

## Tabel 1 Kata Yang Salah Dan Kemungkinan Kata
Kata yang salah Kemungkinan Kata Penyebab Kesalahan Kacua Kacau Kesalahan urutan huruf  ‘a’ dan ‘u’ Kaca Terdapat huruf ‘u’ Pana Panas Kurang huruf ‘s’ Temn Teman Kurang huruf ‘a’ Tema Kesalahan huruf  ‘n’ dan  yang seharusnya adalah huruf ‘a’ Auk Aku Kesalahan urutan huruf  ‘u’ dan ‘k’

## C. Approximate String Matching
Approximate  Matching hingga  saat  ini  sering diaplikasikan  sebagai  metode  pencocokan  string.  Hal  ini disebabkan  karena  kualitas  teks  yang  rendah,  heterogenitas basis  data,  kesalahan  ejaan  kata,  mencari  nama  asing  dan ketidakpastian[4].
Approximate  String  Matching adalah  teknik  untuk pencocokkan  pola  pada  string  dengan  cara  pendekatan. Terdapat  tiga  operasi  dasar  pada  pendekatan  tersebut  yaitu operasi penghapusan, operasi penambahan, dan penggantian[1].  Metode  ini  juga  dapat  diterapkan  ke  dalam beberapa  algoritma  dua  diantaranya  yaitu Damerau- Levenhstein Distance dan Soundex Similarity.

## D. Praproses
Teks  praproses  adalah  bagian  penting  dari  setiap  sistem Natural  Language  Processing ,  karena  karakter,  kata,  dan kalimat  yang  diidentifikasi  pada  tahap  ini  adalah  unit  dasar yang akan diteruskan ke semua tahap pemrosesan lebih lanjut, seperti  analisis  morfologi, part  of  speech  taggers dan pengolaan data dengan machine learning [5]. Praproses adalah proses  awal  mengelola  data  sebelum  pengolahan  data dilakukan.  Tahapan-tahapan  yang  dilakukan  pada  praproses diantaranya yaitu casefolding, tokenizing , dan stemming .
1) Casefolding adalah proses penyamaan case dalam sebuah dokumen,  dari  huruf  besar  ke  huruf  kecil.  Hanya  huruf  ‘a’ sampai  dengan  ‘z’  yang  diterima.  Karakter  selain  huruf dianggap delimiter . Sebagai contoh casefolding , kalimat ‘Ria Membaca  Buku  di  Perpustakaan’  menjadi  ‘ria  membaca buku’.
2) Tokenizing adalah  proses  memecah  kalimat  menjadi kumpulan  kata,  contohnya  kalimat  ria  membaca  buku, menjadi kumpulan kata ria, membaca, buku.
3) Stopword Removal adalah proses menghapus kata umum yang biasanya muncul dalam jumlah besar dan dianggap tidak memiliki makna, contoh II-3 stopwords dalam bahasa Inggris diantaranya  ‘ of’ ,  ‘ the’ ,  sedangkan  dalam  bahasa  Indonesia diantaranya ‘yang’, ‘ke’.
4) Stemming adalah proses untuk menemukan kata dasar dari sebuah kata dengan menghilangkan semua imbuhan ( affixes ) baik  yang  terdiri  dari  awalan  ( prefixes ),  sisipan  ( infixes ), akhiran  ( suffixes )  dan confixes (kombinasi  dari  awalan  dan akhiran)  pada  kata  turunan.  Stemming  digunakan  untuk mengganti bentuk dari suatu kata menjadi kata dasar dari kata tersebut  yang  sesuai  dengan  struktur  morfologi  Bahasa Indonesia yang baik dan benar. Sebagai contoh stemming , kata ‘membaca’  menjadi  ‘baca’  dengan  menghilangkan  imbuhan awal kata ( prefixes ) ‘mem’

## E. Metode Pengumpulan data
Data  dibuat  secara  manual  dengan  memasukkan  data berupa  teks  yang  kemudian  data  tersebut  disimpan  dengan format .txt

## III. M ETODOLOGI P ENELIITIAN
Bagian  ini  memaparkan  lebih  rinci  mengenai  tahapan penelitian  yang  akan    dilakukan.  Kerangka  penelitian  yang akan dipaparkan meliputi kerangka kerja, kriteria pengujian, format  data  pengujian,  alat  yang  digunakan  dalam pelaksanaan  penelitian,  pengujian  penelitian,  analisis  hasil pengujian dan sintesis kesimpulan.

## A. Kerangka Kerja
1. Preprocessing
Preprocessing merupakan    suatu  tahap  yang  yang dilakukan sebelum proses pengolahan data dikerjakan. Proses utamanya adalah penerapan algoritma Damerau-Levenshtein Distance dan  algoritma Soundex  Similarity .  Pada  tahap  ini dokumen  akan  melalui  empat preprocessing yaitu case folding, tokenizing, stopwords removal, dan stemming .
2. Algoritma Damerau-Levenshtein Distance
Algoritma Damerau-Levenshtein  Distance merupakan algoritma  pengembangan  dari  algoritma Damerau- Levenshtein.  Damerau-Levenshtein  Distance menentukan jumlah  operasi  minimum  yang  diperlukan  untuk  mengubah suatu string atau kata yang salah ke string benar melalui empat jenis  operasi  penggantian,  penghapusan,  penambahan,  dan penukaran  posisi  karakter.      Operasi  algoritma Damerau- Levensthein  Distance dimulai dengan menginisiasikan nilai n sebagai  panjang  karakter  dari  kata  kunci,  dan  m  sebagai panjang karakter yang akan diukur kedekatannya. Setelah di dapat  nilai  n dan  m,  matriks  n+1  x  m+1  akan  dibuat  untuk mengukur  jarak  edit  kedekatan  antara  kata  kunci  dan  kata target  dengan  menggunakan  rumus  algoritma Damerau- Levensthein  Distance. Selanjutnya,  jarak  maksimum  edit ditentukan  untuk  memilih  rekomendasi  kata  yang  akan direkomendasikan  berdasarkan  jarak  edit  yang  berada dibawah ambang batas jarak maksimum yang telah ditentukan sebelumnya.
3. Algoritma Soundex Similarity
Tahapan spelling  correction menggunakan  algoritma soundex  similarity dilakukan  berdasarkan  kemiripan  bunyi pada kata kunci dan kata target. Sebelumnya, kata target telah ditetapkan  dalam  kode  yang  telah  dibuat  yang  selanjutnya disebut  kode soundex .  Tahapan  untuk  mengecek  ejaan menggunakan algoritma soundex dibagi kedalam  3 tahapan. Tahapan pertama dimulai dengan melakukan uppercase pada seluruh  kata  dalam  teks  dan  selanjutnya  melakukan pembuangan huruf vocal, h, w, y dan huruf yang sama dalam satu  kata.  Tahapan  kedua,  Penggantian  huruf  dengan  kode numerik soundex yang telah ditetapkan kecuali huruf pertama pada kata yang akan diproses. Tahapan ketiga, Pengambilan 4 digit kode pertama  yang telah terbentuk dari tahapan kedua sehingga  menjadi  kode soundex .  Setelah  kode soundex didapatkan, pencocokan kode yang telah terbentuk pada tahap tiga  dan  kode soundex akan  dilakukan.  Jika  terdapat kecocokan  antara  kode  soundex  dan  kode  yang  telah dihasilkan  pada  tahap  tiga,  maka  kata  yang  sesuai  kode soundex yang dimaksud akan disarankan sebagai rekomendasi koreksi kata yang benar.
4. Analisa Hasil Pengujian
Pengukuran  performansi  dari  metode damerau- levensthein  distance dan soundex  similarity akan  dihitung berdasarkan nilai persentase akurasi. Nilai persentase akurasi dihitung  berdasarkan  jumlah  ketepatan  koreksi  kata  dibagi total  kata  yang  dikoreksi  yang  telah  didapat  dari spelling correction menggunakan kedua metode dalam penelitian.

## B. Kriteria Pengujian
Pada tahapan pengujian, beberapa kriteria perlu ditetapkan agar dapat dilakukan pengujian untuk mendapatkan hasil yang lebih  optimal  sebelum  pengujian  dilakukan.  Penetapan kriteria pada penelitian yang akan dilakukan perlu dilakukan pada  metode  yaitu damerau-levensthein  distance .  Pada metode damerau-levensthein  distance penetepan  kriteria dilakukan  pada  tahapan  penentuan  jarak  edit  maksimal. Adapun  kriteria  yang  perlu  ditetapkan  merupakan  nilai torelansi  kedekatan  antara  kata  kunci  dan  kata  target.  Pada penelitian ini, Nilai torelansi kedekatan antara kata kunci dan kata target yang ditetapkan sebesar 40%.

## C. Format Data Pengujian
Hasil pengujian spelling correction menggunakan kedua metode  dengan coffusion  matrix pada  tiap  pengujian  akan digambarkan dalam Tabel II.
Tabel 2 Rancangan Tabel Hasil Koreksi Program Penelitian Menggunakan Algoritma Damerau Levensthein Distance dan Soundex Similarity
No Kata Target Kata Kunci Kata Koreksi Validasi
1
.. N

## D. Alat yang Digunakan dalam pengujian
Dalam menentukan nilai performansi dari hasil pengujian tiap metode yang ditujukan, dalam hal ini algoritma Damerau- Levensthein  Distance dan Soundex  Similarit ,  maka dibutuhkan  sebuah  alat  penelitian  yang  dapat  menghitung
nilai performansi yang dibutuhkan. Oleh karena itu, peneliti akan  mengembangkan  sebuah  perangkat  lunak  yang  dapat menghitung  nilai  akurasi  berdasarkan  algoritma Damerau- Levensthein  Distance dan Soundex  Similarity agar  dapat mencapai kesimpulan akhir dari penelitian.
E. Penelitian
Gambar 1. Tahapan Pengujian Penelitian

## F. Analisis Hasil Pengujian
Berikut adalah hasil ketepatan pengujian perangkat lunak yang  telah  dilakukan  menggunakan  konfigurasi  percobaan data  uji  kesalahan  pengetikan  pada  kata  dasar  dengan algoritma damerau-levensthein  distance dan soundex similarity :
Tabel 3 Hasil Ketepatan Koreksi Percobaan Konfigurasi I Pada Algoritma Damerau Levensthein Distance dan Soundex Similarity
Algoritma Damerau- Levensthein Distance Algoritma Soundex Similarity

## Tepat Tidak
Berikut  adalah  perbandingan  hasil  analisis  pengujian perangkat  lunak  yang  telah  dilakukan  menggunakan konfigurasi percobaan data uji kesalahan pengetikan pada kata dasar  dengan  algoritma damerau-levensthein  distance dan soundex similarity :
Tabel 4 Hasil Perbandingan Akurasi Ketepatan Koreksi Percobaan Konfigurasi I Pada Algoritma Damerau Levensthein Distance dan Soundex Similarity
Algoritma Damerau- Levensthein Distance Algoritma Soundex Similarity
Akruasi

## IV. H ASIL D AN A NALISIS P ENELITIAN

## A. Data Hasil Pengujian
Hasil  Pengujian  pada  Data  Uji  Kesalahan  Pengetikan  Kata Dasar Menggunakan  Algoritma  Soundex SimilarityAuthors and Affiliations
Berikut adalah hasil pengujian perangkat lunak yang telah dibuat  menggunakan  konfigurasi  percobaan  data  uji kesalahan  pengetikan  pada  kata  dasar  menggunakan algoritma soundex similarity :
Tabel 5 Data Hasil Percobaan Konfigurasi I Pada Algoritma Soundex
Similarity No  Kata Kunci  Kata Target Hasil Koreksi Validasi 1 Ikn Ikan Ikan Benar 2 Pus Puasa Paus Salah 3 Adalh Adalah Adalah Benar 4 Hwan Hewan Hanya Salah 5 Maali Mamalia Malah Salah 6 Yg Yang Yg Salah 7 Hdp Hidup Hdp Salah 8 Satelat Satelit Satelit Benar 9 Almi Alami Alami Benar 10 Dr Dari Dr Salah 11 Plant Planet Pelintir Salah 12 Bum Bumi Bumi Benar 13 Tlur Telur Telur Benar 14 Merupakn Merupakan Merupakn Salah 15 Sumbr Sumber Sembarang Salah 16 Potein Protein Patin Salah 17 Heani Hewani Hanya Salah 18 Mrah Murah Marah Salah 19 Satelat Satelit Satelit Benar 20 Almi Alami Alami Benar 21 Ekonmi Ekonomi Ekonomis Salah 22 Faktr Faktor Faktor Benar 23 Fgur Figur Figur Benar 24 Gand Ganda Ganti Salah 25 His Hias Hijau Salah 26 Janwari Januari Jemur Salah 27 Jepng Jepang Jepang Benar 28 Merka Mereka Mereka Benar 29 Seikat Serikat Sekte Salah 30 Adgan Adegan Adakan Salah 31 Absn Absen Absensi Salah 32 Adipr Adipura Adipura Benar 33 Amatr Amatir Amatir Benar 34 Berintas Barantas Berantas Benar 35 Dendung Dendang Dandang Salah 36 Gandim Gandum Gandum Benar 37 Helikipter Helikopter Helikopter Benar 38 Imajinase Imajnasi Imajinasi Benar 39 Jangkr Jangkar Jangkung Salah 40 Kelilang Keliling Keliling Benar 41 Kelanu Kelana Kelam Salah 42 Kelompk Kelompok Kelompok Benar 43 Kinrja Kinerja Kinerja Benar 44 Kmbinasi Kombinasi Kambium Salah 45 Kurukulum Kurukulum Kurikulum Benar 46 Lustrik Listrik Listrik Benar
47 Malapetika Malapetaka Malapetaka Benar 48 Navigasu Navigasi Navigasi Benar 49 Olimpyade Olimpiade Olimpiade Benar 50  Operasuonal  Operasiaonal  Operasional Benar
Hasil  Pengujian  pada  Data  Uji  Kesalahan  Pengetikan Kata Dasar Menggunakan  Algoritma Damerau Levensthein Distance
Berikut adalah hasil pengujian perangkat lunak yang telah dibuat  menggunakan  konfigurasi  percobaan  data  uji kesalahan  pengetikan  pada  kata  dasar  menggunakan algoritma damerau-levensthein distance :

## Tabel 6 Data Hasil Percobaan Konfigurasi I Pada Algoritma Damerau Levensthein Distance
No  Kata Kunci  Kata Target Hasil Koreksi Validasi 1 Ikn Ikan Ikan Benar 2 Pus Puasa Pos Salah 3 Adalh Adalah Adalah Benar 4 Hwan Hewan Hewan Benar 5 Maali Mamalia Maali Salah 6 Yg Yang Ya Salah 7 Hdp Hidup Hdp Salah 9 Bln Bulan Bln Salah 10 Satelat Satelit Satelit Benar 11 Almi Alami Alami Benar 12 Dr Dari Di Salah 13 Plant Planet Plant Salah 14 Bum Bumi Bumi Benar 15 Tlur Telur Telur Benar 16 Merupakn Merupakan Merupakn Salah 17 Sumbr Sumber Sumber Benar 18 Potein Protein Protein Benar 19 Heani Hewani Hewani Benar 20 Mrah Murah Marah Salah 21 Ekonmi Ekonomi Ekonomi Benar 22 Faktr Faktor Fakir Salah 23 Fgur Figur Figur Benar 24 Gand Ganda Ganda Benar 25 His Hias Hias Benar 26 Janwari Januari Januari Benar 27 Jepng Jepang Jepang Benar 28 Merka Mereka Mereka Benar 29 Seikat Serikat Serikat Benar 30 Adgan Adegan Adegan Benar 31 Absn Absen Aben Salah 32 Adipr Adipura Adipr Salah 33 Amatr Amatir Amat Salah 34 Berintas Barantas Berantas Benar 35 Dendung Dendang Dendang Benar 36 Gandim Gandum Gandin Salah 37 Helikipter Helikopter Helikopter Benar 38 Imajinase Imajnasi Imajinasi Benar 39 Jangkr Jangkar Jangka Salah 40 Kelilang Keliling Keliling Benar 41 Kelanu Kelana Kelana Benar 42 Kelompk Kelompok Kelompok Benar 43 Kinrja Kinerja Kinerja Benar 44 Kmbinasi Kombinasi Kombinasi Benar 45 Kurukulum Kurukulum Kurukulum Benar
46 Lustrik Listrik Listrik Benar 47 Malapetika Malapetaka Malapetaka Benar 48 Navigasu Navigasi Navigasi Benar 49 Olimpyade Olimpiade Olimpiade Benar 50  Operasuonal  Operasiaonal  Operasiaonal Benar

## B. Analisis Hasil Pengujian
Berikut adalah hasil ketepatan pengujian perangkat lunak yang  telah  dilakukan  menggunakan  konfigurasi  percobaan data  uji  kesalahan  pengetikan  pada  kata  dasar  dengan algoritma damerau-levensthein  distance dan soundex similarity:
Tabel 7 Hasil Ketepatan Koreksi Percobaan Konfigurasi I Pada Algoritma Damerau Levensthein Distance dan Soundex Similarity
Algoritma Damerau- Levensthein Distance Algoritma Soundex Similarity Tepat 36 25 Tidak 16 25 Total 50 50
Berikut  adalah  perbandingan  hasil  analisis  pengujian perangkat  lunak  yang  telah  dilakukan  menggunakan konfigurasi percobaan data uji kesalahan pengetikan pada kata dasar  dengan  algoritma damerau-levensthein  distance dan soundex similarity:
Tabel 8 Hasil Perbandingan Akurasi Ketepatan Koreksi Percobaan Konfigurasi I Pada Algoritma Damerau Levensthein Distance dan Soundex Similarity
Algoritma Damerau- Levensthein Distance Algoritma Soundex Similarity Akruasi 68% 50%
Tabel  8,  menunjukkan  bahwa  algoritma damerau levensthein distance dapat lebih baik mengoreksi ejaan kata secara  otomatis  dibandingkan  dengan  algoritma soundex similarity. Hasil  akurasi  tinggi  dari  algoritma damerau levensthein distance didapat dikarenakan algoritma damerau cenderung  fleksibel  dan  semakin  baik  dalam  mengoreksi ejaan kata secara otomatis jika corvus yang dipakai semakin lengkap, dengan kata lain semakin banyak jumlah kata yang tersedia  dalam corvus maka  semakin  baik  pula  algoritma damerau  levensthein dapat  mencari  rekomendasi  kata dikarenakan semakin banyak kemungkinan kata yang masuk ke dalam jarak maksimum.
Sedangkan  hasil  akurasi  rendah  yang  didapat  oleh algoritma soundex disebabkan  oleh  beberapa  hal.  Pertama, tidak terdapatnya kode fonetis khusus yang dapat digunakan dalam  mengkodekan  kata  Bahasa  Indonesia.  Penggunaan kode fonetis yang tersedia sekarang lebih dikhususkan untuk pengkodean  kata  ejaan  dalam  Bahasa  inggris,  sehingga diperlukan  aturan  kode fonetis yang  lebih  spesifik  untuk meningkatkan akurasi dari algoritma soundex similarity dalam mengoreksi  ejaan  kata  berbahasa  Indonesia.  Kedua, Terbatasnya corvus kode soundex untuk  kata dalam Bahasa Indonesia  yang  menyebabkan  algoritma soundex  similarity terkadang  tidak  dapat  merekomendasikan  kata  target  yang dimaksud  dengan  tepat.  Ketiga,  Permasalahan  pengkodean kata yang memiliki 2 suku kata yang terlalu pendek terkadang menyebabkan  algoritma soundex  similarity tidak  dapat mengoreksi dan merekomendasikan kata dengan tepat.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil percobaan yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa:
1. Algoritma damerau-levensthein  distance lebih  baik daripada soundex  similarity dalam  pengoreksian  ejaan kata secara otomatis.
2. Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan,  algoritma damerau-levensthein  distance mendapat  hasil  akurasi sebesar  68%,  sedangkan  algoritma soundex  similarity mendapat akurasi sebesar 50%.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  B.  M.  Adiwidya,  “Algoritma  Levenshtein  Dalam  Pendekatan Approximate  String  Matching,” Makal.  IF3051  Strateg.  Algoritm. , 2009.
[2]  T. N. Maghfira, I. Cholissodin, and A. W. Widodo, “Deteksi kesalahan ejaan dan penentuan rekomendasi koreksi kata yang tepat pada dokumen jurnal JTIIK menggunakan dictionary lookup dan damerau-levenshtein distance,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. e-ISSN , vol. 2548, p. 964X, 2017.
[3]  A.  P.-S.  Banjarbaru,  “Koreksi  Ejaan  Istilah  Komputer  Berbasis Kombinasi Algoritma Damerau-Levenshtein dan Algoritma Soundex,” Speed-Sentra Penelit. Eng. dan Edukasi , vol. 8, no. 2, 2017.
[4]  K.  Al-Khamaiseh  and  S.  ALShagarin,  “A  survey  of  string  matching algorithms,” Int. J. Eng. Res. Appl , vol. 4, no. 7, pp. 144–156, 2014.
[5]  S. M.  Weiss,  N.  Indurkhya,  T.  Zhang,  and  F.  Damerau, Text  mining: predictive  methods  for  analyzing  unstructured  information .  Springer Science & Business Media, 2010.