## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 1 January 2024, pp: 26-36 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Application of Horspool Algorithm on Translate Indonesian to Local Language Application Based on Android: Case Study of 29 Languages

## Penerapan Horspool Algorithm Pada Aplikasi Translate Indonesia Ke Bahasa Daerah  Berbasis Android: Studi Kasus 29 Bahasa
Zainal Abidin 1* , M. Syukri Mustafa 2 , Hasyrif SY 3
1,3 Department of Informatics Engineering, Universitas Dipa Makassar
2 Department of Informatics Management, Universitas Dipa Makassar
E-Mail: 1 abidinznn@gmail.com, 2 syukri@undipa.ac.id, 3 hasyrif@gmail.com
Received Aug 30th 2023; Revised Oct 05th 2023; Accepted Oct 29th 2023 Corresponding Author: Zainal Abidin

## Abstract
Indonesia is home to thousands of different indigenous languages, each with its own rich history and unique characteristics with  the  diversity  and  richness  of  language  culture.  The  translate  application  is  one  of  the  important  media  and  an innovation  in  the  midst  of  the  times  to  introduce  language and  know the  meaning into a particular  language.  With  the translate application with 29 languages provided and 44,207 vocabularies that have been collected into the database, it is possible  to  preserve  and  introduce  the  diversity  of  Indonesian  language  and  culture  to the  wider community.  With  this application, people can easily understand and understand regional languages that they may not have known before. In addition, this research is also very useful to support the preservation of regional languages. By collecting vocabularies and translating them into local languages, this app plays a role in keeping local languages alive. So, it can be said that this research has a high urgency in maintaining the diversity of Indonesian language and culture. Testing is done by adding new regional languages which are then processed into the MySql database. The test results conducted on the access time required that the number of words does not affect the speed of the horspool algorithm in translating a word or sentence with the time required only 1 second to determine the resulting translation pattern, it is concluded that the application of the horspool algorithm in the application translate Indonesian to local languages case study 29 languages has been running well without any errors at all.
Keyword: Android, Database, Horspool Algorithm, Local Language, String Matching

## Abstrak
Indonesia adalah rumah bagi ribuan bahasa asli yang berbeda, masing-masing dengan sejarahnya yang kaya dan memiliki karakteristik yang unik dengan keberagaman dan kekayaan budaya bahasa. Aplikasi translate merupakan salah satu media penting dan sebuah inovasi ditengah perkembangan zaman untuk mengenalkan bahasa dan mengetahui arti kedalam bahasa tertentu. Dengan adanya aplikasi translate dengan 29 bahasa yang disediakan dan 44.207 kosakata yang telah dikumpulkan kedalam  database  memungkinkan  untuk  melestarikan dan  memperkenalkan keberagaman  bahasa dan  budaya  Indonesia kepada  masyarakat  luas.  Dengan  adanya  aplikasi  ini,  orang-orang  bisa  dengan  mudah  mengerti  dan  memahami  bahasa daerah yang mungkin sebelumnya tidak mereka ketahui. Selain itu, penelitian ini juga sangat berguna untuk mendukung pelestarian bahasa daerah. Dengan mengumpulkan kosakata dan menerjemahkannya ke dalam bahasa daerah, aplikasi ini turut berperan dalam menjaga agar bahasa daerah tidak punah dan tetap hidup. Jadi, bisa dikatakan bahwa penelitian ini memiliki  urgensi  yang  tinggi  dalam  menjaga  keberagaman  bahasa  dan  budaya  Indonesia.  Pengujian  dilakukan  dengan menambahkan  bahasa  daerah  baru  yang kemudian dikelolah kedalam  database  MySql.  Hasil  pengujian yang  dilakukan terhadap  akses  waktu  yang  dibutuhkan  bahwa  jumlah  kata  tidak  mempengaruhi  kecepatan  algoritma  horspool  dalam menerjemahkan sebuah kata atau kalimat dengan waktu yang dibutuhkan hanya 1 detik untuk menentukan pola terjemahan yang dihasilkan maka disimpulkan bahwa penerapan horspool algorithm pada aplikasi translate Indonesia ke bahasa daerah studi kasus 29 bahasa sudah berjalan dengan baik tanpa adanya eror samasekali.
Kata Kunci: Algoritma Horspool, Android, Bahasa Daerah, Database, Pencocokan String

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia adalah rumah bagi ribuan bahasa asli yang berbeda, masing-masing dengan sejarahnya yang kaya dan memiliki karakteristik yang unik dengan keberagaman dan kekayaan budaya bahasa. Bahasa adalah salah  satu  aspek  kultural  yang  memainkan  perang  penting  dalam  bermasyarakat  [1].  Berkomunikasih  akan menjadi lebih baik dan efektif apabila apa yang disampaikan saling dipahami [2]. Namun di beberapa daerah, bahasa  daerah  semakin  ditinggalkan  sebagai  alat  komunikasi  utama.  Salah  satu  faktor  penyebabnya  adalah meningkatnya preferensi di kalangan generasi muda untuk berkomunikasi dalam bahasa Indonesia dari pada bahasa  daerah  mereka  [3].  Indonesia  memiliki  begitu  ragam  bahasa  namun  saat  ini  minim  pengembangan media atau fasilitas untuk belajar bahasa daerah baik dalam bentuk buku maupun elektronik [4].
Pengguna  bahasa  daerah  semakin  menurun  dikalangan  masyarakat  apalagi  di  kota-kota  besar  ini diakibatkan  karena  penggunaan  bahasa  gaul  yang  kadang  kalah  dipakai  karena  pengaruh  dari  sebuah  alat elektronik yaitu handphone [5] . Pelestarian bahasa daerah penting dilakukan ditengah perkembangan teknologi yang semakin canggih maka dari itu media aplikasi translate dari bahasa Indonesia ke bahasa daerah adalah sebuah program komputer atau perangkat lunak yang dirancang untuk menerjemahkan teks atau kata-kata dari bahasa Indonesia ke bahasa daerah tertentu menjadi sebuah inovasi dan solusi yang efektif dalam melestarikan dan menjaga keberagaman bahasa daerah yang ada di Indonesia [6][7][8][9][10].
Smartphone merupakan  sebuah  alat  canggih  yang  diciptakan  oleh  manusia  yang  memiliki  berbagai macam  fungsi  yang  dapat  menunjang  kebutuhan  digital  kehidupan  manusia  termasuk  di  antaranya  dalam berkomunikasi  [11]. Dengan begitu pengembangan aplikasi begitu mudah didapatkan dan didownload pada google playstore yang di tandai dengan kemajuan teknologi informasi terjadi dengan sangat cepat. Perangkat seluler yang menjalankan sistem operasi Android adalah solusinya [12] . Akibatnya, Android terus tumbuh secara signifikan baik dari segi kemampuan teknologinya maupun jumlah  perangkat  yang  didukungnya  [13].  Maka  dari  itu  peneliti  merancang  dan  mengembangkan  sebuah aplikasi translate bahasa  Indonesia  ke  bahasa  daerah  dengan  menerapkan algoritma  horspool dengan  studi kasus nya 29 bahasa daerah yang ada di Indonesia diantaranya bahasa daerah Makassar, bahasa daerah Bugis, bahasa  daerah  Bali,  bahasa  daerah  Banjar,  bahasa  daerah  Batak  Simalungun,  bahasa  daerah  Dayak  yang memiliki beberapa daerah ada Dayak Bakumpai, Dayak Benuaq, Dayak Deah, Dayak Halong, Dayak Iban, Dayak  Kanayatn,  Dayak  Lundayeh,  Dayak  Maanyan,  Dayak  Maretus/Bukit,  Dayak  Ngaju,  Dayak  Paser, Dayak Sampit, Dayak Tidung, kemudian ada bahasa daerah Jawa memiliki beberapa daerah yakni Jawa Inggil, Jawa Kromo, Jawa ngoko, ada bahasa daerah Lampung Dialek A, bahasa daerah Lampung Dialek O, bahasa daerah  Padang  atau  Minang,  bahasa  daerah  Palembang,  bahasa  daerah  Sunda  Halus,  bahasa  daerah  Sunda Kasar, dan bahasa daerah Sunda Umum. Fitur-fitur yang disediakan juga lengkap ada  fitur voice note yang memudahkan pengguna berbicara secara lansung, fitur i-report adalah fitur informasi dari aplikasi translate Indonesia ke bahasa daerah, fitur salin bahasa Indonesia dan terjemahannya.
Beberapa peneliti terdahulu telah mengungkapkan dan menceritakan betapa pentingnnya melestarikan bahasa daerah yang ada di Indonesia di tengah perkembangan teknologi yang sangat pesat seperti yang ditelitih oleh  Dwi  Ely  Kurniawan  [14]  yang  membahas  tentang  aplikasi  kamus  aneka  bahasa  daerah  namun  hanya beberapa bahasa saja. Beberapa peneliti terdahulu hanya fokus kepada satu bahasa saja seperti yang ditelitih oleh Virnakimlin Frigustini [15] yang hanya membahas bahasa Lintang ke bahasa Indonesia. Meski banyak peneliti membahas aplikasi translate namun peneliti ini membedakan dirinya karena menerapkan algoritma horspool kedalam sistem aplikasi translate bahasa Indonesia ke bahasa daerah untuk meningkatkan kecepatan dan efisiensi dalam proses terjemahan. Algoritma ini dirancang khusus untuk mencari pola kata secara efisien dalam  teks  yang  panjang.  Dengan  menerapkan Algoritma  Horspool ,  aplikasi  translate  dapat  dengan  cepat mengidentifikasi pattern kata  dalam  bahasa  Indonesia  dan  menerjemahkannya  ke  bahasa  daerah  yang diinginkan. Hal ini memungkinkan pengguna untuk mendapatkan hasil terjemahan yang akurat dengan waktu yang lebih singkat, sehingga mempermudah komunikasi antara pengguna bahasa Indonesia dengan masyarakat yang menggunakan bahasa daerah [15].
Dalam  melestarikan  bahasa  daerah  di  Indonesia  dalam  perkembangan  zaman  ini.  Teknologi  aplikasi android  menjadi  inovasi  karena  mengingat  pengguna  android  di  Indonesia  setiap  tahunnya  bertambah  [16], berdasarkan permasalahan yang dijelaskan diatas maka peneliti ini membuat aplikasi berbasis android dengan menerapkan algoritma horspool agar hasil yang di dapatkan oleh sistem penerjemah ini lebih akurat, efisien, memakan waktu yang sangat singkat dalam menerjemahkan sebuah kata maupun kalimat dan memberikan 29 bahasa daerah yang ada di Indonesia [17].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Peneliti mengambil studi kasus 29 bahasa daerah yang ada di Indonesia denga jumlah kosakata yang sudah dikumpulkan kedalam database berjumah 44.207 kata. Pengumpulan kosakata dilakukan dengan cara mengambil data kosakata di kamus bahasa daerah seperti buku dan e-book kemudian melakukan wawancara secara lansung dan tidak lansung peneliti membuat susunan kata dalam bahasa Indonesia yang kemudian di jadikan  patokan  sebagai  pertanyaan  untuk  mencari referensi kosakat  bahasa  daerah  yang  nantinya  akan  di
inputkan kedalam database dan mengumpulkan kosakata melalui internet seperti website resmi dan blog yang memiliki bahasa daerah.

## 2.1 Spesifikasi Kebutuhan
Spesifikasi kebutuhan perangkat lunak untuk menunjang dan menjalankan aplikasi translate Indonesia ke bahasa daerah dengan menerapkan algoritma horspool menggunakan spesifikasi seperti tabel berikut namun perlu di garis bawahi bahwa spesifikasi tersebut itu adalah yang digunakan oleh peneliti untuk membangun sistem aplikasi saat ini dan bukan menjadi acuan dalam membangun aplikasi yang serupa [18].
Tabel 1. Spesifikasi Kebutuhan No. Perangkat Keras Perangkat Lunak 1 AMD Ryzen 5.3500U OS Windows 10 2 Prosesor Radeon Vega Mobile Gfx 2.10 GHz Android Studio 3 Memori 8.00 GB Visual Studio Code 4 Sistem operasi 64-bit Xampp MySql DBMS

## 2.2 Analisis Sistem
Analisis tahapan kerja sistem tersebut di sebut aliran sistem. Pengguna terlebih dahulu memilih bahasa daerah yang sudah di sediakan oleh sistem aplikasi yang nantinya pengguna memasukkan kata atau kalimat kedalam bahasa  Indonesia.  Setelah  memasukkan kata  selesai  maka  sistem algoritma  horspool akan bekerja yang  hanya  membutuhkan  waktu  1  detik  untuk  menemukan  terjemahan  ke  dalam  bahasa  daerah.  Itu membuktikan bahwa penggunaan algoritma horspool kedalam sistem aplikasi translate Indonesia ke bahasa daerah merupakan solusi yang epektif karena kinerja dari algoritma horspool sangat akurat dan efisien dalam menentukan pola pattern terjemahan [14][19][20].

## Gambar 1. Analisis Sistem

## 2.3 Use Case Diagram
Use case diagram dapat memberikan gambaran tentang proses yang sedang berjalan dari suatu sistem. Untuk sistem diagram ini menunjukkan bagaimana sistem berinteraksi dengan alur proses aplikasi translate Indonesia ke bahasa daerah [21][22].
Tabel 2. Daftar Actor Term Description User Setiap individu yang merupakan pengguna dari aplikasi translate Indonesia ke bahasa daerah
Proses ketika seorang pengguna aplikasi translate Indonesia ke bahasa daerah memasukkan kata yang ingin diterjemahkan ke dalam bahasa Indonesia. Pengguna dapat memasukkan kata tersebut melalui keyboard atau  menggunakan  fitur  suara.  Setelah  kata dimasukkan,  aplikasi  akan  mencari  terjemahan  kata  tersebut  ke dalam bahasa daerah yang dipilih oleh pengguna. Hasil terjemahan akan ditampilkan kepada pengguna.
Tabel 3. Daftar User Use Case name Use Case Description Memasukkan Kata Use case ini mendeskripsikan input kata ke dalam bahasa Indonesia untuk mencari terjemahan kedalam bahasa daerah Melihat Terjemahan
Use case ini mendeskripsikan proses dan hasil pencarian kata atau kalimat terjemahan yang telah diinput
Bagaimana  pengguna  dapat  melihat  hasil  pencarian  terjemahan  kata  atau  kalimat  yang  telah  diinput sebelumnya. Setelah pengguna memasukkan kata atau kalimat, aplikasi akan mencari terjemahan yang sesuai dalam database dengan algoritma horspool . Setelah itu, hasil terjemahan akan ditampilkan kepada pengguna dalam  bentuk  teks,  tergantung  pada preferensi pengguna. Pengguna  juga  dapat  melihat  aksara  daerah  yang masing-masing daerah memiliki perbedaan.

## 2.4       Flowchart Aplikasi Translate
Flowchart untuk Penerapan Horspool Algorithm pada Aplikasi Translate Indonesia ke Bahasa Daerah Berbasis Android: Studi Kasus 29 Bahasa adalah sebuah diagram yang menggambarkan langkah-langkah yang dilakukan  dalam  proses  pengimplementasian algoritma  Horspool pada  aplikasi translate . Flowchart ini dirancang khusus untuk menerjemahkan teks dari bahasa Indonesia ke 29 bahasa daerah yang berbeda [23].
Gambar 3. Flowchart Aplikasi Translate

## 2.5 Activity Diagram
Diagram  ini  adalah  tipe  khusus  dari  diagram state yang  memperlihatkan  aliran  dari  suatu  aktivitas ke aktivitas  lainnya  dalam  suatu  sistem.  Diagram  ini terutama   penting   dalam   pemodelan   fungsi-fungsi dalam    suatu    sistem    dan  memberi  tekanan  pada    aliran  kendali  antar  objek  [18].  Diagram  aktivitas
mengilustrasikan bagaimana tingkat abstraksi layanan yang berbeda dicapai melalui koordinasi berbagai jenis aktivitas. Pada dasarnya, diagram aktivitas adalah versi diagram alur yang ditingkatkan yang menggambarkan perkembangan suatu aktivitas.
Gambar 4. Diagram Activity Aplikasi Translate 29 Bahasa Daerah
Perangkat lunak akan secara otomatis membawa pengguna ke halaman di mana mereka akan diminta untuk memilih salah satu bahasa daerah dengan memasukkan kata atau kalimat dalam bahasa Indonesia yang diinginkan  menemukan  terjemahan.  Sistem  kemudian  akan  membaca  istilah  yang  tertulis.  pengguna  secara otomatis ini adalah proses penerjemahan. Jika pencarian yang dilakukan selesai maka user dapat keluar dari aplikasi translate kamus bahasa Indonesia ke bahasa daerah [24][25].

## 2.6       Sequence Diagram
Sequence diagram   mendeskripsikan   bagaimana entitas   dalam   sistem   berinteraksi,   termasuk pesan yang    digunaakan    saat    interaksi.    Semua    pesan dideskripsikan   dalam   urutan   eksekusi. Sequence diagram berhubungan erat dengan Use Case diagram.
Pengguna  melakukan  serangkaian  tindakan  dalam  diagram  pada  Gambar  5  Ketika user membuka aplikasi maka akan langsung tampil page splashscreen menggunakan identitas logo atau icon aplikasi translate bahasa Indonesia ke bahasa daerah, melakukan pemilihan bahasa daerah  serta memasukkan istilah yang ingin diterjemahkan  dengan  cara  mengucapkan  maupun  mengetik  kata  dalam  bahasa  Indonesia.  Setelah  itu, pengecekan dilakukan menggunakan system algoritma horspool sehingga mempermudah pencarian kata dari ribuan kata yang ada didalam database [26].

## 2.7 Teknik Pengumpulan Data
Dengan memanfaatkan strategi penyederhanaan yang berasal dari kamus dan buku. Biasanya reviewer mengumpulkan informasi tentang kebutuhan sistem dengan mengamati dan membaca literatur tentang kamus dari  bahasa  Indonesia  hingga  bahasa  daerah.  Langkah  selanjutnya  adalah  mendefinisikan database ,  bahasa pemrograman Java , perangkat keras, dan perangkat lunak. Selama pembuatan perangkat lunak Research Flow , data tambahan juga dapat dikonsultasikan.
Penelitian  mengikuti  gambaran flowchart yang  telah  dimodifikasi  dengan  menggunakan  pendekatan pengembangan  sistem  secara waterfall .  Gambar  6  menggambarkan  diagram  alir  penelitian  yang  digunakan dalam analisis ini [27].
Gambar 6. Diagram Alir Penelitian

## 2.8 Perancangan Database
MySql adalah  pilihan  populer  untuk  menyimpan  informasi  kamus  dalam  konteks database atau arsitektur database apa pun. kata yang akan ditampilkan saat perangkat lunak aplikasi translate akan diproses dengan sistem. Database sistem dibangun dengan bantuan MySql [28] . Tabel 4 adalah salah satu dari 29 tabel dalam database aplikasi translate Indonesia ke bahasa daerah.

## Tabel 4. Struktur Tabel

## 2.9 Penambahan Kosakata
Penambahan kosakata pada masing-masing daerah dapat dilakukan dengan menggunakan webservice . Dalam hal ini dapat ditunjukkan pada gambar 7. Pengunaan Webservice sebagai Application Programming Interface (API) database untuk mengumpulkan dan menambahkan kosakata kedalam aplikasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan Horspool algorithm pada aplikasi translate Indonesia ke bahasa daerah studi kasus 29 bahasa yang  ada  di  Indonesia  bahwa  penggunaan algortima  horspool merupakan  suatu  inovasi yang  sangat  akurat dalam menetukan pola terjemahan. Proses terjemahan memakan waktu lebih singkat seperti yang dilakukan oleh  peneliti  proses  penerjemahan  dengan  menerepakan algoritma  horspool hanya  memakan  waktu  1  detik setelah kata atau kalimat yang diinputkan. Algoritma horspool adalah proses memindai input dari kiri ke kanan untuk mencari pola ( Pattern ) dalam sebuah string .
Gambar 7. Tampilan Webservice

## 3.1 Cara Kerja Algoritma Horspool
Adapun cara kerja dari algoritma Horspool yaitu:
1. Menggunakan pencocokan pattern indeks terakhir dengan teks.
2. Jika pattern Indeks  terakhir  terjadi  kesamaan  dengan  teks  maka  akan  di  lakukan  pengecekan  untuk indeks pattern sebelumnya.
3. Hal itu dilakukan secara terus menerus sampai ditemukannya pattern pada teks.
Pattern : tooth Text : trusthardtoothbrushes
Rumus mencari value: Value = Panjang Pattern - Index - 1
Index
Tabel 5. Nilai Indeks - Pattern t o o t h 0 1 2 3 4 Value: T1  : 5-0-1 = 4
T2 : 5-3-1 = 1
O1 : 5-1-1 = 3
H  : 5-4-1 = 0
O2 : 5-2-1 = 2
Tabel 6. Bad-Match huruf t o h * value 1 2 5 5 * : panjang dari pattern Tabel 7. Pencocokan String Pertama
t r u s t h a r d t o o t h b r u s h e s t o o t h
Perbandingan  dimulai  dari  huruf pattern yang  paling  belakang  (h).  huruf  h  dibandingkan  dengan  t diatasnya, karena berbeda maka kita mengecek value t di tabel bad-match. Karena value t adalah 1 maka kita shift ke kanan sebanyak 1 kali.
Tabel 8. Pencocokan String Kedua
t r u s t h a r d t o o t h b r u s h e s t o o t h
Lalu, mulai lagi dari belakang pattern. Kita baca h akan sama dengan h di string, lalu t sama dengan t di string. Selanjutnya kita cek kembali nilai sebelumnya o karena tidak sama dengan s. karena huruf s tidak ada di tabel bad-match maka akan shift sebanyak panjang pattern yaitu 5 kali.
Tabel 9. Pencocokan String ketiga
t r u s t h a r d t o o t h b r u s h e s t o o t h
Dimulai lagi dari belakang pattern, h dicocokkan dengan o maka hasilnya tidak sama. Lalu, kita cek di tabel bad-match value dari o. Karena value dari adalah 2, maka kita melakukan shift ke kanan 2 kali.
Tabel 10. Pencocokan String Keempat t r u s t h a r d t o o t h b r u s h e s t o o t h
Lalu kita bandingkan h dengan t. Karena tidak sama, kita cek di tabel bad-match untuk value dari t. value t memiliki nilai 1 maka kita akan shift kekanan 1 kali.
Tabel 11. Pencocokan String Kelima
t r u s t h a r d t o o t h b r u s h e s t o o t h
Lalu  kita  cocokkan  kembali  dari  belakang.  Karena  nilai pattern sama  dengan  nilai  value  nya  maka pencarian pattern berhasil [29][30].

## 3.2 Hasil Penelitian
Tampilan dashboard tampilan  yang  memperlihatkan  beberapa  fitur  penting  dalam  aplikasi translate Indonesia ke bahasa daerah. Terlihat pada gambar  8. Fitur nya ada pilihan bahasa daerah yaitu sebanyak 29 bahasa,  fitur Voice  note yang  berwarnah  merah,  dan  fitur i-report yang  berwarnah  hijau  adalah  fitur  untuk menampilkan informasi lengkap dari aplikasi translate tersebut. Terlihat  pada  gambar  9  aplikasi translate melalukan  terjemahan dengan  data  kata  atau kalimat  yang terdapat pada database ditandai dengan warna hitam pada hasil terjemahan, kemudian data kata atau kalimat yang tidak terdapat pada database ditandai dengan warna merah dan terdapat aksara daerah.
Gambar 8. Tampilan Dashboard
Gambar 9. Tampilan Aplikasi Berhasil Menggunakan Algoritma Horspool
3.3 Pengujian Black Box Testing
Pengujian aplikasi ini menggunakan metode black box testing . Pengujian black box dilakukan untuk menguji  apakah  sistem  yang  dikembangkan  sesuai  dengan  apa  yang  tertuang  dalam spesifikasi  fungsional sistem. Black box juga digunakan untuk menguji fungsi-fungsi khusus dari perangkat lunak yang dirancang. Kebenaran  perangkat  lunak  yang  diuji  hanya  dilihat  berdasarkan  keluaran  yang  dihasilkan  dari  data  atau
kondisi masukan yang diberikan untuk fungsi yang ada tanpa melihat bagaimana proses untuk mendapatkan keluaran tersebut. Dari keluaran yang dihasilkan, kemampuan program dalam memenuhi kebutuhan pemakai dapat diukur sekaligus sehingga dapat diiketahui kesalahankesalahannya. Beberapa jenis kesalahan yang dapat diidentifikasi  adalah  fungsi  tidak  benar  atau  hilang,  kesalahan  antar  muka  atau interface ,  kesalahan  pada struktur data dan kesalahan performasi .
Tabel 12. Pengujian Black Box Testing No Scenario Pengujian Hasil Pengujian Kesimpulan 1 Memasukkan kata-kata dalam bahasa Indonesia Sukses Fungsi terjemahan berjalan dengan baik 2 Memasukkan frasa dalam bahasa Indonesia Sukses Fungsi terjemahan berjalan dengan baik 3 Memasukkan kalimat dalam bahasa Indonesia Sukses Fungsi terjemahan berjalan dengan baik 4 Memasukkan kata-kata yang rumit atau tidak umum dalam bahasa Indonesia Sukses Fungsi terjemahan berjalan dengan baik 5 Memasukkan kata-kata dalam 29 bahasa daerah yang telah ditentukan Sukses Fungsi terjemahan berjalan dengan baik 6 Memasukkan teks panjang dalam bahasa Indonesia Sukses Aplikasi responsif dan mampu menghasilkan terjemahan dalam waktu 1 detik saja 7 Menggunakan aplikasi pada berbagai perangkat Android yang berbeda Sukses Aplikasi kompatibel dengan berbagai perangkat Android
Dari hasil pengujian di atas, dapat disimpulkan bahwa aplikasi translate Indonesia ke bahasa daerah berbasis android dengan menerapkan algoritma horspool telah melewati pengujian black box testing dengan baik.  Aplikasi  mampu  melakukan  terjemahan  dengan  akurat, responsif ,  dan kompatibel dengan  berbagai perangkat android.

## 3.4 Perbandingan Algoritma Horspool
Dalam  penerapan Horspool  Algorithm pada  aplikasi Translate Indonesia  ke  Bahasa  Daerah  berbasis Android, ada beberapa algoritma lain yang dapat dibandingkan dengan Horspool Algorithm . Berikut adalah perbandingan antara Horspool Algorithm dengan algoritma lain.
Tabel 13. Perbandingan Algoritma Horspool dengan Algoritma Lain Algoritma Kelebihan Kekurangan Horspool Algorithm Pendekatan preprocessing yang sederhana dan mudah dipahami. Efisien untuk pola yang pendek dan panjang Tidak dapat mengatasi pola dengan prefix yang sama. Memiliki banyak ketidakcocokan karakter awal. Boyer-Moore Algorithm Dapat melakukan pergeseran jauh lebih besar saat ada ketidakcocokan karakter. Efisien dalam kasus-kasus tertentu. Memiliki aturan heuristik yang lebih kompleks. Membutuhkan preprocessing yang lebih rumit. Knuth-Morris-Pratt Algorithm Efisien dalam mengatasi pola yang memiliki prefix yang sama. Pendekatan preprocessing yang efisien. Memerlukan tabel failure function yang memakan ruang dalam memori. Tidak efektif untuk pola dengan banyak kemungkinan pergeseran. Rabin-Karp Algorithm Dapat mengatasi kasus dengan banyak kemungkinan pola yang sama. Memerlukan perhitungan hash yang memakan waktu. Kurang efisien jika banyak pola yang berbeda dalam teks.
Dalam  penerapan Horspool  Algorithm pada  aplikasi translate Indonesia  ke  bahasa  daerah  berbasis android,  pemilihan algoritma pencocokan  pola  harus  mempertimbangkan  kebutuhan  spesifik  aplikasi, kompleksitas algoritma , serta kecepatan dan efisiensi yang diinginkan. Maka peneliti menyimpulkan bahwa algoritma  horspool merupakan algoritma yang  efisien  dan  akurat  dalam  menentukan  pola  terjemahan  kata maupun kalimat yang panjang dengan waktu yang sangat singkat yaitu 1 detik dengan deteksi perkatanya bisa memperlihatkan kosakata yang tidak terdapat didalam database.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  aplikasi translate Indonesia  ke  bahasa  daerah  dengan menggunakan algoritma  Horspool telah  berhasil  diimplementasikan  dengan  baik.  Hasil  pengujian
menunjukkan bahwa algoritma Horspool mampu menerjemahkan kata atau kalimat dengan cepat, hanya dalam waktu 1 detik. Hal ini menunjukkan efisiensi dan kehandalan algoritma dalam melakukan pencocokan string . Selain  itu,  aplikasi  ini  juga  telah  berhasil  mengumpulkan  lebih  dari  44.207  kosakata  dalam  database,  yang mencakup 29 bahasa daerah di Indonesia. Hal ini memungkinkan pengguna untuk menerjemahkan berbagai bahasa daerah dengan mudah dan akurat.
Rekomendasi  Peninjau:  Berikut  adalah  beberapa  rekomendasi  peninjau  yang  dapat  meningkatkan kualitas dan penggunaan aplikasi translate Indonesia ke bahasa daerah:
1. Perluasan  bahasa  daerah  menambahkan  lebih  banyak  bahasa  daerah  ke  dalam  database  akan memperkaya  pengalaman  pengguna  dan  mendukung  pelestarian  bahasa  daerah  yang  lebih  luas  di Indonesia.
2. Peningkatan  antarmuka  pengguna mengoptimalkan antarmuka pengguna aplikasi untuk membuatnya lebih intuitif dan mudah digunakan bagi pengguna dari berbagai latar belakang.
3. Pembaruan  konten  melakukan  pembaruan  konten  secara  berkala  untuk  memastikan  keakuratan  dan relevansi terjemahan yang disediakan oleh aplikasi.
Dengan menerapkan rekomendasi ini, diharapkan aplikasi translate Indonesia ke bahasa daerah dapat terus  berkembang  dan  memberikan  manfaat  yang  lebih  besar  bagi  pengguna  dalam  memahami  dan mempelajari bahasa daerah di Indonesia.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimaksih  kepada  Universitas  Dipa  Makassar  yang  selalu  memfasilitasi  sehingga  penulis  bisa menyelesaikan penelitian ini dan juga kepada teman-teman yang mendukung dalam suksesnya penelitian ini.

## REFERENSI
[1] F.  E.  Febriansyah,  A.  Ardiansyah,  and  A.  Darmaji,  “CAWA  LAMPUNG :  KAMUS  BAHASA INDONESIA-LAMPUNG DIALEK A BERBASIS ANDROID,” KLIK - Kumpul. J. ILMU Komput. , vol. 7, no. 3, p. 331, Oct. 2020, doi: 10.20527/klik.v7i3.352.
[2] G. K. Dr, Diksi dan Gaya Bahasa . Gramedia Pustaka Utama, 2009.
[3] R.  M.  As,  “PERGESERAN  BAHASA  DAN  IDENTITAS  SOSIAL  DALAM  MASYARAKAT MINANGKABAU KOTA: STUDI KASUS DI KOTA PADANG”.
[4] R. Damayanti, “DIKSI DAN GAYA BAHASA DALAM MEDIA SOSIAL INSTAGRAM,” vol. 5, no. 3, 2018.
[5] N. Setyorini, “MEMBANGUN APLIKASI KAMUS MOBILE INDONESIA – ARAB DAN ARAB – INDONESIA  MENGGUNAKAN  TEKNOLOGI  JAVA  2  MICRO  EDITION  (J2ME)  TUGAS AKHIR”.
[6] S. Murti, “EKSISTENSI PENGGUNAAN BAHASA INDONESIA DI ERA GLOBALISASI,” 2015.
[7] A. S. Mubah, “Strategi Meningkatkan Daya Tahan Budaya Lokal dalam Menghadapi Arus Globalisasi”.
[8] S. Ningsih and J. Puteri, “Penguatan Penggunaan Bahasa Daerah Pada Generasi Muda Di Kelurahan Bintarore  Kecamatan  Ujung  Bulu  Kabupaten  Bulukumba,” JCS ,  vol.  3,  no.  1,  Oct.  2021,  doi: 10.57170/jcs.v3i1.4.
[9] R. Devianty, “PERAN BAHASA INDONESIA DAN BAHASA DAERAH DALAM PENDIDIKAN KARAKTER”.
[10] M.  M.  Assapari,  “EKSISTENSI  BAHASA  INDONESIA  SEBAGAI  BAHASA  NASIONAL  DAN PERKEMBANGANNYA DI ERA GLOBALISASI”.
[11] A. D. B. Sadewo, E. R.  Widasari, and A. Muttaqin, “Perancangan Pengendali Rumah menggunakan Smartphone Android dengan Konektivitas Bluetooth”.
[12] T.  Wahyudi,  “Pengembangan  Aplikasi  Berbasis  Web  dan  Android  Sebagai  Penunjang  Kerja  di Indonesia: Systematic Literature Review,” Indones. J. Comput. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 96–102, Oct. 2022, doi: 10.31294/ijcs.v1i2.1428.
[13] Z.  F.  Abubakar,  “Android  (Sistem  Operasi):  Pengertian,  Sejarah,  dan  Nama  Versi,”  FA  Tekno. Accessed: Dec. 10, 2022. [Online]. Available: https://tekno.foresteract.com/android/
[14] D.  E.  Kurniawan  and  R.  Simon,  “Aplikasi  Kamus  Aneka  Bahasa  Daerah  Berbasis  Smartphone Android,” p. 5, 2012.
[15] V. Frigustini, A. Erlansari, and D. Andreswari, “IMPLEMENTASI ALGORITMA HORSPOOL PADA APLIKASI KAMUS BAHASA LINTANG - INDONESIA BERBASIS ANDROID,” vol. 6, no. 1, p. 17, 2018.
[16] R. Akraman, C. Candiwan, and Y. Priyadi, “Pengukuran Kesadaran Keamanan Informasi Dan Privasi Pada Pengguna Smartphone Android Di Indonesia,” J. Sist. Inf. BISNIS , vol. 8, no. 2, p. 1, Oct. 2018, doi: 10.21456/vol8iss2pp1-8.
[17] operator,  “BAHASA  SEBAGAI  PEMERSATU  BANGSA*  |  Badan  Pengembangan dan  Pembinaan
Bahasa - Kemendikbudristek.” Accessed: Dec. 08, 2022. [Online]. Available:
http://badanbahasa.kemdikbud.go.id/artikel-detail/854/bahasa-sebagai-pemersatu-bangsa
[18] A.  N.  Arrasyid  and  M.  S.  Said,  “APLIKASI  KAMUS  BAHASA  DAERAH  TOLAKI  BERBASIS ANDROID,” Simtek  J.  Sist.  Inf.  Dan  Tek.  Komput. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  62–68,  Apr.  2016,  doi: 10.51876/simtek.v1i1.9.
[19] A. B. Setiawan, P. W. Buana, and I. M. Sukarsa, “Aplikasi Translator Bahasa Jawa Ke Bahasa Indonesia Berbasis Android,” vol. 2, no. 3, 2014.
[20] N.  Anindita,  “APLIKASI  TRANSLATOR  MESSENGER  BERBASIS  JAVA  DAN  GOOGLE TRANSLATE API”.
[21] L.  E.  Haris  and  A.  S.  Pardiansyah,  “Aplikasi  Android  Kamus  Bahasa  Indonesia-Sasak,” J.  Manaj. Inform. Dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, p. 1, Feb. 2018, doi: 10.36595/misi.v1i1.10.
[22] M. D. Tenda, A. Y. A. Putra, and T. Willay, “PERANCANGAN APLIKASI KAMUS BAHASA LIO– BAHASA INDONESIA BERBASIS ANDROID”.
[23] D.  F.  Nursyahbani,  F.  Ismawan,  and  A.  Wilson,  “Perancangan  Aplikasi  Pembelajaran  Tiga  Bahasa Indonesia–Sunda Inggris dilengkapi Kamus Berbasis Android,” J. Ris. Dan Apl. Mhs. Inform. JRAMI , vol. 4, no. 01, pp. 1–8, Jan. 2023, doi: 10.30998/jrami.v4i01.3895.
[24] R.  Wati  and  S.  Ernawati,  “PERANCANGAN  APLIKASI  KAMUS  BAHASA  JAWA-INDONESIA BERBASIS  ANDROID,” J.  Techno  Nusa  Mandiri ,  vol.  15,  no.  2,  p.  93,  Sep.  2018,  doi: 10.33480/techno.v15i2.893.
[25] I.  Aziz  and  H.  Harafani,  “APLIKASI  KAMUS  BAHASA  BETAWI  BERBASIS  ANDROID MENGGUNAKAN METODE SEQUENCIAL SEARCH,” 2016.
[26] Helena Danur, Kristianus Jago Tute, and Benediktus Yoseph Bhae, “Aplikasi Kamus Bahasa Daerah Manggarai Berbasis Android:,” SATESI J. Sains Teknol. Dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 140–146, Oct. 2022, doi: 10.54259/satesi.v2i2.1138.
[27] Z. A. Achmad and R. Ida, “ETNOGRAFI VIRTUAL SEBAGAI TEKNIK PENGUMPULAN DATA DAN  METODE  PENELITIAN,” J.  Soc.  Media ,  vol.  2,  no.  2,  p.  130,  Oct.  2018,  doi: 10.26740/jsm.v2n2.p130-145.
[28] E. S. Pasinggi and S. Palelleng, “Digitalisasi Kamus Bahasa Toraja: Perancangan Basis Data,” 2018.
[29] “Sintaksis : Jurnal Ilmiah Pendidikan,” vol. 1, no. 1, p. 9, 2021.
[30] D. Novitasari, “Implementasi perbandingan algoritma boyer moore, algoritma knuth morris pratt, dan algoritma horspool pada aplikasi kamus Bahasa Jawa-Indonesia,” diploma, UIN Sunan Gunung Djati Bandung, 2018. Accessed: Dec. 19, 2022. [Online]. Available: http://digilib.uinsgd.ac.id/17994/