IMPLEMENTASI METODE TEN WORD SPELL ERROR APPROACHES
GUNA MENGURANGI KESALAHAN PENGETIKAN PADA KATA
DALAM BAHASA INDONESIA BERBASIS RESTFUL API
(APPLICATION PROGRAMMING INTERFACE) UNTUK PESAN INSTAN
GROUP LINE
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Bakrie
Author
Dyasta, Alhamsya Bintang
Subject
Computer Science
Datestamp
2019-08-29 02:33:02
Abstract :
Chatbot adalah salah satu fitur yang ditawarkan dari platform instant messaging, khususnya pada platform LINE. Chatbot tersebut dapat digunakan pada group LINE, sehingga dapat mengolah permintaan yang dikirimkan oleh user dalam group yang diikuti. Kebanyakan orang dalam grup LINE melakukan kesalahan kata atau typo pada sebuah pesan yang dikirimkan, meskipun kini sudah ada penambahan fitur suggestion pada perangkat. Kesalahan kata tersebut menimbulkan persoalan ketika melakukan filter kata pada sebuah pesan, baik terdapat imbuhan karakter atau pengurangan karakter yang dilakukan secara tidak sengaja, sehingga pesan tidak dapat diproses oleh sistem filter. Untuk mengurangi kesalahan tersebut dapat menggunakan ten word spell error approach dan metode rule matcher untuk menyaring kata-kata dalam pesan grup sesuai dengan aturan yang ditentukan. Jika lebih dari satu kemungkinan kata dari hasil satu pendekatan, maka diterapkan algoritma Levenshtein Distance. Kamus KBBI (Kamus Besar Bahasa Indonesia) digunakan untuk mencocokkan kata pada koreksi ejaan. Data pada Kamus menggunakan automation scrapping pada halaman https://kbbi.kemdikbud.go.id yang dibangun menggunakan Application Programming Interface dan juga menggunakan data kamus offline. Koreksi ejaan ini nantinya dapat diimplementasikan dengan arsitektur komunikasi yang dibuat menggunakan RESTful API sehingga dapat diterapkan pada LINE chatbot. Hasil dari pengujian dari pesan yang benar dengan kamus data offline sebesar 47,37%, 51,26% untuk kamus online dan 49,28% untuk data kamus dari hasil offline dan juga online.
Chatbot adalah salah satu fitur yang ditawarkan dari platform instant messaging, khususnya pada platform LINE. Chatbot tersebut dapat digunakan pada group LINE, sehingga dapat mengolah permintaan yang dikirimkan oleh user dalam group yang diikuti. Kebanyakan orang dalam grup LINE melakukan kesalahan kata atau typo pada sebuah pesan yang dikirimkan, meskipun kini sudah ada penambahan fitur suggestion pada perangkat. Kesalahan kata tersebut menimbulkan persoalan ketika melakukan filter kata pada sebuah pesan, baik terdapat imbuhan karakter atau pengurangan karakter yang dilakukan secara tidak sengaja, sehingga pesan tidak dapat diproses oleh sistem filter. Untuk mengurangi kesalahan tersebut dapat menggunakan ten word spell error approach dan metode rule matcher untuk menyaring kata-kata dalam pesan grup sesuai dengan aturan yang ditentukan. Jika lebih dari satu kemungkinan kata dari hasil satu pendekatan, maka diterapkan algoritma Levenshtein Distance. Kamus KBBI (Kamus Besar Bahasa Indonesia) digunakan untuk mencocokkan kata pada koreksi ejaan. Data pada Kamus menggunakan automation scrapping pada halaman https://kbbi.kemdikbud.go.id yang dibangun menggunakan Application Programming Interface dan juga menggunakan data kamus offline. Koreksi ejaan ini nantinya dapat diimplementasikan dengan arsitektur komunikasi yang dibuat menggunakan RESTful API sehingga dapat diterapkan pada LINE chatbot. Hasil dari pengujian dari pesan yang benar dengan kamus data offline sebesar 47,37%, 51,26% untuk kamus online dan 49,28% untuk data kamus dari hasil offline dan juga online.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
