Javascript must be enabled to continue!
Typo Checking Menggunakan Algoritma Rabin-Karp
View through CrossRef
Kesalahan pengetikan merupakan hal yang biasa terjadi ketika membuat tulisan, misalnya ketika membuat karya ilmiah, buku maupun lainnya. Kesalahan penulisan kata memang hal yang biasa terjadi tetapi dapat berakibat buruk sehingga perlu dilakukan pemeriksaan kata terhadap tulisan pada dokumen yang dibuat. Typo checking merupakan proses pemeriksaan kata yang dilakukan untuk mendeteksi kesalahan penulisan kata dan memberikan kandidat kata yang benar. Pemeriksaan kesalahan penulisan membutuhkan waktu lama jika dilakukan secara manual, sehingga dibuat aplikasi untuk mendeteksi kesalahan penulisan kata menggunakan Algoritma Rabin-Karp, dengan mencocokkan string berdasarkan nilai hash pada teks dan pattern. Proses Pengecekan Penulisan Kata dilakukan dengan menghitung sampai indeks akhir dan didapatkan hasil seperti kata dan nilai hash. Proses hashing menggunakan modulo (sisa bagi) sebesar 107 dengan nilai k-gram k=3 pada setiap kata asal dan kata hasil. Proses hashing dilakukan dengan cara mengkonversi string menjadi nilai ASCII, sehingga diperoleh nilai hash a-z = 79-122. Berdasarkan hasil perhitungan manual yang telah dilakukan, jika terdapat kesalahan pengetikan akan diperoleh nilai hashing yang berbeda antara kata asal dan kata yang dihasilkan. Typing errors are common when writing, for example, when writing scientific papers, books, and others. Word writing errors are common but can have bad consequences, so it is necessary to check the words on the writing in the document that is made. Typo checking is a word checking process that is carried out to detect word writing errors and provide the correct word candidate. Checking writing errors takes a long time if done manually, so an application is made to detect word writing errors using the Rabin-Karp Algorithm, by matching strings based on hash values in text and patterns. The process of Checking Word Writing is done by counting to the final index and getting results such as words and hash values. The hashing process uses a modulo (remaining for) of 107 with a value of k-gram k=3 for each word of origin and word of the result. The hashing process is done by converting the string into an ASCII value so that the hash value a-z = 79-122. Based on the results of manual calculations that have been carried out, if there are typing errors, a different hashing value will be obtained between the original word and the resulting word.
Universitas Negeri Gorontalo
Title: Typo Checking Menggunakan Algoritma Rabin-Karp
Description:
Kesalahan pengetikan merupakan hal yang biasa terjadi ketika membuat tulisan, misalnya ketika membuat karya ilmiah, buku maupun lainnya.
Kesalahan penulisan kata memang hal yang biasa terjadi tetapi dapat berakibat buruk sehingga perlu dilakukan pemeriksaan kata terhadap tulisan pada dokumen yang dibuat.
Typo checking merupakan proses pemeriksaan kata yang dilakukan untuk mendeteksi kesalahan penulisan kata dan memberikan kandidat kata yang benar.
Pemeriksaan kesalahan penulisan membutuhkan waktu lama jika dilakukan secara manual, sehingga dibuat aplikasi untuk mendeteksi kesalahan penulisan kata menggunakan Algoritma Rabin-Karp, dengan mencocokkan string berdasarkan nilai hash pada teks dan pattern.
Proses Pengecekan Penulisan Kata dilakukan dengan menghitung sampai indeks akhir dan didapatkan hasil seperti kata dan nilai hash.
Proses hashing menggunakan modulo (sisa bagi) sebesar 107 dengan nilai k-gram k=3 pada setiap kata asal dan kata hasil.
Proses hashing dilakukan dengan cara mengkonversi string menjadi nilai ASCII, sehingga diperoleh nilai hash a-z = 79-122.
Berdasarkan hasil perhitungan manual yang telah dilakukan, jika terdapat kesalahan pengetikan akan diperoleh nilai hashing yang berbeda antara kata asal dan kata yang dihasilkan.
Typing errors are common when writing, for example, when writing scientific papers, books, and others.
Word writing errors are common but can have bad consequences, so it is necessary to check the words on the writing in the document that is made.
Typo checking is a word checking process that is carried out to detect word writing errors and provide the correct word candidate.
Checking writing errors takes a long time if done manually, so an application is made to detect word writing errors using the Rabin-Karp Algorithm, by matching strings based on hash values in text and patterns.
The process of Checking Word Writing is done by counting to the final index and getting results such as words and hash values.
The hashing process uses a modulo (remaining for) of 107 with a value of k-gram k=3 for each word of origin and word of the result.
The hashing process is done by converting the string into an ASCII value so that the hash value a-z = 79-122.
Based on the results of manual calculations that have been carried out, if there are typing errors, a different hashing value will be obtained between the original word and the resulting word.
Related Results
Enhancement of Rabin-Karp Algorithmusing XOR Filter
Enhancement of Rabin-Karp Algorithmusing XOR Filter
Purpose–Thestudy aims to enhance the Rabin-Karp Algorithm that underlinesthe problem encountered wherein the algorithm’s runtimeperformanceis affected due tothe continuous rap...
PERBANDINGAN ALGORITMA BOYER-MOORE DAN ALGORITMA RABIN-KARP TERHADAP KODE POS WILAYAH ACEH
PERBANDINGAN ALGORITMA BOYER-MOORE DAN ALGORITMA RABIN-KARP TERHADAP KODE POS WILAYAH ACEH
Abstrak – Kode Pos adalah serangkaian angka dan/atau huruf yang ditambahkan pada alamat surat untuk mempermudah proses pemilahan surat. Di negara lain, kode pos lebih dikenal denga...
ARTIKEL ALGORITMA PEMROGRAMAN SERI MINTA UBA HASIBUAN
ARTIKEL ALGORITMA PEMROGRAMAN SERI MINTA UBA HASIBUAN
Algoritma merupakan akar dari sebuah sistem yang terbentuk dalam dunia pemrograman.Melalui serangkaian cara yang masuk akal dan teratur, sebuah algoritma dapat menyelesaikan suatu ...
Perbandingan Kinerja Algoritma Naïve Bayes Dan C.45 Dalam Klasifikasi Spam Email
Perbandingan Kinerja Algoritma Naïve Bayes Dan C.45 Dalam Klasifikasi Spam Email
Antispam dengan algoritma tertentu yang dapat memisahkan antara spam-mail dengan non spam mail. Perbandingan kinerja antara algoritma naïve bayes, dan decision tree yang memakai al...
ANALISIS MODEL L-DIVERSITY DENGAN ALGORITMA SYSTEMATIC CLUSTERING DAN DATAFLY
ANALISIS MODEL L-DIVERSITY DENGAN ALGORITMA SYSTEMATIC CLUSTERING DAN DATAFLY
Penelitian ini dilatar belakangi oleh teknik anonimitas data yang terdapat pada Privacy Preserving Data Publishing. Sehingga data yang ingin dipublikasikan bersifat anonim, tanpa m...
Analisis Perbandingan Algoritma Local Binary Patterns Histogram (LBPH) Dan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Pada Sistem Pengenalan Wajah
Analisis Perbandingan Algoritma Local Binary Patterns Histogram (LBPH) Dan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Pada Sistem Pengenalan Wajah
Dalam sistem pengamanan dan verifikasi digital, kata sandi sering digunakan tetapi memiliki kerentanan terhadap manipulasi dan pencurian. Untuk mengatasi masalah ini, metode altern...
Model-checking ecological state-transition graphs
Model-checking ecological state-transition graphs
Abstract
Model-checking is a methodology developed in computer science to automatically assess the dynamics of discrete systems, by checking if a system modelled as...
Perbandingan Algoritma Boruvka Dan Algoritma Sollin Pada Optimasi Kebutuhan Kabel Fiber Optik Universitas Bengkulu
Perbandingan Algoritma Boruvka Dan Algoritma Sollin Pada Optimasi Kebutuhan Kabel Fiber Optik Universitas Bengkulu
Optimasi adalah hal penting dalam suatu algoritma. Ini dapat menghemat kebutuhan dalam suatu kegiatan. Pada Minimum Spanning Tree, yang ingin dicapai adalah bagaimana semua vertexs...

