BAB 1 PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang Kemajuan
teknologi pada masa
sekarang sangat membantu
serta memberi kemudahan
bagi manusia dalam
melakukan berbagai aktivitas
(Andhika, 2010), khsnya
aktivitas yang berkaitan
dengan informasi seperti
mencari informasi buku,
mencari bahan kuliah,
mencari informasi seseorang,
dan lain-lain. Jika informasi yang
dicari memiliki jumlah
yang masih sedikit,
pencarian dapat dilakukan secara manual. Namun jika informasi
yang dicari sudah memiliki jumlah yang banyak
dan besar maka
pengguna akan mengalami
kesulitan dalam mencari informasi yang dicari (Chiquita, 2011). Untuk
memperoleh informasi dengan cepat dan mudah
dari banyaknya kumpulan
informasi maka dapat
menggunakan mesin pencari.
Mesin pencari
merupakan program komputer
yang dirancang agar
mampu menemukan informasi yang
dicari dari banyaknya kumpulan informasi yang tersedia (Haryanto, 2011). Dengan adanya mesin pencari
setiap orang dapat dengan mudah memperoleh
informasi yang diinginkan. Dengan mengetikkan kata yang ingin dicari pada mesin pencari maka seluruh informasi yang
diinginkan akan ditampilkan.
Namun sejumlah
penelitian terhadap mesin
pencari menyimpulkan bahwa rata-rata
kesalahan dalam pengetikan kata yang dicari yang dilakukan oleh pengguna cukup
tinggi (Benisius, 2010),
kesalahan dalam pengetikan
kata yang dicari
oleh pengguna dapat menyebabkan
informasi yang dicari tidak dapat ditemukan.Untuk itu dibutuhkan
penambahan fitur yang
dapat membantu pengguna
ketika mengetik, dimana
fitur tersebut dapat
menampilkan prediksi kata
seperti autocomplete yang dapat
membantu pengguna untuk
mengetikkan kata pada mesin
pencari.
Autocompletemerupakan fitur atau
layanan yang dapat menampilkan prediksi
kata jika kata yang diketikkan belum
lengkap (Kma, 2012).
Beberapa penelitian
yang berkaitan dengan
masalah ini diantaranya
yaitu penelitian yang pernah
dilakukan oleh Chiquita (2011), pada penelitiannya Chiquita menerapkan algoritma Boyer-Mooreuntuk
layanan autocompletedan menggunakan algoritma
Dynamic Programminguntuk layanan
autocorrectuntuk mencari kata di dalam paragraf.
Kemudian selanjutnya penelitian
yang pernah dilakukan
oleh Kma (2012),
pada penelitiannya Kma
melakukan pencocokan string untuk fitur autocompletionpada text editoratau
integrated development environment(IDE) menggunakan
algoritma Brute Forcedan KMP. Selanjutnya penelitian yang pernah dilakukan oleh Pradhana (2012), pada
penelitiannya Pradhana menerapkan algoritma string
matching seperti Brute Force,
Knuth-Morris Pratt dan Boyer-Moore untuk fitur autocorrect dan fitur autotext pada
smart phones.
Pada penelitian
ini, penulis akan
mensimulasikan algoritma
Levenshtein Distance untuk menghasilkan
fitur autocomplete. Pada
simulasinya fitur autocomplete digunakan untuk
membantu pengetikan judul
buku pada aplikasi katalog
perpustakaan. Algoritma Levenshtein
Distance merupakan salah satu algoritma Approximate
String Matching yang digunakan
dalam pencarian string berdasarkan pendekatan
perkiraan (Adiwidya, 2009).
Pada penelitian sebelumnya algoritma
string matching seperti Brute
Force, Boyer-Moore, dan Knuth-Morris Prattmelakukan pencocokan secara bertahap pada
seluruh rangkaian stringsehingga memiliki proses
yang cenderung panjang
dan rumit (Pradhana,
2012). Sedangkan algoritma
Levenshtein Distance
melakukan modifikasi dengan
mengubah suatu string
menjadi string yang
lain sehingga prosesnya
lebih sederhana (Ardiyanto, 2008).
Algoritma Levenshtein
Distance terbukti dapat menyelesaikan
beberapa permasalahan dalam
penelitian ilmiah, beberapa
penelitian yang pernah
dilakukan yang berkaitan dengan
algoritmaLevenshtein Distance, diantaranya
yaitu Adriyani (2012) menggunakan
algoritma Levenstein Distance dan
metode empiris untuk menampilkan
saran perbaikan kesalahan pengetikan dokumen berbahasa Indonesia, Andhika
(2010) di dalam
penelitiannya menggunakan algoritma
Levenshtein Distance untuk menampilkan
string suggestion pada aplikasi
seperti spell checker
dan kamus. Selanjutnya Benisius
(2010) menggunakan algoritma
Levenshtein Distance untuk sistem
pengoreksian kata kunci,
dimana di dalam
penelitiannya Benisius melakukan
studi kasus terhadap websiteUniversitas
Halmahera. Di dalam penelitiannya juga,
Benisius menggunakan proses
crawling dan indexing untuk mengumpulkan informasi
dari website Universitas Halmahera
untuk dicocokkan dengan kata kunci sebagai hasil koreksi kata
kunci.
1.2. Rumusan Masalah Kesalahan
dalam pengetikan judul
buku pada aplikasi
katalog perpustakaan dapat menyebabkan
informasi mengenai buku yang dicari tidak ditemukan, oleh karena itu dibutuhkan
suatu pendekatan yang
dapat memberikan alternatif
judul buku yang pengguna
tuliskan.
1.3. Batasan Masalah Adapun batasan masalah yang diberikan pada
penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Data koleksi perpustakaan yang akan digunakan di dalam penelitian hanya
data buku saja
seperti judul buku,
pengarang, penerbit, tahun
terbit, edisi, jenis, deskripsi, subjek, bahasa dan jumlah
eksemplar, sedangkan jurnal dan kumpulan dokumen pendidikan yang lain tidak
diikutsertakan.
2. Buku-buku
yang digunakan di
dalam penelitian hanya
buku-buku yang berhubungan dengan komputer.
3. Pencarian informasi buku dilakukan hanya
berdasarkan judul buku.
1.4. Tujuan Penelitian Adapun
tujuan dari penelitian
ini adalah membuat
autocomplete pada aplikasi katalog
perpustakaan dengan mensimulasikan algoritma
Levenshtein Distance agar dapat membantu pengguna ketika menuliskan
judul buku yang ingin dicari.
1.5. Manfaat Penelitian Manfaat yang diharapkan penulis dari
penelitian ini yaitu : 1. Dapat membantu pengguna untuk pengetikan
judul buku.
2. Memberikan
sumbangan pengetahuan kepada
masyarakat mengenai algoritma Levenshtein Distance.
1.6. Metode Penelitian Adapun metode penelitian yang akan digunakan
adalah: 1. Studi Literatur Pada
tahap ini dilakukan
dengan membaca dan
mempelajari lebih dalam
bukubuku referensi, jurnal atau sumber-sumber penelitian lain yang
berkaitan dengan autocomplete serta
teori algoritma Levenshtein Distance.
2. Analisis dan Perancangan Desain Sistem Pada tahap ini akan dilakukan analisis
terhadap penerapan algoritma Levenshtein
Distancepada autocomplete, serta
perancangan aplikasi, antara lain: menggambar flowchart, use case, DFD dan perancangan
antarmuka atau interface.
3. Implementasi Sistem Pada tahap ini akan dilakukan pengkodean dan
menerapkan perancangan aplikasi tersebut
ke dalam bahasa pemrograman PHP dan MYSQL.
4. Pengujian Sistem Pada
tahap ini akan
dilakukan pengujian terhadap
aplikasi apakah telah memenuhi
kriteria atau tidak.
5. Dokumentasi Sistem Pada tahap ini akan dilakukan penulisan
laporan mengenai aplikasi tersebut yang bertujuan
untuk menunjukkan hasil penelitian ini.
Skripsi Teknologi Informasi:Simulasi Algoritma Levenshtein Distance Untuk Fitur Autocomplete Pada Aplikasi Katalog Perpustakaan
Downloads Versi PDF >>>>>>>Klik Disini
 |
Bab I
|
Downloads
|
|
Bab II
|
Downloads
|
|
Bab III - V
|
Downloads
|
|
Daftar Pustaka
|
Downloads
|
|
Lampiran
|
Downloads
|