Implementasi Fitur Autocorrect pada Sistem Pencarian Judul Jurnal dengan Algoritma Levenshtein Distance

Tutuk Indriyani, Indah Maharoh, Nanang Fakhrur Rozi, Rinci Kembang Hapsari

Abstract


Pada pencarian judul makalah jika terjadi kesalahan pengetikan maka akan menyebabkan judul atau abstrak yang diinginkan sering kali tidak muncul dan kita harus mengkoreksi tulisan yang telah diinputkan. Proses pengecekan kesalahan pengetikan dengan cara manual akan membutuhkan suatu sumber pasti sebagai acuan bahwa kata tersebut memang salah dalam proses penulisannya. Oleh karena itu perlu adanya fitur autocorrect dalam mesin pencarian untuk memudahkan user apabila terjadi kesalahan dalam pengetikan judul atau abstrak makalah. Fitur autocorrect pada suatu aplikasi berfungsi sebagai otomatisasi pengoreksian kata yang salah dengan langsung menampilkan hasil yang benar. Peneliti menerapkan fitur autocorrect menggunakan metode Algoritma Levenstein Distance. Algoritma Levenshtein Distance ini mampu menghasilkan hasil evaluasi yang cukup tinggi yakni nilai rata-rata waktu respon ketiga operasinya adalah sekitar 0,22 detik per operasi katanya. Waktu respon ini termasuk cukup cepat karena masih < 1 detik.

Keywords


Fitur autocorrect Proses pengecekan Levenstein Distance

Full Text:

PDF

References


S. Chen, M. E. Asar, J. Yagoobi, and C. Shao, “RLGBS: Reinforcement Learning-Guided Beam Search for process optimization in a paper machine dryer section,” Comput. Ind., vol. 172, Nov. 2025, doi: 10.1016/j.compind.2025.104351.

L. Q. Ma and J. Wang, “Creating captivating and searchable titles in technical writing: Practical guides and sample analyses,” Jan. 01, 2026, Elsevier B.V. doi: 10.1016/j.seh.2025.100188.

C. Moukrim, T. Abderrahim, E. H. Benlahmer, and A. Tarik, “An innovative approach to autocorrecting grammatical errors in Arabic texts,” Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, vol. 33, no. 4, pp. 476–488, May 2021, doi: 10.1016/j.jksuci.2019.02.005.

S. Hajbi, O. Amezian, N. El Moukhi, R. Korchiyne, and Y. Chihab, “Moroccan Arabizi-to-Arabic conversion using rule-based transliteration and weighted Levenshtein algorithm,” Sci. Afr., vol. 23, Mar. 2024, doi: 10.1016/j.sciaf.2024.e02073.

V. Junnila, T. Laihonen, and T. Lehtilä, “Levenshtein’s sequence reconstruction problem and results for larger alphabet sizes,” Theor. Comput. Sci., vol. 1045, Aug. 2025, doi: 10.1016/j.tcs.2025.115279.

H. C. Lind-Combs, T. Bent, R. F. Holt, C. G. Clopper, and E. Brown, “Comparing Levenshtein distance and dynamic time warping in predicting listeners’ judgments of accent distance,” Speech Commun., vol. 155, Nov. 2023, doi: 10.1016/j.specom.2023.102987.

D. Wahyud1, R. Rosnelly, and R. Dewi, “Penerapan Algoritma Levenshtein Pada Aplikasi Kamus Istilah Militer Tni Berbasis Android.”

S. Ahmmed, M. R. H. Mondal, M. R. Mia, M. Adibuzzaman, A. S. M. L. Hoque, and S. I. Ahamed, “A novel approach for standardizing clinical laboratory categorical test results using machine learning and string distance similarity,” Heliyon, vol. 9, no. 11, Nov. 2023, doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e21523.

Y. N. Daniati, I. A. Zukarnain, and K. Nurfitri, “PADA SISTEM PENCARIAN DATA BUKU BERBASIS WEB,” 2022. [Online]. Available: http://studentjournal.umpo.ac.id/index.php/komputek

T. Indriyani, M. Kurniawan, G. Yuliastuti, C. Prabiantissa, and R. Kembang, “An Improve KNN Method for Classification of Sexually Transmitted Diseases,” 2023 Sixth International Conference on Vocational Education and Electrical Engineering (ICVEE), vol. 3, pp. 315–319, Sep. 2023.

T. Indriyani, S. Nurmuslimah, A. Taufiqurrahman, R. K. Hapsari, C. N. Prabiantissa, and A. Rachmad, “Steganography on Color Images Using Least Significant Bit (LSB) Method,” 2023, pp. 39–48. doi: 10.2991/978-94-6463-174-6_5.




DOI: https://doi.org/10.31284/j.kernel.2026.v7i1.9059

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2026 Tutuk Indriyani

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Diindeks oleh:
SINTA 5 logo Google Scholar logo Dimensions Logo