PERANCANGAN FITUR AUTOCOMPLETE PADA APLIKASI KAMUS ISTILAH TEKNOLOGI INFORMASI MENGGUNAKAN ALGORITMA BOYER-MOORE SKRIPSI SITI MORIZA TANIA

Transkripsi

1 PERANCANGAN FITUR AUTOCOMPLETE PADA APLIKASI KAMUS ISTILAH TEKNOLOGI INFORMASI MENGGUNAKAN ALGORITMA BOYER-MOORE SKRIPSI SITI MORIZA TANIA PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2015

2 PERANCANGAN FITUR AUTOCOMPLETE PADA APLIKASI KAMUS ISTILAH TEKNOLOGI INFORMASI MENGGUNAKAN ALGORITMA BOYER-MOORE SKRIPSI Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Sarjana Teknologi Informasi SITI MORIZA TANIA PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2015

3 ii PERSETUJUAN Judul : PERANCANGAN FITUR AUTOCOMPLETE PADA APLIKASI KAMUS ISTILAH TEKNOLOGI INFORMASI MENGGUNAKAN ALGORITMA BOYER-MOORE Kategori : SKRIPSI Nama : SITI MORIZA TANIA Nomor Induk Mahasiswa : Program Studi : SARJANA (S1) TEKNOLOGI INFORMASI Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Komisi Pembimbing : Pembimbing 2 Pembimbing 1 Dr. Erna Budhiarti Nababan M.IT M. Andri Budiman, ST.M.Comp.Sc., M.E.M NIP. - NIP Diketahui/Disetujui oleh Program Studi S1 Teknologi Informasi Ketua, Muhammad Anggia Muchtar, ST., MM.IT NIP

4 iii PERNYATAAN PERANCANGAN FITUR AUTOCOMPLETE PADA KAMUS ISTILAH TEKNOLOGI INFORMASI MENGGUNAKAN ALGORITMA BOYER-MOORE SKRIPSI Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya. Medan, 4 Juni 2015 Siti Moriza Tania

5 iv UCAPAN TERIMA KASIH Alhamdulillah, segala puji dan syukur kepada Allah SWT yang telah memberikan rahmat, karunia dan hidayah-nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini. Penulis mengucapkan banyak terima kasih kepada: 1. Bapak M. Andri Budiman, ST.M.Comp.Sc., M.E.M, selaku pembimbing 1 dan Ibu Dr. Erna Budhiarti Nababan, M.IT, selaku pembimbing 2 yang telah banyak memberikan bimbingan, arahan, motivasi dan membantu penulis dalam penyusunan dan penulisan skripsi ini. 2. Bapak Sajadin Sembiring, S.Si, M.Comp.Sc dan Bapak Seniman, S.Kom, M.Kom sebagai tim pembanding, atas segala kritik dan saran dalam penyempurnaan penulisan skripsi ini. 3. Bapak Muhammad Anggia Muchtar, ST., MM.IT, selaku ketua program studi Teknologi Informasi, serta seluruh Bapak dan Ibu dosen yang telah memberikan ilmu yang bermanfaat bagi penulis. 4. Seluruh staf TU (Tata Usaha) program studi Teknologi Informasi yang telah banyak membantu dalam segala kegiatan administrasi penulis. 5. Kedua Orang tua penulis, Ayahanda Sakhrizal dan Ibunda Rita Morita yang selalu mendoakan, sabar dan senantiasa memberikan kasih sayang sepanjang masa kepada penulis. Adik-adik penulis, Siti Sovie Sakhrani dan Siti Ulfha Salita serta keluarga besar penulis yang selalu memberikan semangat kepada penulis. 6. Sahabat penulis, Pratiwi Widya Utami S.Pd dan Rizka Aini Hasibuan S.Psi yang tiada henti memberikan semangat dan doa, terkhusus untuk Naniek B.J. Matanari dan Handra Akira Saito yang selalu memberikan semangat, setia dan sabar menemani dan mendorong penulis dalam penyelesaian skripsi ini. Abang-abang, kakak-kakak, adik-adik, dan teman-teman program studi teknologi informasi angkatan 2010 yang tidak dapat penulis cantumkan satu per satu atas segala dukungan dan kebersamaannya selama melewati perkuliahan di Teknologi Informasi USU ini.

6 v ABSTRAK Penggunaan kamus elektronik saat ini terbukti lebih efisien dibandingkan penggunaan kamus dalam bentuk buku. Hal tersebut dikarenakan pada kamus elektronik pengguna akan menuliskan kata yang mereka inginkan pada kolom pencarian dan mesin pencari akan menemukan dan memberikan informasi kata tersebut kepada pengguna. Untuk menampilkan informasi tersebut, beberapa kamus elektronik menampilkan informasi setelah pengguna selesai mengetikkan satu kata pada mesin pencari. Tetapi ketika pengguna selesai mengetikkan kata pada mesin pencari, kata tersebut belum tentu ditemukan, hal ini menjadikan kamus elektronik kurang optimal dalam hal pemakaian waktu. Oleh karena itu, fitur autocomplete yang dibangun pada aplikasi kamus ini diharapkan dapat mempersingkat waktu pengetikan sebuah kata yang dilakukan pengguna, dimana fitur ini akan menampilkan daftar kata yang mungkin dimaksudkan pengguna atau yang disebut dengan word suggestion tanpa harus mengetikkan kata tersebut secara utuh. Word suggestion ini dihasilkan melalui pencocokan string yang dilakukan oleh algoritma Boyer-Moore, dimana input yang diketikkan pengguna akan dicocokkan dengan setiap kata yang terdapat dalam database. Fitur autocomplete pada aplikasi kamus ini berhasil menampilkan word suggestion berupa kata yang mengandung potongan kata yang diketikkan pengguna, tetapi untuk kesalahan letak huruf pada kata yang diketikkan pengguna, fitur autocomplete tidak akan menampilkan word suggestion karena kata tersebut dianggap tidak ditemukan pada database. Kata kunci : autocomplete, exact string matching, algoritma Boyer-Moore, kamus bahasa Inggris, kamus teknologi informasi.

7 vi THE AUTOCOMPLETE FEATURE DESIGN ON THE APPLICATION OF TERMINOLOGY DICTIONARY OF INFORMATION TECHNOLOGY USING THE BOYER-MOORE ALGORITHM ABSTRACT The usage of electronic dictionary nowadays has proven that it is more efficient than the physical one. This happens because in electronic dictionary the user are able to look for a word easily by just typing the keyword and the search engine will return the result instantly to the user. To display the information, some electronic dictionaries display information after the user is finished typing one word in a search engine. But when the user is finished typing words into a search engine, the word is not necessarily found, this makes the electronic dictionaries are less optimal in terms of time consumption. Therefore, auto-complete feature that is built on this dictionary application is expected shorten the time of typing a word that is perfomed by the user, where this feature will suggest the list of words which is similar to the user s input with word suggestion feature without having to complete the typing. The word suggestion is derived by the matching of string which is done using Boyer-Moore algorithm, where the user s input will be matched with every words in the database. Auto-complete feature in this application manage to show the word suggestion by reading the word which contains the piece of word the user typed, but for misplaced alphabet user made, the auto-complete feature won t show any word suggestion because that word might not be found in the database. Keyword : auto-complete, exact string matching, Boyer-Moore algorithm, English Dictionary, Dictionary of Information Technology.

8 vii DAFTAR ISI PERSETUJUAN PERNYATAAN UCAPAN TERIMA KASIH ABSTRAK ABSTRACT DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR Hal. ii iii iv v vi vii ix x BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian Sistematika Penulisan 3 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Kamus Fitur atau Layanan Autocomplete Algoritma Exact String Matching Algoritma Boyer-Moore Pergeseran Bad-Character Pergeseran Good-Suffix Penelitian Terdahulu 17 BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Identifikasi Masalah 21

9 viii 3.2 Analisis Data Analisis Sistem Penerapan algoritma Boyer-Moore untuk menampilkan autocomplete Perhitungan algoritma Boyer-Moore Perancangan Sistem 32 BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM 4.1 Implementasi Sistem Spesifikasi software dan hardware yang digunakan Implementasi antarmuka sistem Implementasi data Implementasi pencocokan string Implementasi fungsi autocomplete Evaluasi Pengujian Sistem Rencana pengujian sistem Hasil pengujian sistem 52 BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Saran 53 DAFTAR PUSTAKA 55

10 ix DAFTAR TABEL Hal Tabel 2.1 Penelitian terdahulu yang berkaitan dengan autocomplete 18 Tabel 2.2 Penelitian terdahulu yang menggunakan algoritma Boyer-Moore 20 Tabel 4.1 Rangkuman database pada sistem 39 Tabel 4.2 Rencana pengujian sistem 52 Tabel 4.3 Hasil pengujian sistem 52

11 x DAFTAR GAMBAR Hal Gambar 2.1 Autocomplete pada Google Search 8 Gambar 2.2 Pencocokan dari karakter paling kiri ke karakter paling kanan pattern 9 Gambar 2.3 Pencocokan dari karakter paling kanan ke karakter paling kiri pattern 9 Gambar 2.4 Pencocokan pada pattern y 2 dimulai dari karakter paling kiri 10 Gambar 2.5 Pencocokan pada pattern y 1 dimulai dari karakter paling kanan 10 Gambar 2.6 Pergeseran bad-character, a muncul pada y 12 Gambar 2.7 Pergeseran bad-character, tidak ada kemunculan a pada y 12 Gambar 2.8 Pergeseran good-suffix, v muncul didahului oleh karakter c 13 Gambar 2.9 Pergeseran good-suffix, hanya akhiran dari v yang muncul pada y 13 Gambar 3.1 Flowchart sistem 23 Gambar 3.2 Rancangan tampilan utama sistem 32 Gambar 3.3 Tampilan untuk abbreviations used 33 Gambar 3.4 Tampilan untuk fungsi autocomplete 34 Gambar 4.1. Tampilan awal aplikasi kamus 36 Gambar 4.2 Tampilan Abbrevation Used 37 Gambar 4.3 Tampilan untuk fungsi autocomplete 37 Gambar 4.4. Tampilan untuk informasi kata 38 Gambar 4.5 (a) Tabel bad-character untuk com 40 Gambar 4.5 (b) Tabel good-suffix untuk com 40 Gambar 4.6 (a) Tabel bad-character untuk proc 40 Gambar 4.6 (b) Tabel good-suffix untuk proc 41 Gambar 4.7 (a) Tabel bad-character untuk prco 41 Gambar 4.7 (b) Tabel good-suffix untuk prco 42 Gambar 4.8 Pencocokan string com terhadap string target 42 Gambar 4.8(a) Pencocokan pertama dimulai pada indeks ke-2 dari string target 43 Gambar 4.8(b) Pencocokan kedua dimulai pada indeks ke-5 dari string target 43 Gambar 4.8(c) Pencocokan ketiga dimulai pada indeks ke-7 dari string target 44 Gambar 4.9 Pencocokan string proc terhadap string target 44

12 xi Gambar 4.9(a) Pencocokan pertama dimulai pada indeks ke-3 dari string target 45 Gambar 4.9(b) Pencocokan kedua dimulai pada indeks ke-5 dari string target 45 Gambar 4.9(c) Pencocokan ketiga dimulai pada indeks ke-8 dari string target 45 Gambar 4.9(c) Pencocokan ketiga dimulai pada indeks ke-8 dari string target 46 Gambar 4.10 Pencocokan string prco terhadap string target 46 Gambar 4.10(a) Pencocokan pertama dimulai pada indeks ke-3 dari string target 47 Gambar 4.10(b) string prco telah melewati string access 47 Gambar Hasil pencocokan untuk input com 48 Gambar 4.12 Fungsi autocomplete untuk input com 48 Gambar 4.13 Hasil pencocokan untuk input proc 49 Gambar 4.14 Fungsi autocomplete untuk input proc 50 Gambar 4.15 Hasil pencocokan untuk input prco 50 Gambar 4.16 Fungsi autocomplete untuk input prco 51