Query Suggestion Pada Aplikasi Kamus Biologi Menggunakan Algoritma Levenshtein Distance
Kode Repository :SKI53/KHA/19
NPM :065115050
Nama :Khalidah
Pembimbing 1 :-Dr. Iyan Mulyana, S.Kom., M.Kom
Pembimbing 2 :-Mulyati, M.Kom.
Abstrak :-QUERY SUGGGGESTION PADA APLIKASI KAMUS BIOLOGI MENGGUNAKAN ALGORITMA LEVENSHTEIN DISTANCE
Khalidah1, Mulyati2, Iyan Mulyana3
1,2,3Farmasi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Pakuan
1halidah050@gmail.com, 2mulyati@unpak.ac.id, 3iyan.mulyana@unpak.ac.id
Abstrak
Kamus biologi sudah banyak beredar, bahkan aplikasi kamus biologi sudah ada akan tetapi masih sedikit yang sudah terdigitalisasi. Kamus biologi yang terdigitalisasi atau sudah terbentuk aplikasi dapat memudahkan pengguna karena pengguna tidak perlu membawa kamus yang tebal. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi kamus biologi berbasis website disertai fitur query suggestion menggunakan algoritma levenshtein distance. Metode Penelitian ini menggunakan metode SDLC (Systen Development Life Cycle) yang melalui beberapa tahap mulai dari perencanaan, analisis, perancangan, sampai dengan evaluasi. Adapun hasil penelitian berupa aplikasi kamus biologi yang menghasilkan notifikasi fungsi pencarian terdiri dari 2, yaitu notifikasi pesan input kosong dan notifikasi query suggestion fungsi pencarian. Notifikasi pesan input kosong berupa informasi kata belum diinput sedangkan notifikasi query suggestion berupa implementasi algoritma levenshtein distance yang telah dikonversi ke dalam bentuk bahasa pemrograman PHP. Algoritma levenshtein distance berjalan mulai dari pojok kiri atas sebuah array dua dimensi yang telah diisi sejumlah karakter sring awal dan string target dan diberikan nilai cost. Nilai cost pada ujung kanan bawah menjadi nilai edit Distance yang menggambarkan jumlah operasi yang harus diproses oleh algoritma tersebut. Sistem ini diharapkan dapat mempermudah user dalam melakukan proses pencarian. Adapun berdasarkan hasil uji, sistem dapat mengevalusi kata dengan fungsi query suggestion dengan nilai akurasi 90%.
Kata kunci: querry suggestion, aplikasi kamus biologi, algoritma, algoritma levenshtein distance.