Implementasi Algoritma Symspell dan Bayesian Network dalam Pengembangan Sistem Spell Checker Bahasa Indonesia

Perkembangan teknologi yang pesat memungkinkan berita dan buku elektronik yang diunggah pada situs di internet untuk diakses dan dibaca oleh umum. Tulisan yang diketik pada berita dan buku elektronik tersebut merupakan hasil ketikan manusia yang tidak luput dari kesalahan penulisan kata atau typo. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk meminimalisir kesalahan penulisan kata pada suatu tulisan. Hasil dari penelitian ini ialah sistem pendeteksi dan pengoreksi kesalahan penulisan kata bahasa Indonesia yang dibuat dalam bentuk aplikasi desktop. Algoritma yang digunakan antara lain, algoritma Symspell untuk menghasilkan daftar kandidat kata pengganti untuk setiap kata typo yang terdeteksi oleh sistem dan Bayesian network untuk menyeleksi kata pengganti yang tepat berdasarkan frekuensi pasangan dua kata (bigram) yang telah dikumpulkan pada korpus. Sistem spell checker diuji pada tiga tipe typo (deletion, substitution, dan transposition) dengan variasi parameter kedalaman pencarian algoritma Symspell (depth search) dan jumlah daftar kata pengganti (suggestions limit). Kombinasi parameter terbaik didapat dengan nilai parameter depth search sebesar satu (1) dan nilai parameter suggestions limit sebesar sepuluh (10) menghasilkan rata-rata akurasi deteksi sebesar 96,3020% dan rata-rata akurasi koreksi sebesar 82,7056%