Penggunaan Bahasa Indonesia dan Pengenalan Pola pada Mesin Pendeteksi Program Auto-Correction LodiSearch - Sugianto, Lodi Galang Putra; Haidar, Althaf Hilmi; Hermawan, Nabil Haidar Zaki; Indartono, Taqiyya; Pradana, Rafli Muhammad; Sholihatin, Endang (Jurnal Pendidikan Tambusai, 2024)
Kesalahan dalam pengetikan dapat merubah kata baku menjadi kata tidak baku jika ejaan tidak sesuai. Hal tersebut dapat diatasi dengan menggunakan fitur auto-correction yang sudah ada di beberapa aplikasi Word processing, seperti Microsoft Word, Google Docs dan LibreOffice Writer. Namun, pada aplikasi di atas masih memerlukan pengecekan dari user karena aplikasi Word processing menggunakan metode pencocokan string, sehingga aplikasi akan memunculkan beberapa rekomendasi kata yang harus user cek secara manual. Penelitian ini mengembangkan sebuah inovasi baru dalam bentuk situs web bernama “LodiSearch” yang dirancang untuk mendeteksi penggunaan kata-kata tidak baku dan menggantinya dengan kata-kata yang benar sesuai aturan bahasa. Web ini dirancang untuk memudahkan pengguna untuk memeriksa kata tidak baku menjadi tidak baku dengan otomatis. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk 1) mengetahui cara kerja auto-correction program pendeteksi LodiSearch dan 2) mengetahui seberapa efektif penggunaan auto-correction dalam mengkoreksi penulisan Bahasa Indonesia yang baik dan benar. Jenis penelitian yang kami gunakan adalah metode kuantitatif dengan data yang didapat melalui survei secara online dalam bentuk Google Form yang telah diisi oleh 60 kuesioner. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa 1) cara kerja auto-correction pada program pendeteksi LodiSearch dimulai dengan memasukan dokumen yang memiliki format .docx atau .pdf menggunakan library Python, seperti Flask, docx, csv, os, dan PyPDF2 untuk membaca isi dari dokumen dan load_correction_dict (file_path) yang berperan untuk memeriksa kumpulan kata baku yang ada di dalam file CSV. Dokumen tersebut diperiksa dengan mencari kata baku maupun yang tidak baku. Jika kata tersebut ada dalam baku_words, maka kata tersebut dianggap sebagai kata baku. Namun jika tidak, maka akan dicari bentuk bakunya dalam correction_dict, lalu menjalankan program dalam mode debug jika script dijalankan secara langsung. 2) Berdasarkan survei terhadap 60 responden, pengguna menyatakan bahwa sebanyak 87% responden menganggap bahwa LodiSearch dinilai cukup efektif dalam menemukan kata yang tidak baku dalam Dokumen yang dimasukkan dan melakukan perbaikan kata tidak baku dengan cukup baik, serta menunjukkan potensi yang positif untuk membantu pengguna dalam mengetahui ketepatan bahasa.