Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI) MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Journal Homepage: https://journal.
id/index.
php/malcom Vol.
4 Iss.
1 January 2024, pp: 26-36
ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575
Application of Horspool Algorithm on Translate Indonesian to Local Language Application Based on Android: Case Study of 29 Languages Penerapan Horspool Algorithm Pada Aplikasi Translate Indonesia Ke Bahasa Daerah Berbasis Android: Studi Kasus 29 Bahasa Zainal Abidin1*.
Syukri Mustafa2.
Hasyrif SY3 Department of Informatics Engineering.
Universitas Dipa Makassar Department of Informatics Management.
Universitas Dipa Makassar E-Mail: 1abidinznn@gmail.
com, 2syukri@undipa.
id, 3hasyrif@gmail.
Received Aug 30th 2023.
Revised Oct 05th 2023.
Accepted Oct 29th 2023 Corresponding Author: Zainal Abidin Abstract Indonesia is home to thousands of different indigenous languages, each with its own rich history and unique characteristics with the diversity and richness of language culture.
The translate application is one of the important media and an innovation in the midst of the times to introduce language and know the meaning into a particular language.
With the translate application with 29 languages provided and 44,207 vocabularies that have been collected into the database, it is possible to preserve and introduce the diversity of Indonesian language and culture to the wider community.
With this application, people can easily understand and understand regional languages that they may not have known before.
addition, this research is also very useful to support the preservation of regional languages.
By collecting vocabularies and translating them into local languages, this app plays a role in keeping local languages alive.
So, it can be said that this research has a high urgency in maintaining the diversity of Indonesian language and culture.
Testing is done by adding new regional languages which are then processed into the MySql database.
The test results conducted on the access time required that the number of words does not affect the speed of the horspool algorithm in translating a word or sentence with the time required only 1 second to determine the resulting translation pattern, it is concluded that the application of the horspool algorithm in the application translate Indonesian to local languages case study 29 languages has been running well without any errors at all.
Keyword: Android.
Database.
Horspool Algorithm.
Local Language.
String Matching Abstrak Indonesia adalah rumah bagi ribuan bahasa asli yang berbeda, masing-masing dengan sejarahnya yang kaya dan memiliki karakteristik yang unik dengan keberagaman dan kekayaan budaya bahasa.
Aplikasi translate merupakan salah satu media penting dan sebuah inovasi ditengah perkembangan zaman untuk mengenalkan bahasa dan mengetahui arti kedalam bahasa Dengan adanya aplikasi translate dengan 29 bahasa yang disediakan dan 44.
207 kosakata yang telah dikumpulkan kedalam database memungkinkan untuk melestarikan dan memperkenalkan keberagaman bahasa dan budaya Indonesia kepada masyarakat luas.
Dengan adanya aplikasi ini, orang-orang bisa dengan mudah mengerti dan memahami bahasa daerah yang mungkin sebelumnya tidak mereka ketahui.
Selain itu, penelitian ini juga sangat berguna untuk mendukung pelestarian bahasa daerah.
Dengan mengumpulkan kosakata dan menerjemahkannya ke dalam bahasa daerah, aplikasi ini turut berperan dalam menjaga agar bahasa daerah tidak punah dan tetap hidup.
Jadi, bisa dikatakan bahwa penelitian ini memiliki urgensi yang tinggi dalam menjaga keberagaman bahasa dan budaya Indonesia.
Pengujian dilakukan dengan menambahkan bahasa daerah baru yang kemudian dikelolah kedalam database MySql.
Hasil pengujian yang dilakukan terhadap akses waktu yang dibutuhkan bahwa jumlah kata tidak mempengaruhi kecepatan algoritma horspool dalam menerjemahkan sebuah kata atau kalimat dengan waktu yang dibutuhkan hanya 1 detik untuk menentukan pola terjemahan yang dihasilkan maka disimpulkan bahwa penerapan horspool algorithm pada aplikasi translate Indonesia ke bahasa daerah studi kasus 29 bahasa sudah berjalan dengan baik tanpa adanya eror samasekali.
Kata Kunci: Algoritma Horspool.
Android.
Bahasa Daerah.
Database.
Pencocokan String DOI: https://doi.
org/10.
57152/malcom.
ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575
PENDAHULUAN
Indonesia adalah rumah bagi ribuan bahasa asli yang berbeda, masing-masing dengan sejarahnya yang kaya dan memiliki karakteristik yang unik dengan keberagaman dan kekayaan budaya bahasa.
Bahasa adalah salah satu aspek kultural yang memainkan perang penting dalam bermasyarakat .
Berkomunikasih akan menjadi lebih baik dan efektif apabila apa yang disampaikan saling dipahami .
Namun di beberapa daerah, bahasa daerah semakin ditinggalkan sebagai alat komunikasi utama.
Salah satu faktor penyebabnya adalah meningkatnya preferensi di kalangan generasi muda untuk berkomunikasi dalam bahasa Indonesia dari pada bahasa daerah mereka .
Indonesia memiliki begitu ragam bahasa namun saat ini minim pengembangan media atau fasilitas untuk belajar bahasa daerah baik dalam bentuk buku maupun elektronik .
Pengguna bahasa daerah semakin menurun dikalangan masyarakat apalagi di kota-kota besar ini diakibatkan karena penggunaan bahasa gaul yang kadang kalah dipakai karena pengaruh dari sebuah alat elektronik yaitu handphone .
Pelestarian bahasa daerah penting dilakukan ditengah perkembangan teknologi yang semakin canggih maka dari itu media aplikasi translate dari bahasa Indonesia ke bahasa daerah adalah sebuah program komputer atau perangkat lunak yang dirancang untuk menerjemahkan teks atau kata-kata dari bahasa Indonesia ke bahasa daerah tertentu menjadi sebuah inovasi dan solusi yang efektif dalam melestarikan dan menjaga keberagaman bahasa daerah yang ada di Indonesia .
Smartphone merupakan sebuah alat canggih yang diciptakan oleh manusia yang memiliki berbagai macam fungsi yang dapat menunjang kebutuhan digital kehidupan manusia termasuk di antaranya dalam berkomunikasi .
Dengan begitu pengembangan aplikasi begitu mudah didapatkan dan didownload pada google playstore yang di tandai dengan kemajuan teknologi informasi terjadi dengan sangat cepat.
Perangkat seluler yang menjalankan sistem operasi Android adalah solusinya .
Akibatnya.
Android terus tumbuh secara signifikan baik dari segi kemampuan teknologinya maupun jumlah perangkat yang didukungnya .
Maka dari itu peneliti merancang dan mengembangkan sebuah aplikasi translate bahasa Indonesia ke bahasa daerah dengan menerapkan algoritma horspool dengan studi kasus nya 29 bahasa daerah yang ada di Indonesia diantaranya bahasa daerah Makassar, bahasa daerah Bugis, bahasa daerah Bali, bahasa daerah Banjar, bahasa daerah Batak Simalungun, bahasa daerah Dayak yang memiliki beberapa daerah ada Dayak Bakumpai.
Dayak Benuaq.
Dayak Deah.
Dayak Halong.
Dayak Iban.
Dayak Kanayatn.
Dayak Lundayeh.
Dayak Maanyan.
Dayak Maretus/Bukit.
Dayak Ngaju.
Dayak Paser.
Dayak Sampit.
Dayak Tidung, kemudian ada bahasa daerah Jawa memiliki beberapa daerah yakni Jawa Inggil.
Jawa Kromo.
Jawa ngoko, ada bahasa daerah Lampung Dialek A, bahasa daerah Lampung Dialek O, bahasa daerah Padang atau Minang, bahasa daerah Palembang, bahasa daerah Sunda Halus, bahasa daerah Sunda Kasar, dan bahasa daerah Sunda Umum.
Fitur-fitur yang disediakan juga lengkap ada fitur voice note yang memudahkan pengguna berbicara secara lansung, fitur i-report adalah fitur informasi dari aplikasi translate Indonesia ke bahasa daerah, fitur salin bahasa Indonesia dan terjemahannya.
Beberapa peneliti terdahulu telah mengungkapkan dan menceritakan betapa pentingnnya melestarikan bahasa daerah yang ada di Indonesia di tengah perkembangan teknologi yang sangat pesat seperti yang ditelitih oleh Dwi Ely Kurniawan .
yang membahas tentang aplikasi kamus aneka bahasa daerah namun hanya beberapa bahasa saja.
Beberapa peneliti terdahulu hanya fokus kepada satu bahasa saja seperti yang ditelitih oleh Virnakimlin Frigustini .
yang hanya membahas bahasa Lintang ke bahasa Indonesia.
Meski banyak peneliti membahas aplikasi translate namun peneliti ini membedakan dirinya karena menerapkan algoritma horspool kedalam sistem aplikasi translate bahasa Indonesia ke bahasa daerah untuk meningkatkan kecepatan dan efisiensi dalam proses terjemahan.
Algoritma ini dirancang khusus untuk mencari pola kata secara efisien dalam teks yang panjang.
Dengan menerapkan Algoritma Horspool, aplikasi translate dapat dengan cepat mengidentifikasi pattern kata dalam bahasa Indonesia dan menerjemahkannya ke bahasa daerah yang Hal ini memungkinkan pengguna untuk mendapatkan hasil terjemahan yang akurat dengan waktu yang lebih singkat, sehingga mempermudah komunikasi antara pengguna bahasa Indonesia dengan masyarakat yang menggunakan bahasa daerah .
Dalam melestarikan bahasa daerah di Indonesia dalam perkembangan zaman ini.
Teknologi aplikasi android menjadi inovasi karena mengingat pengguna android di Indonesia setiap tahunnya bertambah .
, berdasarkan permasalahan yang dijelaskan diatas maka peneliti ini membuat aplikasi berbasis android dengan menerapkan algoritma horspool agar hasil yang di dapatkan oleh sistem penerjemah ini lebih akurat, efisien, memakan waktu yang sangat singkat dalam menerjemahkan sebuah kata maupun kalimat dan memberikan 29 bahasa daerah yang ada di Indonesia .
METODOLOGI PENELITIAN
Peneliti mengambil studi kasus 29 bahasa daerah yang ada di Indonesia denga jumlah kosakata yang sudah dikumpulkan kedalam database berjumah 44.
207 kata.
Pengumpulan kosakata dilakukan dengan cara mengambil data kosakata di kamus bahasa daerah seperti buku dan e-book kemudian melakukan wawancara secara lansung dan tidak lansung peneliti membuat susunan kata dalam bahasa Indonesia yang kemudian di jadikan patokan sebagai pertanyaan untuk mencari referensi kosakat bahasa daerah yang nantinya akan di MALCOM - Vol.
4 Iss.
1 January 2024, pp: 26-36 MALCOM-04.
: 26-36
inputkan kedalam database dan mengumpulkan kosakata melalui internet seperti website resmi dan blog yang memiliki bahasa daerah.
Spesifikasi Kebutuhan Spesifikasi kebutuhan perangkat lunak untuk menunjang dan menjalankan aplikasi translate Indonesia ke bahasa daerah dengan menerapkan algoritma horspool menggunakan spesifikasi seperti tabel berikut namun perlu di garis bawahi bahwa spesifikasi tersebut itu adalah yang digunakan oleh peneliti untuk membangun sistem aplikasi saat ini dan bukan menjadi acuan dalam membangun aplikasi yang serupa .
Tabel 1.
Spesifikasi Kebutuhan No.
Perangkat Keras AMD Ryzen 5.
Prosesor Radeon Vega Mobile Gfx 2.
10 GHz Memori 8.
00 GB
Sistem operasi 64-bit Perangkat Lunak OS Windows 10 Android Studio Visual Studio Code Xampp MySql DBMS Analisis Sistem Analisis tahapan kerja sistem tersebut di sebut aliran sistem.
Pengguna terlebih dahulu memilih bahasa daerah yang sudah di sediakan oleh sistem aplikasi yang nantinya pengguna memasukkan kata atau kalimat kedalam bahasa Indonesia.
Setelah memasukkan kata selesai maka sistem algoritma horspool akan bekerja yang hanya membutuhkan waktu 1 detik untuk menemukan terjemahan ke dalam bahasa daerah.
Itu membuktikan bahwa penggunaan algoritma horspool kedalam sistem aplikasi translate Indonesia ke bahasa daerah merupakan solusi yang epektif karena kinerja dari algoritma horspool sangat akurat dan efisien dalam menentukan pola pattern terjemahan .
Gambar 1.
Analisis Sistem Use Case Diagram Use case diagram dapat memberikan gambaran tentang proses yang sedang berjalan dari suatu sistem.
Untuk sistem diagram ini menunjukkan bagaimana sistem berinteraksi dengan alur proses aplikasi translate Indonesia ke bahasa daerah .
Gambar 2.
Use Case Diagram Sistem Usulan Penerapan Horspool Algorithm Pada Aplikasi Translate A (Abidin et al, 2.
ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575 Tabel 2.
Daftar Actor Term User Description Setiap individu yang merupakan pengguna dari aplikasi translate Indonesia ke bahasa Proses ketika seorang pengguna aplikasi translate Indonesia ke bahasa daerah memasukkan kata yang ingin diterjemahkan ke dalam bahasa Indonesia.
Pengguna dapat memasukkan kata tersebut melalui keyboard atau menggunakan fitur suara.
Setelah kata dimasukkan, aplikasi akan mencari terjemahan kata tersebut ke dalam bahasa daerah yang dipilih oleh pengguna.
Hasil terjemahan akan ditampilkan kepada pengguna.
Tabel 3.
Daftar User Use Case name Memasukkan Kata Melihat Terjemahan Use Case Description Use case ini mendeskripsikan input kata ke dalam bahasa Indonesia untuk mencari terjemahan kedalam bahasa daerah Use case ini mendeskripsikan proses dan hasil pencarian kata atau kalimat terjemahan yang telah diinput Bagaimana pengguna dapat melihat hasil pencarian terjemahan kata atau kalimat yang telah diinput Setelah pengguna memasukkan kata atau kalimat, aplikasi akan mencari terjemahan yang sesuai dalam database dengan algoritma horspool.
Setelah itu, hasil terjemahan akan ditampilkan kepada pengguna dalam bentuk teks, tergantung pada preferensi pengguna.
Pengguna juga dapat melihat aksara daerah yang masing-masing daerah memiliki perbedaan.
Flowchart Aplikasi Translate Flowchart untuk Penerapan Horspool Algorithm pada Aplikasi Translate Indonesia ke Bahasa Daerah Berbasis Android: Studi Kasus 29 Bahasa adalah sebuah diagram yang menggambarkan langkah-langkah yang dilakukan dalam proses pengimplementasian algoritma Horspool pada aplikasi translate.
Flowchart ini dirancang khusus untuk menerjemahkan teks dari bahasa Indonesia ke 29 bahasa daerah yang berbeda .
Gambar 3.
Flowchart Aplikasi Translate Activity Diagram Diagram ini adalah tipe khusus dari diagram state yang memperlihatkan aliran dari suatu aktivitas ke aktivitas lainnya dalam suatu sistem.
Diagram ini terutama penting dalam pemodelan fungsi-fungsi dalam suatu sistem dan memberi tekanan pada aliran kendali antar objek .
Diagram aktivitas MALCOM - Vol.
4 Iss.
1 January 2024, pp: 26-36 MALCOM-04.
: 26-36
mengilustrasikan bagaimana tingkat abstraksi layanan yang berbeda dicapai melalui koordinasi berbagai jenis Pada dasarnya, diagram aktivitas adalah versi diagram alur yang ditingkatkan yang menggambarkan perkembangan suatu aktivitas.
Gambar 4.
Diagram Activity Aplikasi Translate 29 Bahasa Daerah Perangkat lunak akan secara otomatis membawa pengguna ke halaman di mana mereka akan diminta untuk memilih salah satu bahasa daerah dengan memasukkan kata atau kalimat dalam bahasa Indonesia yang diinginkan menemukan terjemahan.
Sistem kemudian akan membaca istilah yang tertulis.
pengguna secara otomatis ini adalah proses penerjemahan.
Jika pencarian yang dilakukan selesai maka user dapat keluar dari aplikasi translate kamus bahasa Indonesia ke bahasa daerah .
Sequence Diagram Sequence diagram mendeskripsikan bagaimana entitas dalam sistem berinteraksi, termasuk pesan yang digunaakan saat interaksi.
Semua pesan dideskripsikan dalam urutan eksekusi.
Sequence diagram berhubungan erat dengan Use Case diagram.
Gambar 5.
Sequence Diagram Penerapan Horspool Algorithm Pada Aplikasi Translate A (Abidin et al, 2.
ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575 Pengguna melakukan serangkaian tindakan dalam diagram pada Gambar 5 Ketika user membuka aplikasi maka akan langsung tampil page splashscreen menggunakan identitas logo atau icon aplikasi translate bahasa Indonesia ke bahasa daerah, melakukan pemilihan bahasa daerah serta memasukkan istilah yang ingin diterjemahkan dengan cara mengucapkan maupun mengetik kata dalam bahasa Indonesia.
Setelah itu, pengecekan dilakukan menggunakan system algoritma horspool sehingga mempermudah pencarian kata dari ribuan kata yang ada didalam database .
Teknik Pengumpulan Data Dengan memanfaatkan strategi penyederhanaan yang berasal dari kamus dan buku.
Biasanya reviewer mengumpulkan informasi tentang kebutuhan sistem dengan mengamati dan membaca literatur tentang kamus dari bahasa Indonesia hingga bahasa daerah.
Langkah selanjutnya adalah mendefinisikan database, bahasa pemrograman Java, perangkat keras, dan perangkat lunak.
Selama pembuatan perangkat lunak Research Flow, data tambahan juga dapat dikonsultasikan.
Penelitian mengikuti gambaran flowchart yang telah dimodifikasi dengan menggunakan pendekatan pengembangan sistem secara waterfall.
Gambar 6 menggambarkan diagram alir penelitian yang digunakan dalam analisis ini .
Gambar 6.
Diagram Alir Penelitian Perancangan Database MySql adalah pilihan populer untuk menyimpan informasi kamus dalam konteks database atau arsitektur database apa pun.
kata yang akan ditampilkan saat perangkat lunak aplikasi translate akan diproses dengan sistem.
Database sistem dibangun dengan bantuan MySql .
Tabel 4 adalah salah satu dari 29 tabel dalam database aplikasi translate Indonesia ke bahasa daerah.
Tabel 4.
Struktur Tabel Penambahan Kosakata Penambahan kosakata pada masing-masing daerah dapat dilakukan dengan menggunakan webservice.
Dalam hal ini dapat ditunjukkan pada gambar 7.
Pengunaan Webservice sebagai Application Programming Interface (API) database untuk mengumpulkan dan menambahkan kosakata kedalam aplikasi.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan Horspool algorithm pada aplikasi translate Indonesia ke bahasa daerah studi kasus 29 bahasa yang ada di Indonesia bahwa penggunaan algortima horspool merupakan suatu inovasi yang sangat akurat dalam menetukan pola terjemahan.
Proses terjemahan memakan waktu lebih singkat seperti yang dilakukan oleh peneliti proses penerjemahan dengan menerepakan algoritma horspool hanya memakan waktu 1 detik setelah kata atau kalimat yang diinputkan.
Algoritma horspool adalah proses memindai input dari kiri ke kanan untuk mencari pola (Patter.
dalam sebuah string.
MALCOM - Vol.
4 Iss.
1 January 2024, pp: 26-36 MALCOM-04.
: 26-36
Gambar 7.
Tampilan Webservice Cara Kerja Algoritma Horspool Adapun cara kerja dari algoritma Horspool yaitu:
Menggunakan pencocokan pattern indeks terakhir dengan teks.
Jika pattern Indeks terakhir terjadi kesamaan dengan teks maka akan di lakukan pengecekan untuk indeks pattern sebelumnya.
Hal itu dilakukan secara terus menerus sampai ditemukannya pattern pada teks.
Pattern Text : tooth : trusthardtoothbrushes Rumus mencari value:
Value = Panjang Pattern - Index - 1 Index Tabel 5.
Nilai Indeks - Pattern Value:
T1 : 5-0-1 = 4
O1 : 5-1-1 = 3
O2 : 5-2-1 = 2
T2 : 5-3-1 = 1
H : 5-4-1 = 0
Tabel 6.
Bad-Match * : panjang dari pattern Tabel 7.
Pencocokan String Pertama Perbandingan dimulai dari huruf pattern yang paling belakang .
huruf h dibandingkan dengan t diatasnya, karena berbeda maka kita mengecek value t di tabel bad-match.
Karena value t adalah 1 maka kita shift ke kanan sebanyak 1 kali.
Tabel 8.
Pencocokan String Kedua Penerapan Horspool Algorithm Pada Aplikasi Translate A (Abidin et al, 2.
ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575 Lalu, mulai lagi dari belakang pattern.
Kita baca h akan sama dengan h di string, lalu t sama dengan t di string.
Selanjutnya kita cek kembali nilai sebelumnya o karena tidak sama dengan s.
karena huruf s tidak ada di tabel bad-match maka akan shift sebanyak panjang pattern yaitu 5 kali.
Tabel 9.
Pencocokan String ketiga Dimulai lagi dari belakang pattern, h dicocokkan dengan o maka hasilnya tidak sama.
Lalu, kita cek di tabel bad-match value dari o.
Karena value dari adalah 2, maka kita melakukan shift ke kanan 2 kali.
Tabel 10.
Pencocokan String Keempat Lalu kita bandingkan h dengan t.
Karena tidak sama, kita cek di tabel bad-match untuk value dari t.
value t memiliki nilai 1 maka kita akan shift kekanan 1 kali.
Tabel 11.
Pencocokan String Kelima Lalu kita cocokkan kembali dari belakang.
Karena nilai pattern sama dengan nilai value nya maka pencarian pattern berhasil .
Hasil Penelitian Tampilan dashboard tampilan yang memperlihatkan beberapa fitur penting dalam aplikasi translate Indonesia ke bahasa daerah.
Terlihat pada gambar 8.
Fitur nya ada pilihan bahasa daerah yaitu sebanyak 29 bahasa, fitur Voice note yang berwarnah merah, dan fitur i-report yang berwarnah hijau adalah fitur untuk menampilkan informasi lengkap dari aplikasi translate tersebut.
Terlihat pada gambar 9 aplikasi translate melalukan terjemahan dengan data kata atau kalimat yang terdapat pada database ditandai dengan warna hitam pada hasil terjemahan, kemudian data kata atau kalimat yang tidak terdapat pada database ditandai dengan warna merah dan terdapat aksara daerah.
Gambar 8.
Tampilan Dashboard Gambar 9.
Tampilan Aplikasi Berhasil Menggunakan Algoritma Horspool Pengujian Black Box Testing Pengujian aplikasi ini menggunakan metode black box testing.
Pengujian black box dilakukan untuk menguji apakah sistem yang dikembangkan sesuai dengan apa yang tertuang dalam spesifikasi fungsional Black box juga digunakan untuk menguji fungsi-fungsi khusus dari perangkat lunak yang dirancang.
Kebenaran perangkat lunak yang diuji hanya dilihat berdasarkan keluaran yang dihasilkan dari data atau MALCOM - Vol.
4 Iss.
1 January 2024, pp: 26-36 MALCOM-04.
: 26-36
kondisi masukan yang diberikan untuk fungsi yang ada tanpa melihat bagaimana proses untuk mendapatkan keluaran tersebut.
Dari keluaran yang dihasilkan, kemampuan program dalam memenuhi kebutuhan pemakai dapat diukur sekaligus sehingga dapat diiketahui kesalahankesalahannya.
Beberapa jenis kesalahan yang dapat diidentifikasi adalah fungsi tidak benar atau hilang, kesalahan antar muka atau interface, kesalahan pada struktur data dan kesalahan performasi.
Tabel 12.
Pengujian Black Box Testing Scenario Pengujian Memasukkan kata-kata dalam bahasa Indonesia Memasukkan frasa dalam bahasa Indonesia Memasukkan kalimat dalam bahasa Indonesia Memasukkan kata-kata yang rumit atau tidak umum dalam bahasa Indonesia Memasukkan kata-kata dalam 29 bahasa daerah yang telah ditentukan Memasukkan teks panjang dalam bahasa Indonesia Menggunakan aplikasi pada berbagai perangkat Android yang berbeda Hasil Pengujian Kesimpulan Sukses Fungsi terjemahan berjalan dengan baik Sukses Fungsi terjemahan berjalan dengan baik Sukses Fungsi terjemahan berjalan dengan baik Sukses Fungsi terjemahan berjalan dengan baik Sukses Fungsi terjemahan berjalan dengan baik Sukses Sukses Aplikasi responsif dan mampu menghasilkan terjemahan dalam waktu 1 detik saja Aplikasi kompatibel dengan berbagai perangkat Android Dari hasil pengujian di atas, dapat disimpulkan bahwa aplikasi translate Indonesia ke bahasa daerah berbasis android dengan menerapkan algoritma horspool telah melewati pengujian black box testing dengan Aplikasi mampu melakukan terjemahan dengan akurat, responsif, dan kompatibel dengan berbagai perangkat android.
Perbandingan Algoritma Horspool Dalam penerapan Horspool Algorithm pada aplikasi Translate Indonesia ke Bahasa Daerah berbasis Android, ada beberapa algoritma lain yang dapat dibandingkan dengan Horspool Algorithm.
Berikut adalah perbandingan antara Horspool Algorithm dengan algoritma lain.
Tabel 13.
Perbandingan Algoritma Horspool dengan Algoritma Lain Algoritma Kelebihan Horspool Algorithm Pendekatan preprocessing yang sederhana dan mudah dipahami.
Efisien untuk pola yang pendek dan panjang Boyer-Moore Algorithm Dapat melakukan pergeseran jauh lebih besar saat ada ketidakcocokan karakter.
Efisien dalam kasus-kasus tertentu.
Knuth-Morris-Pratt Algorithm Efisien dalam mengatasi pola yang memiliki prefix yang sama.
Pendekatan preprocessing yang efisien.
Rabin-Karp Algorithm Dapat mengatasi kasus dengan banyak kemungkinan pola yang sama.
Kekurangan Tidak dapat mengatasi pola dengan prefix yang sama.
Memiliki banyak ketidakcocokan karakter awal.
Memiliki aturan heuristik yang lebih Membutuhkan preprocessing yang lebih rumit.
Memerlukan tabel failure function yang memakan ruang dalam Tidak efektif untuk pola dengan banyak kemungkinan pergeseran.
Memerlukan perhitungan hash yang memakan waktu.
Kurang efisien jika banyak pola yang berbeda dalam teks.
Dalam penerapan Horspool Algorithm pada aplikasi translate Indonesia ke bahasa daerah berbasis android, pemilihan algoritma pencocokan pola harus mempertimbangkan kebutuhan spesifik aplikasi, kompleksitas algoritma, serta kecepatan dan efisiensi yang diinginkan.
Maka peneliti menyimpulkan bahwa algoritma horspool merupakan algoritma yang efisien dan akurat dalam menentukan pola terjemahan kata maupun kalimat yang panjang dengan waktu yang sangat singkat yaitu 1 detik dengan deteksi perkatanya bisa memperlihatkan kosakata yang tidak terdapat didalam database.
KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan, aplikasi translate Indonesia ke bahasa daerah dengan menggunakan algoritma Horspool telah berhasil diimplementasikan dengan baik.
Hasil pengujian Penerapan Horspool Algorithm Pada Aplikasi Translate A (Abidin et al, 2.
ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575 menunjukkan bahwa algoritma Horspool mampu menerjemahkan kata atau kalimat dengan cepat, hanya dalam waktu 1 detik.
Hal ini menunjukkan efisiensi dan kehandalan algoritma dalam melakukan pencocokan string.
Selain itu, aplikasi ini juga telah berhasil mengumpulkan lebih dari 44.
207 kosakata dalam database, yang mencakup 29 bahasa daerah di Indonesia.
Hal ini memungkinkan pengguna untuk menerjemahkan berbagai bahasa daerah dengan mudah dan akurat.
Rekomendasi Peninjau: Berikut adalah beberapa rekomendasi peninjau yang dapat meningkatkan kualitas dan penggunaan aplikasi translate Indonesia ke bahasa daerah:
Perluasan bahasa daerah menambahkan lebih banyak bahasa daerah ke dalam database akan memperkaya pengalaman pengguna dan mendukung pelestarian bahasa daerah yang lebih luas di Indonesia.
Peningkatan antarmuka pengguna mengoptimalkan antarmuka pengguna aplikasi untuk membuatnya lebih intuitif dan mudah digunakan bagi pengguna dari berbagai latar belakang.
Pembaruan konten melakukan pembaruan konten secara berkala untuk memastikan keakuratan dan relevansi terjemahan yang disediakan oleh aplikasi.
Dengan menerapkan rekomendasi ini, diharapkan aplikasi translate Indonesia ke bahasa daerah dapat terus berkembang dan memberikan manfaat yang lebih besar bagi pengguna dalam memahami dan mempelajari bahasa daerah di Indonesia.
UCAPAN TERIMAKASIH
Terimaksih kepada Universitas Dipa Makassar yang selalu memfasilitasi sehingga penulis bisa menyelesaikan penelitian ini dan juga kepada teman-teman yang mendukung dalam suksesnya penelitian ini.
REFERENSI