PEMISAHAN KATA PADA DOKUMEN TEKS BAHASA BATAK ANGKOLA-MANDAILING TANPA SPASI MENGGUNAKAN ALGORITMA DEPTH FIRST SEARCH (DFS) SKRIPSI

PEMISAHAN KATA PADA DOKUMEN TEKS BAHASA BATAK ANGKOLA-MANDAILING TANPA SPASI MENGGUNAKAN ALGORITMA DEPTH FIRST SEARCH (DFS). SKRIPSI. REGANIA PASCA RASSY 131402127. PROGRAM STUDI TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2018. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

PEMISAHAN KATA PADA DOKUMEN TEKS BAHASA BATAK ANGKOLA-MANDAILING TANPA SPASI MENGGUNAKAN ALGORITMA DEPTH FIRST SEARCH (DFS). SKRIPSI Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Sarjana Teknologi Informasi. REGANIA PASCA RASSY 131402127. PROGRAM STUDI TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2018. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

UCAPAN TERIMA KASIH. Puji dan syukur kehadirat Allah SWT, karena rahmat dan izin-Nya penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini, sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer, pada Program Studi S1 Teknologi Informasi Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.. Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada : 1.. Bapak Prof. Runtung Sitepu, SH., M.Hum selaku Rektor Universitas Sumatera Utara.. 2.. Bapak Prof. Dr. Opim Salim Sitompul selaku Dekan Fasilkom-TI USU.. 3.. Bapak Romi Fadillah Rahmat B.Comp.Sc., M.Sc selaku Ketua Program Studi S1 Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.. 4.. Bapak Muhammad Anggia Muchtar, ST., MM.IT selaku Dosen Pembimbing I yang telah memberikan bimbingan dan saran kepada penulis.. 5.. Bapak Mohammad Fadly Syah Putra, M.Sc. selaku Dosen Pembimbing II yang telah memberikan bimbingan dan saran kepada penulis.. 6.. Bapak Dani Gunawan, S.T., MT. selaku Dosen Pembanding I yang telah memberikan kritik dan saran dalam penyempurnaan skripsi ini.. 7.. Bapak Baihaqi Siregar, S.Si., MT. selaku Dosen Pembanding II yang telah memberikan kritik dan saran dalam penyempurnaan skripsi ini.. 8.. Ayahanda Rachmat Mulyana dan Ibunda Esi Emilia yang selalu memberikan doa, kasih sayang, nasehat, dan semangat yang tiada putusnya kepada penulis.. 9.. Gyanca Abbiyu Rachsy, Ghalda Nabila Rachsy dan Geraldr Al Ghifari Rachsy yang telah membantu penulis.. 10.. Tyas Adimukti El Ridho Purba, A.md yang yang selalu memberikan dukungan dan arahannya kepada penulis.. 11.. Adi Syaputra Lubis (S.Kom) yang telah bersedia memberikan ilmu dan arahannya kepada penulis sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini, juga. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

teman-teman seperjuangan Elsa Trida Sawitri (S.Kom.), Chintya Dwi Hevlima (S.Kom.) dan teman-teman Haholongan yang selalu mensupport penulis. 12. Nurrahmadayeni S.Kom selaku senior yang selalu memberi nasehat dan membantu penulis. 13.. Semua pihak yang terlibat langsung ataupun tidak langsung yang tidak dapat penulis ucapkan satu persatu yang telah membantu penyelesaian skripsi ini.. Semoga Allah SWT melimpahkan berkah kepada semua pihak yang telah memberikan bantuan, perhatian, serta dukungan kepada penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.. Medan, 24 Juli 2018. Penulis. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

ABSTRAK. Terjemahan naskah batak Angkola-Mandailing menjadi terkendala dikarenakan penulisan aksara batak yang tidak mengenal spasi sehingga data hasil transliterasi (alih aksara) yang dihasilkan pun tidak memiliki spasi. Maka dari itu diperlukan suatu sistem yang dapat membantu user untuk memisahkan kata pada dokumen bahasa Batak Angkola-Mandailing agar mudah untuk diterjemahkan kedalam Bahasa Indonesia. Sistem ini dibangun dengan menerapkan algoritma Depth first search (DFS) pada proses pemisahan kata. Data input yang digunakan bersumber dari buku “TRANSLITERASI DAN TERJEMAHAN NASKAH BATAK ANGKOLA” yang diketik ulang dan berekstensi .docx. Sebelum dokumen diterjemahkan dilakukan pemisahan kata kemudian setelah semua kata ditemukan, proses selanjutnya adalah pemberian spasi dan kemudian dilakukan terjemahan. Berdasarkan pengujian pada penelitian ini. Penerapan DFS mampu memisahan kata yang kemudian diterjemahkan ke dalam Bahasa Indonesia dengan rata-rata akurasi 90.50%.. Kata kunci : Backtracking, algoritma Depth First Search (DFS), blind search, translation, sentence splitting, word splitting.. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

ABSTRACT. Translation of Angkola-Mandailing Batak manuscripts has become constrained due to the writing of Batak characters that do not recognize spaces so that the resulting transliteration data does not have spaces. Therefore we need a system that can help the user to separate words on the Angkola-Mandailing Batak language document so that it is easy to translate into Indonesian. This system was built by applying the Depth first search (DFS) algorithm in the word separation process. The input data used is sourced from the book “TRANSLITERASI DAN TERJEMAHAN NASKAH BATAK ANGKOLA” which is retyped and has the extension .docx. Before the translated document is separated, then after all the words have been found, the next process is giving a space and then doing the translation. Based on testing in this study. The application of DFS is able to separate words which are then translated into Indonesian with an average accuracy of 90.50%.. Keywords: Backtracking, Depth First Search algorithm, blind search, translation, sentence splitting, word splitting.. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

DAFTAR ISI. Hal. PERSETUJUAN. iii. PERNYATAAN. iv. UCAPAN TERIMA KASIH. v. ABSTRAK. vii. ABSTRACT. viii. DAFTAR ISI. ix. DAFTAR TABEL. xi. DAFTAR GAMBAR. xii. BAB 1. BAB 2. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang. 1. 1.2 Rumusan Masalah. 4. 1.3 Batasan Masalah. 4. 1.4 Tujuan Penelitian. 4. 1.5 Manfaat Penelitian. 4. 1.6 Metodologi Penelitian. 5. 1.7 Sistematika Penulisan. 6. LANDASAN TEORI 2.1 Blind Search. 8. 2.2 Dept First Search (DFS). 8. 2.3 Aksara Batak. 10. 2.4 Transliterasi. 10. 2.5 Terjemah. 10. 2.6 Bahasa Angkola-Mandailing. 11. 2.7 Tipologi Bahasa Angkola-Mandailing. 11. 2.8 Penelitian Terdahulu. 13. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

BAB 3. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Data Yang Digunakan. 17. 3.2 Analisis Sistem. 22. 3.2.1. Arsitektur Umum. 22. 3.2.2. Use Case Diagram. 28. 3.2.3. Activity Diagram. 29. 3.2.4. Flowchart. 33. 3.3 Rancangan Antarmuka Sistem. BAB 4. 35. 3.3.1. Rancangan Halaman Translate. 35. 3.3.2. Rancangan Halaman Help. 36. 3.3.3. Rancangan About. 37. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM 4.1 Spesifikasi Perangkat Keras dan Perangkat Lunak. BAB 5. 38. 4.1.1. Kebutuhan Perangkat Keras. 38. 4.1.2. Kebutuhan Perangkat Lunak. 38. 4.2 Implementasi Tampilan Antarmuka. 39. 4.2.1. Tampilan Halaman Translate. 39. 4.2.2. Tampilan Halaman Help. 40. 4.2.3. Tampilan Halaman About. 37. 4.3 Prosedur Operasional. 41. 4.4 Pengujian Sistem. 49. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan. 57. 5.2 Saran. 58. LAMPIRAN. 59. DAFTAR PUSTAKA. 91. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

DAFTAR TABEL. Hal. Tabel 2.1. Prefiks (awalan). 11. Tabel 2.2. Sufiks (akhiran). 12. Tabel 2.3. Infiks (sisipan). 13. Tabel 2.4. Konfiks (gabungan prefix dan sufiks). 13. Tabel 2.5. Penelitian terdahulu. 15. Tabel 3.1. Contoh data hasil transliterasi dan transkripsi naskah Bahasa Angkola-Mandailing. 18. Tabel 3.2. Contoh data input I dan II. 21. Tabel 4.1. Perbandingan hasil sistem dengan data transliterasi. 53. Tabel 4.2. Hasil pengujian sistem. 54. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

DAFTAR GAMBAR. Hal. Gambar 2.1. Depth First Search (DFS) Tree. 9. Gambar 3.1. Arsitektur Umum. 22. Gambar 3.2. DFS Tree. 24. Gambar 3.3. Pencarian Kata Dua. 25. Gambar 3.4. Pencarian Kata Ina. 25. Gambar 3.5. Backtracking. 26. Gambar 3.6. Proses Backtracking. 26. Gambar 3.7. Use Case Diagram. 29. Gambar 3.8. Activity Diagram Translate. 31. Gambar 3.9. Activity Diagram Help. 32. Gambar 3.10. Activity Diagram About. 33. Gambar 3.11. Flowchart. 34. Gambar 3.12. Rancangan Halaman Translate. 35. Gambar 3.13. Rancangan Halaman Help. 36. Gambar 3.14. Rancangan Halaman About. 37. Gambar 4.1. Halaman Translate. 39. Gambar 4.2. Halaman Help. 40. Gambar 4.3. Halaman About. 40. Gambar 4.4. Choose File. 41. Gambar 4.5. Select File. 42. Gambar 4.6. Doc 1.docx. 42. Gambar 4.7. Read File .docx. 43. Gambar 4.8. Read File Result. 44. Gambar 4.9. Hasil Penambahan Spasi. 45. Gambar 4.10. Save File. 45. Gambar 4.11. Hasil Pemberian Spasi Doc1.docx. 46. Gambar 4.12. Terjemahan. 47 Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

Gambar 4.13. Alternatif Terjemahan. 47. Gambar 4.14. Save File Terjemahan. 48. Gambar 4.15. Doc 1 .docx Terjemahan. 48. Gambar 4.16. Hasil pemisahan kata menggunakan Rule based. 49. Gambar 4.17. Hasil pemisahan kata menggunakan Rules dan DFS. 50. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

14. BAB I PENDAHULUAN. 1.1. Latar Belakang Sebagai salah satu bangsa yang memiliki sejarah panjang, Indonesia memiliki beraneka ragam kebudayaan yang hidup saling berdampingan dan melengkapi satu sama lain (Brata, 2016). Di setiap budaya tersebut terdapat nilai-nilai sosial dan seni yang tinggi yang mencerminkan keberaneka ragaman bangsa Indonesia. Hal tersebut menyebabkan. masyarakat. Indonesia. menjadi. masyarakat. bilingual. bahkan. multilingual, seperti yang dikatakan oleh Poedjosoedarmo pada tahun 2003 dalam bukunya yang berjudul Filsafat Bahasa, bahwa sebagian besar masyarakat Indonesia merupakan masyarakat bilingual yang menggunakan dua atau lebih bahasa dalam kesehariannya. Pada umumnya masyarakat Indonesia menggunakan Bahasa Indonesia sebagai Bahasa nasional dan Bahasa daerah sebagai Bahasa untuk berinteraksi antar sesama suku maupun etnis akan tetapi kini beberapa dari masyarakat Indonesia juga menggunakan Bahasa asing yang telah diajarkan pada pendidikan formal (Chaer and Agustina, 2004). Menurut Badan Pusat Statistik pada tahun 2016 kelompok etnis batak termasuk salah satu kelompok etnis dengan populasi Bahasa daerah terbanyak di Indonesia. Kelompok etnis batak terdiri dari beberapa etnis atau sub suku yaitu Karo, Pakpak, Simalungun, Toba dan Angkola-Mandailing (Kozok, 2009). Kelima Suku Batak memiliki banyak persamaan pada Bahasa yang digunakan, para ahli bahasa membedakan kelima Bahasa tersebut menjadi dua cabang Bahasa batak yang memiliki Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

15. perbedaan cukup besar sehingga kecil kemungkinan terjadi komunikasi antar kedua kelompok tersebut (Kozok,2009). Bahasa Angkola, Mandailing, dan Toba membentuk rumpun selatan, sedangkan bahasa Karo dan Pakpak-Dairi termasuk rumpun utara. Bahasa Toba, Angkola dan mandailing umumnya tidak jauh berbeda adapun Bahasa Angkola dan Mandailing memiliki banyak persamaan sehingga sering juga disebut sebagai Bahasa AngkolaMandailing. Masyarakat yang bermukim di daerah Padangsidimpuan, Padang Lawas, Mandailing Natal dan Tapanuli Selatan menggunakan Bahasa Angkola-Mandailing untuk kesehariannya. Kelompok etnis batak memiliki banyak sekali sastra seperti cerita rakyat, mitos ataupun legenda akan tetapi sebagian besar dari sastra tersebut tidak pernah ditulis melainkan hanya disampaikan dari lisan saja. Etnis batak hanya menggunakan tulisan untuk tiga tujuan yaitu menuliskan hadatuon atau ilmu kedukunan, surat menyurat dan ratapan (Karo, Angkola-Mandailing dan Simalungun). Ratapan ataupun yang sering disebut dengan andung (Angkola-Mandailing) menceritakan tentang penderitaan si penulis, kematian orang tua atau kerabat maupun kegagalan dalam percintaan dituliskan pada bambu yang panjangnya bisa mencapai empat atau lima ruas. Biasanya dipakai untuk menulis sebuah andung, akan tetapi hanya datu (dukun) lah yang bisa membaca dan menulis pustaha tersebut. Diperkirakan terdapat sekitar 1.000 hingga 2.000 koleksi pustaha yang kini disimpan dimuseum atau perpustakaan di mancanegara (Kozok, 2009). Seiring dengan berkembangnya teknologi, saat ini sudah ada penelitian yang di buat untuk membaca pustaha atau sering disebut juga dengan naskah kuno yang pada umumnya ditulis dengan menggunakan aksara (Surat) batak, yang kemudian naskah tersebut ditransliterasi (alih aksara) dengan tujuan agar kita dapat membaca naskah tersebut dengan huruf latin. Akan tetapi masyarakat mendapati kesulitan ketika akan membacanya, penulisan naskah aksara batak tidak menggunakan spasi sehingga hasil dari alih aksara yang didapat yaitu dokumen naskah kuno berbahasa batak tanpa spasi. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

16. Untuk itu penulis melakukan pencarian kata menggunakan algoritma Depth First Search (DFS) pada dokumen Bahasa Batak Angkola-Mandailing yang tidak berspasi kemudian setelah kata ditemukan, dilakukan pemisahan kata dengan meletakkan spasi dan selanjutnya dokumen tersebut akan di terjemahkan kedalam Bahasa Indonesia. Algoritma DFS merupakan salah satu algoritma yang termasuk kedalam pencarian buta (Blind Search) dimana tidak terdapat clue pada informasi yang akan di proses. DFS melakukan pencarian dari sebuah jalur (path) tunggal dan membentuk simpulsimpul (node). Pencarian dilakukan dari simpul awal secara mendalam hingga yang paling akhir (dead-end) atau sampai ditemukannya solusi (goals). Dengan kata lain, simpul cabang atau anak yang terlebih dahulu dikunjungi (Desiani, 2006). Algoritma ini telah digunakan pada penelitian Stefan Lauren tahun 2012 pada kasus permainan wordsearch puzzle, dalam penelitiannya beliau menggunakan algoritma DFS (Depth First Search) dan BFS (Best First Search) untuk membandingkan algoritma mana kah yang bekerja lebih efektif untuk menyelesaikan pencarian kata pada permainan wordsearch puzzle. Didapati hasil yaitu penggunaan algoritma DFS lebih mangkus dalam pencarian kata dikarenakan pencarian dapat langsung dihentikan apabila telah ditemukannya goals tidak seperti BFS yang harus mencari huruf-huruf selanjutnya yang masih berada pada tingkatan yang sama. Penelitian berikutnya yaitu implementasi backtracking algorithm berdasarkan pada proses pencarian DFS (Depth First Search) untuk penyelesaian permainan su doku pola 9x9 yang di teliti oleh Febri Utama et al pada tahun 2016. Adapun tujuan dari penelitian ini yaitu untuk menampilkan solusi unik pada su doku pola 9x9 dan membuktikan ketepatan metode backtacking untuk pencarian solusi su doku pola 9x9. Dalam penelitian ini algoritma backtracking terbukti cukup cepat untuk digunakan dalam pencarian solusi permainan su doku pola 9x9 dan dihasilkan pola 9x9 yang unik.. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

17. Berdasarkan uraian diatas maka dalam penelitian ini penulis akan menggunakan algoritma Depth First Search (DFS) untuk pencarian kata pada dokumen yang tidak berspasi yang kemudian dokumen tersebut akan di terjemahkan.. 1.2. Rumusan Masalah Banyaknya informasi mengenai kebudayaan terdahulu dapat kita peroleh dari naskahnaskah kuno yang telah di tulis oleh leluhur. Akan tetapi minimnya hasil transliterasi naskah kuno yang telah menggunakan spasi membuat masyarakat kesulitan untuk mengartikan naskah tersebut. Maka dari itu diperlukan suatu sistem yang dapat membantu user untuk mencari kata dalam dokumen Bahasa batak Angkola-Mandailing yang tidak berspasi agar mudah untuk diterjemahkan kedalam Bahasa Indonesia.. 1.3.Batasan Masalah Berdasarkan rumusan masalah diatas, adapun batasan masalah dari penelitian ini adalah : a) Dokumen input dan output berekstensi .docx b) Input berupa dokumen teks Bahasa Batak Angkola-Mandailing tanpa spasi c) Hasil terjemah tidak masuk ke dalam pembahasan makna kalimat.. 1.4. Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mencari kata pada dokumen Bahasa Batak Angkola-Mandailing yang tidak berspasi menggunakan algoritma Depth First Search (DFS) yang kemudian dokumen akan diterjemahkan kedalam Bahasa Indonesia.. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

18. 1.5. Manfaat Penelitian Adapun manfaat dari penelitian ini yaitu : a) Membantu user mencari kata pada dokumen Bahasa Batak Angkola-Mandailing yang tidak berspasi b) Membantu user menerjemah dokumen teks Bahasa Batak Angkola-Mandailing ke dalam Bahasa Indonesia c) Data hasil terjemah dapat dikembangkan untuk membuat penelitian selanjutnya dan penelitian ini dapat menjadi referensi untuk penelitian selanjutnya.. 1.6. Metode Penelitian Adapun tahapan - tahapan yang akan dilakukan pada penelitian ini adalah : a) Studi Literatur Pada tahapan ini dilakukan pengumpulan data dan mempelajari informasi yang diperoleh dari buku, skripi, jurnal, dan berbagai sumber informasi lainnya. Informasi yang berkaitan dengan penelitian tersebut seperti Bahasa Batak Angkola-Mandailing, kamus Angkola-Mandailing, tipologi Bahasa Mandailing, algoritma Backtacking, Blind search, algoritma Depth First Search (DFS), translation, sentence splitting, word splitting. b) Analisis Permasalahan Tahap selanjutnya yaitu menganalisis permasalahn dari informasi yang didapat pada tahapan sebelumnya agar didapatkan metode yang tepat untuk mengatasi masalah dalam penelitian ini. Kemudian melakukan perancangan sistem yang sesuai dari hasil analisis permasalahan. c) Perancangan. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

19. Pada tahap ini dilakukan perancangan arsitektur, permodelan sistem dan perancangan antarmuka. Proses ini dilakukan berdasarkan hasil analisis dari studi literatur yang telah didapatkan. d) Pengujian Pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap aplikasi yang telah dibangun untuk mencari kata pada dokumen teks Bahasa Batak Angkola-Mandailing yang tidak berspasi.. e) Dokumentasi dan Penyusunan Laporan Pada tahap ini dilakukan dokumentasi dan penyusunan laporan hasil analisis dan implementasi Depth First Search (DFS) untuk pencarian kata pada dokumen teks Bahasa Batak Angkola-Mandailing yang tidak berspasi.. 1.7. Sistematika Penulisan Sistematika penulisan dari skripsi ini terdiri dari lima (5) bagian utama sebagai berikut: Bab 1 : Pendahuluan Bab ini berisi latar belakang dari penelitian, rumusan masalah, tujuan penelitian, batasan masalah, manfaat penelitian, metodologi penelitian, dan sistematika penulisan. Bab 2 : Landasan Teori Bab ini berisi teori-teori yang diperlukan untuk memahami permasalahan yang dibahas pada penelitian ini. Teori-teori yang berhubungan dengan terjemahan, Algoritma Depth First Search (DFS), Bahasa Batak Angkola-Mandailing akan dibahas pada bab ini. Bab 3 : Analisis dan Perancangan Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

20. Bab ini berisi analisis arsitektur umum, tiap langkah preprocessing yang dilakukan, flowchart, serta penerapan Depth First Search (DFS) untuk proses pencarian kata pada dokumen teks Bahasa Batak Angkola-Mandailing yang tidak berspasi. Bab 4 : Implementasi dan Pengujian Bab ini berisi pembahasan tentang implementasi dari perancangan yang telah dijabarkan pada Bab 3. Selain itu, hasil yang didapatkan dari pengujian yang dilakukan terhadap implementasi yang dilakukan juga dijabarkan pada bab ini.. Bab 5 : Kesimpulan dan Saran Bab ini berisi ringkasan serta kesimpulan dari rancangan yang telah dibahas pada Bab 3, serta hasil penelitian yang dijabarkan pada Bab 4. Bagian akhir dari bab ini memuat saran-saran yang diajukan untuk pengembangan penelitian selanjutnya.. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

21. BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1. Blind Search Blind search (pencarian buta) secara umum mengartikan bahwa saat proses pencarian kita tidak memiliki clue/hint apakah hasil yang ditemukan lebih baik daripada yang lainnya, sehingga kita tidak mengetahui apakah hasil dari eksplorasi tersebut bermanfaat secara maksimal atau tidak. Pencarian Blind Search terdiri atas pencarian melebar pertama (Breadth Fisrt Search) dan pencarian mendalam pertama (Depth– First Search) (Kusumadewi, 2003). 2.2. Depth First Search (DFS) DFS (Depth First Search) merupakan metode pencarian secara mendalam yang termasuk kedalam blind search (pencarian buta). DFS melakukan pancarian dari sebuah path (jalur) tunggal menuju penyelesaian masalah (goals) atau dead-end dengan membentuk simpul-simpul (node) didalam jalur yang dibentuk. Simpul-simpul yang telah dilahirkan dinamakan simpul hidup (live node) sedangkan simpul hidup yang sedang diperluas dinamakan simpul-E (expand node). Simpul akan di nomori dari atas ke bawah sesuai dengan urutan kelahirannya. Tiap kali simpul-E diperluas maka path yang dibentuk akan semakin panjang, apabila path yang dibentuk tidak mengarah pada goals maka simpul-E tersebut di “bunuh” sehingga menjadi simpul mati (dead-node). Fungsi yang digunakan untuk membunuh simpul-E adalah bounding function yaitu fungsi pembatas. Simpul yang sudah mati tidak akan di perluas lagi. Apabila proses searching telah menemukan dead-end, DFS akan melakukan penelusuran balik ke node terakhir untuk melihat apakah node Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

22. tersebut memiliki cabang yang belum dieksplorasi. Apabila tidak ada lagi node yang dapat di bangkitkan maka pencarian akan melakukan runut balik ke simpul hidup terdekat selanjutnya simpul tersebut menjadi simpul-E yang baru. Path baru dibangun kembali hingga path tersebut membentuk solusi (goals). Apabla tidak ada lagi simpulE yang dapat di ekslporasi atau telah ditemukannya goals maka pencarian akan dihentikan.. Gambar 2.1. Depth First Search (DFS) tree. Secara umum algoritma ini berfungsi dengan baik untuk memecahkan masalahmasalah yang berkembang secara dinamik (dynamic problem solving) sehingga menjadi dasar algoritma untuk Artificial Intelligence (intelejensia buatan). Adapun keunggulan dari algoritma ini yaitu tidak memerlukan memori yang banyak karena hanya node pada path yang aktif yang akan di simpan. Kemudian DFS akan. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

23. menemukan goals tanpa harus menguji setiap node yang ada. Dan DFS hanya menghasilkan satu solusi pada setiap pencarian. 2.3. Aksara Batak Aksara Batak merupakan turunan dari aksara Brahmi (India) yang diklasifikasikan sebagai abugida (paduan antara silabogram dan abjad). Abugida terdiri dari aksara yang melambangkan sebuah konsonan sedangkan vokal dipasang pada aksara sebagai diakritik. Abugida adalah jenis tulisan yang bersifat fonetis dalam arti bahwa setiap bunyi bahasanya dapat dilambangkan secara akurat. Dalam penulisannya, aksara batak tidak menggunakan spasi.. 2.4. Transliterasi Dalam Webster`s Now 20th Century Dictionary, transliterasi diambil dari kata kerja “transliterate,” yang dapat diartikan sebagai penulisan dan pengucapan karakter huruf asing dalam bentuk lambang yang mempunyai bunyi yang sama. Sedangkan menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia transliterasi diartikan sebagai penyalinan dengan penggantian huruf abjad satu ke abjad yang lain. Dalam prosesnya, transliterasi hanya mengubah abjad, apabila dokumen aksara yang di inputkan tidak memiliki spasi maka hasil dari transliterasi akan sama seperti dokumen sebelum ditransliterasikan yang tidak memiliki spasi tetapi karakter yang digunakan sudah berbeda.. 2.5. Terjemahan Menurut Brislin, terjemahan adalah istilah umum yang mengacu pada pengalihan pikiran dan atau ide dari satu bahasa (bahasa sumber) ke bahasa lain (bahasa target) baik itu dalam bentuk tertulis atau dalam bentuk lisan, ataukah telah terbentuk ortografi atau belum memiliki standarisasi atau apakah kedua bahasa tersebut berdasarkan atas tanda-tanda seperti bahasa isyarat. Definisi ini didukung oleh Newmark pada tahun 1988 yang menyatakan bahwa terjemahan dianggap sebagai Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

24. proses “render makna dari teks ke bahasa lain berdasarkan cara yang dimaksudkan oleh penulis teks”. Selain itu, “terjemahan mencakup proses mentransfer makna dari bahasa sumber (BS) ke dalam bahasa penerima (BP)” (Larson, 1984). 2.6. Bahasa Angkola-Mandailing Angkola dan Mandailing umumnya tidak jauh berbeda, adapun Bahasa Angkola dan Mandailing memiliki banyak persamaan sehingga sering juga disebut sebagai Bahasa Angkola-Mandailing. Masyarakat yang bermukim di daerah Padangsidimpuan, Padang Lawas, Mandailing Natal dan Tapanuli Selatan menggunakan Bahasa AngkolaMandailing untuk kesehariannya. Pada zaman dahulu Bahasa Angkola-Mandailing digunakan untuk menuliskan surat menurat dan ratapan (andung). Dikarenakan etnis batak hanya menggunakan tulisan untuk tiga tujuan yaitu menuliskan hadatuon (ilmu kedudukan), surat menyurat dan ratapan (Karo, Angkola-Mandailing dan simalungun) (Kozok, 2009).. 2.7. Tipologi Bahasa Batak Angkola- Mandailing Tipologi merupakan ilmu yang membahas bentuk Bahasa terkecil yang dapat membedakan arti (Hasibuan,2014). Sama hal nya dengan Bahasa Indonesia, dalam Bahasa Batak Angkola-Mandailing pun memiliki aturan dan tata Bahasa tertentu. 1) Prefiks (awalan). Tabel 2.1. Prefiks (awalan) Bahasa Batak Angkola-. Bahasa Indonesia. Contoh. Mandailing Ma. Mem. Magodang. Mar. Ber. Marlojong. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

25. Man. Men. Mandokkon. Tabel 2.1. Prefiks (awalan) (lanjutan) Bahasa Batak Angkola-. Bahasa Indonesia. Contoh. Mandailing Manga. Menjadi. Mangalayoh. Mang. Mem. Mangoban. u Di. Di. Dihandang. f. Ter. Tar. Tarjeges. Pa. Per. Palandit. Par. Pe. Parmodom. Sa. Se. Sahalak. Um/Umm. Lebih. Umboto, ummotik. 2) S. i k s. ( a. khiran) Tabel 2.2 Sufiks (akhiran) Bahasa Batak Angkola-. Bahasa Indonesia. Contoh. Mandailing On. An. Ngalion. Kon/hon. Kan. Menekhon , Surikon. I. I. Ubati. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

26. Nia (kt ganti orang ketiga). Nya. Anaknia. Na (kt benda). Nya. Godangna. An. An. Basuan. 3) Infiks (sisipan) Tabel 2.3. Infiks (sisipan) Bahasa Batak Angkola-. Contoh. Mandailing Gumodang, dumenggan. Um In. 4) Konfiks (gabungan prefix dan sufiks). Tabel 2.4. Konfiks (gabungan prefix dan sufiks) Bahasa Batak Angkola-. Bahasa Indonesia. Contoh. Mandailing Mar > an. Ber > an. margoaran, marsapaan. Ha > an. Ke > an. hatorangan, hasulitan. Par > an. Per > an. parmayaman, parlopoan. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

27. Sa > na. Se > nya. sabahat-bahatna, sahacit-hacitna. 2.8. Penelitian Terdahulu Penelitian yang dilakukan oleh Novriyanto,ST., M.Sc dan M. Zaid.S ,ST pada tahun 2013 yaitu pengimplementasian algoritma backtracking yang di telusuri secara DFS (Depth First Search) untuk menentukan penjadwalan mengajar yang optimal di Sekolah Dasar (SD) Islam As-Shofa Pekanbaru. Penelitian tersebut bertujuan untuk membuktikan apakah algoritma backtracking berhasil (successful) atau tidak (unsuccesful) dalam pembuatan jadwal mengajar yang optimal. Setelah di uji di simpulkan bahwa algoritma backtracking tidak dapat menentukan jadwal mengajar secara keseluruhan dalam kasus ini dikarenakan jumlah guru, mata pelajaran dan jumlah jam mengajar yang telah ditentukan. Penelitian ke dua yaitu transliterasi manuskrip aksara Batak digital dengan metode Deterministic Finite Automata (DFA) yang diteliti oleh Arfan rahmat pada tahun 2017. Pada penelitian ini penulis melakukan alih aksara dari dokumen aksara Batak digital berkestensi .docx menjadi dokumen Aksara latin. Guna melanjutkan penelitian yang telah dilakukan pada peneliti sebelumnya maka penulis melakukan penelitian pencarian kata pada dokumen tersebut dan kemudian di terjemahkan ke dalam Bahasa Indonesia.. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

28. Penelitian selanjutnya yaitu implementasi backtracking algorithm berdasarkan pada proses pencarian DFS (Depth First Search) untuk penyelesaian permainan su doku pola 9x9 ( Utama et al, 2016). Aplikasi yang dinamakan su doku solver ini berfungsi untuk menyediakan solusi untuk permasalahan dalam pencarian angka-angka yang valid dalam sebuah matriks su doku. Penelitian ini bertujuan untuk menampilkan solusi unik pada su doku pola 9x9 dan membuktikan ketepatan metode backtacking untuk pencarian solusi su doku pola 9x9. Dalam penelitian ini algoritma backtracking terbukti cukup cepat untuk digunakan dalam pencarian solusi permainan su doku pola 9x9 dan dihasilkan pola 9x9 yang unik. Penelitian terakhir. yaitu pada permainan wordsearch puzzle, dalam. penelitiannya beliau membandingkan penggunaann algoritma DFS (Depth First Search) dan BFS (Best First Search) untuk mencari algoritma mana kah yang bekerja lebih efektif dalam menyelesaikan pencarian kata pada permainan wordsearch puzzle. Didapati hasil yaitu penggunaan algoritma DFS lebih mangkus dalam pencarian kata dikarenakan pencarian dapat langsung dihentikan apabila telah ditemukannya goals tidak seperti BFS yang harus mencari huruf-huruf selanjutnya yang masih berada pada tingkatan yang sama. (Lauren, 2012).. Tabel 2.5. Penelitian terdahulu No 1. 2. Judul Penelitian. Peneliti. Tahun. Implementasi. Utama, et. 2016. Backtracking. al. Keterangan Algoritma. backtracking. terbukti cukup cepat untuk. Algorithm untuk. digunakan dalam pencarian. Penyelesaian. solusi permainan su doku. Permainan. pola 9x9 dan dihasilkan. Su Doku Pola 9x9. pola 9x9 yang unik.. Transliterasi. Arfan. 2017. Algoritma. DFA. pada. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

29. Manuskrip Aksara. Rahmat,. proses alih aksara dari. Batak Digital dengan. S.Kom. aksara. Batak. Metode Deterministic. aksara. Latin. Finite Automata. tingkat. akurasi. 96.8%.. (DFA). akan. tetapi. aturan. menjadi mencapai. penulisan pada computer sangat mempengaruhi hasil transliterasi sistem. 3. Penerapan Algoritma. Novriyan. 2013. Algoritma. Backtracking Berbasis. to,ST.,. tidak. Blind Search untuk. M.Sc. jadwal. Menentukan. dan. keseluruhan dalam kasus. Penjadwalan. M.. ini. Mengajar. Zaid.S. guru, mata pelajaran dan. ,ST‟. jumlah jam mengajar yang. dapat. backtracking menentukan. mengajar. dikarenakan. secara. jumlah. telah ditentukan.. Tabel 2.5. Penelitian terdahulu (lanjutan) No. Judul Penelitian. Peneliti. Tahun. Keterangan. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

30. 3. Penerapan Algoritma Stefan. 2012. Algoritma DFS lebih baik. DFS dan BFS untuk Lauren. dalam. pencarian. Permainan. dibandingkan. Wordsearch Puzzle. dikarenakan. kata BFS. pencarian. dapat langsung dihentikan apabila telah ditemukannya goals tidak seperti BFS yang harus mencari hurufhuruf selanjutnya. yang. masih. berada pada tingkatan yang sama.. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM. Bab ini akan membahas tentang implementasi metode yang digunakan untuk mengatasi masalah terjemahan dokumen Bahasa Angkola- Mandailing ke dalam Bahasa Indonesia. Adapun dua tahap yang akan dibahas pada bab ini, yaitu tahap analisis dan tahap perancangan sistem. Pada tahap analisis akan dilakukan analisa terhadap data yang digunakan untuk diproses dan dianalisis terhadap teknik maupun metode yang digunakan pada setiap langkah pemrosesan data. Pada tahap perancangan sistem akan dibahas mengenai perancangan tampilan antarmuka sistem.. 3.1. Data Yang Digunakan Pada penelitian ini penulis menggunakan dua tipe data input berupa file dokumen berekstensi .docx. Data input pertama diambil dari naskah Bahasa Angkola-Mandailing yang diperoleh dari buku “TRANSLITERASI DAN TERJEMAHAN NASKAH BATAK ANGKOLA” yang ditulis oleh Drs. Nelson Lumbantoruan, M.Hum. Lalu data input kedua diambil dari buku “HALILIAN : TURI-TURIAN NI HALAK SIPIROK BONGGO-BONGGO” yang ditulis oleh Bapak Abdurrahman Ritonga, yang kemudian dua tipe naskah tersebut di ketik ulang ke dalam Microsoft Word. Data kamus diperoleh dari buku “KAMUS INDONESIA - ANGKOLA” yang ditulis oleh Syahron Lubis, Syahruddin Lubis dan Mariahati J. Naibaho.. Universitas Sumatera Utara.

32. Dalam penulisan naskah Batak Angkola – Mandailing, dahulu dituliskan menggunakan aksara Batak Angkola-Mandailing, setelah melewati proses transliterasi maka diperoleh naskah Berbahasa Batak Angola- Mandailing tanpa spasi dikarenakan dalam penulisan naskah awal pada saat menggunakan aksara tidak terdapat spasi didalamnya. Maka naskah ini yang kemudian akan digunakan sebagai data input. Beberapa naskah yang digunakan pada penelitian ini dapat diilihat pada Tabel 3.1. Tabel 3.1. Contoh data hasil transliterasi dan transkripsi naskah. No. Transliterasi. Transkripsi. 1. karistensangasilamonmasuratnisadah. karisten sanga silam on ma surat ni. alaknamarhutanajoloniluatangkolaba. sada halak na marhuta na jolo ni luat. enonniadosimamodaihalakbarangise. angkola baenon nia do si mamodai. naramanangihonhataniajadiadongdo haranadibaennadatarbaensabedisiasa mulakmaiatutanobolandataihuhullain gtutanonihalakbatakdoperohaniasong onnaadongdopedohononniadihalahid ilalaiadibaendisururokomasaditongos. halak barang ise na ra manangihon hatania jadi adong do harana dibaen nada tarbaensa be disi asa mulak ma ia tu tano bolanda tai huhullaing tu tano ni halak batak dope rohania. honiamasuratongiotniaulangsobahath. songon na adong dope dohonon nia. alakmanisesaasatatimbanghataimajol. di halahi dilala ia dibaen disuru. onatarsuratdisisanganatutusanganada. rokom asa ditongoshon ia ma surat. hubaenmadaduahalaknamanghobarh. on giot nia ulang so bahat halak. obarsamahalahiraphalakbatakdonian. manisesa asa tatimbang hatai ma. dua-. jolo na tarsurat di si sanga natutu. duanatapinasadarajabonargoarnamad. sanga nada hubaen ma da dua halak. ungmasukkaristendonganniarajatoro pgoarnimasuksilompajumpangmahal ahidipadangsidimpuantaranrapatdisir apjugukhalakidipasartaransotarbu. na manghobar hobar sama halahi rap halak batak do nian dua-dua na tapi na sada raja bonar goarna madung. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

33. B. masuk karisten. a h asa Angkola-Mandailing Tabel 3.1. Contoh data hasil transliterasi dan transkripsi naskah Bahasa Angkola-Mandailing (lanjutan) No. Transliterasi. Transkripsi. Kadopeparharanihalahiasasongonon. dongan nia raja torop goarni masuk. mahatanihalahinadua. silom. pajumpangma. halahi. di. padang sidimpuan taran rapat di si rap juguk halaki di pasar taran so tarbuka dope parhara ni halahi asa songon on ma hata ni halahi na dua 2. Jabonarjobdorohangkumidahoale Jabonar job do rohangku mida ho ale anggidibaenmadungsaihonosnad. anggi dibaen madung sai honos nada. amarsipaidaanhitasatoropolomat. marsipaidaan hita satorop olo ma. utuangkanglobiarophuduataondu. tutu angkang lobi arophu dua taon. nghuidahonaparpudididolokanja. dung huida ho na parpudi di dolok. bonarbiadoanggididokhonhalakh. an jabonar biado anggi didokhon. ubegemadungmasuksilomhotutu. halak hubege madung masuk silom. dosongonIjatoropmahuaItusihala. ho tutu do songon I jatorop mahua I. knaumbahattusiibahopedidokhon. tu si halak na umbahat tu si iba ho. halakmadungmasuksaranihotapin pe didokhon halak madung masuk adaraauporsayasongonIjabonarbi. sarani ho tapi nada ra au porsaya. asidiambangholaknamarsalaibam songon I jabonar biasi diambang ho udamasukkaristenangkaIdonanid. lak na marsala iba muda masuk. okmusaranijatoropsongonnamars. karisten angka I do na ni dokmu. alamaItutuhulalasongonnahurang sarani jatorop songon na marsala ma Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

34. tamanadibaenahamaugamonihala I tutu hulala songon na hurang kbolandadihitahalakbataktarbaen. tamana dibaen aha ma ugamo ni. Tabel 3.1. Contoh data hasil transliterasi dan transkripsi naskah Bahasa Angkola-Mandailing (lanjutan) No. Transliterasi. Transkripsi. hitalaknapaimbarhuling-. halak bolanda di hita halak batak. hulingtaancobontarsongonhalahi. tarbaen hita lakna paimbar huling-. sadamusemarsakrohakkudibaenn. hulingta anco bontar songon halahi. adabesadarohanihalaksaonnarian. sada muse marsak rohakku dibaen. ggonajolosudeomputnaIrapmarsi. nada be sada roha ni halak saonnari. mora-. anggo na jolo sude omputna I rap. morabegutapisaonnarimarragam. marsimora-mora begu tapi saonnari. dorohanihalakdebatusilomdebatu. marragam do roha ni halak deba tu. saranidebalaingsongonIdope. silom deba tu sarani deba laing songon I dope. Pada tabel 3.1. dapat dilihat contoh data hasil transliterasi dari aksara batak Angkola-Mandailing ke dalam aksara Latin dan terdapat data hasil transkripsi yang sudah terdapat spasi pada data tersebut. Uraian perbandingan data hasil transliterasi naskah yang lebih lengkap dapat dilihat pada Lampiran 2. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

35. Tabel 3.2. Contoh data input I dan II No. Data I. Data II. 1. karistensangasilamonmasuratnisadah. Bagiahapamilinia,dioloijihini.Napar. alaknamarhutanajoloniluatangkolaba. pudidibaenkonmadisiasadainganan. enonniadosimamodaihalakbarangise. najeges.Imainganannasannarinadiin. naramanangihonhataniajadiadongdo. ganandidiahalahimangecet.“Taibias. haranadibaennadatarbaensabedisiasa. itotophoposo”,ningsiTigor.“Totops. mulakmaiatutanobolandataihuhullain gtutanonihalakbatakdoperohaniason gonnaadongdopedohononniadihalahi dilalaiadibaendisururokomasaditong. ongonbujingbujingnamarumursalapanbolastusa mbilanbolastaon”?“Imahamaloannij. oshoniamasuratongiotniaulangsobah. ihini“,ninganakboruimuse.“Bisadoi. athalakmanisesaasatatimbanghataim. amambaensasadahalaknamatobang-. ajolonatarsuratdisisanganatutusanga. matobang”Totopsongonnajoloan.H. nadahubaenmadaduahalaknamangho. arupesaratustaonnai“Totoptoppanib. barhobarsamahalahiraphalakbatakdo. a,toppanibujing-. niandua-. bujing”.Dicaritahoniamusebahasosu. duanatapinasadarajabonargoarnamad. deaha-. ungmasukkaristendonganniarajatoro. ahahaporluanniaSudedipasikopjihin. pgoarnimasuksilompajumpangmahal. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

36. ahidipadangsidimpuantaranrapatdisir. iSiansipanganon,pakaennapordiroh. apjugukhalakidipasartaransotarbuka. ania,Inganandohotnaasing-asingi.. dopeparharanihalahiasasongononma hatanihalahinadua. Terdapat dua macam data yang digunakan pada penelitian ini, data I merupakan data yang tidak menggunakan tanda baca di dalamnya dan data II merupakan contoh data yang menggunakan tambahan tanda baca. Daftar data input yang akan digunakan lebih lengkap dapat dilihat pada Lampiran 1.. 3.2. Analisis Sistem Sistem ini dibangun untuk menyelesaikan permasalahan terjemahan Bahasa Batak Angkola-Mandailing yang selama ini dilakukan secara manual dikarenakan data yang diperoleh bersumber dari naskah kuno yang penulisannya masih menggunakan aksara Batak Angkola-Mandailing dan tidak menggunakan spasi ataupun tanda baca . Sistem akan melakukan pemisahan kata otomatis pada file dokumen Bahasa Batak Angkola – Mandailing yang kemudian akan di terjemahkan ke dalam Bahasa Indonesia. Metode yang diajukan untuk proses terjemahan dokumen Bahasa Batak Angkola-Mandailing pada penelitian ini menggunakan algoritma Depth First Search (DFS). 3.2.1. Arsitektur Umum. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

37. Adapun arsitektur umum pada sistem transliterasi manuskrip aksara Batak digital pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3.1.. Gambar 3.1. Arsitektur umum. 3.2.1.1. Input Input merupakan proses awal dalam proses terjemahan Bahasa Batak AngkolaMandailing ini, dimana file yang dipakai ialah dokumen teks berbahasa Batak Angkola-Mandailing tanpa spasi berekstensi .docx. File di masukkan untuk kemudian di olah oleh sistem.. 3.2.1.2. Preprocessing Pada tahap ini dilakukan pembacaan dokumen input menggunakan class Docx Reader yang ada pada java kemudian akan menampilkan dokumen input dengan Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

38. menggunakan library Apache POI untuk membaca (read only) file .docx. Pada saat dokumen di inputkan maka sistem akan menampilkan isi dari dokumen tersebut sebelum berlanjut pada proses pemisahan kata dan terjemah.. 3.2.1.3. Process Dari tahapan preprocessing maka di peroleh hasil berupa tampilan isi dari dokumen input yang akan ditampilkan pada aplikasi. Setelah dokumen yang dipilih sesuai, maka langkah selanjutnya adalah proses pencarian kata, pencocokkan kata, pemberian spasi dan proses penerjemahan dokumen. A. Pencarian dan pencocokkan kata Pada proses ini dilakukan pencarian dan pencocokkan kata dengan menggunakan algoritma Depth First Search (DFS). Contoh pencarian kata menggunakan DFS tree dapat dilihat pada gambar 3.2.. Gambar 3.2. DFS tree. Pada proses pencarian kata dibagi menjadi beberapa tahapan, yaitu : 1. Cek panjang karakter pada data input. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

39. Hitung semua karakter dari data input yang kemudian akan di cocokkan pada kamus sesuai dengan panjang karakter pada data input. Contoh : Input. : halahinadua. Panjang karakter. : 11. Setelah semua kata dengan panjang karakter 11 didapat, kemudian sistem akan mencari kata yang sama dengan data input pada kamus. 2. Simpan karakter paling kiri Apabila tidak terdapat kata yang sama pada kamus maka sistem akan menyimpan 1 karakter paling kiri dan data input akan berubah yaitu dimulai dari karakter selanjutnya. Sistem akan mengulangi proses yang pertama hingga ditemukan kata yang cocok.. Gambar. 3.3. Pencarian kata dua Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

40. Pada gambar 3.3. kata „dua‟ terdapat di dalam kamus. Dan kemudian sistem akan menyimpan kata tersebut dan kemudian melanjutkan pencarian tanpa mengikutkan kata yang sudah di simpan.. Gambar. 3.4. Pencarian kata ina. Pada gambar 3.4. sistem telah menemukan kata „ina‟ yang juga terdapat di dalam kamus dan kemudian sistem akan melanjutkan pencarian pada kata yang tersisa.. Gambar. 3.5. Backtracking. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

41. Dapat dilihat pada gambar 3.5. Apabila tidak ditemukan kata yang cocok maka sistem akan melakukan backtracking dan mengecek ulang 1 kata sebelumnya, kata tersebut akan di cek ulang apakah ada kemungkinan kata yang dapat ditemukan dari kata tersebut. Apabila terdapat kata yang baru maka sistem akan menyimpan kata tersebut dan menambahkan sisa huruf ke dalam kata utama yang akan dicek dan proses pencarian kata dilanjutkan.. Gambar. 3.6. Proses backtracking Pada gambar 3.6. sistem akan mengecek ulang kata „ina‟ dan di dapati hasil kata „na‟ dari pengecekan tersebut. Maka sistem akan menyimpan kata yang baru dan menggabungkan huruf sisa ke dalam kata utama yang akan di cari. Dari proses diatas didapati hasil „halahi na dua‟.. B. Pemberian spasi Setelah semua karakter pada data input dicocokkan kedalam kamus dan menghasilkan sejumlah kata yang pada proses sebelumnya telah disimpan, maka kemudian diletakkan spasi di antara kata-kata tersebut. Contoh : Proses. : halahi,na,dua Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

42. Space count. :2. Output. : halahi na dua. C. Terjemah Setelah data diberikan spasi maka proses selanjutnya adalah terjemahan. Pada proses terjemah ini sistem hanya akan menerjemah kata sesuai dengan arti yang ada di dalam kamus, dalam artian proses terjemah ini tidak masuk ke dalam pembahasan makna kalimat. Apabila terdapat nama daerah, nama orang dan kata yang tidak ada di dalam kamus maka pada proses pencarian dan pencocokkan kata, sistem akan mendapati kata yang hanya terdapat didalam kamus. Contoh kata yang tidak ada di dalam kamus :. 1) Nama orang Input. : Jatoropdohotauindamasuksikolasadarion. Spasi. : Jat o ro p dohot au inda masuk sikola sadarion. Terjemahan aplikasi :Jahat o datang p dengan aku tidak masuk sekolah hari ini Terjemahan buku. : Jatorop dengan saya tidak masuk sekolah hari ini. 2) Nama kota Input. : Aukehetusidimpuantuari. Spasi. : Au kehe tu si di mpu an tuari. Terjemahan aplikasi : Aku pergi ke si pada mpu sana kemarin Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

43. Terjemah buku. : Saya pergi ke sidimpuan kemarin. 3.2.1.4. Output File dokumen Bahasa Batak Angkola-Mandailing yang telah melalui proses di atas akan menghasilkan sebuah file dokumen Bahasa Indonesia yang telah di terjemahkan. Hasil yang diperoleh berupa file berekstensi .docx yang selanjutnya akan disimpan pada komputer pengguna.. 3.2.2. Use Case Diagram Use case diagram merpakan permodelan secara sederhana untuk memperkenalkan sistem yang akan dibuat dari sudut pandang pengguna (user). Diagram ini akan menggambarkan fungsi dari sistem tersebut yang akan berinteraksi antara satu atau lebih aktor dengan sistem yang akan dibuat. Diagram ini juga digunakan untuk mengetahui fungsi-fungsi apa saja yang terdapat didalam sistem dan siapa saja yang bisa menggunakannya. Menurut Haviluddin, 2001, Use case merupakan sebuah diagram yang menggambarkan suatu urutan tindakan yang berisikan aktor, use case dan relasinya yang memberikan nilai kepada aktor tersebut. Sebuah use case digambarkan sebagai elips horizontal dalam suatu diagram UML use case. Use Case jug digunakan untuk mendefinisikan perilaku sebuah sistem atau entitas semantik lainnya tanpa mengungkapkan struktur internal entitas tersebut. Setiap Use Case menentukan urutan tindakan, termasuk varian, yang dapat dilakukan oleh entitas, berinteraksi dengan aktor dari entitas tersebut. Use case diagram untuk sistem terjemahan dokumen Bahasa Batak Angkola-Mandailing dapat dilihat pada Gambar 3.7. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

44. Gambar 3.7. Use case diagram. 3.2.3. Activity Diagram Activity diagram merupakan berbagai aktivitas yang dilakukan pengguna maupun sistem dengan alur yang berurutan dari aktivitas tersebut (Satzinger, et al. 2012). Activity Diagram mendeskripsikan bagaimana kegiatan dikoordinasikan untuk menyediakan layanan yang diperlukan agar dapat mencapai beberapa operasi dan bagaimana pengguna berhubungan satu sama hingga membentuk alur kerja yang berurutan. Berikut adalah 3 activity diagram dari sistem terjemahan dokumen Bahasa Batak Angkola-Mandailing, yaitu : 3.2.3.1. Activity Diagram Translate Pada activity diagram translate ini akan menampilkan alur dari proses terjemahan yang dimulai saat user mengklik button choose file pada menu translate, maka akan muncul nama file yang telah dipilih, kemudian user mengklik button read file maka sistem akan menampilkan isi dari dokumen tersebut. Kemudian terdapat button add spasces yang apabila di klik maka sistem akan menampilkan dokumen input yang telah diberi spasi, kemudian user bisa memilih akan melanjutkan proses terjemahan atau ingin menyimpan file tersebut. Apabila user mengklik button save maka file akan tersimpan apabila user melanjutkan proses terjemahan maka user harus mengklik button translate dan kemudian sistem akan menampilkan hasil dari terjemahan dokumen input yang sudah diberi spasi. Diagram aktivitas Translate dapat dilihat pada Gambar 3.8. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

45. Gambar 3.8. Activity diagram translate. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

46. 3.2.3.2. Activity Diagram Help Diagram ini menampilkan alur proses pada menu Help. Setelah user menjalankan aplikasi halaman pertama yang akan muncul yaitu halaman utama Translate. Kemudian jika user memilih button Help pada menu bar maka sistem akan menampilkan halaman Help yang berisikan panduan untuk menggunakan aplikasi ini. Diagram aktivitas Help dapat dilihat pada Gambar 3.9.. Gambar 3.9. Activity diagram help. 3.2.3.3. Activity Diagram About Diagram ini menampilkan alur proses pada menu About. Setelah user menjalankan aplikasi dan mengklik button About pada menu bar, maka sistem akan menampilkan tampilan halaman About yang berisikan informasi mengenai penulis. Diagram aktivitas About dapat dilihat pada Gambar 3.10. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

47. Gambar 3.10 Activity diagram about. 3.2.4. Flowchart Flowchart merupakan bagan (chart) yang menunjukkan alur (flow) dalam program atau prosedur sistem secara logika. Flowchart digunakan untuk memberi solusi bertahap untuk penyelesaian masalah yang ada di dalam proses atau algoritma. Flowchart sistem pencarian dan terjemahan kata pada dokumen yang tidak berspasi Bahasa Batak Angkola-Mandailing dapat dilihat pada Gambar 3.11.. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

48. Gambar 3.11. Flowchart Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

49. 3.3. Perancangan Antarmuka Sistem 3.3.1. Rancangan Halaman Translate Halaman ini merupakan halaman utama, ketika user menjalankan aplikasi maka halaman pertama yang akan muncul yaitu halaman translate. Halaman ini berisikan menu untuk melakukan proses terjemahan dokumen Bahasa Angkola-Mandailing. Rancangan halaman ini dapat dilihat pada gambar 3.12.. Gambar 3.12. Rancangan halaman translate. Keterangan. :. 1. Button Choose File : Menampilkan halaman untuk memilih file dokumen yang akan di input dari perangkat user. 2. Text Area. : Menampilkan nama file yang akan di read.. 3. Button Read File. : Menjalankan peritah untuk membaca isi dari file dokumen yang telah di pilih. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

50. 4. Text Area. : Menampilkan isi file dokumen yang telah di input.. 5. Button Add Spaces : Menjalankan perintah untuk memberikan spasi pada dokumen input. 6. Text Area. : Menampilkan hasil file dokumen yang sudah di beri spasi. 7. Button Translate. : Menjalankan perintah untuk melakukan terjemah pada dokumen input.. 8. Button Save File. : Menyimpan file yang telah di beri spasi.. 9. Text Area. : Menampilkan hasil dari terjemahan dokumen input.. 10. Button Save File : Menyimpan file yang telah di terjemahkan. 11. Label. : Keterangan penggunaan warna pada isi dokumen yang sudah. di beri spasi. 3.3.2. Rancangan Halaman Help Halaman Help berisikan informasi dan panduan penggunaan aplikasi. Rancangan halaman Help dapat dilihat pada gambar 3.13.. Gambar 3.13. Rancangan halaman help Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

51. Keterangan. :. 1. Button Close & Minimize : Untuk menutup dan mengecilkan jendela 2. Menu Bar. : Berisikan menu-menu yang terdapat pada aplikasi. 3. Help. : Keterangan halaman yang sedang dibuka. 3.3.3. Rancangan Halaman About Halaman About berisikan informasi mengenai penulis. Rancangan halaman About dapat dilihat pada gambar 3.14.. Gambar 3.14. Rancangan halaman about. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

52. BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM. Bab ini berisi pembahasan tentang implementasi dari perancangan yang telah dijelaskan pada Bab 3. Dalam penelitian ini, tahap preprocessing, proses, dan seluruh metode yang digunakan akan diimplementasikan ke dalam sistem menggunakan bahasa pemrograman Java sesuai dengan perancangan yang telah dilakukan. Selain itu, prosedur operasional dari aplikasi yang dirancang, tahapan pengujian yang dilakukan, serta hasil yang didapat dari setiap pengujian akan dijelaskan pada bab ini. 4.1 Spesifikasi Perangkat Keras dan Perangkat Lunak Adapun spesifikasi perangkat keras dan perangkat lunak yang digunakan untuk membangun sistem akan dijelaskan pada bagian ini.. 4.1.1. Kebutuhan Perangkat Keras Spesifikasi perangkat keras yang digunakan untuk membangun sistem adalah sebagai berikut: 1. Prosessor Intel(R) Core(TM) i5-3337U CPU @ 1.80GHz 2. Kapasitas harddisk 500GB 3. Memory (RAM) 4096 MB 4. Mouse dan Keyboard. 4.1.2. Kebutuhan Perangkat Lunak Spesifikasi perangkat lunak yang digunakan untuk membangun sistem adalah sebagai berikut: Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

53. 1. Sistem operasi Windows 8 64-b 2. NetBeans IDE 8.2 3. Java: 1.8.0_0 4. Libraries yang digunakan adalah poi-3.17-beta 1 dan JTatto-1.61 (untuk tema GUI). 4.2. Implementasi Tampilan Antarmuka 4.2.1. Tampilan Halaman Translate Pada saat aplikasi pertama kali di jalankan maka halaman pertama yang muncul adalah halaman Translate, halaman ini menjadi halaman utama agar lebih efisien bagi user, dikarenakan inti utama dari aplikasi ini terletak pada halaman Translate.. Gambar 4.1. Halaman translate. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

54. 4.2.2. Tampilan Halaman Help Halaman ini berisikan informasi dan panduan penggunaan aplikasi. Tampilan halaman Help dapat dilihat pada gambar 4.3.. Gambar 4.2. Halaman help 4.2.3. Tampilan Halaman About Halaman ini berisikan informasi penulis. Tampilan halaman info dapat dilihat pada Gambar 4.3.. Gambar 4.3. Halaman about Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

55. 4.3. Prosedur Operasional Ketika aplikasi di jalankan halaman pertama yang akan muncul yaitu halaman Translate yang dapat dilihat pada gambar 4.1. Pada halaman ini pengguna dapat langsung menerjemahkan dokumen. Prosedur operasional yang harus dilakukan oleh pengguna yang ditunjukkan pada Gambar 4.4.. Gambar 4.4. Choose file. Ketika pengguna sudah berada di halaman Translate maka pengguna bisa langsung menggunakan fitur. Langkah pertama yang harus dilakukan pengguna yaitu mengklik button choose file yang dapat dilihat pada gambar 4.4.. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

56. Gambar 4.5. Select file .docx Pada gambar 4.5. penulis mencontohkan pemilihan Doc 1.docx, kemudian klik button open untuk membuka dokumen.. Gambar 4.6. Doc 1.docx. Dapat dilihat pada gambar 4.6. merupakan isi file Doc 1.docx yang digunakan sebagai data input. Setelah pengguna mengklik button open maka pada gambar 4.7 akan muncul nama file yang sudah dipilih.. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

57. Gambar 4.7. Read file .docx. Setelah memilih file yang akan di terjemah selanjutnya akan muncul informasi direktori file doc 1.docx yang dapat dilihat pada gambar 4.7. Kemudian pengguna dapat mengklik button read file dan sistem akan membaca dokumen yang telah diinputkan dan menampilkannya.. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

58. Gambar 4.8. Read file result. Pada gambar 4.8. merupakan hasil dari pembacaan dokumen input oleh sistem dan kemudian dilanjutkan pada button add space untuk menambahkan spasi pada dokumen.. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

59. Gambar 4.9. Hasil penambahan spasi. Pada gambar 4.9. dapat dilihat hasil penambahan spasi oleh sistem yang kemudian tahapan selanjutnya apabila user mengklik save file maka file hasil penambahan spasi akan di simpan.. Gambar 4.10. Save file Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

60. Seperti yang tertera pada gambar 4.10 apabila pengguna mengklik tombol save maka akan muncul informasi yang menyatakan bahwa proses penyimpanan dokumen yang telah di beri spasi berhasil.. Gambar 4.11. Hasil pemberian spasi Doc 1.docx. Dapat dilihat pada gambar 4.11. merupakan hasil dari pemberian spasi pada data input. Pengguna dapat mengklik button translate untuk melanjutkan proses terjemahan.. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

61. Gambar 4.12. Terjemahan. Pada gambar 4.12 merupakan tampilan hasil dari proses terjemahan yang terdapat alternatif terjemahan apabila ditemukan satu kata yang memiliki lebih dari satu arti.. Gambar 4.13. Alternatif terjemahan Apabila pengguna menscroll text area maka akan terdapat beberapa alternatif terjemahan yang dapat dilihat pada gambar 4.13. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

62. Gambar 4.14. Save file terjemahan. Pada gambar 4.14. merupakan proses penyimpanan file yang telah di terjemah dan gambar 4.15. berisi file terjemahan yang telah di simpan.. Gambar 4.15. Doc 1.docx terjemahan. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

63. 4.4. Pengujian sistem Pengujian sistem dilakukan untuk mengetahui seberapa besar akurasi sistem dan apakah kinerja sistem sudah sesuai dengan yang di inginkan. Sebelum sistem mencapai tujuan yang di harapkan, penulis melakukan beberapa tahapan pengujian yaitu sebagai berikut : 4.4.1. Sistem dibangun menggunakan algoritma Rule Based Untuk meneliti akurasi penggunaan Rule Based pada sistem, penulis menguji sistem saat tidak menggunakan DFS. Adapun hasil yang diperoleh dari sistem ini yaitu :. Gambar 4.16. Hasil pemisahan kata menggunakan rule based. 4.4.2. Sistem dibangun menggunakan rules dan algoritma DFS (Dept First Search). Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

64. Pada pengujian kedua, sistem dibangun dengan penggunaan Rules dan Algoritma DFS, adapun keterangan untuk rules yang digunakan dapat di lihat pada bab 3. Pada pengujian kali ini hasil yang diperoleh dari sistem ini yaitu :. Gambar 4.17. Hasil pemisahan kata menggunakan rules dan DFS. Pengujian dan perbandingan sistem pemisahan kata Bahasa Batak AngkolaMandailing dapat dilihat pada Tabel 4.1.. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

65. Tabel 4.1. Perbandingan hasil sistem dengan data transliterasi Data. Hasil pemberian spasi Oleh Sistem. Keterangan Data dari Buku. (Kata yang Berbeda). Doc 1 karisten sanga silam on karisten sanga silam 1. ha lakna = halak na ma surat ni sada ha lakna on ma surat ni sada 2. ha ra nadibaen = marhuta na jolo ni luat halak na marhuta na. harana dibaen. angkola baenon nia do si jolo ni luat angkola. 3. i ama = ia ma. mamodai halak barang baenon. nia. do. ise na ra manangihon mamodai hatania jadi adong do ha barang ra. halak ise. na. ra. 4. ta timbang = tatimbang 5. Hata ima = hatai ma 6. disi = di si. hatania 7. mada = ma da tarbaensa be disi asa jadi adong do harana 8. ha lakna = halak na mulak. nadibaen. si. maia. nada manangihon. tu. tano dibaen nada tarbaensa 9. bona r = bonar. bolanda tai huhullaing tu be disi asa mulak ma 10. ma dung = madung tano ni halak batak dope ia tu tano bolanda tai 11. raj at o ro p = rohania songon na adong huhullaing tu tano ni dope dohonon nia di halak. suru. rokom. dope 12. n i = ni. batak. halahi dilala ia dibaen di rohania. raja torop. songon. na. asa adong dope dohonon. ditongoshon i ama surat nia di halahi dilala ia on giot nia ulang so bahat dibaen disuru rokom. 13. h alah i = halahi 14. si di mpu an = sidimpuan 15. tar an = taran 16. tar anso = taran so. halak manisesa asa ta asa ditongoshon ia timbang hata ima jolo na ma surat on giot nia tar surat disi sanga natutu ulang so bahat halak sanga nada hubaen mada manisesa. asa. dua ha lakna manghobar tatimbang hatai ma hobar. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

66. Tabel 4.1. Perbandingan hasil sistem dengan data transliterasi (lanjutan) Data. Hasil pemberian spasi Oleh Sistem. Keterangan Data dari Buku. (Kata yang Berbeda). Doc 1. jolo na tarsurat di si sanga natutu sanga nada hubaen ma da sama halahi rap halak batak do nian dua-dua na tapi na sada raja bona r goar na ma dung masuk karisten dongan nia ra jat o ro p goar n i masuk silom pajumpangma h alah i di padang si di mpu an tar an rapat disi rap juguk halak i di pasar tar anso. tar. buka. dope. parhara ni halahi asa songon on ma hata ni halahi na dua. dua. halak. manghobar. na hobar. sama halahi rap halak batak do nian duadua na tapi na sada raja. bonar. madung. goarna masuk. karisten dongan nia raja. torop. masuk. goarni silom. pajumpangma halahi di padang sidimpuan taran rapat di si rap juguk halaki di pasar taran so tarbuka dope parhara ni halahi asa songon on ma hata ni halahi na dua. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

67. Berdasarkan tabel 4.1 dapat dilihat bahwa data hasil pengujian oleh sistem menghasilkan nilai akurasi dengan menggunakan persamaan 4.1 sebagai berikut :. 89.67%. Tabel 4.2. Perbandingan hasil sistem dengan data transliterasi Data. Hasil pemberian spasi Oleh Sistem. Data. bagi aha pamili nia , dioloi Halilia jihin i . na parpudi dibaenkon ma di sia sada n 11 inganan na jeges . ima inganan na sannari na di [1] inganan di dia halahi mangecet . “ tai biasi totop ho poso ” , ning si tigor . “ totop songon bujingbujing na marumur salapan bolas tu sambilan bolas ta on ” ? “ ima ha maloan ni jihin i “ , ning anakboru i muse . “ bisa do ia mambaen sasada ha lakna matobang [-] ma tobang ” totop songon najoloan . harupe saratus ta on nai “ totop toppa niba , toppa ni. Keterangan Data dari Buku. (Kata yang Berbeda). bagi aha pamili nia, dioloi jihin i. Na parpudi dibaenkon ma di sia sada inganan na jeges. I ma inganan na sannari na di inganan di dia halahi mangecet. “Tai biasi totop ho poso”, ning si Tigor. “Totop songon bujing-bujing na marumur salapan bolas tu sambilan bolas taon”? “I ma ha maloan ni jihin i “, ning anakboru i muse. “Bisa do ia mambaen sasada halak na matobang -matobang” Totop songon najoloan. Harupe saratus taon nai. 1. ima = i ma 2. ta on = taon 3. ima = I ma 4. ha lakna = halak na 5. ma tobang. = matobang 6. ta on = taon. 7. di cari ta ho = Dicaritahon 8. nia = ia. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

68. bujing-bujing ” . di cari ta ho nia muse bahaso sude aha-aha haporluan nia sude dipasikop jihin i sian si panganon , Data. “Totop toppa niba, toppa ni bujing-bujing”. Dicaritahon ia muse bahaso sude aha-aha Keterangan. Hasil pemberian spasi. Data dari Buku. Oleh Sistem. (Kata yang Berbeda). haporluan. nia. Sude. pakaen na por di rohania , dipasikop jihin i Sian si inganan dohot na asing- panganon, pakaen na por asing i .. di. roha. nia,. Inganan. dohot na asing-asing i.. Berdasarkan tabel 4.2. diatas dapat dilihat bahwa data hasil pengujian oleh sistem menghasilkan nilai akurasi yang dapat dihitung dengan menggunakan persamaan 4.1. sebagai berikut :. 92.59% Perbandingan hasil sistem dengan data transliterasi yang lengkap dapat dilihat pada lampiran 2. Adapun perhitungan akurasi kecocokan hasil pengujian setiap dokumen aksara dapat dilihat pada Tabel 4.3. Tabel 4.3. Hasil pengujian sistem Output No. Input Jumlah Kata. Akurasi. Jumlah Kata Berbeda. Kecocokan (%). Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

69. 1. Doc 1.docx. 155. 16. 89.67. 2. Doc 2.docx. 161. 11. 93.16. 3. Doc 3.docx. 183. 3. 98.36. Tabel 4.3. Hasil pengujian sistem (lanjutan) Output No. Input Jumlah Kata. Akurasi. Jumlah Kata. Kecocokan. Berbeda. (%). 4. Doc 4.docx. 188. 5. 98.91. 5. Doc 5.docx. 166. 9. 94.57. 6. Doc 6.docx. 165. 16. 90.30. 7. Doc 7.docx. 178. 4. 97.75. 8. Doc 8.docx. 175. 9. 94.85. 9. Doc 9.docx. 157. 4. 97.45. 10. Doc 10.docx. 177. 7. 96.04. 108. 8. 92.59. 128. 1. 99.21. 113. 1. 99.11. 72. 1. 98.61. 11. 12. 13. 14. Data Halilian 11 [1].docx Data Halilian 11 [2].docx Data Halilian 11 [3].docx Data Halilian 11 [4].docx. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

70. 15. 16. Data Halilian 12 [1].docx Data Halilian 12 [2].docx. 133. 0. 100. 154. 1. 99.35. Tabel 4.3. Hasil pengujian sistem (lanjutan) Output No. Input Jumlah Kata. 17. Data Halilian 12 [3].docx. 142. Akurasi. Jumlah Kata. Kecocokan. Berbeda. (%). 2. 98.59. Dari hasil pengujian data yang dilakukan oleh sistem untuk memisahkan kata pada dokumen teks Bahasa Batak Angkola-Mandailing tanpa spasi menggunakan algoritma Depth First Search (DFS) pada tabel 4.2 diperoleh nilai akurasi tertinggi yaitu Data Halilian 12 [1].docx dengan akurasi sebesar 100% dan nilai akurasi terendah yaitu Doc 1.docx dengan akurasi sebesar 90.50%. Berdasarkan analisis yang dilakukan pada tabel 4.3, data Halilian memilliki akurasi lebih tinggi dibandingkan dengan data yang lainnya dikarenakan pada data Halilian terdapat tanda baca yang secara tidak langsung membantu sistem dalam proses pencarian kata karena tanda baca bisa dijadikan sebagai pemisah antar kata yang pasti dan bisa dijadikan sebagai acuan dalam proses pencarian kata.. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

71. BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN. Bab ini akan membahas kesimpulan yang didapat dari implementasi algoritma Depth First Search (DFS) pada proses pemisahan kata pada dokumen Bahasa Batak Angkola-Mandailing yang tidak berspasi pada bagian 5.1 dan saran-saran yang dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan untuk pengembangan penelitian selanjutnya pada bagian 5.2.. 5.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil pengujian sistem pada proses pemisahan kata pada dokumen Bahasa Batak Angkola-Mandailing yang tidak berspasi dengan menggunakan algoritma Depth First Search (DFS), maka didapatkan kesimpulan sebagai berikut: 5.1.1. Penerapan algoritma DFS pada sistem pemisahan kata dokumen bahasa Batak Angkola-Mandailing bekerja dengan baik dengan rata-rata tingkat akurasi 90.50%.. 5.1.2. Setelah dilakukan pengujian sistem, pencarian kata menggunakan DFS yang dimulai dari kiri lebih efisien untuk memulai pencarian kata. Dikarenakan hal tersebut akan meminimalisir apabila terdapat kata yang bisa dipecah menjadi beberapa kata dan tetap memiliki arti 5.1.3. Terdapat beberapa masalah yang mengurangi tingkat akurasi sistem yaitu: a. Jika ada satu kata yang bisa dipecah menjadi beberapa kata dan tetap memiliki arti seperti contohnya kata “halak”, “na” sistem membuatnya menjadi “ha”, “lakna” dikarenakan sistem mencari dari kanan dan mendapati kata Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

72. “lakna” lebih panjang dari kata “na”, sehingga sistem mengambil kata terpanjang yaitu “lakna” dan menyisakan “ha”.. b. Kata yang tidak ada dikamus akan terpecah sehingga menghasilkan kumpulan kata yang lebih kecil dan apabila terdapat sisa karakter maka karakter tersebut akan digabungkan.. 5.1.4. Output pada sistem berupa file dokumen Bahasa Indonesia berekstensi .docx. 5.2. Saran Saran yang dapat diberikan penulis untuk pengembangan penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut: 1.. Agar hasil lebih maksimal disarankan pencarian kata yang menggunakan algoritma DFS dimulai dari kiri.. 2.. Untuk mendapatkan akurasi yang tinggi disarankan perbanyak data pada kamus. 3.. Dikarenakan dokumen hasil terjemah yang dihasilkan sistem masih sulit untuk di pahami maka diharapkan pengembang selanjutnya dapat memperbaiki masalah tersebut.. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

73. LAMPIRAN 1 Data yang Digunakan. Doc 1 karistensangasilamonmasuratnisadahalaknamarhutanajoloniluatangkolabaenonniadosimam odaihalakbarangisenaramanangihonhataniajadiadongdoharanadibaennadatarbaensabedisias amulakmaiatutanobolandataihuhullaingtutanonihalakbatakdoperohaniasongonnaadongdope dohononniadihalahidilalaiadibaendisururokomasaditongoshoniamasuratongiotniaulangsoba hathalakmanisesaasatatimbanghataimajolonatarsuratdisisanganatutusanganadahubaenmada duahalaknamanghobarhobarsamahalahiraphalakbatakdonianduaduanatapinasadarajabonargoarnamadungmasukkaristendonganniarajatoropgoarnimasuksilo mpajumpangmahalahidipadangsidimpuantaranrapatdisirapjugukhalakidipasartaransotarbuk adopeparharanihalahiasasongononmahatanihalahinadua Doc 2 Jabonarjobdorohangkumidahoaleanggidibaenmadungsaihonosnadamarsipaidaanhitasatorop olomatutuangkanglobiarophuduataondunghuidahonaparpudididolokanjabonarbiadoanggidi dokhonhalakhubegemadungmasuksilomhotutudosongonIjatoropmahuaItusihalaknaumbaha ttusiibahopedidokhonhalakmadungmasuksaranihotapinadaraauporsayasongonIjabonarbiasi diambangholaknamarsalaibamudamasukkaristenangkaIdonanidokmusaranijatoropsongonn amarsalamaItutuhulalasongonnahurangtamanadibaenahamaugamonihalakbolandadihitahal akbataktarbaenhitalaknapaimbarhulinghulingtaancobontarsongonhalahisadamusemarsakrohakkudibaennadabesadarohanihalaksao nnarianggonajolosudeomputnaIrapmarsimoramorabegutapisaonnarimarragamdorohanihalakdebatusilomdebatusaranidebalaingsongonId ope Doc 3 JatoropragamdorohanihalakdebatusilamdebatusaranidebalaingsongonIdopejadinibagibaginomahitaonanggorohangkudonianulangsosudehitanasabangsomasuksilamdibaentusido huidanaumbahatsudehalakmandailingmadungtusijabonaraupeanggimarsakdorohakkudibae ntutusongonnanidokmunangkinnadabesadarohanihalakmadungdibagitoluhitanasabangsoon ummarsakmuserohangkudibaenhuidadidokhonhamuhalaksilamnasojolmahamibopesudehal aknasomasuksilammudaadongnamatenasosilamharudongansaamasainapeumpedijamahamu anconitanomtapiasingdotutugiotnirohangkusianhoanggoauulangsosudehitagabehalakkariste nninnarohangkudibaenIdohagoluanbiasididokhoahamadihitaugamonihalakbolandadibaenu gamonihalaksilampenasotubudiluatondonaniboansiantanomokadoIjaditardokhonmusemasu garisuraahamadihitaugamonihalakmoka Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

74. Doc 4 sadamuseanggonadungdiauInadatardokhonugamonihalakbolandadibaensiansudebangsonih alaknaditorunilangitmadungadongdebanamasukkaristendungitaringottunanidokminaumbah atdotusilamindaraaumargurudinaumbahatanggoausongonondohudokdisinadumenggantusii bajatoropantongimajolotatimbangsangadianadumengganugamoIdibaensongonnahurangtan ghasdopediauhataIjabonarolomatutusongondisirpangnidalannomahitahalakbataksaonnariad ongnamanganungnungtusiamunadongnamangelektusihambirangjadionmajolosapaanhudiho boadohamunasahutadiharoronibegumasaIadongdobagiahadibaenhamudompakaulangsahatt uhutamunujatoropmahuaIgulmahaminasahutaIsongonnadungmulaktubegusatongkinjadidoh otmaaudibaensudedohalahidohotangkemabiardohamijaboarantongImajolosadapandugaann asangadiadougamonadumengganmudaditobusihogupakangkon nidugajoloancobinoto Doc 5 JabonarsanganadengganjadinitampulhontuhayunapirlaingsongonIanggougamoangkonnidu gadojadibegumasaImapandugaannaiahamuhalaksilamsipatnahubotosudemahamumaningga lhonugamomunuharanibegumaIimatandananadaposrohamunutusianggohamihalakkaristenh umsaotihandohalahinamarbalikiadebamadungmulakmangokusalanajatorophamipemadungs udemangulahisilamjabonarolomatutusongonImasomalmunumudahisarmudanadaadongdipa rmaraansilamhamutapimudamarsaeparbegusangamangalapdatuhamujatoroparophudibaenn ahurangajardopehamidibaennasongonIjabonartutudonanidokmitapihuambangmadungngoln golanhamupainteajardibaenlaingIdohubegehobarnihalaknaduapulutaonsadamusesiandialak nadapotajarIjatoroptaiadongdogurunamiangkamalimdohotbaleodungIdibotohodohitabnami namargoaralquran Doc 6 JabonariaalemadungsailolotalkoranIditangannihalakhuidasalangtargadisdiangkapokanlaing tinggalnaotohalahihalakmalimipesailolotpahulupahaehuidalaingsomaruntunghamunadania nhomangrohangkuharanidibaennadapargunaakoranIdohotsudepangajarannihalakmalimIjat oropmudagiotdipasaorsaorhougamonamiindaraaubemanangihonjabonorindaleangginadaraausongonIalusimajolon ahudokmajungadadibegehohatanialkoranIjatoroptardoksohubegesasalangdohotdoaumalom anisehitabIdebajadiariaripehusisejabonaroloantongangginaringgasdorohamutusihuidatapinahudokIdibotohodoast uannasangamandokahadohatananisisemijatoropsiandiadapotauteheastuannadibaenhatamok adoIsuderapsongonhatasombayangIjabonarantongguruImapatutnisapaanangkamalimsanga hojiancodipatakkashalahi. Doc 7 Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

75. JatoropanggoImadunghudugatapinadadapotanhalahipenadaumbotosajabonaraupehomangd orohangkumadungsailolotdohalakMalayamasuksilammadungsailolotdoadonghalakmokade badipuloonsigeikgoarnalaingsodipabalikhalahialkorantuhataMalayadidokhondidokhonhala hiIdohatanitaAllatuhitajolmamanusiaantongpatutdosugarisuranibaentuhatanibaancotanghas diibadibaensalangtuhanbesarmudadipanghulinghoniahalaksangahataMalayanipakesangama nigoradongjuarotulisnapatanghashonnanidoknaIdihalaknabahatanggoauIdohudoktihasniug amomunusudenaInadabinotoastuannamudamarsombayangnadabinotosangaahananidokbali adonghatanibanasambarmudanisisealkorananggisongonIdomudamarguruhamutardokhonm argonjakonjakhamudibaenbopeguruIbopeanaksikolaharurapmagomanisesuratInadadibotoh alahiastuannasongonnamanganhalahitapinadatolanibonduttardoksolaingmaleibaarophu Doc 8 TanghasdidebataantonghumdebatanihalakmokadoiaahanomaiadihitanasoumbotohatamokaI jatoropanggoItutudosongonnahurangdopedisihulalatapilaingnadenggandopodanialkoranIdi dokkhonhalakjabonarmahuaIgurunamepemandokadongdonadenggandebahatanihitabmunus ipatnaniinjamsianhatanidebatanadihamiItapinadamargunaidihamudungnadatolanidokdihata nibadungIsadanarinomahusapaihomudagiotmimbaribaangkontunadumenggansangatunajah atjatoropbiasidisapaihosongonImudanadatunadumengganradolaknamimbaribagonananting galibadiinganannahinanjabonardibaennahusapaisongonIhamunadungmasuksilamhuparump amahonnangkindibaentutudaodumengganhulalaugamantanajolotaramparbeguhitaulangnadi hamusaonnarijatoropbiasididokhosongonIjabonardibaennahudoksongonianggonajolomuda Doc 9 Marsimoramorahitatubegusangasumangotniompunibalaingbinotodoastuannasangamudamanambusisa ngamarkaullaingtongdobinotoartinatapianggohamuhalaksilamsudehagolapandodihamutarin gottuugamobonamarsombayangbonamarpuasobonamartimbonamangalehenborupitahamuja toroptaididokhonmalimpargunadosudenaIancotusorgoibamuseborupitaIpesongonbolanjoni badidalantusorgojabonaranggoaumudamarsombayangsangamartangiangsongondakdanakhu lalanamanopothonamanaadongdopangidoannadisijadibagiahapesusanibasangamarsakniroh anibanipaboasudenaididebatajadidaburohanibadungipasahatsudetudebatanamaribonirohami dahitajolmamanusiadungitaringottupuasomunumarimbagaknadidebatasangaariansongonId ohuidapangalahonidamarpuasoIarianiamarpuasojadimanganbornginnaIanggonamarratipIm udahubege. Doc 10 Halahitabisampulunolidihosongonnalalaindohalahidirohangkudungidibaendidokhonakkinb Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.

76. olanjonibatusurgoborupitainadatangkasdiauangkemanigordipanganmalimdoihuhuldigadisia tupokenAnggoaubisukniadohudokmambuatpitisdohotdahanonnihalaknamomomatutuhuida pandaramaniakkamalimihutandadohalakdihamiangilomaiaharanibahatniutangniasadanariha tobannihalakjadilittundungidibolusiamahutanihalaksilomdungdapotiasaotikadatnihalakidoh othatasombayangjadimulakmaiamalimianidoknadabinotosangadiadapothamalimanniaangg ogurunamiolatdosudejatoroptapigurumunupenadabinotohalakdiadodibaennabarurodopehal ahisianiparnilautijabonarharusongonipelaingbinotodorohanihalahinadajungadahalahimamb uatpitisnihalakhummargurisajodohalahitusondungiibosituturohanihalahidisandokjolma Data Halilian 11 [1] Bagiahapamilinia,dioloijihini.Naparpudidibaenkonmadisiasadainganannajeges.Imainganan nasannarinadiinganandidiahalahimangecet.“Taibiasitotophoposo”,ningsiTigor.“Totopsong onbujingbujingnamarumursalapanbolastusambilanbolastaon”?“Imahamaloannijihini“,ninganakboru imuse.“Bisadoiamambaensasadahalaknamatobangmatobang”Totopsongonnajoloan.Harupesaratustaonnai“Totoptoppaniba,toppanibujingbujing”.DicaritahoniamusebahasosudeahaahahaporluanniaSudedipasikopjihiniSiansipanganon,pakaennapordirohania,Inganandohotn aasing-asingi. Data Halilian 11 [2] HinggonadaadonghurangnaBiaatcojobrohaniatinggalrapdohotjihini.Taisadamanasotarpasik kopjihiniImataringotpasombuhalalungunmangecetdohotdonganjolmaNalobipangiburunijihi nMudasaidipasuohonanakboruitujolma.“Bagiahahupasikkoppediho”,ningjihindisadahatiha andospotang“Asalkanmaulangmardonganjolma”Imabennasonangsajorohanianakboruondih aroronisiTigor.“Jadibiamai”,ningsiTigor“Betaktardapotjihinhitapadua-duajuguk– jugukditorunibungasongonon”.“Tottusiarmaiatuhita”“Anggoido,ulangpolasakrohamu”Nin gsianakboruLahomangangkattangansiamunniaDohotmanggoyanggoyangkonSongonhalaknamandada.“Sanolisapokendoiarotuson”.. Data Halilian 11 [3] Natuarisadadopeiamarangkatsianbagason,Jadilimaarinaipesoroia.Aturannaarijumahatpotan garipebaruiaro.MudahuporluhoniaroUmpamanaadongnaporlupartolongansianiaDitiopsajop esipumpeadu”Ningialahomanudusipumpenadibaensiankoje.Toppanatarsongontoppanijadij adian.Pargodangasagodangnijolmaama-amaMatanaduabondilUniversitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara.