<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="58397">
 <titleInfo>
  <title>Pembangunan Aplikasi Identifikasi Typographical Error Dokumen Berbahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Jaro-Winkler Distance</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>Londo Grelly Lucia Yovellia</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Purwokerto</placeTerm>
   <publisher>Universitas Muhammadiyah Purwokerto</publisher>
   <dateIssued>2020</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code"></languageTerm>
  <languageTerm type="text">Indonesia</languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Artikel Jurnal</form>
  <extent>hlm : 19-28</extent>
 </physicalDescription>
 <relatedItem type="series">
  <titleInfo/>
  <title>JUITA : Jurnal Informatika</title>
 </relatedItem>
</mods>
<note>Abstract&#13;
&#13;
Teks adalah salah satu media yang digunakan manusia untuk berkomunikasi dan berinteraksi setiap hari, terutama di bidang pendidikan, misalnya dalam penulisan laporan tugas akhir. Hal yang paling umum dalam menulis teks adalah kesalahan ketik. Berdasarkan masalah ini, diperlukan suatu aplikasi untuk membantu mengidentifikasi kesalahan ketik dalam dokumen Bahasa Indonesia. Aplikasi yang dikembangkan menggunakan Laravel versi 5.8 untuk tampilan web dan Python versi 3 untuk memproses dataset dan membuat model serta layanan webnya. Model dibangun menggunakan modul NLTK dan implementasi algoritma Jaro-Winkler Distance menggunakan modul pylibjaro. Dataset menggunakan dataset sumber terbuka dalam bentuk daftar kata-kata dari Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI). Aplikasi ini hanya mendukung file pdf. Hasil model diterapkan ke layanan web dengan output dalam bentuk data JSON. Data JSON berisi daftar kata-kata yang memiliki nilai benar atau salah, jumlah kata dokumen, jumlah kata yang benar, jumlah kata yang salah, dan waktu pelaksanaan program.</note>
<note type="statement of responsibility"></note>
<subject authority="">
 <topic>Informatika</topic>
</subject>
<classification>JUITA</classification>
<identifier type="isbn">20869398</identifier>
<location>
 <physicalLocation>Perpustakaan Teknik UPI YAI </physicalLocation>
 <shelfLocator>JUITA V8N1 Mei 2020</shelfLocator>
 <holdingSimple>
  <copyInformation>
   <numerationAndChronology type="1">JUITA3a-003</numerationAndChronology>
   <sublocation>Perpustakaan FT UPI YAI</sublocation>
   <shelfLocator>JUITA V8N1 Mei 2020</shelfLocator>
  </copyInformation>
  <copyInformation>
   <numerationAndChronology type="1">JUITA3b-003</numerationAndChronology>
   <sublocation>Perpustakaan FT UPI YAI</sublocation>
   <shelfLocator>JUITA V8N1 Mei 2020</shelfLocator>
  </copyInformation>
 </holdingSimple>
</location>
<slims:image>juita.png.png</slims:image>
<recordInfo>
 <recordIdentifier>58397</recordIdentifier>
 <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2022-12-07 14:09:13</recordCreationDate>
 <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2023-01-12 11:34:36</recordChangeDate>
 <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
</recordInfo>
</modsCollection>