Gambar 4.18 Halaman about
4.4 Hasil pengujian prediksi kata pada aplikasi pengolah kata
Pada subbab ini penulis akan memaparkan hasil prediksi yang dijalankan pada beberapa aplikasi pengolah kata seperti microsoft word, notepad, dan e-mail. Berikut
akan dijelaskan pengujian yang dilakukan pada tiap aplikasi :
1. Aplikasi Notepad
Pada Gambar 4.19, ditampilkan sistem prediksi kata dapat memprediksi kata yang user inginkan pada aplikasi pengolah kata notepad. Pada kasus ini user
ingin mengetik kata “mati”, namun ketika user mengetik huruf “ma” sistem langsung menampilkan kata mati pada urutan nomor 2.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.19 Pengujian sistem pada notepad
Pada Gambar 4.19 kita bisa melihat bagaimana pengurutan kata yang terjadi pada Gambar 4.20. Pada Gambar 4.20 jelas terlihat bahwa kata-kata
yang ada di dalam database diurutkan berdasarkan frek_unigram, dari kata yang mempunyai frek_unigram terbesar sampai dengan yang terkecil. Kata
“masa” menjadi kata nomor 1, sedangkan kata “mati” menjadi nomor 2 dikarenakan frek_unigram kata “masa” lebih besar daripada kata “mati”.
Gambar 4.20 Prediksi kata “ma” berdasarkan frek_unigram
Sistem mampu mengirimkan sisa huruf yang diperlukan untuk menyelesaikan kata “ma” menjadi kata “mati”, seperti yang ditampilkan pada
Gambar 4.21.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.21 Pengujian pengiriman kata pada notepad
2. Aplikasi Microsoft Word
Sistem prediksi kata ini dapat juga berjalan di aplikasi pengolah kata seperti microsoft word. Gambar 4.22 menampilkan ketika user mengetik di microsoft
word, sistem menampilkan prediksi kata yang diinginkan oleh user melalui awalan huruf “k”.
Gambar 4.22 Pengujian sistem pada aplikasi Microsoft word
Universitas Sumatera Utara
Pada Gambar 4.23 terlihat bagaimana pengurutan kata yang terjadi pada Gambar 4.22. Gambar 4.23 menampilkan bahwa kata yang memiliki nilai
frek_uniuser atau frekuensi user yang lebih tinggi lebih diutamakan daripada kata yang memiliki nilai frek_unigram yang tinggi. Contohnya seperti kata
“karena” yang memiliki nilai frek_unigram tertinggi dari 5 kata yang ada, Namun kata “karena” menduduki peringkat ke-2 sedangkan kata “kata”
memiliki peringkat ke-1 dikarenakan memiliki nilai frek_uniuser yang lebih tinggi daripada kata “karena”. Bisa dilihat bahwa adaptation recency
information berjalan pada sistem ini.
Gambar 4.23 Prediksi kata “k” berdasarkan frek_unigram dan frek_uniuser
Seperti yang dilihat pada Gambar 4.24, sistem mampu mengirimkan sisa huruf yang tersisa dari kata tersebut ke dalam textfield pada aplikasi
Microsoft word. Pada Gambar 4.24 bisa dilihat sistem telah mengirim sisa huruf dari “kata” yaitu “ata” sehingga menjadi sebuah kata “kata”.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.24 Pengujian pengiriman kata pada Microsoft word
3. Aplikasi E-mail
Untuk melakukan pengujian pada aplikasi e-mail, penulis menggunakan layanan e-mail yang bernama Gmail untuk menguji sistem. Seperti yang
terlihat pada Gambar 4.25, sistem mampu menerima input yang user ketik melalui aplikasi dan melakukan prediksi kata berdasarkan input dari user. Pada
Gambar 4.25 user ingin mengetik kata “menggunakan”, user menemukan kata
yang diinginkannya ketika mengetik “meng” pada urutan nomor 1.
Gambar 4.25 Pengujian sistem pada aplikasi E-mail
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.26 menampilkan pengurutan kata yang terjadi pada Gambar 4.25. Pada Gambar 4.26 kita bisa melihat jenis adaptation recency information
telah diintegrasikan di dalam sistem. Kata “mengenai” memiliki nilai frek_unigram yang terendah kedua dari 5 kata yang ada. Namun karena kata
“mengenai” memiliki frek_uniuser yang lebih tinggi daripada kata “mengatakan”, “mengikuti”, dan “mengalami”. Kata “mengenai” menduduki
peringkat ke- 2, kata “menggunakan” menduduki peringkat ke-1 karena
memiliki nilai frek_uniuser dan frek_unigram tertinggi dari 5 kata lainnya.
Gambar 4.26 Prediksi kata “meng” berdasarkan frek_unigram dan frek_uniuser
Pada Gambar 4.27 bisa dilihat bahwa sistem mampu mengirimkan sisa huruf yang diperlukan untuk menyelesaikan kata yang diinginkan oleh user
yaitu huruf “gunakan” sehingga yang sebelumnya “meng” menjadi kata “menggunakan”.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.27 Pengujian pengiriman kata pada E-mail
4.5 Hasil pengujian Keystroke Saving KS
Kategori