Pemanfaatan Skor Ejaan Berbasis Levenshtein Distance sebagai Fitur Klasifikasi Risiko Literasi Siswa SD

Authors

  • Ciko Nanda Putra Wardana Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Intan Nur Farida Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Danar Putra Pamungkas Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.29407/h0g4bd97

Abstract

Kemampuan literasi pada siswa sekolah dasar dipengaruhi oleh berbagai aspek, di antaranya kemampuan membaca, menulis, dan memahami materi pembelajaran. Ketepatan ejaan merupakan salah satu indikator yang dapat digunakan untuk menilai kemampuan menulis siswa. Penelitian ini bertujuan mengembangkan pendekatan deteksi risiko literasi dengan memanfaatkan skor ejaan hasil analisis Levenshtein Distance sebagai fitur klasifikasi. Metode Levenshtein Distance digunakan untuk mengidentifikasi kesalahan ejaan dan menghasilkan skor ejaan yang selanjutnya dikombinasikan dengan nilai membaca dan nilai kuis. Ketiga fitur tersebut digunakan sebagai masukan pada algoritma Random Forest untuk mengklasifikasikan tingkat risiko literasi siswa. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model Random Forest memperoleh nilai akurasi sebesar 86,67%. Analisis feature importance menunjukkan bahwa skor ejaan memberikan kontribusi sebesar 27,89% dalam proses klasifikasi. Temuan ini menunjukkan bahwa skor ejaan dapat dimanfaatkan sebagai indikator pendukung dalam identifikasi risiko literasi siswa sekolah dasar secara lebih objektif dan terukur.

Keywords:

Levenshtein Distance, machine learning, Random Forest, risiko literasi, skor ejaan.

##plugins.themes.default.displayStats.downloads##

##plugins.themes.default.displayStats.noStats##

References

[1] I. Afkarina, A. V. Sutanto, and D. A. Wiliyanto, "PROFIL KEMAMPUAN LITERASI ANAK KELAS 3 SEKOLAH DASAR DI SURAKARTA," Jurnal Ilmiah Pendidikan Dasar, vol. 6, no. 1, 2024.

[2] D. G. S. Harahap, F. Nasution, E. S. Nst, and S. A. Sormin, "Analisis Kemampuan Literasi Siswa Sekolah Dasar," Jurnal Basicedu, vol. 6, no. 2, pp. 2089-2098, Feb. 2022, doi: 10.31004/basicedu.v6i2.2400.

[3] A. Michael Bala Ledjap, F. Putri Rochmawati, D. Ayu Eka Marsanda, A. Puspita Sari, and U. Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur, "Pemanfaatan Natural Language Processing Untuk Pengecekan Ejaan Sesuai KBBI," Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, vol. 3, no. 2, pp. 46-56, Oct. 2024, doi: 10.35473/jamastika.v3i2.3255.

[4] I. Oktavia Suzanti, Y. Dwi Putra Negara, A. Radiah, and A. Dwi Cahyani, "PENCARIAN ARTIKEL PARIWISATA BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN LEVENSHTEIN DISTANCE QUERY SPELLING CORRECTION FOR INDONESIAN TOURISM ARTICLE USING LEVENSHTEIN DISTANCE," Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer, vol. 13, no. 1, 2024.

[5] I. F. Akbar, Mugiarso, K. F. Ramdhania, and Rasim, "Algoritma Levenshtein Distance sebagai Solusi Efisiensi Pencarian pada Training Registration System," Journal of Students Research in Computer Science, vol. 5, no. 2, pp. 147-154, Nov. 2024, doi: 10.31599/jsrcs.v5i2.414.

[6] L. Ratnawati and D. R. Sulistyaningrum, "Penerapan Random Forest untuk Mengukur Tingkat Keparahan Penyakit pada Daun Apel," Jurnal Sains dan Seni ITS, vol. 8, no. 2, 2019.

[7] M. R. Inzaghi, E. R. Susanto, Amarudin, and Neneng, "Evaluasi Kinerja Model Random Forest Dalam Memprediksi Diabetes Berdasarkan Dataset Kesehatan di Indonesia," Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia, vol. 5, no. 7, pp. 1857-1866, Jul. 2025, doi: 10.52436/1.jpti.871.

[8] Y. Resti, C. Irsan, J. F. Latif, I. Yani, and N. R. Dewi, "A Bootstrap-Aggregating in Random Forest Model for Classification of Corn Plant Diseases and Pests," Science and Technology Indonesia, vol. 8, no. 2, pp. 288-297, Apr. 2023, doi: 10.26554/sti.2025.8.2.288-297.

[9] A. Firizkiansah, A. Muhammad, and I. R. Maulana, "Optimasi Klasifikasi Data Teks Menggunakan Algoritma Logistic Regression dengan TF-IDF dan SMOTE," JIKOMTI: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, vol. 2, no. 1, pp. 29-36, May 2025. [Online]. Available: https://ojs.sains.ac.id/index.php/Jikomti/article/view/97

[10] F. Reynaldi Valerian, M. Syarief, D. Abdul Fatah, J. Raya Telang, K. Kamal, and J. Timur, "KLASIFIKASI TINGKAT OBESITAS MENGGUNAKAN METODE GBM DAN CONFUSION MATRIX," Jurnal Komputasi dan Sistem Informasi, vol. 6, no. 1, 2025.

Downloads

Published

2026-07-20

Issue

Vol. 10 No. 1 (2026): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2026

Section

Articles

License

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  1. Copyright on any article is retained by the author(s).
  2. The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
  3. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
  4. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
  5. The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

How to Cite

Pemanfaatan Skor Ejaan Berbasis Levenshtein Distance sebagai Fitur Klasifikasi Risiko Literasi Siswa SD. (2026). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 10(1), 412-421. https://doi.org/10.29407/h0g4bd97