Electronic Theses and Dissertation

Pemahaman terhadap tenses dalam bahasa inggris merupakan salah satu tantangan utama bagi pelajar, terutama dalam mengenali pola struktur kalimat yang beragam. kesalahan dalam menentukan tenses sering terjadi akibat kompleksitas penggunaan auxiliary verb, perubahan bentuk kata kerja, serta variasi struktur kalimat. oleh karena itu, diperlukan sebuah media pembelajaran yang dapat membantu pengguna dalam mendeteksi dan memahami jenis tenses secara praktis dan interaktif. penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem deteksi tenses dalam kalimat bahasa inggris berbasis web sebagai media pembelajaran. pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode waterfall, yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. sistem dikembangkan dengan pendekatan rule-based melalui pemanfaatan regular expression (regex) untuk mengenali pola-pola tenses dalam kalimat bahasa inggris. pengujian sistem dilakukan menggunakan dataset uji sebanyak 480 kalimat bahasa inggris. hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berhasil mendeteksi dengan benar 410 kalimat, sementara 70 kalimat lainnya tidak terdeteksi dengan tepat. hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem telah mampu mengenali sebagian besar pola tenses, namun masih memiliki keterbatasan dalam menangani kalimat dengan struktur yang kompleks atau lebih dari satu klausa.

Understanding tenses in English is one of the main challenges faced by non-english speaker, particularly in recognizing diverse sentence structure patterns. Errors in determining tenses often occur due to the complexity of auxiliary verb usage, changes in verb forms, and variations in sentence structures. Therefore, a learning medium is needed to assist users in detecting and understanding types of tenses in a practical and interactive manner. This study aims to design and develop a web-based system for detecting tenses in English sentences as a learning medium. The system development employs the waterfall method, which consists of requirement analysis, system design, implementation, and testing stages. The system is developed using a rule-based approach by utilizing regular expressions (regex) to identify tense patterns in English sentences. System testing is conducted using a dataset of 480 English sentences. The results show that the system successfully detects 410 sentences correctly, while 70 sentences are not accurately detected. These results indicate that the system is capable of recognizing most tense patterns; however, it still has limitations in handling sentences with complex structures or multiple clauses.