Text Readability & Complexity Engine

Ukur Keterbacaan & Kompleksitas Teks Secara Akurat

Evaluasi tingkat kesulitan membaca artikel, esai akademik, konten SEO, maupun dokumen Anda. Dilengkapi 6 algoritma readability standar internasional, statistik struktur kalimat mendalam, dan rekomendasi perbaikan otomatis.

Flesch Reading Ease Flesch-Kincaid Grade Gunning Fog & SMOG Coleman-Liau & ARI

Analyze Your Text Readability

Paste your text below to calculate its reading difficulty and readability level.

Language:

Auto Analyze

Informasi Mode Bahasa Indonesia: Rumus readability standar internasional (Flesch Reading Ease, Flesch-Kincaid, Gunning Fog, SMOG, dsb.) dirancang dan divalidasi secara khusus untuk fonetik serta struktur suku kata bahasa Inggris. Pada mode Indonesian, aplikasi tidak menampilkan skor rumus bahasa Inggris yang menyesatkan, melainkan menyajikan estimasi deskriptif struktur teks berdasarkan panjang kalimat, jumlah kata, panjang karakter per kata, dan kepadatan paragraf.

Total Characters 0

Total Words 0

Total Sentences 0

Total Paragraphs 0

Your Reading Difficulty Results

Ringkasan tingkat keterbacaan utama, estimasi jenjang pendidikan, dan perbandingan algoritma.

Very Easy

Easy

Moderate

Difficult

Very Difficult

0 Flesch Score

Moderate

Standard Readability

Teks ini memiliki tingkat keterbacaan standar dan dapat dipahami dengan baik oleh mayoritas pembaca umum.

0 (Sulit) 50 (Sedang) 100 (Mudah)

Estimated Reading Grade

Grade 8

Setara dengan tingkat kelas 8 SMP. Teks dapat dipahami dengan nyaman oleh pembaca berusia 13–14 tahun ke atas.

Target Audiens Pembaca: Umum / Pelajar Menengah

Estimasi Waktu Baca (200 WPM): 1 min 0 sec

Formula Comparison

Readability Formula	Score	Interpretation

Catatan Metodologi: Skor keterbacaan (readability score) merupakan estimasi statistik berdasarkan panjang kalimat serta struktur kata/suku kata, dan tidak secara langsung mengukur pemahaman kognitif, kualitas ide, atau kecerdasan pembaca.

Word and Sentence Analyzer

Analisis kuantitatif struktur kata, kalimat, suku kata, dan kepadatan teks secara menyeluruh.

1. Total Words

Jumlah kata terdeteksi

2. Total Characters

Termasuk spasi & tanda baca

3. Characters Without Spaces

0 karakter alfabetik murni

4. Total Sentences

Kalimat lengkap terdeteksi

5. Total Paragraphs

Blok paragraf aktif

6. Total Syllables

Estimasi suku kata (English)

7. Average Words per Sentence

Ideal: 15–20 kata / kalimat

8. Average Characters per Word

Rata-rata huruf per kata

9. Average Syllables per Word

Ideal: 1.3 – 1.7 suku kata

10. Complex Words

Kata kompleks (≥ 3 suku kata)

11. Complex Words Percentage

Rasio kata kompleks terhadap total

12. Estimated Reading Time

Asumsi kecepatan rata-rata 200 WPM

Distribusi Panjang Kalimat

Kalimat Pendek (≤ 14 kata) 0 (0%)

Kalimat Ideal (15 – 24 kata) 0 (0%)

Kalimat Panjang (≥ 25 kata) 0 (0%)

Distribusi Kompleksitas Kata

Kata Sederhana (1 Suku Kata) 0 (0%)

Kata Menengah (2 Suku Kata) 0 (0%)

Kata Kompleks (≥ 3 Suku Kata) 0 (0%)

Daftar Kata Kompleks yang Terdeteksi 0 kata unik

Text Improvement Suggestions

Rekomendasi berbasis data untuk meningkatkan keterbacaan, kejelasan kalimat, dan kenyamanan pembaca.

Mengenal Metode Pengukuran pada Reading Difficulty Calculator

Panduan lengkap memahami 6 algoritma readability standar untuk penulis, editor, peneliti, dan praktisi SEO.

1. Flesch Reading Ease

Mengukur kemudahan membaca teks pada skala 0 hingga 100 menggunakan rata-rata panjang kalimat (ASL) dan rata-rata suku kata per kata (ASW). Skor 60–70 dianggap ideal untuk pembaca umum, sedangkan skor di atas 80 sangat mudah dipahami oleh pelajar dasar.

2. Flesch-Kincaid Grade Level

Menerjemahkan statistik kata dan kalimat menjadi perkiraan tingkat kelas pendidikan Amerika Serikat (US Grade Level). Misalnya, skor 8.0 menunjukkan bahwa teks dapat dipahami oleh siswa kelas 8 SMP (usia sekitar 13–14 tahun).

3. Gunning Fog Index

Menghitung tingkat pendidikan yang dibutuhkan untuk memahami teks pada pembacaan pertama. Fokus utamanya adalah panjang kalimat dan persentase Complex Words (kata dengan 3 suku kata atau lebih, di luar akhiran umum seperti -ed, -es, -ing).

4. SMOG Index

Simple Measure of Gobbledygook (SMOG) menggunakan kepadatan kata polisilabik (≥ 3 suku kata) untuk memperkirakan tahun pendidikan yang diperlukan. Metode ini paling akurat untuk teks yang memiliki minimal 30 kalimat, seperti artikel ilmiah dan dokumen kesehatan.

5. Coleman-Liau Index

Berbeda dari metode berbasis suku kata, algoritma ini mengandalkan jumlah huruf alfabetik per 100 kata (L) dan jumlah kalimat per 100 kata (S). Hal ini membuat perhitungannya sangat konsisten secara komputasi.

6. Automated Readability Index (ARI)

Dirancang untuk pemantauan keterbacaan secara realtime dengan mengukur rasio karakter per kata serta kata per kalimat. Hasilnya memetakan langsung ke tingkat kelas pendidikan dari tingkat dasar hingga perguruan tinggi.