Algoritma pencarian merupakan proses menemukan data atau informasi tertentu dalam sekumpulan data menggunakan kata kunci atau keyword. Terdapat bermacam-macam algoritma pencarian dan setiap algoritma memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing, Pada penelitian kali ini penulis akan meneliti dua algoritma pencarian yaitu sequential search dan binary search. Pada studi kasus ini dua algoritma tersebut akan diterapkan untuk pencarian data pegawai di aplikasi surat perjalanan dinas. kemudian akan dianalisis kecepatan rata-rata waktu pencarian masing-masing algoritma. Selanjutnya akan dilakukan perbandingan dua algoritma tersebut dalam melakukan proses pencarian. Setelah melakukan analisis, kecepatan rata-rata pencarian sequential search untuk data yang terletak di awal , tengah dan akhir  yang di peroleh  yaitu 0.001750 s, 0.002227 s, 0.002387. Sedangkan kecepatan pencarian binary search untuk data yang terletak di awal , tengah dan akhir  yang di peroleh  yaitu 0.001827 s, 0.001747 s, 0.001750 s. Dapat disimpulkan algoritma sequential search dapat mencari data dengan cepat apabila data yang dicari terletak di awal, Namun apabila data yang dicari terletak di akhir maka pencarian akan semakin lama.  Sedangkan kecepatan binary search cenderung lebih stabil dan cepat untuk pencarian data sehingga akan lebih cocok untuk diterapkan pada aplikasi surat perjalanan dinas atau pencarian data pada aplikasi dengan jumlah data yang banyak atau besar.

Information needs can arise because of a knowledge gap in a person with the necessary information needs, one of which is knowledge in the field of computers and informatics, especially related to terms in the computer field. Therefore we need a system that makes it easy for users to meet the information needs needed by building a digital dictionary application related to computer terms and informatics by utilizing the search engine features in it. Search activities are carried out daily to meet information needs. However, an error that is often unavoidable in performing a search is a typing error in the query. As a result, the information sought is not as expected. Based on this, we need a system that can identify typographical errors in the search text. So in this research, a website-based dictionary of computer and informatics terms will be developed by applying Peter Norvig's spelling corrector using the Python language with the flask framework. The implementation results show that Peter Norvig's spelling corrector method can be applied to computer and informatics term dictionary applications. This can be seen at the level of accuracy reaching 89% in correcting 180 word variations that contain typographical errors based on the highest probability of each possible word in the corpus. However, there is a lack of this spelling corrector method, it is still difficult to overcome typos in spelling abbreviations and typographical errors that exceed 1 letter