Nugraha, Asep Sumpena (2019) Penerapan Metode Support Vector Machine Pada Part Of Speech Tag Bahasa Indonesia. Other thesis, Universitas Komputer Indonesia.
|
Text
1.10114399_ASEP SUMPENA NUGRAHA_COVER.pdf - Published Version Download (17kB) | Preview |
|
|
Text
19.10114399_ASEP SUMPENA NUGRAHA_LEMBAR PENGESAHAN.pdf - Published Version Download (416kB) | Preview |
|
|
Text
17.10114399_ASEP SUMPENA NUGRAHA_SURAT KETERANGAN PUBLIKASI.pdf - Published Version Download (95kB) | Preview |
|
|
Text
20.10114399_ASEP SUMPENA NUGRAHA_SURAT KETERANGAN ORISINALITAS.pdf - Published Version Download (110kB) | Preview |
|
|
Text
4.10114399_ASEP SUMPENA NUGRAHA_KATA PENGANTAR.pdf - Published Version Download (114kB) | Preview |
|
|
Text
5.10114399_ASEP SUMPENA NUGRAHA_DAFTAR ISI.pdf - Published Version Download (101kB) | Preview |
|
|
Text
11.10114399_ASEP SUMPENA NUGRAHA_BAB 1.pdf - Published Version Download (138kB) | Preview |
|
|
Text
12.10114399_ASEP SUMPENA NUGRAHA_BAB 2.pdf - Published Version Download (538kB) | Preview |
|
![[img]](http://elibrary.unikom.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
13.10114399_ASEP SUMPENA NUGRAHA_BAB 3.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy |
|
|
Text
14.10114399_ASEP SUMPENA NUGRAHA_BAB 4.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (698kB) | Request a copy |
|
|
Text
15.10114399_ASEP SUMPENA NUGRAHA_BAB 5.pdf - Published Version Download (47kB) | Preview |
|
|
Text
10.10114399_ASEP SUMPENA NUGRAHA_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (143kB) | Preview |
|
|
Text
21.10114399_ASEP SUMPENA NUGRAHA_JURNAL DALAM BAHASA INDONESIA.pdf - Published Version Download (758kB) | Preview |
|
|
Text
22.10114399_ASEP SUMPENA NUGRAHA_JURNAL DALAM BAHASA INGGRIS.pdf - Published Version Download (656kB) | Preview |
Abstract
POS Tag merupakan pengklasifikasian kata ke dalam kelas katanya. Dalam pembuatan POS Tag terdapat kesulitan terkait ambiguasi karena struktur atau grammar suatu bahasa seringkali berbeda atau beragam. Masalah tersebut bisa diatasi dengan machine learning. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Support Vector Machine atau yang sering disebut dengan SVM. Dalam proses SVM untuk membatasi antar kelasnya menggunakan Kernel Linier. Pada dasarnya SVM merupakan machine learning yang hanya bisa mengklasifikasikan dua kelas saja namun setelah dikembangkan, SVM dapat mengklasifikasikan lebih dari dua kelas dengan sebuah teknik yang bernama multiclass. Setelah melihat beberapa penelitian mengenai multiclass diputuskan dalam penelitian ini akan menggunakan Multiclass One Versus All (OVA). Data masukan yang digunakan sebanyak 50.005 token pada proses training sedangkan untuk keseluruhan proses testing totalnya sebanyak 12.111 token menghasilkan akurasi sebesar 54,29%. Hal tersebut diakibatkan oleh fitur pada saat pengambilan informasi masih kurang efektif.
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | POS Tag, Support Vector Machine, Ambiguasi, Kernel Linier, Multiclass One Versus All. |
| Subjects: | 000_COMPUTER SCIENCE, INFORMATION & GENERAL WORKS. > 004_Data Processing & Computer Science |
| Divisions: | S1_SKRIPSI > FTIK_Teknik Informatika (01) |
| Depositing User: | Mrs. Calis Maryani |
| Date Deposited: | 03 Oct 2019 02:31 |
| Last Modified: | 03 Oct 2019 02:31 |
| URI: | http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/962 |
Actions (login required)
 |
View Item |
