Coreference Resolution Untuk Kata Kepunyaan Dalam Bahasa Indonesia Menggunakan Metode SVM

Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui performa dari Support Vector Machine terhadap pendeteksian dalam Bahasa Indonesia dengan mengacu kepada nilai persentase akurasi akhir. Coreference Resolution digunakan untuk mengidentifikasi kesetaraan antara entitas dan antara tag, yaitu kata ganti dan entitas yang diidentifikasi dalam tahap mengidentifikasi entitas bernama. Penelitian dilakukan menggunakan metode Support Vector Machine dengan tahap preprocessing yaitu tokenisasi kalimat, tokenisasi kata, POS Tagging, Named Entity detection, case folding, filtering, dan stemming. Kemudian, fitur yang digunakan adalah i-pronoun, i-propernoun, j-pronoun, j-propernoun, distance of words, distance of string, dan string match. Berdasarkan hasil penelitian dari tahap pelatihan dan pengujian, didapatkan hasil dari klasifikasi coreference resolution menggunakan metode Support Vector Machine dalam kasus Bahasa Indonesia, yaitu persentase nilai rata-rata akurasi sebesar 77.46%, persentase nilai akurasi terendah sebesar 60.38%, dan persentase nilai akurasi tertinggi sebesar 92.86%. Kurangnya kemampuan sistem dalam mendeteksi tag POS, entitas “PERSON”, serta pendeteksian -ku, -mu, dan -nya menjadi salah satu faktor masih rendahnya nilai akurasi di beberapa kasus.