Rizqi, Nikmatur (2020) Identifikasi struktur kalimat bahasa Jawa menggunakan metode Left Corner Parsing. Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
|
Text (Fulltext)
16650067.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (3MB) | Preview |
Abstract
ABSTRAK
Era teknologi informasi dan komunikasi mendorong seluruh bidang kehidupan untuk terus berkembang mengikuti perkembangan zaman salah satunya dalam bidang bahasa. Proses pemeriksaan untuk menentukan struktur kalimat dapat dilakukan dengan mudah oleh manusia, tetapi menentukan struktur kalimat yang dilakukan otomatis dengan komputer akan membawa permasalahan tersendiri. Left Corner Parsing banyak digunakan untuk memeriksa struktur kalimat dalam Bahasa Inggris maupun Bahasa Indonesia, tetapi belum banyak penelitian yang menerapkannya pada Bahasa Jawa. Algoritma Stemming Nazief & Adriani merupakan algoritma khusus untuk stemming dalam bahasa Indonesia. Identifikasi struktur kalimat Bahasa Jawa pada penelitian ini dilakukan dengan mengadaptasi Algoritma Stemming Nazief & Adriani dan menerapkan metode Left corner parsing. Hasil yang diperoleh menunjukkan akurasi 92,5%, presisi 85 %, recall 85%, dan f-measure 85%. selain itu dari hasil pengujian usability diperoleh hasil 89,60% dengan kategori Sangat Baik.
ABSTRACT
The age of information and communication technology encourages all areas of life to continue developing beyond the ages, one of which is in the field of language. Humans can perform verification to easily identify sentence structure, but identifying sentence structure performed automatically by computer presents its own problems. Left Corner Parsing is widely used to identification sentence structure in both English and Indonesian, but not many studies have applied it to Javanese. Nazief and Adriani algorithm is special algorithm for stemming in Indonesian language. The Javanese sentence structure was determined in this study by adapting the Nazief and Adriani Stemming algorithm and applying the left Corner Parsing method. The results obtained 92.5% accuracy, 85% precision, 85% recall, 85% f-measure. Besides, from the usability test results 89.60% in the very good category.
مستخلص البحث
ومنلا ةلررناوم للع مايلحا تلاالح مجيلا مججررشي تلااررصتلااو تامولعلما ايجولونكت رررصع نإ
نكلو; ةلوهسب ةلملجا ةينب ديدحتل ققحتلا ;ارجإ رشبلل نكيم ةغللا لالح في اهدحأو ،روصعلا دعب
.ةرناصا الكارشم رعي رتويبمكلا ةةرساوب ا
ً
يئاقلت اهذيفنت متي تيلا ةلملجا ةينب ديدتح Left Corner
Parsing نكلو ،ةيرررسينودنةاو ةيزيل ةا يتغلل ةلملجا ةكيه ديدحتل مجرررساو ااةن للع مد ترررسي
.مواج للع تاررررررساردلا نم ديدعلا قبةت لمNazief و Adriani Stemming ةررررررناخ ةيمزراوخ يه
يكت للاخ نم ةررررررررررررررساردرلا ذره في ةريوارلجا ةرلملجا ةرينب دريدرتح ا .ةريررررررررررررررسينودرنةا ةرغلل تاركنلال في
ةيمزراوخ Nazief و Adriani Stemming قيبطتو left corner parsing ولررررسلأا . لررررصح
جئاتنلا ةقد للع92.5 ، ٪85 ، ةقدلا ٪85 ، ءاعدتسا ٪85 ، كلذ بناج لىا .يبدتلا و ٪
ماد تسلاا ةيلباق رابتخا جئاتن نم89.60 ادج مديج ةئف في ٪ .
Item Type: | Thesis (Undergraduate) | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Supervisor: | Hariri, Fajar Rohman and Imamudin, Mochamad | |||||||||
Contributors: |
|
|||||||||
Keywords: | Bahasa Jawa; Identifikasi; left corner parsing; stemming Nazief & Adriani; struktur kalimat Javanese Language; Identification; left corner parsing; stemming Nazief & Adriani; sentence structure; فينصتلا Javennese ;فيرعت ;ةغللا left corner parsing ; Nazief و Adriani Stemming ; ةلملجا ةينب | |||||||||
Subjects: | 08 INFORMATION AND COMPUTING SCIENCES > 0801 Artificial Intelligence and Image Processing > 080107 Natural Language Processing 08 INFORMATION AND COMPUTING SCIENCES > 0805 Distributed Computing > 080505 Web Technologies (excl. Web Search) |
|||||||||
Departement: | Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Teknik Informatika | |||||||||
Depositing User: | Nikmatur Rizqi | |||||||||
Date Deposited: | 29 Dec 2020 11:14 | |||||||||
Last Modified: | 19 May 2023 15:27 | |||||||||
URI: | http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/23811 |
Downloads
Downloads per month over past year
Actions (login required)
View Item |