Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pesatnya perkembangan informasi menuntut dikembangkannya suatu sistem pencarian data yang baik, yang memberikan kemudahan untuk menemukan informasi yang diinginkan. Sistem pencarian data yang umum digunakan saat ini adalah sistem pencarian data berbasiskan kata. Masukan dari pengguna yang berupa pertanyaan (query) dalam bahasa natural (natural language) akan digunakan oleh sistem pencari informasi untuk menemukan dokumen yang mengandung kata-kata pada query tersebut. Pencarian ini menyebabkan jumlah dokumen yang ditemukan umumnya terlalu banyak karena dokumendokumen yang hanya mengandung sebagian kata dalam query juga akan ikut ditemukan. Jika ditinjau dari isinya, baik query maupun dokumen hampir selalu memiliki keterkaitan dengan lokasi di dalamnya. Hal-hal tersebut mendasari pengembangan sistem pencarian data yang berbasiskan kepada data-data geografis. Sistem bertujuan untuk mengambil nama lokasi dalam query dan membatasi pencarian data pada dokumendokumen yang memiliki lokasi representatif sesuai dengan query saja. Sistem yang dikembangkan dalam penelitian ini dinamakan Sistem Perolehan Informasi Geografis (Geographic Information Retrieval - GIR). Sistem GIR dikembangkan dengan 2 metode utama, yaitu metode pemilihan satu lokasi representatif (metode SLR) dan metode pemilihan banyak lokasi representatif (metode BLR) dalam dokumen. Evaluasi dilakukan dengan membandingkan nilai average precision tiap metode dengan Sistem Bahasa Natural (Natural Language - NL). Hasil metode SLR mengalami penurunan sebesar 15.67% sedangkan hasil metode BLR mengalami penurunan sebesar 6.54%. Untuk memperbaiki hasil tersebut, diimplementasikan 2 metode proses perluasan lokasi yaitu perluasan lokasi ke tingkat lebih tinggi dan lebih rendah (metode QE_S); dan perluasan lokasi ke tingkat yang lebih tinggi, lebih rendah dan tingkat yang sama (metode QE_ETS). Hasil metode SLR dengan QE_S (SLR_QE_S) mengalami peningkatan sebesar 29.23% dan hasil metode SLR dengan QE_ETS (SLR_QE_ETS) mengalami peningkatan sebesar 30.57%. Saat perluasan lokasi diimplementasikan dengan metode BLR, hasil yang diperoleh justru menurun, yaitu hasil metode BLR dengan QE_S (BLR_QE_S) memiliki penurunan sebesar 22.47% dan metode BLR dengan QE_ETS (BLR_QE_ETS) memiliki penurunan sebesar 34.36%. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa sistem GIR yang memberikan hasil terbaik adalah metode SLR_QE_ETS sedangkan sistem GIR yang memberikan hasil terburuk adalah metode BLR_QE_ETS."

"Pengenalan entitas bernama (named-entity recognition atau NER) adalah salah satu topik riset di bidang pemrosesan bahasa alami (natural language processing atau NLP). Pen- genalan entitas bernama merupakan langkah awal mengubah unstructured text menjadi structured text. Pengenalan entitas bernama berguna untuk mengerjakan NLP task yang lebih high-level seperti ekstraksi informasi (information extraction atau IE), Question Answering (QA), dan lain-lain. Penelitian ini memanfaatkan data berita dan wikipedia masing-masing sebanyak 200 dokumen yang digunakan untuk proses pengujian dan pelatihan. Penelitian ini mencoba mengeksplorasi entitas bernama baru yang tidak sebatas Person, Location, dan Organization. Named entity baru tersebut adalah Event, Product, Nationalities Or Religious or Political groups (NORP), Art, Time, Language, NonHuman or Fictional Character (NHFC), dan Miscellaneous. Jadi, penelitian ini menggunakan 11 entitas bernama. Dalam penelitian ini, permasalahan tersebut dipandang sebagai se- quence labelling. Penelitian ini mengusulkan penggunaan model conditional random field sebagai solusi permasalahan ini. Penelitian ini mengusulkan penggunaan fitur tambahan seperti kata sebelum, kata sesudah, kondisi huruf kapital di awal kata, dan lain-lain, serta word embedding. Penelitian ini menghasilkan performa dengan nilai F-measure terbaik sebesar 67.96% untuk data berita dan 67.09% untuk data wikipedia.

---

Named Entity Recognition or NER is one of research topics in Natural Language Pro- cessing (NLP) subject. NER is the first step to transform unstructured text to structured text. NER is used for doing more high-level NLP task such as Information Extraction (IE), Question Answering (QA), etc. This research uses news and wikipedia data with 200 documents of each, which is used for training and testing process. This research tries exploring new named entities in addition to Person, Location, and Organization. These named entities are Event, Product, Nationalities Or Religious or Political groups (NORP), Art, Time, Language, NonHuman or Fictional Character (NHFC), and Miscellaneous. Therefore, this research uses 11 named entities. This research views this problem as sequence labelling. This research proposes conditional random field model as the solution for this problem. This research proposes some features, for example additional features such as previous word, next word, initial capital letter condition, etc, and word embedding. This research results p1qerformance with the best F-Measure of 67.09% for wikipedia data and 67.96% for news data."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah Sistem Tanya Jawab (Question Answering System). Sistem Tanya Jawab merupakan sebuah sistem yang menerima masukan (input) pertanyaan dalam bahasa alami (natural language) bukan keywords, kemudian memproses koleksi dokumen yang tidak terstruktur, dan terakhir mengembalikan sebuah jawaban yang tepat sebagai keluaran (output), bukan dokumen. Sistem Tanya Jawab yang dihasilkan dalam penelitian ini menerima masukan sejumlah pertanyaan berbahasa Inggris dari query set Cross-Language Evaluation Forum (CLEF) dan menggunakan koleksi dokumen CLEF. Sistem Tanya Jawab ini dikembangkan dengan menerapkan teknik-teknik IR dan mengkombinasikannya dengan teknik pemrosesan bahasa alami. Aspek pemrosesan bahasa alami ditekankan pada analisis struktur ketergantungan (dependency structures) antar kata pada sebuah kalimat. Struktur ketergantungan antar kata diterjemahkan dalam skema anotasi hubungan sintaktik (syntactic relations annotation scheme). Hasil analisis struktur ketergantungan kalimat berupa aturanaturan yang dipakai untuk mengekstrak jawaban dan memperluas pertanyaan. Evaluasi terhadap Sistem Tanya Jawab menghasilkan 20 rights, 19 unsupporteds, dan 3 inexacts untuk query set tahun 2005 yang terdiri dari 92 queries. Sementara untuk query set tahun 2006 diperoleh 32 rights, 16 unsupporteds, dan 4 inexacts dari 152 queries."

"Skizofrenia adalah gangguan mental berat yang ditandai oleh psikosis, yang menyebabkan hilangnya hubungan dengan kenyataan dan gangguan komunikasi. Fase prodromal, yang terjadi sebelum munculnya psikosis, penting untuk diidentifikasi, terutama pada remaja, karena dapat berkembang menjadi skizofrenia. Deteksi dini gangguan berpikir, yang merupakan gejala dari gangguan bicara, sangatlah penting. Kemajuan terbaru dalam bidang Natural Language Processing (NLP) memberikan wawasan yang berharga untuk mendiagnosis gangguan berpikir. Penelitian kami menggunakan teknik NLP yang diintegrasikan ke dalam model berbasis IndoBERT Transformer untuk mengklasifikasikan gangguan pikiran secara efektif. Kami bertujuan untuk meningkatkan akurasi dan keandalan diagnosis, dengan mempertimbangkan kasus-kasus prodromal dan menggunakan skala TALD yang divalidasi untuk penilaian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan kombinasi fitur optimasi dan IndoBERT berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 72,2% dan rata-rata tertimbang F1 sebesar 70,2%. Analisis kami menunjukkan bahwa model ini memiliki potensi yang baik dalam mendeteksi gangguan berpikir.

---

Schizophrenia is a severe mental disorder characterized by psychosis, leading to a disconnect from reality and disrupted communication. The prodromal phase, preceding psychosis, is essential to identify, particularly in adolescents, as it can progress into schizophrenia. Early detection of thought disorder, a symptom of disorganized speech, is crucial. Recent advancements in Natural Language Processing (NLP) provide valuable insights into diagnosing thought disorders. Our study leverages NLP techniques integrated into the IndoBERT Transformer-based model to classify thought disorders effectively. We aim to improve diagnosis accuracy and reliability, considering prodromal cases and using the validated TALD scale for assessment. The results showed that using a combination of optimized and IndoBERT features managed to obtain an accuracy rate of 72.2% and an F1 weighted average of 70.2%. The analysis shows that this model has good potential in detecting thought disorders."

"Penelitian ini bertujuan untuk melihat apakah review Kost yang merupakan daya subjektif dapat menggambarkan kualitas amenitas lokal yang sebenarnya. Penelitian ini menggunakan metode Natural Language Processing (NLP) di mana setiap review Kost di 10 kota di Indonesia diberikan nilai VADER sentiment score serta dimasukan ke dalam Infranodus untuk ditemukan topik utama dari masing-masing kota. Setelah itu, juga dilihat korelasi antara nilai VADER sentiment score dan nilai kualitas amenitas lokal penelitian terdahulu untuk melihat hubungan antara review Kost dengan amenitas lokal yang sebenarnya. Ditemukan bahwa topik-topik Comfortable Stay, Kost Facilities, Affordability, dan Convenient Location merupakan topik-topik utama yang tenan Kost di mayoritas kota anggap penting. Namun, juga ditemukan bahwa arti dari topik-topik utama ini berbeda – subjektif – untuk setiap kota, menekankan kembali pentingnya data subjektif sebagai pelengkap data objektif walau hasil korelasi dari Spearman termasuk lemah.

---

This research aims to see whether Kost reviews, which are subjective, can describe the actual quality of local amenities. This research uses the Natural Language Processing (NLP) method where each Kost review in 10 cities in Indonesia is given a VADER sentiment score and entered into Infranodus to find the main topics of each city. After that, the correlation between the VADER sentiment score and the quality of local amenities in previous research was also looked at to see the relationship between Kost reviews and actual local amenities. It was found that the topics Comfortable Stay, Kost Facilities, Affordability, and Convenient Location are the main topics that Kost tenants in the majority of cities consider important. However, it was also found that the meanings of these main topics were different – subjective – for each city, re-emphasizing the importance of subjective data as a complement to objective data even though Spearman's correlation results were weak."

"Ambiguitas adalah masalah yang seringkali ditemui dalam pemrosesan bahasa alami oleh komputer. Word Sense Disambiguation (WSD) adalah upaya untuk menentukan makna yang tepat dari sebuah kata yang ambigu. Berbagai penelitian tentang WSD telah banyak dikerjakan, namun penelitian WSD untuk bahasa Indonesia belum banyak dilakukan. Ketersediaan korpus paralel berbahasa Inggris-Indonesia dan sumber pengetahuan bahasa berupa WordNet bahasa Inggris dan bahasa Indonesia dapat dimanfaatkan untuk menyediakan data pelatihan untuk WSD dengan metode Cross-Lingual WSD (CLWSD). Data pelatihan ini kemudian dijadikan input untuk klasifikasi dengan algoritma Naive Bayes, sehingga model klasifikasinya dapat digunakan untuk melakukan monolingual WSD untuk bahasa Indonesia.Evaluasi klasifikasi menunjukkan rata-rata akurasi hasil klasifikasi lebih tinggi dari baseline. Penelitian ini juga menggunakan stemming dan stopwords removal untuk mengetahui bagaimana efeknya terhadap klasifikasi. Penggunaan stemming menaikkan rata-rata akurasi, sedangkan penerapan stopwords removal menurunkan rata-rata akurasi. Namun pada kata yang memiliki dua makna dalam konteks yang cukup jelas berbeda, stemming dan stopwords removal dapat menaikkan rata-rata akurasi.

---

Ambiguity is a problem we frequently face in natural languange processing. Word Sense Disambiguation (WSD) is an attempt to decide the correct sense of an ambiguous word. Various research in WSD have been conducted, but research in WSD for Indonesian Language is still rare to find. The availability of parallel corpora in English and Indonesian language and WordNet for both language can be used to provide training data for WSD with Cross-Lingual WSD (CLWSD) method. This training data can be used as input to the classification process using Naive Bayes classifier.The model resulted by the classification process is then used to do monolingual WSD for Indonesian language. The whole process in this research results in higher accuracy compared to baseline. This research also includes the use of stemming and stopwords removal. The effect of stemming is increasing the average accuracy, whereas stopwords removal is decreasing average accuracy. Nevertheless, for ambiguous words that have distinct context of usage, the use of stemming and stopwords removal can increase average accuracy."

"Sistem tanya jawab merupakan salah satu tugas dalam domain natural language processing (NLP) yang sederhananya bertugas untuk menjawab pertanyaan sesuai konteks yang pengguna berikan ke sistem tanya jawab tersebut. Sistem tanya jawab berbahasa Indonesia sebenarnya sudah ada, namun masih memiliki performa yang terbilang kurang baik. Penelitian ini bereksperimen untuk mencoba meningkatkan performa dari sistem tanya jawab berbahasa Indonesia dengan memanfaatkan natural language inference (NLI). Eksperimen untuk meningkatkan sistem tanya jawab berbahasa Indonesia, penulis menggunakan dua metode, yaitu: intermediate-task transfer learning dan task recasting sebagai verifikator. Dengan metode intermediate-task transfer learning, performa sistem tanya jawab berbahasa Indonesia meningkat, hingga skor F1-nya naik sekitar 5.69 dibandingkan tanpa menggunakan pemanfaatan NLI sama sekali, dan berhasil mendapatkan skor F1 tertinggi sebesar 85.14, namun, peningkatan performa dengan metode intermediate-task transfer learning cenderung tidak signifikan, kecuali pada beberapa kasus khusus model tertentu. Sedangkan dengan metode task recasting sebagai verifikator dengan parameter tipe filtering dan tipe perubahan format kalimat, performa sistem tanya jawab berbahasa Indonesia cenderung menurun, penurunan performa ini bervariasi signifikansinya. Pada penelitian ini juga dilakukan analisis karakteristik pasangan konteks-pertanyaan-jawaban seperti apa yang bisa dijawab dengan lebih baik oleh sistem tanya jawab dengan memanfaatkan NLI, dan didapatkan kesimpulan bahwa: performa sistem tanya jawab meningkat dibandingkan hasil baseline-nya pada berbagai karakteristik, antara lain: pada tipe pertanyaan apa, dimana, kapan, siapa, bagaimana, dan lainnya; kemudian pada panjang konteks ≤ 100 dan 101 ≤ 150; lalu pada panjang pertanyaan ≤ 5 dan 6 ≤ 10; kemudian pada panjang jawaban golden truth ≤ 5 dan 6 ≤ 10; lalu pada keseluruhan answer type selain law dan time; terakhir pada reasoning type WM, SSR, dan MSR.

---

The question-answering system is one of the tasks within the domain of natural language processing (NLP) that, in simple terms, aims to answer questions based on the context provided by the user to the question-answering system. While there is an existing Indonesian question-answering system, its performance is considered somewhat inadequate. This research conducts experiments to improve the performance of the Indonesian question answering system by utilizing natural language inference (NLI). In order to enhance the Indonesian question-answering system, the author employs two methods: intermediate task transfer learning and task recasting as verifiers. Using the intermediate-task transfer learning method, the performance of the Indonesian question-answering system improves significantly, with an increase of approximately 5.69 in F1 score compared to not utilizing NLI at all, achieving the highest F1 score of 85.14. However, the performance improvement with the intermediate-task transfer learning method tends to be non-significant, except in certain specific cases and particular models. On the other hand, employing the task recasting method as a verifier with filtering parameter type and sentence format change type leads to a decline in the performance of the Indonesian question-answering system, with the significance of this performance decrease varying. Additionally, this research conducts an analysis on the characteristics of context-question-answer pairs that can be better answered by the question-answering system utilizing NLI. The findings conclude that the question-answering system’s performance improves compared to its baseline across various characteristics, including different question types such as what, where, when, who, how, and others. Furthermore, it improves with context lengths ≤ 100 and 101 ≤ 150, question lengths ≤ 5 and 6 ≤ 10, as well as answer lengths (golden truth) ≤ 5 and 6 ≤ 10. Additionally, it performs better in overall answer types excluding law and time, and lastly, in reasoning types WM, SSR, and MSR."

"Perkembangan NLP bahasa daerah di Indonesia masih tergolong lambat. Banyak faktor yang melatarbelakangi hal tersebut, seperti dokumentasi bahasa yang buruk, penutur bahasa yang sedikit, dan kurangnya sumber daya untuk mempelajari NLP bahasa daerah. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode ekstraksi kamus dwibahasa Indonesia dan bahasa daerah yang umum untuk menghasilkan sumber daya NLP. Sistem yang dihasilkan mampu mengolah banyak kamus dwibahasa sekaligus menjadi sumber daya NLP. Kamus terlebih dahulu dikonversi ke dalam bentuk machine readable dan diolah ke bentuk korpus entri sebelum dilakukan ekstraksi. Korpus entri adalah korpus yang mengandung informasi lengkap setiap entri di dalam kamus beserta jenis font, ukuran, dan posisi setiap kata pada entri di dalam kamus dwibahasa. Proses ekstraksi dilakukan dengan memperhatikan pola entri sehingga perlu dilakukan tahap standardisasi entri terlebih dahulu sebelum sumber daya dibentuk. Selain pembentukan sumber daya, dilakukan pula perbaikan ejaan khusus untuk sumber daya korpus paralel. Dalam mengevaluasi hasil ekstraksi, diambil beberapa kamus dwibahasa sebagai sampel. Evaluasi dilakukan dengan memperhatikan ketepatan peletakan setiap komponen entri di dalam hasil ekstraksi. Tim peneliti menemukan bahwa sistem yang dibangun telah berhasil mengekstrak sumber daya NLP berupa leksikon bilingual, kamus morfologi, dan korpus paralel dengan optimal pada 32 kamus dwibahasa Indonesia dan bahasa daerah. Masih terdapat beberapa kekurangan pada sistem yang berhasil dibangun karena proses ekstraksi sangat bergantung dengan ketepatan pendeteksian font sehingga kualitas kamus masih memberikan pengaruh yang besar pada kualitas hasil ekstraksi.

---

The development of regional language NLP in Indonesia is still relatively slow. There are several factors behind this, such as poor language documentation, a small number of speakers of the language, and lack of the resources needed to study regional language NLP. This research aims to develop a general extraction method for Indonesian and regional bilingual dictionaries to produce NLP resources. The resulting system is able to process multiple bilingual dictionaries at once into NLP resources. Dictionaries are converted to machine readable form and processed to the form of a corpus of entries in advance before extraction is carried out. A corpus of entries means corpus that contains full information of each entry in the dictionary as well as font style, font size, and the position of each word of the entry in the bilingual dictionary. The extraction process is carried out by observing the entry's pattern resulting in the entry standardization phase having to be done prior before resources are produced. Besides resource production, spell checking is also carried out specifically for parallel corpus resources. In order to evaluate the extraction results, several bilingual dictionaries are taken to be samples. Evaluation process is carried out by observing the accuracy of each entry component’s placement in the extraction results. Research team found that the resulting system has succeeded in extracting NLP resources optimally in the form of bilingual lexicon, morphology, and parallel corpus on 32 Indonesian and regional bilingual dictionaries. There are still some deficiencies in the developed system since the extraction process is highly dependent on the accuracy of font detection such that the qualities of dictionaries still have a big impact on the quality of extraction results."

"Perkembangan NLP bahasa daerah di Indonesia masih tergolong lambat. Banyak faktor yang melatarbelakangi hal tersebut, seperti dokumentasi bahasa yang buruk, penutur bahasa yang sedikit, dan kurangnya sumber daya untuk mempelajari NLP bahasa daerah. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode ekstraksi kamus dwibahasa Indonesia dan bahasa daerah yang umum untuk menghasilkan sumber daya NLP. Sistem yang dihasilkan mampu mengolah banyak kamus dwibahasa sekaligus menjadi sumber daya NLP. Kamus terlebih dahulu dikonversi ke dalam bentuk machine readable dan diolah ke bentuk korpus entri sebelum dilakukan ekstraksi. Korpus entri adalah korpus yang mengandung informasi lengkap setiap entri di dalam kamus beserta jenis font, ukuran, dan posisi setiap kata pada entri di dalam kamus dwibahasa. Proses ekstraksi dilakukan dengan memperhatikan pola entri sehingga perlu dilakukan tahap standardisasi entri terlebih dahulu sebelum sumber daya dibentuk. Selain pembentukan sumber daya, dilakukan pula perbaikan ejaan khusus untuk sumber daya korpus paralel. Dalam mengevaluasi hasil ekstraksi, diambil beberapa kamus dwibahasa sebagai sampel. Evaluasi dilakukan dengan memperhatikan ketepatan peletakan setiap komponen entri di dalam hasil ekstraksi. Tim peneliti menemukan bahwa sistem yang dibangun telah berhasil mengekstrak sumber daya NLP berupa leksikon bilingual, kamus morfologi, dan korpus paralel dengan optimal pada 32 kamus dwibahasa Indonesia dan bahasa daerah. Masih terdapat beberapa kekurangan pada sistem yang berhasil dibangun karena proses ekstraksi sangat bergantung dengan ketepatan pendeteksian font sehingga kualitas kamus masih memberikan pengaruh yang besar pada kualitas hasil ekstraksi.

---

The development of regional language NLP in Indonesia is still relatively slow. There are several factors behind this, such as poor language documentation, a small number of speakers of the language, and lack of the resources needed to study regional language NLP. This research aims to develop a general extraction method for Indonesian and regional bilingual dictionaries to produce NLP resources. The resulting system is able to process multiple bilingual dictionaries at once into NLP resources. Dictionaries are converted to machine readable form and processed to the form of a corpus of entries in advance before extraction is carried out. A corpus of entries means corpus that contains full information of each entry in the dictionary as well as font style, font size, and the position of each word of the entry in the bilingual dictionary. The extraction process is carried out by observing the entry's pattern resulting in the entry standardization phase having to be done prior before resources are produced. Besides resource production, spell checking is also carried out specifically for parallel corpus resources. In order to evaluate the extraction results, several bilingual dictionaries are taken to be samples. Evaluation process is carried out by observing the accuracy of each entry component’s placement in the extraction results. Research team found that the resulting system has succeeded in extracting NLP resources optimally in the form of bilingual lexicon, morphology, and parallel corpus on 32 Indonesian and regional bilingual dictionaries. There are still some deficiencies in the developed system since the extraction process is highly dependent on the accuracy of font detection such that the qualities of dictionaries still have a big impact on the quality of extraction results."