Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian Part-of-Speech tagger (POS tagger) untuk bahasa Indonesia telah banyak dikembangkan. Sayangnya, sejauh ini baru Polyglot yang menggunakan POS tag menurut pedoman anotasi Universal Dependencies (UD). Namun, Polyglot sendiri masih mempunyai kekurangan karena belum dapat mengatasi klitik dan kata ulang yang terdapat dalam bahasa Indonesia. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan POS tagger untuk bahasa Indonesia yang tidak hanya sesuai dengan ketentuan anotasi UD, tapi juga sudah mengatasi kekurangan Polyglot. POS tagger ini akan dikembangkan dengan metode deep learning menggunakan arsitektur yang merupakan versi modifikasi dari Recurrent Neural Network (RNN), yaitu Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM). Dataset yang digunakan untuk mengembangkan POS tagger adalah sebuah dependency treebank bahasa Indonesia yang terdiri dari 1.000 kalimat dan 19.401 token. Hasil eksperimen dengan menggunakan Polyglot sebagai pembanding menunjukkan bahwa POS tagger yang dikembangkan lebih baik dengan tingkat akurasi POS tagging yang meningkat sebesar 6,69% dari 84,82% menjadi 91,51%.

---

There have been many studies that have developed Part-of-Speech tagger (POS tagger) for Indonesian language. Unfortunately, so far only Polyglot that has used POS tag according to Universal Dependencies (UD) annotation guidelines. However, Polyglot itself still has shortcomings since it has not been able to overcome clitics and reduplicated words in Indonesian language. The purpose of this study is to develop POS tagger for Indonesian language which is not only in accordance with UD annotation guidelines, but also has overcome Polyglot’s shortcomings. This POS tagger will be developed under deep learning method by using modified version of Recurrent Neural Network (RNN) architecture, Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM). The dataset used to develop POS tagger is an Indonesian dependency treebank consisting of 1.000 sentences and 19.401 tokens. Result of experiment using Polyglot as baseline shows that the developed POS tagger is better. This is indicated by increased accuracy POS tagging by 6,69% from 84,82% to 91,51%."

"Dalam penelitian skripsi ini, penulis membahas seperti apakah tipe-tipe kependekan bahasa Indonesia yang terdapat dalam media komunikasi Short Message Service (SMS). Selain itu, penulis juga membahas persebaran tipe-tipe pembentukan kependekan bahasa Indonesia dalam setiap jenis kependekan kata yang ada. Penulis menggunakan metode penelitian kualitatif dalam penelitian skripsi ini.Setelah penulis melakukan analisis terhadap 299 kependekan kata yang digunakan dalam penelitian skripsi ini berdasarkan pengekalan huruf dan suku kata, penulis menemukan 42 tipe pembentukan kependekan. Ada 5 tipe pembentukan kependekan kata yang paling sering muncul, yaitu pengekalan huruf I suku kata I serta pengekalan huruf I dan III suku kata II, pengekalan huruf I suku kata I dan pengekalan suku kata II, pengekalan huruf I setiap suku kata, pengekalan huruf I dan III setiap suku kata, dan pengekalan huruf I suku kata I dan II serta pengekalan suku kata III.Selanjutnya, penulis memasukkan ke-42 tipe pembentukan kependekan tersebut ke dalam 5 jenis kependekan kata, yaitu singkatan, penggalan, bentuk khusus, kontraksi, dan lambang huruf. Sebagian besar dari tipe dapat dikategorikan ke dalam jenis singkatan. Beberapa tipe yang dapat dikategorikan ke dalam jenis singkatan, yaitu pengekalan huruf I suku kata I serta pengekalan huruf I dan III suku kata II, pengekalan huruf I setiap suku kata, dan pengekalan huruf I suku kata I dan pengekalan suku kata II.

---

In this research, I discuss about the types of abbreviation in Indonesian found in Short Message Service (SMS). In addition, I also elaborate the distribution of shortness formation in Indonesian language in every type of the existing shortness. I utilize qualitative method in this research.

After I analyzed 299 word shortness that are used in this research based on the letter and syllable perpetuation, I found 42 types of shortness formation. Out of the 42, 5 types occur most often, i.e. perpetuation of letter I syllable I and perpetuation of letter I and III syllable II, perpetuation of letter I syllable I and perpetuation of syllable II, perpetuation of letter I of every syllable, perpetuation of letter I and III of every syllable, and perpetuation of letter I syllable I and II and perpetuation of syllable III.

Afterwards, I include 42 types of the formation of those shortness into five types of word shortness, namely abbreviation, clipping, special form, contraction, and letter symbol. Most of the types can be categorized into types of syllable. Some of the types that can be categorized into types of abbreviation are perpetuation of letter I syllable I and perpetuation of letter I and III syllable II, perpetuation of letter I of every syllable, and perpetuation of letter I syllable I and perpetuation of syllable II."