Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 113515 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Jakarta : Departemen Pendidikan dan Kebudayaan RI, 2000
500 PEN
Buku Teks SO  Universitas Indonesia Library
cover
Bandung: Sarana Ilmu, 1989
R 510.3 KAM
Buku Referensi  Universitas Indonesia Library
cover
Jakarta : Bhratara Karya Aksara, 1986
507 NEW t (1)
Buku Teks  Universitas Indonesia Library
cover
"in this article, two methods are proposed to give the interval estimation for quantile on exponential distribution under double type II censoring. The interval estimation for quantile can be made from estimation parameters Raqab (1995) and Balakrishnan (1990) use maximum likelihood estimator to construct interval estimation for parameters exponential distributed. We will use another method, known as the bootstrap percentile rom Efron (1979). This method gives shorter interval than the traditional method and this method does not need an assumption that the sample is distributed exponentially"
Surabaya: Fakultas MIPA Universitas Airlangga, 2002/2003
500 JMIPA
Majalah, Jurnal, Buletin  Universitas Indonesia Library
cover
A. Haryono
Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 1994
R 503 HAR k
Buku Referensi  Universitas Indonesia Library
cover
Indah Puspita Rukmi
"Salah satu cara mengetahui riwayat naskah adalah melalui bahasa naskah. Dalam hal ini, sumbangan naskah KIB dari aspek bahasa adalah munculnya gejala baru melalui strategi penulisan naskah dalam kaitannya dengan materi yang disampaikan, yaitu dengan format tanya-jawab. Berdasarkan penelitian kodikologi yang dilakukan, naskah KIB diperkirakan ditulis pada abad ke-19. Pada masa tersebut, bahasa yang digunakan dalam naskah adalah bahasa pertengahan antara klasik dan modern sehingga ditemukan kata-kata baru atau struktur kalimat yang baru. Dengan demikian, kesimpulan yang dapat diuraikan dari segi filologi adalah sebagai berikut..."
Depok: Fakultas Ilmu Pengetahuan dan Budaya Universitas Indonesia, 2007
S10944
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Kevin Ahmad Faisal
"Grammatical Error Correction (GEC) merupakan salah satu topik yang menarik dalam penelitian Natural Language Processing (NLP). Sudah banyak penelitian mengenai GEC untuk bahasa universal seperti Inggris dan Cina, namun sedikit penelitian mengenai GEC untuk bahasa Indonesia. Pada penelitian ini penulis mengembangkan framework GEC untuk memperbaiki kesalahan 10 jenis Part of Speech (POS) bahasa Indonesia dengan arsitektur Gated Recurrent Unit (GRU). Dataset yang digunakan adalah Indonesian POS Tagged Corpus yang disusun oleh Ruli Manurung dari Universitas Indonesia. Hasil penelitian ini berhasil memberikan rata-rata Macro-Average F0.5 Score sebesar 0.4882 dan meningkatkan kecepatan prediksi sebesar 30.1%.

Grammatical Error Correction (GEC) is one of the exciting topics in Natural Language Processing (NLP) research. There have been many studies on GEC for universal languages such as English and Chinese, but little research on GEC for indonesian. In this study, the authors developed a GEC framework to correct ten Indonesian Part of Speech (POS) errors with the Gated Recurrent Unit (GRU) architecture. The dataset used is the Indonesian POS Tagged Corpus compiled by Ruli Manurung from the University of Indonesia. The results of this study succeeded in providing an average Macro-Average F0.5 Score of 0.4882 and increase prediction time by 30.1% "
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2021
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Ricky Nauvaldy Ruliputra
"ABSTRAK
Banyaknya pengguna internet di Indonesia berkontribusi pada potensi pertumbuhan Indonesia secara umum terutama dalam sisi ekonomi digital. Pesatnya pertumbuhan ini mendorong pemerintah untuk merencanakan revolusi industri 4.0. Pada praktisnya, landasan dalam membangun sistem yang diperlukan dalam revolusi industri 4.0 adalah teknologi artificial intelligence (AI). Inovasi dalam bidang AI banyak datang dari perusahaan startup. Meskipun pemanfaatan AI membawa banyak manfaat, 60% dari perusahaan belum memanfaatkan teknologi tersebut pada area fungsional seperti layanan chatbot, robot layanan pelanggan, otomasi proses robotik, monitoring media, dan pengamatan sosial. Celah ini perlu disikapi melihat bahwa 89% dari pengguna internet di Indonesia memanfaatkan layanan chatting, dan 87% lebih untuk media sosial. Pemanfaatan AI dapat dilakukan salah satu caranya adalah dengan menggunakan jasa perusahaan yang bergerak di bidang AI, namun pemetaan dari startup yang bergerak di bidang AI belum tersedia. Selain itu, dampak praktis dari penerapan AI di Indonesia perlu untuk dilakukan sebagai motivasi dan juga pengetahuan bagi pihak yang belum menerapkan AI sebagai bagian dari proses bisnis perusahaan. Penelitian ini melakukan pemetaan terhadap perusahaan startup di Indonesia yang bergerak di bidang AI, dan didapatkan 68 perusahaan startup yang terpetakan. Selain itu, penelitian ini juga melakukan identifikasi dampak dari penerapan AI bagi perusahaan dari perspektif startup penyedia layanan dengan melakukan wawancara kepada level-C dan manajer produk perusahaan penyedia layanan, dan mendapatkan bahwa dampak yang terjadi dapat dikategorikan ke dalam delapan aspek, yaitu motivasi, keuntungan, kepentingan, perubahan strategi, tantangan, kepuasan, kepercayaan, dan etika. Rekomendasi yang dapat diberikan kepada perusahaan klien terkait dengan penerapan NLP meliputi otomasi, kolaborasi, pengembangan berlanjut, humanisasi, melihat pasar, melihat peluang, tahu tujuan, siap secara teknis, dan berani mencoba.

ABSTRACT
The large number of internet users in Indonesia contributes to Indonesia's growth potential in general, especially in the digital economy. This rapid growth urged the government to plan for the industrial 4.0 revolution. In practice, the basis for building industrial 4.0 system is artificial intelligence (AI) technology. Innovations in the field of AI come from many startup companies. Despite of many benefits obtained from the use of AI, 60% of the companies have not utilized the technology in functional areas such as chatbot services, customer service robots, automation of robotic processes, media monitoring, and social observation. This gap needs to be addressed considering that more than 89% of internet users in Indonesia utilize chat services, and more than 87% of them use it for social media. The use of AI can be done one way is to use the services of companies engaged in AI. However, startup mapping from AI-based startups is not yet available. In addition, the practical impact of implementing AI in Indonesia needs to be done as motivation and knowledge for those who have not implemented AI as part of the company's business processes. This research mapped the startups in Indonesia who are engaged in AI, and obtained 68 mapped startup companies. In addition, this study also evaluates the implementation of AI for companies from the perspective of the implementor by conducting interviews with C-Levels and product managers of the service provider, and found that the impacts can be categorized into eight categories, namely motivation, profit, interest, change in strategy, competition, satisfaction, trust, and ethics. Recommendations is given to companies related to NLP related to automation, collaboration, accepted development, humanization, looking at the market, seeing opportunities, knowing goals, preparing technically, and dare to try.
"
Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2019
TA-Pdf
UI - Tugas Akhir  Universitas Indonesia Library
cover
Heninggar Septiantri
"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.
"
Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2013
T-Pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Roehajat Emon Soeriaatmadja
Jakarta: Departemen Pendidikan Nasional. Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi, 2000
R 333.7 SOE p
Buku Referensi  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>