Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Framework Lex2KG dibuat untuk mengekstraksi dokumen PDF peraturan perundang-undangan menjadi dokumen KG berbentuk RDF triple. Setelah pemeriksaan, framework masih memiliki permasalahan pada tahapan ekstraksinya mengakibatkan kurangnya kualitas KG pada aspek kualitas accuracy dan completeness. Sehingga dilakukan perbaikan framework Lex2KG untuk menghindari permasalahan yang muncul dan dibutuhkan sistem lain untuk menjaga dan meningkatkan kualitas. Pada penelitian dilakukan analisis serta perbaikan framework Lex2KG yaitu peningkatan jumlah dokumen yang dapat terekstraksi menjadi KG sehingga dapat mengekstraksi 1353 dokumen Undang-Undang (UU) dan 963 dokumen mempunyai Jumlah Pasal yang lengkap. Sementara itu, framework Lex2KG sebelum perbaikan hanya dapat mengekstraksi 784 dokumen dan 563 dokumen. Selain mengekstraksi dokumen UU, pada penelitian ini framework Lex2KG dapat mengekstraksi 3864 dari 4758 dokumen Peraturan Pemerintah (PP) menjadi data KG. Penelitian ini juga membuat SHACL shape untuk memvalidasi data KG sehingga ditemukan 60 dokumen UU yang tidak memiliki judul dikarenakan perbedaan format penulisan pada dokumen PDF nya. Untuk memahami dan menganalisis data Legal KG, dibuat kode visualisasi data KG. Visualisasi ini berbentuk statistik dan graph. Penulis juga membuat dataset yang berisikan pertanyaan beserta jawabannya untuk menjaga kualitas aplikasi Legal VA menggunakan sumber data hasil ekstraksi Lex2KG guna memastikan kualitas jawaban yang dikembalikan oleh aplikasi Legal VA akurat dan sesuai.

---

The Lex2KG framework was created to extract PDF documents of laws and regulations into KG documents in the form of triple RDF. After inspection, the framework still has problems at the extraction stage resulting in a lack of KG quality in terms of accuracy and completeness. So that the Lex2KG framework is improved to avoid problems that arise and other systems are needed to maintain and improve quality. In the research, an analysis and improvement of the Lex2KG framework was carried out, namely increasing the number of documents that could be extracted into KG so that 1353 Law documents were extracted and 963 documents had a complete number of articles. Meanwhile, the Lex2KG framework before the repair could only extract 784 documents and 563 documents. In addition to extracting law documents, in this study the Lex2KG framework was able to extract 3,864 out of 4,758 Government Regulation (PP) documents into KG data. This study also created a SHACL shape to validate KG data so that 60 UU documents were found that did not have titles due to differences in the writing format of the PDF documents. To understand and analyze Legal KG data, a KG data visualization code is generated. This visualization is in the form of statistics and graphs. The author also creates a dataset containing questions and answers to maintain the quality of the Legal VA application using data sources extracted from Lex2KG to ensure the quality of the answers returned by the Legal VA application are accurate and appropriate."

"Sebagai penganut Teori Fiksi Hukum, pemerintah Indonesia memiliki konsekuensi untuk memastikan dokumen peraturan perundang-undangan mudah diakses publik. Salah satu cara yang ditempuh adalah menyediakan akses dokumen peraturan perundang-undangan secara gratis melalui situs online. Namun, sistem pencarian yang dimiliki oleh situs tersebut, tidak memberikan hasil yang relevan untuk pencarian dokumen yang berelasi dengan dokumen lain seperti peraturan amandemen. Hal ini disebabkan oleh sistem pencarian yang hanya berbasis teks dan tidak dapat menangkap relasi yang ada baik di dalam dokumen maupun relasi yang dimilikinya ke dokumen lain. Penelitian ini mengusulkan konstruksi sebuah knowledge graph (KG), yang dinamai LexID, yang merepresentasikan peraturan perundang-undangan Indonesia yang dapat digunakan untuk meningkatkan sistem pencarian hukum yang telah dimiliki. Penelitian ini juga memperkenalkan LexID-S, sebuah ontologi hukum yang berperan sebagai skema LexiD KG tersebut dan mencakup representasi metadata dan struktur dokumen peraturan, serta representasi semantik klausa hukum. Konstruksi KG yang dilakukan dalam penelitian menggunakan metode rule-based. Kemampuan KG hasil konstruksi untuk menjawab kebutuhan informasi pengguna dievaluasi melalui ketepatan jawaban dari kueri SPARQL yang merepresentasikan kebutuhan informasi kepada semua informasi yang telah diekspresikan dalam ontologi LexID-S dan KG LexID. Dari hasil uji diperoleh bahwa KG LexID berhasil menjawab kebutuhan informasi dengan nilai rerata makro F1 adalah 0.91.

---

The Indonesian government needs to ensure the accessibility of its legal documents. Because of that, the government provides free access to legal documents through an online site. Unfortunately, there is a challenge while looking for a legal document that relates to another. The site does not give the relevant results because its text-based search system can not capture the relationship within or between the legal documents. In this research, we propose the construction of a knowledge graph (KG), named LexID, to represent the Indonesian legal documents which aim to be used to improve the existing legal search system. We construct the KG using the rule-based method. In this research, we also introduce the legal ontology we use, named LexID-S, as the basis of the construction. The ontology includes a legal document's metadata and structure representation and the semantic representation of legal clauses. In addition, we give some examples to show how to retrieve the information of our KG using SPARQL. We evaluate the ability of our KG to answer the user's information needs using SPARQL and get the macro average of F1 of our KG is about 0.91."

"Dokumen peraturan perundang-undangan pada umumnya tersedia dalam bentuk PDFyang bersifat tidak machine-readable, sehingga data tidak dapat diproses secara otoma-tis dan dalam skala besar oleh komputer untuk dimanfaatkan dalam berbagai teknologi digital. Oleh karena itu diperlukan struktur data yang dapat memuat informasi peraturan perundang-undangan, beserta sistem yang melakukan konversi dari PDF menjadi struk-tur data tersebut. Dengan alasan tersebut, pada penelitian ini penulis mengembangkan Lex2KG, framework untuk mengonversi dokumen PDF peraturan perundang-undangan di Indonesia (Lex berasal dari Bahasa Latin yang berarti hukum) menjadi knowledge gra-ph. Knowledge graph (KG) adalah graph yang menggambarkan entitas dunia nyata be-serta keterkaitannya dan memberikan informasi terstruktur yang machine-readable. Pada penelitian ini KG dipilih dari berbagai struktur data yang tersedia karena KG terkate-gori sebagai 5-star data menurut 5-star deployment scheme for Open Data, yaitu data dengan jenis informasi paling bermanfaat, memberikan data dalam bentuk open license,terstruktur, tersedia dalam open format, menggunakan URI sebagai notasi data, dan dapat dihubungkan (linked) dengan data lain. KG peraturan perundang-undangan mengandung berbagai data terstruktur konten tekstual, struktur dokumen, seperti metadata, serta relasi antara peraturan seperti amendemen dan rujukan. Lex2KG memungkinkan pemanfaatan data peraturan perundang-undangan secara advanced, otomatis, dan dalam skala besar pada berbagai lingkup digital terutama pada industrsi hukum dan pengacara. Contoh pemanfaatan data dapat berupa search engine, sistem question answering, dan analisis statistik peraturan perundang-undangan. Menggunakan Lex2KG, penulis berhasil meng-onversi 784 undang-undang menjadi KG dengan ukuran total lebih dari 1,1 juta triple.Salah satu peraturan yang berhasil dikonversi adalah UU 11/2020 tentang Cipta Kerjayang kontennya bersifat relatif kompleks dan berukuran besar. Penulis juga menunjuk-an use case dari KG peraturan perundang-undangan yaitu chat bot sederhana, SPARQLquery, dan visualisasi peraturan perundang-undangan

---

Most of the legal documents are available as PDF which is not machine-readable, which

means the data could not be processed automatically and in large scale by a computer

to be utilized in various digital technology. Therefore, we need a data structure that can

contain a legal information, and also a system which converts PDF into that structure. For

that reason, in this research, author developed Lex2KG, a framework wh converting legal

PDF documents in Indonesia (Lex comes from Latin which means law) into a Knowledge

Graph. A knowledge graph (KG) is a graph that describes real-world entities and their

relationships as machine-readable and structured information, and linkable to another KG

on different domain. In this research KG is choosen from various data structure available

because KG it categorized as 5-star data according to 5-star deployment scheme for Open

Data, which data comes with most beneficial information, available under an open licen-

se, structured, open format, uses URI to denote things, and linkable to other data. The

legal KG contains various kinds of structured data such as textual content, document stru-

ctures, metadata, and relations between law such as amendments and citations. Lex2KG

enables the advanced and automatic utilization of legal data on a large scale on a various

digital scope especially on legal industry and lawyer. The utilization could be in form

of search engine, question answering system, and statistics analytics for legals. Through

Lex2KG, author have successfully converted 784 Indonesian laws into a KG with a total

size of over 1.1 million triples. One of the regulation that was successfully converted was

Law 11/2020 on Job Creation, which the content is relatively complex and large. Author

also shows use cases of the legal KG for simple chatbots, SPARQL querying, and legal

visualizations."

"Prospects of legal documentation and information network in Indonesia towards globalization of information."

"Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pemanfaatan Electronic Document and Record Management System (EDRMS) untuk kebutuhan pengelolaan rekod elektronik di Subbagian Persuratan dan Kearsipan KKP. Di Subbagian Persuratan dan Kearsipan, pemanfaatan teknologi informasi diaplikasikan kedalam kegiatan kearsipan. Topik ini diangkat karena hasil observasi awal menunjukkan bahwa Subbagian Persuratan dan Kearsipan KKP menggunakan tiga sistem berbeda dalam pelaksanaan pengelolaan rekod elektroniknya, yang dimana ketiganya tidak terintegrasi. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif, dengan metode studi kasus. Pengambilan data dilakukan melalui wawancara semi-terstandarisasi, dan observasi partisipatif yang didasari oleh persyaratan EDRMS yang diterbitkan ICA. Hasil dari penelitian ini adalah EDRMS yang digunakan Subbagian Persuratan dan Kearsipan dalam melakukan pengelolaan rekod elektronik sudah cukup sesuai dengan persyaratan ICA, dan pemanfaatannya sudah sesuai dengan kebutuhan para arsiparis. Ditemukan juga beberapa kendala yang muncul karena implementasi EDRMS diantaranya adalah masalah sumber daya manusia, efektifitas penginputan rekod, tidak lengkapnya rekod yang dikelola dalam SIKap, dan infrastruktur yang terkadang bermasalah.

---

This research analyzes the implementation of Electronic Document and Record Management System (EDRMS) to manage KKPs electronic records. In Subbagian Persuratan dan Kearsipan, information technology is used to automate archival activities. This topic is discussed because based on early observation, KKP archival division uses three different systems which are not integrated between one and another. This research uses a qualitative approach, with case study as the method. Data was collected through interviews and participative observations which were based on EDRMS requirements set by ICA. Findings of this research shows that the EDRMSs used by KKP in order to maintain its electronic records are overall aligned with ICA requirements and accommodates the archivists needs. There are also several obstacles in implementing the EDRMs such as lack of archivists, how uneffective the input process is, how not all records are managed in SIKap, and KKP infrastructure which may cause problems at certain times."

"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% "

"ABSTRAKBanyaknya 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.

"