Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 2 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Afriliani
"ABSTRAK
Penelitian analisis wacana kritis media massa telah berkembang cepat dan meliputi beragam topik. Walaupun demikian masih sedikit analisis wacana kritis yang mempertimbangkan menggabungkan beberapa moda, yaitu multimodalitas. Tujuan dari tesis ini menganalisis multimodalitas pada teks berita daring kawasan Asia dalam rangka menemukan tampilan kuasa. Tampilan kuasa adalah bentuk reproduksi ideologi yang tercermin dari ragam gramatika, pilihan kata, dan tampilan gambar. Data merupakan teks berita topik sosial-budaya dan keamanan. Terdapat tiga tahap analisis yaitu analisis transitivitas Halliday, 1994, penilaian Martin dan White, 2005, dan visual Kress dan van Leeuwen, 2006; Caple 2013 . Hasil dari penelitian ini adalah terdapat kesamaan dari representasi analisis transitivitas yaitu mengedepankan representasi manusia dengan perbedaan jenis partisipan. Analisis penilaian menunjukkan evaluasi penghakiman dan nilai negatif yang mendominasi. Analisis visual memiliki perbedaan terhadap dua data. Teks A mengedepankan unsur pemandangan sedangkan teks B mengedepankan unsur manusia. Tidak seperti data verbal yang didominasi representasi negatif, jumlah nilai negatif gambar lebih kecil dikisaran sepertiga dari total data.

ABSTRACT
Research on critical discourse analysis of mass media have been developed rapidly and covers variety of topics. However there is still a few of critical discourse analysis which consider combining some modals which is called multimodality. The aim of this thesis is analysing multimodality of news item text of online media especially which is covering Asian region matter in order to find out the powerdisplay. Power-display is the form of ideology reproduction which is reflecting from the grammatical forms, the diction choices, and the pictures display. The data are news item text which topics are social-culture and security. There are three steps analysis which are transitivity (Halliday, 1994), appraisal (Martin and White, 2005), and visual (Kress and van Leeuwen, 2006; Caple 2013). The result of this research is some similarity on representation in transitivity analysis which is prioritizing the represent of human. Appraisal analysis shows the domination of judgement evaluation and negativity. Visual analysis shows the different result on two data. Text A proposes landscape features meanwhile text B proposes personalisation features. Unlike verbal which is dominated by negative representation, the numbers of negativity of images are less about a third part from all data."
2017
T48266
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Fransisco William Sudianto
"Perkembangan LargeLanguageModel (LLM) terjadisecaracepatdanmengalami kemajuanyangsignifikan.HalinimendorongpenggunaandanpemanfaatanLLM pada berbagaibidang.Disisilain, KnowledgeGraph (KG) menyediakancarayang terstruktur danbermaknauntukmenyimpaninformasi.KGsudahbanyakdigunakan secara luasdiberbagaiaplikasi,sepertimesinpencari,sistemrekomendasi,dansistem penjawabpertanyaan.SalahsatupemanfaatanLLMdanKGyangmasihjarangadalah pada bidangjurnalistik,khususnyauntukmenganalisisdanmemvisualisasikanberita. Penelitian inibertujuanuntukmengembangkanalatekstraksiinformasiyangefisien, akurat, daninteraktifuntukmenganalisisteksberitamenggunakanpendekatangabungan antara LLMdanKG.Metodeinimenggabungkankeunggulankeduatekniktersebut untuk meningkatkanpemahamandanekstraksiinformasidariteksberitayangkompleks. Tujuannyaadalahagarpembacadapatmemahamiinformasiyangterdapatpadateks berita denganlebihinteraktif.PenulismemanfaatkanLLMyangtelahterlatihsecara luas dalammemahamidanmenghasilkanteksuntukmengidentifikasiinformasipenting dalam teksberita,sepertientitas,sentimen,kutipan,relasiantarentitas,danunsur5W1H (Who, What, Where, When, Why, How), urutankronologiskejadian,danhubungan bagian-keseluruhan(mereology) dalamteksberita.Untukmengekstraksiinformasiterse- but, prompt dimodifikasi denganmenggunakanpendekatan one-shot-prompting untuk memberikan konteksdancontohkepadaLLMdalammemahamiteksberita.Kemudian, informasi yangdiekstraksidivisualisasikandalambentukKGyangmerepresentasikan pengetahuan terstrukturtentangentitasdanhubungannyadidalamteks.Selainitu, penelitian melibatkanpembuatansebuahwebsiteyangakanmenyediakanantarmuka untuk sistemagarpenggunadapatmelakukananalisisteksberitasecaralangsungdan interaktif. Evaluasiutamayangdilakukanpadapenelitianiniadalahmengukurakurasi jawabanyangdihasilkanolehLLMpadasetiapbagianinformasiyangdiekstraksi dan bagaimanavisualisasiKGyangbaikuntukinformasiyangdidapat.Penelitianini menunjukkan bahwaLLMmampumengekstraksiinformasiyangdiinginkandengan cukup akuratdanvisualisasiKGdapatmenyajikaninformasidenganlebihinteraktif dan mudahdimengerti.PenelitianinitelahmenunjukkanbahwaLLMdanKGdapat dimanfaatkansebagaialatekstraksidanvisualisasiinformasiyangadapadateksberita.

The developmentoftheLargeLanguageModel(LLM)israpidlyoccurringandex- periencing significantprogress.ThisencouragestheuseandutilizationofLLMin variousfields.Ontheotherhand,KnowledgeGraph(KG)providesastructuredand meaningful waytostoreinformation.KGhasbeenwidelyusedinvariousapplications, such assearchengines,recommendationsystems,andquestionansweringsystems. One utilizationofLLMandKGthatisstillrarelyusedisinthefieldofjournalism, especially foranalyzingandvisualizingnews.Thisresearchaimstodevelopaneffective, interactive,andaccurateinformationextractiontoolforanalyzingnewstextsusing a combinedapproachbetweenLLMandKG.Thismethodcombinestheadvantages of bothtechniquestoimprovetheunderstandingandextractionofinformationfrom complexnewstexts.Thegoalisforreaderstounderstandtheinformationcontainedin the newstextinteractively.TheauthorutilizesLLMswhohavebeenextensivelytrained in understandingandgeneratingtextstoidentifyimportantinformationinnewstexts, such asentities,sentiments,quotes,relationsbetweenentities,and5W1H(Who,What, Where, When,Why,How),chronologicalorderofevents,andpart-wholerelationships (mereology) elementsinnewstexts.Toextractthatinformation,thepromptwasmodified by usingaone-shot-promptingapproachtoprovidecontextandexamplestoLLMsin understanding thenewstext.Then,theextractedinformationisusedtobuildaKGthat represents structuredknowledgeaboutentitiesandrelationshipsinthetext.Inaddition, the developmentplaninvolvescreatingawebsitethatwillprovideaninterfaceforthis system toallowuserstoperformliveandinteractivenewstextanalysis.Themain evaluationconductedinthisresearchistomeasuretheaccuracyoftheanswersgenerated by LLMoneachpieceofinformationextractedandhowgoodKGvisualizationisfor the informationobtained.ThisresearchshowsthatLLMisabletoextractthedesired information quiteaccuratelyandKGvisualizationcanpresentinformationinamore interactiveandeasytounderstandmanner.ThisresearchhasshownthatLLMandKG can beusedasinformationextractionandvisualizationtoolsinnewstexts."
Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2024
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library