Garuda - Garba Rujukan Digital

POS Tagging Bahasa Madura dengan Menggunakan Algoritma Brill Tagger Nindian Puspa Dewi; Ubaidi Ubaidi
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 6: Desember 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2020722449

Bahasa Madura adalah bahasa daerah yang selain digunakan di Pulau Madura juga digunakan di daerah lainnya seperti di kota Jember, Pasuruan, dan Probolinggo. Sebagai bahasa daerah, Bahasa Madura mulai banyak ditinggalkan khususnya di kalangan anak muda. Beberapa penyebabnya adalah adanya rasa gengsi dan tingkat kesulitan untuk mempelajari Bahasa Madura yang memiliki ragam dialek dan tingkat bahasa. Berkurangnya penggunaan Bahasa Madura dapat mengakibatkan punahnya Bahasa Madura sebagai salah satu bahasa daerah yang ada di Indonesia. Oleh karena itu, perlu adanya usaha untuk mempertahankan dan memelihara Bahasa Madura. Salah satunya adalah dengan melakukan penelitian tentang Bahasa Madura dalam bidang Natural Language Processing sehingga kedepannya pembelajaran tentang Bahasa Madura dapat dilakukan melalui media digital. Part Of Speech (POS) Tagging adalah dasar penelitian text processing, sehingga perlu untuk dibuat aplikasi POS Tagging Bahasa Madura untuk digunakan pada penelitian Natural Languange Processing lainnya. Dalam penelitian ini, POS Tagging dibuat dengan menggunakan Algoritma Brill Tagger dengan menggunakan corpus yang berisi 10.535 kata Bahasa Madura. POS Tagging dengan Brill Tagger dapat memberikan kelas kata yang sesuai pada kata dengan menggunakan aturan leksikal dan kontekstual. Brill Tagger merupakan algoritma dengan tingkat akurasi yang paling baik saat diterapkan dalam Bahasa Inggris, Bahasa Indonesia dan beberapa bahasa lainnya. Dari serangkaian percobaan dengan beberapa perubahan nilai threshold tanpa memperhatikan OOV (Out Of Vocabulary), menunjukkan rata-rata akurasi mencapai lebih dari 80% dengan akurasi tertinggi mencapai 86.67% dan untuk pengujian dengan memperhatikan OOV mencapai rata-rata akurasi 67.74%. Jadi dapat disimpulkan bahwa Brill Tagger dapat digunakan untuk Bahasa Madura dengan tingkat akurasi yang baik. Abstract Bahasa Madura is regional language which is not only used on Madura Island but is also used in other areas such as in several regions in Jember, Pasuruan, and Probolinggo. Today, Bahasa Madura began to be abandoned, especially among young people. One reason is sense of pride and also quite difficult to learn Bahasa Madura because it has a variety of dialects and language levels. The reduced use of Bahasa Madura can lead to the extinction of Bahasa Madura as one of the regional languages in Indonesia. Therefore, there needs to be an effort to maintain Madurese Language. One of them is by conducting research on Madurese Language in the field of Natural Language Processing so that in the future learning about Madurese can be done through digital media. Part of Speech (POS) Tagging is the basis of text processing research, so the Madura Language POS Tagging application needs to be made for use in other Natural Language Processing research. This study uses Brill Tagger by using a corpus containing 10,535 words. POS Tagging with Brill Tagger Algorithm can provide the appropriate word class to word using lexical and contextual rule. The reason for using Brill Tagger is because it is the algorithm that has the best accuracy when implemented in English, Indonesian and several other languages. The experimental results with Brill Tagger show that the average accuracy without OOV (Out Of Vocabulary) obtained is 86.6% with the highest accuracy of 86.94% and the average accuracy for OOV words reached 67.22%. So it can be concluded that the Brill Tagger Algorithm can also be used for Bahasa Madura with a good degree of accuracy.

Penerapan Hidden Markov Model (HMM) dan Mel-Frequency Cesptral Coefficients (MFCC) pada E-Learning Bahasa Madura untuk Anak Usia Dini Ubaidi Ubaidi; Nindian Puspa Dewi
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 6: Desember 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2020722477

Bahasa Madura is a regional language used in Madura island. This language has many variations of pronunciation and dialect that makes it not easy to learn, even by the local people especially children. There hasn’t been any interesting learning media to learn Bahasa Madura so far. In fact, a fun learning activity is needed to help children to enhance their ability in pronouncing animals’ names, numbers, fruits and things in Bahasa Madura. Thus, it’s considered important to create Bahasa Madura e-learning by implementing the recognition of voice patterns in order to make it easier for the children to learn Bahasa Madura which has several variations of pronunciation only for one single object. This Bahasa Madura e-learning application for young learners is used to introduce Bahasa Madura vocabularies by recognizing the voice pattern recordings which have been processed through MFCC technique as the extracted voice features and HMM as the learning techniques. The implementation of MFCC and HMM as the learning tool to introduce the pronunciation of regional language vocabularies especially Bahasa Madura has never been done before. Therefore, this research is expected to help the young learners to be able to pronounce Bahasa Madura vocabularies properly. In this study, a number of young learners’ voices were recorded and were set as the trial data. Only the proper voice data that were used—voice data that were considered to be pronounced correctly. The trial method was done through one-single model and multi-model. After doing several simultaneous trials, the result showed the accuracy level. The average accuracy level for one-single model system was 73% (with the highest accuracy reached 75%) and the average accuracy level for multi-model system was 80% (with the highest accuracy reached 81%).

Combination of Genetic Algorithm and Brill Tagger Algorithm for Part of Speech Tagging Bahasa Madura Nindian Puspa Dewi; Joan Santoso; Ubaidi Ubaidi; Eka Rahayu Setyaningsih
Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Vol 7, No 2: EECSI 2020
Publisher : IAES Indonesia Section

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/eecsi.v7.2034

Part of speech (POS) is commonly known as word types in a sentence such as verbs, adjectives, nouns, and so on. Part of Speech (POS) Tagging is a process of marking the word class or part of speech in every word in a sentence. Part of Speech Tagging has an important role to be used as a basis for research in Natural Language Processing. That is why research on Part of Speech Tagging for Bahasa Madura as an effort to preserve and develop the use of regional languages. In this research, POS Tagging is done using the Brill Tagger Algorithm which is combined with the Genetic Algorithm. Brill Tagger is a POS Tagging Algorithm that has the best level of accuracy when implemented in other languages. Genetic Algorithms used in the contextual learner process with consideration in previous studies can increase the speed of the training process so that it is more efficient. The results of this study are then compared with the results of the previous study so that we can find out suitable algorithms used for the development of text processing in Bahasa Madura. From a series of experiments, the average accuracy obtained by using Brill Tagger is 86.4% with the highest accuracy of 86.7%, while using GA Brill Tagger shows an average accuracy of 86.5% with the highest accuracy of 86.6%. Testing by observing OOV (Out of Vocabulary) achieves an average accuracy of 67.7% for Brill Taggers and 64.6% for GA Brill Taggers. Testing by considering multiple POS with Brill Tagger produces an average accuracy of 73.3% while testing using GA Brill Tagger produces an average accuracy of 90.9%. This shows that the accuracy with GA Brill Tagger is better than Brill Tagger, especially if considering multiple POS. This is because GA Brill Tagger can generate rules for handling the existence of multiple POS more than pure Brill Tagger.Part of speech (POS) is commonly known as word types in a sentence such as verbs, adjectives, nouns, and so on. Part of Speech (POS) Tagging is a process of marking the word class or part of speech in every word in a sentence. Part of Speech Tagging has an important role to be used as a basis for research in Natural Language Processing. That is why research on Part of Speech Tagging for Bahasa Madura as an effort to preserve and develop the use of regional languages. In this research, POS Tagging is done using the Brill Tagger Algorithm which is combined with the Genetic Algorithm. Brill Tagger is a POS Tagging Algorithm that has the best level of accuracy when implemented in other languages. Genetic Algorithms used in the contextual learner process with consideration in previous studies can increase the speed of the training process so that it is more efficient. The results of this study are then compared with the results of the previous study so that we can find out suitable algorithms used for the development of text processing in Bahasa Madura. From a series of experiments, the average accuracy obtained by using Brill Tagger is 86.4% with the highest accuracy of 86.7%, while using GA Brill Tagger shows an average accuracy of 86.5% with the highest accuracy of 86.6%. Testing by observing OOV (Out of Vocabulary) achieves an average accuracy of 67.7% for Brill Taggers and 64.6% for GA Brill Taggers. Testing by considering multiple POS with Brill Tagger produces an average accuracy of 73.3% while testing using GA Brill Tagger produces an average accuracy of 90.9%. This shows that the accuracy with GA Brill Tagger is better than Brill Tagger, especially if considering multiple POS. This is because GA Brill Tagger can generate rules for handling the existence of multiple POS more than pure Brill Tagger

Aplikasi Marketplace Batik Madura di Sentra Batik Pasar 17 Agustus Pamekasan Ubaidi Ubaidi; Nindian Puspa Dewi
(JurTI) Jurnal Teknologi Informasi Vol 4, No 2 (2020): DESEMBER 2020
Publisher : Universitas Asahan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36294/jurti.v4i2.1687

Abstract - August 17 Market is one of the largest traditional markets in Pamekasan. This market is also well known as a batik market, which is the center of Madura Batik sales. In this market, traffic jams often occur, making it difficult for batik buyers to visit the batik market, which is located in the middle of the market. For this reason, it is necessary to create a marketplace for selling Batik Madura on August 17 Market. This Batik Sales Marketplace application is designed with Extreme Programming. This Marketplace application is made web and mobile-based so it can be accessed anywhere and anytime without having to market. Different from the previous application, to make it easier for visitors/buyers, besides being equipped with a short message feature, this application is also equipped with a seller location plan. That way, visitors/buyers can easily find seller locations if they want to shop offline. This feature is helpful in efficiency when searching. With this application, it can expand the marketing and promotion of Batik Madura as one of the cultural treasures of Madura.Keywords - Marketplace, Market, Batik, Batik Madura, Pamekasan. Abstrak - Pasar 17 Agustus merupakan salah satu pasar tradisional terbesar di Pamekasan. Selain sebagai pasar tradisional pada umumnya, pasar ini juga terkenal sebagai pasar batik yang menjadi pusat penjualan Batik Madura. Di pasar ini sering terjadi kemacetan sehingga menyulitkan para pembeli batik untuk mengunjungi pasar batik yang lokasinya dibagian tengah pasar. Karena itulah, perlu dibuat sebuah marketplace penjualan Batik Madura di Pasar 17 Agustus Pamekasan. Aplikasi Marketplace Penjualan Batik ini dirancang dengan Metode Agile Software Development jenis Extreme Programming. Aplikasi Marketplace ini dibuat dengan berbasis web dan mobile sehingga dapat diakses dimana saja dan kapan tanpa harus mengunjungi Pasar 17 Agustus Pamekasan. Berbeda dari aplikasi sebelumnya, untuk memudahkan pengunjung/pembeli, aplikasi ini selain dilengkapi dengan fitur pesan singkat juga dilengkapi dengan denah lokasi pelapak. Dengan begitu, pengunjung/pembeli dapat dengan mudah menemukan lokasi pelapak jika ingin berbelanja secara offline. Fitur ini sangat membantu dalam efisiensi waktu saat melakukan pencarian. Dengan adanya aplikasi ini maka dapat memperluas pemasaran dan promosi Batik Madura sebagai salah satu kekayaan budaya Madura yang banyak diminati oleh masyarakat di luar Madura. Kata Kunci - Marketplace, Pasar, Batik, Batik Madura, Pamekasan.

Lexical Rule and Lexicon Effect for Part of Speech Tagging Bahasa Madura Nindian Puspa Dewi; Ubaidi Ubaidi
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol 18 No 1 (2018)
Publisher : LPPM Universitas Bumigora

POS Tagging adalah dasar untuk pengembangan Text Processing suatu bahasa. Dalam penelitian ini kita meneliti pengaruh penggunaan lexicon dan perubahan morfologi kata dalam penentuan tagset yang tepat untuk suatu kata. Aturan dengan pendekatan morfologi kata seperti awalan, akhiran, dan sisipan biasa disebut sebagai lexical rule. Penelitian ini menerapkan lexical rule hasil learner dengan menggunakan algoritma Brill Tagger. Bahasa Madura adalah bahasa daerah yang digunakan di Pulau Madura dan beberapa pulau lainnya di Jawa Timur. Objek penelitian ini menggunakan Bahasa Madura yang memiliki banyak sekali variasi afiksasi dibandingkan dengan Bahasa Indonesia. Pada penelitian ini, lexicon selain digunakan untuk pencarian kata dasar Bahasa Madura juga digunakan sebagai salah satu tahap pemberian POS Tagging. Hasil ujicoba dengan menggunakan lexicon mencapai akurasi yaitu 86.61% sedangkan jika tidak menggunakan lexicon hanya mencapai akurasi 28.95 %. Dari sini dapat disimpulkan bahwa ternyata lexicon sangat berpengaruh terhadap POS Tagging.

SISTEM INFORMASI MANAJEMEN KERJA PRAKTEK DAN TUGAS AKHIR DI PRODI INFORMATIKA UNIVERSITAS MADURA BERBASIS WEB Akhmad Khairur Rasyid1; Nindian Puspa Dewi; Badar Said; Ubaidi Ubaidi
Insand Comtech : Information Science and Computer Technology Journal Vol 7, No 2 (2022): Insand Comtech
Publisher : Universitas Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53712/jic.v7i2.1681

ABSTRAK Kegiatan Pendaftaran Kerja Praktek (KP) dan Tugas Akhir (TA) mahasiswa di Program Studi Informatika Universitas Madura yang telah berjalan masih memiliki kendala, sehingga tidak dapat menghasilkan kinerja yang baik. Maka dari itu penulis berinisiatif mengembangkan dan membuat sebuah sistem yang mampu mengelola proses manajemen dan monitoring Kerja Praktek dan Tugas Akhir secara terkomputerisasi, sehingga proses administrasi pelaksanaan Kerja Praktek dan Tugas Akhir lebih efisien dalam hal waktu dan memudahkan program studi untuk monitoring. Proses ini membutuhkan ketelitian, sebab pendaftaran KP dan TA memiliki tahap pendaftaran dan persyaratan yang berbeda, sehingga menimbulkan berbagai macam permasalahan. Oleh karena itu, untuk memudahkan dan membantu pihak Program Studi Informatika Univesitas Madura dalam monitoring pelaksanaan Kerja Praktek dan Tugas Akhir dengan lebih mudah tanpa harus melihat berkas manual, maka perlu dibangun sebuah Sistem Informasi Manajemen yang terkomputerisasi yang dapat membantu proses pendaftaran / pemberkasan yang lebih terstruktur, efektif dan efisien. Dengan permasalahan diatas maka perlu dirancang dan diterapkan suatu sistem informasi manajemen yang diharapkan dapat membantu Program Studi, Mahasiswa, dan Dosen di Universitas Madura.Kata Kunci: KP , TA , e-KPTA , Unira , Universitas Madura.

SISTEM INFORMASI PKPRI (PUSAT KOPERASI PEGAWAI REPUBLIK INDONESIA) KABUPATEN SAMPANG Agus Efendi; Ubaidi Ubaidi
Insand Comtech : Information Science and Computer Technology Journal Vol 5, No 1 (2020): insand comtech
Publisher : Universitas Madura

PKPRI (Pusat Koperasi Pegawai Republik Indonesia) Kabupaten Sampang terdapat proses kinerja yang melibatkan karyawan di antaranya Pimpinan, Resepsionis Hotel, Resepsionis Aula dan Pemesan Hotel dan Aula sering kali menggunakan waktu yang kurang efesien. Hal ini bisa di lihat pada beberapa proses diantaranya Proses pemesanan Hotel dan Aula yang hanya bisa dilakukan dengan cara mendatangi tempat dan juga mengunakan komunikasi lewat telepon seluler, pengecekan penggunaan kamar hotel terpusat pada Resepsionis Hotel, pengecekan penggunaan ruang Aula terpusat pada Resepsionis Aula dan juga pembuatan laporan pendapatan dan pengeluaran oleh Pimpinan dipandang kurang maximal karena menggunakan inputan manual. Pengamatan ini bertujuan unntuk membuat Sistem Informasi PKPRI yang akan membantu meringankan proses kinerja pada pegawai PKPRI tersebut. Sistem informasi ini dibagun menggunakan metode waterfall dan bahasa pemograman PHP pada sisi back end dan java script pada sisi front end aplikasi mobile dan web administrator Kata Kunci : metode waterfall, PHP, Java script

Title

Found 7 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 7 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 7 Documents
Search