Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JIKSI (Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi)
Handoko Susanto
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Mathematics Other

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
PEMBERIAN KELAS KATA PADA BAHASA LAMPUNG MENGGUNAKAN STANFORD POS TAGGER DENGAN METODE MAXIMUM ENTROPY Handoko Susanto; Viny Christanti M; Dali S. Naga, MMSI
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol 2, No 2 (2014): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/jiksi.v2i2.3208

Abstract

Fokus utama penelitian adalah mengembangkan sebuah sistem pos tagging bahasa Lampung menggunakan Stanford Pos Tagger. Dilakukan beberapa penyesuaian pada fitur dan dokumen training agar sesuai dengan bahasa Lampung. Model probabilitas yang digunakan pada penelitian adalah Maximum Entropy. Model ini digunakan dalam perhitungan probabilitas setiap kata oleh Stanford Pos Tagger dalam proses training. Penelitian pada tingkat akurasi dilakukan dengan membandingkan dokumen output hasil sistem dengan dokumen yang sudah diberi kelas kata secara manual. Pada hasil pengujian didapat hasil penggunaan fitur dan dokumen bahasa Lampung pada sistem Stanford Pos Tagger berhasil mendapatkan tingkat akurasi yang cukup tinggi pada dokumen bahasa Lampung dengan rata-rata akurasi 97,45% untuk set fitur satu dan 94,95% untuk set fitur dua. Key words Bahasa Lampung, Maximum Entropy, Natural Language Process, Stanford Pos Tagger.
Co-Authors Dali S. Naga, MMSI Viny Christanti M