Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Nuansa Makna Sinonim Verba Intransitif Berprefiks ter- yang Bermakna Inheren Perbuatan dalam Bahasa Indonesia naldi, Afri
Salingka Vol 15, No 2 (2018): SALINGKA, Edisi Desember 2018
Publisher : Balai Bahasa Sumatra Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26499/salingka.v15i2.148

Abstract

Sejumlah artikel tentang sinonim sudah pernah ditulis, namun belum memberikan penjelasan secara tuntas. Artikel tentang sinonim yang dilakukan oleh peneliti terdahulu hanya membahas unsur makna yang sama pada kata yang bersinonim, namun kurang mengkaji aspek nuansa makna. Penulisan artikel ini dilakukan untuk menjelaskan nuansa makna pasangan sinonim verba intransitif berprefiks ter- yang bermakna inheren perbuatan dalam bahasa Indonesia. Jenis penelitian ini adalah kualitatif dengan menggunakan metode deskriptif. Data penelitian adalah kalimat bahasa Indonesia yang berisi sinonim verba intransitif berprefiks ter- yang bermakna perbuatan. Sumber data penelitian adalah teks tulis bahasa Indonesia yaitu buku Teks Bahasa Indonesia, koran kompas, ujaran lisan pada acara berita liputan 6, dan intuisi peneliti. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa (1) tidak semua verba intransitif yang bermakna inheren perbuatan dalam bahasa Indonesia mempunyai pasangan sinonim, (2) verba intransitif berprefiks ter- yang bermakna inheren perbuatan dalam bahasa Indonesia mempunyai jenis sinonim tidak lengkap dan tidak mutlak, dan (3) sebagian besar pasangan sinonim verba intransitif berprefiks ter- yang bermakna inheren perbuatan dalam bahasa Indonesia memiliki perbedaan nuansa makna kognitif dan sebagian kecil bernuansa makna emotif.
KLASIFIKASI SENTIMEN VAKSIN COVID-19 MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR BERDASARKAN WORD EMBEDDINGS FASTTEXT PADA TWITTER Naldi, Afri; Agustian, Surya
ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Vol. 5 No. 2 (2023): Publication Periodic ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi.
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/zn.v5i2.12548

Abstract

Pada akhir 2019 muncul penyakit semacam flu yang menginfeksi paru-paru di kota Wuhan. Diduga penyakit tersebut diduga berasal dari kelelawar. WHO memberi nama penyakit ini dengan nama Covid-19 dan virus ini tersebar ke seluruh dunia sehingga menyebabkan pandemi. Pemerintah mengambil indakan vaksinasi untuk mengatasi virus ini, namun mendapat respon pro dan kontra dari masyarakat. Ada banyak penelitian yang membahas sentimen masyarakat terhadap vaksinasi salah satunya adalah klasifikasi sentimen. Penelitian ini membahas klasifikasi sentimen terhadap vaksin covid-19 menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dan Fasttext pada twitter. Data diperoleh dengan cara crawling menggunakan bahasa pemograman pyton dan Twitter API. Pelabelan data dilakukan dengan teknik crowdsourcing dan majority voting. Data yang digunakan setelah proses penyeimbangan adalah 6000 data training, 778 data development dan 400 data test. Hasil pengujian setelah berbagai eksperimen dan feature engineering mendapatkan hasil terbaik dengan nilai akurasi 69% dan f1-score 60%. Hasil ini merupakan hasil terbaik dibanding penelitian sebelumnya dengan dataset yang sama.