Pembangunan Aplikasi Alat Bantu Proses Anotasi Menggunakan Progressive Web Apps - Suryawan, I Gede Bagus Artha; Purnomo WP, Y. Sigit; Ernawati, Ernawati (Universitas Atma Jaya Yogyakarta, 2019)
Abstract.Dataset is the key to natural language processing. Datasets can be created by giving information to a text or sentence (annotation process). The process can be done either manually or automatically. The automatic one is considered easier and it takes a shorter period of time compared to the manual process. This study is done to develop an application of data annotation (AADT) using Progressive Web Apps (PAW). This application is built by implementing text information extraction to support NER (Named Entity Recognition) approach. The result shows that AADT successfully helped the annotation process of the text data. PWA application sustains the data storage which is continually accessed with small change rate. Besides, PWA is able to keep this application stable. NER (Named Entity Recognition) implementation in this application successfully produced the dataset desired by its users.Key words: Natural Language Processing, Named Entity Recognition, Annotation, Progressive Web Apps.Abstrak.Dataset adalah komponen utama dalam pemrosesan bahasa alami. Dataset dapat dibuat dengan melakukan pemberian informasi pada sebuah teks ataupun sebuah kalimat (proses anotasi). Pembuatan dataset dapat dilakukan secara manual dan otomatis. Pembuatan dataset secara otomatis lebih mudah dan membutuhkan waktu yang lebih singkat daripada pembuatan secara manual. Penelitian ini bertujuan membuat aplikasi alat bantu proses anotasi AADT (Aplikasi Anotasi Data Teks) dengan menggunakan PWA (Progressive Web Apps). Aplikasi ini dibangun dengan menerapkan information extraction terhadap teks untuk mendukung pendekatan NER (Named Entity Recognition). Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi ini berhasil membantu proses anotasi data teks. Penggunaan PWA pada aplikasi ini membantu dalam penampungan data yang akan diakses secara terus menerus dengan tingkat perubahan yang kecil. Selain itu PWA membuat aplikasi tetap stabil. Penerapan NER pada aplikasi ini berhasil menghasilkan dataset yang sesuai dengan keinginan pengguna.Kata Kunci: Pemrosesan Bahasa Alami, Named Entity Recognition, Anotasi, Progressive