Pembangunan Kamus Bahasa Indonesia Kata Tidak Baku Menggunakan Algoritma Letent Semantic Indexing Dan Damerau Levenshtein Distance

Abidin, Jenal (2017) Pembangunan Kamus Bahasa Indonesia Kata Tidak Baku Menggunakan Algoritma Letent Semantic Indexing Dan Damerau Levenshtein Distance.

Full text not available from this repository.
Official URL: http://elib.unikom.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=rea...

Abstract

Analisa sentimen atau opinion mining merupakan proses memahami, mengekstrak dan mengolah data tekstual secara otomatis untuk mendapatkan informasi sentimen yang terkandung dalam suatu kalimat opini. Permasalahan dalam analisa sentimen pada media sosial di Indonesia adalah ditemukan banyak kata tidak baku, singkatan, salah ketik dan penggantian huruf vokal menjadi angka. Untuk itu diperlukan sebuah algoritma yang dapat mengenali kata-kata tidak baku, menggabungkan dengan kata baku padanan pada kamus dan memasukan kata tidak baku tersebut ke dalam kamus agar dapat dikenali dengan cepat. Algoritma Damerau-Levenshtein Distance dapat melakukan pengoreksian otomatis dengan menghitung jarak dan memperhatikan pertukaran posisi kata sedangkan algoritma Latent Semantic Indexing (LSI) dapat mencari dan menemukan informasi berdasarkan makna keseluruhan (semantik) bukan hanya makna kata per kata. Di penelitian ini, penggabungan kedua algoritma tersebut terbukti menghasilkan sebuah modul preprocessing teks yang efektif dalam membangun kamus bahasa Indonesia kata tidak baku

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: Analisa sentimen, Semantik, preprocessing teks, media sosial, DamerauLevenshtein Distance, Latent Semantic Indexing
Subjects: S2 Thesis > Magister Sistem Informasi > 2017
Divisions: Universitas Komputer Indonesia > Perpustakaan UNIKOM
Date Deposited: 10 Nov 2017 03:32
Last Modified: 10 Nov 2017 03:32
URI: https://repository.unikom.ac.id/id/eprint/53299

Actions (login required)

View Item View Item