DETAIL DOCUMENT
KLASIFIKASI 4 BAHASA SERUMPUN MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE
Total View This Week0
Institusion
Universitas Kristen Duta Wacana
Author
71150010, Angela Chandra Sangkala
Subject
PI Oriental languages and literatures 
Datestamp
2021-06-10 02:07:28 
Abstract :
Penggunaan internet sudah menjadi kebutuhan di era digital saat ini untuk membantu menyelesaikan berbagai pekerjaan. Melalui internet pula orang di seluruh dunia dapat melakukan interaksi dan saling bertukar informasi. Komunikasi antar bahasa melalui media digital pun semakin mudah dengan berkembangnya aplikasi untuk Pemrosesan Bahasa Alami. Pemrosesan Bahasa Alami memungkinkan sistem untuk memahami bahasa alami manusia sehingga sistem dapat melakukan berbagai proses yang dapat menghasilkan berbagai informasi. Pemrosesan Bahasa Alami yang termasuk dalam sistem cerdas membuat semua proses dapat dilakukan secara otomatis. Pemrosesan Bahasa Alami juga dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi bahasa dimana klasifikasi bahasa kini dibutuhkan terutama untuk mengenali bahasa daerah. Namun, kebanyakan bahasa daerah di Indonesia merupakan under resource language sehingga tidak banyak sistem yang mampu melakukan klasifikasi bahasa daerah sehingga bahasa daerah pun kurang dikenali selain di daerah bahasa tersebut berasal. Salah satu metode dari machine learning yang dapat diterapkan untuk klasifikasi adalah Support Vector Machine. Sistem klasifikasi 4 bahasa serumpun untuk klasifikasi Bahasa Indonesia, Bahasa Jawa, Bahasa Minang dan Bahasa Sunda menggunakan Support Vector Machine yang telah dikembangkan membuktikan bahwa metode yang digunakan dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi dengan nilai akurasi mencapai 70%. Hal ini menunjukkan bahwa Support Vector Machine dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi multi-bahasa. 
Institution Info

Universitas Kristen Duta Wacana