<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Deteksi Kalimat Menggunakan Metode Bidirectional Lstm -- Studi Kasus: Indonesia Dan Malaysia

dc.Identifier.NIM15523199
dc.contributor.advisorAhmad Fathan Hidayatullah, S.T.cs.
dc.contributor.authorANANDA DIRGANTARA R. S.
dc.date.accessioned2022-11-29T02:03:11Z
dc.date.available2022-11-29T02:03:11Z
dc.date.issued2022-07-22
dc.description.abstractBahasa Indonesia dan Bahasa Malaysia merupakan dua bahasa yang memiliki kemiripan atau kedekatan terutama dalam hal penulisan, sehingga berdampak pada proses deteksi kedua bahasa tersebut. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membangun model deteksi kalimat menggunakan metode Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) untuk melakukan deteksi kedua bahasa tersebut. Model Bi-LSTM yang digunakan menggunakan word embedding Word2Vec, dengan empat mode yaitu Concatenation, Multiplication, Average dan Sum. Data yang digunakan berupa konten atau isi dari surat kabar elektronik kedua negara tersebut. Berdasarkan hasil yang diperoleh, metode Bi-LSTM bekerja dengan baik dalam melakukan proses deteksi kedua bahasa tersebut dengan akurasi sebesar 99. 71 % pada mode Sum.en_US
dc.identifier.urihttps://repository.uii.ac.id/handle/123456789/40674
dc.publisherUNIVERSITAS ISLAM INDONESIAen_US
dc.subjectBi-LSTMen_US
dc.subjectDeteksi kalimaten_US
dc.subjectModeen_US
dc.subjectModelen_US
dc.subjectWord embeddingen_US
dc.titleDeteksi Kalimat Menggunakan Metode Bidirectional Lstm -- Studi Kasus: Indonesia Dan Malaysiaen_US

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
15523199.pdf
Size:
7.47 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: