Steamming & Stoplist Temu balik informasi.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
By: Syahirul Alim PENGANTAR EKONOMI
Advertisements

Praktikum Sistem Temu Balik Informasi
Pertemuan 5 EJAAN (Lanjutan).
BENTUK DAN MAKNA FONEM bunyi terkecil yang dapat membedakan arti, sedangkan huruf adalah lambang bunyi atau lambang fonem. Apakah fonem sama.
Pencarian (Searching)
Dasar Pemrograman Pendahuluan.
Pengurutan (Sorting) Diperlukan untuk mempercepat pencaharian suatu target dalam suatu daftar (list). Jenis Pengurutan:  Ascending Pengurutan dilakukan.
Gambar Kerangka dari sistem temu-kembali informasi sederhana
DAFTAR ISI DAFTAR 1 DAFTAR 2 DAFTAR.
Algoritma dan Flowchart
Temu Balik Informasi Pertemuan Ke – 12 Presentasi Final Project
Final Project Temu Balik Informasi
Text Pre-Processing M. Ali Fauzi.
MATERI PROJECT TI 2014 B Taufik Ari Arnandan ( )
Review Jurnal Nasional
ALGORITMA STEMMING DAN STOPLIST
Temu Balik Informasi Pertemuan II : Pembahasan Temu Balik Informasi
MENYUNTING ARTIKEL JURNAL
Pertemuan 7 : Latent Semantic Indexing
(konsep, macam-macam, dan algoritma)
STRATEGI DAN TEKNIK MENYIAPKAN MANUSKRIP Publikasi
Temu balik informasi Stemming dan stoplist
Sistem Temu Kembali Informasi
PENINGKATAN SUBSTANSI ARTIKEL
Academic Writing (Essay)
Konsep, Metode dan Model dalam Temu Balik Informasi
Ragam dan Laras Bahasa Indonesia
Temu Balik Informasi Materi Pertemuan Ke – 3 Stoplist dan Stemming
Anggota Kelompok : Kurniawan Novi Pambudi
PENGINDEKSAN.
TEMU KEMBALI INFORMASI
MINI PAPE PROJ R PAPE PROJECT PORTER STEMMER INFORMATION RETRIEVAL.
Stoplist dan Stemming Anggota Kelompok :
STOPLIST DAN STEEMING Temu Balik Informasi.
Text Preprocessing.
PENGABDIAN MASYARAKAT (PM)
Algoritma & Pemrograman Lanjut
TEMU KEMBALI INFORMASI
Temu balik informasi Anggota Kelompok Ikhsan Fauji
FINAL PROJECT TEMU BALIK INFORMASI
TEMU KEMBALI INFORMASI
Persamaan Kuadrat Menyelesaikan Persamaan Kuadrat : memfaktorkan,
ALUR PENGAJUAN PROPOSAL
Temu Balik Informasi Anggota Kelompok 1. Ikhsan Fauji Irna Oktaviasari Erip Marliana Egi Firmansyah
TEMU BALIK INFORMASI CONCEPT, PRINCIPLE & ALGORITHMS OF
Temu Balik Informasi Persentasi Final Project
STRUKTUR DATA Array Statis.
STOPWORDLIST dan STEMMING
Struktur Perulangan Yohana Nugraheni.
Stemming & Stoplist TI14D.
STRUKTUR DATA Array Statis.
BILANGAN BULAT OLEH: AINNA ULFA NST PENDIDIKAN MATEMATIKA
Oleh : Rahmat Robi Waliyansyah, M.Kom.
JENIS DAN SIMBOL FLOWCHART PRODI MIK | FAKULTAS ILMU-ILMU KESEHATAN
03.7 Latihan Membaca Flowchart.
TEXT OPERATION Muhammad Yusuf Teknik Multimedia dan Jaringan
PENDIDIKAN ISLAM. a. Pengertian Pendidikan Islam.
Jurusan Pendidikan Agama Islam
Oleh: Abdul Haris Heryani
Jurusan Pendidikan Agama Islam Fakultas Tarbiyah
Jurusan Pendidikan Agama Islam Fakultas Tarbiyah dan Ilmu Keguruan
ALGORITMA PERULANGAN PEMROGRAMAN DASAR (PERTEMUAN 15-20)
P R O F I L H M J A S Facebook : Blog : wwwahwal01.wordpress.com.
Presentasi Bahasa Indonesia Tugas Teknologi Informasi
UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SEMARANG
Pertemuan 5 EJAAN (Lanjutan).
M Ali Fauzi Indriati Sigit Adinugroho
Tata Letak Judul Subjudul.
Information Retrieval “Document Preprocessing”
KOMISI ETIK PENELITIAN KESEHATAN (KEPK)
Transcript presentasi:

Steamming & Stoplist Temu balik informasi

Anggota Kelompok Desi Rahmawati (14.11.0273) (Ketua) Maulana Akbar (14.11.0260) Riki Aji Pamungkas (14.11.0317) Kurnia Aswin Nuzul .R (14.11.0270) Resni Novelalita (14.11.0194) Inggita Al Muharohmah (14.11.0269) Pradita Novianty (14.11.0289) Samuel Haryanto (14.11.0250) Dimas Adhi Nugroho (14.11.0253)

Definisi Steamming Stemming merupakan suatu proses untuk menemukan kata dasar dari sebuah kata, yaitu dengan menghilangkan semua imbuhan (Affixes) baik yang terdiri dari awalan (prefixes), sisipan (infixes), akhiran (suffixes) dan confixes (kombinasi dari awalan dan akhiran ) pada sebuah kata. Stemming digunakan untuk mengganti bentuk dari suatu kata menjadi kata dasar dari kata tersebut sesuai dengan struktur. (bahasa jawa). Sumber : http://etheses.uin- malang.ac.id/3773/1/12650020.pdf

Alur / Tahapan Steamming

Definisi Stoplist Stoplist atau Stopword adalah proses pembuangan kata yang dibuang seperti; tetapi, yaitu, sedangkan, dan sebagainya.Pada tahapan stopword tahapan disini akan mengambil kata-kata penting dari hasil token. Token tersebut merupakan tahapan untuk melakukan pengecekan dari karakter pertama sampai dengan karakter terakhir. http://jurnal.untan.ac.id/index.php/justin/article/download /1319/1288

Stopword Stopword Removal merupakan proses yang dilakukan untuk menghilangkan kata-kata “stopword” pada sebuah kalimat/paragraf. Stopword sendiri merupakan kata yang sering atau lazim digunakan dalam kalimat/paragraf. Sehingga pada tahap pertama yang harus kita lakukan adalah mengumpulkan daftar “stopword” atau Stopword List.

Contoh dari Stopword List dalam bahasa indonesia antara lain: Kata penghubung (sesudah,selesai,sebelum) Kata tugas (bagi, dari, dengan, pada) Kata keterangan (sangat, hanya, lebih) Kata bilangan ( beberapa, banyak, sedikit) Kata ganti ( kami, mereka, kita, itu) dan lain sebagainya.

Algoritma pada steamming 1. Algoritma Porter Algoritma Porter ditemukan oleh Martin Porter 1980. Algoritma tersebut digunakan untuk stemming Bahasa Inggris, kemudian karena proses stemming bahasa Inggris berbeda dengan bahasa Indonesia, maka dikembangkan algoritma Porter khusus untuk bahasa Indonesia (Porter Stemmer for Bahasa Indonesia) oleh W.B Frakes pada tahun 1992.

Gambar 1. Porter Stemming untuk Bahasa Indonesia Sumber : http://repository.amikom.ac.id/files/Publikasi_08.11.2281.pdf

2. Algoritma Nazief dan Adriani Nazief & Adriani Stemmer algoritma ini paling sering dibicarakan dalam stemming bahasa indonesia. Algoritma ini merupakan hasil penelitian Internal UI (Universitas Indonesia) dan tidak dipublish secara umum.

Gambar 2. Flowchart Algoritma Nazief Adriani Sumber : http://repository.uin-suska.ac.id/3524/5/Bab%20IV.pdf

3. Algoritma Confix-Stripping Gambar 2. Flowchart stemming dengan pendeketan Confix – Stripping Sumberhttp://mmt.its.ac.id/download/SEMNAS/SEMNAS%20XXII/MTI/25.%20Prosiding%20Rinci%20Kembang%20Hapsari%20-%20Ok.pdf  

4. Algoritma Vega Perbedaan Algoritma Vega ini dibandingkan dengan semua algoritma yang lain yaitu pada algoritma vega tidak menggunakan kamus. Urutan penghilangan imbuhan yang melekat pada kata algoritma vega ini sama dengan seperti urutan penghilangan imbuhan yang diterapkan pada algoritma arifin dan setiono. Sumber : http://etheses.uin- malang.ac.id/3773/1/12650020.pdf

5. Algoritma Rule Based Algoritma Rule Based pada aksara jawa menggunakan aturan analisis kontrasif afiksasi verba pada imbuhan. Sumber : mar’atus madia, 2016. “Stemming Bahasa Jawa untuk Mencari Akar Kata dalam Bahasa Jawa dengan Aturan Analisis Kontrasif Afiksasi Verba”. Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, Malang. http://etheses.uin-malang.ac.id/3773/1/12650020.pdf