Pengindeksan Nama Pada Terjemahan Hadist Menggunakan Hidden Markov Model (HMM)

WIDIA PERMATA SARI

Informasi Dasar

57 kali
19.04.3420
005.262
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Hadits merupakan salah satu sumber ajaran agama Islam selain Al-Qur’an yang berisikan perkataan, perbuatan, taqrir-nya yang diriwayatkan oleh Nabi SAW. Banyak sekali sahabat-sahabat Nabi yang mengikuti perjalanan Nabi SAW dan memiliki peran penting juga dalam menyebarkan agama Islam. Masih banyak orang yang belum mengetahui dan kesusahan dalam mencari nama sahabat-sahabat Nabi yang ikut dalam perjalanan Nabi SAW karena begitu banyaknya nama sahabat-sahabat Nabi. Maka dari itu, penelitian ini akan membuat sebuah pengindeksan nama yang muncul di dalam koleksi hadits 9 perawi . Pengindeksan nama ini menggunakan NER atau Named Entity Recognition karena pengindeksan nama hanya perlu entitas yang berupa nama orang. Untuk membuat pengindeksan nama pada koleksi hadits, digunakan metode HMM atau Hidden Markov Model . Dengan menggunakan model HMM dan menggunakan kombinasi beberapa features yang digunakan, sistem memiliki performansi yang cukup baik dengan menghitung recall, precision, F-measure untuk akurasinya. Nilai akurasi yang diperoleh dengan menggunakan metode Hidden Markov Model (HMM) sebesar 86%, yang artinya akurasi pada penelitian ini sudah cukup bagus.

Subjek

COMPUTER SCIENCE
 

Katalog

Pengindeksan Nama Pada Terjemahan Hadist Menggunakan Hidden Markov Model (HMM)
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

WIDIA PERMATA SARI
Perorangan
Moch Arif Bijaksana, Arief Fatchul Huda
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Informatika
Bandung
2019

Koleksi

Kompetensi

  • CSH4O3 - PEMROSESAN BAHASA ALAMI
  • CSH4H3 - PENAMBANGAN TEKS
  • CCH4D4 - TUGAS AKHIR
  • CII4G3 - PEMROSESAN BAHASA ALAMI
  • CII4E4 - TUGAS AKHIR
  • CPI4E4 - TUGAS AKHIR
  • III4A4 - TUGAS AKHIR

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini