Logo Lanfrica
  • Accueil
  • Atlas
  • Analyses
  • Documentation
  • Sign in

© 2026 Lanfrica. Tous droits réservés. Tous les droits d'auteur des ressources affichées sur le site Web Lanfrica appartiennent aux détenteurs de droits d'auteur d'origine, sauf indication contraire explicite.

Stemming Bahasa Tetun Menggunakan Pendekatan Rule Based

Domaine:

natural language processing

Type de record:

paper
Créateur:
AniGunJoa
Éditeur:
Ins
Hôte:
Stemming adalah proses yang sangat penting untuk mencari kata dasar dari sebuah kata derivatif. Inti dari proses stemming adalah menghilangkan imbuhan pada suatu kata. Stemming sangat dibutuhkan untuk proses information retrieval system. Algoritma pada proses stemming bisa berbeda-beda pada setiap bahasa di berbeda negara. Data yang digunakan adalah 176 kata dasar dalam bahasa Tetun yang merupakan bahasa asli warga negara Timor Leste. Penelitian ini bertujuan untuk merancang algoritma baru yang tepat untuk stemming bahasa Tetun. Tahap awal stemming bahasa Tetun adalah proses filterisasi untuk menghilangkan tanda baca, angka, dan kata yang tidak penting. Lalu tahap tokenisasi untuk membuat variabel yang terdiri dari satu kata. Lalu setiap kata melalui proses stemming untuk menghilangkan imbuhan awalan, akhiran, dan konfiks. Analisis dilakukan berdasarkan kasus error stemming seperti overstemming, understemming, unchanged, dan spelling exception. Hasil uji coba yang didapatkan adalah algoritma stemming bahasa Tetun menghasilkan akurasi sebesar 90.52%.

Visit

doi.org

Tasks

text normalization

Languages

LobalaPévé

Licenses

http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

Similaires

Model Penerjemah Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) Menggunakan Pendekatan Transfer Learningsastiahendriwibowo-web/rejang-rule-based-stemmingAnalisis Kategori Kata (Part-of-Speech Tagging) pada Teks Naratif Bahasa Arab Menggunakan Pendekatan NLPA Rule-Based Model for Stemming Hausa WordsKOSAKATA WARNA BAHASA SUNDA (PENDEKATAN METABAHASA SEMANTIK ALAMI)Evaluasi Kepuasan Pengguna Quick Commerce Astro Berdasarkan Ulasan Google Play Store Menggunakan Pendekatan IndoBERT

Model Penerjemah Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) Menggunakan Pendekatan Transfer Learning

Sistem Bahasa Isyarat Indonesia (SIBI) yang berasal dari bahasa isyarat Amerika (American Sign Langu

sastiahendriwibowo-web/rejang-rule-based-stemming

Morphology-aware rule-based stemming framework for the Rejang low-resource language. # Rejang Morph

Analisis Kategori Kata (Part-of-Speech Tagging) pada Teks Naratif Bahasa Arab Menggunakan Pendekatan NLP

ABSTRAK  Penelitian ini dilatarbelakangi oleh perkembangan Natural Language Processing (NLP) yang me

A Rule-Based Model for Stemming Hausa Words

KOSAKATA WARNA BAHASA SUNDA (PENDEKATAN METABAHASA SEMANTIK ALAMI)

Natural Semantic Metalingua is the approach that is used in this writting to describe colours in Sun

Evaluasi Kepuasan Pengguna Quick Commerce Astro Berdasarkan Ulasan Google Play Store Menggunakan Pendekatan IndoBERT

Pesatnya pertumbuhan industri quick commerce di Indonesia, khususnya layanan Astro yang menawarkan p