DETEKSI BAHASA LAMPUNG PADA MESIN PENERJEMAH MENGGUNAKAN RNN DAN PYTHON

SIMANULLANG, DANIEL PAROTUA (2023) DETEKSI BAHASA LAMPUNG PADA MESIN PENERJEMAH MENGGUNAKAN RNN DAN PYTHON. Strata 1 thesis, Univerasitas Teknokrat Indonesia.

[img] Text (full teks)
skripsi16312207.pdf - Published Version
Restricted to Registered users only

Download (3MB) | Request a copy
[img] Text (abstrak)
abstrak16312207.pdf - Published Version

Download (505kB)
[img] Text (BAB I Pendahuluan)
b116312207.pdf - Published Version

Download (538kB)
[img] Text (BAB II Tinjauan)
b216312207.pdf - Published Version

Download (1MB)
[img] Text (Daftar Pustaka)
daftar_pustaka16312207.pdf - Bibliography

Download (476kB)

Abstract

Dengan semakin berjalannya waktu Bahasa yang merupakan fungsi utama komunikasi antar manusia menjadi sangat fundamental dalam kehidupan, namun seiring berjalannya waktu pula semakin banyak budaya budaya yang masuk kedalam suatu daerah, dengan masuknya budaya tersebut, maka bahasa juga masuk kedalam suatu daerah teersebut sehingga mulai menggeser bahasa asli dari daerah tersebut. Dan dalam rangka pelestarian budaya dan Bahasa ini maka penulis memutuskan untuk ikut andil dalam penelitian dosen di Universitas Teknokrat Indonesia yang menjadi bagian preprocess dalam sistem penerjemah Lampung-Indonesia, dimana pada proses ini dilakukan pendeteksian Bahasa Lampung (dialek a) dan Bahasa Indonesia sebelum proses penerjemahan dilakukan. Penelitan ini dilakukan dengan menggunakan RNN (Reccurent Neural Network) sebagai modelnya, dan Python sebagai bahasa pemrogrman nya, penulis ingin melihat bagaimanakah proses dan hasil mendeteksi Bahasa Lampung dengan menggunakan metode Reccurent Neural Network, dan melihat hasil Accuracy dan Loss dimana didapatkan hasil Loss = 0.0195 Accuracy = 0.9960 Val_Loss = 0.58 Val_Accuracy = 0.92 dalam model yang digunakan. kemudian akan di implementasikan menjadi web. Kata Kunci : Deteksi, Bahasa, RNN, Accuracy, Loss , Model

Item Type: Thesis (Strata 1)
Uncontrolled Keywords: Deteksi, Bahasa, RNN, Accuracy, Loss , Model
Subjects: INFORMATIKA
INFORMATIKA > Games Education
Divisions: Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > S1 Informatika
Depositing User: Asep Haikal Kurniawan S.IP., M.A
Date Deposited: 25 Oct 2023 04:35
Last Modified: 25 Oct 2023 04:35
URI: http://repository.teknokrat.ac.id/id/eprint/5135

Actions (login required)

View Item View Item