Analisis Akurasi Algoritma Extended Word Similarity Based Clustering (EWSB) pada Mesin Penerjemah Bahasa Indonesia-Minang

  • Priyatman H
  • Saleh M
  • Sujaini H
N/ACitations
Citations of this article
8Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Extended Word Similarity Based (EWSB) Clustering adalah algoritma pengklasteran kata berdasarkan nilai kemiripan kata yang didapat dari hasil komputasi terhadap sebuah korpus. Salah satu manfaat dari hasil pengklasteran dengan algoritma ini adalah untuk meningkatkan kualitas output dari sebuah mesin penerjemah berbasis statistik (MPS). Dari hasil penelitian sebelumnya, hasil pengklasteran dengan algoritma EWSB terbukti memperbaiki akurasi mesin penerjemah bahasa Inggris sebagai Bahasa asal ke bahasa Indonesia sebagai Bahasa target, dimana algoritma tersebut diaplikasikan pada bahasa Indonesia sebagai bahasa target. Paper ini mendiskusikan hasil penelitian penggunaan EWSB pada MPS dari bahasa Indonesia ke bahasa Minang, dimana algoritma tersebut diaplikasikan pada bahasa Minang sebagai bahasa target. Penelitian yang dilakukan memperoleh hasil bahwa algoritma EWSB cukup efektif jika digunakan pada bahasa Minang sebagai bahasa target. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan algoritma EWSB dapat meningkatkan tingkat akurasi terjemahan sebesar 6,36%.

Cite

CITATION STYLE

APA

Priyatman, H., Saleh, M., & Sujaini, H. (2020). Analisis Akurasi Algoritma Extended Word Similarity Based Clustering (EWSB) pada Mesin Penerjemah Bahasa Indonesia-Minang. Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika (JEPIN), 6(3), 323. https://doi.org/10.26418/jp.v6i3.43330

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free