Deteksi Kalimat Menggunakan Metode Bidirectional Lstm -- Studi Kasus: Indonesia Dan Malaysia
Abstract
Bahasa Indonesia dan Bahasa Malaysia merupakan dua bahasa yang memiliki kemiripan
atau kedekatan terutama dalam hal penulisan, sehingga berdampak pada proses deteksi kedua
bahasa tersebut. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membangun model deteksi
kalimat menggunakan metode Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) untuk
melakukan deteksi kedua bahasa tersebut. Model Bi-LSTM yang digunakan menggunakan
word embedding Word2Vec, dengan empat mode yaitu Concatenation, Multiplication,
Average dan Sum. Data yang digunakan berupa konten atau isi dari surat kabar elektronik kedua
negara tersebut. Berdasarkan hasil yang diperoleh, metode Bi-LSTM bekerja dengan baik
dalam melakukan proses deteksi kedua bahasa tersebut dengan akurasi sebesar 99. 71 % pada
mode Sum.
Collections
- Informatics Engineering [2148]