Klasifikasi Ekspresi Teks Berbahasa Jawa Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory

Universitas Komputer Indonesia DOI: 10.34010/komputika.v11i1.4616 SINTA

Abstract

Bahasa Jawa bisa dikatakan Bahasa yang unik karena bahasa Jawa mempunyai banyak arti meskipun satu kata yang sama tetapi beda daerah. Suku Jawa adalah suku terbesar yaitu 41% atau sekitar 95.217.022 jiwa. Pulau Jawa juga pengakses internet terbesar khususnya untuk media sosial yaitu 87,13%, dari data tersebut banyak informasi yang bisa didapatkan dari keaktifan suku Jawa dalam menggunakan media sosial. Khususnya adalah data tekstual, tetapi tidak mudah mendapatkan ekspresi atau emosi suku Jawa dari media sosial karena jumlah datanya sangat banyak. Maka dari itu permasalahan ini dapat di analisa. Teks mining merupakan salah satu cara yang tepat karena data media sosial lebih banyak data tekstual. Menggunakan RNN Architecture dan algoritma Longs Short Term Memory (LSTM), data tekstual akan mudah diolah karena data yang banyak akan dirapikan dan di kalsifikasikan …

Authors

Topic / Category

Publication Details

9 Citations
2 Authors
2021 Year
0 Ranking
Volume 10
Issue 2
Pages 137-143
Published 08 Aug 2021
Type Jurnal nasional terakreditasi