Garuda - Garba Rujukan Digital

Article Per Year (5 Year)

p-Index From 2019 - 2024

0.444

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Jurnal Informatika Jurnal Linguistik Komputasional

Lucia Dwi Krisnawati

Unknown Affiliation

Author-ID : 1722268

Computer Science & IT

Published : 5 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

Sistem Identifikasi Bahasa Jawa dan Bahasa Indonesia Dokumen Teks Berbasis N-Gram Karakter Lucia Dwi Krisnawati; Fidelia Vera Sentosa; Aditya Wikan Mahastama
Jurnal Linguistik Komputasional Vol 2 No 1 (2019): Vol. 2, No. 1
Publisher : Indonesia Association of Computational Linguistics (INACL)

Identifikasi bahasa adalah sebuah proses yang mencoba menemukan bahasa yang digunakan dalam sebuah wacana secara otomatis. Sistem Identifikasi Bahasa (SIB) pada dasarnya dibedakan menjadi SIB lisan yang mengidentifikasi bahasa tutur lewat fitur akustik atau fonem, dan SIB berbasis fitur grafem dalam berbagai level dan kategori linguistiknya. Penelitian ini mencoba untuk membangun SIB yang dirancang untuk membedakan teks berbahasa Jawa dari bahasa Indonesia dan bahasa lainnya. Profil bahasa yang digunakan dibangun dari korpus yang diambil dari korpus Trawaca dan beberapa sumber daring dari berbagai topic. Tujuannya adalah untuk memperkaya kosa kata dan menignkatkan jumlah tipe kata. Profil bahasa tiap kategori diebntuk dari n-gram berbasis karakter dan diambil 100 n-gram dengan nilai CF tertinggi. Perhitungan jarak antara profil bahasa dengan dokumen uji dilakukan dengan menggunakan ukuran Out-Of-Place (OOP). Hasil pengujian menunjukkan bahwa Presisi idenfikasi dokumen berbahasa Jawa mencapai 0.96, sedangkan Presisi dokumen berbahasa Indonesia mencapai 0.86. Nilai Akurasi total identifikasi mencapai 0.85. Nilai Presisi identifikasi bahasa Indonesia jauh lebih rendah disbanding nilai Presisi identifikasi bahasa Jawa disebabkan diujikannya dokumen berbahasa Melayu-Malaysia yang tentu saja teridentifikasi sebagai dokumen berbahasa Indonesia.

RESTORASI CITRA BLUR DENGAN ALGORITMA JARINGAN SARAF TIRUAN HOPFIELD Herman Maryanto; Sri Suwarno; Lucia Dwi Krisnawati
Jurnal Informatika Vol 7, No 1 (2011): Jurnal Informatika
Publisher : Universitas Kristen Duta Wacana

Kebutuhan terhadap citra digital dalam masyarakat kita dewasa ini semakin meningkat dan merambah di berbagai bidang kehidupan seperti dalam pendidikan, bisnis, fotografi, bahkan kriminologi. Pengolahan citra digital merupakan teknologi yang dapat digunakan dalam memanipulasi citra untuk mengatasi ketrbatasan alat akuisisi citra atau untuk meningkatkan kualitas citra tersebut. Penelitian ini mencoba untuk melakukan restorasi terhadap citra kabur. Citra digital akan didegradasi dengan menggunakan Gaussian blur , kemudian direstorasi menggunakan jaringan Hopfield yang merupakan salah satu cabang dari jaringan saraf tiruan. Tujuan akhir dari proses restorasi adalah memperbaiki citra yang diberikan. Teknik restorasi secara umum berorientasi ke arah pemodelan degradasi dan penerapan proses kebalikannya (invers) untuk kembali mendapatkan citra asli. Berdasarkan analisis dari hasil uji coba hasil restorasi yang diperoleh belum optimal mendekati citra aslinya karena citra hasil perbaikan cenderung lebih gelap dan masih mengalamai degradasi atau kerusakan. Kemungkinan hal ini terjadi pada proses normalisasi yang kurang tepat. Kata Kunci : Restorasi Citra, Hopfield, Jaringan Saraf Tiruan, Blur

Implementasi Prinsip Usability F-Shape Pattern Pada Konten Website Jimmy Hendisaro Zebua; Restyandito Dito; Lucia Dwi Krisnawati
Jurnal Informatika Vol 8, No 1 (2012): Jurnal Informatika
Publisher : Universitas Kristen Duta Wacana

Website as a medium of information can not be separated from website content itself. How visitors get the information they want is very dependent on the placement of such information. This research which involve the design and testing of respondents concluded that in general, users tend to read using n “F” pattern , therefore the lay out of the most important content must be placed on both the recommended reading area of the “F” pattern. This research is using the Informatics Engineering’s website as case study and propose a better design to improve the readibility of the information based on “F” pattern. Kata Kunci : Website, F-Pattern, Konten Website, Usability

Clustering Tagg Status Facebook Dengan Menggunakan Algoritma K-MEDOIDS Sefia Chandra; Antonius Rachmat Chrismanto; Lucia Dwi Krisnawati
Jurnal Informatika Vol 8, No 1 (2012): Jurnal Informatika
Publisher : Universitas Kristen Duta Wacana

This research is implementing K-Medoids algorithm to discover clusters on a friend list of a Facebook user. To find those clusters, the system uses the strongest path which is based on the tag frequency of status update of the facebook user to measure the tie strength from a friend to other friends. The experiments of using 3 clusters, 5 clusters, and 7 clusters, which resulted in average purity score 0.7430. The experiment resulted in rank of highest average purity score, at the first rank is experiment which used 3 clusters with the average score 0.8806, at the second rank is experiment which used 7 clusters with the average score 0.7114, and the third rank is experiment which used 5 clusters with the average score 0.6368. Keywords: cluster, Dijkstra, Facebook, strongest path, K-Medoids, purity, status update, tag

Penggunaan Pemodelan Topik dalam Sistem Temu Kembali Dokumen Termirip Lucia Dwi Krisnawati; Joseph F Lim; Gloria Virginia
Jurnal Linguistik Komputasional Vol 6 No 1 (2023): Vol. 6, NO. 1
Publisher : Indonesia Association of Computational Linguistics (INACL)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jlk.v6i1.78

Sistem temu kembali didesain untuk menemukan informasi yang relevan dengan kueri pengguna, sedangkan pencarian dan penemuan dokumen termirip secara leksikal maupun sintaksi masuk ranah sistem deteksi plagiasi dan Daur Ulang teks (text reuse) yang membutuhkan sistem temu kembali sebagai salah satu modul di awalnya. Perbedaan keduanya terletak di bentuk kueri, dimana sistem temu kembali menerima kueri dengan jumlah token yang terbatas, sedangkan kueri dalam sistem deteksi plagiasi diolah dari sebuah dokumen input. Penelitian ini mencoba membangun sistem temu kembali untuk menemukan kandidat dokumen termirip yang diperlukan oleh kedua sistem tersebut. Untuk itu, pembentukan kueri dokumen input dihasilkan dengan memanfaatkan sistem Pemodelan Topik Lexikat. Elemen dari kumpulan topik ini kemudian diindek dalam Inverted Index maupun menjadi kueri dari dokumen uji. Metrik kemiripan Cosine digunakan untuk mengukur kemiripan antara kueri dokumen uji dengan dokumen sumber yang telah diindeks. Evaluasi sistem dilakukan dengan menggunakan metrik Macro-Averaged F1 (MAF) dan Break-Even Point (BEP). Eksperimen dilakukan dengan menggunakan 1-50 topik di tiap dokumen uji yang berjumlah 474. Hasil eksperimen dengan 11 skenario pengujian menunjukkan nilai MAF tertinggi mencapai 0.32 – 0.33 saat menggunakan 1 topik sebagai kueri. Nilai ini relatif kecil karena tidak diterapkan nilai ambang dari persamaan Cosine sebagai proses penyaringan (filtering) dokumen yang akan dievaluasi. Jumlah dokumen minimal yang diperlukan untuk mencapai nilai BEP tertinggi adalah 243. Jumlah dokumen ini bisa dijadikan rekomendasi sebagai nilai ambang dalam proses penyaringan dokumen.

Co-Authors Aditya Wikan Mahastama Antonius Rachmat Chrismanto Fidelia Vera Sentosa Gloria Virginia Herman Maryanto Jimmy Hendisaro Zebua Joseph F Lim Restyandito Sefia Chandra Sri Suwarno

Title

Found 5 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 5 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 5 Documents
Search