Indonesian Dataset Expansion of Microsoft Research Video Description Corpus and Its Similarity Analysis

This paper describes the academic base of an openly Indonesian dataset in Mendeley Data with DOI: 10.17632/d7vx5cc92y.1 [1]. The dataset is an Indonesian language expansion of Microsoft research video description corpus, an open dataset contains about 120 thousand sentences. The dataset is a useful resource because the sentences are a set of roughly parallel descriptions of more than 2,000 video snippets of 35 languages. Both paraphrase and bilingual relation are available but Indonesian description is not available in the dataset. Therefore, this paper describes the research effort to expand the dataset for the Indonesian language. The research collected 43,753 description texts of 1,959 short videos, parallel with Microsoft’s dataset. Adding more value to the dataset, similarity metrics calculations of the texts were done. The metrics were Cosine, Jaccard, euclidian, and Manhattan with average results were 0.22, 0.33, 2.38, and 6.08 respectively

Penerapan Teknologi Semantic Web Pada Ensiklopedia Alam

Alam merupakan segala sesuatu materi yang hidup dan materi yang bukan hidup. Dalam kata lain alam adalah lingkungan yang tanpa kegiatan manusia. Informasi mengenai alam di internet terletak terpisah satu sama lain sehingga muncul permasalahan bagaimana mencari informasi tentang alam, dan bagaimana mengklasifikasikan informasi tentang alam. Terdapat metode semantic yang dapat merangkai informasi tersebut sehingga lebih mudah untuk dimengerti. Semantic yang cocok digunakan sebagai solusi permasalahan ini adalah ontologi. Ontologi nanti akan memodelkan dan menghubungkan antara entitas alam dengan beberapa entitas lainnya seperti makhluk hidup, penggolongan makhluk hidup, dan energi. Berdasarkan pengujian, aplikasi ini mampu mencari informasi tentang alam berdasarkan entitas yang dimiliki seperti makhluk hidup, penggolongan makhluk hidup, dan energi. Ketika pengguna memasukkan kata kunci, sistem dapat melakukan klasifikasi pada alam berdasarkan informasi yang sudah dimiliki

Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Rekening Koran pada Bank Jatim

Permintaan kredit melalui bank sudah berkembang sangat pesat. Bank sendiri berperan penting dalam perkembangan perekonomian. Bentuk pelayanan bank sendiri ialah berupa tabungan dan penyalur kredit. Sebagai penyalur kredit bank berperan penting untuk membantu permasalahan keuangan bagi masyarakat. Kelayakan suatu kredit juga dipengaruhi oleh beberapa kriteria tertentu. Sistem Pendukung Keputusan merupakan salah satu solusi yang  berfungsi  untuk  mempermudah  pihak  bank  dalam  memberi  kredit  kepada  nasabahnya  dengan  cara membandingkan data nasabah sehingga dapat meminimalisir kesalahan pihak bank dalam pemberian kredit. Salah satu  metode  Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  metode  SAW  dengan  konsep  mendasar  untuk  mencari penjumlahan tebobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut atau kriteria nasabah. Penelitian ini dilakukan dengan mencari nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilakukan proses perangkingan yang menentukan alternatif yang optimal, yaitu nasabah yang layak mendapatkan kredit

PENERAPAN ALGORITMA WEIGHTED TREE SIMILARITY UNTUK PENCARIAN SEMANTIK

Full-text search and metadata-enabled search have weakness in the precision of the searched article. This research offers weighted tree similarity algorithm combined with cosine similarity method to count similarity in semantic search. In this method metadata is constructed based on the tree of labelled node, labelled and weighted branch. The structure of tree metadata is constructed based on semantic information like taxonomi, ontologi, preference, synonim, homonym and stemming. From testing result, the precision of search using weighted tree similarity algorithm is better that full-text search and metadata-enabled search

Students’ Need or Stakeholders Need?: A Survey Study on the Development of Syllabus in Translation Class

Abstract The development of translation course syllabus is in urgency since the current syllabus used set varied learning objectives for the same level of students. The purpose of this study is to proposed syllabus that mediate both the need of students and stakeholders. Need analysis were carry out to 71 students of English Education Department who took translation course and 3 customers as stakeholders by using two research instruments, questionnaire and interview guideline. It is found that the proposed syllabus was developed based on the perspective of students’ need including to develop students’ translation skills including dictionary use, translation methods use, subject matter knowledge, and language skill. Besides, stakeholders demand for translator includes research in translation studies, subject matter knowledge and ICT literacy in translation. The data from the perspective of students set the basic skill to be mastered while the data from the perspective stakeholders prepare students to face challenge in job market. Keywords: syllabus, need analysis, translation

EVALUASI FITUR WORD2VEC PADA SISTEM UJIAN ESAI ONLINE

Sampai sekarang pengembangan sistem informasi untuk mengevaluasi pemahaman siswa terhadap proses belajar memang sudah banyak dilakukan, baik berbentuk pilihan ganda maupun esai secara online. Dari referensi yang telah didapat kebanyakan menggunakan vektor kata dengan pendekatan skema pembobotan Term Frequency (TF). Dimana pada TF menghasilkan matriks kata yang senggang (Sparse), serta hasil error kemiripan yang besar. Didalam penelitian ini dievaluasi kinerja representasi fitur teks dan pembobotan yang lain, yaitu Word2vec. Selanjutnya perhitungan vektor kemiripan antar kedua teks menggunakan metode Cosine Simiarity dan Euclidean Distance. Hasil evaluasi pengujian berupa nilai koefisien antara penilaian sistem dengan penilaian manual yang dibandingkan dengan penelitian terdahulu dengan skala sama. Data yang digunakan sebanyak 2162 data. Data ini diperoleh dari 50 siswa yang menjawab 40 soal (politik, olahraga, lifestyle dan teknologi). Hasil pengujian menunjukkan rata-rata nilai precentage error dengan menggunakan fitir Word2vec sebesar 59.5%. Angka tersebut menunjukkan nilai error yang tinggi. Sehingga penelitian ini sampai pada kesimpulan bahwa menggunakan fitur Word2vec tidaklah lebih akurat pada kasus ujian esai online dibanding menggunakan fitur Term Frequency (TF)

CAT Tool on Teaching Translation for EFL Students

Abstract Teaching translation for EFL Learners is not merely depends on the student’s linguistics competence but also depends on the background knowledge and how far students understand translation competence as well as the use of technology in translation aspect. This paper aims to depict the use of CAT tool in translation class, some problems faced by the students among translating informative text and the translation error made by the students. The data gathered from the classroom activities on translation class which was followed by 32 students while the instrument used in this research were observation and questionnaire. The findings showed that overall the class run well, while the problem faced by the students were difficulties in understanding unfamiliar words and they got difficulties in restructur-ing the text in TL. It is suggested to the beginner translators to do proofreading to make sure that the TL is readable. Keywords: linguistics competence, translation competence, CAT tool, informative tex

Rancang Bangun Game Fighting Pewayangan Bahuraksa Arena

Wayang adalah salah satu pertunjukkan yang dimiliki oleh Indonesia, dan salah satu kisah wayang yang sering digunakan adalah “Mahabharata”. Menceritakan konflik antara Pandawa dan Kurawa, dari kedua belah pihak  memiliki  prajurit  ataupun  ksatria  yang  memiliki  kesaktian  dan  cara  bertarung  sendiri.  Sehingga  sangat cocok untuk di kembangkan menjadi sebuah  game  fighting.  Game  sangat populer di semua kalangan baik dari dewasa hingga anak kecil, terutama di  platform mobile, karena  game  mobile  bisa dimainkan dimana  saja. Game fighting  sendiri adalah salah satu  genre  game  yang dimana seorang pemain mengendalikan salah satu karakter dan bertarung dengan jarak yang dekat dengan seorang lawan. game ini di buat dengan menggunakan metode NGram  untuk  menghasilkan  kecerdasan  buatan  yang  dapat  menentukan  pergerakan  lawan  atau  yang  di  sebut dengan NPC (Non-Player  Character).  N-gram adalah metode untuk memprediksi gerakan pemain, pemain akan melakukan  tindakan  seperti  gerak  maju,  mundur,  lompat,  jongkok,  menyerang  1  dan  menyerang  2  kemudian kecerdasan  buatan.  Sehingga  metode  N-gram  sangat  cocok  untuk  di  implementasikan  pada  game  ber-genre fighting