PERBANDINGAN METODE KNOWLEDGE GRAPH DAN METODE CONCEPTUAL GRAPH SEBAGAI TEKNIK REPRESENTASI TEKS BERBAHASA INDONESIA KUNEDI

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PERBANDINGAN METODE KNOWLEDGE GRAPH DAN METODE CONCEPTUAL GRAPH SEBAGAI TEKNIK REPRESENTASI TEKS BERBAHASA INDONESIA KUNEDI"

Transkripsi

1 PERBANDINGAN METODE KNOWLEDGE GRAPH DAN METODE CONCEPTUAL GRAPH SEBAGAI TEKNIK REPRESENTASI TEKS BERBAHASA INDONESIA KUNEDI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 203

2

3 PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Perbandingan Metode Knowledge Graph dan Conceptual Graph sebagai Teknik Representasi Teks Berbahasa Indonesia adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini. Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor. Bogor, September 203 Kunedi NIM G

4 ABSTRAK KUNEDI. Perbandingan Metode Knowledge Graph dan Metode Conceptual Graph sebagai Teknik Representasi Teks Berbahasa Indonesia. Dibimbing oleh SRI NURDIATI dan FARIDA HANUM. Metode knowledge graph (KG) dan conceptual graph (CG) ialah metode dalam matematika yang dapat memudahkan dalam memahami isi suatu teks. Untuk mengetahui efektivitas kedua metode, perlu dilakukan perbandingan kedua metode. Tujuan penelitian ini ialah membandingkan metode knowledge graph dan conceptual graph dalam merepresentasikan suatu teks berbahasa Indonesia. Langkah yang dilakukan ialah dengan analisis kalimat dan pembuatan graf pada contoh kalimat menggunakan kedua metode. Hasil penelitian menyatakan bahwa metode knowledge graph dan conceptual graph dapat diterapkan sebagai teknik representasi teks berbahasa Indonesia. Berdasarkan aspek proses, KG lebih mudah daripada CG karena KG mempunyai batasan konsep yang jelas dan relasi yang terbatas. Berdasarkan aspek struktur graf, fokus arah graf KG tertuju pada konsep yang diterangkan, sedangkan fokus arah graf CG tertuju pada konsep yang menerangkan. Berdasarkan aspek tujuan jangka panjang, KG mendukung dalam abstraksi dari teks secara otomatis, efektif dan efisien, sedangkan CG belum mendukung abstraksi. Metode knowledge graph dipercaya lebih fisibel dalam prosedur automatisasi. Kata kunci: conceptual graph, graf, knowledge graph, teks ABSTRACT KUNEDI. Comparison of Knowledge Graph and Conceptual Graph Methods as the Indonesian Text Representation Technique. Supervised by SRI NURDIATI and FARIDA HANUM. Knowledge graph (KG) and conceptual graph (CG) methods are mathematical concepts that can be simplified to understand the content of a text. To determine the effectiveness of both methods, this thesis compares both of them. The objective of this research is to compare the knowledge graph and conceptual graph methods in representing the Indonesian text. The Research carried out by analyzing sentences and creating graph on the sample sentences using both methods. The study states that the knowledge graph and conceptual graph methods can be applied as the Indonesian text representation techniques. Based on the aspect of the process, KG is easier than CG because KG has limited number of concepts and relationships. In the aspect of the results, KG has focused on the concept which is explained, meanwhile CG has focused on the concept which is explaining. Based on the aspect of long time goal, KG supports the automatical abstraction of text, effectively and efficiently, whereas CG does not yet support for abstraction. Knowledge graph method is more feasible for an automatic procedure. Keyword: conceptual graph, graph, knowledge graph, text

5 PERBANDINGAN METODE KNOWLEDGE GRAPH DAN METODE CONCEPTUAL GRAPH SEBAGAI TEKNIK REPRESENTASI TEKS BERBAHASA INDONESIA KUNEDI Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains pada Departemen Matematika DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 203

6

7 Judul Skripsi : Perbandingan Metode Knowledge Graph dan Metode Conceptual Graph sebagai Teknik Representasi Teks Berbahasa Indonesia Nama : Kunedi NIM : G Disetujui oleh Dr Ir Sri Nurdiati, MSc Pembimbing I Dra Farida Hanum, MSi Pembimbing II Diketahui oleh Dr Berlian Setiawaty, MS Ketua Departemen Tanggal Lulus:

8 PRAKATA Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta ala atas segala karunia-nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam karya ilmiah ini ialah teknik representasi teks, dengan judul Perbandingan Metode Knowledge Graph dan Metode Conceptual Graph sebagai Teknik Representasi Teks Berbahasa Indonesia. Terima kasih penulis ucapkan kepada Ibu Dr Ir Sri Nurdiati, MSc dan Ibu Dra Farida Hanum, MSi selaku pembimbing, serta Bapak Ruhiyat, MSi selaku dosen penguji yang telah banyak memberi ilmu, nasehat, dan masukan dalam penyusunan karya ilmiah ini. Ungkapan terima kasih penulis ucapkan kepada kedua orang tua penulis, yaitu Bapak Durmin dan Ibu Senol beserta seluruh keluarga yang senantiasa memberikan doa dan kasih sayangnya. Terima kasih juga penulis ucapkan kepada Ibu Ketua Departemen Matematika, seluruh staf dosen, staf tata usaha, dan teman-teman mahasiswa Departemen Matematika angkatan 44, 45, 46, dan 47, serta segenap keluarga GUMATIKA IPB, keluarga Mitrasiswa, dan PPM Al-Inayah yang selalu memberikan semangat, dukungan, dan motivasinya. Semoga karya ilmiah ini bermanfaat. Bogor, September 203 Kunedi

9 DAFTAR ISI DAFTAR TABEL vi DAFTAR GAMBAR vi PENDAHULUAN Latar Belakang Tujuan 2 TINJAUAN PUSTAKA 2 METODOLOGI PENELITIAN 7 HASIL DAN PEMBAHASAN 9 Studi Literatur 9 Pengolahan Teks Menggunakan Metode Knowledge Graph 0 Pengolahan Teks Menggunakan Metode Conceptual Graph 9 Analisis Perbandingan Kedua Metode 25 SIMPULAN DAN SARAN 29 Simpulan 29 Saran 29 DAFTAR PUSTAKA 30 LAMPIRAN 3 RIWAYAT HIDUP 32

10 DAFTAR TABEL Daftar kata benda beserta kemunculannya 3 2 Daftar pengelompokan kata benda yang memiliki kemiripan arti 3 3 Daftar konsep setiap kalimat 9 4 Analisis perbandingan metode knowledge graph dan conceptual graph 28 DAFTAR GAMBAR Contoh graf dengan 4 simpul 2 2 Contoh knowledge graph 4 3 Contoh conceptual graph 5 4 Penulisan relasi ALI untuk kucing dalam karya ilmiah ini 4 5 Word graph bentuk penulisan awal untuk a pada kalimat ke- 4 6 Word graph untuk a pada kalimat ke- 5 7 Word graph untuk b pada kalimat ke- 5 8 Sentence graph untuk kalimat ke- 5 9 Sentence graph untuk kalimat ke Sentence graph untuk kalimat ke-3 7 Sentence graph untuk kalimat ke Sentence graph untuk kalimat ke Conceptual graph untuk kalimat ke Conceptual graph untuk kalimat ke Conceptual graph untuk kalimat ke Conceptual graph untuk kalimat ke Conceptual graph untuk kalimat ke-5 25

11 PENDAHULUAN Latar Belakang Dalam memahami bahan bacaan atau teks biasanya pembaca harus membaca keseluruhan teks tersebut. Hal ini tentunya membutuhkan waktu yang cukup lama untuk memahami intisari bacaan atau menangkap suatu pengetahuan dari bacaan tersebut. Salah satu cara ialah membuat suatu visualisasi dari bahan bacaan tersebut. Sebagian pembaca lebih suka melihat visualisasi sebuah data atau bahan bacaan karena dapat lebih cepat menangkap informasi yang terkandung di dalamnya. Menurut Abbas (20), beberapa metode atau teknik representasi secara matematis antara lain metode knowledge graph (KG), metode concept mapping (CM), metode conceptual graph (CG), dan metode semantic network (SN). Pada karya ilmiah sebelumnya, Abbas (20) telah membahas tentang perbandingan metode knowledge graph dan concept mapping sebagai teknik menangkap pengetahuan dari teks dan Anwar (203) telah membahas tentang perbandingan metode knowledge graph dan conceptual graph untuk merepresentasikan teks berbahasa Inggris. Metode knowledge graph merupakan suatu metode baru di bidang Natural Language Processing (NLP). Metode ini termasuk ke dalam kategori jaringan semantik (Zhang 2002). Selanjutnya metode knowledge graph diperluas untuk merepresentasikan bahasa alami (Nurdiati dan Hoede 2008b). Di awal perkembangan metode knowledge graph pada tahun 982, bahasa yang digunakan ialah bahasa Inggris. Dalam beberapa tahun ini, sedang dikembangkan penelitian metode knowledge graph untuk dokumen berbahasa Indonesia. Dalam karya ilmiah ini, metode knowledge graph yang digunakan ialah metode yang telah dikerjakan oleh Febriatmoko (20) dengan menggunakan konsep kata benda. Menurut Sowa (976), metode conceptual graph ialah sebuah teknik representasi untuk logika khususnya abstract syntax (AS). Dalam istilah lain, conceptual graph merupakan sebuah metode untuk merepresentasikan teks ke dalam sebuah graf yang terdiri atas concept dan conceptual relation yang dihubungkan dengan busur berarah (arc). Penelitian tentang metode conceptual graph sejauh ini baru untuk teks berbahasa Inggris sedangkan untuk teks berbahasa Indonesia belum dikembangkan. Dalam karya ilmiah ini, metode conceptual graph dan metode knowledge graph akan digunakan sebagai metode representasi teks berbahasa Indonesia. Kedua metode ini akan dianalisis sebagai dasar untuk merancang aturan yang dapat menampilkan intisari suatu pengetahuan secara otomatis dan akan dibandingkan berdasarkan beberapa aspek perbandingan. Tujuan Penelitian Tujuan dari karya ilmiah ini ialah membandingkan metode knowledge graph dan metode conceptual graph dalam merepresentasikan suatu teks berbahasa Indonesia.

12 TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini akan dijelaskan beberapa definisi dalam teori graf secara umum, knowledge graph, conceptual graph, dan kelas kata guna menggali pemahaman mengenai masalah penelitian dan pemecahan masalahnya. Graf dan Graf Berarah Graf Graf G ialah pasangan terurut (V,E) dengan V himpunan takkosong dan berhingga dari elemen-elemen graf yang disebut simpul (verteks, node) dan E himpunan berhingga edge (sisi) (Chartrand dan Oellermann 993). Contoh: Graf dengan V= {u, v, w, x}; dan E= {uv, uw, wx} diberikan pada Gambar. Gambar Contoh graf dengan 4 simpul Graf Berarah Graf berarah (digraph) D ialah pasangan berurut (V,A) dengan V ialah himpunan takkosong dari sejumlah berhingga elemen yang disebut simpul (node) dan A ialah himpunan berhingga (tidak perlu berbeda) dari pasangan terurut elemen-elemen dalam V yang disebut sisi berarah (arc) (Wilson & Lowell 979). Knowledge Graph Menurut Zhang (2002), teori knowledge graph merupakan suatu sudut pandang yang dapat digunakan untuk menggambarkan bahasa manusia dalam bentuk graf. Perbedaan yang mendasar antara teori knowledge graph dengan teori representasi lain ialah teori knowledge graph menggunakan ontologi atau relasi yang jumlahnya terbatas. Teori knowledge graph mampu melukiskan atau menggambarkan aspek semantik yang lebih mendasar, dengan menggunakan sejumlah relasi yang banyaknya terbatas. Konsep Konsep merupakan komponen terpenting dalam pemikiran manusia. Konsep merupakan suatu yang penting dalam membentuk suatu pengertian dari khusus ke umum atau sebaliknya. Konsep terdiri atas kata benda dan kata kerja (Zhang 2002). Konsep dibedakan menjadi tiga jenis, yaitu token, type, dan name. a Token Token ialah simbol yang menggambarkan persepsi seseorang. Dalam knowledge graph, token merupakan konsep yang dipahami oleh seseorang menurut cara pandang masing-masing, sehingga token ini bersifat subjektif. Setiap persepsi selalu berhubungan dengan token. Sebuah konsep berhubungan dengan arti dari kata (Zhang 2002). Contoh sebuah token ialah: misalkan seseorang menemukan kata apel, orang tersebut dapat menghubungkan hal ini dengan

13 informasi bentuk, warna, dan rasa demikian juga orang lain akan menghubungkan dengan hal yang berbeda. Token dalam teori knowledge graph dinyatakan dengan simbol. Seseorang dalam mengamati sesuatu, pada kenyataannya akan selalu dibandingkan dengan dunia nyata. Dengan demikian dalam teori knowledge graph segala sesuatu akan dihubungkan dengan token. b Type Type ialah konsep yang berupa informasi umum dan bersifat objektif karena merupakan kesepakatan yang dibuat sebelumnya. Contoh: buah, binatang. c Name Name ialah sesuatu yang bersifat individual. Type dan name dalam teori knowledge graph direpresentasikan dengan cara yang hampir sama. Namun demikian bukan berarti bahwa keduanya tidak dapat dibedakan. Type dan name dibedakan oleh jenis relasi yang menghubungkannya dengan token (Rusiyamti 2008). Relationship Relationship antar-token mendeskripsikan kehidupan nyata. Dalam teori knowledge graph, diperlukan prinsip penggunaan relationship yang terbatas. Ontologi ialah basic relationship yang membatasi pertumbuhan relationship yang tidak terbatas. Menurut Zhang (2002), hubungan (relationship) yang dibentuk direpresentasikan dengan sebuah simpul, 8 binary relationship, dan 4 frame relationship. Binary relationship tersebut ialah: Relasi ALI (Alikeness) Relasi ALI digunakan untuk menghubungkan type dan token dengan tanda panah ke arah token. 2 Relasi CAU (Causality) Relasi CAU digunakan untuk menghubungkan dua token yang memiliki hubungan sebab akibat atau suatu hal yang memengaruhi sesuatu yang lain. Relasi CAU bisa juga untuk menghubungkan dua konsep yang terdiri atas kata benda dan kata kerja atau untuk menghubungkan subjek dengan predikat atau predikat dengan objek. 3 Relasi EQU (Equality) Relasi EQU digunakan untuk menghubungkan sebuah name dengan token. Relasi ini biasa juga untuk menyatakan kata hubung seperti ialah. 4 Relasi SUB (Subset) Relasi ini digunakan untuk menunjukkan jika terdapat dua buah token dan salah satunya merupakan bagian dari yang lainnya. 5 Relasi DIS (Disparateness) Relasi ini merupakan relasi perbedaan atau ketaksamaan. Relasi ini digunakan untuk menggambarkan bahwa antara dua token tidak ada hubungannya. Jika A DIS B, maka A B = Ø. 6 Relasi ORD (Ordering) Relasi ordering menyatakan bahwa dua hal memiliki urutan tertentu, baik urutan waktu, urutan tempat, atau urutan menurut derajat tertentu. 7 Relasi PAR (attribute) Relasi PAR digunakan untuk menyatakan bahwa sesuatu mempunyai sifat sesuatu yang lainnya. 3

14 4 8 Relasi SKO (Skolem) Dua buah token dalam teori knowledge graph dihubungkan dengan relasi SKO jika informasi token yang satu bergantung pada token yang lain. Word Graph Menurut Rusiyamti (2008), word graph merupakan graf dari kata. Dalam teori KG setiap kata berhubungan dengan sebuah word graph, menyatakan arti dari kata dan disebut dengan semantic word graph. Gabungan beberapa word graph dari kata-kata dalam suatu kalimat menghasilkan sentence graph. Word graph dapat dinyatakan sebagai graf berarah yang diberi label. Beberapa sentence graph yang digabung dalam sebuah teks disebut text graph, dan memuat pengetahuan yang terkandung dalam suatu teks (Hoede dan Nurdiati 2008a). Contoh Penggunaan Knowledge Graph Dalam Febriatmoko (20) diberikan contoh penggunaan metode KG untuk kalimat Ketahanan pangan menunjukkan eksistensinya, jika setiap rumah tangga selalu dapat mengakses, secara fisik maupun ekonomi, memperoleh pangan yang cukup aman dan sehat bagi seluruh anggotanya. Dalam kalimat tersebut terdapat beberapa frasa kata benda berikut: a: ketahanan pangan b: eksistensinya c: rumah tangga d: pangan yang cukup aman dan sehat e: anggotanya Kalimat tersebut dapat dinyatakan sebagai: a menunjukkan b jika setiap c, dapat mengakses, memperoleh d bagi e, atau jika c dapat mengakses d bagi e, maka a menunjukkan b. Artinya, jika rumah tangga dapat mengakses pangan bagi anggotanya, maka ketahanan pangan menunjukkan eksistensinya. Gambar 2 Contoh knowledge graph Berdasarkan penjelasan tersebut, kalimat tersebut dapat direpresentasikan menjadi sebuah graf. Gambar 2 menunjukkan sentence graph untuk kalimat Ketahanan pangan menunjukkan eksistensinya, jika setiap rumah tangga selalu dapat mengakses, secara fisik maupun ekonomi, memperoleh pangan yang cukup aman dan sehat bagi seluruh anggotanya.

15 5 Conceptual Graph Conceptual Graph (CG) Dalam Sowa (976), conceptual graph ialah sebuah graf bipartite, terbatas, dan terhubung yang terdiri atas sebuah himpunan simpul (node) berlabel konsep, sebuah himpunan simpul berlabel conceptual relation (relasi konseptual), dan sebuah himpunan sisi berarah yang menghubungkan langsung simpul konsep dan simpul relasi. Conceptual graph merupakan sebuah metode untuk merepresentasikan teks ke dalam sebuah graf yang terdiri atas konsep dan conceptual relation yang dihubungkan dengan sisi berarah. Conceptual graph dapat mendeklarasikan grafik yang dapat digunakan untuk merepresentasikan pengetahuan atau untuk mendukung sistem otomatis dalam penalaran pengetahuan. Menurut Sowa (976), konsep ialah sebuah simpul di dalam conceptual graph yang mempunyai makna sebagai entitas, himpunan entitas, atau interval dari entitas. Conceptual relation ialah sebuah simpul di dalam conceptual graph yang mempunyai nol atau lebih sisi berarah, sehingga setiap sisi berarah menghubungkan conceptual relation ke beberapa konsep. Contoh Penggunaan Conceptual Graph Dalam Sowa (976) diberikan contoh penggunaan metode CG untuk kalimat John is going to Boston by bus. Pada Gambar 3 terdapat empat simpul konsep: Person, go, Boston, dan bus. Keempat simpul konsep tersebut dihubungkan oleh lima sisi berarah ketiga simpul conceptual relations: agnt (=agent), dest (=destination), dan inst (=instrument). Gambar 3 Contoh conceptual graph Kelas Kata Semantik dalam bahasa Yunani, semanein yang artinya berarti, bermaksud ; semanticos yang artinya makna. Secara harfiah, semantik ialah cabang ilmu bahasa yang meneliti makna dalam bahasa tertentu, mencari asal-usul dan perkembangan arti kata, mempelajari klasifikasi perubahan kata-kata atau bentuk bahasa sebagai faktor dalam perkembangan bahasa (Keraf 99). Menurut Keraf (99), berdasarkan struktur bentuk, morfologi dan kelompok kata, kata dibagi menjadi empat kelas besar, yaitu: kelas kata benda yang memuat subkelas kata ganti dan kata sandang, 2 kelas kata kerja, 3 kelas kata sifat yang memuat subkelas kata bilangan,

16 6 4 kelas kata tugas yang memuat subkelas kata depan, kata sambung, kata keterangan. Kata Benda Kata benda ialah semua kata yang dapat diterangkan atau diperluas dengan yang + kata sifat. Contohnya: perumahan, kesadaran, dan udara ialah kata benda karena dapat diperluas dengan yang + kata sifat yaitu: perumahan yang baru, kesadaran yang tinggi, dan udara yang bersih. Kata ganti termasuk dalam subkelas kata benda karena kata-kata ini dipakai untuk mengganti kata benda atau yang dibendakan pada posisi tertentu. Menurut sifat dan fungsinya, kata ganti dibedakan menjadi: kata ganti orang, kata ganti milik, kata ganti penunjuk, kata ganti penghubung, kata ganti penanya, dan kata ganti taktentu (Keraf 99). Kata Kerja Menurut Keraf (99), kata kerja ialah segala macam kata yang dapat diperluas dengan kelompok kata dengan + kata sifat. Berdasarkan relasinya dengan objek, kata kerja dibagi menjadi dua, yaitu: kata kerja transitif yaitu kata kerja yang membutuhkan objek Contoh: memukul, menerima, melempar, menghancurkan, memberi 2 kata kerja intransitif yaitu kata kerja yang tidak membutuhkan objek Contoh: mandi, datang, merupakan, berbicara, berasaskan Pancasila Berdasarkan fungsinya sebagai predikat, kata kerja dibedakan: kata kerja penuh yaitu kata kerja yang langsung berfungsi sebagai predikat, 2 kata kerja bantu. Ada tiga macam kata kerja bantu yang dapat dirangkai bersama untuk membatasi kata kerja utama, yaitu: a keharusan: harus, mesti, perlu, b kemampuan: dapat, sanggup, mampu, boleh, bisa, c keinginan: ingin, hendak, mau, suka. Kata Sifat Menurut Keraf (99), berdasarkan segi semantik, kata sifat dapat dibagi menjadi: Deskripsi warna Contoh: hitam, putih, ungu, cokelat, biru, jingga, nila, kuning. 2 Deskripsi ukuran Contoh: luas, sempit, dalam, tipis, dingin, panas, singkat, cepat, muda, tua. 3 Deskripsi suasana hati Contoh: sedih, gembira, perih, bahagia, susah, terharu, senang. 4 Deskripsi kualitas Contoh: sukar, canggih, rumit, miskin, bijaksana, bulat, mentah, jinak. 5 Deskripsi penyerapan (berhubungan dengan apa yang diserap pancaindera) Contoh: bersih, kabur, harum, kasar, manis, pedas, pahit. Kata Tugas Menurut Keraf (99), kata tugas ialah kelas kata yang hanya menduduki fungsi bawahan kalimat, serta dari sudut semantik hanya mengandung konsep-

17 konsep relasional. Kata tugas memuat subkelas kata depan, kata keterangan, dan kata sambung. Kata depan Contoh: di, ke, dari, pada, kepada, sampai, akan, dengan, serta, karena, sebab. 2 Kata keterangan Contoh: sangat, amat, agaknya, sungguh, mungkin, memang, terlalu, sekali. 3 Kata hubung Contoh: ialah, maupun, ketika, setelah, tetapi, melainkan, sebab, seperti, supaya, agar, jika, semakin, misalnya, padahal. 7 METODOLOGI PENELITIAN Pada bab ini akan dijelaskan kerangka pendekatan studi prosedur atau tahapan yang akan dilakukan dalam penelitian ini. Tahapan-tahapan tersebut ialah studi literatur, pengolahan teks menggunakan metode knowledge graph, pengolahan teks menggunakan metode conceptual graph, dan analisis perbandingan kedua metode. Studi Literatur Tahap studi literatur disebut juga tahap praproses. Pada tahap ini, kegiatankegiatan yang dilakukan ialah mengumpulkan data berupa bahan pustaka yang mencakup tentang metode knowledge graph, conceptual graph, tata bahasa Indonesia terutama tentang konsep kata benda, dan objek penelitian yang berupa dokumen atau teks berbahasa Indonesia. Data tersebut diambil dari jurnal ilmiah, buku-buku, internet, dan hasil penelitian yang berkaitan dengan karya ilmiah ini. Pengolahan Teks Menggunakan Metode Knowledge Graph Langkah-langkah yang dilakukan pada pengolahan teks menggunakan metode knowledge graph ialah analisis kalimat untuk menentukan komponen KG dan pembuatan graf. Analisis Kalimat untuk Menentukan Komponen Knowledge Graph Komponen-komponen knowledge graph perlu ditentukan terlebih dahulu agar memudahkan dalam pembuatan graf. Beberapa tahapan dalam menganalisis kalimat ialah menentukan konsep dan menentukan relasi dalam knowledge graph. Penentuan konsep Penentuan konsep kata benda merupakan langkah awal dari pengolahan teks menggunakan metode knowledge graph. Menurut Zhang (2002), konsep terdiri atas kata benda dan kata kerja. Dalam karya ilmiah ini, metode knowledge graph (KG) yang digunakan ialah metode yang menggunakan konsep kata benda. Peneliti sebelumnya yang menggunakan konsep kata benda ialah Febriatmoko (20). Keputusan untuk membatasi konsep kata benda karena kata benda merupakan salah satu kelas kata yang paling banyak muncul dalam suatu teks atau dokumen.

18 8 Kata benda dipilih dari setiap kalimat berdasarkan ciri-cirinya. Kemudian kata benda yang telah dipilih dihitung kemunculannya dan dikelompokkan berdasarkan kesamaan makna kata atau bentuk kata umumnya, selanjutnya akan dipilih sebagai konsep. Tetapi tidak seluruh kata benda akan digunakan sebagai konsep, melainkan hanya kata benda yang kemunculannya pada teks minimal sama dengan threshold yang ditentukan. Threshold digunakan untuk membatasi banyaknya konsep yang akan digunakan dalam analisis. 2 Penentuan relasi (relationship) Setelah konsep kata benda diperoleh, selanjutnya akan ditentukan relasi antarkonsep. Menurut Zhang (2002), dalam teori knowledge graph diperlukan prinsip penggunaan relationship yang terbatas. Pada Bab Tinjauan Pustaka telah dijelaskan bahwa terdapat delapan binary relationship, yaitu ALI, CAU, EQU, SUB, DIS, ORD, PAR, dan SKO. Dalam karya ilmiah ini hanya digunakan empat relasi yaitu ALI, CAU, SUB, dan PAR, karena empat relasi ini yang sering muncul dalam kalimat. Pembuatan Graf Pada tahap ini, akan dilakukan pembuatan graf dari setiap kalimat yang telah ditentukan. Proses pembuatan graf ini sangat bergantung pada hasil analisis kalimat karena graf representasi dari knowledge graph harus memperhatikan relasi antarkonsep yang sesuai. Hasil dari tahap ini berupa gambar graf representasi. Pengolahan Teks Menggunakan Metode Conceptual Graph Langkah-langkah yang dilakukan pada pengolahan teks menggunakan metode conceptual graph ialah analisis kalimat untuk menentukan komponen CG dan pembuatan graf. Hasil dari tahap ini selanjutnya akan dibandingkan dengan hasil yang diperoleh menggunakan metode knowledge graph. Analisis Kalimat untuk Menentukan Komponen Conceptual Graph Komponen-komponen conceptual graph perlu ditentukan terlebih dahulu agar memudahkan dalam pembuatan graf. Beberapa tahapan dalam menganalisis kalimat ialah menentukan konsep dan menentukan relasi dalam conceptual graph. Penentuan konsep Menurut Sowa (976), konsep ialah sebuah simpul di dalam conceptual graph yang mempunyai makna sebagai entitas, himpunan entitas, atau interval dari entitas. Penentuan konsep kata benda merupakan langkah awal dari pengolahan teks menggunakan metode conceptual graph. Dalam karya ilmiah ini, konsep yang akan digunakan pada conceptual graph tidak hanya kata benda, tetapi memungkinkan semua kelas kata dapat dijadikan konsep. Menurut Keraf (99), kata dibagi menjadi empat kelas besar, yaitu kelas kata benda, kelas kata kerja, kelas kata sifat, dan kelas kata tugas. Dalam karya ilmiah ini, kelas kata tugas tidak dijadikan sebagai konsep karena kata tugas tidak dapat menggambarkan makna kalimat sehingga konsep yang digunakan ialah kata benda, kata kerja, dan kata sifat. 2 Penentuan relasi (Conceptual relation) Setelah konsep kata benda diperoleh, selanjutnya akan ditentukan relasi penghubung antarkonsep (conceptual relation). Relasi pada metode CG tidak ada

19 batasannya. Menurut Sowa (976), relasi yang digunakan ialah sebuah kata yang mempunyai makna sehingga relasi tersebut dapat menggambarkan keterkaitan antara dua konsep dengan tepat, contohnya relasi agnt (agent), thme (theme), attr (attribute), dan part. Pembuatan Graf Pada subbab ini akan dijelaskan proses pembuatan graf menggunakan metode conceptual graph. Pada tahap ini, akan dilakukan pembuatan graf dari setiap kalimat yang telah ditentukan. Proses pembuatan graf sangat bergantung pada hasil analisis kalimat karena graf representasi dari conceptual graph harus memperhatikan relasi antarkonsep yang sesuai. Analisis Perbandingan Metode Knowledge Graph dan Conceptual Graph Pada tahap ini, akan dilakukan analisis perbandingan dari metode knowledge graph dan metode conceptual graph. Analisis perbandingan merupakan tahap paling penting dalam karya ilmiah ini karena hasil analisis dapat dijadikan parameter keefektifan kedua metode sebagai teknik representasi pengetahuan. Menurut Abbas (20), dalam melakukan analisis perbandingan dua metode representasi teks, aspek-aspek yang perlu dibahas ialah aspek proses, aspek sruktur graf, dan aspek tujuan jangka panjang. Dengan demikian, dalam penelitian ini akan dilakukan analisis perbandingan yang ditinjau dari tiga aspek tersebut. 9 HASIL DAN PEMBAHASAN Karya ilmiah ini membahas penerapan metode knowledge graph dan metode conceptual graph serta analisis perbandingan kedua metode dalam merepresentasikan teks berbahasa Indonesia. Dalam pembahasan ini dijelaskan mengenai beberapa tahapan analisis teks seperti yang telah dijelaskan pada metodologi penelitian. Studi Literatur Studi literatur termasuk tahap praproses. Dalam penentuan objek penelitian yang berupa dokumen atau teks berbahasa Indonesia, telah dipilih lima kalimat dari teks berjudul Energi terbarukan menuju pencerahan energi di masa depan oleh Lestarini (202). Lima kalimat yang dipilih tersebut ialah sebagai berikut: Pemerintah saat ini tengah mengembangkan energi baru terbarukan (renewable energy). 2 Energi ini menyediakan kebutuhan dasar akan air bersih, fasilitas kesehatan, sampai penerangan. 3 Oleh karena itu, PT Pertamina (Persero) berkomitmen meningkatkan pemanfaatan energi baru terbarukan dengan mengembangkan pemanfaatan panas bumi. 4 Kebijakan energi juga harus berwawasan lingkungan. 5 Indonesia merupakan negara yang memiliki beragam sumber energi.

20 0 Alasan memilih kelima kalimat tersebut karena dapat diolah sekaligus menggunakan metode knowledge graph dan conceptual graph. Pengolahan Teks Menggunakan Metode Knowledge Graph Proses pengolahan teks memerlukan beberapa tahapan, di antaranya analisis kalimat untuk menentukan komponen knowledge graph dan proses pembuatan graf. Analisis Kalimat untuk Menentukan Komponen Knowledge Graph Dalam karya ilmiah ini, metode knowledge graph yang digunakan ialah metode knowledge graph dengan konsep kata benda. Keputusan untuk membatasi konsep kata benda karena kata benda merupakan salah satu kelas kata yang paling banyak muncul dalam suatu teks atau dokumen-dokumen. Menurut Oktantrika (200), kriteria kata benda yang digunakan untuk menganalisis kalimat menggunakan metode knowledge graph antara lain: benda konkret yaitu benda-benda yang dapat ditangkap oleh pancaindera, 2 benda abstrak yaitu benda-benda yang tidak dapat ditangkap oleh pancaindera, 3 semua kata benda yang mengandung morfem terikat (imbuhan) ke-an, per-an, pe-, -an. Penentuan konsep kata benda dan relasi yang menghubungkannya dapat dijelaskan sebagai berikut: Kalimat ke- Kalimat pertama berbunyi Pemerintah saat ini tengah mengembangkan energi baru terbarukan (renewable energy). Pada kalimat tersebut terdapat kata benda atau frasa kata benda berikut: a: pemerintah b: energi baru terbarukan Penjelasan: Pada a terdapat satu konsep kata benda yaitu pemerintah. Pada b terdapat satu konsep kata benda yaitu energi baru terbarukan. Kata energi tidak dipisahkan dengan frasa kata baru terbarukan agar dapat menggambarkan makna frasa kata benda tersebut. Kalimat tersebut dapat dinyatakan sebagai: a tengah mengembangkan b, atau adanya a akan mengakibatkan berkembangnya b. Artinya, adanya pemerintah akan mengakibatkan berkembangnya energi baru terbarukan. Dengan menggunakan relasi dalam KG, maka relasi yang menghubungkan a dan b ialah CAU, atau dapat dinyatakan sebagai a CAU b. Kalimat ke-2 Kalimat kedua berbunyi Energi ini menyediakan kebutuhan dasar akan air bersih, fasilitas kesehatan, sampai penerangan. Pada kalimat tersebut terdapat kata benda atau frasa kata benda berikut: a: energi ini b: kebutuhan dasar c: air bersih

21 d: fasilitas kesehatan e: penerangan Penjelasan: Pada a terdapat kata energi yang diikuti kata penunjuk ini. Kata ini mengacu pada kata baru terbarukan sehingga dapat menjadi frasa kata benda energi baru terbarukan. Dengan demikian, terdapat satu konsep kata benda yaitu energi baru terbarukan. Pada b terdapat dua konsep kata benda yaitu kebutuhan dan dasar. Kata dasar merupakan sifat atau keterangan bagi kata kebutuhan, sehingga kata kebutuhan dasar bermakna kebutuhan yang pokok atau penting bagi masyarakat luas. Hubungan yang tepat bagi dua kata tersebut ialah PAR, atau dapat dinyatakan dasar PAR kebutuhan. Pada c terdapat satu kata benda yaitu air dan satu kata sifat yaitu bersih. Kata bersih merupakan kata sifat yang menerangkan kata air sehingga tidak dijadikan sebagai konsep. Dengan demikian, pada c hanya terdapat satu konsep kata benda yaitu air. Pada d terdapat dua kata benda yaitu fasilitas dan kesehatan. Kata fasilitas merupakan sifat atau keterangan bagi kata kesehatan, namun dalam konteks kalimat ini cukup dinyatakan kesehatan dan hal ini tidak mengurangi 2 makna fasilitas kesehatan sehingga hanya terdapat satu konsep kata benda yaitu kesehatan. Pada e terdapat satu kata benda yaitu penerangan sehingga kata keterangan digunakan sebagai konsep kata benda. Kalimat kedua dapat dinyatakan sebagai: a menyediakan b akan c, d, sampai e, atau adanya a dapat mengakibatkan tersedianya b, dengan c, d, e merupakan bagian dari b. Hubungan yang tepat antara a dan b ialah CAU, sehingga dapat dinyatakan sebagai a CAU b. Hubungan yang tepat antara b dengan c, d, e ialah SUB, sehingga dapat dinyatakan c SUB b, d SUB b, dan e SUB b. Kalimat ke-3 Kalimat ketiga berbunyi Oleh karena itu, PT Pertamina (Persero) berkomitmen meningkatkan pemanfaatan energi baru terbarukan dengan mengembangkan pemanfaatan panas bumi. Untuk mempermudah menggambarkannya ke dalam graf, kalimat ini diubah bentuknya menjadi: PT Pertamina (Persero) mengembangkan pemanfaatan panas bumi sebagai energi baru terbarukan. Pengubahan kalimat ini tidak mengubah arti dari kalimat aslinya. Pada kalimat tersebut terdapat kata benda atau frasa kata benda berikut: a: PT Pertamina b: pemanfaatan panas bumi c: energi baru terbarukan Penjelasan: Pada a terdapat satu konsep kata benda yaitu PT Pertamina, sedangkan pada b terdapat dua konsep kata benda yaitu pemanfaatan dan panas bumi. Kata pemanfaatan merupakan sifat atau keterangan bagi panas bumi. Hubungan yang tepat antara pemanfaatan dan panas bumi ialah PAR, atau

22 2 dapat dinyatakan pemanfaatan PAR panas bumi. Pada c terdapat satu konsep kata benda yaitu energi baru terbarukan. Kalimat tersebut dapat dinyatakan sebagai: a mengembangkan b sebagai c, atau adanya a mengakibatkan berkembangnya b dengan b merupakan bagian dari c. Hubungan yang tepat antara a dan b ialah CAU, sehingga dapat dinyatakan a CAU b. Hubungan yang tepat antara b dan c ialah SUB, sehingga dapat dinyatakan b SUB c. Kalimat ke-4 Kalimat keempat berbunyi Kebijakan energi juga harus berwawasan lingkungan. Pada kalimat tersebut terdapat kata benda atau frasa kata benda berikut: a: kebijakan energi b: lingkungan Penjelasan: Pada a terdapat dua konsep kata benda yaitu kebijakan dan energi.kata kebijakan merupakan sifat atau keterangan bagi energi. Hubungan yang tepat antara kebijakan dan energi ialah PAR, atau dapat dinyatakan energi PAR kebijakan. Pada b terdapat satu konsep kata benda yaitu lingkungan. Kalimat tersebut dapat dinyatakan sebagai: a juga harus berwawasan b, atau a harus dapat mengakibatkan suatu kondisi yang mempunyai wawasan b, sehingga diperoleh a CAU b. Kalimat ke-5 Kalimat kelima berbunyi Indonesia merupakan negara yang memiliki beragam sumber energi. Pada kalimat tersebut terdapat kata benda atau frasa kata benda berikut: a: Indonesia b: negara c: beragam sumber energi Dengan cara yang sama seperti kalimat sebelumnya, kalimat tersebut dapat dinyatakan sebagai: a merupakan b yang memiliki c. Kalimat tersebut menunjukkan bahwa c dan a bagian dari b sehingga dapat dikatakan bahwa c SUB b dan a SUB b. Setelah kelima kalimat dianalisis, maka dapat diperoleh konsep kata benda untuk semua kalimat. Dengan berpedoman pada Kamus Besar Bahasa Indonesia (200), daftar kata benda beserta kemunculannya dapat dilihat pada Tabel. Kata benda beserta kemunculannya yang telah diperoleh selanjutnya diurutkan berdasarkan jumlah kemunculannya. Setelah itu, kata benda dikelompokkan berdasarkan kesamaan makna kata atau bentuk kata umumnya. Kata benda yang telah dikelompokkan dan disusun berdasarkan kemunculannya akan dipilih sebagai konsep. Menurut Oktantrika (200), kemiripan makna yang dimaksud yaitu setiap kata yang memiliki kata dasar yang sama, memiliki wujud benda yang sama, atau kata yang memiliki sifat yang sama. Pada Tabel 2 dapat dilihat daftar pengelompokan kata benda yang memiliki kemiripan arti dengan berpedoman pada Kamus Besar Bahasa Indonesia (200).

23 3 Tabel Daftar kata benda beserta kemunculannya Kata Benda pemerintah energi baru terbarukan kebutuhan dasar air fasilitas kesehatan penerangan PT Pertamina pemanfaatan panas bumi lingkungan kebijakan energi Indonesia negara sumber Banyaknya Kemunculan Kalimat Tabel 2 Daftar pengelompokan kata benda yang memiliki kemiripan arti Kata Benda energi baru terbarukan, energi pemerintah, Indonesia, PT Pertamina, negara lingkungan, air pemanfaatan kebutuhan dasar fasilitas kesehatan penerangan kebijakan sumber panas bumi Banyaknya Kemunculan Setelah diperoleh daftar pengelompokan kata benda yang memiliki kemiripan arti, selanjutnya ditentukan nilai threshold yang digunakan. Nilai threshold yang digunakan yaitu satu () karena ukuran contoh kalimat yang diambil hanya lima kalimat dari teks yang ada. Namun nilai ini dapat diubah sesuai dengan kebutuhan (Oktantrika 200). Dengan demikian, semua konsep

24 4 diberi label dan selanjutnya akan digunakan sebagai verteks. Beberapa verteks yang diperoleh ialah sebagai berikut: V: {energi, energi baru terbarukan} V2: {pemerintah, Indonesia, PT Pertamina, negara} V3: {lingkungan, air} V4: {pemanfaatan} V5: {kebutuhan} V6: {dasar} V7: {fasilitas} V8: {kesehatan} V9: {penerangan} V0: {kebijakan} V: {sumber} V2: {panas bumi} Pembuatan Graf Pada tahap sebelumnya telah diperoleh verteks-verteks yang akan digunakan untuk membuat graf dari setiap kalimat. Untuk mempermudah pembuatan graf dari kalimat-kalimat tersebut, relasi ALI akan dinyatakan berbeda. Menurut Febriatmoko (20), relasi ALI dapat dinyatakan seperti pada Gambar 4. Dalam karya ilmiah ini, penulisan relasi ALI menggunakan aturan ini. kucing ALI dituliskan sebagai kucing Gambar 4 Penulisan relasi ALI untuk kucing dalam karya ilmiah ini Berdasarkan hasil analisis kalimat yang telah diperoleh pada tahap sebelumnya, maka kalimat-kalimat tersebut dapat digambarkan dalam graf. Kalimat ke- Kalimat pertama berbunyi Pemerintah saat ini tengah mengembangkan energi baru terbarukan (renewable energy). Pada kalimat tersebut terdapat kata benda atau frasa kata benda berikut: a: pemerintah b: energi baru terbarukan Berdasarkan hasil analisis kalimat pertama pada tahap sebelumnya, maka dapat diperoleh graf dari setiap frasa kata benda sebagai berikut: a: pemerintah Dengan menggunakan aturan dalam knowledge graph, konsep pemerintah dapat digambarkan word graph seperti pada Gambar 5. pemerintah ALI Gambar 5 Word graph bentuk penulisan awal untuk a pada kalimat ke-

25 5 Dalam karya ilmiah ini, relasi ALI dinyatakan seperti pada Gambar 4 sehingga diperoleh word graph seperti pada Gambar 6. pemerintah Gambar 6 Word graph untuk a pada kalimat ke- Selanjutnya, konsep-konsep langsung digambarkan seperti pada Gambar 6 dan tidak dijelaskan kembali penulisan bentuk awalnya. b: energi baru terbarukan Berdasarkan penjelasan pada analisis kalimat, telah diperoleh satu konsep kata benda yaitu energi baru terbarukan, maka diperoleh word graph seperti pada Gambar 7. energi baru terbarukan Gambar 7 Word graph untuk b pada kalimat ke- Kalimat pertama dapat dinyatakan sebagai: a tengah mengembangkan b Penjelasan: Kalimat tersebut menunjukkan adanya pemerintah akan mengakibatkan berkembangnya energi baru terbarukan. Dengan menggunakan relasi dalam KG, maka relasi yang menghubungkan a dan b yang tepat ialah CAU, atau dapat dinyatakan a CAU b. Dengan demikian sentence graph dapat digambarkan seperti pada Gambar 8. pemerintah CAU energi baru terbarukan V2 CAU V Gambar 8 Sentence graph untuk kalimat ke- Kalimat ke-2 Kalimat kedua berbunyi Energi ini menyediakan kebutuhan dasar akan air bersih, fasilitas kesehatan, sampai penerangan. Pada kalimat tersebut terdapat kata benda atau frasa kata benda berikut: a: energi ini (energi baru terbarukan) b: kebutuhan dasar c: air bersih d: fasilitas kesehatan e: penerangan

26 6 Pada a terdapat satu konsep kata benda yaitu energi baru terbarukan. Pada b terdapat dua konsep kata benda yaitu kebutuhan dan dasar. Kata dasar merupakan sifat atau keterangan bagi kata kebutuhan. Hubungan yang tepat bagi dua kata tersebut ialah PAR. Pada c terdapat satu konsep kata benda yaitu air. Pada d terdapat satu konsep kata benda yaitu kesehatan. Pada e terdapat satu konsep kata benda yaitu penerangan. Hubungan yang tepat antara a dan b ialah CAU, sehingga dapat dinyatakan a CAU b. Hubungan yang tepat antara b dan c adalah SUB karena c merupakan bagian dari b. Hubungan yang tepat antara b dan d adalah SUB karena d merupakan bagian dari b. Hubungan yang tepat antara b dan e ialah SUB karena e merupakan bagian dari b. Dengan demikian, hubungan antara b, c, d, dan e dapat dinyatakan c SUB b, d SUB b, dan e SUB b. Sentence graph kalimat kedua dapat dilihat pada Gambar 9. PAR dasar energi baru terbarukan kesehatan CAU SUB air kebutuhan SUB SUB penerangan V6 PAR V8 V CAU SUB V3 V5 SUB SUB V9 Gambar 9 Sentence graph untuk kalimat ke-2 Kalimat ke-3 Kalimat ketiga berbunyi Oleh karena itu, PT Pertamina (Persero) berkomitmen meningkatkan pemanfaatan energi baru terbarukan dengan mengembangkan pemanfaatan panas bumi. Berdasarkan penjelasan pada analisis kalimat ketiga sebelumnya, kalimat tersebut diubah menjadi PT Pertamina (Persero) mengembangkan pemanfaatan panas bumi sebagai energi baru terbarukan. Pengubahan kalimat ini tidak mengubah arti dari kalimat aslinya. Pada kalimat tersebut terdapat kata benda atau frasa kata benda berikut: a: Pertamina

27 7 b: pemanfaatan panas bumi c: energi baru terbarukan Pada a terdapat satu konsep kata benda yaitu pertamina, sedangkan pada b terdapat dua konsep kata benda yaitu pemanfaatan dan panas bumi. Kata pemanfaatan merupakan sifat atau keterangan bagi panas bumi. Hubungan yang tepat antara pemanfaatan dan panas bumi ialah PAR, atau dapat dinyatakan pemanfaatan PAR panas bumi. Pada c terdapat satu konsep kata benda yaitu energi baru terbarukan. Kalimat ketiga dapat dinyatakan sebagai: a mengembangkan b sebagai c, atau adanya a mengakibatkan berkembangnya b dengan b merupakan bagian dari c. Hubungan yang tepat antara a dan b ialah CAU, sehingga dapat dinyatakan a CAU b. Hubungan yang tepat antara b dan c ialah SUB, sehingga dapat dinyatakan b SUB c. Dengan demikian dapat diperoleh sentence graph seperti pada Gambar 0. Pertamina CAU pemanfaatan PAR panas bumi SUB energi baru terbarukan V2 CAU V4 PAR V2 SUB V Gambar 0 Sentence graph untuk kalimat ke-3 Kalimat ke-4 Kalimat keempat berbunyi Kebijakan energi juga harus berwawasan lingkungan. Pada kalimat tersebut terdapat kata benda atau frasa kata benda berikut: a: kebijakan energi b: lingkungan Kalimat tersebut dapat dinyatakan sebagai: a juga harus berwawasan b, atau a harus dapat mengakibatkan adanya wawasan b. Dengan cara yang sama seperti kalimat sebelumnya, maka diperoleh a CAU b. Dengan demikian dapat diperoleh sentence graph seperti pada Gambar.

28 8 kebijakan energi PAR CAU lingkungan V0 V PAR CAU Gambar Sentence graph untuk kalimat ke-4 Kalimat ke-5 Kalimat kelima berbunyi Indonesia merupakan negara yang memiliki beragam sumber energi. Pada kalimat tersebut terdapat kata benda atau frasa kata benda berikut: a: Indonesia b: negara c: beragam sumber energi Dengan demikian, kalimat tersebut dapat dinyatakan sebagai: a merupakan b yang memiliki c, atau c dan a bagian dari b. Dengan cara yang sama seperti pengolahan kalimat sebelumnya, maka diperoleh sentence graph seperti pada Gambar 2. V3 Indonesia SUB negara beragam sumber PAR SUB energi V PAR V2 V SUB Gambar 2 Sentence graph untuk kalimat ke-5 Berdasarkan proses pembuatan graf yang telah dilakukan, penulis dapat memberikan kesimpulan bahwa proses pembuatan graf menggunakan metode knowledge graph cukup mudah karena adanya batasan konsep yang jelas dan relasinya yang terbatas atau pasti.

29 9 Pengolahan Teks Menggunakan Metode Conceptual Graph Tahap ini selanjutnya dijadikan acuan dasar dalam analisis perbandingan dengan metode KG. Langkah yang dilakukan pada pengolahan teks menggunakan metode CG ialah menentukan analisis kalimat untuk menentukan komponen CG dan pembuatan graf. Analisis Kalimat untuk Menentukan Komponen Conceptual Graph Komponen-komponen conceptual graph perlu ditentukan terlebih dahulu agar memudahkan pembuatan graf. Beberapa tahapan dalam menganalisis kalimat ialah menentukan konsep dan menentukan relasi dalam conceptual graph. Penentuan konsep kata benda merupakan langkah awal dari pengolahan teks menggunakan metode conceptual graph. Dalam karya ilmiah ini, konsep yang digunakan pada conceptual graph tidak hanya kata benda, tetapi memungkinkan semua kelas kata dapat dijadikan konsep. Menurut Keraf (99) bahwa kelas kata dibagi menjadi empat di antaranya kelas kata benda, kelas kata kerja, kelas kata sifat, dan kelas kata tugas. Dalam karya ilmiah ini konsep yang digunakan ialah kata benda, kata kerja, dan kata sifat. Kalimat Kalimat ke- Tabel 3 Daftar konsep setiap kalimat Kata Benda atau Frasa Kata Benda -Pemerintah -energi baru terbarukan Daftar konsep Kata Kerja -mengembangkan Kata Sifat Kalimat ke-2 Kalimat ke-3 Kalimat ke-4 Kalimat ke-5 -energi ini (energi baru terbarukan) -kebutuhan -dasar -air -fasilitas -kesehatan -penerangan -Pertamina -pemanfaatan -energi baru terbarukan -bumi -kebijakan -energi -lingkungan -Indonesia -negara -sumber -energi -menyediakan -berkomitmen -meningkatkan -mengembangkan -berwawasan -merupakan -memiliki -bersih -panas -beragam

30 20 Setelah konsep kata benda diperoleh, selanjutnya ditentukan relasi penghubung antarkonsep (conceptual relation). Relasi pada metode CG tidak ada batasan. Dalam Sowa (976), relasi yang digunakan ialah sebuah kata yang mempunyai makna sehingga relasi tersebut dapat menggambarkan keterkaitan antara dua konsep dengan tepat. Konsep yang didapatkan dapat dilihat pada Table 3. Kalimat ke- Kalimat pertama berbunyi Pemerintah saat ini tengah mengembangkan energi baru terbarukan (renewable energy). Pada kalimat tersebut terdapat tiga simpul konsep: pemerintah, mengembangkan, energi baru terbarukan. Selanjutnya, relasi antarkonsep ditentukan berdasarkan aspek semantik yang ada dalam kalimat. Konsep pemerintah dan mengembangkan dihubungkan oleh relasi agnt (agent) karena pemerintah berperan mengembangkan objek. Konsep mengembangkan dan energi baru terbarukan dihubungkan oleh relasi thme (theme) karena tema yang dikembangkan oleh subjek ialah energi baru terbarukan. Kalimat ke-2 Kalimat kedua berbunyi Energi ini menyediakan kebutuhan dasar akan air bersih, fasilitas kesehatan, sampai penerangan. Pada energi ini, terdapat kata energi yang diikuti kata penunjuk ini. Kata ini mengacu pada baru terbarukan sehingga energi ini dapat diubah menjadi energi baru terbarukan. Pada kalimat di atas terdapat tujuh simpul konsep, yaitu energi baru terbarukan, menyediakan, kebutuhan, dasar, air, kesehatan, dan penerangan. Selanjutnya, relasi antarkonsep ditentukan berdasarkan aspek semantik yang ada dalam kalimat. Konsep energi baru terbarukan dan menyediakan dihubungkan oleh relasi agnt (agent) karena energi baru terbarukan berperan sebagai penyedia objek. Konsep menyediakan dan kebutuhan dihubungkan oleh relasi thme (theme) karena tema yang disediakan ialah kebutuhan. Konsep kebutuhan dan dasar dihubungkan oleh relasi attr (attribute) karena dasar merupakan keterangan dari kebutuhan. Konsep kebutuhan dan air dihubungkan oleh relasi part karena air merupakan bagian dari kebutuhan. Demikian juga dengan konsep kesehatan dan penerangan merupakan bagian dari kebutuhan sehingga masing-masing dihubungkan oleh relasi part. Kalimat ke-3 Kalimat ketiga berbunyi PT Pertamina berkomitmen meningkatkan pemanfaatan energi baru terbarukan dengan mengembangkan pemanfaatan panas bumi. Berdasarkan penjelasan pada analisis kalimat ketiga pada metode knowledge graph sebelumnya, kalimat tersebut diubah menjadi PT Pertamina (Persero) mengembangkan pemanfaatan panas bumi sebagai energi baru terbarukan. Pengubahan kalimat ini tidak mengubah arti dari kalimat aslinya. Pada kalimat tersebut terdapat lima simpul konsep, yaitu Pertamina, mengembangkan, pemanfaatan, panas bumi, energi baru terbarukan.

31 Selanjutnya, relasi antarkonsep ditentukan berdasarkan aspek semantik yang ada dalam kalimat. Konsep Pertamina dan mengembangkan dihubungkan oleh relasi agnt (agent) karena Pertamina berperan mengembangkan objek. Konsep mengembangkan dan panas bumi dihubungkan oleh relasi thme (theme) karena tema yang dikembangkan oleh subjek ialah panas bumi. Konsep pemanfaatan dan panas bumi dihubungkan oleh relasi attr (attribute) karena pemanfaatan merupakan keterangan dari panas bumi. Konsep panas bumi dan energi baru terbarukan dihubungkan oleh relasi part karena panas bumi merupakan bagian dari energi baru terbarukan. Kalimat ke-4 Kalimat keempat berbunyi Kebijakan energi juga harus berwawasan lingkungan. Pada kalimat tersebut terdapat empat simpul konsep, yaitu kebijakan, energi, berwawasan, lingkungan. Selanjutnya, relasi antarkonsep ditentukan berdasarkan aspek semantik yang ada dalam kalimat. Konsep kebijakan dan energi dihubungkan oleh relasi attr (attribute) karena kebijakan merupakan keterangan dari energi. Konsep energi dan berwawasan dihubungkan oleh relasi agnt (agent) karena energi berperan membuat objek mempunyai wawasan. Konsep wawasan dan lingkungan dihubungkan oleh relasi thme (theme) karena tema yang dibuat mempunyai wawasan oleh subjek ialah lingkungan. Kalimat ke-5 Kalimat kelima berbunyi Indonesia merupakan negara yang memiliki beragam sumber energi. Pada kalimat tersebut terdapat lima simpul konsep, yaitu Indonesia, negara, memiliki, beragam sumber, energi. Selanjutnya, relasi antarkonsep ditentukan berdasarkan aspek semantik yang ada dalam kalimat. Konsep Indonesia dan negara dihubungkan oleh relasi name karena Indonesia merupakan nama dari negara. Konsep negara dan memiliki dihubungkan oleh relasi agnt (agent) karena negara berperan sebagai pemilik objek. Konsep memiliki dan energi dihubungkan oleh relasi thme (theme) karena tema yang dimiliki oleh oleh subjek ialah energi. Selanjutnya, konsep beragam sumber dan energi dihubungkan oleh relasi attr (attribute) karena beragam sumber merupakan keterangan dari energi. Pembuatan Graf Setelah diperoleh konsep dan relasi antarkonsep dari setiap kalimat, maka selanjutnya dibuat graf dari lima kalimat yang ada pada teks tersebut. Proses pembuatan graf berdasarkan hasil analisis kalimat yang telah dijelaskan sebelumnya. Graf yang dihasilkan berupa graf representasi dari setiap kalimat. Kalimat ke- Kalimat pertama berbunyi Pemerintah saat ini tengah mengembangkan energi baru terbarukan (renewable energy). Berdasarkan hasil analisis sebelumnya, maka diperoleh ketentuan sebagai berikut: 2

32 22 konsep pemerintah dan mengembangkan dihubungkan oleh relasi agnt (agent) karena pemerintah berperan mengembangkan objek, konsep mengembangkan dan energi baru terbarukan dihubungkan oleh relasi thme (theme) karena tema yang dikembangkan oleh subjek ialah energi baru terbarukan. Kalimat tersebut dapat digambarkan dalam graf representasi seperti pada Gambar 3. pemerintah agnt mengembangkan thme energi baru terbarukan Gambar 3 Conceptual graph untuk kalimat ke- Kalimat ke-2 Kalimat kedua berbunyi Energi ini menyediakan kebutuhan dasar akan air bersih, fasilitas kesehatan, sampai penerangan. Berdasarkan hasil analisis sebelumnya, maka diperoleh ketentuan sebagai berikut: konsep energi baru terbarukan dan menyediakan dihubungkan oleh relasi agnt (agent) karena energi baru terbarukan berperan sebagai penyedia objek. konsep menyediakan dan kebutuhan dihubungkan oleh relasi thme (theme) karena tema yang disediakan ialah kebutuhan. konsep kebutuhan dan dasar dihubungkan oleh relasi attr (attribute) karena dasar merupakan keterangan dari kebutuhan. konsep kebutuhan dan air dihubungkan oleh relasi part karena air merupakan bagian dari kebutuhan. konsep kesehatan dan penerangan merupakan bagian dari kebutuhan sehingga masing-masing dihubungkan oleh relasi part. Dengan demikian, kalimat kedua yang berbunyi Energi ini menyediakan kebutuhan dasar akan air bersih, fasilitas kesehatan, sampai penerangan dapat digambarkan dalam graf representasi menggunakan metode conceptual graph. Hasil yang diperoleh dapat dilihat pada Gambar 4.

I PENDAHULUAN II TINJAUAN PUSTAKA

I PENDAHULUAN II TINJAUAN PUSTAKA I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian Cara termudah untuk mendapatkan informasi dari sebuah teks adalah dengan meringkasnya, karena membaca sebuah ringkasan tidak memerlukan waktu lama, dibandingkan

Lebih terperinci

ANALISIS PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA SIFAT MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH USEP RAHMAT

ANALISIS PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA SIFAT MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH USEP RAHMAT ANALISIS PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA SIFAT MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH USEP RAHMAT SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 3 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini diberikan beberapa penjelasan yang akan digunakan pada bab-bab selanjutnya. 1. Kelas Kata Semantik (Yunani : semanein = berarti, bermaksud; semanticos = makna) adalah

Lebih terperinci

ANALISIS PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA KETERANGAN MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH RUSIANA SAMBA

ANALISIS PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA KETERANGAN MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH RUSIANA SAMBA ANALISIS PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA KETERANGAN MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH RUSIANA SAMBA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2010 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI

Lebih terperinci

PENDAHULUAN. Latar Belakang

PENDAHULUAN. Latar Belakang Latar Belakang PENDAHULUAN Berkembangnya teknologi komputer semakin menarik minat para insan ilmiah untuk berkreasi dan berkarya. Berbagai penelitian yang dilakukan telah melahirkan metode atau teknologi

Lebih terperinci

II TINJAUAN PUSTAKA 2. 1 Kata Keterangan Batasan dan Ciri Kata Keterangan Kata Keterangan dari Segi Bentuknya

II TINJAUAN PUSTAKA 2. 1 Kata Keterangan Batasan dan Ciri Kata Keterangan Kata Keterangan dari Segi Bentuknya II TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini diberikan beberapa penjelasan yang akan digunakan pada babbab selanjutnya. 2. 1 Kata Keterangan 2.1.1 Batasan dan Ciri Kata Keterangan Menurut tatarannya kata keterangan

Lebih terperinci

2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Kata Benda Batasan dan Ciri Kata Benda yang + kata sifat Kata Benda Dasar

2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Kata Benda Batasan dan Ciri Kata Benda yang + kata sifat Kata Benda Dasar 3 2 TINJAUAN PUSTAKA Ada dua masalah yang menjadi tinjauan dalam menganalisis pembentukan kata benda pada bahasa Indonesia menggunakan teori knowledge graph. Pertama, masalah aturan pembentukan kata benda

Lebih terperinci

ANALISIS PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA KETERANGAN MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH RUSIANA SAMBA

ANALISIS PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA KETERANGAN MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH RUSIANA SAMBA ANALISIS PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA KETERANGAN MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH RUSIANA SAMBA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2010 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI

Lebih terperinci

2 LANDASAN TEORI 2.1 Knowledge Graph (KG) Concept Relations

2 LANDASAN TEORI 2.1 Knowledge Graph (KG) Concept Relations 2 LANDASAN TEORI 2.1 Knowledge Graph (KG) Knowledge graph adalah suatu metode yang digunakan untuk menganalisis teks dan merepresentasikannya ke dalam bentuk graf (Zhang dan Hoede 2000). Menurut Zhang

Lebih terperinci

KONSTRUKSI ATURAN PENGGABUNGAN DUA GRAF KALIMAT (The Construction of a Rule to Combine Two Sentence Graphs)

KONSTRUKSI ATURAN PENGGABUNGAN DUA GRAF KALIMAT (The Construction of a Rule to Combine Two Sentence Graphs) SNGKA, Majalah Ilmiah Bahasa dan Sastra Volume 11 Nomor 1 Edisi Juni 2014 (16 25) KONSTRUKSI ATURAN PENGGABUNGAN DUA GRAF KMAT (The Construction of a Rule to Combine Two Sentence Graphs) Ayu Amanah, Sri

Lebih terperinci

PEMBENTUKAN WORD GRAPH PREPOSISI BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH

PEMBENTUKAN WORD GRAPH PREPOSISI BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH PEMBENTUKAN W GRAPH PREPOSISI BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH Wulan Anggraeni Program Studi Pendidikan Matematika Fakultas Teknik, Matematika & Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indraprasta

Lebih terperinci

ANALISIS PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA KERJA MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH AKHMAD MUSLIK

ANALISIS PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA KERJA MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH AKHMAD MUSLIK ANALISIS PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA KERJA MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH AKHMAD MUSLIK SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan

Lebih terperinci

ABSTRAKSI TEKS BERBAHASA INDONESIA MENGUNAKAN TEORI KNOWLEDGE GRAPH DIMAS FEBRIATMOKO

ABSTRAKSI TEKS BERBAHASA INDONESIA MENGUNAKAN TEORI KNOWLEDGE GRAPH DIMAS FEBRIATMOKO ABSTRAKSI TEKS BERBAHASA INDONESIA MENGUNAKAN TEORI KNOWLEDGE GRAPH DIMAS FEBRIATMOKO DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011 ABSTRAK DIMAS

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE KNOWLEDGE GRAPH DAN SEMANTIC NETWORK UNTUK ANALISIS TEKS BERBAHASA INDONESIA SURYA PRATIWI

PERBANDINGAN METODE KNOWLEDGE GRAPH DAN SEMANTIC NETWORK UNTUK ANALISIS TEKS BERBAHASA INDONESIA SURYA PRATIWI PERBANDINGAN METODE KNOWLEDGE GRAPH DAN SEMANTIC NETWORK UNTUK ANALISIS TEKS BERBAHASA INDONESIA SURYA PRATIWI DEPARTEMEN MATEMATIKA AKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN SISTEM PEMBENTUKAN WORD GRAPH UNTUK TEKS BERBAHASA INDONESIA

PENGEMBANGAN SISTEM PEMBENTUKAN WORD GRAPH UNTUK TEKS BERBAHASA INDONESIA PENGEMBANGAN SISTEM PEMBENTUKAN WORD GRAPH UNTUK TEKS BERBAHASA INDONESIA Sri Nurdiati, Deni Romadoni Department Ilmu Komputer, Institut Pertanian Bogor Jl. Meranti, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680, Indonesia

Lebih terperinci

ANALISIS PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA BENDA MENGGUNAKAN TEORI KNOWLEDGE GRAPH HAIRUL SALEH

ANALISIS PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA BENDA MENGGUNAKAN TEORI KNOWLEDGE GRAPH HAIRUL SALEH ANALISIS PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA BENDA MENGGUNAKAN TEORI KNOWLEDGE GRAPH HAIRUL SALEH SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan

Lebih terperinci

ANALISIS PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA BENDA MENGGUNAKAN TEORI KNOWLEDGE GRAPH HAIRUL SALEH

ANALISIS PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA BENDA MENGGUNAKAN TEORI KNOWLEDGE GRAPH HAIRUL SALEH ANALISIS PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA BENDA MENGGUNAKAN TEORI KNOWLEDGE GRAPH HAIRUL SALEH SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan

Lebih terperinci

PERBANDINGAN KNOWLEDGE GRAPH DAN CONCEPTUAL GRAPH SEBAGAI METODE REPRESENTASI TEKS MUHAMMAD SYAHRUL ANWAR

PERBANDINGAN KNOWLEDGE GRAPH DAN CONCEPTUAL GRAPH SEBAGAI METODE REPRESENTASI TEKS MUHAMMAD SYAHRUL ANWAR PERBANDINGAN KNOWLEDGE GRAPH DAN CONCEPTUAL GRAPH SEBAGAI METODE REPRESENTASI TEKS MUHAMMAD SYAHRUL ANWAR DETEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

Lebih terperinci

ANALISIS TEKS BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN TEORI KNOWLEDGE GRAPH RUSIYAMTI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008

ANALISIS TEKS BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN TEORI KNOWLEDGE GRAPH RUSIYAMTI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 i ANSIS TEKS BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN TEORI KNOWLEDGE GRAPH RUSIYAMTI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 ii PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INORMASI Dengan ini saya menyatakan

Lebih terperinci

ANALISIS PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA KERJA MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH AKHMAD MUSLIK

ANALISIS PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA KERJA MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH AKHMAD MUSLIK ANALISIS PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA KERJA MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH AKHMAD MUSLIK SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan

Lebih terperinci

ANALISIS PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA BENDA MENGGUNAKAN TEORI KNOWLEDGE GRAPH HAIRUL SALEH

ANALISIS PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA BENDA MENGGUNAKAN TEORI KNOWLEDGE GRAPH HAIRUL SALEH ANSIS PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA BENDA MENGGUNAKAN TEORI KNOWLEDGE GRAPH HAIRUL SALEH SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini

Lebih terperinci

ANALISIS PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA SIFAT MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH USEP RAHMAT

ANALISIS PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA SIFAT MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH USEP RAHMAT ANSIS PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA SIFAT MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH USEP RAHMAT SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini

Lebih terperinci

ANALISIS PEMBENTUKAN WORD GRAPH FRASA KETERANGAN MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH ZIKRI SULISTIAWAN

ANALISIS PEMBENTUKAN WORD GRAPH FRASA KETERANGAN MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH ZIKRI SULISTIAWAN ANSIS PEMBENTUKAN W GRAPH FRASA KETERANGAN MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH ZIKRI SULISTIAWAN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN SISTEM PEMBENTUKAN WORD GRAPH UNTUK TEKS BERBAHASA INDONESIA DENI ROMADONI

PENGEMBANGAN SISTEM PEMBENTUKAN WORD GRAPH UNTUK TEKS BERBAHASA INDONESIA DENI ROMADONI PENGEMBANGAN SISTEM PEMBENTUKAN WORD GRAPH UNTUK TEKS BERBAHASA INDONESIA DENI ROMADONI DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PENGEMBANGAN

Lebih terperinci

2 TINJAUAN PUSTAKA. Beberapa definisi, teori, dan konsep yang akan digunakan dalam pembahasan selanjutnya akan dijelaskan pada bagian ini.

2 TINJAUAN PUSTAKA. Beberapa definisi, teori, dan konsep yang akan digunakan dalam pembahasan selanjutnya akan dijelaskan pada bagian ini. 4 2 TINJAUAN PUSTAKA Beberapa definisi, teori, dan konsep yang akan digunakan dalam pembahasan selanjutnya akan dijelaskan pada bagian ini. 2.1 Klausa Subordinatif 2.1.1 Klausa Satuan sintaksis dalam bahasa

Lebih terperinci

KONSTRUKSI POLA WORD GRAPH FRASA KATA MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH MAHMUDA

KONSTRUKSI POLA WORD GRAPH FRASA KATA MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH MAHMUDA KONSTRUKSI POLA WORD GRAPH FRASA KATA MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH MAHMUDA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2010 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya

Lebih terperinci

MANAJEMEN RISIKO DI PERUSAHAAN BETON (STUDI KASUS UNIT READYMIX PT BETON INDONESIA) MUAMMAR TAWARUDDIN AKBAR

MANAJEMEN RISIKO DI PERUSAHAAN BETON (STUDI KASUS UNIT READYMIX PT BETON INDONESIA) MUAMMAR TAWARUDDIN AKBAR MANAJEMEN RISIKO DI PERUSAHAAN BETON (STUDI KASUS UNIT READYMIX PT BETON INDONESIA) MUAMMAR TAWARUDDIN AKBAR SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER

Lebih terperinci

PENAMBAHAN MODUL PEMBENTUKAN KAMUS WORD GRAPH KATA BENDA PADA SISTEM APLIKASI BOGORDELFTCONSTRUCT ARIFA DESFAMITA

PENAMBAHAN MODUL PEMBENTUKAN KAMUS WORD GRAPH KATA BENDA PADA SISTEM APLIKASI BOGORDELFTCONSTRUCT ARIFA DESFAMITA PENAMBAHAN MODUL PEMBENTUKAN KAMUS WORD GRAPH KATA BENDA PADA SISTEM APLIKASI BOGORDELFTCONSTRUCT ARIFA DESFAMITA DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Orasi ilmiah DR. Arry Akhmad Arman, Fakultas Teknologi Industri, ITB, 23 Agustus

BAB I PENDAHULUAN. Orasi ilmiah DR. Arry Akhmad Arman, Fakultas Teknologi Industri, ITB, 23 Agustus BAB I PENDAHULUAN 1. LATAR BELAKANG MASALAH llmu komputer memiliki dua komponen utama; pertama, model dan gagasan mendasar mengenai komputasi, kzdua, teknik rekayasa untuk perancangan sistem komputasi

Lebih terperinci

ANALISIS PEMBENTUKAN POLA GRAF PADA KALIMAT BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH YASIN YUSUF

ANALISIS PEMBENTUKAN POLA GRAF PADA KALIMAT BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH YASIN YUSUF i ANSIS PEMBENTUKAN POLA GRAF PADA KMAT BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH YASIN YUSUF SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 ii PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER

Lebih terperinci

INTEGRASI DATA SEMITERSTRUKTUR SECARA SKEMATIK BERBASIS XML (EXTENSIBLE MARKUP LANGUAGE) TITIN PRAMIYATI K.

INTEGRASI DATA SEMITERSTRUKTUR SECARA SKEMATIK BERBASIS XML (EXTENSIBLE MARKUP LANGUAGE) TITIN PRAMIYATI K. INTEGRASI DATA SEMITERSTRUKTUR SECARA SKEMATIK BERBASIS XML (EXTENSIBLE MARKUP LANGUAGE) TITIN PRAMIYATI K. SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER

Lebih terperinci

PERBANDINGAN HASIL PENGGEROMBOLAN METODE K-MEANS, FUZZY K-MEANS, DAN TWO STEP CLUSTER

PERBANDINGAN HASIL PENGGEROMBOLAN METODE K-MEANS, FUZZY K-MEANS, DAN TWO STEP CLUSTER PERBANDINGAN HASIL PENGGEROMBOLAN METODE K-MEANS, FUZZY K-MEANS, DAN TWO STEP CLUSTER LATHIFATURRAHMAH SEKOLAH PASCA SARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2010 PERNYATAAN MENGENAI TUGAS AKHIR DAN SUMBER

Lebih terperinci

PENGARUH SERTIFIKASI GURU TERHADAP KESEJAHTERAAN DAN KINERJA GURU DI KABUPATEN SUMEDANG RIZKY RAHADIKHA

PENGARUH SERTIFIKASI GURU TERHADAP KESEJAHTERAAN DAN KINERJA GURU DI KABUPATEN SUMEDANG RIZKY RAHADIKHA 1 PENGARUH SERTIFIKASI GURU TERHADAP KESEJAHTERAAN DAN KINERJA GURU DI KABUPATEN SUMEDANG RIZKY RAHADIKHA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI

Lebih terperinci

PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI

PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini sa mentakan bahwa tesis Analisis Pembentukan Word Graph Preposisi Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Knowledge Graph adalah kar sa dengan arahan

Lebih terperinci

STRATEGI PENGEMBANGAN DAYA SAING PRODUK UNGGULAN DAERAH INDUSTRI KECIL MENENGAH KABUPATEN BANYUMAS MUHAMMAD UNGGUL ABDUL FATTAH

STRATEGI PENGEMBANGAN DAYA SAING PRODUK UNGGULAN DAERAH INDUSTRI KECIL MENENGAH KABUPATEN BANYUMAS MUHAMMAD UNGGUL ABDUL FATTAH i STRATEGI PENGEMBANGAN DAYA SAING PRODUK UNGGULAN DAERAH INDUSTRI KECIL MENENGAH KABUPATEN BANYUMAS MUHAMMAD UNGGUL ABDUL FATTAH SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2016 iii PERNYATAAN

Lebih terperinci

HUBUNGAN EFEKTIVITAS SISTEM PENILAIAN KINERJA DENGAN KINERJA KARYAWAN PADA KANTOR PUSAT PT PP (PERSERO), TBK JULIANA MAISYARA

HUBUNGAN EFEKTIVITAS SISTEM PENILAIAN KINERJA DENGAN KINERJA KARYAWAN PADA KANTOR PUSAT PT PP (PERSERO), TBK JULIANA MAISYARA HUBUNGAN EFEKTIVITAS SISTEM PENILAIAN KINERJA DENGAN KINERJA KARYAWAN PADA KANTOR PUSAT PT PP (PERSERO), TBK JULIANA MAISYARA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN MENGENAI

Lebih terperinci

INTEGRASI DATA SEMITERSTRUKTUR SECARA SKEMATIK BERBASIS XML (EXTENSIBLE MARKUP LANGUAGE) TITIN PRAMIYATI K.

INTEGRASI DATA SEMITERSTRUKTUR SECARA SKEMATIK BERBASIS XML (EXTENSIBLE MARKUP LANGUAGE) TITIN PRAMIYATI K. INTEGRASI DATA SEMITERSTRUKTUR SECARA SKEMATIK BERBASIS XML (EXTENSIBLE MARKUP LANGUAGE) TITIN PRAMIYATI K. SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN 19 BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1. Tahap Pembentukan Knowledge Graph Sekumpulan kata-kata dalam suatu dokumen tidak akan terepresentasi sepenuhnya ke dalam graf. Bagian inti dokumen yang akan menyebabkan

Lebih terperinci

PENYELESAIAN MASALAH PENGIRIMAN PAKET KILAT UNTUK JENIS NEXT-DAY SERVICE DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK PEMBANGKITAN KOLOM. Oleh: WULAN ANGGRAENI G

PENYELESAIAN MASALAH PENGIRIMAN PAKET KILAT UNTUK JENIS NEXT-DAY SERVICE DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK PEMBANGKITAN KOLOM. Oleh: WULAN ANGGRAENI G PENYELESAIAN MASALAH PENGIRIMAN PAKET KILAT UNTUK JENIS NEXT-DAY SERVICE DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK PEMBANGKITAN KOLOM Oleh: WULAN ANGGRAENI G54101038 PROGRAM STUDI MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU

Lebih terperinci

PENJADWALAN MATA KULIAH MENGGUNAKAN INTEGER NONLINEAR PROGRAMMING Studi Kasus di Bina Sarana Informatika Bogor ERLIYANA

PENJADWALAN MATA KULIAH MENGGUNAKAN INTEGER NONLINEAR PROGRAMMING Studi Kasus di Bina Sarana Informatika Bogor ERLIYANA PENJADWALAN MATA KULIAH MENGGUNAKAN INTEGER NONLINEAR PROGRAMMING Studi Kasus di Bina Sarana Informatika Bogor ERLIYANA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN

Lebih terperinci

PELABELAN OTOMATIS CITRA MENGGUNAKAN FUZZY C MEANS UNTUK SISTEM TEMU KEMBALI CITRA MARSANI ASFI

PELABELAN OTOMATIS CITRA MENGGUNAKAN FUZZY C MEANS UNTUK SISTEM TEMU KEMBALI CITRA MARSANI ASFI PELABELAN OTOMATIS CITRA MENGGUNAKAN FUZZY C MEANS UNTUK SISTEM TEMU KEMBALI CITRA MARSANI ASFI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan

Lebih terperinci

EVALUASI DETERMINAN MATRIKS REKURSIF DENGAN FAKTORISASI LB RUDIANSYAH

EVALUASI DETERMINAN MATRIKS REKURSIF DENGAN FAKTORISASI LB RUDIANSYAH EVALUASI DETERMINAN MATRIKS REKURSIF DENGAN FAKTORISASI LB RUDIANSYAH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2007 ABSTRAK RUDIANSYAH. Evaluasi

Lebih terperinci

REGRESI KEKAR SIMPANGAN MUTLAK TERKECIL DENGAN MODIFIKASI SIMPLEKS MUHAMMAD YUSUF DWIHARJANGGI

REGRESI KEKAR SIMPANGAN MUTLAK TERKECIL DENGAN MODIFIKASI SIMPLEKS MUHAMMAD YUSUF DWIHARJANGGI REGRESI KEKAR SIMPANGAN MUTLAK TERKECIL DENGAN MODIFIKASI SIMPLEKS MUHAMMAD YUSUF DWIHARJANGGI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011 ABSTRAK

Lebih terperinci

PEMODELAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PENGENALAN KATA PADA BERBAGAI KONDISI KESEHATAN PEMBICARA BAYU INDRAYANA

PEMODELAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PENGENALAN KATA PADA BERBAGAI KONDISI KESEHATAN PEMBICARA BAYU INDRAYANA PEMODELAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PENGENALAN KATA PADA BERBAGAI KONDISI KESEHATAN PEMBICARA BAYU INDRAYANA DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN

Lebih terperinci

II TINJAUAN PUSTAKA. yang dapat menampilkan intisari suatu pengetahuan secara otomatis. 1.2 Tujuan Penelitian

II TINJAUAN PUSTAKA. yang dapat menampilkan intisari suatu pengetahuan secara otomatis. 1.2 Tujuan Penelitian Dalam karya ilmiah ini, batasan objek pengetahuan adalah stres pada mahasiswa. Objek ini dipilih dengan alasan bahwa mahasiswa merupakan salah satu sumber daya manusia yang penting. Apabila seorang mahasiswa

Lebih terperinci

REPRESENTASI WORD GRAPH FRASA KETERANGAN BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN XML CIPTA WIRASWASTA

REPRESENTASI WORD GRAPH FRASA KETERANGAN BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN XML CIPTA WIRASWASTA REPRESENTASI WORD GRAPH FRASA KETERANGAN BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN XML CIPTA WIRASWASTA DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2012 REPRESENTASI

Lebih terperinci

PERANCANGAN ALGORITME PEMBENTUKAN COMBINED GRAPH DAN SIMPLIFIED GRAPH PADA METODE KNOWLEDGE GRAPH ASTRI WULANDARI G

PERANCANGAN ALGORITME PEMBENTUKAN COMBINED GRAPH DAN SIMPLIFIED GRAPH PADA METODE KNOWLEDGE GRAPH ASTRI WULANDARI G PERANCANGAN ALGORITME PEMBENTUKAN COMBINED GRAPH DAN SIMPLIFIED GRAPH PADA METODE KNOWLEDGE GRAPH ASTRI WULANDARI G541318 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN

Lebih terperinci

PEMBANGUNAN SISTEM DATA MINING UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT DIABETES MENGGUNAKAN ALGORITME CLASSIFICATION BASED ASSOCIATION HERWANTO

PEMBANGUNAN SISTEM DATA MINING UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT DIABETES MENGGUNAKAN ALGORITME CLASSIFICATION BASED ASSOCIATION HERWANTO PEMBANGUNAN SISTEM DATA MINING UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT DIABETES MENGGUNAKAN ALGORITME CLASSIFICATION BASED ASSOCIATION HERWANTO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2006 1 PERNYATAAN MENGENAI

Lebih terperinci

ANALISIS BIPLOT UNTUK MEMETAKAN MUTU SEKOLAH YANG SESUAI DENGAN NILAI UJIAN NASIONAL SUJITA

ANALISIS BIPLOT UNTUK MEMETAKAN MUTU SEKOLAH YANG SESUAI DENGAN NILAI UJIAN NASIONAL SUJITA ANALISIS BIPLOT UNTUK MEMETAKAN MUTU SEKOLAH YANG SESUAI DENGAN NILAI UJIAN NASIONAL SUJITA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan

Lebih terperinci

ANALISIS BIAYA KONSUMSI PANGAN, PENGETAHUAN GIZI, SERTA TINGKAT KECUKUPAN GIZI SISWI SMA DI PESANTREN LA TANSA, BANTEN SYIFA PUJIANTI

ANALISIS BIAYA KONSUMSI PANGAN, PENGETAHUAN GIZI, SERTA TINGKAT KECUKUPAN GIZI SISWI SMA DI PESANTREN LA TANSA, BANTEN SYIFA PUJIANTI ANALISIS BIAYA KONSUMSI PANGAN, PENGETAHUAN GIZI, SERTA TINGKAT KECUKUPAN GIZI SISWI SMA DI PESANTREN LA TANSA, BANTEN SYIFA PUJIANTI DEPARTEMEN GIZI MASYARAKAT FAKULTAS EKOLOGI MANUSIA INSTITUT PERTANIAN

Lebih terperinci

KUALITAS PELAYANAN KAPAL DAN KECEPATAN BONGKAR MUAT KAPAL TERHADAP PRODUKTIVITAS DERMAGA TERMINAL PETIKEMAS PELABUHAN MAKASSAR WILMAR JONRIS SIAHAAN

KUALITAS PELAYANAN KAPAL DAN KECEPATAN BONGKAR MUAT KAPAL TERHADAP PRODUKTIVITAS DERMAGA TERMINAL PETIKEMAS PELABUHAN MAKASSAR WILMAR JONRIS SIAHAAN iii KUALITAS PELAYANAN KAPAL DAN KECEPATAN BONGKAR MUAT KAPAL TERHADAP PRODUKTIVITAS DERMAGA TERMINAL PETIKEMAS PELABUHAN MAKASSAR WILMAR JONRIS SIAHAAN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

Lebih terperinci

MODEL OPTIMASI JADWAL UJIAN DAN IMPLEMENTASINYA PADA UNIVERSITAS TERBUKA ASMARA IRIANI TARIGAN

MODEL OPTIMASI JADWAL UJIAN DAN IMPLEMENTASINYA PADA UNIVERSITAS TERBUKA ASMARA IRIANI TARIGAN MODEL OPTIMASI JADWAL UJIAN DAN IMPLEMENTASINYA PADA UNIVERSITAS TERBUKA ASMARA IRIANI TARIGAN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE INTERPOLASI ABRIDGED LIFE TABLE

PERBANDINGAN METODE INTERPOLASI ABRIDGED LIFE TABLE PERBANDINGANN METODE INTERPOLASI ABRIDGED LIFE TABLE DAN APLIKASINYA PADA DATAA KEMATIAN INDONESIA VANI RIALITA SUPONO SEKOLAH PASCASARJANAA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS

Lebih terperinci

PELABELAN D-LUCKY PADA JARINGAN HYPERCUBE, JARINGAN KUPU-KUPU, DAN JARINGAN BENES

PELABELAN D-LUCKY PADA JARINGAN HYPERCUBE, JARINGAN KUPU-KUPU, DAN JARINGAN BENES i PELABELAN D-LUCKY PADA JARINGAN HYPERCUBE, JARINGAN KUPU-KUPU, DAN JARINGAN BENES HALINI NORMA LIANI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI TERPOTONG BEBERAPA NILAI AMATAN NURHAFNI

ANALISIS REGRESI TERPOTONG BEBERAPA NILAI AMATAN NURHAFNI ANALISIS REGRESI TERPOTONG DENGAN BEBERAPA NILAI AMATAN NOL NURHAFNI SEKOLAH PASCASARJANAA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan

Lebih terperinci

PEMBANGUNAN SISTEM DATA MINING UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT DIABETES MENGGUNAKAN ALGORITME CLASSIFICATION BASED ASSOCIATION HERWANTO

PEMBANGUNAN SISTEM DATA MINING UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT DIABETES MENGGUNAKAN ALGORITME CLASSIFICATION BASED ASSOCIATION HERWANTO PEMBANGUNAN SISTEM DATA MINING UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT DIABETES MENGGUNAKAN ALGORITME CLASSIFICATION BASED ASSOCIATION HERWANTO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2006 1 PERNYATAAN MENGENAI

Lebih terperinci

Pertemuan 3 DATA MODEL

Pertemuan 3 DATA MODEL Pertemuan 3 DATA MODEL DATA MODEL PENGERTIAN MODEL DATA Sekumpulan konsep-konsep untuk menerangkan data, hubungan-hubungan antara data dan batasan-batasan data yang terintegrasi di dalam suatu organisasi

Lebih terperinci

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KINERJA PEGAWAI DI SEKRETARIAT KEMENTERIAN LINGKUNGAN HIDUP FIRDAUS ALIM DAMOPOLII

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KINERJA PEGAWAI DI SEKRETARIAT KEMENTERIAN LINGKUNGAN HIDUP FIRDAUS ALIM DAMOPOLII FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KINERJA PEGAWAI DI SEKRETARIAT KEMENTERIAN LINGKUNGAN HIDUP FIRDAUS ALIM DAMOPOLII SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN WORDNET BAHASA INDONESIA BERBASIS WEB

PENGEMBANGAN WORDNET BAHASA INDONESIA BERBASIS WEB PENGEMBANGAN WORDNET BAHASA INDONESIA BERBASIS WEB RIYAN ADI LESMANA DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2012 PENGEMBANGAN WORDNET BAHASA

Lebih terperinci

BAB I1 TINJAUAN PUSTAKA

BAB I1 TINJAUAN PUSTAKA BAB I1 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. PENDAHULUAN Metode KG merupakan suatu metode barn dalarn bidang ilmu NLP. Penelitian tentang metode ini diawali oleh para peneliti yang berbasis di Universitas Twente dan Universitas

Lebih terperinci

GRAF SEDERHANA SKRIPSI

GRAF SEDERHANA SKRIPSI PELABELAN,, PADA BEBERAPA JENIS GRAF SEDERHANA SKRIPSI Oleh : Melati Dwi Setyaningsih J2A 005 031 PROGRAM STUDI MATEMATIKA JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS DIPONEGORO

Lebih terperinci

TUGAS AKHIR SM 1330 PELABELAN SUPER EDGE GRACEFUL PADA WHEEL GRAPH WICAK BUDI LESTARI SOLICHAH NRP

TUGAS AKHIR SM 1330 PELABELAN SUPER EDGE GRACEFUL PADA WHEEL GRAPH WICAK BUDI LESTARI SOLICHAH NRP TUGAS AKHIR SM 1330 PELABELAN SUPER EDGE GRACEFUL PADA WHEEL GRAPH WICAK BUDI LESTARI SOLICHAH NRP 1203 109 025 Dosen Pembimbing Drs. CHAIRUL IMRON, MIkomp JURUSAN MATEMATIKA Fakultas Matematika dan Ilmu

Lebih terperinci

MATRIKS PASCAL DAN SIFAT-SIFATNYA YOGIE BUDHI RANTUNG

MATRIKS PASCAL DAN SIFAT-SIFATNYA YOGIE BUDHI RANTUNG MATRIKS PASCAL DAN SIFAT-SIFATNYA YOGIE BUDHI RANTUNG DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI

Lebih terperinci

MODEL MATEMATIKA UNTUK PERUBAHAN SUHU DAN KONSENTRASI DOPANT PADA PEMBENTUKAN SERAT OPTIK MIFTAHUL JANNAH

MODEL MATEMATIKA UNTUK PERUBAHAN SUHU DAN KONSENTRASI DOPANT PADA PEMBENTUKAN SERAT OPTIK MIFTAHUL JANNAH MODEL MATEMATIKA UNTUK PERUBAHAN SUHU DAN KONSENTRASI DOPANT PADA PEMBENTUKAN SERAT OPTIK MIFTAHUL JANNAH SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI

Lebih terperinci

MODIFIKASI METODE RELE UNTUK MODEL PENDUDUK QUASI-STABIL CECEP A.H.F. SANTOSA

MODIFIKASI METODE RELE UNTUK MODEL PENDUDUK QUASI-STABIL CECEP A.H.F. SANTOSA MODIFIKASI METODE RELE UNTUK MODEL PENDUDUK QUASI-STABIL CECEP A.H.F. SANTOSA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 Hak Cipta milik Institut Pertanian Bogor, tahun 2008 Hak Cipta dilindungi

Lebih terperinci

PENDUGAAN POTENSI BIOMASSA TEGAKAN DI AREAL REHABILITASI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT MENGGUNAKAN METODE TREE SAMPLING INTAN HARTIKA SARI

PENDUGAAN POTENSI BIOMASSA TEGAKAN DI AREAL REHABILITASI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT MENGGUNAKAN METODE TREE SAMPLING INTAN HARTIKA SARI PENDUGAAN POTENSI BIOMASSA TEGAKAN DI AREAL REHABILITASI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT MENGGUNAKAN METODE TREE SAMPLING INTAN HARTIKA SARI DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN FAKULTAS KEHUTANAN INSTITUT PERTANIAN

Lebih terperinci

EVALUASI KINERJA KEUANGAN SATUAN USAHA KOMERSIAL PERGURUAN TINGGI NEGERI BADAN HUKUM DARSONO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014

EVALUASI KINERJA KEUANGAN SATUAN USAHA KOMERSIAL PERGURUAN TINGGI NEGERI BADAN HUKUM DARSONO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 1 EVALUASI KINERJA KEUANGAN SATUAN USAHA KOMERSIAL PERGURUAN TINGGI NEGERI BADAN HUKUM DARSONO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI SERTA

Lebih terperinci

MODEL ALOMETRIK BIOMASSA PUSPA (Schima wallichii Korth.) BERDIAMETER KECIL DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT, SUKABUMI RENDY EKA SAPUTRA

MODEL ALOMETRIK BIOMASSA PUSPA (Schima wallichii Korth.) BERDIAMETER KECIL DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT, SUKABUMI RENDY EKA SAPUTRA MODEL ALOMETRIK BIOMASSA PUSPA (Schima wallichii Korth.) BERDIAMETER KECIL DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT, SUKABUMI RENDY EKA SAPUTRA DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN FAKULTAS KEHUTANAN INSTITUT PERTANIAN

Lebih terperinci

SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT RO FAH NUR RACHMAWATI

SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT RO FAH NUR RACHMAWATI SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT RO FAH NUR RACHMAWATI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2010 PERNYATAAN

Lebih terperinci

ANALISIS IMPLEMENTASI MASTERPLAN PERCEPATAN DAN PERLUASAN PEMBANGUNAN EKONOMI INDONESIA ( STUDI KASUS PENGEMBANGAN PELABUHAN MAKASSAR )

ANALISIS IMPLEMENTASI MASTERPLAN PERCEPATAN DAN PERLUASAN PEMBANGUNAN EKONOMI INDONESIA ( STUDI KASUS PENGEMBANGAN PELABUHAN MAKASSAR ) ANALISIS IMPLEMENTASI MASTERPLAN PERCEPATAN DAN PERLUASAN PEMBANGUNAN EKONOMI INDONESIA ( STUDI KASUS PENGEMBANGAN PELABUHAN MAKASSAR ) TEGUH PAIRUNAN PUTRA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Lebih terperinci

AN ANALISIS RANCANGAN PENAWARAN DISKON DENGAN BANYAK PELANGGAN DAN TITIK IMPAS TUNGGAL

AN ANALISIS RANCANGAN PENAWARAN DISKON DENGAN BANYAK PELANGGAN DAN TITIK IMPAS TUNGGAL AN ANALISIS RANCANGAN PENAWARAN DISKON DENGAN BANYAK PELANGGAN DAN TITIK IMPAS TUNGGAL Oleh: Endang Nurjamil G05497044 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN

Lebih terperinci

Types of database models. Rima Dias Ramadhani, S.Kom., M.Kom Wa:

Types of database models. Rima Dias Ramadhani, S.Kom., M.Kom   Wa: Types of database models Rima Dias Ramadhani, S.Kom., M.Kom Email: rima@ittelkom-pwt@ac.id Wa: 087731680017 Abstraksi Data Merupakan tingkatan/level bagaimana kita melihat data dalam sebuah sistem basis

Lebih terperinci

MODEL PENDUGA VOLUME POHON MAHONI DAUN BESAR (Swietenia macrophylla, King) DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT, SUKABUMI, JAWA BARAT WAHYU NAZRI YANDI

MODEL PENDUGA VOLUME POHON MAHONI DAUN BESAR (Swietenia macrophylla, King) DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT, SUKABUMI, JAWA BARAT WAHYU NAZRI YANDI MODEL PENDUGA VOLUME POHON MAHONI DAUN BESAR (Swietenia macrophylla, King) DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT, SUKABUMI, JAWA BARAT WAHYU NAZRI YANDI DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN FAKULTAS KEHUTANAN INSTITUT

Lebih terperinci

PENGARUH STRUKTUR MODAL TERHADAP KINERJA PERUSAHAAN SEKTOR KEUANGAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA TEDY SAPUTRA

PENGARUH STRUKTUR MODAL TERHADAP KINERJA PERUSAHAAN SEKTOR KEUANGAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA TEDY SAPUTRA PENGARUH STRUKTUR MODAL TERHADAP KINERJA PERUSAHAAN SEKTOR KEUANGAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA TEDY SAPUTRA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2015 PERNYATAAN MENGENAI TESIS

Lebih terperinci

PENAMBAHAN MODUL PEMBANGKITAN WORD GRAPH PREPOSISI PADA APLIKASI BOGOR_DELFT_CONSTRUCT ANDY JULIADI

PENAMBAHAN MODUL PEMBANGKITAN WORD GRAPH PREPOSISI PADA APLIKASI BOGOR_DELFT_CONSTRUCT ANDY JULIADI PENAMBAHAN MODUL PEMBANGKITAN WORD GRAPH PREPOSISI PADA APLIKASI BOGOR_DELFT_CONSTRUCT ANDY JULIADI DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

Lebih terperinci

POHON INTERVAL PADA PERSOALAN GRAPH INTERVAL

POHON INTERVAL PADA PERSOALAN GRAPH INTERVAL POHON INTERVAL PADA PERSOALAN GRAPH INTERVAL TESIS Oleh SITI AISYAH 117021046/MT FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2013 POHON INTERVAL PADA PERSOALAN GRAPH

Lebih terperinci

PENDUGAAN SERAPAN KARBON DIOKSIDA PADA BLOK REHABILITASI CONOCOPHILLIPS DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT, SUKABUMI PRASASTI RIRI KUNTARI

PENDUGAAN SERAPAN KARBON DIOKSIDA PADA BLOK REHABILITASI CONOCOPHILLIPS DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT, SUKABUMI PRASASTI RIRI KUNTARI PENDUGAAN SERAPAN KARBON DIOKSIDA PADA BLOK REHABILITASI CONOCOPHILLIPS DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT, SUKABUMI PRASASTI RIRI KUNTARI DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN FAKULTAS KEHUTANAN INSTITUT PERTANIAN

Lebih terperinci

PEMBERIAN NOMOR VERTEX PADA TOPOLOGI JARINGAN GRAF WHEEL, GRAF HELM DAN GRAF LOLLIPOP

PEMBERIAN NOMOR VERTEX PADA TOPOLOGI JARINGAN GRAF WHEEL, GRAF HELM DAN GRAF LOLLIPOP PEMBERIAN NOMOR VERTEX PADA TOPOLOGI JARINGAN GRAF WHEEL, GRAF HELM DAN GRAF LOLLIPOP Oleh : MUHAMAD SIDIQ NIM. M0108095 SKRIPSI Ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan memeperoleh gelar

Lebih terperinci

SOLUSI PERSAMAAN BOLTZMANN DENGAN NILAI AWAL BOBYLEV MENGGUNAKAN PENDEKATAN ANALITIK DAN NUMERIK YOANITA HISTORIANI

SOLUSI PERSAMAAN BOLTZMANN DENGAN NILAI AWAL BOBYLEV MENGGUNAKAN PENDEKATAN ANALITIK DAN NUMERIK YOANITA HISTORIANI SOLUSI PERSAMAAN BOLTZMANN DENGAN NILAI AWAL BOBYLEV MENGGUNAKAN PENDEKATAN ANALITIK DAN NUMERIK YOANITA HISTORIANI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2007 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN

Lebih terperinci

ALGORITME PEMBENTUKAN WORD GRAPH DARI DOKUMEN BERBAHASA INDONESIA NABIH BERRI G

ALGORITME PEMBENTUKAN WORD GRAPH DARI DOKUMEN BERBAHASA INDONESIA NABIH BERRI G ALGORITME PEMBENTUKAN WORD GRAPH DARI DOKUMEN BERBAHASA INDONESIA NABIH BERRI G54103031 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 ABSTRAK NABIH

Lebih terperinci

Pertemuan 3 DATA MODEL

Pertemuan 3 DATA MODEL Pertemuan 3 DATA MODEL PENGERTIAN MODEL DATA : Sekumpulan konsep-konsep untuk menerangkan data, hubungan-hubungan antara data dan batasanbatasan data yang terintegrasi di dalam suatu organisasi JENIS-JENIS

Lebih terperinci

DATA MODEL. Pertemuan 3

DATA MODEL. Pertemuan 3 Pertemuan 3 DATA MODEL PENGERTIAN MODEL DATA : Sekumpulan konsep-konsep untuk menerangkan data, hubungan-hubungan antara data dan batasanbatasan data yang terintegrasi di dalam suatu organisasi JENIS-JENIS

Lebih terperinci

PENAMBAHAN MODUL PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA KERJA PADA APLIKASI BOGORDELFTCONSTRUCT CHRISTIAN HENRY

PENAMBAHAN MODUL PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA KERJA PADA APLIKASI BOGORDELFTCONSTRUCT CHRISTIAN HENRY PENAMBAHAN MODUL PEMBENTUKAN WORD GRAPH KATA KERJA PADA APLIKASI BOGORDELFTCONSTRUCT CHRISTIAN HENRY DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

Lebih terperinci

ABSTRAK. Kata kunci : Star Schema, Entity Relationship Diagram, Data warehouse. Universitas Kristen Maranatha

ABSTRAK. Kata kunci : Star Schema, Entity Relationship Diagram, Data warehouse. Universitas Kristen Maranatha ABSTRAK Pada era globalisasi sekarang ini, kebutuhan akan pengolahan data yang cepat sangat dibutuhkan. Banyak sekali data-data yang diolah cenderung masih terpisah dengan data lainnya dan juga belum maksimal

Lebih terperinci

PERSAMAAN PENDUGA VOLUME POHON PINUS DAN AGATHIS DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT WIWID ARIF PAMBUDI

PERSAMAAN PENDUGA VOLUME POHON PINUS DAN AGATHIS DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT WIWID ARIF PAMBUDI PERSAMAAN PENDUGA VOLUME POHON PINUS DAN AGATHIS DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT WIWID ARIF PAMBUDI DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN FAKULTAS KEHUTANAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN MENGENAI

Lebih terperinci

IV HASIL DAN PEMBAHASAN

IV HASIL DAN PEMBAHASAN IV HASIL DAN PEMBAHASAN Pada bab ini diberikan pembahasan dari metode penelitian di bab tiga. 4.1 Studi Literatur Awal Informasi yang digunakan dalam karya ilmiah ini diambil dari berbagai media cetak

Lebih terperinci

PENAMBAHAN REPRESENTASI WORD GRAPH MENGGUNAKAN XML UNTUK FRASA PREPOSISIONAL DALAM BAHASA INDONESIA RESTI SINTYA ERVINA

PENAMBAHAN REPRESENTASI WORD GRAPH MENGGUNAKAN XML UNTUK FRASA PREPOSISIONAL DALAM BAHASA INDONESIA RESTI SINTYA ERVINA PENAMBAHAN REPRESENTASI WORD GRAPH MENGGUNAKAN XML UNTUK FRASA PREPOSISIONAL DALAM BAHASA INDONESIA RESTI SINTYA ERVINA DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN

Lebih terperinci

oleh LILIS SETYORINI NIM. M SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar Sarjana Sains Matematika

oleh LILIS SETYORINI NIM. M SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar Sarjana Sains Matematika PERAMALAN JUMLAH PEMINAT PROGRAM STUDI MATEMATIKA FMIPA UNS MENGGUNAKAN RUNTUN WAKTU FUZZY PADA PENENTUAN INTERVAL DENGAN METODE BERBASIS RATA-RATA DAN PENGELOMPOKAN OTOMATIS oleh LILIS SETYORINI NIM.

Lebih terperinci

PERBANDINGAN KEKONVERGENAN BEBERAPA MODEL BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI EROPA PONCO BUDI SUSILO

PERBANDINGAN KEKONVERGENAN BEBERAPA MODEL BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI EROPA PONCO BUDI SUSILO PERBANDINGAN KEKONVERGENAN BEBERAPA MODEL BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI EROPA PONCO BUDI SUSILO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Pada bagian ini dijelaskan beberapa definisi, teori, dan konsep yang akan digunakan dalam pembahasan bab-bab selanjutnya.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Pada bagian ini dijelaskan beberapa definisi, teori, dan konsep yang akan digunakan dalam pembahasan bab-bab selanjutnya. BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bagian ini dijelaskan beberapa definisi, teori, dan konsep yang akan digunakan dalam pembahasan bab-bab selanjutnya. 2.1 Kata Kerja Kelas kata dalam bahasa Indonesia yang akan

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE SIMPLEKS DENGAN ALGORITMA TITIK INTERIOR DALAM PENYELESAIAN MASALAH PROGRAM LINIER SKRIPSI AGUSTINA ANGGREINI SITORUS

PERBANDINGAN METODE SIMPLEKS DENGAN ALGORITMA TITIK INTERIOR DALAM PENYELESAIAN MASALAH PROGRAM LINIER SKRIPSI AGUSTINA ANGGREINI SITORUS PERBANDINGAN METODE SIMPLEKS DENGAN ALGORITMA TITIK INTERIOR DALAM PENYELESAIAN MASALAH PROGRAM LINIER SKRIPSI AGUSTINA ANGGREINI SITORUS 120803060 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

Lebih terperinci

Kemampuan Siswa Kelas XI SMAN 8 Pontianak Menentukan Unsur Kebahasaan Dalam Teks Cerita Ulang Biografi

Kemampuan Siswa Kelas XI SMAN 8 Pontianak Menentukan Unsur Kebahasaan Dalam Teks Cerita Ulang Biografi Kemampuan Siswa Kelas XI SMAN 8 Pontianak Menentukan Unsur Kebahasaan Dalam Teks Cerita Ulang Biografi Astri Saraswati, Martono, Syambasril Program Studi Pendidikan Bahasa Indonesia FKIP UNTAN, Pontianak

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Informasi yang terdapat dalam Laporan Hasil Pemeriksaan (LHP) BPK RI

BAB I PENDAHULUAN. Informasi yang terdapat dalam Laporan Hasil Pemeriksaan (LHP) BPK RI BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Informasi yang terdapat dalam Laporan Hasil Pemeriksaan (LHP) BPK RI saat ini belum di-manaje dengan baik secara digital. Informasi yang terdapat dalam LHP yang terdapat

Lebih terperinci

DEPARTEMEN ILMU KELUARGA DAN KONSUMEN FAKULTAS EKOLOGI MANUSIA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

DEPARTEMEN ILMU KELUARGA DAN KONSUMEN FAKULTAS EKOLOGI MANUSIA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR i ANALISIS MANAJEMEN KEUANGAN, TEKANAN EKONOMI, STRATEGI KOPING DAN TINGKAT KESEJAHTERAAN KELUARGA NELAYAN DI DESA CIKAHURIPAN, KECAMATAN CISOLOK, KABUPATEN SUKABUMI HIDAYAT SYARIFUDDIN DEPARTEMEN ILMU

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN Bab I merupakan pendahuluan dari kajian yang akan dilakukan. Pada bab ini akan dibahas mengenai latar belakang penulis dalam pemilihan judul kajian. Selain latar belakang, dijelaskan

Lebih terperinci

FORMULASI HAMILTONIAN UNTUK MENGGAMBARKAN GERAK GELOMBANG INTERNAL PADA LAUT DALAM RINA PRASTIWI

FORMULASI HAMILTONIAN UNTUK MENGGAMBARKAN GERAK GELOMBANG INTERNAL PADA LAUT DALAM RINA PRASTIWI FORMULASI HAMILTONIAN UNTUK MENGGAMBARKAN GERAK GELOMBANG INTERNAL PADA LAUT DALAM RINA PRASTIWI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan

Lebih terperinci

PERBANDINGAN KEKONVERGENAN BEBERAPA MODEL BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI EROPA PONCO BUDI SUSILO

PERBANDINGAN KEKONVERGENAN BEBERAPA MODEL BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI EROPA PONCO BUDI SUSILO PERBANDINGAN KEKONVERGENAN BEBERAPA MODEL BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI EROPA PONCO BUDI SUSILO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan

Lebih terperinci

PEMODELAN SISTEM PENDULUM TERBALIK GANDA DAN KARAKTERISASI PARAMETER PADA MASALAH REGULASI OPTIMAL HASBY ASSIDIQI

PEMODELAN SISTEM PENDULUM TERBALIK GANDA DAN KARAKTERISASI PARAMETER PADA MASALAH REGULASI OPTIMAL HASBY ASSIDIQI PEMODELAN SISTEM PENDULUM TERBALIK GANDA DAN KARAKTERISASI PARAMETER PADA MASALAH REGULASI OPTIMAL HASBY ASSIDIQI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN

Lebih terperinci

ANALISIS KETAHANAN DAN APLIKASINYA UNTUK PEMODELAN INTERVAL KELAHIRAN ANAK PERTAMA HARNANTO

ANALISIS KETAHANAN DAN APLIKASINYA UNTUK PEMODELAN INTERVAL KELAHIRAN ANAK PERTAMA HARNANTO ANALISIS KETAHANAN DAN APLIKASINYA UNTUK PEMODELAN INTERVAL KELAHIRAN ANAK PERTAMA HARNANTO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan

Lebih terperinci

PERBANDINGAN ANTARA UNWEIGHTED LEAST SQUARES (ULS) DAN PARTIAL LEAST SQUARES (PLS) DALAM PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL MUHAMMAD AMIN PARIS

PERBANDINGAN ANTARA UNWEIGHTED LEAST SQUARES (ULS) DAN PARTIAL LEAST SQUARES (PLS) DALAM PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL MUHAMMAD AMIN PARIS PERBANDINGAN ANTARA UNWEIGHTED LEAST SQUARES (ULS) DAN PARTIAL LEAST SQUARES (PLS) DALAM PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL MUHAMMAD AMIN PARIS SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN

Lebih terperinci