PRASETIYO, GURUH AGUNG (2019) APLIKASI BERBASIS WEB UNTUK DETEKSI BAHASA DAERAH DI INDONESIA DENGAN NAÏVE BAYES. Undergraduate thesis, Universitas Islam Sultan Agung.

	Text ABSTRAK.pdf Baca Disini (47kB) | Download (47kB)
	Text Publikasi.pdf Baca Disini (253kB) | Download (253kB)
	Text COVER.pdf Baca Disini (1MB) | Download (1MB)
	Text DAFTAR ISI.pdf Baca Disini (121kB) | Download (121kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Baca Disini (175kB) | Download (175kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Baca Disini (659kB) | Download (659kB)
	Text BAB I.pdf Baca Disini (120kB) | Download (120kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Baca Disini (193kB) | Download (193kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Baca Disini (624kB) | Download (624kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Baca Disini (765kB) | Download (765kB)
	Text BAB V.pdf Restricted to Registered users only Baca Disini (46kB) | Download (46kB)

Abstract

Deteksi bahasa daerah merupakan pendeteksi arti bahasa daerah ke bahasa lainnya. Adapun Bahasa yang akan di artikan daerah Sulawesi (Dialek Bugis), Jawa (Dialek Tegal-Banyumas), Kalimantan (Dialek Melayu) yang nantinya akan di artikan ke Bahasa Indonesia atau Inggris begitupun sebaliknya. Pengembangan aplikasi ini menggunakan metode Naive Bayes yaitu dengan model Web Engineering (Rekayasa Web). Tahapan aktifitas Web Engineering meliputi Customer Communication, Planning, Modeling, Construction, Delivery & Feedback. Naive Bayes memiliki tahapan klasifikasi dengan metode probabilitas dan statistik, sehingga jika diasumsikan kondisi antar atribut saling bebas bahwa ada atau tidak ciri tertentu dari sebuah kelas tidak ada hubungannya dengan ciri dari kelas lainnya. Hasil yang diperoleh pada pengembangan Aplikasi Deteksi Bahasa berbasis Website menggunakan metode Naive Bayes ini terbukti dapat mengatasi masyarakat yang tidak paham bahasa daerah dialek Bugis,dialek Tegal-Banyumas,dialek Melayu dan membantu komunikasi saat berpergian ke daerah itu.

Kata Kunci : Deteksi bahasa, Naïve bayes, Website

Dosen Pembimbing:	Taufik, Moch and Farisa, Sam | nidn0622037502, nidn0628028602
Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika
Depositing User:	Pustakawan 5 UNISSULA
Date Deposited:	20 Jan 2020 06:17
Last Modified:	20 Jan 2020 06:17
URI:	https://repository.unissula.ac.id/id/eprint/15064

Actions (login required)

View Item