Bahasa Indonesia mempunyai sintaksis yang telah dibakukan. Sintaksis bahasa Indonesia dapat diperiksa menggunakan algoritma pengurai untuk mengetahui benar atau tidaknya kalimat sesuai dengan sintaksis yang baku tersebut. Sejauh ini algoritma yang telah ada untuk melakukan analisis sintaksis bahasa Indonesia berbasis komputer dilakukan dengan menggunakan aturan produksi. Oleh karena dalam bahasa Indonesia dimungkinkan terdapat beberapa kata yang dapat ditempatkan pada lokasi berbeda-beda dengan menggunakan aturan produksi, mengakibatkan pemakaian algoritma tersebut terdapat aturan yang terduplikasi. Dalam penelitian ini ditunjukkan bagaimana tata bahasa Indonesia dapat dikodekan menggunakan algoritma pengurai link grammar. Sintaksis bahasa Indonesia direpresentasikan sebagai graf berarah, dimana setiap kata direpresentasikan sebagai simpul dan setiap simpul mempunyai hubungan dengan simpul lain yang direpresentasikan sebagai sisi. Dengan menelusuri setiap simpul yang saling berhubungan pada graf yang telah terbentuk untuk menentukan benar atau tidaknya sebuah kalimat. Perangkat lunak telah diuji coba dengan menggunakan berbagai kalimat yang benar dan tidak benar sesuai dengan sintaksis bahasa Indonesia. Hasil penentuan setiap kalimat yang diberikan oleh perangkat lunak dibandingkan dengan proses penentuan manual menunjukkan perangkat lunak dapat secara benar menentukan benar atau salahnya sebuah kalimat.


Alt. Description

The syntax of bahasa Indonesia has already been standardized. Parsing algorithms can be used to check whether or not sentences satisfy the standardized syntax. So far parsing algorithms to do syntax analysis of bahasa Indonesia are designed based on production rules. Since the Indonesian language allows certain words to be placed in different location in a sentence (without changing its meaning), these parsing algorithm may result in duplicate production rules. The goal of this research is to show how Indonesian grammar can be efficiently implemented using a link grammar parsing algorithm. The syntax is represented by a directed graph, with vertices as words and edges to indicate the pair of words that can be linked together. Whether a sentence is grammatically correct can be determined by checking the existence of edges (links) between pairs of vertices. The sample data used to test the software consist of correct as well as incorrect sentence. The same sentences are also processed manually, and their result compared to the software output to make sure the algorithm behaves as expected

• PENGGUNAAN POHON KEPUTUSAN JARINGAM SYARAF TIRUAN DALAM PENGENALAN WAJAH
• SISTEM PENGENALAN POLA SUARA DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN SOM-KOHONEN
• DISAIN SISTEM PELAYANAN DENGAN PENDEKATAN SIMULASI DAN TINGKAT ASPERASI (Studi Kasus Pada Unit Urusan STNK Kantor SAMSAT Cabang Pekalongan di Kajen)
• PERBANDINGAN METODE NEURAL NETWORKS DAN METODE ARIMA UNTUK PERAMALAN DATA TIME SERIES
• PERANCANGAN SISTEM INFORMASI (GEOGRAFIS) UNTUK MENGEMBANGKAN POTENSI DAERAH JAWA TIMUR : STUDI KASUS TANAMAN PERTANIAN
• PENGEMBANGAN MODEL SIMULASI UNTUK PERENCANAAN KAPASITAS UNIT PERAWATAN INTENSIF (ICU) DI R.S.U.D HAJI SURABAYA
• PERENCANAAN DAN PEMBUATAN MODUL AJAR INTERFACING DI SMK NEGERI I CIMAHI PROGRAM KEAKHLIAN ELEKTRONIKA INDUSTRI DAN KOMPUTER
• APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT ANAK
• PEMBUATAN PERANGKAT LUNAK PEMODELAN KEBAKARAN SEBAGAI ALAT BANTU ANALISA RESIKO KEBAKARAN UNTUK DISAIN ANJUNGAN LEPAS PANTAI
• OPTIMASI SISTEM PRODUKSI PADA PERUSAHAAN TIMBANGAN CV. PERTIN MALANG DENGAN METODE SIMULASI

• PERANCANGAN PENGATURAN POSISI PENEMPATAN BARANG PADA CRANE LENGAN FLEKSIBEL DENGAN KONTROL JARINGAN SYARAF TIRUAN
• PENGATURAN KECEPATAN MOTOR DC DENGAN KONTROL JARINGAN SYARAF TIRUAN
• PENGENALAN POLA OBJEK 2D MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN MODEL PENDEKATAN PROBABILISTIK (PNN) PADA OBJEK TEROTASI
• MONITORING GANGGUAN BEBAN MOTOR INDUKSI MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK
• PENGGUNAAN POHON KEPUTUSAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM PENGENALAN WAJAH
• PERANCANGAN MODEL PENAKSIR BIAYA PRODUK DENGAN PENDEKATAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
• SIMULASI UNTUK MENENTUKAN KOMPUTER CADANGAN DI LEMBAGA PENDIDIKAN, STUDI KASUS DI PIKTI ITS
• TRACKING WAJAH YANG TOLERAN TERHADAP OKLUSI MENGGUNAKAN MIN-CUT BERBASIS FEATURE EXTRACTION
• ENKRIPSI CITRA JPEG2000 TANPA MENGHASILKAN MARKER CODE
• PEMBUATAN PROGRAM BANTU MIX DESAIN BETON DENGAN MENGGUNAKAN METODE DOE DAN ACI