Library Automation and Digital Archive
LONTAR
Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Indonesia

Pencarian Sederhana

Find Similar Add to Favorite

Call Number SK-2328 (Sofcopy SK-1810)
Collection Type Skripsi
Title Deteksi Pertanyaan Duplikat pada Forum Kesehatan Berbahasa Indonesia dengan Ekspansi Kata
Author Heidi Renata Halim;
Publisher Depok: Fasilkom UI, 2024
Subject Forum Kesehatan Berbahasa Indonesia
Location FASILKOM-UI;
Lokasi : Perpustakaan Fakultas Ilmu Komputer
Nomor Panggil ID Koleksi Status
SK-2328 (Sofcopy SK-1810) TERSEDIA
Tidak ada review pada koleksi ini: 55059
ABSTRAK

Nama : Heidi Renata Halim Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Deteksi Pertanyaan Duplikat Pada Forum Kesehatan Berbahasa Indonesia Dengan Ekspansi Kata Pembimbing : Alfan Wicaksono Syifa Nurhayati Seiring dengan majunya teknologi di Indonesia, banyak layanan kesehatan online yang bermunculan. Pengguna bisa bertanya langsung pada tenaga medis profesional tiap mereka memiliki masalah kesehatan ringan yang tidak membutuhkan janji temu langsung dengan dokter. Sebagai pengguna, tentunya mereka mengharapkan respon yang cepat dari situs yang mereka gunakan, hal ini kedengarannya mustahil dilakukan karena tidak semua tenaga medis profesional yang bekerja pada layanan medis tersebut ada setiap saat memantau semua pertanyaan yang masuk. Namun, hal ini bisa dilakukan dengan cara mencocokan pertanyaan yang baru dimasukkan dan mencari pertanyaan yang sudah pernah ditanyakan di masa lalu yang memiliki persamaan dengan pertanyaan yang baru dimasukkan. Secara singkat, kita bisa mencari duplikat dari pertanyaan yang ditanyakan oleh pengguna dan mengembalikan jawaban dari pertanyaan duplikat tersebut daripada menunggu jawaban langsung dari dokter. Penelitian ini akan menggunakan pendekatan temu balik informasi dalam mendeteksi pertanyaan duplikat yang pernah ditanyakan di masa lalu. Selain itu, penelitian ini juga akan mengkombinasikan ekspansi kata yang dilakukan kepada kueri, dokumen, serta filter kata-kata stopword untuk meningkatkan skor reciprocal-rank dan recall dari model yang digunakan. Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa ekspansi kata yang dilakukan pada kueri serta dokumen tidak menghasilkan skor reciprocal rank dan recall yang lebih baik. Penggunaan word embedding untuk memperbanyak kata stopword yang dihapus dari data mampu menghasilkan skor reciprocal rank yang lebih tinggi meskipun nilainya belum signifikan. Kata kunci: word embedding, query expansion, ekspansi kata, ekspansi dokumen, stopwords removal