Universitas Syiah Kuala | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

PENGEMBANGAN MODEL BERT DAN HIBRID UNTUK ANALISIS SENTIMEN DENGAN ACEHX FINE-…

Doni Sumito Sukiswo

Dalam era digital, analisis sentimen menjadi salah satu bidang penting dalam natural language processing (NLP). NLP untuk bahasa daerah di Indonesia masih sangat terbatas, termasuk untuk Bahasa Aceh yang memiliki kekayaan leksikal dan struktur morfologi yang unik. Salah satu tantangan utama dalam pengembangan analisis sentimen Bahasa Aceh adalah belum cukup tersedianya dataset yang representatif untuk tugas analisis sentimen. Selain itu, hingga saat ini belum tersedia model berbasis BERT deng…

MODEL HYBRID TRANSFORMER-RNN UNTUK KLASIFIKASI TEKS BAHASA DAERAH

Muhammad Fadhil Al Amal

Model bahasa berbasis Transformer telah banyak digunakan dalam tugas pemrosesan bahasa alami, namun kemampuannya dalam menangkap ketergantungan sekuensial masih terbatas terutama pada bahasa-bahasa daerah di Indonesia yang bersifat low-resource. Penelitian ini mengusulkan arsitektur hybrid yang menggabungkan NusaBERT dengan lapisan BiLSTM dan BiGRU di atas representasi Transformer, serta mengeksplorasi berbagai strategi pooling (CLS token, hidden state terakhir, mean, dan max). Eksperimen dil…

MODEL PEMAHAMAN BAHASA INDONESIA BERBASIS TRANSFORMERS

Hendri Ahmadian

Berbagai metode penyisipan kata dan model pralatih (pretrained) telah banyak dieksplorasi untuk mengatasi berbagai permasalahan dalam natural language processing (NLP). Dalam beberapa tahun terakhir, model transformers menjadi pilihan utama untuk model pralatih, terutama pada bahasa dengan sumber data yang lengkap seperti Bahasa Inggris, Mandarin dan Arab. Namun, penelitian terhadap model pretrained dengan sumber data Bahasa Indonesia masih relatif terbatas. Beberapa upaya telah dilakukan unt…

  • Fakultas Pasca Sarjana / Prodi Doktor Matematika dan Aplikasi Sains (S3), Banda Aceh - 2025
  • Baca Selengkapnya

INTEGRASI INDOBERT DAN FITUR MACHINE LEARNING UNTUK MENINGKATKAN KINERJA PENG…

Teuku Yusransyah Tandi

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah model Recognizing Textual Entailment (RTE) dalam bahasa Indonesia yang dinamakan Hybrid-IndoBERT-RTE. Model ini dirancang untuk menangani tantangan dalam pengenalan keterkaitan tekstual, yang merupakan tugas penting dalam pemrosesan bahasa alami atau Natural Language Processing (NLP). Arsitektur Hybrid-IndoBERT-RTE dibangun dengan melakukan modifikasi pada IndoBERT-large-p1, sebuah model bahasa yang telah terbukti efektif dalam berbagai tuga…

  • Fakultas MIPA Informatika Magister Kecerdasan Buatan, Banda Aceh - 2024
  • Baca Selengkapnya

LC-BERT: IMPLEMENTASI REDUKSI DIMENSI PADA VEKTOR WORD EMBEDDING YANG DIHASIL…

Andri Darnius

Penelitian ini berfokus pada peningkatan efisiensi model kecerdasan buatanyang kompleks seperti BERT dengan menerapkan teknik reduksi dimensi. ModelBERT memiliki jutaan parameter yang menyebabkan kebutuhan komputasi dan memori yang besar selama pelatihan. Pendekatan yang diambil memanfaatkan BERT sebagai fondasi, dengan menerapkan teknik whitening atau sphering sebagai metode reduksi dimensi pada tahap ekstraksi fitur. Dua skenario dievaluasi: benchmark standar menggunakan BERT asli, dan sken…

  • Fakultas MIPA Informatika Magister Kecerdasan Buatan, Banda Aceh - 2024
  • Baca Selengkapnya

PENGEMBANGAN LARGE LANGUAGE MODEL UNTUK MENJAWAB PERTANYAAN TERKAIT AKADEMIK …

Hary Rachmat

Selama ini, informasi terkait akademik di Universitas Syiah Kuala (USK), selain di informasikan dalam bentuk website juga dirangkum dalam bentuk Frequently Asked Question (FAQ). Informasi dalam bentuk website dan FAQ tidak interaktif sehingga informasi tertentu harus dicari dalam berita web atau daftar FAQ tersebut. Oleh karena itu, dibutuhkan alternatif cara penyampaian informasi yang lebih interaktif menggunakan chatbot. Chatbot dapat dibangun dengan menggunakan Large Language Model (LLM) s…

  • Fakultas MIPA Informatika Magister Kecerdasan Buatan, Banda Aceh - 2024
  • Baca Selengkapnya

    SERVICES DESK