Melola Discovery

← Melola Discovery

Jurnal SINTA 2

Modifikasi Fonem Vokal Pada Stemming Kata Tidak Baku

Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) · Vol. 10 No. 1 (2023) · pp. 35–42

DOI
10.25126/jtiik.2023105028
ISSN
2528-6579, 2355-7699
Published
2023-02-28
Publisher
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Language
id

Abstract

Bahasa Indonesia termasuk bahasa yang paling populer digunakan di dunia. Bahasa Indonesia dapat berupa bahasa baku dan tidak baku. Bahasa tidak baku dapat dikarenakan oleh penyerapan dari bahasa asing atau bahasa daerah. Penyerapan ini dapat terjadi perganti huruf vokal. Kontribusi pada penelitian ini adalah melakukan modifikasi fonem pada huruf vokal untuk mengembalikan kata tidak baku ke dalam bentuk kata dasar yang baku disebut sebagai Modified Vocal Phonemes Non Formal. Percobaan dilakukan dengan 60 kata tidak baku yang sudah dilakukan preprocessing pada penelitian sebelumnya terlebih dahulu. Penelitian ini membandingkan hasil algoritma dengan algoritma pada penelitian sebelumnya. Algoritma Modified Vocal Phonemes Non Formal telah berhasil melakukan stemming dengan presisi 90.00% dengan 54 kata tidak baku yang sukses dikonversi ke kata dasar sesuai dengan Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) dan 6 kata masih belum berhasil dikonversi. AbstractIndonesian is one of the most popular languages spoken in the world. Indonesian can be standard and non-standard language. Non-standard language can be caused by absorption of foreign languages or village languages. This absorption can occur as a substitute for vowels. The contribution to this research is to modify the phonemes of vowels to return non-formal words into formal root forms known as Modified Vocal Phonemes in Non-Formal. The experiment was carried out with 60 non-formal words that have been preprocessed in the previous research. This research will compare the results of the algorithm with the algorithm in previous research. Algorithm Modified Vocal Phenomes Non-Formal has succeeded in performing stemming with 90.0% precision with 54 words that were successfully converted to base words according to the Big Indonesian Dictionary and 6 words were still not converted.

Collaboration network of the authors

25 authors · 51 co-authorship links · 3 across different organisations

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • Universitas Amikom Yogyakarta
  • Universitas AKPRIND Indonesia
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Wahyu HidayatUniversitas Amikom Yogyakarta5
Agung Budi PrasetyoUniversitas Amikom Yogyakarta3
Agung Budi PrasetioUniversitas Amikom Yogyakarta2
Erwin SyahrudinUniversitas Amikom Yogyakarta2
Catur Riyono Heri WibowoUniversitas Amikom Yogyakarta1
HanafiAffiliation unknown1
Andi SunyotoUniversitas Amikom Yogyakarta1
Mursyid ArdiansyahUniversitas Amikom Yogyakarta1
Suwanto RaharjoUniversitas AKPRIND Indonesia1
Kartikasari Kusuma AgustiningsihUniversitas Amikom Yogyakarta1
Muhammad Altoumi AlsyaibaniUniversitas Amikom Yogyakarta1
Veny Cahya HarditaUniversitas Amikom Yogyakarta1
Emha Taufiq LuthfiUniversitas Amikom Yogyakarta1
Kusrini KusriniUniversitas Amikom Yogyakarta1
Arief SetyantoUniversitas Amikom Yogyakarta1
Mardi Siswo UtomoAffiliation unknown1
Mei KurniawanAffiliation unknown1
M. SuyantoAffiliation unknown1
KusriniAffiliation unknown1
Aiman MukhlishahAffiliation unknown1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/en/oai, first harvested 27 Okt 2026, last seen 27 Okt 2026.
Original metadata (oai_dc)
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="id">Modifikasi Fonem Vokal Pada Stemming Kata Tidak Baku</dc:title>
	<dc:creator xml:lang="id">Iskandar, Ahmad Fikri</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="id">Utami, Ema</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="id">Hidayat, Wahyu</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="id">Budi, Agung Prasetio</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="id">Hartanto, Anggit Dwi</dc:creator>
	<dc:description xml:lang="id">Bahasa Indonesia termasuk bahasa yang paling populer digunakan di dunia. Bahasa Indonesia dapat berupa bahasa baku dan tidak baku. Bahasa tidak baku dapat dikarenakan oleh penyerapan dari bahasa asing atau bahasa daerah. Penyerapan ini dapat terjadi perganti huruf vokal. Kontribusi pada penelitian ini adalah melakukan modifikasi fonem pada huruf vokal untuk mengembalikan kata tidak baku ke dalam bentuk kata dasar yang baku disebut sebagai Modified Vocal Phonemes Non Formal. Percobaan dilakukan dengan 60 kata tidak baku yang sudah dilakukan preprocessing pada penelitian sebelumnya terlebih dahulu. Penelitian ini membandingkan hasil algoritma dengan algoritma pada penelitian sebelumnya. Algoritma Modified Vocal Phonemes Non Formal telah berhasil melakukan stemming dengan presisi 90.00% dengan 54 kata tidak baku yang sukses dikonversi ke kata dasar sesuai dengan Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) dan 6 kata masih belum berhasil dikonversi. AbstractIndonesian is one of the most popular languages spoken in the world. Indonesian can be standard and non-standard language. Non-standard language can be caused by absorption of foreign languages or village languages. This absorption can occur as a substitute for vowels. The contribution to this research is to modify the phonemes of vowels to return non-formal words into formal root forms known as Modified Vocal Phonemes in Non-Formal. The experiment was carried out with 60 non-formal words that have been preprocessed in the previous research. This research will compare the results of the algorithm with the algorithm in previous research. Algorithm Modified Vocal Phenomes Non-Formal has succeeded in performing stemming with 90.0% precision with 54 words that were successfully converted to base words according to the Big Indonesian Dictionary and 6 words were still not converted.</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en">Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya</dc:publisher>
	<dc:date>2023-02-28</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/5028</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.25126/jtiik.2023105028</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="id">Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 10 No 1: Februari 2023; 35-42</dc:source>
	<dc:source xml:lang="en">Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol. 10 No. 1: Februari 2023; 35-42</dc:source>
	<dc:source>2528-6579</dc:source>
	<dc:source>2355-7699</dc:source>
	<dc:source>10.25126/jtiik.2023101</dc:source>
	<dc:language>id</dc:language>
	<dc:relation>https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/5028/pdf</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en">Copyright (c) 2023 Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer</dc:rights>
</oai_dc:dc>