Metode Penelitian dan Telaah Pustaka (3)

SISTEM PENGENAL KATA SEDERHANA (Si-PKS)

MENGGUNAKAN MODEL HIDDEN MARKOV

(Studi Kasus Dengan Sistem Pengolah Kata)

Skripsi ini ditulis oleh IMANUEL, Departemen Ilmu Komputer FMIPA IPB 2004

Link : http://iirc.ipb.ac.id/jspui/handle/123456789/2203

Ulasan :

Penelitian ini membuat sistem pengenal kata dengan metode pengenalan Hidden Markov Modelling (HMM), kamus fonem ARPAbet dan variasi pengucapan kata berdasarkan dialek yang berbeda.Model ini merupakan sebuah model statistic dari suatu proses Markov dengan parameter -parameter tersembunyi (hidden) yang akan diperoleh dari parameter2 yang diamati.

Jumlah kata dalam kamus sangat mempengaruhi tingkat keberhasilan pengenalan kata. Penelitian ini melakukan 2 percobaan kamus data

1. Kamus kata 1 dengan 34 kata memiliki tingkat keberhasilan sebesar 55,15% atau 150 kata dari 272 kata yang ditampilkan.
2. Kamus kata 2 dengan 97 kata memiliki tingkat keberhasilan sebesar 40,52% atau 124 kata dari 306 kata yang ditampilkan.

Jumlah kata yang akan dikenali dan panjang fonem pembentuk kata juga mempengaruhi tingkat keberhasilan pengenalan kata. Sehingga kesimpulan yang diperoleh dari skripsi ini tingkat keberhasilan pengenalan kata yang terbaik oleh kamus kata 1 dengan jumlah kata yamg sedikit dan fonem pembentuk kata yang pendek.