Judul: Konstruksi Pola Word Graph Frasa Kata Menggunakan Metode Knowledge Graph
Abstrak: Bahasa alami adalah bahasa yang biasa dipergunakan sehari-hari untuk berkomunikasi antarmanusia. Teknologi natural language processing (NLP) adalah teknologi yang memungkinkan untuk melakukan berbagai macam pemrosesan bahasa alami yang biasa digunakan oleh manusia. Knowledge graph (KG) adalah metode baru dari NLP yang digunakan untuk menganalisis teks dan merepresentasikannya ke dalam bentuk graf serta lebih memfokuskan pada aspek semantik. Pada saat ini metode KG sudah digunakan untuk menganalisis teks berbahasa Inggris. Namun aturan yang digunakan untuk menganalisis teks berbahasa Inggris tidak dapat secara langsung digunakan untuk menganalisis teks berbahasa Indonesia karena struktur bahasa Inggris tidak sama dengan struktur bahasa Indonesia sehingga perlu dilakukan analisis terhadap struktur bahasa Indonesia. Penelitian penerapan KG pada bahasa Indonesia dalam jangka panjang bertujuan untuk merancang sebuah software yang dapat membaca sembarang teks berbahasa Indonesia serta menghasilkan informasi dalam bentuk graf, sehingga informasi tersebut merupakan intisari dari pengetahuan yang ada dalam teks yang dipelajari. Penelitian KG mengenai aturan pembentukan word graph pada bahasa Indonesia yang telah dilakukan adalah untuk kata benda, kata kerja, kata sifat, preposisi, dan kata keterangan. Aturan pembentukan word graph tersebut masih terdiri atas kata per kata sehingga diperlukan aturan untuk menggabungkannya. Oleh karena itu, penulis akan mengkonstruksi aturan pembentukan word graph frasa kata pada bahasa Indonesia menggunakan metode KG. Penelitian ini bertujuan menganalisis struktur frasa kata pada bahasa Indonesia, membuat aturan pembentukan word graph frasa kata pada bahasa Indonesia, dan menguji aturan tersebut. Manfaat penelitian ini adalah untuk melengkapi aturan yang sudah diperoleh untuk menganalisis teks berbahasa Indonesia dengan menggunakan metode KG.
Keyword: 

Judul: Analisis pembentukan word graph kata sifat menggunakan metode knowledge graph
Abstrak: Bahasa alami adalah bahasa yang biasa digunakan oleh manusia yaitu suatu bentuk representasi dari suatu pesan yang ingin dikomunikasikan antarmanusia. Teknologi Natural Language Processing (NLP) adalah teknologi yang memungkinkan untuk melakukan berbagai macam pemrosesan bahasa alami yang biasa digunakan oleh manusia. Knowledge Graph (KG) adalah suatu metode baru dalam NLP yang digunakan untuk memahami bahasa manusia yang mengkaji secara luas pada tataran jaringan semantik berupa teks yang bersifat subjektif dan disajikan dalam bentuk graf. Metode KG sudah dipergunakan untuk dokumen berbahasa Inggris. Struktur bahasa Inggris tidak persis sama dengan bahasa Indonesia, untuk itu perlu dilakukan analisis terhadap struktur bahasa Indonesia, sehingga metode KG dapat digunakan untuk menganalisis dokumen berbahasa Indonesia. Penelitian penerapan teori KG pada bahasa Indonesia dalam jangka panjang bertujuan merancang sebuah software yang dapat membaca sembarang teks bahasa Indonesia serta menghasilkan informasi dalam bentuk graf. Teks graf yang dihasilkan diharapkan berupa intisari dari teks yang dipelajari. Salah satu tahapan yang dapat dilakukan untuk membangun software tersebut adalah membuat aturan pembentukan word graph untuk seluruh kata dalam bahasa Indonesia yang secara otomatis menganalisis teks berbahasa Indonesia. Saat ini aturan pembentukan word graph bahasa Indonesia dari berbagai jenis kata seperti kata benda, kata kerja, kata sifat dan lain-lain belum ada, maka penulis akan membangun aturan pembentukan word graph dengan membatasi ruang lingkupnya yaitu hanya pada kata sifat.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Iradiasi Terhadap Nilai Aktivitas Antioksidan dan Umur Simpan Teh Celup Camellia-Murbei-Stevia
Abstrak: Camellia-Mulberry-Stevia tea is one type of instant bag tea composed by green tea, mulberry leaf, and stevia. The purpose of this study was to determine the effects of storage on the quality of tea bags as well as to determine the shelf life of Camellia-Mulberry-Stevia mixed tea. The research was carried out in several stages, which were the determination of radiation dose, storage, organoleptic products, chemical analysis, and calculationof the shelf life. Based on the analysis, the product has antioxidant activity value of 414-425 mg/100 g AEAC and total microbes as much as 788-3000 colonies/gram sample. The product shelf life was 8345 days (23 years) and 8254 days (23 years) in metalized packaging, 175 days (6 months) and 173 days (6 months) in plastic packaging, and 8-7 days in paperboard packaging.
Keyword: