Syifa, Rofi Tulus (2019) Named Entity Recognition Pada Artikel Ilmiah Kesehatan Menggunakan Conditional Random Fields Dan Tinjauannya Menurut Agama Islam. Diploma thesis, Universitas YARSI.
![[thumbnail of 1_Halaman Cover Pertama.pdf]](/style/images/fileicons/text.png) |
Text
1_Halaman Cover Pertama.pdf Download (513kB) |
|
Text
5_Halaman Pengesahan.pdf Download (289kB) |
|
Text
3_Halaman Abstrak.pdf Download (45kB) | Preview |
|
Text
13_Halaman Bab 1.pdf Download (262kB) |
|
Text
19_Halaman Daftar Pustaka.pdf Download (116kB) |
|
Text
14_Halaman Bab 2.pdf Restricted to Registered users only Download (292kB) |
|
Text
15_Halaman Bab 3.pdf Restricted to Registered users only Download (245kB) |
|
Text
16_Halaman Bab 4.pdf Restricted to Registered users only Download (294kB) |
|
Text
17_Halaman Bab 5.pdf Restricted to Registered users only Download (344kB) |
|
Text
18_Halaman Bab 6.pdf Restricted to Registered users only Download (49kB) |
Preview |
Text
4_Halaman Pengesahan Orisinalitas.pdf Download (185kB) | Preview |
Abstract
Artikel ilmiah kesehatan salah satu sumber informasi untuk mendapatkan pengetahuan klinis paling baru yang membahas tentang tanda dan gejala pasien, diagnosis, dan prosedur medis. Untuk membantu pembaca mendapatkan informasi terbaru secara cepat, perlu dilakukan ekstraksi entitas dalam sebuah artikel ilmiah kesehatan. Dalam penelitian ini, telah dibangun sebuah model Named Entity Recognition (NER) klinis untuk bahasa Indonesia menggunakan algoritma Conditional Random Fields (CRF) dengan ekstraksi fitur kontekstual, prefix & suffix, ortografi, stop words, dan POS-Tagging. Corpus klinis dalam bahasa Indonesia dengan format Inside-Outside-Begin (IOB2) digunakan sebagai dataset. Penelitian ini mengekstrak tujuh entitas klinis yaitu organ, sign & symptom, penyakit, pemeriksaan fisik, pemeriksaan penunjang, terapi farmakologi dan terapi non-farmakologi. Hasil percobaan menunjukkan bahwa model mendapatkan hasil terbaik dalam mengekstraksi entitas dengan menggunakan 2 fitur (kontekstual, dan prefix & suffix) dengan precision 85%, recall 73% dan f-measure 77%. Dalam sudut pandang agama islam implementasi NER pada artikel ilmiah kesehatan diperbolehkan karena mengandung manfaat, kebaikan serta kemudahan untuk manusia.
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Additional Information: | S-625-FTI |
| Uncontrolled Keywords: | Named Entity Recognition, Conditional Random Fields, artikel ilmiah kesehatan. |
| Subjects: | L Education > L Education (General) T Technology > T Technology (General) |
| Depositing User: | Mr. Administrator System Admin |
| Date Deposited: | 09 Feb 2021 02:27 |
| Last Modified: | 21 Apr 2022 04:36 |
| URI: | http://digilib.yarsi.ac.id/id/eprint/4830 |
Actions (login required)
 |
View Item |
