Zaidan Naufal Sudrajat [13518021].pdf
Terbatas  Dessy Rondang Monaomi
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas  Dessy Rondang Monaomi
» Gedung UPT Perpustakaan
Perkembangan penelitian Machine Learning, menghasilkan pemanfaatan di
berbagai bidang. Adanya Microsoft Fx dan Github Copilot yang memanfaatkan
Machine Learning dalam membantu proses software engineering memicu
banyaknya penelitian pemanfaatan machine learning pada proses software
engineering. Google meluncurkan lomba pembangunan model pengurutan Jupyter
Notebook dengan markdown teracak untuk mencari hubungan antara markdown
(komentar) dan bahasa pemrograman. Tujuan dari tugas akhir ini adalah
membangun model menggunakan metode pairwise untuk menyelesaikan
permasalahan pengurutan markdown dalam Jupyter Notebook atau Markdown
Ordering.
Tugas akhir ini menggunakan dataset AI4CODE yang berisi kumpulan Jupyter
Notebook Kaggle yang berisi markdown cell berbahasa Inggris dan code cell
berbahasa python. Tugas akhir ini berfokus pada eksperimen untuk membangun
model machine learning dengan metode pairwise yang diacu dari penelitian
(Manku dan Paul, 2022) serta mengetahui kinerja dari setiap model. Setelah itu
kinerja dari setiap model yang dibangun akan dibandingkan untuk mengetahui
model kinerja terbaik.
Berdasarkan hasil eksperimen penggunaan model Pairwise-BERT-Softmax dapat
meningkatkan kinerja model baseline sebesar 10%. Model tersebut menjadi model
terbaik yang dibangun pada tugas akhir ini.