ABSTRAKSI TEKS BERBAHASA INDONESIA MENGUNAKAN TEORI KNOWLEDGE GRAPH DIMAS FEBRIATMOKO

Transkripsi

1 ABSTRAKSI TEKS BERBAHASA INDONESIA MENGUNAKAN TEORI KNOWLEDGE GRAPH DIMAS FEBRIATMOKO DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011

2 ABSTRAK DIMAS FEBRIATMOKO. Abstraksi Teks Berbahasa Indonesia Menggunakan Teori Knowledge Graph. Dibimbing oleh SRI NURDIATI dan FARIDA HANUM. Dalam ilmu komputer telah dikembangkan sistem peringkasan teks. Cara kerja dari sistem ini adalah dengan memilih beberapa kalimat berdasarkan kriteria pembobotan tertentu. Namun cara ini menghilangkan informasi yang terdapat dalam kalimat yang tidak ikut terpilih. Diperlukan suatu aturan untuk memperoleh ringkasan (abstrak) dari sebuah teks berbahasa Indonesia dengan memperhatikan informasi dari keseluruhan teks, sehingga menghasilkan ringkasan yang lebih baik. Hal ini bisa dilakukan dengan menggunakan teori knowledge graph. Knowledge graph merupakan metode baru di bidang Natural Language Processing (NLP), yang merepresentasikan pengetahuan dalam bentuk graf. Dengan menggunakan knowledge graph, setiap kalimat di dalam teks dapat dibuat ke dalam graf-graf kalimat yang kemudian dapat dianalisis dan disatukan menjadi sebuah graf yang menggambarkan keseluruhan teks. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aturan untuk memperoleh abstraksi dari sebuah teks berbahasa Indonesia. Kata kunci: knowledge graph, natural language processing.

3 ABSTRACT DIMAS FEBRIATMOKO. Indonesian Text Abstraction using Knowledge Graph Theory. Under supervision of SRI NURDIATI and FARIDA HANUM. Text summarization system has been developed in order to select several sentences based on certain criteria. However, this method tends to omit some informations contained in unselected sentences. Therefore, a system is needed to get a text abstraction, which represents the whole informations contained in the original text. Knowledge graph offers the way to built such system. Knowledge Graph is a new method in Natural Language Processing (NLP) that represents a knowledge in a form of graph. Using this method, every sentence in the full text version can be represented into graphs which can be further analyzed and gathered into a single graph that describes the meaning of the full text. The result of this research is a procedure to implement knowledge graph theory to get an abstraction of the text. Keywords: knowledge graph, natural language processing.

4 ABSTRAKSI TEKS BERBAHASA INDONESIA MENGUNAKAN TEORI KNOWLEDGE GRAPH DIMAS FEBRIATMOKO Skripsi: sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains pada Departemen Matematika DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011

5 Judul Skripsi Nama NIM : Abstraksi Teks Berbahasa Indonesia Menggunakan Teori Knowledge Graph : Dimas Febriatmoko : G Menyetujui, Pembimbing I Pembimbing II Dr. Ir. Sri Nurdiati, M.Sc. Dra. Farida Hanum, M.Si. NIP NIP Mengetahui, Ketua Departemen Dr. Dra. Berlian Setiawaty, MS. NIP Tanggal Lulus:

6 PRAKATA Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT atas segala karunia-nya sehingga karya ilmiah berjudul Abstraksi Teks Berbahasa Indonesia Menggunakan Teori Knowledge Graph ini berhasil diselesaikan. Terima kasih penulis ucapkan kepada Ibu Dr. Ir. Sri Nurdiati, M.Sc. dan Ibu Dra. Farida Hanum, M.Si. selaku pembimbing, serta Bapak Drs. Prapto Tri Supriyo, M. Kom. yang telah banyak memberi saran. Di samping itu, penghargaan penulis sampaikan kepada Bapak dan Ibu dosen Departemen Matematika yang telah mengajar dan memberikan bekal ilmu pengetahuan kepada penulis. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada ayah, ibu, serta seluruh keluarga atas doa dan kasih sayangnya. Terima kasih kepada para sahabat Math (Dewi, Eyie, Hap-hap, Ilyas, Erlyn, Kak Amin, Kak Jali, Jane, Ridwan, dan semua yang tidak dapat disebutkan satu per satu), sahabat J Camp (Erry, Arul, Deni, Andri, Bang Ucok, dan keluarga Bapak indekos), dan semua pihak yang tidak bisa disebutkan satu per satu yang telah membantu dan memberikan masukan terhadap kelancaran pembuatan karya ilmiah ini. Penulis menyadari bahwa karya ilmiah ini masih jauh dari sempurna, oleh karena itu penulis mengharapkan saran dan kritik yang bersifat membangun demi penyempurnaan karya ilmiah ini. Akhirnya penulis berharap semoga karya ilmiah ini bermanfaat. Bogor, Januari 2011 Dimas Febriatmoko

7 RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Jakarta pada tanggal 1 Februari 1988 dari Ayah Joko Susilo dan Ibu Sudimi. Penulis merupakan anak ke tiga dari tiga bersaudara. Tahun 2005 penulis lulus dari SMA Negeri 47 Jakarta dan pada tahun yang sama lulus seleksi masuk IPB melalui jalur SPMB. Penulis memilih mayor Matematika, dan minor Arsitektur Lanskap, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Selama mengikuti perkuliahan, penulis menjadi pengurus Koran Kampus IPB pada tahun , menjadi pengurus Gugus Mahasiswa Matematika (Gumatika) IPB pada tahun , dan menjadi asisten mata kuliah Kalkulus III pada tahun ajaran 2007/2008.

8 DAFTAR ISI Halaman DAFTAR TABEL. ix DAFTAR GAMBAR.. ix DAFTAR LAMPIRAN... xiii I PENDAHULUAN Latar Belakang Penelitian Tujuan Penelitian Ruang Lingkup Penelitian.. 1 II TINJAUAN PUSTAKA Kelas Kata Kata Benda Hubungan Antarmakna Graf Knowledge Graph Konsep Aspek-aspek Ontologi Chunk Indicator III METODOLOGI PENELITIAN IV PEMBAHASAN Studi Kepustakaan Dokumen Berbahasa Indonesia Penentuan Kata Benda sebagai Konsep Penentuan Threshold Pembuatan Graf Analisis Perancangan Aturan Pengujian Aturan. 49 V KESIMPULAN DAN SARAN DAFTAR PUSTAKA. 56 LAMPIRAN... 58

9 DAFTAR TABEL Halaman 1 Daftar pengelompokan kata benda dan jumlah kemunculannya pada Teks A 7 2 Daftar pengelompokan kata benda dan jumlah kemunculannya pada Teks B 7 3 Daftar pengelompokan kata benda dan jumlah kemunculannya pada Teks C 8 4 Verteks pada Teks A Verteks pada Teks B Verteks pada Teks C Analisis PAR pertama pada Teks A Analisis PAR ke-2 pada Teks A 42 9 Analisis PAR pertama pada Teks B Analisis PAR ke-2 pada Teks C Analisis PAR pada Teks C Hukum penambahan Verteks pada Teks D Analisis PAR pada Teks D DAFTAR GAMBAR Halaman 1 Contoh graf dengan 4 simpul 2 2 Contoh penggunaan relasi ALI. 3 3 Contoh penggunaan relasi CAU 3 4 Contoh penggunaan relasi EQU 3 5 Contoh penggunaan relasi EQU yang menyatakan adalah dan merupakan Contoh penggunaan relasi SUB 4 7 Contoh penggunaan relasi DIS 4 8 Contoh penggunaan relasi ORD 4 9 Contoh penggunaan relasi PAR 4 10 Contoh penggunaan relasi SKO 4 11 Contoh penggunaan frame FPAR (a), NEGPAR (b), POSPAR (c), dan NECPAR (d) 5 12 Contoh penggunaan ontologi F 5 13 Penulisan relasi ALI dan verteks dalam penelitian Word graph untuk a kalimat pertama pada Teks A Word graph untuk b kalimat pertama pada Teks A Word graph untuk c kalimat pertama pada Teks A Word graph untuk d kalimat pertama pada Teks A Word graph untuk e kalimat pertama pada Teks A Word graph kata benda kalimat pertama pada Teks A Word graph verteks kalimat pertama pada Teks A Word graph kalimat ke-2 pada Teks A Word graph kalimat ke-3 pada Teks A Word graph kalimat ke-4 pada Teks A Word graph kalimat ke-5 pada Teks A Word graph kalimat ke-6 pada Teks A Word graph kalimat ke-7 pada Teks A Word graph kalimat ke-8 pada Teks A Word graph kalimat ke-9 pada Teks A Word graph kalimat ke-10 pada Teks A Word graph kalimat ke-11 pada Teks A Word graph kalimat ke-12 pada Teks A Word graph kalimat ke-13 pada Teks A ix

10 33 Word graph kalimat ke-14 pada Teks A Word graph kalimat ke-15 pada Teks A Word graph kalimat ke-16 pada Teks A Word graph kalimat ke-17 pada Teks A Word graph kalimat ke-18 pada Teks A Word graph kalimat ke-19 pada Teks A Word graph kalimat ke-20 pada Teks A Word graph kalimat ke-21 pada Teks A Word graph kalimat ke-22 pada Teks A Word graph kalimat ke-23 pada Teks A Word graph kalimat ke-24 pada Teks A Word graph kalimat ke-25 pada Teks A Word graph kalimat ke-26 pada Teks A Word graph kalimat ke-27 pada Teks A Word graph kalimat ke-28 pada Teks A Word graph kalimat ke-29 pada Teks A Word graph kalimat ke-30 pada Teks A Word graph kalimat ke-31 pada Teks A Word graph kalimat ke-32 pada Teks A Word graph kalimat ke-33 pada Teks A Word graph kalimat ke-34 pada Teks A Word graph kalimat ke-35 pada Teks A Word graph kalimat ke-36 pada Teks A Word graph kalimat ke-37 pada Teks A Word graph kalimat ke-38 pada Teks A Word graph kalimat ke-39 pada Teks A Word graph kalimat ke-40 pada Teks A Word graph kalimat ke-41 pada Teks A Word graph kalimat pertama pada Teks B Word graph kalimat ke-2 pada Teks B Word graph kalimat ke-3 pada Teks B Word graph kalimat ke-4 pada Teks B Word graph kalimat ke-5 pada Teks B Word graph kalimat ke-6 pada Teks B Word graph kalimat ke-7 pada Teks B Word graph kalimat ke-8 pada Teks B Word graph kalimat ke-9 pada Teks B Word graph kalimat ke-10 pada Teks B Word graph kalimat ke-11 pada Teks B Word graph kalimat ke-12 pada Teks B Word graph kalimat ke-13 pada Teks B Word graph kalimat ke-14 pada Teks B Word graph kalimat ke-15 pada Teks B Word graph kalimat ke-16 pada Teks B Word graph kalimat ke-17 pada Teks B Word graph kalimat ke-18 pada Teks B Word graph kalimat ke-19 pada Teks B Word graph kalimat ke-20 pada Teks B Word graph kalimat ke-21 pada Teks B Word graph kalimat ke-22 pada Teks B Word graph kalimat ke-23 pada Teks B Word graph kalimat ke-24 pada Teks B Word graph kalimat ke-25 pada Teks B Word graph kalimat ke-26 pada Teks B Word graph kalimat ke-27 pada Teks B Word graph kalimat ke-28 pada Teks B Word graph kalimat ke-29 pada Teks B Word graph kalimat ke-30 pada Teks B x

11 91 Word graph kalimat ke-31 pada Teks B Word graph kalimat ke-32 pada Teks B Word graph kalimat ke-33 pada Teks B Word graph kalimat ke-34 pada Teks B Word graph kalimat ke-35 pada Teks B Word graph kalimat ke-36 pada Teks B Word graph kalimat ke-37 pada Teks B Word graph kalimat ke-38 pada Teks B Word graph kalimat ke-39 pada Teks B Word graph kalimat ke-40 pada Teks B Word graph kalimat ke-41 pada Teks B Word graph kalimat pertama pada Teks C Word graph kalimat ke-2 pada Teks C Word graph kalimat ke-3 pada Teks C Word graph kalimat ke-4 pada Teks C Word graph kalimat ke-5 pada Teks C Word graph kalimat ke-6 pada Teks C Word graph kalimat ke-7 pada Teks C Word graph kalimat ke-8 pada Teks C Word graph kalimat ke-9 pada Teks C Word graph kalimat ke-10 pada Teks C Word graph kalimat ke-11 pada Teks C Word graph kalimat ke-13 pada Teks C Word graph kalimat ke-14 pada Teks C Word graph kalimat ke-15 pada Teks C Word graph kalimat ke-16 pada Teks C Word graph kalimat ke-18 pada Teks C Word graph kalimat ke-19 pada Teks C Word graph kalimat ke-20 pada Teks C Word graph kalimat ke-21 pada Teks C Word graph kalimat ke-22 pada Teks C Word graph kalimat ke-23 pada Teks C Word graph kalimat ke-24 pada Teks C Word graph kalimat ke-25 pada Teks C Word graph kalimat ke-26 pada Teks C Word graph kalimat ke-27 pada Teks C Word graph kalimat ke-28 pada Teks C Word graph kalimat ke-29 pada Teks C Word graph kalimat ke-30 pada Teks C Penggabungan verteks pertama pada Teks A Penggabungan verteks ke-2 pada Teks A Penggabungan verteks pertama pada Teks B Penggabungan verteks ke-2 pada Teks B Penggabungan verteks pada Teks C Hubungan sejajar pada Teks A Hubungan sejajar pada Teks B Hubungan sejajar pada Teks C Hubungan SUB I berdasarkan prinsip logika matematika Hubungan SUB II berdasarkan prinsip logika matematika Hubungan CAU berdasarkan prinsip logika matematika Graf relasi SUB pada Teks A Graf relasi SUB pada Teks B Graf relasi SUB pada Teks C Graf relasi CAU pada Teks A (i), Teks B (ii), dan Teks C (iii) Graf hasil analisis Teks A Graf hasil analisis Teks B Graf hasil analisis Teks C Word graph kalimat pertama pada Teks D.. 50 xi

12 149 Word graph kalimat ke-2 pada Teks D Word graph kalimat ke-4 pada Teks D Word graph kalimat ke-5 pada Teks D Word graph kalimat ke-6 pada Teks D Word graph kalimat ke-7 pada Teks D Word graph kalimat ke-8 pada Teks D Word graph kalimat ke-9 pada Teks D Word graph kalimat ke-10 pada Teks D Word graph kalimat ke-11 pada Teks D Word graph kalimat ke-12 pada Teks D Word graph kalimat ke-13 pada Teks D Word graph kalimat ke-15 pada Teks D Word graph kalimat ke-16 pada Teks D Word graph kalimat ke-17 pada Teks D Word graph kalimat ke-18 pada Teks D Word graph kalimat ke-20 pada Teks D Word graph kalimat ke-21 pada Teks D Word graph kalimat ke-22 pada Teks D Word graph kalimat ke-23 pada Teks D Word graph kalimat ke-24 pada Teks D Word graph kalimat ke-25 pada Teks D Word graph kalimat ke-26 pada Teks D Word graph kalimat ke-27 pada Teks D Word graph kalimat ke-28 pada Teks D Word graph kalimat ke-29 pada Teks D Word graph kalimat ke-30 pada Teks D Word graph kalimat ke-31 pada Teks D Word graph kalimat ke-32 pada Teks D Word graph kalimat ke-33 pada Teks D Word graph kalimat ke-34 pada Teks D Penggabungan verteks pada Teks D Hubungan sejajar pada Teks D Graf relasi SUB pada Teks D Graf relasi CAU pada Teks D Graf hasil analisis Teks D Word graph untuk a kalimat ke-28 pada Teks A Word graph untuk b kalimat ke-28 pada Teks A Word graph untuk c kalimat ke-28 pada Teks A Word graph kata benda kalimat ke-28 pada Teks A Word graph verteks kalimat ke-28 pada Teks A Word graph untuk a kalimat ke-3 pada Teks B Word graph untuk b kalimat ke-3 pada Teks B Word graph untuk c kalimat ke-3 pada Teks B Word graph untuk d kalimat ke-3 pada Teks B Word graph kata benda kalimat ke-3 pada Teks B Word graph verteks kalimat ke-3 pada Teks B Word graph untuk a kalimat ke-4 pada Teks B Word graph untuk b kalimat ke-4 pada Teks B Word graph untuk c kalimat ke-4 pada Teks B Word graph kata benda kalimat ke-4 pada Teks B Word graph verteks kalimat ke-4 pada Teks B 69 xii

13 DAFTAR LAMPIRAN Halaman 1 Teks A Teks B 60 3 Teks C 61 4 Teks D 63 5 Contoh Pembentukan Graf pada Kalimat.. 64 xiii

14 I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian Cara termudah untuk mendapatkan informasi dari sebuah teks adalah dengan meringkasnya, karena membaca sebuah ringkasan tidak memerlukan waktu lama, dibandingkan dengan membaca keseluruhan teks. Salah satu cara meringkas adalah dengan text summary, yaitu mengambil kalimat utama atau sebagian kalimat dari setiap paragraf di dalam teks. Akan tetapi, hanya mengambil sebagian kalimat tidak akan menghasilkan sebuah ringkasan yang baik, karena informasi yang terkandung dalam kalimat lain yang tidak terpilih akan hilang. Diperlukan suatu aturan untuk memperoleh suatu ringkasan (abstrak) dari sebuah teks berbahasa Indonesia dengan memperhatikan keseluruhan teks, sehingga menghasilkan ringkasan yang baik. Teori knowledge graph merupakan metode baru di bidang natural language processing (NLP), yang dapat digunakan dalam memahami bahasa manusia, dengan mengkaji tataran jaringan semantik (arti kata) berupa teks yang bersifat subjektif dan disajikan dalam bentuk graf. Metode knowledge graph pertama kali muncul pada tahun 1982 di Belanda. Pada awal pengembangannya, teori knowledge graph digunakan dalam aspek linguistik dari bahasa Inggris. Sampai saat ini penerapannya masih terus dikembangkan terutama dalam konteks bahasa Indonesia. Salah satu penerapannya adalah dalam memahami isi dari sebuah teks berbahasa Indonesia (Hoede & Nurdiati 2008b). 1.2 Tujuan Penelitian Penelitian ini bertujuan membuat suatu aturan untuk memperoleh abstraksi dari suatu teks dengan menggunakan teori knowledge graph. 1.3 Ruang Lingkup Penelitian Penelitian dilakukan dengan menganalisis berbagai teks berbahasa Indonesia dengan tema ketahanan pangan yang diambil dari berbagai sumber. II TINJAUAN PUSTAKA Untuk memahami masalah dalam karya ilmiah ini akan diberikan beberapa pengertian dan konsep yang digunakan dalam penelitian. 2.1 Kelas Kata Semantik (Yunani: semanein = berarti, bermaksud; semanticos = makna) adalah cabang ilmu bahasa yang meneliti makna dalam bahasa tertentu, mencari asal-usul dan perkembangan arti kata, mempelajari klasifikasi perubahan kata-kata atau bentuk bahasa sebagai faktor dalam perkembangan bahasa. Berdasarkan struktur bentuk, morfologi dan kelompok kata (fraseologi), kata dibagi menjadi 4 kelas besar, yaitu: 1. Kelas kata benda yang memuat subkelas kata ganti dan kata sandang 2. Kelas kata kerja 3. Kelas kata sifat yang memuat subkelas kata bilangan 4. Kelas kata tugas yang memuat subkelas kata depan, kata sambung, kata keterangan (Keraf 1991) 2.2 Kata Benda Kata benda adalah kata yang mengacu pada manusia, binatang, benda, dan konsep atau pengertian. Ciri-ciri kata benda adalah 1. Dalam kalimat yang predikatnya kata kerja, kata benda cenderung menduduki fungsi subjek, objek, atau pelengkap. 2. Kata benda tidak dapat diingkarkan dengan kata tidak. 3. Kata benda dapat diingkarkan dengan kata bukan. 4. Kata benda umumnya dapat diikuti oleh kata sifat, baik secara langsung maupun diantarai oleh kata yang. Berdasarkan wujudnya, kata benda dibedakan atas 1. Kata benda konkret, yaitu kata benda yang dapat dilihat bentuk fisiknya. Contoh: dompet, ayah, botol, kertas, roti 2. Kata benda abstrak, yaitu kata benda yang wujud fisiknya tidak dapat dilihat.

15 2 Contoh: kebenaran, kemajuan, perbukuan, persatuan Berdasarkan bentuknya, kata benda dikelompokkan menjadi kata benda dasar dan kata benda turunan. 1. Kata benda dasar adalah kata benda yang terdiri atas satu morfem. Contoh: gelas, air, meja, kardus, Kamis, November, Palembang, rumah, gunung 2. Kata benda turunan, terbagi atas: a. Kata benda berimbuhan. Contoh: kementerian, pelabuhan, geligi, perusahaan, kemasan b. Kata benda bereduplikasi. Contoh: rumah-rumah, dedaunan, desas-desus, lauk-pauk, mobil-mobilan c. Kata benda yang berasal dari berbagai kelas karena proses. 1. Deverbalisasi Contoh: ketertarikan, pendidikan, pengembangan, keterbukaan 2. Deadjektivalisasi Contoh: perusakan, kematangan, keseriusan, petinggi 3. Denumeralisasi Contoh: keseluruhan, persatuan 4. Deadverbialisasi Contoh: kekurangan, kelebihan, keterlaluan d. Kata benda yang mengalami proses pemajemukan. Contoh: ganti rugi, tata tertib, uang muka, sepak bola, pedagang eceran, unjuk rasa, pascapanen, semifinal (Waridah 2008) 2.3 Hubungan Antarmakna a. Kata Umum dan Kata Khusus Kata umum, disebut pula hipernim atau superordinat, adalah kata yang ruang lingkup maknanya mencakup hal-hal yang umum dan menyangkut aspek-aspek yang lebih luas. Kata khusus, disebut hiponim atau subordinat, adalah kata yang ruang lingkup maknanya mencakup hal-hal yang sempit atau hanya meliputi aspek-aspek tertentu. b. Sinonim Sinonim adalah kata-kata yang maknanya sama atau hampir sama. Suatu kata bersinonim dengan kata lainnya apabila katakata tersebut maknanya dapat saling mengartikan di dalam kalimat yang sama (Waridah 2008). 2.4 Graf Graf G adalah pasangan terurut (V, E) dengan V(G) himpunan takkosong dan berhingga dari elemen-elemen graf yang disebut verteks (simpul, node) dan E(G) himpunan hingga edge (sisi). Contoh: Graf dengan V(G) = {u, v, w, x}; dan E(G) = {uv, uw, wx} Gambar 1 Contoh graf dengan 4 simpul. Graf G disebut subgraf dari G jika semua simpul dan sisi dari G terletak di G (Chartrand & Oellermann 1993). Digraph (graf berarah) D adalah pasangan berurut (V, A) dengan V adalah himpunan takkosong dari sejumlah berhingga elemen yang disebut simpul (node) dan A adalah himpunan berhingga (tidak perlu berbeda) dari pasangan terurut elemen-elemen dalam V yang disebut busur (arc) (Wilson & Lowell 1979). 2.5 Knowledge Graph Teori knowledge graph merupakan suatu pendekatan baru yang dapat digunakan untuk menyatakan bahasa manusia dalam bentuk graf. Perbedaan yang mendasar antara teori knowledge graph dengan teori representasi lain adalah bahwa teori knowledge graph ini menggunakan ontologi atau relasi yang jumlahnya terbatas. Teori knowledge graph mampu melukiskan atau menggambarkan aspek semantik yang lebih mendasar, dengan menggunakan sejumlah relasi yang banyaknya terbatas. Teori ini memberikan cara baru melakukan penelitian untuk memahami bahasa manusia dengan bantuan komputer (Zhang 2002). 2.6 Konsep Konsep merupakan komponen terpenting dalam pemikiran manusia. Konsep merupakan sesuatu yang penting dalam membentuk suatu pengertian dari khusus ke umum atau sebaliknya (Zhang 2002). Konsep dapat dibedakan menjadi tiga jenis, yaitu token, type, dan name (Berg 1993).

16 3 a. Token Dalam teori knowledge graph, token merupakan konsep yang dipahami oleh seseorang menurut cara pandang masingmasing, sehingga token ini bersifat subjektif. Setiap persepsi selalu berhubungan dengan token. Sebuah konsep berhubungan dengan arti dari kata (Zhang 2002). Contoh sebuah token adalah: misalkan seseorang menemukan kata apel, orang tersebut dapat menghubungkan hal ini dengan informasi bentuk, warna, dan rasa demikian juga orang lain akan menghubungkan dengan hal yang berbeda. Token dalam teori knowledge graph dinyatakan dengan simbol. Seseorang dalam mengamati sesuatu, pada kenyataannya akan selalu dibandingkan dengan dunia nyata. Dengan demikian dalam teori knowledge graph segala sesuatu akan dihubungkan dengan token. b. Type Type adalah konsep yang berupa informasi umum dan bersifat objektif karena merupakan kesepakatan yang dibuat sebelumnya. Contoh type misalnya buah, binatang dan sebagainya. c. Name Name adalah sesuatu yang bersifat individual, sebagai contoh: Fuji adalah sebuah name yaitu nama dari sebuah apel. Sesuatu dapat dikelompokkan ke dalam beberapa type yang berbeda. Demikian juga name, sesuatu dapat diberi name dengan banyak cara. Type dan name dalam teori knowledge graph direpresentasikan dengan cara yang hampir sama. Namun demikian bukan berarti bahwa keduanya tidak bisa dibedakan. Type dan name dibedakan oleh jenis relasi yang menghubungkannya dengan token (Rusiyamti 2008). 2.7 Aspek-aspek Ontologi Ontologi merupakan gambaran dari beberapa konsep dan relasi antarkonsep yang bertujuan mendefinisikan ide-ide yang merepresentasikan konsep, relasi dan logikanya. Berdasarkan ontologi yang dimiliki inilah knowledge graph dapat membangun sebuah model yang dapat digunakan untuk memahami bahasa alami (natural language). Hal ini diperlukan agar arti dari suatu kalimat dapat diekspresikan. Arti dari kata terlebih dahulu harus diketahui untuk dapat mengartikan sebuah kalimat (Ikhwati 2007). Ontologi word graph sampai saat ini terdiri atas token yang dinyatakan dengan node, 8 binary relationships, dan 4 frame relationships. Delapan binary relationships tersebut ialah: 1 Causality : CAU 2 Equality : EQU 3 Subset : SUB 4 Alikeness : ALI 5 Disparateness : DIS 6 Ordering : ORD 7 Attribution : PAR 8 Informational dependency : SKO Menurut Zhang (2002), penjelasan dari ontologi dalam teori knowledge graph tersebut dapat diberikan 1. Relasi ALI (Alikeness) Relasi ALI digunakan untuk menghubungkan sebuah type dengan token. Contoh: buah adalah type, maka dapat dinyatakan dengan word graph berikut: Gambar 2 Contoh penggunaan relasi ALI. 2. Relasi CAU (Causality) Relasi kausal antara 2 buah token digambarkan dengan anak panah berlabel CAU. Relasi CAU digunakan untuk menghubungkan dua token yang memiliki hubungan sebab akibat atau bisa juga untuk menghubungkan dua konsep yang terdiri dari kata benda dan kata kerja atau untuk menghubungkan subjek dengan predikat atau predikat dengan objek. Contoh: kucing makan nasi. Kalimat tersebut dapat dinyatakan Gambar 3 Contoh penggunaan relasi CAU. 3. Relasi EQU (Equality) Relasi EQU digunakan untuk menghubungkan sebuah name dengan token. Contoh: Fuji adalah name dari apel, word graph-nya seperti gambar berikut: Gambar 4 Contoh penggunaan relasi EQU.

17 4 Relasi ini biasa juga untuk menyatakan kata hubung seperti adalah dan merupakan, word graph-nya dapat dilihat pada gambar berikut: Gambar 5 Contoh penggunaan relasi EQU yang menyatakan adalah dan merupakan. 4. Relasi SUB (Subset) Jika dua token menyatakan word graph, dan word graph yang satu merupakan bagian dari word graph yang lain, maka kedua token dihubungkan dengan relasi SUB. Tetapi untuk konsep yang dinyatakan dengan graf, dapat dikatakan bahwa graf A subgraf dari graf B, sehingga antara A dan B digunakan relasi FPAR. Contoh: ekor merupakan bagian dari kucing, dapat dinyatakan dengan word graph berikut: Gambar 6 Contoh penggunaan relasi SUB. 5. Relasi DIS (Disparateness) Dalam logika matematika, relasi DIS digunakan untuk menyatakan bahwa dua token tidak mempunyai satu elemen pun yang sama, sehingga dapat diformulasikan sebagai berikut: A DIS B berarti bahwa A B=. Relasi ini juga dapat digunakan untuk menyatakan kata berbeda, misalnya air berbeda dengan minyak yang dapat dinyatakan dengan graf berikut: Gambar 7 Contoh penggunaan relasi DIS. 6. Relasi ORD (Ordering) Relasi ORD menyatakan bahwa dua hal memiliki ururan tertentu, baik urutan waktu maupun urutan tempat. Contoh penggunaan relasi ORD, misalnya untuk menyatakan word graph dari permukaan sampai dasar, yaitu: 7. Relasi PAR (Attribute) Relasi PAR digunakan untuk menyatakan bahwa sesuatu mempunyai sifat sesuatu yang lain. Hal ini dapat dilihat pada contoh baju biru. Kata biru merupakan warna dari baju, atau dengan kata lain biru adalah attribute dari baju. Frasa baju biru dapat dinyatakan dengan knowledge graph Gambar 9 Contoh penggunaan relasi PAR. 8. Relasi SKO (Skolem) Dua buah token dalam teori knowledge graph dihubungkan dengan relasi SKO, jika informasi token yang satu bergantung pada token yang lain. Menurut Berg (1993), relasi SKO dalam teori knowledge graph menyatakan informasi yang bergantung dan mampu menggambarkan kuantifikasi. Relasi ini digunakan dalam logika predikat yang memuat existential quantifiers maupun universal quantifiers. Perhatikan pernyataan 2 x N, y N, x = y yang memuat ( ) universal quantifiers. Pada pernyataan tersebut pemilihan y bergantung pada x, dan word graph-nya dapat dinyatakan sebagai berikut: Gambar 10 Contoh penggunaan relasi SKO. Empat frame relationships yang dimaksud dalam ontologi word graph adalah: 1) Focusing on a situation: FPAR 2) Negation of a situation: NEGPAR 3) Possibility of a situation: POSPAR 4) Necessity of a situation: NECPAR Jika suatu graf merepresentasikan suatu pernyataan, p: Hari hujan, yang dinyatakan dengan frame. Negasi dari p dinyatakan dengan graf yang sama dan diberi frame dengan relasi NEGPAR, sedangkan modal preposisi dinyatakan dengan graf yang sama dan diberi frame dengan relasi POSPAR atau NECPAR (Zhang 2002). Untuk lebih jelasnya lihat gambar berikut: Gambar 8 Contoh penggunaan relasi ORD.

18 5 Gambar 11 Contoh penggunaan frame FPAR (a), NEGPAR (b), POSPAR (c), dan NECPAR (d). Gambar tersebut secara berurutan menunjukkan graf dari pernyataan bahwa (a) hari ini hujan, (b) tidak benar bahwa hari ini hujan, (c) mungkin hari ini hujan, dan (d) seharusnya hari ini hujan. Ontology Focus (F) Ontologi F digunakan untuk menunjukkan focus dari suatu graf (Hoede & Nurdiati 2008a). Penggunaan ontologi ini, misalnya untuk menyatakan word graph banjir melanda kampung yang dapat dinyatakan Gambar 12 Contoh penggunaan ontologi F. 2.8 Chunk Indicator Chunk merupakan potongan kalimat atau potongan ucapan pada waktu seseorang berbicara. Menurut Rusiyamti (2008) chunk indicator yang digunakan untuk menganalisis teks berbahasa Indonesia dengan teori knowledge graph antara lain: 1. Koma atau titik (tanda baca) Contoh: tanda titik (.), tanda koma (,), tanda titik dua (:), tanda tanya (?), tanda seru (!), tanda kurung (( )). 2. Kata penunjuk dan kata penghubung (konjungsi), yaitu kata tugas yang menghubungkan dua klausa, kalimat, atau paragraf. Contoh: dan, lagi, atau, maupun, apabila, tetapi, kecuali, sebab, jika, kalau, bahwa, yakni, akan. 3. Kata kerja bantu, yaitu kata kerja yang menduduki fungsi khusus terhadap sebuah kata kerja utama. Contoh: harus, mesti, sanggup, mampu, boleh, bisa, ingin, mau, suka. 4. Kata depan (preposisi), yaitu kata tugas yang berfungsi sebagai unsur pembentuk frasa preposisional. Contoh: di, ke, dari, hingga, mulai, serta, karena, sebab, oleh, bagi, guna, terhadap. 5. Lompatan (jump), yaitu kata berurutan yang tidak dapat digolongkan dalam satu chunk. 6. Kata-kata dalam logika (logic word) Contoh penggunaan chunk indicator pada kalimat yang berbunyi Gelombang tsunami berbeda dengan gelombang yang dibangkitkan oleh angin. Pemotongan kalimat (chunking) tersebut adalah Gelombang tsunami 5 berbeda 2 dengan 4 gelombang 5 yang 4 dibangkitkan 5 oleh 4 angin. 1 III METODOLOGI PENELITIAN Pada bab ini dibahas beberapa tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini. 1. Studi Kepustakaan Dokumen Berbahasa Indonesia Kegiatan ini dilakukan untuk mengumpulkan dokumen yang dibutuhkan dalam penelitian, yaitu tiga buah dokumen berbahasa Indonesia bertema ketahanan pangan, dan satu dokumen berbeda yang akan digunakan sebagai bahan uji. 2. Penentuan Kata Benda sebagai Konsep Kata benda dipilih dari setiap teks berbahasa Indonesia berdasarkan ciri-cirinya. Kemudian kata benda yang telah dipilih dihitung kemunculannya dan dikelompokkan berdasarkan kesamaan makna kata atau bentuk kata umumnya. Kata benda yang telah dikelompokkan dan disusun berdasarkan kemunculannya akan dipilih sebagai konsep. Tetapi tidak seluruh kata benda akan digunakan sebagai konsep,

19 6 melainkan hanya kata benda yang kemunculannya pada teks minimal sama dengan threshold yang ditentukan. Threshold digunakan untuk membatasi banyaknya konsep yang akan digunakan dalam analisis. Threshold dapat ditentukan sesuai dengan kebutuhan. 3. Pembuatan Graf Kata benda yang telah ditentukan sebagai konsep akan diberi label dan digunakan sebagai verteks untuk membuat graf berarah sesuai dengan hubungan antarverteks yang terjadi pada setiap kalimat berdasarkan metode knowledge graph. mempertimbangkan hubungan yang terjadi antarverteks yang ada untuk menentukan keterkaitan antargraf. 5. Menentukan Aturan Pada tahap ini akan ditentukan aturan yang digunakan untuk meringkas sebuah teks berbahasa Indonesia. Setiap langkah dalam aturan dibuat berdasarkan hasil penelitian pada tiga teks awal. 6. Pengujian Aturan Selanjutnya aturan yang telah ditentukan harus diuji pada teks lainnya untuk menentukan kelayakan dari aturan yang ada. 4. Analisis Graf Pada tahap ini akan dilakukan suatu analisis pada setiap teks dengan membandingkan keseluruhan graf yang terbentuk pada setiap kalimat dan IV PEMBAHASAN 4.1 Studi Kepustakaan Dokumen Berbahasa Indonesia Dari hasil studi kepustakaan dokumen berbahasa Indonesia diperoleh 3 dokumen dengan tema ketahanan pangan yang dipilih sebagai bahan dalam penelitian. Dokumen tersebut diperoleh dari berbagai media elektronik (internet). Ketiga dokumen tersebut yaitu: 1. Teks A: Solidaritas Nasional Ketahanan Pangan oleh: Martaja ( 2. Teks B: Politik Ketahanan Pangan Indonesia oleh: Jonatan Lassa (id.shvoong.com/humanities/). 3. Teks C: Mencermati Kebijakan Ketahanan Pangan oleh: Gutomo Bayu Aji (jawabali.com/blog/). Teks dapat dilihat dalam Lampiran 1, 2, dan Penentuan Kata Benda sebagai Konsep Konsep yang digunakan dalam penelitian ini berupa kata benda. Kata benda yang digunakan diambil dari setiap kalimat dengan mempertimbangkan makna kata dari struktur kalimat yang terbentuk. Kata benda seperti kata ganti orang (contoh: kami, mereka, saya), dan nama orang (contoh: Andi, Rika, Tuti) tidak akan dipakai sebagai konsep. Jika terdapat kata ganti orang atau nama orang, maka akan dilihat jabatan atau makna dari kata tersebut. Kata benda yang terdapat dalam kalimat langsung, dan berada di dalam tanda kurung (( )) dan tanda petik (.. ) yang berarti penegasan atau informasi tambahan, tidak diperhitungkan. Dari sudut bentuk kata, semua kata yang mengandung morfem terikat (imbuhan) ke-an, per-an, pe-, -an, misalnya perumahan, perbuatan, kecantikan, pelari, dan jembatan dicalonkan sebagai kata benda (Keraf 1991), sehingga kata yang memiliki morfem tersebut akan digunakan sebagai kata benda. Setiap kata benda dalam setiap dokumen dihitung kemunculannya, kemudian kata benda yang telah didapat akan dikelompokkan berdasarkan kesamaan makna kata atau sinonim, dan juga berdasarkan bentuk kata umumnya. Pengelompokan kata benda berdasarkan sinonim dilakukan secara subjektif, karena mempertimbangkan makna kata dalam bahasa Indonesia (yang dapat diperluas atau dipersempit) dalam kalimat. Setelah dikelompokkan, kata benda diurutkan berdasarkan jumlah kemunculannya. Proses penghitungan dan pengelompokan ini dilakukan pada setiap dokumen, dan didapatkan data

20 7 Tabel 1 Daftar pengelompokan kata benda dan jumlah kemunculannya pada Teks A Kata Total Kata Total Kata Total pangan, beras, gabah 41 jasa 2 konsumen 1 ketahanan 20 keamanan 2 konteks 1 masyarakat, keluarga, penduduk, lembaga swadaya 18 kecukupan 2 rumah tangga masyarakat 1 pemerintah, birokrat, legislatif 9 kesejahteraan 2 luar 1 harga 7 kesinambungan 2 manusia 1 jumlah, kuantitas, kebanyakan, rata-rata, tiga, Rp ; 7 konsep, model 2 martabat 1 petani, kelompok tani 7 konsumsi 2 parameter 1 barang, stok, materi, unsur, lembaga penelitian, 6 komponen perguruan tinggi 2 partisipasi 1 kebutuhan 6 lumbung desa 2 pemanfaatan 1 kemiskinan 6 masalah, kasus 2 pemasar 1 ketersediaan 6 optimalisasi, pemantapan 2 pembentukan 1 nasional 6 pembinaan, penyuluhan 2 pemenuhan 1 kenaikan, peningkatan 5 anggota 1 Pendekatan 1 sistem, subsistem 5 bantuan tunai langsung 1 pendidikan 1 tingkat 5 busung lapar 1 penetapan 1 akses, aksesibilitas 4 demplot 1 pengaruhnya 1 BBM, bahan bakar minyak 4 depan 1 pengelola 1 daerah, wilayah, sektor 4 distribusi 1 pengelolaan 1 gerakan, aktivitas 4 Indonesia 1 pengusaha 1 kebijakan 4 informasi 1 peran 1 kerawanan 4 jeritan 1 perbandingan 1 basis, dasar 3 kedaulatan 1 pihak-pihak 1 jangka waktu, masa/generasi, 1 Oktober kelaparan 1 potensi 1 kualitas, manfaat 3 kemandirian 1 produk 1 penanganan, penanggulangan 3 kemungkinan 1 produksi 1 pendapatan 3 kepedulian 1 produsen 1 perluasan, pengembangan 3 keragaman 1 solidaritas 1 pertanian 3 kerja sama 1 sumber daya 1 program 3 kesehatan 1 swasembada 1 cadangan 2 kesempatan 1 titik berat 1 desa, pedesaan 2 kesuksesan 1 tokoh 1 ekonomi 2 komitmen 1 tujuan 1 eksistensi 2 komunitas 1 World Bank 1 gizi 2 kondisi 1 Tabel 2 Daftar pengelompokan kata benda dan jumlah kemunculannya pada Teks B Kata Total Kata Total Kata Total era, jaman, masa ke masa, Pemerintah, 77 masa, 1952, 1967, 300 pemerintahan, tahun, akhir 1980, tahun presiden, Bulog, Badan 1984, tahun ke tahun Urusan Logistik beras, singkong, gandum, gula pasir, jagung, kedelai, makanan, pangan Indonesia, Kalimantan, Maluku, Nusantara, Papua, Timor 15 ketahanan 12 swasembada 12

21 8 Tabel 2 Daftar pengelompokan kata benda dan jumlah kemunculannya pada Teks B (lanjutan) Kata Total Kata Total Kata Total harga 11 militer, TNI 2 konsumsi 1 tingkat, level 8 pejabat 2 kontrol 1 kebijakan 7 pembangunan 2 malnutrisi 1 keluarga, masyarakat, rakyat 5 penganekaragaman 2 management 1 nasional 5 PNS, pegawai negeri 2 menu 1 basis, dasar 4 politisasi 2 mitos 1 dua, 40%, 60% 4 revitalisasi 2 negara 1 kolonial 4 sumber 2 nilai tambah 1 pemenuhan, pencapaian, pengadaan 4 tujuan, target 2 Order Baru 1 perdagangan 4 alat politik 1 orientasi 1 perkotaan, kota 4 bagian integral 1 panitia 1 pertanian 4 Belanda 1 paradoks 1 akses 3 beras tekad 1 pasar 1 daerah, sektor 3 bulanan 1 pendapatan 1 kaum 3 buruh 1 penggunaan 1 ketergantungan, kebutuhan 3 contoh 1 pengontrol 1 komoditas 3 dampak 1 penguatan 1 petani 3 dilema 1 pengutamaan 1 produksi 3 diskriminasi 1 perberasan 1 soal, persoalan 3 distribusi 1 pola 1 upaya 3 dunia 1 politik 1 agribisnis 2 globalisasi 1 Project Applied Nutrition Program 1 bahan 2 gudang 1 provinsi 1 barometer, Indikator 2 hasil 1 pulau 1 domestik 2 ilustrasi 1 Repelita 3 dan 4 1 ekonomi 2 impor 1 sejarah 1 fakta, peristiwa 2 istri 1 slogan 1 faktor penentu, penyebab 2 kabupaten 1 stabilisasi 1 global 2 kampanye 1 tempat 1 investasi 2 kelahiran 1 tuduhan 1 kelaparan 2 kemiskinan 1 urbanisasi 1 Malaysia 2 kerangka 1 mekanisme, cara 2 ketersediaan 1 Tabel 3 Daftar pengelompokan kata benda dan jumlah kemunculannya pada Teks C Kata Total Kata Total Kata Total pangan, beras, padi 18 Pemerintah, Mentan, Menteri Pertanian, Presiden 13 nasional 8 pertanian, agraria 17 kekurangan, kelangkaan, krisis 9 modernisasi 6 jumlah, rata-rata, kisaran, 0,3 lahan, lahan hektare, 3,1 juta ha, sejuta gambut, lahan 15 hektare, dolar AS per ton, kering 500 dolar AS per ton 8 program 6

22 9 Tabel 3 Daftar pengelompokan kata benda dan jumlah kemunculannya pada Teks C (lanjutan) Kata Total Kata Total Kata Total dunia, internasioal 5 perubahan, reformasi 2 liberalisasi 1 Indonesia, Kalimantan, Palangkaraya, dalam negeri, 5 petani 2 media cetak 1 negeri ini ketahanan 5 pilihan 2 negara 1 produksi 5 political will 2 nonliberal 1 waktu, 1980-an, akhir 1960-an, akhir tahun, awal 1970-an 5 artikel 1 obat 1 daerah, sektor 4 AS 1 pembangunan 1 desa-desa, perdesaan 4 berita 1 pembukaan 1 harga 4 bidang 1 peningkatan 1 pemanfaatan, penggunaan 4 Bimas 1 perkebunan 1 perluasan 4 diferensiasi 1 persepsi 1 situasi 4 gelombang 1 perusahaan 1 bencana alam, banjir, kekeringan 3 global 1 pidato 1 bibit, bibit hibrida, bibit unggul 3 hasil 1 potensi 1 ide 3 iklim 1 proporsional 1 kelompok, kalangan 3 Inmas 1 proses 1 masyarakat, penduduk 3 intensifikasi 1 pupuk 1 respons, sikap 3 jalan 1 rasional 1 alih fungsi 2 kecukupan 1 rekayasa genetik 1 busung lapar 2 kehutanan 1 restrukturisasi 1 fasilitas 2 kejadian 1 revitalisasi 1 gizi buruk 2 kelaparan 1 silence tsunami 1 keberhasilan 2 kemungkinan 1 solusi 1 kebijakan, kearifan 2 ketimpangan 1 sosial 1 kecepatan, laju 2 keyakinan 1 stok 1 kegagalan 2 kombinasi 1 strategi 1 keterbatasan 2 konflik 1 swasembada 1 kredit 2 konteks 1 teknologi 1 optimalisasi 2 kunjungan 1 terobosan 1 penguasaan 2 level 1 tumpuan 1 persoalan 2 liberal 1 tuntutan 1 Terdapat beberapa kata dalam tabel yang bermakna kata sifat dalam kamus bahasa Indonesia, tetapi dipergunakan sebagai kata benda dalam penelitian ini. Seperti kata "nasional" dan "internasional" digunakan sebagai kata benda karena dalam beberapa struktur kalimat, kata tersebut berperan sebagai kata benda, jika dihilangkan maka akan menghilangkan beberapa makna kata yang menyertainya. 4.3 Penentuan Threshold Penentuan nilai threshold bertujuan membatasi banyaknya konsep yang akan digunakan dalam penelitian. Nilai threshold yang digunakan dalam penelitian ini sebesar 4, namun nilai threshold ini dapat diubah sesuai dengan kebutuhan, karena semakin besar ukuran suatu dokumen maka akan terdapat kata benda yang jumlahnya lebih banyak, sehingga nilai pembatasannya akan semakin besar. Dengan demikian untuk penelitian selanjutnya akan digunakan konsep-konsep (kata benda) yang memiliki total kemunculan dalam dokumen lebih besar atau sama dengan 4.

23 10 Konsep-konsep yang memenuhi threshold tersebut akan diberi label dan digunakan sebagai verteks, sehingga didiapat urutan kata benda pada setiap dokumen yang akan digunakan sebagai konsep pada penelitian adalah Tabel 4 Verteks pada Teks A Label Kata benda Total v1 pangan, beras, gabah 41 v2 ketahanan 20 v3 masyarakat, keluarga, penduduk, rumah tangga 18 v4 pemerintah, birokrat, legislatif 9 v5 harga 7 v6 jumlah, kuantitas, kebanyakan, rata-rata, tiga, Rp ; 7 v7 petani, kelompok tani 7 v8 barang, stok, materi, unsur, komponen 6 v9 kebutuhan 6 v10 kemiskinan 6 v11 ketersediaan 6 v12 nasional 6 v13 kenaikan, peningkatan 5 v14 sistem, subsistem 5 v15 tingkat 5 v16 akses, aksesibilitas 4 v17 BBM, bahan bakar minyak 4 v18 daerah, wilayah, sektor 4 v19 gerakan, aktivitas 4 v20 kebijakan 4 v21 kerawanan 4 Tabel 5 Verteks pada Teks B Label Kata benda Total v1 beras, singkong, gandum, gula pasir, jagung, kedelai, makanan, 77 pangan v2 Indonesia, Kalimantan, Maluku, Nusantara, Papua, Timor 15 v3 era, jaman, masa ke masa, masa, 1952, 1967, 300 tahun, akhir 1980, tahun 1984, tahun ke tahun 14 v4 ketahanan 12 v5 Pemerintah, pemerintahan, presiden, Bulog, Badan Urusan Logistik 12 v6 swasembada 12 v7 harga 11 v8 tingkat, level 8 v9 kebijakan 7 Tabel 5 Verteks pada Teks B (lanjutan) Label Kata benda Total v10 keluarga, masyarakat, rakyat 5 v11 nasional 5 v12 basis, dasar 4 v13 dua, 40%, 60% 4 v14 kolonial 4 pemenuhan, pencapaian, v15 pengadaan 4 v16 perdagangan 4 v17 perkotaan, kota 4 v18 pertanian 4 Tabel 6 Verteks pada Teks C Label Kata benda Jumlah v1 pangan, beras, padi 18 v2 pertanian 16 v3 lahan, lahan gambut, lahan kering 15 v4 Pemerintah, Mentan, Menteri Pertanian, Presiden 13 v5 kekurangan, kelangkaan, krisis 9 v6 jumlah, rata-rata, kisaran, 0,3 hektare, 3,1 juta ha, sejuta hektare, dolar AS per ton, 500 dolar AS per ton 8 v7 nasional 8 v8 modernisasi 6 v9 program 6 v10 dunia, internasioal 5 Indonesia, Kalimantan, v11 Palangkaraya, dalam negeri, 5 negeri ini v12 ketahanan 5 v13 produksi 5 waktu, 1980-an, akhir 1960-an, v14 akhir tahun, awal 1970-an 5 v15 daerah, sektor 4 v16 desa-desa, perdesaan 4 v17 harga 4 v18 pemanfaatan, penggunaan 4 v19 perluasan 4 v20 situasi 4

24 Pembuatan Graf Dengan menggunakan verteks-verteks yang telah ditentukan sebelumnya, akan dibentuk graf pada setiap kalimat dari setiap teks. Graf yang dibentuk merupakan graf yang bersifat subjektif. Setiap individu mungkin akan menghasilkan graf yang tidak sama bergantung pada alasan masing-masing. Untuk mempermudah pembuatan graf akan dilakukan sedikit perubahan dalam penulisan relasi ALI dan verteks yang digunakan. Untuk contoh, relasi ALI dan verteks pada penelitian selanjutnya akan ditulis Gambar 13 Penulisan relasi ALI dan verteks dalam penelitian. Graf akan dibuat pada setiap kalimat dari setiap dokumen. Pertama-tama akan dibuat word graph dari setiap kata benda dalam kalimat berdasarkan frasa kata benda, dan pemotongan dengan chunk indicator. Kemudian word graph yang terbentuk akan dicocokkan dengan verteks yang telah ditentukan sebelumnya. Dalam pembentukan graf akan dipertimbangkan hubungan antarkalimat, serta kata penghubung yang ada pada setiap kalimat. Teks A Kalimat pertama: Ketahanan pangan menunjukkan eksistensinya, jika setiap rumah tangga selalu dapat mengakses, secara fisik maupun ekonomi, memperoleh pangan yang cukup aman dan sehat bagi seluruh anggotanya (FAO, 1996). Berdasarkan chunk indikator diperoleh pemotongan kalimat Ketahanan pangan menunjukkan eksistensinya, 1 jika 2 setiap rumah tangga 5 selalu dapat 3 mengakses, 1 secara fisik 5 maupun 2 ekonomi, 1 memperoleh pangan yang cukup aman 5 dan 2 sehat 5 bagi 4 seluruh anggotanya 5 (FAO, 1996). 1 Dari kalimat tersebut diperoleh frasa kata benda a: ketahanan pangan b: eksistensinya c: rumah tangga d: pangan yang cukup aman dan sehat e: anggotanya Kata "fisik" dan "ekonomi" dalam kalimat pertama tidak dimasukkan sebagai kata benda karena dalam struktur kalimatnya, kedua kata tersebut berfungsi sebagai kata sifat. Kalimat secara fisik maupun ekonomi menunjukkan keterangan sifat, sehingga dapat dihilangkan. Jika frasa kata benda digambarkan dalam graf, diperoleh: a: ketahanan pangan Penjelasan: Terdapat dua kata benda yaitu ketahanan dan pangan. Kata ketahanan merupakan sifat atau keterangan bagi kata pangan, sehingga kata ketahanan pangan bermakna kekuatan atau kemampuan untuk memperoleh pangan. Hubungan yang tepat bagi dua kata tersebut adalah PAR, ketahanan PAR pangan. Gambar 14 Word graph untuk a kalimat pertama pada Teks A. b: eksistensinya Penjelasan: Hanya terdapat sebuah kata benda eksistensi pada frasa ini, sememtara imbuhan -nya menunjukkan hubungan dengan kata sebelumnya, sehingga dapat digambarkan word graph Gambar 15 Word graph untuk b kalimat pertama pada Teks A. c: rumah tangga Penjelasan: Kata rumah tangga adalah kata benda yang tersusun dari 2 buah kata. Kata rumah tangga memiliki makna berbeda dari kata rumah dan tangga, sehingga dapat digambarkan menjadi satu kata benda dengan word graph

25 12 Gambar 16 Word graph untuk c kalimat pertama pada Teks A. d: pangan yang cukup aman dan sehat Penjelasan: Kata aman dan sehat merupakan kata sifat yang mengiringi kata pangan, sehingga hanya ada satu kata benda dalam frasa ini. Gambar 17 Word graph untuk d kalimat pertama pada Teks A. e: anggotanya Penjelasan: Terdapat kata anggota dengan imbuhan -nya yang mengacu pada kata rumah tangga. Kata anggota merupakan sifat atau keterangan bagi kata rumah tangga, sehingga kata anggota rumah tangga bermakna bagian dari rumah tangga. Hubungan yang tepat bagi dua kata tersebut adalah PAR, anggota PAR rumah tangga. Gambar 19 Word graph kata benda kalimat pertama pada Teks A. Kata benda dalam word graph tersebut akan dicocokkan dengan verteks yang telah ditentukan. Kata eksistensi dan anggota tidak termasuk dalam verteks yang digunakan pada Teks A, dan diperoleh: Gambar 18 Word graph untuk e kalimat pertama pada Teks A. Dengan demikian kalimat tersebut dapat ditulis: a menunjukkan b, 1 jika 2 setiap c 5 dapat 3 mengakses, 1 memperoleh d bagi 4 e. 1 Penjelasan: Jika c dapat mengakses d bagi e, maka a menunjukkan b. Artinya, jika rumah tangga dapat mengakses pangan bagi anggotanya, maka ketahanan pangan menunjukkan eksistensinya. Dengan demikian dapat dibuat word graph Gambar 20 Word graph verteks kalimat pertama pada Teks A. Untuk kalimat selanjutnya graf diperoleh dengan cara yang sama seperti kalimat pertama. Kalimat ke-2: Artinya, 1 titik berat kondisi ketahanan pangan terletak pada tingkat rumah tangga verteks pada Teks A, diperoleh word graph

26 13 Gambar 21 Word graph kalimat ke-2 Teks A. Kata artinya dalam kalimat ini berfungsi sebagai kata penghubung antarkalimat. Jika kata tersebut dihilangkan maka kalimat utama tidak kehilangan maknanya. Kalimat ke-3: Ketahanan pangan ini 5 harus 3 mencakup aksesibilitas, 1 ketersediaan, 1 keamanan 5 dan 2 kesinambungan. 1 dalam kalimat, dan setelah dicocokkan dengan 21 verteks pada Teks A, diperoleh word graph Gambar 23 Word graph kalimat ke-4 Teks A. Kata artinya dalam kalimat ini bermakna adalah sehingga kata tersebut digunakan sebagai kata penghubung yang menyatakan relasi EQU. Kalimat ke-5: Ketersediaan pangan 5 adalah rata-rata pangan dalam jumlah yang memenuhi kebutuhan konsumsi 5 di 4 tingkat wilayah 5 dan 2 rumah tangga verteks pada Teks A, diperoleh word graph Gambar 22 Word graph kalimat ke-3 Teks A. Kalimat ke-4: Aksesibilitas 5 di sini 4 artinya 5 setiap rumah tangga 5 mampu 3 memenuhi kecukupan pangan keluarga 5 dengan 4 gizi yang sehat verteks pada Teks A, diperoleh word graph Gambar 24 Word graph kalimat ke-5 Teks A. Kata rata-rata dimasukkan dalam kata benda karena dalam struktur kalimatnya kata tersebut menyertai kata lain rata-rata pangan, sehingga rata-rata bermakna "jumlah atau ukuran. Kalimat ke-6: Sedangkan 2 keamanan pangan 5 dititikberatkan pada kualitas pangan 5 yang memenuhi kebutuhan gizi. 1

27 14 21 verteks pada Teks A, diperoleh word graph 21 verteks pada Teks A, diperoleh word graph Gambar 25 Word graph kalimat ke-6 Teks A. Kalimat ke-7: Kesinambungan dalam konteks ini 5 bukan hanya untuk 4 memenuhi kecukupan pangan dalam jangka waktu tertentu, 1 bahkan dirancang 5 untuk 4 masa/ 1 generasi mendatang, 1 lebih-lebih akibat kenaikan harga bahan bakar minyak 5 (BBM) 1 Oktober maka 2 penanggulangan kemiskinan 5 akan 2 berkepanjangan verteks pada Teks A, diperoleh word graph Gambar 27 Word graph kalimat ke-8 Teks A. Kalimat ke-9: Manakala pemenuhan kebutuhan pangan 5 harus 3 berkesinambungan, 1 maka 2 berbagai aktivitas pertanian 5 harus 3 tetap berjalan 5 sebagaimana 2 mestinya verteks pada Teks A, diperoleh word graph Gambar 28 Word graph kalimat ke-9 Teks A. Gambar 26 Word graph kalimat ke-7 Teks A. Kalimat ke-8: Ketahanan pangan merupakan basis ketahanan ekonomi 5 dan 2 ketahanan nasional 5 secara berkesinambungan. 1 Kalimat ke-10: Untuk 4 memenuhi kebutuhan pangan ini 5 perlu 3 adanya sistem ketahanan pangan yang handal, 1 yang bertumpu pada optimalisasi pemanfaatan potensi keragaman sumber daya pangan lokal verteks pada Teks A, diperoleh word graph

28 15 Gambar 29 Word graph kalimat ke-10 Teks A. Kalimat ke-11: Untuk 4 mencapai ketahanan ekonomi 5 dan 2 pembentukan sumber daya manusia yang berkualitas, 1 perlu 3 pangan yang cukup 5 bagi 4 setiap rumah tangga verteks pada Teks A, diperoleh word graph Gambar 31 Word graph kalimat ke-12 Teks A. Kalimat ke-13: Ketersediaan merupakan salah satu unsur penting dalam konsep ketahanan pangan verteks pada Teks A, diperoleh word graph Gambar 30 Word graph kalimat ke-11 Teks A. Kalimat ke-12: Guna 2 mewujudkan ketahanan pangan 5 perlu 3 memperhatikan tiga subsistem yang saling terkait, 1 yaitu 2 subsistem produksi 5 (produsen/petani sebagai pelaku), 1 subsistem konsumsi 5 (konsumen sebagai pelaku) 5 dan 2 subsistem distribusi 5 (distributor dan pedagang) verteks pada Teks A, diperoleh word graph Gambar 32 Word graph kalimat ke-13 Teks A. Kalimat ke-14: Tetapi 2 bukan berarti 5 bahwa 2 itu telah menjamin terwujudnya ketahanan pangan verteks pada Teks A, diperoleh word graph