ANALISIS PEMBENTUKAN POLA GRAF PADA KALIMAT BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH YASIN YUSUF

Transkripsi

1 i ANSIS PEMBENTUKAN POLA GRAF PADA KMAT BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH YASIN YUSUF SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014

2 ii

3 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA* Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis berjudul analisis pembentukan pola graf kalimat bahasa Indonesia menggunakan metode knowledge graph adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir disertasi ini. Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor. iii Bogor, Februari 2014 Yasin Yusuf NIM G

4 ii RINGKASAN YASIN YUSUF. Analisis Pembentukan Pola Graf pada Kalimat Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Knowledge Graph. Dibimbing oleh SRI NURDIATI dan BIB PARUHUM SILALAHI. Analisis bahasa secara sintaksis (tata bahasa) memiliki keunggulan lebih cepat diproses dibandingkan dengan analisis secara semantis. Namun, analisis sintaksis tanpa diikuti analisis semantis cenderung menyebabkan ambiguitas. Misalnya ada sebuah kalimat kucing memakan tikus mati. Kalimat ini memiliki dua makna, yaitu kucing mati setelah memakan tikus atau kucing memakan tikus yang sudah mati. Oleh karena itu, analisis semantik dibutuhkan untuk menjelaskan makna dari kalimat tersebut. Knowledge graph adalah metode yang dapat digunakan untuk melakukan analisis semantik. Metode ini merupakan sebuah pendekatan baru dalam pemahaman bahasa alami. Metode ini memiliki 9 relasi biner dan 4 relasi frame. Di dalam knowledge graph, kata direpresentasikan dengan word graph dan kalimat direpresentasikan dengan sebuah sentence graph. Analisis suatu kalimat dengan menggunakan knowledge graph membutuhkan aturan pemotongan kalimat (chunking). Aturan chunking sudah ada pada struktur kalimat bahasa Inggris dan Cina, tetapi belum ada untuk struktur kalimat bahasa Indonesia. Tujuan dari penelitian ini adalah membentuk aturan chunking pada struktur kalimat bahasa Indonesia dan membuat pola graf kalimat bahasa Indonesia dengan metode knowledge graph. Manfaat penelitian ini adalah memberikan aturan pembentukan graf kalimat bahasa Indonesia dan terciptanya pola graf kalimat bahasa Indonesia dengan metode knowledge graph. Hasil dari penelitian ini adalah aturan chunking kalimat bahasa Indonesia dengan indikator sebanyak 8, yaitu koma dan titik, kata ganti petunjuk, kata kerja bantu (adverbia), kata depan (preposisi), lompatan (jump), kata-kata logika (logic word), jeda nafas, kata sambung (konjungsi). Selain itu, diperoleh pula pola graf kalimat bahasa Indonesia yang sekaligus menunjukkan arti (aspek semantik) dari kalimat yang dianalisis. Kata kunci: knowledge graph, sentence graph, chunk graph, chunk indicators.

5 iii SUMMARY YASIN YUSUF. Analysis of Contruction Indonesian Sentence Graph Using Knowledge Graph. Supervised by SRI NURDIATI and BIB PARUHUM SILALAHI. The syntactic analysis of a language has an advantage as compared to the semantic analysis in terms of the time used to process the language, that is faster than semantic analysis. But, if the syntactic analysis is not followed by its semantic analysis it tends to cause ambiguity. For example is an Indonesian sentence kucing memakan tikus mati. In Indonesian, this sentence has an ambiguity whether the cat died after eating the rat or the rat has died eaten by the cat. Therefore, semantic analysis is needed to explain the meaning of this sentence. In such a case the method of knowledge graph can be used to explain the meaning of the sentence. This method is a new approach for natural language understanding. There are 9 binary relationships and 4 frame relationships as components of the knowledge graph. Using this method, a word is represented by a word graph, and a sentence is represented by a sentence graph. Analyzing the sentence using knowledge graph needs a chunking rule. This rule has already existed in the structure of English and Chinese, but it has not existed in Indonesian yet. The objective of this research is to constructs a chunking rule in Indonesian sentences and a sentence graph in Indonesian with the knowledge graph method. The benefits of this research is to provide the rules of constructing Indonesian sentence graph and to create an Indonesian sentence graph. The result of this research is Indonesian chunking rule with 8 indicators, they are comma and period sign, pronoun, adverb, preposition, jumps, logic words, interlude of breath, and conjunction. The other result is Indonesian sentences graph that describes semantics aspect of the sentence. Keywords: knowledge graph, sentence graph, chunk graph, chunk indicators.

6 iv Hak Cipta Milik IPB, Tahun 2014 Hak Cipta Dilindungi Undang-Undang Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan atau menyebutkan sumbernya. Pengutipan hanya untuk kepentingan pendidikan, penelitian, penulisan karya ilmiah, penyusunan laporan, penulisan kritik, atau tinjauan suatu masalah; dan pengutipan tersebut tidak merugikan kepentingan IPB Dilarang mengumumkan dan memperbanyak sebagian atau seluruh karya tulis ini dalam bentuk apa pun tanpa izin IPB

7 i ANSIS PEMBENTUKAN POLA GRAF PADA KMAT BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE GRAPH YASIN YUSUF Tesis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister Sains pada Program Studi Matematika Terapan SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014

8 ii Penguji pada Ujian Tertutup: Dr Ir Fahren Bukhari MSc

9 iii Judul Tesis : Analisis Pembentukan Pola Graf pada Kalimat Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Knowledge Graph Nama : Yasin Yusuf NIM : G Disetujui oleh Komisi Pembimbing Dr Ir Sri Nurdiati, MSc Ketua Dr Ir Bib Paruhum Silalahi, MKom Anggota Diketahui oleh Ketua Program Studi Matematika Terapan Dekan Sekolah Pascasarjana Dr Jaharuddin, MS Dr Ir Dahrul Syah, MScAgr Tanggal Ujian: 7 Februari 2014 Tanggal Lulus:

10 ,----,,----_._-- III Judul Tesis : Analisis Pembentukan Pola Grafpada Kalimat Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Knowledge Graph Nama : Yasin Yusuf NIM : G Disetujui oleh Komisi Pembimbing Dr Ir Sri Nurdiati, MSc Ketua Dr Ir Bib Paruh Ang MKom Diketahui oleh Ketua Program Studi Matematika Terapan Dr Jaharuddin, MS Tanggal Ujian: Tanggal Lulus: 7 Februari 2014 o7 APR 2014

11 iv PRAKATA Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta ala atas segala karunia-nya, sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Maret 2012 ini ialah knowledge graph, dengan judul analisis pembentukan pola graf pada kalimat bahasa Indonesia menggunakan metode knowledge graph. Terima kasih penulis ucapkan kepada Ibu Dr. Ir. Sri Nurdiati, M.Sc dan Bapak Dr. Ir. Bib Paruhum Silalahi, M.Kom selaku pembimbing. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada istri serta seluruh keluarga atas segala doa, semangat dan kasih sayangnya. Semoga karya ilmiah ini bermanfaat. Bogor, Februari 2014 Yasin Yusuf

12 v DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN 1 PENDAHULUAN 1 Latar Belakang 1 Perumusan Masalah 2 Tujuan Penelitian 2 Manfaat Penelitian 2 Ruang Lingkup Penelitian 2 2 TINJAUAN PUSTAKA 2 Kalimat Bahasa Indonesia 2 Knowledge Graph 7 Chunk Indicators 14 3 METODE 15 Studi Pustaka Berbahasa Indonesia 15 Pembuatan Chunk Indicator pada Kalimat Bahasa Indonesia 16 Pemotongan Kalimat Bahasa Indonesia 17 Pembuatan Chunk Graph 17 Penggabungan Chunk Graph menjadi Sebuah Sentence Graph 17 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 17 Studi Literatur Awal 17 Analisis Struktur Kalimat 18 Aturan Chunking 22 Pembuatan Pola Graf Kalimat Bahasa Indonesia 29 5 SIMPULAN DAN SARAN 49 Simpulan 49 Saran 49 DAFTAR PUSTAKA 50 RIWAYAT HIDUP 51 vi vi vii

13 vi DAFTAR TABEL 1 Hubungan bentuk, kategori, dan fungsi. 4 2 Graf logika simbolik 13 3 Analisis struktur kalimat (1) 18 4 Analisis struktur kalimat (2) 19 5 Analisis struktur kalimat (3) 20 6 Analisis struktur kalimat (4) 20 7 Analisis struktur kalimat (5) 21 8 Analisis struktur kalimat (6) 21 9 Daftar Chunk indicator kalimat bahasa Indonesia Word Graph kata benda Word Graph kata kerja Word graph preposisi Word graph pada kalimat (1) Chunk kalimat (1) Sentence graph pola S-P-O Pola graf kalimat bahasa Indonesia 46 DAFTAR GAMBAR 1 Bagan struktur kalimat bahasa Indonesia 4 2 Bagan kalimat majemuk setara 5 3 Bagan kalimat majemuk bertingkat dengan klausa I lebih tinggi 6 4 Bagan kalimat majemuk bertingkat dengan klausa II lebih tinggi 6 5 Bagan kalimat majemuk kompleks 7 6 Relasi 8 7 Contoh penggunaan relasi pada word graph kata padi 8 8 Relasi CAU 9 9 Contoh penggunaan relasi CAU 9 10 Relasi EQU 9 11 Penggunaan relasi EQU Relasi SUB Contoh penggunaan relasi SUB Relasi DIS Contoh penggunaan relasi DIS Relasi ORD Contoh penggunaan relasi ORD Relasi PAR Contoh penggunaan relasi PAR Relasi SKO Contoh penggunaan ontology focus pada suatu token Contoh penggunaan empat buah frame relationships Frame bahasa logika and Frame bahasa logika or Frame bahasa logika if... then Flowchart pengujian chunk indicator 16

14 vii 28 Word graph kata benda Graf kata kerja aktif Graf kata kerja pasif Graf kata adjektiva utama Graf numeralia Sentence graph kalimat Bentuk sederhana sentence graph kalimat Bentuk umum graf pola S-P Bentuk umum graf pola S-P-O Sentence graph kalimat Sentence graph kalimat 2 dengan kata kerja pasif Sentence graph kalimat 2 dengan kata kerja aktif Bentuk umum sentence graph pada kalimat Bentuk sederhana sentence graph kalimat Bentuk umum sentence graph kalimat Bentuk sederhana sentence graph kalimat Bentuk umum sentence graph kalimat Bentuk sederhana sentence graph kalimat Bentuk umum sentence graph kalimat 5 dengan kata kerja aktif Bentuk sederhana sentence graph kalimat 5 dengan kata kerja pasif Bentuk umum sentence graph kalimat 5 dengan kata kerja pasif Bentuk sederhana sentence graph kalimat 6 dengan kata kerja aktif Bentuk umum sentence graph kalimat 6 dengan kata kerja aktif Bentuk sederhana sentence graph kalimat 6 dengan kata kerja pasif Bentuk umum sentence graph kalimat 6 dengan kata kerja pasif 46 DAFTAR LAMPIRAN 1 Proses kontruksi graf kalimat berpola S-P-OError! Bookmark not defined. 2 Proses kontruksi graf kalimat berpola S-P-PelError! Bookmark not defined. 3 Proses kontruksi graf kalimat berpola S-P-KetError! Bookmark not defined. 4 Proses kontruksi graf kalimat berpola S-P-O-PelError! Bookmark not defined. 5 Proses kontruksi graf kalimat berpola S-P-O-KetError! Bookmark not defined.

15

16 1 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Bahasa memiliki peran strategis dalam perkembangan ilmu pengetahuan, yaitu sebagai alat komunikasi untuk menyampaikan konsep-konsep dalam ilmu pengetahuan. Oleh karena itu, bahasa tidak boleh menyebabkan ambiguitas agar makna yang ingin disampaikan benar-benar dipahami. Analisis bahasa secara sintaksis (tata bahasa) memiliki keunggulan lebih cepat diproses dibandingkan dengan analisis secara semantis. Namun, analisis sintaksis tanpa diikuti analisis semantis lebih cenderung menyebabkan ambiguitas. Misalnya ada sebuah kalimat kucing memakan tikus mati. Kalimat ini memiliki dua makna yaitu kucing mati setelah memakan tikus atau kucing memakan tikus yang sudah mati. Secara sintaksis kalimat ini sudah benar, namun untuk mengetahui makna yang terkandung dalam kalimat ini dibutuhkan analisis semantis sehingga diperoleh makna yang dimaksud kalimat tersebut. Dengan demikian, analisis semantis lebih berperan untuk mengetahui makna yang terkandung dalam sebuah kalimat. Salah satu metode untuk menganalisis bahasa secara semantis adalah dengan knowledge graph. Hal ini sekaligus dapat dipandang sebagai sebuah aplikasi matematika dalam bidang linguistik. Knowledge graph merupakan metode baru dalam merepresentasikan pengetahuan. Metode ini membuat model penjelasan semantis berbentuk graf untuk pengolahan informasi (Zhang 2002). Penelitian tentang knowledge graph dalam jangka panjang bertujuan untuk merancang sebuah metode yang dapat membaca sembarang dokumen berbahasa Indonesia serta menghasilkan informasi dalam bentuk graf. Informasi yang dihasilkan tersebut merupakan intisari dari pengetahuan yang ada dalam dokumen yang dipelajari dengan harapan meminimumkan ambiguitas. Upaya menerapkan metode knowledge graph untuk menganalisis bahasa Indonesia telah dilakukan oleh beberapa peneliti sebelumnya, di antaranya adalah Haerul (2007) yang menganalisis word graph kata benda, Muslik (2009) yang menganalisis word graph kata kerja, Anggraini (2009) yang menganalisis word graph preposisi, Rahmat (2009) yang menganalisis word graph kata sifat dan Samba (2010) yang menganalisis word graph kata keterangan. Hasil penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti sebelumnya akan digunakan sebagai bahan rujukan untuk menganalisis kalimat Bahasa Indonesia menggunakan metode knowledge graph. Menurut Abney (1994), dalam mengucapkan sebuah kalimat, seseorang akan mengucapkannya dalam beberapa bagian atau potongan yang disebut dengan chunk. Oleh karena itu, analisis suatu kalimat dengan menggunakan knowledge graph membutuhkan aturan pemotongan kalimat (chunking) sehingga dapat diketahui letak potongan kalimat ketika diucapkan. Aturan chunking yang telah diteliti oleh Rusiyamti (2008) masih menggunakan aturan dari struktur bahasa Inggris yang

17 2 diterapkan pada struktur kalimat bahasa Indonesia. Penelitian tersebut belum diujikan pada pola kalimat bahasa Indonesia. Konstruksi pola graf kalimat bahasa Indonesia bukanlah sesuatu yang mudah dan cepat, melainkan perlu waktu yang relatif lama, apalagi kalimat bahasa Indonesia yang luas dan kompleks. Oleh karena itu, penulis tertarik melakukan penelitian tentang knowledge graph dan membatasinya pada pembentukan aturan chunking kalimat bahasa Indonesia untuk membentuk pola graf kalimat dasar bahasa Indonesia. Perumusan Masalah Berdasarkan latar belakang di atas maka masalah yang diteliti adalah: 1 bagaimana aturan chunking pada struktur kalimat bahasa Indonesia? 2 bagaimana pola graf kalimat bahasa Indonesia dengan metode knowledge graph? Tujuan Penelitian Tujuan penelitian ini adalah: 1 membentuk aturan chunking pada struktur kalimat bahasa Indonesia. 2 membuat pola graf kalimat bahasa Indonesia dengan metode knowledge graph. Manfaat Penelitian Manfaat penelitian ini adalah memberikan aturan pembentukan graf kalimat bahasa Indonesia dan terciptanya pola graf kalimat bahasa Indonesia dengan metode knowledge graph. Ruang Lingkup Penelitian Ruang lingkup penelitian ini adalah menganalisis kalimat berbahasa Indonesia pada pola kalimat dasar. 2 TINJAUAN PUSTAKA Kalimat Bahasa Indonesia Kalimat adalah satuan bahasa terkecil yang merupakan kesatuan pikiran (Whijono 2011). Chaer (2011) menambahkan definisi tersebut, yaitu sebuah

18 kalimat juga harus lengkap. Lengkap berarti di dalam satuan bahasa terdapat bagian yang menjadi pokok pembicaraan yang disebut subjek, bagian yang menjadi komentar tentang subjek yang disebut predikat, bagian yang merupakan pelengkap dari predikat yang disebut objek, dan bagian yang yang merupakan penjelasan lebih lanjut terhadap predikat dan subjek yang disebut keterangan. Dalam wujud lisan, kalimat diucapkan dengan suara naik turun dan keras lembut, disela jeda, dan diakhiri dengan intonasi akhir yang diikuti oleh kesenyapan yang mencegah terjadinya perpaduan asimilasi bunyi ataupun proses fonologis lainnya (Alwi et al. 2003). Namun, kalimat dalam wujud tulisan diawali dengan huruf kapital dan diakhiri dengan dengan tanda titik, tanda seru, dan tanda tanya (Whijono 2011). Kalimat merupakan sarana komunikasi untuk menyampaikan pikiran atau gagasan kepada orang lain agar dapat dipahami dengan mudah. Komunikasi berjalan dengan baik dan benar jika menggunakan kalimat yang baik dan benar juga, yaitu kalimat yang dapat mengekspresikan gagasan secara jelas dan tidak menimbulkan keraguan pembaca atau pendengarnya. Untuk itu, kalimat harus disusun berdasarkan struktur kalimat yang benar. Struktur kalimat dibentuk berdasarkan unsur subjek, predikat (disertai objek jika predikat menggunakan kata kerja transitif), pelengkap (disertai pelengkap jika predikat menggunakan kata kerja intransitif), dan keterangan (jika diperlukan). Unsur-unsur ini disebut dengan fungsi kata atau frasa dalam kalimat (Alwi et al. 2003). Unsur-unsur tersebut bisa berbentuk kata, frasa, atau klausa (Whijono 2011). Kata terdiri atas beberapa kategori yaitu: 1 verba (V) 2 adjektif (Adj) 3 adverbia (Adv) 4 nomina (N) 5 preposisi (Prep) 6 konjungtor (Konj) 7 interjeksi (Interj) 8 partikel (Part) Selain kategori kata, terdapat juga kategori frasa yang dibedakan berdasarkan unsur utamanya yaitu: 1 frasa nomina (FN) 2 frasa verba (FV) 3 frasa adjektival (FAdj) 4 frasa adverbial (FAdv) 5 frasa preposional (FPrep) Kata seperti meja, pergi, sakit, sering, dan kepada masing-masing secara berurutan termasuk dalam kategori N, V, Adj, Adv, dan Prep. Di lain pihak, frasa meja itu, sudah pergi, agak sakit, seringkali, dan kepada saya masing-masing secara berurutan tergolong FN, FV, FAdj, FAdv, dan FPrep (Alwi et al. 2003). Berdasarkan uraian di atas, struktur kalimat dapat digambarkan seperti pada Gambar 1. 3

19 4 Gambar 1 Bagan struktur kalimat bahasa Indonesia Berdasarkan bagan di atas terlihat bahwa sebuah kalimat tersusun atas beberapa bentuk yaitu kata, frasa, atau klausa. Setiap bentuk memunyai fungsi yaitu S, P, O, Ket., Pel. Setiap klausa bisa dibentuk dari beberapa frasa dan kata. Frasa terbagi menjadi lima kategori yaitu FN, FV, Fadj, FAdv, Fprep, sedangkan kata terdiri atas beberapa kategori yaitu V, Adj, Adv, N, Prep, Konj, Interj, Part. Misalnya kalimat Ibu saya tidak membeli baju baru untuk kami minggu lalu. Hubungan antara bentuk, kategori, dan fungsi unsur-unsur pembentuk kalimat tersebut dapat terlihat pada Tabel 1. Tabel 1 Hubungan bentuk, kategori, dan fungsi. Bentuk Ibu saya tidak membeli baju baru untuk kami minggu lalu Kategori Kata N Pron. Adv. V N Adj N N N V Frasa FN FV FN FPep FN Fungsi Subjek Predikat Objek Pelengkap Keterangan Dari Tabel 1, tampak lima fungsi yang digunakan, namun tidak selalu kelimalimanya dipakai. Paling tidak harus ada yang menjadi subjek dan predikat, sehingga di dalam sebuah kalimat ada bagian yang tidak bisa dihilangkan, ada yang bisa dihilangkan. Kalimat memiliki jumlah dan ragam yang sangat banyak, namun pada hakikatnya disusun berdasarkan pola-pola tertentu yang amat sedikit jumlahnya. Berdasarkan polanya, kalimat terbagi menjadi dua jenis, yaitu pola kalimat dasar dan pola kalimat majemuk.

20 5 Pola Kalimat Dasar Menurut Whijono (2011) pola kalimat dasar sekurang-kurangnya terdiri atas subjek (S) dan predikat (P). Pola kalimat ini memiliki ciri-ciri sebagai berikut. 1 Berupa kalimat tunggal (satu S, satu P, satu O, satu pel, satu K). 2 Sekurang-kurangnya terdiri atas satu subjek dan satu predikat. 3 Selalu diawali dengan subjek. 4 Berbentuk kalimat aktif. 5 Unsur tersebut ada yang berupa kata, adapula yang berbentuk frasa. 6 Dapat dikembangkan menjadi kalimat luas dengan memperluas subjek. predikat, objek, dan keterangan. Beberapa pola kalimat dasar menurut Alwi et al. (2003) adalah sebagai berikut. 1 S P 2 S P O 3 S P Pel 4 S P Ket 5 S P O Pel 6 S P O Ket Pola Kalimat Majemuk Pola kalimat majemuk terdiri atas kalimat majemuk setara, bertingkat, dan kompleks masing-masing memiliki karakter yang berbeda-beda. Berikut ini adalah penjelasan tentang kalimat majemuk. a. Kalimat majemuk setara Kalimat majemuk setara bersifat koordinatif atau tidak saling menerangkan (Whijono 2011). Kedudukan klausa-klausa di dalam kalimat setara ini adalah sama derajatnya, klausa yang satu tidak lebih tinggi atau lebih rendah dari yang lain, atau klausa yang satu tidak mengikat yang lain. Klausa-klausa itu memunyai kedudukan yang bebas, sehingga kalau yang satu ditanggalkan maka yang lain masih tetap berdiri sebagai sebuah klausa (Chaer 2011). Perhatikan bagan berikut ini. Gambar 2 Bagan kalimat majemuk setara Menurut Whijono (2011) kalimat majemuk setara terbagi menjadi empat macam, yaitu:

21 6 1 setara gabungan menggunakan kata dan, serta 2 setara pilihan menggunakan kata atau 3 setara urutan menggunakan kata kata lalu, lantas, dan kemudian 4 setara berlawanan menggunakan kata tetapi. b. Kalimat majemuk bertingkat Kalimat majemuk bertingkat dibedakan berdasarkan jenis anak kalimat atau klausanya. Kedudukan klausa-klausa di dalam kalimat bertingkat ini tidak sama derajatnya. Salah satu anak kalimat memunyai kedudukan lebih tinggi dari yang lain atau yang satu mengikat atau terikat pada yang lain (Chaer 2011). Gambar berikut menggambarkan struktur kalimat bertingkat. Gambar 3 Bagan kalimat majemuk bertingkat dengan klausa I lebih tinggi Jika klausa II lebih tinggi maka bagan kalimat majemuk tergambar seperti di bawah ini. Klausa I Klausa II Kata penghubung Gambar 4 Bagan kalimat majemuk bertingkat dengan klausa II lebih tinggi Klausa yang kedudukannya lebih tinggi memunyai kedudukan yang bebas, sehingga tanpa klausa yang lain tetap dapat berdiri sendiri sebagai sebuah kalimat. Namun, klausa yang kedudukannya lebih rendah memunyai kedudukan yang tidak bebas, sehingga tidak mungkin dapat berdiri sendiri sebagai sebuah kalimat (Chaer 2011). Jika kalimat majemuk bertingkat dibedakan berdasarkan jenis anak kalimatnya (AK), maka terdapat delapan macam (Whijono 2011) yaitu: 1 AK keterangan waktu yaitu menggunakan kata ketika, waktu, saat, setelah, sebelum.

22 7 2 AK keterangan sebab yaitu menggunakan kata sebab, lantaran, karena. 3 AK keterangan hasil (akibat) yaitu menggunakan kata hingga, sehingga, akhirnya. 4 AK keterangan syarat yaitu menggunakan keterangan jika, apabila, kalau, andaikata. 5 AK keterangan tujuan yaitu menggunakan kata agar, supaya, demi, untuk, guna. 6 AK keterangan cara yaitu menggunakan kata dengan, dalam. 7 AK keterangan posesif yaitu menggunakan kata meskipun, walaupun, biarpun. 8 AK keterangan pengganti nomina yaitu menggunakan kata bahwa. c. Kalimat majemuk kompleks Kalimat majemuk kompleks dibentuk dari tiga klausa atau lebih yang kedudukan klausa-klausanya itu merupakan campuran dari struktur kalimat majemuk setara dan bertingkat (Chaer 2011). Penggabungannya biasanya dibantu dengan berbagai kata penghubung, baik yang dipakai dalam kalimat majemuk setara maupun bertingkat. Gambar berikut menunjukkan bentuk kalimat majemuk kompleks. Gambar 5 Bagan kalimat majemuk kompleks Knowledge Graph Metode knowledge graph merupakan sebuah pendekatan baru yang dapat digunakan untuk mendeskripsikan bahasa manusia yang lebih terfokus pada aspek semantis daripada aspek sintaksis. Keuntungan menggunakan knowledge graph adalah lebih bisa menggambarkan dan mengekspresikan aspek semantis lebih dalam, menggunakan relasi yang minimum, dapat meniru pengamatan manusia, dan sebagainya. Pendekatan ini merupakan jalan baru untuk penelitian pemahaman komputer terhadap bahasa manusia. Knowledge graph terdiri atas concept (token, type, dan name) dan relationship (Zhang 2002). 1 Concept Token adalah suatu node pada knowledge graph yang ditandai dengan, yang menyatakan suatu pengalaman pada dunia nyata atau konsep yang ada pada

23 8 dunia kita. Faktanya, pengamatan seseorang atas suatu hal menandakan ada hal seperti itu pada dunia kita. Oleh karena itu, dalam knowledge graph segala sesuatu akan berkorespondensi dengan token. Token merupakan konsep yang dipahami manusia menurut cara pandang masing-masing sehingga bersifat subjektif (Zhang 2002). Misalnya kata jagung dapat diasosiasikan secara subjektif mengenai bentuk, warna, rasa dan sebagainya. Type menyatakan concept umum yang ditentukan oleh himpunan atribut yang melekat padanya (James 1992). Contohnya buah, binatang, dan sebagainya. Name adalah suatu yang bersifat individual dan unik (van den Berg 1993). Contohnya Yani adalah sebuah name dari seorang perempuan. 2 Relationships Menurut Zhang (2002) serta Nurdiati dan Hoede (2009), ontologi word graph terdiri atas token (yang direpresentasikan dengan node), sembilan macam relasi biner, dan empat macam relasi frame. Kesembilan relasi biner tersebut adalah Equality (EQU), Subset relationships (SUB), Alikeness (), Disparateness (DIS), Causality (CAU), Ordering (ORD), Attribution (PAR), Information dependency (SKO) dan Ontology Focus (F), sedangkan keempat relasi frame adalah Focusing on a situation (FPAR), Negation of a situation (NEGPAR), Possibility of a situation (POSPAR), dan Necessity of a situation (NECPAR). Berikut ini adalah penjelasan tentang kesembilan relasi biner di atas. a) Relasi alikeness () Relasi digunakan untuk menghubungkan token dengan type, tujuannya untuk mengekspresikan bahwa token tersebut memunyai type tertentu. Gambar 6 Relasi Contoh: padi adalah type karena padi adalah konsep yang berupa informasi umum, maka grafnya adalah: padi Gambar 7 Contoh penggunaan relasi pada word graph kata padi b) Relasi causality (CAU) Relasi ini menyatakan hubungan di antara penyebab dan akibat, atau sesuatu hal yang memengaruhi hal lainnya.

24 9 Gambar 8 Relasi CAU Muslik (2009) menerapkan relasi CAU untuk menghubungkan konsep berupa kata benda dan kata kerja. Contohnya pada kata memakan yang memiliki graf sebagai berikut. CAU CAU makan memakan Gambar 9 Contoh penggunaan relasi CAU Dari gambar di atas, maka kita bisa membaca bahwa kata memakan merupakan kata kerja yang terlihat adanya hubungan sebab akibat sehingga dinyatakan dengan relasi CAU. c) Relasi equality (EQU) Relasi ini menyatakan penamaan concept melalui arc dari label menuju concept. Relasi ini juga dapat digunakan untuk memberi nilai pada sesuatu hal. Contohnya merah pada pemberian nilai warna. Pada teori himpunan relasi EQU simetris digunakan untuk menyatakan kesamaan dua buah himpunan dan digunakan untuk menggabungkan dua buah himpunan. Relasi EQU simetris juga dapat digunakan untuk menunjukkan dua buah konsep yang sama. Relasi EQU Relasi EQU simetris Gambar 10 Relasi EQU Contoh penggunaan relasi EQU adalah pada frasa burung kakak tua yang memiliki graf sebagai berikut.

25 10 kakak tua EQU burung Gambar 11 Penggunaan relasi EQU d) Relasi subset (SUB) Jika ada dua token yang berturut-turut menyatakan dua buah himpunan, dan yang satu merupakan himpunan bagian dari yang lain, maka terdapat relasi SUB di antara dua token tersebut. Jika a SUB b, maka terdapat dua penafsiran yang berbeda. 1) Concept a adalah bagian dari concept b. Contohnya, ekor SUB kucing. Ini menyatakan bahwa ekor kucing dapat dianggap sebagai bagian dari kucing karena molekul dari ekor membentuk suatu himpunan bagian dari molekul dari kucing. 2) Concept a lebih umum daripada concept b. Oleh karena itu, concept b berisi sedikitnya semua karakteristik dari concept a. Contohnya, mamalia SUB kucing. Ini menyatakan bahwa kucing adalah jenis dari mamalia. SUB Gambar 12 Relasi SUB Contoh penggunaan relasi SUB pada frasa biji jambu yang memiliki graf sebagai berikut. biji SUB jambu Gambar 13 Contoh penggunaan relasi SUB e) Relasi disparateness (DIS) Relasi DIS membandingkan dua konsep yang tidak sama. Bentuk graf dengan relasi DIS adalah sebagai berikut. DIS Gambar 14 Relasi DIS

26 11 Contoh penggunaan relasi DIS pada kata pertanian dengan pertambangan. Kedua kata tersebut memiliki makna yang berbeda grafnya adalah sebagai berikut. pertanian DIS pertambangan Gambar 15 Contoh penggunaan relasi DIS f) Relasi ordering (ORD) Relasi ORD menyatakan bahwa dua hal memunyai urutan tertentu satu sama lain. Relasi ini selain digunakan untuk menunjukkan urutan waktu dan tempat, juga dapat digunakan untuk menyatakan relasi < pada matematika. Ketika menggunakan relasi ORD, tanda panah ORD biasanya mengarah dari token yang memunyai nilai concept rendah menuju token dengan nilai concept tinggi. ORD Gambar 16 Relasi ORD Contoh penggunaan relasi ORD pada frasa dari depan sampai belakang. Frasa tersebut memiliki makna urutan sehingga memiliki graf sebagai berikut. bawah ORD atas Gambar 17 Contoh penggunaan relasi ORD g) Relasi attribution (PAR) Relasi PAR menyatakan bahwa sesuatu hal merupakan atribut (sifat) dari hal lainnya. Representasi graf relasi ini dari concept atribut menuju entity concept. PAR Gambar 18 Relasi PAR Contoh penggunaan relasi PAR pada frasa apel manis. Kata manis merupakan atribut dari kata apel sehingga memiliki graf sebagai berikut.

27 12 apel PAR manis Gambar 19 Contoh penggunaan relasi PAR h) Relasi information dependency (SKO) Sebuah token pada knowledge graph menerima relasi SKO dari token lainnya, jika token tersebut informasinya bergantung pada token lainnya. Misalnya dalam pernyataan x N, y N(x 2 = y) berakibat y bergantung pada x digambarkan grafnya sebagai berikut. x SKO y Gambar 20 Relasi SKO i) Ontology focus (F) Menurut Zhang (2002) serta Nurdiati dan Hoede (2009), ontology focus digunakan untuk menunjukkan fokus dari suatu graf. Fokus digambarkan dengan pemberian tanda tertentu berupa arsiran atau warna hitam pada token. Penggunaan ontologi ini, misalnya graf ulat memakan daun dengan fokus terletak pada token ulat dapat dinyatakan sebagai berikut. memakan ulat CAU CAU daun makan Gambar 21 Contoh penggunaan ontology focus pada suatu token.

28 13 Relasi selanjutnya adalah relasi frame yang terdiri atas FPAR, NEGPAR (NEG), POSPAR (POS), dan NECPAR (NEC). Misalkan suatu graf merepresentasikan pernyataan p : hari ini hujan yang dinyatakan dengan frame (Gambar 22 a). Negasi dari p dengan graf yang sama diberi frame relasi NEG, menjadi pernyataan hari ini tidak hujan (Gambar 22 b). Possibility dari p dinyatakan dengan graf yang sama dan diberi frame relasi POS menjadi pernyataan mungkin hari ini hujan (Gambar 22 c). Necessity dari p dinyatakan dengan graf yang sama dan diberi frame relasi NEC menjadi pernyataan seharusnya hari ini hujan (Gambar 22 d). Gambar 22 Contoh penggunaan empat buah frame relationships Selain keempat relasi frame di atas, dalam perkembangannya telah dikembangkan graf logic word. Pierce dalam Zhang (2002) telah memberikan representasi graf untuk logika simbolik. Misalnya p, q, dan r adalah proposisi pada logika simbolik, maka graf simbol dari p, q, dan r adalah sebagai berikut. Tabel 2 Graf logika simbolik Grafik simbolik Standar logika simbolik p q r (p q r) ( (p q r)) Ket: p, q, dan r adalah proposisi Berikut ini adalah representasi bahasa logika ke dalam bentuk frame, seperti bahasa logika and, or, dan if... then (Zhang 2002).

29 14 Gambar 23 Frame bahasa logika and Gambar 24 Frame bahasa logika or Gambar 25 Frame bahasa logika if... then Chunk Indicators Menurut Abney (1994) dalam mengucapkan sebuah kalimat, seseorang akan mengucapkannya dalam beberapa bagian atau potongan yang disebut dengan chunk. Hal ini ditandai dengan selaan nafas atau pemberhentian ketika mengucapkannya (Rusiyamti 2008). Chunk indicators adalah indikator yang digunakan untuk menentukan pada bagian mana suatu kalimat harus dipotong ketika kalimat tersebut dianalisis. Analisis yang dimaksud dalam penelitian ini adalah memotong atau memecah sebuah kalimat menjadi bagian-bagian kalimat (kata) yang menyusunnya serta menyatakannya dalam bentuk word graph. Chunk indicator yang telah digunakan oleh Rusiyamti (2008) untuk menganalisis teks berbahasa Indonesia antara lain: Indikator 1 : koma atau titik Koma atau titik menandakan bahwa suatu kalimat terbagi menjadi beberapa bagian yang disebut dengan chunk, misalnya pada kalimat bumi, nama.

30 15 Indikator 2 : kata penunjuk atau kata penghubung Kata penunjuk atau kata penghubung seperti yang, tersebut, adalah dapat digunakan sebagai chunk indicator. Indikator 3 : kata kerja bantu Kata kerja bantu dalam hal ini adalah kata dapat, harus, boleh, bisa, sanggup dan sebagainya. Indikator 4 : kata depan (preposisi) Contoh kata depan adalah di, ke, dari, oleh, lekas, pada, dan seterusnya. Indikator 5 : jump (Lompatan) Lompatan terjadi jika dua buah kota berurutan tidak dapat diletakkan dalam satu chunk. Contoh pada kalimat Adik makan setelah pulang sekolah. Kata makan dan setelah tidak mungkin terletak dalam satu chunk, atau terjadi lompatan pada kedua kata tersebut sehingga harus diletakkan pada chunk yang berbeda. Indikator 6 : Kata-kata logika (logic word) Kata-kata dalam logika seperti dan dan atau juga berfungsi bagian yang satu dengan yang lainnya dalam suatu kalimat. Kata-kata tersebut juga menandakan chunk indicator. Sebelum dilakukan analisis terhadap kalimat-kalimat yang telah dipilih, terlebih dahulu akan diberikan prosedur pemotongan (chunking) yang merupakan urutan proses pemotongan kalimat. Pemotongan kalimat tersebut merupakan suatu proses iterasi prosedur dengan urutan chunk indicator sebagai berikut. 1 Koma atau titik. 2 Logika 3 Kata penunjuk atau penghubung 4 Kata depan atau preposisi 5 Kata kerja bantu 6 Jump (lompatan) 3 METODE Tahapan yang dilakukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut. Studi Pustaka Berbahasa Indonesia Pada tahapan ini, akan dilakukan pengumpulan berbagai bahan pustaka yang relevan dengan penelitian yang akan dilakukan, yaitu bahan pustaka tentang kalimat bahasa Indonesia, knowledge graph, dan pengumpulan teks atau dokumen bahasa Indonesia untuk dipilih unsur kalimatnya. Pustaka-pustaka yang digunakan antara lain: a. Bahan pustaka tentang kalimat bahasa Indonesia Alwi et al. (2003), Chaer (2011), Whijono (2011).

31 16 b. Bahan pustaka tentang knowledge graph. c. Bahan pustaka tentang chunking kalimat yang diperoleh dari buku karangan Zhang (2002) dan hasil penelitian Rusiyamti (2008). d. Teks atau dokumen berbahasa Indonesia untuk dipilih unsur kalimatnya. Pembuatan Chunk Indicator pada Kalimat Bahasa Indonesia Setelah diperoleh kalimat melalui studi pustaka, selanjutnya dilakukan pembuatan chunk indicator yang akan digunakan sebagai kriteria pemotongan kalimat menjadi beberapa kata yang menyusunnya. Dalam penelitian sebelumnya, telah diperoleh 6 chunk indicator. Namun, chunk indicator tersebut belum diujikan pada pola dasar kalimat bahasa Indonesia. Pada tahap ini, mungkin saja terjadi penambahan atau pengurangan chunk indicator. Berikut ini flowchart tahapan dalam pembuatan chunk indicator. Mulai Serangkain chunk indicator Penyempurnaan chunk indicator Uji kesesuaian pada kalimat Bahasa Indonesia Selesai tidak Apakah sudah sesuai? ya Chunk indicator pada kalimat bahasa Indonesia Gambar 26 Flowchart pengujian chunk indicator Pembuatan chunk indicator diawali dengan serangkaian chunk indicator yang sudah ada, yaitu chunk indicator yang ada dalam struktur kalimat bahasa Inggris. Indikator-indikator tersebut diuji kesesuaiannya pada struktur kalimat Bahasa

32 17 Indonesia. Sebuah chunk indicator dikatakan sudah sesuai jika terdapat sebuah kalimat berbahasa Indonesia yang dapat dipotong dengan chunk indicator tersebut. Jika sudah sesuai, maka bisa dijadikan chunk indicator, dan jika belum sesuai, maka perlu disempurnakan dan diujikan kembali. Hasil proses ini adalah diperoleh chunk indicator yang sudah sesuai dengan struktur kalimat bahasa Indonesia. Pemotongan Kalimat Bahasa Indonesia Setelah diperoleh chunk indicator yang sesuai untuk struktur kalimat bahasa Indonesia, selanjutnya dilakukan pemotongan kalimat-kalimat yang sudah terkumpul pada tahap studi pustaka. Hasil dari tahap ini adalah diperoleh kata (word) yang telah dipotong menggunakan chunk indicator. Pembuatan Chunk Graph Kalimat-kalimat yang telah dilakukan pemotongan dibuat graf dengan metode knowledge graph dan disebut chunk graph. Setiap chunk graph bisa terdiri atas sebuah word graph atau gabungan beberapa word graph. Penggabungan Chunk Graph menjadi Sebuah Sentence Graph Setiap chunk graph yang telah dibuat, dirangkai menjadi satu kalimat utuh yang disebut dengan sentence graph. 4 HASIL DAN PEMBAHASAN Studi Literatur Awal Hasil studi literatur awal diperoleh beberapa kalimat yang mampu mewakili pola-pola kalimat dasar bahasa Indonesia. Jumlah kalimat yang dipilih sebanyak enam kalimat yang bertema pertanian. Pemilihan kalimat ini dilakukan dengan cara manual, artinya kalimat-kalimat dipilih berdasarkan polanya. Berikut ini pengelompokan kalimat-kalimat yang akan diteliti dalam penelitian ini. 1. S-P Kalimat (1) : Nyamuk malaria berbahaya. S P 2. S-P-O Kalimat (2) : Tumbuhan paku dimanfaatkan manusia. S P O

33 18 3. S-P-Pel Kalimat (3) : Cahaya matahari merupakan sumber energi utama. S P Pel. 4. S-P-Ket Kalimat (4) : Lumut daun hidup di daerah tropis. S P Ket. 5. S-P-O-Pel Kalimat (5) : Sirip membantu ikan untuk berenang. S P O Pel. 6. S-P-O-Ket Kalimat (6) : Dmitri Ivanovski meneliti penyakit mosaik pada tahun S P O Ket. Analisis Struktur Kalimat Kalimat-kalimat yang sudah terkumpul dalam studi literatur awal dianalisis terlebih dahulu agar diketahui kategori kata, frasa, fungsi, dan peran semantisnya. Analisis ini sangat berguna ketika melakukan proses pemotongan (chunking) dan pembuatan graf. Analisis peran semantis berfungsi untuk mengetahui relasi dalam pembuatan graf. Berikut ini adalah analisis hasil analisis struktur kalimat-kalimat tersebut. (1) Nyamuk malaria berbahaya. Kalimat ini terdiri atas tiga kata yaitu nyamuk, malaria dan berbahaya. Dalam kalimat (1) terdapat sebuah frasa yaitu frasa nomina, yaitu nyamuk malaria. Makna dari frasa ini yaitu bahwa malaria merupakan nama dari salah satu jenis nyamuk. Kata berbahaya merupakan kata kerja yang memunyai makna bahwa nyamuk malaria itu berbahaya. Pola kalimat ini adalah S-P dengan subjeknya adalah nyamuk malaria yang memiliki peran sebagai pelaku, sedangkan fungsi predikat terdapat pada kata berbahaya yang memiliki peran perbuatan dari pelaku. Berikut ini adalah tabel tentang analisis struktur kalimat (1). Tabel 3 Analisis struktur kalimat (1) No Bentuk Kategori Fungsi Peran Kata Frasa Semantis 1 Nyamuk Nomina Frasa Subjek Pelaku 2 Malaria Nomina Nomina 3 Berbahaya Verba - Predikat Perbuatan Fungsi dan peran memiliki hubungan satu sama lain. Jika sebuah kata menjadi subjek, maka kata tersebut memiliki peran menjadi pelaku. Kondisi yang lain yaitu

34 19 jika sebuah kata berfungsi sebagai predikat, maka memiliki peran perbuatan. Namun, hal ini juga perlu dilihat kata kerjanya. Jika kata kerjanya berupa kata kerja aktif, maka subjek sebagai pelaku, sedangkan jika kata kerja pasif, maka subjek menjadi sasaran. Menurut Alwi et al. (2003) fungsi merupakan suatu tempat dalam struktur kalimat dengan unsur pengisi berupa bentuk yang tergolong dalam kategori tertentu dan memunyai peran semantis tertentu pula. Dengan kata lain, setiap fungsi memiliki peran semantis masing-masing dalam kalimat. (2) Tumbuhan paku dimanfaatkan manusia. Kalimat (2) terdiri atas empat kata yang berbentuk nomina dan verba. Nomina dalam kalimat (2) yaitu tumbuhan, paku, dan manusia, sedangkan kategori verba adalah dimanfaatkan. Dalam kalimat ini terdapat frasa nomina yaitu tumbuhan paku yang artinya adalah tumbuhan ini bernama paku. Peran subjek dalam kalimat (2) adalah sebagai sasaran, sedangkan objek sebagai pelaku. Hal ini disebabkan oleh kata kerjanya termasuk dalam kategori kata kerja pasif. Berbeda dengan kalimat aktif yang menjadikan objek sebagai sasaran. Makna dari kalimat ini adalah manusia memanfaatkan tumbuhan yang berjenis atau bernama tumbuhan paku. Analisis kalimat (2) dapat dilihat pada tabel 3 berikut ini. Tabel 4 Analisis struktur kalimat (2) No Bentuk Kategori Kata Frasa 1 Tumbuhan Nomina Frasa 2 Paku Nomina Nomina Fungsi Subjek Peran Semantis Pelaku 3 Dimanfaatkan Verba - Predikat Perbuatan 4 Manusia Verba - Objek Pelaku (3) Cahaya matahari merupakan sumber energi utama. Kalimat (3) terdiri atas enam kata. Kategori kata nomina mendominasi kalimat ini, yaitu cahaya, matahari, sumber, dan energi. Verba dalam kalimat (3) adalah merupakan, sehingga sumber energi utama berfungsi sebagai pelengkap. Pelengkap dan objek memang memiliki kemiripan, yaitu sama-sama berada setelah predikat. Namun, jika dalam sebuah kalimat muncul objek, maka pelengkap berada setelah objek tersebut. Berikut ini adalah tabel tentang analisis struktur kalimat (3).

35 20 Tabel 5 Analisis struktur kalimat (3) No Bentuk Kategori Peran Fungsi Kata Frasa Semantis 1 Cahaya Nomina Frasa Subjek Pelaku 2 Matahari Nomina Nomina 3 Merupakan Verba - Predikat Perbuatan 4 Sumber Nomina Frasa 5 Energi Nomina nomina Pelengkap Sasaran 6 Utama Adjektiva Makna dari kalimat (3) adalah bahwa cahaya matahari memiliki peran sebagai sumber energi yang paling utama. (4) Lumut daun hidup di daerah tropis. Kalimat (4) memiliki tujuh kata dengan bentuk seperti dalam Tabel 6. Tabel 6 Analisis struktur kalimat (4) No Bentuk Kategori Peran Fungsi Kata Frasa Semantis 1 Lumut Nomina Frasa Subjek Pelaku 2 Daun Nomina Nomina 3 Dapat Kata kerja Frasa verba Predikat Perbuatan bantu 4 Dijumpai Verba 5 Di Preposisi Frasa Keterangan Tempat 6 Seluruh Numeralia Preposisional tempat 7 Indonesia Nomina Tabel 6 menunjukkan bahwa kalimat (4) memiliki 3 kata benda yaitu lumut, daun, dan tropis. Dalam kalimat ini, terdapat preposisi di yang menunjukkan tempat. Frasa dalam kalimat ini terdiri atas frasa nomina dan frasa preposisional. Frasa nomina terdapat pada lumut daun yang berungsi subjek, sedangkan frasa preposisional terdapat pada frasa di daerah tropis yang berfungsi sebagai keterangan tempat. Arti dari lumut daun adalah sebuah jenis tumbuhan lumut yang bernama lumut daun karena hidupnya di dedaunan. Makna dari kalimat (4) adalah lumut daun hidupnya di tempat atau daerah yang bersifat tropik.

36 21 (5) Sirip membantu ikan untuk berenang. Kalimat (5) terdiri atas lima kata. Dua diantaranya adalah berbentuk nomina, yaitu sirip dan ikan. Kata membantu merupakan kata kerja aktif transitif sehingga membutuhkan objek, yaitu kata ikan. Kata untuk termasuk dalam kategori preposisi yang menyatakan tujuan, sedangkan berenang merupakan kata kerja dengan kata dasar renang dan berimbuhan ber-. Berikut ini adalah tabel tentang analisis struktur kalimat (25). Tabel 7 Analisis struktur kalimat (5) No Bentuk Kategori Fungsi Peran Kata Frasa Semantis 1 Gurat Nomina Frasa Nomina Subjek Pelaku 2 Sisi Nomina 3 Membantu Kata kerja - Predikat Perbuatan 4 Ikan Nomina - Objek Sasaran 5 Untuk Preposisi Frasa Pelengkap Tujuan 6 Berenang Kata kerja Preposisional Dalam tabel 7, subjek menjadi pelaku, sedangkan objeknya menjadi sasaran. Hal ini disebabkan kata kerja dalam kalimat ini adalah kalimat kerja aktif transitif. Makna dari kalimat ini adalah sirip yang merupakan bagian anggota tubuh ikan, membantu ikan dalam berenang. (6) Dmitri Ivanovski meneliti penyakit mosaik pada tahun Kalimat ini terdiri atas tujuh kata yang didominasi oleh nomina yaitu Dmitri Ivanovski, penyakit, mosaik, dan tahun. Kata kerja dalam kalimat ini adalah meneliti yang merupakan kata kerja aktif transitif sehingga membutuhkan objek, yaitu penyakit mozaik. Kalimat ini terdapat preposisi pada yang menunjukkan waktu kejadian. Analisis struktur kalimat (6) dapat dilihat di bawah ini. Tabel 8 Analisis struktur kalimat (6) No Bentuk Kategori Peran Fungsi Kata Frasa Semantis 1 Dmitri Ivanovski Nomina - Subjek Pelaku 2 Meneliti Verba - Predikat Perbuatan 3 Penyakit NominaFrasa Frasa Objek Sasaran Nomina Nomina 4 Mosaik Nomina 5 Pada Preposisi Frasa Keterangan Waktu 6 Tahun Nomina Preposisional Numeralia

37 22 Makna dari kalimat ini adalah seorang peneliti bernama Dmitri Ivanovski meneliti sebuah penyakit yang bernama mozaik. Waktu penelitian tersebut adalah pada tahun Berdasarkan analisis di atas, kata-kata yang telah dianalisis bentuknya dapat dikelompokkan berdasarkan kategori katanya. Langkah ini berguna untuk mempermudah dalam pembuatan graf pada tahap penelitian selanjutnya. Berikut ini adalah hasil dari pengelompokan kata-kata setelah dialakukan analisis. 1. S-P : Nyamuk N malaria N berbahaya V. 2. S-P-O : Tumbuhan N paku N dimanfaatkan V manusia N. 3. S-P-Pel : Cahaya N matahari N merupakan V sumber N energi N utama A. 4. S-P-Ket : Lumut N daun N hidup V di P daerah N tropis N. 5. S-P-O-Pel : Sirip N membantu V ikan N untuk P berenang V. 6. S-P-O-Ket : Dmitri Ivanovski N meneliti V penyakit N mosaik N pada P tahun N 1892 NUM. Keterangan : N : Nomina; V : Verba; A : Adjectiva P : Preposisi NUM : Numeralia Selain menganalisi berdasarkan katanya, kalimat-kalimat di atas juga dianalisis berdasarkan kategori frasa. Berikut adalah hasil analisis berdasarkan kategori frasa. 1. S-P : Nyamuk malaria FN berbahaya. 2. S-P-O : Tumbuhan paku FN dimanfaatkan manusia. 3. S-P-Pel : Cahaya matahari FN merupakan sumber energi utama FN. 4. S-P-Ket : Lumut daun FN hidup di daerah tropis FP. 5. S-P-O-Pel : Sirip membantu ikan untuk berenang FP. 6. S-P-O-Ket : Dmitri Ivanovski meneliti penyakit mosaik FN pada tahun 1892 FP Keterangan : FN : Frasa Nomina, FP : Frasa Preposisional Aturan Chunking Chunking merupakan proses pemotongan kalimat menjadi beberapa bagian. Proses chunking ini membutuhkan indikator yang disebut (chunk indicators) sebagai acuan pemotongan kalimat-kalimat tersebut. Pada awalnya, chunk indicators yang telah berhasil diciptakan untuk struktur kalimat bahasa Inggris dan Cina sebanyak 5. Dalam perkembangannya, Nurdiati dan Hoede (2009) telah berhasil mengembangkan chunk indicators ini menjadi enam chunk indicators, yaitu dengan penambahan chunk indicators logic word. Berikut ini adalah chunk indicator yang telah berhasil dikembangkan dalam struktur kalimat bahasa Inggris dan Cina. 1. Indikator 1: koma dan titik 2. Indikator 2: kata penunjuk dan penghubung

38 23 3. Indikator 3: kata kerja bantu dan adverbia 4. Indikator 4: kata depan (preposisi) 5. Indikator 5: lompatan (jump) 6. Indikator 6: kata-kata logika (logic word) Pada bagian ini akan diuraikan hasil uji 6 chunk indicators di atas ke dalam kalimat bahasa Indonesia, sehingga dapat digunakan untuk melakukan pemotongan kalimat bahasa Indonesia. Hasil Pengujian Chunk Indicator Chunk indicator adalah kriteria yang digunakan untuk menentukan pada bagian mana suatu kalimat harus dipotong saat kalimat tersebut dianalisis. Analisis yang dimaksud pada penelitian ini adalah memotong atau memecah sebuah kalimat menjadi bagian-bagian kalimat (kata, frasa, klausa) yang menyusunnya serta menyatakannya dalam bentuk word graph. Potongan-potongan kalimat ini selanjutnya disebut chunk. Chunk indicators yang digunakan untuk menganalisis teks bahasa Inggris sebanyak enam indikator. Keenam indicator tersebut harus diuji terlebih dahulu agar dapat digunakan dalam kalimat bahasa Indonesia. Berikut adalah hasil pengujian indikator-indikator tersebut dalam kalimat bahasa Indonesia. 1. Indikator 1: koma dan titik Koma dan titik menandakan bahwa suatu kalimat terbagi menjadi beberapa bagian. Chunk indicator ini dapat digunakan untuk melakukan chunking dalam kalimat bahasa Indonesia. Misalnya pada kalimat berikut ini. a. Manusia selalu membutuhkan manusia lain, hewan, tumbuhan, dan bahkan organisme. Kalimat ini terdapat tanda koma dan titik yang dapat memotong kalimat ini menjadi 4 chunk yaitu [manusia selalu membutuhkan manusia lain], [hewan], [tumbuhan], [dan bahkan organisme]. b. Ada dua mikoriza yang paling umum, yaitu ektomikoriza dan endomikoriza. Tanda koma dalam kalimat ini dapat memotong kalimat ini menjadi dua chunk yaitu [ada dua mikoriza yang paling umum] dan [yaitu ektomikoriza dan endomikoriza]. Berdasarkan pengujian di atas dapat disimpulkan bahwa koma dan titik dapat digunakan sebagai chunk indicators. 2. Indikator 2: Kata ganti petunjuk dan penghubung Kata penghubung seperti ini, itu, yang, tersebut, adalah dapat digunakan sebagai chunk indicator. Kata ganti petunjuk dan penghubung dapat diuji pada kalimat berikut ini.

39 24 a. Keaneragaman ekosistem tersebut menunjukkan keaneragaman spesies yang hidup di dalamnya. Kata tersebut dapat memotong kalimat dengan kata sebelum dan setelahnya. Demikian juga kata yang juga dapat memotong kalimat dengan kata sebelum dan setelahnya, sehingga dengan indikator kedua ini, kalimat tersebut dapat menjadi 5 chunks yaitu [keaneragaman ekosistem], [tersebut], [menunjukkan keaneragaman spesies], [yang], [hidup di dalamnya]. b. Keaneragaman hayati adalah sumber daya alam yang sangat penting. Dalam kalimat ini terdapat dua kata penghubung adalah dan yang. Kedua kata penghubung ini dapat memotong kalimat di atas menjadi 5 chunks, yaitu : [keaneragaman hayati], [adalah], [sumber daya alam], [yang], dan [sangat penting]. Jadi, kata penghubung dapat digunakan sebagai chunk indicator dalam kalimat bahasa Indonesia. 3. Indikator 3: Kata kerja bantu dan adverbia Kata kerja bantu dalam hal ini, misalnya kata dapat, sering, harus, boleh, bisa,sanggup, juga, dan sebagainya. Misalnya penggunaan dalam kalimat berikut ini. a. Tikus sering merusak barang-barang dan mengambil bahan-bahan makanan yang ditimbun manusia. Dalam kalimat ini terdapat kata sering yang dapat digunakan untuk memotong kalimat ini menjadi beberapa bagian. b. Alkohol juga merupakan pelarut lipid. Kata juga dalam kalimat ini dapat memotong kalimat menjadi 3 chunks yaitu [alkohol], [juga], [merupakan pelarut lipid]. Jadi, kata kerja bantu tersebut menandakan sebuah chunk indicator. 4. Indikator 4: Kata depan (preposisi) Jika ditinjau dari makna semantisnya, preposisi menandai berbagai hubungan makna antara konstituen sebelum dan sesudah preposisi. Dalam frasa pergi ke pasar misalnya, preposisi ke menyatakan hubungan makna arah antara pergi dan pasar. Jika ditinjau dari perilaku sintaksisnya, preposisi berada di depan nomina, adjektiva, atau adverbia sehingga terbentuk frasa yang dinamakan frasa preposisional. Preposisi juga mengisyaratkan sebuah chunk. Hal ini dapat diuji pada kalimat berikut ini. a. Lumut hati tumbuh di palung sungai. Preposisi di dalam kalimat di atas dapat memotong kalimat (4c) menjadi 3 chunks, yaitu [lumut hati tumbuh], [di], [palung sungai]. Dengan kata lain kata di dapat dijadikan chunk indicators. b. Gas karbon dioksida berasal dari proses alam.