Data yang akan dianalisis pada penelitian ini adalah kata sifat masukan berbahasa Indonesia dalam bentuk tunggal.
Metodologi
Pada bab ini dibahas beberapa tahapan penelitian dalam proses pembentukan kamus
(nomina) dalam kalimat. Adjektiva memunyai ciri sebagai berikut:
1) Adjektiva dapat diberi keterangan penguat seperti lebih, kurang, dan paling. Contoh: lebih muda, kurang manis, paling cantik. 2) Adjektiva dapat diberi keterangan penguat
seperti sangat, amat, benar, sekali, dan
terlalu. Contoh: sangat sulit, amat jauh, kotor benar, pendek sekali, terlalu panjang. 3) Adjektiva dapat diingkari dengan kata
ingkar tidak. Contoh: tidak tipis.
4) Adjektiva dapat diulang dengan awalan se- dan akhiran -nya. Contoh: sejauh-jauhnya. 5) Adjektiva pada kata tertentu dapat
berakhiran antara lain dengan –er, -(w)i, - iah, -if, -al dan -ik. Contoh: rohaniah, surgawi, material.
2. Adjektiva dari segi bentuknya
Dari segi bentuk, adjektiva terbagi atas adjektiva dasar (monofemis) dan adjektiva turunan (polimorfemis). Contoh adjektiva dasar: cantik, jelek, baik, buruk, jauh, dekat. Adjektiva turunan dibentuk dengan tiga cara: pengafiksan, pengulangan, dan pemaduan dengat kata lain.
1) Adjektiva polimorfemis yang dibentuk dengan pengafiksan.
Adjektiva ini menggunakan serapan adjektiva berafiks dari bahasa lain seperti bahasa Arab, Belanda dan Inggris dengan afiks serapan: -i, -iah, -wi, atau –wiah. Contoh: manusiawi, hewani, ilmiah. Hasil pengafiksan dengan infiks atau sisipan -em- pada kata benda (nomina). Contoh: gemuruh, kemilau, temaram.
Hasil pengafiksan tingkat ekuatif dengan prefiks atau awalan se- dan tingkat superlatif dengan prefiks ter-. Di samping itu, beberapa nomina digunakan sebagai adjektiva dalam kalimat contoh: pemberani, pemalas.
2) Pengulangan
Adjektiva ini dapat berfungsi sebagai predikat dan adverbial. Adjektiva yang berfungsi predikat berarti kejamakan, keanekaan, atau keintensifan. Perulangan dapat terjadi melalui perulangan penuh, perulangan sebagian, dan perulangan salin suara. Contoh: gelap-gelap, terang-terangan, hiruk-pikuk.
3) Pemaduan dengan kata lain
Adjektiva dipadukan dengan kata benda
adjektiva dengan kata benda akan menghasilkan arti baru contoh: rendah hati, mulut manis. Pemaduan adjektiva dengan adjektiva memberi arti menguatkan unsur pertama. Contoh: hitam legam, pucat pasi, cerah ceria. (Alwi et. al 2003 dalam Rahmat 2009).
METODE PENELITIAN
DataData yang akan dianalisis pada penelitian ini adalah kata sifat masukan berbahasa Indonesia dalam bentuk tunggal.
Metodologi
Pada bab ini dibahas beberapa tahapan penelitian dalam proses pembentukan kamus
word graph kata sifat :
Gambar 2 Diagram Alir Metodologi Penelitian.
1. Pemahaman Bidang Kajian dan
Identifikasi Masalah a. Studi Literatur
Penelitian ini diawali dengan mengumpulkan bahan-bahan pustaka yang relevan dengan topik kajian penelitian. Penelitian ini mengkaji mengenai pembentukan kamus word graph kata sifat dan sistem aplikasi BogorDelftConstruct. Seperti yang telah diungkapkan pada bab pendahuluan, penelitian ini didasarkan pada penelitian sebelumnya di antaranya tesis Usep Rahmat (2009) yang berjudul “Analisis Pembentukan Word graph
Kata Sifat Menggunakan Metode Knowledge Graph” dan skripsi Deni Romadoni yang berjudul “Pengembangan Sistem Pembentukan
Word graph untuk Teks Berbahasa Indonesia”. Hasil pengkajian dua penelitian sebelumnya digunakan untuk mengembangkan modul untuk kamus word graph kata sifat.
b. Analisis BogorDelftConstruct
Tahap kedua adalah menganalisis sistem aplikasi BogorDelftConstruct. Seperti yang telah dijelaskan pada bab pendahuluan, BogorDelftConstruct adalah pengembangan perangkat lunak DelftConStruct. Pada bab pendahuluan disebutkan bahwa DelftConStruct masih memiliki banyak kekurangan dan belum sesuai dengan konsep KG.
Kekurangan DelftConStruct antara lain:
• Belum memiliki fitur Dictionary untuk menyimpan, menampilkan dan mengubah graf.
• Ketidakjelasan arah relasi antar token, karena tidak adanya tanda panah yang menunjuk dari dan/atau ke suatu token.
• Belum memiliki kemampuan untuk membuat graf baru. Hanya mampu mengubah graf yang sedang ditampilkan.
• Belum mampu untuk menghapus token dan/atau teks.
• Tidak memiliki mekanisme untuk menampilkan graf lain yang sudah dibuat. Oleh karena keterbatasan yang dimiliki DelftConStruct maka dikembangkan editor yang serupa yaitu BogorDelftConstruct yang sesuai dengan konsep KG dan mampu
BogorDelftConstruct ditampilkan pada Gambar 6.
Gambar 3 Panel Dictionary.
dan maknanya telah dilakukan pada penelitian sebelumnya oleh Rahmat (2009) yang menghasilkan pola aturan untuk kata sifat.
Sistem aplikasi BogorDelftConstruct dan versi sebelumnya DelftConStruct dikembangkan menggunakan metode pengembangan Evolusioner dengan jenis
exploratory. Dalam pengembangannya sistem
aplikasi DelftConStruct dan BogorDelftConstruct menggunakan bahasa pemrograman MATLAB, maka dalam pengembangan modul kamus word graph kata sifat pada sistem BogorDelftConstruct dikembangkan pula menggunakan bahasa pemrograman MATLAB sesuai sistem BogorDelftConstruct.
2. Pengembangan Modul Kamus Word
Graph Kata Sifat
a. Praproses
Tahapan praproses adalah menentukan apakah kata masukan bersifat tunggal atau tidak. Jika bersifat tunggal maka diproses ke tahap selanjutnya. Selain itu, tahap praproses juga digunakan untuk memeriksa nilai masukan, dimana masukan yang akan diproses hanya yang berupa karakter.
b. Stemming dan Basis Data Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI)
Kata masukan dilakukan proses stemming
untuk memperoleh afiks (imbuhan) dan kata dasar. Afiks (imbuhan) yang dihasilkan dapat berupa prefiks (awalan), suffiks (akhiran), konfiks (kombinasi keduanya) dan/atau infiks (sisipan).
KBBI dilakukan pengubahan dari KBBI asli. Dalam KBBI asli terdapat 3 (tiga) field
yaitu, ‘Kata’, ‘Sifat’ dan ‘Subkata’. Field ‘Kata’ berisi kata dasar, field ‘Sifat’ berisi sifat kata seperti n (nomina), a (adjektiva), dan sebagainya. Field ‘Subkata’ berisi kata turunan yang terbentuk dari kata dasar yang mengandung imbuhan. Satu kata dasar dapat memiliki lebih dari satu subkata. Berdasarkan kebutuhan penelitian ini, basis data KBBI dibuat dalam tabel Entry.
Pada penelitian ini KBBI diubah susunannya pada field ‘Subkata’ yang awalnya ditempatkan sebagai sublema karena menyimpan bentuk turunan dari kata dasar menjadi bagian pada
field ‘Kata’ atau diperlakukan sebagai lema (Iqbal 2010).
Susunan tabel Entry terdiri dari nomor identifikasi kata dalam field ‘EntryID’, kata dan
kata dalam field ‘Category’, kata dasar dalam
field ‘Stem’ dan kualitas kata dasar (hanya untuk kata sifat) dalam field ‘Qty’. Selain itu, pada field ‘Category’ dilakukan pengubahan. Sifat kata yang bersifat khusus diambil secara umumnya. Misalnya suatu kata dasar memiliki sifat ‘a bio’ merupakan kata sifat (adjektiva) khusus untuk ilmu biologi, maka diubah menjadi a (adjektiva) secara umum.
3. Pembentukan Pola Kamus Word Graph
Kata Sifat
Pembentukan pola harus sesuai dengan aturan-aturan pembentukan kata sifat yang sebagaimana telah dianalisis dalam penelitian Rahmat (2009). Pada penelitian Rahmat (2009) dihasilkan 19 pola kata sifat yang digolongkan berdasarkan bentuk pengafiksannya dan maknanya.
4. Penentuan Pola Word Graph (Pengujian)
Kata dasar hasil stemming diperiksa sifat kata dasarnya dalam KBBI. Sifat kata dasar yang didapat dari pengecekan dalam KBBI dan imbuhan yang didapat dari hasil stemming akan digunakan untuk menentukan pola kata sifat mana yang sesuai. Penentuan kesesuaian kata masukan dengan pola word graph kata sifat tertentu dalam penelitian ini dilakukan dengan mencocokkan sifat kata dasarnya dan imbuhan yang terkandung dalam suatu kata sifat. Keterbatasan dalam pengembangan modul ini adalah belum mampu membedakan pola dengan imbuhan serupa berdasarkan maknanya.
5. Analisis Hasil Pengujian
Dari hasil tahap sebelumnya didapat pola kata sifat mana yang sesuai dengan kata masukan, kemudian dibentuk word graph kata sifatnya secara otomatis oleh sistem. Di samping itu, hasil word graph yang terbentuk dianalisis maknanya.
Tahap ini juga merupakan bagian dari tahapan pengujian sistem dalam mengenali kata masukan yang sesuai dengan pola tertentu. Aturan perhitungan akurasi juga mencakup sesuai tidaknya kata dasar yang dihasilkan dari hasil stemming dengan kata dasar yang seharusnya. Sejumlah kata masukan berupa kata sifat yang terbentuk dari hasil pengafiksan dijadikan sebagai skenario pengujian untuk dihitung akurasinya, banyaknya kata masukan yang dikenali benar dengan pola word graph
tertentu dan kesesuaian kata dasarnya. Tahapan pengembangan modul Kamus Word Graph Kata Sifat secara rinci dijelaskan pada Lampiran 1.
x100% diuji yang kata benar yang kata akurasi