PENAMBAHAN MODUL PEMBANGKITAN WORD GRAPH PREPOSISI PADA APLIKASI BOGOR_DELFT_CONSTRUCT ANDY JULIADI

(1)

PENAMBAHAN MODUL PEMBANGKITAN

WORD GRAPH PREPOSISI PADA APLIKASI

BOGOR_DELFT_CONSTRUCT

ANDY JULIADI

DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR

2010

(2)

PENAMBAHAN MODUL PEMBANGKITAN

WORD GRAPH PREPOSISI PADA APLIKASI

BOGOR_DELFT_CONSTRUCT

ANDY JULIADI

Skripsi

Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar

Sarjana Komputer pada

Departemen Ilmu Komputer

DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR

2010

(3)

ABSTRACT

ANDY JULIADI. Addition of Preposition Word Graph Generator Module in Bogor_Delft_Construct Application. Supervised by SRI NURDIATI

Knowledge graph is a new method used to analyze text and represent in a graph form. Word graph consists of concept and relation which represents the meaning of a word in a graph form. Ontology used in a word graph structure consists of 8 binary relationships, 4 frame relationships, and a focus. Bogor_Delft_Construct is an application that implements knowledge graph method to analyze text written in Bahasa Indonesia, However, this application still has some limitations in analyzing vocabularies such as prepositions. This research aims to add a module to the application that could generate word graph of preposition based on preposition patterns prosposed by Wulan (2009).

The addition of preposition word graph generator module that was done in Bogor_Delft_Construct could recognize 23 prepositions which were followed by its auxiliary words. The preposition’s auxiliary words were divided into 12 documents; each has different nominative meaning.

Keywords : natural language processing, knowledge graph, word graph, token, ontology, frame, preposition

(4)

Judul : Penambahan Modul Pembangkitan Word Graph Preposisi pada Aplikasi Bogor_Delft_Construct

Nama : Andy Juliadi NRP : G64103065

Menyetujui :

Pembimbing

Dr. Ir. Sri Nurdiati, M.Sc NIP 19601126 198601 2 001

Mengetahui :

Ketua Departemen Ilmu Komputer,

Dr. Ir. Sri Nurdiati, M.Sc NIP 19601126 198601 2 001

(5)

PRAKATA

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT, karena atas nikmat dan karunia-Nya penulis dapat menyelesaikan tulisan ini. Tulisan ini merupakan hasil penelitian penulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer di Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, IPB.

Penulis mengucapkan terimakasih kepada semua pihak yang telah membantu penulis dalam menyelesaikan tulisan akhir ini, antara lain kepada orang tua penulis, Ayahanda Mugiyo dan Ibunda Arbaiyah atas cinta kasih dan iringan doa yang tak ternilai. Terimakasih kepada kakak dan adik-adik tersayang, Bang Agus, Ningsih, dan Dian atas bimbingan dan motivasi yang diberikan. Ucapan terima kasih dan penghargaan yang setinggi-tingginya disampaikan kepada Yth. Ibu Dr.Ir. Sri Nurdiati, M.Sc sebagai dosen pembimbing skripsi yang telah banyak membantu dan membimbing penulis selama penelitian berlangsung. Tidak lupa kepada semua dosen, khususya dosen penguji, Bapak Sony Hartono Wijaya, S.Kom, M.Kom dan Ahmad Ridha, S.Kom, M.S, umumnya dosen pengajar yang telah mendidik, membina, serta mengajar penulis selama menjadi civitas akademika Departemen Ilmu Komputer. Ucapan terima kasih juga diberikan kepada rekan-rekan ilkom IPB, atas bantuan, kerjasama, persahabatan, dan kehangatan persaudaraan serta kenangan indah kepada penulis.

Penulis menyadari bahwa penelitian ini masih jauh dari kesempurnaan, namun besar harapan penulis bahwa apa yang telah dikerjakan dapat memberikan manfaat bagi semua pihak.

Bogor, Mei 2010

(6)

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan di Medan Sumatera Utara pada tanggal 19 Juli 1985. Penulis merupakan anak kedua dari empat bersaudara dengan ayah bernama Mugiyo dan ibu bernama Arbaiyah.

Pada tahun 2003, penulis lulus dari SMU Negeri 26 Jakarta. Tahun 2003 juga penulis langsung mengikuti ujian SPMB dan memilih Institut Pertanian Bogor (IPB) sebagai pilihan kedua untuk melanjutkan studi ke IPB dan diterima pada Program Studi Sarjana Ilmu Komputer Departemen Ilmu Komputer. Pada tahun 2008-2009 penulis pernah magang di sebuah perusahaan jasa marketing PT. Markplus Inc. di kawasan Kuningan, Jakarta Selatan.

(7)

DAFTAR ISI Halaman DAFTAR GAMBAR ... v DAFTAR LAMPIRAN ... v PENDAHULUAN... 1 Latar Belakang ... 1 Tujuan ... 1 Ruang Lingkup ... 1 Manfaat ... 1 TINJAUAN PUSTAKA ... 1 Konsep ... 1 Graph... 2 Word Graph ... 2 Knowledge Graph ... 2 Analisis Teks ... 2 Relasi ... 2 Preposisi ... 4 Frasa Preposisional ... 6

Deskripsi Perangkat Lunak ... 6

Spesifikasi ... 6

Perancangan Antar Muka ... 7

Pengembangan ... 7

Validasi ... 7

HASIL DAN PEMBAHASAN ... 7

Deskripsi Umum Sistem ... 7

Deskripsi Batasan Sistem ... 7

Deskripsi Pra Proses Sistem ... 7

Deskripsi Proses Sistem... 8

Implementasi Fungsional ... 11

Implementasi Antar muka ... 12

KESIMPULAN DAN SARAN ... 13

Kesimpulan ... 13

Saran ... 13

DAFTAR PUSTAKA ... 13

(8)

DAFTAR GAMBAR

Halaman

1 Penggunaan relasi ALI ... 2

2 Penggunaan relasi CAU ... 2

3 Penggunaan relasi EQU ... 2

4 Penggunaan relasi SUB ... 3

5 Penggunaan relasi DIS ... 3

6 Penggunaan relasi ORD ... 3

7 Penggunaan relasi PAR ... 3

8 Penggunaan relasi SKO ... 3

9 Penggunaan relasi F ... 3

10 Penggunaan frame FPAR ... 3

11 Penggunaan frame NEGPAR ... 3

12 Penggunaan frame POSPAR ... 4

13 Penggunaan frame NECPAR ... 4

14 Metode evolusioner ... 6

15 Flow Chart sistem ... 8

16 Word graph frase ’lewat kota’ ... 11

17 Word graph frase ’lewat malam’... 11

18 Modul pembangkit preposisi ... 12

19 Input dialog preposisi ... 12

20 Word graph preposisi ... 12

21 Pesan warning preposisi ... 12

DAFTAR LAMPIRAN Halaman Lampiran 1 Antar muka DelftConStruct. ... 15

Lampiran 2 Antar muka Bogor_Delft_Construct Awal. ... 16

Lampiran 3 Antar muka Bogor_Delft_Construct Akhir. ... 16

Lampiran 4 Daftar pembagian jenis preposisi. ... 17

Lampiran 5 Contoh nomina tempat. ... 18

Lampiran 6 Contoh nomina waktu. ... 20

Lampiran 7 Contoh nomina kurun waktu. ... 21

Lampiran 8 Contoh pronomina. ... 21

Lampiran 9 Contoh nomina yang menyatakan asal bahan. ... 22

Lampiran 10 Contoh nomina alat. ... 22

Lampiran 11 Contoh adjektiva 1. ... 23

Lampiran 12 Contoh nomina yang menyatakan keadaan. ... 23

Lampiran 13 Contoh kata perangkai dengan sehingga menyatakan acuan. ... 23

Lampiran 16 Contoh predikat yang mengandung makna tertuju. ... 24

Lampiran 17 Bentuk word graph preposisi. ... 25

Lampiran 18 Tampilan dialog box pesan kesalahan. ... 30

(9)

PENDAHULUAN Latar Belakang

Knowledge Graph (KG) merupakan salah satu metode yang bisa merepresentasikan informasi ke dalam bentuk graf dengan menggunakan ontologi atau relasi yang jumlahya terbatas. Sejauh ini metode KG baru berhasil diterapkan ke dalam beberapa bahasa seperti Inggris dan Belanda, namun tidak menutup kemungkinan metode ini diterapkan ke dalam bahasa lainnya seperti bahasa Indonesia.

Saat ini penerapan metode KG ke dalam bahasa Indonesia sedang dilakukan. Mulai dari analisis struktur jenis katanya hingga pengembangan sistem aplikasi yang handal. Sistem aplikasi yang sudah dibuat adalah Bogor_Delft_Construct. Sistem ini dikembangkan oleh Deni Romadoni dengan menggunakan bahasa MATLAB yang juga merupakan pengembangan dari aplikasi yang sejenis yaitu DelftConStruct. DelftConStruct merupakan aplikasi penerapan metode KG untuk struktur kata bahasa Inggris yang dikembangkan oleh Mark Van Koningsveld di negara Belanda (Romadoni 2009).

Bogor_Delft_Construct memiliki beberapa fitur modifikasi dasar yang mendukung pembentukan word graph dari masukan kata atau kalimat bahasa Indonesia seperti membuat, menghapus, dan mengedit word graph. Untuk mendukung tampilan terhadap word graph yang tercipta tersedia fitur rotate, zoom in dan zoom out. Selain itu untuk menjaga eksistensi word graph yang sudah terbentuk bisa menggunakan fitur penyimpanan dalam file. File yang tersimpan ini memiliki format dot mat (.mat) dan nantinya digunakan sebagai dictionary word graph.

Aplikasi ini masih memiliki keterbatasan dalam menganalisis kata jenis, di antaranya adalah kata jenis preposisi. Hal ini disebabkan belum adanya modul yang tersedia. Untuk mengatasi hal tersebut maka pada penelitian ini akan ditambahkan sebuah modul yang dapat membangkitkan word graph preposisi. Modul ini nantinya berfungsi untuk membangkitkan setiap preposisi yang ditemukan pada input frase menjadi word graph preposisi. Word graph preposisi yang terbentuk merupakan word graph dari makna preposisi berdasarkan

analisis yang telah dilakukan oleh Wulan Anggraeni di dalam tesisnya yang berjudul ”Analisis Pembentukkan Word Graph Preposisi Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Knowledge Graph” (Anggraeni 2009).

Tujuan

Penelitian ini bertujuan untuk membuat modul pembangkitan word graph preposisi yang akan diintegrasikan ke dalam sistem aplikasi Bogor_Delft_Construct.

Ruang Lingkup

Implementasi sistem akan dibatasi untuk beberapa makna preposisi bahasa Indonesia yang dipilih atau diambil dari tesis Wulan Anggraeni (2009) yang berjudul “Analisis Pembentukkan Word Graph Preposisi Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Knowledge Graph”.

Manfaat

Manfaat jangka panjang dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kemudahan dalam pengembangan sistem yang dapat membaca input teks bahasa Indonesia dan menghasilkan word graph dari teks tersebut.

TINJAUAN PUSTAKA

Untuk mendukung penelitian ini, digunakan beberapa referensi sebagai tinjauan pustaka, di antaranya :

Konsep

Konsep merupakan komponen terpenting dalam pemikiran manusia. Konsep merupakan sesuatu yang penting dalam membentuk suatu pengertian dari khusus ke umum maupun sebaliknya (Zhang dan Hoede 2002). konsep dapat dibedakan mejadi 3 jenis (Van Den Berg 1993), yaitu token, type, dan name.

a. Token. Token merupakan konsep yang dipahami oleh seseorang menurut cara pandang masing-masing, sehingga token ini bersifat subjektif. Sebuah konsep berhubungan dengan arti dari kata (Zhang 2002). Contoh dari sebuah token, misal seseorang menemukan kata ’apel’, orang tesebut dapat menghubungkan hal ini dengan informasi bentuk, warna, rasa, demikian juga orang lain akan menghubungkan dengan hal yang berbeda. Sebuah token dalam teori KG dinyatakan dengan simbol ” ”.

(10)

b. Type. Type adalah konsep yang berupa informasi umum dan bersifat objektif karena merupakan kesepakatan yang dibuat sebelumnya. Contoh : buah, binatang, dan sebagainya.

c. Name. Name adalah sesuatu yang bersifat individual, sebagai contoh : Fuji adalah sebuah name yaitu nama dari sebuah apel.

Graph

Graph G didefinisikan sebagai pasangan himpunan (V,E) dengan :

V = himpunan tidak kosong dari simpul-simpul (vertex atau node)

= {v1, v2,…...,vn} sedangkan

E = himpunan sisi (edges) yang menghubungkan sepasang simpul = {e1, e2,…..,en}

atau dapat ditulis singkat G = (V,E) (Munir 2003).

Word Graph

Word graph adalah konsep dan relasi yang direpresentasikan dalam bentuk graf (Zhang dan Hoede 2002).

Knowledge Graph

Knowledge graph (KG) adalah suatu metode yang digunakan untuk menganalisis teks dan merepresentasikan teks tersebut ke dalam bentuk graf.(Zhang dan Hoede 2002)

Menurut Kramer (1996) teori KG adalah suatu instrumen yang merepresentasikan struktur terkonsep yang sudah tertentu. Dengan instrumen ini relasi-relasi antara suatu rangkaian dapat diminimalisir dan dibatasi. Cara kerja metode KG adalah secara sistematis mengekstrak relasi-relasi dari suatu teks yang menerangkan tentang suatu subjek pada bidang tertentu untuk dituangkan dalam suatu graf (Vries 1989). Analisis Teks

Ekstraksi informasi dari teks disebut analisis teks (Zhang dan Hoede 2002). Relasi

Menurut teori KG, relasi-relasi dasar yang digunakan dalam melakukan analisis teks yaitu :

1. Relasi kesamaan (alikeness)

Relasi alikeness (ALI) digunakan bila antara dua token terdapat elemen-elemen yang sama. Relasi ALI juga digunakan untuk menghubungkan sebuah type dengan token (Zhang 2002). contoh : mobil adalah type, dinyatakan dengan word graph :

Gambar 1 Penggunaan relasi ALI. 2. Relasi kausalitas (causality)

Dalam relasi causality (CAU) selalu terdapat sebab dan akibat sehingga sesuatu memengaruhi sesuatu yang lain. Relasi ini adalah hubungan yang paling sering diungkapkan dalam metode-metode ilmiah terutama dalam mendiagnosis sesuatu. Relasi CAU juga dapat digunakan untuk menghubungkan dua konsep yang terdiri atas kata benda dan kata kerja, yaitu untuk menghubungkan subjek dengan predikat atau predikat dengan objek (Nurdiati & Hoede 2008). Contoh : ibu masak sayur, dapat dinyatakan dengan word graph :

Gambar 2 Penggunaan relasi CAU. 3. Relasi kesederajatan (equality)

Relasi equality (EQU) digunakan untuk menjelaskan konsep yang sederajat atau sama, mengekspresikan dua hal yang identik. Relasi EQU juga digunakan untuk menghubungkan sebuah name dengan token. contoh : Messi adalah name dari pemain bola, dinyatakan dalam word graph pada Gambar 3 (kiri), serta dapat menyatakan kata hubung seperti ”adalah” dan ”merupakan” (Zhang 2002), word graph dinyatakan seperti Gambar 5 (kanan).

Gambar 3 Penggunaan relasi EQU. 4. Relasi yang bertautan (subset)

Relasi subset (SUB) menggambarkan dua rangkaian secara bertautan yaitu sesuatu merupakan bagian dari sesuatu yang lain. Contoh : ekor merupakan bagian dari kuda, dinyatakan dengan word graph :

(11)

Gambar 4 Penggunaan relasi SUB. 5. Relasi perbedaan (disparateness)

Relasi disparateness (DIS) digunakan untuk menggambarkan bahwa antara dua token tidak ada hubungannya. Relasi ini juga digunakan untuk menyatakan kata ”berbeda”. Misalnya kaki berbeda dengan tangan, dinyatakan dengan word graph :

Gambar 5 Penggunaan relasi DIS. 6. Relasi yang berurutan (ordering)

Hubungan relasi ordering (ORD) menjelaskan bahwa dua benda memiliki urutan satu sama lain. Umumnya urutan ini berkaitan dengan waktu dan tempat. Contoh dari relasi ini adalah : siang sampai malam, dinyatakan dengan word graph :

Gambar 6 Penggunaan relasi ORD. 7. Relasi attributive

Relasi attributive (PAR) digunakan untuk menjelaskan bahwa satu elemen berkaitan dan memiliki sifat elemen lainnya. Contoh dari relasi ini adalah : baju merah, dinyatakan dengan word graph :

Gambar 7 Penggunaan relasi PAR. 8. Relasi ketergantungan informasi

(skolem)

Relasi skolem (SKO), bila konsep- konsep di atas tidak bisa digunakan dalam menghubungkan hal-hal, diperlukan satu hal lagi hubungan yang disebut dengan hubungan yang lebih mengacu pada hubungan sintaksis daripada semantik. Contoh : harga tergantung dari kualitas, dinyatakan dengan word graph :

Gambar 8 Penggunaan relasi SKO.

9. Relasi F (focus)

Relasi F digunakan untuk menunjukkan fokus dari suatu graf. Token yang menjadi fokus pada suatu graf dinyatakan dengan simbol ”

”. Contoh : ”banjir meresahkan warga”, dinyatakan dengan word graph :

Gambar 9 Penggunaan relasi F. Relasi-relasi di atas disebut delapan tipe hubungan biner, (Kramer 1996 dalam Ikhwati 2007). Relasi yang ke-9 merupakan relasi tambahan yang menentukan focus dari graf yang terbentuk (Nurdiati & Hoede 2008). Selain dari relasi dasar, terdapat 4 frame relationship yaitu :

1. Focusing on a situation (FPAR)

FPAR merupakan frame yang merepresentasikan sekumpulan sub graph dari graf yang terbentuk. Contoh a : kakak sedih, dinyatakan dengan frame :

Gambar 10 Penggunaan frame FPAR. 2. Negation of a situation (NEGPAR)

NEGPAR merupakan frame yang merepresentasikan peniadaan atau pengingkaran isi dari frame. Contoh a : kakak sedih, bila dinyatakan dengan frame :

Gambar 11 Penggunaan frame NEGPAR. maka gambar tersebut bermakna bahwa kakak tidak sedih.

3. Possibility of a situation (POSPAR) POSPAR merupakan frame yang merepresentasikan kemungkinan terjadinya isi dari frame. Contoh a : kakak sedih, bila dinyatakan dengan frame :

(12)

Gambar 12 Penggunaan frame POSPAR.

maka gambar tersebut bermakna bahwa mungkin saja kakak sedih.

4. Necessity of a situation (NECPAR) NECPAR merupakan frame yang merepresentasikan keharusan terjadinya isi dari frame. Contoh a : kakak sedih, bila dinyatakan dengan frame :

Gambar 13 Penggunaan frame NECPAR.

maka gambar tersebut bermakna bahwa seharusnya kakak sedih.

Frames di atas merupakan sebuah node yang diberikan label (Zhang 2002).

Preposisi

Preposisi berasal dari kata bahasa Inggris yaitu preposition. Preposisi di dalam bahasa Indonesia memiliki berbagai macam istilah, antara lain, kata depan oleh Mees (1955), Hadidjaya (1964), Keraf (1972), Alisjahbana (1974); partikel oleh Muljana (1960); kata perangkai oleh Lubis (1961); gatra depan oleh Samsuri (1983) (Effendi 1992).

Definisi preposisi yang digunakan di dalam penelitian ini merujuk pada preposisi Alwi et al, yang mendefinisikan bahwa preposisi menandai berbagai macam hubungan makna antara konstituen di depan maupun konstituen di belakang preposisi tersebut.

Dari segi bentuk, preposisi di dalam bahasa Indonesia dibagi menjadi dua macam, yaitu:

1. Preposisi tunggal, yaitu preposisi yang hanya terdiri atas satu kata. Bentuknya bisa berupa kata dasar (akan, dengan, karena, demi, sampai, untuk, tanpa, seperti, selama, sejak, dan berkat), dan kata berafiks (menurut, menuju, dan mengenai) (Lapoliwa 1993).

2. Preposisi gabungan, yaitu preposisi yang terdiri atas dua preposisi yang berdampingan, seperti (berdasarkan pada, kepada, oleh, dan karena) dan dua preposisi yang berkorelasi misalnya (dari ... hingga, dari ... sampai) (Lapoliwa 1992).

Makna Preposisi

Preposisi memiliki berbagai macam makna bila dilihat dari aspek makna. Ada dua hal yang mendasari pemikiran ini, yang pertama adalah akibat dari kehadiran preposisi itu sendiri, dan yang kedua adalah akibat dari kehadiran preposisi bersama satuan lain di dalam kalimat (Effendi 1993).

Makna Tempat

Pada makna ini, frasa preposisi tempat terdiri atas preposisi dan (frasa) nomina sebagai pelengkapnya. Preposisi di sini berfungsi untuk menghubungkan suatu perbuatan, peristiwa atau keadaan dengan suatu tempat (kata tempat dinyatakan oleh pelengkap preposisi).

1. Tempat merupakan asal

Makna ini menyatakan tempat asal atau peristiwa atau perbuatan yang dinyatakan oleh verba predikat. Contoh preposisi : dari (Lapoliwa 1992).

2. Tempat merupakan tujuan

Makna ini menyatakan tempat yang menjadi tujuan peristiwa atau perbuatan yang dinyatakan oleh verba. Contoh preposisi : ke dan menuju (Lapoliwa 1992).

3. Tempat merupakan lintasan

Preposisi yang menyatakan makna ini adalah lewat dan melalui (Lapoliwa 1992). 4. Tempat merupakan batas akhir

Makna ini menyatakan batas akhir dari suatu pergerakan (Suenobu 2007). Contoh preposisi : hingga dan sampai.

5. Tempat merupakan kedudukan (posisional) Makna ini menyatakan tempat keberadaan perbuatan, atau peristiwa. Contoh makna preposisi ini adalah : di dan pada (Lapoliwa 1992).

Makna waktu

Biasanya frasa preposisi ini terdiri atas preposisi dan pelengkap berupa nomina yang menyatakan waktu. Makna frasa preposisi waktu dibedakan menjadi empat, yaitu :

(13)

1. Makna saat

Preposisi yang menyatakan makna saat adalah di dan pada.

2. Makna kurun waktu

Preposisi yang termasuk ke dalam jenis ini adalah dalam, selama, sepanjang, dan pada (Lapoliwa 1992).

3. Makna waktu relatif

Preposisi yang termasuk ke dalam jenis ini adalah sebelum, sesudah, menjelang, setelah, lewat, lepas, sejak, dan semenjak (Lapoliwa 1992).

4. Makna waktu dalam batas

Makna preposisi ini diikuti oleh nomina waktu yang menyatakan suatu saat yang terletak di antara dua saat sebagai batas atau acuan yang dinyatakan oleh pelengkap (Lapoliwa 1992).

Makna Sebab dan Tujuan

Berdasarkan kedekatan makna yang dimiliki, makna sebab dan tujuan dibagi menjadi tiga kelompok, yaitu :

1. Makna sebab, alasan dan motif

Preposisi yang masuk ke dalam makna ini adalah karena, akibat, oleh, mengingat, dan berkat.

2. Makna maksud dan tujuan

Preposisi yang masuk ke dalam makna ini adalah untuk, demi, buat, dan guna. 3. Makna penerima dan sasaran

Preposisi yang termasuk ke dalam makna ini adalah untuk, bagi, buat, kepada, dan terhadap (Lapoliwa 1992).

Makna Asal

Makna preposisi ini dapat dinyatakan dengan preposisi dari.

Makna Cara dan Agentif

Makna cara dan agentif ini dibagi menjadi tiga macam, yaitu :

1. Cara

Makna ini dapat dinyatakan dengan preposisi dengan. Biasanya memberi jawaban dengan pertanyaan yang dimulai kata bagaimana?

2. Alat

Makna ini dapat dinyatakan dengan kata dengan, lewat, dan melalui.

3. Agentif

Makna ini dapat dinyatakan dengan preposisi oleh (Lapoliwa 1992).

Makna Kesertaan

Makna ini dapat dinyatakan dengan preposisi dengan dan tanpa (Lapoliwa 1992). Makna Kepemilikan

Makna ini dapat dinyatakan dengan preposisi dengan. Biasanya preposisi dengan yang bermakna pemilikan dapat diganti dengan frasa yang mempunyai atau memakai (Lapoliwa 1992).

Makna Acuan

Makna ini biasanya terdiri atas preposisi berdasarkan atau menurut dan frasa nomina pelengkap preposisi tersbut. Preposisi ini didahului oleh kata sesuai, sejalan, sejajar, senada, sebanding, serupa, bertalian, berhubungan, berlawanan, bertentangan, dan berkaitan (Lapoliwa 1992).

Makna Perbandingan

Makna ini biasanya dinyatakan oleh preposisi dari dan daripada (Lapoliwa 1992). Makna Penyamaan

Makna ini menyatakan sesuatu hal yang disamai dan disamakan yang menyertainya. Contoh preposisi : bagai, bagaikan, bak, laksana seperti dan sebagaimana (Sudaryanto 1993).

Makna Pengecualian

Makna ini dapat dinyatakan dengan preposisi kecuali dan selain (Ramlan 1987). Makna pernyataan ”Berhubungan dengan Hal”

Makna ini dapat dinyatakan dengan preposisi akan, mengenai, tentang, dan terhadap (Ramlan 1987).

Makna Unsur atau Bagian

Preposisi yang termasuk ke dalam makna ini adalah atas dan dari. Preposisi atas menyatakan unsur bagian apabila didahului oleh kata terdiri, sedangkan preposisi dari menyatakan unsur apabila didahului oleh kata bagian dan tersusun (Ramlan 1987).

(14)

Makna Status

Makna ini dapat dinyatakan oleh preposisi sebagai dan selaku (Ramlan 1987). Frasa Preposisional

Frasa yang diawali oleh kata depan disebut frasa preposisional. Frasa preposisional mempunyai kecenderungan menempati fungsi keterangan di dalam sebuah kalimat, misalnya :

a. Ledakan bom atom pertama terjadi di Hiroshima

b. John yang masih bujangan ini sekarang tinggal di apartemen tingkat empat di kawasan Pondok Indah Jakarta

Frasa preposisional juga sering menempati tempat sebagai atribut dalam frasa nomina, misalnya :

a. Barang-barang dari Cina terus berdatangan ke Indonesia

b. Beras dari Cianjur sangat nikmat Dalam frasa preposisional, baik yang menempati sebagai fungsi keterangan maupun fungsi atribut dalam frasa nomina di dalam sebuah kalimat, secara semantik preposisi itu menandai suatu pertalian dengan kata atau frasa lain dalam kalimat atau frasa yang lebih besar (Ramlan 1987).

METODOLOGI PENELITIAN Penelitian ini diawali dengan mendalami konsep KG dalam pembentukan word graph preposisi pada preposisi bahasa Indonesia. Beberapa referensi dan literatur yang digunakan untuk memahami penggunaan konsep KG untuk mengonversi suatu kata jenis preposisi menjadi sebuah word graph di antaranya adalah tesis Wulan Anggraeni (2009) yang berjudul ” Analisis Pembentukkan Word Graph Preposisi Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Knowledge Graph”, dan skripsi Deni Romadoni (2009) yang berjudul ”Pengembangan Sistem Pembentukan Word Graph untuk Teks Berbahasa Indonesia”. Hasil dari kajian ini akan digunakan di dalam pembuatan modul pembangkit word graph preposisi pada sistem Bogor_Delft_Construct.

Metode yang digunakan untuk membuat modul pembangkit word graph preposisi pada aplikasi Bogor_Delft_Construct adalah

metode pengembangan Evolusioner dengan jenis eksploratory. Secara umum metode ini dilakukan dalam beberapa tahap yaitu: mengembangkan aplikasi pada implementasi awal, memperlihatkan hasilnya kepada pengguna, lalu melakukan beberapa revisi sampai sistem sudah memenuhi semua persyaratan yang dibutuhkan (Sommerville 2001). Kegiatan-kegiatan di dalam metode evolusioner dapat dilihat pada Gambar 14.

Gambar 14 Metode evolusioner. Deskripsi Perangkat Lunak

Pendeskripsian perangkat lunak dilakukan dengan cara menganalisis kebutuhan, batasan dan tujuan perangkat lunak. Analisis dilakukan terhadap aplikasi Bogor_Delft_Construct dengan melihat fungsi-fungsi yang sudah ada dan relevan untuk implementasi metode KG dan kesalahan yang perlu diperbaiki. Analisis diteruskan dengan mendefinisikan fitur apa saja yang seharusnya ada dan dibutuhkan oleh sistem.

Analisis kebutuhan dilakukan terhadap fungsi analisis frase dari kata jenis preposisi. Kata jenis preposisi merupakan kata jenis yang sering ditemukan di dalam sebuah teks. Pembentukan word graph preposisi dari makna preposisi yang terdapat di dalam sebuah frase perlu dilakukan untuk menerapkan metode KG. Untuk memenuhi kebutuhan tersebut maka dikembangkan suatu fitur yang bisa mengonversi kata jenis preposisi ke dalam bentuk word graph dari makna preposisi.

Fitur yang dikembangkan ini berupa modul yang dapat membaca input berupa frase preposisi bahasa Indonesia dan menghasilkan output berupa word graph dari makna preposisi. Spesifikasi

Proses perancangan dan pemrograman termasuk ke dalam tahap ini. Penambahan modul pembangkit word graph preposisi pada aplikasi Bogor_Delft_Construct berdasarkan definisi kebutuhan sistem adalah sebagai berikut :

(15)

a. Identifikasi kata jenis preposisi

Pembentukan word graph preposisi berdasarkan atas makna preposisi yang terdapat di dalam sebuah frase. Hal ini menyebabkan perlu adanya suatu fungsi yang bisa mengidentifikasikan apakah input berupa preposisi atau bukan. Jika masukan adalah preposisi maka teruskan dengan pengecekan terhadap jenis preposisinya kemudian tampilkan word graph preposisi, namun bila bukan preposisi maka sistem akan keluar dengan peringatan.

b. Pembentukan word graph preposisi Word graph preposisi yang terbentuk berasal dari makna preposisi. Beberapa makna preposisi bahasa Indonesia telah dianalisis dengan menggunakan aturan yang ada di dalam metode KG sehingga word graph dari preposisi tersebut dapat dibuat dengan menggunakan hasil analisis yang telah dilakukan oleh Wulan Anggraeni (2009).

Perancangan Antar Muka

Perancangan antar muka sistem aplikasi Bogor_Delft_Construct yang dikembangkan tidak memiliki perbedaan yang signifikan, namun untuk memenuhi kebutuhan pengujian sistem dilakukan penambahan menu pada sub menu ‘Dictionary’ tampilan utama. Menu yang ditambahkan pada sub menu ‘Dictionary’ adalah menu ‘Preposition Dictionary’.

Pengembangan

Perangkat lunak dikembangkan dengan menggunakan bahasa pemrograman MATLAB. Hal ini dilakukan karena aplikasi Bogor_Delft_Construct sendiri dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman yang sama. MATLAB juga dirasa cukup handal dalam mengembangkan aplikasi yang bervisualisasi. Alur pengembangannya (flow chart) dapat dilihat pada Gambar 15.

Pembuatan modul pembangkit word graph preposisi dilakukan di dalam lingkungan implementasi perangkat keras dan perangkat lunak dengan spesifikasi sebagai berikut :

Perangkat keras

• Intel® Pentium 4 Processor @2.8 GHz

• Memori DDR2 2 GB

• Harddisk 80 GB

• Monitor

• Keyboard dan mouse Perangkat lunak

• Windows XP SP2 Operating System

• MATLAB 7.0.1.24704 (R14) SP1 2004 Validasi

Validasi merupakan tahap terakhir dalam pengembangan aplikasi. Pada tahap ini dilakukan proses integrasi, uji, dan pemeliharaan sistem. Pengujian dilakukan untuk memastikan bahwa tidak ada kesalahan dan terpenuhinya semua persyaratan yang telah didefinisikan sebelumnya. Metode yang digunakan dalam pengujian adalah black box, dimana output yang dihasilkan dari sebuah input telah sesuai dengan yang diinginkan. Pemeliharaan terhadap sistem meliputi perbaikan dari berbagai error serta penambahan fitur-fitur baru yang sesuai dengan kebutuhan pengembangan selanjutnya.

HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Umum Sistem

Bogor_Delft_Construct merupakan sistem perangkat lunak yang mengimplementasikan metode KG dalam menganalisis frase berbahasa Indonesia. Pada penelitian ini akan ditambahkan sebuah modul ke dalam aplikasi Bogor_Delft_Construct. Modul yang akan ditambahkan adalah modul yang dapat membangkitkan word graph dari makna preposisi.

Deskripsi Batasan Sistem

Penambahan modul yang dilakukan pada Bogor_Delft_Construct adalah berupa masukan frase. Adapun batasan-batasan terhadap frase yang dimasukkan dan beberapa kondisi yang ditolak oleh sistem yaitu :

a. Frase yang bisa dimasukkan adalah frase minimal satu kata.

b. frase yang dimasukkan tidak bernilai numerik semua.

c. Sistem tidak membedakan besar kecilnya huruf dari frase yang dimasukkan (incase sensitive).

Deskripsi Pra Proses Sistem

Ada beberapa hal yang dilakukan pada pra proses sistem. Dari hasil analisis yang telah dilakukan, terdapat 23 jenis preposisi

(16)

berdasarkan makna preposisinya. Data ini dapat dilihat pada Lampiran 4.

Preposisi adalah suatu kata yang diikuti oleh kata lainnya sehingga bukan merupakan kata yang dapat dipisah. Adapun kata-kata yang mendampinginya di antaranya adalah kata yang menyatakan makna tempat, keadaan, dan waktu.

Bentuk word graph preposisi yang tercipta bervariasi tergantung pada kombinasi yang ditemukan pada sebuah frase yang terdiri atas 2 atau 3 kata. Hal ini menyebabkan diperlukannya penyimpanan terhadap informasi mengenai kata-kata preposisi beserta jenis dari preposisi itu. Penyimpanan tidak hanya dilakukan kepada kata-kata preposisi beserta jenisnya saja namun juga dilakukan terhadap informasi kata-kata jenis yang dapat menyertainya.

Informasi kata preposisi beserta jenis preposisinya disimpan ke dalam sebuah dokumen yang berekstensi ’.dat’. Penulisan dokumen dilakukan dalam format 2 kolom dimana kolom pertama merupakan kata preposisi sedangkan kolom ke dua menyatakan jenis preposisi dari kata preposisi tersebut.

Penyimpanan informasi kata jenis yang menyertai kata preposisi dilakukan pada dokumen yang terpisah. Masing-masing dokumen hanya berisikan kata yang termasuk ke dalam kata jenis tersebut. Dokumen yang menyimpan informasi ini berekstensi ’.dat’.

Deskripsi Proses Sistem

Gambar 15 merupakan flow chart dari proses pembentukan word graph preposisi dari input frase yang dimasukkan. Terdapat 3 proses utama di dalam pembentukkan word graph preposisi yaitu : validasi input, penentuan kata preposisi, dan pencocokan kata penyerta preposisi.

Adapun penjelasan dari langkah-langkah yang dilakukan adalah sebagai berikut: 1. Pemeriksaan input yang dimasukkan

Pada modul pembangkit preposisi yang ditambahkan ke dalam sistem mempunyai batasan-batasan terhadap input frase yang dimasukkan. Pemeriksaan diawali dengan melihat panjang input frase. Bila panjang input frase adalah minimal satu kata, maka proses akan dilanjutkan ke tahap berikutnya.

Gambar 15 Flow Chart sistem. Pemeriksaan selanjutnya yang terkait dengan input yang dimasukkan adalah pemeriksaan terhadap tipe data kata input. Bila semua kata input yang dimasukkan bernilai numerik maka sistem tidak akan melanjutkan proses ke tahap berikutnya. Hal ini dilakukan karena tidak ada kata preposisi yang bernilai numerik sehingga bisa dipastikan bahwa input yang dimasukkan tidak memiliki kata preposisi.

(17)

2. Penentuan kata preposisi pada input frase yang dimasukkan

Pada tahap ini dilakuan pemeriksaan terhadap setiap kata yang ada di dalam input frase yang dimasukkan. Hal ini dilakukan untuk menentukan ada tidaknya kata preposisi di dalam frase tersebut. Sebelumnya sudah dilakukan pengumpulan kata-kata yang merupakan preposisi yang kemudian disimpan ke dalam sebuah dukumen yang berekstensi ‘.dat’. Fungsi dari dokumen ini adalah sebagai pembanding antara setiap kata dari input frase dengan semua kata yang ada di dalam dokumen tersebut.

3. Pencocokan kata penyerta dengan dokumen kata jenis makna preposisi Penentuan bentuk word graph dari makna preposisi bisa tergantung pada kata yang menyertainya atau kombinasi dari kata jenis preposisinya dengan kata jenis penyertanya. Hal ini terjadi karena dari hasil analisis yang dilakukan ternyata kata preposisi yang sama bisa memiliki bentuk word graph yang berbeda. Kata jenis preposisi dapat dilihat pada Lampiran 4. Bentuk-bentuk word graph preposisi dapat dilihat pada Lampiran 17. Adapun aturan dari penentuan word graph preposisi yang dapat terbentuk adalah sebagai berikut : a. Kata preposisi jenis 1.

Apabila hal ini terjadi maka bisa terbentuk 2 word graph preposisi yang berbeda tergantung kepada kata setelahnya. Jika kata setelahnya termasuk ke dalam jenis kata yang terdapat dalam Lampiran 5 (kata makna tempat) maka akan terbentuk word graph preposisi seperti word graph 66. Bila kata setelahnya termasuk ke dalam kata yang ada di dalam Lampiran 6 (kata makna waktu) maka akan membentuk word graph seperti Word graph 71. b. Kata preposisi jenis 2.

Kondisi ini menyebabkan terjadinya 4 kemungkinan terbentuknya word graph preposisi yang berbeda. Bila kata setelahnya termasuk ke dalam kata yang ada pada Lampiran 5 (kata makna tempat) maka word graph preposisi yang terbentuk akan seperti word graph 66. Bila kata setelahnya termasuk ke dalam kata yang ada pada Lampiran 6 (kata makna waktu) maka word graph preposisi yang terbentuk akan seperti

Word graph 71. Bila kata setelahnya termasuk ke dalam kata yang ada pada Lampiran 7 (kata nomina kurun waktu) maka word graph preposisi yang terbentuk akan seperti Word graph 72. Bila kata sebelumnya termasuk ke dalam kata yang ada pada Lampiran 16 (kata makna tertuju) maka word graph preposisi yang terbentuk akan seperti word graph 80.

c. Kata preposisi jenis 3.

Kondisi ini menyebabkan terjadinya 6 kemungkinan terbentuknya word graph preposisi yang berbeda. Bila kata setelahnya termasuk ke dalam kata yang ada pada Lampiran 5 (kata makna tempat) maka word graph preposisi yang terbentuk akan seperti word graph 68. Bila kata setelahnya termasuk ke dalam kata yang ada pada Lampiran 8 (kata pronomina) atau Lampiran 9 (kata makna asal bahan) atau Lampiran 12 (kata makna keadaan) maka word graph preposisi yang terbentuk akan seperti word graph 81. Bila kata sebelumnya adalah kata ‘tersusun’ maka word graph preposisi yang terbentuk akan seperti Word graph 90. Bila kata sebelumnya adalah kata ‘bagian’ maka word graph preposisi yang terbentuk akan seperti word graph 91. Bila 2 kata sebelumnya adalah kata ‘lebih’ lalu diikuti kata pada Lampiran 14 maka word graph yang terbentuk seperti word graph 86, misalnya : ‘lebih besar dari’, sedangkan jika setelah kata lebih itu diikuti oleh kata pada Lampiran 15 (kata adjektiva 3) maka akan terbentuk word graph seperti word graph 87.

d. Kata preposisi jenis 4.

Kondisi ini menyebabkan terjadinya 3 kemungkinan terbentuknya word graph preposisi yang berbeda. Bila kata setelahnya termasuk ke dalam kata yang ada pada Lampiran 5 (kata makna tempat) maka word graph preposisi yang terbentuk akan seperti word graph 69. Bila kata setelahnya termasuk ke dalam kata yang ada pada Lampiran 6 (kata makna waktu) maka word graph preposisi yang terbentuk akan seperti word graph 75. Bila kata setelahnya termasuk ke dalam kata yang ada pada Lampiran 10 (kata makna alat) maka word graph preposisi yang terbentuk akan seperti word graph 79.

e. Kata preposisi jenis 5.

Kondisi ini menyebabkan terjadinya 2 kemungkinan terbentuknya word graph preposisi yang berbeda. Bila kata setelahnya

(18)

termasuk ke dalam kata yang ada pada Lampiran 5 (kata makna tempat) maka word graph preposisi yang terbentuk akan seperti word graph 69. Bila kata setelahnya termasuk ke dalam kata yang ada pada Lampiran 10 (kata makna alat) maka word graph preposisi yang terbentuk akan seperti word graph 79. f. Kata preposisi jenis 6.

Kondisi ini menyebabkan terjadinya 2 kemungkinan terbentuknya word graph preposisi yang berbeda. Bila kata setelahnya termasuk ke dalam kata yang ada pada Lampiran 5 (kata makna tempat) maka word graph preposisi yang terbentuk akan seperti word graph 70. Bila kata setelahnya termasuk ke dalam kata yang ada pada Lampiran 6 (kata makna waktu) maka word graph preposisi yang terbentuk akan seperti word graph 77.

g. Kata preposisi jenis 7.

Kondisi ini menyebabkan terjadinya 2 kemungkinan terbentuknya word graph preposisi yang berbeda. Bila kata sebelumnya adalah kata ‘terdiri’ maka word graph yang terbentuk akan seperti word graph 90. Bila kata sebelumnya bukan kata ‘terdiri’ maka akan membentuk word graph seperti word graph 79.

h. Kata preposisi jenis 8.

Kondisi ini menyebabkan terjadinya 4 kemungkinan terbentuknya word graph preposisi yang berbeda. Bila kata setelahnya termasuk ke dalam kata yang ada pada Lampiran 10 (kata makna alat) atau Lampiran 11 (kata adjektiva1) atau Lampiran 12 (kata makna keadaan) maka word graph preposisi yang terbentuk akan seperti word graph 79. Bila kata setelahnya termasuk ke dalam kata yang ada pada Lampiran 8 (kata pronomina) maka word graph preposisi yang terbentuk akan seperti word graph 82. Bila kata setelahnya termasuk ke dalam kata yang ada pada Lampiran 13 (kata makna acuan) maka word graph preposisi yang terbentuk akan seperti word graph 84. Bila kata setelahnya selain dari kata lampiran yang di atas maka word graph preposisi yang terbentuk akan seperti word graph 85. i. Kata preposisi jenis 9.

Kondisi ini menyebabkan terjadinya 2 kemungkinan terbentuknya word graph

preposisi yang berbeda. Bila kata sebelumnya termasuk ke dalam kata yang ada pada Lampiran 14 (kata adjektiva2) maka word graph preposisi yang terbentuk akan seperti word graph 86. Bila kata setelahnya termasuk ke dalam kata yang ada pada Lampiran 15 (kata adjektiva3) maka word graph preposisi yang terbentuk akan seperti word graph 87.

j. Kata preposisi jenis 10.

Kondisi ini menyebabkan terbentuknya word graph preposisi yang seperti word graph 67.

k. Kata preposisi jenis 11.

l. Kata preposisi jenis 12.

m. Kata preposisi jenis 13.

n. Kata preposisi jenis 14.

o. Kata preposisi jenis 15.

p. Kata preposisi jenis 16.

q. Kata preposisi jenis 17.

r. Kata preposisi jenis 18.

s. Kata preposisi jenis 19.

(19)

t. Kata preposisi jenis 20.

u. Kata preposisi jenis 21.

v. Kata preposisi jenis 22.

w. Kata preposisi jenis 23.

Dari aturan yang sudah dijelaskan di atas, terlihat bahwa adanya bentuk pola word graph preposisi yang berbeda dari beberapa jenis kata preposisi di dalam jenis preposisi yang sama. Sebagai contoh : bila kita memilih kata ‘lewat’ sebagai preposisi dan kata ‘kota’ sebagai kata penyertanya sehingga apabila digabungkan kita akan mendapatkan frase ‘lewat kota’.

Kemudian frase ini kita masukkan ke dalam sistem untuk melihat bagaimana rupa pola word graph yang terbentuk. Kita akan mendapatkan bentuk seperti Gambar 16 di bawah ini.

Gambar 16 Word graph frase ’lewat kota’.

Ternyata bentuk word graph preposisi yang dihasilkan terlihat sama seperti pola word graph 69. Namun bila kata preposisi yang sama yaitu kata ’lewat’ digabungkan dengan kata ’malam’ sebagai kata penyertanya, sehingga kita mendapatkan frase ’lewat malam’ maka sistem akan menampilkan bentuk word graph seperti Gambar 17 atau pola word graph 75.

Gambar 17 Word graph frase ’lewat malam’.

Dari pemaparan di atas, terlihat adanya persamaan dan perbedaan dari frase ’lewat kota’ dan ’lewat malam’ yang dijadikan input pada sistem. Persamaannya adalah masing-masing frase menggunakan kata ’lewat’ sebagai kata preposisinya, sedangkan perbedaannya adalah sistem menampilkan bentuk word graph yang tidak sama dari kedua frase yang yang memiliki jenis preposisinya yang sama.

Hal ini dapat terjadi karena adanya perbedaan kata pelengkap yang menyertai kata preposisinya. Pada frase ’lewat kota’, kata pelengkap penyertanya adalah kata ’kota’. Sistem akan mengidentifikasi kata ini masuk ke dalam nomina kata tempat karena kata ’kota’ terdapat di dalam dokumen nomina tempat. Sehingga dari aturan yang sudah ada, kombinasi antara kata preposisi ’lewat’ yang terditeksi sebagai kata preposisi jenis 4 dengan kata ’kota’ maka akan terbentuk word graph preposisi seperti pola word graph 69.

Pada frase ’lewat malam’, terdapat kata ’malam’ sebagai kata pelengkap penyertanya. Sistem akan memasukkan kata ini ke dalam golongan kata nomina waktu karena kata ini terdapat di dalam dokumen nomina waktu. Dari aturan yang sudah dibuat, bila ditemukan kombinasi antara kata preposisi jenis 4 dengan kata penyerta nomina waktu maka akan dihasilkan bentuk word graph seperti pola word graph 75. Selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 19.

Implementasi Fungsional

Fungsi pembangkit preposisi pada aplikasi Bogor_Delft_Construct dapat dilakukan dengan cara memasukkan frase sebagai input ke dalam text box yang ada pada tampilan utama. Bila frase sudah dimasukkan, untuk melihat bentuk word graph dari preposisi yang terdapat di dalam frase adalah dengan menekan tombol ‘OK’ yang ada tepat dibawah text box tersebut.

Sesaat setelah tombol ditekan hal pertama yang dilakukan oleh sistem adalah memeriksa panjang dari frase yang dimasukkan sebagai input. Bila banyak kata yang ada di dalam frase yang dimasukkan adalah tidak minimal satu kata maka sistem akan segera menghentikan prosesnya sambil memberikan feedback pesan

(20)

warning kepada user bila input yang dimasukkan tidak sesuai dengan rule yang telah dibuat tentang banyak kata dalam input yang bisa dimasukkan. Pesan warning yang ditampilkan oleh sistem bisa dilihat di dalam Lampiran 18 (bagian a).

Setelah memeriksa validitas banyak kata frase yang bisa dimasukkan terpenuhi maka langkah selanjutnya yang dilakukan oleh sistem adalah memeriksa apakah tipe data kata yang ada di dalam frase numerik semua atau bukan. Jika input kata di dalam frase bukan numerik semua maka proses akan diteruskan ke tahap berikutnya, namun bila input kata adalah numerik semua maka sistem akan menghentikan sambil memberikan feedback pesan warning kepada user. Pesan warning yang diberikan oleh sistem dapat dilihat di dalam Lampiran 18 (bagian b).

Apabila tahap-tahap di atas sudah terpenuhi maka saatnya sistem memeriksa apakah frase di dalam input yang dimasukkan mengandung kata preposisi atau tidak. Bila tidak maka sistem akan menghentikan prosesnya sambil memberikan pesan warning kepada user terhadap input yang dimasukkan. Pesan ini dapat dilihat pada Lampiran 18 (bagian c).

Tahap terakhir yang dilakukan oleh sistem adalah melakukan pemeriksaan terhadap kata yang menyertainya. Baik sebelumnya maupun sesudah kata preposisi itu. Hal ini tergantung pada jenis preposisinya. Bila sesuai dengan kaidah yang telah diberikan maka akan ditampilkan word graph dari kata preposisi itu. Tampilan word graph yang diberikan dapat dilihat pada Lampiran 17. Jika sebaliknya maka sistem akan memberikan pesan warning terkait.

Implementasi Antar muka

Tampilan antarmuka pada aplikasi Bogor_Delft_Construct dapat dilihat pada Lampiran. Setelah penambahan modul pembangkit word graph preposisi pada aplikasi Bogor_Delft_Construct terdapat sedikit perbedaan pada menu ‘Dictionary’ di tampilan utama. Tampilan Bogor_Delft_Construct setelah penambahan modul dapat dilihat pada Lampiran 3. Untuk tampilan modulnya sendiri dapat dilihat pada Gambar 18.

Gambar 18 Modul pembangkit preposisi. Tampilan input dialog yang digunakan untuk memasukkan frase kalimat dapat dilihat pada Gambar 19.

Gambar 19 Input dialog preposisi. Contoh tampilan word graph dari frase kalimat berpreposisi ‘rumah di kota’ dapat dilihat pada Gambar 20.

Gambar 20 Word graph preposisi. Beberapa bentuk word graph dari kata preposisi lainnya pada dapat dilihat di dalam Lampiran 17.

Tampilan pesan warning dari frase kalimat tidak berpreposisi ‘rumah kota’ dapat dilihat pada Gambar 21.

Gambar 21 Pesan warning preposisi. Beberapa gambar dari tampilan dialog Bogor_Delft_Construct yang berupa peringatan atau kesalahan lainnya pada input frase kalimat dapat dilihat di dalam Lampiran 18.

Sistem ini memiliki kelebihan dan kekurangan. Mampu mengimplementasikan aturan pembentukan pola word graph berdasarkan tesis Anggraeni (2009) dengan baik merupakan kelebihannya namun jumlah input yang terbatas serta sistem analisis untuk kata penyerta preposisi masih kurang baik. Preposisi kata ’dengan’ yang disertakan dengan kata

(21)

pronomina menghasilkan pola yang sama merupakan kekurangan dari modul ini.

KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan

Penambahan modul pembangkit word graph preposisi yang dilakukan pada aplikasi Bogor_Delft_Construct dapat mengenali 23 jenis kata preposisi yang disertai dengan kata pelengkap penyertanya. Kata pelengkap penyerta preposisi terbagi ke dalam 12 dokumen yang masing-masing memiliki makna nomina yang berbeda. Saran

1. Memperkaya kosa kata pada masing-masing dokumen kata pelengkap penyerta sehingga sistem dapat mengenali kata preposisi dengan lebih baik atau dapat menggunakan KBBI sebagai kamus kata.

2. Melakukan pengembangan modul kata jenis lain selain kata preposisi

3. Melakukan penyimpanan kata pelengkap penyerta preposisi ke dalam format dokumen lain, sehingga bisa menjadi satu kesatuan yang utuh.

4. Melakukan pengembangan sistem dengan fitur yang telah ada agar sistem dapat menganalisis suatu kalimat atau teks lalu memvisualisasikannya ke dalam bentuk teks graph sesuai dengan konsep KG.

5. Membuat suatu sistem pendeteksian jenis kata secara otomatis sehingga sistem dapat mengenali jenis kata yang sama dengan lebih baik.

DAFTAR PUSTAKA

Anggraeni W. 2009. Analisis Pembentukan Word Graph Preposisi Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Knowledge Graph. [tesis]. Bogor: Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor.

Effendi S, Aritonang B. 1992. Preposisi dan Frasa Preposisi. Jakarta: Pusat Pembinaan dan Pengembangan Bahasa. Jakarta: Departemen Pendidikan dan Kebudayaan.

Hulliyah K. 2007. Rekayasa memahami Teks menggunakan Metode Kowledge Graph [tesis]. Bogor: Program Pasca Sarjana, Institut Pertanian Bogor.

Ikhwati A. 2007. Analisis Masalah Kemisikinan Menggunakan Teori Knowledge Graph [skripsi]. Bogor: Program Sarjana, Institut Pertanian Bogor.

Kramer M. 1996. Knowledge Graph Making Career in Politics, Report on Final Thesis. Department of Applied Mathematics: University of Twente.

Lapoliwa H. 1992. Frase Preposisi dalam Bahasa Indonesia. Jakarta: Pusat Pembinaan dan Pengembangan Bahasa. Jakarta: Departemen Pendidikan dan Kebudayaan.

Nurdiati S, Hoede C. 2008. On Word Graph and Structural Parsing. Memorandum No. 1871, Department of Applied Mathematics, University of Twente, Enschede, The Netherlands, ISSN 1874-4850.

Nurdiati S, Hoede C, Word Graph Construction of Certain Aspects of Indonesian Language, Supplementary Proceeding of the 17th International Conference on Conceptual Structure, ICCS 09. Val 483, ISSN 1613–0073.

Ramlan. 1987. Kata Depan atau Preposisi dalam Bahasa Indonesia. Yogyakarta: Karyono.

Romadoni D. 2009. Pengembangan Sistem Pembentukan Word Graph Untuk Teks Berbahasa Indonesia [skripsi]. Bogor: Program Sarjana, Institut Pertanian Bogor. Rusiyamti. 2008. Analisis Teks Berbahasa Indonesia Menggunakan Teori Knowledge Graph. [tesis]. Bogor: Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor. Sommerville I. 2001. Software Engineering. 6th

Ed. Pearson Education, England.

Suenobu T. 2007. Preposisi Lokatif Bahasa Indonesia [Disertrasi]. Depok: Program Pascasarjana, Universitas Indonesia. Van Den Berg H. 1993. Knowledge Graphs and

Logic: One of Two Kinds. Dissertation. University of Twente, Enschede, The Netherlands, ISBN 90-9006360-9. Zhang L dan Hoede C. 2002. Information

Ekstraction. The Netherlands: University of Twente.

(22)

(23)

Lampiran 1 Antar muka DelftConStruct. a. Splash screen DelftConStruct

(24)

Lampiran 2 Antar muka Bogor_Delft_Construct Awal.

(25)

Lampiran 4 Daftar pembagian jenis preposisi.

No Jenis Preposisi Preposisi

1 Jenis 1 di

2 Jenis 2 pada

3 Jenis 3 dari

4 Jenis 4 lewat

5 Jenis 5 melalui

6 Jenis 6 hingga, sampai

7 Jenis 7 atas

8 Jenis 8 dengan

9 Jenis 9 daripada

10 Jenis 10 ke, menuju

11 Jenis 11 dalam, selama, sepanjang 12 Jenis 12 menjelang

13 Jenis 13 sebelum

14 Jenis 14 setelah, sesudah, lepas 15 Jenis 15 sejak dan semenjak 16 Jenis 16 antara

17 Jenis 17 akibat, berkat, karena, mengingat, oleh 18 Jenis 18 untuk, bagi, demi, buat, guna, kepada, terhadap 19 Jenis 19 tanpa

20 Jenis 20 berdasarkan, menurut, akan, mengenai, tentang 21 Jenis 21 sebagai dan selaku

22 Jenis 22 bagai, bagaikan, bak, laksana, seperti, sebagaimana 23 Jenis 23 Selain, kecuali

(26)

Lampiran 5 Contoh nomina tempat.

Atas Samping Tiang Mojoagung

Tengah Trotoar Malioboro Desa

Kantor Kediri Yogya Pedesaan

Republik Akhir Indonesia Pusat

Media Jombang Garasi Rumah

Tanah Bengkel Umbulharjo Loket

Halaman Solo Koran Warung

Dekat Kali Selatan Mana

Tangan Rel Kelurahan Pulau

Kabupaten Wilayah Tenggara Bagian

Daerah Padang Malioboro Belakang

Blitar Dermaga Shopping centre Hati

Beranda Sekeliling Luar Utara

Kota Kas Limboto Sekitar

Teras Sekolah Pelosok Hadapan

Bali Kawasan Bidang Muka

Luwu Satu Timur Kanan

Puskesmas Tepi Teluk Kiri

Antara Jalan Bone Banyak

Sana Maili Banjar sari Surakarta

Ruang Universitas Punggung Loji

Wilayah Tempat Asia Televisi

Jakarta Sini Mata Gladag

Jawa Situ Perbukitan Negara

Kereta Lahan Depan Hongkong

(27)

Lampiran 5 Contoh nomina tempat (lanjutan).

Blitar Bawah Sulawesi Singapura

Samping Pinggiran Alun-alun Amerika

Pasar Lingkaran Pedesaan Spanyol

Belanda Usus Kosan Wellington

Sragen Hidung Taman Perusahaan

Jalur Telinga Birokrasi Puncak

Ujung Kaki Samarinda Dunia

Lambung Korea Lidah Ombak

Sepanjang Pusat Teater Sumatera

Dewan Area Markas Palembang

Waterfront Sisi Istana Barkeley

Jantung Medan Purwakarta Padang

Peru Dasar Yunani Pabrik

Lapangan Komisi Washington Dinding

Kitab Aturan New Castle Institusi

Kuburan Bilangan Zimbabwe Sudut

Pekuburan Pagar Afrika Google

Cajamarca Jurnal Parlemen Selangkangan

Gedug Petronas Kejaksaan Cepu

Industri Kuningan Belahan Banyu

Jagat Sela Berlin Kedutaan

Alam Potongan Situs Malaysia

Kaus Mitokondria Lembaga Kuitansi

Balik Sumsum Negeri Departemen

Pengadilan Pabrik Balai Babak

Kamar Roma Tubuh Penginapan

(28)

Lampiran 5 Contoh nomina tempat (lanjutan).

Dalam Gedung Partai Lengan

Lemari Kairo Museum Gunung

Galangan Irak Panggung Lobi

Hotel Libanon Bumi Wajah

Siding Layar Pembukaan Leiyang

Kisaran Level Langit Jembatan

Kaus Malang Bank Tripoli

Golder Sebelah Meja Kepala

Kursi Anjungan Metro Surat

Senayan Filipina Ajang Nusantara

Studio Bursa Bangku Batavia

Madura Hudson Dahi Hadramut

Benak Pompa bensin Kebun Kampong

Sampul Pemerintahan Jati wates Siswa

Arena Ujung Salon Huruf

Lenteng Stasiun Tahanan Sampel

Pos Menteng Penjara Golkar

lapangan Seputar Cipinang Arah

Lampiran 6 Contoh nomina waktu.

Periode Tahun Hari ketujuh Juli

Malam Abad Tahun pertama Agustus

Masa Senja Tahun kedua Oktober

Sabtu Awal masa Tahun ketiga Nopember

Senin Jam Tahun keempat Desember

Selasa Pukul Tahun kelima Saat

Rabu Era Tahun keenam Siang

(29)

Lampiran 6 Contoh nomina waktu (lanjutan).

Sabtu Ashar April Tengah malam

Januari Maghrib Mei Akhir periode

Februari Isya Juni Akhir tahun

Hari Akhir Januari Akhir Maret Akhir Mei Bulan Akhir Pebruari Akhir April Akhir Juni Akhir Juli Akhir Oktober Hari pertama Hari keempat Akhir Agustus Akhir Nopember Hari kedua Hari kelima Akhir September Akhir Desember Hari ketiga Hari keenam Lampiran 7 Contoh nomina kurun waktu.

2001-2002 Januari-agustus Senin-rabu Kamis-sabtu

Lampiran 8 Contoh pronomina.

Kami Kamu Nenek Kepala geng

Saya Anda Paman Kepala sekolah

Kamu Bapak Tante Kepala pemerintahan

Mereka Penulis Om Kelompok

Kita Pembaca Bibi Dosen

Wali kota Beliau Ia Guru

Wali murid Pihak oposisi Dia Siswa

Pihak Islam Pejabat Murid

Pimpinan Polisi Pasukan Kakak

Nakhoda Kreditor Staf Adik

Broker Para Engkau Ayah

(30)

Lampiran 9 Contoh nomina yang menyatakan asal bahan.

Triplek Rotali Emas Beton

Kain Kapas Kayu Tanah

Terigu Alumunium Besi Kertas

Lampiran 10 Contoh nomina alat.

Simbol Pinjaman Tepuk tangan Tulisan

Karya Penjualan Lantunan Konferensi

Iklan Tepuk Orasi Telepon

Putusan Pemerintah Gaji Server

Kayu Diskusi Retorika Terjemahan

Ponsel Humas Partai Koneksi

Fasilitas Berita Representasi Pelampung

Buku Pemilu Program Saluran

Mesin Sektor riil Peraturan Tender

Mesin email Sector Novel Proses

Sarana Kelompok Sistem Jalur konvensi

Mesin SMS Seleksi Alat Jerih payah

Aransemen Tisu Reportase Saham

Undang-undang Acara Bantuan Skema

Kapal Nama Dialog Persyaratan

Malam Pola Setengah harga Lantai

Ideologi Harga Transportasi Nama

Biofuel Sarana Kereta Mobil

Sepeda Motor Kacamata Pesawat

Sisir Komputer Gulungan Pupuk

Pupuk Cangkul Sekoci Gulungan kabel

(31)

Lampiran 11 Contoh adjektiva 1.

Bersih Spontan Sadis Segar

Mudah Tegas Cemas Baik

Dingin Cepat Layak Brutal

Kejam Suka cita Jelas Gembira

Suka Damai Senang Tenang

Lampiran 12 Contoh nomina yang menyatakan keadaan.

Cara Kesuksesan Tutur Perdebatan

Hukuman Penjagaan Atraksi Permintaan

Reportase Perhitungan Gagasan Penertiban

Semangat Pembakaran Kecaman Pemungutan

Kehati-hatian Bantuan Kekuasaan Tuduhan

Kematian Pembatasan Imajinasi Terror

Perbuatan Penelitian Hati Bentrokan

Sumpah Pengakuan Gaya Kekayaan

Menopause Penurunan Gejala Sederhana

Lampiran 13 Contoh kata perangkai dengan sehingga menyatakan acuan.

Sesuai Senada Bertalian Berkaitan Serupa Sejalan sebanding Terkait Sejajar Berhubungan Lampiran 14 Contoh adjektiva 2.

Besar Panjang Baru Bahagia

Tinggi Lebar Tua Sukar

Cepat Dalam Cepat Sulit

Rajin Tebal Lama Canggih

Baik Jauh Keras Rumit

Luas Dingin Senang Liar

Berat Panas Gembira Lurus

(32)

Lampiran 14 Contoh adjektiva 2 (Lanjutan).

Merah Kejam Ribut Bersih

Kikir Patut Kacau Gemerlap

Pelit Kasar Lucu Wangi

Mahal Menarik Terang Pahit

Boros Pandai Penting Asam

Kaya Curang Indah Manis

Adil Panas Mempesona Pedas

Kering Hitam Kuning Layak

Cantik Putih Biru Gemerlap

Cermat Hijau Kuat Ganteng

Lampiran 15 Contoh adjektiva 3.

Buruk Tumpul Tawar Lemah

Lamban Bengkok Lembab Takut

Malas Mentah Kecil Polos

Jelek Murah Pendek Mudah

Sedih Alim Gelap Bego

Empuk Dungu Kabur Rendah

Lunak Ceroboh Kotor Tenang

Gampang Bodoh Kurus Bau

Lampiran 16 Contoh predikat yang mengandung makna tertuju.

Memberikan Mengacu Bicara Pengganti

Minta tolong Kecurigaan Memberi Puas Percaya Ketergantungan Mengucapkan Terguncang Perhatiannya Merujuk Menawarkan Pembagian Pertanyaan Diberikan Ditularkan Menugaskan Menaruh Memasrahkan Menyerahkan Mengatakan

(33)

Lampiran 17 Bentuk word graph preposisi.

Preposisi Word graph Keterangan

di, pada

word graph 66

lb (lokasi maujud) merupakan bagian dari la (lokasi acuan)

ke, menuju

word graph 67

Adanya pergerakan dari lo (lokasi awal) menuju lt (lokasi tujuan)

dari

word graph 68

Adanya pergerakan dari lo (lokasi awal) menuju lt (lokasi tujuan) lewat, melalui ls lt ALI ALI ORD ORD lo type ALI ALI word graph 69

Adanya pergerakan dari lo (lokasi awal) menuju ls (lintasan) dan ls (lintasan) menuju lt (lokasi tujuan)

hingga, sampai

word graph 70

Adanya pergerakan dari l0 (lokasi awal pergerakan) menuju l1 (lokasi akhir pergerakan)

(34)

Lampiran 17 Bentuk word graph preposisi (lanjutan).

di, pada

word graph 71

tb (waktu saat) merupakan bagian dari ta (waktu acuan)

dalam, selama, sepanjang, pada

word graph 72

Adanya pergerakan dari t0 (waktu awal proses) menuju t1 (waktu akhir proses)

Menjelang

word graph 73

Adanya pergerakan dari t (waktu) menuju ta (waktu acuan)

Sebelum

word graph 74

Adanya pergerakan dari ta (waktu acuan) menuju tp (waktu yang sudah terjadi)

setelah, sesudah, lewat, lepas

word graph 75

Adanya pergerakan dari ta (waktu acuan) menuju tf (waktu yang akan terjadi)

(35)

Lampiran 17 Bentuk word graph preposisi (lanjutan). Sejak, semenjak

word graph 76

Adanya pergerakan dari t0 (waktu awal) menuju t1 (waktu akhir)

Sampai, hingga

word graph 77

Adanya pergerakan dari t0 (waktu awal) menuju t1 (waktu akhir)

antara

word graph 78

Adanya pergerakan dari to (waktu acuan awal) menuju t (waktu) dan t (waktu) menuju tt (waktu acuan akhir)

Akibat, atas, berkat, karena, mengingat, oleh, lewat, dengan, melalui

word graph 79

Token pertama (penyebab) merupakan sebab dari token kedua (hasil)

Untuk, bagi, demi, buat, guna, kepada, pada, terhadap

word graph 80

Token pertama (hal) merupakan hal yang ingin ditujukan ke token kedua (sasaran)

(36)

Lampiran 17 Bentuk word graph preposisi (lanjutan). dari

word graph 81

Adanya proses perubahan dari bo (bahan asal) menjadi bj (bahan jadi)

dengan

word graph 82

Preposisi dengan dapat diartikan dengan and, jadi pola word graph yang terbentuk sama dengan pola word graph yang mengandung pengertian logika and

tanpa

word graph 83

Merupakan negasi dari preposisi dengan

akan, berdasarkan, dengan, mengenai, menurut, tentang

word graph 84

Token kedua (hal) bergantung pada token pertama (acuan)

dengan, sebagai, selaku

word graph 85

Token pertama (hal1) merepresentasikan atribut dari token kedua (hal2)

(37)

d

Lampiran 17 Bentuk word graph preposisi (lanjutan). dari, daripada

ORD

hal1 hal2

word graph 86

adanya urutan dari token pertama (hal1) ke token kedua (hal2)

bagai, bagaikan, bak, laksana, seperti, sebagaimana

word graph 88

Token pertama (hal1) diibaratkan sama dengan token kedua (hal2)

selain, kecuali

word graph 89

Token pertama (hal1) berbeda dengan token kedua (hal2)

atas, dari

word graph 90

Token pertama (hal1) merupakan bagian dari token kedua (hal2) dan sifat token ke kedua (hal2) lebih umum dari token pertama (hal1)

dari

word graph 91

Token pertama (hal1) merupakan bagian dari token kedua (hal2)

(38)

Lampiran 18 Tampilan dialog box pesan kesalahan.

a.

Dialog kesalahan bila input kata numerik semua

b. Dialog kesalahan bila input tidak minimal satu kata

c.

Dialog kesalahan bila tidak ada preposisi

(39)

Lampiran 19 Prosedur pengujian sistem (token berwarna cyan merupakan token fokus). Kasus Uji ( Nama Fungsi ) Masukan Nilai Skenario / Prosedur

Uji Hasil yang Diharapkan

Hasil Uji

Input kosong

Benar Tidak memasukkan _{input frase} Peringatan terhadap jumlah

kata input frase Sukses Salah Memberikan _{masukan input frase}

Tidak memberikan pesan peringatan jumlah input frase Sukses Input numerik semua Benar Memasukkan input frase berupa kata numerik semua

Peringatan terhadap jenis

input numerik Sukses

Salah

Memasukkan input frase berupa kata campuran

Tidak memberikan pesan peringatan jenis input numerik

Sukses

Input frase tidak minimal satu kata

Benar Memasukkan input _{frase satu kata} Peringatan terhadap jumlah

kata input frase Sukses Salah

Memasukkan input frase minimal satu kata

Tidak memberikan pesan peringatan jumlah kata input frase

Sukses

Input frase tidak berpreposisi

Benar

Memasukkan input frase yang tidak berpreposisi

Peringatan terhadap

ketiadaan kata preposisi Sukses

Salah

Memberikan masukan input frase yang berpreposisi

Tidak memberikan pesan peringatan ketiadaan preposisi Sukses Kesalahan penempatan posisi preposisi dalam input frase

Benar

Memasukkan input frase berupa kata preposisi yang tidak benar penempatannya

Peringatan terhadap posisi

preposisi dalam input frase Sukses

Salah

Memasukkan input frase berupa kata preposisi yang benar penempatannya

Tidak memberikan pesan

peringatan posisi preposisi Sukses

Word graph preposisi jenis 1 disertai dengan nomina tempat Benar Memasukkan input frase berpreposisi jenis 1 disertai dengan nomina tempat Sukses Salah Memasukkan input frase berpreposisi jenis 1 tidak disertai dengan nomina tempat

memberikan pesan peringatan penyertaan kata jenis yang seharusnya