ANALISIS PEMBENTUKAN POLA GRAF PADA KALIMAT … · 3 Bagan kalimat majemuk bertingkat dengan klausa...

i

ANALISIS PEMBENTUKAN POLA GRAF PADA KALIMAT

BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE

KNOWLEDGE GRAPH

YASIN YUSUF

SEKOLAH PASCASARJANA

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR

2014

iii

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.

Bogor, Februari 2014

Yasin Yusuf NIM G551100071

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.

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.

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

i

Tesis

sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar

Magister Sains

pada

Program Studi Matematika Terapan

ANALISIS PEMBENTUKAN POLA GRAF PADA KALIMAT

BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE

KNOWLEDGE GRAPH

SEKOLAH PASCASARJANA

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR

2014

YASIN YUSUF

ii

Penguji pada Ujian Tertutup: Dr Ir Fahren Bukhari MSc

iii

Judul Tesis : Analisis Pembentukan Pola Graf pada Kalimat Bahasa Indonesia

Menggunakan Metode Knowledge Graph

Nama : Yasin Yusuf

NIM : G551100071

Disetujui oleh

Komisi Pembimbing

Dr Ir Sri Nurdiati, MSc

Ketua

Dr Ir Bib Paruhum Silalahi, MKom

Anggota

Diketahui oleh

Ketua Program Studi

Matematika Terapan

Dr Jaharuddin, MS

Dekan Sekolah Pascasarjana

Dr Ir Dahrul Syah, MScAgr

Tanggal Ujian:

7 Februari 2014

Tanggal Lulus:

-

III

,----,,----_._-

Judul Tesis : Analisis Pembentukan Pola Grafpada Kalimat Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Knowledge Graph

Nama : Yasin Yusuf NIM : G551100071

Disetujui oleh

Komisi Pembimbing

Dr Ir Sri Nurdiati, MSc Ketua

Dr Ir Bib Paruh MKom Ang

Diketahui oleh

Ketua Program Studi Matematika Terapan

Dr Jaharuddin, MS

Tanggal Ujian: Tanggal Lulus: 7 Februari 2014 o7 APR 2014

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

v

DAFTAR ISI

DAFTAR TABEL vi

DAFTAR GAMBAR vi

DAFTAR LAMPIRAN vii

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

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 27 10 Word Graph kata benda 32 11 Word Graph kata kerja 34 12 Word graph preposisi 35

13 Word graph pada kalimat (1) 36 14 Chunk kalimat (1) 37 15 Sentence graph pola S-P-O 40 16 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 ALI 8 7 Contoh penggunaan relasi ALI pada word graph kata padi 8 8 Relasi CAU 9

9 Contoh penggunaan relasi CAU 9 10 Relasi EQU 9 11 Penggunaan relasi EQU 10 12 Relasi SUB 10 13 Contoh penggunaan relasi SUB 10

14 Relasi DIS 10 15 Contoh penggunaan relasi DIS 11 16 Relasi ORD 11 17 Contoh penggunaan relasi ORD 11 18 Relasi PAR 11

19 Contoh penggunaan relasi PAR 12

20 Relasi SKO 12

21 Contoh penggunaan ontology focus pada suatu token. 12 22 Contoh penggunaan empat buah frame relationships 13 23 Frame bahasa logika and 14 25 Frame bahasa logika or 14 26 Frame bahasa logika if ... then 14 27 Flowchart pengujian chunk indicator 16

vii

28 Word graph kata benda 32 29 Graf kata kerja aktif 33 30 Graf kata kerja pasif 33 31 Graf kata adjektiva utama 35 32 Graf numeralia 1892 36 33 Sentence graph kalimat 1 37 34 Bentuk sederhana sentence graph kalimat 1 38 35 Bentuk umum graf pola S-P 38 36 Bentuk umum graf pola S-P-O 39 37 Sentence graph kalimat 2 39 38 Sentence graph kalimat 2 dengan kata kerja pasif 40 39 Sentence graph kalimat 2 dengan kata kerja aktif 40 40 Bentuk umum sentence graph pada kalimat 3 41 41 Bentuk sederhana sentence graph kalimat 3 41

42 Bentuk umum sentence graph kalimat 3 41 43 Bentuk sederhana sentence graph kalimat 4 42 44 Bentuk umum sentence graph kalimat 4 42 45 Bentuk sederhana sentence graph kalimat 5 43 46 Bentuk umum sentence graph kalimat 5 dengan kata kerja aktif 43 47 Bentuk sederhana sentence graph kalimat 5 dengan kata kerja pasif 44 48 Bentuk umum sentence graph kalimat 5 dengan kata kerja pasif 44 49 Bentuk sederhana sentence graph kalimat 6 dengan kata kerja aktif 45 50 Bentuk umum sentence graph kalimat 6 dengan kata kerja aktif 45 51 Bentuk sederhana sentence graph kalimat 6 dengan kata kerja pasif 45 52 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.

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

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

3

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.

4

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 kelima-

limanya 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.

Gambar 1 Bagan struktur kalimat bahasa Indonesia

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.

Menurut Whijono (2011) kalimat majemuk setara terbagi menjadi empat

macam, yaitu:

Gambar 2 Bagan kalimat majemuk setara

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.

Jika klausa II lebih tinggi maka bagan kalimat majemuk tergambar seperti di

bawah ini.

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.

Kata penghubung

Klausa I

Klausa II

Gambar 3 Bagan kalimat majemuk bertingkat dengan klausa I lebih tinggi

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.

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

Gambar 5 Bagan kalimat majemuk kompleks

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 (ALI), 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 (ALI)

Relasi ALI digunakan untuk menghubungkan token dengan type, tujuannya

untuk mengekspresikan bahwa token tersebut memunyai type tertentu.

Contoh: padi adalah type karena padi adalah konsep yang berupa informasi

umum, maka grafnya adalah:

Gambar 7 Contoh penggunaan relasi ALI 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.

padi

Gambar 6 Relasi ALI

9

Muslik (2009) menerapkan relasi CAU untuk menghubungkan konsep

berupa kata benda dan kata kerja. Contohnya pada kata memakan yang memiliki

graf sebagai berikut.

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.

Gambar 10 Relasi EQU

Contoh penggunaan relasi EQU adalah pada frasa burung kakak tua yang

memiliki graf sebagai berikut.

Relasi EQU

Relasi EQU simetris

Gambar 8 Relasi CAU

makan

CAU

memakan

CAU

ALI ALI

10

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.

Gambar 12 Relasi SUB

Contoh penggunaan relasi SUB pada frasa biji jambu yang memiliki graf

sebagai berikut.

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.

Gambar 14 Relasi DIS

𝑆𝑈𝐵

𝐷𝐼𝑆

kakak tua burung ALI EQU

𝑆𝑈𝐵 biji jambu ALI ALI

11

Contoh penggunaan relasi DIS pada kata pertanian dengan pertambangan.

Kedua kata tersebut memiliki makna yang berbeda grafnya adalah sebagai berikut.

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.

Gambar 16 Relasi ORD

Contoh penggunaan relasi ORD pada frasa dari depan sampai belakang.

Frasa tersebut memiliki makna urutan sehingga memiliki graf sebagai berikut.

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.

Gambar 18 Relasi PAR

Contoh penggunaan relasi PAR pada frasa apel manis. Kata manis

merupakan atribut dari kata apel sehingga memiliki graf sebagai berikut.

𝑂𝑅𝐷

𝑃𝐴𝑅

𝐷𝐼𝑆 pertanian pertambangan

ALI ALI

bawah atas 𝑂𝑅𝐷 ALI ALI

12

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(𝑥2 = 𝑦) berakibat y bergantung pada x digambarkan

grafnya sebagai berikut.

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.

Gambar 21 Contoh penggunaan ontology focus pada suatu token.

𝑆𝐾𝑂 𝑥 𝑦

𝐴𝐿𝐼 𝐴𝐿𝐼

𝐴𝐿𝐼

daun 𝐶𝐴𝑈 𝐴𝐿𝐼

ulat

makan

memakan

𝐶𝐴𝑈 𝐴𝐿𝐼

𝐴𝐿𝐼

manis apel 𝑃𝐴𝑅 ALI ALI

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).

¬

¬

¬

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”.

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).

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.

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

Mulai

Serangkain

chunk indicator

Uji kesesuaian

pada kalimat

Bahasa Indonesia

Apakah

sudah sesuai?

Penyempurnaan

chunk indicator Selesai

ya tidak Chunk indicator

pada kalimat

bahasa Indonesia

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

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 1892.

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

Semantis Kata Frasa

1 Nyamuk Nomina Frasa

Nomina

Subjek Pelaku

2 Malaria 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

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.


No Bentuk Kategori

Fungsi Peran

Semantis Kata Frasa

1 Tumbuhan Nomina Frasa

Nomina

Subjek Pelaku

2 Paku Nomina

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).

20


No Bentuk Kategori

Fungsi Peran

Semantis Kata Frasa

1 Cahaya Nomina Frasa

Nomina

Subjek Pelaku

2 Matahari Nomina

3 Merupakan Verba - Predikat Perbuatan

4 Sumber Nomina Frasa

nomina

Pelengkap

Sasaran 5 Energi Nomina

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.


No Bentuk Kategori

Fungsi Peran

Semantis Kata Frasa

1 Lumut Nomina Frasa

Nomina

Subjek Pelaku

2 Daun Nomina

3 Dapat Kata kerja

bantu

Frasa verba Predikat Perbuatan

4 Dijumpai Verba

5 Di Preposisi Frasa

Preposisional

Keterangan

tempat

Tempat

6 Seluruh Numeralia

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.

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).


No Bentuk Kategori Fungsi Peran

Semantis Kata Frasa

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

Preposisional

Pelengkap Tujuan

6 Berenang Kata kerja

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 1892.

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.


No Bentuk Kategori

Fungsi Peran

Semantis Kata Frasa

1 Dmitri Ivanovski Nomina - Subjek Pelaku

2 Meneliti Verba - Predikat Perbuatan

3 Penyakit NominaFrasa

Nomina

Frasa

Nomina

Objek Sasaran

4 Mosaik Nomina

5 Pada Preposisi Frasa

Preposisional

Keterangan Waktu

6 Tahun Nomina

7 1892 Numeralia

22

Makna dari kalimat ini adalah seorang peneliti bernama Dmitri Ivanovski

meneliti sebuah penyakit yang bernama mozaik. Waktu penelitian tersebut adalah

pada tahun 1892. 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 : Nyamuk𝑁 malaria𝑁berbahaya𝑉.

2. S-P-O : Tumbuhan𝑁paku𝑁 dimanfaatkan𝑉manusia𝑁.

3. S-P-Pel : Cahaya𝑁matahari𝑁 merupakan𝑉sumber𝑁 energi𝑁utama𝐴.

4. S-P-Ket : Lumut𝑁daun𝑁 hidup𝑉di𝑃 daerah𝑁tropis𝑁 .

5. S-P-O-Pel : Sirip𝑁membantu𝑉 ikan𝑁untuk𝑃berenang𝑉.

6. S-P-O-Ket : Dmitri Ivanovski𝑁meneliti𝑉 penyakit𝑁mosaik𝑁 pada𝑃

tahun𝑁1892𝑁𝑈𝑀.

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 malariaFNberbahaya.

2. S-P-O : Tumbuhan pakuFNdimanfaatkan manusia.

3. S-P-Pel : Cahaya matahariFNmerupakan sumber energi utamaFN.

4. S-P-Ket : Lumut daunFNhidup di daerah tropisFP.

5. S-P-O-Pel : Sirip membantu ikan untuk berenangFP.

6. S-P-O-Ket : Dmitri Ivanovski meneliti penyakit mosaikFNpada tahun 1892FP

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

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.

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.

25

Preposisi dari menandai tempat asal gas karbon dioksida. Kata ini dapat

memotong kalimat menjadi tiga chunks, yaitu [gas karbon dioksida berasal] ,

[dari] , dan [proses alam]. Berdasarkan uraian di atas dapat disimpulkan bahwa preposisi dapat

digunakan menjadi chunk indicators.

5. Indikator 5: Lompatan (jump)

Jump atau lompatan terjadi jika dua buah kata berurutan tidak dapat

diletakkan dalam satu chunk. Jump dapat diuji dalam kalimat berikut ini. a. Setiap hari kita selalu melakukan aktifitas.

Dalam kalimat ini kata hari dan kita tidak bisa dalam satu chunk karena jika

kedua kata tersebut dalam chunk, maka maknanya akan menjadi salah, sehingga

kata hari dan kita harus dipisah. Pemisahan ini menggunakan indikator jump. b. Pecahan botol dan toples kaca dapat didaur ulang menjadi botol dan toples baru.

Dalam kalimat ini kata botol dan dan tidak mungkin dijadikan dalam satu

chunk, sehingga kedua kata ini harus dipisahkan. Selain itu, kata kaca dan dapat

juga tidak dapat dikumpulkan menjadi satu chunk. Pemotongan kata-kata ini

menggunakan indikator jump. Jadi, jump dapat digunakan sebagai chunk indicator.

6. Indikator 6: Kata-kata logika (logic word) Kata-kata dalam logika seperti dan, atau juga berfungsi menghubungkan

bagian yang satu dengan bagian lain dalam suatu kalimat. Kata-kata tersebut juga

menandakan chunk indicator. Pengujian indikator ini terdapat pada kalimat berikut

ini. a. Dosen dan mahasiswa bekerja secara kreatif dan inovatif.

Kata dan dalam kalimat ini memisahkan antara kata dosen dan mahasiswa,

sehingga kata dan dapat digunakan sebagai chunk indicator.

b. Sampah yang diproses menjadi kompos harus selalu dalam keadaan lembab

atau basah. Kata atau dapat memotong kalimat ini menjadi 3 chunks, yaitu [sampah yang

diproses menjadi kompos harus selalu dalam keadaan lembab] , [atau] ,dan [basah].

Jadi, kata logika dapat digunakan sebagai chunk indicator dalam kalimat bahasa

Indonesia.

7. Indikator 7: Jeda nafas Selain keenam chunk indicators di atas, dalam penelitian ini dikembangkan

chunk indicators yang lain yaitu jeda nafas. Jeda nafas adalah tempat pemotongan

kalimat berdasarkan jeda pengambilan nafas. Indikator ini dapat diuji dalam

kalimat-kalimat berikut ini.

26

a. Sampah-sampah itu dimasukkan ke dalam bak penampungan.

Kalimat ini dapat dipotong menjadi beberapa 2 chunk dengan indikator jeda

nafas, yaitu menjadi [sampah-sampah itu], [dimasukkan ke dalam bak

penampungan]. Jeda nafas ketika kalimat ini diucapkan secara lisan terletak di

antara kata itu dengan dimasukkan sehingga hasil pemotongan ini dapat dibuat graf

masing-masing. Jeda nafas tidak bisa diletakkan di antara kata sampah dan itu, atau

di antara kata ke dengan dalam, karena hasil jeda nafas ini tidak dapat dibuat

menjadi graf atau memiliki makna berbeda. b. Dampak perubahan lingkungan dapat dirasakan baik secara lokal maupun

global. Jeda nafas pada kalimat ini terletak di antara kata lingkungan dengan dapat,

dirasakan dengan baik, lokal dengan maupun. Chunks yang terbentuk adalah

[dampak perubahan lingkungan], [dapat dirasakan], [baik secara lokal], dan

[maupun global]. Jika jeda nafas diletakkan di antara kata baik dan secara, maka

makna yang terkandung akan berubah. Berdasarkan hasil penelitian pada beberapa kalimat, indikator jeda nafas

memiliki sifat berikut ini.

1) Selalu berada sebelum kata kerja.

Contoh:

| Singa | memakan daging|.

Jeda nafas terdapat sebelum kata memakan yang merupakan kata kerja.

2) Selalu berada sebelum frasa verba

Contoh :

| Kuda | sangat cepat larinya|.

Jeda nafas terdapat sebelum frasa sangat cepat yang merupakan frasa kata

kerja.

Jump secara definisi adalah lompatan pada dua buah kata berurutan yang

tidak dapat diletakkan dalam satu chunk (Rusiyamti 2008). Indikator jump tidak

bisa memotong antara kata singa dengan memakan karena kata singa memakan bisa

diletakkan dalam satu chunk, dengan demikian perlu adanya indikator yang lain

untuk memotong frasa singa memakan. Berdasarkan uraian di atas, maka jeda dapat

digunakan sebagai chunk indicator dalam kalimat bahasa Indonesia.

8. Indikator 8 : Kata sambung (konjungsi) Konjungsi, konjungtor, atau kata sambung adalah kata atau ungkapan yang

menghubungkan dua satuan bahasa yang sederajat: kata dengan kata, frasa dengan

frasa, klausa dengan klausa, serta kalimat dengan kalimat. Indikator ini merupakan

indikator yang baru dalam penelitian ini. Indikator ini dapat diuji dalam kalimat

berikut ini. a. Lumut tanduk berkerabat dekat dengan ganggang laut.

Kata dengan termasuk dalam jenis konjungsi subordinatif hasil. Kata ini

dapat memotong kalimat di atas menjadi tiga chunk, yaitu [Lumut tanduk

berkerabat dekat], [dengan], dan [ganggang laut].

27

b. Daun-daun suplir itu tampak rimbun dan menjuntai sehingga menciptakan

nuansa hijau yang menyejukkan. Kata sehingga termasuk dalam jenis konjungsi subordinatif hasil. Kata ini

dapat memotong kalimat di atas menjadi tiga chunk, yaitu [Daun-daun suplir itu

tampak rimbun dan menjuntai], [sehingga], [menciptakan nuansa hijau yang

menyejukkan].

Ada beberapa konjungsi yang berada di indikator lain yaitu kata logic word,

kata-kata tersebut adalah dan dan atau. Jika dilihat secara makna kalimat logic word

tidak bisa mewakili semua konjungsi karena logic word lebih cenderung berada

pada kalimat majemuk setara. Untuk kalimat majemuk bertingkat dan campuran

logic word kurang tepat digunakan untuk chunking. Contohnya berikut ini.

Petani menanam padi ketika musim hujan telah tiba.

Logic word tidak bisa digunakan untuk memotong kalimat tersebut karena

kalimat tersebut bukan kalimat majemuk setara. Kalimat tersebut lebih tepat

dipotong dengan chunk indicator konjungsi, yaitu pada kata ketika. Induk kalimat

terdapat pada frasa petani menanam padi, sedangkan anak kalimatnya adalah

musim hujan telah tiba. Jika dibuat sebuah graf, maka fokus kalimat ini terdapat

pada kalimat induknya. Namun, jika logic word digunakan, maka fokusnya terdapat

pada kedua kalimat, sehingga graf yang terbentuk menjadi tidak benar. Oleh karena

itu chunk indicator konjungsi lebih berfungsi ketika memotong kalimat majemuk

bertingkat dan campuran. Analisis di atas dapat disimpulkan bahwa kata sambung dapat digunakan

sebagai chunk indicator dalam kalimat bahasa Indonesia, sehingga secara

keseluruhan chunk indicator dalam kalimat bahasa Indonesia sebanyak 8 chunk

indicator yaitu:

Tabel 9 Daftar chunk indicator kalimat bahasa Indonesia

No. Chunk Indicators

1 Koma dan titik

2 Kata ganti petunjuk dan penghubung

3 Kata kerja bantu (adverbia)

4 Kata depan (preposisi)

5 Lompatan (jump)

6 Kata-kata logika (logic word)

7 Jeda nafas

8 Kata sambung (konjungsi)

Pembentukan Aturan Chunking

Langkah selanjutnya adalah membuat aturan pemotongan pada kalimat

bahasa Indonesia. Aturan ini berupa prosedur pemotongan yang merupakan urutan

28

proses pemotongan kalimat. Pemotongan kalimat tersebut merupakan suatu proses

iterasi. Dengan kata lain, mengidentifikasi satu persatu bagian dari kalimat melalui

chunk indicators yang telah terbentuk. Prosedur yang dimaksud adalah:

1. Pertama akan dilihat apakah kalimat yang dianalisis memuat chunk indicator 1

yaitu koma atau titik. Chunk indicator 1 menduduki urutan pertama untuk

diidentifikasi pada proses analisis setiap kalimat.

2. Langkah ke-2 adalah mengidentifikasi jeda nafas (chunk indicator 7). Indikator

ini menduduki urutan ke-2 karena pemotongan dengan jeda nafas berhubungan

langsung dengan makna kalimat.

3. Langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi ada tidaknya konjungtor (chunk

indicator 8) dalam kalimat tersebut.

4. Urutan selanjutnya akan diidentifikasi apakah kalimat tersebut memuat kata

ganti petunjuk atau penghubung. Chunk indicator 2 menduduki urutan ketiga

untuk diidentifikasi pada proses analisis tersebut.

5. Selanjutnya diidentifikasi apakah kalimat tersebut memuat kata kerja bantu atau

adverbial, seperti: dapat, harus, bisa, sanggup, akan, dan seterusnya. Chunk

indicator 3 menduduki urutan kelima untuk diidentifikasi pada proses analisis

setiap kalimat.

6. Langkah berikutnya diidentifikasi apakah kalimat tersebut memuat kata depan

atau preposisi. Chunk indicator 4 menduduki urutan keempat untuk

diidentifikasi pada proses analisis setiap kalimat.

7. Langkah ke-7 mengidentifikasi apakah kalimat tersebut memuat kata-kata logika,

seperti dan, atau.

8. Langkah terakhir diidentifikasi apakah pada kalimat tersebut terjadi lompatan

atau jump, yaitu apabila terdapat dua kata berurutan yang tidak dapat diletakkan

dalam satu chunk.

Misalnya ada sebuah kalimat matahari telah terbit dari timur. Pemotongan kalimat

ini adalah sebagai berikut.

Langkah 1 : terdapat titik sehingga kalimat dapat dilakukan pemotongan di akhir

kalimat, seperti berikut ini.

| Matahari terbit dari timur1|. Tanda | menunjukkan letak chunking, sedangkan 1 menunjukkan nomor

indikator yang digunakan yaitu chunk indicator titik dan koma.

Langkah 2 : jeda nafas terletak di antara kata matahari dengan terbit, sehingga

hasilnya adalah sebagai berikut.

| Matahari7 | terbit dari timur1|.

Langkah 3 : tidak ditemukan konjungtor.

Langkah 4 : tidak terdapat kata ganti petunjuk atau penghubung.

Langkah 5 : tidak terdapat kata kerja bantu dan adverbia.

Langkah 6 : terdapat preposisi dari sehingga hasilnya adalah sebagai berikut.

| Matahari7 | terbit dari 4| timur1|.

Langkah 7 : tidak terdapat logic word.

29

Langkah 8: jump terletak di antara kata terbit dan dari, sehingga hasil

pemotongannya adalah sebagai berikut.

| Matahari7 | terbit5| dari 4| timur1|.

Hasil chunking diperoleh 4 chunk yaitu [matahari], [terbit], [dari], dan

[timur]. Setiap chunk selanjutnya akan dibuat graf.

Pembuatan Pola Graf Kalimat Bahasa Indonesia

Setelah diperoleh aturan chunking, bagian ini menguraikan penggunaan

aturan tersebut ke dalam kalimat-kalimat yang telah dianalisis pada bagian

sebelumnya. Pembahasan diawali dengan pemotongan kalimat, kemudian

dilanjutkan dengan pembuatan word graph dan diakhiri penggabungan word graph

yang terbentuk sehingga terbentuk pola graf kalimat bahasa Indonesia.

Pemotongan Kalimat (Chunking)

Pada tahap ini semua kalimat yang telah dipilih dilakukan pemotongan

dengan menggunakan chunk indicator yang telah diperoleh. Pemotongan dilakukan

dengan prosedur iterasi, artinya setiap indikator secara bergantian memotong

kalimat.

(1) Nyamuk malaria berbahaya.

Langkah 1: terdapat titik di akhir kalimat sehingga kalimat (1) dapat dilakukan

pemotongan di akhir kalimat seperti berikut ini.

| Nyamuk malaria berbahaya1|.

Langkah 2: jeda nafas terletak di antara kata malaria dengan berbahaya, sehingga


| Nyamuk malaria7| berbahaya1|.

Langkah 3: tidak ditemukan konjungtor.

Langkah 4: tidak terdapat kata ganti petunjuk atau penghubung.

Langkah 5: tidak terdapat kata kerja bantu dan adverbia.

Langkah 6: tidak terdapat preposisi.

Langkah 7: tidak terdapat logic word.

Langkah 8: tidak terdapat jump sehingga hasil chunk adalah sebagai berikut.

| Nyamuk malaria7| berbahaya1|.

Hasil chunking diperoleh 2 chunk yaitu [Nyamuk malaria] dan [berbahaya].

(2) Tumbuhan paku dimanfaatkan manusia.



30

| Tumbuhan paku dimanfaatkan manusia1|.

Langkah 2: jeda nafas terletak di antara kata paku dengan dimanfaatkan, sehingga


| Tumbuhan paku7 | dimanfaatkan oleh manusia1|.



Langkah 5: tidak terdapat kata kerja bantu dan adverbia.

Langkah 6: terdapat preposisi oleh sehingga hasil proses pemotongannya adalah

sebagai berikut.

| Tumbuhan paku7 | dimanfaatkan oleh4 | manusia1|.


Langkah 8: jump terletak di antara kata dimanfaatkan dengan oleh sehingga hasil


| Tumbuhan paku7 | dimanfaatkan5 | oleh4 | manusia1|.

Hasil chunking diperoleh 4 chunk yaitu [Tumbuhan paku], [dimanfaatkan],

[oleh], dan [manusia].

(3) Cahaya matahari merupakan sumber energi utama.

Langkah 1 : terdapat titik di akhir kalimat sehingga kalimat (3) dapat

dilakukanpemotongan di akhir kalimat seperti berikut ini.

| Cahaya matahari merupakan sumber energi utama1|.

Langkah 2 : jeda nafas terletak di antara kata matahari dengan merupakan, sehingga

hasilnya adalah sebagai berikut. | Cahaya matahari7| merupakan sumber energy utama1|.

Langkah 3 : tidak ditemukan konjungtor.

Langkah 4 : tidak terdapat kata ganti petunjuk atau penghubung.

Langkah 5 : tidak terdapat kata kerja bantu adverbia.

Langkah 6 : tidak terdapat preposisi.

Langkah 7 : tidak terdapat logic word.

Langkah 8 : tidak terdapat jump.

| Cahaya matahari7| merupakan sumber energi utama1|.

Hasil chunking diperoleh 2 chunk yaitu [Cahaya matahari], dan [merupakan

sumber energi utama].

(4) Lumut daun hidup di daerah tropis.

Langkah 1 : terdapat titik di akhir kalimat sehingga kalimat (4) dapat dilakukan


| Lumut daun hidup di daerah tropis 1|. Langkah 2 : jeda nafas terletak di antara kata daun dengan dapat, dijumpai dengan

di, sehingga hasilnya adalah sebagai berikut.

31

| Lumut daun7| hidup di daerah tropis 1|.



Langkah 5: tidak terdapat kata kerja bantu adverbia.

Langkah 6: terdapat preposisi di sehingga hasilnya adalah sebagai berikut.

| Lumut daun7| hidup di4| daerah tropis 1|.


Langkah 8: jump terletak di antara kata hidup dengan di, sehingga hasil


| Lumut daun7| hidup5| di4| daerah tropis 1|.

Hasil chunking diperoleh 4 chunk yaitu [lumut daun], [hidup], [di], dan

[daerah tropis].

(5) Sirip membantu ikan untuk berenang.



| Sirip membantu ikan untuk berenang1|.

Langkah 2: jeda nafas terletak di antara kata sirip dengan membantu, ikan dengan

untuk, sehingga hasilnya adalah sebagai berikut.

| Sirip7| membantu ikan7| untuk berenang1|.



Langkah 5: tidak ditemukan kata kerja bantu dan adverbia.

Langkah 6: terdapat preposisi untuk sehingga hasil pemotongannya adalah sebagai

berikut.

| Sirip7| membantu ikan7| untuk4| berenang1|.


Langkah 8: tidak terdapat jump sehingga hasil akhirnya adalah sebagai berikut.


Hasil chunking diperoleh 4 chunk yaitu [sirip], [membantu ikan], [untuk], dan

[berenang].

(6) Dmitri Ivanovski meneliti penyakit mosaik pada tahun 1892.



| Dmitri Ivanovski meneliti penyakit mosaik pada tahun 18921|.

Langkah 2: jeda nafas terletak di antara kata Dmitri Ivanovski dengan meneliti,

mosaik dengan pada, sehingga hasilnya adalah sebagai berikut.

33

Malaria Tropis

Tumbuhan Sirip

Paku Ikan

Manusia Penyakit

Cahaya Mosaik

Matahari Tahun

Sumber Lumut

Energi Daun

Kata kerja terbagi menjadi dua yaitu kata kerja aktif dan kata kerja pasif. Pola

graf kedua kata kerja tersebut hampir sama, perbedaaannya hanya pada arah panah

relasi. Kedua bentuk umum graf kata kerja, telah diteliti oleh Muslik (2009) dengan

bentuk umum sebagai berikut.

Gambar 28 Graf kata kerja aktif

Gambar 29 Graf kata kerja pasif

A

LI malaria ALI

A

LI tumbuhan ALI

A

LI paku ALI

A

LI manusia ALI

A

LI tropis ALI

A

LI sirip ALI

A

LI ikan ALI

A

LI penyakit ALI

A

LI mosaik ALI

A

LI tahun ALI

A

LI lumut ALI

A

LI daun ALI

A

LI energi ALI

A

LI sumber ALI

A

LI matahari ALI

A

LI cahaya ALI

34

Selain arah relasi, perbedaan yang lain adalah pada frame yang menunjukkan

fokus dari graf tersebut. Pada kata kerja aktif, frame berada pada token pertama dan

kedua, sedangkan pada kata kerja pasif, frame berada pada token kedua dan ketiga.

Frame ini menunjukkan makna pelaku yang melakukan kata kerja tersebut. Relasi

CAU menunjukkan bahwa ada hubungan penyebab dan akibat. Dengan mengacu bentuk graf di atas, maka kata kerja yang diperoleh pada

bagian (4.2) sebagai berikut.

Tabel 11 Word graph kata kerja

Kata kerja Graf

dimanfaatkan

berbahaya

merupakan

hidup

berenang

membantu

ALI

ALI

35

meneliti

Selain kata benda dan kata kerja, dalam kalimat-kalimat yang diteliti terdapat

preposisi yang memiliki bentuk graf sebagai berikut.

Tabel 12 Word graph preposisi

Preposisi Graf

di

untuk

pada

Graf preposisi di dan pada memiliki kesamaan bentuk. Relasi yang digunakan

adalah relasi SUB yang artinya bahwa preposisi ini menghubungkan dua token yang

memiliki makna bahwa suatu token merupakan bagian dari token yang lain. Relasi

CAU pada graf preposisi memiliki arti bahwa ada hubungan penyebab dan akibat

pada graf tersebut. Graf adjektiva pada kata utama adalah sebagai berikut.

Gambar 30 Graf kata adjektiva utama

Gambar di atas menunjukkan dua token yang dihubungkan dengan relasi

PAR. Artinya bahwa kata utama merupakan atribut dari token yang lain. Selain kata

benda, kerja, preposisi, dalam sampel kalimat terdapat juga kategori kata numeralia

yaitu 1892 yang menunjukkan sebuah bilangan, interval waktu, dan himpunan

waktu, sehingga graf dari numeralia adalah sebagai berikut.

36

Gambar 31 Graf numeralia 1892

Dari gambar di atas terlihat bahwa 1892 dihubungkan dengan relasi EQU

yang memiliki arti 1892 merupakan nama dari sebuah tahun.

Mengkontruksi Sentence Graph

Setelah dilakukan pembuatan word graph, maka langkah selanjutnya adalah

mengkontruksi sentence graph dengan menggabungkan masing-masing word

graph. Proses mengkontruksi sentence graph adalah menyusun sentence graph dari

word graph yang telah dibuat dengan memberi relasi antar potongan kalimat

(chunk). Pada bagian ini, beberapa kalimat akan dipaparkan langkah-langkah

konstruksi sentence graph secara lengkap, namun beberapa kalimat yang lain

proses mengkontruksi sentence graph tidak ditampilkan dan dapat dilihat pada

lampiran.

1. Pola S-P Kalimat yang digunakan pada pola ini adalah sebagai

berikut. | Nyamuk malaria7| berbahaya1|.

S P Pada kalimat ini, subjek terdiri atas dua kata yaitu nyamuk dan malaria yang

merupakan kalimat benda, sedangkan kata berbahaya merupakan predikat yang

berbentuk kata kerja. Ketiga kata tersebut dapat dibentuk graf sebagai berikut.

Tabel 13 Word graph pada kalimat (1)

Kata Word graph

nyamuk

malaria

37

berbahaya

Berdasarkan hasil proses pemotongan pada bagian sebelumnya terdapat dua

chunk yaitu nyamuk malaria dan berbahaya. Masing-masing chunk memiliki graf

sebagai berikut.

Tabel 14 Chunk kalimat 1

Chunk Graf

nyamuk malaria

berbahaya

Pada graf nyamuk malaria terdapat relasi PAR yang menunjukkan bahwa

malaria merupakan atribut dari kata nyamuk. Di sisi lain relasi EQU juga

menunjukkan bahwa malaria merupakan nama dari nyamuk. Dari kedua chunk di

atas, maka sentence graph yang dapat dikonstruksi adalah sebagai berikut.

Gambar 32 Sentence graph kalimat 1

Relasi yang digunakan untuk menghubungkan kedua chunk tersebut adalah

relasi CAU yang berarti bahwa nyamuk malaria memiliki hubungan penyebab dan

akibat dengan kata berbahaya. Arah relasi CAU dari chunk nyamuk malaria menuju

chunk berbahaya. Hal ini menunjukkan makna semantis bahwa nyamuk memiliki

nyamuk

malaria

EQU

ALI

CAU ALI ALI

EQU

malaria

nyamuk berbahaya

38

peran pelaku. Dari ulasan di atas, bentuk graf gambar (32) dapat disederhanakan

menjadi bentuk berikut ini.

Gambar 33 Bentuk sederhana sentence graph kalimat 1

Jika graf di atas dibuat berdasarkan pola kalimat tersebut, maka pola graf

yang diperoleh adalah sebagai berikut.

Gambar 34 Bentuk umum graf pola S-P

Berdasarkan gambar 34 diperoleh hasil bahwa jika terdapat kalimat yang

memiliki pola S-P, maka akan memiliki pola graf seperti Gambar 34.

2. Pola S-P-O

Pola kalimat S-P-O memiliki predikat berbentuk kata kerja aktif maupun

pasif. Contoh kalimat yang digunakan pada pola S-P-O adalah : | Tumbuhan paku7 | dimanfaatkan5 | manusia1|.

S P O Kalimat di atas merupakan kalimat dengan predikat kata kerja pasif, sehingga

pelaku dari kalimat tersebut menduduki posisi objek yaitu manusia, sedangkan

yang dikenai perlakuan adalah tumbuhan paku yang menduduki sebagai subjek.

Berbeda jika kalimat tersebut diubah menjadi manusia memanfaatkan tumbuhan

paku, maka yang manusia menduduki peran sebagai pelaku (S), sedangkan

tumbuhan paku memiliki peran sebagai objek atau yang mendapat perlakuan.

Dalam pembuatan graf, kedua kalimat tersebut memiliki perbedaan pada arah

relasi. Berikut ini adalah bentuk graf dari kalimat yang menggunakan kata kerja

pasif.

39

Gambar 35 Bentuk umum graf pola S-P-O

Relasi CAU menunjukkan bahwa antara token manusia memiliki hubungan

penyebab atau pelaku dalam kalimat tersebut, sehingga relasi yang tepat adalah

CAU. Selain itu, relasi CAU juga digunakan untuk menghubungkan token

dimanfaatkan dengan token tumbuhan karena tumbuhan berfungsi sebagai objek.

Jika dalam kalimat tersebut kata kerjanya berbentuk kata kerja pasif, maka graf

yang dibentuk adalah sebagai berikut.

Gambar 36 Sentence graph kalimat 2

Jika kita lihat perbedaan antara kalimat yang menggunakan kata kerja aktif

dan pasif hanya terdapat pada arah relasi saja. Dengan demikian, jika ada sebuah

graf yang relasinya dari objek menuju predikat, maka kalimat tersebut

40

menggunakan kata kerja pasif. Demikian juga jika suatu graf arah relasinya dari

subjek menuju predikat, maka kata kalimat tersebut menggunakan kata kerja aktif. Dari uraian di atas, bentuk graf Gambar 36 dapat disederhanakan menjadi

bentuk bentuk berikut ini.

Gambar 37 Sentence graph kalimat 2 dengan kata kerja pasif

Kalimat dengan predikat kata kerja aktif adalah sebagai berikut.

Gambar 38 Sentence graph kalimat 2 dengan kata kerja aktif

Jika graf di atas dibuat berdasarkan pola kalimat tersebut, maka pola graf

yang diperoleh adalah sebagai berikut.

3. S-P-Pel

Kalimat dengan pola kalimat S-P-Pel memiliki predikat kata kerja aktif

intransitif. Artinya, kata kerjanya tidak dapat dijadikan kata kerja pasif dan subjek

Bentuk kata kerja Sentence graph pola S-P-O

Aktif

Pasif

Tabel 15 Sentence graph pola S-P-O

41

berperan sebagai pelaku dan pelengkap berperan sebagai sasaran. Contoh kalimat

yang digunakan pada pola S-P-Pel adalah :

| Cahaya matahari7| merupakan sumber energi utama1|.

S P Pel.

Kalimat tersebut terbagi menjadi dua chunk yaitu cahaya matahari dan

merupakan sumber energi utama. Pola graf pada kalimat berpola S-P-Pel sama

dengan pola S-P-O dengan kata kerja aktif. Berikut adalah sentence graph pada

kalimat di atas.


Relasi yang menghubungkan antara cahaya matahari dengan merupakan

adalah CAU karena cahaya matahari berperan sebagai pelaku dalam kalimat

tersebut. Di lain pihak sumber energi utama berperan sebagai sasaran sehingga

relasi yang menghubungkan adalah dengan relasi CAU.

Berdasarkan uraian di atas dapat disimpulkan bahwa bentuk umum graf pola

S-P-Pel adalah :

Gambar 41 Bentuk umum sentence graph kalimat 3

C

A

U cahaya matahari merupakan sumber energi utama

ALI ALI

Gambar 39 Bentuk umum sentence graph pada kalimat 3

42

4. S-P-Ket Keterangan dalam sebuah kalimat berfungsi menerangkan dari suatu

kejadian. Dengan demikian relasi yang digunakan dalam pembuatan graf adalah

relasi PAR. Keterangan bisa berbentuk waktu dan tempat. Semua token keterangan

dihubungkan dengan predikat. Contoh kalimat yang digunakan pada pola S-P-Ket

adalah :

| Lumut daun7| hidup5| di4| daerah tropis 1|. S P Ket.

Kalimat di atas memiliki empat chunk yang telah diuraikan pada bagian

sebelumnya. Keempat chunk tersebut dibuat graf kemudian mengkontruksi graf

kalimat tersebut. Bentuk detail graf kalimat ini dapat dilihat di lampiran. Bentuk

sederhana graf kalimat di atas adalah sebagai berikut.


Relasi CAU menghubungkan antara lumut daun dan hidup. Arah relasi dari

lumut daun menuju hidup. Ini artinya bahwa lumut daun memiliki peran sebagai

pelaku. Relasi PAR menghubungkan keterangan di daerah tropis dengan hidup

artinya bahwa di daerah tropis merupakan atribut dari kata hidup. Secara umum

bentuk graf pola S-P Ket adalah sebagai berikut.

Gambar 43 Bentuk umum sentence graph kalimat 4

5. S-P-O-Pel

Kalimat yang dijadikan contoh dalam pola S-P-O-Pel adalah:


S P O Pel.

Lumut

daun hidup di daerah tropis

CAU PAR

43

Kalimat ini terbagi menjadi empat chunk yaitu sirip, membantu ikan, dan

untuk berenang. Setiap chunk dibuat graf, kemudian digabung menjadi satu

sehingga diperoleh sebuah sentence graph berpola S-P-O-Pel. Graf secara lengkap

dapat dilihat dalam lampiran. Dari graf yang terbentuk dapat disederhanakan dalam

bentuk graf seperti berikut ini.

Relasi yang menghubungkan antara sirip dan membantu adalah relasi CAU

dengan arah dari sirip menuju membantu. Artinya bahwa sirip merupakan pelaku.

Relasi CAU juga menghubungkan kata membantu dengan ikan, sehingga relasi ini

memberikan makna bahwa ikan adalah objek. Relasi CAU juga digunakan untuk

menghubungkan kata membantu dengan untuk berenang, sehingga dapat diartikan

bahwa untuk berenang merupakan pelengkap dalam kalimat tersebut. Berdasarkan

uraian di atas, maka bentuk umum graf pola S-P-O-Pel dapat digambarkan dengan

bentuk sebagai berikut.

Token pelengkap tidak dihubungkan dengan token predikat karena pelengkap

lebih memunyai hubungan sebab akibat dengan predikat. Oleh karena itu, relasi

yang digunakan adalah relasi CAU.


Gambar 45 Bentuk umum sentence graph kalimat 5 dengan kata kerja aktif

44

Jika kalimat di atas diubah menjadi kalimat dengan predikat kata kerja pasif,

maka menjadi

Ikan dibantu sirip untuk berenang

S P O Pel.

Secara sederhana graf yang diperoleh adalah:

Bentuk umum graf yang diproleh adalah sebagai berikut.

Perbedaan antar kalimat aktif dengan pasif adalah terletak pada arah relasi.

Pada bentuk pasif relasi CAU dari predikat menuju subjek. Ini menunjukkan bahwa

Subjek yang menjadi sasaran. Selain itu relasi CAU juga dari objek menuju

predikat. Hal ini menunjukkan bahwa objek menjadi pelaku.

6. S-P-O-Ket Bentuk pola terakhir dalam kalimat bahasa Indonesia adalah S-P-O-Ket.

Kalimat yang menjadi contoh dalam penelitian ini adalah :

Gambar 46 Bentuk sederhana sentence graph kalimat 5 dengan kata kerja pasif

Gambar 47 Bentuk umum sentence graph kalimat 5 dengan kata kerja pasif

45


S P O Ket.

Kalimat di atas menunjukkan bahwa fungsi keterangan menerangkan waktu

kegiatan meneliti. Dengan demikian graf yang diperoleh adalah sebagai berikut.

Gambar 48 Bentuk sederhana sentence graph kalimat 6 dengan kata kerja aktif

Relasi yang digunakan untuk menghubungkan fungsi keterangan dengan

predikat adalah PAR karena pada waktu 1892 sebagai atribut kata meneliti. Bentuk

graf hampir sama dengan pola S-P-O-Pel. Perbedaannya adalah terletak pada relasi

yang digunakan, sehingga secara umum bentuk graf pola S-P-O-Ket dengan

predikat berbentuk kata kerja aktif adalah sebagai berikut.

Jika kalimat diubah menjadi kalimat pasif, maka menjadi

Penyakit mosaik diteliti Dimtri Ivanovski pada tahun 1892

S P O Ket.

Bentuk grafnya adalah sebagai berikut.

Gambar 50 Bentuk sederhana sentence graph kalimat 6 dengan kata kerja pasif

Dmitri Ivanovski pada tahun 1982

penyakit Mozaik

meneliti PAR

CAU

CAU

penyakit Mozaik pada tahun 1982

Dmitri Ivanovski

meneliti PAR

CAU

CA

U

Gambar 49 Bentuk umum sentence graph kalimat 6 dengan kata kerja aktif

46

Arah relasi CAU dari diteliti menuju penyakit mosaik. Hal ini menunjukkan

bahwa penyakit mosaik yang menjadi sasaran dalam kalimat tersebut. Relasi CAU

juga terlihat dari Dmitri Ivanovski menuju kata diteliti, sehingga hal ini

menunjukkan bahwa Dmitri Ivanovski merupakan pelaku dalam kalimat tersebut.

Bentuk umum graf pola S-P-O-Ket dengan predikat berbentuk kata kerja pasif

adalah sebagai berikut.

Gambar 51 Bentuk umum sentence graph kalimat 6 dengan kata kerja pasif

Berdasarkan uraian di atas dapat diperoleh hasil graf kalimat bahasa

Indonesia dalam Tabel 16.

Tabel 16 Pola graf kalimat bahasa Indonesia

Pola Jenis Kata

Kerja

Graf

S-P

Aktif

47

S-P-O

Aktif

Pasif

S-P-Pel

Aktif

S-P-Ket

Aktif

S-P-O-Pel

Aktif

48

Pasif

S-P-O-Ket

Aktif

Pasif

Cara membuat pola graf bahasa Indonesia dengan cara mengubah pola

kalimat menjadi graf bisa juga digunakan, namun cara tersebut mempunyai

kelemahan yaitu sebagai berikut.

1. Teknologi belum bisa mendeteksi pola kalimat.

Jika sebuah kalimat diinput ke dalam komputer, maka komputer tidak bisa

mendeteksi pola kalimatnya. Pola kalimat cenderung dilakukan secara manual.

Dengan demikian metode ini tidak cocok jika digunakan untuk ranah teknologi.

Berbeda dengan cara membuat pola graf dengan melalui chunking. Komputer bisa

membaca jenis-jenis kata yang diinput. Jadi, cara ini lebih tepat jika digunakan

dalam ranah teknologi.

2. Pola kalimat majemuk tidak bisa langsung dibuat pola.

Pembuatan sentence graph tidak bisa secara langsung dibuat dari pola kalimat

karena cara ini tidak bisa digunakan pada kalimat majemuk, baik kalimat majemuk

setara, bertingkat maupun kalimat majemuk campuran (kompleks). Hal ini

49

disebabkan dalam kalimat majemuk terdapat induk kalimat dan anak kalimat.

Untuk mengetahui kalimat manakah yang merupakan induk kalimat dan manakah

yang merupakan anak kalimat, maka perlu dilakukan chunking.

Contoh :

Indonesia selalu berusaha meningkatkan sektor pertanian agar ketahanan

pangan nasional terwujud.

Kalimat tersebut adalah kalimat majemuk bertingkat dengan relasi

penghubung agar yang bermakna tujuan. Pola kalimat ini akan terlihat jika kita

melakukan pemotongan dari kalimat tersebut. Jika menggunakan metode chunking,

maka terdapat chunk indicator ke 8 yaitu konjungsi, sehingga kalimat tersebut

diperoleh dua kalimat yaitu Indonesia selalu berusaha meningkatkan sektor

pertanian dan ketahanan pangan nasional terwujud.

Hal ini menunjukkan bahwa untuk memperoleh graf kalimat majemuk harus

melalui chunk indicator. Berdasarkan dua alasan di atas, maka dapat ditarik

kesimpulan bahwa untuk mengkontruksi kalimat bahasa Indonesia harus

melakukan proses chunking.

5 SIMPULAN DAN SARAN

Simpulan

Berdasarkan hasil dan pembahasan diperoleh simpulan bahwa aturan

pemotongan kalimat (chunking) pada kalimat bahasa Indonesia dapat dilakukan

dengan cara iterasi menggunakan beberapa chunk indicators antara lain koma dan

titik, kata ganti petunjuk, kata kerja bantu (adverbia), kata depan (preposisi),

lompatan (jump), kata-kata logika (logic word), jeda nafas, dan kata sambung

(konjungsi). Selain itu, dari penelitian ini juga berhasil dikonstruksi sentence graph

berdasarkan 6 pola kalimat bahasa Indonesia. Sentence graph yang terbentuk

sekaligus menunjukkan arti (aspek semantik) dari kalimat yang dianalisis.

Saran

Topik yang dapat diangkat dalam penelitian lanjutan adalah penggunaan

knowledge graph pada jenis-jenis paragraf berbahasa Indonesia yang meliputi

paragraf induktif dan deduktif serta penggunaan knowledge graph pada teks

berbahasa Indonesia dengan menggunakan pola sentence graph untuk mengetahui

inti dari sebuah teks.

50

DAFTAR PUSTAKA

Alwi H, Dardjowidjojo S, Lapoliwa H, Moeliono AM. 2003. Tata Bahasa Baku

Bahasa Indonesia. Ed ke-3. Jakarta (ID): Balai Pustaka.

Anggraeni W. 2009. Analisis Pembentukan Word Graph Preposisi Bahasa

Indonesia Menggunakan Metode Knowledge Graph [tesis]. Bogor (ID):

Institut Pertanian Bogor.

Chaer A. 2011. Tata Bahasa Praktis Bahasa Indonesia. Jakarta (ID): Rineka Cipta.

Berri. 2008. Algoritme Pembentukan Text Graph dari Dokumen Berbahasa

Indonesia. [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.

Hulliyah K. 2007. Rekayasa Memahami Teks Menggunakan Metode Knowledge

Graph [tesis]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.

Ikhwati A. 2007. Analisis Masalah Kemiskinan Menggunakan Teori Knowledge

Graph. [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.

James P. 1992. Knowledge Graph. Enschede (NL): University of Twente.

Mahmuda. 2010. Konstruksi Pola Word Graph Frasa Kata Menggunakan Metode

Knowledge Graph [tesis]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.

Muslik A. 2009. Analisis Pembentukan Word Graph Kata Kerja Menggunakan

Metode Knowledge Graph [tesis]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.

Nurdiati S, Hoede C. 2009. Word Graph Construction on Certain Aspects of

Indonesian Language. Supplementary Proceeding of the 17th International

Conference on Conceptual Structures. [terhubung berkala]. Tersedia pada:

http://sunsite.informatik.rwth-aachen.de/Publications/CEUR-WS/Vol-

483/paper7.pdf [24 Juni 2012].

Rahmat U. 2009. Analisis Pembentukan Word Graph Kata Sifat Menggunakan

Metode Knowledge Graph [tesis]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.

Rusiyamti. 2008. Analisis Teks Berbahasa Indonesia Menggunakan Teori

Knowledge Graph [tesis]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.

Saleh H. 2009. Analisis Pembentukan Word Graph Kata Benda Menggunakan

Teori Knowledge Graph [tesis]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.

Samba R. 2010. Analisis Pembentukan Word Graph Kata Keterangan

Menggunakan Metode Knowledge Graph [tesis]. Bogor (ID): Institut

Pertanian Bogor.

Van Den Berg H. 1993. Knowledge Graphs and Logic: One of Two Kinds.

[Dissertation], Enschede (NL): University of Twente

Whijono Hs. 2011. Bahasa Indonesia Mata Kuliah Pengembangan Kepribadian di

Perguruan Tinggi. Jakarta (ID): Grasindo.

Wulandari. 2008. Algoritme Pembentukan Combined Graph dan Simplified Graph dari

Dokumen Berbahasa Indonesia. [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.

Zhang L. 2002. Knowledge Graph Theory and Structural Parsing. Enschede (NL):

Twente University Press.

RIWAYAT HIDUP

Yasin Yusuf, terlahir di kota Semarang pada tanggal 5 Oktober 1986 dari

ayah bernama Masyhari dan ibu bernama Ngatinah. Semenjak duduk di SMA N 15

semarang, sudah bercita-cita menjadi pendidik dan penulis. Demi mewujudkan cita-

citanya ini, ia mengambil jurusan matematika di Universitas Negeri Semarang

(UNNES) pada tahun 2004 dan gelar sarjana pendidikan diperoleh pada tahun 2008.

Sekarang aktivitas kesehariannya adalah guru di Pondok Pesantren Daar El-Qolam

Tangerang. Prestasi yang pernah diperoleh adalah ia bersama istri Umi Auliya

pernah menjadi juara 1 tingkat nasional dalam lomba Inovasi Media Pembelajaran

yang diadakan oleh Kemendiknas. Kemudian pada tahun 2011, karya tersebut

diterbitkan oleh Visimedia Jakarta berjudul “Sirkuit Pintar, Melejitkan Kemampuan

Matematika dan Bahasa Inggris dengan metode Ular Tangga”. Melalui buku ini,

Sirkuit Pintar diteliti di berbagai perguruan tinggi di Indonesia.

ANALISIS PEMBENTUKAN POLA GRAF PADA KALIMAT … · 3 Bagan kalimat majemuk bertingkat dengan klausa...

Documents

Transcript of ANALISIS PEMBENTUKAN POLA GRAF PADA KALIMAT … · 3 Bagan kalimat majemuk bertingkat dengan klausa...