Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian Word Graph Studi literatur awal

3 Penelitian KG pada teks berbahasa Indonesia telah dilakukan oleh beberapa peneliti di Departemen Matematika dan Departemen Ilmu Komputer Institut Pertanian Bogor, antara lain rekayasa memahami teks menggunakan metode KG dalam bahasa Indonesia Hulliyah 2007, penentuan chunk indicators yang digunakan sebagai petunjuk dalam menganalisis teks berbahasa Indonesia Rusiyamti 2008. Selain itu, penelitian pembentukan word graph kata pada bahasa Indonesia menggunakan teori KG juga telah dilakukan, yaitu: kata benda Saleh 2009, kata sifat Rahmat 2009, kata kerja Muslik 2009, preposisi Anggraeni 2009, kata keterangan Samba 2010 dan konstruksi pola word graph frasa kata Mahmuda 2010. Penelitian-penelitian tersebut di atas belum memadai untuk terbentuknya sebuah metode untuk membaca teks berbahasa Indonesia oleh mesin atau komputer, apalagi untuk penerapannya dalam bentuk software komputasi sebab masih banyak konsep dan aturan pada struktur bahasa Indonesia yang belum dianalisisdibentuk word graph-nya. Perancangan aturan untuk semua konsep pada struktur bahasa Indonesia agar terciptanya suatu word graph bukanlah hal mudah, melainkan perlu kerja keras dan waktu yang tidak sedikit. Oleh karena itu, penulis tertarik melakukan penelitian tentang KG dengan membatasinya pada aturan pembentukan word graph frasa keterangan bahasa Indonesia sebab aturan pembentukan word graph pada frasa keterangan ini belum dilakukan penganalisisan secara khusus oleh peneliti-peneliti sebelumnya.

1.2 Tujuan Penelitian

Penelitian ini bertujuan : 1 melakukan identifikasi dan analisis frasa keterangan adverbia pada bahasa Indonesia, 2 membuat aturan pembentukan word graph frasa keterangan adverbia pada bahasa Indonesia, 3 melakukan pengujian aturan word graph untuk frasa keterangan adverbia pada bahasa Indonesia. 4

1.3 Manfaat Penelitian

Penelitian ini akan menghasilkan word graph frasa keterangan yang bermanfaat untuk melengkapi aturan yang sudah diperoleh dari hasil penelitian sebelumnya dalam menganalisis wacanateks berbahasa Indonesia. Aturan word graph frasa keterangan yang diperoleh direpresentasikan hasilnya dalam bentuk graf. 5 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada bagian ini dijelaskan beberapa definisi, teori dan konsep yang akan digunakan untuk pembahasan bab-bab selanjutnya. 2.1 Frasa Keterangan 2.1.1 Definisi Frasa Keterangan Frasa keterangan pada bahasa Indonesia baku merupakan pengembangan dari kata keterangan Alwi et al. 2003. Secara gramatik, frasa keterangan terdiri atas frasa dan kata keterangan. Frasa adalah kesatuan yang terdiri atas dua kata atau lebih, yang masing-masingnya mempertahankan makna dasar katanya, sementara gabungan itu menghasilkan suatu relasi tertentu, dan tiap kata pembentuknya tidak bisa berfungsi sebagai subjek dan predikat dalam konstruksi itu Keraf 1991. Kata keterangan atau adverbia adalah kelas kata yang memberikan keterangan kepada kata lain, seperti kata kerja verba dan kata sifat adjektiva yang bukan kata benda nomina. Contoh adverbia misalnya sangat, amat, tidak. Dari segi bentuknya kata keterangan dapat dibagi menjadi dua golongan besar, yaitu 1 kata keterangan tunggal, dan 2 kata keterangan gabungan. Kata keterangan tunggal dapat dirinci lagi berupa kata dasar, kata berafiks, dan kata ulang, contohnya: banyak kata dasar, mestinya kata berafiks, dan kadang- kadang kata ulang. Di pihak lain, kata keterangan gabungan bentuknya berupa kelompok kata yang tidak mempunyai predikat sehingga kata ini disebut juga sebagai frasa keterangan. Contoh: belum lagi, kadang kala, acapkali, hampir selalu, seringkali dan lagi pula Finoza 2009.

2.1.2 Struktur Frasa Keterangan

Frasa keterangan merupakan kelompok kata yang berfungsi menerangkan predikat yang berupa verba atau adjektiva, selain itu ternyata frasa adverbia dapat menerangkan frasa preposisional, dan dapat juga menerangkan seluruh kalimat Alwi et al. 2003. Inti dari frasa keterangan adalah kata keterangan yang membentuk frasa keterangan itu sendiri, sehingga makna frasa keterangan sama dengan makna kata keterangan Finoza 2009. 6 Berdasarkan perilaku semantisnya kata keterangan sebagai inti frasa keterangan dapat mengungkapkan delapan jenis arti. Setiap jenis arti menggambarkan makna yang disandangnya Alwi et al. 2003. Makna frasa keterangan berdasarkan perilaku semantisnya tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut: 1. Makna kualitatif Makna kualitatif menggambarkan makna yang berhubungan dengan tingkat, derajat dan mutu dari inti frasa keterangan. 2. Makna kuantitatif Makna kuantitatif menggambarkan makna yang berhubungan dengan jumlah. 3. Makna limitatif Makna limitatif menggambarkan makna yang berhubungan dengan pembatasan dari inti frasa keterangan. 4. Makna frekuentatif Makna frekuentatif menggambarkan makna yang berhubungan dengan tingkat kekerapan terjadinya sesuatu yang diterangkan kata keterangan itu. 5. Makna kewaktuan Makna kewaktuan menggambarkan makna yang berhubungan dengan saat terjadinya peristiwa yang diterangkan kata keterangan itu. 6. Makna kecaraan Makna kecaraan menggambarkan makna yang menjelaskan suatu peristiwa karena tanggapan si pembicara atas berlangsungnya peristiwa tersebut. 7. Makna kontrastif Makna kontrastif menggambarkan pertentangan dengan makna kata atau hal yang dinyatakan sebelumnya. 8. Makna keniscayaan Makna keniscayaan menggambarkan makna yang berhubungan dengan kepastian tentang kelangsungan atau terjadinya hal atau peristiwa yang dijelaskan kata keterangan itu. 7

2.2 Knowledge Graph

Knowledge graph atau KG merupakan suatu pendekatan baru dalam perkembangan ilmu pengetahuan yang dapat digunakan untuk menyatakan dan memahami bahasa manusia ke bentuk yang lebih sederhana dengan bantuan aplikasi komputer dengan lebih memfokuskan pada aspek semantik daripada aspek sintatik. KG terdiri atas suatu himpunan verteks V yang tidak berlabel disebut token dan dinyatakan dengan persegi Hoede 2003. Menurut Hoede dan Nurdiati 2008 KG biasanya merupakan graf gabungan edge dan arc yang diberi label dan dinyatakan dengan garis dan garis berarah. Pada prinsipnya komposisi dari knowledge graph terdiri atas concept token, type, dan name dan relationship. 2.2.1 Concept Menurut Zhang 2002 concept adalah komponen terpenting dalam pemikiran manusia. Concept dapat menjadi tata cara dalam membentuk suatu pengertian dari yang khusus ke bentuk umum atau sebaliknya. Concept dibedakan menjadi tiga jenis yaitu token, type, dan name Berg 1993. Token merupakan concept yang dipahami oleh seseorang menurut cara pandangnya masing-masing, sehingga token bersifat subjektif. Sebuah token dalam KG direpresentasikan dengan simbol “”. Dalam metode KG segala sesuatu akan dihubungkan dengan token Berg 1993. Type bersifat objektif dan merupakan concept yang berbentuk informasi umum dari kesepakatan yang dibuat sebelumnya Zhang 2002. Name adalah suatu yang bersifat individual Berg 1993. Sebagai contoh “melati” adalah sebuah name yaitu nama dari sebuah bunga.

2.2.2 Relations

Relations pada KG merupakan ontologi. Ontologi adalah gambaran dari beberapa konsep dan relasi antar-concept yang bertujuan mendefinisikan ide-ide yang merepresentasikan concept, relasi dan logikanya. Berdasarkan ontologi yang dimiliki inilah maka KG dapat memahami bahasa alami natural language Anggraeni 2009. Hal ini diperlukan untuk mengekspresikan arti dari suatu kalimat. Ontologi word graph terdiri atas token yang dinyatakan dengan node, 8 9 binary relations, dan 4 frame relations. Menurut Zhang dan Hoede 2000, penjelasan dari ontologi dalam teori KG tersebut sebagai berikut: 1 Relasi Alikeness ALI Relasi alikeness disingkat dengan ALI yang berasal dari kata ALIKE berarti sama atau mirip. Relasi ALI digunakan untuk menghubungkan sebuah type dengan token Zhang 2002. Contoh type adalah kembang, maka word graph dari kata kembang yaitu: Gambar 1 Contoh penggunaan relasi Alikeness ALI. 2 Relasi Causality CAU Relasi causality CAU antara dua buah token dilambangkan dengan garis berarah dan digunakan untuk menghubungkan dua token yang memiliki hubungan sebab akibat. Untuk struktur yang kompleks CAU digunakan untuk menghubungkan dua token yang memiliki hubungan, pelaku, alasan, maksud, alat dan hasil. Dalam Zhang 2002 disebutkan bahwa relasi CAU dapat digunakan untuk menghubungkan dua concept yang terdiri atas kata kerja, yaitu untuk menghubungkan subjek dengan predikat atau predikat dengan objek. Contoh: Dede minum. Kalimat tersebut dapat dinyatakan dengan word graph berikut: Gambar 2 Contoh penggunaan relasi Causality CAU. 3 Relasi Equality EQU Relasi Equality EQU digunakan untuk menghubungkan sebuah name dengan token. Contoh: mawar adalah name dari bunga. Relasi EQU juga dapat ALI ALI CAU ALI kembang Dede minum EQU orang 9 difungsikan untuk menjelaskan concept yang setara atau sama, mengekspresikan dua hal yang identik. Berikut ini graf dari penggunaan relasi EQU. Gambar 3 Contoh penggunaan relasi Equality EQU. Logika matematika EQU diformulasikan dengan jika A EQU B, maka A=B. EQU menyatakan kata hubung sama dengan atau pada bahasa Indonesia EQU dapat berarti adalah dan merupakan. Gambar 4 Contoh penggunaan relasi EQU untuk merepresentasikan A = B. 4 Relasi Subset SUB Jika ada dua token menyatakan suatu word graph, dan token yang satu merupakan bagian dari token yang lain, maka kedua token tersebut dihubungkan dengan relasi SUB. Contoh: jengger SUB ayam. Contoh tersebut mengekspresikan jengger ayam yang berarti jengger merupakan bagian dari anggota tubuh ayam. Pernyataan tersebut dinyatakan pada gambar berikut: Gambar 5 Contoh penggunaan relasi Subset SUB. Relasi SUB pada dasarnya adalah menggambarkan satu bagian dari sebuah concept yang utuh sehingga fungsi SUB berkaitan erat dengan concept kepemilikan, artinya a adalah milik atau bagian dari b. SUB B ALI EQU ALI EQU ALI mawar bunga A jengger ALI ALI ayam 10 5 Relasi Disparateness DIS Relasi Disparateness DIS digunakan untuk menyatakan relasi antara dua token yang tidak mempunyai satu elemen yang sama satu dengan yang lainnya. Relasi ini juga dapat digunakan untuk menyatakan kata “berbeda”, misalnya padi berbeda dengan jagung, kalimat tersebut dapat dinyatakan dengan word graph berikut. Gambar 6 Contoh penggunaan relasi Dispareteness DIS. 6 Relasi Ordering ORD Relasi Ordering ORD menyatakan bahwa dua benda memiliki urutan tertentu satu dengan lainnya, baik urutan waktu maupun tempat. Relasi ini digunakan untuk membandingkan urutan dua benda dan dapat juga digunakan untuk mengungkapkan hubungan “ ” yang dikenal dalam matematika A B A lebih kecil dari B . Misalnya “ dari hari ini sampai besok” dapat dinyatakan dengan word graph berikut. Gambar 7 Contoh penggunaan relasi Ordering ORD. 7 Relasi Attribution PAR Relasi Attribution PAR digunakan untuk menjelaskan bahwa satu elemen berkaitan dan memiliki sifat elemen lainnya. Misalnya tanaman hias. Kata hias merupakan atribut dari tanaman, dinyatakan dengan word graph berikut. Gambar 8 Contoh penggunaan relasi Attribution PAR. Relasi PAR juga digunakan untuk menghubungkan satuan seperti waktu, panjang, temperatur, berat, umur, dan lain-lain. PAR ALI hias ALI hari ini ALI padi ALI DIS jagung ALI ORD ALI besok tanaman 11 8 Relasi Informational Dependency SKO Relasi SKO menyatakan hubungan jika suatu token bergantung pada token yang lainnya. Contohnya rajin pangkal pandai. Dapat dinyatakan dengan word graph berikut. Gambar 9 Contoh penggunaan relasi Informational Dependency SKO. 9 Ontologi F Focus Ontologi F digunakan untuk menunjukkan fokus dari suatu graf Nurdiati Hoede 2009. Pada penelitian ini fokus disimbolkan dengan persegi yang dihitamkan. Fokus menunjukkan intisari dari suatu pernyataan misalnya untuk menyatakan word graph “ibu menelepon saya” dengan fokus “ibu” dinyatakan sebagai berikut: Gambar 10 Contoh penggunaan ontologi F. Terdapat empat frame relations dari ontologi KG yaitu: 1. Focusing on a situation : FPAR 2. Negation of a situation : NEGPAR 3. Possibility of a situation : POSPAR 4. Necessity of a situation : NECPAR Jika suatu graf merepresentasikan suatu pernyataan, misalkan p, yang dinyatakan dengan frame, maka graf dari negasi p dapat dinyatakan dengan graf yang sama dan diberi frame relasi NEGPAR, graf possibility dari p dinyatakan SKO pandai ALI rajin ALI CAU ALI CAU ALI ibu ALI ALI telepon saya menelepon 12 dengan graf yang sama dan diberi frame dengan relasi POSPAR, graf necessity dari p dinyatakan dengan graf yang sama dan diberi frame dengan relasi NECPAR Zhang 2002. Untuk lebih jelasnya dapat digambarkan sebagai berikut: Gambar 11 Empat frame relations. Misalkan p : hari ini hujan, maka dari Gambar 11 secara berurutan menunjukkan graf dari pernyataan bahwa: hari ini hujan, tidak benar hari ini hujan, mungkin hari ini hujan, dan seharusnya hari ini hujan.

2.3 Word Graph

Dalam teori KG setiap kata berhubungan dengan sebuah word graph yang menyatakan arti dari kata dan disebut dengan semantic word graph, selanjutnya sebuah kata memiliki jenis khusus seperti kata benda atau kata kerja, dan aturan- aturan lain pada jenis bahasa yang berhubungan dengan beberapa kata lainnya. Word graph merupakan graf dari kata dan dapat dinyatakan sebagai graf berarah digraph yang diberi label. Gabungan beberapa word graph dari beberapa kata dalam suatu kalimat menghasilkan sentence graph. Beberapa kalimat yang digabungkan dalam sebuah teks menghasilkan text graph, dan memuat pengetahuan yang terkandung dalam suatu teks Hoede Nurdiati 2008. p NEG p POS p NEC p 13 3 METODE PENELITIAN Pada bab ini akan dibahas tahapan yang akan dilakukan pada penelitian ini. Tahapan-tahapan tersebut yaitu:

3.1 Studi literatur awal

Studi literatur awal dilakukan untuk mencari dan mengumpulkan semua materi yang sesuai dengan topik yang diteliti yaitu bahan pustaka yang berhubungan dengan frasa keterangan dan knowledge graph KG.

3.2 Identifikasi dan analisis frasa keterangan