Penguraian Kata Pada Kalimat Dalam Bahas

Penguraian Kata Pada Kalimat Dalam Bahasa Komering Rasuan
Berdasarkan Kaidah Bahasa Indonesia
Menggunakan Teori Automata

Julianisya Tri Parasta
Jurusan Teknik Informatika Universitas Sriwijaya
Palembang, Indonesia
Jl. Raya Palembang-Prabumulih Km.32 Indralaya Ogan Ilir 30662
Telp. (0711) 7072729

Abstract— Untuk mengerti suatu bahasa, bahasa tersebut dapat

dipelajari pada level-level pembelajaran yang berbeda, salah
satunya adalah pada level sintaksis. Level sintaksis dalam analisa
linguistik difokuskan dengan bagaiamana kumpulan kata-kata
saling menyusun membentuk suatu konstruksi [1]. Teori
automata yang digunakan dalam penelitian ini adalah ShiftReduce Parsing dan pengaplikasian pohon penurunan sebagai
hasil parsing dari suatu kalimat. Jenis kalimat yang diolah
berupa kalimat yang hanya mengacu pada sintaks nya secara
gramatikal dan hanya sebatas satu kalimat positif formal
sederhana dan keluarannya berupa bentuk penurunan kalimat

menggunakan pohon penurunan. Jenis bahasa yang diproses
dalam penelitian ini adalah bahasa daerah Komering Rasuan.
Jenis bahasa daerah yang digunakan dapat beragam selama
masih memiliki sintaksis yang sama dengan kaidah Bahasa
Indonesia, meskipun demikian, masih diperlukan beberapa
pengembangan lebih lanjut untuk mengolah bentuk kalimat yang
lebih kompleks.
Keywords- bahasa Komering Rasuan, bahasa Indonesia, Shiftreduce parsing, pohon parsing, automata

I.

PENDAHULUAN

Bahasa Komering adalah bahasa keseharian yang dipakai
oleh masyarakat yang berdomisili di sepanjang sungai
Komering,
Sumatera
Selatan.
Tiap
desa

dalam
mempergunakan bahasanya memang sebagian memiliki
sedikit perbedaan katanya, termasuk juga di desa Rasuan,
tetapi tetap pada satu bahasa induk yaitu bahasa Komering [4].
Di sumatera Selatan sendiri terdapat banyak sekali bahasa
daerah yang berlainan kosakatanya.
Kurangnya pembelajaran mengenai bahasa daerah
Komering mapun bahasa daerah lainnya akan mengaburkan
kebudayaan asli Indonesia yang semakin lama semakin
digeser oleh kebudayaan barat yang modern. Karena itu ada
perlunya mempelajari bahasa daerah guna pelestarian
kebudayaan. Selain itu, mutasi para pekerja baik dari
departemen-pemerintahan maupun tenaga kerja lain yang
ditempatkan di desa Komering Rasuan tentunya membutuhkan

pembelajaran khusus mengenai bahasa daerah ini guna dapat
membangun komunikasi dengan masyarakat asli Komering
Rasuan.
Untuk mengerti suatu bahasa, bahasa tersebut dapat
dipelajari pada level-level pembelajaran yang berbeda, salah

satunya adalah pada level sintaksis. Level sintaksis dalam
analisa linguistik difokuskan dengan bagaiamana kumpulan
kata-kata saling menyusun membentuk suatu konstruksi [1].
Setiap bahasa didasarkan pada sebuah kosa kata. Elemenelemennya biasanya disebut dengan kata; dalam bahasa
formal, mereka disebut dengan simbol (dasar).
Berdasarkan pembelajaran berdasarkan sintaksnya,
sejumlah deret kata akan disebut benar jika kalimat yang
terbentuk tersusun dengan baik. Suatu kalimat dapat dikatakan
kalimat jika memiliki unsur minimal subjek dan predikat..
Adanya susunan subjek, predikat, objek dan lainnya akan
membentuk suatu standar struktur kalimat itu sendiri. Klen D
dan Manning C (2001) menggunakan Tree-bank Universitas
Pensylvania sebagai tag standar simbolisasi sintaks bahasa
natural yang mereka teliti[7].
Bahasa komering Rasuan merupakan bagian dari bahasa
Indonesia, maka bentuk kalimat formal dari bahasa komering
itu sendiri berdasarkan pada struktur bahasa Indonesia,
sedangkan kalimat dalam bahasa Indonesia sedikitnya harus
memiliki unsur subjek dan predikat.
Dalam ilmu komputer dikenal suatu ilmu yang disebut

dengan otomata atau automana. Teori automata dapat
digunakan sebagai salah satu solusi dalam masalah pengolahan
bahasa natural, yaitu dengan menggunakan pohon penurunan
untuk menghasilkan parsing dari suatu kalimat. Banyak
penelitian Bahasa natural dan bergabai macam buku linguistik
yang menggunakan pohon parsing. Ratnapharki(1999)[10],
Utami(2007)[13], dan beberapa penelitian bahasa natural
lainnya kerapkali menggunakan pohon parsing sebagai
pemodelan struktur kalimat bahasa natural. Sedangkan sebelum
dapat membentuk pohon penurunan, Shift-Reduce Parser
digunakan oleh Ratnapharki(1999)[11], Nivre(2004)[9] dan

Sagae K, Livre A (2006)[13] sebagai pengolah leksikal input
suatu kelompok kata.
II.

STRUKTUR KALIMAT BAHASA INDONESIA

A. Sintaksis
Sintaksis mencakup dua hal, yaitu studi tentang bagaimana

kata-kata membentuk kalimat dan pokok-pokok aturan yang
mengatur pembentukan kalimat. Sintaksis mencakup hubungan
antar kata, frase, ataupun klausa dalam kalimat serta aturanaturan yang terlibat[3]. Sintaksis membicarakan penataan dan
pengaturan kumpulan kata kedalam satuan yang lebih besar,
yang disebut satuan-satuan sintaksis yaitu: kata, frase, klausa,
kalimat, dan wacana. [2][3]. Aturan-aturan dalam sintaksis
suatu bahasa dapat digunakan ke dalam bentuk algoritma
parsing [1].
B. Kelas Kata dalam Bahasa Indonesia
Banyak penelitian linguistik mengenai kelas kata dalam
bahasa Melayu dan Indonesia, sehingga penulis menggunakan
salah satu hasil penelitian kelas kata bahasa Melayu dan
Indonesia yang menyimpulkan sebagian besar hasil penelitian
linguistik sebelumnya mengenai kelas kata. Berikut ini adalah
kelas kata dalam bahasa Indonesia [6];
1. Verba (V)
Sebuah kata dapat dikatakan suatu Verba dari perilakunya
dalam suatu frase, yaitu kemungkinan untuk didampingi
partikel tidak dalam konstruksinya dan tidak dapat didampingi
dengan partikel di, ke, dari, sangat, lebih, atau agak.

2. Ajektiva (A)
Ajektiva adalah kategori yang ditandai oleh beberapa
kemungkinan:
1) Bergabung dengan partikel tidak,
2) Mendampingi nomina,
3) Didampingi partikel seperti lebih, sangat, agak,
4) Mempunyai ciri-ciri morfologis tertentu
5) Dapat dibentuk menjadi nomina dengan konfiks kean.
3. Nomina (N)
Nomina adalah kategori yang secara sintaksis tidak
mempunyai potensi untuk bergabung dengan partikel tidak dan
mempunyai potensi untuk didahului oleh patikel dari.
4. Pronomina (Pron)
Pronomina adalah kategori yang berfungsi untuk
menggantikan nomina. Pronomina tidak bisa memiliki afiks,
tetapi dalam beberapa di antaranya bisa direduplikasikan. Kata
pronomial dapat dijadikan frase pronomial misalnya aku ini,
kamu sekalian, mereka semua, dan lain-lain.
5. Numeralia (Num)
Dalam konstruksi sintaksis, numeralia dapat mendampingi

nomina. Numeralia mempunyai potensi untuk mendampingi
numeralia lain dan tidak dapat bergabung dengan tidak atau
sangat.
6. Adverbia (Adv)
Adverbia adalah kategori yang dapat mendampingi
ajektiva, numeralia, atau proposisi dalam konstruksi sintaksis.

7. Interogativa (Intg)
Interogativa adalah kategori dalam kalimat interogatif yang
berfungsi menggantikan sesuatu yang ingin diketahui oleh
pembicara atau mengukuhkan apa yang telah diketahui
pembicara.
8. Demonstrativa (Dem)
Demonstrativa adalah kategori yang berfungsi untuk
menunjukkan sesatu di dalam maupun di luar wacana.
9. Artikula (Art)
Artikula dalam bahasa Indonesia adalah kategori yang
mendampingi nomina dasar, pronomina. Artikula berupa
pertikel, sehingga tidak dapat berafiksasi.
10. Preposisi (Prep)

Preposisi adalah kategori yang terletak di depan kategori
lain (terutama nomina) sehingga terbentuk frase.
11. Konjungsi (Konj)
Konjungsi adalah kategori yang berfungsi untuk meluaskan
satuan yang lain dalam konstruksi hipotaktis, dan selalu
menghubungkan dua satuan lain atau lebih dalam
konstruksinya.
12. Interjeksi (Intj)
Interjeksi adalah kategori yang bertugas mengungkapkan
perasaan pembicara, dan secara sintaktis tidak berhubungan
dengan kata-kata lain dalam ujaran. Interjeksi selalu
mendahului ujaran sebagai teriakan yang lepas atau berdiri
sendiri.
C. Pohon Penurunan (Parse Tree )

Suatu pohon (tree) adalah suatu graph terhubung tidak
sirkuler yang memiliki satu simpul (node)/vertex disebut akar
(root) dan dari situ memiliki lintasan ke setiap simpul [5].
Pohon penurunan merupakan pohon yang menunjukkan esensi
suatu asal mula[5]. Pohon penurunan (derivation tree/parse

tree) berguna untuk memperoleh suatu string (untai) dengan
cara menurunkan simbol-simbol variabel menjadi simbolsimbol terminal. Setiap simbol variabel akan diturunkan
menjadi terminal sampai tidak ada yang belum tergantikan.
Sebagai contoh, kita perhatikan kalimat “cat sleeps”. Kata
“cat” adalah subyek dan “sleeps” adalah predikat. Kalimat ini
kepunyaan suatu bahasa yang mungkin di definisikan dengan
sintaksis berikut ini.
< kalimat > ::= < subyek > < predikat >
< subyek > ::= cat | dog
< predikat >::= sleeps | eat
Arti dari tiga baris di atas adalah sebagai berikut:
1.Kalimat tersusun atas subyek di ikuti dengan predikat.
2.Subyek dapat berupa kata “cat” atau kata “dog”.
3.Predikat dapat berupa kata “sleeps” atau “eats”.
Dengan demikian sebuah kalimat dapat di turunkan dari
simbol awal (starting symbol) dengan menerapkan
aturan penggantian secara berulang. Bentuk utama ,
dan disebut dengan simbol non-terminal,
kata cat,dog, sleeps dan eat disebut dengan simbol terminal dan
aturannya disebut aturan produksi. Simbol ::= dan | disebut

dengan simbol mata.
Jika, untuk ringkasnya, kita menggunakan sebuah huruf
kapital untuk menandai simbol non terminal dan huruf lower

case untuk menandai simbol terminal, maka contoh di atas
dapat di tulis sebagai:
CONTOH 1
S ::= AB
A ::=x | y
B ::=z | w
dan bahasa yang di definisikan dengan sintaksis di atas
terdiri atas empat kalimat: xz, yz, xw, yw.
Aplikasinya pada kalimat bahasa Inggris yang pertama
harus diketahui adalah makna dari suatu kata dalam bahasa
Inggris, misalkan kata ”cat”, apakah termasuk kata benda, kata
kerja atau kata keterangan? Untuk itu disusunlah deskripsi kata
ataupun frasa seperti yang digunakan oleh Marcus(1993) dan
Klein(2001) yang disebut dengan Pensylvania Tree Bank [7][8]
Dicontohkan suatu kalimat: ”cat sleeps on the floor”, maka
parsing yang didapat berdasarkan tabel PenTreeBank menjadi:

S :=
:= NP
:= VBZ PP
NP := NN | DT NN
PP := IN NP
NN := cat
VBZ := sleeps
IN := on
DT := the
NN := floor
Lalu penggambaran pohon parsing yang terbentuk menjadi:
S

< subject>

< predicate>

NP

VBZ

NN

sleeps

Cat

umum dipakai dan paling unggul. SR parsing digunakan
sebagai peruntun token dan membentuk barisan produksi untuk
membangun pohon parse (parse tree). SR Parsing
menggunakan tumpukan (stack) guna menjaga urutan masingmasing token.
Tiap langkah dalam SR parsing terdapat dua langkah dasar
[11][12]: operasi shift, yang merupakan operasi penambahan
kata dari kalimat masukan pada elemen teratas stack yang
sering disebut sebagai top. Dan operasi reduce yang merupakan
operasi pemindahan elemen top pada stack dan menggantinya
dengan elemen baru yang berupa grammar rule sesuai
informasi elemen yang digantikan tersebut. Langkah dasar dari
Shift Reduce Parser dapat dijabarkan sebagai berikut:
1.Di awali dengan kalimat yang akan di urai per token
kedalam bentuk stack
2.Hingga stack kosong, lakukan:
1.Scan melalui input sampai dikenali sesuatu yang
sesuai dengan RHS dari salah satu aturan produksi (ini
disebut handle)
2.Terapkan aturan produksi secara terbalik, yaitu,
menggantikan RHS dari aturan yang muncul dalam
bentuk sentensial dengan LHS aturan (tindakan yang
dikenal sebagai reduce)
Pada langkah 2.1 "shift" simbol input ke satu sisi (LHS);
maka parser yang beroperasi dengan berulang kali dengan
menerapkan langkah 2,1 dan 2,2 dikenal sebagai parser shiftreduce.
Operasi SR parsing ini menggunakan dua stack, RHS
(Right Handle Stack) yang menyimpan masukan kalimat yang
telah dipecah manjadi urutan token dan disimpan dalam bentuk
stack, serta LHS (Left Handle Stack) yang menampung hasil
operasi (shift dan reduce) dari token pada RHS.

PP

NP

IN

on

DT

NN

the

floor

Gambar 1. Parsing Tree untuk Kalimat ”cat sleeps on
the floor”
Jadi dari hasil penurunan menggunakan parse tree
didapatkan S((NP(NN = cat))((VBZ =
sleeps)(PP((IN = on)(NP(DT = the)( NN = floor)))). Parsing
dapat dilakukan dengan berbagai macam cara: Bottom-up
Parsing, Top-down Parsing atau pendekatan dinamik seperti
chart Parsing atau algoritma CYK.
D. Shift Reduce Parsing

Shift-Reduce Parsing (SR Parsing) merupakan teknik
parsing yang termasuk kategori bottom-up parsing yang paling

Gambar 2. Contoh ilustrasi SR parsing pada kalimat
berbahasa Inggris.
III.

SHIFT-REDUCE PARSING SEBAGAI PEMERIKSA SINTAKS

Pemeriksaan sintaks pada pola yang terbentuk dari
sekumpulan kata memegang kendali penting pada perangkat
lunak ini. Jika sekumpulan kata yang dimasukkan dapat
diterima sebagai suatu kalimat secara sintaksnya, maka hasil
akhir dari perangkat lunak yang akan dibangun akan didapat,
yaitu
berupa
visualisasi
pohon
penurunan
yang

menggambarkan struktur kalimat berdasarkan sintaksnya.
Sebaliknya, jika sekumpulan kata tersebut menurut sintaks-nya
tidak diterima sebagai suatu kalimat, maka hasil akhir berupa
visualisasi pohon penurunan tidak dapat ditampilkan.
Secara umum, dalam algoritma Shift-Reduce Parsing
memiliki 4 aksi sebagai berikut:
1. Shift – menambah satu elemen (token yang didapat
dari masukan) pada stack.
Aksi Shift hanya berupa pemindahan (shifting) item
pertama (bagian teratas dalam tumpukan kata, dalam hal ini
per-item¬ berupa satu buah kata) dari RHS (Right Handle
Stack) ke LHS (Left Handle Stack)
2. Reduce – menghapus elemen teratas pada LHS dan
menggantinya dengan menambah satu elemen nonterminal
yang sesuai.
3. Accept – mengenali kalimat jika hanya terdapat
simbol root dan masukan kosong
4. Error – terjadi jika tiga poin di atas tidak mungkin
dilakukan lagi, yang mengartikan bahwa masukan bukan
berupa kalimat
Jika LHS kosong, maka hanya aksi Shift yang dapat
dilakukan. Jika RHS kosong, hanya aksi Reduce yang
dilakukan. Jika RHS dan LHS tidak kosong, maka terdapat
kemungkinan aksi yang terjadi adalah keduanya, dan pemroses
harus memberikan satu kondisi untuk menenentukan aksi yang
dilakukan. Jika Aksi yang dilakukan adalah Reduce, maka
ditentukan suatu non-terminal (dalam hal ini rule) apa yang
harus ditambah ke dalam LHS menggantikan item teratas dari
LHS itu sendiri. Jika aksi yang dilakukan Shift, maka akan
terbentuk suatu node terminal baru sebagai leaf dari pohon
parsing dan akan terbentuk subtree baru.
Dalam perancangan perangkat lunak ini, masukan yang
berupa kumpulan kata dalam bahasa Komering Rasuan akan
diartikan terlebih dahulu ke dalam bahasa Indonesia dan
kemudian aturan sintaks yang digunakan adalah sintaks bahasa
Indonesia.
A. Pengaplikasian Algoritma Shift-Reduce Parser

Ditentukan rule sintaks sebagai berikut:
E->S P|S P O|S P K|SPOK
S->FN|N
P->FV|V|FAdj|Adj|FNum
O->FN|N
K->FPrep
FN->N|FN N|FN Dem|FN V|FN Adj|Adv FN|FN Num
FV->V|Adv FV|FV Adv|FV N|FV Adj
FAdj-> Adj|FAdj Adj|FAdj N|FAdj Adv|Adv Fadj|Fadj V
FPrep->Prep FN|Prep N|FPrep FN
FNum->Num N|Num Num|FNum N|FNum Num
Dimisalkan masukan beberapa kumpulan kata:
indok mongan kan (ibu makan nasi),
Dengan berdasarkan pada data kamus, didapat hasil
sebagai berikut:
indok;ibu;N
mongan;makan;V
kan;nasi;N

Skema dasar shift-reduce pada kalimat ‘indok mongan kan’
dapat dilihat pada gambar 3.

Gambar 3. Skema dasar Shift-Reduce Parsing pada kalimat
“indok mongan kan”
Berikut digambarkan skema aksi reduce pada
implementasi Shift Reduce Parser dengan penggunaan stack
temporer serta modifikasi pada algoritmanya.

Gambar 4. Proses Reduce (posisi LHS) dalam

Proses parsing kalimat ‘indok mongan kan’
IV.

HASIL PENGUJIAN

Pengujian perangkat lunak yang dibangun dilakukan
dengan memasukkan lima puluh sampel kalimat yang tidak
memperhatikan semantik atau maknanya tetapi hanya pada
sintaks atau susunan kata-kata nya saja (secara gramatikal).
Kalimat yang akan diproses berupa satu kalimat positif formal
sederhana dan keluarannya berupa bentuk penurunan kalimat
menggunakan pohon penurunan. Bahasa yang digunakan
adalah bahasa Komering Rasuan dan Bahasa Indonesia sebagai
translasi dan standar aturan bahasanya. Contoh hasil
pemeriksaan sintaks dapat dilihat pada tabel 1.

Tabel 1. Contoh Hasil Uji Sintaks
Kalimat

indok mongan
(ibu makan)
indok ku mongan
(ibu ku makan)
indok mongan kan
(ibu makan nasi)
indok ku mongan kan
(ibu ku makan nasi)
indok mongan dija
(ibu makan di sini)
indok ku mongan dija
(ibu ku makan di sini)
indok nganik iwak saluwang
(ibu makan ikan seluang)
indok ku nganik iwak saluwang
(ibu ku makan ikan seluang)
indok ku nganik iwak saluwang dija
(ibu ku makan ikan seluang di sini)
kucing turuy
(kucing tidur)
kucing adik turui di lantai
(kucing adik tidur di lantai)
adik bangun kamawasan
(adik bangun kesiangan)
adik bulajar di sikolah
(adik belajar di sekolah)
adik lapah bumain layangan
(adik pergi bermain layang-layang)
mamang ngawil iwak
(paman memancing ikan)
mamang ngawil ti sungai
(paman memancing di sungai)
mamang ampai mulang
(paman baru pulang)
mamang ampai mulang ngawil
(paman baru pulang memancing)
mamang ampai mulang ngawil di sungai
(paman baru pulang memancing di sungai)
ombai mulang ti tiyuh
(nenek pulang ke desa )
pungu ku sakik
(tangan ku sakit)
pungu ku gatol tikotok agas
(tangan ku gatal digigit nyamuk)
pungu ku gatol tikotok agas bingsina
(tangan ku gatal digigit nyamuk semalam)
pungu adik ku gatol tikotok agas bingsina
(tangan adik ku gatal digigit nyamuk semalam)
mamang ngusung punti
(paman membawa pisang)
mamang ngusung punti jak kobun
(paman membawa pisang dari kebun)
ayah lapah cakak mubil
(ayah pergi naik mobil)
ayah lapah cakak mubil ti kantur
(ayah pergi naik mobil ke kantor)
kami mongan kan di warung
(kami makan nasi di warung)
bibik ambasuh pinggan di pawon
(bibi mencuci piring di dapur)
bibik ambasuh pinggan di pawon dalu
(bibi mencuci piring di dapur tengah malam)
adik bulajar toka dibingi
(adik belajar sampai malam)
dia nagih hutang bongis nihan
(dia menagih hutang kejam sekali)
indok mawai pakaian
(ibu menjemur pakaian)

Hasil Uji Sistem

Struktur yang Didapat

Diterima

S(indok) P(mongan)

Diterima

S(indok ku) P(mongan)

Diterima

S(indok) P(mongan) O(kan)

Diterima

S(indok ku) P(mongan) O(kan)

Diterima

S(indok) P(mongan) K(dija )

Diterima

S(indok ku) P(mongan) K(dija )

Diterima

S(indok) P(nganik) O(iwak saluwang)

Diterima

S(indok ku) P(nganik) O(iwak saluwang)

Diterima

S(indok ku) P(nganik) O(iwak saluwang) K(dija )

Diterima

S(kucing) P(turuy)

Diterima

S(kucing adik) P(turui) K(di lantai)

Diterima

S(adik) P(bangung kamawasan)

Diterima

S(adik) P(bulajar ) K(di sikolah)

Diterima

S(adik) P(lapah bumain) O(layangan)

Diterima

S(mamang) P(ngawil) O(iwak)

Diterima

S(mamang) P(ngawil) K(di sungai)

Diterima

S(mamang) P(ampai mulang)

Diterima

S(mamang) P(ampai mulang ngawil)

Diterima

S(mamang) P(ampai mulang ngawil) K(di sungai)

Diterima

S(ombai) P(mulang) K(ti tiyuh)

Diterima

S(pungu ku) P(sakik)

Diterima

S(tangan ku) P(gatol tikotok) O(agas)

Diterima

S(tangan ku) P(gatol tikotok) O(agas bingsina )

Tidak diterima

-

Diterima

S(mamang) P(ngusung) O(punti)

Diterima

S(mamang) P(ngusung) O(punti) K(jak kobun)

Diterima

S(ayah) P (lapah cakak) O (mobil)

Diterima

S(ayah) P (lapah cakak) O (mobil) K (ti kantur )

Diterima

S(kami) P (mongan) O(kan) K (di warung)

Diterima

S(bibik) P (ambasuh) O (pinggan) K (di pawon)

Tidak diterima
Diterima
Tidak diterima
Diterima

S(adik) P (bulajar ) O(toka dibi)
S(indok) P (mawai) O (pakaian)

Lanjutan Tabel 1
indok mawai pakaian dunggak hatok
(ibu menjemur pakaian di atas atap)
indok mawai pakaian dunggak hatok lombahan
(ibu menjemur pakaian di atas atap rumah)
mamangbulari ngucuk-kucuk
(paman berlari terbirit-birit)
mamang bulari ngucuk-kucuk tikaubor asu
(paman berlari terbirit-birit dikejar anjing)
mamang bulari tikaubor asu
(mamang berlari dikejar anjing)
morli miwang anduluh-duluh
(gadis menangis tersedu-sedu)
morli sina miwang anduluh-duluh
(gadis itu menangis tersedu-sedu)
ayah lapah sumbahyang
(ayah pergi sembahyang)
ayah lapah sumbahyang ti masigit
(ayah pergi sembahyang ke mesjid)
adik ku bulajar tikaruntuk
(adik ku belajar terkantuk-kantuk)
adik ku bulajar toka tikaruntuk bingsina
(adik ku belajar hingga terkantuk-kantuk semalam)
mamang ampai mulang ngawil iwak di sungai
(paman baru pulang memancing ikan di sungai)
nyak rik morli sina buiwari
(saya dengan gadis itu bersaudara)
ayuk ku mojong ticokcok
(kakak ku duduk termangu)
adik lapah bumain layangan di lapangan
(adik pergi bermain layang-layang di lapangan)
adik lapah bumain layangan toka dibi
(adik pergi bermain layang-layang sampai sore)

Diterima
Tidak diterima
Diterima

2.

-

Diterima

S(mamang) P(bulari tikaubor ) O(asu)

Diterima

S (morli) P(miwang anduluh-duluh)

Tidak diterima

-

Diterima

S (ayah) P (lapah sumbahyang)

Diterima

S (ayah) P (lapah sumbahyang) K (ti masigit)

Diterima

S (adik ku) P(bulajar tikaruntuk)

Tidak diterima
Diterima

S(mamang) P(ampai mulang ngawil) O(iwak) K(ti sungai)

Tidak diterima

-

Diterima

S (ayuk ku) P(mojong ticokcok)

Diterima

S (adik) P (lapah bumain ) O (layangan) K(ke lapangan)

Diterima

S (adik) P (lapah bumain ) O (layangan) K(toka dibi)

Tabel 2. Daftar kelemahan
1.

S(mamang) P(bulari ngucuk-ngucuk)

Tidak diterima

A. Daftar Kelemahan Perangkat lunak
No

S(indok) P (mawai) O (pakaian) K (dunggak hatok)

Kelemahan
Data atau kamus bahasa masih terbatas pada kata-kata yang
terdapat dalam kamus referensi. Input kata ganti nama orang
masih belum dapat dikenali sebagai suatu bentuk nomina.
Perangkat lunak terkadang gagal memeriksa kalimat dengan
perluasan frasa yang lebih kompleks

KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diperoleh dari penelitian ini adalah
sebagai berikut :
1. Dari sampel yang ada, persentase hasil pemesiksaan
sintaks menggunakan Shift-Reduce Parsing pada perangkat
lunak yang dibangun sebesar 84%. Dan perangkat lunak dapat
menampilkan hasil visualisasi penggambaran pohon penurunan
untuk 84% sampel yang struktur kalimatnya diterima.
2. Perancangan dan implementasi aplikasi penguraian
kata pada suatu kalimat dalam bahasa Komering Rasuan telah
berhasil dilakukan, Kata-kata dalam bahasa Komering Rasuan
dapat ditranslasikan berdasarkan kamus data yang ada.
3. Data atau kamus bahasa masih terbatas pada kata-kata
yang terdapat dalam kamus referensi. Input kata ganti nama
orang masih belum dapat dikenali sebagai suatu bentuk
nomina.
4. Jika input terdapat suatu kesalahan seperti kesalahan
eja atau kata tidak terdapat dalam kamus, maka perangkat

lunak akan berhenti melakukan pemrosesan kalimat. Begitu
pula halnya jika input secara sintaks-nya tidak dapat diterima
sebagai suatu bentuk kalimat.
DAFTAR PUSTAKA
[1]. Akrekar R, Joshi M. 2008. Natural Language Interface
Using Shallow Parsing. International Journal of Computer
Science and Applications; 5(3):70-90.
[2]. Carnie, Andrew. 2002. Syntax: A Generative Introduction,
parts 1 and 2. Oxford: Blackwell Publishers.
[3]. Chaer A. 2009. Sintaksis Bahasa Indonesia (Pendekatan
Proses). Jakarta: Rineka Cipta.
[4]. Hanie A. 2008. Kamus Bahasa Daerah Komering Rasuan:
OKU Timur Sumatera Selatan. Jakarta: Cikoro Tri
Rasuandar.
[5]. Hopcroft JE, Motwani R, Ullman JD. 2001. Introduction to
Automata Theory, Languages, and Computation. New
York: Addison Wesley.
[6]. Kardilaksana H. 2007. Kelas Kata dalam Bahasa
Indonesia. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama.
[7]. Klein D, Manning CD. 2001. Parsing with Treebank
Grammars: Empirical Bounds, Theoretical Models, and
the Structure of the Penn Treebank. Proceedings of the
39th Annual Meeting on Association for Computational
Linguistics; Toulouse, 6 Jul 2001. Morristown:
Association for Computational Linguistics. Hlm 338-345.

[8]. .Marcus MP, Santorini B, dan Marcinkiewicz MA. 1993.
Building a Large Annotated Corpus of English: The Penn
Treebank. Computational Linguistics 19(2):313-330.
[9]. Nivre, J. 2004. Incrementality in Deterministic
Dependency Parsing. In Incremental Parsing: Bringing
Engineering and Cognition Together. Workshop at ACL2004, Barcelona, Spain, July 25, 2004.
[10].Ratnapharki, A. 1999. Learning to Parse Natural Language
with Maximum Entropy Models. Journal Machine
Learning - Special issue on natural language learning;
34(1-3). February 1999 Kluwer Academic Publishers
Hingham, MA, USA. Hlm 1-28.

[11].Sagae K, Lavie A. 2006. A best-first probabilistic shiftreduce parser. COLING-ACL '06 Proceedings of the
COLING/ACL
(Association
for
Computational
Linguistics);Stroudsburg, PA, USA. ACL (Association
for Computational Linguistics). Hlm 691-698.
[12].Shieber SM. 2002. Sentence Disambiguation by ShiftReduce Parsing. Artificial Intelligence Center (supported
by Defense Advanced Research Projects Agency). --:113118.
[13].Utami E, Hartati S. 2007. Pendekatan Metode Rule Based
dalam Mengalihbahasakan Teks Bahasa Inggris ke Teks
Bahasa Indonesia. Jurnal Informatika. 8(1):42-53.