Klasifikasi Kelas Kata (Part-Of-Speech Tagging) untuk Bahasa Madura Menggunakan Algoritme Viterbi

Penulis

Ilham Firmansyah, Putra Pandu Adikara, Sigit Adinugroho

Abstrak

Bahasa manusia adalah bahasa yang digunakan oleh manusia dalam bentuk tulisan maupun suara. Banyak teknologi/aplikasi yang mengolah bahasa manusia, bidang tersebut bernama Natural Language Processing yang merupakan ilmu yang mempelajari untuk mengolah dan mengekstraksi bahasa manusia pada perkembangan teknologi. Salah satu proses pada Natural Language Processing adalah Part-Of-Speech Tagging. Part-Of-Speech Tagging adalah klasifikasi kelas kata pada sebuah kalimat secara otomatis oleh teknologi, proses ini salah satunya berfungsi untuk mengetahui kata-kata yang memiliki lebih dari satu makna/arti (ambiguitas). Part-Of-Speech Tagging merupakan dasar dari Natural Language Processing lainnya, seperti penerjemahan mesin (machine translation), penghilangan ambiguitas makna kata (word sense disambiguation), dan analisis sentimen. Part-Of-Speech Tagging dilakukan pada bahasa manusia, salah satunya adalah bahasa Madura. Bahasa Madura adalah bahasa daerah yang digunakan oleh suku Madura dan memiliki morfologi yang mirip dengan bahasa Indonesia. Penelitian pada Part-Of-Speech Tagging pada bahasa Madura ini menggunakan algoritme Viterbi, terdapat 3 proses untuk implementasi algoritme Viterbi pada pada Part-Of-Speech Tagging bahasa Madura, yaitu pre-processing pada data training dan testing, perhitungan data latih dengan Hidden Markov Model dan klasifikasi kelas kata menggunakan algoritme Viterbi. Kelas kata (tagset) yang digunakan untuk klasifikasi kata pada bahasa Madura sebanyak 19 kelas, kelas kata tersebut dirancang oleh pakar. Pengujian sistem pada penelitian ini menggunakan perhitungan Multiclass Confusion Matrix. Hasil pengujian sistem mendapatkan nilai micro average accuracy sebesar 0,96 dan nilai micro average precision dan recall yang sama sebesar 0,68. Precision dan recall masih dapat ditingkatkan dengan menambahkan data yang lebih banyak lagi untuk pelatihan.

 

Abstract

Natural language is a form of language used by human, either in writing or speaking form. There is a specific field in computer science that processes natural language, which is called Natural Language Processing. It is a study of how to process and extract natural language on technology development. Part-Of-Speech Tagging is a method to assign a predefined set of tags (word classes) into a word or a phrase. This process is useful to understand the true meaning of a word with ambiguous meaning, which may have different meanings depending on the context. Part-Of-Speech Tagging is the basis of the other Natural Language Processing methods, such as machine translation, word sense disambiguation, and sentiment analysis. Part-Of-Speech Tagging used in natural languages, such as Madurese language. Madurese language is a local language used by Madurese and has a similar morphology as Indonesian language. Part-Of-Speech Tagging research on Madurese language using Viterbi algorithm, consists of 3 processes, which are training and testing corpus pre-processing, training the corpus by Hidden Markov Model, and tag classification using Viterbi algorithm. The number of tags used for words classification (tagsets) on Madurese language are 19 class, those tags were designed by an expert. Performance assessment was conducted using Multiclass Confusion Matrix calculation. The system achieved a micro average accuracy score of 0,96, and micro average precision score is equal to recall of 0,68. Precision and recall can still be improved by adding more data for training.


Teks Lengkap:

PDF

Referensi


ANDRIANI, M., MANURUNG, R. & PISCELDO, F., 2009. Statistical Based Part Of Speech Tagger for Bahasa Indonesia. Singapore, s.n.

AZHAR, I. N., 2011. Pengkajian Bahasa Madura Dulu Kini Dan Di Masa Yang Akan Datang. Semarang, s.n.

DINAKARAMANI, A., RASHEL, F., LUTHFI, A. & MANURUNG, R., 2014. Designing an Indonesian Part of speech Tagset and Manually Tagged Indonesian Corpus. Kuching, 2014 International Conference on Asian Language Processing (IALP), pp. 66-69.

DIRGANTARA, M. Y. S., FAUZI, M. A. & PERDANA, R. S., 2018. Penerapan Named Entity Recognition Untuk Mengenali Fitur Produk Pada E-Commerce Menggunakan Rule Template Dan Hidden Markov Model. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2(10), pp. 3912-3920.

EFFENDY, M. H., 2017. Interferensi Gramatikal Bahasa Madura Ke Dalam Bahasa Indonesia. jurnal bahasa, sastra, dan pendidikan bahasa dan sastra Indonesia, 4(1), pp. 1-19.

JURAFSKY, D. & MARTIN, J. H., 2019. Speech and language processing. 3nd ed. Silicon Valley: Stanford.

KAMAYANI, M., 2019. Perkembangan Part-of-Speech Tagger Bahasa Indonesia. Jurnal Linguistik Komputasional, II(2), pp. 34-38.

LARASATI, S. D., KUBON, V. & ZEMAN, D., 2011. Indonesian Morphology Tool (MorphInd): Towards an Indonesian Corpus. Zurich, Switzerland, s.n.

PRAMUDITA, H. R., UTAM, E. & AMBOROWATI, A., 2016. Pengaruh Part of Speech Tagging Berbasis Aturan dan Distribusi Probabilitas Maximum Entropy untuk Bahasa Jawa Krama. Jurnal Buana Informatika, VII(4), pp. 235-244.

PRIHANTINI, A., 2015. Master Bahasa Indonesia. Yogyakarta: B First.

RAHILAH, SOLIHIN, F. & RACHMAN, F. H., 2013. Aplikasi Penerjemah Bahasa Madura-Indonesia Dan Indonesia-Madura Menggunakan Free Contex Parsing Algorithm. Jurnal Sarjana Teknik Informatika, II(1), pp. 295-304.

RAMADHANTI, F., WIBISONO, Y. & SUKAMTO, R. A., 2019. Analisis Morfologi untuk Menangani Out-of-Vocabulary Words pada Part-of-Speech Tagger Bahasa Indonesia Menggunakan Hidden Markov Model. Jurnal Linguistik Komputasional, 2(1), pp. 6-12.

SETYANINGSIH, E. R., 2017. Part Of Speech Tagger untuk Bahasa Indonesia dengan Menggunakan Modifikasi Brill. Dinamika Teknologi, IX(1), pp. 37-42.

SHOLIHIN, A., SOLIHIN, F. & RACHMAN, F. H., 2013. Penerapan Modifikasi Metode Enhanced Confix Stripping Stemmer Pada Teks Berbahasa Madura. Jurnal Sarjana Teknik Informatika, II(1), pp. 305-314.




DOI: http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.2021854483