## Penerapan Algoritma Lemmatization pada Dokumen Bahasa Indonesia
YUSUP MIFTAHUDDIN, JASMAN PARDEDE, RENITA DEWI
1 Institut Teknologi Nasional Bandung
Email : yusufm@itenas.ac.id

## ABSTRAK
Sebuah  kata,  kalimat  maupun  tulisan  dapat  dikatakan  layak  apabila  telah memenuhi PUEBI (Pedoman Umum Ejaan Bahasa Indonesia) dan KBBI (Kamus Besar  Bahasa  Indonesia).  Akan  tetapi,  sangat  banyak  ditemukan  kesalahan penulisan dalam suatu dokumen seperti karya ilmiah mapun skripsi diantaranya yaitu suatu katayang tidak memenuhi kebakuan dan tidak sesuai dengan PUEBI dan  kesalahan  penulisan  (typographical  error)  yaitu  salah  dalam  pengetikkan karena  kecepatan  perpindahan  jari  yang  tidak  seimbang  dari  satu  tombol  ke tombol  lain  untuk  merangkai  kata  yang  akhirnyamembuat  orang  salah  paham dengan maksud kalimat yang dihasilkan dari susunan kata tersebut karena tidak ada dalam KBBI. Algoritma lemmatization adalah suatu algoritma yang digunakan untuk  menemukan  bentuk  dasar  dari  suatu  kata  sehingga  dapat  dimanfaatkan untukmemeriksa kebenaran dari penggunaan ejaan pada suatu kata. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur keakurasian dari penggunaan algoritma lemmatization dalam melakukan seleksi terhadap kata yang salah atau tidak tepat berdasarkan PUEBI dan KBBI sebagai acuan

## Kata kunci: Kesalahan penulisan, lemmatization, PUEBI, KBBI

## ABSTRACT
A  word,  sentence  or  writing  can  be  said  worthy  if  it  meets  PUEBI  and  KBBI. However, very many errors found in a document such as scientific papers mapun thesis  among  which  is  a  word  that  does  not  meet  the  behavior  and  not  in accordance with PUEBI and typographical errors is wrong in typing because the speed of finger movement is not balanced from a single button to another button for stringing words that ultimately make people misunderstand the meaning of the sentence that results from the wording because it is not in KBBI. Lemmatization algorithm is a useful process to find the basic form of a word so it can be used to check the truth of the use of spelling on a word. This study aims to find out the accuracy  of  the  use  of  lemmatization  algorithm  in  the  selection  of  wrong  or incorrect word based on PUEBI and KBBI as a reference
Keywords: Typographical error, lemmatization, PUEBI, KBBI

## 1. PENDAHULUAN
Bahasa  merupakan  alat  komunikasi  dalam  bentuk  percakapan  dengan  berbagai  rangkaian kata.    Bahasa  Indonesia  digunakan  untuk  mempersatukan  keanekaragaman  bahasa  di Indonesia (Saepudin,   Apep,   2016). Suatu   tulisan dikatakan  layak  untuk  dipublikasikan atau  dibaca  oleh masyarakat  umum  apabila  mematuhi  aturan  atau  kaidah penulisan PUEBI (Gusnita, Nova, 2016).Namun, dalam penulisan suatu dokumen seperti karya ilmiah maupun skripsi, tidak jarang ditemui banyak kesalahan  penulisan  yang  tidak  memenuhi kebakuan dan tidak sesuai dengan aturan tata bahasa yang berlaku di  Indonesia  dan   juga terdapat  kesalahan dalam penulisan (typographical  error)  yang  menghasilkan suatu  kata tidak    terdefinisi    di    dalam    KBBI  (Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia).Lemmatization  adalah algoritma  yang  memanfaatkan  analisis  morfologi  dan  aturan  penulisan  pemisahan  dan penggabungan  kata  yang  berguna  sebagai      pemeriksaan  kebenaran  ejaan  berdasarkan 2aturan PUEBI dengan menerapkan algoritma lemmatization, suatu kata dapat  diketahui kata dasarnya  serta  ketepatan  penggunaan  imbuhannya.  Apabila  kata  yang  diperiksa  tidak ditemukan  kata  dasarnya,  maka  kata  tersebut akan masuk kedalam kategori typographical / morphology error.
Dalam  proses  pembuatan  sebuah  tulisan  karya  ilmiah  diperlukan  penggunaan  ejaan  dan penggunaan kalimat dan kata yang sesuai dengan Pedoman Umum Ejaan Bahasa Indonesia (PUEBI). Dalam hal ini, masih banyak penulis yang kurang memperhatikan ejaanpenggunaan tanda  baca,  pemakaian  huruf,  penulisan  kata,  penulisan  kata  ganti  dan  lain  sebagainya (Jasmienti, 2017). Selain kesalahan penggunaan ejaan, terdapat satu kesalahan lagi yang sering  terjadi  yaitu typographical  error  dimana  kata  yang  diketik  tidak  lengkap  atau  tidak terdapat pada Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) sehingga mengakibatkan kata tersebut sulit dimengerti.
Tujuan pada penelitian ini adalah melakukan pengecekan pada suatu file untuk mencari kata yang  tidak  terdapat  pada  KBBI  atau  ejaan  yang  tidak  terdapat  pada  PUEBI  dengan menerapkan algorima Lemmatizaion dalam melakukan proses pencariannya.
Adapun ruang lingkup penelitian yang dibuat adalah sebagai berikut :
1. Literature  data  menggunakan  PUEBI  Edisi  keempat  yang  dijadikan  sebagai  landasan acuan ketepatan penggunaan ejaan
2. Literature  acuan  kata  baku  atau  kata  dasar  menggunakan  Kamus  Besar  Bahasa Indonesia (KBBI) Edisi keempat
3. File  yang  diperiksa  berupa  masukkan  dari  suatu  berkas  yang  dibuat  dengan  minimal Microsoft  Word  200     3 yang  memiliki ekstensi file  .doc  ( document) dan ekstensi file .docx.
4. Melakukan pencarian kesalahan ejaan dengan menggunakan algoritma lemmatization.

## Penerapan Algoritma Lemmatization pada Dokumen Bahasa Indonesia

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Penggunaan Bahasa Indonesia
Morfologi adalah ilmu yang mempelajari penyusunan kata secara struktural terhadap morfem pembentuknya. Morfem adalah bentuk bahasa terkecil yang tidak dapat dibagi lagi menjadi bagian-bagian  yang  lebih  kecil.  Dalam  bahasa  indoneisa  terdapat  dua  jenis  morfem  yaitu morfem bebas atau morfem yang dapat berdiri sendiri dan morfem terikat misalnya imbuhan (afiks). Berikut ini merupakan macam-macam afiks dan contohnya :
- Awalan (prefiks) adalah imbuhan yang dibutuhkan di awal kata (‘me-‘, ‘se-‘, ‘ke-‘, ‘di- ‘,‘ter-‘ (te-), ‘ber-‘ (be-), ‘per-‘ (pe-), ‘ku-‘, dan ‘kau-‘).
- Akhiran (sufiks) adalah imbuhan yang dibubuhkan di akhir kata (‘-i’, ‘-kan’, dan ‘-an’).
- Sisipan (infiks) adalah imbuhan yang dibutuhkan di tengah kata (‘-el-’, ‘-em-‘ dan ‘-er‘).
- Gabungan awalan dan akhiran (konfiks) merupakan kombinasi dari prefiks dan sufiks. Untuk kombinasi prefiks-sufiks dijelaskan pada tabel 1.
Tabel 1. Kombinasi imbuhan prefiks-sufiks Prefiks Sufiks Contoh ‘me-‘, ‘per-‘, ‘ber-‘, ‘ter-‘, dan ‘di-‘  ‘-kan’ Perkenalan – kenal ‘me-‘, ‘per-‘, ‘ter-‘, dan ‘di-‘ ‘-i’ Memiliki – milik ‘ber-‘ dan ‘ke-‘ ‘-an’ Kepercayaan - percaya ‘ter-‘ + ‘per-‘ - ‘se-‘ + ‘per-‘ - ‘ke-‘ + ‘se-‘ + ‘per-‘ - ‘mem-‘ + ‘per-’ - ‘di-‘ + ‘per-‘ -

## 2.2 Pedoman Umum Ejaan Bahasa Indonesia (PUEBI)
Pada  tahun  2015,  PUEBI  (Pedoman  Umum  Ejaan  Bahasa  Indonesia)  ditetapkan  sebagai pedoman dalam sistem ejaan yang berlaku di Indonesia, dimana ruang lingkupnya terdiri dari penulisan  huruf,  kata,  singkatan  dan  akronim,  angka  bilangan,  serta tanda baca  (Rangga Nugraha, 2016).

## 2.3 Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI)
KBBI  adalah  kamus  yang  dijadikan  acuan  dalam  tata  bahasa  Indonesia  yang  lengkap  dan dipatenkan oleh Pemerintah Republik Indonesia  yang dinaungi oleh Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan Indonesia. (http://www.kamus-kbbi.com/kbbi/ )

## 2.4 Text Preprocessing
Preprocessing  adalah  proses  mempersiapkan  teksmenjadi  data  yang  dapat  diolah  pada tahapan selanjutnya dengan inputan awal berupa dokumen, dengan kata lain bertujuan untuk menghilangkan noise yang terdapat pada dokumen teks dan mengambil fitur atau parameter penting  yang  terdapat  pada  dokumen  teks.  Tahapan text  proprecessing  dijelaskan    pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahap Preprocessing
1. Case Folding merupakan proses konversi keseluruhan teks dalam dokumen menjadi suatu bentuk standar (biasanya huruf kecil atau lowercase).
2. Tokenizing merupakan tahap pemotongan string input setiap kata
3. Filtering merupakan tahap pemilihan kata-kata penting dari hasil token.
4. Stemming adalah tahapan untuk mengelompokkan kata yang memiliki kata dasar dan arti yang serupa tetapi kata tersebut memiliki bentuk atau form yang berbeda

## 2.5 Algoritma Lemmatization
A.  K.  Ingason  (2008)  mengemukakan  bahwa  “ lemmatization  adalah  proses  untuk menemukan  bentuk  dasar  dari  sebuah  kata”.  Nirenburg  (2009)  menjelaskan  bahwa “ lemmatization adalah proses yang bertujuan untuk melakukan normalisasi pada teks dengan berdasarkan pada bentuk dasar yang merupakan bentuk lemmanya”.
Normalisasi adalah mengidentifikasi dan menghapus imbuhan prefiks serta sufiks sebuah kata. Dimana, Lema merupakan bentuk dasar sebuah kata yang memiliki arti tertentu yang berdasar pada  kamus  (Suhartono,  2014).  Beberapa  proses  yang  perlu  dilakukan  dalam  algoritma lemmatization yaitu sebagai berikut :
a. Dictionary Lookup
b. Rule Precedence Check
c. Inflectional Suffix Removal
d. Derivational Suffix Removal
e. Derivational Prefix Removal
f. Recoding
g. Suffix Backtracking

## Penerapan Algoritma Lemmatization pada Dokumen Bahasa Indonesia

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Analisis Proses Sistem
Terdapat  6  (enam)  langkah  dalam  melakukan  perbaikan  kesalahan  ejaan  maupun  penulisan ( typographical error).
1. Langkah  pertama  melakukan  pencarian  terhadap  file  mana  yang  akan  dilakukan perbaikan.
2. Langkah kedua dengan membuka file yang telah ditemukan untuk dilakukan perbaikan dimana file tersebut dalam format ekstensi .docx untuk versi  Microsoft Word terbaru dan ekstensi .doc untuk versi sebelumnya.
3. Langkah ketiga melakukan pendeteksian atau pembacaan terhadap seluruh isi teks yang ada pada file yang sedang dibuka.
4. Langkah  keempat  melakukan  perbandingan  dari  isi  teks  yang  sedang  di  uji  dengan database yang menyimpan ejaan dan kata-kata yang tepat berdasarkan PUEBI dan KBBI. Apabila ada kata-kata atau ejaan yang tidak sesuai maka akan langsung diberikan tanda harus diperbaiki. Algoritma lemmatization dengan memanfaatkan analisis morfologiakan digunakan  untuk  pendeteksian  penggunaan  ejaan  yang  tidak  sesuai  dengan  PUEBI. Setelah  dilakukan  pemeriksaan  terhadap  kesesuaian  ejaan,  selanjutnya  dilakukan pemeriksaan  kesesuai  penggunaan  kata  dengan  menggunakan  algoritma Levenshtein Distance  untuk  mendeteksi  typographical  error  dengan  memanfaatkan  KBBI  sebagai acuan.
5. Langkah kelima melakukan perbaikan terhadap berbagai kata-kata dan ejaan yang telah dideteksi  tidak  sesuai,  dimana  perbaikan  ejaan  dengan  menggunakan  algoritma levenshtein  distance  yaitu  dengan  menghitung  jarak  terdekat  dari  string  awal  dengan string baru sebagai saran kata perbaikannya. Perbaikan yang dilakukan memiliki beberapa jenis operasi yang dapat dilakukan yaitu dengan melakukan penambahan ( insert) sebuah karakter  kedalam  sebuah  kata  yang  kurang,  penghapusan  ( delete)  sebuah  karakter didalam  suatu  kata,  serta  penggantian  karakter ( substitute)  pada  suatu karakter  pada posisi tertentu dengan karakter lain.
6. Langkah  keenam  yaitu  melakukan  penyimpanan  terhadap  file  yang  telah  dilakukan perbaikan.
Gambar 2. Prinsip kerja keseluruhan sistem

## 3.2 Flowchart Sistem
Pada Gambar 3 berikut ini merupakan flowchart dari proses preprocessing. Dimana sistem akan membaca  file  yang  dimasukkan.  Kemudian  akan  masuk  kedalam  tahap tokenizing  yaitu  data kalimat yang terbaca akan dilakukan pengecekkan terhadap spasi. Apabila terdapat spasi dalam kalimat  yang  diuji  maka  akan  dilakukan  penghapusan  karakter  spasi.  Apabila  telah  dihapus karakter spasinya maka akan di split menjadi kata. Tahap tokenizing selesai apabila semuakalimat didalam  file  yang  diuji  telah  menghasilkan  daftar  kata.  Setelah tokenizing,  langkah selanjutnyaadalah filtering dimana data kata yang telah didapatkan dari proses tokenizing akan diambil stop word listnya dengan melakukan pencocokandaftar kata nya menggunakan stopword list  yang  telah disiapkan.  Apabila  kata  yang  ada  di dalam  file yang diuji  cocok dengan  daftar stopword list maka kata tersebut akan dihapus. Selanjutnya langkah terakhir, case folding dimana data  kata  dari  hasil  filtering  akang  diubah  semua  hurufnya  menjadi  huruf  kecil.  Kemudian dilakukan penghapusan selain karakter alphabet. Apabila semua kata telah menjadi huruf kecil atau lowercase.  Tahap  terakhir  dari  preprocessing  adalah  tahap  stemming  yang  menerapkan algoritma lemmatization yang telah dijelaskan pada gambar 2
Gambar 3. Flowchart deteksi kesalahan penulisan

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Implementasi Graphic User Interface (GUI)
Aplikasi  ini  memiliki  beberapa  panel,  tombol  dan  menu.    Menu  pilih  file  digunakan  untuk mengupload file yang akan diperiksa, tombol tokenize, filtering, stemming dan weight digunakan untuk  menampilkan  tahapan-tahapan  pada  lematisasi  kata.  Tampilan  GUI  dijelaskan  pada Gambar 4.

## Gambar 4. GUI Sistem Lematisasi Dokumen

## 4.2 Pengujian Fungsional Sistem
Pengujian yang dilakukan adalah black box testing  yaitu menguji fungsionalitas pada aplikasi yang  telah  dibuat,  serta  untuk  menguji  apakah  fungsionalitas  pada  aplikasi  sesuai  dengan perancangan yang telah dibuat.

## 1. Pengujian tombol pilih file
Pada proses buka file, user dapat memasukkanfile dalam format *.doc maupun *.docx kemudian tulisan  yang  ada  didalam  file  tersebut  akan  ditampilkan  pada text  area  yang  dijelaskan  pada gambar 5 dan 6.
Gambar 5. Pengujian Fungsional Buka File

## 2. Text preprocessing
Pada tahapan ini, user dapat mengambil kata-kata yang sudah tepat penulisannya berdasarkan kata dasar yang diperoleh dan juga kata-kata yang tidak tepat yang dijelaskan pada gambar 6.
1
2 3

## Gambar 6. Pengujian Fungsional Text Processing

## 3. Deteksi Kesalahan Penulisan
Pada proses selanjutnya adalah melakukan deteksi kesalahan penulisan dengan menggunakan data dari hasil preprocessing yang dibandingkan dengan KBBI. Apabila kata tersebut tidak ada di dalam  KBBI  maka  akan  diberikan  ciri  sebagai typographical/  morphology  error  seperti  yang terlihat pada Gambar 7 berikut:

## Gambar 7. Pengujian Fungsional Deteksi Kesalahan Penulisan

## 4.2 Pengujian Sistem
Dalam  pengujian  dilakukan  menggunakan  10  file  yang  berbeda  dengan  total  kata  yang  diuji adalah 19682 dan kata yang teridentifikasi salah adalah 3057 seperti yang terlihat pada Tabel 2.Terdapat tiga kategori kesalahan yaitu kesalahan penulisan ( typo atau morphology), bahasa asing yang merupakan kumpulan kata-kata dari bahasa asing masuk ke dalam kategori kata yang salah, dan juga lain-lain merupakan untuk kategori penulisan nama, singkatan, dan lain-lain yang tidak tercantum dalam KBBI Denganmenggunakan rumus × 100% diterapkan pada ketiga jenis kesalahan yang terdeteksi yaitu :
-
Typo / morphology error = 498 3057 × × 100% =16.291 % -
Bahasa Asing = 1388 3057 × 100% = 45.404 % -
Lain-lain = 1171 3057 × 100% = 38.306 %
Dapat disimpulkan bahwa tingkat kesalahan yang terdeteksi yang paling banyak adalah pada kata bertipe bahasa asing dengan tingkat kesalahan yaitu 45.306%.
Tabel 2. Pengujian Deteksi Kesalahan Total Wrong Typo / Bahasa Lain- No Materi morph Kata Word asing Lain error 1 Sastra 4504 504 50 160 294 2 Geografi 1102 162 20 75 67 3 Sistem 1451 608 95 250 263 Informasi 4 Teknologi 2500 430 50 221 159 5 Sejarah 1500 500 102 300 98 6 Ekonomi 1765 201 41 63 97 7 Biologi 1200 375 52 203 120 8 Kimia 1250 141 52 65 24 9 Matematika 2109 58 12 21 25 10 Bahasa 2301 78 24 30 24 Total 19682 3057 498 1388 1171

## 5. KESIMPULAN
Dalam  menyusun  suatu  kata  untuk  menjadi  kalimat  yang  sesuai  sangat  diharapkan  untuk memperhatikan pemisahan maupun penggabungan kata dan juga penggunaan imbuhan awalan (prefiks), sisipan (infiks), akhiran (sufiks), maupun penggunaan imbuhan awalan dan akhiran yang  pemakaiannya  sekaligus.  Untuk  menentukan  letak  kesalahan  dalam  penggunaan  ejaan yang tidak sesuai dengan KBBI terdapat beberapa proses diantaranya yaitu dengan melakukan textpreprocessing  dan  lemmatization  dimana  dalamprosesnya  terdapat  pemotongan  kata dengan imbuhan yang digunakan, apabila hasil dari pemotongan imbuhan yaitu kata dasar yang terdapat di dalam KBBI maka kata tersebut benar, namun apabila dari pemotongan imbuhan terhadap  kata  yang  diuji  menghasilkan  suatu  kata  yang  tidak  ada  didalam  KBBI  maka  akan tergolong kedalam typographical /morphology error.\

## DAFTAR PUSTAKA
Adikara, Putra Pandu., 2017, Kesalahan Umum dan Perbaikannya dalam Penulisan Karya Ilmiah (Skripsi, Tesis, dll), Department of Informatics, Faculty of Computer Science, Brawijaya University (online)
Andri., dkk., 2014. Aplikasi Koreksi Kesalahan Berbasis Pada Tulisan Berbahasa Indonesia Untuk Meningkatkan Kualitas Penulisan Karya Ilmiah.
Anonim, 2017, Penggunaan Bahasa Indonesia Yang Baik dan Benar (dengan contoh), Mari Kita Belajar (MARKIJAR) (online)
Fahma,  Arina  Indana.,  dkk.,  2017.  Identifikasi  Kesalahan  Penulisan  Kata  (Typographical Error)pada  Dokumen  Berbahasa  Indonesia  Menggunakan  Metode  N-Gram  dan Levenshtein Distance.
Fayyadh,  2017,  Penulisan  Artikel  Sesuai  EYD  &Contohnya,  Writer  Artikel  (online), (https://contentwritter.com/penulisan-artikel-sesuai-eyd-contohnya/, diakses 14 Oktober 2017)
Levenshtein,  Vladimir.,  1965,  Binary  Codes  Capable  of  Correcting  Deletions,  Insertions, andReversal. Russia: Soviet Physics Doklady.
Peggy.,  Hansun,  Seng.,  2015,  Optimasi  Pencarian  Kata  Pada  Aplikasi  Penerjemah  Bahasa Mandarin– Indonesia Berbasis Android Dengan Algoritma Levenshtein Distance
Suhartono,  Derwin.,  2014.  Lemmatization  Technique  in  Bahasa:  Indonesian  Language (JOURNAL OF SOFTWARE, VOL.9, NO.5).
Susanti, Ratna., 2015., Kesalahan Penggunaan EYD Dalam Karya Ilmiah Mahasiswa Politeknik Indonusa Surakarta.
Wijayanti, Atrianing Yessi., 2016., Analisis Kesalahan Penggunaan Ejaan Pada Skripsi Mahasiswa Program Studi di Pendidikan Guru Sekolah Dasar Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Darul Ulum Islamic Cente Sudirman GUPPI UNDARIS.
Wirastuti,  Intan.,  2013.  Analisis  Kesalahan  Berbahasa  Pada  Penulisan  Latar  Belakang  Skripsi Mahasiswa Non Bahasa dan Sastra Indonesia Universitas Muhammadiyah Surakarta