## PENERAPAN METODE PROBABILISTIC PARSING SEBAGAI PENDETEKSI POLA KALIMAT HEADLINE COPYWRITING DALAM APLIKASI NATURAL LANGUAGE PROCESSING

## Nahar Mardiyantoro
Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, UNSIQ mardziyant@gmail.com

## INFO ARTIKEL
ABSTRAK Riwayat Artikel : Diterima : 9 Desember 2017 Disetujui : 22 Desember 2017 Dalam  ilmu  copywriting  terdapat  formula  RTO  untuk  menyusun headline  yang  tepat.  Sedangkan  pada  ilmu  komputer  terdapat pemrosesan  bahasa  alami  atau  lebih  dikenal  dengan  Natural Language Processing (NLP) sebagai pengenalan tata bahasa.sehingga  pada  penelitian  ini  masalah  yang  diangkat adalah  bagaimana  menerapkan  metode  probabilisticparsing sebagai  pendeteksi  pola  kalimat  dalam  headline  copywriting. Penelitian  ini  diselesaikan  dengan  menggunakan  metode pengembangan  system  waterfall  dan  algoritma  yang  diterapkan adalah  CYK  dengan  tahapan  mengidentifikasi  jenis  kata  dan identifikasi  pola  kalimat.setelah  aplikasi  selesai  dibangun, kemudian  diuji  dengan  testcase  uji  blackbox  yang  menghasilkan 100% navigasi dan fungsi berjalan sesuai dengan rancangan.
Kata  Kunci : Natural  Language Processing,  Probabilistic  Parsing, Copywriting.

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Riwayat Artikel : Received : December 9, 2017 Accepted : December 16, 2017
In  copywriting  science  there  is  an  RTO  formula  for  preparing appropriate headlines. While in computer science there is natural language  processing  or  better  known  as  Natural  Language Processing (NLP) as the introduction of grammar. So in this study the  problem  raised  is  how  to  design  and  develop  NLP applicationais  to  know  the  pattern  of  sentence  in  the  headline copywriting  with  probabilistic  method.  This  research  was completed  by  using  method  of  waterfall  system  waterfall  and  the algorithm applied was CYK with stages identifying word type and identification  of  sentence  pattern.  After  the  application  was completed,  then  tested  by  blackbox  testcase  which  yield  100% navigation and function goes according to the design.
Key  words :  Natural  Language Processing,  Probabilistic  Parsing, Copywriting.

## 1. PENDAHULUAN
a. Latar Belakang
Menurut  pakar  penjualan  dewa  eka prayoga, marketing adalah  permainan  persepsi.
Bagaimana  sebuah  produk  dapat  dipersepsikan bagus  di  mata  pasar.  Ada  produk  yang sebenarnya  bagus,  tapi  ketika marketer tidak mampu  mengkomunikasikannya  dengan  baik, sehingga  persepsi  pasar  terhadap  produk tersebut  jadi  jelek  dan  imbasnya  produk  tidak laku.  Adapula    produk  yang  sebenarnya  jelek, tapi ketika seorang marketer pandai mengkomunikasikannya  dengan  baik,  persepsi pasar  terhadap  produk  tersebut  jadi  bagus  dan efeknya  produk  laku  keras.    Proses  membuat persepsi melalui tulisan yang membuat pembaca  memberikan  respon  sesuai  dengan yang  penulis  inginkan  itulah  yang  disebut dengan copywriting . Pada pembuatan copywriting khususnya kalimat headline terdapat  formula  yang  dapat  dijadikan  panduan yaitu  formula  RTO  ( Result-Time  Frame- Objection ).  Formula  tersebut  akan  membagi bagian headline menjadi  3,  yaitu  bagian pertama Result menampilkan  hasil  akhir  yang diharapkan, bagian kedua Time Frame menampilkan  batas  waktu  terwujudnya  hasil akhir, sedangkan bagian ketiga adalah Objection bagian dimana keberatan dimunculkan.  Berikut  contoh headline yang menerapkan copywriting formula RTO “Rumah anda  akan terjual  dalam  90  hari,  atau  saya  beli sendiri”. Pada contoh tersebut, memperlihatkan bahwa  pola  yang  disusun  terdiri  dari  3  bagian, yaitu  :  (1)  Rumah  anda  akan  terjual  masuk dalam  bagian Result ;  (2)  dalam  90  hari  masuk dalam bagian Time Frame ; (3) saya beli sendiri masuk ke dalam bagian Objection . Dari contoh headline tersebut,  ternyata  dalam  mengurai menggunakan  formula  RTO  harus  diketahui pola  kalimatnya,  maka  itu  dibutuhkan  proses untuk  mengetahui pola kalimat tersebut.
Pada  ilmu  komputer  terdapat  pemrosesan bahasa alami atau lebih dikenal dengan Natural
Language Processing (NLP)
sebagai
pengenalan  tata  bahasa.  Penelitian  dalam pengolahan  bahasa  alami ah telah  berlangsung selama  beberapa  dekade aa dimulai  pada  tahun 1940-an.  Mesin  terjemahan  (MT)  adalah  yang aplikasi  pertama  berbasis fgf komputer  yang berhubungan dengan asi bahasa alami. Sementara Weaver dan Booth, memulai proyek MT awal tahun 1946 pada terjemahan komputer untuk memecahkan ni kode musuh selama Perang an Dunia II (Karen, 2011).
“  Pola  tata  bahasa ku direpresentasikan dalam  suatu tree dengan  menggunakan  metode probabilistik  ( probabilistic  parsing ).  Dalam metode probabilistic  parsing ,  keberhasilan penguraian  elemen  pada  pemrosesan  bahasa alami  akan  ditentukan  oleh  algoritma  yang digunakan  (Jurafsky,  2000).  Salah  satu  yang pernah  digunakan  dalam  penelitian  Daniel Jurafsky  dan  James  H.  Martin  (2000)  adalah algoritma  CYK  (Cocke,  Younger,  Kasami) yang  termasuk an pada  jenis parsing  bottom-up dan  salah  satu  kesimpulan  dari  penelitian tersebut menyebutkan bahwa metode probabilistic  parsing dengan  algoritma  CYK efektif  dan  efisien  dalam  mengurai elemen  tata bahasa (Rosa, 2009). “
Penelitian i yang  dilakukan  Ramon asi Lefuel dan  Brian da J. e Ross  (2004)  menggabungkan penguraian atrium probabilistik frekuensi dengan algoritmagenetik.Algoritma  genetik a digunakan untuk membangkitkan pe pohon an pola risasi tata bahasa nya dari  kalimat me masukan.  Model ling yang uti digunakan pada mu penelitian nya ini adalah ABR PCFG. parse-tree direpresentasikan dengan  kromosom.  Fungsi kanna fitness center yang digunakan adalah perhitungan probabilitas asi setiap  parse l - an tree.  Penelitian ini ku membuktikan bahwa “ algoritma tin genetik juga dapat  digunakan  untuk  melakukan penguraian ( parsing ) probabilistik i pada kalimat walaupun dari segi em performansi apanya dianggap masih an kurang i efisien kan (Lefuel, 2004). “
“  Penelitian arimm mengenai  pengurai  yang pernah  dilakukan  oleh  Eugene rop Charniak an . Pengurai an ( parser ) ata yangdibangun kankan oleh Charniak an (1997)  adalah ka parser ean untuk bahasa kan Inggris anny dan aa menggunakan treebank ir ( per kumpulan pe pohon an pola risasi tata nya bahasa) r untuk  membangun kan system parser an (Rossa, 2009). “
Penelitian arikan Charniak beg ini  sering disebut ahrir dengan se parser an (pengurai) menggunakan  PCFG  yang  bersifat in se leksikal atau dari kamus. Setiap elemen ya kalimat dipilih berdasarkan grafik untuk menjadi simpul pohon Algoritma adalah cara kerja dari
algoritma nya chart parser .
Parser bottom-up adalah  parser  (pengurai) yang  digunakan  pada  penelitian  ini.  Menurut Charniak,  1997  “  Setiap word pada i kalimat akan dianggap an sebagai daun pohon, dari setiap daun u pohon  itu  akan  disimpulkan i apa se jenis simpul parent nya, demikian terus keatas sampai ditemukan word head ”.
“  Bonnie ta (2007)  menyebutkan  bahwa Algoritma  CYK  dapat  digunakan  untuk mengetahui apakah sebuah string dapat diterima oleh a suatu Context tual Free be Grammar (CFG). Proses  pengurai  string  dengan  algoritma  CYK memanfaatkan  struktur  data ran sebuah n array a 2 dimensi klus dan merupakan terapan Dynamic Programming karena  pengolahan  pengurai menggunakan hasil pengurai sebelumnya a untuk memutuskan a apakah  pengolahan  yang  sedang terlaksana accepted atau unaccepted “.
Algoritma uii CYK MK menggunakan  tabel dua ratus dimensi au untuk mendahulukan penyimpanan k keputusan nya permasalahan  yang lebih  kecil. akui Sisi Dynamic  Program dari algoritma ku ini  terletak an pada  pembangunan array is dua as dimensi  atau  tabel  saat  mengurai suatu string , kemudian ketika penguraian string dilakukan dalam iterasi kan selanjutnya, algoritma n ini a akan  menggunakan  larik  atau tabel a yang  telah  terbentuk  sebelumnya.  Dari tabel ani yang  telah ap terbentuk,  string us yang diurai  dapat  diketahui  kevalidannya,  dengan artian  CFG GYU tersebut  dapat  menghasilkan string as tersebut melalui k aturan-aturan e yang ada. Berikut a adalah persyaratan e yang dibangun  dengan a menerapkan  CYK M :    (1) Input:  string  dengan mnm simbol;  (2)  Output: tak  valid/valid;  (3)  Struktur isasi data:  tabel n a x a n;  (4)  Baris  dengan  indeks  nol(0) sampai a n-1 (atau a 1-n dengan perubahan).
Berdasar  uraian  diatas,  maka  peneliti sangat  tertarik  menjadikan  Aplikasi  NLP dengan metode probabilistic parsing menggunakan
algoritma
CYK untuk mengetahui  pola  kalimat  dalam copywriting sebagai tema penelitian ini.
b. Rumusan Masalah
Bagaimana
menerapkan metode probabilistic  parsing  pada  aplikasi  NLP  untuk mengetahui pola kalimat dalam copywriting?

## c.   Batasan Masalah
Pada  penelitian  ini  jumlah  kata  tidak  lebih dari  15  kata  tanpa  singkatan  ber  bahasa Indonesia.

## d. Tujuan
Menerapkan  metode probabilistic  parsing pada  aplikasi  NLP  untuk  mengetahui  pola kalimat dalam copywriting .

## e. Manfaat
Kepada Masyarakat, penelitian ini menghasilkan  produk  aplikasi  yang  dapat digunakan  untuk  mengetahui  apakah  headline yang  dibuat  untuk  promosi  sudah  memenuhi formula copywriting RTO atau belum.
Kepada  Ilmu  Pengetahuan  dan  Teknologi, penelitian  ini  memberikan  kontribusi  berupa khasanah  pengetahuan  dalam  hal  penerapan ilmu  komputer  dan  kecerdasan  buatan  dalam bidang promosi dan marketing .

## 2. METODE

## a. Objek Penelitian
Objek  pada  penelitian  ini  adalah  kalimat copywriting . Kalimat copywriting yang digunakan adalah dalam bahasa Indonesia tanpa singkatan dengan batas maksimal 15 kata.

## b. Materi Penelitian
Hardware yang digunakan adalah Notebook dengan spesifikasi processor core I5. Software  yang  digunakan  adalah  system operasi  windows  7  ultimate,  web  editor  adobe dreamweaver, xampp.

## c. Metode Pengumpulan Data ku
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini, peneliti menerapkan metode observasi terhadap kalimat copywriting yang  lazim  digunakan. Sedangkan  untuk parsing kalimat,  proses
steaming dan penelitian-penelitian ber terkaitan pemrosesan nya temu kan kembali informasi bahasa  khususnya  Indonesia  dengan  algoritma CYK parser menggunakan  metode  studi literatur.

## d. Metode Pengembangan Sistem
Metode
yang digunakan dalam
pengambangan  aplikasi  NLP  ini  adalah waterfall. Dimana dengan menggunakan metode ini, aplikasi harus sampai ke tahap akhir terlebih  dahulu  baru  setelah  itu  dilakukan evaluasi.  Tahap  ini  sangat  cocok  untuk  sebuah penelitian  karena  modelnya  adalah Linear Sequential .
Business Process Identification : Use Case
Gambar 2.1 Use Case

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengembangan Sistem
Aplikasi  ini  telah  dijalankan  menggunakan dua browser yaitu Google Chrome dan Firefox. Seperti  gambar  3.1  dibawah,  setelah  pengguna mengisikan  alamat  pada  Address  Bar,  akan tampil halaman depan dari aplikasi.
Gambar 3.1. Halaman Depan
Gambar  3.1  memperlihatkan  antar  muka pengguna  yang  sederhana,  dengan  komposisi satu text  field dan  satu  tombol  untuk  mulai melakukan  analisis  kalimat  di  tengah  layar. Tampilan  tersebut  mengacu  pada  prinsip rancangan  antarmuka  beberapa  diantaranya adalah Task Compability, Work Flow
Compability, Simplicity dan Responsiveness .
Pada  tampilan  tersebut,  pengguna  akan memasukan  kalimat headline pada textfield kemudian  dilanjutkan  dengan  menekan  tombol Analisis  Sekarang.  Proses  yang  terjadi  ketika tombol  ditekan  adalah  mengidentifikasi  jenis kata.

## 3.1.1 Identifikasi Jenis Kalimat
Dalam  mengidentifikasi  jenis  kata  dalam suatu  kalimat  yang  telah  diinputkan,  diambil data  jenis  kata  pada  tabel  kata  dasar  yaitu nomina,  adjective,  adverb,  verbam  interjeksi, preposisi, konjungsi, numeralia, pronomina dan sebagai terminator adalah token atau tanda baca titik.  Namun,  yang  menjadi  kendala  adalah apabila  terdapat  kata  berimbuhan  karena  pada tabel  kata  dasar  hanya  memuat  kata  dasar. Untuk  mengatasi  hal  tersebut,  maka  harus dibentuk  tiga nya tabel  untuk  memuat an data imbuhan.  Tiga ku tabel  tersebut  adalah  tabel prefiks aan untuk  awalan,  tabel  konfiks aan untuk awalan u dan  akhiran,  dan  tabel u postfiks  untuk akhiran.  Dalam  mengenali ri kata  berimbuhan, dilakukan proses stemming a yaitu pemangkasan kata  sehingga  dapat  diketahui  kata  dasarnya. Dalam  proses  stemming an algoritma yang digunakan adalah algoritma Nazief m & a Adriani. Lebih jelasnya tentang  proses an identifikasi jenis  kata,  bisa  dilihat in pada  alur  diagram gambar 3.2.
Gambar 3.2 Flowchart Proses Identifikasi Jenis Kata
Keterangan:
1. Pengguna  memasukan  kalimat  dalam bahasa  Indonesia  yang  berupa  kalimat pernyataan.
2. Mengurai kalimat menjadi kata-kata.
3. Periksa  apakah  sudah  terdapat  titik  atau belum,  apabila  ditemukan  titik  langsung selesai.
4. Apabila  belum  ditemukan  titik  maka dilakukan pemeriksaan kata pada tabel kata dasar.
5. Apabila  kata  diketemukan  pada  tabel  kata dasar  maka  dilakukan  pencarian  jenis  kata sesuai  dengan  kata  yang  ditemukan,  jika tidak  ketemu  maka  dilakukan  pengecekan kata berimbuhan.
6. Apabila  kata  tidak  ada  pada  tabel  kata dasar  maka  dilakukan  proses  stemming untuk  dicari  kata  dasarnya  menggunakan algoritma Nazief & Adriani. Adapun proses stemming  dari  algoritma  tersebut  adalah sebagai berikut:
Gambar 3.3 Flowchart proses steaming algoritma
Nazief & Adriani
7. Jika  kata  ditemukan  maka  dilakukan pencarian  jenis  kata  sesuai  dengan  kata yang ditemukan.
8. Cek  apakah  kata  tersebut  merupakan  kata berimbuhan,  apabila  iya  maka  dilakukan proses nomor 7.
9. Jika  tidak  ditemukan  maka  insert  kata  dan jenis  kata  sebagai  undefined  pada  tabel jenis kata.
10. Setelah  dilakukan  pencarian  jenis  kata  dan ditemukan  maka  insert  kata  dan  jenis  kata pada tabel jenis kata.
3.1.2 Identifikasi Pola Kalimat
Setelah jenis kata telah terproses pengidentifikasiannya  dilakukan  maka  proses selanjutnya  adalah  pengenalan  pola  kalimat. Pada  proses  pengenalan  pola  kalimat  inilah metode probabilistic parsing digunakan dengan menerapkan  algoritma  CYK.  Pada  tahapan  ini, sudah  terdapat u tabel an yang  berisi  kedudukan kata ku atau wa frasa dari jenis an kata mu yang ada. Jadi  proses  yang  pertama  dilakukan  adalah pengambilan  data  dari  tabel  jenis  kata  dan setelah  itu  dilakukan  pengecekan  kedudukan kata/frasa  pada  tabel  kedudukan.  Setelah
dilakukan pengecekan kedudukan maka diperiksa  apakah  pola  kalimat  tersebut  valid atau tidak dengan memeriksa pola kalimat pada tabel pola kalimat. Untuk lebih jelasnya tentang proses  identifikasi  pola  kalimat,  bisa  dilihat pada alur diagram gambar 3.4
Gambar 3.4 Alur Diagram Pemrosesan Pola

## Kalimat
Keterangan: 1. Pengambilan ari data ku kata  dan  jenis  kata dari tabel jenis kata.
2. Pemeriksaan mu kedudukan  kata la atau  frasa dari ta data  kata  dan  jenis  kata  pada  tabel kedudukan.
3. Jika rang ketemu  maka  masukan  pada  tabel kalimat,  jika  tidak  ketemu  maka  kalimat tidak in valid.
4. Jika lau kedudukan  kata rak atau  frasa lu tidak ditemukan  pada mu tabel  kedudukan,  maka kalimat u tidak valid.
5. Apabila kedudukan kata atau frase ditemukan  pada  tabel  kedudukan,  maka masukan pada tabel kalimat.
6. Pemeriksaan  kalimat  pada  tabel  pola kalimat.
7. Jika  ditemukan  pola  kalimat  tersebut  maka valid,  jika  tidak  ditemukan  maka  kalimat tersebut tidak valid.
Gambar 3.5 Tampilan Hasil Analisis
Copywriting

## 3.2 Pengujian NLP
Pada  pengujian,  hasil  rancang  bangun di testcase .  Pengujian  tersebut  meliputi  fungsi, proses,  dan  hasil. M etode  uji  black  box  akan digunakan pada test ini, yaitu pengujian dengan melihat input dan output yang akan di hasilkan. Pada  test  case  ini,  akan  dilakukan  pengujian terhadap 20 kalimat copywriting .
Hasil  dari  uji blackbox dinyatakan  100% navigasi  dan  fungsi  berjalan  dengan  baik  atau sesuai dengan rancangan.

## 4. PENUTUP 4.1. Simpulan
Metode probabilistic parsing dan algoritma CYK  berhasil  diterapkan  pada  aplikasi  NLP untuk mengetahui pola kalimat dalam copwriting .
Aplikasi  ini  mampu  mengenali  pola kalimat dalam copywriting formula RTO.

## 4.2. Saran
Perluasan  kalimat  dengan  menggunakan tanda  baca  selain  titik  seperti  koma,  titik  dua, tanda Tanya, tanda seru.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Karen  Sparck  Jones.  2011. Natural  language processing  historical  review .  Computer Laboratory, University of Cambridge.
Rosa.  2009.  Penguraian a Bahasa  Indonesia ku dengan  Menggunakan  Pengurai an Collins.
Tesis nya Magister an Informatika. Institut Teknologi Bandung. Bonnie  Webber.  2007. “Chart  Parsing:  The CYK  Algorithm”. Lecture  of  School  of Informatics University of Edinburgh. Lefuel,  Ramon  dan  Brian  J.  Ross.  2004.
Parsing an Probabilistic Context ual Free Languages in with asem Multiple-Objective Genetic  Algorithms. Technical ingi Report. Brock ol University.
Jurafsky,  James  H,  Daniel  dan  Martin.  2000. Speech less and y Language rss Processing: An si Introduction to kola Natural Languager i
Processing, Computational is Linguistics, and  Speech less an Recognition . so Prentice
Hall,NewJersey.
Charniak, sa Eugene. 1997. pe Statistical
Parsing an with  a s Context-free bi Grammar and y Word as Statistics, . son American a Association al for ider Artificial  Intelligence: AAAI Press