Kategori, fungsi, dan peran sintaksis bahasa Indonesia dengan PoS Tagging berbasis rule dan probability (Categories,  functions,  and  roles  of  Indonesian  syntax  using  rule  and  probability  based  PoS Tagging)
Herpindo a1* , Asri Wijayanti a2 , Irsyadi Shalima a3 , Ratih Ngestrini b4 a Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas  Tidar, Jl.  Kapten Suparman  No. 39, Potrobangsan, Kota Magelang Indonesia.
b Department of Computer Science, Utrecht University, Heidelberglaan 83584 CS Utrecht, The Netherlands.
1 herpindo@untidar.ac.id ; asriwijayanti@untidar.ac.id 2 ; irsyadi.shalima@untidar.ac.id 3 ; ratih.ngestini@uu.nl 4 *Corresponding author: herpindo@untidar.ac.id
Sejarah Artikel  Diterima: 7 November 2021 Direvisi: 13 April 2022 Tersedia Daring: 29 April 2022 ABSTRAK
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh kekurangan basis data gramatikal kategori khususnya pada verba yang belum lengkap yang menduduki fungsi predikat kopulatif, ekuatif, dan eksistensial dan belum adanya data Pos Tagging peran semantik agen dan pasien pada bahasa Indonesia. Diharapkan hasil penelitian ini dapat memprediksi kategori, fungsi, dan peran secara secara keseluruhan pada tiap kalimat. Penentuan kategori dilakukan dengan pembangunan model probability-based PoS Tagging ,  dan  menghasilkan  akurasi  sebesar  92,53%  dengan  penambahan  khusus  tag  verba  (kopulatif,  ekuatif,  dan eksistensial) yang dapat menduduki posisi predikat dengan. Sementara itu, penentuan fungsi dan peran dilakukan dengan metode rule-based, yakni dengan pembuatan algoritma. Hasil akhir dari penelitian ini adalah kalimat baru dari The corpus ind_mixed_2013 Leipzig Corpora yang telah ditentukan kategori, fungsi, dan perannya untuk masing-masing kata. Pada penentuan peran agen, kedudukan agen pada kalimat yang diprediksi secara benar adalah sebanyak 82,58% dengan row label N dan PRON yang menduduki posisi agen bertipe nominative akusatif aktif, sedangkan pada peran pasien pada kalimat yang diprediksi secara benar adalah sebanyak 9,68% dengan row label N dan PRON dengan tipe pasif, ergative, dan anti- pasif. Temuan baru dalam penelitian ini adalah komponen verba (kopulatif, ekuatif dan eksistensial) yang dapat menduduki posisi predikat dalam secara fungsional dan potensi adanya tipologi ergative dengan diatesis ergative dan anti-pasif setelah diterapkan rule dan probability based dengan Pos Tagging .
Kata Kunci
Fungsi, Kategori, PoS tagging, Probability, Rule

## ABSTRACT
This research is motivated by the lack of a grammatical database of categories of incomplete verbs that occupy the functions of copulative,  equative, existential predicates and the absence of Pos Tagging data on the semantic roles of agents and patients in Indonesian. It is hoped that the results of this study can predict the categories, functions, and roles in each sentence. The determination of the category is carried out by building a probability-based PoS Tagging model and produces an accuracy of 92.53% with the addition of special verb tags (copulative, equative, and existential) that can occupy the predicate  position  with.  Meanwhile,  functions  and  roles  are  determined  using  a  rule-based  method,  namely  by  making algorithms. The final result of this research is a new sentence from The corpus ind_mixed_2013 Leipzig Corpora , which has determined the category, function, and role of each word. In determining the agent's role, the agent's position in the correctly predicted sentence is 82.58%, with the row label N and PRON occupying the position of the active accusative nominative  agent. In comparison, the patient's role in the correctly predicted sentence is 9.68%  with row label N and PRON with passive, ergative, and anti-passive types. The new finding in this study is that the verb components (copulative, equative, and existential) can occupy the predicate position in a functional way and the potential for an ergative typology with ergative and anti-passive diathesis after applying rules and probability-based with Pos Tagging.
Copyright@2022, Herpindo, Asri Wijayanti, Irsyadi S, Ratih Ngestrini This is an open access article under the CC–BY-3.0 license Keywords Function, Category, PoS tagging, Probability, Rule How to Cite Herpindo, H., Wijayanti, A., Shalima, I., & Ngestrini, R. (2022). Kategori, fungsi, dan peran sintaksis bahasa  Indonesia  dengan PoS Tagging berbasis rule dan probability . KEMBARA:  Jurnal  Keilmuan,
Bahasa, Sastra dan Pengajarannya (e-Journal), 8 (1), 51-65. https://doi.org/10.22219/kembara.v8i1.18602

## PENDAHULUAN
Kategori sintaksis yang memosisikan verba (V), subjek (S) sebagai core, peran agen (A) dan pasien (P) secara umum dalam sebuah klausa atau kalimat sangat sulit diidentifikasi, jika melihat fenomenanya dalam ragam bahasa  Indonesia  yang  sangat  kompleks.  Hal  ini  didasarkan  pada  perbedaan  sudut  pandang  linguis  dalam memetakan masalah disebabkan oleh data yang mereka peroleh. Verhaar (2006) membagi kategori menjadi nomina (N), numeralia (Num), Adjektiva (Adj), verba (V), konjungsi (Konj), keterangan (Ket), artikel (Art), kata seru dan preposisi (Prep); peran yang meliputi aktif, pasif, medial, benefaktif, objektif, agentif, instrumental, lokatif temporal, kausatif, kopulatif, eksistensial, progresif, posesif dll. Berbeda dengan Verhaar, Ramlan (1987) memberikan istilah pelengkap dalam fungsi dan tidak ada perbedaan dalam kategori hanya saja dalam tataran peran  sintaksis  ada  beberapa  tambahan  seperti  pemerolehan,  hasil,  pengalami,  dikenal,  terjumlah,  peserta, keseringan, perbandingan, dan perkecualian. Kridalaksana  (2008) juga memberikan tambahan pada  tataran peran  yang  meliputi  (arti)  dari  argument  (peserta)  struktur  kalimat  pada  verba,  sehingga  peran  atau  fungsi semantis yang dimaksud adalah hubungan antar argumen atau predikator dalam proposisi.
Sebagai perbandingan, dalam kajian Role Reference Grammar (RRG) Rober (2001) menambahkan bentuk elemen predikat dan  nonpredikat yang diduduki  oleh  frasa nomina yang berposisi sebagai argument predikat dan frasa adposisi sebagai nonargumen, sehingga dalam kalimat nonverbal nomina selanjutnya akan menjadi predikat. Tallerman (2015) memberikan tambahan sub-classes pada kategori verba atau predikat secara fungsional yang merupakan bagian dari hubungan antara kalimat. Teori Lexical Functional Grammar (LFG) yang  dikembangkan  pertama  kali  oleh  Joan  Bresnan  dan  Ronald  Kaplan  di  tahun  1970-an  dengan  konsep classical  LFG  yang  merupakan  tata  bahasa  generative  non-transformasional.  Rentetan  aturan  dalam  LFG memiliki  informasi  dalam  struktur  leksikal  dan  fungsional (Musgrave,  2013) .  Sejalan  dengan  hal  tersebut Artawa (2020) memberikan penekanan terhadap leksikal dalam LFG dalam tataran kategorial kata. Berkaitan dengan LFG beberapa hal yang perlu dikemukakan adalah kategori leksikal dan kategori fungsional. Chomsky (dalam Falk, 2011 ) memberikan istilah major lexical categories terhadap N (Nomina), P (Preposisi), V (Verba) dan A (Adjektiva). Dalam LFG, fungsi lebih dideskripsikan dalam matematis yang berkorelasi dengan relasi grammatical (SUBJ, OBJ, OBL) yang menjadi fungsi gramatikal yang menekankan subjek (SUBJ) dan objek (OBJ) dalam hal ini Arka (2018) menyebutnya sebagai representasi sintaktik.
Melihat fenomena kategori (leksikal), fungsi (fungsional) dan peran (semantik) yang telah dikaji dalam kajian linguistik mikro, penelitian ini mencoba untuk merekonstruksi telaah struktural yang cenderung belum menyentuh ragam bahasa Indonesia yang jauh lebih kompleks. Hal ini bertujuan untuk menjawab beberapa hal terkait penentuan posisi leksikon yang dalam kasus bahasa Indonesia tidak selalu diduduki oleh verba secara konkret pada kategori sintaksis. Kasus seperti ini digambarkan oleh Sneddon et al (2010) sebagai kopula yang berkorespondensi dengan linking verb yang banyak muncul pada klausa nomina dalam bahasa Indonesia. Hal ini dapat dilihat pada diagram pohon Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Diagram Pohon Verba Kopulatif adalah dan ialah dalam Bahasa Indonesia
Walaupun dalam hal ini, Sneddon  et al.,  (2010) berasumsi bahwa adalah dan ialah dalam bahasa Indonesia bukan merupakan verba, dalam ragam bahasa Indonesia copula ini sering muncul dan merupakan verba
nominalisasi  ( nominalized  verb)  dan  secara  fungsional  merupakan  argumen  tak  bersubjek.  Verhaar  (dalam Ambiya, 2018 ) memberikan gambaran mengenai kopula ini dengan menyebutnya sebagai predikat penyama, hal ini merupakan peran kopula yang berposisi sebagai predikat degan distribusi pada Tabel 1 .
Tabel 1 Distribusi Kopula Bahasa Indonesia No Relasi Copula Verba 1 Klausa Kopula dengan Predikat FN ø *adalah/*ialah/*merupakan *adalah/*ialah/*merupakan kopula’ (x, [pred’]) kopula’ (x,y) kopula’ (x,y) x = yang dilekati atribut, y = atributif x, y = referen x, y = referen Budi ø guru Budi adalah guru Anak umar adalah mahasiswa Budi 2 Klausa Kopula dengan Predikat FAdj ø kopula’ (x, [pred’]) x= yang melekat pada atribut y=atribut Ani ø cantik 3 Klausa Kopulatif dengan Predikat FPrep
ada/berada ø
kopula’ (x,y) kopula’ (x, [pred’]) x, y = referen x= yang melekat pada atribut y=atribut Budi (ada/berada) di rumah. Budi ø di rumah.
Berkaitan  dengan  fungsi  dalam  kalimat  bahasa  Indonesia,  fungsi  sintaksis  akan  diisi  oleh  berbagai kategori Verhaar  &  Alip  (1996 ) dengan  posisi  S  (subjek),  P  (predikat),  Kom  (komplemen),  dan  Ket (keterangan)  yang  akan  diisi  oleh  kategori  sintaksis,  sehingga  bentuk  kata  mempunyai  fungsi  sintaksis  yang berbeda dalam kalimat. Fungsi memiliki kedudukan dalam struktur kalimat dengan unsur pengisi dalam kategori yang dapat dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 2 Relasi Fungsi dan Kategori dalam Bahasa Indonesia No Fungsi Kategori 1 Subjek nomina, frasa nomina, klausa nomina 2 Predikat verba, ekuatif, dan ada (eksistensial) 3 Objek nomina, frasa nomina, klausa nomina 4 Komplemen (wajib hadir dan bukan nomina) 5 Adjungta tidak wajib hadir (mana suka)
Fungsi adalah sekat-sekat kosong yang harus diisi oleh kategori kelas kata (form filler) kemudian pengisi kedua  adalah  peran  semantis  ( role  filler).  Secara  fungsional,  terdapat  tiga  macam  klausa  yang  predikatnya diduduki oleh verba, nomina, adjektiva dan preposisi, sebagai contoh dapat dilihat pada Gambar 2 .
KEMBARA: Jurnal Keilmuan Bahasa, Sastra, dan Pengajarannya, Volume 8, Nomor 1, April 2022, halaman 51-65
Gambar 2. Form Filler Predikat Verba, Nomina dan Ajektiva
Kedudukan predikat guru saya peran dalam kalimat sangat berkaitan dengan argumen. Predikat berkelas kata nomina memiliki peran yang hampir mirip dengan predikat kopula. Bahkan, Alwi, (2003) mengatakan bahwa kalimat berpredikat nomina sering kali memanfaatkan kopula untuk memisahkan subjek dan predikat. Walaupun secara umum predikat dalam bahasa Indonesia diisi oleh verba. Sebagai unsur yang diperlukan dalam unsur sintaktis dan semantis, argumen dibutuhkan dalam sebuah verba. Jumlah argumen dalam sebuah klausa atau kalimat ditentukan oleh verba sebagai ( core) atau juga sering disebut (head). Posisi (head) dalam suatu klausa merupakan  bagian  penting  dalam  peran  sintaksis.  Peran  ini  menghubungkan  argumen  dalam  klausa  yang memunculkan agen dan pasien (Song, 2014) , sedangkan Rober (2001) menyebut verba itu nukleus. LFG bertemali dengan representasi semantic, Rober  (2001) mengistilahkannya dengan bagian dari peran makro ( semantic macroroles). Relasi tematik dalam peran makro semantis adalah hal yang sangat kuat jika dilihat  dari  peran  jenis  pelaku  ( agent  type  role),  dan  peran  jenis  pasien  (patient  type  role),  dan  pengalami (undergoer). Hubungan semantis yang khas merupakan interpretasi dari argumen yang berfungsi secara semantik pada tiap verba, representasi ini dapat dilihat pada bagian berikut ini.
to kill (membunuh) to see to put to present [do’(x, ø] CAUSE BECOME die (mati) (y)] see’ (x, y] [do’ (x, ø] CAUSE BECOME [BECOME be-LOC’ 9 (y,z)] [do’ (x, ø] CAUSE BECOME [BECOME have’ (y,z)

## Actor Undergoer

## van Valin (2001)
Membahas peran sintaksis atau peran semantik pendekatan tipologi jarang sekali disinggung banyak linguis yang merupakan bagian potensial jika dibahas dengan tipologi yang mengelompokkan bahasa berdasarkan sifat dan perilaku (Mallinson, 1981; Comrie, 1981; Artawa, 2020; Jufrizal, 2008) . Teori ini pertama kali dikemukakan oleh Comrie pada tahun 1980-an. Pokok bahasannya meliputi (1) pemarkah agen dan pasien, (2) urutan kata, (3) koordinasi dan subordinasi (Mallinson, 1981) . Sebagai arah baru dalam pengembangan linguistik berbasis komputasi, tata kategori, fungsi dan peran semantik adalah salah satu kajian yang menarik untuk ditelaah melalui pengolahan bahasa korpus. Kajian ini merupakan mediator dalam perkembangan dan telaah kajian linguistik mikro yang bertemu dengan komputasi (Cholisi, 2013) . Penelitian ini mencoba untuk mengembangkan kajian pada tataran kategori, fungsi, dan peran sintaksis yang belum lengkap pada penelitian sebelumnya. Berdasarkan gap dari penelitian tentang kategorial (leksikal). Widhiyanti & Harjoko (2013) dalam penelitiannya yang memberikan pelabelan pada kelas kata
S
DP                                                   DP ↑ SUBJEK= ↓ ↑ PREDIKAT= ↓
Pak Umar                                         guru saya PRED                       ‘predikat oleh’ < SUBJ , PREDIKAT> SUBJ            [PRED                           ‘NAMED ‘Pak Umar’ [PREDIKATIF               +
PREDIKAT [PRED                    ‘guru’ [PREDIKATIF       + [POSS PRED         ‘pro’ PRES           1 NUM          SG
dengan PoS Tagging berbasis aturan (rule based) walaupun memiliki tingkat keakuratan yang tinggi 100% dalam korpus,  dan  PoS  HMM  sebesar  99,29%,  penelitian  ini  belum  memberikan  gambaran  solusi  tagging  dalam kalimat yang mengacu kepada jenis verba kopulatif, eksistensial dan ekuatif dalam bahasa Indonesia.
Pramudita et al (2016) dengan riset part of speech tagging berbasis aturan dan distribusi probalitas maksimum entropy dengan objek kajian bahasa Jawa Krama. Data dalam penelitian ini diambil korpus kamus buku kosakata bahasa Jawa dengan tagset kategori leksikal N dengan penn Tree Tags NN, V, Adj, Adv, Knj, Prp, Kh, So, Em, Pr Sym, dan pungtuasi yang menghasilkan maksimum entropy dan rule based dengan akurasi tertinggi 97,75% untuk data yang berbeda dari data training. Penggunaan Rule Based hanya bertumpu pada kategori leksikal saja walaupun tingkat keakuratannya sangat tinggi.
Syahroni  (2019) mengembangkan aplikasi penentuan kategori dan  fungsi  sintaksis  kalimat bahasa Indonesia dengan pemanfaatan Natural Language Toklit (NLTK) dan memodifikasinya menjadi 6 level frasa NP (Noun Phrase), VP (Verb Phrase), PP (Preposition Phrase), AP (Adjective Phrase), ADVP (Adverb Phrase) dan NUMP (Numerial Phrase) dengan akurasi 93,2 %, dan pada fungsi sintaksis dari 6 level frasa terhadap kalimat bahasa Indonesia diubah menjadi Subjek, Predikat, Objek, Keterangan dan Pelengkap untuk penentuan klausa  diperoleh  akurasi  sebesar  91,12%.  Penelitian  ini  belum  lengkap  karena  tidak  memberikan  gambaran terhadap peran sintaksis A (agen) dan (P).
Dewi  &  Ubaidi  (2020) melakukan  penelitian PoS  Tagging  bahasa  Madura  dengan  metode  Brill Tagger  dengan  latar  belakang  penggunaan  bahasa  Madura  dengan  perbaikan  dan  penambahan  data  korpus dengan peningkatan akurasi leksem-leksem dari 87,43% menjadi 93,16%. Jika tidak memperhatikan out of vocabulary akurasi mencapai di atas 80% dengan akurasi tertinggi 86,67%. Lexical rule (aturan kategori) dengan pelabelan kata menjadi fokus penelitian ini, sehingga pada tataran fungsi dan peran sintaksis belum dianalisis secara lengkap. Nilai akurasi yang didapat dengan menggunakan metode Brill Tagger hanya muncul pada tataran kategori leksikal Verba Transitif (VBT), Verba Intransitif (VBI), Adjective (JJ), Adverb (RB), Common Noun, Proper Common Noun, Genetive Common Noun, Personal Pronoun, Locative Pronoun, Primary Numeral, Collective  Numeral,  Distributive  Numeral,  Irregular  Numeral,  Kata  Bantu  Bilangan,  WH  Pronoun,  WH Adverb,  Determinter,  Article,  Preposition,  Coordinate  Conjunction,  Subordinate  Conjuction,  Particle, Interjection, Positive Modal, Negative Modal, Symbol (Sym), Sentence Terminator (ST), Comma (,), Elipsis (…),  Colon  (:),  Semi  Colon  (;),  Open  Pharantheis,  Close  Pharanthesis  (OP),  Close  Pharanthesis  (CP), Quotation  (QT),  Dash  (DASH),  dan  Slash  (GM)  dengan  peningkatan  jumlah  korpus  hanya  pada  tataran leksikal saja.
POS tagging bahasa Indonesia maupun bahasa daerah telah banyak diteliti menggunakan PoS Tagging  dengan  berbagai  metode  dan  pendekatan  baik  yang  berbasis  aturan  (rule  based)  maupun kemungkinan ( probabilitas). Pemanfaatan PoS Tagging dengan memanfaatkan NLP (Natural Language Processing) telah banyak menghasilkan Tag yang memuaskan dengan tingkat akurasi yang tinggi. Hal ini terlihat dari penelitian yang PoS Tagging bahasa oleh Gunawan et al (2019) dengan membuat rule huruf kapital dalam bahasa Indonesia. Yazid & Fatwanto (2018) membuat tag kategori leksikal secara umum dalam  bahasa  Indonesia  untuk  mengurai  kata  ambigu  dengan  metode rule-based.  Begitu  juga  dengan penelitian terkait fungsi Pramudita et al (2016) pada bahasa Jawa Krama yang sudah menyentuh level fungsi.
Analisis kesenjangan dalam penelitian ini adalah belum adanya penelitian lengkap terkait dengan PoS  Tagging  sintaksis  bahasa  Indonesia  yang  lengkap  membahas  penuh  pada  semua  bentuk  kategori (leksikal)  dengan adanya  predikat selain  verba  (kopulatif,  ekuatif,  dan eksistensial),  fungsi,  dan  peran semantis meliputi agen dan pasien dalam membuat PoS Tagging Rule yang tepat dan utuh dalam tataran gramatika bahasa Indonesia.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memperbaiki  data  korpus  bahasa  Indonesia  terutama  kuantitas  dan kualitas pada tataran gramatikal dan dapat digunakan dalam pengklasifikasian kelas kata, fungsi kelas kata, dan peran semantis untuk mendukung riset bahasa dan pembelajaran bahasa terutama pengayaan klasifikasi leksikon dalam KBBI (Kamus Besar Bahasa Indonesia) secara elektronik karena dalam leksigrafi, faktor yang terpenting adalah  tahap  pengumpulan  data.  Sehingga  kelompok  besar  data  dalam  KBBI  yang  mencakup  kata  umum
( command word) dan nama diri (proper name). Dalam hal Command Word yang meliputi empat aspek yaitu kelas kata, bentuk leksikal, struktur leksikal dan tipe leksikal dapat terpenuhi secara sempurna dengan adanya PoS Tagging fungsi, kategori dan peran sintaksis bahasa Indonesia.
Berdasarkan hal tersebut, tujuan dalam penelitian ini adalah berfokus pada algoritma penentuan kelas kata atau kategori sintaksis (leksikal), rule-based fungsi sintaksis dan peran semantik. Sebagai bentuk alternatif dan  solusi dengan berkembangnya  teknologi  komputasi,  kajian gramatikal bahasa  Indonesia dapat  dijadikan bahan  pengembangan  penelitian  dengan  memanfaatkan  komputasi  dan  sains  data.  Hal  tersebut  menjadikan penelitian sintaksis bahasa Indonesia sebagai unsur strategis dalam memberikan kontribusi terhadap pemahaman tata  bahasa  secara  umum  dan  lebih  khusus  pada  hal-hal  yang  masih  dianggap  ambigu  dan  membingunkan terutama dari segi gramatikal fungsional, kategorial, dan semantik. Penelitian ini juga memberikan kontribusi kamus KBBI (Kamus Besar Bahasa Indonesia) elektronik yang memuat kriteria formal (mikrostruktur) terutama pada sublema kategori, fungsi, dan peran sintaksis yang belum dijangkau terutama peran sintaksis (semantis) yang memuat agen dan pasien dalam bahasa Indonesia.

## METODE
Data dalam penelitian ini adalah kualitatif yang berupa bahan korpus (Carroll, 2013) . Analisis data  kualitatif  terhadap  bahan  korpus  menggunakan  teknik  berbasis  probabilitas  ( probability-based) untuk  menelaah  tataran  gramatikal  leksikon  dalam  kalimat (Jurafsky  &  Martin,  2000; Widhiyanti  & Harjoko,  2013; Pramudita  et  al.,  2016) .  Sementara  untuk  pendekatan  berbasis  aturan  ( Rule-Based) digunakan untuk mengonstruksi kata dengan model statistic scholastic tagger untuk memperkirakan nilai probabilitas data pada penentuan. Data dalam penelitian ini menggunakan data training untuk penentuan kategori dan data uji. Adapun untuk fungsi sintaktis dan peran menggunakan data 990 kalimat yang telah ditentukan peran agen dan pasiennya. Data training berupa berkas korpus The corpus ind_mixed_2013 Leipzig Corpora yang merupakan sekumpulan jumlah kalimat berbasis korpus. Raw data dalam berkas The corpus ind_mixed_2013 Leipzig Corpora  memuat  berkas  daring  berita  pada  laman (Effendi  & Muchammadun, 2018; Rajeg et al., 2019; Dewi & Ubaidi, 2020; Yusuf & Puspita, 2020; Yuki, 2021) . Langkah yang dilakukan untuk pengumpulan data yaitu (1) prepocessing dengan melakukan filter terhadap kalimat input agar dapat diproses oleh POS Tagging, (2) memanfaatkan PoS Tangging korpus The corpus ind_mixed_2013 Leipzig Corpora untuk memberikan tag pada setiap kalimat input, (3) mengubah level kata hasil PoS Tagger sesuai dengan kategori sintaksis FN (frasa nomina), FAdj (frasa adjektiva), FV (frasa verba) terkait verba dalam penelitian ini akan ditambahkan idenfikasi verba kopulatif,  verba,  ekuatif  dan  eksistensial,  F  Prep  (frasa  preposisi),  Fadv  (frasa  Adverbia),  (4) menentukan  kedudukan  fungsi  sintaksis S  (subjek), P  (predikat),  O  (objek), K  (keterangan),  dan  P (pelengkap) (5) menentukan kedudukan peran semantik A (agen) dan P (pasien). Lebih lanjut langkah dalam pengumpulan data dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3 .
Gambar 3
Flow Chart Alur Penelitian PoS Tagging Kategori, Fungsi dan Peran dan Rule-Based dan Probability
Model tersebut di- training dan di-testing dengan data korpus bahasa Indonesia Leipzig dari library Flair NLP. Setelah terbentuk model prediksi kategori tersebut, maka dilakukan penerapan prediksi kategori pada 990 kalimat  baru  dari  korpus The  corpus  ind_mixed_2013  Leipzig  Corpora.  Hasil  prediksi  kategori  pada sejumlah  kalimat  tersebut  selanjutnya  dikombinasikan  dengan rule  grammar  frasa  dan  menjadi  input  untuk penentuan frasa. Penentuan frasa dilakukan dengan menyusun algoritma fungsi dengan output berupa frasa dan tak frasa. Kemudian, output tersebut menjadi input dari algoritma penentuan fungsi dengan output berupa kata dan  tak  fungsi.  Terakhir, output  kata  dan  tak  fungsi  menjadi  input  dari  algoritma  penentuan  peran  dan menghasilkan output berupa kata dan tak peran. Hasil akhir dari penelitian ini adalah 990 kalimat baru dari corpus Leipzig yang telah ditentukan kategori, fungsi, dan perannya untuk masing-masing kata.
HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Tagging berbasis aturan Rule-Based pada data korpus The corpus ind_mixed_2013 Leipzig Corpora menunjukkan hasil akurasi setelah diberikan tambahan  Tag pada kategori sintaksis  terutama verba  secara  umum  F-Score  (mikro)  0.9253,  F-Score  (makro)  0.8576  dengan akurasi 0.9253.  Secara lebih khusus pada penelitian ini, hasil tag Verba (VERB) memiliki rasio prediksi yang positif setelah adanya penambahan bagian verba kopulatif (adalah, ialah dan ø), ekuatif (sama, seperti, Adj +se-‘ekuatif’, dan N + se-‘unit’), dan eksistensial (ada) dengan rasio prediksi benal (recall: 0.9256). Hal tersebut juga berpengaruh pada Tag dengan rule-based fungsi sintaksis dengan verba kopulatif, ekuatif, dan eksistensial yang menduduki fungsi predikat pada konstruksi sintaktis. Selanjutnya, pada peran  57 semantik yang merupakan  temuan  baru  dalam  penelitian  ini  dengan  rasio  prediksi true  82.58% pada Agen  (A)  dan 9.68% pada pasien (P). Tingkat akurasi ini dapat dilihat pada Tabel 3 .
Tabel 3 Tingkat Akurasi Kategori dengan Penambahan Rule-Based Verba Kopulatif, Ekuatif, dan Eksistensial No By Class Precision Recall f1-score support 1 NOUN 0.8789 0.9076 0.8930 2488 2 PROPN 0.9155 0.9280 0.9217 2207 3 PUNCT 0.9970 0.9994 0.9982 1645 4 VERB (ada) 0.9562 0.9256 0.9407 1250 5 ADP 0.9682 0.9506 0.9593 1153 6 ADV 0.8061 0.8624 0.8333 487 7 PRON 0.9791 0.9398 0.9590 498 8 NUM 0.9269 0.9656 0.9458 407 9 ADJ 0.8219 0.7109 0.7624 422 10 DET 0.9449 0.9220 0.9333 372 11 CCONJ 0.9799 0.9093 0.9433 375 12 SCONJ 0.7756 0.8521 0.8121 142 13 AUX 0.9897 1.0000 0.9948 96 14 PART 0.9149 0.8776 0.8958 49 15 SYM 1.0000 0.8667 0.9286 30 16 X 0.0000 0.0000 0.0000 1
Pada Tabel 3 dapat disimpulkan bahwa, Accuracy adalah rasio prediksi benar dengan keseluruhan data. Precision adalah rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan keseluruhan hasil yang diprediksi positif. Recall  adalah  rasio  prediksi  benar  positif  dibandingkan  dengan  keseluruhan  data  yang  benar positif. F1-score merupakan perbandingan rata-rata precision dan recall yang dibobotkan. Pola  pada  penelitian Syahroni  (2019) dengan rule  regexpParser  dengan  NLTK  (Natural Language Toklit) dengan pencocokan bahasa Indonesia dengan mengekstrak 6 level frasa yaitu FN (Frasa Nomina), FV (Frasa Verba), Frasa Preposisi (FP), FAdj (Frasa Adjektiva), FAdv (Frasa Adverbia) dan FN  (Frasa  Numeralia).  Penelitian  ini  belum  menunjukkan  hasil  yang  spesifik  dan  mendalam  terkait dengan  bagian  FV  (Frasa  Verba)  dengan  adangan  verba  kopulatif,  ekuatif  dan  eksistensial  walaupun tingkat  akurasinya  93,32%.  Pembentukan  aturan  (rule-based)  dengan  menambahkan  partikel  verba sebagai fenomena sintaktis dapat menjadi pedoman dalam menentukan bagian yang perlu diperhatikan dalam fenomena verba sebagai inti ( core) (Jia et al., 2020) .

## POS Tagging Berbasis Probability Kategori Sintaksis
Berdasarkan  hasil Tag  dengan  probability-based  kategori,  khususnya  predikat  dalam  bahasa Indonesia dapat diduduki oleh verba kopulatif, eksistensial dan ekuatif. Selanjutnya, data korpus kategori dengan probability-based dapat dilihat pada Gambar 4 .
def kategori_f ( x ): for I in range ( len (x)): sentence = Sentence(x[ ‘KALIMAT_k’ ].iloc[i]) tag_pos.predict(sentence) x.loc[I, ’Kategori’ ]=sentence.to_tagged_string()

## Gambar 4. Syntax Penentuan Kategori
Fungsi  di  atas mengolah  input  berupa  tabel,  tabel  tersebut  memiliki  tiga  kolom, yaitu  kolom KALIMAT_k,  kolom  AGEN,  dan  kolom  PASIEN,  serta  990  baris  kalimat.  Untuk  setiap  baris, diterapkan fungsi prediksi tak kategori pada setiap kata yang terkandung di tiap kalimat. Output dari fungsi  ini  adalah  berupa  tabel  input  dengan  tambahan  satu  kolom  yaitu  kolom KATEGORI. Kolom kategori tersebut berisi masing-masing kata beserta tak kategorinya. Hasil dari fungsi syntax kategori ini dapat digambarkan pada Gambar 5 .
Gambar 5. Diagram Akurasi Kategori Sintaksis dengan PoS Tagging Probabiliy-Based
Diagram akurasi ini didapatkan dari hasil Tag semua kategori yang ada pada data korpus The corpus ind_mixed_2013 Leipzig Corpora. Hasil dari syntax penentuan frasa data korpus tersebut dapat dilihat pada Gambar 6 .
def frasa_f ( x ): for I in range ( len (x)):
tagged1 = x[ ‘Kategori’ ].iloc[i] tagged1 = str (tagged1) tagged1 = tagged1.replace( “<” , “” ) tagged1 = tagged1.replace( “>” , “” ) tagged1 = Convert(tagged1) tagged1 = [tagged1[y:y+ 2 ] for y in range ( 0 , len (tagged1), 2 )]
tagged1 = [ tuple (l) for l in tagged1] tree = chunkParser.parse(tagged1) tree = str (tree) x.loc[I, ’Frasa’ ] = tree
Gambar 6. Syntax Penentuan Fras a
Fungsi di atas mengolah input berupa tabel, tabel tersebut memiliki empat kolom, yaitu kolom KALIMAT_k, kolom AGEN, kolom PASIEN, kolom KATEGORI, dengan 990 baris. Untuk setiap baris, diterapkan fungsi prediksi tak frasa pada setiap frasa yang terkandung di tiap kalimat. Output dari fungsi ini adalah berupa tabel input dengan tambahan satu kolom yaitu kolom FRASA. Kolom tersebut berisi masing-masing frasa beserta tak frasanya.
PoS Tagging Berbasis Rule-Based Fungsi Sintaksis
Secara gramatikal, kategori sintaksis dapat menduduki fungsi sintaksis dalam sebuah klausa atau kalimat. Tahapan rule-based berikutnya adalah membuat rule dengan ketentuan seperti yang dikemukakan oleh (Kridalaksana, 1988; Alwi, 2003) pada unsur inti kalimat atau klausa yaitu S dan P. Ciri Subjek yang di Tag pada data korpus The corpus ind_mixed_2013 Leipzig Corpora adalah S yang dapat berupa NOM,  Frasa  Nomina, atau  klausa.  Pada  unsur predikat dengan rule grammar pengisi unsur predikat adalah VERB (kopulatif, ekuatif dan eksistensial), VERB PHRASE, ADJ, ADJ PHRASE, dan NOUN
0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 precision Recall f1-score
60
PHRASE. Hasil syntax penentuan fungsi kategori (leksikal) yang mengisi fungsi sintaksis dapat dilihat pada Gambar 7 .
def spok_f ( x ): for I in range ( len (x)): tree = x[ ‘Frasa’ ].iloc[i] tree = nltk.tree.Tree.fromstring( str (tree)) ptree = ParentedTree.convert(tree) for subtree in ptree.subtrees(): if subtree.label() == ‘VP’ :
if subtree.left_sibling() is not None : if type (subtree.left_sibling()) is str :
x.loc[I, ’Subjek’ ] = str (subtree.left_sibling())
x.loc[I, ’Predikat’ ] = str (subtree.leaves()[ 0 ])
x.loc[I, ’Objek’ ] = str (subtree.leaves()[ 1 :])
else : if subtree.left_sibling().label() == ‘NP’ :
x.loc[I, ’Subjek’ ] = str (subtree.left_sibling()) elif subtree.left_sibling().label() == ‘NUMP’ :
x.loc[I, ’Subjek’ ] = str (subtree.left_sibling()) elif subtree.left_sibling().label() == ‘PP’ :
x.loc[I, ’Keterangan’ ] = str (subtree.left_sibling()) else :
x.loc[I, ’Predikat’ ] = str (subtree.leaves())
if subtree.label() == ‘VP’ : if subtree.right_sibling() is not None : if type (subtree.right_sibling()) is str :
x.loc[I, ’Predikat’ ] = str (subtree.leaves()[ 0 ]) x.loc[I, ’Objek’ ] = str (subtree.leaves()[ 1 :])
x.loc[I, ’Keterangan’ ] = str (subtree.right_sibling()) else : if subtree.right_sibling().label() == ‘NP’ :
x.loc[I, ’Objek’ ] = str (subtree.right_sibling()) elif subtree.right_sibling().label() == ‘NUMP’ :
x.loc[I, ’Objek’ ] = str (subtree.right_sibling())
elif subtree.right_sibling().label() == ‘PP’ :
x.loc[I, ’Keterangan’ ] = str (subtree.right_sibling()) else :
x.loc[I, ’Predikat’ ] = str (subtree.leaves())
if ((subtree.right_sibling() is None ) and (subtree.left_sibling() is None )):
x.loc[I, ’Subjek’ ] = str (subtree.leaves()[ 0 ]) x.loc[I, ’Predikat’ ] = str (subtree.leaves()[ 1 ])

## Gambar 7. Syntax Penentuan Fungsi
Fungsi  di  atas  mengolah  input  berupa  tabel,  tabel  tersebut  memiliki  lima  kolom,  yaitu  kolom KALIMAT k, kolom AGEN, kolom PASIEN, kolom KATEGORI, dan kolom FRASA, dengan 990 baris. Untuk setiap baris, diterapkan prediksi tag fungsi. Output dari ini adalah berupa tabel input dengan
tambahan  empat  kolom  yaitu  kolom  SUBJEK,  PREDIKAT,  OBJEK,  dan  KETERANGAN.  Kolom tersebut berisi kata yang menduduki fungsi tertentu dalam sebuah kalimat.
Apabila verbanya adalah tindakan ( action verb) dan subjek dan objeknya adalah manusia dan animate maka objeknya adalah pasien dan subjeknya adalah agen. Selanjutnya, apabila objeknya bukan manusia dan animate maka perannya adalah sebagai tema. Hal ini seperti yang kemukakan oleh Tallerman (2014) dan Rober (2001) jika verbanya transitif subjeknya adalah agen dan objeknya pasien.
Rule-Based Peran Sintaksis Agen
Hasil tag dari kedudukan partisipan sesuai dengan perannya pada posisi agen muncul pada subjek makhluk hidup yang melakukan aksi dengan kategori N dan PRON. Hal ini memiliki relevansi dengan apa  yang  dikemukakan  oleh Carina  (2018) bahwa  agen/pelaku  adalah  makhluk  yang  secara  sadar melakukan tindakan yang dinyatakan oleh verba. Agen pada konteks Tag Rule-Based ini berada dalam aksi proses yang selalu menduduki fungsi subjek pada kalimat aktif dan akan menjadi peran pasien pada kalimat pasif dengan hasil prediksi 82,58%. Hasil prediksi akurasi kemunculan agen pada data korpus Leipzig Indonesian Mix 2013 dapat dilihat pada Tabel 4 dan Gambar 8 syntax penetuan agen berikut.
Tabel 4
Rule-Based Peran Sintaksis Agen Data Korpus Leipzig Indonesian Mix 2013 Agen Tag Row Label Agen_eq (prediksi) rule-based Jenis kalimat TRUE FALSE Otoritas local (blank) NP NP/NP/PRON - - √ √ Nominatif akusatif (Aktif) tersangka KPU wahyu wartawan subono suaranya solskjaer sitorus seniman saya sahabatnya rozaq presiden pelaku N N PRON N PRON PRON N PRON PRON N PRON PRON PRON N √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ - - - - - - - - - - - - - - - Nominatif akusatif (Aktif) Nominatif akusatif (Aktif) Nominatif akusatif (Aktif) Nominatif akusatif (Aktif) Nominatif akusatif (Aktif) Nominatif akusatif (Aktif)
Nominatif akusatif (Aktif)
Nominatif akusatif (Aktif)
Nominatif akusatif (Aktif)
Nominatif akusatif (Aktif)
Nominatif akusatif (Aktif)
Nominatif akusatif (Aktif)
Nominatif akusatif (Aktif)
Nominatif akusatif (Aktif) Nominatif akusatif (Aktif)
Gambar 8. Syntax Penentuan Agen
Rule-Based Peran Sintaksis Pasien Peran  sintaksis  pada  jenis pasien  setelah  dibuat rule-based  dengan  PoS Tagging  dengan  hasil prediksi 9.68%, ditemukan beberapa kategori rule dengan prediksi N dan PRON yang berperan sebagai pasien pada kalimat pasif dengan fungsi sebagai objek dan subjek pada kalimat yang anti pasif dengan tipe  ergative.  Hal  ini  berhubungan  dengan  penetuan  argumen  dalam  bahasa  yang  melekat  pada  sisi transitivitas verbanya. Dixon (1994) mengemukakan bahwa jika argumennya adalah agen maka posisinya adalah  subjek  dan  pasien  adalah  subjek  secara  fungsional.  Hal  ini  juga  berkorelasi  dengan  apa  yang dikemukakan oleh Jufrizal (2008) dan Artawa (2020) bahwa dalam pola Pasif dan ergatif sama-sama
data[ ‘Prediksi_Agen’ ] = pd.np.where(data[ ‘Predikat’ ]. str .contains( ‘me’ ), data[ ‘Subjek’ ],pd.np.where(data[ ‘Pre dikat’ ]. str .contains( ‘di’ ), data[ ‘Objek’ ], ’’ ))
melibatkan paling tidak properti S sama dengan P daripada A dan tidak dapat dipasifkan dengan adanya kendala morfologi tertentu. Hasil prediksi rule-based pada peran sintaksis pasien ini dapat dilihat pada Tabel 5 dan Gambar 9 .
Tabel 5 Hasil Rule-Based Peran Sintaksis Pasien Data Korpus Leipzig Indonesian Mix 2013 Agen Tag Row Label Pasien_eq (prediksi) rule-based Jenis kalimat TRUE FALSE acara doa Indonesia instansi daerah isolasi jajarannya Jakarta jambu kantor kecamatan komentar warganet kunjungan manchester city NP N NP N NP N N NP NP V NP - - - - - - - - - - - √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ Pasif/Ergatif (Anti-Pasif) Pasif/Ergatif (Anti-Pasif) Pasif/Ergatif (Anti-Pasif) Pasif/Ergatif (Anti-Pasif) Pasif/Ergatif (Anti-Pasif) Pasif/Ergatif (Anti-Pasif) Pasif/Ergatif (Anti-Pasif) Pasif/Ergatif (Anti-Pasif) Pasif/Ergatif (Anti-Pasif) Pasif/Ergatif (Anti-Pasif) Pasif/Ergatif (Anti-Pasif) nurhadi resky nyoman giri prasta oknum dosen orang-orang para demonstran para pekerja seni para siswa pemain pemerintah libia pencuri PRON PRON NP N NP NP NP NP N NP N √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ - - - - - - - - - - - Pasif/Ergatif (Anti-Pasif) Pasif/Ergatif (Anti-Pasif) Pasif/Ergatif (Anti-Pasif) Pasif/Ergatif (Anti-Pasif) Pasif/Ergatif (Anti-Pasif) Pasif/Ergatif (Anti-Pasif) Pasif/Ergatif (Anti-Pasif) Pasif/Ergatif (Anti-Pasif) Pasif/Ergatif (Anti-Pasif) Pasif/Ergatif (Anti-Pasif)
Pasif/Ergatif (Anti-Pasif)
data[ ‘Prediksi_Pasien’ ] = pd.np.where(data[ ‘Predikat’ ]. str .contains( ‘me’ ), data[ ‘Objek’ ],pd.np.wher e(data[ ‘Predikat’ ]. str .contains( ‘di’ ), data[ ‘Subjek’ ], ’’ ))

## Gambar 9. Syntax Penentuan Pasien
Telaah  kategori,  fungsi  dan  peran  semantik  dalam  bahasa  Indonesia  sudah  banyak  diteliti. Pendekatan  linguistik  komputasi  maupun  linguistik  korpus  juga  banyak  yang  membahas  fungsi  dan kategori. Keunggulan dari hasil penelitian ini adanya rule baru yang dibuat berdasarkan data korpus The corpus ind_mixed_2013 Leipzig Corpora terbaru terkait aturan PoS Tangging dengan subjek intransitif bersamaan dengan objek transitif (absolutif) dan berbeda dengan subjek transitif (ergatif). Hal ini sejalan dengan yang dikemukakan oleh Coon & Abenina-Adar (2013) bahwa potensi kemunculan ergatif dalam bahasa akan ada dengan adanya gejala morfologis.
Kecenderungan secara umum penelitian fungsi, kategori, dan peran sintaksis bahasa Indonesia adalah dalam bentuk nominatif akusatif yang menurunkan diatesis aktif dan pasif sedangkan ergatif belum banyak disentuh. Hal tersebut menjadi menarik jika melihat pola morfosintaktis dalam bahasa Indonesia yang sangat mungkin dibuat rule ergatif dengan berbagai sudut pandang linguis bahwa fenomena ergatif dalam bahasa adalah fenomena yang unik (Antonio, 2017; Artawa, 2020; Kridalaksana, 1988; Mughni 2021; Pye, 1990; Satriya & Wisnu, 2016; Sherly, 2019) .

## SIMPULAN
Tingkat akurasi PoS Tagging probability-based pada data training kategori sintaksis (leksikal) setelah diberikan penambahan verba kopulatif, ekuatif, dan eksistensi menunjukkan hasil yang memuaskan yaitu 92,53%. Hasil tersebut digunakan untuk menentukan rule-based fungsi sintaksis terutama predikat
yang diduduki selain verba dalam bahasa Indonesia. Pada peran sintaksis, penentuan kedudukan peran agen dan pasien dapat ditentukan dari hasil penentuan kategori dan fungsi dengan hasil yang prediksi hasil rule-based yang didapatkan untuk agen 82,58% dengan prediksi pola N dan PRON pada kalimat aktif sebagai agen dan pasif sebagai pasien pada tipe nominative akusatif catatan verbanya transitif ada objek, jika verbanya intransitif maka tidak ada objek. Jika verbanya kopulatif maka konstruksinya terdiri dari Subjek+Predikat+Komplemen, ekuatif dengan konstruksi S+P yang predikatnya itu diduduki oleh nomina, adjektiva, numeralia dan frasa preposisi dengan catatan rule-based yang digunakan adalah agen yang berjenis animate. Sedangkan untuk pasien dengan prediksi rule-based 9,68% menunjukkan adanya konstruksi pasif, ergative, dan anti-pasif dengan subjek adalah pasien dan bukan objek. Dengan adanya rule  based  fungsi,  kategori,  dan  peran  sintaksis  bahasa  Indonesia  pada  penelitian  sangat  berimplikasi kepada pengajaran dan telaah bahasa Indonesia agar memperhatikan sudut pandang lain dalam masalah penentuan  verba  secara  kategori  (leksikal),  subjek  dan  objek  secara  fungsional  hingga  pasien  dalam tinjauan peran semantis. Tata bahasa Indonesia dengan PoS Tagging dengan berbagai pendekatan korpus dan komputasi merupakan hal yang penting untuk dikaji menghadapi era digitalisasi pada masa sekarang. Kajian linguistik mikro dengan memanfaatkan data korpus diharapkan mampu memperbaiki telaah yang belum  lengkap  seperti  adanya  fenomena  kemunculan  verba  kopulatif,  ekuatif,  dan  eksistensial  hingga tipologi bahasa Indonesia yang unik dengan kemunculan ergatif sehingga hasil dari PoS Tagging ini dapat dijadikan data aturan untuk membuat aplikasi tata bahasa Indonesia yang lebih mapan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Program  Studi  Pendidikan  Bahasa  dan  Sastra Indonesia,  Universitas  Tidar  yang  telah  memberikan  kepercayaan  untuk  melaksanakan  penelitian penugasan kepakaran program studi untuk mendukung proposal Simlitabmas. Ucapan terima kasih juga penulis sampaikan kepada Ibu Asri Wijayanti, S.Pd., M.A selaku Koordinator Program Studi Pendidikan Bahasa dan Sastra Indonesia, Bapak Isyadi Shalima, S. S., M.A selaku anggota penelitian, Ratih Ngestrini, S. ST., M. Sc dan Anandika Dian Pramesti, S.Tr. Stat yang telah membantu dalam mengolah data, Bapak Dr.  Muhammad  Yusdi,  M.Hum  yang  telah  memberikan  masukan  dan  saran  untuk  artikel  ini  serta Muhammad Abdul Hanif dan Deri Nasrullah mahasiswa Pendidikan Bahasa dan Sastra Indonesia yang telah membantu mengumpulkan data penelitian.
DAFTAR PUSTAKA Alwi, H. et al. (2003). Tata bahasa baku bahasa Indonesia: Edisi Ketiga. Jakarta: Balai Pustaka. Ambiya, M. Z. (2018). Keberlakuan nomina sebagai predikat dalam kalimat bahasa Indonesia: Kajian sintaksis (Noun Existence as predicate in sentence of Indonesian language: A study on syntax). Ranah: Jurnal Kajian Bahasa, 7(1), 49-68. https://doi.org/10.26499/rnh.v7i1.543 Antonio,  S.  (2017). A  tentative  corpus-based  approach  to  English  ergative  verbs.  July. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.12120.19208
Arka,  I. W.  (2018).  Lexical-functional  grammar:  Some  of its  basic  principles and  its  challenge  in  its application to the languages of Indonesia . Pertemuan Linguistik Pusat Kajian Bahasa dan Budaya Atma Jaya 16. Jakarta: Yayasan Obor Indonesia. Artawa,  K.  (2020).  Pemarkahan  diatesis  bahasa  Indonesia. Mozaik  Humaniora,  20(1),  26- ? . https://doi.org/10.20473/mozaik.v20i1.15128
Carina Silberer, M. P. (2018). Grounding semantic roles in images. In B. Brussels (Ed.), Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (pp. 2616–2626). Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.18653/v1/D18-1282
Carroll, J. (2013). The Routledge handbook of corpus linguistics. London: Routledge.
Cholisi, F. (2013). A lexical-functional grammar representation. Jurnal Sosial Humaniora. 6(1), 46-61. https://doi.org/10.12962/j24433527.v6i1.610
Comrie, B. (1981). Language universals and linguistics typology. New Jersey: Basil Blackwell.
Coon, J., & Abenina-Adar, M. (2013). Ergativity in linguistics. Oxford: Oxford University Press. Dewi, N. P., & Ubaidi, U. (2020). PoS tagging bahasa Madura dengan menggunakan algoritma Brill Tagger. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer,  7(6),  1121-1128. https://doi.org/10.25126/jtiik.2020722449
Dixon, R. M. (1994). Ergativity. Cambridge: Cambridge University Press.
Effendi, D. E., & Muchammadun. (2018). “Happiness” in bahasa Indonesia and its implication to health and community well-being. Asian EFL Journal, 20(8), 279-291.
Falk, Y. (2011). Lexical-functional grammar. Oxford: Oxford University Press.
Gunawan,  D.,  Amalia,  A., &  Maringga,  O.  N.  (2019). Building  the Application  to  identify  incorrect capital letters writing in bahasa Indonesia. Journal of Physics: Conference Series, 1235(1), 1-7. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1235/1/012108
Jia, J. K., Shao, Y. bin, Long, H., & Du, Q. Z. (2020). A natural language sentence analysis algorithm based  on  word  order  modifier  syntax  rules. Procedia  Computer  Science,  166,  496–500. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.02.058
Jufrizal, J. (2008). Tipologi linguistik: Dasar kerangka teori dan arah kajiannya. Linguistika, 1(3), 23- 35. Retrieved from http://jurnalvivid.fib.unand.ac.id/index.php/lingkul/index
Jurafsky, D., Martin, J, H. (2000). Speech and language processing. Britain: Prentice Hall. Kridalaksana, H. (1988). Beberapa prinsip perpaduan leksem dalam bahasa Indonesia. Jakarta: Kanisius. Kridalaksana, H. (2008). Kamus linguistik edisi keempat. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama.
Mallinson, G. dan B. J. B. (1981). Language typology: Cross-linguistic studies in syntax. North-Holland Publishing Company.
Mughni, M. B. M. Y. (2021). Perbandingan kata kerja tak akusatif dengan kata kerja tak ergatif bahasa Melayu: Analisis Aktionsart. Jurnal Linguistik, 24(1). 19-32. doi: 10.31604/linguistik.v3i1.19- 38
Musgrave, S.  (2013).  Functional  categories in  the  syntax and  semantics of Malay. NUSA: Linguistic Studies  of  Languages  in  and  around  Indonesia,  55,  135–152.  Retrieved  from http://repository.tufs.ac.jp/bitstream/10108/74330/2/nusa5509.pdf Pramudita, H. R., Utami, E., & Amborowati, A. (2016). Pengaruh part of speech tagging berbasis aturan dan  distribusi  probabilitas  maximum  entropy  untuk  bahasa  Jawa  Krama. Jurnal  Buana Informatika, 7(4), 10-25. https://doi.org/10.24002/jbi.v7i4.764 Pye,  C.  (1990).  The  acquisition  of  ergative  languages. Linguistics,  28(6),  1291-1330. https://doi.org/10.1515/ling.1990.28.6.1291
Rajeg,  G.  P.  W.,  Denistia,  K.,  &  Rajeg,  I. M.  (2019). Working  with  a  linguistic  corpus using  r: An introductory  note  with  Indonesian  negating  construction. Linguistik  Indonesia,  36(1),  1–36. https://doi.org/10.26499/li.v36i1.71
Ramlan. (1987). Ilmu bahasa Indonesia, sintaksis. Yogyakarta: CV Karyono. Rober, D. Van Valin, Jr. R. J. L. (2001). Syntax: Structure, meaning and Fuction. Cambridge: Cambridge University Press.
Satriya, S., & Wisnu, T. (2016). Pasif periferal: Struktur ergatif dalam bahasa Indonesia. Metalingua. 14(2), 233–242. http://dx.doi.org/10.26499/metalingua.v14i2.199 Sherly, Novita, M. (2019). Pembentukan verba ergatif dalam bahasa Hokkien: Kajian morfosintaksis. 26(1), 8-17. https://doi.org/ttps://doi.org/10.24843/ling.2019.v26.i01.p02 . Sneddon, J. N., Adelaar, A., Djenar, D. N., & Ewing, M. C. (2010). Indonesian Reference Grammar. Oxford: Allen & Unwin. Song, J. J. (2014). Linguistic typology (1st Edition). Britain: Oxford University Press.
Syahroni,  Abd.  Wahab,  H.  (2019).  Aplikasi  penentuan  kategori  dan  fungsi  sintaksis  kalimat  bahasa Indonesia. InfoTekJar:  Jurnal  Nasional  Informatika  dan  Teknologi  Jaringan,  1(3),  13-20 https://doi.org/https://doi.org/10.30743/infotekjar.v4i1.1537
Tallerman, M. (2014). Understanding syntax. (Fourth Edition). New York: Routledge.
Tallerman, M. (2015). Understanding syntax (Fourth edi). New York: Routledge. Verhaar, J. W., & Alip, B. (1996). Asas-asas linguistik umum. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press. Widhiyanti, K., & Harjoko, A. (2013a). PoS tagging bahasa Indonesia dengan HMM dan rule based. Jurnal Informatika, 8(2), 151-167. https://doi.org/10.21460/inf.2012.82.125
Yazid, A. S., & Fatwanto, A. (2018). Penentuan kelas kata pada part of speech tagging kata ambigu bahasa Indonesia. JISKA (Jurnal Informatika
Sunan Kalijaga), 2(3), 157-166. https://doi.org/10.14421/jiska.2018.23-05 Yuki,  L. K.  (2021).  Study  of  the  meaning  of  lelaki, bujang and  bujangan words  in  the utilisation  of Indonesian corpus. Jurnal Sasindo UNPAM, 9(1).81-93 https://doi.org/10.32493/sasindo.v9i1.81-93 Yusuf, K., & Puspita, D. (2020). Diachronic corpora as a tool for tracing etymological information of Indonesian-Malay Lexicon. Register Journal, 13(1), 153-182. https://doi.org/10.18326/rgt.v13i1.153-182