## Jurnal Bahasa Indonesia bagi Penutur Asing (JBIPA)
journalhomepage: ojs.badanbahasa.kemdikbud.go.id/jurnal/index.php/bipa
ISSN 2685-5135 (Print) | ISSN 2685-8053 (Electronic)
Pemanfaatan Linguistik Korpus dalam Menentukan Kata Berfrekuensi Tinggi pada Buku Sahabatku Indonesia BIPA 1
Diyah Wahyuningtyas 1* , Tri Mastoyo Jati Kesuma 2
Universitas Gadjah Mada *) , Universitas Gadjah Mada Correspondences author: Jl. Sarimulya No. 65, Kota Madiun, 63111, Indonesia;
Email: diyahwahyuningtyas@mail.ugm.ac.id

## a r t i c l e i n f o
Article history: Received 11 November 2021 Revised 22 November 2021 Accepted 27 November 2021 Available online 30 November 2021
Keywords: Corpus Linguistics; High frequency words; “Sahabatku Indonesia BIPA 1 Umum

## a b s t r a c t
This research is motivated by the needs of BIPA 1 students for a list of words that they will encounter in the book Sahabatku BIPA 1. The purpose of this study is describing the list of words with the frequency of their use in the book through the use of corpus linguistics. This research was conducted for 1 month (1 to 30 September 2021). This study uses quantitative methods to obtain research data and qualitative methods to analyze and conclude.  The results of the study stated that there were 1,623  word  types  (different  words)  and  11,176  tokens  (the  number  of  word occurance).  The  ten words that have the highest frequency is: dan (402); di (289); saya (219); yang (199); ada (159); ini (159); dengan (145); untuk (125); kegiatan (113); apa (106). The benefits of the results of this study can be used as material for making a special dictionary for BIPA1 students.
2021 Jurnal Bahasa Indonesia bagi Penutur Asing (JBIPA). This is an open access article under the CC BY-NC license ( https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ )
DOI: https://doi.org/0.26499/jbipa.v3i2.4125

## Pendahuluan
Pengajaran  BIPA  (Bahasa  Indonesia  bagi  Penutur  Asing)  merupakan  salah  satu  pintu  untuk menjadikan  bahasa  Indonesia  mendunia.  Sebuah  pengajaran  tak  akan  terlepas  dari  bahan  ajar  yang digunakan.  Bahan  ajar  tersebut  berisi  topik-topik  pilihan  yang  di  dalamnya  ada  ribuan  kata  yang digunakan secara berulang-ulang atau bahkan cukup satu kali saja ditemukan. Kata dalam bahan ajar tersebut mengundang rasa penasaran pemelajar terutama mengenai arti/makna kata, sehingga mereka bisa menggunakannya sesuai kebutuhan.
Kata  menjadi  salah  satu  bagian  yang  penting  dalam  bahan  ajar  yang  digunakan  dalam pembelajaran. Johns & Wilke (2018) menyatakan bahwa words are important ‘kata-kata itu penting’. Lightbown & Spada (2011) mengungkapkan bahwa as it has often been remarked, we can communicate by using words that are not placed in the proper order, pronounced perfectly, or marked with the proper grammatical  morphemes,  but  communication  often  breaks  down  if  we  do  not  use  the  correct  word ‘seperti yang sering dikatakan, kita dapat berkomunikasi dengan menggunakan kata-kata yang tidak ditempatkan  dalam  urutan  yang  tepat,  diucapkan  dengan  sempurna,  atau  ditandai  dengan  morfem gramatikal yang tepat, tetapi komunikasi sering terputus jika kita tidak menggunakan kata yang benar’. Berdasarkan pendapat tersebut maka dapat disimpulkan menjadi dua hal mengenai kata yaitu penting dan benar.
Pemahaman kata dengan tingkat kemunculan (frekuensi penggunaan) yang tinggi dalam bahan ajar  dapat  membantu  pemelajar  memahami  bahan  ajar  secara  mandiri  maupun  dengan  bimbingan. Siagian  (2020)  menyebutkan  bahwa  berdasarkan  beberapa  hasil penelitian  tentang  peranan  kosakata dalam  pembelajaran  bahasa  asing  menunjukkan  bahwa  pemanfaatan  kosakata  berfrekuensi  tinggi (HFW)  berperan  penting  dalam  menentukan  keberhasilan  pembelajaran  bahasa  asing.  Pengajar terkadang berfokus pada teks sesuai topik yang disediakan dalam bahan ajar, sehingga kata berfrekuensi tinggi (yang terdapat dalam bahan ajar) cenderung terlewatkan.
Maka, latar belakang penelitian adalah kata berfrekuensi tinggi dari buku/bahan ajar (Sahabatku Indonesia BIPA 1) yang digunakan sebagai penunjang pembelajaran perlu diketahui dan diberitahukan kepada pemelajar serta pemanfaatan linguistik korpus dalam menentukan kata berfrekuensi tinggi dari buku  tersebut.  Berdasarkan  latar  belakang  penelitian,  rumusan  masalahnya  adalah  bagaimana memanfaatkan  linguistik  korpus  dalam  menentukan  kata  berfrekuensi  tinggi  dalam  buku  Sahabatku Indonesia BIPA 1.
A  corpus is  a collection  of  texts,  written  or  spoken, which  is  stored  on  a  computer ‘Korpus adalah kumpulan teks, tertulis atau lisan, yang disimpan di komputer’ (O’Keeffe et al ., 2007). Menurut Arum &  Winarti,  (2020)  korpus  dikatakan  “alami”  karena  teks  yang  dikumpulkan  adalah  teks  yang diproduksi dan digunakan secara wajar dan tidak dibuat-buat (apa adanya) seperti buku ajar, buku teks, dan banyak lagi. Berdasarkan penjelasan tersebut, korpus merupakan kumpulan teks (tertulis atau lisan) yang bersifat alami seperti pada buku ajar dan disimpan di komputer.
Crawford  &  Eniko  (2016)  menyatakan  bahwa corpus  linguistics  is  concerned  with understanding  how  people  use  language  in  various  contexts ‘linguistik  korpus  berkaitan  dengan pemahaman  bagaimana  orang  menggunakan  bahasa  dalam  berbagai  konteks’.  Adolphs  (dalam, Hizbullah et  al .,  2016)  mengungkapkan  bahwa  ilmu  ini  (linguistik  korpus)  secara  khusus  meneliti bahasa melalui seperangkat data yang bersifat alamiah, riil sesuai penggunaannya, baik itu data tulisan maupun data lisan yang ditranskripsikan. Dalam penelitian ini, linguistik korpus dimanfaatkan untuk menganalisis  seperangkat  data  yaitu  seluruh  teks  tertulis  yang  didapat  dari  buku  ajar  berjudul “Sahabatku Indonesia BIPA 1” secara digital atau menggunakan perangkat lunak (yang dijalankan di komputer).
O’Keeffe et  al .,  (2007)  berpendapat  bahwa the  basic  functions  of  corpus  software,  such  as generating  word  frequency  lists  and  also  try  to  give  an  idea  of  the  wide  range  of  applications  of  a
corpus  to  fields  as  diverse  as  language  teaching ‘fungsi  dasar  perangkat  lunak  korpus,  seperti menghasilkan daftar frekuensi kata dan juga mencoba memberikan gambaran tentang berbagai aplikasi korpus ke berbagai bidang seperti pengajaran bahasa’. O’Keeffe et al ., (2007) mengungkapkan bahwa common corpus technique that software can perform is very fast counting of a word frequency list (or word  list)  for  any  set  of  texts ‘teknik  korpus  umum  yang  dapat  dilakukan  perangkat  lunak  adalah penghitungan yang sangat cepat dari daftar frekuensi kata (atau daftar kata) untuk kumpulan teks apa pun’.  Berdasarkan  penjelasan  tersebut,  salah  satu  fungsi  dasar  perangkat  lunak  korpus  adalah menghasilkan frekuensi daftar kata dalam teks yang ditentukan (dihitung) dengan sangat cepat.
Crawford & Eniko (2016) menyebutkan bahwa Laurence Anthony mengembangkan program perangkat lunak yang sangat berguna untuk analisis linguistik korpus dan sampai saat ini tersedia untuk PC  dan  Mac  di  sini:  www.laurenceanthony.net/software.html.  Salah  satu  program  perangkat  lunak tersebut  adalah AntCon c  untuk  menganalisis  leksikal  serta  gramatikal.  Crawford  &  Eniko  (2016) menambahkan bahwa AntConc mampu memfasilitasi beberapa jenis analisis seperti KWIC (keyword in context) ‘kata  kunci  dalam  konteks’, n-grams ‘n-gram’, collocates ‘kolokasi’, dan word lists ‘daftar kata’. Analisis word lists ‘daftar kata’ dapat membuat daftar kata sederhana dengan jumlah frekuensi dan peringkat dari kumpulan data Anda sendiri (Crawford & Eniko, 2016). Bahkan, Anthony (2004) menyebutkan bahwa AntConc hosts a comprehensive set of tools including a powerful concordancer, word  and  keyword  frequency  generators,  tools  for  cluster  and  lexical  bundle  analysis,  and  a  word distribution  plot ‘ AntConc menyelenggarakan  seperangkat  alat  yang  komprehensif  termasuk concordancer yang kuat, generator frekuensi kata dan kata kunci, alat untuk analisis kumpulan klaster dan leksikal, dan plot distribusi kata.
Arum  &  Winarti  (2020)  menyatakan  bahwa  analisis  frekuensi  memungkinkan  peneliti mengenali kata-kata yang paling sering muncul di korpus tertentu, dan kemudian membandingkan serta membedakannya dengan kata-kata lain. Johns & Wilke (2018) menambahkan bahwa a list of 100-200 high-frequency  words  will  make  up  over  50%  of  the  words  in  school  texts ‘daftar  100-200  kata berfrekuensi tinggi akan membentuk lebih dari 50% kata dalam teks sekolah/buku teks’. Bahkan Johns & Wilke (2018) mengungkapkan bahwa students who know a core of 200 or so high-frequency words by sight will possess a solid foundation for reading ‘siswa yang mengetahui inti dari 200 atau lebih kata berfrekuensi  tinggi  dengan  penglihatan  akan  memiliki  dasar  yang  kuat  untuk  membaca’.  Dapat disimpulkan  bahwa high-frequency  words ‘kata  berfrekuensi  tinggi’  sebaiknya  disampaikan  kepada pemelajar bahasa khususnya bahasa asing ( foreign language ) maupun bahasa kedua ( second language ). Kata berfrekuensi tinggi dalam penelitian ini bersumber dari buku “Sahabatku Indonesia BIPA 1”. Jenjang BIPA 1 yang merupakan bagian dari BIPA pemula. Menurut Siagian (2020) BIPA pemula (1 & 2) merupakan level dengan jumlah pemelajar yang paling tinggi. Sebagai lembaga pemerintahan, Badan  Pengembangan  Bahasa  dan  Perbukuan  (Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan),  berperan dengan  memberikan  fasilitas  bagi  lembaga  penyelenggara  program  BIPA,  pengajar,  dan  pemelajar BIPA. Salah satu bagian dari fasilitasi tersebut adalah penyediaan bahan ajar.
Pada tahun 2019, telah dihasilkan bahan ajar acuan dan bahan pendukung pembelajaran BIPA yang dikelompokkan ke dalam empat seri bahan, salah satunya adalah bahan ajar BIPA yang ditujukan bagi  pemelajar  BIPA  kategori  umum tanpa  batasan  usia  dengan judul  “Sahabatku  Indonesia”.  Buku “Sahabatku  Indonesia  BIPA  1  Umum”  memiliki  lingkup  kompetensi  yaitu  pemelajar  mampu memahami  dan menggunakan  ungkapan  konteks  perkenalan  diri  dan  pemenuhan  kebutuhan  konkret sehari-hari  dan  rutin  dengan  cara  sederhana  untuk  berkomunikasi  dengan  mitra  tutur  yang  sangat kooperatif. Bahan ajar ini tersusun dalam 10 unit dan tiap unit terdiri dari empat kegiatan berbahasa (menyimak, berbicara, membaca, dan menulis), pengetahuan kebahasaan (tata bahasa), serta wawasan keindonesiaan (informasi tentang budaya Indonesia).
Penelitian sebelumnya mengenai pemanfaatan linguistik korpus menunjukkan bahwa terdapat 12.395 kata berbeda yang digunakan dengan total jumlah kata secara keseluruhan termasuk kata yang diulang-ulang  adalah  sebanyak  428.117  kata  (Arum  &  Winarti,  2020).  Menurut  Arum  &  Winarti (2020), kata-kata tersebut akan digunakan untuk menyusun bahan ajar ESP bidang radiologi dan sebuah kamus mini buku teks radiologi tersebut.
Penelitian lainnya adalah mengenai kata berfrekuensi tinggi ( high frequency word /HFW) pada buku BIPA pemula yang menyebutkan bahwa 1) HFW bahasa Indonesia untuk pemelajar BIPA berbeda dengan HFW bahasa Indonesia secara umum; 2) bentuk kelas kata yang diajarkan bervariasi; dan 3) bentuk imbuhan yang digunakan terbatas (Siagian, 2020). Menurut Siagian (2020), pemanfaatan HFW dalam pembelajaran bahasa asing terbukti memberi efek positif, seperti meningkatkan motivasi belajar, meningkatkan rasa percaya diri untuk memproduksi kalimat sendiri, membantu memahami teks, dan pemanfaatan kata berulang-ulang akan membuat kosakata tersebut familiar bagi pemelajar.
Kedua penelitian sebelumnya sama-sama memanfaatkan linguistik korpus untuk  menentukan kata berfrekuensi tinggi. Perbedaannya terletak pada sumber/bahan korpus yang digunakan.  Arum & Winarti (2020) menggunakan buku teks radiologi yang berjudul Radiographic Positioning and Related Anatomy karya  Bontrager  dan  Lampignano  sebagai  korpus  data  dan  Siagian,  (2020)  mendapatkan sumber data dari 17 buku BIPA tingkat pemula dari lembaga penyelenggara BIPA dari dalam dan luar negeri. Penelitian yang dilakukan peneliti bersumber dari buku BIPA “Sahabatku Indonesia BIPA 1” yang diterbitkan oleh BIPA Kemdikbud pada 2019. Pemilihan sumber data ini dikarenakan penggunaan bahan ajar ini dalam program BIPA Kemdikbud yaitu penugasan pengajar BIPA untuk luar negeri baik secara daring maupun luring.

## Metode
Menurut Sudaryanto (2015), sebagai bagian dari serangkaian kegiatan ilmiah, kegiatan penelitian bahasa  terbagi  dalam  dua  kurun:  pencarian  masalah  dan  pemecahan  masalah.  Pencarian  masalah diwujudkan  dalam  rumusan  masalah.  Kemudian  masalah-masalah  tersebut  dipecahkan  melalui  tiga tahap, yaitu penyediaan data, penganalisisan data, dan penyajian hasil analisis data.
Data  empiris  dalam  tahap  penyediaan  data  diperoleh  dari  buku  Sahabatku  Indonesia  BIPA  1 terbitan  tahun  2019.  Buku  elektronik  tersebut  dapat  diunduh  secara  gratis  di  laman bipa.kemdikbud.go.id  (https://bipa.kemdikbud.go.id/belajar_formunduh.php?id=846)  dengan  mengisi formulir unduh yang tersedia. Pengambilan data dan penganalisisannya dimulai sejak 1 September 2021 serta berakhir pada 30 September 2021. Data berupa buku elektronik yang berjenis pdf harus diubah menjadi  txt  dengan  menggunakan  aplikasi  pengubah  fail.  Dalam  penelitian  ini,  peneliti  mengunduh aplikasi  “ PDF  to  Text ”  dari Apple  Store untuk  mengubah  fail  pdf  menjadi  txt.  Buku  Sahabatku Indonesia  BIPA  1  (fail  pdf)  diunggah  ke  dalam  aplikasi  tersebut  dan  berubah  menjadi  fail  txt. Pengubahan ini dilakukan untuk seluruh bagian buku tidak hanya bagian materi/topik/unit saja.
Aplikasi AntConc yang digunakan dalam penelitian ini merupakan AntConc 3.5.9 (Macintosh OS X)  2020.  Aplikasi  tersebut  didapat  secara  gratis  dengan  cara  mengunduh  di  laman https://www.laurenceanthony.net/software/antconc/.  Setelah  aplikasi AntConc terpasang,  fail  buku yang  berbentuk  txt  diunggah  ke  dalam  aplikasi AntConc ( tool-based  corpus ).  Untuk  menentukan frekuensi  kata,  maka  fitur  yang  digunakan  dalam  aplikasi AntConc adalah Word  List .  Dalam  tahap pemerolehan  data  ini  menggunakan  metode  kuantitatif  melalui  aplikasi AntConc tersebut.  Berikut gambar aplikasi AntConc yang sudah memuat fail buku Sahabatku Indonesia BIPA 1 yang berbentuk txt.
Gambar 1. Aplikasi AntConc yang memuat fail ( txt ) buku Sahabatku Indonesia BIPA 1 (sumber dokumentasi pribadi)
Berdasarkan fitur Word List ,  terdapat  2.076 word types dengan 12.939 word tokens . Crawford & Eniko (2016) menyebutkan bahwa word tokens are each word in a text, while word types are each type of word in a text ‘token kata adalah setiap kata dalam teks, sedangkan jenis kata adalah setiap jenis kata dalam teks’. Berikut contoh kalimat untuk lebih memahami perbedaan word token dan word type . “Saya cinta Anda dan Anda cinta saya”, kalimat tersebut terdiri atas empat word  types (saya, cinta, Anda, dan) dan tujuh word tokens (saya, cinta, Anda, dan, Anda, cinta, saya).
Selanjutnya, menganalisis data secara kualitatif, langkah pertama adalah mereduksi data. Data awal (2.076 word types ) dianalisis berdasarkan kaidah bahasa Indonesia secara manual dan menyisakan 1.623 word types . Hasil tersebut didapat dengan menyisihkan data berupa:
1. nama diri;
2. nama tempat (negara/pulau/daerah);
3. akronim;
4. kata asing;
5. kata daerah (seperti Teteh, Uda, Uni, Bli, Mbok , dsb.); dan
6. kata yang tidak ditemukan artinya dalam KBBI.
Tahap  kedua  dalam  menganalisis  data  adalah  menentukan  kelas  kata  berdasarkan  KBBI  V Daring secara manual. Hasil dari penganalisisan tersebut adalah ditemukannya kelas kata untuk 1.623 word  types .  Tahap  penyajian  data  dengan menerapkan  metode  padan  ortografis dengan  alat  penentu tulisan. Hasil analisis data pada penelusuran ini diuraikan dengan metode formal dan  informal. Metode formal  karena  terdapat  lambang-lambang  sedangkan  informal  dengan  penggunaan  kata-kata  biasa termasuk penggunaan terminologi yang bersifat teknis.

## Hasil dan Pembahasan

## Kata Berfrekuensi Tinggi pada Buku Sahabatku Indonesia BIPA 1
Berdasarkan analisis data menggunakan fitur Word List ‘daftar kata’ dalam AntConc, terdapat 2.076 word types . Setelah mereduksi data (sebanyak 2.076 word types ), terdapat 1.623 jenis kata yang berbeda dan jumlah kemunculan kata tersebut mencapai 11.176. Hasil analisis data ini menampilkan
daftar  kata  yang  diurutkan  berdasarkan  frekuensi  penggunaannya  dalam  Buku  Sahabatku  Indonesia BIPA 1. Berikut sepuluh kata berfrekuensi tinggi pada buku tersebut yang dijelaskan dalam tabel 1.
Tabel 1. Sepuluh Kata Berfrekuensi Tinggi pada Buku Sahabatku Indonesia BIPA 1 Rank Freq Word 1 402 dan 2 289 di 3 219 Saya 4 199 Yang 5 159 Ada 6 159 Ini 7 145 Dengan 8 125 untuk 9 113 kegiatan 10 106 apa
Kolom  I  menunjukkan rank ‘peringkat’  kata  berdasarkan  frekuensi  kata  dalam  data  yang ditampilkan secara urut. Semakin kecil angka pada rank maka frekuensi kata semakin tinggi atau tingkat pemakaian/penggunaan/kemunculan  kata  yang  tinggi/sering  muncul.  Kolom  II  menunjukkan freq ‘frekuensi’ yang merupakan jumlah pemakaian kata dalam data. Angka pada freq menunjukkan jumlah kemunculan  kata  dalam  data.  Kata dan muncul  sebanyak  402 kali  dalam  buku Sahabatku  Indonesia BIPA 1. Semakin ke bawah atau mendapatkan peringkat yang besar maka tingkat kemunculan kata juga semakin kecil. Kata apa menduduki peringkat ke-10 dengan tingkat kemunculan 106 kali.
Kata  berfrekuensi  tinggi  yang  ditemukan  dalam  buku  Sahabatku  Indonesia  BIPA  1  yang diterbitkan pada 2019 berbeda dengan hasil penelitian kata berfrekuensi tinggi pada pembelajaran BIPA Pemula tahun 2020.  Siagian (2020) menyebutkan bahwa jumlah kosakata yang ditemukan sebanyak 3.695. Frekuensi kata dengan tingkat kemunculan yang tinggi juga berbeda ketika dibandingkan dengan Indonesian Leipzig Corpora Collection tahun 2013. Sebagai web-based corpus , Indonesian Leipzig Corpora Collection , merupakan korpus data dalam bahasa Indonesia dari berbagai genre dengan jumlah word  types 7.964.109  dan word  tokens 1.206.281.985.  Berikut  tabel  perbandingan  sepuluh  kata berfrekuensi tinggi dari ketiga sumber yang berbeda.
Tabel 2. Perbandingan Sepuluh Kata Berfrekuensi Tinggi
I II III Indonesian Leipzig Corpora Collection (2013) HFW Pembelajaran BIPA Pemula (Siagian: 2020) Buku Sahabatku Indonesia BIPA 1 (Terbitan 2019) 1. yang 1. saya 1. dan 2. dan 2. di 2. di 3. di 3. ya 3. saya 4. dengan 4. dan 4. yang 5. ini 5. Anda 5. ini
6. untuk 6. ini 6. ada 7. dari 7. apa 7. dengan 8. itu 8. ada 8. untuk 9. dalam 9. ke 9. kegiatan 10. tidak 10. selamat 10. apa
Perbandingan tersebut menunjukkan bahwa ada tiga kata yang merupakan kata berfrekuensi tinggi dari ketiga sumber korpus yaitu dan , di , dan ini . Ketiga kata tersebut hanya memiliki perbedaan rank ‘peringkat’. Kolom II dan III memiliki persamaan yaitu sumber berasal dari buku BIPA pemula meskipun kolom II jenjang BIPA 1 dan 2 sedangkan kolom III jenjang BIPA 1 saja. Kata berfrekuensi tinggi yang sama tetapi berbeda peringkat dalam kolom II dan III meliputi: saya , apa , dan ada . Kolom III dan I juga terdapat kesamaan kata berfrekuensi tinggi yaitu kata yang , dengan , dan untuk . Kesepuluh kata berfrekuensi tinggi pada kolom I dan II berbentuk kata dasar. Pada kolom III terdapat satu kata berfrekuensi tinggi yang berbentuk kata turunan atau berimbuhan yaitu kegiatan . Meskipun berbeda sumber data atau korpus yang digunakan namun persamaan terletak pada bahasa yaitu bahasa Indonesia.
Berikut  tabel  3  dijelaskan  mengenai  daftar  100  kata  berfrekuensi  tinggi  yang  sebaiknya diperkenalkan  secara  bertahap  kepada  pemelajar  BIPA  1  sehingga  pemelajar  lebih  semangat  dalam memahami teks yang terdapat dalam buku Sahabatku Indonesia BIPA 1.
Tabel 3. Seratus Kata Berfrekuensi Tinggi dalam Buku Sahabatku Indonesia BIPA 1
1 402 dan 37 45 Dia 73 26 jika 2 289 di 38 44 Teman 74 26 lokasi 3 219 saya 39 43 Ulang 75 26 pengembangan 4 199 yang 40 42 aktivitas 76 26 berwarna 5 159 ini 41 42 Tempat 77 25 ciri 6 159 ada 42 41 Contoh 78 25 secara 7 145 dengan 43 40 pukul 79 24 Berbicara 8 125 untuk 44 40 kami 80 23 Baik 9 113 kegiatan 45 39 tentang 81 23 Lalu 10 106 apa 46 38 akan 82 23 Setelah 11 104 kata 47 37 pendek 83 23 Deskripsi 12 93 teks 48 37 membaca 84 23 Dua 13 82 orang 49 36 harian 85 23 Kebutuhan 14 81 mampu 50 36 pertanyaan 86 23 Bagaimana 15 81 ke 51 35 atau 87 23 Pergi 16 80 anda 52 35 informasi 88 22 Benar 17 78 dalam 53 35 mana 89 22 Materi 18 76 pada 54 35 menulis 90 22 Tanggal 19 75 sumber 55 34 sifat 91 21 Konkret 20 69 sederhana 56 31 keluarga 92 21 Saja 21 66 bahasa 57 30 hobi 93 21 Luh 22 66 menggunakan 58 30 makan 94 21 Ni 23 63 tahun 59 30 tidur 95 21 Badan 24 62 dari 60 30 tulis 96 21 Depan 25 60 audio 61 29 bulan 97 21 Kamu
26 59 hari 62 28 sangat 98 21 Lahir 27 57 rumah 63 28 jawab 99 21 Menanyakan 28 56 itu 64 28 waktu 100 21 Menyapa 29 55 berkaitan 65 28 bisa 30 51 ungkapan 66 28 simak 31 49 tidak 67 27 lain 32 49 kalimat 68 27 arah 33 49 unit 69 27 nama 34 47 bahan 70 27 tujuan 35 46 suka 71 27 aku 36 45 juga 72 27 adalah

## Frekuensi Kemunculan Kelas Kata pada Buku Sahabatku Indonesia BIPA 1
Frekuensi  kemunculan  kelas  kata  diperoleh  dengan  menganalisis  kelas  kata  dari  1.623  data secara manual menggunakan aplikasi KBBI V Daring. Analisis kelas kata berdasarkan kelas kata dalam KBBI V Daring. Daftar kelas kata dalam KBBI V Daring berdasarkan petunjuk pemakaian KBBI edisi kelima, yang meliputi:
(1) a adjektiva, yaitu kata yang menjelaskan nomina atau pronomina;
(2) adv adverbia, yaitu kata yang menjelaskan verba, adjektiva, adverbia lain, atau kalimat; (3) n nomina, yaitu kata benda;
(4) num numeralia, yaitu kata bilangan;
(5) p
partikel, kelas kata yang meliputi kata depan, kata sambung, kata seru, kata sandang, ucapan salam;
(6) pron
pronomina, kelas kata yang meliputi kata ganti, kata tunjuk, dan kata tanya; dan
(7) v
verba, yaitu kata kerja
Berikut gambar 2 yang menunjukkan contoh analisis kelas kata menggunakan KBBI V Daring dengan memasukkan daftar kata yang didapat dari pengolahan data melalui fitur Word List AntConc . Kata saya ketika dimasukkan ke dalam KBBI V Daring akan menghasilkan keterangan pron sebelum definisi kata. Pron berarti kata saya merupakan bagian dari kelas kata pronomina .
Gambar 2. Tahap penentuan kelas kata dari data menggunakan KBBI V Daring (sumber dokumentasi pribadi)
Berikut tabel 4 dijelaskan mengenai hasil analisis kelas kata dan dilengkapi dengan jumlah kata ( word types ) serta jumlah kemunculan ( word tokens ) pada Buku Sahabatku Indonesia BIPA 1.
Tabel 4. Jumlah Kata dan Kemunculan Kelas/Kategori Kata pada Buku Sahabatku Indonesia BIPA 1
Kelas/Kategori Kata Word Types Word Token Nomina 855 4.783 Verba 426 2.134 Partikel 52 1.756 Adjektiva 174 948 Pronomina 28 923 Adverbia 52 415 Numeralia 33 207 Klitika 3 10 Total 1.623 11.176
Berdasarkan analisis, kelas kata dengan frekuensi tertinggi ditempati oleh nomina dengan total kemunculan 4.783. Kemudian, ada kelas kata verba dengan frekuensi kemunculan sebesar 2.134. Kelas kata  berikutnya  yang  memiliki  kemunculan  yang  tinggi  adalah partikel yaitu  1.756. Partikel yang memiliki frekuensi tinggi ternyata hanya terdapat 52 word types dalam buku Sahabatku Indonesia BIPA 1. Dalam analisis kelas kata berfrekuensi tinggi ditemukan kelas kata klitik dalam jumlah yang tidak signifikan.  Oleh  karena  itu,  terdapat  delapan  kelas  kata  berdasarkan  analisis Word  List ‘daftar  kata’ pada buku Sahabatku Indonesia BIPA 1.
Berikut pada tabel 4 dijelaskan urutan kelas kata berdasarkan frekuensi kemunculannya (tinggi ke rendah) dan dilengkapi dengan lima kata berfrekuensi tertinggi di masing-masing kelas kata tersebut.
Tabel 4. Kosakata Berfrekuensi Tinggi Berdasarkan Kelas Kata Kelas Kata Kata Nomina (n) kegiatan (113) ; kata (104); teks (93); orang (82); sumber (75) Verba (v) ada (159) ; menggunakan (66); berkaitan (55); suka (46); ulang (43) Partikel (p) dan (402); di (289); yang (199); dengan (145); untuk (125) Adjektiva (a) mampu (81); sederhana (69); pendek (37); lain (27); baik (23) Pronomina (pron) saya (219) ; ini (159); apa (106) ; Anda (80); itu (56) Adverbia (adv) tidak (49); juga (45); akan (38); sangat (28); saja (21) Numeralia (num) dua (23); empat (19); lima (18); tiga (18); beberapa (16) Klitik ku (4); mu (4); nya (2)
Berdasarkan tabel 4, kata berfrekuensi tinggi dalam buku Sahabatku Indonesia BIPA 1 yaitu dan,  di,  yang,  dengan,  untuk merupakan partikel .  Penyumbang  kata  berfrekuensi  tinggi  berikutnya adalah dari kelas kata pronomina yaitu kata saya, ini, dan apa . Kelas kata nomina dengan kata kegiatan serta kelas kata verba dengan kata ada . Dengan demikian, pengenalan kata berfrekuensi tinggi terutama
dari  kelas  kata  partikel  sebaiknya  disampaikan  kepada  pemelajar  BIPA  1  guna  menunjang  mereka dalam memahami bahan ajar secara mandiri atau melalui tutorial/bimbingan.

## Simpulan
Hasil  penelitian  menyuratkan  jika  kelas  kata  yang  paling  tinggi  tingkat  kemunculannya tidak serta merta menyumbangkan kata berfrekuensi tinggi. Dalam penelitian ini, partikel merupakan penyumbang  terbanyak  dari  kata  berfrekuensi  tinggi  ( dan,  di,  yang,  dengan,  untuk ).  Maka,  dapat disimpulkan bahwa daftar kata berfrekuensi tinggi terkadang kata yang tidak merupakan kata teknik berdasarkan  topik  yang  diajarkan.  Penelitian  menentukan  kata  berfrekuensi  tinggi  dengan memanfaatkan  linguistik  korpus  bisa  diterapkan  ke  berbagai  bahan  (buku,  koran,  bacaan,  dsb.) bergantung  kebutuhan.  Penelitian  ini  dapat  menghasilkan  daftar  kata  khusus  ataupun  istilah  yang dikemas  dalam  bentuk  kamus  mini  yang  bisa  dijadikan  bahan  rujukan  oleh  pemelajar.  Selain  itu, penelitian  ini  mendeskripsikan  kata-kata  yang  didukung  oleh  fakta  berupa  angka  (frekuensi kemunculan).  Serta  beberapa  data  yang  direduksi  karena  salah  penulisan  dapat  dijadikan  sebagai koreksi untuk penulis bahan ajar.

## Ucapan Terima Kasih
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih  khususnya  kepada  dosen  pembimbing,  Bapak  Dr.  Tri Mastoyo  Jati  Kesuma,  M.Hum.,  peneliti  yang  telah  memberikan  saran  dalam  penulisan  artikel  ini. Selain itu, peneliti mengucapkan terima kasih kepada BIPA Kemdikbud yang telah menyiapkan bahan ajar BIPA berbagai kategori untuk diunduh secara gratis.

## Daftar Rujukan
Anthony,  L.  (2004).  AntConc:  A  Learner  and  Classroom  Friendly,  Multi-Platform  Corpus  Analysis Toolkit. Proceedings of IWLeL 2004: An Interactive Workshop on Language e-Learning , 7–13. Arum, E. R., & Winarti, W. (2020). Penggunaan Linguistik Korpus dalam Mempersiapkan Bahan Ajar English  For  Specific  Purpose  Di  Bidang  Radiologi. Jurnal  Teras  Kesehatan , 2 (2),  58–69. https://doi.org/10.38215/jutek.v2i2.39
Crawford, W. J., & Eniko, C. (2016). Doing Corpus Linguistics . Routledge.
Hizbullah,  N.,  Fazlurrahman,  &  Fuzi  Fauziah.  (2016).  Linguistik  Korpus  dalam  Kajian  dan Pembelajaran  bahasa  Arab  di  Indonesia. Prosiding  Konferensi  Nasional  Bahasa  Arab  II ,  385– 393.
Johns, J. L., & Wilke, K. H. (2018). High Frequency Words: Some Ways to Teach and Help Students Pratice  and  Learn  Them. Texas  Journal  of  Literacy  Education  | , 6 (1),  3–13. https://www.mendeley.com/viewer/?fileId=354e4718-bc11-5edb-42f7- a39bc4db1f3a&documentId=136393f0-fbe8-3298-aefa-ff72f5938f0d
Lightbown, P. M., & Spada, N. (2011). How Languages are Learned Third Edition . University Press. O’Keeffe, A., McCarthy, M., & Carter, R. (2007). From  Corpus  to  Classroom:  Language  Use  and Language Teaching . Cambridge University Press.
Siagian,  E.  N.  (2020).  Kata  Berfrekuensi  Tinggi  dalam  Pembelajaran  BIPA  Pemula. Ranah:  Jurnal Kajian Bahasa , 9 (2), 188–201.
Sudaryanto.  (2015). Metode  dan  Aneka  Teknik  Analisis  Bahasa:  Pengantar  Penelitian  Wahana Kebudayaan secara Linguistis . Sanata Dharma University Press.