## WordNet Sebagai Basis Pengetahuan Untuk Mengatasi Polisemi Kata-Kata
Sherly Christina
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Palangkaraya Email: sherly.christina.upr@gmail.com

## Abstract
Information  system  that  accepts  data in  the  form  of  natural  languages  often  get    problems such    as  polysemy  in  words.  Polysemy  affects  performance  of  the  system  to  provide  accurate information. Therefore, it’s needed a knowledge base that can be used to differentiate the meaning of words and find the relationship between words.
WordNet is a lexical database that is suggested by several studies to address the polysemy in words. WordNet contains the set of meanings of words and organized in semantic relations. This paper will study some researches that use Wordnet as a knowledge base to solve some ambiguity in polysemy.
Key Words:  polysemy, wordnet, semantic

## 1. Pendahuluan
Sistem  temu  kembali  informasi sangat  rentan  dengan  masalah  polisemi kata-kata.  Polisemi  kata  adalah  sifat bawaan dari bahasa alami. Polisemi dapat menjadi  penghalang  bagi  kinerja  sistem yang menerima input data berupa bahasa alami.  Polisemi  menyebabkan  suatu  kata memiliki  beberapa  makna,  sehingga polisemi cenderung menimbulkan kerancuan dalam memahami makna suatu kata.    Kerancuan  dalam  Kamus  Besar Bahasa  Indonesia  berasal  dari  kata  rancu yang  artinya:  tidak  teratur,  campur  aduk, kacau.  Sedangkan  dalam  bahasa  Inggris kata  rancu  disebut  dengan ambiguous, ambiguity ( http://glosbe.com/id/en/rancu ). Rodd et.  al (2004),  menyatakan dalam  interpretasi  yang  berbeda  banyak kata  dalam  bahasa  Inggris  yang  rancu, kata  bisa  memiliki  makna  yang  berbeda. Polisemi sering terjadi karena banyaknya cara dalam mendeskripsikan suatu konsep. Contohnya dalam  bahasa  Inggris kata bark bisa berarti bagian dari sebuah pohon,  atau  gonggongan  anjing.  Kedua makna  tersebut  tidak  berhubungan  tetapi
memiliki bentuk penulisan dan pengucapan yang sama.
Sistem  temu  kembali  informasi harus  dapat  memilih  makna  yang  tepat dari  suatu  konsep.  Oleh  karena  itu muncul kebutuhan terhadap basis pengetahuan yang dapat digunakan untuk membedakan makna kata dan menemukan  hubungan  semantik  antara kata.  Beberapa  penelitian  telah  mencoba menggunakan basis data Leksikal berbahasa  Inggris  bernama  WordNet sebagai basis pengetahuan untuk mengatasi polisemi kata. Studi literatur ini akan menjelaskan definisi WordNet, kemudian akan  dibahas  beberapa  penelitian    yang menggunakan  WordNet  sebagai  basis pengetahuan  untuk  mengatasi  polisemi kata.    Pada  akhirnya  akan  disimpulkan kelebihan  dan  kelemahan  penggunaan WordNet sebagai basis pengetahuan.
2 . Pembahasan
2.1. Definisi WordNet
Pada  WordNet,  kata  benda  ( Noun ), kata  kerja  ( verb )  dan  kata  sifat  ( adverb ) diorganisasikan  ke  dalam synonym  sets ( synset ).  Tiap synset mewakili  konsep
leksikal  dasar.  Contoh  kata  yang  berada dalam  satu synset adalah  ” knowledge, cognition,  noesis ”  yang  berarti    “ the psychological  result  of  perception  and learning and reasoning ”. Pada Gambar 1 ditunjukkan browser Wordnet 2.1.
WordNet dikelola berdasarkan hubungan  semantik.  Hubungan  semantik adalah  hubungan  antara  makna  yang diwakili  dengan synset maka  dapat dikatakan  bahwa  antar synset terjalin hubungan  semantik.  Hubungan  yang terbentuk  antara  lain  sinonim,  antonim, hiponim, dan meronim Miller(1995). Hal  yang  paling  penting  dalam WordNet adalah kemiripan makna karena penentuan  hubungan  antar  bentuk  kata merupakan syarat untuk
merepresentasikan  makna  dalam  matriks
leksikal.  Dua  buah  kata  dianggap bersinonim jika penggantian kata tersebut oleh  kata  yang  lain  tidak  akan  merubah makna  kalimat.  Jarang  sekali  ditemukan kata yang bersinonim dan dapat digunakan  dalam  konteks  yang  sama. Kata “mobil” dan “truk” memiliki makna yang  serupa  tetapi  keduanya  memiliki perbedaan konteks penggunaan.
Relasi  Semantik  pada  WordNet ditunjukkan oleh Tabel 1 Kolom Semantic  Relation menunjukkan  relasi semantik  antar  kata,  sedangkan  kolom Syntactic  Category menunjukkan  tipe part  of  speech untuk  tiap  kata.  WordNet memiliki empat tipe part of speech (POS) yaitu noun  (N), verb  (V) , adjective  (Aj), dan adverb (Av) .
Gambar 1. Browser wordnet 2.1

## Tabel 1. Relasi semantik antar synset di wordnet Miller(1995)
Semantic Relation Syntactic Category Examples Synonymy (similar) N, V, Aj, Av pipe,  tube,  rise,  ascend  sad,  unhappy,rapidly, speedily Antonymy (opposite) Aj, Av, (N, V) wet, dry powerful, powerless friendly, unfriendly, rapidly, slowly Hyponymy (subordinate) N sugar maple, maple,maple, tree, tree, plant Meronymy (part) N brim, hat gin, martini ship, fleet Troponomy (manner) V march, walk,whisper, speak Entailment V drive, ride divorce, marry
Note: N= Nouns, Aj = Adjectives, V = Verbs, Av = Adverbs
Gambar 2. Contoh hirarki taksonomi hiponim pada wordnet (Dao, 2006) POS noun dan v erb dalam WordNet  tersusun  dalam  bentuk  hirarki berdasarkan pada relasi
hipernim / hiponim  antara synset .  Contoh hirarki  hiponim  pada  WordNet  dapat dilihat pada Gambar 2.
2.2  Penggunaan  WordNet  sebagai Basis Pengetahuan Pederson et. al (2005) menggunakan  WordNet  sebagai  basis pengetahuan  untuk  proses  diambiguasi kata. Disambiguasi adalah proses menemukan  makna  dari  suatu  kata  yang digunakan  dalam  sebuah  kalimat.  Proses disambiguasi  mengadaptasi  algoritma yang  diusulkan  oleh  Michael  Lesk
dengan  menggunakan  WordNet  sebagai perangkat utama. Berikut adalah langkah- langkah  disambiguasi  yang  digunakan oleh Pederson et. al (2005).
1. Mengakses  kamus  WordNet  yang maknanya tersusun dalam hirarki.
2. Menerapkan  mekanisme  skoring untuk  mengukur  glosarium  yang tumpang-tindih, dengan cara:
1. Memilih  konteks:  Jika  kalimat terdiri  atas  sejumlah n kata,
maka  didefinisikan k konteks disekitar kata target (kata target adalah  kata  yang  mengalami disambiguasi)  sebagai  urutan.
Jika k adalah  empat,  akan  ada dua kata ke kiri dari kata target
dan dua kata ke kanan dari kata target. 2. Untuk setiap kata dalam konteks yang dipilih, dicari dan dibuat daftar semua kemungkinan makna pada kedua POS kata benda dan kata kerja. 3. Untuk setiap makna kata ( WordSense ), dibuat daftar hubungan seperti berikut.
 glossarium/definisi kata yg disediakan oleh WordNet
 glossarium  dari synsets yang  terhubung  melalui hubungan  hipernim.  Jika ada lebih dari satu hipernim  untuk  sebuah sense kata, maka glossarium untuk tiap hipernim dirangkai menjadi  glosarium  string tunggal.  glossarium  dari synsets yang  terhubung  melalui hubungan hiponim
 glossarium  dari synsets yang  terhubung  melalui meronim
 glossarium  dari synsets yang  terhubung  melalui troponim 4. Kombinasikan semua pasangan glosarium dan hitung keterkaitan  dengan  mencari overlapping.  Skor  keseluruhan adalah  jumlah  skor  dari  tiap pasangan relasi.
5. Setelah  skor  setiap  kombinasi diperoleh, maka diambil makna yang  memiliki  skor  tertinggi untuk  menjadi  makna  yang paling  tepat  untuk  kata  target dalam  ruang  konteks  yang dipilih.
Basis  data  WordNet  mengatur hirarki  hubungan  antara  kata,  hanya untuk  kata  pada  POS  yang  sama. Sehingga tidak dapat dilakukan disambiguasi  kata  pada  POS  yang berbeda.
Penelitian  berikutnya  dilakukan oleh  Dao  dan  Simpson  (2006).  Dao  dan Simpson  menghitung  nilai  kemiripan semantik  antara  kalimat-kalimat  dengan menggunakan  WordNet  sebagai  basis pengetahuan.  Nilai  kemiripan  semantik adalah  nilai  eksak  yang  merefleksikan hubungan  semantik  antara  makna  dari dua kalimat yang mengalami polisemi.
Langkah-langkah untuk
menghitung  kemiripan  semantik  adalah sebagai berikut. 1. Tokenisasi. Tahap tokenisasi adalah tahap pemotongan string masukan berdasarkan tiap kata yang menyusunnya.
2. Stemming .
Tahap stemming adalah tahap mencari akar  kata  dari  tiap  kata  hasil tokenisasi .
3. Melakukan speech tagging . Tahap  menentukan  POS noun,  verb, adjective dan adverb .
4. Word Sense Disambiguation .
Tahap  disambiguasi  adalah  tahap mencari makna kata yang tepat.
5. Membuat Semantic Similarity Relative  Matrix  R  [m,n] untuk  tiap pasang word  sense ,  di  mana R[i,j] adalah  kemiripan  semantik  antara senses yang  paling  cocok  dari  kata pada  posisi i dari  kalimat X dengan senses yang  paling  cocok  dari  kata pada  posisi j dari  kalimat Y .  Jadi, R[i,j] adalah  bobot  koneksi  tepi  dari i ke j .  Jika  sebuah  kata  tidak  ada  pada kamus, maka sebagai gantinya menggunakan Levenshtein  Distance
Similarity . Levenshtein Distance Similarity mengukur  jarak  antara  dua string  dengan  menghitung  jumlah pengoperasian  yang  perlu  dilakukan untuk  mengubah  string  satu  menjadi string dua. Pengoperasian yang dilakukan  termasuk  operasi  operasi sisip, hapus dan substitusi.
6. Menghitung  kemiripan  semantik antara  dua word  sense menggunakan
Matching Average, Dice’s Coefficient,
Cosine Similarity, Jaccard Coefficient. Jika  waktu  komputasi  kritis  maka digunakan rumus heuristik cepat untuk menghitung nilai kemiripan semantik.
Penggunaan WordNet sebagai basis pengetahuan  untuk  mengatasi  polisemi kata  oleh  Dao  dan  Simpson  dapat menghasilkan  nilai  kemiripan  semantik yang  lebih  akurat  dibandingkan  cara sintatiks  seperti Levensthein  Distance Similarity. Namun karena konten
WordNet  yang  terbatas  dan  koleksi makna  dari  kata-kata  dalam  WordNet yang  bersifat  umum,  menyebabkan  nilai kemiripan  semantik  tidak  akurat  untuk makna kata dalam konteks khusus.
Penelitian  berikutnya  dilakukan oleh  Richardson  et.al  (1994).  WordNet digunakan  sebagai  basis  pengetahuan pada  sebuah  sistem  temu  kembali informasi. Query dalam  bentuk  bahasa alami menjadi masukan bagi sistem untuk
menampilkan artikel dari 153.000 artikel.
Sistem kemudian harus dapat menampilkan  1000  artikel  pertama,  yang paling  mirip  dengan  kata-kata  kunci query.  Strategi  yang  digunakan  adalah membandingkan  setiap term pada  query dengan indeks term dari suatu artikel dan mengumpulkan  semua  hasil  perbadingan untuk  menghitung  skor  yang  paling relevan  dari  artikel  terhadap query. Mekanisme  yang  digunakan  adalah The Information Based dan Conceptual Distance  Semantic  Similarity  Estimator yang  diimplementasikan  pada  hirarki Wordnet.
Hasil  experimen  Richardson  et.  al menyimpulkan,  penggunaan  WordNet sebagai  basis  pengetahuan  menghasilkan nilai  kemiripan  semantik  yang  lebih akurat.  Walaupun  ada  kelemahan  dalam perhitungan conceptual  distance pada hirarki WordNet karena struktur kepadatan link antar  konsep  yang  tidak teratur.

## 3. Kesimpulan
Beberapa  penelitian  tersebut  telah merekomendasikan WordNet sebagai basis  pengetahuan  yang  dapat  memberi jalan  keluar  dari  kerancuan  karena polisemi  kata.  WordNet  menyimpan makna-makna kata dan hubungan diantara  kata-kata.  Namun  karena  basis data  WordNet  bersifat  umum,  maka untuk  mengatasi  polisemi  kata  pada konteks  yang  lebih  spesifik  dibutuhkan tesaurus yang lebih relevan.
Pada  penelitian  yang  lebih  lanjut diusulkan  pengembangan  basis  data WordNet  dapat  menghubungkan  kata- kata  pada  POS  yang  berbeda.  Dan diharapkan pengembangan WordNet berbahasa Indonesia dapat terus dikembangkan mengingat reliabilitas yang  ditawarkan  oleh  WordNet  dapat dimanfaatkan  dalam  sistem  informasi berbahasa Indonesia.

## Daftar Pustaka
1. Dao,  T.  N.  &  Simpson,  T.  (2006), “Measuring Similarity Between
Sentences” 2. Miller,  G.  (1995), WordNet:  A
Lexical Database for English , Communication of The ACM,
volume 38
3. Richardson  R.,  Smeaton  A.  F., Murphy J., (1994), Using WordNet as a  Knowledge  Base  for  Measuring Semantic  Similarity  Between  Words,
Dublin City University, Ireland
4. Rodd  J.  M.,  Gaskel  M.  G.,  Wilson
W.  D.  M.,  (2004),  Modelling  The Effects  of  Semantic  Ambiguity  in Word Recognition, Cognitive Science , Elsevier ,  No.  28,  hal.  89- 104
5. Pedersen T., Banerjee S., Patwardhan
S., (2005), Maximize semantic
relatedness  to  perform  word  sense disambiguation” 6. Pusat
Bahasa Departemen Pendidikan  Nasional,  2008,  Kamus
Besar Bahasa Indonesia, Jakarta
7. http://glosbe.com/id/en/rancu , diakses  tanggal  11  juli  2012,  pukul 19.01 WIB.