Literature Review Pada Teknik Pendeteksi Ambiguitas Leksikal
dalam Software Requirements Specification

## Iqbal Ramadhani Mukhlis
Program Studi Informatika, Fakultas Teknik dan Desain, Universitas Hayam Wuruk Perbanas Jl. Nginden Semolo No.34-36, Nginden Jangkungan, Kec. Sukolilo,
Kota Surabaya, Jawa Timur iqbal.ramadhani@perbanas.ac.id

## Abstrak
Sejumlah  studi  mencatat  bahwa  presentase  kumulatif  kegagalan  sebuah  proses pengembangan  perangkat  lunak  disebabkan  oleh  kegagalan  mengantisipasi  spesifikasi kebutuhan.  Salah  satu  kegagalan  tersebut  adalah  dengan  adanya  ambiguitas  dalam dokumen  Software  Requirements  Spesification  (SRS).  Untuk  itu  proses  pemenuhan kebutuhan  perangkat  lunak  menjadi  salah  satu  proses  terpenting  dalam  pembuatan perangkat  lunak.  Mendeteksi  ambiguitas  dari  software  requirements  spesifiaction  dengan cara  manual  merupakan  cara  yang  cenderung  menghasilkan  banyak  error,  banyak memakan waktu, dan membutuhkan banyak biaya. Ada banyak teknik dan pendekatan yang dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  ambiguitas,  tentu  saja  teknik  tersebut  memiliki  alur yang berbeda satu dengan lainnya. Pada penelitian ini, penulis mengangkat topik tentang teknik pendeteksi ambiguitas leksikal dalam dokumen Software Requirements Spesifications (SRS). Peneliti mengkaji jurnal - jurnal dari penelitian terdahulu untuk merujuk pada suatu kesimpulan  tentang  teknik-teknik  yang  digunakan  dalam  mendeteksi  ambiguitas  leksikal. Pada penelitian ini mengacu pada beberapa sudut pandang, yaitu banyaknya tahapan dan step yang digunakan pada setiap teknik, faktor yang berperan dalam pengimplementasian teknik  tersebut  dan  juga  tingkat  keakuratan  dari  hasil  teknik  yang  digunakan.  Hasil  dari penelitian  ini  menyatakan  bahwa  teknik  Natural  language    Processing  merupakan  teknik yang  paling  akurat  digunakan  dalam  pendeteksi  ambiguitas  leksikal  pada  dokumen  SRS dalam  pemenuhan kebutuhan perangkat lunak.
Kata  Kunci — Ambiguitas  leksikal,  Dokumen  SRS,  Ontologi, Natural  language Processing

## Abstract
A  number  of  studies  note  that  the  cumulative  percentage  of  failure  of  a  software development process is caused by failure to anticipate requirements specifications. One of these failures is the ambiguity in the Software Requirements Specification (SRS) document. For this reason, the process of meeting software requirements is one of the most important processes in making software. Detecting ambiguity of software requirements specifications manually is a method that tends to produce a lot of errors, is time consuming, and requires a  lot  of  money.  There  are  many  techniques  and  approaches  that  can  be  used  to  detect ambiguity, of course these techniques have different paths from one another. In this study, the  author  raised  the  topic  of  Lexical  ambiguity  detection  techniques  in  the  Software Requirements  Specifications  (SRS)  document.  The  researcher  reviewed  the  journals  of previous  research  to  refer  to  a  conclusion  about  the  techniques  used  in  detecting  Lexical ambiguity.  This  study  refers  to  several  points  of  view,  namely  the  number  of  stages  and steps  used  in  each  technique,  the  factors  that  play  a  role  in  the  implementation  of  the technique and also the level of accuracy of the results of the techniques used. The results of this  study  indicate  that  the  Natural  language    Processing  technique  is  the  most  accurate
technique  used  in  detecting  Lexical  ambiguity  in  SRS  documents  in  meeting  software requirements.
Keywords— Lexical ambiguity, SRS Document, ontologi , Natural language  Processing

## 1. PENDAHULUAN
Ambiguitas  atau  disebut  dengan  ketaksaan  adalah  kondisi  yang  muncul  dimana pendengar atau pembaca sulit untuk mengerti dan menangkap pengertian yang dibaca atau yang didengar. Jerrold J Katz (2008) mengatakan “The phenomenon of semantic ambiguity, that  is,  multiplicity  of  senses  versus  uniquesness  of  sense-for  example,  the  fact  that  the words  “button”,  “ball”,  “foot”,”pipe”  have  more  than  one  sense  and  the  fact  that  the sentences  “There’s  no  school  anymore”,  “I’ve  found  the  button”,  “Take  your  pick”  have two  or  more  senses”  ( Parera,  2004) .  Ambiguitas  dapat  terjadi  dalam  kajian  ilmu  sintaksis, semantik  dan  leksikal.  Ambiguitas  sintaksis  adalah  ambiguitas  yang  berhubungan  dengan struktur  kalimat  (Grammar),  sedangkan  ambiguitas  semantik  adalah  ambiguitas  yang berhubungan  dengan  ilmu  semantik,  ambiguitas  ini  sering  disebut  dengan  ambiguitas leksikal. Ambiguitas semantik terjadi ketika sebuah kata atau konsep mempunyai sifat atau pemakaian makna berdasarkan pada pemakaian kata-kata yang meluas atau kata-kata yang tidak  resmi.  Menurut  kempson  yang  dikutip  oleh  Ullmann  meyebutkan  ada  tiga  jenis ambiguitas,  yaitu  ketaksaan  fonetik,  yaitu  ambiguitas  pada  tataran  fornologi  (fonetik), muncul  akibat  berbaurnya  bunyi-bunyi  bahasa  yang  dilafalkan  terlalu  cepat  dan mengakibatkan  keragu-raguan  ( Ullmann,  1967) .  Jenis  ambiguitas  selanjutnya  adalah ambiguitas  leksikal.  Ambiguitas  leksikal  adalah  kata  yang  berrmakna  lebih  dari  satu, ambiguitas  ini  muncul  juga  karena  memiliki  homonim,  homonim  adalah  kata-kata  yang sama bunyinya, namum berbeda maknanya.
Ambiguitas juga banyak ditemui pada saat penyusunan dokumen SRS, yaitu pada fase pengumpulan  kebutuhan  pada software requirements .  Fase  yang  penting  pada  saat pembuatan  SRS  ( Software Requirements  Specification )  adalah  mengerti  apa  kebutuhan yang  dibutuhkan  oleh user ,  dan developer mengartikan  kebutuhan  tersebut  dengan  tepat. Terdapatnya  ambiguitas  dalam software requirements memiliki  dampak  yang  besar  untuk desain, sistem yang akan dibangun dan hasil akhir dari software tersebut. Ambiguitas yang sering  muncul  pada software requirements adalah  ambiguitas  jenis  leksikal  atau  biasa disebut  dengan lexical  ambiguity . Lexical  ambiguity adalah  ketika  kata-kata  dalam pemenuhan  kebutuhan  perangkat  lunak  memiliki  lebih  dari  satu  arti  atau  bisa  disebut dengan  suatu  kata  yang  memiliki  banyak  arti.  Hal  yang  perlu  dilakukan  untuk  mengatasi ambiguitas  tersebut  adalah  dengan  mencari  cara  untuk  dapat  mendeteksi.  Mendeteksi ambiguitas  dari software requirements dengan  cara  manual  merupakan  cara  yang  cukup membosankan,  banyak  memakan  waktu,  cenderung  menghasilkan  banyak error ,  dan membutuhkan  banyak  biaya.  Ada  banyak  teknik  dan  pendekatan  yang  dapat  digunakan untuk  mendeteksi  ambiguitas,  tentu  saja  teknik  tersebut  memiliki  alur  yang  berbeda  satu dengan lainnya, artinya masing-masing teknik memiliki batasan tersendiri untuk mengatasi jenis ambiguitas tertentu.
Melihat  dari  permasalahan  mengenai  ambiguitas  yang  sering  ditemui  pada  saat  proses pembuatan  dokumen  SRS  tersebut,  pada literature  review paper ini  akan  dipaparkan mengenai  teknik-teknik  dalam  mendeteksi  ambiguitas  jenis  leksikal  dalam software requirements .    Adapun  menurut  Geet  Sandhu  et.  Al.  ( Sandhu  &  Sikka,  2015), pendekatan yang  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  ambiguitas  jenis  umum  dalam software requirements adalah teknik dengan konsep inti dari ontologi, teknik dengan konsep inti dari Natural language  Processing dan Object Oriented Analysis , dan teknik dengan konsep inti dari Natural language  Processing . Menurut Unnati S.Shah et. Al. (2015) pendekatan yang
dapat digunakan untuk mendeteksi ambiguitas adalah dengan menggunakan teknik Natural language    Processing , Checklist  Based  Inspection  Approach , Style  Guides,  Controlled Language, Knowledge Based Approach , dan Heuristic Based Approach . Namun tentu tidak semua pendekatan tersebut dapat mendeteksi ambiguitas jenis leksikal.
Dalam penulisan literature review ini penulis mencoba untuk membandingkan metode yang  digunakan  dalam  mendeteksi  ambiguitas  leksikal  dalam software requirements spesification.  Metode  yang  digunakan  adalah  metode  berbasis  ontologi, Natural  language Processing dan  satu  metode  yang  digunakan  adalah  metode  yang  diadopsi  dari  penelitian Md.  Rizwan  Beg,  Dr.  Qamar  Abbas,  Alok  Joshi  (2008)  dengan paper yang  berjudul  “A Method  to  Deal  with  the  Type  of Lexical  ambiguity in  a Software Requirement Specification Document”. Pada paper tersebut dipaparkan mengenai 2 fase yang memiliki 8 tahapan  dalam  mendeteksi  ambiguitas  leksikal. Literature  review kali  ini  akan membandingkan  metode  yang  satu  dengan  lainnya  berdasarkan  hasil  penelitian  dari masing-masing metode pada studi kasus yang terdahulu.
Penulisan literature  review ini  bertujuan  untuk  mengkaji  beberapa paper yang  terkait dengan  leksikal  ambiguitas  dan  metode  yang  digunakan  dalam  mendeteksinya.  Sehingga hasil  akhir  yang  diharapkan  dari  adanya  pengkajian  ini  adalah  dapat  diambil  kesimpulan untuk  metode  atau  teknik  yang  paling  tepat  dalam  mendeteksi  ambiguitas  leksikal.  Selain itu,  pengkajian  ini  juga  bertujuan  untuk  dapat  meningkatkan  performa  efektifitas  dan efisiensi  dalam  penyusunan  dokumen Software Requirements Specification  (SRS). Kontribusi yang diberikan oleh penulis adalah untuk mendukung atau menguatkan persepsi dari penelitian-penelitian yang telah dilakukan sebelumnya.
Adapun  metode  yang  akan  dikaji  pada literature  review ini  adalah  metode  ontologi based  Framework  yang  diperoleh dari hasil penelitian MPS Bhatia. et.al., metode Natural language  Processing (NLP) yang diperoleh dari hasil penelitian Sandhu. et.al., dan metode yang diperoleh dari hasil penelitian Md. Rizwan Beg. et. al.

## 1.1. Metode Ontology Based Framework
Menurut  Bhatia,  M.P.S.,  et.al.,  pada  penelitian  sebelumnya  (Bhatia,  Kumar,  Beniwal, 2016),  metode  ontologi  adalah  sebuah  kerangka  kerja  serta  implemetasi  dari  pendekatan yang digunakan untuk  mendeteksi  ambiguitas dalam  dokumen SRS dengan menggunakan aplikasi ontologi domain yang dibantu oleh Natural language Processing (NLP) dan teknik Semantic  Web .  Pada  penelitian  Bhatia,  M.P.S.,  et.al  (Bhatia,  Kumar,  Beniwal,  2016) metode ontology  based  framework ini  terdiri  dari  dua  fase,  yaitu  fase  pengembangan ( development  phase )  dan  fase  penalaran  ( reasoning  phase ).  Berikut  ini  adalah  penjelasan dari masing-masing fase tersebut.

## 1.1.1 Fase Pengembangan (Development Phase)
Pada  fase  pengembangan,  alur  prosesnya  adalah  dengan  mengembangkan  aplikasi ontologi  domain  yang  mewakili  semua  pengetahuan  domain  dengan  mengambil  SRS sebagai input .  Proses  pengembangan  ontologi  dengan  otomatis  menggunakan  teknik Natural  language  Processing (NLP)  untuk  mengetahui  syarat  dan  sinonim  multibahasa. Kemudian pada tahap selanjutnya, aplikasi ontologi domain akan mendeskripsikan berbagai hubungan yang akan muncul antara konsep berbeda yang berkaitan dengan domain. Konsep ini  mewakili  model  abstrak  dari  domain.  Lebih  lanjut,  aplikasi  ontologi  domain  akan memiliki  deskripsi  konsep,  hirarki  konsep,  hubungan  antara  konsep  yang  berbeda,  hirarki dari  hubungan,  skema  aksiomatik  dan  aksioma  umun.  Aksioma  dideskripsikan  dengan pengetahuan  yang  tidak  dapat  diungkapkan  dengan  mudah  hanya  dengan  bantuan komponen  yang  sudah  ada.  Setelah  memiliki  aksioma  umum,  itu  berarti  spesifikasi kebutuhan telah diubah menjadi definisi formal (bentuk yang dimengerti oleh mesin) dalam aplikasi ontologi domain.

## 1.1.2 Fase Penalaran (Reasoning Phase)
Aplikasi  ontologi  domain  dibangun  pada  fase  lebih  awal,  kemudian  akan  digunakan oleh penalaran semantik untuk menyimpulkan kesimpulan logis dari aksioma. Lalu peneliti akan  memiliki  semua  ketersediaan  informasi  dalam  bentuk  yang  mudah  dimengerti  oleh mesin, yang mana nantinya akan dimiliki satu-satunya interpretasi untuk setiap kebutuhan, sehingga dapat menghilangkan ambiguitas dalam SRS.
Menurut  Bhatia,  M.P.S.  (Bhatia,  Kumar,  Beniwal,  2016),  Teknik  mendeteksi ambiguitas  leksikal  menggunakan  pendekatan  ontologi  tidak  sepenuhnya  otomatis  dan membutuhkan  intervensi  manusia.  Oleh  karena  itu,  tingkat  integritas  dalam  spesifikasi kebutuhan  perangkat  lunak  juga  tergantung  pada  domain. Framework ontologi memudahkan  menghilangkan  ambiguitas  yang  signifikan  yaitu  ambiguitas  pragmatis, ambiguitas  semantik, vagueness dan generality ,  serta  ambiguitas language  er ror  untuk meningkatkan  spesifikasi  kebutuhan  yang  membantu  dalam  pengembangan  perangkat lunak yang berkualitas.

## 1.2. Metode NLP (Natural Language  Processing)
Pada  jurnal  yang  ditulis  oleh  Sandhu  et.al.  ( Sandhu  &  Sikka,  2015) ,  Popescu  et.al., ( Popescu,  et.al,  2007) mempresentasikan  pendekatan  dengan  3  tahapan  yang  didukung dengan prototype  tool yang  bernama  Dowser  untuk  mengidentifikasi  ambiguitas  leksikal dalam natural language yang tertulis pada dokumen SRS. Tahap pertama tool melakukan penguraian ( parsing ) kalimat pada natural language SRS dengan menggunakan tata bahasa yang dibatasi. Kemudian pada tahap kedua, kelas, metode, variabel dan asosiasi dari model analisis berorientasi  objek dari sistem  yang ditentukan dibuat berdasarkan hubungan  yang dipaparkan oleh parser. Pada tahap ketiga, representasi diagram dari model yang diperoleh disiapkan untuk diperiksa inkonsistensi dan ambiguitasnya oleh seorang reviewer . Penelitian dari Kiyavitskaya.,et.al.  ( Kiyavitskaya,  et.al,  2007) yang dikutip  oleh Sandhu, G.,  et.al.  ( Sandhu  &  Sikka,  2015) mempresentasikan  pendekatan  yang  berbasis  2- step  tool atau  berbasis tools dengan  2  tahapan  untuk  mengidentifikasi  dan  mengukur  ambiguitas leksikal dalam NL dokumen SRS. Sandhu membuat nama permisalan dari dua tahap tools tersebut  dengan  tahap  dengan tool 1  disebut  sebagai  T1,  dan  tahap  dengan tool kedua disebut  sebagai  T2. Tool T1  merupakan prototype yang  dibuat  oleh shell  scripts yang memanggil  perintah  yang  berbasiskan  kajian  umum.  Kajian  umum  tersebut  akan menganalisis dokumen SRS secara leksikal, morfologis, sintaksis dan semantik, yang mana menghasilkan grafik sebagai keluaran, lalu grafik ditambahkan ke sistem jaringan semantik. Tahap  ini  atau  T1  memberikan  tindakan  untuk  mengidentifikasi  pernyataan  yang  ambigu. Tool T2  merupakan prototype untuk  mengidentifikasi  contoh  dalam  kalimat  di  mana ambiguitas  terjadi  dari  hasil  yang  diperoleh  dari  T1.  T2  mengidentifikasi  semua  uraian kalimat yang ada dan semua kemungkinan atau makna dari kata tertentu. Proses penguraian kalimat tersebut juga sesuai dengan persyaratan apakah kalimat tersebut merupakan kalimat yang mengandung kata ambigu atau tidak. Namun keputusan terakhir tetap ada pada human expert atau ahlinya ( Castaneda, et.al., 2010).

## 1.3. Metode yang Diadopsi Md.Ridzwan Beg, Dr. Qamar Abbas, Alok Joshi
Menurut  Md.  Ridzwan  Beg.,et.al  [6]  dalam  ambiguitas  leksikal,  sebuah  kata  memiliki beberapa  arti.  Hal  ini  dapat  dibagi  menjadi  beberapa  bagian  sesuai  dengan  ejaan, pengucapan  dan  asal  katanya;  yang  mana  sesuai  dengan  kategori  homonim,  heteronym, homograf  dan  homofon.  Namun  penulis  tidak  mempertimbangkan  homofon  dalam penelitiannya.  Metode  yang  digunakan  terbagi  menjadi  dua  fase,  fase  pertama  yaitu memeriksa  apakah  kebutuhan  yang  tertulis  sudah  valid,  kemudian  fase  kedua  adalah memeriksa apakah terdapat ambiguitas leksikal dalam kebutuhan tertulis tersebut.
Untuk  kedua  fase  tersebut,  telah  dirancang  sebuah  algoritma  tunggal,  yang  mana diasumsikan  bahwa  kebutuhan  tertulis  dalam  dokumen  SRS  merupakan natural  language (bahasa alami) dan kebutuhan tersebut tidak terlalu panjang. Dibuat dalam format satu baris dan  kalimatnya  adalah  kalimat  yang  bertipe  deklaratif.  Fase  ini  memiliki  8  tahapan  yang akan dipaparkan secara detail untuk mendeteksi ambiguitas leksikal dalam dokumen SRS.
Md.  Rizwan  Beg  et.al.  juga  menggunakan  kamus  dan  membandingkan  kata-kata  yang tertulis dalam satu baris dengan menggunakan kamus dan mengekstrak bagian-bagian dari bahasa yang selanjutnya disimpan dalam struktur data tertentu. Modul untuk pola kata kerja dirancang sesuai dengan pola yang diucapkan atau ditulis dalam natural language . Setelah mengidentifikasi  pola  kata  kerja  dalam  kebutuhan  tersebut,  penggabungan  dan perbandingan  dengan  pola  yang  tersimpan  sudah  selesai.  Jika  struktur  data  sama  dengan modul yang telah dibuat sebelumnya, maka kebutuhan pada dokumen SRS sudah terbilang valid.  Selanjutnya  dilakukan  pemeriksaan  kebutuhan  untuk  mendeteksi  ambiguitas  dan melihat per satu kalimat, apakah ada kata  yang memiliki lebih dari satu kategori kata dari kata  yang  sudah  tersimpan  sebelumya  dalam  stuktur  data,  sehingga  hasilnya  dapat  berupa kalimat  ambigu  atau  kalimat  yang  formatnya  tidak  tepat  dengan  arti  yang  tepat.  Setelah menerapkan  dua  fase  tersebut,  maka  didapatkan  kalimat  yang  di  dalamnya  terdapat ambiguitas leksikal atau tanpa ambiguitas.
Berikut ini adalah ke delapan tahapan dalam fase yang telah dijelaskan sebelumnya.
1. Tahap  1,  ambil  kalimat  pertama  dari  dokumen  SRS  dan  simpan  kalimat  tersebut sebagai string pertama  dalam  struktur  data,  simpan  juga  kalimat  yang  tersisa  sebagai string .
2. Tahap 2, scan string satu per satu dan ekstrak kata-kata dari string tersebut dan dimpan dalam struktur data yang lain, lanjutkan tahap ini untuk semua kalimat.
3. Tahap  3,  bandingkan  masing-masing  kata  dari  kalimat  dengan  kamus  Bahasa  Inggris dan ekstrak informasi, lalu isikan informasi tersebut ke dalam struktur data. Pada tahap 3 ini dibuat dalam bentuk tabel.
4. Tahap 4, simpan pola kata pertama untuk kebutuhan sebagai kalimat deklaratif dalam struktur data. Pada tahap 4 ini juga dibuat dalam bentuk tabel yang berisi struktur yang memungkinkan  dari  suatu  kalimat  yang  diberikan  pada  SRS  sesuai  dengan  pola  kata kerja dalam Bahasa Inggris.
5. Tahap  5,  untuk  semua  kata  dalam  kalimat,  carilah  atribut  dari  pola  kata  kerja  seperti S,V,C, adjective,  preposition,  preposition object mengikuti  aturan  dari present atau past paticiple .
6. Tahap 6, untuk semua kata dalam kalimat, gabungkan nilai dari atribut dan simpan pola dalam struktur data yang berbeda.
7. Tahap 7, bandingkan struktur data yang diperoleh pada tahap 6 dengan semua struktur yang  diingkan  pada  tabel  yang  telah  dibuat  pada  tahap  4.  Jika  itu  termasuk  ke  salah satu struktur, maka kalimat yang diberikan dalam SRS sudah dalam format yang benar. Lanjutkan ke tahap 8 untuk memeriksa kalimat ambiguitas leksikal lain dalam SRS.
8. Tahap  8,  untuk  semua  kalimat  dan  kata  dari  kalimat  tertentu,  jika  kata  yang  didapat lebih  dari  satu  kata  dari  speech  seperti  yang  ditunjukkan  pada  tabel  di  tahap  3,  maka kalimat  tersebut  memiliki  tipe  ambiguitas  leksikal,  terutama  yang  berkaitan  dengan heteronim, homonim, homograf, periksa juga ke tipe ambiguitas lain.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  bagian  ini  akan  dipaparkan  mengenai  tahapan  yang  dilakukan  dalam  pengkajian paper . Adapun tahap-tahap dari pengkajian ini mencakup :

## 2.1. Ambiguitas Leksikal
Berdasarkan literatur yang telah di review , ambiguitas merupakan hal yang paling sering ditemui,  khususnya  ambiguitas  leksikal  pada  dokumen  SRS  ( Software Requirement Spesification ). Ambiguitas leksikal adalah ambiguitas yang berupa sebuah kata dalam suatu kalimat  yang  memiliki  lebih  dari  satu  arti  ( Beg,  et.al.,  2008) Terkadang  adanya  ambiguitas dalam  dokumen  SRS  sering  dianggap  hal  sepele,  tanpa  disadari  hal  tersebut  sangat berpengaruh  dan  berdampak  besar  pada  proses  pemenuhan  kebutuhan  perangkat  lunak hingga  hasil  akhir  dari software yang  dibuat.  Metode  yang  digunakan  dalam  mendeteksi ambiguitas  pada  dokumen  SRS  pun  sangat  beragam.  Sejauh  ini,  banyak  metode  yang digunakan  untuk  mendeteksi  ambiguitas  namun  hanya  secara  umum  saja  dan  belum mengerucut pada ambiguitas jenis leksikal, padahal ambiguitas jenis ini adalah ambiguitas yang paling banyak ditemukan dalam SRS. Melihat dari permasalahan tersebut, tujuan dari pengkajian paper ini  adalah  untuk  membahas  mengenai  teknik  pendeteksi  ambiguitas leksikal  dalam  dokumen  SRS  pada  proses  pemenuhan  kebutuhan  perangkat  lunak  dari beberapa  metode  yang  dikaji,  adapun  metode  yang  dikaji  pada paper ini  yaitu  metode ontologi,  metode Natural  language  Processing (NLP),  dan  metode  yang  diadopsi  dari penelitian Md. Ridzwan Beg, Dr. Qamar Abbas, Alok Joshi.

## 2.2. Mencari Literatur
Pada proses pengumpulan literatur untuk pengkajian paper ini, sebagian besar literatur yang didapat diperoleh dari penyedia jurnal ilmiah yang ditunjukkan dalam tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Sumber Data Literatur Sumber Url IEEE ieeexplore.ieee.org ACM acm.org IJARCSSE ijarcsse.com Science Direct sciencedirect.com
Penyedia  jurnal  ilmiah  tersebut  menyediakan  hampir  semua  makalah  dan  hasil  dari konferensi.  Pencarian  literatur  dan  ulasan  dilakukan  berdasarkan  kata  kunci  yang  telah disesuaikan  dengan  topik  permasalahan  yang  diangkat  pada  pengkajian paper ini. Pengkajian  ini  menggunakan  kata  kunci  atau keyword berupa  “ Lexical  ambiguity in software requirement ”.  Hasil  pencarian  yang  di  dapat  dengan  menggunakan  keyword tersebut ditunjukkan pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Hasil Pencarian Jurnal Sumber Url Hasil IEEE ieeexplore.ieee.org 10 buah ACM acm.org 2 buah Science Direct sciencedirect.com 7 buah

## 2.3. Pengukuran Kualitas Makalah
Beberapa  pertanyaan  diusulkan  dalam  pengkajian  ini  guna  mengukur  literatur  yang dirujuk. Pertanyaan  yang menjadi  acuan dalam proses pengukuran kualitas makalah dapat dilihat pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Tabel Pertanyaan Pengukuran Kualitas Jurnal No Pertanyaan Uji Kualitas Nilai Q1 Makalah  membahas  tentang  ambiguitas  leksikal  dalam dokumen  SRS  pada  proses  pemenuhan  kebutuhan  perangkat lunak. 1 Makalah  membahas  tentang  ambiguitas  (ambiguitas  leksikal 0,5
No Pertanyaan Uji Kualitas Nilai termasuk  di  dalamnya)  dalam  dokumen  SRS  pada  proses pemenuhan kebutuhan perangkat lunak. Makalah tidak membahas tentang ambiguitas dalam dokumen SRS pada proses pemenuhan kebutuhan perangkat lunak. 0 Q2 Makalah  membahas  tentang  metode  dan  tahapan    ( step  by step )  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  ambiguitas  leksikal dalam  dokumen  SRS  pada  proses  pemenuhan  kebutuhan perangkat lunak. 1 Makalah  membahas  tentang  metode  yang  digunakan  untuk mendeteksi  ambiguitas  dalam  dokumen  SRS  pada  proses pemenuhan kebutuhan perangkat lunak. 0,5 Makalah  tidak  membahas  metode  maupun  tahapan  untuk mendeteksi  ambiguitas  dalam  dokumen  SRS  pada  proses pemenuhan kebutuhan perangkat lunak. 0 Q3 Hasil  penelitian  menunjukkan  hasil  yang  rinci  dari  metode yang  digunakan  untuk  mendeteksi  ambiguitas  leksikal  dalam dokumen  SRS  pada  proses  pemenuhan  kebutuhan  perangkat lunak. 1 Hasil  penelitian  menunjukkan  hasil  secara  garis  besar  dari metode  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  ambiguitas  dalam dokumen  SRS  pada  proses  pemenuhan  kebutuhan  perangkat lunak. 0,5 Hasil  penelitian  tidak  menunjukkan  hasil  dari  metode  yang digunakan untuk mendeteksi ambiguitas dalam dokumen SRS pada proses pemenuhan kebutuhan perangkat lunak. 0
Makalah yang dipilih untuk dijadikan literatur berdasarkan pada topik dan metode yang digunakan  untuk  mendeteksi  ambiguitas  leksikal  dalam  dokumen  SRS  pada  proses kebutuhan  perangkat  lunak  Rentang  nilai  yang  diberikan  untuk  setiap  makalah  sebesar  0 sampai dengan 1.

## 2.4. Analisa
Pada  tahap  analisa,  pengkajian  ini  memetakan  hasil  kajian  jurnal  yang  sesuai  dengan topik yang diangkat.
Pada gambar 1 ditampilkan skema hasil dari kajian makalah yang telah di review . Skema tersebut  menjelaskan  bahwa  ada  3  teknik  atau  metode  yang  dapat  digunakan  untuk mendeteksi ambiguitas leksikal pada SRS. Metode tersebut adalah metode ontologi, metode Natural  language  Processing dan  metode  yang  diadopsi  oleh  Md  Rizwan  Beg  et.al. Masing-masing  metode  memiliki  tahap/fase  yang  berbeda,  begitupun  dengan  output  yang dihasilkan.  Metode  ontologi  memiliki  2  fase,  dan  hasil  akhir  dari  metode  ontologi  ini berupa form spesifikasi kebutuhan yang sudah bebas dari ambiguitas.
Pada  metode Natural  language  Processing ,  didapatkan  2  pendekatan  berbasis  NLP yang  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  ambiguitas  leksikal.  Pendekatan  pertama didapatkan  dari  hasil  penelitian  Popescu  et.al  yang  memperkenalkan  3  tahap  dalam mendeteksi  ambiguitas.  Hasil  akhir  dari  pendekatan  ini  berupa  representasi  diagram. Pendekatan selanjutnya adalah hasil dari penelitian yang dilakukan oleh Kiyavitskaya et.al, yang  mana  pendekatan  ini  terdiri  dari  2  tahap  dan  hasil  akhir  dari  pendekatan  ini  berupa grafik.
Gambar 1. Skema Pemetaan Hasil Kajian
Pada metode  yang diadopsi  oleh Md Rizwan  Beg  et.al., dikatakan jika terdapat  2 fase dalam mendeteksi leksikal ambiguitas. Kedua fase tersebut terdiri dari 8 tahapan dan hasil akhir dari metode ini berupa list tabel yang didalamnya berisi kata-kata yang mengandung leksikal ambiguitas.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  kajian  yang  telah  dilakukan,  dihasilkan  sebuah  pemahaman  mengenai teknik  yang  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  ambiguitas  leksikal  dalam  dokumen  SRS pada  proses  pemenuhan  kebutuhan  perangkat  lunak.  Pada  tabel  4  dijelaskan  hasil pengukuran kualitas dari makalah yang diperoleh.
Tabel 4. Tabel Hasil Perhitungan Pengukuran Kualitas Makalah Jurnal Nama Pengarang Tahun Q1 Q2 Q3 Rata - Rata 1 MPS Bhatia, Akshi Kumar, Rohit Beniwal 2016 1 1 1 1.00 2 Md. Rizwan Beg, Dr. Qamar Abbas, Alok Joshi 2008 1 1 1 1.00 3 Robert B. Rowen 1990 0.5 1 1 0.83 4 Kanwal Daud Gill, Athar Mohsin Zaidi, Arif Raza, Muhammad Muneeb Kiani 2014 0.5 1 1 0.83 5 Neil Maiden 2012 0.5 1 1 0.83 6 Castaneda, Ballejos, Caliusco, Galli 2010 1 1 0.5 0.83 7 Shaokun Fan, Zhimin Hua, Veda C. Storey, Leon Zhao 2016 0.5 1 1 0.83 8 Unnati S.Shah, Devesh C.Jinwala 2015 0.5 1 1 0.83 9 Miles Osborne and C.K. MacNish 1996 0 1 1 0.67 10 Popescu, Rugaber, Medvidovic, Berry 2007 0.5 1 0.5 0.67 11 Geet Sandhu, Dr. Sunil Sikka 2015 0.5 1 0.5 0.67 12 Erik Kamsties, Daniel M. Berry, 2001 1 0.5 0.5 0.67
Jurnal Nama Pengarang Tahun Q1 Q2 Q3 Rata - Rata Barbara Paech 13 Ashfa Umber, Imran Sarwar Bajwa 2011 0 1 1 0.67 14 Nadzeya Kiyavitskaya, Nicola Zeni, Luisa Mich, Daniel M. Berry 2007 0.5 0.5 0.5 0.50 15 Hazlina Haron, Abdul Azim Abdul Ghani, Hazliza Haron 2015 1 0.5 0 0.50 16 Fabian Pittke, Henrik Leopold, Jan Mendling 2015 1 0.5 0 0.50 17 Shilpi Singh 2015 0.5 0.5 0.5 0.50 18 Christina Unger, Phillipp Cimiano 2013 0.5 0.5 0 0.33 19 Omar Al-Harbi, Shaidah Jusoh, Norita Norwawi 2012 0.5 0 0 0.17 Rata-Rata 0.60  0.78  0.63
Dari  hasil  dari  perhitungan  uji  kualitas  makalah  berdasarkan  pertanyaan  yang  sudah ditetapkan, penulis memilih jurnal yang memiliki nilai rata-rata dari range 0.67 – 1. Jurnal yang memiliki nilai rata-rata dibawah range yang telah ditentukan, tidak dikaji lebih dalam pada literature  review kali  ini.  Hasil  dari  perhitungan  menyatakan  bahwa  sebagian  besar makalah  membahas  tentang  metode  dan  tahapan  ( step  by  step )  yang  digunakan  untuk mendeteksi  ambiguitas  leksikal  dalam  dokumen  SRS  pada  proses  pemenuhan  kebutuhan perangkat  lunak.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  perolehan  perhitungan  rata-rata  nilai  kualitas makalah  dari  ketiga  pertanyaan  diatas  menghasilkan  nilai  Q2  yang  paling  tinggi,  yaitu sebesar 0.78.
Pada  pembahasan  selanjutnya  akan  dihitung  tingkat  keakuratan  dari  masing-masing metode, yang mana dalam perhitungan ini digunakan 2 dasar penilaian yang dapat dijadikan tolak  ukur  dalam  menghitung  tingkat  keakuratan  dari  masing-masing  metode.  Dasar penilaian itu adalah banyak tahapan dari suatu metode dan banyaknya faktor yang berperan serta  dalam  metode.  Penulis  memilih  tolak  ukur  penilaian  dari  banyak  tahapan  dan  dari faktor yang berperan dalam metode tersebut, karena dari semua makalah yang telah di kaji, sebagian  besar  metode  yang  memiliki  hasil  pendeteksian  yang  akurat  (di  hasil  akhir  tidak ada  ambiguitas  sama  sekali)  adalah  metode  yang  memiliki  banyak  tahapan  dalam mengidentifikasi  dokumen  SRS  dan  juga  memiliki  banyak  elemen/faktor  yang  ikut berperan dalam metode tersebut. Elemen atau faktor yang dimaksud adalah adanya bantuan dari aplikasi, tools , mesin, dan juga dari human expert atau seorang ahli.
Jadi pada perhitungan tingkat keakurasian kali ini penulis menjumlahkan berapa banyak tahap yang ada pada masing-masing metode, lalu menjumlahkannya dengan berapa banyak faktor yang ikut berperan dalam masing-masing metode dan hasil akhirnya adalah rata-rata dari jumlah kedua tolak ukur tersebut. Hasil dari rata-rata tersebut yang akan menunjukkan tingkat keakuratan dari masing-masing metode. Berikut ini adalah perhitungan dari masing- masing tahapan, elemen serta tingkat keakuratan dari masing-masing metode yang dikaji.

## 3.1. Perhitungan Tahapan dari Masing-masing Metode

## Gambar 2. Grafik Perhitungan Banyak Tahapan dari Metode
Pada gambar 2 ditunjukkan hasil perhitungan mengenai banyaknya tahapan dari metode ontologi,  NLP,  dan  Md  Ridzwan  Beg  et.al.  Metode  ontologi  memiliki  2  fase,  yaitu  fase pengembangan dan penalaran. Fase pengembangan memiliki  3 tahap didalamnya dan fase penalaran  memiliki  2  tahap  didalamnya,  jadi  banyaknya  tahapan  dalam  metode  ontologi adalah  5  tahapan.  Metode  NLP  memiliki  2  jenis  pendekatan,  yaitu  pendekatan  hasil penelitian dari Popescu et.al., dan Kiyavitskaya et.al. pendekatan yang diteliti oleh Popescu et.al.  memiliki  3  tahap  di  dalamnya  dan  pendekatan  yang  diteliti  oleh  Kiyavitskaya  et.al. memiliki  2  tahap  di  dalamnya.  Jadi  banyaknya  tahapan  dalam  metode  NLP  adalah  5 tahapan. Metode terakhir, yaitu metode yg diadopsi dari Md Ridzwan Beg et. al memiliki 2 fase, yang mana dalam 2 fase tersebut terdapat 8 tahapan. Jadi dapat disimpulkan dari hasil perhitungan  banyak  tahapan  yang  dimiliki  oleh  masing-masing  metode  tersebut,  tahapan yang paling banyak terdapat pada metode yang diadopsi dari Md Ridzwan Beg et. al, yaitu 8 tahapan.

## 3.2. Perhitungan Faktor yang Berperan dari Masing-masing Metode
Gambar 3. Grafik perhitungan banyak faktor yang berperan pada metode
Pada gambar 3 ditunjukkan hasil perhitungan mengenai banyaknya faktor/elemen yang berperan  dalam  proses  pendeteksian  pada  masing-masing  metode.  Pada  metode  ontologi, faktor yang berperan dalam mendeteksi ambiguitas terdiri dari 3 elemen, yaitu teknik NLP, aplikasi ontologi domain, dan pemeriksaan akhir oleh seorang ahli. Sedangkan pada metode NLP,  faktor  yang  berperan  dalam  mendeteksi  ambiguitas  terdiri  oleh  7  elemen,  yaitu prototype  tool yang  bernama dowser ,  seorang parser ,  seorang review er, prototype  shel l scripts ,  sistem  jaringan  semantik, prototype  tool untuk  mengidentifikasi  ambiguitas  dan seorang human  expert atau  ahli.  tingkat  keakuratan  dari  metode Natural  language Processing (NLP).  Pada  metode  yang  diadopsi  oleh  Md  Ridzwan  et.  al.,  faktor  yang berperan dalam mendeteksi ambiguitas terdiri dari 2 elemen, yaitu menggunakan algoritma tunggal  yang  diciptakan  sendiri  oleh  peneliti  dan  menggunakan  bantuan  kamus  Bahasa Inggris. Metode ini masih terbilang metode yang manual, karena tidak memerlukan bantuan
aplikasi  atau tool khusus.  Jadi  dapat  disimpulkan  dari  hasil  perhitungan  banyak faktor/elemen  yang  berperan  pada  masing-masing  metode  tersebut,  elemen  yang  paling banyak berperan terdapat pada metode yang NLP, yaitu terdapat 7 elemen.

## 3.3. Perhitungan Keakuratan dari Masing-masing Metode

## Gambar 4. Grafik Perhitungan Tingkat Keakuratan Pada Metode
Pada gambar 4 ditunjukkan hasil perhitungan mengenai tingkat keakuratan dari masing- masing  metode  yang  telah  dikaji.  Tingkat  keakuratan  dari  metode  ontologi  menghasilkan nilai 4, pada metode NLP menghasilkan nilai 6, dan pada metode  yang diadopsi pada Md Ridzwan  Beg  et.  al.,  menghasilkan  nilai  5.  Jadi  dapat  disimpulkan  dari  hasil  perhitungan tingkat  keakuratan, metode  yang memiliki tingkat  keakuratan paling tinggi  adalah metode NLP.

## 3.4. Pembahasan
Pembahasan  kali  ini  akan  menjelaskan  mengenai  kesimpulan  dari  hasil  pengukuran tahap,  faktor  yang  berperan  dan  tingkat  keakuratan  yang  dimiliki  oleh  metode  ontologi, NLP dan metode yang diadopsi dari penelitian Md. Ridzwan Beg et.al.
Pada  metode  ontologi,  terdapat  2  fase  dalam  mendeteksi  ambiguitas,  yang  mana  pada masing-masing  fase  tersebut  terdapat  3  dan  2  tahapan  untuk  mendeteksi  ambiguitas. Pendeteksian  ambiguitas  pada  metode  ontologi  juga  tidak  dilakukan  secara  manual, melainkan  memerlukan  bantuan  dari  beberapa  faktor,  diantaranya  memerlukan  adanya teknik  NLP,  aplikasi  ontologi  domain  dan  pemeriksaan  oleh  ahli.  Dilihat  dari  masing- masing  tahapan  yang  dilakukan,  metode  ini  masih  terbilang  belum  cukup  baik  untuk mendeteksi  ambiguitas  jenis  leksikal,  karena  pada  dasarnya  metode  ini  paling  banyak digunakan  untuk  mendeteksi  berbagai  macam  jenis  ambiguitas,  termasuk  ambiguitas leksikal  dan  juga  metode  ontologi  memang  digunakan  untuk  mendeteksi  semua  jenis ambiguitas,  namun  untuk  jenis  ambiguitas  leksikal,  metode  ini  masih  terbilang  belum menghasilkan hasil akhir yang sempurna atau benar-benar bebas dari ambiguitas. Meskipun demikian,  metode  ini  masih  tetap  menjadi  opsi  bagi  para  peneliti  dalam  mendeteksi ambiguitas leksikal, karena metode ini cukup sederhana, terlebih lagi dibantu oleh bantuan aplikasi  dan  juga  tidak  memerlukan  waktu  yang  terlalu  lama  untuk  mendapatkan  hasil akhir.  Namun  terkadang  hasil  yang  diharapkan  tidak  terlalu  maksimal  untuk  mendeteksi ambiguitas  jenis  leksikal.  Dilihat  dari  hasil  keakuratan  yang  dihasilkan  oleh  grafik mengenai  perhitungan  tingkat  keakuratan  di  atas,  metode  ini  mendapatkan  hasil  akhir  di angka 4, yang mana nilai tersebut menunjukkan untuk keakuratan dari metode ini tergolong dalam tingkatan cukup akurat.
Pada  metode Natural  Languange  Processing (NLP),  terdapat  2  pendekatan  yang berbasis  NLP,  yang  mana  pada  pendekatan  pertama  terdapat  3  tahapan  dan  pada pendekatan  kedua  terdapat  2  tahapan  untuk  mendeteksi  ambiguitas.  Pendeteksian ambiguitas pada metode NLP juga tidak dilakukan secara manual, melainkan memerlukan
bantuan  dari  beberapa  faktor,  diantaranya  memerlukan  adanya prototype  tool ,  seorang parser ,  seorang reviewer ,  jaringan  sistem  semantik  dan  juga  campur  tangan  seorang  ahi. Dilihat  dari  masing-masing  tahapan  yang  dilakukan,  metode  ini  terbilang  baik  untuk mendeteksi  ambiguitas  jenis  leksikal  karena  pengidentifikasian  kalimat  yang  dilakukan pada metode ini mendasar ke arah leksikal,  yaitu mencari kata yang memiliki banyak arti. Selain karena faktor banyak digunakan untuk  mendeteksi ambiguitas jenis leksikal,  dalam metode  ini  banyak tools yang  digunakan,  maka  dari  itu  tidak  heran  jika  hasil  akhir  dari metode  ini  terbilang  akurat.  Terlebih  lagi  setelah  diproses  dengan tools ,  hasil  akhir  dari metode  ini  juga  diperiksa  kembali  oleh  seorang  ahli,  jadi  hasil  yang  didapat  bebas  dari ambiguitas  leksikal.  Dilihat  dari  hasil  keakuratan  yang  dihasilkan  oleh  grafik  mengenai perhitungan tingkat keakuratan, metode ini mendapatkan hasil akhir di angka 6, yang mana nilai  tersebut  menunjukkan  untuk  keakuratan  dari  metode  ini  tergolong  dalam  tingkatan yang akurat.
Pada metode yang diadopsi dari Ridzwan Beg et.al., terdapat 2 fase dalam mendeteksi ambiguitas leksikal, yang mana dalam 2 fase tersebut terdapat 8 tahapan untuk mendeteksi ambiguitas  leksikal.  Pendeteksian  dengan  metode  ini  termasuk  pendekatan  yang  masih manual,  karena  tidak  memerlukan tools , prototype ataupun  aplikasi  khusus  dalam  proses pendeteksiannya.  Metode  ini  hanya  menggunakan  algoritma  tunggal  yang  diciptakan  oleh peneliti  dan  juga  memerlukan  bantuan  kamus  Bahasa  Inggris  untuk  proses  perbandingan kata-kata  yang  teah  diidentifikasi.  Dilihat  dari  masing-masing  tahapan  yang  dilakukan, metode  ini  terbilang  baik  untuk  mendeteksi  ambiguitas  jenis  leksikal,  karena  algoritma yang  digunakan  oleh  peneiti  memang  diciptakan  khusus  untuk  mendeteksi  ambiguitas leksikal. Namun, masih belum ada penelitian lain yang mencoba untuk mengimplementasikan metode ini dalam penelitian mereka, jadi hasil yang didapatkan dari metode  inipun  masih  belum  cukup  teruji  keakuratannya  dan  juga  karena  faktor  manual, metode  ini  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  dalam  mengidentifikasi  masing-masing kalimat serta kata yang ada didalamnya. Dilihat dari hasil keakuratan yang dihasilkan oleh grafik  mengenai  perhitungan  tingkat  keakuratan,  metode  ini  mendapatkan  hasil  akhir diangka  5,  yang  mana  nilai  tersebut  menunjukkan  untuk  keakuratan  dari  metode  ini tergolong dalam tingkatan yang cukup akurat.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengkajian  mengenai  metode-metode  yang  digunakan  untuk mendeteksi ambiguitas leksikal, dapat disimpulkan bahwa metode yang menghasilkan hasil yang  akurat  diantara  metode  ontologi, Natural  language    Processing dan  metode  yang diadopsi  dari  penelitian  Md.  Ridzwan,  adalah  metode Natural  Languange  Processing . Pernyataan  ini  didukung  oleh  makalah-makalah  yang  sudah  dikaji,    yang  mana  makalah- makalah  tersebut  membahas  mengenai  metode  dalam  mengatasi  ambiguitas  leksikal. Pernyataan ini juga didukung oleh perhitungan dari step/tahapan dan elemen-elemen  yang ada  pada  masing-masing  metode,  karena  semakin  banyak  tahapan  dan  elemen  ( tools , aplikasi, prototype,  expert ,  dan  lain-lain)  yang  digunakan  dalam  metode  tersebut,  maka semakin akuratlah pendeteksian ambiguitas leksikal yang ada pada dokumen SRS.

## 5. SARAN
Pada  penelitian  mendatang,  diharapkan  akan  adanya  penelitian  yang  lebih  mengupas tentang teknik pendeteksi ambiguitas leksikal secara lebih luas. Dan juga diharapkan lebih banyak  lagi  mengupas  dan  membahas  lebih  dalam  tentang  teknik  yang  digunakan  dalam mendeteksi ambiguitas bukan hanya dari ambiguitas leksikal, namun ambiguitas yang lain.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian ini tidak akan berhasil tanpa dukungan berbagai pihak. Penulis mengucapkan banyak terima kasih kepada semua pihak yang telah membantu penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Katz J.J., et.al., 2008. The Structure of a Semantic Theory. Vol. 39(2), pp 170-210. Parera, J.D., 2004. Teori Semantik. Jakarta: Penerbit Erlangga. Ullmann, S., 1967. Semantics: An Introduction to the Sciene of Meaning. Oxford: Basil Blackwell, pp55.
Sandhu.  G.,  Sikka,  S.,  2015.  State-of-art  practices  to detect  Inconsistencies  and Ambiguities  from Software Requirements .  IEEE:  International  Conference  on  Computing,  Communication  and Auomation, pp 812-817.
Shah, U.S., Jinwala,D.C., 2015. Resolving Ambiguities in Natural language Software Requirements : A Comprehensive Survey. ACM SIGSOFT Software Engineering Notes, Vol. 40(5), pp 1-7. Beg, M.R., Abbas, Q., Joshi,A., 2008. A Method to Deal with the Type of Lexical ambiguity in a Software Requirement  Specification  Document.  IEEE:  First  International  Conference  on Emerging Trends in Engineering and Technology. Integral University, India, pp 1212-1215.
Bhatia,  M.P.S.,  Kumar,  A.,  Beniwal,  R.,  2016.  Ontology  based  Framework  For  Detecting Ambiguities in Software Requirements Spesification. International Conference on Computing for Sustainable Global Development (INDIACom). 978-9-3805-4421-2/16, India.
Popescu,  Rugaber,  Medvidovic,  Berry,  2007.  Reducing  Ambiguities  Inrequirement  Specifications via Automatic Created Object-Oriented Models. Springer-Verlag proceedings of 14th Monterey Workshop on Innovations for requirement analysis: From stakeholders needs to formal designs. CA, USA, ISBN no. 978-3-540-89777-4, September 2007, pp 103-124.
Kiyavitskaya,N.,  Zeni,  N.,  Mich,L.,  Berry,D.M.,  2007. Requirements for  tools  for  ambiguity identification and measurement in Natural Language Requirements Specifications. Proceedings of workshop on emEngenharia de requisitos. Toronto, Canada, May 2007, pp 197-206.
Castaneda, Ballejos, Caliusco, Galli, 2010. The Use of Ontologies in Requirements Engineering. 1st ed Vol. 10, no. 6. Global Journal of Research in Engineering.
Osborne,  M.,  MacNish,  C.K.,  1996.  Processing Natural  language  Software Requirement Specifications. IEEE : Proceedings of ICRE’96, pp. 229-236.
Haron,  H.,  et.al.,  2015.  A  Conceptual  Model  to  Manage Lexical  ambiguity in  Malay  Textual Requirements .  ARPN  Journal  of  Engineering  and  Applied  Sciences  Vol.  10,  ISSN  1819-6608, pp. 1405-1412.
Fan, S., et.al., 2016. A Process ontologi Based Approach to Easing Semantic Ambiguity in Business Process Modeling. Data & Knowledge Engineering, pp. 1-21.
Pittke,  F.,  Leopold,H.,  Mendling,  J.,  2015.  IEEE  Transactions  on Software Engineering,  Vol.  41, No.6, pp. 526-544.
Al-Harbi,  O.,  Jusoh,  Shaidah.,  Norwawi,  N.,  2012.  Handling  Ambigiuity  Problems  of Natural Language Interface  for  Question  Answering.  International  Journal  of  Computer  Sciene  Issues, Vol. 9, Issue 3, ISSN (Online): 1694-0814, pp. 17-25.
Singh,  S.,  Saikia,  L.P.,  2015.  Ambiguity  in  Requirement  Engineering  Documents:  Importance, Approaches  to  Measure  and  Detect,  Challenges  and  Future  Scope.  International  Journal  of Advanced Research in Computer Sciene and Software Engineering, Vol. 5, Issue 10, ISSN 2277 128X, pp. 791-798.
Kamsties,  E.,  Berry,D.M.,  Paech,  B.,  2001.  Detecting  Ambiguities  in  Requirements  Documents Using Inspections. pp. 1-13.
Unger,C.,  Cimiano,  P.,  Representing  and  Resolving  Ambiguities  in  ontologi-based  Question Answering.
Rowen,  RB.,  1990.  Software  Project  Management  Under  Incomplete  and  Ambiguous Spesifications. Ieee Transactions On Engineeiung Management, Vol. 37, No. I, February 1990. 10 – 21.
Umber, A., Bajwa, I.S., 2011. Minimizing Ambiguity in Natural language  Software Requirements Specification. 978-1-4577-1539-6/11/$26.00 ©2011 IEEE. 102 – 107.
Maiden, Nell., 2012. Cherishing Ambiguity. The IEEE Computer Society. 0740-7459/12/$31.00 © 2012 IEEE. 16-17.
Gill,  D.K.,  et.al.,  2014.  Semi-Automation  for  Ambiguity  Resolution  in  Open  Source  Software Requirements. CCECE. 978-1-4799-3010-9/14/$31.00 ©2014 IEEE. 1-6.
Lawrence, B., Jackson, D., 1996. Do You Really Need Formal Requirements ?. IEEE Software. Jain R., et.al. 2013. Lexical ambiguity Resolution in Web Search for Phrases. International Journal of  Advanced  Research  in      Computer  Science  and  Software  Engineering.  Volume  3,  Issue  4, April 2013ISSN: 2277 128X.pp 647 – 651.