Pencarian Kesamaan Redaksional pada Terjemahan Al-Quran Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Rule-based Chunking
Alfredo Primadita ∗† , Moch. Arif Bijaksana ∗§ , Eko Darwiyanto ∗¶ ∗ Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Informatika, Universitas Telkom Jl. Telekomunikasi Terusan Buah Batu, Sukapura, Kec. Dayeuhkolot, Bandung, Jawa Barat, Indonesia ∗ alfredoif@students.telkomuniversity.ac.id ¶ ekodarwiyanto@telkomuniversity.ac.id
§ arifbijaksana@telkomuniversity.ac.id
Abstrak —Al-Quran merupakan kitab suci yang menjadi panutan dan rujukan seluruh umat Muslim di dunia. Al- Quran terdiri dari 114 surat, 6236 ayat, dan 77845 kata. Dikarenakan Al-Quran memiliki banyak informasi di dalam- nya, salah satu upaya untuk mempermudah pembaca dalam mempelajari dan menyaring informasi dari Al-Quran adalah dengan membuat parafrasa yang singkat dengan memper- gunakan sistem Rule-based Chunking . Rule-based Chunking dapat mempersingkat suatu kalimat dengan mengelompokan kata-kata yang dianggap penting berdasarkan aturan tata bahasa. Sistem memiliki input berupa ayat-ayat Al-Quran terjemahan bahasa Indonesia yang sudah dicari Longest Common Substring dan Longest Common Subsequence den- gan output berupa himpunan parafrasa. Dari 2341 teks berulang yang didapatkan pada penelitian sebelumnya, telah diperoleh 1261 chunk . Setelah melakukan evaluasi pada sis- tem, akurasi yang didapatkan adalah 91%, dengan precision 63,5% dan recall 74,4%.
Kata Kunci —Al-Quran, shallow parsing, kesamaan redak- sional, Rule-based Chunking, parafrasa.

## I. P ENDAHULUAN
Al-Quran merupakan kitab suci yang menjadi panutan dan rujukan seluruh umat Muslim di dunia. Dalam era modern sekarang ini, Al-Quran dapat dijumpai dalam berbagai macam media digital. Al-Quran terdiri dari 114 Surat, 6236 ayat, dan 77845 kata. Dikarenakan isi Al- Quran yang banyak, pembaca relatif susah untuk mem- pelajari Al-Quran secara menyeluruh dan memiliki kemu- ngkinan untuk melewatkan informasi penting yang ada di Al-Quran. Salah satu upaya untuk mempermudah pem- baca dalam mempelajari dan menyaring informasi dari Al-Quran adalah dengan melakukan pencarian kesamaan redaksional.
Proses pencarian kesamaan redaksi dimulai dengan melakukan identifikasi terhadap terjemahan ayat-ayat Al- Quran yang mempunyai kemiripan. Selanjutnya redaksi terjemahan ayat-ayat Al-Quran yang mempunyai kemiri- pan itu dipilah lagi untuk menentukan jenis kemiripan yang terkandung di dalamnya: apakah kemiripan lafal (redaksi) atau makna [1]. Untuk mencari kesamaan redaksi
pada penelitian ini, telah dilakukan pemrosesan Longest Common Substring dan Longest Common Subsequence . Akan tetapi hasil dari pemrosesan tersebut belum sesuai dengan ekspektasi yang diharapkan, pemotongan kalimat masih tidak sempurna dan sering kali artinya tidak sesuai dengan kalimat sebenarnya. Sehingga dibutuhkan proses lebih lanjut yaitu melalui shallow parsing . Dengan shal- low parsing , pemotongan kalimat dilakukan dalam bentuk himpunan frasa sehingga kalimat dipotong dengan tepat dan tidak mengubah arti sebenarnya.
Shallow parsing biasa disebut juga dengan chunking . Metode chunking memiliki dua pendekatan yaitu pen- dekatan machine learning dan pendekatan rule-based [2]. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan pen- dekatan rule-based chunking . Rule-based chunking dapat menyaring suatu kalimat dengan mengelompokan kata- kata yang dianggap penting menggunakan aturan-aturan berdasarkan aturan tata bahasa sehingga kalimat-kalimat tersebut dapat dimengerti dengan mudah.
Proses penyaringan pada penelitian ini menggunakan Natural Language Toolkit (NLTK) dan dilakukan melalui beberapa tahap, yaitu membagi kata pada masing-masing kalimat, memprediksi Part of Speech (POS) dari kata- kata tersebut, mencari dan mengelompokan kata sesuai dengan aturan chunker . Sistem memiliki input data set berupa terjemahan ayat-ayat Al-Quran yang sudah dicari Longest Common Substring [3] dan Longest Common Subsequence [4] oleh penelitian sebelumnya dengan output berupa himpunan frasa.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Pada penelitian S.K. Saritha dan R.K. Pateriya [5] menyebutkan bahwa analisis sintaksis atau parsing dibagi menjadi dua kategori yang berbeda yaitu: full parsing dan shallow parsing ( partial parsing atau chunk parsing ). Full parsing membangun parse tree yang lengkap untuk sebuah kalimat dimana menyebabkan perolehan akurasi yang rendah. Full Parsing menjadi sangat lambat karena prosesor-intensif dan memori-intensif. Sedangkan Shallow
parsing membagi kalimat-kalimat ke dalam urutan chunk yang merupakan bagian teks yang tidak tumpang tindih. Dengan menggunakan teknik rule-based shallow parsing pada identifikasi kalimat komparatif dari konten yang dibuat pengguna, memperoleh precision 84.1% dan recall 72.2% untuk nonequal gradable , 82.2% dan 87.6% untuk superlatives .
Penelitian Nabil Khoufi, Chafik Aloulou dan Lamia Hadrich Belguith berasumsi bahwa melakukan chunking dengan pendekatan learning lebih bermanfaat daripada pendekatan rule-based dalam pembuatan tata bahasa Arab, karena bahasa Arab memiliki struktur tata bahasa yang kompleks [6]. Penelitian tersebut menggunakan metode supervised learning untuk men- chunking teks bahasa Arab, yaitu Conditional Random Field . Keunggulan dari CRF dibandingkan dengan model klasifikasi konvensional adalah mempertimbangkan ketergantungan antara anotasi yang saling berhubungan dalam grafik. Namun demikian, pertimbangan ini memiliki kelemahan yang harus diba- yar yaitu: fase pembelajaran menggunakan CRF bisa memakan waktu lama. Dengan test set berisi 2524 kalimat, penelitian ini menghasilkan akurasi token 96.54%.
Penelitian [7] mengusulkan metodologi untuk menerap- kan shallow parsing yang tangguh serta memiliki cakupan yang luas, dengan menggunakan kombinasi antara POS Tagging berbasis machine learning (Maximum Entropy) dan rule-based chunker tanpa membutuhkan korpus be- ranotasi yang besar. Pendekatan rule-based merupakan salah satu pendekatan dari chunking . Pendekatan rule- based adalah pendekatan yang membutuhkan usaha yang intensif, membosankan, lambat, rawan kesalahan. Pen- dekatan rule-based diambil dengan keyakinan kuat bahwa itu akan menghasilkan dataset yang dapat digunakan untuk penelitian masa depan tanpa menyiapkan korpus chunk beranotasi secara manual [7]. POS Tagger berbasis Maximum Entropy yang telah dibuat pada penelitian ini menghasilkan akurasi 81.72%, akurasi tersebut dapat dit- ingkatkan dengan memperbesar ukuran training korpus. Untuk rule-based chunker sendiri menghasilkan 78.3%. Sedangkan untuk kombinasi dari POS Tagger berbasis Maximum Entropy dan rule-based chunker menghasilkan 66.6%, karena kesalahan dari POS Tagger digunakan pada rule-based chunker , menyebabkan turunnya performa akhir dari shallow parser.
Pada penelitian C. Grover dan R. Tobin menyebutkan bahwa permasalah reusability dan portability adalah masalah penting yang menjadi landasan dalam menen- tukan pendekatan apa yang akan digunakan. Pendekatan machine learning chunker akan membutuhkan materi training beranotasi yang memerlukan proses lebih pan- jang, tetapi sistem machine learning dapat mengesamp- ingkan keputusan POS tagging dimanapun fitur yang lain menyarankannya. Sedangkan pendekatan sistem rule- based chunker akan membutuhkan modifikasi yang relatif kecil untuk dapat digunakan kembali pada permasalahan yang berbeda, akan tetapi sistem rule-based bergantung
pada POS tagging yang baik dan akan berkinerja buruk apabila penandaan data dilakukan dengan buruk [2].
Berdasarkan penelitian-penelitian tersebut penulis men- gusulkan untuk menggunakan POS tagging berbasis ma- chine learning yaitu Conditional Random Field (CRF) dan dikombinasi dengan rule-based chunker , karena memper- timbangkan tingkat reusability sehingga sistem dan data yang diperoleh dapat dengan mudah dimodifikasi dan digunakan kembali pada penelitian selanjutnya.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Start Korpus Al-Quran LCSubsequence LCSubstring Dataset Hasil LCS Tokenization Part of Speech Tagging Chunking Dataset Hasil Preprocessing Evaluasi Stop
Gambar. 1. Flowchart gambaran umum sistem. Simbol (Input, LCSub- string, dan LCSubsequence) yang berwarna abu-abu merupakan proses dari penelitian sebelumnya sehingga tidak dibahas pada penelitian ini.

## A. Data Set
Data set yang digunakan pada penelitian ini ialah ayat- ayat Al-Quran yang telah diproses dengan longest common
Jurnal Linguistik Komputasional (JLK), Vol. 3, No. 1, Maret 2020
substring [3] dan longest common subsequence [4] dari penelitian sebelumnya yang berisi kata-kata yang memi- liki kesamaan redaksi pada ayat-ayat Al-Quran, beberapa contoh dapat dilihat pada tabel I dan II.
TABEL I H ASIL TEKS BERULANG DARI PROSES L ONGEST C OMMON S UBSTRING Results QS-1 QS-2 Total maha pemurah lagi maha penyayang (1:1) (1:1), (1:3), (2:163) 3 lagi maha penyayang (1:1) (1:1), (1:3), (2:37), (2:54), (2:128), (2:143), (2:160), (2:163), (2:173), (2:182), (2:192), (2:218), (2:226), (3:31), (3:89), (3:129),
(4:16), (4:23), (4:25), (4:64), (2:199), (4:96), (4:100), (4:106), (4:110), (4:129),
(4:152), (5:3), (5:34), (5:39),
(5:74), (5:98) 32 menyebut nama allah (1:1) (2:114) 2 tuhan semesta alam (1:2) (2:131) 2 jalan yang lurus (1:6) (1:6), (2:108), (2:142), (2:213), (3:51), (3:101), (4:68), (4:137), (4:175), (5:12), (5:16), (5:60), (5:77)
13
... ... ... ... TABEL II
H ASIL TEKS BERULANG DARI PROSES L ONGEST C OMMON S UBSEQUENCE Results QS-1 QS-2 Total maha pemurah maha penyayang (1:1) (1:3), (2:163) 3 allah maha maha penyayang (1:1) (2:143), (2:173), (2:182),
(2:192), (2:199), (2:218), (2:226), (2:37), (2:54), (3:129), (3:31), (3:89), (4:100), (4:106), (4:110), (4:129), (4:152), (4:16),
(4:23), (4:25), (4:64), (4:96), (5:3), (5:34), (5:39),(5:74), (5:98) 28 menyebut allah maha maha (1:1) (2:235) 2 maha maha penyayang (1:3) (2:128), (2:143), (2:160),
(2:173), (2:182), (2:192), (2:199), (2:218), (2:226), (2:37), (2:54), (3:129),
(3:31), (3:89), (4:100), (4:106), (4:110), (4:129), (4:152), (4:16),
(4:23),
(4:25), (4:64), (4:96), (5:3),
(5:34), (5:39), (5:74), (5:98) 30 alif laam miim (2:1) (3:1) 2 ... ... ... ...

## B. Preprocessing
Sebelum data set di- chunking , beberapa tahap prepro- cessing dilakukan, seperti tokenisasi dan pelabelan part- of-speech . Label tersebut digunakan pada proses chunking
untuk mencari susunan kata yang sesuai dengan aturan chunker yang dibuat berdasarkan aturan tata bahasa.
1) Tokenization: Pada tahap tokenisasi, data hasil penelitian sebelumnya dijabarkan dan diproses pada setiap baris. Input setiap baris dipecah menjadi per kata. Berikut ini contoh tokenisasi yang diterapkan. Input hasil LCSubstring (2:62 dan 5:69): sesungguhnya orang-orang mukmin orang-orang yahudi Output:
”sesungguhnya”, ”orang-orang”, ”mukmin”, ”orang- orang”, ”yahudi”
2) Part of Speech Tagging: POS Tagging dilakukan berdasarkan aturan tata bahasa dan dianotasikan secara manual oleh penulis. Tagset yang digunakan pada peneli- tian ini merupakan hasil dari penelitian Arawinda Di- nakaramani, Fam Rashel, Andry Luthfi, dan Ruli Manu- rung [8]. Korpus Tagset bahasa Indonesia telah dimod- ifikasi untuk menyesuaikan data yang digunakan pada penelitian ini.
TABEL III H ASIL SETELAH MELALUI PROSES POS T AGGING
Hasil dari proses pelabelan Part-of-Speech [(’maha’, ’RB’), (’pemurah’, ’JJ’), (’lagi’, ’RB’), (’maha’, ’RB’), (’penyayang’, ’JJ’)] [(’lagi’, ’RB’), (’maha’, ’RB’), (’penyayang’, ’JJ’)]
[(’menyebut’, ’VB’), (’nama’, ’NN’), (’allah’, ’NNP’)]
[(’tuhan’, ’NN’), (’semesta’, ’NN’), (’alam’, ’NN’)]
[(’jalan’, ’NN’), (’yang’, ’SC’), (’lurus’, ’JJ’)]
[(’maha’, ’RB’), (’pemurah’, ’JJ’), (’maha’, ’RB’), (’penyayang’, ’JJ’)] [(’allah’, ’NNP’), (’maha’, ’RB’), (’maha’, ’RB’), (’penyayang’, ’JJ’)]
[(’menyebut’, ’VB’), (’allah’, ’NNP’), (’maha’, ’RB’), (’maha’, ’RB’)] [(’maha’, ’RB’), (’maha’, ’RB’), (’penyayang’, ’JJ’)] [(’alif’, ’FW’), (’laam’, ’FW’), (’miim’, ’FW)] ...
Pada tahap POS Tagging, setiap kata di setiap baris diberi tag sehingga akan menjadi ”sesungguh- nya/RB orang-orang/NN mukmin/NN orang-orang/NN yahudi/NNP”, seperti ilustrasi pada gambar 2 dan beberapa contoh pada tabel III.
Gambar. 2. Kata-kata pada setiap baris diberi tag

## C. Chunking / Shallow Parsing
Setelah setiap baris ditokenisasi dan setiap kata diberi tag pada tahap preprocessing , sistem akan mencari dan mengelompokan kata yang sesuai dengan aturan chunker . Aturan-aturan tersebut dibuat sesuai dengan pola tata bahasa Indonesia dan menghindari pola yang ambigu, sehingga menjadi; seperti ilustrasi pada gambar 3. Contoh Aturan Chunker;
Jurnal Linguistik Komputasional (JLK), Vol. 3, No. 1, Maret 2020
NP: { < NN >< CC > ? < NN > } { < NN > ? < NNP > + } Output: (S sesungguhnya/RB (NP orang-orang/NN mukmin/NN) (NP orang-orang/NN yahudi/NNP))
Gambar. 3. Ilustrasi kalimat setelah di chunking

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Test Set
Test set merupakan himpunan frasa dari data terjemahan Al-Quran yang telah dibuat dan diperiksa kebenarannya secara manual.

## B. Hasil Pengujian
Pengujian dilakukan dengan membandingkan hasil atau output dengan test set yang berupa gold standard yang telah dibuat secara manual seperti pada Tabel IV atau Tabel V, sehingga dapat diketahui berapa nilai accuracy, precision, recall dan F-measure .
TABEL IV
C ONTOH PERHITUNGAN True Positive (TP), False Positive (FP), False Negative (FN), DAN Correct Tokens (CT) DENGAN MEMBANDINGKAN
HASIL DAN GOLD STANDARD . Input Output Gold standard CT TP FP FN menyebut nama allah (S (NP menye- but/VB nama/NN) (NP allah/NNP)) (S menye- but/VB nama/NN
(NP allah/NNP))
3 1 1 0 alif laam
miim (S alif/FW laam/FW miim/FW) (S (NP alif/FW laam/FW miim/FW))
3 0 0 1
Dengan membandingkan output dan gold standard , dapat diketahui nilai CT, TP, FP, FN. Nilai Correct Tokens (CT) didapatkan dengan menjumlah setiap label token pada output yang sesuai dengan gold standard , sebagai contoh data pertama pada Tabel IV. Output: menyebut/VB nama/NN allah/NNP Gold standard: menyebut/VB nama/NN allah/NNP
Setiap label token pada output sesuai dengan label token pada gold standard dengan jumlah seluruh token adalah tiga, sehingga nilai CT adalah tiga. Nilai True Positive (TP) diperoleh dengan menjumlah chunk yang diprediksi dengan benar atau sesuai dengan gold standard , sebaliknya, False Positive (FP) diperoleh dengan
TABEL V B EBERAPA CONTOH DATA YANG DIEVALUASI , DENGAN
MEMBANDINGKAN HASIL DAN GOLD STANDARD . Input Output Gold standard CT TP FP FN maha pemurah lagi maha penyayang (S (NP maha/RB pemu- rah/JJ) lagi/RB (NP maha/RB penyayang/JJ)) (S (NP maha/RB pemu- rah/JJ) lagi/RB (NP maha/RB penyayang/JJ))
5 2 0 0
lagi maha penyayang (S lagi/RB (NP maha/RB penyayang/JJ) (S lagi/RB (NP maha/RB penyayang/JJ)) 3 1 0 0 menyebut nama allah (S (NP menye- but/VB nama/NN) (NP allah/NNP)) (S menye- but/VB nama/NN (NP allah/NNP)) 3 1 1 0 tuhan semesta alam (S tuhan/NN (NP semesta/NN alam/NN)) (S (NP tuhan/NN semesta/NN alam/NN)) 3 0 1 0
jalan yang lurus (S (NP jalan/NN yang/SC lurus/JJ)) (S (NP jalan/NN yang/SC lurus/JJ)) 3 1 0 0 maha pemurah maha penyayang (S (NP maha/RB pemu- rah/JJ)(NP maha/RB penyayang/JJ)) (S (NP maha/RB pemu- rah/JJ)(NP maha/RB penyayang/JJ))
4 2 0 0
allah maha maha penyayang (S (NP allah/NNP) maha/RB (NP maha/RB penyayang/JJ)) (S (NP allah/NNP) maha/RB (NP maha/RB penyayang/JJ)) 4 2 0 0 menyebut allah maha maha (S menye- but/VB (NP allah/NNP) maha/RB maha/RB) (S menye- but/VB (NP allah/NNP) maha/RB maha/RB) 4 1 0 0 maha maha penyayang (S maha/RB (NP maha/RB
penyayang/JJ))
(S maha/RB (NP maha/RB penyayang/JJ)) 3 1 0 0
alif laam miim (S alif/FW laam/FW miim/FW) (S (NP alif/FW laam/FW miim/FW)) 3 0 0 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
menjumlah chunk yang telah diprediksi akan tetapi salah atau tidak sesuai dengan gold standard , sebagai contoh data pertama pada Tabel IV. Output: (NP VB NN) (NP NNP) Gold standard: VB NN (NP NNP)
Output memiliki dua chunk , sedangkan pada gold standard hanya satu chunk , sehingga masing-masing nilai TP dan FP adalah satu dan chunk yang benar hanya (NP NNP) . Sedangkan untuk nilai False Negative
(FN) didapatkan dengan menjumlah chunk yang tidak terprediksi oleh sistem, sebagai contoh data kedua pada Tabel IV.
Output: alif/FW laam/FW miim/FW Gold standard: (NP alif/FW laam/FW miim/FW)
Pada output , sistem tidak memprediksi adanya chunk , tetapi seharusnya terdapat satu chunk yaitu (NP FW FW FW), sehingga didapatkan nilai satu pada FN. Setelah seluruh test set diketahui nilai Correct Tokens (CT), TP, FP, dan FN, nilai-nilai tersebut dijumlah untuk digunakan pada perhitungan precision, recall, dan F 1 -score .

## C. Analisis Hasil Pengujian
Pengujian dilakukan dengan membandingkan hasil atau output system dengan test set gold standard yang telah dibuat secara manual seperti pada tabel III, sehingga dapat diketahui berapa nilai accuracy, precision, recall dan F- measure . Nilai akurasi didapat dengan menghitung jumlah token yang benar dibagi dengan jumlah keseluruhan token. Token adalah kata di setiap baris yang ada pada data set . Himpunan parafrasa telah berhasil dibangun dengan cukup baik, akan tetapi memiliki banyak ruang untuk dapat ditingkatkan kembali. Seperti pada aspek data train- ing untuk POS Tagging, serta kompleksitas aturan-aturan chunker.
Tabel VI merupakan hasil pengujian dari data set berjumlah 2341 teks berulang yang telah diproses meng- gunakan algoritma rule-based chunking dan dibandingkan dengan test set . Untuk nilai precision, recall, serta F 1 - score relatif rendah karena aturan-aturan chunker dan juga training data untuk pelabelan part-of-speech masih perlu diperinci dan diperbanyak lagi. Untuk aturan chunker yang paling sering dipakai adalah { < PRP > ? < NEG > ? < VB >< NN > + } , karena banyak ditemukan chunk yang memi- liki pelablean < VB > diikuti dengan < NN > dengan jum- lah kurang lebih 30% dari total data.

## TABEL VI
N ILAI HASIL PENGUJIAN MASING - MASING PARAMETER Value Precision 63,5% Recall 74,4% F 1 -score 68,5%

## V. K ESIMPULAN
1) Sistem rule-based chunking dapat melakukan pen- gelompokan frasa dengan cukup efisien untuk ba- hasa yang memiliki struktur tata bahasa relatif sim- pel.
2) Training data pada proses part-of-speech tagging membutuhkan waktu lebih lama seiring dengan banyaknya training data .
3) Pelabelan part-of-speech akan mempengaruhi hasil dari rule-based chunking , karena proses dari rule- based chunking yang menggunakan label tersebut untuk mengelompokan kata-kata sesuai aturan chun- ker .
4) Kompleksitas aturan chunker dapat mempengaruhi hasil keluaran sistem.

## R EFERENSI
[1] N. Baidan, Metode penafsiran al-Qur’an: kajian kritis terhadap ayat-ayat yang beredaksi mirip . Pustaka pelajar, 2011.
[2] C. Grover and R. Tobin, “Rule-based chunking and reusability.” in LREC , 2006, pp. 873–878.
[3] D. Oktaviani, M. A. Bijaksana, and I. Asror, “Building a database of recurring text in the Quran and its translation,” Procedia Computer Science , vol. 157, pp. 125–133, 2019.
[4] M. A. Rasyid, M. A. Bijaksana, and I. Asror, “Building of similar common subsequence text corpus of quran,” IND. Journal On Computing , 2019.
[5] S. Saritha and R. Pateriya, “Rule-based shallow parsing to identify comparative sentences from text documents,” in Emerging Re- search in Computing, Information, Communication and Applications . Springer, 2016, pp. 355–365.
[6] N. Khoufi, C. Aloulou, and L. H. Belguith, “Chunking arabic texts using conditional random fields,” in 2014 IEEE/ACS 11th International Conference on Computer Systems and Applications (AICCSA) . IEEE, 2014, pp. 428–432.
[7] I. Ariaratnam, A. Weerasinghe, and C. Liyanage, “A shallow parser for tamil,” in 2014 14th International Conference on Advances in ICT for Emerging Regions (ICTer) . IEEE, 2014, pp. 197–203.
[8] A. Dinakaramani, F. Rashel, A. Luthfi, and R. Manurung, “Designing an Indonesian part of speech tagset and manually tagged indonesian corpus,” in 2014 International Conference on Asian Language Pro- cessing (IALP) . IEEE, 2014, pp. 66–69.