## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Otomatisasi Pembangkitan Mind Map dari Buku Teks Berbahasa Indonesia Berbasis Analisis Struktur Kalimat
Selvia Ferdiana Kusuma #*1 , Daniel O. Siahaan #2 , Chastine Fatichah #3
# Program Studi Ilmu Komputer, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Jl. Raya ITS, Keputih, Surabaya, Kota SBY, Jawa Timur 60117
1 selvia.18051@mhs.its.ac.id
2 daniel@if.its.ac.id
3 chastine@if.its.ac.id
Abstrak — Mind  map adalah  sebuah  media  yang  dapat digunakan  untuk  memvisualisasikan  keterkaitan  suatu informasi. Adanya visualisasi informasi dapat mempermudah pemahaman  terhadap  informasi  tersebut.  Tidak  ada  aturan khusus  dalam  pembuatan  mind  map.  Namun  butuh  proses yang cukup panjang ketika ingin membuat sebuah mind map, mulai  dari  membaca  seluruh  informasi,  memahami keterkaitan informasi, kemudian memvisualisasikan keterkaitan  informasi  tersebut.  Tentunya  hal  ini  akan menyita  banyak  waktu.  Oleh  sebab  itu  penelitian  ini mengusulkan sebuah metode otomatisasi pembangkitan mind map berbasis analisis struktur kalimat. Input dari metode ini berupa teks per bab dan outputnya adalah mind map . Setiap kalimat  inputan  akan  diidentifikasi  dan  dilabeli  dengan  tag khusus,  kemudian  dari  tag-tag  tersebutlah  akan  dibentuk mind map secara otomatis dengan aturan khusus yang telah dibuat. Uji coba penelitian ini menggunakan lebih dari 1000 kalimat  yang  divisualisasikan  menjadi  sebuah mind  map . Kemudian  hasil  visualisasi  tersebut    divalidasi  kebenaranya oleh  ahli  di  bidang  pendidikann  yang  telah  memiliki pengalaman  mengajar  lebih  dari  20  tahun.  Hasil  pegujian yang  telah  dilakukan  menunjukkan  bahwa  metode  yang diusulkan dapat digunakan untuk membangkitkan mind map secara otomatis.
Kata  kunci — Otomatisasi, Mind  Map ,  Pembangkitan Mind Map , Analisis Struktur Kalimat, Visualisasi Informasi

## I. P ENDAHULUAN
Mind map adalah suatu cara dalam memvisualisasikan hubungan  antar  informasi.  Adanya  visualisasi  informasi dapat  mempermudah  pemahaman  terhadap  informasi tersebut. Mind map dapat digunakan untuk memvisualisasikan informasi yang ada pada suatu berita [1] maupun membangkitkan pertanyaan [2]. Selain itu di dunia pendidikan mind map dapat digunakan untuk meningkatkan kemampuan analisis siswa [3], meningkatkan skill menulis  siswa  [4]  [5],  dan meningkatkan nilai hasil belajar siswa [6]. Tidak ada aturan
atau  struktur  yang  baku  untuk  membuat  mind  map  [1]. Kejelasan  dan  kelengkapan  dalam  membuat mind  map tergantung dari kreatifitas dan ketelitian dari pembuatnya. Walaupun tidak memiliki aturan yang baku, namun butuh proses  yang  cukup  panjang  ketika  ingin  membuat  sebuah mind  map .  Proses  tersebut  dimulai  dari  membaca keseluruhan materi, kemudian membaginya dalam bagian- bagian kecil untuk menentukan poin diskusi setiap paragraf, kemudian setelah itu manggabungkan informasi-informasi yang  di  dapat  agar  dapat  membentuk  sebuah mind  map . Selama ini sudah banyak tools yang dapat digunakan untuk membantu  membuat mind  map .  Namun tools yang  ada hanya  membantu  untuk  memvisualisasikan.  Pengguna harus  tetap  membaca  kemudian  merancang mind  mapnya sendiri.
Sampai  saat  ini  masih  jarang  penelitian  terkait pembangkitan mind  map secara  otomatis.  Saelan  & Purwarianti dalam penelitiannya yang berjudul Generating Mind Map from Indonesian Text using Natural Language Processing  Tools  mencoba  membuat mind  map yang berasal  dari  teks  berbahasa  Indonesia  menggunakan analisis  semantik  [7].  Sedangkan  Yulianto  &  Mariyah dalam  penelitiannya  yang  berjudul  Automatic  Mind  Map Generator For Natural Disaster News in Bahasa Indonesia mencoba  membangkitkan  visualisasi  informasi  berupa mind  map  dari  kalimat  berita  berbahasa  Indonesia. Pembuatan mind map yang dilakukan berbasis matrik dari kumpulan  fitur  yang  telah  dipilih  [1].  Selain  kedua penelitian  tersebut  juga  ada  satu  penelitian  terkait otomatisasi  pembangkitan mind  map yang  menggunakan bahasa  Inggris.    Elhoseiny  &  Elgammal  dalam penelitiannya  yang  berjudul  English2MindMap:  an Automated System for MindMap Generation from English Text    mencoba  membangkitkan mind  map dari  teks berbahasa  inggris  menggunakan  Detailed  Meaning Representation  (DMR)  dan  Multi  Level  MR  Generation (MLMR) [8].
Penelitian terkait visualisasi teks yang sering dilakukan adalah  berbasis concept  map [9]  [10]  [11]  [12]  [13]. Visualisasi dengan concept map berfokus pada representasi konsep  dan  relasi  antar  konsep.  Kelebihan  dari concept map adalah visualisasi informasi yang ditampilkan sangat lengkap.  Namun  kelemahannya  adalah  sulit  dipahami karena  visualisasinya  terlihat  kompleks.  Sedangkan visualisasi menggunakan mind map cenderung lebih simpel walaupun tidak disertai relasi informasi yang jelas. Kedua jenis  visualisasi  tersebut  memiliki  kelebihan  dan kelemahan masing-masing.
Kontribusi  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan otomatisasi visualisasi informasi dari buku teks akademik. Proses  visualisasi  dilakukan  dengan  menggabungkan konsep mind  map dan concept  map agar  menghasilkan visualisasi  keterkaitan  informasi  yang  jelas  namun  tidak komplek.

## II. P ENELITIAN T ERDAHULU
Penelitian  terkait  otomatisasi  pembangkitan mind  map sampai  saat  ini  masih  jarang  dilakukan.  Hanya  ada  2 penelitian berbahasa Indonesia dan 1 penelitian berbahasa Inggris terkait otomatisasi pembangkitan mind map . Penelitian pertama yang menggunakan Bahasa Indonesia untuk membangkitkan mind map secara otomatis dilakukan  oleh  Saelan  &  Purwarianti.  Metode  yang digunakan berbasis analisis semantik [7]. Analisis semantik yang  dimaksud  terdiri  dari  Indonesian  POS  Tagger, Indonesian  PCFG  Parser,  and  Indonesian  FOL  Semantic Analyzer.  Hasil  yang  didapatkan  masih  memiliki  akurasi yang  rendah  untuk  kalimat  yang  komplek  karena  masih memunculkan  objek  yang  tidak  penting,  namun  ketika kalimat kompleks tersebut disederhanakan hasil akurasinya dapat meningkat drastis.
Penelitian  kedua  yang  menggunakan  Bahasa  Indonesia untuk membangkitkan mind map secara otomatis dilakukan oleh  Yulianto  &  Mariyah.  Penelitian  tersebut  berfokus pada  pembangkitan mind  map yang  berasal  dari  kalimat berita  [1].  Metode  yang  digunakan  berbasis  matrik  yang terdiri dari beberapa fitur. Fitur yang digunakan yaitu bag of  word  (BOW)  dan  term  frequency-inverse  document frequency (TF-IDF). Selain itu ada 3 filterisasi fitur  yang terdiri  dari positif  keyword (F2), sentence  centrality (F4) dan  kesamaan  kalimat  (F5).    Fitur-fitur  yang  didapatkan kemudian digunakan untuk melakukan summarization dan mengklasifikasikan informasi berdasarkan 5W+1H kemudian menggabungkannya menjadi sebuah mind map . Akurasi  yang  didapat  dari  penelitian  ini  adalah  78.5%. Walaupun  penelitian  ini  memiliki  akurasi  yang  baik, namun tidak dijelaskan secara detil bagaimana contoh hasil mind map yang terbentuk. Penelitian ini hanya menjelaskan dapat  membangkitkan  mind  map  berdasarkan  informasi 5W+1H.  Di  bidang  akandemik,  informasi  terkait  5W+1H ini  perlu  didetilkan  lagi  menjadi  bagian  lebih  spesifik seperti  terkait  informasi  bertipe  definisi,  daftar  subjek, sebab akibat, alasan, metode, entitas, lokasi, and waktu [14].
Penelitian  lain  terkait mind  map yang  menggunakan bahasa Inggris dilakukan oleh Elhoseiny & Elgammal [8].
Metode  yang  digunakan  berbasis  Detailed  Meaning Representation (DMR) untuk merepresentasikan informasi dari  sebuah  kalimat.  Penelitian  ini  juga  menggunakan Multi Level MR Generation (MLMR) untuk merepresentasikan informasi yang lebih detil. Hasil yang di dapatkan  dari  proses  MR  dan  MLMR  kemudian  akan digunakan  sebagai  dasar  pebuatan mind  map .  Hasil eksperimen yang telah dilakukan menunjukkan hasil yang cukup  memuaskan  yaitu  dengan  hasil satisfaction  ratio rata-rata lebih dari 0.84. Namun perbedaan struktur kalimat pada  Bahasa  Indonesia  dan  Bahasa  Inggris  membuat metode  ini  tidak  sesuai  jika  diterapkan  untuk  Bahasa Indonesia.

## III. M ETODE
Penelitian  ini  memiliki  2  tahapan  yaitu  identifikasi kalimat  dan  pembangkitan mind  map .  Penelitian  ini berfokus pada pengenalan struktur dari kalimat. Pembuatan mind map tergantung pada setiap kata maupun setiap tanda baca yang ada pada kalimat tersebut. Secara detil dijelaskan pada sub bab berikut.

## A. Data
Dataset  yang  digunakan  adalah  buku  BSE  mata pelajaran Ilmu Pengetahuan Alam (IPA) dari kemendikbud yang  mengacu  pada  kurikulum  2008.      Buku  BSE  yang digunakan sebagai acuan ditunjukkan pada Tabel 1.
TABEL I B UKU BSE S EBAGAI A CUAN D ATASET No Judul Buku Pengarang ISBN 1 Ilmu Pengetahuan Alam Untuk SD dan MI Kelas 5 Heri Sulistyanto & Edy Wiyono 979- 462- 954-5 2 Senang Belajar Ilmu Pengetahuan Alam 6 S. Rositawaty & Aris Muharam 979- 462-848 4
Kalimat-kalimat  pada  buku  inilah  yang  nantinya  akan dibentuk sebagai mind map . Tiga bab  dari buku Ilmu IPA kelas 5 akan digunakan sebagai data latih dan tiga bab dari buku  IPA  kelas  6  akan  digunakan  sebagai  data  uji.  Data latih  digunakan  untuk  menemukan rule terkait  tentang bagaimana sebuah kalimat dapat diubah menjadi mind map . Rule dibuat  dengan  membandingkan  antara  kalimat  yang digunakan untuk membuat mind map dan mind map yang terbentuk.    Data  uji  digunakan  untuk  menguji  bagaimana kinerja  rule  yang  telah  dibuat.  Perbedaan  kelas  yang digunakan  berfungsi  untuk  melihat  kinerja  metode terhadap  jenis  kalimat  dari  pengarang  yang  berbeda  dan untuk kelas yang berbeda.

## B. Identifikasi Kalimat
Identifikasi  kalimat  diperlukan  untuk  mengetahui bagaimana  kalimat  tersebut  dapat  dibentuk  menjadi mind map . Identifikasi kalimat dilakukan melalui pelabelan dan pengkodean.  Alur  proses  identifikasi  kalimat  ditunjukkan pada gambar 1. Inputan proses ini adalah sebuah paragraf,
kemudian  paragraf  tersebut  di  ekstraksi  sehingga menghasilkan  pecahan  per  kalimat.  Setiap  kalimat kemudian  dilabeli  sesuai  label  pada  pos  tag,  tujuannya adalah  untuk  menentukan  dimana  letak  verb  berada. Setelah  verb  diketemukan  kemudian  dilakukan  pelabelan khusus yang berfokus pada kata kunci, kata kerja, preposisi, entitas, koma dan konjungsi.

## Gambar 1. Proses identifikasi kalimat
Pelabelan  yang  dilakukan  akan  dapat  membantu menunjukkan bagian mana dari kalimat tersebut yang akan digunakan  sebagai  cabang  dari mind  map [15].  Pelabelan dilakukan menggunakan aturan leksikal pada POS Tagging [16]. Jenis pelabelan yang digunakan masuk pada kriteria pelabelan  semantik  yang  berarti  penggambaran  konsep beserta relasinya dalam representasi Conceptual Ontological Graph (COG) [17].  Pelabelan yang dilakukan yaitu  penandaan  kata  yang  berupa  kata  kunci,  kata  kerja, preposisi,  entitas,  koma  dan  konjungsi.  Kata  kunci  yang digunakan  terbagi  berdasarkan  jenis  kalimatnya.  Ada  8 jenis  kalimat  yaitu  definisi,  daftar  subjek,  sebab  akibat, alasan, method, lokasi, subjek, dan waktu [9]. Kata kunci untuk tiap jenis kalimat  ditunjukkan pada Tabel 2.
TABEL III J ENIS K ALIMAT B ESERTA K ATA K UNCI [9] No Jenis Kalimat Keyword 1 Definisi merupakan, adalah, ialah, disebut 2 Daftar subjek yaitu,sebagai berikut, meliputi, terdiri dari 3 Sebab Akibat disebabkan, disebabkan oleh, dipengaruhi oleh, sehingga, menimbulkan, berakibat pada, jika- maka, apabila- maka 4 Alasan Karena, oleh karena, apabila, bila, terjadi karena, terjadi akibat, agar, akibat 5 Method Dengan, secara, dengan cara, melalui proses, cara, proses 6 Lokasi Menuju, di, ke, dari, pada, dalam 7 Subjek Oleh 8 Waktu pada, terjadi ketika, ketika, sejak
Hasil  dari  pelabelan  kemudian  masuk  pada  proses pencarian  kesamaan  pembahasan  kata.  Setelah  proses pencarian  kesamaan  kata  kemudian  masuk  ke  proses pengkodean.  Proses  pengkodean  dilakukan  berdasarkan algoritma khusus yang telah dibuat agar dapat memberikan kode berdasarkan kesamaan kata maupun jenis label yang digunakan.  Ilustrasi dari proses identifikasi kalimat akan dijelaskan sebagai beikut:
Mind  map yang  dibangun  terbentuk  dari  3  bagian  yaitu subjek  1,  relasi  dan  subjek  2.  Representasi  COG menangkap  konsep-konsep  dan  relasi  di  antara  konsep- konsep  tersebut.  Alasan  penggunaan  label  dan  cara pelabelan secara detil akan dijelaskan sebagai berikut:
1) Algoritma Pelabelan Jenis <Number>: Label ini digunakan jika ada angka atau huruf dan tanda titik di awal kalimat  maka  akan  ditandai  sebagai  <number>.  Kalimat setelah label <number> selalu dianggap sebagai <sentence> karena nantinya ia akan menjadi subjek utama pada mind map. Contoh kalimatnya adalah:
 A.Alat pernapasan manusia dan hewan.
 1. Alat pernapasan manusia.”
Pseudocode yang terbentuk adalah:
Start
Input: Sentence
If  (ada angka/huruf dan titik di awal kalimat) Tandai angka/huruf sebagai <number> Tandai kalimat setelahnya <sentence> Else Lanjut ke pencarian lain
Output: Sentence with lebel End Contoh hasil outputnya: A.<number> Alat pernapasan manusia dan hewan<sentence>. 1.<number> Alat pernapasa pada manusia
<sentence>.
2) Algoritma  Pelabelan  Jenis  <Verb>  dan  <In>: Label ini digunakan ketika ada kata yang berjenis kata kerja <verb>  dan  konjungsi  <in>  diketemukan.  Pelabelan  kata berjenis <verb> dan <in> perlu dilakukan karena mayoritas informasi dari subjek muncul setelah <verb> atau <verb + in> yang diketemukan.
Contoh  kalimatnya  adalah  “Semua  burung  bernapas dengan paru-paru.”.
Pseudocode yang terbentuk adalah: Start Input: Sentence If  (jenis kata=verb) Tandai kata sebagai <verb> Else if (jenis kata=in) Tandai kata sebgai <in> Else Lanjut ke pencarian lain Output: Sentence with lebel End Contoh  hasil  outputnya  :  Semua  burung<sentence> bernapas<verb>  dengan<in>  paru-paru<entity>.

## 3) Algoritma  Pelabelan  Jenis  Koma  <comma>:
Label ini digunakan ketika ada koma pada kalimat tersebut. Label  koma  ini  nantinya  digunakan  untuk  mengetahui keberadaan  daftar  entitas  dari  sebuah  kalimat.  Selain  itu juga  digunakan  untuk  mengetahui  dimana  letak  kalimat utamanya.  Jika  ada  lebih  dari  1  koma  dalam  1  kalimat berarti kalimat tersebut terdiri dari beberapa daftar kalimat. Namun  jika  hanya  ada  1  koma  berarti  ada  kalimat  utama dan kalimat pelengkap di dalam 1 kalimat tersebut.
Contoh kalimatnya adalah:
 Tipe  1:  “Alat  pernapasan  pada  manusia  terdiri  dari rongga  hidung,  pangkal  tenggorok,  tenggorok (trakea), dan paru-paru.”.
 Tipe  2:  Di  dalam  hidung,  udara  mengalami penyaringan sehingga debu atau kotoran yang berasal dari udara tidak dapat masuk.
Pseudocode yang terbentuk adalah: Start Input: Sentence If  (koma diketemukan) Tandai comma sebagai <comma> Else Lanjut ke pencarian lain Output: Sentence with lebel End Contoh hasil outputnya:
 Tipe  1:  Alat  pernapasan  pada<sentence>  manusia terdiri dari<verb + Partikel> rongga hidung<entity>, <comma>  pangkal  tenggorok<entity>,  <comma> tenggorok  (trakea)  <entity>,<comma>  dan  paru- paru<entity>.
 Tipe  2:  Di  dalam  hidung  <sentence>  ,  <comma> udara  mengalami<verb>  penyaringan  sehingga  debu atau  kotoran  yang  berasal  dari  udara  tidak  dapat masuk<sentence>.
4) Algoritma  Pelabelan  Jenis  <entity >:  Label  ini digunakan ketika ada kata yang berada setelah  koma atau diantara kata “dan”. Kata berlabel seperti ini nantinya akan digunakan  untuk  membentuk  subjek  baru.  Namun  tidak semua kata setelah koma akan menjadi entitas. Kata akan berlabel  entitas  hanya  jika  ada  lebih  dari  1  koma  dalam kalimat tersebut.
Contoh kalimatnya adalah:
 Tipe  1:  “Alat  pernapasan  pada  manusia  terdiri  dari rongga  hidung,  pangkal  tenggorok,  tenggorok (trakea), dan paru-paru.”.
Pseudocode yang terbentuk adalah: Start Input: Sentence If  (Comma > 1) Tandai kata setelah verb sebagai <entity> Tandai kata setelah comma sebagai <entity> Tandai kata setelah keyword “dan” sebagai entity Else
Lanjut ke pencarian lain Output: Sentence with lebel
End
Contoh hasil outputnya:
 Tipe  1:  Alat  pernapasan  pada<sentence>  manusia terdiri  dari<verb  +  Partikel>  rongga  hidung <entity>,<comma>  pangkal  tenggorok  <entity>, <comma> tenggorok (trakea) <entity>,<comma> dan paru-paru<entity>.
5) Algoritma Pelabelan Jenis
Konjungsi<Conjuction>: Label  ini  digunakan  ketika  ada konjungsi  khususnya  “dan”  dan  “serta”  digunakan. Keberadaan konjungsi berupa kata “dan” dan “serta” perlu ditandai karena mengindikasikan entitas. Jika ada lebih dari satu  entitas  maka mind  map akan  membentuk  cabang informasi.
Contoh  kalimatnya  adalah  “Penyaringan  ini  dilakukan oleh rambut hidung dan selaput lendir”.
Pseudocode yang terbentuk adalah:
Start Input: Sentence If  (conjuction diketemukan) Tandai kata sebelum dan sesudah konjungsi sebagai <entity> Else Lanjut ke pencarian lain Output: Sentence with lebel + Rule End Contoh hasil outputnya: Penyaringan ini<Sentence> dilakukan<verb> oleh<in> rambut hidung<entity> dan<conjuction> selaput lendir<entity>. 6) Algoritma Pelabelan Jenis Kata Kunci
<Keyword>: Label  ini  digunakan  ketika  ada  kata  kunci seperti  yang  ditunjukkan  pada  tabel  3  terdeteksi. Keberadaan kata kunci dapat digunakan untuk mempermudah pembentukan mind map .
Contoh  kalimatnya  adalah:  Cabang  tenggorok  disebut bronkus”.
Pseudocode yang terbentuk adalah:
Start Input: Sentence If  (keyword diketemukan) Tandai kata sebagai <keyword> Tandai kata sebelumnya sebagai sentence Cek keberadaan <entity> setelah keyword Else Lanjut ke pencarian lain Output: Sentence with lebel
End
 Contoh  hasil  outputnya:  Cabang  tenggorok <sentence> disebut<keyword> bronkus<entity>.
7) Algoritma Pelabelan Jenis <Sentence>: Label ini digunakan ketika ada kata atau kumpulan kata selain yang sudah terdeteksi sebelumnya. Keberadaan kalimat bertanda <sentence> memudahkan untuk digunakan sebagai kalimat yang perlu dicek.
Contoh  kalimatnya  adalah:  Cabang  tenggorok  disebut bronkus”.
Pseudocode yang terbentuk adalah:
Start Input: Sentence If  (ada kata yang tidak terdeteksi) Tandai kata sebagai <sentence> If (2 / lebih sentence berdekatan) Tandai kalimat tersebut sebagai <sentence>
Else
Lanjut ke output Else
Lanjut ke pencarian lain Output: Sentence with lebel
End
 Contoh  hasil  outputnya:  Cabang  tenggorokan <sentence> disebut<keyword> bronkus<entity>.
Setelah pelabelan kata, juga ada proses pemberian kode untuk  setiap  kata/kalimat  yang  berlabel.  Fungsi  dari pemberian kode tersebut agar dapat mengetahui keterkaitan antar pembahasan. Sebelum proses pengkodean, ada proses pengecekan  kesamaan  subjek  pembahasan.  Proses pengecekan  kesamaan  dilakukan  berdasarkan  kesamaan kata. Root dari mind map akan diberi angka 1 digit. Apabila root  tersebut  memiliki  cabang  maka  cabangnya  akan ditandai dengan penambahan 1 digit angka 1 menjadi 1.1. Apabila  root  memiliki  2  cabang  maka  penomorannya menjadi  1.1  dan  1.2.  Penjelasan  rinci  terkait  aturan pemberian kode dijelaskan sebagai beikut:
1. Jika  bertemu  dengan  kata  yang  berlabel  <number> jadikan  kalimat  tersebut  sebagai  root/subjek  pada mind map. Tapi jika kalimat setelah label <number> memiliki kesamaan  maka  gunakan penghubung kata “terkait  tentang”  sebelum  membuat  subjek pembahasan baru. Ketika sudah ada keyword “terkait tentang”    berarti langsung  merujuk ke  kata  “terkait tentang”.
Contoh paragrafnya adalah:
 A.<number> Alat Pernapasan pada Manusia dan Hewan<sentence>  1.<number> Alat Pernapasan pada Manusia<sentence>
 2.<number>  Alat  Pernapasan  pada  Hewan <sentence>
Contoh hasil output ditunjukkan pada tabel 3.
TABEL IIIII H ASIL P ENGKODEAN L ABEL N UMBER Kode Parent Kata / Kalimat 1 - Alat pernapasan pada hewan dan manusia 1.1 1 (x) terkait tentang 1.1.1 1.1 Alat pernapasan pada manusia 1.1.2 1.1 Alat pernapasan pada hewan
2. Jika  bertemu  dengan  verb  /  verb+partikel  gunakan kata berlabel verb tersebut sebagai sub pembahasan. Jika ada comma berarti akan ada cabang pembahasan. Contoh kalimatnya adalah: Alat pernapasan manusia <sentence> terdiri <verb> dari <partikel> hidung <entity>,<comma> pangkal tenggorokan <entity>,<comma> trakea <entity>,<comma> dan <conjuction> paru- paru <entity>. Contoh hasil output ditunjukkan pada tabel 4.
TABEL IVV H ASIL P ENGKODEAN L ABEL V ERB , K OMA , DAN K ONJUGASI Kode Parent Kata / Kalimat 1.1.1.1 1.1.1 (x) Terdiri dari 1.1.1.1.1 1.1.1.1 Hidung 1.1.1.1.2 1.1.1.1 Pangkal tenggorokan 1.1.1.1.3 1.1.1.1 Trakea 1.1.1.1.4 1.1.1.1 Paru-paru
3. Jika  diketemukan  keyword  maka  gunakan  kata berlabel <keyword> sebagai sub pembahasan. Contoh kalimatnya adalah: Cabang trakea <sentence>
disebut <keyword> bronkus <sentence> . Contoh hasil output ditunjukkan pada tabel 5.
TABEL V H ASIL P ENGKODEAN L ABEL K ATA K UNCI Kode Parent Kata / Kalimat 1.1.1.1.3.1 1.1.1.1.3 Cabang (x) disebut 1.1.1.1.3.1.1 1.1.1.1.3.1 bronkus
4. Terkadang 1 kalimat bisa terdiri dari  kata kunci dan kata kerja. Gunakan  kata kunci sebagai penanda sub pembahasan.  Contoh  kalimatnya  adalah:  Cabang trakea <sentence> disebut <keyword> bronkus <sentence> . Contoh hasil output ditunjukkan pada tabel 6
TABEL VI
H ASIL P ENGKODEAN L ABEL V ERB +K ATA K UNCI Kode Parent Kata / Kalimat 1.1.1.1. 3.1.1.1 1.1.1.1.3.1.1 (x) memiliki cabang yang disebut 1.1.1.1. 3.1.1.1.1 1.1.1.1.3.1.1.1 bronkus
5. Jika  hanya  ada  1  comma  gunakan <sentence> sebelum <comma> untuk  mencari  kesamaan  pembahasan,  jika tidak  ada,  abaikan  keseluruhan  kalimat  tersebut. Contoh kalimatnya adalah:
Di dalam
hidung <sentence> , <comma> udara <sentence> mengalami <verb> penyaringan <sentence> . Contoh hasil output ditunjukkan pada tabel 7.
TABEL VII
H ASIL P ENGKODEAN L ABEL S ATU L ABEL K OMA Kode Parent Kata / Kalimat 1.1.1.1.1.1 1.1.1.1 Di dalam (x) Udara mengalami 1.1.1.1. 1.1.1 1.1.1.1.1 Penyaringan
6. Jika  diketemukan  kata  ganti  “nya”,maka  gunakan subjek pertama kalimat sebelumnya menjadi sebagai sub  pembahasan.  Jika  diketemukan  kata  “ini”/  “itu” maka  gunamakan  kata  sebelum  kata  ini  “ini”/  “itu” pada  kalimat  sebelumnya  sebagai  root.  Contoh kalimatnya  adalah:  Di  dalam  hidung <sentence> , <comma> udara <sentence> mengalami <verb> penyaringan <sentence> . Penyaringan  ini <sentence> dilakukan <verb> oleh <partikel> rambut hidung <entity> dan <conjunction> selaput lendir <entity> .  Contoh  hasil  output  ditunjukkan  pada tabel 8.
TABEL VIII H ASIL P ENGKODEAN L ABEL K ATA G ANTI Kode Parent Kata / Kalimat 1.1.1.1.1.1 1.1.1.1 Di dalam (x) Udara mengalami 1.1.1.1. 1.1.1 1.1.1.1.1 Penyaringan 1.1.1.1. 1.1.1.1 1.1.1.1. 1.1.1 (x) dilakukan oleh 1.1.1.1. 1.1.1.1.1 1.1.1.1. 1.1.1.1 Rambut hidung 1.1.1.1. 1.1.1.1.2 1.1.1.1. 1.1.1.1 Selaput lendir
7. Jika  subyek  berada  di  belakang,  maka  perlu penyesuaian.  Pada  umumnya  kalimat  yang  digunakan adalah  “tenggorokan  bercabang  menjadi  bronkus”. Tenggorokan  adalah  subyek  di  kalimat  sebelumnya, jadi  bisa langsung dikaitkan dengan kalimat sesudahnya.  Namun  terkadang  subyek  yang  dirujuk berada  di  belakang  ketika  kalimatnya  diubah  menjadi “bronkus  merupakan  cabang  dari  tenggorokan”.  Jika diketemukan  kalimat  seperti  itu  maka  akan  diubah
pengkodean dari kalimat paling belakang.   Contoh hasil output ditunjukkan pada tabel 9.
TABEL IX H ASIL P ENGKODEAN P ERPINDAHAN S UBYEK Kode Parent Kata / Kalimat 1.1.1.1.3.1 1.1.1.1.3 Cabang (x) merupakan 1.1.1.1.3.1.1 1.1.1.1.3.1 bronkus

## C. Pembangkitan Mind Map
Proses  pembangkitan  mind  map  dijelaskan  pada flowchart pada  gambar  2.  Proses  diawali  dengan memasukkan  materi  berdasarkan  sub  babnya,  kemudian setiap paragraf dari materi tersebut dipisahkan menjadi per kalimat. Kemudian setiap kalimat akan masuk pada proses identifikasi kalimat.
Ada  3  proses  pada  tahap  identifikasi  kalimat  yaitu pelabelan,  pencarian  kesamaan  pembahasan  kemudian pengkodean.  Hasil  dari  proses  identifikasi  kalimat  adalah kode  dan  kata.  Kode  dan  kata  tersebut  kemudian digabungkan  menjadi  visualisasi sebuah  mind  map. Hasil dari  pengkodean  dan  kata  disimpan  ke  dalam  database. Data  itulah  yang  nantinya  digunakan  untuk  mengenali keterkaitan  inputan  yang  baru  dimasukkan  dengan mind map yang telah tercipta sebelumnya.
Gambar 2. Proses pembangkitan mind map
Misalkan  kalimat  pertama  yang  terdeteksi  dari  suatu paragraf  yang  diinputkan  adalah  “Alat  pernapasan  pada manusia  terdiri  dari  rongga  hidung,  pangkal  tenggorok, tenggorok (trakea), dan paru-paru”. Kalimat tersebut akan masuk pada tahap identifikasi kalimat. Proses pertama dari tahap identifikasi kalimat adalah pelabelan kalimat. Ada 7 aturan yang digunakan untuk melakukan pelabelan kalimat. Hasil  pelabelan  kalimat  tersebut  adalah  “Alat  pernapasan pada  manusia <sentence> terdiri <verb> dari <partikel> rongga
hidung <entity> , <comma> pangkal  tenggorok <entity> , <comma> tenggorok  (trakea) <entity> , <comma> dan  paru-paru <entity> ”. Proses  selanjutnya  adalah  pencarian  kesamaan  subjek pembahasan.  Diketahui bahwa kalimat tersebut  memiliki kesamaan pembahasan dengan poin pembahasan sebelumnya  yaitu  alat  pernapasan  manusia.  Maka  untuk tahap  pengkodeannya  akan  merujuk  pada  sumber pernapasan  manusia  seperti  tabel  4.  Setelah  diketemukan kemudian  dilakukan  penyesuaian  kalimat,  dengan mengganti symbol x terhadap kata yang sama. Penyesuain kalimat  tersebut  menjadi  x  terdiri  dari  rongga  hidung, pangkal tenggorok, tenggorok (trakea), dan paru-paru
Kata yang telah memiliki kode  kemudian  akan disimpan  ke  dalam  database  mind  map  untuk  nantinya digunakan sebagai dasar pencarian keterkaitan pembahasan. Selain  disimpan  pada  database,  kode  dan  kata  kerja  yang telah  terbentuk  akan  divisualisasikan  menjadi  mind  map. Hasil visualisasi ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 3. Hasil pembangkitan mind map.

## D. Uji Coba
Uji  coba  dilakukan  menggunakan  8  materi  pelajaran yang  memiliki  1065  kalimat.  Setiap  informasi  dari  1065 kalimat tersebut akan divisualisasikan menjadi mind map . Hasil  pembangkitan  mind  map  kemudian  divalidasi  oleh ahli.  Proses  validasi  dilakukan  dengan  membandingkan hasil pembangkitan mind map dari metode yang diusulkan dengan  hasil  pembangkitan  mind  map  yang  telah  dibuat sebelumnya oleh ahli [11]. Ahli akan membuat mind map terlebih dahulu, kemudian membandingkan jumlah cabang yang  dihasilkan  dan  ketepatan  kalimat  yang  digunakan pada  setiap  cabang.    Selain  itu  eksperimen  ini  juga  ingin menguji  terkait  adanya  perbedaan  gaya  bahasa  yang digunakan  untuk  buku  dari  kelas  yang  berbeda  dan  dari pengarang  yang  berbeda.  Pengujian  dilakukan  dengan menggunakan  metode  yang  sama  untuk  dua  buku  yang berbeda.  Jika  hasil  akurasi mind  map yang  dihasilkan berbeda  maka  bisa  disimpulkan  bahwa  penggunaan  gaya bahasa dapat mempengaruhi hasil kinerja metode.
IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Detil  dari  judul  materi  dan  jumlah  kalimat  yang digunakan saat eksperimen ditunjukkan pada tabel 10.
TABEL X J UDUL M ATERI YANG D IGUNAKAN S EBAGAI D ATA No Materi Jumlah Kalimat 1 Perkembangbiakan Makhluk Hidup 325 2 Penghantar Panas 27 3 Tumbuhan Hijau 83 4 Pesawat Sederhana 80 5 Perubahan Benda 60 6 Daur Air 65 7 Organ Tubuh Manusia dan Hewan 323 8 Ciri Khusus Makhluk Hidup 102 Total Kalimat 1065
Hasil eksperimen kemudian masuk pada tahap validasi. Pada  tahap  awal  validasi,  ahli  membuat mind  map sesuai aturan  pembuatan mind  map yang  telah  ditentukan. Kemudian  hasil mind  map yang  terbentuk  dari  ahli dibandingkan dengan mind map yang dibentuk dari metode yang  diusulkan    Aturan  penilaian  kesamaan mind  map dijelaskan sebagai berikut:
1. Dianggap  sama  jika  secara  konsep  memiliki kesamaan pembahasan walaupun hasil dari mind map berbeda.  Misalkan  dari  kalimat  “Udara  masuk  ke paru-paru  karena  dua  hal.  Pertama  karena  kontraksi otot  antartulang  rusuk,  sehingga  tulang  rusuk terangkat.  Kedua  karena  kontraksi  diafragma, sehingga diafragma mendatar ”.  Hasil pembangkitan mind map ditunjukkan oleh gambar 4 dan gambar 5.
Walaupun  berbeda  namun  memiliki  konsep  yang sama sehingga dianggap mirip.
Gambar 4. Pembangkitan mind map versi 1
Gambar 5. Pembangkitan mind map versi 2
2. Dianggap  berbeda  jika  ada  perbedaan  cabang  yang diakibatkan  tidak  bisanya  suatu  kalimat  dikonversi menjadi mind map . Misalkan ketika ada penambahan kalimat yang tidak bisa terdeteksi. Contoh kalimatnya “Masuk  dan  keluarnya  udara  pernapasan  yang
disebabkan  oleh  naik  dan  turunnya  tulang  rusuk disebut  pernapasan  dada”.  Pada mind  map kedua  ia tidak membentuk cabang, maka dianggap memiliki 2 perbedaan  cabang  dari  yang  aslinya.    Contoh  hasil mind map yang berbeda ditunjukkan oleh gambar 6.

## Gambar 6. Hasil Penambahan Cabang
Tabel  11  menunjukkan  akurasi  hasil  pembangkitan mind  map yang  telah  dilakukan.  Akurasi  didapatkan dengan membandingkan hasil mind map yang dibuat oleh ahli dan yang dibuat oleh metode yang diusulkan .
TABEL XI J UMLAH N ODE DAN R ELASI S ETIAP M ATERI Materi Jumlah Kalimat Jumlah Cabang Akurasi % Metode yang Diusulkan Ahli 1 325 220 271 81 % 2 27 17 22 77 % 3 83 70 85 83% 4 80 78 90 86% 5 60 48 57 84% 6 65 73 29 79% 7 323 304 364 84% 8 102 60 72 83% Total 1065 870 989 82%
Jumlah  cabang  yang  dihasilkan  tergantung  dari kepadatan  konten  dari  bacaan  yang  digunakan.  Tata  cara penulisan  untuk  materi  di  kelas  5  dan  6  tidak  memiliki perbedaan yang signifikan. Hal tersebut terbukti dari dapat digunakannya  rule  yang  sama  untuk  kelas  yang  berbeda. Pembangkitan mind map sangat bergantung pada kesamaan kata  suatu  kalimat  dengan  kalimat  sebelumnya,  sehingga walapun  konteksnya  sama,  belum  tentu  kedua  informasi tersebut  dapat  bergabung.  Beberapa  kalimat  pada  materi tidak  hanya  berbentuk  kalimat  deksriptif,  namun  juga berupa stimulus. Misalkan ketika sebuah materi membahas tentang  kelelawar,  di  bagian  awal  ada  stimulus  berupa cerita terkait kelelawar. Setelah itu baru masuk ke konteks pembahasan terkait kelelawar. Hal inilah yang perlu difilter agar  informasi  yang  berupa  stimulus  tidak  masuk  pada mind map.

## V. K ESIMPULAN
Hasil  eksperimen  yang  telah  dilakukan  menunjukkan bahwa  metode  otomatisasi  pembangkitan mind  map berbasis  analisis  struktur  kalimat  ini  bisa  bekerja  dengan baik.  Metode  yang  diusulkan  dapat  digunakan  untuk
mebangkitkan mind map dan memvisualisasikan informasi buku teks akademik.  Aturan yang dibuat pada metode ini dimungkinkan  bisa  berkembang  sesuai  dengan  konteks informasi yang digunakan. Setiap jenis informasi memiliki pola yang berbeda oleh sebab itu  sebaiknya pola dapat di perbaharui  secara realtime sesuai  data  latih  yang  pernah digunakan.  Hal  tersebut  akan  membuat  metode  yang diusulkan dapat memiliki akurasi yang baik untuk berbagai macam teks informasi.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Terima kasih kepada Kementerian Riset dan Pendidikan Tinggi Indonesia yang telah mendukung penelitian ini .
R EFERENSI
[1]   R.  Yulianto  and  S.  Mariyah,  "Building  Automatic  Mind  Map Generator  For  Natural  Disaster  News  in  Bahasa  Indonesia,"  in International Conference on Information Technology Systems and Innovation (ICITSI) , Bandung, 2017.
[2]   S.  F.  Kusuma,  D.  O.  Siahaan,  C.  Fatichah  and  M.  F.  Naufal, "Automatic  Question  Generation  With  Classification  Based  On Mind Map," in JCSSE , Thailand, 2019.
[3]   D.  Dewantara,  "The  Effect  of  Learning  with  The  Mindmapping Method  Using  Imindmap  towards  Student’s  Analytical  Ability," Indonesian Journal of Science and Education, vol. 3, no. 1, pp. 10- 14, 2019.
[4]   A.  Suyanto  ,  "The  Effectiveness  Of  Mindmapping  In  Improving Students’ Writing Skill Viewed From Their Iq," Indonesian Journal of English Education, vol. 2, no. 2, pp. 101-119, 2015.
[5]   R.  Wette,  "Using  mind  maps  to  reveal  and  develop  genre knowledge  in  a  graduate  writing  course," Journal  of  Second Language Writing, vol. 38, pp. 58-71, 2017.
[6]   Hapidin,  Y.  Pujianti  and  I.  Juniasih, "The  Effectiveness of  Using Mind  Mapping  Method  to  Improve  Child  Development Assessment," Jurnal Pendidikan Usia Dini, vol. 13, no. 1, pp. 172- 186, 2019.
[7]   A.  Saelan  and  A.  Purwarianti,  "Generating  Mind  Map  from Indonesian Text using Natural Language Processing Tools," in The 4th  International  Conference  on  Electrical  Engineering  and Informatics (ICEEI 2013) , Malaysia, 2013.
[8]   M.  Elhoseiny  and  A.  Elgammal,  "English2MindMap:  an Automated System for MindMap Generation from English Text," in IEEE International Symposium on Multimedia , Irvine CA, 2012.
[9]   K.  K.  M,  M.  G.,  Y.  G.  Krishna,  G.  Shibu  and  G.  V.  Uma,
"Automatic  Concept  Map  Generation  For  Learning  Engineering Mechanics," International Journal of Soft Computing and Artificial Intelligence, vol. 3, no. 2, pp. 23-25, 2015.
[10]  I. S. Yliopisto, Automatic Contruction of Concept Map, Findland: Faculty of Science and Forestry, 2016.
[11]  C. Z. Aguiar, D. Cury and A. Zouaq, "Automatic Construction Of Concept Maps From Texts," in Proc. of the Seventh Int. Conference on Concept Mapping , Estonia, 2016.
[12]  K.  Zubrinic,  I.  Obradovic  and  T.  Sjekavica,  "Implementation  of method  for  generating  concept map  from unstructured text  in the Croatian  language,"  in 2015  23rd  International  Conference  on Software, Telecommunications and Computer Networks (SoftCOM) , Split, Croatia, 2015.
[13]  A. Nugumanova, M. Mansurova, E. Alimzhanov, D. Zyryanov and K.  Apayev,  "Automatic  generation  of  concept  maps  based  on collection  of  teaching  materials," in 4th  International Conference on Data Management Technologies and Applications , 2015.
[14]  S. Basuki and S. F. Kusuma, "Automatic Question Generation For 5w-1h  Open  Domain  Of  Indonesian  Questions  By  Using Syntactical Template-Based Features From Academic Textbooks,"
Journal  of  Theoretical  and  Applied  Information  Technology, vol. 96, no. 12, pp. 3908-3923, 2018.
[15]  L. M. D. Araujo, "Automatic Tagging as a Support Strategy for Creating Knowledge Maps," Systematics, Cybernet and
Informatics, vol. 15, no. 3, pp. 32-40, 2017.
[16]  A. S. Yazid and A. Fatwanto, "Penentuan Kelas Kata Pada Part Of Speech Tagging Kata Ambigu Bahasa Indonesia," Jurnal Informatika Sunan Kalijaga, vol. 2, no. 3, pp. 157-166, 2018.
[17]  N. Indrawati, M. A. Bijaksana and R. D. Agustin, "Pelabelan Peran Semantis Menggunakan Tata Bahasa Khusus," Jurnal Masyarakat Telematika dan Informasi, vol. 4, no. 2, pp. 85-108, 2013.