## Pembuat Sampiran Pantun Otomatis berbasis Pattern-matching
Helena Nurramdhani Irmanda [1]* , Ria Astriratma [2] , Nurul Chamidah [3] , Mayanda Mega Santoni [4]
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi [1], [2]
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Informatika [3], [4]
Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta Jakarta Selatan, Indonesia helenairmanda@upnvj.ac.id [1] , astriratma@upnvj.ac.id [2] , nurul.chamidah@upnvj.ac.id [3] , megasantoni@upnvj.ac.id [4]
Abstract— This  research  was  conducted  to  make  an automatic sampiran pantun text based on pattern-matching and to analyze the level of naturalness of the resulting pantun. In the early  stages,  a  database  will  be  built  consist  of  templates  and  a dictionary of terms. This system requires input  from the  user in the  form  of  the  contents  of  the  pantun  as  a  keyword.  The  next stage  is  determination  of  the  template.  From  the  keywords entered by the  user, rhymes will be obtained. These rhymes will be  matched  into  the  dictionary  of  terms.  Then,  the  system  will retrieve the terms with the corresponding rhymes. The last step is to combine the variables in the template with the selected terms so  as  to  create  a  complete  sampiran.  For  the  naturalness evaluation  stage,  it  is  carried  out  by  giving  questionnaire  to respondents. The evaluation assesses the results of the sampiran text  from  the  aspects  of  readability,  clarity,  and  general appropriateness.  The  results  of  this  study  indicate  that  the pattern-matching method can be used to create sampiran pantun texts  automatically  according  to  the  rules,  both  in  terms  of  the number  of  lines  and  corresponding  rhymes. This  is  in  line  with the results of the good naturalness evaluation from users in terms of readability, clarity, and general approriateness which are quite high at 95%, 93% and 97.5%, respectively.
Keywords— pantun, pattern-matching, nlp, text processing
Abstrak— Penelitian ini dilakukan untuk membuat sampiran pantun  otomatis  berbasis  pencocokan  pola  dan  menganalisis tingkat  naturalness  dari  pantun  yang  dihasilkan.  Pada  tahapan awal akan dibangun database berisi template dan  kamus istilah. Sistem  ini  memerlukan  input  dari  pengguna  berupa  isi  dari pantun  sebagai  kata  kunci.  Kemudian  dilakukan  penentuan template.  Dari  kata  kunci  yang  dimasukan  oleh  pengguna  akan diperoleh  rima.  Rima  ini  akan  dicocokan  ke  dalam  database kamus  istilah  dan  mengambil  istilah  dengan  rima  yang bersesuaian.  Langkah  terakhir  yaitu  melakukan  penggabungan antara  variable  pada  template  dengan  istilah  yang  terpilih sehingga  membentuk  teks  sampiran  yang  utuh.  Untuk  tahap evaluasi  naturalness  dilakukukan  dengan  memberikan  survey kepada responden  untuk  menilai  hasil teks sampiran dari aspek keterbacaan,  kejelasan,  dan  ketepatannya.  Hasil  dari  penelitian ini  menunjukan  bahwa  metode  pattern-matching      dapat digunakan      untuk  membuat  teks  sampiran  pantun  secara otomatis  sesuai  dengan  kaidah,  baik  secara  jumlah  larik  dan rimanya.  Hal  ini  sejalan  dengan  hasil  evaluasi  naturalness  yang baik  dari  pengguna  dalam  aspek readability,  clarity,  dan general  approriateness  yang  cukup  tinggi  masing-masing
sebesar 95%, 93% dan 97,5% .
Kata  Kunci—  pantun,  pattern-matching,  nlp,  text  processing artikel

## I. PENDAHULUAN
Pantun  merupakan  sebuah  tradisi  lisan  dalam  kebudayaan melayu  yang  sering  digunakan  sebagai  sarana  komunikasi masyarakat  dalam  menyampaikan  pesan  tertentu  [1].  Di beberapa daerah di Indonesia, pantun sering digunakan dalam berbagai  kegiatan  misalnya  tradisi  berbalas  pantun  dalam acara  pesta  perkawinan  di  Tanjung  Pura    [2]  dan  di  Sambas [3],  dalam  acara  radio  daerah  [4]  serta  dalam  berbagai  acara televisi  nasional  [5].  Pantun  dianggap  mampu  menjadi jembatan  komunikasi,  penghias,  berdakwah,  pendidikan, hiburan,  serta  sebagai  simbol  kebudayaan.  Eksistensi  pantun di  tengah  masyarakat  modern  ini  menjadi  pertanyaan  dalam menghadapi aneka karya sastra populis lainnya. Perkembangan pantun menunjukan kecenderungan menyimpang  dari  kaidah  pantun  asli  seperti  jumlah  baris  dan kata,  tidak  adanya  sampiran  sebagai  pengantar  pantun,  serta kesalahan pada perumusan rima [1].
Pembuatan pantun harus sesuai dengan syarat yakni pantun terdiri  atas  4  larik  dengan  rima  akhir  a/b/a/b.  Setiap  larik biasanya terdiri  atas  4  kata,  larik  1-2  merupakan  sampiran, larik  3-4  merupakan  isi  [6].  Permasalahan  yang  terjadi  yaitu pada  saat  akan  membuat  pantun,  seringkali  sulit  menemukan sampiran  yang  cocok  dan  sesuai  dengan  rima  pada  isi  yang dimaksud.  Berdasarkan  latar  belakang  ini,  dibutuhkan  suatu Pembuat  Teks  Sampiran  Pantun  Otomatis  sebagai  inspirasi dalam  pembuatan  pantun  sesuai  dengan  kaidah  pantun  itu sendiri.
Salah  satu  bidang  dalam  kecedasan  buatan  yang      dimana komputer  didesain  untuk  dapat  berkomunikasi  dengan manusia  menggunakan  bahasa  alami,  misalnya  Bahasa Indonesia  yaitu Natural  Language  Processing (NLP)  [7]. Tujuan  dari  NLP  yaitu  memahami  arti  dari  kalimat  yang diberikan dalam bahasa manusia dan memberikan respon yang sesuai,  seperti  melakukan  suatu  aksi  maupun  menampilkan data [8]. Salah satu penerapan NLP dalam penelitian ini yaitu pembangkit  sampiran  pantun  otomatis  berbasis  pattern - matching .
Pattern-matching atau  pencocokan  pola  adalah  salah  satu metode  dalam  kecerdasan  buatan  yang  bertujuan  untuk melakukan  pemeriksaan  urutan  token  atau  kata  yang  ada  di dalam suatu kalimat [9]. Sebagai contoh adalah fasilitas search pada  suatu  halaman web .  Misalnya  akan  dicari  pola  “lah” maka  akan  ditemukan  pada  kata  –  kata  “salah”,  ‘kalah”  dan lain  –  lain.    Sistem  akan  mencari  pola  dalam  pengetahuan yang  cocok  dengan input dari  user  yaitu  isi  pantun  kemudian mengambil  respon/sampiran  yang  bersesuaian.  Respon  itu yang  nantinya  dikirimkan  kembali  kepada  user.  Semakin banyak pattern yang  tersimpan  maka  semakin  baik,  karena akan  membuat  hasil  pembangkitan  kalimat  sampiran  pantun lebih alami [10].
Beberapa  penelitian  terkait  telah  dilakukan  sebelumnya seperti  pada  penelitian Web Pembuat  Puisi  Otomatis Menggunakan  Metode Monte  Carlo [11].  Sistem    menerima input tema  puisi  dari    user,    kemudian    sistem    akan menampilkan  hasil puisi  baru.  Cara  kerjanya  yaitu  sistem akan  mengacak  kata  awal  90%  dari  tabel  kata  awal  dan 10%    dari    tabel  kata    menggunakan    metode    Monte   Carlo. Dari    hasil    penelitian    dapat  diambil  kesimpulan  bahwa aplikasi  ini  sudah  mencukupi  dalam  membantu  orang membuat  puisi.  Penelitian  berikutnya  yang  terkait  dengan pembuatan  teks  otomatis  yaitu  Pemanfaatan Sentence- Similarity  Measurement untuk  Proses  Pencarian  Pola  pada Chatbot berbasis Pattern-matching . Chatbot yang  dibangun menonjolkan  interaksi  antara  manusia  dan  komputer  dapat dilakukan  dengan  bahasa  alami  melalui  media  tulisan  dengan pencocokan  pola  ( pattern-matching )  [10].  Pola  –  pola  yang mungkin  ditemukan  selama  proses  percakapan  tersimpan sebagai  pengetahuan  dalam  bentuk plain  text atau  basis  data. Berdasarkan latar belakang tersebut, maka dalam penelitian ini akan  diimplementasikan  metode pattern-matching untuk membuat  sampiran  pantun  otomatis  berdasarkan  isi  yang dimasukan oleh pengguna.

## II. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  untuk  membuat sampiran  teks  pantun  otomatis  ini  yaitu  dengan  metode pattern-matching. Rancangan  sistem  yang  akan  dibangun ditunjukan pada Gambar 1.
Template Sampiran, Daftar kata pengganti Database Pantun Generator Interpretasi Data Isi pantun (baris ke 3 &  4) Praproses Pembangkitan teks sampiran berdasarkan pola Sampiran pantun (baris ke 1 & ke 2)

## Gambar 1. Arsitektur Pembuat Sampiran Pantun Otomatis
Berdasarkan  Gambar  1,  terdapat  dua  proses  besar  dalam penelitian  ini,  yaitu  pembangunan database berdasarkan input an  data  pantun  sebelumnya  dan  pembangkitan  teks sampiran.

## A. Pembangunan Basis Data
Masukan  dari  pembangunan  basis  data  yaitu template pantun  dan  daftar  kata  pengganti  (kamus). Template yang dibentuk dalam bentuk struktur linguistik berisi slot informasi yang relevan yang perlu diisi untuk mendapatkan output yang terbentuk  dengan  baik.  Informasi  yang  relevan  untuk dimasukkan  ke  dalam  slot  disimpan  dalam  tabel  informasi yang relevan [12].
Template sampiran  yang  dikumpulkan  sebanyak  5  jenis seperti pada Tabel 1.
Tabel  1.Daftar template sampiran
No Template sampiran 1 Jalan-jalan ke kota [nama_kota] Jangan lupa membeli [benda] 2 Buah [nama_buah], Buah [nama_buah] Buah [nama_buah], Buah [nama_buah] 3 Ikan [nama_ikan], ikan [nama_ikan] Ikan [nama_ikan], ikan [nama_ikan] 4 Burung [nama_burung], burung [nama_burung] Burung [nama_burung], burung [nama_burung] 5 Hari Minggu pergi ke [nama_tempat] Di tengah jalan bertemu [nama_orang]
Daftar  kata  pengganti  merupakan  daftar  kata-kata/istilah yang  bisa  menggantikan variable (yang  ada  di  antara  tanda “[]”  )  pada template sampiran.  Daftar  kata  pengganti  ini disesuaikan dengan konteks pada template sampiran sehingga terbentuk  beberapa  konteks  kata  antara  lain:  Nama  kota, benda,  buah,  ikan,  burung,  tempat,  dan  orang.  Pada  tahapan berikutnya  yaitu  interpretasi  data, template sampiran  dan kamus akan diinterpretasikan menjadi tabel dalam database .

## B. Pembangkitan Teks Sampiran Pantun
Pada  tahapan  pembangkitan  teks  sampiran  pantun, pengguna  diminta  untuk  memasukan  isi  pantun  (baris  ketiga dan  keempat).  Selanjutnya  sistem  akan  melakukan  praproses dan  pencocokan  pola,  sehingga  didapatkan  teks  sampiran pantun  yang  sesuai  dengan  isi  pantun  yang  sudah  di input kan oleh pengguna.
Praproses  didilakukan  pada  teks  isi  pantun  masukan  dari pengguna dan dibagi ke dalam  beberapa tahapan  diantaranya: case  folding ,  tokenisasi,  pengambilan  token  akhir  dari  setiap baris isi pantun, dan penentuan rima dari token akhir.
Case Folding Tokenisasi Pengambilan token akhir Penentuan rima token akhir

## Gambar 2. Tahapan-tahapan praproses
Setelah  dilakukan  praproses  pada  Gambar  2.  Proses berikutnya  yaitu  pembangkitan  sampiran  berdasarkan  pola. Tahapan-tahapan  pada  pembangkitan  sampiran  pantun berdasarkan rima diilustrasikan pada Gambar 3.
Mulai Isi pantun, rima Penentuan Template Pemecahan template berdasarkan larik Pencocokan pola rima token akhir Substitusi variabel template dengan kata dari kamus Teks sampiran pantun Pengambilan kata di kamus yang bersesuaian rima Database pantun generator Teks_sam piran = Teks_sampiran ya Selesai tidak
Gambar 3. Tahapan-tahapan pembangkitan sampiran berdasarkan pola
Berdasarkan Gambar 3, input pada pembangkitan sampiran berdasarkan  pola  adalah  isi  pantun  dan  rima  dari  setiap  larik. Teks  sampiran  pada  awalnya  diinisialisasi  dengan string kosong.  Selama  teks  sampirannya  masih  kosong,  akan dilakukan  penentuan template yang  diperoleh  secara  acak dengan  membangkitkan  bilangan  acak  1  sampai  dengan
banyaknya template .  Tahapan  berikutnya  yaitu  pemecahan template berdasarkan  larik,  sehingga  akan  di  dapatkan template sampiran larik ke 1 dan template sampiran larik ke 2. Setelah didapatkan template setiap larik, dilakukan pencocokan  pola  dari  rima  token  akhir  setiap  larik  dengan kamus  yang  ada  pada  database.  Pencocokan  pola  juga dilakukan  sesuai  dengan  konteks template yang  diambil  pada Gambar  1.  Jika  ada  kata  di  kamus  yang  bersesuaian  dengan rima  token  akhir,  maka  dilakukan  subsitusi variable pada template dengan kata yang ada di kamus. Akhir dari proses ini yaitu  didapatkannya  teks  sampiran  pantun  yang  siap digabungkan dengan isi pantun dari input pengguna.

## C. Evaluasi
Untuk  mengevaluasi  keberhasilan  dari  system  ini digunakan  penilaian  naturalness. Naturalness mengukur kepuasan  pengguna  dalam  memahami  suatu  teks  yang dibangkitkan  secara  keseluruhan.  Penilaian naturalness menggunakan kuesioner  yang  berisi tiga aspek evaluasi  yaitu aspek readability,    clarity, dan general appropriateness [13]. Readability mengukur  seberapa  mudah  dibaca  dan dipahami  pengguna  teks  sampiran  pantun  yang  dihasilkan. Clarity mengukur  seberapa  jelas  penyampaian  informasi  dari teks  sampiran  pantun  yang  dihasilkan.  Sedangkan general appropriateness mengukur  seberapa  sesuai  teks  sampiran pantun yang dihasilkan sehingga dapat menambah pengetahuan pengguna.  Setiap aspek diukur dengan skala 1-5. semakin tinggi skalanya maka semakin baik hasilnya.
% 𝑠𝑘𝑜𝑟 𝑎𝑠𝑝𝑒𝑘 = ∑ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑠𝑘𝑜𝑟 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑑𝑒𝑛 𝑥 100% (1)
Penilaian  akan  dilakukan  oleh  30  responden  dari  berbagai latar  belakang  pendidikan.  Pengambilan  responden  ini berdasarkan  pertimbangan  bahwa  sampiran  pantun  yang dihasilkan harus mampu dipahami oleh semua kalangan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  dari  pembuat  sampiran  pantun otomatis dengan metode pattern-matching dijelaskan berdasarkan  diagram  yang  telah  direncanakan  sebelumnya  di bab 2 bagian metode penelitian.

## A. Hasil pembangunan basis data
Pembangunan  basis  data  diawali  dari  implementasi  ke dalam Database Managemen System . DBMS  yang digunakan pada  penelitian  ini  yaitu  MySQL.  Dibentuk  suatu  database pantun generator untuk  menyimpan  data-data  pantun  yang dibutuhkan. Template yang  telah  didapatkan  pada  Gambar  2, disimpan  dan  diimplementasinya  dalam  bentuk  tabel  dengan struktur tabel pada Gambar 4.
Gambar 4. Tabel Template
Berdasarkan  Gambar  4,  tabel template terdiri  atas  3  field yaitu  id_ template dengan  tipe  data  integer  auto  increment, isi_ template bertipe  data text,  dan  jenis_ template bertipe  data varchar(20). Pembuatan template dilakukan secara manual dan di input ke dalam tabel template . Selain template , input yang  berikutnya  yaitu  daftar  kata pengganti  (kamus)  atau  istilah  yang  bisa  menggantikan variable pada  area  (“[]”)  di template sesuai  dengan konteksnya.  Contoh  beberapa  daftar  kata  pengganti  dengan konteks Kota dideskripsikan pada Tabel 2.
Tabel  2.Daftar kata-kata pengganti No Kata Jenis Konteks Rima Akhir 1 Tangerang Kota ang 2 Langsa Kota sa 3 Lhokseumawe Kota se
4 Bandung
Kota ung 5 Jakarta Kota ta
Kata-kata  dalam  kamus  membutuhkan  pengolahan  data sehingga didapatkan rima akhir dari setiap kata. Struktur tabel Kamus ditunjukan pada Gambar 5.

## Gambar 5. Tabel Kamus
Berdasarkan  Gambar  5,  tabel  kamus  terdiri  atas  4  field yaitu  id_kamus dengan tipe data integer auto  increment, ikata bertipe data varchar(50), dan rima akhir varchar(10).

## B. Hasil pembangkitan teks sampiran pantun
Proses  ini  diawali  dengan input pengguna  berupa  isi pantun  larik  ke  3  dan  larik  ke  4,  berikut  contoh input dari pengguna:

## Gambar 6. Contoh isi pantun masukan pengguna
Berdasarkan  input  dari  pengguna  pada  Gambar  6, dilakukan  praproses.  Praproses  dilakukan  tahapan  case folding,  tokenisasi,  pengambilan  token  akhir,  dan  penentuan rima.
Tahap  case  folding  atau  pengubahan  teks  isi  pantun menjadi  huruf  kecil  serta  penghapusan  karakter  selain  huruf [14].
Teks input = “Ayo belajar hari ini” Teks output = “ayo belajar hari ini” Tahap  tokenisasi  atau  pemecahan  teks  isi  pantun berdasarkan spasi dan tanda baca tertentu.
Teks input = “ayo belajar hari ini” Teks output = [ayo, belajar, hari, ini]
Hasil  dari  tokenisasi  akan  digunakan  dalam  tahap pengambilan  token  akhir,  dimana  token  yang  diambil  adalah token[n-1].
Teks input = [ayo, belajar, hari, ini]
Teks output = “ini” Tahap  terakhir  pada  praproses  yaitu  pengambilan  rima dari  token  akhir,  rima  didapatkan  dengan  mengambil  2 karakter  terakhir  dari  token.  Khusus  untuk  karakter  “ng”  dan “ny”,  maka  rima  yang  didapatkan  dengan  mengambil  3 karakter terakhir dari token.
Teks input = “ini” Teks output = “ni” Proses selanjutnya yaitu pembangkitan sampiran berdasarkan  pola.  Proses  ini  terus  dilakukan  selama  teks sampiran  yang  dibangkitkan  masih  string  kosong.  Tahap pertama  ialah  penentuan  template  yang  diambil  secara  acak. Contoh output dari penentuan diilustrasikan pada Gambar 7.

## Gambar 7. Contoh template yang terpilih
Template  tersebut  dipecah  berdasarkan  baris,  sehingga akan  didapatkan  dua  buah  larik.  Larik  pertama  yaitu  “Hari Minggu  pergi  ke  [nama_tempat]”  dan  larik  kedua  yaitu  “Di tengah  jalan  bertemu  [nama_orang]”.  Setelah  didapatkan template,  variable  seperti  [nama_tempat]  dan  [nama_orang] akan diisi dengan kata di tabel kamus sesuai dengan rima dari larik  isi  pantun  dan  konteks template nya.  Jika  kata  yang bersesuaian  dengan  rima  lebih  dari  satu  kata,  maka pengambilan  kata/istilah  dilakukan  secara  acak,  sehingga sampiran  yang  dihasilkan  akan  lebih  bervariasi.  Sebagai contoh  rimanya  adalah  “ni”  dan  konteksnya  adalah  nama tempat,  maka  akan  dihasilkan  istilah  yang  bersesuaiannya yaitu “pasar kerajinan seni”.
Langkah berikutnya yaitu melakukan substitusi varibel dari template dengan kata yang terpilih. Dengan input seperti pada Gambar 6, hasil sampiran diilustrasikan pada Gambar 8.

## Gambar 8. Contoh hasil sampiran
Pembuat teks sampiran pantun otomatis ini diimplementasikan dengan program berbasis web menggunakan  bahasa  pemrograman  php.  Pada  Gambar  9 ditunjukan  tampilan  antarmuka web sampiran  pantun generator.

## Gambar 9. Tampilan antar muka sampiran pantun generator
Pengguna  diminta  untuk  memasukan  isi  dari  larik/baris ketiga  dan  keempat,  sehingga  dihasilkan  pantun  seperti  pada Gambar 10.

## Gambar 10. Contoh penggunaan sampiran pantun generator
C. Hasil pengujian naturalness
Pengujian naturalness dilakukan untuk menilai readability , clarity , dan general appropriateness . Terdapat 10 pantun  yang  sampirannya  dibangkitkan  oleh  sistem  seperti dideskripsikan pada Tabel 3.
Tabel  3.Daftar pantun yang dibangkitkan oleh sistem
No Pantun 1 Buah Paprika, Buah Duku Buah Lai, Buah Gandaria Biasakanlah membaca buku Sebab ia jendela dunia 2 Hari minggu pergi ke pasar kerajinan seni di tengah jalan bertemu dalang ayo belajar hari ini
untuk masa depan yang lebih gemilang
3 Burung Kacer, Burung Manyar
Burung Kenari, Burung Mantenan bagi siapa yang rajin belajar pasti akan sukses kemudian
4 Ikan Kerapu, Ikan Mas
Ikan Tongkol, Ikan Tambakan ayo teman kita bersihkan kelas agar belajar makin nyaman 5 Buah Limau, Buah Mahkota Dewa
Buah Beri Emu, Buah Lengkeng nenek menangis sambil tertawa melihat kakek bermain kelereng
6 Jalan-jalan ke Kota Batu
jangan lupa membeli jambu semarang seseram - seramnya hantu lebih seram kecoa terbang
7 Burung Cililin, Burung Tengkek Udang
Burung Ekek, Burung Sikatan bila hati kita senang hidup ini pun terasa ringan
8 Hari minggu pergi ke balai Kota
di tengah jalan bertemu Siti walau dirimu jauh di mata
namun tetap dekat di hati 9 Jalan-jalan ke kota Singkawang jangan lupa membeli sawo manila bila ada umur panjang boleh kita berjumpa pula 10 Ikan Layang, Ikan Tambakan
Ikan Nilem, Ikan Terbang maksud hati ingin jalan namun sayang tidak punya uang
Pantun-pantun  yang  dihasilkan  oleh  sistem  dinilai  oleh  30 responden. Responden diminta memberikan rating pada setiap pantun  dengan  pertanyan  yang  mencakup  3  aspek  antara  lain readability,  clarity, dan general appropriateness .  Pemetaan aspek dan pertanyaan dideskripsikan pada Tabel 4.
Tabel  4.Pernyataan kuesioner untuk menguji naturalness No Aspek Pertanyaan 1 Readability Apakah teks pantun berikut ini mudah untuk dibaca dan dipahami oleh anda? 2 Clarity Apakah teks pantun di atas sudah jelas dalam hal  hubungan  antar  kalimat  (sampiran  dan isi)? 3 General Appropriateness Apakah teks di atas sudah tepat disampaikan sebagai pantun?
Setiap  pertanyaan pada Tabel 4, dijawab oleh responden dengan  skala  1-5.  Hasil  pengujian  untuk  readability  disajikan pada Gambar 11.
Gambar 11. Hasil pengujian readability
Berdasarkan  hasil  pengujian readability pada  Gambar 11,  dapat  diketahui  bahwa  nilai  rata-rata  keseluruhan  teks sampiran  dari  pantun  ke  1  sampai  ke  10  yaitu  5%  responden menyatakan  bahwa  teks  pantun  cukup  mudah  dibaca,  66% responden  menyatakan  bahwa teks pantun  mudah dibaca, dan 29% responden menyatakan bahwa teks pantun sangat mudah dibaca.  Sehingga  responden  yang  menilai  bahwa  teks  pantun ini  mudah  dibaca  dan  sangat  mudah  dibaca  sebanyak  95%. Nilai rata-rata tersebut membuktikan bahwa secara keseluruhan  teks  pantun  yang  dibangkitkan  oleh  sistem  dapat dibaca dan dipahami dengan mudah.
Gambar 12. Hasil pengujian clarity
Berdasarkan  hasil  pengujian clarity pada  Gambar  12, dapat  diketahui  bahwa  nilai  rata-rata  keseluruhan  teks sampiran  dari  pantun  ke  1  sampai  ke  10  yaitu  7%  responden menyatakan  bahwa  teks  pantun  cukup  jelas,  68%  responden menyatakan  bahwa  teks  pantun  jelas,  dan  25%  responden menyatakan  bahwa  teks  pantun  sangat  jelas.  Sehingga responden yang menilai bahwa teks pantun ini jelas dan sangat jelas  sebanyak  93%.  Nilai  rata-rata  tersebut  membuktikan bahwa secara keseluruhan teks pantun yang dibangkitkan oleh
sistem dapat memberikan informasi yang jelas.
Gambar 13. Hasil pengujian general appropriateness
Berdasarkan  hasil  pengujian general  appropriateness pada  Gambar  12,  dapat  diketahui  bahwa  nilai  rata-rata keseluruhan teks sampiran dari pantun ke 1 sampai ke 10 yaitu 2,5%  responden  menyatakan  bahwa  teks  pantun  cukup  tepat, 72,5%  responden  menyatakan  bahwa  teks  pantun  tepat,  dan 25%  responden  menyatakan  bahwa  teks  pantun  sangat  tepat. Sehingga responden yang menilai bahwa teks pantun ini tepat dan  sangat  tepat  sebanyak  97,5%.  Nilai  rata-rata  tersebut membuktikan  bahwa  secara  keseluruhan  teks  pantun  yang dibangkitkan oleh sistem sudah tepat.
Dari  ketiga  aspek  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem pembuat  sampiran  pantun  otomatis  berbasis pattern-matching ini sudah baik. Hal ini disebabkan karena  sistem yang dibuat sudah  diformulasikan  mengikuti  kaidah  pantun  secara  jumlah larik maupun rimanya.

## IV. KESIMPULAN
Metode    yang     diusulkan  yaitu pattern-matching dapat digunakan      untuk  membuat  teks  sampiran  pantun  secara otomatis.  Hal  tersebut  didukung  dengan  hasil  evaluasi  oleh pengguna  yang  memiliki  nilai naturalness yang  baik.  Hal  ini dibuktikan  dengan  hasil  dari  ketiga  aspek  evaluasi  yaitu readability,  clarity,  dan  general  approriateness yang  cukup tinggi  masing-masing  sebesar  95%,  93%  dan  97,5%. Meskipun      demikian,      sistem      ini      masih      memerlukan pemutakhiran  seperti  menggunakan template yang  lebih fleksible sehingga  hasil  pembangkitan  teks  sampiran  pantun lebih bervariasi
R EFERENCES [1] R. Setyadiharja, Khazanah Negeri Pantun . Deepublish, 2020.
[2] M.  I.  Rizky  and  T.  Simarmata,  “Peran  Tradisi Berbalas  Pantun  dalam  Acara  Pesta  Perkawinan  Pada Masyarakat  Melayu  di  Tanjung  Pura,” Gondang  J. Seni dan Budaya , vol. 1, no. 2, pp. 91–99, 2017.
[3] A.  Aslan  and  A.  Yunaldi,  “Budaya  Berbalas  Pantun Sebagai  Media  Penyampaian  Pesan  Perkawinan Dalam  Acara  Adat  Istiadat  Perkawinan  Melayu Sambas,” J.  Transform.  (Islamic  Stud. ,  vol.  2,  no.  2, pp. 111–122, 2018.
[4] D. Marfen, Y. Morelent, and R. Isnanda, “KATEGORI  DAN  FUNGSI  PANTUN  DALAM ACARA  GEMPAR  (GEMBIRA  JO  PARAMEX)  DI RADIO ARBES FM PADANG,” J. Fak. Kegur. DAN ILMU Pendidik. , vol. 4, no. 2, 2015. [5] K. Hasanah and T. Sya’dian, “STRATEGI KREATIF DALAM PROGRAM ACARA DENDANG PANTUN  TVRI  SUMATERA  UTARA  DENGAN TEMA  TAKKAN  GOYAH  DIPECAH  BELAH,” J. Mhs. Fak. Seni dan Desain , vol. 1, no. 1, pp. 280–292, 2020.
[6] D.  E.  Maulina,  “Keanekaragaman  Pantun  Di Indonesia,” Semantik ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  107–121, 2015.
[7] H.  Husamuddin,  D.  B.  Prasetyo,  and  H.  C. Rustamadji, “OTOMATISASI LAYANAN FREQUENTLY  ASK  QUESTIONS  BERBASIS NATURAL  LANGUGAE  PROCESSING  PADA TELEGRAM  BOT,” Telemat.  J.  Inform.  dan  Teknol. Inf. , vol. 17, no. 2, pp. 145–157, 2020.
[8] D.  W.  Sari  and  others,  “Implementasi  Natural Language  Processing  pada  Chatbot  Peribahasa Indonesia,” 2018.
[9] M.  Jamaluddin,  N.  Yuniarti,  A.  Rahmani,  and  J. Hutahaean,  “Aplikasi  Penilaian  Otomatis  Ujian  Esai Berbahasa  Indonesia  Menggunakan  Algoritma  K- Nearest Neighbor ( Studi kasus MAN Cimahi ),” Pros. Ind.  Res.  Work.  Natl.  Semin. ,  vol.  10,  no.  August 2019, pp. 314–324, Aug. 2020, doi: 10.35313/irwns.v10i1.1404.
[10] A. M. O. Dewi and B. Setiaji, “Pemanfaatan Sentence- similarity  Measurement  untuk  proses  pencarian  pola pada chatbot berbasis pattern-matching,” SEMNASTEKNOMEDIA  ONLINE ,  vol.  2,  no.  1,  pp. 1–12, 2014.
[11] C. Rahmad, D. Puspitasari, and others, “Web Pembuat Puisi  Otomatis  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo,” J. Inform. Polinema , vol. 1, no. 2, p. 19, 2015.
[12] O. S. Sitompul, E. B. Nababan, D. Arisandi, I. Aulia, and  H.  Wijaya,  “Template-Based  Natural  Language Generation  in  Interpreting  Laboratory  Blood  Test,” IAENG Int. J. Comput. Sci. , vol. 48, no. 1, 2021.
[13] I. Aulia, S. Purnamawati, and J. Junianto, “Pembangkitan  Interpretasi  Tekstual  Berbahasa Indonesia  Berdasarkan  Data  Pemeriksaan  Kimia Darah Menggunakan Pendekatan R-Template Based,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 8, no. 1, 2020.
[14] H. N. Irmanda, R. Astriratma, and others, “Klasifikasi Jenis  Pantun  Dengan  Metode  Support  Vector Machines  (SVM),” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  Dan Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 5, pp. 915–922, 2020.