p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Perbandingan Tipe Metode PoS Tagger Terhadap Nilai Akurasi Untuk Bahasa Melayu Pontianak
Ade Sumoko 1 , Arif Bijaksana Putra Negara 2 , Helen Sasty Pratiwi 3
a Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak 78124
1 ade.sumoko@student.untan.ac.id
2 arifbpn@gmail.com
3 helensastypratiwi@gmail.com

## Abstrak
Metode PoS Tagger adalah metode yang digunakan sebagai acuan untuk melakukan tagging pos secara langsung sesuai dengan data uji yang dan data latih yang telah dilakukan pengujian untuk mendeteksi seberapa akurat metode pos tagger tersebut dalam melakukan tagging, yang dimana hal ini lakukan pengecekan dengan data tagging secara manual untuk melihat kearutan dari metode tersebut. Data kalimat teks korpus yang digunakan sebanyak 1500 kalimat bahasa Melayu Pontianak yang dimana kalimat teks digunakan dalam penelitian ini sebagai kalimat latih maupun kalimat uji. Penelitian ini melakukan pengembangan korpus yang awalnya berjumlah 500 kalimat menjadi 1500 kalimat, dan pengembangan tag  PoS  yang  menggunakan  data  tag  PoS  dari  penelitian  lainnya  kemudian  hasil  dari  analisa  penelitian  ini  adalah mendapatkan nilai akurasi dari setiap metode PoS tagger.
Kata kunci: PoS Tagger, Bahasa Melayu Pontianak, Metode PoS Tagger, Nilai Akurasi, Hidden Markov Model

## Comparison Of The Type Of PoS Tagger Method To The Accuracy Value For Pontianak Melayu Language

## Abstract
PoS Tagger method is a method used as a reference for carrying out tagging PoS directly according to the test data and training data that has been tested to detect how accurate the PoS tagger method is in tagging , which is to check with tagging data manually to see the solubility of the method. Corpus text sentence data used were 1500 Bahasa Melayu Pontianak’s sentences where the text sentences were used  in this study as training sentences and test sentences. This study developed a corpus from 500 sentences to 1500 sentences, and developed a tag PoS that used tag PoS data from other studies. Then the results of the analysis of this study were to obtain the accuracy value of each PoS tagger method.
Keywords: PoS Tagger, Pontianak Melayu Language, PoS Tagger Method, Accuracy Value.

## I. P ENDAHULUAN
Bahasa  merupakan  salah  satu  alat  komunikasi  yang digunakan  oleh  manusia  dalam  kehidupan  sehari-hari. Kemampuan  penguasaan  bahasa  yang  baik  dapat mempermudah proses interaksi dengan orang lain. Bahasa Melayu Pontianak merupakan bahasa yang dituturkan oleh masyarakat Pontianak dalam kehidupan sehari-hari.
Penduduk  asli  Pontianak  berdomisili  dibeberapa kecamatan  yang  letaknya  berdekatan  dengan  Keraton Kadariah  yang  merupakan  pusat  kerajaan  Melayu  di Pontianak. Bahasa Melayu Pontianak tidak hanya ada dan digunakan  di  daerah-daerah  yang  dekat  dengan bermukimnya  penduduk  asli  kota  Pontianak.  Bahasa Melayu Pontianak ini memang sangat jauh dari kepunahan, hal  ini  dikarenakan  bahasa  ini  masih  menjadi  pilihan bahasa disituasi nonformal.
Untuk menghindari terjadinya kepunahan bahasa akibat  ancaman  dari  bahasa  lainnya  tentunya  diperlukan
penerapan teknologi terbaru, seiring dengan perkembangan teknologi hal ini juga  terpacu pada data dari hasil sensus penduduk  yang  telah  dilakukan  yang  dimana  pada  data tersebut dapat menjadi salah satu acuan dari perkembangan atau  penurunan  dari  bahasa  yang  terdapat  di  sebuah provinsi.  Pelestarian  kebudayaan  bahasa  daerah  sangat diperlukan untuk mencegah ancaman dari globalisasi yang berdampak pada berkurangnya penutur dalam menggunakan  bahasa  Melayu  Pontianak.  Salah  satunya dengan  memanfaatkan  teknologi  saat  ini  yaitu Text  To Speech (TTS).
Teknologi  Text  To  Speech  (TTS) merupakan  sebuah teknologi  yang  dapat  membangkitkan  sintesa  ucapan dengan  mengubah  teks  menjadi  suara  atau  ucapan  yang meyerupai  ucapan  manusia  (Pelton  dalam  buku  “Voic e Processing”). TTS mengkonversi teks dalam format suatu bahasa  menjadi  ucapan  sesuai  dengan  teks  dalam  bahasa yang digunakan. TTS sendiri dapat diimplementasikan ke
dalam  suatu  bentuk  aplikasi  telekomunikasi  yang  dapat mempermudah pekerjaan manusia.
POS  (Part  Of  Speech)  merupakan  kelas  kata  yang dimana  kelas  kata  ini  yang  dipahami  oleh  mesin  untuk menentukan jenis dari kata-kata yang terdapat pada kalimat. PoS tag adalah suatu proses yang memberikan label kelas kata secara otomatis atau manual pada setiap kata yang ada pada suatu teks atau dokumen.
Pada  penelitian  sebelumnya  terdapat  jumlah  PoS Tagger yang memiliki jumlah lebih dari 25 yang dimana tentunya hal ini akan memberikan beban pada saat proses perhitungan  dan  tingkat  kecepatan  juga  akan  menurun karena harus menghitung dengan jumlah PoS Tagger yang banyak atau diatas 25. Oleh sebab itu, dalam penelitian ini, dilakukan  perbandingan  antara  beberapa  PoS  Tagger kemudian  dianalisa  sehingga  menghasilkan  jumlah  PoS Tagger  yang  berjumlah  tidak  lebih  dari  25  dan  tentunya akan  dilakukan  perbandingan  tipe  metode  PoS  Tagger terhadap  nilai  akurasi  dari  PoS  Tagger  yang  telah dikembangkan.

## II. U RAIAN PENELITIAN

## A. Metodologi Penelitian
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  suatu  proses  secara ilmiah  untuk  keperluan  penelitian.  Metode  tersebut digunakan  untuk  melakukan  proses  penelitian.  Langkah penelitian dapat dilihat pada gambar 1.
Pengumpulan Tag PoS Membandingkan Tag PoS Pengembangan PoS Pengembangan Korpus Analisa Hasll Mulai Selesai Pengujian Kesimpulan Tagging Korpus Persiapan Data
Gambar 1.Diagram Alir Penelitian

## 1. Persiapan Data
Persiapan  data  berupa  teks  kalimat  bahasa  Melayu Pontianak yang bersumber dari buku Sepok 3 karangan Pay Jarrot Sujarwo dan korpus dari penelitian sebelumnya yang berjumlah  500  kalimat.  Jumlah  kalimat  yang  digunakan pada  penelitian  sebanyak  1500  kalimat.  Teks  kalimat digunakan untuk penandaan PoS atau label kata. 2. Pengumpulan Tag PoS Pengumpulan tag PoS dari penelitian sebelumnya, yang dimana penelitian proses pengumpulan tipe PoS ini terdari dari 10 penelitian sebelumnya, yaitu : tipe PoS Arawinda Dinakaramani(2014),  tipe  Pos  Pisceldo(2009),  tipe  PoS Alfan  Farizki  Wicaksono(2010),  tipe  PoS  Septina  Dian Larasati(2011), tipe PoS Ayu Purwarianti(2010), tipe PoS Achmad Fatchuttaman
Abka(2017), tipe PoS
Andriani(2009),  tipe  PoS  Setyaningsih(2017),  tipe  PoS Muliono(2012).
3. Membandingkan dan Mengembangkan Tag PoS Pada  tahap  ini  digunakan  set  PoS  yang  baru  dibentuk berdasarkan  Set  PoS  Bahasa  Melayu  Pontianak. Pengelompokkan  kelas  kata  dalam  Bahasa  Melayu dilakukan  secara  manual  dengan  merujuk  pada  referensi tipe  PoS  Arawinda  Dinakaramani(2014),  tipe  Pos Pisceldo(2009), tipe PoS Alfan Farizki Wicaksono(2010), tipe  PoS  Septina  Dian  Larasati(2011),  tipe  PoS  Ayu Purwarianti(2010),  tipe  PoS  Achmad  Fatchuttaman Abka(2017),  tipe  PoS  Andriani(2009),  tipe  PoS Setyaningsih(2017), tipe PoS Muliono(2012). Set PoS baru dibuat  dengan  tujuan  untuk  memperjelas  penandaan  tipe kata  dalam  kalimat  dan  meningkatkan  akurasi  prediksi jeda.  Pembuatan  tabel  PoS  bahasa  Melayu  Pontianak dilakukan  dengan  cara  menganalisa  tabel  PoS  referensi yang ada dan mencocokkan label PoS yang sesuai dengan kelas kata yang digunakan pada bahasa Melayu Pontianak. Penambahan set PoS disesuaikan dengan fungsi kata dalam kalimat  bahasa  Melayu  Pontianak.  Hasil  dari  pembuatan tabel PoS adalah tabel set PoS baru yang digunakan untuk menandai kata di korpus teks bahasa Melayu Pontianak. 4. Pengembangan Korpus
Peningkatan  jumlah  korpus  dari  penelitian  sebelumnya yang hanya berjumlah 500 kalimat  ditambah lagi dengan kalimat baru dari buku sepok tiga sehingga mendapatkan korpus yang dapat mewakili keseluruhan dari tag PoS yang sudah  dibuat,  sehingga  korpus  menjadi  lebih  maksimal untuk pengujian.
5. Tagging Korpus Teks  kalimat  untuk  korpus  latih  yang  berasal  dari penelitian  sebelumnya  diberikan  tag  PoS  sesuai  dengan kelas  katanya  secara  manual  sesuai  set  PoS  yang  telah dikembangkan.  Penandaan  PoS  berdasarkan  makna  dari kata  tersebut  ketika  diucapkan  dan  dari  Kamus  Besar Bahasa Indonesia (KBBI). Korpus latih tersebut berisikan “kata/PoS”.
Misalkan pada korpus terdapat kalimat : “Eh , jangan banyak umong kau .”
Setiap kata akan dilihat dan dikelompokkan berdasarkan label  PoS.  Misalkan  kata  “Eh”  menunjukkan  panggilan pada  kalimat  dengan  kata  seru  sehingga  ditandai  dengan PoS  “RP”  untuk  kata  seru.  Kata  “jangan”  menunjukkan kata  negatif  se hingga  ditandai  dengan  PoS  “NEG”  untuk
kata  negatif.  Kata  “banyak”  menunjukkan  kata  sifat sehingga ditandai dengan PoS “JJ” untuk kata sifat. Kata “ngumong”  menunjukkan  kegiatan  berbicara  sehingga ditandai dengan PoS “VB” untuk kata kerja intrasitif yang m emerlukan  objek  dibelakang  kata  kerja.  Kata  “kau” merupakan  objek  yang  berupa  kata  ganti  orang  sehingga ditandai dengan PoS “PRP” yang dikhususkan untuk kata ganti  orang  seperi  “kau”,  “aku”  ,  “kamek”.  Hasil penandaan  PoS  menjadi  kalimat  yang  berisi  “kata/PoS” seperti berikut:
“ Eh/RP ,/, jangan/NEG banyak /JJ umong/VB kau/PRP ./.“ 6. Pelatihan Korpus di IPOSTagger Setelah korpus latih selesai dibuat, selanjutnya dilakukan proses  pelatihan  korpus  pada  IPOSTagger.  Pada  proses pelatihan  korpus  untuk  tagging  PoS,  korpus  latih  yang berisi  “kata/PoS”  disimpan  dal am  folder  IPOSTagger dengan  ekstensi  *.crp.  Kemudian  proses  pelatihan dilakukan  melalui  command  prompt  pada  folder IPOSTagger.
7. Pelatihan Korpus Bigram, Trigram, Perceptron, Unigram Setelah  dilakukan  pelatiahn  korpus  pada  IPOSTagger yaitu  pelatihan  metode  HMM,  maka  dilakukan  pelatihan pada  metode PoS  Tagger lainnya.  Pada  pelatihan  korpus untuk  tagging  PoS,  korpus  latih  yang  berisi  “kata/PoS” disimpan pada folder masing-masing metode dengan nama file  uji500.txt.  kemudian  proses  pelatihan  dilakukan melalui aplikasi phycharm community. 8. Perancangan Pengujian Pengujian dilakukan untuk mendapatkan nilai pengujian yang  akan  dianalisis    menjadi    kesimpulan    penelitian. Pengujian  dilakukan  dengan membandingkan kalimat asli dengan kalimat hasil prediksi jeda dari hasil implementasi rule  jeda  menggunakan  pengujian  Accuracy,  Precision, Recall dan F-Score. Total kalimat yang akan diuji adalah 1500 kalimat bahasa Melayu Pontianak.
9. Analisis Hasil Pengujian Pada tahap ini, hasil pengujian berupa nilai akurasi dari setiap  metode  nilai  accuracy,  precision,  recall,  dan  f- measure dianalisis secara keseluruhan untuk mempermudah penarikan kesimpulan. 10. Kesimpulan Hasil Pengujian Kesimpulan dirumuskan berdasarkan dari perbandingan nilai akurasi dari setiap metode PoS Tagger, yang dimana setiap  nilai  dari  metode  ini  berpengaruh  dari  seberapa tinggi nilai akurasi antara setiap metode yang diuji.

## B. Penelitian Terkait
Beberapa  penelitian  terkait  yang  berhubungan  dengan proses tagging PoS menggunakan metode PoS Tagger yang berhubungan dengan penelitian ini.
Evi  Fahtiyah  Muniyati  dengan  judul  skripsi “Prediksi Jeda  Dalam  Ucapan  Kalimat  Bahasa  Melayu  Pontianak Menggunakan  Hidden  Markov  Model  Berbasis  Part  Of Speech” dengan jeda ucapan bigram nilai akurasi frasa jeda 1+2 = 30.8% dan akurasi jeda  2 = 80% dan dengan jeda ucapan trigram nilai akurasi jeda 1+2 = 30.8% dan akurasi jeda 2 = 81.4%.
Yulia  Magdalena  dengan  judul  skripsi “Prediksi  Jeda pada  Ucapan  Kalimat  Bahasa  Melayu  Pontianak Menggunakan Metode Shallow Parsing dengan Pengembangan  Rule  Grammar  dan  Rule  Jeda” dengan
akurasi  kecocokan  pada  satu  kalimat  sebesar  33.6%  dan nilai akurasi 70,2% jeda panjang atau sebanyak 364 kalimat dari 500 kalimat.
M. Iqbal Kamiludin dengan judul skripsi “Prediksi Jeda pada  Ucapan  Bahasa  Melayu  Pontianak  dengan Menggunakan  Metode  Shallow  Parsing” dengan  nilai recall dan precision untuk kalimat tunggal sebesar 0.78 dan 0.74, sedangkan untuk kalimat majemuk sebesar 0.67 dan 0.57. Dari 168 kalimat yang ada, nilai kecocokan  dengan jeda penutur sebesar 40.4% atau 68 kalimat.
Adhitya  Teguh  Nugraha  (2014),  Teknik  Informatika  di
Universitas Tanjungpura dalam skripsi yang berjudul  ” Prediksi  Jeda  dalam  Ucapan  Kalimat  Bahasa Indonesia  dengan  Hidden  Markov  Model” menjelaskan bahwa  tujuan  penelitian  tersebut  adalah  memprediksi terjadinya  jeda  pada  ucapan kalimat  berbahasa  Indonesia dengan  menggunakan Hidden  Markov  Model (HMM). Penelitian  ini  menghasilkan  aplikasi  untuk  memprediksi jeda  dalam  ucapan  kalimat  berbahasa  Indonesia  dan menggunakan  Delphi  untuk  membuat  antarmuka  sistem. Korpus yang digunakan berasal dari berita yang disiarkan oleh Lembaga Penyiaran Publik TVRI Kalimantan Barat. Penelitian  ini  menggunakan  35 tag PoS  seperti  yang digunakan  pada  penelitian  milik  Wicaksono  dan Purwarianti  (2010).  Hasil  dari  penelitian  ini  yaitu  nilai recall sebesar  0.132,  nilai precision sebesar  0.364  dan f- score sebesar 0.194.
C. Part Of Speech Tagging Part of speech (PoS) tagging adalah proses menentukan kelas kata untuk setiap kata dalam sebuah kalimat. Part of speech atau kelas kata terdiri dari kata kerja, kata sifat, kata benda,  kata  keterangan,  dan  lain-lain.  Beberapa penggunaan  PoS- tagging adalah  untuk  menghapus perbedaan  yang  tidak  relevan,  menghapus  ambiguitas, membantu stemming, dan membantu pencarian kata benda (Christianti M, Pragantha dan Victor, 2016).
Hingga  saat  ini  sudah  ada  beberapa set PoS  berbahasa Indonesia  yang  dihasilkan  dari  penelitian  sebelumnya, diantaranya yaitu tipe PoS Arawinda Dinakaramani(2014), tipe  Pos  Pisceldo(2009),  tipe  PoS  Alfan  Farizki Wicaksono(2010),  tipe  PoS  Septina  Dian  Larasati(2011), tipe  PoS  Ayu  Purwarianti(2010),  tipe  PoS  Achmad Fatchuttaman  Abka(2017),  tipe  PoS  Andriani(2009),  tipe PoS Setyaningsih(2017), tipe PoS Muliono(2012).
D. Metode Pos Tagger
Metode PoS Tagger yang digunakan pada penelitian ini adalah,  Bigram,  HMM,  Perceptron,  Trigram,  Unigram. Penjelasan mengenai metode tagger adalah sebagai berikut : 1. Bigram Brigram tagger adalah pada dasarnya bekerja dengan cara yang  sama  seperti  unigram,  perbedaannya  adalah  pada bigram  tagger  mempertimbangkan  konteks  kapan menetapkan tag ke kata, sehingga jika dijelaskan lebih rinci bigram  adalah  urutan  dua  eleman  yang  berdekatan  dari untaian token yang biasanya berupa huruf, suku kata, atau kata yang dimana n = 2.
2. HMM (Hidden Markov Model)
HMM dikembangkan dari Markov Chain yaitu keadaan yang akan datang dari suatu sequence tidak ditentukan dari keadaan saat ini, tapi juga perpindahan dari suatu state ke state sequence yang lain.
3. Perceptron
Perceptron tagger mengimplementasikan penandaan PoS ( Part  Of  Speech )  menggunakan  rata-rata,  struktur algoritma perceptron.
4. Trigram Trigram tagger adalah sebuah tagger yang menggunakan dua  kata  sebagai  konteksnya  untuk  menentukan  Tag PoS( Part Of Speech ), yang dimana n = 3.
5. Unigram
Unigram  tagger  adalah  sebuah  tagger  yang  hanya menggunakan  satu  kata  sebagai  konteksnya  untuk menentukan  Tag  PoS( Part  Of  Speech ),  sederhananya tagger  ini  berbasis  konteks  yang  konteksnya  adalah  satu kata, yaitu Unigram, yang dimana n = 1.
E. Python
Menurut  Ljubomir  Perkovic  (2012),  Python  merupakan bahasa  pemrograman  dengan  tujuan  umum  yang dikembangkan secara khusus untuk membuat source code mudah dibaca. Python juga memiliki library yang lengkap sehingga  memungkinkan programmer untuk  membuat aplikasi yang mutakhir dengan menggunakan source code yang tampak sederhana.
Salah satu kegunaan Bahasa Pemrograman Python yaitu dapat  mendukung  aktivitas  pemrosesan  Bahasa  alami, dengan menggukan modul dari Natural Language Toolkit yang merupakan salah satu koponen yang disediakan oleh Bahasa  pemrograman  python,  khususnya  dalam pengolahan  digital  Bahasa  alami.  Dalam  penelitian  ini python  digunakan  sebagai  Bahasa  pemrograman  dalam proses menentukaan frasa jeda ucapan pada kalimat dengan menggunakan  fungsi shallow parsing  yang  merupakan salah satu tugas dari Natural Language Toolkit.
F. Natural Language Toolkit
Walaupun  python  memiliki  kemampuan  untuk melakukan  tugas-tugas  NLP  ( Natural  Language Processing ) secara dasar, namun tidak cukup efisien dalam melakukan tugas-tugas standar yang terdapat dalam NLP, maka dari itu digunakan modul NLTK ( Natural Language Toolkit) . Modul NLTK menyediakan berbagai fungsi dan wrapper, serta corpora standar baik itu mentah atau pre- processed yang digunakan dalam materi pengajaran NLP. NLTK sendiri merupakan sebuah platform yang dirilis oleh Steven  Bird  dan  Edward  Loper  pada  tahun  2001  yang digunakan untuk membangun program analisis teks. NLTK menyediakan  antarmuka  yang  mudah  digunakan  untuk lebih dari 50 sumber korpora dan leksikal dan seperangkat pustaka  ( library )  pemrosesan  teks  untuk  klasifikasi ( classification ),  tokenisasi  ( tokenization ),  penumpukan ( stemming ),  penandaan  ( tagging ),  penguraian  ( parsing ), penalaran  semantik  ( semantic  reasoning ),  pembungkus ( wrapper )  pustaka  NLP  dan forum diskusi  aktif  (Lestari, 2017).

## G. Bahasa Melayu Pontianak
Bahasa  Melayu  Pontianak  merupakan  satu  di  antara banyak bahasa yang terdapat di Provinsi Kalimantan Barat. Bahasa ini dituturkan oleh orang Melayu yang ada di kota Pontianak.  Penggunaan  bahasa  Melayu  Pontianak  juga sering disingkat dari kata aslinya pada pembicaraan sehari- hari.  Untuk  mengetahui  jumlah  pasti  penutur  bahasa  ini memang  sulit  didapat,  karena  tidak  ada  data  yang  pasti mengenai jumlah penutur (Indrayana, 2016).
Contoh bahasa Melayu Pontianak yang dikutip dari buku sepok tige karangan Pay Jarot Sujarwo seperti berikut: “ Karne lukisan – lukisan Bang Jul ni hamper rate nyritekan tentang Kalbar, secare tak langsong Bang Jul ni ikut jadi duta wisata Kalbar. Maklom, Dinas Pariwisata di tempat kite ni tadak bise bekerje maksimal, jadi kalok ade orang – orang barat datang, bukan-e pegi ke pusat inpormasi turis, tapi pegi ke tempat – tempat macam Bang Jul ni.”

## H. Pengujian Teks Kalimat Metode PoS Tagger
Pengujian  teks  kalimat  yang  lakukan  antara  kalimat tagging manual  yaitu  korpus  yang  telah  dikembangkan kemudian  dilakukan tagging terlebih  dahulu  dengan  cara manual yaitu sebagai contoh :
“Semue -mue- e tepat waktu.”
Kalimat  diatas  adalah  contoh  kalimat  dari  korpus  yang telah  dikembangakn  sehingga  berjumlah  1500  kalimat, kemudian  dilakukan  tagging  dengan menambahkan  “/” yaitu  garis  miring  dan  label  kelas  kata  yaitu  tag  PoS, sehingga menjadi “Semue -mue-e/PRP tepat/RB waktu/NN  ./.”  hal  ini  perlu  dilakukan  agar  mesin mengetahui apa jenis kata yang digunakan atau kelas kata yang  terdapat  pada  kalimat  tersebut,  hal  ini  dilakukan sebanyak 1500 kalimat semuanya dilakukan tagging secara manual,  kemudian  akan  dilakukan  perbandingan  antara tagging manual  tersebut  dengan tagging metode  PoS Tagger.
I. Pengujian Accuracy, Precision, Recall, dan F-Measure Precision, dan recall menjadi ukuran yang paling sering digunakan  untuk  mengevaluasi  suatu  sistem. Precision adalah  rasio  jumlah  dokumen  relevan  yang  ditemukan dengan total jumlah dokumen yang ditemukan oleh sistem (Rozi,  Pramono  dan  Dahlan,  2012).  Nilai precision tertinggi  adalah  1,  yang  berarti  seluruh  dokumen  yang ditemukan adalah relevan (Fitri, 2013). Recall adalah rasio jumlah dokumen relevan yang ditemukembalikan terhadap jumlah seluruh dokumen relevan dalam koleksi (Nugraha, 2014). Nilai recall tertinggi adalah 1, yang berarti seluruh dokumen dalam koleksi berhasil ditemukan. Imam Fahrur Rozi  (2012)  menjelaskan  bahwa,  precision  adalah  rasio jumlah  dokumen  relevan  yang  ditemukan  dengan  total jumlah  dokumen  yang  ditemukan  oleh  sistem.  Recall adalah  rasio  jumlah  dokumen  relevan  yang  ditemukan kembali  dengan  total  jumlah  dokumen  dalam  kumpulan dokumen yang dianggap relevan. Precision dapat dianggap sebagai ukuran ketepatan atau ketelitian, sedangkan recall adalah  kesempurnaan.  Accuracy  merupakan  nilai  dari keakuratan hasil pengujian dari yang telah dijalankan.
F-measure  (nilai  F  atau  F1-Score  )  merupakan  sebuah nilai  dari  keakuratan  sebuah  tes.  Nilai  F  menggunakan
precision  &  recall  dari  tes  untuk  menghitung  nilainya, dengan  precision  yang  menyatakan  jumlah  hasil  benar dibandingkan  dengan  jumlah  hasil  yang  ditemubalikkan dan  recall  yang  menyatakan  jumlah  hasil  benar dibandingkan  dengan  jumlah  hasil  yang  harus ditemubalikkan.
Pengujian accuracy,  precision,  recall ,  dan  f-measure digunakan  untuk  mengetahui  nilai  akurasi  keberhasilan PoS Tag terhadap beberapa metode PoS Tagger.

## III. HASIL DAN PENGUJIAN

## A. Hasil Penelitian
Hasil pengembangan Tag PoS bahasa Melayu Pontianak yaitu  tabel  PoS  dengan  jumlah  sebanyak  22  set  PoS.  Set PoS bahasa Melayu Pontianak dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2.  Set PoS Bahasa Melayu Pontianak
Set  Pos  ini  didapatkan  dari  hasil  pengembangan  set  pos yang dimana pengembangan ini yaitu membandingkan 10 tipe pos dari penelitian lainnya sehingga menghasilkan set pos pada Gambar 2 yang berjumlah 22.

## B. Hasil Pengujian Accuracy, Precision, Recall, dan F- Measure Terhadap Metode PoS Tagger
Pengujian accuracy, precision, recall, dan F1 dilakukan dengan menggunakan dua buah korpus yang telah di latih sebelumnya. Setiap metode mempunyai korpus latih yang sama  dan  korpus  uji  yang  sama  tetapi  memiliki  hasil berbeda,  karena  setiap  metode  melakukan  hasil  tagging pada korpus uji dengan mendapatkan data dari korpus latih.
Setelah mendapatkan data  tersebut dilakukan pengujian dengan cara menggunakan kode program pada gambar 3.1 dan  menggunakan  tabel  3.1  untuk  melakukan  pendataan dari setiap nilai akurasi yang dihasilkan dari setiap metode.
Tabel 2. Nilai akurasi Metode PoS Tagger Metod e  Pos Tagger Accuracy Score Precisio n Score Recall Score F- Measure Score Bigram 0.950 0.921 0.962 0.941 HMM 0.975 0.984 0.973 0.978
Metode Pos Tagger Accuracy Score Precision Score Recall Score F- Measure Score Percept ron 0.982 0.963 0.973 0.968 Trigra m 0.964 0.936 0.980 0.957 Unigra m 0.981 0.997 0.965 0.981
Dari tabel 2 3 dapat dilihat dari tabel diatas untuk nilai accuracy  score  yang  tertinggi  adalah  Perceptron  yang dimana pada metode ini memiliki nilai yang lebih rendah pada pengujian precision, recall, dan f-measure, sedangkan untuk nilai precision tertinggi yaitu dari metode Unigram yang dimana metode ini juga memiliki nilai accuracy yang hanya berbeda 0,001 dari perceptron, sedangkan untuk nilai recall yang tertinggi adalah metode trigram yang memiliki nilai  sebesar  0,980,  dan  pada  pengujian  terakhir  yaitu  f- measure adalah metode unigram yaitu sebesar 0,981. Jika kita lihat menggunakan gratik tentunya akan lebih mudah untuk di analisa, sebagai berikut :

## Gambar 4. Grafik Hasil Pengujian Metode PoS Tagger
Dapat dilihat pada grafik gambar 4 Nilai akurasi yang dihasilkan  dari  setiap  metode  PoS  Tagger  yang  di  uji memberikan nilai terhadap setiap pengujian yang dimana metode  unigram  memberikan  nilai  yang  lebih  tinggi daripada metode lainnya pada pengujian precision dengan nilai  0,997  dan  nilai  f-measure  sebesar  0,981  dan  hanya berbeda  0,001  dari  metode  perceptron  pada  pengujian accuracy,  sedangkan  untuk  pengujian  accuracy  metode perceptron  memberikan  nilai  0,982,  dan  untuk  pengujian recall  metode  trigram  memberikan  nilai  tertinggi  yaitu sebesar 0,980.

## C. Analisis Hasil
Selanjutnya  untuk  hasil  pengujian  nilai  akurasi  dengan perhitungan kalimat 500 kalimat uji dan 500 kalimat latih yang  memberikan  nilai  yang  cukup  tinggi  yang  dimana nilai dari setiap metode PoS Tagger berjumlah diatas 0.9. Tag  Pos  yang  telah  dikembangkan  ini  juga  memberikan proses  yang  lebih  cepat  dalam  melakukan  perhitungan pengujian karena dengan jumlah tag PoS yang berjumlah 22  dapat  mempercepat  proses  perhitungan  dan  juga mempercepat  dalam  proses  pengerjaan  dalam  melakukan tagging  karena  dengan  jumlah  tag  PoS  yang  lebih  besar akan memberikan beban yang cukup besar dan bagi proses perhitungan  dan  pengujian  yang  dimana  hal  ini  tentunya akan memperlambat proses penelitian.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pengujian  terhadap  nilai akurasi  metode  PoS  Tagger  untuk  bahasa  Melayu Pontianak, maka dapat ditarik kesimpulan sebagi berikut : 1. Nilai  akurasi  yang  dihasil  dari  setiap  metode  PoS Tagger  yang  di  uji  memberikan  nilai  terhadap  setiap pengujian yang dimana metode unigram memberikan nilai yang lebih tinggi daripada metode lainnya pada pengujian precision  dengan  nilai  0,997  dan  nilai  f-measure  sebesar 0,981  dan  hanya  berbeda  0,001  dari  metode  perceptron pada  pengujian  accuracy,  sedangkan  untuk  pengujian accuracy metode perceptron memberikan nilai 0,982, dan untuk  pengujian  recall  metode  trigram  memberikan  nilai tertinggi yaitu sebesar 0,980.
B. Saran
Adapun  beberapa  hal  yang  perlu  ditambahkan  dalam pengembangan penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Perlu  dilakukan  pengembangan  sistem text  to  speech bahasa Melayu Pontianak dengan manfaatkan tag PoS dari penelitian  ini  sehingga  dapat  dilakukan  pembangkitan suara oleh sistem TTS.
2. Perlu  dilakukan  penambahan  jumlah  korpus  dan dilakukan penelitian untuk mendapatkan nilai akurasi jeda terhadap kalimat berdasarkan tag PoS dari penelitian ini.
D AFTAR P USTAKA
[1] Abd  Wahab  Syahroni,  Joan  Santoso,  Endang  Setyati.  (2017, Agustus  10).  Pendekatan  Rule  Handmade  untuk  Menentukan Klausa  Bahasa  Indonesia. Konferensi  Nasional  Sistem  & Informatika 2017 .
[2] Abney,  S.  P.  (1991).  Parsing  By  Chunks,  In  Robert  Berwick, Steven  Abney,  and  Carol  Tenny  (eds).  Kluwer  Academic Publishers.
[3] Adriani, M. 2009. Developing Postag for Bahasa Indonesia . PAN Localization Project . Universitas Indonesia.
[4] Arry Akhmad Arman, A. B. (2013). Syntatic Phrase Chunking for Indonesian Language . Bandung: Institut Teknologi Bandung.
[5] Atwell, C. B. (2007). Corpus-Based Evaluation of Prosodic Phrase Break Prediction Using nltk_lite's Chunk Parser to Detect Prosodic Phrase Boundaries in the Aix-MARSEC Corpus of Spoken English. Corpus Linguistics Conference 2007 . United Kingdom: University of Birmingham.
[6] Christianti M, V.; Pragantha, J.; dan Victor. 2016. Part-of-Speech Tagging  untuk  Bahasa  Indonesia  Menggunakan  Stanford  POS- Tagging. Jakarta: Universitas Tarumanegara.
[7] Fitriawati,  Lia  Suci.  2020.  Implementasi  Text  To  Speech  Pada Website  Menggunakan  Metode  Shallow  Parsing.  Pontianak: Universitas Tanjungpura.
[8] Fitri, M. 2013. Perancangan Sistem Temu Balik Informasi dengan Metode  Pembobotan  Kombinasi  TF-IDF  untuk  Pencarian Dokumen Berbahasa Indonesia. Pontianak: Universitas Tanjungpura.
[9] Handel,  V.  R.  2008.  Uniform  Observability  of  Hidden  Markov Models  and  Filter  Stability  for  Unstable  Signals.  New  Jersey: Universitas Princeton.
[10] Kamiludin, M. I. 2017. Prediksi Jeda pada Ucapan Bahasa Melayu Pontianak  dengan  Menggunakan  Metode  Shallow  Parsing. Pontianak: Universitas Tanjungpura.
[11] Larasati,  S.  D.;  Kuboň,  V.;  dan  Zeman,  D.  2011. Indonesian Morphology  Tool  (MorphInd):  Towards  an  Indonesian  Corpus . Springer  CCIS  proceedings  of  the  Workshop  on  Systems  and Frameworks for Computational Morphology . Zurich.
[12] Magdalena, Y. 2019. Prediksi Jeda pada Ucapan Kalimat Bahasa Melayu Pontianak Menggunakan Metode Shallow Parsing dengan Pengembangan Rule Grammar dan Rule Jeda. Pontianak, Indonesia
[13] Na'im,  A.  dan  Syaputra,  H.  2010.  Hasil  Sensus  Penduduk  2010: Kewarganegaraan, Suku Bangsa, Agama dan Bahasa Sehari-Hari Penduduk Indonesia. Jakarta: Badan Pusat Statistik.
[14] Nugraha, A. T. 2014. Prediksi Jeda dalam Ucapan Kalimat Bahasa Indonesia dengan Hidden Markov Model. Pontianak: Universitas Tanjungpura.
[15] Pisceldo,  F.;  Adriani,  M;  dan  Manurung,  R.  2009. Probabilistic Part Of Speech Tagging for Bahasa Indonesia . Third International Wokshop  on  Malay  and  Indonesian  Language  Engineering . Singapore.
[16] Setyaningsih,  E.  R.  2017.  Part  of  Speech  Tagger  untuk  Bahasa Indonesia  dengan  Menggunakan  Modifikasi  Brill.  Surabaya: Sekolah Tinggi Teknik Surabaya.
[17] Wibisono,  Y.  2008. Penggunaan  Hidden  Markov  Model  untuk Kompresi Kalimat. Bandung: Institut Teknologi Bandung.
[18] Wulandari,  Y.  2020.  Aplikasi  Pelaporan  Bantuan  Peternakan  Di Kabupaten Sambas Dengan Metode Kepustakaan Dan Lapangan. Pontianak : Universitas Tanjung Pura.
[19] Wicaksono, A. F. dan Purwarianti, A. 2010. HMM Based Part-of- Speech  Tagger  for  Bahasa  Indonesia . Proceedings  of  4th International  MALINDO  (Malay  and  Indonesian  Language) Workshop .
[20] Yu,  J.  dan  Tao,  J.  2005.  The  Pause  Duration  Prediction  for Mandarin  Text-to-Speech  System.  China:  Chinese  Academi  of Science.