## JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia
p-ISSN : 2715-2529 e-ISSN : 2684-9151 https://journal.sekawan-org.id/index.php/jtim/

## Pemeriksaan Pola Kalimat Otomatis Pada Sebuah Karangan Menggunakan POS Tagging Bahasa Indonesia Dan LALR Parser
Sukmandaru Hari Wijayanto 1 , Feddy Setio Pribadi 2
1 Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer, Universitas Negeri Semarang; sukmandaruhari@students.unnes.ac.id
2 Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer, Universitas Negeri Semarang; feddy.setio@mail.unnes.ac.id
* Korespondensi: sukmandaruhari@students.unnes.ac.id
Abstract: In  this  era  of  rapid  technological  development,  language  has  an  important  role  in everyday life such as to communicate with others orally or in writing. Communication will take place well if the language used can be understood so that the message can be conveyed. In written communication, writing skills are needed to produce writing that can convey messages well. One form  of  the  result  of  writing  skills  is  an  essay.  Essay  writing  must  pay  attention  to  the  rules  of language  usage,  namely  phonology,  morphology,  and  syntax.  The  importance  of  these  rules, especially the syntax or structure and pattern of sentences can express ideas that can be conveyed well and are easy to understand through writing. This study aims to assist in checking sentence patterns  in  an  essay  automatically.  In  this  examination  using  NLTK  library  for  preprocessing process that is the process of break up paragraph and cleaning text, Flair NLP library for the process of part of speech tagging or labeling Indonesian word types and the use of LALR Parser table for the  examination  of  sentence  patterns  and  methods  the  method  is  implemented  with  python programming language on jupyter notebook. The sentence patterns used in this examination are subject-predicate,  subject-predicate-object,  subject-predicate-adverb,  subject-predicate-object- adverb,  subject-predicate-complement-adverb,  and  subject-predicate-object-complement-adverb. The results of this study is an examination of automatic sentence patterns in a simple essay with the limitation of using single sentences and active sentences. This automatic sentence pattern check can help in checking a simple essay automatically. In this examination can check correctly 335 of 423 the total number of existing sentences with a success rate of 0.792 or success ( % ) of 79.2%, and has an accuracy rate of 0.851 or accuracy ( % ) of 85.1%. Factors that influence the results of this study is the accuracy of Flair NLP library in labeling the type of word, the limitation in the variation of the tag component of the pattern, and also the limitation of sentence patterns used in this study using a single active sentence only.
Keywords: Sentence pattern; Flair NLP; LALR Parser
Abstrak: Dalam era perkembangan teknologi yang pesat ini, berbahasa mempunyai peran penting dalam  kehidupan  sehari-hari  seperti  untuk  berkomunikasi  dengan  sesama  secara  lisan  maupun tulisan. Komunikasi akan berlangsung dengan baik jika bahasa yang digunakan dapat dipahami sehingga pesan dapat tersampaikan. Dalam komunikasi tulisan, keterampilan menulis diperlukan untuk menghasilkan tulisan yang dapat menyampaikan pesan dengan baik. Salah satu bentuk hasil dari  keterampilan  menulis  adalah  sebuah  karangan.  Penulisan  karangan  harus  memperhatikan kaidah  pemakaian  bahasa  yaitu  fonologi,  morfologi,  dan  sintaksis.  Pentingnya  kaidah  tersebut khususnya  sintaksis  atau  struktur  dan  pola  kalimat  dapat  mengungkapkan  ide  yang  dapat
Sitasi: Pemeriksaan  Pola  Kalimat Otomatis  Pada  Sebuah  Karangan Menggunakan  POS  Tagging  Bahasa Indonesia  Dan  LALR  Parser.  JTIM: Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan Multimedia,  4(3),  hlm.  149-167 https://doi.org/10.35746/jtim.v4i3.263
Copyright: © 2022 oleh para penulis.
Karya  ini  dilisensikan  di  bawah Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International License. (https://creativecommons.org/license s/by-sa/4.0/).
tersampaikan dengan baik dan mudah untuk dipahami melalui karangan. Penelitian ini bertujuan untuk  membantu  dalam  memeriksa  pola  kalimat pada  sebuah  karangan  secara  otomatis.  Dalam pemeriksaan  ini  menggunakan  library  nltk  untuk  proses  preprocessing  yaitu  proses  break  up paragraph dan cleaning text, library Flair NLP untuk proses part of speech tagging atau pelabelan jenis kata bahasa Indonesia dan penggunaan tabel LALR Parser untuk pemeriksaan pola kalimat dan  metode  metode  tersebut  diimplementasikan  dengan  bahasa  pemrograman  python  pada jupyter  notebook.  Pola  kalimat  yang  digunakan  pada  pemeriksaan  ini  adalah  Subjek-Predikat, Subjek-Predikat-Objek,  Subjek-Predikat-Keterangan,  Subjek-Predikat-Objek-Keterangan,  Subjek- Predikat-Pelengkap-Keterangan,  dan  Subjek-Predikat-Objek-Pelengkap-Keterangan.  Hasil  dari penelitian ini adalah berupa pemeriksaan pola kalimat otomatis pada sebuah karangan sederhana dengan  batasan  menggunakan  kalimat  tunggal  dan  kalimat  aktif.  Pemeriksaan  pola  kalimat otomatis ini dapat membantu dalam melakukan pemeriksaan terhadap suatu karangan sederhana secara  otomatis.  Pada  pemeriksaan  ini  dapat  memeriksa dengan  benar 335  dari  423 jumlah total kalimat yang ada dengan nilai keberhasilan 0,792 atau keberhasilan (%) sebesar 79,2%, dan memiliki tingkat akurasi sebesar 0,851 atau akurasi (%) sebesar 85,1%. Faktor yang mempengaruhi dari hasil penelitian ini adalah ketepatan library Flair NLP dalam pemberian label jenis kata, batasan dalam variasi  komponen  tag  penyusun  pola,  dan  juga  batasan  pola  kalimat  yang  digunakan  dalam penelitian ini menggunakan kalimat tunggal aktif saja.
Kata kunci: Pola Kalimat; Flair NLP; LALR Parser.

## 1. Pendahuluan
Dalam  era  perkembangan  teknologi  yang  pesat  ini,  berbahasa  adalah  hal  yang berperan penting bagi setiap orang. Terbukti dari sisi penggunaannya dalam kehidupan sehari hari seperti penggunaan bahasa dalam berkomunikasi antar sesama. Komunikasi saat ini tidak hanya terpaku pada lisan saja, tetapi dapat juga berbentuk tulisan. Sebuah komunikasi  akan  berlangsung  lancar  jika  bahasa  yang  digunakan  dapat  dipahami sehingga  pesan  dapat  tersampaikan  dan  dalam  hal  komunikasi  tulisan  dibutuhkan kemampuan  menulis  yang baik  untuk  dapat  membuat  tulisan  yang  baik  juga.  Menulis merupakan  suatu  keterampilan  berbahasa  yang  dipergunakan  untuk  berkomunikasi secara tidak langsung, tidak secara tatap muka dengan orang lain[1]. Aktivitas menulis merupakan  suatu  bentuk  manifestasi  kemampuan  dan  keterampilan  berbahasa  yang paling  akhir  dikuasai  oleh  pembelajaran  bahasa  setelah  kemampuan  menyimak, berbicara, dan membaca[2]. Salah satu bentuk hasil dari keterampilan menulis tersebut adalah  sebuah  karangan.  Karangan ialah  hasil  wujud gagasan  seseorang dalam  bahasa tulis yang dapat dibaca dan dimengerti oleh pembaca[3]. Karangan adalah bahasa tulis yang merupakan rangkaian kata demi kata sehingga menjadi sebuah kalimat, paragraf, dan  akhirnya  menjadi  sebuah  wacana  yang  dibaca  dan  dipahami[4].  Dalam  sebuah penulisan  karangan,  penulis  harus  mengetahui  aturan  atau  kaidah  pemakaian  bahasa yang  meliputi  fonologi,  morfologi,  dan  sintaksis  untuk  mencapai  kesepakatan  antar sesama pengguna bahasa.
Dalam  penelitian  yang  dilakukan[5],  yang  berjudul  "Ketaksaan  Bahasa  Dalam Karangan Siswa Kelas V SD Negeri 2 Abean Kecamatan Mirit Kabupaten Kebumen Tahun Pembelajaran 2013/2014" menghasilkan kesimpulan yang meliputi (1) ketaksaan fonologi yang terdiri atas kesalahan penulisan kata 16,31%, kesalahan tanda baca 6,46%, kesalahan penulisan  huruf  kapital  8,31%,  kesalahan  penulisan  preposisi di dan ke 18,46%,  dan kesalahan  penyingkatan  kata  kata  tertentu  4,55%;  (2)  ketaksaan  morfologis  terdiri  atas kesalahan  afiksasi  3,10%,  kesalahan  reduplikasi  3,10%, kesalahan  pemajemukan  4,55%, kesalahan diksi 3,10%, dan kesalahan pleonasme 3,10%; (3) ketaksaan sintaksis 30,17%.
Dalam  penelitian  yang  dilakukan[6],  yang  berjudul  "Analisis  Isi  Karangan  Mata Pelajaran Bahasa Indonesia Pada Siswa Kelas V MIN Sumberjati Kademangan Kabupaten Blitar"  menunjukan  bahwa  :  (1)  Kompetensi  siswa  dalam  menulis  isi  karangan  sudah bagus,  (2)  Siswa  memiliki  hambatan  dalam  pengembangan  dan  penyusunan  kata-kata
dalam  menulis  isi  karangan,  (3)  Pengupayaan  guru  dalam  meningkatkan  kemampuan siswa  menulis  isi  karangan  dengan  pengkajian  RPP  dan  kegiatan  pembiasaan  menulis pada  siswa,  (4)  Dari  26  siswa  yang  membuat  karangan,  12  siswa  membuat  karangan narasi, 8 siswa membuat karangan deskripsi, dan 6 siswa membuat karangan bebas atau masih belum jelas jenisnya.
Dalam  penelitian  yang dilakukan[7],  yang  berjudul "Analisis  Pola  Kalimat  Bahasa Indonesia  Dalam  Karangan  Siswa  Kelas  VI  SD  Negeri  02  Nglegok"  bertujuan  untuk mengetahui  dan  mendeskripsikan  penguasaan  dan  penerapan  pola  kalimat  indonesia dalam karangan serta perbaikan kualitas isi dalam karangan. Bentuk Penelitian ini adalah Teoritis dengan menggunakan teknik pengumpulan data metode tes dan teknik analisi data  menggunakan  metode  deskriptif.  Hasil  penelitian  ini  dapat  disimpulkan penguasaan  pola  kalimat  bahasa  Indonesia  siswa  sudah  cukup  memadai.  Demikian halnya dengan kualitas isi karangan siswa sudah cukup untuk tingkat sekolah lanjutan tingkat pertama.
Dalam  penelitian  yang  dilakukan[8],  yang  berjudu l  “Sistem  Pemeriksaan  Pola Kalimat  Bahasa  Indonesia  berbasis  Algoritme  Left- Corner  Parsing  dengan  Stemming” telah  berhasil  memeriksa  pola  kalimat  dari  sebuah  kalimat  sederhana. Hasil  pengujian pemerikasaan  pola  kalimat  SP,  SPO,  SPK,  dan  SPOK  diperoleh  tingkat  keberhasilan masing-masing 96,2% dari 53 kalimat dan 162 kata, 100% dari 22 kalimat dan 78 kata, 85% dari 20 kalimat dan 85 kata, dan 100% dari sejumlah 11 kalimat dan 61 kata. Akan tetapi, perlu diperhatikan bahwa jumlah total data uji kalimat dan kata yang digunakan relatif kecil, yaitu 106 kalimat dan 188 kata.
Dalam penelitian yang dilakukan[9], yang berjudul “Pemeriksaan Struktur Kalimat Bahasa  Indonesia  Menggunakan  Part-Of- Speech  Tagging  dan  LALR  Parser” telah melakukan pengujian terhadap kalimat tunggal yang diperoleh dari media cetak Kompas dengan  jumlah  total  150  kalimat.  Diperoleh 130  kalimat  dengan  nilai  persentasi  86.7  % yang  berhasil diuraikan.  15  kalimat  dengan nilai  persentasi  10%  tidak dapat  diuraikan karena ada kata yang tidak dapat dikenali, dan 5 kalimat dengan persentasi 3.3% tidak dapat diuraikan karena struktur salah.
Dalam  penelitian  yang  dilakukan[10], yang  berjudul  “Penerapan Algoritma  LALR Parser  Dan  Context- Free  Grammar  Untuk  Struktur  Kalimat  Bahasa  Indonesia” yang diimplementasikan  dalam  bahasa  pemrograman  Java  berhasil  melakukan  pemeriksaan pola kalimat pada sebuah kalimat. Tahapan pada sistem ini adalah perancangan Lexicon untuk penentuan jenis kata, perancangan CFG untuk membagi jenis kalimat, penerapan LALR  Parser  untuk  pendeteksian  struktur  kalimat.  Hasil  dari  sistem  ini  menampilkan nilai  dengan  tingkat  akurasi  diatas  70%  dengan  rincian  antara  lain  akurasi  kalimat tunggal  sebesar  90.30%,  akurasi  kalimat  majemuk  setara  sebesar  76.66%,  dan  akurasi kalimat majemuk bertingkat sebesar 78.57%.
Dari beberapa penelitian yang sudah dilakukan di atas, dapat dikatakan bahwa salah satu  kesalahan  pada  karangan  yang  dibuat  siswa  terjadi  di  bidang  sintaksis  yang mempunyai  beberapa  aspek  pembahasan,  salah  satunya  adalah  struktur  dan  pola kalimat.  Selain  itu, dari  beberapa  penelitian di  atas  belum  tersedia  pemeriksaan  untuk sebuah karangan secara langsung atau yang terdiri dari beberapa kalimat secara langsung dapat  diperiksa dan  diketahui  pola  kalimatnya.  Penguasaan  struktur  dan  pola  kalimat akan menjadi hal yang sangat penting dalam proses penulisan sebuah karangan. Seperti yang  diungkapkan  oleh  David  Wilkins  yang  menyatakan  bahwa  “ tanpa  tata  bahasa, sangat  sedikit  yang  bisa  disampaikan,  dan  tanpa  kosakata,  tidak  ada  yang  bisa disampaikan"[11]. Pendapat tersebut menegaskan pentingnya penguasaan struktur dan pola kalimat untuk dapat mengungkapkan ide lewat bahasa tulis, sehingga ide tersebut dapat tersampaikan dengan baik dan mudah untuk dipahami.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  maka  tujuan  penelitian  ini  untuk  melakukan sebuah  pemeriksaan  pola  kalimat  otomatis  pada  sebuah  karangan  menggunakan  pos tagging  Bahasa  Indonesia  dan  LALR  Parser  yang  dapat  membantu  dalam  melakukan pemeriksaan  pola  kalimat  otomatis  pada  sebuah  karangan.  Hasil  dari  pemeriksaan  ini
akan dianalisis dengan uji tingkat keberhasilan proses pemeriksaan pola kalimat dan uji tingkat keakuratan dari hasil pemeriksaan secara manual.

## 2. Dataset dan Metode
2.1. Dataset
Dalam pemeriksaan ini menggunakan dataset karangan deskripsi sederhana Bahasa Indonesia  dengan  batasan  berisikan  kalimat  tunggal  dan  kalimat  aktif.  Dataset  yang digunakan berupa tugas membuat karangan sederhana bahasa Indonesia siswa kelas 4 dan  5  SD  Negeri  2  Sidamulih  Kecamatan  Rawalo  Kabupaten  Banyumas  berjumlah  34 karangan yang terdiri dari 14 karangan siswa kelas 4 dan 20 karangan siswa kelas 5.
2.2. Metode
Implementasi  dalam  pemeriksaan  pola  kalimat  otomatis  pada  sebuah  karangan menggunakan pos tagging Bahasa Indonesia dan LALR Parser ini menggunakan bahasa pemrograman python versi 3.8.0 pada aplikasi web jupyter notebook. Diagram alir dari pemeriksaan ini dapat dilihat pada Gambar 1. di bawah ini.
Gambar 1 . Diagram Alir Pemeriksaan
2.2.1. Input Karangan
Proses  pertama  dalam  pemeriksaan  ini  adalah  dengan  menginputkan  atau menambahkan  data  yang  akan  diperiksa.  Data  karangan  tersebut  berformat  file  text document (.txt).
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 3
153 of 167

## 2.2.2. Break Up Paragraph
Break  Up  Paragraph  adalah  proses  pemisahan  kalimat  dari  satu  karangan  utuh menjadi  beberapa  beberapa  kalimat  terpisah.  Proses  ini  diawali  pemisahan  setiap paragraf dari satu karangan utuh dan selanjutnya pemisahan setiap kalimat dari paragraf yang sudah dipisahkan.
2.2.3. Cleaning Text
Cleaning text adalah proses penghilangan tanda baca yang ada pada text. Data hasil dari  proses  break  up  paragraph  akan  diproses  untuk  penghilangan  semua  tanda  baca yang ada.
2.2.4. POS Tagging Menggunakan Flair NLP
POS Tagging adalah suatu proses memberikan label kata secara otomatis pada suatu kata dalam kalimat[12]. Masing-masing kata akan diperiksa dengan korpus library yang digunakan.  Pada  pemeriksaan  ini,  library  yang  digunakan  untuk  proses  pos  tagging adalah Flair Natural Language Processing (NLP). Flair NLP ini mempunyai korpus untuk kata berbahasa Inggris dan Indonesia. Label tersebut akan dituliskan disebelah kanan dari kata yang diperiksa.
2.2.5. Pemeriksaan Pola Kalimat Menggunakan LALR Parser
LR Parser merupakan parser yang bekerja dengan membaca input dari kiri ke kanan. LALR  Parser  merupakan  salah  satu  varian  dari  LR  Parser  yang  mampu  menangani grammar[13].  LALR  Parser  atau  Look-ahead  LR  Parser  adalah  versi  sederhana  dari Canonical LR Parser, dan dalam prosesnya, LALR Parser tidak melakukan backtracking (pengulangan  pencarian)[14].  Pada  proses  ini  adalah  proses  pengecekan  data  hasil  pos tagging yang berisikan kumpulan label jenis kata kedalam variasi jenis kata pola kalimat yang  tersedia.  Setiap  kata  yang  sudah  melalui  tahap  POS  Tagging  akan  berubah  yang awalnya terdiri dari kata seperti yang di inputkan akan berubah menjadi label dari setiap jenis  katanya.  Label  label  tersebut  yang  nantinya  akan  diperiksa  melalui  proses  LALR Parser.  Dalam  proses  LALR  Parser  ini  adalah  dengan  memeiksa  inputan  yang  berupa label  jenis  kata  dalam  satu  kalimat  menggunakan  action  dan  go  to  table  dari  setiap grammar yang tersedia. Action table akan memberikan aksi berupa shift dan reduce pada setiap inputan. Kemudian go to table akan menentukan reduce inputan tersebut sebagai subjek,  predikat,  objek,  pelengkap,  keterangan.  Setelah  itu,  akan  diperoleh  output  atau hasil parser yang berupa pola kalimat dari inputan. Setiap inputan akan diperiksa dengan parser grammar yang tersedia. Jika inputan tidak menemukan hasil atau menemui eror pada  parser  grammar  pertama,  maka  akan  diperiksa  dengan  menggunakan  parser grammar kedua dan begitu seterusnya sampai dengan parser grammar terakhir. Proses LALR Parser ini dapat dilihat seperti pada gambar 2. di bawah ini.
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 3
Pemeriksaan ini menggunakan 6 pola kalimat antara lain S-P, S-P-O, S-P-K, S-P-O-K, S-P-Pel-K, dan S-P-O-Pel-K. Masing-masing pola kalimat ini memiliki variasi komponen penyusun yang berbeda. Komponen penyusun pola kalimat ini berisikan kumpulan jenis kata sebagai berikut:
● Subjek (S)
Tabel 1. Komponen Tag Subjek 4 Tag 3 Tag 2 Tag 1 Tag NOUN NOUN NOUN DET  NOUN NOUN DET DET PROPN PRON NOUN NUM NOUN DET NOUN NOUN NOUN  NOUN ADJ NOUN NOUN NUM PRON NOUN DET PROPN NUM NOUN DET NOUN NOUN NUM NOUN NOUN NOUN NUM NOUN PRON NOUN PROPN NUM NOUN
PRON DET
PRON NUM
● Predikat (P) Tabel 2 . Komponen Tag Predikat 3 Tag 2 Tag 1 Tag ADV PART VERB ADV VERB VERB ADV VERB VERB PART VERB PART ADV VERB VERB VERB PART VERB VERB VERB VERB VERB
● Objek (O) Tabel 3. Komponen Tag Objek 4 Tag 3 Tag 2 Tag 1 Tag NOUN NOUN NOUN DET  NOUN NOUN DET DET NOUN NOUN NOUN NOUN NOUN  NOUN ADJ PRON NUM NOUN DET NOUN DET PROPN NUM NOUN NOUN NOUN NOUN NOUN PRON NOUN PROPN NUM NOUN PRON DET
● Pelengkap (Pel) Tabel 4. Komponen Tag Pelengkap 3 Tag 2 Tag 1 Tag CCONJ NOUN NOUN  ADV ADJ NUM SCONJ ADV ADJ CCONJ ADJ SCONJ NOUN ADJ CCONJ NOUN SCONJ NOUN NOUN CCONJ VERB SCONJ PART NOUN NUM NOUN SCONJ VERB NOUN SCONJ ADJ SCONJ ADV SCONJ NOUN SCONJ NUM
SCONJ VERB
● Keterangan (K)
Tabel 5. Komponen Tag Keterangan 4 Tag 3 Tag 2 Tag ADP NOUN ADP ADJ ADP ADJ NOUN ADP ADJ ADP NOUN ADP PROPN ADP DET NOUN ADP NOUN
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 3
4 Tag 3 Tag 2 Tag ADP NOUN ADV NOUN ADP NOUN ADJ ADP NUM ADP NOUN NOUN DET ADP NOUN ADV ADP PRON ADP NOUN NOUN NOUN  ADP NOUN DET ADP PROPN ADP NOUN NUM PROPN ADP NOUN NOUN CCONJ ADJ ADP NOUN PROPN VERB ADP NOUN PROPN  CCONJ VERB ADP NUM NOUN ADJ SCONJ ADJ ADP NUM NUM NOUN SCONJ VERB ADP PROPN ADP NOUN

## ADP VERB  ADP ADJ
Keterangan  dari  variasi  komponen  penyusun  pola  dapat  dilihat  pada  tabel  6.  di bawah ini.
Tabel 6. Keterangan Komponen Penyusun No  Label POS Nama POS Contoh 1 ADJ Adjective Baik, Jahat 2 ADP Adposition Di, Ke, Dari 3 ADV Adverb Bisa, Akan, Nanti 4 CCONJ Coordinating Conjunction Dan, Atau, Tetapi 5 DET Determiner Para, Ini, Itu 6 INTJ Interjection Wah, Aduh, Oi 7 NOUN Noun Buku, Komputer 8 NUM Numeral Satu, Dua, Pertama 9 PART Particle Bukan, Tidak 10 PRON Pronoun Saya, Kamu, Engkau 11 PROPN Proper Noun Indonesia, Medan 12 PUNCT Punctuation Pun, Kah, 13 SCONJ Subordinating Conjunction Jika, Ketika 14 VERB Verb Pergi, Belajar
2.2.6. Penyimpanan Hasil Pemeriksaan
Pada  proses  ini,  proses  penyimpanan  dari  hasil  pemeriksaan  akan disimpan  pada file  awal  yang  diinputkan.  Hasil  pemeriksaan  akan  tertulis  pada  file  berada  di  bawah karangan awal.

## 2.3. Pengujian Hasil
Analisis  pengujian  hasil  dilakukan  dengan  dua  cara  yaitu  menghitung  tingkat keberhasilan pemeriksaan ini untuk dapat memeriksa pola kalimat pada sebuah karangan dan menghitung tingkat keakuratan dengan membandingkan hasil pemeriksaan otomatis dengan hasil pemeriksaan secara manual.
Pengujian  pertama  dilakukan  dengan  menguji  tingkat  keberhasilan  dalam memeriksa pola kalimat pada sebuah karangan dengan menghitung jumlah kalimat yang diperiksa  dan  menghasilkan  output  sebuah  pola  kalimat  dengan  jumlah  keseluruhan kalimat  yang  diperiksa.  Keberhasilan  dalam  pemeriksaan  ini  dapat  dilihat  dari  suatu kalimat memiliki output sebuah pola kalimat tertentu sesuai dengan pola yang tersedia.
Tingkat Keberhasilan = (1) Keberhasilan (%) = Tingkat Keberhasilan x 100% (2)
Pengujian  kedua  dilakukan  dengan  menggunakan  perhitungan  akurasi  pada Confusion  Matrix.  Confusion  Matrix  merupakan  matrix  yang  memberikan  informasi perbandingan  hasil  pemeriksaan  (prediksi)  dengan  hasil  yang  sesungguhnya  (aktual). Untuk menghitung akurasi pada confusion matriks menggunakan persamaan (3)[15].
∑ Jumlah Kalimat Berpola ∑ Jumlah Kalimat Keseluruhan
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 3
Tingkat Akurasi = (3) Akurasi (%) = Tingkat Akurasi x 100% (4)
Keterangan :
1. TP  (True  Positif)  adalah  istilah  untuk  kondisi  dimana  hasil  prediksi  sama dengan  hasil  aktual  yaitu  sama  benar  atau  hasil  dari  sistem  sama  dengan hasil dari penguji sebenarnya.
2. FP (False Positive) adalah istilah untuk kondisi dimana hasil prediksi tidak sama dengan hasil aktual yaitu hasil prediksi benar dan hasil aktual salah atau hasil dari sistem benar namun hasil dari penguji salah.
3. FN (False Negative) adalah istilah untuk kondisi dimana hasil prediksi tidak sama dengan hasil aktual yaitu hasil prediksi salah dan hasil aktual benar atau hasil dari sistem salah namun hasil dari penguji benar.
4. TN (True Negarive) adalah istilah untuk kondisi dimana hasil prediksi sama dengan  hasil  aktual  yaitu  sama  salah  atau  hasil  dari  sistem  sama  dengan hasil dari penguji sebenarnya.
3. Hasil
3.1. Hasil Pemeriksaan Pola Kalimat
3.1.1. Input Karangan
Proses  input  karangan  menggunakan fungsi open(). Implementasi input  karangan dapat dilihat seperti pada Gambar 3. di bawah ini.
Gambar 3. Implementasi Input Karangan

## 3.1.2. Break Up Paragraph
Proses  break  up  paragraph  ini  dibagi  menjadi  2  bagian.  Bagian  pertama  adalah pemisahan  paragraph  dari  suatu  karangan.  Pemisahan  tersebut  menggunakan  fungsi split().  Bagian kedua dari  proses  break  up  paragraph  adalah  pemisahan  setiap  kalimat dari paragraf hasil dari bagian pertama. Pemisahan ini menggunakan sent_tokenize pada library  Natural  Language  Toolkit  (NLTK).  Implementasi  break  up  paragraph  dapat dilihat seperti pada Gambar 4. di bawah ini.
TP + TN TP + TN + FP + FN
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 3 157 of 167

## 3.1.3. Cleaning Text
Proses  cleaning  text  menggunakan  library  Natural  Language  Toolkit  (NLTK). Implementasi cleaning text dapat dilihat seperti pada Gambar 5. di bawah ini.
Gambar 5. Implementasi Cleaning Text 3.1.4. POS Tagging Menggunakan Flair NLP
Proses  pos  tagging ini  menggunakan library Flair  NLP.  Implementasi  pos  tagging dapat dilihat seperti pada Gambar 6. di bawah ini.
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 3 158 of 167
Setelah setiap kata mendapat jenis kata, kata asli akan dihilangkan dan diganti dengan label jenis katanya saja. Implementasi penghilangan kata asli dapat dilihat seperti pada Gambar 7. di bawah ini.
Gambar 7 . Implementasi Penghilangan Kata Asli
3.1.5. Pemeriksaan Pola Kalimat Menggunakan LALR Parser
Sebelum  melakukan  pemeriksaan  pola  kalimat,  diperlukan  tabel  action  dan  go  to untuk digunakan dalam pengecekan sebuah kalimat. Tabel action dan go to digunakan untuk mencari hasil pembandingan yang dilakukan pada proses pemeriksaan. Pada tabel action dan go to berisikan kombinasi huruf (S atau R) dan angka, hanya angka saja dan juga  ACC.  Kombinasi  S  diikuti  angka  memberikan  aksi  Shift  atau  melanjutkan pemeriksaan pada variasi tersebut. Kombinasi R diikuti angka memberikan aksi Replace terhadap  variasi yang  sudah diperiksa  dengan  data  replace  yang  sesuai  dengan  angka yang dimunculkan. Isian angka saja memberikan aksi menambahkan angka tersebut ke dalam kolom parsing stack. Dan untuk isian ACC memberikan aksi proses selesai dengan input  yang  diperiksa  termasuk  variasi  dari  pola  kalimat  yang  sedang  memeriksa. Sedangkan isian kosong menandakan input yang sedang di periksa tidak termasuk dalam variasi yang sedang memeriksa dan akan dilakukan looping untuk pemeriksaan variasi dengan  pola  kalimat  selanjutnya.  Jika  pemeriksaan  tetap  tidak  ditemukan  pada  pola kalimat  terakhir  maka  proses  akan  berhenti  dan  memunculkan  kalimat  "Kalimat  tidak sesuai dengan variasi pola yang ada". Tabel 7. di bawah ini merupakan contoh tabel action dan go to dari pola kalimat "S-P".
Tabel 7. Action dan Go To "S-P" i ACTION GO TO NOUN PRON PROPN DET NUM ADJ VERB ADV PAR T $ G S P 0 S3 S4 S5 S6 S7 1 2 1 ACC 2 S9 S10 S11 8 3 S14 S16 S17 S13 S15 S12
R2 R2 R2 4 S18 S19 R3 R3 R3 5 R4 R4 R4
6 S20
7 S21 8 R1 9 S22 R22 10 S23 S24 11 S25 S26 12 R6 R6 R6 13 R7 R7 R7 14 S28 S27 R8 R8 R8 15 S30 S29 R9 R9 R9 16 R10 R10 R10 17 R11 R11 R11
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 3
i ACTION GO TO NOUN PRON PROPN DET NUM ADJ VERB ADV PAR T $ G S P 18 R13 R13 R13 19 R14 R14 R14 20 R5 R5 R5 21 S32 S31 R12 R12 R12 22 S33 R25 23 S34 R23 24 S35 25 S36 R24 26 S37 27 R15 R15 R15 28 S38 R16 R16 R16 29 R17 R17 R17 30 S39 31 R18 R18 R18 32 R19 R19 R19 33 R30 34 R27 35 R26 36 R29 37 R28 38 R20 R20 R20 39 R21 R21 R21
Untuk implementasi persiapan tabel dalam proses pemeriksaan dapat dilihat seperti pada Gambar 8. di bawah ini.
Gambar 8 . Implementasi Persiapan Tabel Untuk proses pada tabel pemeriksaan akan membandingkan antara kolom parsing stack yang berisi state dari tabel action dan go to dan kolom input yang berisi data hasil dari  proses  pos  tagging  menggunakan  Flair NLP.  Pemeriksaan  pola  kalimat dilakukan dengan  membandingan isi  paling kanan  pada  kolom  parsing  stack  yang berupa  angka dengan isi paling kiri pada kolom input berupa komponen pola kalimat. Ada pula kondisi dimana  isi  paling  kanan  pada  kolom  parsing  stack  adalah  bukan  berupa  angka,  maka dilakukan pembandingan antara angka yang muncul terakhir pada kolom parsing stack
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 3
dengan  komponen  pola  kalimat  paling  kanan  pada  kolom  parsing  stack.  Proses pemeriksaan dapat dilihat pada Tabel 8. di bawah ini.
Tabel 8. Pemeriksaan Pola Kalimat PARSING STACK INPUT ACTION $  0 PROPN  ADV  VERB  $ S5 $  0  PROPN  5 ADV  VERB  $ R4 $  0 S ADV  VERB  $ 2 $  0 S 2 ADV  VERB  $ S10 $  0 S 2  ADV  10 VERB  $ S23 $  0 S 2  ADV  10  VERB  23 $ R23 $  0 S 2 P $ 8 $  0 S 2 P 8 $ R1 $  0 G $ 1 $  0 G 1 $ ACC
Proses Pemeriksaan diatas adalah memeriksa kalimat "Kitty senang bermain" pada pemeriksaan pola kalimat "S-P".
Pada baris ke-1 adalah membandingkan isi paling kanan pada kolom parsing stack yaitu  0  dengan  isi  paling  kiri  kolom  input  yaitu  PROPN.  Pembandingan  tersebut menghasilkan action S5. Hasil pembandingan S5 memberikan aksi memindahkan PRON ke dalam tabel parsing stack diikuti angka yang muncul pada kolom action yaitu 5 untuk baris selanjutnya pada kolom parsing stack.
Pada baris ke-2, membandingkan isi paling kanan pada parsing stack yaitu 5 dengan isi  paling  kiri  pada kolom  input  yaitu  ADV. Pembandingan ini  menghasilkan  R4  pada kolom action. Hasil pembandingan R4 memberikan aksi mengganti PROPN 5 menjadi S untuk baris selanjutnya pada kolom parsing stack.
Pada baris ke-3, isi paling kanan pada parsing stack tidak berupa angka maka akan dilakukan pembandingan antara angka yang muncul terakhir pada kolom parsing stack yaitu 0 dengan komponen pola kalimat paling kanan pada kolom parsing stack yaitu S. Pembadingan ini menghasilkan angka 2 pada kolom action. Hasil Pembandingan angka 2 memberikan aksi memindahkan angka 2 tersebut ke dalam kolom parsing stack dengan posisi paling kanan untuk baris selanjutnya pada kolom parsing stack.
Pada baris ke-4, membandingkan isi paling kanan pada parsing stack yaitu 2 dengan isi paling kiri pada kolom input yaitu ADV. Pembandingan ini menghasilkan S10 pada kolom action. Hasil pembandingan S10 memberikan aksi memindahkan ADV ke dalam tabel  parsing  stack diikuti  angka  yang  muncul  pada  kolom  action  yaitu  10  untuk  baris selanjutnya pada parsing stack.
Pada  baris  ke-5,  membandingkan  isi  paling  kanan  pada  parsing  stack  yaitu  10 dengan isi paling kiri pada kolom input yaitu VERB. Pembandingan ini menghasilkan S23 pada kolom action. Hasil pembandingan S10 memberikan aksi memindahkan VERB ke dalam tabel parsing stack diikuti angka yang muncul pada kolom action yaitu 23 untuk baris selanjutnya pada parsing stack.
Pada  baris  ke-6,  membandingkan  isi  paling  kanan  pada  parsing  stack  yaitu  23 dengan isi paling kiri pada kolom input yaitu simbol $. Pembandingan ini menghasilkan R23 pada kolom action. Hasil pembandingan R23 memberikan aksi mengganti ADV 10 VERB 23 menjadi P untuk baris selanjutnya pada kolom parsing stack.
Pada baris ke-7, isi paling kanan pada parsing stack tidak berupa angka maka akan dilakukan pembandingan antara angka yang muncul terakhir pada kolom parsing stack yaitu 2 dengan komponen pola kalimat paling kanan pada kolom parsing stack yaitu P. Pembadingan ini menghasilkan angka 8 pada kolom action. Hasil Pembandingan angka 8 memberikan aksi memindahkan angka 8 tersebut ke dalam kolom parsing stack dengan posisi paling kanan untuk baris selanjutnya pada kolom parsing stack
Pada baris ke-8, membandingkan isi paling kanan pada parsing stack yaitu 8 dengan isi paling kiri pada kolom input yaitu simbol $. Pembandingan ini menghasilkan R1 pada
kolom  action.  Hasil  pembandingan  R1  memberikan  aksi  mengganti  S  2  P  8  menjadi  G untuk baris selanjutnya pada kolom parsing stack.
Pada baris ke-9, isi paling kanan pada parsing stack tidak berupa angka maka akan dilakukan pembandingan antara angka yang muncul terakhir pada kolom parsing stack yaitu 0 dengan komponen pola kalimat paling kanan pada kolom parsing stack yaitu G. Pembadingan ini menghasilkan angka 1 pada kolom action. Hasil Pembandingan angka 1 memberikan aksi memindahkan angka 1 tersebut ke dalam kolom parsing stack dengan posisi paling kanan untuk baris selanjutnya pada kolom parsing stack
Pada  baris  ke-10,  membandingkan  isi  paling  kanan  pada  parsing  stack  yaitu  1 dengan isi paling kiri pada kolom input yaitu simbol $. Pembandingan ini menghasilkan ACC  pada  kolom  action.  Hasil  pembandingan  ACC  memberikan  aksi  bahwa  kalimat yang diperiksa yaitu "Kitty senang bermain" merupakan bagian dari variasi komponen dari pola kalimat yaitu pola kalimat "S-P" dan proses pemeriksaan berakhir.
Untuk  implementasi  proses  pemeriksaan  pola  kalimat  dapat  dilihat  seperti  pada Gambar 9. di bawah ini.
162 of 167
Gambar 9. Implementasi Proses Pemeriksaan
Hasil  pemeriksaan  secara  keseluruhan  untuk  karangan  yang  sudah  diperiksa  dapat dilihat seperti pada Tabel 9. di bawah ini.
Tabel 9. Hasil Pemeriksaan Keseluruhan Nama file Jumlah kalimat dalam karangan Hasil pemeriksaan otomatis  Hasil pemeriksaan manual Berhasil Gagal TP TN FP FN Karangan 1 15 12 3 12 2 0 1 Karangan 2 13 10 3 9 1 0 3 Karangan 3 15 11 4 9 1 0 5
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 3
Nama file Jumlah kalimat dalam karangan Hasil pemeriksaan otomatis  Hasil pemeriksaan manual Berhasil Gagal TP TN FP FN Karangan 4 10 8 2 6 0 0 4 Karangan 5 12 9 3 8 1 0 3 Karangan 6 15 13 2 12 1 0 2 Karangan 7 18 14 4 14 3 0 1 Karangan 8 13 10 3 10 1 0 2 Karangan 9 12 10 2 9 2 0 1 Karangan 10 13 11 2 11 1 0 1 Karangan 11 11 9 2 9 1 0 1 Karangan 12 11 8 3 7 3 0 1 Karangan 13 16 14 2 12 0 0 4 Karangan 14 12 9 3 9 2 0 1 Karangan 15 12 9 3 9 1 0 2 Karangan 16 10 8 2 8 2 0 0 Karangan 17 11 9 2 9 1 0 1 Karangan 18 11 8 3 8 2 0 1 Karangan 19 11 9 2 8 2 0 1 Karangan 20 11 8 3 8 2 0 1 Karangan 21 11 9 2 9 0 0 2 Karangan 22 13 10 3 9 2 0 2 Karangan 23 13 12 1 10 1 0 2 Karangan 24 11 8 3 7 1 0 3 Karangan 25 12 10 2 10 2 0 0 Karangan 26 16 12 4 11 2 0 3 Karangan 27 13 10 3 10 2 0 1 Karangan 28 10 8 2 7 2 0 1 Karangan 29 10 9 1 9 0 0 1 Karangan 30 12 10 2 10 0 0 2 Karangan 31 13 10 3 9 2 0 2 Karangan 32 14 11 3 11 1 0 2 Karangan 33 11 8 3 8 0 0 3 Karangan 34 12 9 3 9 1 0 2 Jumlah 423 335 88 316 45 0 62

## 3.1.6. Penyimpanan Hasil
Proses penyimpanan hasil pemeriksaan akan dituliskan di bawah karangan asli pada file  yang  diinputkan  pada  proses  input  karangan.  Proses  ini  menggunakan  fungsi text_file.write(). Implementasi menyimpan hasil dapat dilihat seperti pada Gambar 10. di bawah ini.
Gambar 10. Implementasi Menyimpan Hasil
3.2. Pengujian Hasil
3.2.1. Uji Keberhasilan
Hasil pengujian keberhasilan secara keseluruhan karangan yang sudah diperiksa dapat dilihat seperti pada Tabel 10. di bawah ini.
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 3
Tabel 10. Hasil Pengujian Keberhasilan Nama file Tingkat keberhasilan  Keberhasilan (%) Karangan 1 0,800 80,0% Karangan 2 0,769 76,9% Karangan 3 0,733 73,3% Karangan 4 0,800 80,0% Karangan 5 0,750 75,0% Karangan 6 0,867 86,7% Karangan 7 0,778 77,8% Karangan 8 0,769 76,9% Karangan 9 0,833 83,3% Karangan 10  0,846 84,6% Karangan 11  0,818 81,8% Karangan 12  0,727 72,7% Karangan 13  0,875 87,5% Karangan 14  0,750 75,0% Karangan 15  0,750 75,0% Karangan 16  0,800 80,0% Karangan 17  0,818 81,8% Karangan 18  0,750 75,0% Karangan 19  0,818 81,8% Karangan 20  0,727 72,7% Karangan 21  0,818 81,8% Karangan 22  0,769 76,9% Karangan 23  0,923 92,3% Karangan 24  0,727 72,7% Karangan 25  0,833 83,3% Karangan 26  0,750 75,0% Karangan 27  0,769 76,9% Karangan 28  0,800 80,0% Karangan 29  0,900 90,0% Karangan 30  0,833 83,3% Karangan 31  0,769 76,9% Karangan 32  0,786 78,6% Karangan 33  0,727 72,7% Karangan 34  0,750 75,0% Rata-rata 0,792 79,2%

## 3.2.2. Uji Keakuratan
Hasil pengujian keakuratan secara keseluruhan karangan yang sudah diperiksa dapat dilihat seperti pada Tabel 11. di bawah ini.
Tabel 11. Hasil Pengujian Keakuratan Nama file Tingkat akurasi  Akrurasi (%) Karangan 1 0,933 93,3% Karangan 2 0,769 76,9% Karangan 3 0,667 66,7% Karangan 4 0,600 60,0% Karangan 5 0,750 75,0% Karangan 6 0,867 86,7% Karangan 7 0,944 94,4% Karangan 8 0,846 84,6% Karangan 9 0,917 91,7% Karangan 10  0,923 92,3% Karangan 11  0,909 90,9% Karangan 12  0,909 90,9% Karangan 13  0,750 75,0% Karangan 14  0,917 91,7%
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 3
Nama file Tingkat akurasi  Akrurasi (%) Karangan 15  0,833 83,3% Karangan 16  1,000 100,0% Karangan 17  0,909 90,9% Karangan 18  0,909 90,9% Karangan 19  0,909 90,9% Karangan 20  0,909 90,9% Karangan 21  0,818 81,8% Karangan 22  0,846 84,6% Karangan 23  0,846 84,6% Karangan 24  0,636 63,6% Karangan 25  1,000 100,0% Karangan 26  0,813 81,3% Karangan 27  0,923 92,3% Karangan 28  0,900 90,0% Karangan 29  0,900 90,0% Karangan 30  0,833 83,3% Karangan 31  0,846 84,6% Karangan 32  0,857 85,7% Karangan 33  0,727 72,7% Karangan 34  0,83 83,0% Rata-rata 0,851 85,1%

## 4. Pembahasan
Pemeriksaan  pola  kalimat  otomatis  ini  memeriksa  34  karangan  dengan  jumlah kalimat 423 kalimat dan  dapat memeriksa dengan benar  335 dari 423 kalimat yang ada pada karangan dengan 0,792 atau keberhasilan (%) sebesar 79,2%, dan memiliki tingkat akurasi sebesar 0,851 atau akurasi (%) sebesar 85,1%.
Hasil pengujian tersebut dipengaruhi oleh beberapa faktor. Faktor pertama adalah hasil  pos  tagging  menggunakan  Flair  NLP.  Hasil  dari  pos  tagging  tersebut  dapat mengalami  perubahan  tergantung  dengan  posisi  kata  dalam  kalimat  tersebut.  Semisal kata  "makan" dalam  kalimat  "Rona  senang makan  ikan"  akan  menghasilkan  label  jenis kata <NOUN> atau kata benda. Sedangkan kata "makan" dalam kalimat "Kami makan di warung  makan"  menghasilkan  label  jenis  kata  <VERB>  atau  kata  kerja.  Hal  ini  dapat membuat kesalahan dalam proses selanjutnya.
Faktor yang kedua adalah variasi komponen tag penyusun pola dari masing masing pola  kalimat  yang  terbatas.  Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  variasi komponen  tag  penyusun  pola  yang  sangat  terbatas.  Selain  dari  terbatasnya  variasi komponen tag penyusun pola, penggunaan pola kalimatnya juga masih tergolong sedikit. Peneliti hanya menggunakan 6 pola kalimat dalam penelitian ini, yaitu pola kalimat "S- P", "S-P-O", "S-P-K", "S-P-O-K", "S-P-Pel-K", dan "S-P-O-Pel-K". Pola-pola kalimat tersebut tergolong  dalam  kalimat  tunggal  aktif.  Belum  terdapat  pola  kalimat  untuk  memeriksa kalimat kalimat tunggal pasif, kalimat majemuk dan jenis kalimat lainnya. Artinya untuk kalimat  pada  karangan  yang  berjenis  kalimat  tersebut  mengalami  ketidaksesuaian dengan  variasi  komponen  tag  penyusun  pola  yang  tersedia  walaupun  dalam pemeriksaan secara manual menghasilkan suatu pola kalimat yang benar.
Pada Tabel 10. dapat dilihat tingkat keberhasilan dan keberhasilan (%) dari masing masing karangan yang di inputkan. Pengujian ini menghitung jumlah kalimat yang dapat diperiksa  dan  menghasilkan  sebuah  pola  kalimat  dibagi  dengan  jumlah  kalimat keseluruhan.  Kalimat  yang  berhasil  diperiksa  dan  menghasilkan  sebuah  pola  kalimat otomatis  sebanyak  335  kalimat  dari  423  kalimat  total  yang  diinputkan.  Hasil  ini menunjukan  bahwa  penelitian ini  memiliki  tingkat  keberhasilan  rata-rata  sebesar  0,792 dan keberhasilan (%) rata-rata sebesar 79,2%.
Pada Tabel 11. dapat dilihat bahwa hasil pada penelitian ini memiliki nilai tingkat keakurasian  antara  hasil  pemeriksaan  secara  otomatis  dan  hasil  pemeriksaan  manual.
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 3 166 of 167
Pengujian  ini  membandingkan  hasil  dari  pemeriksaan  otomatis  dengan  hasil  dari pemeriksaan  manual.  Terdapat  316  kalimat  tergolong  TP  (True  Positive),  45  kalimat tergolong  TN  (True  Negative),  0  kalimat  tergolong  FP  (False  Positive),  dan  62  kalimat tergolong  FN  (False  Negative).  Hasil  ini  menunjukan  bahwa  penelitian  ini  memiliki tingkat keakurasian rata-rata sebesar 0,851 dan akurasi (%) rata-rata sebesar 85,1%.

## 5. Kesimpulan
Pemeriksaan  pola  kalimat  otomatis  ini  dapat  membantu  dalam  melakukan pemeriksaan terhadap suatu karangan sederhana secara otomatis. Pada pemeriksaan ini dapat memeriksa dengan benar 335 dari 423 jumlah total kalimat yang ada dengan nilai keberhasilan  0,792  atau  keberhasilan  (%)  sebesar  79,2%,  dan  memiliki  tingkat  akurasi sebesar  0,851  atau  akurasi (%)  sebesar  85,1%.  Adapun faktor  yang  mempengaruhi  dari hasil penelitian ini adalah ketepatan library Flair NLP dalam pemberian label jenis kata, batasan dalam variasi komponen tag penyusun pola, dan juga batasan pola kalimat yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan kalimat tunggal aktif saja.
Saran untuk penelitian berikutnya adalah (1) Penggunaan library nlp yang memiliki bank kata atau korpus yang lebih lengkap dan lebih akurat dalam penentuan label jenis kata  dari  library  Flair  NLP  yang  digunakan  peneliti  dalam  penelitian  ini.  (2)  Perlu ditambahkan  untuk  variasi  komponen  tag  penyusun  pola  yang  lebih  lengkap  untuk memeriksa lebih banyak lagi variasi kalimat. (3)  Perlu ditambahkan untuk pola kalimat yang digunakan. Tidak hanya untuk pola kalimat dalam kalimat tunggal aktif saja, akan tetapi untuk pola kalimat dari jenis kalimat lainnya seperti kalimat tunggal pasif, kalimat majemuk  dan  jenis  kalimat  lainnya  untuk  dapat  diperiksa  dan  diidentifikasi  pola kalimatnya.

## Referensi
[1] H. G. Tarigan, Menulis Sebagai Suatu Keterampilan Berbahasa . Bandung: Angkasa, 2008.
[2] Iskandarwassid and D. Sunendar, Strategi Pembelajaran Bahasa . Bandung: PT. Remaja Rosdakarya, 2015.
[3] P.  Susi,  “Analisis  Jenis -Jenis  Kalimat  Dalam  Rangka  Karangan  Narasi  Siswa  Kelas  VII  SMP  Pangudi  Luhur Yogyakarta Tahun Ajaran 2017/2018,” Universitas Sanata Dharma, 2019.
[4] R. Aljatila, “Meningkatkan Keterampilan Menulis Karangan Deskriptif Mel alui Model Kooperatif Tipe Round Table pada siswa kelas X- 1 SMAN Kulisusu Barat,” Jurnal Humanika , vol. 3, no. 15, pp. 1 – 14, 2015.
[5] B. Wijiono, “Ketaksaan Bahasa Dalam Karangan Siswa Kelas V SD Negeri 2 Abean Kecamatan Mirit Kabupaten Kebumen Tahun Pembelajaran 2013/2014,” Universitas Muhammadiyah Purworejo, 2014.
[6] M.  Izzudin,  “Analisis  Isi  Karangan  Mata  Pelajaran  Bahasa  Indonesia  Pada  Siswa  Kelas  V  MIN  Sumberjati Kademangan Kabupaten Blitar,” Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang, 2017.
[7] S. Suwarto, “Analisis Pola Kalimat Bahasa Indonesia Dalam Karangan Siswa Kelas VI SD Negeri 02 Nglegok,” pp. 1 – 15, 2016.
[8] H.  K.  Wardana,  I.  Swanita,  and  B.  W.  Yohanes,  “Sistem  Pemeriksa  Pola  Kalimat  Bahasa  Indonesia  berbasis Algoritme  Left-Co rner  Parsing  dengan  Stemming,” Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro  dan  Teknologi  Informasi (JNTETI) , vol. 8, no. 3, p. 211, 2019, doi: 10.22146/jnteti.v8i3.515.
[9] H. P. Siregar, “Pemeriksaan Struktur Kalimat Bahasa Indonesia Dengan Menggunakan Part -Of-Speech Tagging dan LALR Parser,” Universitas Sumatera Utara, 2019.
[10] M.  R.  Pratama,  S.  Kusumadewi,  and  T.  Hidayat,  “Penerapan  Algoritma  LALR  Parser  Dan  Context -Free Grammar Untuk Struktur Kalimat Bahasa Indonesia,” Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana , vol. 1, pp. 1 – 8, 2017.
[11] D. A. Wilkins, Linguistics in Language Teaching , vol. 68, no. 3. London: MIT Press Written Production, 1973. doi: 10.2307/3725001.
[12] D.  Jurafsky  and  J.  H.  Martin, Speech  and  Language  Processing:  An  Introduction  to  Natural  Language  Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition . New Jersey: Prentice Hall PTR, 2000.
[13] S. Gupta and S. Yadav, “Extraction of Link Context using Tag Tree and LALR Parsing,” Proceedings of 2013 IEEE Conference on Information and Communication Technologies (ICT 2013) , pp. 253 – 257, 2013.
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 3
[14] A. Aho and J. Ullman, Principals of Compiler Design . Narosa Publishing House (25th reprint 2003), 1977.
[15] M. Y. H. Setyawan, R. M. Awangga, and S. R. Efendi, “Comparison Of Multinomial Naiv e Bayes Algorithm And Logistic Regression For Intent Classification In Chatbot,” Proceedings of the 2018 International Conference on Applied Engineering, ICAE 2018 , p. 8579372, 2018, doi: 10.1109/INCAE.2018.8579372.