Terbit online pada laman: https://ejournal.seminar-id.com/index.php/bees

## BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering
ISSN 2722-6522 (Media Online), Vol 2, No 2, November 2021, pp 63-66
Penerapan  Natural  Language  Processing  Untuk  Mengidentifikasi Kalimat Ambigu pada Surat Kabar Menerapkan Metode Shift Reduce Parsing

## Elya Wita
Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: elyawitaaa@gmail.com
I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Article History Received : Nov 15, 2021 Accepted : Nov 30, 2021 Published  : Nov 30, 2021
Natural  Language  Processing berfokus  pada  interaksi  antara  komputer  dengan bahasa  natural  yang  digunakan  manusia  dengan  kata  lain  proses  komputer melakukan  ekstraksi  informasi  dari  input  berupa  natural  language  dan/atau menghasilkan  output  yang  juga  berupa natural  language. Surat  kabar  adalah lembaran tercetak yang memuat laporan yang terjadi di masyarakat.Namun Judul pada surat kabar seringkali mempunyai makna yang ambigu. Ketika kata, frasa, kalimat,  atau  bahkan  paragraf  yang  ditulis  atau  diucapkan  mengandung ambiguitas,  secara  otomatis  tidak  efektif  dan  komunikatif  bagi  pembaca  atau pendengar.  Untuk  itu  perlu  dilakukan  identifikasi  kalimat  agar  memudahkan pembaca  untuk  memahami  makna  dari  sebuah  judul  yang  ambigu.  Untuk memudahkan  mengidentifikasi  kalimat  ambigu  pada  surat  kabar  membutuhkan algoritma  shift  Reduce  parsing , dengan  menggunakan  algoritma  Shift  Reduce parsing  dapat  berguna  untuk  mengetahui  maksud  yang  ingin  disampaikan  oleh penulis berita.
Kata Kunci : Natural Language Processing; Kalimat Ambigu; Shift Reduce Parsing

## K ORESPONDENSI
Email: elyawitaaa@gmail.com

## A B S T R A C T
Natural Language Processing focuses on the interaction between computers and the  natural  language  used  by  humans.  In  other  words,  the  computer  process extracts information from input in the form of natural language and / or produces output which is also in the form of natural language.Newspapers are printed sheets containing reports that occur in the community. However, the titles of newspapers often  have  an  ambiguous  meaning.  When  a  written  or  spoken  word,  phrase, sentence, or even paragraph contains ambiguity, it is automatically ineffective and communicative for the reader or listener. For this reason, it is necessary to identify sentences to make it easier for readers to understand the meaning of an ambiguous title.To make it easier to identify ambiguous sentences in newspapers requires a shift Reduce parsing algorithm, using the Shift Reduce parsing algorithm can be useful to find out what the news writer wants to convey.
Keywords: Natural Language Processing; Ambiguous Sentences; Shift Reduce Parsing

## 1. PENDAHULUAN
Surat kabar adalah media massa yang popular dikalangan  masyarakat. Baik itu tingkat atas, maupun tingkat bawah. Hal  ini  disebabkan  karena  surat  kabar  mempunyai  kelebihan  yaitu  dapat  dibaca  kapan  saja  dan  informasi  yang diberikan lebih rinci dan detail, juga harganya yang relatif terjangkau jika dibandingkan dengan media massa lainnya.
Informasi  dari  seluruh  wilayah  maupun  penjuru  dunia  dapat  diketahui  melaui  surat  kabar.  Namun,  tanpa disadari tulisan atau judul yang terdapat pada surat kabar terkadang mengandung makna ambigu. Ini dapat menjadi masalah dikarenakan penerima informasi sulit untuk memahami maksud dari informasi tersebut karena terdapat kata- kata  atau  kalimat  yang  mempunyai  makna  ganda.  Sebagian  orang  salah  mengartikan  apa  yang  dibaca  dan  yang didengarnya. Hal  ini terjadi  baik  dalam  secara  lisan  maupun tulisan.  Pembaca harus jeli dalam menangkap makna yang dimaksudkan oleh penulis tersebut karena mempunyai makna yang ganda hingga dapat menimbulkan keraguan dan bingung dalam menafsirkan makna yang dimaksud oleh pemberi informasi.
Ambiguitas dalam berbahasa dapat terjadi pada pihak pembaca atau pendengar. Tidak sedikit bahasa di media massa  menggunakan  bahasa  yang  ambigu.  Ketika  kata,  frasa,  kalimat,  atau  bahkan  paragraf  yang  ditulis  atau
diucapkan  mengandung  ambiguitas,  secara  otomatis  tidak  efektif  dan  komunikatif  bagi  pembaca  atau  pendengar. Penulisan judul yang ambigu terkadang disengaja agar menarik minat pembaca. Namun hal tersebut sangat berdampak negatif  karena  Keambiguan  dapat  mengakibatkan  terjadinya  lebih  dari  satu  makna  pada  saat  pembicaraan  lisan ataupun  dalam  keadaan  tertulis.  Saat  pembicaraan  lisan  mungkin  dapat  diantisipasi  dengan  dilafalkan  perlahan, sedangkan untuk yang tertulis apabila terdapat kekurangan tanda baca maka makna suatu kata atau kalimat menjadi berbeda dari makna yang diinginkan oleh penulis..
Natural Language Processing (Pemrograman Bahasa Alami) merupakan pembuatan program yang memiliki kemampuan untuk memahami  bahasa manusia. Dalam kaitan interaksi antara komputer dan bahasa manusia, Natural Language  Processing (NLP)  berperan  untuk  mengurangi  permasalahan  ambiguitas yang ada pada teks berbahasa Indonesia seperti yang ada pada judul surat kabar. Terdapat beberapa metode pada penanganan ambiguitas diantaranya Shift-Reduce Parsing .
Penelitian  terdahulu  mengenai  kalimat  ambigu  pernah  dilakukan  oleh  Fachrurrozi,  Yusliani  dan  Agustin mengunakan Shift  Reduce  Parsing untuk  mengetahui  ambiguitas  kalimat  bahasa  indonesia  dengan  tingkat  akurasi diperoleh sebesar  83%  [1].  Penelitian  menggunakan  metode Shift  Reduce Parsing juga  juga  pernah dilakukan  oleh Yusiani, Yunita dan Octaviani penelitian ini bertujuan untuk mengenai frasa benda pada kalimat, hasil dari penelitian ini membuktikan bahwa metode Shift reduce parsing dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola frasa benda pada kalimat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Natural Language Processing
Natural  Language  Processing (NLP)  merupakan  salah  satu  cabang  ilmu  AI  yang  fokus  pada  pengolahan  bahasa natural. Bahasa natural merupakan bahasa yang umum digunakan manusia dalam berkomunikasi. Fokus NLP  adalah interaksi  antara  komputer  dengan  bahasa  natural  yang  digunakan  manusia  dengan  kata  lain  proses  komputer melakukan  ekstraksi  informasi  dari  input  berupa  natural language  dan/atau  menghasilkan  output  yang juga  berupa natural language [2-3].

## 2.2 Part of Speech Tagging
Part  of  speech  tagging  (pos  tagging) adalah  pemberian  label  pada  kata.  Fungsi  label  tersebut  adalah  untuk menunjukkan fungsi kata di dalam kalimat. Macam – macam pelabelan tersebut antara lain kata sifat, kata benda, kata kerja dan lain-lain. Kumpulan label atau tag part of speech atau kelas kata disebut sebagai tagset. Dalam membangun POS-Tagger harus memperhatikan struktur  kalimat dari korpus  anotasi sebagai  acuan  dalam memberikan  tag  pada data  pengujian.  pemberian  tag  menggunakan Hidden  Markov  Model-Viterbi (HMM- Viterbi ).  Korpus  digunakan dalam POS-Tagger HMM- Viterbi dibuat menggunakan tagset yang dibangun oleh Fam Rashel,dkk [4-5].

## 2.3 Kalimat Ambigu
Kalimat  ambigu  merupakan  kalimat  yang  mempunyai  dua  arti  atau  lebih.kalimat  ambigu  dapat  menghambat kelancaran berkomunikasi  karena pihak  penerima informasi  dapat  menafsirkan  arti yang berbeda dengan  arti  yang dimaksud oleh pembicara atau penulis [6-7]. Suatu kalimat dikatakan ambigu apabila kalimat tersebut memiliki lebih dari satu  tafsir.  Makna  suatu  kalimat  ditentukan  oleh  fungsi  sintaksis  deretan  kata  pembentuknya.  Artinya,dalam kalimat yang ambigu, suatu deretan kata dapat memiliki fungsi sintaksis lebih dari satu. Akibatnya, pola kalimat yang terbentuk pun lebih dari satu pula.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Natural Language Processing (NLP) telah dikenal beberapa metode yang sering digunakan untuk menangani masalah ambiguitas. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam mengenali struktur tata bahasa suatu kalimat adalah Shift Reduce Parsing .
Pada penelitian ini, untuk mengidentifikasi kalimat ambigu pada surat kabar dibagi menjadi beberapa bagian yaitu  preprocessing,  identifikasi,  Pos-tagging  dan  implementasi  algoritma.  Pada  tahap preprocessing ,  dilakukan proses case  folding untuk  mengubah  kalimat  menjadi  huruf  kecil  kemudian  dilakukan  proses tokenizing untuk memecah kalimat menjadi kata per kata. Kemudian identifikasi apakah struktur kalimat pada kalimat masukan ambigu atau tidak. Proses selanjutnya yaitu Part-Of-Speech Tagging sistem akan melakukan proses pelabelan kata pada kata per kata.

## 3.1 Penerapan Part-Of-Speech Tagging
Untuk mengindentifikasi judul berita ambigu pada surat kabar, penulis melakukan identifikasi pada judul surat kabar yang mempunyai makna ambigu. Untuk memudahkan analisa maka penulis menentukan judul berita “Kematian ibu Alarm turunnya layanan kesehatan” adapun judul tersebut diambil dari surat kabar kompas. Untuk mengetahui makna sebenarnya  dari  judul  berita  tersebut  penulis  menggunakan  metode Shift  Reduce  parsing untuk  mengurai  kalimat tersebut.
Pada  tahap  ini  proses  yang  akan  dilakukan  adalah  mengolah  data  masukan  yang masih  berupa  data  belum terstruktur menjadi data yang terstruktur, proses ini terdiri dari tahapan yaitu Case Folding dan tokenizing .
1. Case folding
Proses Case Folding merupakan tahapan yang pertama yang dilakukan pada proses Prepocessing , pada tahap ini seluruh huruf dalam mulai dari „a‟ sampai „z‟ pada sumber teks diubah menjadi huruf kecil, kemudian karakter selain  huruf  dihilangkan  dan  dianggap  sebagai  pembatas.  Namun  tidak  semua  dokumen  konsisten  dengan penggunaan huruf capital, maka dari itu Case Folding mengkonversi keseluruhan teks dalam menjadi huruf kecil. Hasil case folding berdasarkan data masukan dapat dilihat dari tabel 1 di bawah ini:
Tabel 1. Hasil case folding Kalimat Hasil case folding Kematian  Ibu  Alarm  Turunnya  Layanan Kesehatan. kematian  ibu  alarm  turunnya  layanan kesehatan 2. Tokenizing
Tokenizing adalah  proses  pemotongan string  input berdasarkan  tiap  kata yang  menyusunnya.  Proses  ini dilakukan  dengan  menghilangkan  tanda  baca  dan memisahkannya per spasi. Tahapan ini juga menghilangkan karakter-karakter tertentu seperti tanda baca dan mengubah semua token ke bentuk huruf kecil Hasil tokenizing dapat dilihat pada tabel  2.
Tabel 2. Hasil Tokenizing6 Sebelum Sesudah tokenizing kematian ibu alarm turunnya kesehatan Kematian | ibu | alarm | turunnya | layanan | kesehatan | 3. Part of Speech Tagging
Part  of  speech  tagging ( pos  tagging )  adalah  pemberian  label  pada  kata. Fungsi  label  tersebut  adalah  untuk menunjukkan  fungsi  kata  di  dalam  kalimat. Label  atau  tag  yang  diberikan  ke  suatu  kata  dalam  suatu  kalimat menunjukkan kelas kata ( word class ) dari kata tersebut. Hasil POS-Tagging dapat dilihat pada contoh dibawah ini. Kematian/ NN  ibu/NP  alarm/NNP  turunnya/  NN  layanan/NN  kesehatan/NNP.  Proses  ini  untuk  mengenali apakah  kalimat  masukan  tersebut  merupakan  kalimat  ambigu  atau  tidak.  Hasil  dari  identifikasi  kalimat  dapat dilihat pada gambar 1 berikut.
Gambar 1. Type - 1 parsing sentence
Dari gambar 1 dapat diketahui makna dari kalimat “kematian ibu alarm turunnya          angka kesehatan” adalah kematian  pada  ibu,  menjadi  peringatan  bahwa  pelayanan  kesehatan  menurun.  Sementara  hasil  dari  identifikasi kalimat ambigu pada gambar 3.5 diketahui makna dari kalimat masukan tersebut adalah : Kematian seorang ibu bernama Alarm dikaitkan dengan menurunnya layanan kesehatan.
Gambar 2. Type-2 Parsing sentence
4. Algoritma Shift Reduce Parsing
Algoritma Shift Reduce Parsing merupakan tahap penyelesaian untuk melakukan identifikasi kalimat ambigu pada surat kabar. Dari pemrosesan sebelumya didapat hasil sebagai berikut :          kematian/NN  = n   ibu/NP = n alarm/NNP = n turunnya/NN = v layanan/NN = n kesehatan/NNP = n
Identifikasi kalimat ambigu pada surat kabar menggunakan algoritma shift reduce parsing adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Shift Reduce Parsing
LHS RHS ( input) Aksi [] Kematian ibu alarm turunnya layanan kesehatan [kematian] ibu alarm  turunnya  layanan kesehatan Shift kata ke LHS [n ibu] alarm turunnya layanan kesehatan shift [n] alarm turunnya layanan kesehatan reduce [n alarm] alarm turunnya layanan kesehatan shift [n] turunnya layanan kesehatan reduce [n turunnya] layanan kesehatan Shift [n v] layanan kesehatan reduce [ s v] Layanan kesehatan reduce [s v layanan] kesehatan Shift [s v layanan kesehatan] [] shift [ s v n kesehatan ] [] reduce [ s v n kesehatan] [] reduce [s v n n] [] reduce [s p n n] [] reduce [s p n n] [] reduce [s p n] [] reduce [s p pel] [] reduce [sentence] [] accept Meskipun operasi utama Parser adalah Shift dan Reduce , sebenarnya ada empat kemungkinan tindakan yang dapat dilakukan oleh Shift Reduce parsing : 1. Dalam aksi Shift , simbol input berikutnya digeser ke atas tumpukan.
2. Dalam  aksi Reduce , Parser mengetahui  bahwa  ujung  kanan handle berada  di  sekitar  bagian  atas Stack . Stack kemudian harus menemukan ujung kiri handle di  dalam Stack dan memutuskan  dengan  non-terminal  apa  yang akan menggantikan handle . 3. accept , Parser menyelesaikan penguraian dengan sukses. 4. error , pengurai menemukan bahwa kesalahan sintaks telah terjadi dan memanggil pemulihan kesalahan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dilakukan oleh penulis dari bab-bab sebelumnya diambil suatu kesimpulan yang merupakan hasil akhir  dari  penulisan  yaitu  sebagai berikut:  Kalimat  ambigu  dapat  diidentifikasi  dengan  proses  parsing  ( Parsing sentence ). Natural  language  processing dapat  diterapkan  untuk  mengidentifikasi  kalimat  ambigu  dengan menggunakan metode shift reduce parsing. Ketiadaan  tanda  baca  dalam  kalimat  yang  digunakan  sebagai  masukan memperbesar peluang terjadinya kalimat yang ambigu.

## REFERENCES
[1] O. Anton, W. Prihartono, and S. Sos, “Surat Kabar & Konvergensi Media (Studi Deskriptif Kualitatif Model Konvergensi Media Pada Solopos),” vol. 4, no. 1, pp. 105–116, 2016, doi: 10.12928/channel.v4i1.4210.
[2] T. D. Rizki and N. Yusliani, “Rancang Bangun Sistem Pengecekan Ambiguitas Kalimat Berbahasa Indonesia Menggunakan Harmony Search Algorithm,” Annu. Res. Semin. , vol. vol.2, N0., no. 1, pp. 173–176, 2016.
[3] N. K. Wangsanegara and B. Subaeki, “Implementasi Natural Language Processing Dalam Pengukuran Ketepatan Ejaan Yang Disempurnakan (Eyd) Pada Abstrak Skripsi Menggunakan Algoritma Fuzzy Logic,” J. Tek. Inform. , vol. 8, no. 2, 2015, doi: 10.15408/jti.v8i2.3185.
[4] M. Fachrurrozi, N. Yusliani, and M. M. Agustin, “Identification of Ambiguous Sentence Pattern in Indonesian Using Shift- Reduce Parsing,” Proceeding 1st  Int. Con ference Comput. Sci. Eng. , pp. 61–63, 2014.
[5] B.  Widodo  and  S.  Derwin,  “Artificial  Intelligence  konsep  dan  penerapannya,”  in Artificial  Intelligence  konsep  dan penerapannya , Seno, Ed. Yogyakarta: Andi, 2014, pp. 2–3.
[6] H. Li, L. Tiung, S. Tetsuya, and W. Kam-fai, “Information Retrieval Technology,” in Information Retrieval Technology , china: Springer berlin Heidelberg, 2008, pp. 71–82.
[7] T. A. Kurniawan, “Pemodelan Use Case (UML): Evaluasi Terhadap beberapa Kesalahan dalam Praktik,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 1, p. 77, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201851610.