Prediksi Jeda pada Ucapan Bahasa Melayu Pontianak dengan Menggunakan Metode Shallow Parsing

Authors

  • M Iqbal Kamiludin Universitas Tanjungpura
  • Arif Bijaksana Putra Negara Universitas Tanjungpura
  • Novi Safriadi Universitas Tanjungpura

Keywords:

Frasa Jeda, Shallow Parsing, NLTK, Regular Expressions, Part Of Speech

Abstract

Penelitian ini menjelaskan bagaimana menemukan frasa jeda ucapan kalimat Bahasa Melayu Pontianak   menggunakan metode shallow parsing yang merupakan salah satu fungsi dari NLTK (Natural Language Toolkit). Metode shallow parsing ini berfungsi untuk dapat mengetahui kejadian jeda yang terjadi pada kalimat Bahasa Melayu Pontianak melalui potongan frasa. Potongan-potongan frasa yang terbentuk berhubungan dengan frasa jeda dari penutur   agar   dapat digunakan untuk keperluan generasi sistem text to speech (TTS). Metode   shallow parsing pada NLTK (Natural Language Toolkit) membutuhkan atruran grammars dan PoS tagger. Kumpulan aturan grammars dibuat dalam bentuk regular expressions untuk mengklasifikasikan kata-kata yang dapat membentuk frasa dengan menggunakan kategori sintaksis kalimat berdasarkan informasi Part Of Speech (PoS).   Hasil dari penelitian ini adalah kalimat yang telah terpotong-potong membentuk frasa-frasa jeda. Pengujian dilakukan dengan menggunakan precision, recall serta F-measure terhadap kalimat tunggal dan kalimat majemuk. Kalimat tunggal   terdiri dari 47 kalimat dan kalimat majemuk terdiri dari 121 kalimat. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, didapatkan hasil bahwa metode shallow parsing yang dibentuk berdasarkan aturan grammars sudah dapat membentuk frasa jeda pada kalimat Bahasa Melayu Pontianak. Hasil dari pengujian diperoleh nilai precision dan nilai recall untuk kalimat tunggal adalah 0.74 dan 0.78 dengan nilai f-measure 0.75. Adapun pada kalimat majemuk memperoleh nilai precision dan recall sebesar 0.57 dan 0.67 dengan nilai F-measure 0.61.

References

Na’im, Akhsan., Syaputra, Hendri. 2010. Hasil Sensus Penduduk 2010: Kewarganegaraan, Suku Bangsa, Agama, dan Bahasa Sehari-Hari Penduduk Indonesia. Jakarta: Badan Pusat Statistik..

Novianti,Evi. 2011. Menilik Nasib Bahasa melayu Pontianak. balai Bahasa Propinsi kalimantan Barat.

Abney, S. P., 1991.Parsing By Chunk, In Robert Berwick, Steven Abney, and Carol Tenny (eds), Principle-Based Parsing. Kluwer Academic Publishers.

Arman A.A, Bijaksana Putra Negara, Arif, Purwariantia A, Kuspriyanto. 2013. Syntactic Phrase Chunking for Indonesian Language: The 4th International Conference on Electrical Engineering and Informatics (ICEEI 2013).

Chowdhury, G. 2003 Natural language processing. Annual Review of Information Science and Technology.

Jurafsky, Daniel, dan James H. Martin. 2009. Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Speech Recognition, and Computational Linguistics. Edisi kedua. Prentice-Hall.

Indrayana, Danny. 2016. Meningkatkan Akurasi Pada Mesin Penerjemah Bahasa Indonesia Ke Bahasa Melayu Pontianak Dengan Part Of Speech. Pontianak: Skripsi Teknik Informatika Universitas Tanjungpura.

Wicaksono, A F dan Purwarianti, A.( 2010). HMM Based Part-of-Speech Tagger for Bahasa Indonesia. Proceeding of the Fourth Internationul MALINDO Workshop (MALINDO2010).jakarta,Indonesia.

Bijaksana Putra Negara, Arif dan Arman A.A. 2013. Syntax Based Prosody Modeling Using HMM for Bahasa Indonesia. Oriental COCOSDA held jointly with 2013 Conference on Asian Spoken Language Research and Evaluation (O-COCOSDA/CASLRE), 2013 International Conference.

Downloads

Published

2017-07-20

Issue

Vol. 5 No. 3 (2017)

Section

Articles

License

The author owns the copyright in his paper and agrees to publish his paper to JUSTIN by giving the rights to the first publication of his paper which is simultaneously licensed under the Creative Commons Attribution License, namely the Similar International 4.0 license (CC BY-NC-SA 4.0).  

                             

This is a human-readable summary of (and not a substitute for) the license. Disclaimer.

You are free to:
Share "” copy and redistribute the material in any medium or format
Adapt "” remix, transform, and build upon the material
The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.

Under the following terms:
Attribution "” You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
NonCommercial "” You may not use the material for commercial purposes.
ShareAlike "” If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
No additional restrictions "” You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.

Notices:
You do not have to comply with the license for elements of the material in the public domain or where your use is permitted by an applicable exception or limitation.
No warranties are given. The license may not give you all of the permissions necessary for your intended use. For example, other rights such as publicity, privacy, or moral rights may limit how you use the material.