ABSTRAKSI: Pekerjaan mengedit suatu naskah buku atau berita membutuhkan tingkat ketelitian dan kejelian yang tinggi, sehingga terkadang pekerjaan ini menjadi sangat melelahkan. Atas dasar itulah maka muncul ide untuk membuat Software Editor Naskah Bahasa Indonesia yang dapat membantu tugas seorang Editor.
Software Editor Naskah Bahasa Indonesia memerlukan Kamus Berintelegensia yang dapat menentukan kelas kata (kata benda, kata sifat, kata kerja, kata keterangan, dll) dari suatu kata untuk mendukung fungsinya. Inputan dari Kamus Berintelegensia berupa sebuah kata dan outputannya berupa kelas kata dari kata tersebut. Kamus Berintelegensia ini terdiri atas tiga bagian yaitu bagian penentuan komponen kata (imbuhan, akar kata, kelas akar kata, dan kelas kata), bagian untuk mengelola Kamus Akar Kata dan bagian untuk mengelola Knowledge Base. Untuk mempercepat akses terhadap data-data yang disimpan dalam Kamus Akar Kata dan Knowledge Base, semua data disimpan dalam file B+tree. Dengan mesin inferensi yang dimiliki, Kamus Berintelegensia bisa menentukan kelas kata dari kata-kata lain yang merupakan kata bentukan dari akar kata seperti kata berimbuhan dan kata ulang.
Dalam Natural Language Processing, morfologi merupakan tahapan analisa yang membahas mengenai komponen (morfem) yang membentuk suatu kata. Sesuai dengan fungsinya untuk menentukan kelas kata, dalam Kamus Berintelegensia dilakukan analisa morfologi terhadap kata-kata dalam Bahasa Indonesia dengan menentukan imbuhan dan akar kata dari suatu kata. Untuk kemudian akan ditentukan kelas katanya sesuai dengan Aturan Imbuhan yang ada.
Pada TA ini penulis mengimplementasikan Kamus Berintelegensia tersebut dan melakukan pengujian apakah kelas kata yang dioutputkan sudah benar sesuai dengan aturan dalam Kamus Besar Bahasa Indonesia. Kamus Berintelegensia ini nantinya diharapkan dapat dimanfaatkan untuk pengembangan Software Editor.Kata Kunci : Natural Language Processing, Morfologi, Software Editor.ABSTRACT: Document Editing is an exhausting job because it demands high rates observation and thoroughly examination. This leads to an idea of creating an Indonesian Document Software Editor which can help an editor’s work.
Indonesian document Software Editor needs an intelligence dictionary that can determine class of word like adverb, adjective, noun, etc from a word both the stem and the derivative words. The input for this intelligence dictionary is a word and it gives class of the word as a result. Intelligence Dictionary consist of three parts : words component (affixes and suffixes, stem word, class of stem word and class of word) determination, stem word dictionary management, and knowledge base management. B+tree file is used for maintaining the knowledge base data and stem word dictionary data to gain fastest access. By inference machine within it, the intelligence dictionary can determine class of word from derived words.
Morphological Analysis is one of Natural Language Processing process. The Intelligence Dictionary do the Morphological Analysis to determine affixes and stem word of a word. And then it will determine class of word based on the affixation rule in the Knowlege Base.
In this final project the writer implement the Intelligence Dictionary, do a test and analyze the result wether it gives the correct output based on Kamus Besar Bahasa Indonesia. The Intelligence Dictionary is hopefully can support the development of Indonesia Document Software Editor.Keyword: Natural Language Processing, Morfology, Software Editor.