Dalam bahasa yang sama, kata yang paling sering digunakan, jumlah huruf per kata, serta berbagai statistik lain yang terkait dengan distribusi frekuensi sangat bergantung kepada ragam yang digunakan. Makalah ini menelaah perbandingan distribusi frekuensi kata antara empat ragam bahasa Indonesia yang populer di internet, yaitu Kompas (media massa), Wikipedia bahasa Indonesia (ensiklopedia), Twitter (mikroblog), dan Kaskus (forum). Kajian dilakukan dengan menggunakan korpus yang diambil dari data yang tersedia secara publik di internet serta diproses dengan menggunakan bahasa pemrograman Python serta beberapa pustaka pemrograman yang bersumber terbuka. Hasil kajian menunjukkan adanya perbedaan distribusi yang cukup tajam di antara keempat ragam bahasa Indonesia ini. Kompas banyak menggunakan kata akan karena sifat beritanya; Wikipedia banyak menggunakan kata adalah karena sifat deskriptifnya; Twitter banyak menggunakan kata aku karena sifat subjektifnya; Kaskus banyak menggunakan kata gan yang merupakan kata khas komunitas ini. Kajian ini juga memberikan beberapa hal yang harus diperhatikan dalam kajian serupa seperti penyiapan dan pembersihan data korpus dan leksikon. Kajian ini diharapkan dapat memberikan dasar penelitian lebih lanjut dalam bidang distribusi frekuensi dan analisis korpus bahasa Indonesia.
MATERI 1_ Modul 1 dan 2 Konsep Dasar IPA SD jadi.pptx
FrekuensiKataBI
1. Perbandingan distribusi frekuensi
kata bahasa Indonesia di Kompas,
Wikipedia, Twitter, dan Kaskus
Ivan Lanin, Jim Geovedi, Wicak Soegijoko
Ardwort, http://ardwort.com
2. Latar belakang
• Apa kata yang paling sering dipakai dalam
bahasa Indonesia?
• Berapa jumlah huruf per kata yang paling
sering dipakai dalam bahasa Indonesia?
• Apakah ragam bahasa menentukan pemilihan
kata?
• Bagaimana pola distribusi frekuensi
penggunaan kata?
2
3. Sumber data
Korpus Sumber data Jumlah
kata unik
Jumlah
kata total
Kompas
(media massa)
Diambil pada bulan Januari tahun 2013
untuk artikel berita berbahasa Indonesia
daring tahun 2012
343.532 32.724.503
Wikipedia
(ensiklopedia)
Diambil dari salinan Wikipedia bahasa
Indonesia bulan Januari tahun 2013
936.288 43.545.242
Twitter
(mikroblog)
Diambil pada bulan Januari tahun 2013
untuk percakapan bulan Oktober-Desember
2012 oleh pengguna Twitter yang berlokasi
di Indonesia
798.078 34.769.573
Kaskus
(forum)
Diambil pada bulan Januari tahun 2013 dan
dari 1000 utas (thread) terakhir sub-forum
The Lounge
761.795 109.292.156
3
5. Peringkat frekuensi kemunculan *
# Kompas Wikipedia Twitter Kaskus
1 yang yang di gan
2 di dan yg ane
3 dan di ya di
4 ini pada aku yang
5 itu dari yang yg
6 dengan dengan ini ya
7 untuk ini itu ada
8 dari adalah ada itu
9 dalam dalam d tuh
10 akan untuk aja aja
# Kompas Wikipedia Twitter Kaskus
11 pada kategori ga bisa
12 tidak tahun dan juga
13 juga sebagai gak kalo
14 ke oleh i keren
15 tersebut indonesia mau ga
16 ada ke ke banget
17 bisa the udah nya
18 saat ia lagi wah
19 jakarta tidak kalo nih
20 tahun menjadi the jadi
5
* Data lengkap: https://github.com/ardwort/freq-dist-id
6. Analisis frekuensi kemunculan
Kompas Wikipedia Twitter Kaskus
• akan (#10): hal-hal di
masa depan
• Jakarta (#19):
tempat
• tahun (#20): waktu
• adalah (#8):
deskriptif
• the (#17): nama diri
• kategori (#11):
kategorisasi artikel
• aku (#4); mau (#15):
subjektif
• yg (#2); d (#9); ga
(#11): pemendekan
• aja (#10); gak (#13);
udah (#17); kalo
(#19): percakapan
• i (#14): campur kode
atau alih kode
• gan (#1); ane (#2):
pronomina persona
khas komunitas
• yg (#5); ga (#15):
pemendekan
• kalo (#13); banget
(#16): percakapan
• tuh (#9); wah (#18);
nih (#19), keren
(#14): ekspresif
• nya (#17): partikel
6
9. Distribusi jumlah huruf per kata
• Distribusi Gauss condong
ke kiri (kata pendek)
• Kompas: 5 huruf
• Wikipedia: 4 huruf
• Twitter: 4 huruf
• Kaskus: 3 huruf
• Dorongan meminimalkan
waktu & upaya
(Piantadosi, 2011)
9
10. Kesimpulan dan pengembangan
• Kesimpulan:
– Kata yang tersering dipakai umumnya merupakan partikel
– Jumlah huruf per kata yang paling sering dipakai antara 3–5
– Ragam bahasa menentukan pemilihan kata
– Pola distribusi frekuensi penggunaan kata bahasa Indonesia mengikuti
hukum Zipf
• Penyempurnaan
– Pengenalan nama diri (named-entity recognition)
– Penandaan kata hentian (stopwords)
• Pengembangan:
– Kamus kata bahasa Indonesia sederhana berdasarkan kata yang paling
sering muncul dalam berbagai korpus
– Kamus variasi ejaan (atau salah eja) kata
– Penerjemahan otomatis antarragam bahasa (mis. SMS ke formal)
10