TEORI BAHASA DAN AUTOMATA
I. PENDAHULUAN
Teori Bahasa
Teori bahasa membicarakan bahasa formal (formal language), terutama untuk
kepentingan perancangan kompilator (compiler) dan pemroses naskah (text
processor). Bahasa formal adalah kumpulan kalimat. Semua kalimat dalam sebuah
bahasa dibangkitkan oleh sebuah tata bahasa (grammar) yang sama. Sebuah bahasa
formal bisa dibangkitkan oleh dua atau lebih tata bahasa berbeda. Dikatakan bahasa
formal karena grammar diciptakan mendahului pembangkitan setiap kalimatnya.
Bahasa manusia bersifat sebaliknya; grammar diciptakan untuk meresmikan kata-kata
yang hidup di masyarakat. Dalam pembicaraan selanjutnya ‘bahasa formal’ akan
disebut ‘bahasa’ saja.
Automata
Automata adalah mesin abstrak yang dapat mengenali (recognize), menerima
(accept), atau membangkitkan (generate) sebuah kalimat dalam bahasa tertentu.
Beberapa Pengertian Dasar
• Simbol adalah sebuah entitas abstrak (seperti halnya pengertian titik dalam
geometri). Sebuah huruf atau sebuah angka adalah contoh simbol.
• String adalah deretan terbatas (finite) simbol-simbol. Sebagai contoh, jika a, b,
dan c adalah tiga buah simbol maka abcb adalah sebuah string yang dibangun dari
ketiga simbol tersebut.
• Jika w adalah sebuah string maka panjang string dinyatakan sebagai w dan
didefinisikan sebagai cacahan (banyaknya) simbol yang menyusun string tersebut.
Sebagai contoh, jika w = abcb maka w= 4.
• String hampa adalah sebuah string dengan nol buah simbol. String hampa
dinyatakan dengan simbol ε (atau ^) sehingga ε= 0. String hampa dapat
dipandang sebagai simbol hampa karena keduanya tersusun dari nol buah simbol.
• Alfabet adalah hinpunan hingga (finite set) simbol-simbol
Operasi Dasar String
Diberikan dua string : x = abc, dan y = 123
• Prefik string w adalah string yang dihasilkan dari string w dengan menghilangkan
nol atau lebih simbol-simbol paling belakang dari string w tersebut.
Contoh : abc, ab, a, dan ε adalah semua Prefix(x)
• ProperPrefix string w adalah string yang dihasilkan dari string w dengan
menghilangkan satu atau lebih simbol-simbol paling belakang dari string w
tersebut.
Contoh : ab, a, dan ε adalah semua ProperPrefix(x)
• Postfix (atau Sufix) string w adalah string yang dihasilkan dari string w dengan
menghilangkan nol atau lebih simbol-simbol paling depan dari string w tersebut.
Contoh : abc, bc, c, dan ε adalah semua Postfix(x)
• ProperPostfix (atau PoperSufix) string w adalah string yang dihasilkan dari string
w dengan menghilangkan satu atau lebih simbol-simbol paling depan dari string w
tersebut.
Contoh : bc, c, dan ε adalah semua ProperPostfix(x)
• Head string w adalah simbol paling depan dari string w.
Contoh : a adalah Head(x)
Asep Juarna, Catatan Teori Bahasa dan Automata, hal 2
• Tail string w adalah string yang dihasilkan dari string w dengan menghilangkan
simbol paling depan dari string w tersebut.
Contoh : bc adalah Tail(x)
• Substring string w adalah string yang dihasilkan dari string w dengan
menghilangkan nol atau lebih simbol-simbol paling depan dan/atau simbol-simbol
paling belakang dari string w tersebut.
Contoh : abc, ab, bc, a, b, c, dan ε adalah semua Substring(x)
• ProperSubstring string w adalah string yang dihasilkan dari string w dengan
menghilangkan satu atau lebih simbol-simbol paling depan dan/atau simbolsimbol
paling belakang dari string w tersebut.
Contoh : ab, bc, a, b, c, dan ε adalah semua Substring(x)
• Subsequence string w adalah string yang dihasilkan dari string w dengan
menghilangkan nol atau lebih simbol-simbol dari string w tersebut.
Contoh : abc, ab, bc, ac, a, b, c, dan ε adalah semua Subsequence(x)
• ProperSubsequence string w adalah string yang dihasilkan dari string w dengan
menghilangkan satu atau lebih simbol-simbol dari string w tersebut.
Contoh : ab, bc, ac, a, b, c, dan ε adalah semua Subsequence(x)
• Concatenation adalah penyambungan dua buah string. Operator concatenation
adalah concate atau tanpa lambang apapun.
Contoh : concate(xy) = xy = abc123
• Alternation adalah pilihan satu di antara dua buah string. Operator alternation
adalah alternate atau .
Contoh : alternate(xy) = xy = abc atau 123
• Kleene Closure : x* = εxxxxxx… = εxx 2 x 3 …
• Positive Closure : x + = xxxxxx… = xx 2 x 3 …
Beberapa Sifat Operasi
• Tidak selalu berlaku : x = Prefix(x)Postfix(x)
• Selalu berlaku : x = Head(x)Tail(x)
• Tidak selalu berlaku : Prefix(x) = Postfix(x) atau Prefix(x) ≠ Postfix(x)
• Selalu berlaku : ProperPrefix(x) ≠ ProperPostfix(x)
• Selalu berlaku : Head(x) ≠ Tail(x)
• Setiap Prefix(x), ProperPrefix(x), Postfix(x), ProperPostfix(x), Head(x), dan
Tail(x) adalah Substring(x), tetapi tidak sebaliknya
• Setiap Substring(x) adalah Subsequence(x), tetapi tidak sebaliknya
• Dua sifat aljabar concatenation :
♦ Operasi concatenation bersifat asosiatif : x(yz) = (xy)z
♦ Elemen identitas operasi concatenation adalah ε : εx = xε = x
• Tiga sifat aljabar alternation :
♦ Operasi alternation bersifat komutatif : xy = yx
♦ Operasi alternation bersifat asosiatif : x(yz) = (xy)z
♦ Elemen identitas operasi alternation adalah dirinya sendiri : xx = x
• Sifat distributif concatenation terhadap alternation : x (yz) = xyxz
• Beberapa kesamaan :
♦ Kesamaan ke-1 : (x*)* = (x*)
♦ Kesamaan ke-2 : εx + = x + ε = x*
♦ Kesamaan ke-3 : (xy)* = εxyxxyyxyyx… = semua string yang
merupakan concatenation dari nol atau lebih x, y, atau keduanya.
Asep Juarna, Catatan Teori Bahasa dan Automata, hal 3
II. GRAMMAR DAN BAHASA
Konsep Dasar
1. Dalam pembicaraan grammar, anggota alfabet dinamakan simbol terminal atau
token.
2. Kalimat adalah deretan hingga simbol-simbol terminal.
3. Bahasa adalah himpunan kalimat-kalimat. Anggota bahasa bisa tak hingga
kalimat.
4. Simbol-simbol berikut adalah simbol terminal :
• huruf kecil awal alfabet, misalnya : a, b, c
• simbol operator, misalnya : +, −, dan ×
• simbol tanda baca, misalnya : (, ), dan ;
• string yang tercetak tebal, misalnya : if, then, dan else.
5. Simbol-simbol berikut adalah simbol non terminal :
• huruf besar awal alfabet, misalnya : A, B, C
• huruf S sebagai simbol awal
• string yang tercetak miring, misalnya : expr dan stmt.
6. Huruf besar akhir alfabet melambangkan simbol terminal atau non terminal,
misalnya : X, Y, Z.
7. Huruf kecil akhir alfabet melambangkan string yang tersusun atas simbol-simbol
terminal, misalnya : x, y, z.
8. Huruf yunani melambangkan string yang tersusun atas simbol-simbol terminal
atau simbol-simbol non terminal atau campuran keduanya, misalnya : α, β, dan γ.
9. Sebuah produksi dilambangkan sebagai α → β, artinya : dalam sebuah derivasi
dapat dilakukan penggantian simbol α dengan simbol β.
10. Simbol α dalam produksi berbentuk α → β disebut ruas kiri produksi sedangkan
simbol β disebut ruas kanan produksi.
11. Derivasi adalah proses pembentukan sebuah kalimat atau sentensial. Sebuah
derivasi dilambangkan sebagai : α ⇒ β.
12. Sentensial adalah string yang tersusun atas simbol-simbol terminal atau simbolsimbol
non terminal atau campuran keduanya.
13. Kalimat adalah string yang tersusun atas simbol-simbol terminal. Jelaslah bahwa
kalimat adalah kasus khusus dari sentensial.
14. Pengertian terminal berasal dari kata terminate (berakhir), maksudnya derivasi
berakhir jika sentensial yang dihasilkan adalah sebuah kalimat (yang tersusun atas
simbol-simbol terminal itu).
15. Pengertian non terminal berasal dari kata not terminate (belum/tidak berakhir),
maksudnya derivasi belum/tidak berakhir jika sentensial yang dihasilkan
mengandung simbol non terminal.
Grammar dan Klasifikasi Chomsky
Grammar G didefinisikan sebagai pasangan 4 tuple : V T , V N , S, dan Q, dan
dituliskan sebagai G(V T , V N , S, Q), dimana :
VT : himpunan simbol-simbol terminal (atau himpunan token -token, atau
alfabet)
VN : himpunan simbol-simbol non terminal
S ∈ V N : simbol awal (atau simbol start)
Q : himpunan produksi
Asep Juarna, Catatan Teori Bahasa dan Automata, hal 4
Berdasarkan komposisi bentuk ruas kiri dan ruas kanan produksinya (α → β), Noam
Chomsky mengklasifikasikan 4 tipe grammar :
1. Grammar tipe ke-0 : Unrestricted Grammar (UG)
Ciri : α, β ∈ (V T VN )*, α> 0
2. Grammar tipe ke-1 : Context Sensitive Grammar (CSG)
Ciri : α, β ∈ (V T VN )*, 0 < α ≤ β
3. Grammar tipe ke-2 : Context Free Grammar (CFG)
Ciri : α ∈ V N , β ∈ (V T VN )*
4. Grammar tipe ke-3 : Regular Grammar (RG)
Ciri : α ∈ V N , β ∈ {V T , V T VN } atau α ∈ V N , β ∈ {V T , V N VT }
Mengingat ketentuan simbol-simbol (hal. 3 no. 4 dan 5), ciri-ciri RG sering
dituliskan sebagai : α ∈ V N , β ∈ {a, bC} atau α ∈ V N , β ∈ {a, Bc}
Tipe sebuah grammar (atau bahasa) ditentukan dengan aturan sebagai berikut :
A language is said to be type-i (i = 0, 1, 2, 3) language if it can be
specified by a type-i grammar but can’t be specified any type-(i+1)
grammar.
Contoh Analisa Penentuan Type Grammar
1. Grammar G1 dengan Q1 = {S → aB, B → bB, B → b}. Ruas kiri semua
produksinya terdiri dari sebuah V N maka G1 kemungkinan tipe CFG atau RG.
Selanjutnya karena semua ruas kanannya terdiri dari sebuah V T atau string
VT VN maka G1 adalah RG.
2. Grammar G 2 dengan Q 2 = {S → Ba, B → Bb, B → b}. Ruas kiri semua
produksinya terdiri dari sebuah V N maka G 2 kemungkinan tipe CFG atau RG.
Selanjutnya karena semua ruas kanannya terdiri dari sebuah V T atau string
VN VT maka G 2 adalah RG.
3. Grammar G3 dengan Q 3 = {S → Ba, B → bB, B → b}. Ruas kiri semua
produksinya terdiri dari sebuah V N maka G 3 kemungkinan tipe CFG atau RG.
Selanjutnya karena ruas kanannya mengandung string V T V N (yaitu bB) dan juga
string V N VT (Ba) maka G 3 bukan RG, dengan kata lain G 3 adalah CFG.
4. Grammar G 4 dengan Q 4 = {S → aAb, B → aB}. Ruas kiri semua produksinya
terdiri dari sebuah V N maka G 4 kemungkinan tipe CFG atau RG. Selanjutnya
karena ruas kanannya mengandung string yang panjangnya lebih dari 2 (yaitu
aAb) maka G 4 bukan RG, dengan kata lain G 4 adalah CFG.
5. Grammar G5 dengan Q 5 = {S → aA, S → aB, aAb → aBCb}. Ruas kirinya
mengandung string yang panjangnya lebih dari 1 (yaitu aAb) maka G5
kemungkinan tipe CSG atau UG. Selanjutnya karena semua ruas kirinya lebih
pendek atau sama dengan ruas kananya maka G 5 adalah CSG.
6. Grammar G 6 dengan Q 6 = {aS → ab, SAc → bc}. Ruas kirinya mengandung
string yang panjangnya lebih dari 1 maka G 6 kemungkinan tipe CSG atau UG.
Selanjutnya karena terdapat ruas kirinya yang lebih panjang daripada ruas
kananya (yaitu SAc) maka G 6 adalah UG.
Asep Juarna, Catatan Teori Bahasa dan Automata, hal 5
Derivasi Kalimat dan Penentuan Bahasa
Tentukan bahasa dari masing-masing gramar berikut :
1. G1 dengan Q1 = {1. S → aAa, 2. A → aAa, 3. A → b}.
Jawab :
Derivasi kalimat terpendek : Derivasi kalimat umum :
S ⇒ aAa (1) S ⇒ aAa (1)
⇒ aba (3) ⇒ aaAaa (2)
…
⇒ a n Aa n (2)
⇒ a n ba n (3)
Dari pola kedua kalimat disimpulkan : L1(G1 ) = { a n ba n n ≥ 1}
2. G2 dengan Q 2 = {1. S → aS, 2. S → aB, 3. B → bC, 4. C → aC, 5. C → a}.
Jawab :
Derivasi kalimat terpendek : Derivasi kalimat umum :
S ⇒ aB (2) S ⇒ aS (1)
⇒ abC (3) …
⇒ aba (5) ⇒ a n-1S (1)
⇒ a nB (2)
⇒ a nbC (3)
⇒ a n baC (4)
…
⇒ a n ba m-1C (4)
⇒ a n ba m (5)
Dari pola kedua kalimat disimpulkan : L 2 (G 2 ) = { a n ba m n ≥ 1, m ≥ 1}
3. G3 dengan Q 3 = {1. S → aSBC, 2. S → abC, 3. bB → bb,
4. bC → bc, 5. CB → BC, 6. cC → cc}.
Jawab :
Derivasi kalimat terpendek 1: Derivasi kalimat terpendek 3 :
S ⇒ abC (2) S ⇒ aSBC (1)
⇒ abc (4) ⇒ aaSBCBC (1)
Derivasi kalimat terpendek 2 : ⇒ aaabCBCBC (2)
S ⇒ aSBC (1) ⇒ aaabBCCBC (5)
⇒ aabCBC (2) ⇒ aaabBCBCC (5)
⇒ aabBCC (5) ⇒ aaabBBCCC (5)
⇒ aabbCC (3) ⇒ aaabbBCCC (3)
⇒ aabbcC (4) ⇒ aaabbbCCC (3)
⇒ aabbcc (6) ⇒ aaabbbcCC (4)
⇒ aaabbbccC (6)
⇒ aaabbbccc (6)
Dari pola ketiga kalimat disimpulkan : L 3 (G 3 ) = { a n b n c n n ≥ 1}
Asep Juarna, Catatan Teori Bahasa dan Automata, hal 6
Menentukan Grammar Sebuah Bahasa
1. Tentukan sebuah gramar regular untuk bahasa L1 = { a n n ≥ 1}
Jawab :
Q1 (L1 ) = {S → aSa}
2. Tentukan sebuah gramar bebas konteks untuk bahasa :
L 2 : himpunan bilangan bulat non negatif ganjil
Jawab :
Langkah kunci : digit terakhir bilangan harus ganjil.
Buat dua buah himpunan bilangan terpisah : genap (G) dan ganjil (J)
Q2 (L 2 ) = {S → JGSJS, G → 02468, J → 13579}
3. Tentukan sebuah gramar bebas konteks untuk bahasa :
L3 = himpunan semua identifier yang sah menurut bahasa pemrograman Pascal
dengan batasan : terdiri dari simbol huruf kecil dan angka, panjang identifier
boleh lebih dari 8 karakter
Jawab :
Langkah kunci : karakter pertama identifier harus huruf.
Buat dua buah himpunan bilangan terpisah : huruf (H) dan angka (A)
Q3 (L 3 ) = {S → HHT, T → ATHTHA, H → abc…, A → 012…}
4. Tentukan gramar bebas konteks untuk bahasa L 4 (G 4 ) = {a n b m n,m ≥ 1, n ≠ m}
Jawab :
Langkah kunci : sulit untuk mendefinisikan L 4 (G 4 ) secara langsung. Jalan
keluarnya adalah dengan mengingat bahwa x ≠ y berarti x > y atau x < y.
L 4 = L A ∪ L B , L A ={a n b m n > m ≥ 1}, L B = {a n b m 1 ≤ n < m}.
QA (L A ) = {A → aAaC, C → aCbab}, Q(L B ) = {B → BbDb, D→ aDbab}
Q4 (L 4 ) = {S→ AB, A → aAaC, C → aCbab, B → BbDb, D→ aDbab}
5. Tentukan sebuah gramar bebas konteks untuk bahasa :
L5 = bilangan bulat non negatif genap. Jika bilangan tersebut terdiri dari dua digit
atau lebih maka nol tidak boleh muncul sebagai digit pertama.
Jawab :
Langkah kunci : Digit terakhir bilangan harus genap. Digit pertama tidak boleh
nol. Buat tiga himpunan terpisah : bilangan genap tanpa nol (G), bilangan genap
dengan nol (N), serta bilangan ganjil (J).
Q5 (L 5 ) = {S → NGAJA, A → NNAJA, G→ 2468, N→ 02468,
J → 13579}
Asep Juarna, Catatan Teori Bahasa dan Atutomata, Hal 7
Mesin Pengenal Bahasa
Untuk setiap kelas bahasa Chomsky, terdapat sebuah mesin pengenal bahasa. Masing-masing
mesin tersebut adalah :
Kelas Bahasa Mesin Pengenal Bahasa
Unrestricted Grammar (UG) Mesin Turing (Turing Machine), TM
Context Sensitive Grammar (CSG) Linear Bounded Automaton, LBA
Context Free Gammar (CFG) Automata Pushdown (Pushdown Automata), PDA
Regular Grammar, RG Automata Hingga (Finite Automata), FA
Catatan :
1. Pengenal bahasa adalah salah satu kemampuan mesin turing.
2. LBA adalah variasi dari Mesin Turing Nondeterministik.
3. Yang akan dibahasa dalam kuliah Teori Bahasa dan Automata adalah : TM (sekilas), FA,
dan PDA.
III. MESIN TURING
Ilustrasi TM sebagai sebuah ‘mesin’:
Pita TM. Terbatas di kiri. Setiap sel berisi sebuah karakter dari
kalimat yang akan dikenali. Di kanan kalimat terdapat tak hingga
simbol hampa.
Head : membaca dan menulisi sel pita TM, bisa bergerak ke kiri atau ke akan
Finite State FSC : otak dari TM, diimplementasikan dari algoritma pengenalan
Control (FSC) kalimat.
Ilustrasi TM sebagai sebuah graf berarah :
1. Sebagaimana graf, TM terdiri dari beberapa node dan beberapa edge. Dari satu node
mungkin terdapat satu atau lebih edge yang menuju node lainnya atau dirinya sendiri.
2. Sebuah node menyatakan sebuah stata (state). Dua stata penting adalah stata awal S
(start) dan stata penerima H (halt). Sesaat sebelum proses pengenalan sebuah kalimat,
TM berada pada stata S. Jika kalimat tersebut dikenali maka, setelah selesai membaca
kalimat tersebut, TM akan akan berhenti pada stata H.
3. Sebuah edge mempunyai ‘bobot’ yang dinotasikan sebagai triple : (a, b, d). a adalah
karakter acuan bagi karakter dalam sel pita TM yang sedang dibaca head. Jika yang
dibaca head adalah karakter a maka a akan di-overwrite dengan karakter b dan head akan
berpindah satu sel ke arah d (kanan atau kiri).
4. Kondisi crash akan terjadi jika ditemui keadaan sebagai berikut :
j1
(a1, b1, c1)
TM sedang berada pada stata i. Jika TM sedang
(a2, b2, c2) membaca simbol ax ≠ a1 ≠ a2 ≠ … ≠ an maka
i j2 TM tidak mungkin beranjak dari stata i. Jadi
pada kasus ini penelusuran (tracing) TM ber-
(an, bn, cn) akhir pada stata i.
jn
Asep Juarna, Catatan Teori Bahasa dan Atutomata, Hal 8
Contoh :
Rancanglah sebuah mesin turing pengenal bahasa L = {a n b n | n ≥ 0).
Jawab :
L tersebut terdiri dari 2 kelompok kalimat yaitu ε dan non-ε. Kelompok non-ε adalah : ab,
aabb, aaabbb, dan seterusnya. Untuk dapat menerima kalimat ε TM harus mempunyai edge
dari S ke H dengan bobot (ε ,ε , R). TM menerima kalimat-kalimat : ab, aabb, aaabbb, dan
seterusnya, dengan algoritma sebagai berikut :
1. Mulai dari S, head membaca simbol a.
2. Head membaca simbol a. Tandai simbol a yang sudah dibaca tersebut, head bergerak ke
kanan mencari simbol b pasangannya.
3. Head membaca simbol b. Tandai simbol b yang sudah dibaca tersebut, head bergerak ke
kiri mencari simbol a baru yang belum dibaca/ditandai.
4. Ulangi langkah 2 dan 3.
5. Head sampai ke H hanya jika semua simbol a dan simbol b dalam kalimat a n b n selesai
dibaca.
Algoritma di atas lebih diperinci lagi sebagai berikut :
1. Mulai dari S, head membaca simbol a.
2. Overwrite a tersebut dengan suatu simbol (misalkan A) untuk menandakan bahwa a
tersebut sudah dibaca. Selanjutnya head harus bergerak ke kanan untuk mencari sebuah b
sebagai pasangan a yang sudah dibaca tersebut.
i) Jika yang ditemukan adalah simbol a maka a tersebut harus dilewati (tidak boleh
dioverwrite), dengan kata lain a dioverwrite dengan a juga dan head bergerak ke
kanan.
ii) Jika TM pernah membaca simbol b ada kemungkinan ditemukan simbol B. Simbol B
tersebut harus dilewati (tidak boleh dioverwrite), artinya B diover-write dengan B
juga dan head bergerak ke kanan.
3. Head membaca simbol b, maka b tersebut harus dioverwrite dengan simbol lain (misalnya
B) untuk menandakan bahwa b tersebut (sebagai pasangan dari a) telah dibaca, dan head
bergerak ke kiri untuk mencari simbol A.
i) Jika ditemukan B maka B tersebut harus dilewati (tidak boleh dioverwrite), dengan
kata lain B dioverwrite dengan B juga dan head bergerak ke kiri.
ii) Jika ditemukan a maka a tersebut harus dilewati (tidak boleh dioverwrite), dengan
kata lain a dioverwrite dengan a juga dan head bergerak ke kiri.
4. Head membaca simbol A, maka A tersebut harus dilewati (tidak boleh dioverwrite),
dengan kata lain A dioverwrite dengan A juga dan head bergerak ke kanan.
5. Head membaca simbol a, ulangi langkah 2 dan 3.
6. (Setelah langkah 3) head membaca simbol A, maka A tersebut harus dilewati (tidak boleh
dioverwrite), dengan kata lain A dioverwrite dengan A juga dan head bergerak ke kanan.
7. Head membaca simbol B, maka B tersebut harus dilewati (tidak boleh dioverwrite),
dengan kata lain B dioverwrite dengan A juga dan head bergerak ke kanan.
8. Head membaca simbol ε, maka ε dioverwrite dengan ε dan head bergerak ke kanan
menuju stata H.
Asep Juarna, Catatan Teori Bahasa dan Atutomata, Hal 9
Skema graf Mesin Turing di atas adalah :
(ε, ε, R)
(B, B, R) (B, B, L) (B, B, R)
(a, A, R) (b, B, L) (A, A, R) (ε, ε, R)
S 1 2 4 H
(a, a, R)
(a, a, L)
(A, A, R)
3
(a, a, L)
Contoh :
Lakukan tracing dengan mesin turing di atas untuk kalimat-kalimat : aabb, aab.
Jawab :
i) (S,aabb) ⇒ (1,Aabb) ⇒ (1,Aabb) ⇒ (2,AaBb) ⇒ (3,AaBb) ⇒ (S,AaBb)
⇒ (1,AABb) ⇒ (1,AABb) ⇒ (2,AABB) ⇒ (2,AABB) ⇒ (4,AABB)
⇒ (4,AABB) ⇒ (4,AABBε) ⇒ (H,AABBεε)
ii) (S,aab) ⇒ (1,Aab) ⇒ (1,Aab) ⇒ (2,AaB) ⇒ (3,AaB) ⇒ (S,AaB) ⇒ (1,AAB)
⇒ (1,AAbε) ⇒ crash, karena dari node 1 tidak ada edge dengan bobot
komponen pertamanya hampa (ε)
IV. AUTOMATA HINGGA (AH)
• AH didefinisikan sebagai pasangan 5 tupel : (K, V T , M, S, Z).
K : himpunan hingga stata,
VT : himpunan hingga simbol input (alfabet)
M : fungsi transisi, menggambarkan transisi stata AH akibat pembacaan simbol
input.
Fungsi transisi ini biasanya diberikan dalam bentuk tabel.
S ∈ K : stata awal
Z ⊂ K : himpunan stata penerima
• Ada dua jenis automata hingga : deterministik (AHD, DFA = deterministic finite
automata) dan non deterministik (AHN, NFA = non deterministik finite automata).
- AHD : transisi stata AH akibat pembacaan sebuah simbol bersifat tertentu.
M(AHD) : K × V T → K
- AHN : transisi stata AH akibat pembacaan sebuah simbol bersifat tak tentu.
M(AHN) : K × VT → 2K
Asep Juarna, Catatan Teori Bahasa dan Atutomata, Hal 10
IV. 1. Automata Hingga Deterministik (AHD)
Berikut ini sebuah contoh AHD F(K, V T , M, S, Z), dimana :
K = {q0, q1, q2} M diberikan dalam tabel berikut :
VT = {a, b} a b
S = q0 q0 q0 q1
Z = {q0, q1} q1 q0 q2
q2 q2 q2
Ilustrasi graf untuk AHD F adalah sebagai berikut :
Lambang stata awal adalah node dengan anak panah.
Lambang stata awal adalah node ganda.
a b a
q0 q1 q2 b
a b
Contoh kalimat yang diterima AHD : a, b, aa, ab, ba, aba, bab, abab, baba
Contoh kalimat yang tidak diterima AHD : bb, abb, abba
AHD ini menerima semua kalimat yang tersusun dari simbol a dan b yang tidak mengandung
substring bb.
Contoh :
Telusurilah, apakah kalimat-kalimat berikut diterima AHD :
abababaa, aaaabab, aaabbaba
Jawab :
i) M(q0,abababaa) ⇒ M(q0,bababaa) ⇒ M(q1,ababaa) ⇒ M(q0,babaa)
⇒ M(q1,abaa) ⇒ M(q0,baa) ⇒ M(q1,aa) ⇒ M(q0,a) ⇒ q0
Tracing berakhir di q0 (stata penerima) ⇒ kalimat abababaa diterima
ii) M(q0, aaaabab) a M(q0,aaabab) a M(q0,aabab) a M(q0,abab)
⇒ M(q0,bab) ⇒ M(q1,ab) ⇒ M(q0,b) a q1
Tracing berakhir di q1 (stata penerima) ⇒ kalimat aaaababa diterima
iii) M(q0, aaabbaba) ⇒ M(q0, aabbaba) ⇒ M(q0, abbaba) ⇒ M(q0, bbaba)
⇒ M(q1,bbaba) ⇒ M(q2,baba) ⇒ M(q2,aba) ⇒ M(q2,ba) ⇒ M(q2,a) a q2
Tracing berakhir di q2 (bukan stata penerima) ⇒ kalimat aaabbaba ditolak
Kesimpulan : sebuah kalimat diterima oleh AHD jika tracingnya berakhir di salah satu stata
penerima.
Asep Juarna : Catatan Teori Bahasa dan Automata, hal 11
IV.2. Equivalensi 2 AHD
Dua buah AHD dikatakan equivalen jika keduanya dapat menerima bahasa yang
sama. Misalkan kedua AHD tersebut adalah A dan A’. Misalkan pula bahasa yang
diterima adalah bahasa L yang dibangun oleh alfabet V T = {a1, a2, a3, ..., an}.
Berikut ini algoritma untuk menguji equivalensi dua buah AHD.
1. Berikan nama kepada semua stata masing-masing AHD dengan nama berbeda.
Misalkan nama-nama tersebut adalah : S, A1, A2, ... untuk AHD A, dan : S’, A1’,
A2’, ... untuk AHD A’.
2. Buat tabel (n+1) kolom, yaitu kolom-kolom : (v, v’), (v a 1 , v a 1 ’), ..., (v a n ,
v a n ’), yaitu pasangan terurut (stata AHD A, stata AHD A’).
3. Isikan (S, S’) pada baris pertama kolom (v, v’), dimana S dan S’ masing-masing
adalah stata awal masing-masing AHD.
4. Jika terdapat edge dari S ke A1 dengan label a1 dan jika terdapat edge dari S’ ke
A1’ juga dengan label a1, isikan pasangan terurut (A1, A1’) sebagai pada baris
pertama kolom (v a 1 , v a 1 ’). Lakukan hal yang sama untuk kolom-kolom
berikutnya.
5. Perhatikan nilai-nilai pasangan terurut pada baris pertama. Jika terdapat nilai
pasangan terurut pada kolom (v a 1 , v a 1 ’) s/d (v a n , v a n ’) yang tidak sama
dengan nilai pasangan terurut (v, v’), tempatkan nilai tersebut pada kolom (v, v’)
baris-baris berikutnya. Lakukan hal yang sama seperti yang dilakukan pada
langkah (4). Lanjutkan dengan langkah (5).
6. Jika selama proses di atas dihasilkan sebuah nilai pada kolom (v, v’), dengan
komponen v merupakan stata penerima sedangkan komponen v’ bukan, atau
sebaliknya, maka kedua AHD tersebut tidak ekuivalen. Proses dihentikan.
7. Jika kondisi (6) tidak dipenuhi dan jika tidak ada lagi pasangan terurut baru yang
harus ditempatkan pada kolom (v, v’) maka proses dihentikan dan kedua AHD
tersebut ekuivalen.
Contoh :
Periksalah ekuivalensi kedua AHD berikut :
a
b
1 a 4 5
a
b a b a
a a
2 3 b 7 6 b
a a
AHD A AHD A’
Jawab :
Dengan menggunakan menggunakan algoritma di atas maka dapat dibentuk tabel
berikut :
(v, v’) (v a , v a ’) (v b , v b ’) Keterangan :
(1, 4) (1, 4) (2, 5) (2, 5) adalah pasangan terurut baru
(2,5) (3, 6) (1, 4) (3, 6) adalah pasangan terurut baru
(3, 6) (2, 7) (3, 6) (2, 7) adalah pasangan terurut baru
(2, 7) (3, 6) (1, 4) tidak adal lagi pasangan terurut baru
Asep Juarna : Catatan Teori Bahasa dan Automata, hal 12
IV. 3. Mesin Stata Hingga (MSH)
• MSH atau FSM (Finite State Machine) adalah sebuah varians automata hingga.
MSH sering juga disebut sebagai automata hingga beroutput atau mesin
sekuensial.
• MSH didefinisikan sebagai pasangan 6 tupel F(K, V T , S, Z, f, g) dimana :
K : himpunan hingga stata,
VT : himpunan hingga simbol input (alfabet)
S ∈ K : stata awal
Z : himpunan hingga simbol output
f : K × V T → K disebut fungsi next state
g : K × V T → Z disebut fungsi output
Contoh :
Berikut ini adalah contoh MSH dengan 2 simbol input, 3 stata, dan 3 simbol output :
K = {q0, q1, q2} fungsi f : fungsi g :
S = q0 f(q0,a) = q1 f(q0,b) = q2 f(q0,a) = x f(q0,b) = y
VT = {a, b} f(q1,a) = q2 f(q1,b) = q1 f(q1,a) = x f(q1,b) = z
Z = {x, y, z} f(q2,a) = q0 f(q2,b) = q1 f(q2,a) = z f(q2,b) = y
MSH dapat disajikan dalam bentuk tabel atau graf. Untuk MSH contoh di atas tabel
dan grafnya masing-masing adalah :
a x b z
a b q0 q1
q0 q1, x q2, y b x y a
q1 q2, x q1, z a b
q2 q0, z q1, y q2
y x
Jika MSH di atas mendapat untai masukan “aaba” maka akan dihasilkan :
- untai keluaran : xxyx
- untai stata : q0 q1 q2 q1 q2
IV. 4. MSH penjumlah biner
MSH dapat disajikan sebagai penjumlah biner. Sifat penjumlahan biner bergantung
pada statusnya : carry atau not carry.
Pada status not carry berlaku : 0 + 0 = 0, 1 + 0 = 0 + 1 = 1, 1 + 1 = 0
Pada status carry berlaku : 0 + 0 = 1, 1 + 0 = 0 + 1 = 0, 1 + 1 = 1
Pada status not carry blank (b) menjadi b, sedangkan pada status carry menjadi 1.
Nilai setiap tupel untuk MSH ini adalah :
K = N (not carry), C (carry), dan S (stop) Tabel MSH
S = N 00 01 10 11 b
VT = {00, 01, 10, 11, b} N N, 0 N, 1 N, 1 C, 0 S, b
Z = {0, 1, b} C N, 1 C, 0 C, 0 C, 1 S, 1
Asep Juarna : Catatan Teori Bahasa dan Automata, hal 13
Graf MSH penjumlah biner :
00 0 1 00 01 0
1 10
N 11 0 C
01 0
1 10 1 11
b b
b 1
S
Contoh :
Hitunglah : 1101011 + 0111011
Jawab :
Input = pasangan digit kedua bilangan, mulai dari LSB (least significant bit)
= 11, 11, 00, 11, 01, 11, 11, b
Output = 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1 (jawab : dibaca dari kanan)
Stata = N, C, C, N, C, C, C, C, S
Periksa : 1 1 0 1 0 1 1
0 1 1 1 0 1 1 +
1 1 1 0 0 1 1 0
IV. 5. Ekspresi Regular
• Bahasa regular dapat dinyatakan sebagai ekspresi regular dengan menggunakan 3
operator : concate, alternate, dan closure.
• Dua buah ekspresi regular adalah ekuivalen jika keduanya menyatakan bahasa
yang sama
Contoh :
L1 = {a n ba m n ≥ 1, m ≥ 1} ⇔ er 1 = a + b a +
L 2 = {a n ba m n ≥ 0, m ≥ 0} ⇔ er 2 = a* b a*
Perhatikan bahwa kita tidak bisa membuat ekspresi regular dari bahasa
L3 = {a n ba n n ≥ 1} atau L 4 = {a n ba n n ≥ 0}, karena keduanya tidak dihasilkan
dari grammar regular.
Kesamaan 2 ekspresi regular :
(a b)* a = a (b a)*
Bukti :
(a b)* a = (ε(ab)(abab)…) a = (ε a(aba)(ababa)…) = (a(aba)(ababa)…)
= a (ε(ba)(baba)…) = a (b a)*
Latihan 2. Buktikan kesamaan ekspresi regular berikut :
1. (a*b)* = (ab)*
2. (ab*)* = (ab)*
3. (a* b)* a* = a* (b a*)*
4. (a a*)(εa) = a*
5. a(b aa)* b = a a* b(a a* b)*
Asep Juarna : Catatan Teori Bahasa dan Automata, hal 10
IV. 6. Automata Hingga Nondeterministik (AHN)
Berikut ini sebuah contoh AHN F(K, V T , M, S, Z), dimana :
K = {q 0 , q1, q 2 ,q 3 , q 4 } M diberikan dalam tabel berikut :
VT = {a, b,c} a b c
S = q 0 q0 {q 0 , q1} {q 0 , q 2 } {q 0 , q 3 }
Z = {q 4 } q1 {q1, q 4} {q1} {q1}
q 2 {q2} {q 2 , q 4} {q2 }
q 3 {q3} {q 3} {q3 , q 4 }
q 4 ∅ ∅ ∅
Ilustrasi graf untuk AHN F adalah sebagai berikut :
a, b, c a, b, c
a
q0 q1
c b a
b
q3 q2 q4
a, b, c a, b, c
c
Contoh kalimat yang diterima AHN di atas : aa, bb, cc, aaa, abb, bcc, cbb
Contoh kalimat yang tidak diterima AHN di atas : a, b, c, ab, ba, ac, bc
Fungsi transisi M sebuah AHN dapat diperluas sebagai berikut :
1. M(q, ε) = {q} untuk setiap q ∈ K
2. M(q, t T) = ∪ M(p i , T) dimana t ∈ V T , T adalah V T *, dan M(q, t) = {p i }
3. M({q1, q 2 , …, q n }, x) = ∪ M(q i ,x), untuk x ∈ V T *
Sebuah kalimat di terima AHN jika :
• salah satu tracing-nya berakhir di stata penerima, atau
• himpunan stata setelah membaca string tersebut mengandung stata penerima
Asep Juarna : Catatan Teori Bahasa dan Automata, hal 11
Contoh :
Telusurilah, apakah kalimat-kalimat berikut diterima AHN : ab, abc, aabc, aabb
Jawab :
i) M(q0 ,ab) ⇒ M(q 0 ,b) ∪ M(q1 ,b) ⇒ {q 0 , q 2 } ∪ {q1} = {q 0 , q1, q 2 }
Himpunan stata tidak mengandung stata penerima ⇒ kalimat ab tidak diterima
ii) M(q0 ,abc) ⇒ M(q 0 ,bc) ∪ M(q1 ,bc) ⇒ {M(q 0 ,c) ∪ M(q 2 ,c)} ∪ M(q1, c)
⇒ {{ q 0 , q 3}∪{ q 2 }}∪{ q1} = {q 0 , q1, q 2 ,q 3 }
Himpunan stata tidak mengandung stata penerima ⇒ kalimat abc tidak diterima
iii) M(q0 ,aabc) ⇒ M(q 0 ,abc) ∪ M(q1 ,abc) ⇒ {M(q 0 ,bc) ∪ M(q1 ,bc)} ∪ M(q1 ,bc)
⇒ {{M(q 0 , c) ∪ M(q 2 ,c)} ∪ M(q1, c)} ∪ M(q1, c)
⇒ {{{ q 0 , q 3}∪ { q 2 }} ∪ {q1}} ∪ {q1} = {q 0 , q1, q 2 ,q 3 }
Himpunan stata tidak mengandung stata penerima ⇒ kalimat aabc tidak diterima
iv) M(q0 ,aabb) ⇒ M(q 0 ,abb) ∪ M(q1 ,abb) ⇒ {M(q 0 ,bb) ∪ M(q1 ,bb)} ∪ M(q1 ,bb)
⇒ {{M(q 0 , b) ∪ M(q 2 ,b)} ∪ M(q1, b)} ∪ M(q1, b)
⇒ {{{ q 0 , q 2 }∪ { q 2 , q 4 }} ∪ {q1}} ∪ {q1} = {q 0 , q1, q 2 , q 4 }
Himpunan stata tidak mengandung stata penerima ⇒ kalimat aabb diterima
AHN Dengan Transisi Hampa
Perhatikan AHN berikut.
1 0
ε
q 0 q1
AHN di atas mengandung ruas dengan bobot ε. AHN demikian dinamakan AHN dengan
transisi ε, atau singkatnya AHN-ε. AHN-ε di atas menerima bahasa L = {1 i 0 j i , j ≥ 0}
IV. 7. Ekuivalensi AHN, AHD, dan GR
AHD bisa dibentuk dari AHN. AHN
GR bisa dibentuk dari AHD.
AHN bisa dibentuk dari GR. AHD GR
Pembentukan AHD dari AHN
Diberikan sebuah AHN F = (K, VT , M, S, Z). Akan dibentuk sebuah AHD F’ = (K’,
VT ’, M’, S’, Z’) dari AHN F tersebut. Algoritma pembentukannya adalah sbb. :
1. Tetapkan : S’ = S dan VT ’ = V T
2. Copykan tabel AHN F sebagai tabel AHD F’. Mula-mula K’ = K dan M’ = M
3. Setiap stata q yang merupakan nilai (atau peta) dari fungsi M dan q ∉ K, ditetapkan
sebagai elemen baru dari K’. Tempatkan q tersebut pada kolom Stata M’, lakukan
pemetaan berdasarkan fungsi M.
4. Ulangi langkah (3) sampai tidak diperoleh stata baru.
5. Elemen Z’ adalah semua stata yang mengandung stata elemen Z.
Asep Juarna : Catatan Teori Bahasa dan Automata, hal 12
Contoh :
Berikut ini diberikan sebuah AHN F = (K, VT , M, S, Z) dengan :
K = {A, B, C}, V T = {a, b}, S = A, Z = {C}, dan M didefinisikan sebagai berikut :
Stata K Input
AHN F a b
A [A,B] C
B A B
C B [A,B]
Tentukan AHD hasil transformasinya.
Jawab :
Berdasarkan algoritma di atas, maka :
1. S’ = S = A, V T ’ = VT = {a, b}.
2. Hasil copy tabel AHN F menghasilkan tabel AHD F’ berikut :
Stata K’ Input
AHD F’ a b
A [A,B] C
B A B
C B [A,B]
3. Pada tabel AHD F’ di atas terdapat stata baru yaitu [A,B]. Pemetaan [A,B] adalah :
M([A,B],a) = M(A,a) ∪ M(B,a) = [A,B] ∪ A = [A,B], dan
M([A,B],b) = M(A,b) ∪ M(B,b) = C ∪ B = [B,C], sehingga diperoleh tabel berikut :
Stata K’ Input
dari AHD F’ a b
A [A,B] C
B A B
C B [A,B]
[A,B] [A,B] [B,C]
4. Langkah (3) di atas menghasilkan stata baru yaitu [B,C]. Setelah pemetaan terhadap
[B,C] diperoleh tabel berikut :
Stata K’ Input
dari AHD F’ a b
A [A,B] C
B A B
C B [A,B]
[A,B] [A,B] [B,C]
[B,C] [A,B] [A,B]
5. Setelah langkah (4) di atas tidak terdapat lagi stata baru.
Dengan demikian AHD F’ yang dihasilkan adalah : AHD F’ = (K’, VT ’, M’, S’, Z’),
dimana : K’ = {A, B, C, [A,B], [B,C]}, V T ’ = {a, b}, S’ = A, Z’ = {C, [B,C]}. Fungsi
transisi M’ serta graf dari AHD F’ adalah sebagai berikut :
Asep Juarna : Catatan Teori Bahasa dan Automata, hal 13
B b
Stata K’ Input a
dari AHD F’ a b A a
A [A,B] C a b C
B A B
C B [A,B] b
[A,B] [A,B] [B,C] [A,B] b [B,C]
[B,C] [A,B] [A,B] a, b
a
Pembentukan GR dari AHD
Diketahui sebuah AHD F = (K, V T , M, S, Z). Akan dibentuk GR G = (V T ’,V N , S’, Q).
Algoritma pembentukan GR dari AHD adalah sebagai berikut :
1. Tetapkan V T ’ = VT , S’ = S, VN = S
2. Jika A p , A q ∈ K dan a ∈ V T , maka :
M(A p , a) = A q ekuivalen dengan produksi :
A aA jika A Z
A a jika A Z
p q q
p q
→ ∉
→ ∈
,
,
Contoh
Diketahui sebuah AHD F dengan Z = {S} dan fungsi transisi M sebagai berikut :
Stata K Input Dengan algoritma di atas maka diperoleh Q(GR) sbb. :
AHD F 0 1 M(S,0) = B ⇔ S → 0B M(S,1) = A⇔ S → 1A
S B A M(A,0) = C ⇔ A → 0C M(A,1) = S⇔ A → 1
A C S M(B,0) = S ⇔ B → 0 M(B,1) = C⇔ B→ 1C
B S C M(C,0) = A ⇔ C → 0A M(C,1) = B⇔ C → 1B
C A B
GR yang dihasilkan adalah G(V T ’,V N , S’, Q), dengan V T ’ = {0,1}, V N = {S, A, B, C},
S’ = S, dan Q = {S → 0B, S → 1A, A → 0C, B→ 1C, C → 0A, C → 1B, A → 1, B → 0}
Pembentukan AHN dari GR
Diketahui GR G = (V T ,V N , S, Q). Akan dibentuk AHN F = (K,VT ’, M, S’, Z).
Algoritma pembentukan AHN dari GR :
1. Tetapkan V T ’ = VT , S’ = S, K = V N
2. Produksi A p → a A q ekuivalen dengan M(A p , a) = A q
Produksi Ap → a ekuivalen dengan M(A p , a) = X, dimana X ∉ V N
3. K = K ∪ {X}
4. Z = {X}
Asep Juarna : Catatan Teori Bahasa dan Automata, hal 14
Contoh
Diketahui GR G = (V T ,V N , S, Q) dengan : VT = {a, b}, V N = {S, A, B}, S = S, dan
Q = {S → aS, S → bA, A → aA, A → aB, B → b}
Terapkan algoritma di atas untuk memperoleh AHN F sebagai berikut :
1. V T ’ = V T = {a, b}, S’ = S, K = VN = {S, A, B} Tabel M :
2. S → aS ⇔ M(S,a) = S, S → bA ⇔ M(S,b) = A, Stata K Input
A → aA ⇔ M(A,a) = A, A → aB ⇔ M(A,a) = B, AHN F a b
B → b ⇔ M(B,b) = X S S A
AHN yang diperoleh : F(K,V T ’, M, S’, Z), dengan A [A,B] φ
K = {S, A, B, X}, V T ’ = {a, b}, S’ = S, Z = {X}, B φ X
X φ φ
IV.8. Ekuivalensi Ahn-ε Dengan ER (Ekspresi Regular)
Jenis ER Simbol ER AHN
Simbol hampa
ε
q 0
ER hampa
φ atau {}
q 0 q 1
ER umum
r
r
q 0 q 1
Alternation
r 1 | r 2
ε r 1 ε
q 0 ε ε q 1
r 2
Concatenation
r 1 r 2
ε ε ε
q 0 r 1 r 2 q 1
Kleene Clossure
r *
ε
ε ε
q 0 r q 1
ε
Asep Juarna : Catatan Teori Bahasa dan Automata, hal 15
Contoh :
Tentukan AHN untuk ekspresi regular r = 0(1 | 23)*
Jawab :
0
r1 = 0 ⇔ q 0 q1
1
r 2 = 1 ⇔ q 3 q4
2 3
r 3 = 23 ⇔ q 5 q6
q7
1
q3
q4
ε ε
r 4 = r 2 | r 3 = 1| 23 ⇔ q 2 q8
ε ε
2 3
q5
q6
q7
ε
1
q3
q4
ε ε ε ε
r 5 = r 4 * = (1| 23)* ⇔ q1 q2 q 8 q9
ε 2 3 ε
q5 q6 q7
ε
1
q3
q4
0 ε ε ε ε
r = r 5 = 0(1| 23)* ⇔ q 0 q1 q2 q 8 q9
ε 2 3 ε
q5 q6 q7
V. GRAMMAR CONTEXT-FREE DAN PARSING
Bentuk umum produksi CFG adalah : α → β, α ∈ V N , β ∈ (V N VT )*
Analisis sintaks adalah penelusuran sebuah kalimat (atau sentensial) sampai pada simbol
awal grammar. Analisis sintaks dapat dilakukan melalui derivasi atau parsing.
Penelusuran melalui parsing menghasilkan pohon sintaks.
Contoh 1 :
Diketahui grammar G 1 = {I → HI HIA, H → abc...z, A → 012...9}
dengan I adalah simbol awal. Berikut ini kedua cara analisa sintaks untuk kalimat x23b.
cara 1 (derivasi) cara 2 (parsing)
I ⇒ IH I
⇒ IAH
⇒ IAAH I H
⇒ HAAH
⇒ xAAH I A b
⇒ x2AH
⇒ x23H I A 3
⇒ x23b
H 2
x
Sebuah kalimat dapat saja mempunyai lebih dari satu pohon.
Contoh 2 :
Diketahui grammar G 2 = {S → SOSA , O → *+, A → 012...9}
Kalimat : 2*3+7 mempunyai dua pohon sintaks berikut :
S S
S O S S O S
A * S O S S O S + A
2 A + A A * A 7
3 7 2 3
Sebuah kalimat yang mempunyai lebih dari satu pohon sintaks disebut kalimat ambigu
(ambiguous). Grammar yang menghasilkan paling sedikit sebuah kalimat ambigu disebut
grammar ambigu.
5.1. Metoda Parsing
Ada 2 metoda parsing : top-down dan bottom-up.
Parsing top-down : Diberikan kalimat x sebagai input. Parsing dimulai dari simbol awal
S sampai kalimat x nyata (atau tidak nyata jika kalimat x memang
tidak bisa diturunkan dari S) dari pembacaan semua leaf dari pohon
parsing jika dibaca dari kiri ke kanan.
Parsing bottom-up : Diberikan kalimat x sebagai input. Parsing dimulai dari kalimat x
yang nyata dari pembacaan semua leaf pohon parsing dari kiri ke
kanan sampai tiba di simbol awal S (atau tidak sampai di S jika
kalimat x memang tidak bisa diturunkan dari S)
Parsing Top-down
Ada 2 kelas metoda parsing top-down, yaitu kelas metoda dengan backup dan kelas
metoda tanpa backup. Contoh metoda kelas dengan backup adalah metoda Brute-Force,
sedangkan contoh metoda kelas tanpa backup adalah metoda recursive descent.
Metoda Brute-Force
Kelas metoda dengan backup, termasuk metoda Brute-Force, adalah kelas metoda
parsing yang menggunakan produksi alternatif, jika ada, ketika hasil penggunaan sebuah
produksi tidak sesuai dengan simbol input. Penggunaan produksi sesuai dengan nomor
urut produksi.
Contoh 3 :
Diberikan grammar G = {S → aAdaB, A → bc, B → ccdddc}. Gunakan metoda
Brute-Force untuk melakukan analisis sintaks terhadap kalimat x = accd.
S
Hasil :
Input : Sisa : accd
Penjelasan : Gunakan produksi
S pertama. Masukkan simbol
terkiri kalimat sebagai
input.
S
a A d
Hasil : a
Input : a Sisa : ccd
Penjelasan : Hasil = Input.
Gunakan produksi A pertama.
S
a A d
b
Hasil : ab
Input : ac Sisa : cd
Penjelasan : Hasil ≠ Input.
Backup : Gunakan produksi A
alternatif pertama.
S
a A d
c
Hasil : ac
Input : ac Sisa : cd
Penjelasan : Hasil = Input.
Karakter berikutnya adalah
simbol terminal, Hasil
dibandingkan dengan Input.
S
a A d
c
Hasil : acd
Input : acc Sisa : c
Penjelasan : Hasil ≠ Input.
Tidak ada lagi produksi A
alternatif, backup : gunakan
produksi S alternatif pertama.
S
a B
Hasil : a
Input : a Sisa : ccd
Penjelasan : Hasil = Input.
Gunakan produksi B pertama.
S
a B
c c d
Hasil : ac
Input : ac Sisa : cd
Penjelasan : Hasil = Input.
Karakter berikutnya adalah
simbol terminal, Hasil
dibandingkan dengan Input.
S
a B
c c d
Hasil : acc
Input : acc Sisa : d
Penjelasan : Hasil = Input.
Karakter berikutnya adalah
simbol terminal, Hasil
dibandingkan dengan Input.
S
a B
c c d
Hasil : accd
Input : accd Sisa :
Penjelasan : Hasil = Input.
SELESAI, SUKSES
Metoda Brute-Force tidak dapat menggunakan grammar rekursi kiri, yaitu grammar yang
mengandung produksi rekursi kiri (left recursion) : A → A∝. Produksi rekursi kiri akan
menyebabkan parsing mengalami looping tak hingga.
Contoh 4 :
Diberikan grammar G = {S → aAc, A → Abε}. Gunakan metoda Brute-Force untuk
melakukan analisis sintaks terhadap kalimat x = ac.
S
Hasil :
Input : Sisa : ac
Penjelasan : Masukkan simbol
terkiri kalimat sebagai input.
Gunakan produksi S pertama.
S
a A c
Hasil : a
Input : a Sisa : c
Penjelasan : Hasil = Input.
Gunakan produksi A pertama.
S
a A c
A b
Hasil : a
Input : a Sisa : c
Penjelasan : Hasil = Input.
Gunakan produksi A pertama.
S
a A c
A b
A b
Hasil : a
Input : a Sisa : c
Penjelasan : Hasil = Input.
Gunakan produksi A pertama.
S
a A
A b
A b
A b
Hasil : a
Input : a Sisa : c
Penjelasan : Hasil = Input.
Gunakan produksi A pertama.
dan seterusnya...... (looping)
Agar tidak menghasilkan looping tak hingga, grammar rekursi kiri harus ditransformasi.
Untuk contoh di atas transformasi berarti merubah produksi A → Ab menjadi A → bA.
Metoda Recursive-Descent
• Kelas metoda tanpa backup, termasuk metoda recursive descent, adalah kelas metoda
parsing yang tidak menggunakan produksi alternatif ketika hasil akibat penggunaan
sebuah produksi tidak sesuai dengan simbol input. Jika produksi A mempunyai dua
buah ruas kanan atau lebih maka produksi yang dipilih untuk digunakan adalah
produksi dengan simbol pertama ruas kanannya sama dengan input yang sedang
dibaca. Jika tidak ada produksi yang demikian maka dikatakan bahwa parsing tidak
dapat dilakukan.
• Ketentuan produksi yang digunakan metoda recursive descent adalah : Jika terdapat
dua atau lebih produksi dengan ruas kiri yang sama maka karakter pertama dari
semua ruas kanan produksi tersebut tidak boleh sama. Ketentuan ini tidak melarang
adanya produksi yang bersifat rekursi kiri.
Contoh 5 :
Diketahui grammar G = {S → aBA, A → a, B → bd}. Gunakan metoda recursive
descent untuk melakukan analisis sintaks terhadap kalimat x = ac.
S
Hasil :
Input : Sisa : ab
Penjelasan : Masukkan simbol
terkiri kalimat sebagai input.
Gunakan produksi S dengan
simbol pertama ruas kanan = a
S
a B
Hasil : a
Input : a Sisa : c
Penjelasan : Hasil = Input.
Gunakan produksi B dengan
simbol pertama ruas kanan =
c. Karena produksi demikian
maka parsing gagal dilakukan.
SELESAI,
PARSING GAGAL
Parsing Bottom-Up
Salah satu contoh menarik dari parsing bottom-up adalah parsing pada grammar preseden
sederhana (GPS). Sebelum sampai ke parsing tersebut, akan dikemukakan beberapa
pengertian dasar serta relasi yang ada pada GPS.
Pengertian Dasar
• Jika α dan x keduanya diderivasi dari simbol awal grammar tertentu, maka α disebut
sentensial jika α ∈ (V T V N )*, dan x disebut kalimat jika x ∈ (V T )*
• Misalkan α = Q 1 β Q 2 adalah sentensial dan A ∈ V N :
- β adalah frase dari sentensial α jika : S ⇒ … ⇒ Q 1 A Q 2 dan A⇒ … ⇒ β
- β adalah simple frase dari sentensial α jika : S ⇒ … ⇒ Q 1 A Q 2 dan A⇒ β
- Simple frase terkiri dinamakan handel
- frase, simple frase, dan handel adalah string dengan panjang 0 atau lebih..
Contoh 6 :
(1) I ⇒ I H Hb adalah sentensial dan b adalah simple frase
⇒ H H (dibandingkan dengan Q1 β Q 2 maka Q1 = H, β = b, dan Q2 = ε)
⇒ H b Perhatikan : simple frase (b) adalah yang terakhir diturunkan
(2) I ⇒ I H Hb adalah sentensial dan H adalah simple frase
⇒ I b (dibandingkan dengan Q 1 β Q 2 maka Q1 = ε, β = H, dan Q 2 = b)
⇒ H b Perhatikan : simple frase (H) adalah yang terakhir diturunkan
Sentensial Hb mempunyai dua simple frase (b dan H), sedangkan handelnya adalah H.
Relasi Preseden dan Grammar Preseden Sederhana
• Relasi preseden adalah relasi antara 2 simbol grammar (baik V T maupun V N )
dimana paling tidak salah satu simbol tersebut adalah komponen handel.
• Misalkan S dan R adalah 2 simbol. Ada 3 relasi preseden yang : ←, ↔, dan →
U U U
…………… R S ……R S…… R S……………
handel handel handel
Relasi : R → S Relasi : R ↔ S Relasi : R ← S
Perhatikan : komponen handel selalu ‘menunjuk’ yang simbol lainnya.
Contoh 7 :
Diketahui grammar dengan G = {Z → bMb, M → (L a, L → Ma)}. Dari 3 sentensial :
bab, b(Lb, b(Ma)b, tentukan handel dan relasi yang ada.
bab b(Lb b(Ma)b
Z Z Z
b M b b M b b M b
a ( L ( L
Handel : a Handel : (L
Relasi : b ← a, a → b Relasi : b ← (, (↔ L, M a )
L → b Handel : Ma)
Relasi : (←M, M ↔ a,
a ↔), ) → b
• Secara umum : jika A → aBc adalah sebuah produksi maka :
- aBc adalah handel dari sentensial yang mengandung string “aBc”
- relasi preseden antara a, B, dan c adalah : a ↔ B, B ↔ c
• Dengan memperhatikan ruas kanan produksi yang ada serta berbagai sentensial yang
dapat diderivasi dari Z maka semua relasi preseden tercantum dalam tabel berikut :
Z b M L a ( )
Z
b ↔ ← ←
M ↔ ↔
L → →
a → → ← ↔
( ← ↔ ← ←
) →
Grammar G disebut grammar preseden sederhana jika :
1. paling banyak terdapat satu relasi antara setiap dua simbolnya
2. tidak terdapat dua produksi produksi dengan ruas kanan yang sama
Parsing Grammar Preseden Sederhana
Prosedur parsing :
1. Buat tabel 3 kolom dengan label : sentensial dan relasi, handel, dan ruas kiri produksi.
2. Tuliskan kalimat (atau sentensial) yang diselidiki pada baris pertama kolom pertama.
3. Dengan menggunakan tabel relasi preseden cantumkan relasi preseden antara setiap
dua simbol yang bertetangga.
4. Tentukan handel dari sentensial tersebut. Handel adalah string yang dibatasi “←“
terakhir dan “→ “ pertama jika dilakukan penelusuran dari kiri atau yang saling
mempunyai relasi “↔“. Handel tersebut pastilah merupakan ruas kanan produksi,
karena itu tentukan ruas kiri dari handel tersebut.
5. Ganti handel dengan ruas kiri produksinya. GOTO 3.
6. Kalimat yang diselidiki adalah benar dapat diderivasi dari simbol awal jika kolom
“ruas kiri produksi” menghasilkan simbol awal.
Contoh 8 :
Lakukan parsing atas kalimat x = b(aa)b berdasarkan grammar G di atas.
sentensial dan relasi handel ruas kiri produksi
b ← (← a → a ↔)→ b a M
b ← (← M ↔ a ↔)→ b Ma) L
b ← (↔ L→ b (L M
b ↔ M ↔ b bMb Z
Prosedur parsing sampai di simbol awal (Z). Maka kalimat “b(aa)b” memang dapat
diderivasi dari simbol awal Z dengan menggunakan grammar G.
Asep Juarna, Catatan Teori Bahasa dan Automata, hal 26
5.2. Bentuk Normal Chomsky
• Bentuk normal Chomsky (Chomsky Normal Form, CNF) adalah grammar bebas
konteks (CFG) dengan setiap produksinya berbentuk : A → BC atau A → a.
• Transformasi CFG ke CNF adalah trnasformasi berikut :
A → α , dimana : A → BC, atau
α ∈ (VNVT )* A → a
• 4 langkah konversi CFG – CNF adalah sebagai berikut :
1. Eliminir semua produksi hampa
2. Eliminir semua produksi unitas
3. Terapkan prinsip batasan bentuk ruas kanan produksi
4. Terapkan prinsip batasan panjang ruas kanan produksi
• Penjelasan Tentang 4 Langkah Konversi
1. Eliminasi produksi hampa
Produksi hampa dikaitkan dengan pengertian nullable
Suatu simbol A ∈ VN dikatakan nullable jika :
(a) terkait dengan produksi berbentuk : A → ε, atau
(b) terkait dengan derivasi berbentuk : A ⇒…⇒ ε
Eliminasi yang dilakukan terhadap simbol nullable adalah :
(a) Buang produksi hampa
(b) Tambahkan produksi lain yang merupakan produksi lama tetapi simbol nullablenya
yang di ruas kanan produksi dicoret.
Contoh 9 :
Lakukan eliminasi produksi hampa terhadap himpunan produksi berikut :
Q = { S → aXbaYa, X → Yε, Y → bX}
Solusi :
• Simbol nullable adalah X (karena X → ε) dan Y (karena Y ⇒ X ⇒ ε)
• Dua langkah eliminasi simbol nullable adalah :
- langkah (a) menghilangkan produksi X → ε
- langkah (b) menambahkan produksi S → b (pencoretan simbol nullable X pada
produksi S → Xb) dan produksi S → aa (pencoretan simbol nullable Y pada
produksi S → aYa)
• Himpunan produksi setelah dilakukan eliminasi produksi hampa adalah :
Q = {S → aXbaYabaa, X → Y, Y → bX}
2. Eliminasi produksi unitas
Produksi unitas berbentuk A → B, dimana A,B ∈ VN
• Jika ada produksi berbentuk : A → B , atau derivasi A ⇒ X1 ⇒ X2 ⇒ ... ⇒ B ,
dan jika ada produksi non-unitas dari B berbentuk : B → α1 α2 ...αn , maka
eliminasi yang dilakukan akan menghapus produksi A → B dan menghasilkan
produksi : A → α1 α2 ...αn .
Asep Juarna, Catatan Teori Bahasa dan Automata, hal 27
• Tidak dilakukan eliminasi terhadap derivasi tertutup karena tidak akan menghasilkan
produksi baru. Bentuk derivasi tertutup adalah : A ⇒ X1 ⇒ X2 ⇒ ... ⇒ A
Contoh 10 :
Lakukan eliminasi produksi unitas terhadap himpunan produksi berikut :
Q = {S → Abb, A → Bb, B → Sa}
Solusi :
Untuk memudahkan, pisahkan produksi unitas dan non-unitas :
Produksi unitas : S → A, A → B, B → S
Produksi non unitas : S → bb, A → b, B → a
Proses eliminasi yang dilakukan adalah :
S → A dan A → b menghapus S → A dan menghasilkan S → b
S ⇒ A ⇒ B dan B → a menghasilkan S → a
A → B dan B → a menghapus A → B dan menghasilkan A → a
A ⇒ B ⇒ S dan S → bb menghasilkan A → bb
B → S dan S → bb menghapus B → S dan menghasilkan B → bb
B ⇒ S ⇒ A dan A → b menghasilkan B → b
Perhatikan bahwa derivasi S ⇒ A ⇒ B ⇒ S (derivasi tertutup) dan produksi S → bb
akan menghasilkan produksi S → bb yang jelas bukan merupakan produksi baru.
Karena itu terhadap derivasi ini tidak dilakukan eliminasi.
3. Penerapan batasan bentuk ruas kanan produksi
Penerapan batasan bentuk ruas kanan produksi adalah mengubah semua bentuk
produksi ke dalam 2 bentuk berikut : A → a dan A → B1 B2 ... Bn , n ≥ 2.
Contoh 11:
Terapkan batasan bentuk ruas kanan produksi terhadap himpunan produksi berikut :
Q = {S → Aa, A → bAa}
Solusi :
- produksi S → Aa diubah menjadi : S → AXa , X a → a
- produksi A → bAa diubah menjdi : A → XbA Xa , X a → a, Xb → b
sehingga himpunan produksi menjadi :
Q = {S → AXa , A → XbA Xa , X a → a, Xb → b}
4. Penerapan batasan panjang ruas kanan produksi
Penerapan batasan panjang ruas kanan produksi adalah mengubah semua bentuk
produksi sehingga panjang untai ruas kanannya ≤ 2.
Contoh 12 :
Terapkan batasan panjang ruas kanan produksi terhadap himpunan produksi berikut :
Q = {S → ABCDABC, B → XbB X a }
Solusi :
- produksi S → ABCD diubah menjadi : S → AT1 , T1 → BT2 , T2 → CD
- produksi S → ABC diubah menjadi : S → AT3 , T3 → BC
- produksi B → XbB X a diubah menjadi : B → XbT4 , T4 → B X a
Asep Juarna, Catatan Teori Bahasa dan Automata, hal 28
sehingga himpunan produksi menjadi :
Q = {S → AT1 , T1 → BT2 , T2 → CD, S → AT3 , T3 → BC, B → XbT4 ,
T4 → B X a }
• Contoh 13 : Penyelesaian Konversi CFG ke CNF
Diberikan Q = {S → AACD , A → aAbε , C → aCa , D → aDabDbε }
Transformasikan himpunan produksi tersebut ke dalam bentuk CNF-nya.
1. Eliminasi Produksi Hampa
Dari bentuk Q di atas, maka simbol nullable adalah A dan D. Dua langkah
eliminasi yang dilakukan adalah :
- penghilangan produksi hampa A → ε dan D → ε
- pembentukan produksi hampa dari produksi yang mengandung simbol nullable :
• dari S → AACD dibentuk : S → ACDAACACCDC
• dari A → aAb dibentuk : A → ab
• dari D → aDabDb dibentuk : D → aabb
Dengan demikian Q berubah menjadi :
Q = {S → AACDACDAACACCDC ,
A → aAbab , C → aca , D → aDabDbaabb }
2. Eliminasi Produksi Unitas
Q hasil langkah pertama di atas mengandung satu produksi unitas : S → C. Proses
eliminasi yang dilakukan adalah :
S → C dan C → aca menghapus S → C dan menghasilkan S → aca
Dengan demikian Q berubah menjadi :
Q = {S → AACDACDAACACCDaca ,
A → aAbab , C → aca , D → aDabDbaabb }
3. Penerapan Batasan Bentuk Ruas Kanan
Setelah langkah 2, ternyata Q masih mengandung produksi-prosuksi yang tidak
ber-bentuk A → a dan A → B1 B2 ... Bn (n ≥ 2). Produksi-produksi tersebut
adalah :
S → aC, A → aAbab, C → aC, D → aDabDbaabb. Bentuk-bentuk
produksi ini diubah sebagai berikut :
S → aC menjadi S → X a C dan Xa → a
A → aAbab menjadi A → X a A Xb X a Xb dan X a → a, Xb → b
C → aC menjadi C → X a C dan Xa → a
D → aDabDbaabb menjadi D → X a D X a XbD Xb X a Xa XbXb
dan Xa → a, Xb → b
Bentuk Grammar sampai langkah 3 ini adalah :
Q = { S → AACDACDAACACCD X a Ca , A → X a A Xb X a Xb ,
C → X a Ca , D → X a D X a XbD Xb X a X a Xb Xb ,
Asep Juarna, Catatan Teori Bahasa dan Automata, hal 29
X a → a , Xb → b}
4. Penerapan Batasan Panjang Ruas Kanan
Bentuk Q terakhir masih mengandung produksi-produksi dengan panjang untai
ruas kanan ≥ 2. Produksi-produksi tersebut adalah : S → AACDACDAAC ,
A → Xa AXb , D → Xa DXa XbDXb . Bentuk-bentuk produksi ini diubah
sebagai berikut :
S → AACD menjadi : S → A T1 , T1 → A T2 , T2 → CD
S → ACD menjadi : S → A T2 , T 2 → CD
S → AAC menjadi : S → A T 3 , T 3 → AC
A → X a AXb menjadi : A → X a T 4 , T 4 → AXb
D → X a DXa menjadi : D → X a T 5 , T 5 → DXa
D → XbDXb menjadi : D → XbT 6 , T 6 → DXb
Bentuk grammar sampai langkah 4 ini adalah bentuk CNF, yaitu :
Q = {S → A T1 A T2 A T 3 ACCDXa Ca,
T1
→ A T2 , T2 → CD , T 3 → AC ,
A → X a T 4 X a Xb , T 4 → A Xb ,
C → X a Ca,
D → X a T 5 XbT 6 X a X a Xb Xb , T 5 → DXa , T 6 → DXb ,
Xa
→ a, Xb → b }
Asep Juarna, Catatan Teori Bahasa dan Automata, hal 30
5.3. Automata Pushdown (APD)
• Definisi : PDA adalah pasangan 7 tuple M = (Q, Σ, Γ, q 0 , Z 0 , δ, A), dimana :
Q : himpunan hingga stata, Σ : alfabet input, Γ : alfabet stack, q 0 ∈ Q : stata awal,
Z0 ∈ Γ : simbol awal stack, A ⊆ Q : himpunan stata penerima,
fungsi transisi δ : Q × (Σ ∪ {ε}) × Γ → 2 Q × Γ* (himpunan bagian dari Q × Γ*)
• Untuk stata q ∈ Q, simbol input a ∈ Σ, dan simbol stack X∈ Γ, δ(q, a, X) = (p, α)
berarti : PDA bertransisi ke stata p dan mengganti X pada stack dengan string α.
• Konfigurasi PDA pada suatu saat dinyatakan sebagai triple (q, x, α), dimana :
q ∈ Q : stata pada saat tersebut, x ∈ Σ* : bagian string input yang belum dibaca,
dan α ∈ Γ* : string yang menyatakan isi stack dengan karakter terkiri menyatakan
top of stack.
• Misalkan (p, ay, Xβ) adalah sebuah konfigurasi, dimana : a ∈ Σ, y ∈ Σ*, X ∈ Γ,
dan β ∈ Γ*. Misalkan pula δ(p, a, X) = (q, γ) untuk q ∈ Q dan γ ∈ Γ*. Dapat kita
tuliskan bahwa : (p, ay, Xβ) ⇒ (q, y, γβ).
Contoh 14 (PDA Deterministik):
PDA M = (Q, Σ, Γ, q 0 , Z 0 , δ, A) pengenal palindrome L = {xcx T x ∈ (ab)*},
dimana x T adalah cermin(x), mempunyai tuple : Q = {q 0 , q1 , q 2 }, A = { q 2 },
Σ = {a, b, c}, Γ = {a, b, Z 0 }, dan fungsi transisi δ terdefinisi melalui tabel berikut :
No. Stata Input TopStack Hasil No. Stata Input TopStack Hasil
1 q 0 a Z 0 (q 0 , aZ 0 ) 7 q 0 c Z 0 (q 1 , Z 0 )
2 q 0 b Z 0 (q 0 , bZ 0 ) 8 q 0 c a (q 1 , a)
3 q 0 a a (q 0 , aa) 9 q 0 c b (q 1 , b)
4 q 0 b a (q 0 , ba) 10 q 1 a a (q 1 , ε)
5 q 0 a b (q 0 , ab) 11 q 1 b b (q 1 , ε)
6 q 0 b b (q 0 , bb) 12 q 1 ε Z0 (q 2 , ε)
Sebagai contoh, perhatikan bahwa fungsi transisi No. 1 dapat dinyatakan sebagai :
δ(q 0 , a, Z 0 ) = (q 0 , aZ 0 ). Pada tabel transisi tersebut terlihat bahwa pada stata q 0
PDA akan melakukan PUSH jika mendapat input a atau b dan melakukan transisi
stata ke stata q 1 jika mendapat input c. Pada stata q1 PDA akan melakukan POP.
Berikut ini pengenalan dua string oleh PDA di atas :
1. abcba : (q 0 , abcba, Z 0 ) ⇒ (q 0 , bcba, aZ 0) (1)
⇒ (q 0 , cba, baZ 0) (4)
⇒ (q 1 , ba, baZ 0) (9)
⇒ (q 1 , a, aZ 0 ) (11)
⇒ (q 1 , ε, Z 0) (10)
⇒ (q 2 , ε, Z 0 ) (12) (diterima)
2. acb : (q 0 , acb, Z 0 ) ⇒ (q 0 , cb, aZ 0) (1)
⇒ (q 1 , b, aZ 0) (8), (crash → ditolak)
3. ab : (q 0 , ab, Z 0 ) ⇒ (q 0 , b, aZ 0) (1)
⇒ (q 0 , ε, baZ 0) (4) (crash → ditolak)
Asep Juarna, Catatan Teori Bahasa dan Automata, hal 31
Penerimaan dan penolakan tiga string di atas dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. string abcba diterima karena tracing sampai di stata penerima (q 2 ) dan string
“abcba” selesai dibaca (string yang belum dibaca = ε)
2. string acb ditolak karena konfigurasi akhir (q1 , b, a Z 0 ) sedangkan fungsi transisi
δ(q 1 , b, a) tidak terdefinsi
3. string ab ditolak karena konfigurasi akhir (q 0 , ε, baZ 0 ) sedangkan fungsi transisi
δ(q 0 , ε, b) tidak terdefinsi
Ilustrasi graf fungsi transisi PDA di atas ditunjukkan melalui gambar berikut :
b, Z 0 /bZ 0 a, a/ε
a, Z 0 /aZ 0 a, a/aa
c, a/a
c, b/b
q0
c, Z0 / Z 0 q1 ε, Z 0 / Z 0 q2
a, b/ab b, b/bb
b, a/ba b, b/ε
• Notasi (p, ay, Xβ) ⇒ (q, y, γβ) dapat diperluas menjadi : (p, x, α) ⇒* (q, y, β),
yang berarti konfigurasi (q, y, β) dicapai melalui sejumlah (0 atau lebih) transisi.
• Ada dua cara penerimaan sebuah kalimat oleh PDA, yang masing-masing terlihat
dari konfigurasi akhir, sebagaimana penjelasan berikut :
Jika M = (Q, Σ, Γ, q 0 , Z 0 , δ, A) adalah PDA dan x ∈Σ*, maka x diterima dengan
stata akhir (accepted by final state) oleh PDA M jika : (q 0 , x, Z 0 ) ⇒* (q, ε, α)
untuk α ∈ Γ * dan q ∈ A. x diterima dengan stack hampa (accepted by empty
stack) oleh PDA M jika : (q 0 , x, Z 0 ) ⇒* (q, ε, ε) untuk q ∈ Q.
Contoh 15 (PDA Non-Deterministik):
PDA M = (Q, Σ, Γ, q 0 , Z 0 , δ, A) pengenal palindrome L = {xx T x ∈ (ab)*}
mempunyai komponen tuple berikut : Q = {q 0 , q 1 , q 2 }, A = { q 2 }, Σ = {a, b},
Γ = {a, b, Z 0 }, dan fungsi transisi δ terdefinisi melalui tabel berikut :
No. St. In. TS Hasil No. St. In. TS Hasil
1 q 0 a Z 0 (q 0 , aZ 0 ),(q1 , Z 0 ) 7 q 0 ε Z 0 (q 1 , Z 0 )
2 q 0 b Z 0 (q 0 , bZ 0 ),(q 1 , Z 0 ) 8 q 0 ε a (q 1 , a)
3 q 0 a a (q 0 , aa),(q1 , a) 9 q 0 ε b (q 1 , b)
4 q 0 b a (q 0 , ba),(q1 , a) 10 q 1 a a (q 1 , ε)
5 q 0 a b (q 0 , ab),(q1 , b) 11 q 1 b b (q 1 , ε)
6 q 0 b b (q 0 , bb),(q 1 , b) 12 q 1 ε Z 0 (q 2 , ε)
Asep Juarna, Catatan Teori Bahasa dan Automata, hal 32
Pada tabel transisi tersebut terlihat bahwa pada stata q 0 PDA akan melakukan PUSH
jika mendapat input a atau b dan melakukan transisi stata ke stata q1 jika mendapat
input ε. Pada stata q1 PDA akan melakukan POP. Contoh 14 dan 15 menunjukkan
bahwa PDA dapat dinyatakan sebagai mesin PUSH-POP.
Berikut ini pengenalan string “baab” oleh PDA di atas :
1. (q 0 , baab, Z 0 ) ⇒ (q 0 , aab, bZ 0 ) (2 kiri)
⇒ (q 0 , ab, abZ 0) (5 kiri)
⇒ (q 1 , ab, abZ 0) (3 kanan)
⇒ (q 1 , b, bZ 0 ) (11)
⇒ (q 1 , ε, Z 0) (10)
⇒ (q 2 , ε, Z 0 ) (12) (diterima)
2. (q 0 , baab, Z 0 ) ⇒ (q 1 , baab, Z 0) (2 kanan) (crash → ditolak)
3. (q 0 , baab, Z 0 ) ⇒ (q 0 , aab, bZ 0) (2 kiri)
⇒ (q 0 , ab, abZ 0) (5 kiri)
⇒ (q 0 , b, aabZ 0) (3 kiri)
⇒ (q 1 , b, aabZ 0) (4 kanan) (crash → ditolak)
4. (q 0 , baab, Z 0 ) ⇒ (q 0 , aab, bZ 0) (2 kiri)
⇒ (q 0 , ab, abZ 0) (5 kiri)
⇒ (q 0 , b, aabZ 0) (3 kiri)
⇒ (q 0 , ε, baabZ 0) (4 kiri)
⇒ (q 1 , ε, baabZ 0) (9) (crash → ditolak)
VI. PENGANTAR KOMPILASI
6.1. Translator
Translator (penerjemah) adalah sebuah program yang menerjemahkan sebuah program
sumber (source program) menjadi program sasaran (target program).
input : program sumber translator output : program sasaran
Jenis-jenis translator berdasarkan bahasa pemrograman yang bersesuaian dengan input
dan outputnya adalah :
Jenis Translator Bahasa Pemrograman
Input Output
Assembler Bahasa Rakitan Bahasa mesin
Compiler (Kompilator) Bahasa tingkat tinggi Bahasa tingkat rendah
6.2. Kompilator dan komponennya
Black box sebuah kompilator dapat digambarkan melalui diagram berikut :
program sumber kompilator program sasaran
pesan-pesan kesalahan
(error messages)
sedangkan diagram rincinya adalah sebagai berikut :
Program Program
Sumber Sasaran
ANALISA SINTESA
Penganalisa Penganalisa Penganalisa Pembentuk Pengoptimal
Leksikal Sintaks Semantik Kode Kode
(Scanner) (Parser)
Tabel
Proses kompilasi dikelompokkan ke dalam dua kelompok besar :
1. analisa : program sumber dipecah-pecah dan dibentuk menjadi bentuk antara (intermediate
representation)
2. sintesa : membangun program sasaran yang diinginkan dari bentuk antara
Program sumber merupakan rangkaian karakter. Berikut ini hal-hal yang dilakukan oleh
setiap fase pada proses kompilasi terhadap program sumber tersebut :
1. Penganalisa leksikal :
membaca program sumber, karakter demi karakter. Sederetan (satu atau lebih)
karakter dikelompokkan menjadi satu kesatuan mengacu kepada pola kesatuan
kelompok karakter (token) yang ditentukan dalam bahasa sumber. Kelompok karakter
yang membentuk sebuah token dinamakan lexeme untuk token tersebut. Setiap token
yang dihasilkan disimpan di dalam tabel simbol. Sederetan karakter yang tidak
mengikuti pola token akan dilaporkan sebagai token tak dikenal (unidentified token).
Contoh : Misalnya pola token untuk identifier I adalah : I = huruf(hurufangka)*.
Lexeme ab2c dikenali sebagai token sementara lexeme 2abc atau abC tidak
dikenal.
2. Penganalisa sintaks :
memeriksa kesesuaian pola deretan token dengan aturan sintaks yang ditentukan
dalam bahasa sumber. Deretan token yang tidak sesuai aturan sintaks akan dilaporkan
sebagai kesalahan sintaks (sintax error). Secara logika deretan token yang bersesuaian
dengan sintaks tertentu akan dinyatakan sebagai pohon parsing (parse tree).
Contoh : Misalnya sintaks untuk ekspresi if-then E adalah : E → if L then, L → IOA,
I = huruf(hurufangka)*, O → <=><=>=, A → 01...9. Ekspresi
if a2 < 9 then adalah ekspresi sesuai sintaks; sementara ekspresi if a2 < 9 do
atau if then a2B < 9 tidak sesuai. Perhatikan bahwa contoh ekspresi terakhir
juga mengandung token yang tidak dikenal.
3. Penganalisa semantik :
memeriksa token dan ekspresi dengan acuan batasan-batasan yang ditetapkan.
Batasan-batasan tersebut misalnya :
a. panjang maksimum token identifier adalah 8 karakter,
b. panjang maksimum ekspresi tunggal adalah 80 karakter,
c. nilai bilangan bulat adalah -32768 s/d 32767,
d. operasi aritmatika harus melibatkan operan-operan yang bertipe sama.
4. Pembangkit kode (atau pembangkit kode antara):
membangkitkan kode antara (intermediate code) berdasarkan pohon parsing. Pohon
parse selanjutnya diterjemahkan oleh suatu penerjemah, misalnya oleh penerjemah
berdasarkan sintak (syntax-directed translator). Hasil penerjemahan ini biasanya
merupakan perintah tiga alamat (three-address code) yang merupakan representasi
program untuk suatu mesin abstrak. Perintah tiga alamat bisa berbentuk quadruples
(op, arg1, arg2, result), tripels (op, arg1, arg2). Ekspresi dengan satu argumen
dinyatakan dengan menetapkan arg2 dengan - (strip, dash).
5. Pengoptimal kode :
melakukan optimasi (penghematan space dan waktu komputasi), jika mungkin, terhadap
kode antara.
