Mendapatkan representasi argumen semantik dari sebuah kalimat adalah hal yang penting dalam text mining, seperti information extraction dan question answering. Dalam semantic role labelling pemilihan fitur menjadi hal yang berpengaruh pada kinerjanya, dengan kata lain juga berpengaruh pada recall dan
precision yang dihasilkan. Permasalahan saat ini adalah bagaimana cara mengkombinasikan fitur dan kombinasi seperti apa yang digunakan agar pelabelan peran semantik mendapatkan kinerja yang diharapkan. Tugas akhir ini mencoba untuk menganalisis dan mengkombinasikan beberapa fitur yang sudah ada dan terbukti telah menunjukkan hasil performa yang optimal pada penelitian sebelumnya. Fitur yang digunakan pada tugas akhir ini adalah BaselineFeature ditambah Noun Head ofPP, First Word in Constituent, Syntactic Frame, Argument Order, dan Constituent Order yang nantinya akan digunakan dalam klasifikasi argumen semantik. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa tidak semua kombinasi fitur secara acak dapat meningkatkan performa klasifikasi argumen semantik, ada beberapa fitur yang justru akan menurunkan performa klasifikasi bila tidak dikombinasikan dengan fitur yang tepat. Berdasarkan rata-rata seluruh skenario, kombinasi terbaik adalah kombinasi dengan penggunaan kelima fitur tambahan yang digunakan dalam penelitian ini dengan akurasi sebesar 75,34% dan f-score sebesar 74,6%. Penambahan data training juga dapat meningkatkan performa klasifikasi.
Katakunci : Kombinasi Fitur, Pelabelan peran semantik, Klasifikasi