## Segmentasi Dokumen Teks Dengan Metode Texttiling
Chintalya Magdalena a) , Bangun Hyolister Tambun b)
a) b Universitas Kristen Indonesia, www.uki.ac.id , Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 17 Oktober 2021
Revisi Akhir: 08 Januari 2022
Diterbitkan Online : 01 Maret 2022
In  this  paper,  we  will  report  our  work  on  text  segmentation  on  Indonesian speech documents. As a result of using Automatic Speech Recognition (ASR), the  speech documents are  transcribed  into  the  text  without  any  boundary  for each document. The documents are certainly needed to be segmented regarding to its topics. We apply TextTiling method with various term weighted techniques such  as  TF-IDF,  TF-IDF-Mutual  Information,  TF-IDF  Mutual  Information- Word  Similarity,  and  TF-IDF-Word  Frequency  for  measuring  the  similarity between  segments.  The  result  show  TF-IDF-Mutual  Information  performed better in most of the collections.
K ATA K UNCI
Segmentasi, Dokumen Teks, Metode, TextTiling

## K
ORESPONDENSI
E-mail: magdalenachintalya@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Sejalan dengan perkembangan komponen-komponen elektronik. arsitektur komputer (prosesor) dan multimedia, maka berkembang  pula  topik-topik  penelitian  yang  berhubungan dengan  pengelolaan  data  multimedia.  Saat  ini,  informasi  yang tersedia, tidak hanya disimpan dalam bentuk dokumen teks, tetapi juga dapat dijumpai dalam bentuk sinyal wicara. Informasi  pada  dokumen  sinyal  wicara  dapat  diubah  menjadi informasi  berbentuk  dokumen  teks,  dengan  menggunakan perangkat  lunak Automatic  Speech  Recognition (ASR).  Hasil keluaran  dari  ASR  berupa  dokumen  teks  yang  tidak  memiliki batasan  akhir  dan  tidak  tersegmentasi  secara  jelas,  tentu menyulitkan dalam pengolahan data teks tersebut. Permasalahan ini  merupakan  salah  satu  alasan  diperlukannya  penelitian  yang berhubungan dengan segmentasi dokumen teks.
Pada  penelitian  tentang  segmentasi  ini,  hasil  transkripsi  berita suara  diperoleh  dengan  mempergunakan  ASR Sphinx ,  karena perangkat  lunak  ini  telah  digunakan  untuk  mentranskripsikan data  suara  berbahasa  Indonesia  menjadi  dokumen  teks.  Metode segmentasi  yang  digunakan  adalah  jenis  metode  segmentasi dengan lexical cohesion yaitu metode TextTiling . Pada penelitian ini,  metode  pembobotan  pada  metode TextTiling akan dimodifikasi untuk meningkatkan hasil ketepatan segmentasi.
Masalah  yang  melandasi  penelitian  ini  adalah  hasil  transkripsi yang dilakukan oleh Automatic Speech Recognition (ASR), pada
umumnya  tidak  memiliki  batas-batas  akhir  topik  yang  jelas, sehingga  dibutuhkan  teknik  khusus  untuk  dapat  melakukan segmentasi  terhadap  dokumen  teks  hasil  transkripsi  tersebut. Dalam rangka mengatasi masalah tersebut, maka pada penelitian ini  akan  dilakukan  pengujian  beberapa  cara  pembobotan  pada metode  segmentasi TextTiling untuk  mendapatkan  metode segmentasi  dokumen  teks  hasil  transkripsi  berbahasa  Indonesia yang terefektif.
Tujuan  utama  dalam  penelitian  ini  adalah  mendapatkan  cara pembobotan yang efektif dalam melakukan segmentasi dokumen teks dengan metode TextTiling , khususnya untuk dokumen teks hasil transkripsi berita suara berbahasa Indonesia.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Topic Detection and Tracking (TDT)
Topic  Detection  and  Tracking adalah  suatu  penelitian  yang difokuskan  pada  pengolahan  hasil  transkripsi  berita  suara. Penelitian  ini  timbul  sebagai  akibat  adanya  perkembangan teknologi  pengenalan  wicara  yang  pesat,  sehingga  dapat diperoleh  transkripsi  dari  berita  suara  dengan  tingkat  akurasi pengenalan yang tinggi. Motivasi awal dan tujuan dari penelitian mengenai Topic  Detection  and  Tracking berita  suara  adalah mendapatkan  cara  untuk  memonitor  berita  suara  dan memberitahukan kepada para analis tentang suatu kejadian baru dan menarik yang terjadi di dunia.
2.2 Task pada Topic Detection and Tracking (TDT)
Pada  TDT  istilah  topik, event (kejadian)  dan activity (aktifitas) umum digunakan. Pengertian dari ketiga istilah itu sesuai dengan TDT Evaluation pada tahun 1998 adalah sebagai berikut. Event (kejadian)  adalah  sesuatu  kejadian yang  terjadi pada  waktu  dan tempat  tertentu. Activity (aktivitas)  adalah  serangkaian  kegiatan yang  memiliki  tujuan  dan  fokus  yang  sama.  Sedangkan  topik adalah keseluruhan event atau activity yang saling berhubungan dan sedang berkembang.
Ada beberapa kegiatan ( task ) yang dimasukkan dalam topik TDT, kegiatan ini adalah :
1. Story  Segmentation :  Kegiatan  yang  melakukan  proses segmentasi transkripsi berita suara menjadi berita-berita yang berbeda.
2. Detection : Kegiatan yang difokuskan
untuk mengidentifikasikan keserupaan dan ketidakserupaan sebuah berita  baru  terhadap  topik-topik  berita  yang  sudah  ada. Kegiatan Detection ini dapat dibagi menjadi 3 bagian yaitu : a. First  Story  Detection atau New  Event  Detection :  pada task ini, akan dilakukan deteksi awal suatu kejadian dari hasil transkripsi berita suara.
b. Cluster  Detection :  pada  kegiatan  ini  akan  dilakukan pengelompokkan  hasil  transkripsi  berita  berdasarkan topik-topik berita yang ada.
c. Story  Link  Detection :  proses  pendeteksian  keterkaitan antara  beberapa  hasil  transkripsi  berita  suara  yang dipilih secara acak.
3. Tracking : kegiatan yang melakukan proses pelacakan berita dari hasil transkripsi berita suara.
Hubungan antara kegiatan pada proses detection ini dapat dilihat pada  arsitektur  sistem  deteksi  dan  pelacakan  berita  suara  pada gambar 1.
Gambar 1. Arsitektur Sistem Topik Detection and Tracking
Algoritma TextTiling untuk  menemukan  struktur  subtopik memiliki tiga bagian utama, yaitu [Hearst,1997] :
1. Tokenization
2. Lexical Score Determination
3. Boundary Identification
Pada  bagian Tokenization ,  kata-kata  pada  dokumen  teks  akan diteliti.  Bila  kata-kata  tersebut  termasuk  jenis  kata  yang  sering muncul  dan  tidak  memiliki  makna  penting  ( stopword s)  maka, kata-kata  tersebut  tidak  akan  diikutsertakan  pada  proses  tahap berikutnya.  Kata-kata  yang  tidak  termasuk stopword s  akan dikelompokkan  dan  dianggap  sebagai  sebuah  kalimat  semu ( pseudosentence ).  Pada  tahap  penentuan  nilai  leksikal  ( Lexical Score  Determination )  yang  menunjukkan  kedekatan  antar segmen,  maka  terdapat    dua  metode  yang  dapat  digunakan. Metode-metode  tersebut  antara  lain  :  metode block  comparison dan  metode vocabulary  introduction .  Pada  metode block comparison, blok yang terletak bersebelahan akan dibandingkan untuk  melihat  seberapa  banyak  kata  yang  sama  di  kedua  blok tersebut,  sedangkan  pada  metode vocabulary  introduction , perbandingan  antara  blok  yang  berdekatan  didasarkan  pada jumlah kata-kata baru yang timbul di kedua blok.
Pada  metode block  comparison, nilai  leksikal  berupa similarity antara dua segmen (b 1 dan b 2 ) dirumuskan sebagai berikut :
   = 2 , 2 1 , 2 2 , 1 , ) ( b t t b t t b t b t t w w w w i score (1)
Dimana :
w t,b =
frekuensi kata t pada segmen b
Nilai  leksikal  pada  metode vocabulary  introduction ,  berupa jumlah  kemunculan  kata-kata  baru  pada  segmen,  didapatkan dengan  menghitung  jumlah  kemunculan  kata  pada  segmen  ( b 1 ) dan ( b 2 ) dibagi dengan dua kali jumlah seluruh kata pada kedua segmen tersebut, sehingga memenuhi persamaan 2 berikut :
2 * ) ( 2 1 w katabaru katabaru i score b b   + = (2)
dimana : b 1 , b 2 = segmen-segmen yang berdekatan w = jumlah seluruh kata pada segmen b 1 , b 2
Gambar 2. Penentuan Nilai Leksikal Score
Gambar  2.  diatas,  menunjukkan  proses  penghitungan  nilai leksikal antar blok pada metode TextTiling . Pada gambar tersebut, variabel A sampai dengan variabel I adalah variabel unit leksikal yang  berisi  kata-kata  yang  terdapat  pada  dokumen  teks.  Pada gambar  tersebut  juga  dapat  dilihat  bahwa  ukuran  blok  yang
digunakan adalah k = 2, sehingga masing-masing blok ( window ) akan  berisi  2 pseudosentence atau  2 token  sequences . Penghitungan nilai leksikal ( Lexical Score ) pada metode ini, akan dilakukan  antara  2  blok  yang  berdekatan.  Besar  nilai score ini dihitung  menggunakan  persamaan  1  untuk  metode block comparison dan  persamaan  2  untuk  metode Vocabulary Introduction .

## 2.3 Perolehan Informasi dan Metode Segmentasi Teks Berbahasa Indonesia
Sebuah sistem Perolehan Informasi pada dasarnya adalah sebuah sistem  yang  dapat  membantu  penggunanya  untuk  mendapatkan informasi  yang  diinginkan.  Pada  konteks  diatas,  maka  sebuah sistem  perolehan  informasi (Information  Retrieval  System) dikatakan baik, bilamana informasi yang diperoleh dari sistem ini relevan dengan query penggunanya. Pada konteks itu pula, maka
sebuah  sistem  perolehan  informasi  berbeda  dengan  bahasa perolehan data seperti regular expression . Perkembangan teknologi komputer khususnya dibidang Multimedia,  pada  akhirnya  juga  mendorong  Sistem  Perolehan Informasi  untuk  berinteraksi  dan  memberikan  informasi  yang berhubungan  dengan  data  multimedia  seperti  data  suara,  data image dan data biner lainnya. Pada kerangka itu, maka penelitian tentang  segmentasi  topik  hasil  transkripsi  berita  suara  juga merupakan  bagian  dari  sebuah  sistem  perolehan  informasi  dan merupakan  salah  satu  perwujudan  interaksi  antara  perolehan informasi  dengan  data  multimedia.  Pengukuran  similarity  antar dokumen  merupakan  bagian  penting  didalam  sistem  perolehan informasi  karena  menunjukkan  hubungan  antar  dokumen  teks  . jenis-jenis  pengukuran  similarity  antar  dokumen  dengan  query, khususnya pada model Vector Space Model IR dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 2.  Jenis – jenis Similarity pada Vector Space Modell IR
Jenis Similarity
Pengukuran Similarity
Cosine Similarity
   = = = = t j qj t j ij ij qj t j i w d d w D Q Sim 1 2 1 2 1 ) ( ) ( ) , ( Dice Coefficient Similarity    = = = = t j qj t j ij ij qj t j i w d d w D Q Sim 1 2 1 2 1 ) ( ) ( 2 ) , ( Jaccard Similarity     = = = = − + = t j ij t j qj t j ij ij qj t j i d w d d w D Q Sim 1 2 1 2 1 2 1 ) ( ) ( ) ( ) , (
Dimana : w qj = bobot kata j pada query d ij = bobot kata j pada dokumen  i Q = vektor bobot kata pada query D i = vektor bobot kata pada dokumen i

## 3. METODOLOGI
Proses  metodologi  yang  dilakukan,  dibagi  menjadi  beberapa tahapan  proses  yaitu  tahapan  proses  transkripsi,  dan  tahapan segmentasi dokumen teks hasil transkripsi.
Tahapan  proses  segmentasi  akan  menggunakan  hasil  dokumen teks  yang  dihasilkan  oleh  proses  transkripsi  dan  membaginya menjadi dokumen-dokumen teks yang memiliki topik berbeda. Pada  tahapan  segmentasi  ini,  metode  yang  digunakan  metode TextTiling berbasis perbandingan blok dan berbasis Vocabulary Introduction .
Pada  tahapan  segmentasi  dengan  metode TextTiling berbasis perbandingan  blok  akan  dilakukan  eksperimen  dengan  model pembobotan TF-IDF-Mutual  Information,  TF-IDF  (World
Frequency),  TF-IDF-Mutual  Information  Word  Similarity,  TF- IDF  dan  Latent  Semantic  Analysis (LSA).  Pada  bagian  akhir eksperimen,  seluruh  hasil  proses  segmentasi  dari  metode TextTiling berbasis perbandingan blok dan berbasis Vocabulary Introduction akan dievaluasi dengan menghitung nilai precision- recall masing masing metode segmentasi.
Proses  Segmentasi TextTiling dengan  teknik  pembobotan TF-IDF-Mutual  Information-Word  Similarity dilakukan  dengan langkah-langkah sebagai berikut :
1. Hasil transkripsi akan dibagi menjadi beberapa segmen.
2. TF,IDF, dan Mutual Information dihitung
3. Matriks Word Distance dihitung
4. Bobot  awal  kata  dari  segmen  akan  dihitung  dengan  model TF-IDF-Mutual Information.
5. Similarity antar segmen yang berurutan dihitung.
6. Batas Segmentasi ditemukan bilamana, nilai similarity antara dua  segmen  berurutan  lebih  kecil  dari  pada  nilai similarity dua segmen sebelum dan lebih kecil dari pada nilai similarity dua segmen sesudahnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 3, dan 4 serta gambar 4 dan gambar 5 menampilkan seluruh hasil akurasi pengenalan wicara dan ketepatan proses segmentasi berupa precision dan recall proses segmentasi. Hasil pada tabel 3 dan  tabel  4  menunjukkan,  bahwa  metode  segmentasi  yang konsisten berada di 3 urutan teratas perolehan nilai precision dan recall adalah  metode  segmentasi  dengan  pembobotan TF-IDF- Mutual Information, TF-IDF-Mutual
Information
Word
Similarity dan TF-IDF-Word Frequency .
Tabel  3  dan  4,  juga  menunjukkan  bahwa  metode  segmentasi dengan  teknik  pembobotan TF-IDF-Mutual  Information adalah metode  yang  terbaik,  karena  pada  metode  ini,  hasil  segmentasi yang  ditunjukkan  baik  pada  saat  tingkat  akurasi  perangkat pengenal suara (ASR) rendah (TV Olah Raga).
Pada  metode  segmentasi  dengan  pembobotan TF-IDF-Mutual Information-Word  Similarity ,  bila  kata-kata  yang  tidak  tepat ditranskripsikan  adalah  kata-kata  yang  memiliki  keterkaitan dengan  kata-kata  lain,  maka  nilai  recall  dari  metode  ini  akan mengalami  penurunan  yang  signifikan  (TV  Olah  Raga), sebaliknya  bila  kata-kata  yang  salah  ditranskripsikan  bersifat independent, maka jika terjadi penurunan akurasi pada perangkat ASR,  hasil  dari  metode  segmentasi  ini  akan  lebih  baik  bila dibandingkan metode yang lain (Koleksi TV Sosial).
Untuk koleksi berita yang bukan berasal dari berita suara, metode segmentasi  yang  memiliki  nilai recall tertinggi  adalah  metode segmentasi  dengan  pembobotan TF-IDF-Mutual  Information Word Similarity juga menunjukkan hasil yang baik.
Tabel 3. Hasil Recall Seluruh Model Segmentasi untuk Seluruh Koleksi
TV Sosial TV Politik TV Ekonomi TV Hukum TV Olah Raga TV Teks Akurasi Pengenalan Kata 69,5% 76,3% 77,5 % 79,0% 58,8% 73,8% - Metode Segmentasi TF-IDF-MI 82.4% 72.2% 77.8% 78.9% 75.0% 75.6% 72.2% TF-IDF-MI Word Sim. 88.2% 72.2% 83.3% 78.9% 62.5% 74.4% 70.5% TF-IDF Wrd. Freq. 82.4% 72.2% 72.2% 78.9% 75.0% 81.4% 73.2% Metode Segmentasi TF-IDF 82.4% 66.7% 72.2% 78.9% 62.5% 72.1% 70.3% VI 29.4% 50.0% 33.3% 52.6% 37.5% 43.0% 38.1% TF-LSA 70.6% 50.0% 66.7% 73.7% 62.5% 68.6% 57.9%
Recall Proses Segmentasi Seluruh Koleksi 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 80.0% 90.0% 100.0% Beri ta Sos i al Beri ta
Pol i ti k Beri ta Ekonomi Beri ta Hukum Beri ta Ol ah Raga Beri ta TV Beri ta Teks TF-IDF-MI TF-IDF-MI-Word Si m. TF-IDF TF-IDF-Word Freq. VI TF-LSA
Tabel 4. Hasil Precision Seluruh Model Segmentasi untuk Seluruh Koleksi
TV Sosial TV Politik TV Ekonomi TV Hukum TV Olah Raga Teks TV Akurasi Pengenalan Kata 69,5% 76,3% 77,5 % 79,0% 58,8% - 73,8% Metode Segmentasi TF-IDF-MI 66.70% 54.20% 70.00% 65.20% 54.50% 71.70% 67.00% TF-IDF-MI Word Sim 71.40% 52.00% 75.00% 68.20% 45.50% 69.40% 66.00% TF-IDF-Word Freq 63.60% 52.00% 65.00% 65.20% 54.50% 73.30% 70.00% TF-IDF 66.70% 48.00% 68.40% 75.00% 45.50% 78.40% 65.30% VI 27.80% 30.00% 27.30% 41.70% 30.00% 36.60% 34.60% TF-LSA 66.70% 40.90% 66.70% 66.70% 55.60% 64.70% 66.30%
Gambar 5. Grafik Persentase Precision Hasil Segmentasi Seluruh Koleksi
Tabel 5. Precision-Recall Segmentasi Untuk Ukuran Segmen Berbeda
Teknik Pembobotan Precision Recall 30 Kata Segmen 60 Kata Segmen 90 kata Segmen 30 Kata Segmen 60 Kata Segmen 90 kata Segmen TFIDF-Word Freq 36.1% 73.3% 84.9% 77.9% 72.2% 59.5% TFIDFMI 35.5% 71.7% 84.5% 77.4% 71.2% 59.8% TFIDFMI Word Similarity 34.8% 69.4% 83.0% 76.4% 69.4% 58.6% TFIDF 42.1% 78.4% 87.4% 76.5% 69.3% 58.3% LSI 34.7% 64.6% 72.9% 60.7% 57.0% 45.4% VI 18.4% 36.7% 52.4% 37.8% 37.7% 36.2%
Pengaruh  ukuran-ukuran  segmen  terhadap  perolehan precision - recall dari  proses  segmentasi  ditampilkan  pada  Tabel  6.  Hasil pada Tabel 6 tersebut menunjukkan, bahwa nilai precision akan bertambah baik bila ukuran segmen bertambah besar, sebaiknya perolehan recall akan bertambah kecil bilamana ukuran segmen bertambah besar.
Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa,  ukuran  segmen  yang terbaik adalah pada ukuran segmen 60 kata per segmen, dimana
pada ukuran tersebut kombinasi nilai precision-recall mencapai nilai yang terbaik.

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan-kesimpulan  yang  didapat  dari  hasil  penelitian mengenai segmentasi dokumen teks hasil transkripsi berita suara berbahasa Indonesia adalah :

## Precision Segmentasi Seluruh Koleksi
0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% 60.00% 70.00% 80.00% 90.00% Berita Sosial Berita Politik
Berita Ekonomi Berita Hukum Berita Olah Raga Berita Teks Berita TV TF-IDF-MI TF-IDF-MI Word Sim TF-IDF-Word Freq TF-IDF VI TF-LSA
1. Hasil  evaluasi  dari  beberapa  teknik  segmentasi  yang digunakan  menunjukkan  teknik  segmentasi    dengan  model perbandingan blok dan mempergunakan metode pembobotan TF-IDF-Mutual Information , TF-IDF(Word Frequency), TF- IDF-Mutual Information Word Similarity, dan TF-IDF dapat melakukan  segmentasi  dengan  ketepatan  antara  66,7%- 81,4%  jika  dibandingkan dengan  teknik  segmentasi  metode pembobotan LSA yang memiliki ketepatan segmentasi antara 50%-73,7%  dan Vocabulary  Introduction yang  memiliki ketepatan segmentasi antara 29,4%-52,6 %
2. Berdasarkan  hasil  evaluasi  maka  dapat  disimpulkan  bahwa metode segmentasi dengan teknik pembobotan TF-IDF ( Word Freqyuency )  merupakan  metode  segmentasi  yang  memiliki ketepatan  segmentasi  lebih  tinggi  baik  pada  dokumen  teks hasil transkripsi (81,4%) ataupun pada dokumen teks (73,3%)
3. Ukuran  Segmen  mempengaruhi  hasil  perolehan precision- recall dari  proses  segmentasi.  Berdasarkan  ujicoba  maka ukuran segmen yang terbaik adalah 60 kata per segmen
4. Hasil  analisa  kesalahan  yang  telah  dilakukan  menunjukkan bahwa faktor-faktor yang menyebabkan terjadinya kesalahan pada  proses  segmentasi  adalah  adanya  akurasi  pengenalan kata  yang  tidak  baik,  ukuran  segmen  yang  tidak  tepat sehingga  menimbulkan  segmen-segmen  yang  terlihat memiliki  topik  berbeda  walaupun  berada  pada  berita  yang sama, dan faktor ketiga yang dapat menyebabkan kesalahan dalam  melakukan  segmentasi  adalah  adanya  dua  berita berurutan dengan topik yang sama
5. Peningkatan  perolehan  nilai  ketepatan  segmentasi  metode pembobotan TF-IDF-Mutual Information , dan TF-IDF ( Word Frequency ) dapat mencapai 12,5 % bila dibandingkan dengan metode pembobotan TF-IDF pada segmentasi berita suara 6. Untuk  segmentasi  berita  teks,  teknik  pembobotan TF-IDF berbasis  Word  Frequency dan TF-IDF-Mutual  Information menunjukkan hasil baik dengan ketepatan segmentasi 73,2% dan  72,2%  jika  dibandingkan  dengan  ketepatan  segmentasi teknik  pembobotan  TF-IDF  (70,3%),        teknik  pembobotan Latent  Semantic  Analysis  (57,9  %),  dan  Vocabulary Introduction (38,1%).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Allan  J.,  “Topic  Detection  and  Tracking:  Event-based Information Organization”, Springer, 2002.
[2] Allan,J.,Carbonell, J., Doddington G., Yamron, J., Yang Y. ”Topic Detection and Tracking Pilot Study Final Report”, In Proceedings of the DARPA Broadcast,1998
[3] Arman A.A, “Proses Pembentukan dan Karakteristik Sinyal Ucapan”, Departemen Teknik Elektro ITB,
http://indotts.melsa.net.id/ , access date : July 7, 2008
[4] Choi.,F.Y.Y,  “Advances in domain independent linear text segmentation.”, ACM International Conference Proceeding Series, Vol. 4, pp 26 - 33, 2000.
[5] Deerwester,S.,  Dumais,S.T.,  Harshman,R.,  “Indexing  by Latent Semantic Analysis”, JASIS, 1990.
[6] Gilbert, D. “JfreeChart Class Library”,2006
[7] Grossman,
D.A., Frieder,
O., “Information
Retrieval”,Springer,2004
[8] Hauptmann,A.G., Witbrock,M.J., “Story Segmentation and Detection  of  Commercials  In  Broadcast  News  Video”, Advances in Digital Libraries Conference,1998.
[9] Hearst,  M.  “TextTiling  :  Segmenting  Text  into  Multi- paragraph  SubTopic  Passages”,  Computational  Linguistics Volume 23 ,  Issue 1  (March 1997, pp 33 - 64, 1997.
[10] Kozima,  H.,  “Text  segmentation  based  on  similarity between words” Proceedings of the 31st annual meeting on Association  for  Computational  Linguistics,  pp  286–288, 1993.
[11] Kozima, H., Furugori, T., “Segmenting Narrative Text Into Coherent Scenes”, Lit Linguist Computing, pp 13-19, 1994.
[12] Jurafsky,  D.,  Martin,  H.M.,  “Speech  and  Language Processing”, Prentice-Hall,2000.
[13] Lamprier, S., Amghar, T., Levrat B., Saubion, F., “SegGen: a Genetic Algorithm for Linear Text Segmentation”, IJCAI, 2007.
[14] Lestari,  D.P.,  Iwano,  K.,  Furui.S  Large  Vocabulary Continous  Speech  Recognition  System  for  Indonesian Language,  15 th Indonesian  Scientific  Conference  In  Japan, 2006
[15] Microsoft Corporation,  “HTK  Book”,  Cambridge University-Engineering Department, 2001-2005.
[16] Pangaribuan,  H.,  &  Simanjuntak,  P.  (2021).  Analisis Kualitas  Perbandingan  Citra  Dengan  Metode  Segmentasi Citra.  Jurnal  Teknik  Informatika  UNIKA  Santo  Thomas, 289-297.
[17] Ponte,J.,Croft,  B.,  “Text  segmentation  by  topic”,    In  the proceedings  of  the  first  European  Conferenceon  research and advanced technology for digital lib, U. Mass Technical Report TR-97-18, 1997
[18] Reynar,  J.C.,  “Topic  Segmentation:  Algorithms  and applications.”,  PhD  Thesis,  University  of  Pennsylvania, Seattle, WA, 2000.
[19] Setihajid,  S.B.,  ”Analisis  Kamus  Fonetik,  Model  Bahasa, dan Konfigurasi Properti pada Sistem Pengenal Suara untuk Bahasa  Indonesia  Menggunakan  Sphinx-4”,  Skripsi, Fasilkom Universitas Indonesia, 2008
[20] Stokes,  N.  “Applications  of  Lexical  Cohesion  Analysis  in the Topic Detection and Tracking Domain”, Doctor Thesis, National University of Ireland, 2004
[21] Shoup,J.E., “Phonological Aspects of Speech Recognition”, In Lea, W.A. (Ed.) Trends in Speech Recognition, pp 125- 138, Prentice-Hall,1980
[22] Takao,  S.,  Ogata,  J.,  Ariki,  Y.,  “Topic  Segmentation  of News Speech Using Word Similarity”, Proc. of the 8 th ACM international conference on Multimedia, pp 442 – 444, 2000.
[23] Takao,  S.,  Ogata,  J.,  Ariki,  Y.,”Study  On  New  Term Weighting Method and New Vector Space Model Based On Word Space in Spoken Document  Retrieval”,  Proc. of the Int'l  Conf.  on  Recherche  d'Informations  Assistee  par Ordinateur (RIAO'00), pp.116-131, 2000.
[24] Utiyama,  M.,Isahara,  H,  “A  statistical  model  for  domain- independent  text  segmentation”,  Proc.  of  the  39 th Annual Meeting  on  Association  for  Computational  Linguistics, Toulouse, France, pp 499 – 506, 2001.
[25] Walker,  W.,  et  al.  “Sphinx  4:  A  Flexible  Open  Source Framework  for  Speech  Recognition”,  Sun  Microsystems Laboratories Technical Reports, TR-2004-139, 2004.
[26] Xuedong, Huang. “Spoken Language Processing: a guide to teory,  algorithm  and  system  development”,  Prentice  Hall, 2001
[27] Yates,  B.,  Neto,R.  “Modern  Information  Retrieval.ACM”, Press/Addison-Wesley, 1999.
[28] Zahra,  A.,  ”Penyusunan  Kamus  Fonetik  dalam Pengembangan  Sistem  Pengenalan  Suara  Otomatis  untuk Bahasa Indonesia”, Skripsi, Fasilkom Universitas Indonesia, 2008

## BIODATA PENULIS

## Chintalya Magdalena
Mahasiswa  Pascasarjana  Program  Studi Teknik Elektro Universitas Kristen Indonesia Jakarta. www.uki.ac.id

## Bangun Hyolister Tambun
Mahasiswa  Pascasarjana  Program  Studi Teknik Elektro Universitas Kristen Indonesia Jakarta. www.uki.ac.id