## Perancangan Sistem Generate Lirik Lagu Berbasis Website dengan Menggunakan Algoritma Markov Chain
Agus Yanto 1 , Eric 2 , Jerry 3 , Vendryan 4 1,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Internasional Batam Email: khujerry02@gmail.com

## ABSTRAK
Musik  merupakan  suatu  seni  yang  sering  didengar  baik  sedang  sedih  maupun bahagia dari berbagai kalangan. Lirik dari sebuah lagu ini sangat sulit dibuat jika belum memiliki pengalaman di dalam dunia permusikan. Dengan adanya teknologi kecerdasan buatan maka lirik dari sebuah lagu ini bisa dibuatkan agar membantu para  masyarakat  ataupun  artis  yang  baru  terjun  ke  dunia  musik.  Dengan menggunakan Natural Language Processing agar mesin bisa memahami bahasa manusia  dan  juga  menggunakan  algoritma  markov  chain  untuk  menghitung probabilitas dari kata sebelumnya untuk menentukan kata berikutnya maka akan bisa dibuatkan sebuah sistem kecerdasan buatan yang bisa melakukan generate lagu. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah website yang bisa melakukan generate lirik lagu baru dari artis-artis yang ada yang diberi nama Lyrichisty.
Kata kunci : Lirik Lagu, NLP, Markov Chain.

## ABSTRACT
Music is an art that is often heard whether you are sad or happy from various circles. The lyrics of a song are very difficult to make if you don't have experience in the world of music. With the existence of artificial intelligence technology, the lyrics of a song can be made to help the public or artists who are just getting into the world of music. By using Natural Language Processing so that machines can understand  human  language  and  also  using  the  markov  chain  algorithm  to calculate  the  probability  of  the  previous  word  to  determine  the  next  word,  an artificial intelligence system can be created that can generate songs. The result of this research is a website that can generate new song lyrics from existing artists named Lyrichisty.
Keywords : Song Lyrics, NLP, Markov Chain.

## 1. PENDAHULUAN
Musik adalah suatu seni yang sering didengarkan dari semua kalangan, baik itu anak-anak, remaja,  bahkan  orang  tua.  Selain  memiliki  fungsi  sebagai  hiburan,  musik  juga  berfungsi sebagai sarana penyampaian komunikasi [1]. Para musisi-musisi sering mengeluarkan album musik mereka dimana album musik tersebut berisikan lagu-lagu yang telah mereka buat. Di Dalam lagu tersebut berisikan pesan yang tersirat seperti jika lagunya sedih berarti pesan yang ingin disampaikan ke dalam lagu itu pastinya akan sedih. Pesan yang disampaikan ke dalam sebuah lagu tersebut akan bisa dimengerti jika kita memahami lirik dari lagu tersebut. Lirik- lirik yang ada di dalam lagu tersebut adalah sebuah karangan dari sang musisi yang melalui banyak pengalaman dan perubahan.
Dengan berkembangnya teknologi yang ada dunia, segala sesuatu pekerjaan yang ada dunia sekarang  lebih  dimudahkan.  Teknologi  juga  sudah  masuk  kedalam  lingkup  musik,  dimana teknologi ini akan sangat membantu para musisi. Seperti teknologi penghilang noise, auto- tune, dan sebagainya. Bagi para musisi-musisi yang baru terjun dan yang baru akan terjun ke dunia musik, pasti akan kesulitan membuat sebuah lirik lagu. Karena sebuah lirik lagu akan membutuhkan  pengalaman  dan  pemahaman  yang  cukup  [2].  Dengan  adanya  teknologi  ini juga  seharusnya  bisa  bisa  membantu  para  musisi  dalam  menuliskan  lirik  lagu.  Dengan menggunakan teknologi Artificial Intelligence (Kecerdasan Buatan) maka seorang musisi akan bisa membuat sebuah lirik lagu.
Artificial Intelligence adalah sebuah rancangan oleh manusia dengan memanfaatkan kemajuan teknologi sehingga dapat melakukan sebuah tugas ataupun pekerjaan tertentu sesuai dengan apa yang diprogramkan [3]. Untuk membuat sebuah teknologi yang bisa membuat sebuah lirik lagu maka bisa menggunakan salah satu teknologi yang ada di Artificial Intelligence yaitu Natural Language Processing (NLP). Dengan NLP maka mesin akan bisa mengetahui bahasa manusia lebih akurat.
Pada NLP nanti akan digunakan juga sebuah algoritma yaitu Markov Chain. Dimana algoritma Markov  Chain  ini  akan  menghitung  probabilitas  kemungkinan  kata  yang  akan  dikeluarkan untuk baris berikutnya. Dengan menerapkan semua teknologi dan algoritma tersebut maka akan bisa membuat sebuah teknologi yang bisa membuat sebuah lirik lagu.
Pada penelitian ini, penulis akan membuat sebuah Artificial Intelligence yang bisa membuat sebuah  lirik  lagu  yang  bergenre  cinta.  Pada  sistem  ini  akan  menggunakan  NLP  dan  juga algoritma Markov Chain yang kemudian akan di implementasikan ke dalam website dengan menggunakan  Flask  dan  menggunakan  website  PythonAnywhere.  Yang  dimana  website tersebut akan bisa digunakan oleh musisi-musisi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pada penelitian Rosyadi berfokus kepada rancang bangun sebuah chatbot yang bisa digunakan untuk mengetahui lowongan pekerja di aplikasi WhatsApp. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk  mempermudah  para  pekerja  yang  mencari  lowongan  dengan  hanya  menggunakan aplikasi WhatsApp. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode waterfall untuk membuat website yang berguna untuk memasukan informasi lowongan pekerjaan dan juga dibantu  dengan  metode  Natural  Language  Processing  untuk  melakukan  pembuatan  sistem chatbot. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah Chatbot yang bisa mencari lowongan pekerjaan di aplikasi WhatsApp dan juga sebuah website yang dimana kegunaannya untuk mengatur
kebutuhan yang berhubungan dengan lowongan pekerjaan yang akan dimasukkan kedalam chatbot [4].
Pada  penelitian  Riedel  ini  berfokus  kepada  penyelidikan  terhadap  pengaruh  Coronavirus terhadap  tangga  lagu  tahun  2020.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui seberapa  tinggi  pengaruh  coronavirus  untuk  merubah  genre  terhadap  lagu.  Metode  yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Natural Language Processing yang berfungsi untuk  melakukan  lirik  mining  dan  kemudian  akan  melihat  tangga  lagu  sebelum  masuknya coronavirus  dan  sesudah  masuknya  coronavirus.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  adalah beberapa genre yang sedang naik seketika langsung turun dan digantikan oleh genre yang lain [5].
Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh Mustakim berfokus kepada memprediksi kejadian bencana alam di Provinsi Riau. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui bencana apa yang akan terjadi di Riau di kedepan harinya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah  dengan  cara  mengumpulkan  data,  pengolahan  data,  dan  kemudian  melakukan implementasi  algoritma  markov  chain  untuk  bisa  melakukan  prediksi  bencana  alam  sesuai dengan data bencana yang telah terjadi sebelumnya. Hasil dari penelitian ini adalah banyak dari bencana alam akan naik dan turun karena dipengaruhi dari segi geografis Provinsi Riau, contohnya seperti bencana banjir diprediksi akan  mengalami penurunan 2% di tahun 2019 dan bencana puting beliung akan mengalami kenaikan sebanyak 4% pada tahun 2019 di Riau [6].
Dan penelitian yang dilakukan oleh Hidayati ini hampir sama dengan penelitian yang dilakukan Mustakim karena pada penelitian ini topiknya adalah memprediksi bencana alam yang akan terjadi  di  Kota  Semarang.  Dan  hasilnya  adalah  bencana  alam  banjir  akan  mengalami penurunan  sebanyak  13%    di  tahun  2021  dari  tahun  2020  dan  juga  ada  yang  mengalami kenaikan seperti kebakaran yang akan mengalami peningkatan 3% dari tahun 2020 [7].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membuat  sebuah  kecerdasan  buatan  yang  akan membuatkan  sebuah  lirik  lagu berdasarkan  artis  berbasis  website. Metode yang  digunakan didalam penelitian ini adalah dengan menggunakan NLP seperti pada penelitian Rosyadi dan penelitian Riedel yang berguna untuk membuat sebuah mesin atau sistem tersebut paham akan Bahasa manusia, dan kemudian mengimplementasikan sebuah algoritma Markov Chain seperti  yang  dilakukan  pada  penelitian  Mustakim  dan  juga  penelitian  Hidayati  yang  bisa menghitung probabilitas yang akan terjadi berikutnya sehingga lirik yang akan terbentuk dari kecerdasan  buatan  ini  akan  sangat  padu  dan  kemudian  akan  dimasukkan  kedalam  sebuah website dengan menggunakan Flask.

## 2.1.  Natural Language Processing
Natural  Language  Processing  (NLP)  adalah  cabang  dari  Artificial  Intelligence  (Kecerdasan Buatan) yang berhubungan dengan interaksi antara komputer dengan manusia menggunakan bahasa  manusia  sehari-hari  [8].    NLP  menggabungkan  linguistic  komputasi – pemodelan bahasa  manusia  berbasis  aturan  dengan  model  statistik,  machine  learning  (pembelajaran mesin) dan juga deep learning (pembelajaran mendalam). Bersama dengan semua teknologi diatas  maka  itu  akan  memungkinkan  sebuah  program  komputer  untuk  memproses  bahasa manusia dalam bentuk teks maupun dalam bentuk suara dan memahami maksud sebenarnya dan lengkap dengan sentimen yang diucapkan atau dituliskan [9].
Ada dua fase utama pada NLP, yaitu data preprocessing dan juga pengembangan algoritma [10].  Data  preprocessing  adalah  persiapan  yang  akan  dilakukan  oleh  peneliti  untuk
membersihkan  dan  melakukan  persiapan kepada  data yang  akan digunakan  sehingga data tersebut bisa dikerjakan oleh suatu algoritma yang akan dipakai. Ada beberapa Teknik dalam tahap preprocessing yaitu:
• Tokenization
• Stopword removal
• Lemmatization dan stemming
• Part of speech tagging
Setelah  melakukan  tahap  data  preprocessing  selanjutnya  akan  masuk  kedalam  tahap pengembangan algoritma dimana di tahap ini algoritma dikembangkan untuk memproses data pada  tahap  berikutnya.  Ada  banyak  jenis  algoritma  yang  bisa  dipakai,  akan  tetapi  ada  2 algoritma utama yang sering dipakai antara lain:
• Algoritma berbasis aturan
• Algoritma berbasis machine learning

## 2.2.  Markov Chain
Markov Chain atau biasa disebut juga dengan rantai markov adalah suatu teknik riset yang menggunakan gejala Brownian atau gerakan lurus secara terus-menerus tetapi tidak beraturan untuk segala jenis sistem dan proses bisnis dalam menjelaskan perubahan yang akan terjadi di masa yang akan datang [6]. Model Rantai Markov ditemukan oleh seorang ahli dari Rusia yang bernama A.A. Mar kov pada tahun 1906, yaitu: “Untuk setiap waktu t, ketika kejadian adalah Kt dan seluruh kejadian sebelumnya adalah Kt(j), ..., Kt(j-n) yang terjadi dari proses yang diketahui, probabilitas seluruh kejadian yang akan datang Kt(j) hanya bergantung pada kejadian Kt(j-1) dan tidak bergantung pada kejadian-kejadian sebelumnya yaitu Kt(j-2), Kt(j- 3), ..., Kt(j- n).” Peristiwa rantai Markov ini dijelaskan dalam “Gambar 1”.

## Gambar 1. Peristiwa Rantai Markov
Jika dilihat dari gambar diatas kejadian-kejadian ini bersifat berantai, oleh karena itu teori ini disebut dengan rantai Markov. Rantai Markov akan menjelaskan pergerakan beberapa variabel dalam suatu periode waktu yang akan datang berdasarkan pergerakan variabel masa kini [7]. Secara sistematis dapat juga ditulis seperti pada persamaan (1) dibawah ini.
(1)
Dimana:
Kt(j)  = Peluang kejadian pada t(j)

## P
= Probabilitas transional
t(j) = Waktu ke -j
Peluang  kejadian  Kt(j)  dinyatakan  ke  dalam  bentuk  vektor  sehingga  jumlah  seluruh  selnya akan selalu 100%

## 2.3. Flask
Flask  merupakan  web  framework  yang  ditulis  dalam  bahasa  Python.  Flask  memiliki  dua external libraries yaitu WSGI toolkit dan Jinja2 template engine. Flask merupakan jenis micro framework  yang  tidak  memerlukan  library  tertentu  dalam  penggunaannya.  Flask  dapat menggunakan ekstensi untuk menambahkan fitur dan komponen yang sudah disediakan oleh pihak ketiga dan tidak terpasang secara standar pada Flask seperti Form Validation, Upload Handling, dan Database [11].

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  kali  ini,  tim  penulis  akan  menggunakan  metode  CRISP-DM  seperti  yang ditunjukkan pada “Gambar 2” untuk melakukan pengembangan terhadap pembelajaran mesi n yang nantinya akan bisa membuat sebuah lirik lagu baru berdasarkan artis.

## Gambar 2. Tahapan Metode CRISP-DM
Pada tahapan CRISP-DM ada 6 tahapan yaitu Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modelling, Evaluation, dan yang terakhir adalah Deployment. Setiap arah panah berfungsi untuk menunjukkan siklus dan menggambarkan bahwa data mining dapat menghasilkan sebuah solusi, pengetahuan, dan pemahaman bisnis.
1. Business
Understanding
Pada tahap ini akan dilakukan terlebih dahulu pengamatan terhadap lirik lagu. Bagaimana
sebuah lirik lagu tersebut bisa terbentuk dan juga bagaimana keserasian dari setiap kalimat dari lirik lagu tersebut.
2. Data
Understanding
Pada tahap data understanding ini, tim penulis akan mulai mengumpulkan data-data lirik lagu yang nantinya akan digunakan sebagai dataset untuk pembuatan kecerdasan buatan ini.
3. Data
Preparation Di  sini,  akan  dilakukan  pembersihan  data  yang  memiliki  data  kosong,  data  berganda (double)  dan  juga  data  yang  memiliki  kalimat-kalimat  pengulangan.  Dan  data  ini  akan digunakan untuk data training.
4. Modelling
Di tahap modelling, ini akan dilakukan implementasi NLP dengan menggunakan algoritma markov chain. Data akan di train dengan markov chain sehingga nanti akan muncul lirik lagu yang baru.
5. Evaluation
Pada tahap evaluation ini, tim penulis akan bertanya kepada orang-orang apakah lirik lagu yang di-generate dari sistem sudah dibuat tim penulis sesuai atau tidak, jika tidak maka akan dilakukan training ulang.
6. Deployment
Setelah semua tahapan diatas selesai, maka tim penulis akan melakukan deployment ke dalam bentuk website dimana dengan menggunakan framework flask.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Business Understanding dan Data Understanding
Pada tahap ini tim penulis bisa mengetahui ternyata setiap penyanyi memiliki gaya penulisan yang berbeda-beda terhadap lirik lagu. Maka dari itu nanti penulis akan mengelompokkan lirik- lirik itu berdasarkan dengan penyanyi-penyanyinya tersendiri. Berikut adalah data yang telah tim penulis dapatkan pada “Gambar 3”.
Gambar 3. Dataset Lirik Lagu
Dari dataset diatas dapat disimpulkan bahwa:
1. Data  lirik  lagu  diatas  berjumlah  726  data,  yang  dimana  data  tersebut  tim  penulis kumpulkan  sendiri  dengan  mencari  judul  lagu  yang  termasuk  kedalam  topik  cinta berdasarkan artis-artis.
2. Ada  3  atribut  di  dalam  data  tersebut  antara  lain  adalah  Judul_lagu,  Artis  dan  juga Lirik_lagu.

## 4.2. Data Preparation
Pada tahapan ini, tim penulis mulai melakukan data cleaning dengan menghilangkan data lirik yang  mempunyai  baris  yang  kosong  dan  juga  yang  mempunyai  empty  string  seperti  yang ditunjukkan pada “Gambar 4”. Tidak hanya itu saja tim penulis juga menambahkan banyak persiapan terlebih dulu sebelum memasuki tahap modelling

## Gambar 4. Menghapus Null pada Baris Lirik
Adapun beberapa tahap persiapan tersebut adalah dengan cara mengubah seluruh lirik lagu menjadi  huruf  kecil  semua,  mulai  menambahkan  BEGIN  dan  END  untuk  menandakan permulaan dan akhir pada lirik. Pada data terdapat jenis newline yang berbeda yaitu \r\n dan \n sehingga harus diubah menjadi satu dan dikasih penanda dengan menggunakan NEWLINE seperti yang ditunjukkan pada “Gambar 5”. Dan juga mengubah koma dengan menggunakan COMMA. Kemudian juga mulai melakukan seragaman pada lir ik lagu, misalnya “s’lalu” menjadi “selalu” agar lebih konsisten di dalam pemodelan nantinya. Dan selanjutnya akan menghapus lirik yang sama seperti pengulangan pada lirik dan juga menghapus tanda baca punctuations seperti yang ditunjukkan pada “Gambar 6”.
Gambar 5. Persiapan Pada Data (a)

## Gambar 6. Persiapan Pada Data (b)

## 4.3. Modelling
Pada tahapan modelling ini, akan di implementasikan algoritma markov chain agar data yang telah melewati tahapan preparation bisa dilakukan training. Disini tim penulis akan melakukan sebuah pemodelan dengan menggunakan markov chain berdasarkan teks lirik yang ada pada data, seperti yang ditunjukkan pada “Gambar 7”.

## Gambar 7. Pemodelan Menggunakan Markov Chain

## 4.4. Evaluation
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  evaluasi  terhadap  lirik  lagu  yang  telah  di  generate berdasarkan  artis.  Evaluasinya  adalah  dengan  menanyakan  ke  10  orang  yang  telah  dipilih sebelumnya.  Adapun  yang  kami  perlihatkan  kepada  10  orang  tersebut  ditunjukkan  pada “Gambar 8” dibawah. Dan hasilnya, 9 dari 10 orang menyatakan bahwa itu sangat cocok baik dari segi penyusunan kata dan juga segi kepaduan dari satu lirik tersebut.

## Gambar 8. Lirik Lagu yang Telah di Generate

## 4.5. Deployment
Setelah melalui tahapan diatas kemudian model akan disimpan dan kemudian akan di deploy menggunakan  HTML  dan  CSS  untuk  pengembangan  frontend  dan  framework  flask  untuk pengembangan  backend  seperti  yang  ditunjukkan  pada  “Gambar  9”  dibawah.  Tujuan  dari deploy  ini  agar  orang  lain  bisa  menggunakannya  untuk  membuat  sebuah  lirik  lagu  baru berdasarkan artis.

## Gambar 9. Penggunaan Framework Flask
Pada “Gambar 10” dibawah ini ditunjukkan sebuah UI website dari Lyricisty yang telah didesain dan siap digunakan oleh orang-orang. Dengan memilih salah satu pilihan artis yang tersedia dan kemudian menekan tombol Search maka, akan muncul sebuah lirik yang ditunjukkan pada “Gambar  11”.  Jika  menekan  tombol  Random  maka  sistem  akan  melakukan  generate  dari sembarangan artis.

## Gambar 11. Hasil dari Generate Lagu

## 5. KESIMPULAN
Penelitian ini memiliki tujuan untuk membuat sebuah lirik lagu yang baru berdasarkan artis- artis dengan menggunakan NLP dan juga algoritma markov chain. Data yang digunakan adalah sebanyak 726 data dengan 3 atribut yaitu nama_artis, judul_lagu dan juga lirik_lagu. Dengan melakukan evaluasi terhadap 10 orang, 9 dari mereka menganggap lirik lagu yang telah di generate itu sangat cocok dan memiliki kesatuan yang padu dari lirik. Hasil dari penelitian ini kemudian di deploy ke sebuah website agar orang-orang bisa menggunakannya.
Kekurangan dari penelitian ini adalah ketidak lengkapnya artis yang ada karena waktu dan juga  banyaknya  orang  di  dalam  penelitian  ini  sangat  berpengaruh  untuk  mendapatkan datanya. Untuk penelitian kedepannya diharapkan untuk bisa mendapatkan data yang lebih besar lagi daripada penelitian ini dan juga kelengkapan dari artis-artisnya.

## DAFTAR RUJUKAN
[1] S. Huda and  S. Komsiah,  “Analisis Semiotik  Makna  Motivasi Meraih  Mimpi  Pada Lirik Lagu ‘ Manusia Kuat ’ Karya Tulus,” J. Ilmu Komun. Progress., vol. 3, no. 2, pp. 129 – 142, 2022, doi: http://dx.doi.org/10.52429/progressio.v3i2.892.
[2] I. Syahputra, “Cara Membuat Lirik Lagu Indonesia Sendiri yang Bagus dengan Mudah,” Belajar  Musik,  2021.  https://www.belajarmusiku.com/2015/02/cara-membuat-lirik- lagu-indonesia-sendiri-yang-bagus-dengan-mudah.html (accessed Nov. 30, 2022).
[3] N.  A.  Pramest hi,  “Apa  Itu  AI?  Pengertian  dan  Kegunaannya  di  Berbagai  Industri,” FORTUNE  INDONESIA,  2022.  https://www.fortuneidn.com/tech/nadia/apa-itu-ai- pengertian-dan-kegunaannya-di-berbagai-industri (accessed Nov. 30, 2022).
[4] H. E. Rosyadi, F. Amrullah, R. D. Mar cus, and R. R. Affandi, “Rancang Bangun Chatbot Informasi  Lowongan  Pekerjaan  Berbasis  Whatsapp  dengan  Metode  NLP  (  Natural Language Processing ),” BRILIANT J. Ris. dan Konseptual, vol. 5, no. 3, pp. 619 – 626, 2020, doi: http://dx.doi.org/10.28926/briliant .v3i4.487.
[5] F. S. Riedel, “Investigating the Influence of the Coronavirus on 2020s Music Charts,” Berliner Hochschule für Technik, 2022.
[6] Mustakim, I. Kamila, A. Ramadhan, and A. Irwandi, “Implementasi Algoritma Markov Chains  untuk  Prediksi  Kejadian  B encana  Alam  di  Provinsi  Riau,”  in Seminar  Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI-10), 2018, no. November, pp. 2579 – 5406.
[7] N.  Hidayati,  P.  T.  Pungkasanti,  and  N.  Wakhidah,  “Prediksi  Bencana  Alam  di  Kota Semarang Menggunakan Algorit ma Markov Chains,” J. Sains dan Inform., vol. 7, no. 1,
pp. 107 – 116, 2021, doi: 10.34128/jsi.v7i1.283.
[8] A.  S.  Oktriwina,  “NLP:  Kecerdasan  Buatan  yang  Bantu  Komputer  Pahami  Bahasa Manusia,” Glint,  2021.  https://glints.com/id/lowongan/natural-language-processing- adalah/#.Y4hRk3bP3IU (accessed Dec. 01, 2022).
[9] R. Fachrizal, “Apa Itu Natural Language Processing (NLP) dan Apa Saja Contohnya?,” INFO KOMPUTER, 2021. https://infokomputer.grid.id/read/122845367/apa-itu-natural- language-processing-nlp-dan-apa-saja-contohnya?page=all (accessed Dec. 01, 2022).
[10] Trivusi,  “Natural  Language  Processing  (NLP):  Pengertian,  Metode,  dan  Manfaatnya,” Trivusi,  2022.  https://www.trivusi.web.id/2022/08/natural-language-processing.html (accessed Dec. 01, 2022).
[11]  G. F. Novindri and P. Ocsa Nugraha Saian, “Implementasi Flask Pada Sistem Penentuan Minimal Order Untuk  Tiap  Item  Barang  Di Distribution  Center Pada PT XYZ  Berbasis Website,” J.  Mnemon.,  vol.  5,  no.  2,  pp.  80 – 85, 2022, doi:
10.36040/mnemonic.v5i2.4670.