## Kaji Terap Kecerdasan Buatan di Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi

## Hammam Riza
Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi Gedung B.J Habibie, Lantai 2
Jl. M.H Thamrin No 8 Jakarta Pusat DKI Jakarta 10340 hammam.riza@bppt.go.id

## Anto Satriyo Nugroho
Pusat Teknologi Informasi dan Komunikasi
Badan Pengkajian dan
Penerapan Teknologi Gedung Teknologi 3, Lantai 3 Puspiptek Tanggerang Selatan 15314 anto.satriyo@bppt.go.id

## Gunarso
Pusat Teknologi Informasi dan Komunikasi Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi Gedung Teknologi 3, Lantai 3 Puspiptek Tanggerang Selatan 15314 gunarso@bppt.go.id
Abstrak— BPPT  mulai  melakukan  penelitian  dan pengembangan  di  bidang    kecerdasan buatan  sejak  tahun  1987  yaitu  dengan  keterlibatannya  dalam  proyek  sistem  mesin penerjemah  multi  bahasa  yang  disponsori  oleh  pemerintah  Jepang.  Penelitian  di  bidang mesin  penerjemah  ini  terus  berlanjut  seiring  dengan  keterlibatan  BPPT  dalam  beberapa proyek  sesudahnya,  antara  lain  proyek  UNL,  PAN  Localization,  ASEAN-MT,  dan  U- STAR.  Beberapa  metode  pun  telah  digunakan  dalam  pembuatan  sistem  mesin penerjemah, dari penggunaan metode Interlingua yang berbasis aturan, berbasis statistik, sampai  dengan  metode sequence-to-sequence yang  menggunakan deep  learning .  Di bidang  pemrosesan  bahasa  alami  lainnya,  BPPT  juga  melakukan  riset  dalam  bidang pengenalan  wicara  atau  ASR  (Automatic  Speech  Recognition)  yang  telah  menghasilkan produk komersial Perisalah yang berfungsi untuk mencatat segala bentuk pembicaraan di dalam rapat dan membuat notulensi secara cepat. Di bidang pembangkit wicara atau TTS (Text-to-Speech)  BPPT  telah  memulai  risetnya  sejak  tahun  2001  yang  saat  itu  masih menggunakan  metode diphone concatenation hingga saat ini menggunakan  metode end- to-end .  Selain  riset  di  bidang  teknologi  pemrosesan  alami,  BPPT  juga  melakukan penelitian aplikasi kecerdasan buatan dalam pengolahan citra. Antara lain pengembangan sistem  diagnosis  Malaria,  identifikasi  individu  memakai  sidik  jari,  selaput  pelangi, maupun wajah. Penelitian di bidang biometrik ini seiring dengan tugas BPPT melakukan pendampingan Kementrian Dalam Negeri dalam implementasi KTP elektronik. Selain itu BPPT juga melakukan layanan pengujian KTP-elektronik bagi industri dalam negeri dari sisi  teknologi  kartu  cerdas  dan  teknologi  biometrik.  BPPT  juga  turut  mempersiapkan perancangan  standar  nasional  biometrik  (SNI)  untuk  pertukaran  data,  misalnya  format penyimpanan data sidik jari pada chip KTP elektronik. Pada tahun 2019 BPPT memiliki Pusat Unggulan Iptek Biometrik yang menggalang kegiatan litbangyasa maupun layanan teknologi di bidang biometrik untuk kemandirian bangsa.
Keywords— kecerdasan buatan, mesin penerjemah, mesin penerjemah multi bahasa, Interlingua,  metode  end-to-end,  pengenalan  wicara,  Automatic  Speech  Recognition, Perisalah,    pembangkit  wicara,  Text-to-Speech,  diphone  concatenation,  metode  end-to- end, biometrik, KTP elektronik, Malaria

## I. P ENDAHULUAN
Perhatian di  bidang kecerdasan dewasa ini meningkat.  Terlihat dari  ragamnya penelitian  yang  dilakukan  perguruan  tinggi,  lembaga  litbang,  maupun  industri yang mendiseminasikan  penelitiannya dengan  produk-produk kecerdasan buatan. Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT) turut aktif dalam melakukan penelitian  kecerdasan  buatan  dan  memberikan  layanan  bagi  masyarakat.  Diawali dari keterlibatan BPPT dalam proyek sistem mesin penerjemah tahun 1987, yaitu dengan keterlibatannya dalam proyek sistem mesin penerjemah multi bahasa yang disponsori  oleh  pemerintah  Jepang.  Penelitian  di  bidang  mesin  penerjemah  ini terus  berlanjut  seiring  dengan  keterlibatan  BPPT  dalam  beberapa  proyek sesudahnya , antara  lain proyek  Universal  Networking  Language  (UNL),  PAN Localization,  ASEAN-MT,  U-STAR . Salah  satu  produk  yang  dikomersialkan adalah ―Perisalah‖,  yang berfungsi untuk mencatat segala bentuk pembicaraan di dalam  rapat  dan  membuat  notulensi  secara  cepat.  Riset  di  bidang  teknologi pemrosesan  bahasa  alami,  berlanjut  ke  arah  Speech-to-Speech,  yang mengintegrasikan  teknologi  pengenalan  wicara,  machine  translation  dan pembangkit wicara (Text-to-Speech Synthesizer).
Selain  riset  di  bidang  teknologi  pemrosesan  alami,  BPPT  juga  melakukan penelitian  aplikasi  kecerdasan  buatan  dalam  pengolahan  citra.  Antara  lain pengembangan sistem diagnosis Malaria, bekerja sama dengan peneliti di lembaga Eijkman  dan  perguruan  tinggi.  Selain  itu  penelitian  juga  dilakukan  untuk identifikasi  individu  memakai  sidik  jari,  selaput  pelangi,  maupun  wajah (multimodal  biometrik).  Penelitian  di  bidang  biometrik  ini  seiring  dengan  tugas BPPT  melakukan  pendampingan  Kementrian  Dalam  Negeri  dalam  implementasi KTP elektronik di Indonesia. Selain kegiatan litbangyasa, BPPT juga memberikan layanan  pengujian  KTP-elektronik  bagi  industri  dalam  negeri  yang  akan memproduksi  perangkat  pembaca  KTP-elektronik.  Selain  itu  untuk  turut mempersiapkan  perancangan  standar  nasional  biometrik  untuk  pertukaran  data, misalnya format penyimpanan data sidik jari pada chip KTP elektronik.
Bab  II  makalah  ini  membahas  resume  kegiatan  litbangyasa  yang  dilakukan.
Antara  lain  mesin  penerjemah,  pengenalan  wicara,  pembangkit  wicara,  sistem penerjemah  wicara-ke-wicara  mobile  berbasis  Android,  pengembangan  alat diagnosis  Malaria  dari  apusan  darah,  pengembangan  sistem  identifikasi  berbasis multimodal  biometrik,  pembuatan  standar  pertukaran  data  Biometrik,  Pusat Unggulan Iptek (PUI) Biometrik dan layanan teknologi bagi industri pengembang perangkat  pembaca  KTP  elektronik.  Bab  III  menutup  paparan  makalah  ini, menyimpulkan arah ke depan kegiatan litbangyasa yang dilakukan BPPT.

## II. K EGIATAN K AJI T ERAP D I BPPT

## A. Mesin Penerjemah
Sejarah  riset  BPPT  di  dalam  bidang  kecerdasan  buatan,  terutama  pemrosesan bahasa alami telah dimulai sejak tahun 1987 yaitu sejak keterlibatan BPPT dalam proyek  sistem  penerjemah  multi  bahasa,  dan  diikuti  oleh  proyek-proyek  lainnya seperti UNL (Universal Networking Language), ASEAN MT, PAN Localization, U-STAR  (Universal  Speech  Translation  Advance  Research  Consortium),  Asian Language TreeBank (ALT), dll. Berikut beberapa proyek yang melibatkan BPPT dalam riset dan pengembangannya:
1. Sistem Mesin Penerjemah Multi Bahasa Cikal  bakal    riset  kecerdasan  buatan  BPPT  dimulai  sejak  tahun  1987,
seiring  dengan    keterlibatannya  dalam  proyek  kerjasama  riset  untuk mengembangkan  sistem  mesin  penerjemah  multi  bahasa.  Proyek  dengan tajuk "The Research and Development Cooperation Project on a Machine Translation  System  for  Japan  and  its  Neighboring  Countries"  ini disponsori  oleh  pemerintah  Jepang  dan  melibatkan  lima  negara  yaitu China,  Indonesia,  Jepang,  Malaysia,  dan  Thailand.  Subjek  penerjemahan adalah bahasa dari kelima negara yang terlibat yaitu Bahasa China, Bahasa Indonesia,  Bahasa  Jepang,  Bahasa  Malaysia,  dan  Bahasa  Thailand.  Lebih lanjut,  metode  Interlingua  Machine  Translation  yang  cocok  untuk  mesin penerjemah  multi  bahasa,  telah  diadopsi  untuk  pengembangan  sistem mesin penerjemah di proyek ini.
BPPT yang mewakili Indonesia di dalam proyek ini berkewajiban untuk mengembangkan beberapa modul yang berkaitan dengan Bahasa Indonesia yaitu :
a. Kamus  Elektronik  Bahasa  Indonesia  yang  memuat  informasi gramatikal  seperti  informasi  morfologi,  informasi  sintaksis,  dan informasi semantik.
Kamus juga memuat informasi korespondensi  lema  kamus  dengan  lema  kamus  dari  bahasa lainnya serta Interlingua.  Informasi-informasi ini digunakan oleh sistem  analisis  Bahasa  Indonesia  dan  sistem  Generasi (pembangkitan) Bahasa Indonesia. b. Sistem  Analisis  Bahasa  Indonesia  yang  berfungsi  untuk mengubah  kalimat  bahasa  Indonesia  ke  dalam  representasi Interlingua.
c. Sistem  Generasi  Bahasa  Indonesia  yang  berfungsi  untuk mengubah  representasi  Interlingua  ke  dalam  kalimat  bahasa Indonesia.
d. Sistem  Input/Output  yang  berfungsi  untuk  mengatur  bagaimana kalimat  dimasukkan  ke  dalam  sistem  dan  bagaimana  hasilnya ditampilkan.
e. Sistem  Integrasi  yang  menggabungkan  semua  modul  di  atas  ke dalam aplikasi tunggal Sistem Penerjemah Multi Bahasa.
Metode  Interlingua  adalah  metode  yang  berbasis  aturan  ( knowledge- based )  sehingga  sistem  analisa  dan  sistem  generasi  yang  dikembangkan mengikuti  aturan  gramatika  (sintaksis)  bahasa  dari  bahasa  terkait.  Untuk itu  maka  aturan-aturan  dalam  Sistem  Analisa  Bahasa  Indonesia    dibuat berdasarkan tata bahasa baku Bahasa Indonesia, dan demikian juga dengan sistem Generasi Bahasa Indonesia.
Proyek  dibagi  ke  dalam  tiga  fase  utama  yaitu  fase  pertama  meneliti elemen  dasar  sistem  (1987  hingga  1988),  fase  kedua  menangani pengembangan  sistem  (1989  hingga  1992),  dan  fase  ketiga  untuk perbaikan dan pembuktian sistem (1993 hingga 1994). Proyek ini berakhir pada  bulan  Maret  1995  dan  dilanjutkan  dengan  kegiatan  tindak  lanjut (yang  berakhir  pada  Maret  1997)  untuk  melihat  kemajuan  setiap  negara
yang pernah terlibat di dalam proyek ini dalam bidang pemrosesan bahasa alami pada umumnya dan mesin penerjemah secara khusus.
Sumber daya kebahasaan dan pengalaman  yang dihasilkan dari proyek ini sangat berarti bagi BPPT dan  menjadi modal utama dalam menangani beberapa proyek sesudahnya. Beberapa sumber daya  yang dihasilkan dari proyek  ini  di  antaranya  adalah  Kamus  Elektronik  Bahasa  Indonesia, Aturan  Produksi  ( production  rule )  Tata  Bahasa    dari  Bahasa  Indonesia, Korpus Teks Bahasa Indonesia, Gazetteer atau data nama terkait geografis Indonesia, dll.
2. Universal Networking Languange Proyek  UNL  (Universal  Networking  Language)  diinisiasi  oleh  UNU- IAS ( The United Nations University Institute for the Advanced Study ) yang berkedudukan  di  Tokyo,  pada  tahun  1996.  Pada  awalnya,  proyek  ini diikuti  oleh  beberapa  institusi  yang  mewakilil  enam  bahasa  resmi  PBB, yaitu  bahasa  Arab,  Bahasa  China,  Bahasa  Inggris,  Bahasa  Perancis, Bahasa  Rusia,  dan  Bahasa  Spanyol.  Selain  itu,  beberapa  bahasa  dengan pengguna yang cukup besar turut terlibat di awal proyek ini seperti bahasa Jepang, Bahasa Indonesia, bahasa Portugis, dan Bahasa Italia.
Universal  Networking  Language  (UNL)  sebenarnya  merupakan pengembangan  dari  proyek  MMTS  sebelumnya  dan  merupakan  bahasa formal  deklaratif  yang  dirancang  khusus  untuk  mewakili  data  semantik yang  diekstraksi  dari  teks  bahasa  alami.  UNL  dapat  digunakan  sebagai bahasa  pivot  dalam  sistem  mesin  penerjemah  antar  bahasa  atau  sebagai bahasa representasi pengetahuan dalam aplikasi pencarian informasi.
Secara ringkas, UNL intinya merupakan salah satu bentuk representasi
Interlingua untuk sistem mesin penerjemah. Representasi dari UNL terdiri atas kosa kata yang merupakan kumpulan konsep UNL dan disebut dengan Universal  Word  (UW),  relasi  antar  UW,  dan  atribut-atribut  yang  melekat di  dalam  suatu  UW.  Representasi  semantis  dari  suatu  kalimat  dinyatakan dalam  kumpulan  tuple  yang  masing-masing  tuple  terdiri  atas  dua  konsep atau UW dan  relasi semantik dari kedua UW tersebut.  Konsep-konsep di dalam  tuple  dapat  mempunyai  atribut  sesuai  dengan  fitur  semantiknya  di dalam  kalimat.  Berikut  adalah  contoh  representasi  semantik  dari  kalimat bahasa Inggris I ran in the park yesterday.
{org:el}I ran in the park yesterday.{/org} {unl} agt(run(icl>do).@entry.@past,  i(icl>person)) plc(run(icl>do).@entry.@past, park(icl>place).@def) tim(run(icl>do).@entry.@past, yesterday) {/unl}
Setiap  negara  yang  bertanggunga-jawab  terhadap  bahasa A di  dalam proyek  ini  berkewajiban  untuk  mengembangkan  EnConverter  bahasa A , DeConverter  bahasa A ,    dan  korespondensi  antara  kosa  kata  bahasa  A dengan  UW  dari  UNL.  Di  mana  EnConverter  merupakan  sistem  analisa dari suatu bahasa alami ke representasi UNL dan DeCOnverter merupakan sistem  generasi  dari  representasi  UNL  ke  dalam  bahasa  alami  tertentu. Indonesia  yang  diwakili  oleh  BPPT  di  dalam  proyek  UNL,  dalam  hal  ini
harus  mengembangkan  EnConverter  Bahasa  Indonesia,    DeConverter Bahasa  Indonesia  dan  kamus  elektronik  Bahasa  Indonesia  yang  kata- katanya berkorespondensi dengan UW.
Proyek  ini  belum  secara  resmi  berakhir,  namun  pada  tahun  2001 dibentuk  yayasan  non  profit  untuk  melanjutkan  kegiatan  proyek  UNL. Yayasan  yang  bernama  Universal  Networking  Digital  Language Foundation  ini    berkedudukan  di  Jenewa,  Swiss,  dan  bertujuan  untuk mengembangkan dan mempromosikan UNL – Bahasa buatan yang dibuat untuk  mereprentasikan informasi dan menghilangkan hambatan bahasa di seluruh dunia- .
3. PAN Localization
PAN Localization merupakan proyek  kemitraan yang berinisiatif untuk membangun  kapasitas  dalam  institusi  regional  di  Asia  Selatan  dan Tenggara  dalam  hal    komputasi  bahasa  lokal.  Proyek  yang  didanai  oleh International  Development  Research  Center  (IDRC),  Kanada,    ini mempunyai tiga tujuan utama yaitu:
a. mengembangkan  kapasitas  sumber  daya  manusia  yang berkelanjutan  di  kawasan  Asia  untuk  R&D  dalam  teknologi bahasa lokal;
b. meningkatkan  level  dukungan  teknologi  untuk  bahasa-bahasa Asia yang lebih kompleks dari bahasa Inggris;
c. memajukan  kebijakan  dalam  pembuatan  konten  bahasa  lokal dan akses di seluruh Asia untuk pengembangan aplikasi bahasa. Proyek  ini  juga  akan  membangun  jaringan  peneliti  Asia  untuk  berbagi pengalaman dan pengetahuan dan akan mempublikasikan hasil penelitian. Fase  pertama  proyek  dimulai  pada  tahun  2004  dan  berakhir  pada  tahun 2007.
Negara-negara  (dan  bahasa)  yang  termasuk  dalam  fase  pertama  ini adalah  Afghanistan  (Pashto,  Dari),  Bangladesh  (Bangla),  Bhutan (Dzongkha), Kamboja (Khmer), Laos (Lao), Nepal (Nepal) dan Sri Lanka (Sinhala, Tamil).
Pada  fase  kedua  proyek  yang  dimulai  dari  tahun  2007  sampai  dengan tahun  2010,  beberapa  negara  Asia  lainnya  bergabung.    Indonesia  yang diwakili  oleh  BPPT  dan  Universitas  Indonesia  menjadi  anggota  baru proyek  ini  di  samping  beberapa  negara  dan  bahasa  baru  lainnya  seperti China, Mongolia, dan Bangladesh.
Sesuai dengan perkembangan teknologi mesin penerjemah saat itu yang mulai beralih dari metode berbasis aturan ke metode berbasis statistik yang memerlukan  tersedianya  korpus  paralel,  dalam  proyek  ini  BPPT  mulai mengumpulkan  korpus  paralel  sebagai  sumber  daya  kebahasaan  utama dalam  pengembangan  mesin  penerjemah.  Perangkat  lunak  sistem manajemen korpus yang berfungsi untuk mengumpulkan dan membersihkan  data  telah  dikembangkan  dan  dimanfaatkan  untuk pengembangan  korpus  monolingual  bahasa  Indonesia  dan  korpus  Paralel Bahasa  Indonesia  –  Bahasa  Inggris.  Selain  itu  di  dalam  proyek  ini dikembangkan  juga  aplikasi  Part-of-Speech  Tagger  bahasa  Indonesia
untuk  melabeli  korpus  monolingual  bahasa  Indonesia  yang  terbentuk dengan kelas kata bahasa Indonesia.
Dalam  proyek  ini  BPPT  telah  berhasil  mengumpulkan  korpus  paralel sebesar 500.000 kata dan korpus monolingual bahasa Indonesia yang telah dilabeli dengan kelas kata sebesar 1 juta kata. Sumber daya kebahasaan ini dapat diunduh melalui tautan sbb: http://www.panl10n.net/english/OutputsIndonesia2.htm .  Prototipe  mesin penerjemah  bahasa  Indonesia  bahasa  Inggris  berbasis  statistik  yang dikembangkan  dengan  perangkat  lunak  Moses  dan  menggunakan  korpus yang  telah  dikumpulkan  di  atas  telah  terimplementasikan.    Prototipe  ini selanjutnya    menjadi  basis  pengembangan  sistem  mesin  penerjemah bahasa  Indonesia  bahasa  Inggris berbasis statistik di  kegiatan BPPT berikutnya.
4. ASEAN MT
Proyek  ASEAN-MT  bertema  -  Layanan  Publik  Terjemahan  Bahasa ASEAN  Berbasis  Jaringan  -  dimulai  pada  bulan  Juli  tahun  2012,    dan didukung  oleh  Sub-Committee  on  Microelectronics  and  Information Technology  (SCMIT),  ASEAN  serta  dukungan  parsial  dari  ASEAN Science  Fund  (ASF).  Proyek  ini    merupakan  proyek  mesin  penerjemah untuk  bahasa-bahasa  utama  di  Asia  Tenggara  dan  dilatarbelangai  oleh rencana  pembentukan  komunitas  ekonomi  ASEAN  di  tahun  2015.  Jika komunitas  ekonomi  ASEAN  ini  terwujud  diperkirakan  akan  terjadi peningkatan lalu lintas antar negara ASEAN dan komunikasi  antar warga negara  yang  berbeda  bahasa.  Untuk  itu  diperlukan  mesin  penerjemah untuk menghilangkan hambatan bahasa yang mungkin terjadi.
Beberapa  institusi  riset  dan  universitas  terlibat  di  dalam  proyek  dan masing-masing institusi bertanggung jawab untuk menangani bahasa yang ada di wilayahnya. Insitusi yang terlibat dalam proyek ini adalah sbb:
a. Universiti Brunei Darussalam (UBD), Brunei b. National Information Communications Technology Development Authority (NiDA), Kamboja c. Agency  for  the  Assessment  and  Application  of  Technology (BPPT), Indonesia d. Computer  Technology  and  Electronic  Institute,  Ministry  of Science and Technology (MOST), Laos
e. Linton University College, Malaysia f. University of Computer Studies, Yangon (UCSY), Myanmar
g. De La Salle University (DLSU), Filipina
h. Institute for Infocomm Research (I2R), Singapura
i. Institute of Information Technology (IOIT), Vietnam
j. National  Electronics  and  Computer  Technology  Center (NECTEC), Thailand Sesuai  dengan  perkembangan  teknologi  pada  saat  itu,  ASEAN-MT mengunakan metode berbasis statistik dan perangkat lunak Moses. 20.000 kalimat bahasa Inggris dengan domain pariwisata  dibuat sebagai perantara untuk  membuat  kalimat  paralel  dari  setiap  bahasa  yang  terlibat.  Kamus Entitas  Nama  juga  dikembangkan  dan  masing-masing  institusi
berkewajiban untuk membuat basis data yang berisi nama organisasi, nama orang, nama lokasi, atau nama lainnya yang terkait geografis di negaranya. Kalimat paralel yang terbentuk digunakan sebagai data latih dari perangkat lunak  Moses  untuk  membuat  model  translasi  dan  model  bahasa  dari pasangan bahasa sumber dan bahasa target penerjemahan.
Sistem mesin penerjemah dari setiap bahasa dijalankan sebagai layanan web pada komputer server yang ada di setiap negara yang terlibat proyek. Server-server ini dihubungkan ke server layanan ASEAN MT yang berada di  Bangkok  melalui  infrastruktur  jaringan  Language  Grid  (LanGrid)  dan dapat  diakses  dengan  alamat http://www.servicegrid-bangkok.org/ .
Pengguna  dapat  mengakses  layanan  ini  lewat  web  atau  aplikasi-aplikasi mobile khusus.
5. U-STAR
Selama  bertahun-tahun,  penelitian  dan  studi  tentang  teknologi terjemahan  wicata-ke-wicara (Speech-to-speech  Translation  - S2ST)  telah dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengatasi  hambatan  bahasa  di  seluruh dunia  yang  sangat  banyak  jumlahnya.  Sangat  sulit  untuk  dapat membangun sistem S2ST yang mencakup semua topik dan bahasa, namun, dengan  menghubungkan  modul  ASR,  MT,  dan  TTS  yang  didistribusikan dari  berbagai  organisasi  di  seluruh  dunia,  diharapkan  dapat  dibangun sistem  S2ST  global  yang  memungkinkan  untuk  membebaskan  hambatan bahasa ini.
Konsorsium  U-STAR  (Universal  Speech  Translation  Advanced Research)  yang  merupakan  transformasi  dari  konsorsium  ASTAR  (Asian Speech Translation Advanced Research) pada tahun 2010, berusaha untuk merealisasikan  terciptanya  suatu  aplikasi  penerjemah  wicara-ke-wicara dari  berbagai  bahasa  global.  Untuk  itu,  konsorsium  U-STAR  dibentuk dengan  8  anggota  awal  yang  salah  satu  di  antaranya  adalah  BPPT  yang berkewajiban  untuk    menangani  modul-modul  bahasa  Indonesia  yaitu pengenalan wicara Bahasa Indonesia, mesin penerjemah Bahasa Indonesia  Bahasa  Inggris,  dan  pembangkit  wicara  bahasa  Indonesia.  Saat  ini jumlah  anggota  U-STAR  mencapai  30  institusi  dari  berbagai  belahan dunia, dan   masing-masing menangani bahasa yang berbeda.
Untuk  menghubungkan  modul-modul  yang  terdistribusi  untuk  bahasa dan fungsi  yang berbeda secara andal,  perlu untuk membakukan protokol komunikasi  dan  format  data  antar  modul.  Dalam  hal  ini  konsorsium  U- STAR  menggunakan  rekomendasi  ITU-T  yaitu  F.745  Functional Requirements  for  Network-based  S2ST  dan  H.625  Architectual Requirements  for  Network-based  S2ST  yang  disetujui  pada  14  Oktober 2010.  Dengan  menggunakan  standar-standar  yang  baku  ini,  layanan penerjemahan  dari  berbagai  bahasa  yang  tersebar  di  berbagai  institusi global dapat terlaksana dengan handal.
Layanan  penerjemahan  wicara-ke-wicara  dari  U-STAR  dapat  diakses menggunakan  aplikasi  UNITRANS.  UNITRANS  adalah  aplikasi penerjemahan wicara berbasis Android yang dapat menerjemahkan wicara atau  teks  pengguna  ke  berbagai  bahasa.  UNITRANS  mendukung  30 bahasa termasuk dialek, dan dapat diunduh secara gratis.  Saat ini tersedia
fitur-fitur  aplikasi  yang  baru  seperti  antarmuka  yang  mudah  digunakan, dan  fungsi  Simpan  Frasa  yang  berguna  untuk  menyimpan  frasa  yang sering digunakan, beserta terjemahannya.
BPPT  yang  bertanggung  jawab  untuk  menangani  modul  bahasa Indonesia  sudah  mempunyai  sumber  daya  kebahasaan  dan  modul- modulnya  dari  proyek-proyek  sebelumnya  seperti  modul  pengenalan wicara  Bahasa  Indonesia,  modul  mesin  penerjemah  Bahasa  Inggris  Bahasa Indonesia, dan modul pembangkit wicara Bahasa Indonesia. Dalam hal  ini  BPPT  tinggal  membuat  ketiga  modul  tersebut  ke  dalam  layanan web  dan  mengintegrasikannya  ke  dalam  sistem  U-STAR  sesuai  dengan standar yang telah ditentukan.
Beberapa  proyek  kerja  sama  riset  dan  pengembangan  di  atas  memberikan pengalaman yang sangat berharga bagi BPPT di bidang pemrosesan bahasa alami dan  juga  menghasilkan  sumber  daya  kebahasaan  yang  cukup  banyak  untuk dimanfaatkan  dalam  pengembangan  aplikasi  pemrosesan  bahasa  alami  lainnya. Setelah  beberapa  proyek  ini  berakhir,  di  tahun  2015,  BPPT  telah  berhasil mengumpulkan korpus paralel bahasa Inggris – bahasa Indonesia sebesar 250.000 kalimat dan korpus monolingual bahasa Indonesia sebesar 10 juta kalimat unik.
6. Wordnet Bahasa Indonesia dan Asian Wordnet (AWN)
Leksikon  multibahasa  adalah  data  yang  paling  penting  untuk  kaji  terap teknologi bahasa, karena leksikon multibahasa digunakan untuk berbagai aplikasi multibahasa  seperti  Perjemahan  Mesin,    Parser,    Kamus  terminologi,  dan antarmuka multibahasa lainnya.
WordNet adalah sumber yang digunakan untuk identifikasi fitur semantik yang dapat  dikaitkan  ke  unit  leksikal.  WordNet  merupakan  program  yang dikembangkan  di  Princeton  University  WordNet  (PWN)  dengan  menggunakan kamus  bilingual  dan  menjadi  salah  satu  bank  leksikal  semantik  bahasa  Inggris yang berisi hubungan semantik antara kata-kata. Pemetaan konsep Synset adalah proses  pengorganisasian  kata  yang  membentuk  hubungan  yang  bermakna  di antara kata-kata (nouns, verbs, adjective dan adverbs).
Dalam  rangka  mengembangkan  Wordnet  Bahasa  Indonesia   [24]  dibangun sistem  manajemen  basis  data  bahasa  Indonesia  yang  merupakan  basis  data leksikal  bahasa  Indonesia  yang  terstruktur  dalam  kumpulan  Asian  Wordnet (AWN). AWN adalah upaya kolaborasi dalam menciptakan Wordnet yang saling berhubungan  untuk  bahasa-bahasa  Asia,  yang  dilaksanakan  oleh  BPPT  bersama dengan
 National Institute of Information and Communications Technology (NICT), Japan
 Thai Computational Linguistics Laboratory (TCL), Thailand
 National  Electronics  and  Computer  Technology  Center  (NECTEC), Thailand
 National University of Mongolia (NUM), Mongolia
 Myanmar Computer Federation (MCF), Myanmar
 National Authority of Science and Technology (NAST), Lao PDR
 Madan Puraskar Pustakalaya (MPP), Nepal
 University of Colombo School of Computing (UCSC), SriLanka
 Vietnamese Academy of Science and Technology (VAST), Vietnam Penelitian  ini  mengembangkan  arsitektur  layanan  web  yang  berfokus  pada lintas  bahasa  Asia  yang  didistribusikan  kepada  pengguna  melalui  pendekatan kecerdasan  kolektif  (collective  intelligence)  untuk  membangun  Wordnet  bahasa yang setara dengan PWN.
Combined  Bahasa  Wordnet  selanjutnya  melakukan  pengembangan  semua hubungan (hypernym, meronim) berasal dari Princeton WordNet 3.0. Kami telah memperkaya  synset  (keselarasan)  dengan  lemma  Indonesia  dan  Melayu,  yang terdiri dari  49.668 synset ,  145.696 sense ,  64.431 kata unik [25].

## B. Pengenalan Wicara
Riset  dan  Pengembangan  aplikasi  pengenalan  wicara  Bahasa  Indonesia  oleh BPPT  mulai  dilakukan  pada  tahun  2008.  Pada  awal  riset,  aplikasi  pengenalan wicara  Bahasa  Indonesia  hanya  dibuat  untuk  mengenali  kata-kata  tertentu  saja yaitu  perintah-perintah  yang  ada  di  dalam  sistem  operasi  Linux.  Aplikasi  yang disebut dengan ILVC (Indonesian Linux Voice Command) ini dimaksudkan untuk membantu  orang-orang  berkebutuhan  khusus  seperti  orang  yang  penglihatannya kurang  atau  buta  agar  dapat  mengoperasikan  komputer  dengan  suara.  ILVC dikembangkan  menggunakan  perangkat  lunak  HTK  dan  hanya  dapat  mengenali perintah-perintah Linux yang telah dilatihkan ke dalam sistem.
Pada  tahun  2009,  ILVC  dikembangkan  lebih  lanjut  ke  dalam  aplikasi  yang dinamai  LiSan  (Linux  dengan  liSan).  LiSan  adalah  Sistem  Pengenalan  Wicara Bahasa  Indonesia  untuk  perintah  komputer  dan  penulisan  dokumen  dalam  OS Linux  yang  dikembangkan  bagi  penyandang  cacat  agar  dapat  menggunakan piranti  komputer  melalui  instruksi  suara.  Jadi  ada  penambahan  fitur  penulisan dokumen  dari  aplikasi  ILVC  sebelumnya.  Pengguna  LiSan  dalam  hal  ini  sudah dapat  melakukan  transkripsi  dalam  membuat  suatu  dokumen.  Kata-kata  yang tercakup  juga  lebih  luas  dan  tidak  terbatas  pada  kata-kata  perintah  Linux. Perangkat lunak pengenalan wicara yang digunakan juga masih sama dengan yang digunakan ILVC yaitu HTK.
BPPT  mulai  melakukan  riset  pengenalan  wicara  dengan  lebih  serius  dan bekerja sama dengan PT  INTI  untuk  mengembangkan perangkat  lunak  Perisalah yang  berkemampuan  mencatat  segala  bentuk  pembicaraan,  pidato  dan  lainnya dengan  cepat  dan  akurat  langsung  dalam  bentuk  tulisan.  Perangkat  lunak  ini utamanya  digunakan  untuk  mentranskripsikan  pembicaraan  rapat  dan meringkasnya dalam bentuk notulensi yang lebih ringkas.
Pada  tahap  awal  pengembangan,  dilakukan  perekaman  data  wicara  dari  400 orang  yang  terdiri  dari  200  pria  dan  200  wanita,  dan    masing-masing mengucapkan 250 kalimat ujaran. Para pengujar ini dipilih dari beberapa etnis di Indonesia  dan  masih  mempunyai  dialek  daerah  masing-masing  dalam mengucapkan  kalimat  bahasa  Indonesia.  Dengan  demikian  hasil  pengenalan wicaranya  dapat  menangani  berbagai  dialek  di  Indonesia.  Data  wicara  yang terbentuk  ini  selanjutnya  digunakan  sebagai  data  latih  untuk  membuat  model akustik dari sistem pengenalan wicara yang dibangun.
Perisalah  menggunakan  enjin  pengenalan  wicara  Julius  yang  terkenal  cukup handal  pada  saat  itu.  Dalam  implementasinya,  perisalah  dibuat  berbasis  model
bahasa dengan trigram (3-gram) kata dan Hidden Markov Model (HMM). Model bahasa  ini  dihasilkan  dari    data  korpus  monolingual  bahasa  Indonesia  yang dikumpulkan oleh BPPT dari berbagai situs web dan buku.
Perangkat lunak Perisalah telah dikomersialkan oleh mitra pengembang BPPT yaitu PT. INTI dan telah dipasang dan digunakan di berbagai instansi  seperti MK, DPR,dll.    Penggunaan  Perisalah  ini  terbukti  dapat  mempercepat  pembuatan notulensi  dari rapat-rapat yang berlangsung di instansi pengguna.
Riset  tentang  pengenalan  wicara  di  BPPT  tetap  berlangsung  walaupun  telah terbentuk  produk  yang  komersial.  Pembuatan  data  wicara  tetap  dilakukan  secara mandiri  untuk  dapat  meningkatkan  akurasi  sistem.  Munculnya  enjin  pengenalan wicara  yang  baru  dan  lebih  handal  dari  Julius  juga  dikaji  dan  dicoba diimplementasikan  menggunakan  data  wicara  yang  telah  terbentuk.  Sampai  saat ini  BPPT  telah  berhasil  menambah  data  wicara  sebesar  50  kalimat  ujaran  yang direkam  dari  50  pria  dewasa,  50  pria  remaja,  50  wanita  dewasa,  dan  50  wanita remaja yang masing-masing mengucapkan 250 kalimat.
Saat  ini  sistem  pengenalan  wicara  di  BPPT  menggunakan framework Kaldi. Kaldi menyediakan beberapa recipe pengolahan  data suara untuk  menjadi  model yang  dapat  digunakan  untuk  sistem  pengenal  wicara.  Dalam  hal  ini  BPPT  telah mencoba membandingkan kombinasi recipe Kaldi yang tersedia saat ini terhadap data  wicara  yang  dimiliki  BPPT.    Hasil  dari  percobaan  ini  diperoleh  kombinasi recipe yang  paling  optimum  yaitu    menggunakan  Graph-tri3b  +  TDNN
(nnet3/tdnn_1) 2 yang dalam percobaannya menghasilkan Word Error Rate (WER) 1,64 % dan   Sentence Error Rate (SER) 10,16 %.

## C. Pembangkit Wicara
Sistem  pembangkit  wicara  Bahasa  Indonesia  mulai  dikembangkan  di  BPPT sejak tahun 2001. Saat itu metode yang digunakan adalah diphone concatenation . Diphone merupakan  pasangan  fonem  yang  berdekatan  dan  pembangkitan  ujaran dari  suatu  kata  dapat  dilakukan  dengan  menggabungkan  komponen-komponen diphone dari kata tersebut. Perangkat lunak Mbrola digunakan untuk membangun pembangkit wicara Bahasa Indonesia karena hasil   sintesis Mbrola dianggap lebih tinggi  kualitasnya  daripada  sintesis  dari  sebagian  besar  perangkat  lunak  lainnya yang berbasis diphone. Hal ini dapat dihasilkan karena Mbrola memproses ulang diphones  sehingga  memaksakan  pitch  konstan  dan  fase  harmoniknya  untuk meningkatkan  kualitas  penggabungannya  sementara  sedikit  menurunkan  kualitas segmentalnya.
Basis  data  diphone  bahasa  Indonesia  yang  dibuat  oleh  Arry  Akhmad  Arman dari  ITB  telah  tersedia  di  laman  web  Mbrola,  sehingga  BPPT  tidak  perlu membuatnya lagi.  Dalam  hal  ini, BPPT tinggal  mengembangkan  prosody  bahasa Indonesia  agar  suara  yang  dihasilkan  tidak  menyerupai  suara  robot.  Dengan tambahan  prosody  ini,  wicara  yang  dibangkitkan  mempunyai  irama,  penekanan, dan intonasi sehingga hasilnya lebih natural.
Setelah  aplikasi  berbasis  Mbrola  terbentuk,  riset  dan  pengembangan pembangkit  wicara  di  BPPT  kurang  berkembang  dan  mulai  dibangun  lagi  pada tahun  2015  seiring  dengan  kebutuhan  pengembangan  sistem  penerjemah  wicara- ke-wicara  yang  dipicu  oleh  keterlibatan  BPPT  dalam  proyek  U-STAR.  Sesuai
dengan  teknologi  yang  paling  mutakhir  saat  itu,  dipilihlah  metode end-to-end dengan  enjin  Tacotron  model  Keithito  untuk  pengembangan  pembangkit  wicara bahasa Indonesia yang menggunakan metode deep learning .
Data  wicara  untuk  data  latih  pembangkit  wicara  bahasa  Indonesia  saat  itu belum  tersedia.  Untuk  itu  dilakukan  perekaman  terhadap  1  orang  wanita  dewasa dan 1 orang pria dewasa yang masing-masing mengujarkan 5.000 kalimat bahasa Indonesia.  Data  ini  kemudian  digunakan  sebagai  data  latih  dari  enjin  Tacotron model Keithito untuk membuat model pembangkit wicara bahasa Indonesia. Hasil pembangkitan  wicara  dengan metode  end-to-end ini  jauh  lebih  alami dibandingkan  dengan  hasil  dari  metode diphone  concatenation dengan  Mbrola yang  dikembangkan  sebelumnya.  Pengujian  hasil  sintesis  suara  secara  subjektif untuk aspek naturalness dengan skala 1 – 5 diperoleh nilai 3 untuk suara pria dan 3 untuk suara wanita.
Data  5.000  ujaran  untuk  pengembangan  pembangkit  wicara  adalah  sangat minim  sehingga  perlu  dilakukan  perekaman  data  wicara  lagi.  Terkait  hal  ini perekaman  data  wicara  terhadap    1  wanita  dewasa  dan  1  pria  dewasa  yang masing-masing  mengucapkan  15.000  kalimat  ujaran,  dilakukan  untuk memperbaiki  kualitas  sintesis  wicaranya.  Durasi  data  yang  dihasilkan  adalah  21 jam suara pria dan 24 jam suara wanita. Data wicara inilah yang dijadikan sebagai data  utama  BPPT  dalam  pengembangan  pembangkit  wicara  Bahasa  Indonesia. Data ini telah digunakan sebagai data latih untuk membuat model Tacotron pada tahun  2017  dan  dari  pengujian  hasil  sintesisnya  diperoleh  aspek  naturalness diperoleh  nilai  3.5  untuk  suara  pria  dan  4  untuk  suara  wanita,  sedangkan  untuk aspek intelligibility secara subjektif diperoleh WER 64,63% untuk suara pria dan WER 71,28% untuk suara wanita.
Tacotron  dapat  menghasilkan  suara  sintesis  yang  cukup  natural,  tetapi  proses sintesanya  cukup  lama  dan  memerlukan  mesin  yang  menggunakan  GPU.    Pada tahun 2018 dan 2019, tim BPPT mencoba menggunakan enjin pembangkit wicara Merlin  yang  menggunakan  metode  parametrik  statistik  dengan  data  wicara  yang sama.  Hasil  yang  diperoleh  tidak  sebaik  hasil  sintesis  yang  menggunakan Tacotron  model  Keithito  sehingga  pada  akhir  tahun  2019  dicoba  diproses  lagi menggunakan Tacotron model Mozilla. Hasil sintesis menggunakan enjin Mozilla TTS  sekilas  lebih  baik  dibandingkan  dengan  Tacotron  model  Keithito  tetapi sampai saat belum diuji dari aspek naturalness dan intelligibility- nya.

## D. Sistem penerjemah Wicara-ke-wicara mobile berbasis Android
Berbekal sumber daya kebahasaan dan pengalaman yang dimiliki BPPT dalam pengembangan  beberapa  aplikasi  NLP,  pada  tahun  2015  dimulailah pengembangan  penerjemah  wicara-ke-wicara    atau  S2ST  (Speech-to-Speech Translation)  bahasa Inggris  bahasa Indonesia secara mandiri.  Secara umum layanan  setiap  modul  dijalankan  di  dalam  server  khusus  dan  aplikasi  klien berbasis  Android  untuk  mengakses  layanan.  Aplikasi  klien  berbasis  Android dipilih karena  sebagian besar pengguna perangkat mobile saat ini didominasi oleh pengguna perangkat Android .
Modul-modul  utama  dari  sistem  penerjemah  wicara-ke-wicara  sudah  dimiliki oleh BPPT sehingga kegiatan pengembangan lebih ditekankan pada perancangan
protokol  komunikasi  dan  bagaimana  protokol  tersebut  digunakan  dan  juga pembuatan  aplikasi  klien  di  perangkat  Android  dengan  mengikuti  protokol komunikasi  yang  telah  ditetapkan.  Namun,  karena  modul-modul  utama  sistem penerjemah wicara-ke-wicara yaitu pengenalan wicara, mesin penerjemah Bahasa Inggris  Bahasa Indonesia, dan pembangkit wicara belum optimal kinerjanya, dilakukan  kegiatan  untuk  meningkatkan  dan  mengoptimalkan  modul-modul tersebut.  Secara  ringkas,  optimalisasi  modul-modul  tersebuat  adalah  sebagai berikut:
a. Modul pengenalan wicara atau ASR ( Automatic Speech Recognition ) Optimalisasi modul pengenalan wicara dilakukan dengan memeriksa ulang kesesuaian antara data wicara dengan kalimat yang diujarkan. Pemeriksaan ini  dilakukan  karena  jika  masih  terdapat  kesalahan  korespondensi  antara data  wicara  dan  kalinat  yang  seharusnya  diucapkan  dapat  mengurang akurasi  pengenalannya  .  Hal  berikutnya  yang  dilakukan  adalah  mencoba berbagai recipe Kaldi dan menguji hasilnya dan  selanjutnya dipilih recipe yang  paling  optimal.  Hasil  pengujian  ini  akhirnya  ditetapkan  untuk menggunakan  recipe  nnet2  untuk  implementasi  modul  pengenalan  wicara Bahasa Indonesia.
b. Modul Mesin penerjemah atau MT ( Machine Translation ) Optimalisasi modul mesin penerjemah dilakukan dengan cara penambahan korpus paralel dan metode mesin penerjemah yang digunakan. Penambahan korpus paralel dilakukan dengan cara mengekstrak kalimat-kalimat paralel dari  situs-situs  bilingual,  majalah  atau  buku  bilingual,  dan  juga  kalimat percakapan  yang  diambil  dari subtitle film  yang  menyediakan  subtitle dalam  bahasa  Inggris  dan  bahasa  Indonesia.    Dari  pemrosesan  ini    dapat diperoleh  sekitar  10  juta  kalimat  paralel  dan  6,3  juta  kalimat  percakapan paralel. Perangkat lunak yang digunakan juga diubah dari yang sebelumnya menggunakan  metode  statistik  dengan  Moses,  kemudian  diubah  dengan metode sequence - to-sequence menggunakan  perangkat  lunak  OpenNMT- py .  Pada akhir kegiatan telah dicoba diimplementasikan fitur transformer pada  enjin  OpenNMT-py.  Pengukuran  akurasi  hasil  pengembangan  mesin penerjemah  dengan bleu  score memberikan  hasil  57.92  untuk  Bahasa Indonesia  ke  Bahasa  Inggris  dan  71.17  untuk  Bahasa  Inggris  ke  Bahasa Indonesia.
c. Modul pembangkit wicara atau TTS ( Text-to-Speech ) Modul  pembangkit  wicara  dioptimalkan  dengan  menggunakan  enjin Mozilla TTS dan diperoleh hasil sintesis yang lebih natural.
Server  penerjemah  wicara-ke-wicara  diimplementasikan  sebagai  sebuah aplikasi JEE (Java Enterprise Edition) berbasis Spring Platform . Pemilihan Spring Platform ditetapkan karena salah satunya sudah mendukung WebSocket, RESTful Client/Server  dan  Message  Queue.  Implementasi  server  S2ST  dan  layanan pendukungnya  berupa  ASR,  MT  dan  TTS  dijadikan docker  image .  Dengan menjadikan S2ST server dan layanan pendukungnya menjadi docker image , maka tiap-tiap  komponen  akan  dapat  dijalankan  sebagai docker  container di  atas container  engine dan  dapat  dipantau  dan  dikendalikan  dengan  lebih  mudah melalui aplikasi web seperti portainer .
Untuk  dapat  berfungsi  sebagai  sebuah  layanan  S2ST  yang  terintegrasi dibutuhkan  koneksi  antara  S2ST  server  dan  layanan  pendukungnya.  Rancangan koneksi tersebut bisa digambarkan sebagai berikut:

## Gambar 1 Rancangan koneksi antara S2ST server dan layanan pendukung
Penjelasannya adalah sebagai berikut:
• S2ST  server container akan  menjadi container yang  dapat dijangkau  oleh  aplikasi  S2ST  Mobile  berbasis  Android  melalui HTTP, WebSocket dan layanan RESTful
• S2ST  server  akan  terhubung  ke container ASR  melalui  HTTP  dan WebSocket
• S2ST  server  akan  terhubung  ke container MT  dan  TTS  melalui HTTP, layanan RESTful dan ActiveMQ.
• S2ST  server  akan  terhubung  ke containe MySQL  yang  memberi layanan basis-data
Aplikasi  klien  S2ST  berbasis  android  mengimplementasikan  modul voice activity  detection (VAD)    untuk  mendeteksi  kondisi silence sehingga  hanya  data wicara  yang  dikirimkan  ke  server  S2ST.  Selebihnya  aplikasi  mengikuti  protokol komunikasi  yang telah didesain untuk dapat menerima masukan data wicara dari pengguna, mengirim data wicara ke server S2ST, menerima teks hasil pengenalan wicara, mengirim  teks ke layanan MT, mengirimkan teks terjemahan ke layanan TTS, dan menerima data wicara hasil dari layanan TTS.
Prototipe  sistem  penerjemah  Wicara-ke-wicara  mobile  berbasis  Android  ini telah diuji dalam skala laboratorium dengan menggunakan jaringan lokal di dalam laboratorium.  Dalam  kondisi  ruangan  yang  tidak  ramai,  sistem  dapat  berjalan dengan  stabil  mulai  dari  menerima  masukan  wicara  pengguna  melalui  perangkat Android dengan bahasa sumber Bahasa Indonesia sampai diterimanya wicara dari kalimat  terjemahannya  di  perangkat  Android  lainnya  dalam  bahasa  Inggris. Demikian juga sebaliknya dari bahasa Inggris ke Bahasa Indonesia.
Berikut  tampilan  dari  aplikasi  klien  penerjemah  wicara-ke-wicara  berbasis Android.:
Gambar 2 Tampilan aplikasi klien penerjemah wicara-ke-wicara berbasis Android

## E. Pengembangan alat diagnosis Malaria dari citra mikroskopis apusan darah
Pusat  Teknologi  Informasi  &  Komunikasi  BPPT  selama  ini  telah  menjalin kerjasama penelitian yang cukup intensif dengan laboratorium Malaria, Lembaga
Biologi Molekuler Eijkman. Kerjasama penelitian tersebut bertujuan mengembangkan sistem diagnosis berbasis komputer, yang mengimplementasikan algoritma  AI  untuk  menentukan  status  pasien  Malaria,  apabila  positif  terkena Malaria,  dilanjutkan  dengan  identifikasi  spesies  dan  fase  hidup  plasmodia  yang menyerang sel darah merah.  Malaria merupakan salah satu penyakit tropis  yang hingga  kini  masih  cukup  banyak  ditemukan  di  Indonesia,  khususnya  Indonesia bagian  Timur.  Di  Indonesia,  penderita  Malaria  diperkirakan  berkisar  15  juta, dengan  angka  kematian  30  ribu  per  tahun.  Data  Annual  Malaria  Incidence menunjukkan bahwa Papua dan Nusa Tenggara Timur  menempati  peringkat  atas dengan  tingkat  keterjangkitan  50-200  pada  tahun  2006.  Penyakit  Malaria disebabkan oleh infeksi  plasmodia dalam darah.  Parasit ini terdiri dari 5 spesies: Plasmodium  vivax,  Plasmodium  falciparum,  Plasmodium  ovale,  Plasmodium malariae dan Plasmodium knowlesi.
Penyakit Malaria diindikasikan dari berbagai gejala seperti menggigil, demam tinggi,  sakit  kepala,  anemia  dan  pembesaran  limfa.  Diagnosis  dini  merupakan langkah  yang  sangat  penting  agar  pasien  yang  terindikasi  terkena  Malaria  dapat ditangani  dengan  cepat.  Dari  berbagai  jenis  diagnosis  Malaria  yang  dikenal (Rapid  Diagnostic  Test,  Polymerase  Chain  Reaction),  pemakaian  mikroskop untuk menemukan keberadaan parasit plasmodia pada sel darah merah dari apusan darah  telah  diterima  sebagai  gold  standard,  dan  telah  dipakai  luas  di  lapangan. Tetapi  akurasi  diagnosis  ini  sangat  tergantung  pada  pengalaman  dan  keahlian microscopist  (sebutan  bagi  ahli  yang  melakukan  diagnosis  lewat  mikroskop). Terlebih  lagi,  dalam  kegiatan  Mass  Blood  Survey  (MBS)  yang  dilakukan  di
daerah  endemi  Malaria,  beban  microscopist  menjadi  sangat  berat.  Slide  yang diperiksa sangat banyak (ratusan), sedangkan untuk tiap slide harus diteliti dengan seksama  dengan  mikroskop,  sel  demi  sel  darah  merah  pada  ratusan  bidang pandang  (titik  pengamatan)  pada  slide  yang  diamati,  untuk  memastikan  tidak adanya  parasit  plasmodia  pada  darah  pasien.  Apalagi  di  daerah  pedalaman, microscopist  yang  telah  berpengalaman  sangat  langka  sehingga  proses  diagnosis menjadi lama dan tidak efektif.
Upaya  untuk  mengembangkan  prototipe  Computer  Aided  Diagnosis  telah dilakukan  dalam  beberapa  tahun  terakhir.  Sistem  yang  dikembangkan  memakai apusan  darah  tipis,  yang  secara  visual  lebih  informatif  untuk  memastikan keberadaan  parasit  pada  sel  darah  merah  [6]-[9].  Akan  tetapi  tingkat  densitas darah  pada  apusan  tipis  jauh  lebih  rendah  dibandingkan  apusan  tebal,  sehingga kemungkinan  untuk  menemukan  parasit  jauh  lebih  kecil  dibandingkan  dengan apusan  darah  tebal.  Hal  ini  mengakibatkan  proses  pencarian  memerlukan  waktu yang  cukup  lama,  dengan  memindahkan  titik  observasi  pada  slide  ke  posisi  lain untuk mendapatkan bidang pandang yang lain.
Sistem yang dikembangkan memanfaatkan apusan darah tebal. Berbeda dengan apusan  darah  tipis  yang  hanya  satu  lapis  saja,  apusan  darah  tebal  merupakan gumpalan  darah  yang  lebih  tebal  dan  berlapis-lapis.  Sehingga  pada  luas  bidang pandang  yang  sama,  kemungkinan  ditemukanya  parasit  jauh  lebih  besar  dan adakalanya  ratusan  kali  dibandingkan  pada  apusan  tipis.  Dengan  mengolah  data yang kandungan informasinya lebih besar, diharapkan proses deteksi parasit pada pasien dapat berlangsung lebih akurat dan cepat.
Gambar 3 Pengambilan data darah di Polindes Noha, Kabupaten Sumba Barat Daya. (a) interview dengan pasien (b) pemeriksaan dengan Rapid Diagnostic Test (RDT), pembuatan slide dan sampel untuk analisa Polymerase Chain Reaction (PCR) (c) RDT yang digunakan untuk memeriksa pasien (d) apusan tipis dan tebal darah

## Gambar 4 Sistem Computer Aided Diagnosis Malaria apusan darah tebal
Gambar 4 menggambarkan rancangan umum dari Sistem CAD Malaria Apusan Darah  Tebal  yang  sedang  dikembangkan.  Proses  diagnosa  dimulai  dari pembacaan slide apusan darah tebal pada bidang pandang pertama (lokasi bidang pandang  pertama  yang  diamati  biasanya  ujung  kiri  atas).  Setelah  ditangkap kamera, citra diolah oleh aplikasi untuk menentukan ada tidaknya parasit malaria di  sana.  Citra  kemudian  disimpan  sebagai  data.  Setelah  selesai,  sistem  kontrol motor  akan  menggeser  slide  (menggeser  stage)  ke  kanan  sedemikian  rupa sehingga  akan  diperoleh  bidang  pandang  kedua  yang  bersebelahan  dengan  yang pertama.  Proses  selanjutnya  adalah  pengambilan  citra  bidang  pandang  kedua untuk  dianalisa  dan  disimpan.  Proses  ini  terus  diulangi  sampai  jumlah  minimal bidang pandang (menurut SOP yang berlaku) yang didiagnosa, tercapai [10].
Alur pemrosesan citra dalam sistem yang dibangun terdiri dari lima bagian: (i) preprocessing  (image  enhancement)  (ii)  blood  component  segmentation  (iii) feature  extraction  (iv)  blood  component  classification  (v)  decision.    Flowchart sistem ini ditampilkan pada Gambar 5.
Gambar  5    Flowchart  proses  identifikasi  parasit  dari  citra  mikroskopis  apusan  darah tebal
Slide darah pasien ditempatkan di bawah mikroskop, dan selanjutnya dilakukan akuisisi  citra  pada  bidang  pandang  tertentu  pada  apusan  tebal.  Citra  yang diakuisisi  selanjutnya  diproses  oleh  bagian  image  enhancement.  Image enhancement  terdiri  dari  serangkaian  tahap  untuk  menghapus  noise,  mengatur contrast,  dan  proses  yang  lain  untuk  membuat  agar  citra  input  menjadi  lebih informatif  dan  mudah  diproses  oleh  tahap  berikutnya.  Blood  component segmentation  berfungsi  untuk  mengisolasi  object  yang  diperkirakan  kandidat parasit  dari  background.  Bagian  ini  merupakan  bagian  paling  penting,  karena harus  mampu  mengisolasi  inti  sel  darah  putih  (leucocyte),  parasit,  thrombocyte maupun  artefact  dari  apusan  tebal.  Pada  tahap  ketiga,  object  yang  telah diisolasikan  tersebut  dilakukan  ekstraksi  fitur  berdasarkan  ciri  morfologinya. Tahap  keempat,  adalah  klasifikasi  untuk  menentukan  apakah  object  tersebut parasit,  nukleus  sel  darah  putih,  trombosit  atau  artefact.  Tahap  pertama  hingga keempat  ini  dilakukan  berulang-ulang  untuk  berbagai  bidang  pandang  (titik observasi)  dari  citra  mikroskopis  apusan  darah  tebal.  Tahap  kelima  adalah pengambilan  keputusan  status  pasien,  dari  hasil  analisis  pada  berbagai  bidang pandang.  Studi mengenai pengembangan algoritma ini dipublikasikan pada [11]- [15].

## F. Pengembangan Sistem Identifikasi berbasis multimodal biometrik
KTP  Elektronik  atau  KTP-el  merupakan  program  pemerintah  yang  didukung oleh  Kementrian  Dalam  Negeri,  BPPT,  dan  berbagai  instansi  pemerintah  yang lain  untuk  merealisasikan  amanat  Undang-Undang.  Yang  menjadi  dasar hukumnya  adalah  Undang-Undang  Administrasi  Kependudukan  No.  23  Tahun 2006  Pasal  64  Ayat  3  yang  menyatakan  bahwa  ―Dalam  KTP  sebagaimana dimaksud  pada  ayat  (1)  disediakan  ruang  untuk  memuat  kode  keamanan  dan rekaman  elektronik  pencatatan  Peristiwa  Penting‖.  Kode  keamanan  adalah  alat
identifikasi  jati  diri  yang  menunjukan  identitas  diri  penduduk  secara  tepat  dan akurat sebagai autentikasi diri yang memastikan dokumen kependudukan sebagai milik orang tersebut.
Tujuan  penerapan  KTP  elektronik  adalah  untuk  mewujudkan  dokumen identitas  penduduk  yang  tunggal  dan  absah  melalui  proses  identifikasi ketunggalan  sidik  jari  secara  terpusat  (nasional),  dan  penyimpanan  dan pengamanan  data  dengan  menggunakan  chip.  Teknologi  yang  menjadi  kunci utama  dalam  KTP-el  adalah  biometrik.  Biometrik  adalah  salah  satu  teknologi yang dewasa ini makin meningkat intensitas pemanfaatan maupun penelitiannya. Teknologi  biometrik  didefinisikan  sebagai  berikut:    ―Biometric  technologies  are automated  methods  of  verifying  or  recognizing  the  identity  of  a  living  person based on a physiological or behavioral characteristics‖ [16][17].
Dalam  pelaksanaan  program  KTP-el  di  Indonesia,  untuk  menjamin ketunggalan  identitas  penduduk,  tiga  jenis  modality  (identifier)  yang  dipakai dalam  elektronik  KTP:  sidik  jari,  iris  dan  wajah.  Akan  tetapi,  teknologi  KTP-el yang  dipakai  saat  ini  adalah  teknologi  dari  prinsipal  luar  negeri,  dimana pemerintah  harus  membelanjakan  devisa  negara  secara  berkala  untuk  membeli teknologi  tersebut  pada  saat  data  biometrik  ini  harus  diperbarui.  Industri  Dalam Negeri  hingga  kini  belum  mampu  untuk  menyediakan  teknologi  ini,  karena kurangnya R&D di bidang biometrik. BPPT sebagai Lembaga Pemerintahan Non Kementrian  yang  bergerak  pada  Pengkajian  dan  Penerapan  teknologi  memiliki peran  sebagai  perintis  tumbuhnya  industri  dalam  negeri  yang  kelak  akan memenuhi kebutuhan negara di bidang teknologi biometrik. Untuk itu diperlukan studi  awal  dan  pengembangan  prototipe  sebagai  langkah  pertama  untuk penguasaan  teknologi  biometrik  ini.  Hasil  yang  diperoleh  kelak  dikembangkan lebih  lanjut  lewat  kemitraan  dengan  industri  dalam  negeri  agar  dapat  diproduksi pada level komersial dan skala besar.
Salah  satu  kegiatan  yang  kami  lakukan,  difokuskan  pada  penelitian  dan pengembangan sistem identifikasi berbasis iris. Iris atau selaput pelangi pada mata manusia merupakan bagian  yang berwarna  yang tampak pada bola mata.  Bagian iris terlihat sebagai lingkaran yang melingkupi bagian hitam pupil dengan warna- warna  tertentu.  Secara  anatomi  iris  merupakan  sebuah  organ  internal  yang dilindungi, terletak di belakang kornea dan aqueous humour, serta berada di depan lensa mata.
Sebagai  modality  biometrik,  iris  memiliki  beberapa  kesamaan  karakteristik dengan sidik jari, yaitu random morphogenesis. Pola tekstur iris adalah stochastic atau  bisa  juga  chaotic.  Dua  orang  yang  kembar  identik  memiliki  pola  iris  yang berbeda. Iris mata dan kanan pada orang yang sama pun berbeda, karena tidak ada pengaruh genetik pada pembentukan pola iris. Di sisi lain, iris memiliki kelebihan dibandingkan sidik jari:
 Terisolasi dan terlindung dari lingkungan eksternal
 Upaya  untuk  memodifikasi  iris  selalu  diiringi  dengan  resiko membahayakan indra penglihatan
 Merespon secara langsung rangsangan dari cahaya, sehingga secara alami bisa diuji apakah iris tersebut asli atau artifisial
 Pengambilan iris tidak memerlukan kontak dengan iris. Bahkan dari jarak 1m sekalipun masih bisa terambil dengan baik.
 Intrinsic polar geometry
 High  level  randomness:  250  degree  of  freedom,  entropy  (information density) berkisar 3.2bits/mm2
Dewasa  ini,  iris  sudah  cukup  banyak  dipakai  sebagai  salah  satu  identifier biometrik.  Evaluasi  terhadap  performa  Iris  untuk  biometrik  antara  lain diselenggarakan pada tahun 2006 [18]. Kompetisi yang dinamakan ICE 2006 (Iris Challenge  Evaluation)  oleh  The  National  Institute  of  Standards  and  Technology (2006).  Algoritma  yang  diujikan  berasal  dari  tiga  vendor  Sagem-Iridian,  Iritech, dan  Cambridge.  Sampel  yang  diujikan  sebanyak  59,558  (29,056  iris  mata  kanan dan  30,502  iris  mata  kiri)  dari  240  subjects  dengan  30  partisi  untuk  tiap  mata. Hasil  terbaik  dicapai  oleh  Sagem-Iridian,  dengan  median  FRR  0.012  pada  FAR 0.001 [19].
Arsitektur  Iris  Recognition  System  ditampilkan  pada  Gambar  6.  Iris localization  dan  segmentation  akan  mengekstrak  bagian  iris  dari  mata,  yang hasilnya  ditampilkan  pada  Gambar  7  dalam  bentuk  donat.  Selanjutnya  Iris unwrapping akan mengubah bentuk donat tersebut menjadi segi empat.
Gambar 6 Arsitektur Iris Recognition System Subject Identifier Iris Localization Iris Segmentation Iris Unwrapping Iris Matching Iris Encoding Iris Pupil Sclera Iris
Gambar 7  Proses Iris localization & segmentation
Gambar  8    Iris  unwrapping  dan  Iris  Code  generation  memakai  Phase  Quadrant Demodulation
Tahap  terakhir  adalah  Iris  Code  generation  memakai  Phase  Quadrant Demodulation, sehingga di peroleh binary code yang merepresentasikan keunikan individu. Iris code inilah yang kemudian dipakai untuk proses matching memakai Hamming distance sebagaimana ditampilkan pada persamaan (1).
(1)
Dalam  tiap  fase  pengembangan,  dilakukan  evaluasi  kinerja  sistem  dengan memplot  Receiver  Operating  Characteristic  (ROC)  curve  dan  Detection-Error Tradeoff  curve.  Pengembangan  iris  recognition  system  ini  mengikuti  alur  yang dibangun  oleh  Daugman  [9],  dan  dilakukan  perbaikan  pada  sisi  segmentasi dengan  memakai  Circular  Hough  Transform  and  Horizontal  Projection  Folding [21]-[23].
Evaluasi  dilakukan  memakai  data  yang  dipakai  berasal  dari  Malaysia Multimedia University Iris Image Database version 1 (MMU1). Citra iris direkam memakai LG IrisAccess®, dengan semi-automatic camera yang dioperasikan pada jarak  7–25  cm.  Kontributor  terhadap  data  tersebut  berasal  dari  berbagai kebangsaan  dan  usia.  Tiap  orang  dilakukan  perekaman  sebanyak  5  citra  iris  tiap mata, berukuran 320x240 pixel. Gambar 9 menampilkan grafik False Match Rate (FMR)  vs  False  Non  Match  Rate  (FNMR)  dari  40  iris  dari  database,  sehingga diperoleh 1560 impostor matching score dan 40 genuine matching score.
Iris unwrapping Phase Quadrant Demodulation
Gambar 9  Grafik FMR (False Match Rate) vs FNMR (False Non Match Rate) eksperimen matching iris dengan N = 40

## G. Pembuatan Standar Pertukaran Data Biometrik
Standar Nasional Indonesia (SNI) adalah satu-satunya standar yang berlaku secara nasional  di  Indonesia.  Dengan  SNI  diharapkan  produk  teknologi  memenuhi spesifikasi  teknis  yang  terstandarkan,  sehingga  konsumen  yakin  bahwa  produk yang dipakainya efektif dan aman. Perumusan SNI harus memenuhi WTO code of good  practice  yang  meliputi  enam  aspek,  yaitu  :  keterbukaan,  transparansi, konsensus  dan  tidak  memihak,  efektif  dan  relevan,  koheren  dengan  standar internasional  dan  berdimensi  pembangunan.  Di  antara  berbagai  SNI  yang  telah ditetapkan oleh BSN, belum ada satu pun yang menetapkan standar untuk produk biometrik.  Padahal  produk  teknologi  biometrik  telah  banyak  beredar  di masyarakat.  Mesin  presensi  memakai  sidik  jari  yang  banyak  dipakai  di perkantoran dan sekolah adalah contoh yang paling mudah ditemukan. Selain itu, peralatan  kepolisian  seperti  Mambis  (Mobile  Automated  Multibiometrics Identification)  yang  dipakai  untuk  identifikasi  korban  kecelakaan  atau  kriminal, Perangkat  Pembaca  KTP  elektronik  yang  dipakai  di  perbankan,  bahkan smartphone  terkini  memanfaatkan  biometrik  sidik  jari  dan  iris  untuk  fitur smart unlock .   Oleh  karena  itu,  pengembangan  standar  produk  teknologi  biometrik merupakan  hal  yang  penting  untuk  menjamin  kepercayaan  pengguna  teknologi otentikasi.  Terutama  saat  teknologi  tersebut  diimplementasikan  pada  populasi berskala  besar,  misalnya  pemanfaatan  biometrik  dalam  proses  penunggalan penduduk   program  KTP  elektronik.  Standar  dalam  biometrik  dibutuhkan  untuk menjamin  interoperabilitas,  agar  terhindar  dari  vendor  lock-in.  Interoperabilitas ini  memungkinkan  integrasi  modular  dari  berbagai  produk,  tanpa  harus mengorbankan  lingkup  arsitektur.   Proses  upgrade  tiap  komponen  dapat berlangsung dengan mudah, sehingga terhindar dari kondisi obsolete (usang).
Pusat Teknologi Informasi & Komunikasi BPPT dilibatkan dalam penyusunan Rancangan Standar Nasional Indonesia untuk produk teknologi biometrik sebagai anggota  Komite  Teknis  35-01  Teknologi  Informasi  dan  Konseptor  Standar Biometrik. Hingga kini, beberapa standar yang telah dihasilkan :
1. SNI  ISO/IEC  2382-37:  Teknologi  Informasi  –  Kosakata  Bagian  37: Biometrik
2. RSNI  ISO/IEC  19794-2  :  Teknologi  Informasi  –  Format  Pertukaran Data  Biometrik Bagian 2: Data Minutiae Jari
3. RSNI  ISO/IEC  19794-4  :  Teknologi  Informasi  –  Format  Pertukaran Data Biometrik Bagian 4: Data Citra Jari.
Sedangkan  tahun  2020  ditargetkan  menyelesaikan  standar  data  citra  wajah yang sangat diperlukan industri biometrik pengenalan wajah.

## H. Pusat Unggulan Iptek (PUI) Biometrik dan Layanan Teknologi
BPPT  telah  memiliki  Pusat  Unggulan  Iptek  (PUI)  di  bidang  Biometrik,  yang ditetapkan  oleh  Kementrian  Riset  dan  Teknologi  pada  tahun  2019.  Pembinaan PUI dilakukan oleh Kementrian Riset dan Teknologi untuk mampu  menghasilkan inovasi    teknologi    berbasis demand      driven dalam      rangka      mendukung peningkatan  daya      saing  pengguna  teknologi,  seperti  industri,  pemerintah,  dan masyarakat.  Tiga  faktor  yang  dinilai  dan  dipantau  oleh  kemenristekdikti,  yaitu capaian  S ourcing Absorptive Capacity, Research & Development Capacity serta Disseminating  Capacity .  Pusat  Unggulan  Iptek  Biometrik  ini  memiliki  berbagai aktivitas  penelitian dan layanan teknologi.  Beberapa hal  yang dicapai antara lain membantu pelaksanaan e-pemilu di berbagai daerah yang otentikasinya memakai teknologi biometrik sidik jari, layanan teknis untuk industri pengembang KTP-el Reader  dalam  pengujian  komponen  biometrik  pada  Perangkat  Pembaca,  maupun membantu Dukcapil Kemendagri  dalam proses Transfer-of-Knowledge teknologi biometrik.

## III. PENUTUP
Makalah ini merangkum kegiatan litbangyasa dan layanan teknologi di bidang teknologi  kecerdasan  buatan  yang  dilakukan  Badan  Pengkajian  dan  Penerapan Teknologi  (BPPT).  Kegiatan  litbangyasa  yang  dilakukan  beragam,  meliputi teknologi  pemrosesan  bahasa  alami,  diagnosis  Malaria,  dan  identifikasi  individu lewat  ciri  khas  anatomi  atau  perilaku  seseorang  yang  disebut  biometrik.  Dalam kegiatan  litbangyasa  tersebut,  dilakukan  kerjasama  dengan  mitra  dalam  dan  luar negeri.  Misalnya  dengan  UNL,  PAN  Localization,  ASEAN-MT,  U-STAR maupun  yang  lain.  Produk  komersial  yang  berhasil  dihasilkan  antara  lain ―Perisalah‖,  bekerjasama  dengan  PT.INTI  sebagai  mitra.  Upaya  juga  dilakukan untuk  merintis  standarisasi  (SNI)  untuk  membantu  produk  biometrik.  Misalnya format penyimpanan data sidik jari dalam chip KTP elektronik. Untuk membantu industri  di  bidang  kecerdasan  buatan,  BPPT  memberikan  layanan  teknologi misalnya pengujian perangkat pembaca KTP elektronik. Sejak tahun 2017, BPPT memiliki  Pusat  Unggulan  Iptek  Biometrik  (ditetapkan  tahun  2019)  yang mengintegrasikan  kegiatan  litbangyasa  dan  layanan  teknologi,  untuk  mendukung kecerdasan buatan, khususnya di bidang biometrik.

## REFERENSI
[1] S, Funaki  (1993): Multilingual Machine Translation (MMT) project. in Proceedings of the Machine Translation Summit IV, 73-78, Kobe, Japan, July 20-22, 1993
[2] H.  Uchida  and  M.  Zhu,  ―Interlingua  for  Multilingual  Machine  Translation‖,  in Proceedings of the Machine Translation Summit IV, Kobe, Japan, July 20-22, 1993.
[3] H.  Uchida,  UNL:  Universal  Networking  Language  –  An  Electronic  Language  for Communication, Understanding, and Collaboration, UNU/IAS/UNL Center, Tokyo, Japan. 1996.
[4] A.  Santosa et al.,  ―Utilizing  Indonesian  Data  Resources  for Text-To-Speech  Using End-To-End Method,‖ in The 21st Conference of the Oriental COCOSDA, 2018.
[5] M. Gunawan et al., ―Uji Coba Korpus Data Wicara BPPT sebagai Data Latih Sistem Pengenalan Wicara Bahasa Indonesia,‖ Jurnal Linguistik Komputasional, Vol 1, No 2, 2018
[6] N.D.  Kania,  T.  Lukito,  A.S.  Nugroho,  I.E.  Rozi,  M.  Gunawan,  V.  Pragejsvara, D.Anggraini,  "Blood  Component  Classification  for  Malaria  Computer  Aided Diagnosis from Thin Blood Smear Microphotographs", 5th International Symposium on Computational Science (ISCS), 15-16 May 2012
[7] T.  Lukito,  N.D.  Kania,  I.E.  Rozi,  A.S.  Nugroho,  M.  Gunawan,  V.  Pragejsvara,  D. Anggraini,  "Semi-auto  mated  Computer-aided  Diagnosis  for  Malaria  Multi  species Parasite  Detection  from  Thin  Blood  Smear  Microphotographs",  5th  International Symposium on Computational Science (ISCS), 15-16 May 2012
[8] D.  Anggraini,  A.S.  Nugroho,  C.  Pratama,  I.E.  Rozi,  V.  Pragesjvara  and  M. Gunawan,  ―Automated  Status  Identification  of  Microscopic  Images  Obtained  from Malaria  Thin  Blood  Smears  using  Bayes  Decision:  A  study  case  in  Plasmodium Falciparum‖, Proc. of International Conference on Advance Computer Science and Information System 2011, Jakarta, Indonesia, 17-18 December 2011
[9] D.  Anggraini,  A.S.  Nugroho,  C.  Pratama,  I.E.Rozi,  A.A.  Iskandar,  R.N.  Hartono, ―Automatic Status Identification of Microscopic Images Obtained from Malaria Thin Blood Smears‖, Proc. of 3rd International Conference on Electrical Engineering and Informatics  (ICEEI  2011),  CDROM  A3-2,  Institut  Teknologi  Bandung,  Bandung, Indonesia, July 17-19, 2011
[10] G. Hartanto, A.S. Nugroho, A. Djajadi, R. Kusumajaya, M.J. Riski, M. Gunawan, V. Pragesjvara, U. Salamah, I.E. Rozi, P.B.S. Asih, "Automated Parasite Identification Device  for  Malaria  Thick  Blood  Smear  Microphotographs,"  submitted  to International Journal on Electrical Engineering and Informatics
[11] U. Salamah, A.S. Nugroho, I.E. Rozi, P.B.S. Asih, Morphological Feature Extraction from  Low  Quality  of  Thick  blood  smear  Microphotograph,  The  5th  International Conference  on  Science  in  Information  Technology,  pp.44-48,  Yogyakarta, Indonesia, 2019
[12] U. Salamah, R. Sarno, A.Z. Arifin, A.S. Nugroho, I.E. Rozi, P.B.S Asih, A Robust Segmentation  for  Malaria  Parasite  Detection  of  Thick  Blood  Smear  Microscopic Images,  International  Journal  on  Advanced  Science,  Engineering,  Information  and Technology (IJASEIT), Vol.9, No.4, 2019
[13] U.  Salamah,  R.  Sarno,  A.Z.  Arifin,  Sarimuddin,  A.S.  Nugroho,  I.E.  Rozi,  P.B.S Asih,  Segmentation  of  Malaria  Parasite  Candidate  from  Thickblood  Smear Microscopic  Images  using  Watershed  and  Adaptive  Thresholding,  Journal  of Telecommunication, Electronic and Computer Engineering (JTEC), Vol.10, No.2-4, 2018
[14] U.  Salamah,  R.  Sarno,  A.Z.  Arifin,  A.S.  Nugroho,  I.E.  Rozi,  P.B.S  Asih,
Enhancement  of  Low  Quality  Blood  Smear  Image  using  Contrast  and  Edge Corrections,  accepted  for  publication  in  International  Journal  of  Biomedical Engineering and Technology
[15] U.  Salamah,  R.  Sarno,  A.Z.  Arifin,  A.S.  Nugroho,  I.E.  Rozi,  P.B.S  Asih, Incorporating  Index  of  Fuzziness  and  Adaptive  Thresholding  for  Image Segmentation,  International  Journal  of  Electrical  and  Computer  Engineering (IJECE), Vol.8, No.4, August 2018
[16] B.  Miller  B,  Everything  you  need  to  know  about  biometric  identification.  Personal Identification  News  1998  Biometric  Industry  Directory,  Warfel  &  Miller,  Inc., Washington DC
[17] J.  Wayman,  A  definition  of  biometrics  National  Biometric  Test  Center  Collected Works 1997-2000, San Jose State University
[18] Situs Iris Challenge Evaluation  http://iris.nist.gov/ice/ice2006.html
[19] P.J. Phillips, T. Scruggs, A.J. O’Toole, P.J. Flynn, K.W. Bowyer, C.L. Schott and M. Sharpe,  ―FRVT  2006  and  ICE  2006  Large-scale  Experimental  Results  ‖,  IEEE Trans. PAMI, Vol.32, No.5, pp.831-846, 2010
[20] J. Daugman, ―How Iris Recognition Works,‖ in IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 14, 1, Jan. 2004
[21] C.Valentina,  R.N.  Hartono,  T.V.  Tjahja,  A.S.  Nugroho,  ―Iris  Localization  using Circular Hough Transform and Horizontal Projection Folding‖, Proc. of International Conference on Information Technology and Applied Mathematics 2012, pp.64-68, 6 September 2012
[22] S.  Sentanoe,  A.S.  Nugroho,  M.  Galinium,  R.N.  Hartono,  M.T.  Uliniansyah,  M. Layooari, Iris Localization using Gradient Magnitude and Fourier Descriptor, Proc. Of  International  Conference  on  Advanced  Computer  Science  &  Information Systems, pp.177-181, October 18-19, 2014, Jakarta, Indonesia
[23] D.  Sulaeman,  A.S.  Nugroho,  M.  Galinium,  Iris  Segmentation  using  Gradient Magnitude  and  Fourier  Descriptor  for  Multimodal  Biometrics  Authentication System, Journal of ICT Research and Applications, Vol.10, No.3, pp.209-227, 2016
[24] Hammam  Riza,  Budiono,  C.  Hakim,  Collaborative  work  on  Indonesian  wordnet through  Asian  wordnet  (AWN),  Proceedings  of  the  8th  Workshop  on  Asian Language Resource, page 9-13, 2010
[25] Francis  Bond,  Lian Tze  Lim,  Enya  Kong  Tang  and  Hammam  Riza,  The  combined Wordnet  Bahasa ,  NUSA:  Linguistic  studies  of  languages  in  and  around Indonesia 57 : pp 83–100, 2014