## Sistem Rekomendasi Pembuatan Sampiran Pantun Menggunakan Tail Similarity
Winda Monika #1 , Arbi Haza Nasution *2 , Evizariza #3
#1 Jurusan Ilmu Perpustakaan, Fakultas Ilmu Budaya, Universitas Lancang Kuning
#3 Jurusan Sastra Indonesia, Fakultas Ilmu Budaya, Universitas Lancang Kuning
1 windamonika@unilak.ac.id
3 evizariza@unilak.ac.id
*2 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Riau
2 arbi@eng.uir.ac.id
Abstrak—  Pantun  adalah  puisi  lama  bentuk  tradisi  lisan melayu yang termasuk dalam warisan budaya tak benda. Di samping  maraknya  kegiatan  berpantun  di  masyarakat, ditemukan  bahwa  pantun  modern  saat  ini  banyak  terdapat penyimpangan  dimana  sebagian  tidak  mencerminkan  nilai- nilai  leluhur,  tidak  sesuainya  jumlah  larik  dalam  bait, jumlah  kata  dalam  larik  yang  tidak  menentu,  sampiran tidak mengantarkan sisi pantun, serta tidak memperhatikan susunan  rima  pantun.    Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini dibangun  sistem  rekomendasi  pembuatan  sampiran  pantun menggunakan  tail  similarity.  Algoritma  tail  similarity menyederhanakan permasalahan pencocokan kalimat dengan  hanya  memperhatikan  kemiripan  akhiran  dari kalimat  tersebut  yang  secara  berkala  menambah  bobot untuk  sampiran  yang  sedang  dicocokkan  dengan  isi  yang diinputkan dengan pengecekan tiap huruf dari paling kanan (tail)  sampiran  bergerak  ke  arah  kiri  sampai  tidak ditemukan kecocokan huruf lagi. Dengan input dua baris isi, sistem akan memberikan rekomendasi sampiran yang sesuai dengan skema rima ab-ab dengan melakukan perbandingan urutan  antara  kata  terakhir  dari  isi  A  &  isi  B  dengan  kata terakhir dari sampiran A & sampiran B dari seluruh pantun di  basis  data.  Algoritma  ini  mampu  memberikan rekomendasi  sampiran  pantun  dengan  tepat  sesuai  dengan kemiripan kata akhir.
Kata kunci — string comparison, pantun, sequence comparison, tail similarity

## I. P ENDAHULUAN
Keberadaan  pantun  hari  ini  mendapatkan  pengakuan dunia  sebagai  tradisi  lisan  dimana  pada  pertemuan  ke  15 the Intergovernmental Committee for the Safeguarding  of the  Intangible  Cultural  Heritage yang  berlangsung  di markas  besar  UNESCO  di  Paris,  Perancis,  mengukuhkan pantun  sebagai  daftar  ke  11  warisan  budaya  tak  benda Indonesia  oleh  UNESCO.  Permodelan  metadata  untuk digitalisasi Intangible  Cultural  Heritage merupakan langkah  awal  dalam  pelestarian  warisan  bersejarah  tak benda [1]–[3].
Pantun  merupakan  tradisi  lisan  yang  juga  berkembang sesuai  dengan  peradaban  masyarakat.  Bagi  masyarakat melayu,  pantun  merupakan  bentuk  karya  sastra  yang digunakan  untuk  menyampaikan  pesan  berupa  nilai-nilai kebudayaan dan agama dalam suatu masyarakat atau yang dikenal  dengan  istilah  tunjuk  ajar  [4].  Di  samping  itu, pantun  juga  digunakan  sebagai  cara  seseorang  dalam mengekpresikan  perasaan  dan  keadaan  di  masyarakat sehingga dalam prakteknya sampiran dan isi menggambarkan  situasi  saat  pantun  dituturkan  seperti pantun  jenaka,  pantun  nasehat,  pantun  sindiran  dan  lain sebagainya. Proses pembuatan pantun merefleksikan hasil kreativitas  yang  berasal  dari  kreasi  intelektual  seseorang dalam  mengolah  kata  [5].  Sehingga  pelestarian  pantun sangat  penting  menimbang  pelestarian  nilai-nilai  kearifan turut terkandung di dalamnya.
Realitas  yang  terjadi  di  masyarakat  kini  menunjukkan adanya pergeseran nilai-nilai pewarisan pada pantun yang digunakan dimana materi pantun yang disampaikan hanya sebagai  formalitas  atau  pelengkap  saja.  Pantun  hari  ini kehilangan  fungsi  dan  hakikat  makna  sebagai  media tunjuk ajar dan pewarisan nilai-nilai luhur budaya bangsa [6]. Selain itu, pantun modern saat ini sebagian cenderung menyimpang  dimana  tidak  sesuainya  jumlah  larik  dalam bait,  jumlah  kata  dalam  larik  yang  tidak  menentu, sampiran  tidak  mengantarkan  sisi  pantun,  serta  tidak memperhatikan  susunan  rima  pantun  [7].  Pantun  modern yang  diciptakan  lebih  banyak  untuk  berkelakar,  sebagai pengantar  sambutan,  maupun  kata  penutup.  Pergeseran kebudayaan  ini  menjadikan  pembuatan  pantun  sesuai kaidah  terbilang  sulit  bagi  penutur.  Teknologi  yang membantu  dalam  membuat  pantun  sangat  diperlukan dalam  memberikan  rekomendasi  padanan  pantun  yang sesuai  dengan  kaidah  tanpa  menafikan  nilai-nilai  leluhur yang semestinya terkandung.
Pantun  memiliki  aturan  atau  kaidah  pembuatan  pantun yaitu  terdiri  atas  sampiran,  isi,  dan  pola  a-b-a-b  [8],  [9]. Sehingga dalam pembuatan sistem rekomendasi
pembuatan  sampiran  pantun,  tiap  larik  (sampiran dan  isi) harus dibandingkan dan terikat pada akhiran pola a-b-a-b.
Pemprosesan  bahasa  alamiah  ( Natural  Language Processing )  atau  pemprosesan  text  dan  metode sequence comparison pada khususnya telah banyak diimplementasikan guna memecahkan masalah di kehidupan sehari-hari seperti perbandingan urutan protein dan  DNA  [10]  dan  pencarian  cognate  pada  linguistik sejarah  komputasional  [11]–[15]  .  Metode sequence comparison merupakan pengurutan karakter yang mencakup tiga model pengurutan yaitu traces, alignment, dan  listing .  Ketiga  model  ini  mengurutkan  kata  serta membandingkan  kemiripan  karakter.  Pada  model  ini diterapkan  beberapa  algoritma  seperti  algoritma global sequence  alignment ,  algoritma local  sequence  alignment , dan Levenshtein  distance atau  dikenal  dengan edit distance. Algoritma global sequence alignment mengurutkan karakter secara keseluruhan, berbeda dengan algoritma sequence  alignment yang  mengurutkan  dan mencari  kemiripan  karakter  bisa  parsial  (bagian  depan, tengah,  dan  belakang)  dimana  konsep  yang  sama  juga dilakukan  oleh Levenshtein  distance, dengan  perbedaan yaitu Levenshtein  distance melakukan remove , replace , dan insert untuk  karakter  yang  diurutkan.  Algoritma  di atas membandingkan kata atau kalimat secara keseluruhan, namun,  dalam  kasus  pembuatan  sampiran  pantun,  hanya akhiran  pantun  saja  yang  perlu  dibandingkan  untuk melihat  pola  akhiran  rima  a-b-a-b.  Oleh  karena  itu, diperlukan  algoritma  baru  yang  dapat  secara  khusus menyelesaikan masalah pencocokan rima pantun.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Analisa Karakteristik Pantun
Penelitian ini mengkaji karakteristik pantun yang sesuai kaedah,  yaitu  dua  baris  pertama  merupakan  pembayang atau  sampiran,  dua  baris  berikutnya  mengandungi  isi  dan terdiri dari empat baris dengan skema rima ab-ab. Dengan input dua baris isi, sistem akan memberikan rekomendasi sampiran yang sesuai dengan skema rima ab-ab.

## B. Pengumpulan Data
Data  sekunder  berupa  naskah  pantun  didapatkan melalui  studi  literatur  yang  diperoleh  dari  buku-buku pantun  cetak  dan  digital.  Naskah  pantun  cetak  kemudian akan  melalui  proses  digitalisasi  sehingga  dapat  dibaca oleh  mesin.  Data  digital  naskah  pantun  kemudian  akan disimpan  ke  dalam  basis  data  MySQL.  Terdapat  142 pantun  yang  diinputkan  di  database  yang  selanjutnya digunakan untuk menganalisa keakuratan sistem.

## C. Algoritma Tail Similarity
Algoritma Tail Similarity
menyederhanakan permasalahan pencocokan kalimat dengan hanya memperhatikan  kemiripan  akhiran  dari  kalimat  tersebut. Algoritma Tail  Similarity berupa  fungsi  rekursif  yang
secara  berkala  menambah  bobot  untuk  sampiran  yang sedang  dicocokkan  dengan  isi  yang  diinputkan  dengan pengecekan  tiap  huruf  dari  paling  kanan  ( tail )  sampiran bergerak  ke  arah  kiri  sampai  tidak  ditemukan  kecocokan huruf  lagi.  Detail  algoritma Tail  Similarity dapat  dilihat pada Algoritma 1.
Algoritma 1. Pencocokan Bunyi Rima dengan Tail Similarity
Agar  sistem  dapat  memberikan  rekomendasi  sampiran yang sesuai dengan skema rima ab-ab, maka kata terakhir pada sampiran A dibandingkan dengan kata terakhir pada isi A, dan begitu juga kata terakhir pada sampiran B perlu dibandingkan dengan kata terakhir pada isi B.
Kemudian  dilakukan  perhitungan  bobot  berdasarkan jumlah  karakter  yang  cocok  secara  berurutan  dengan urutan  terbalik.  Sebagai  contoh  pada  Gambar  1,  bobot perbandingan urutan kata terakhir pada isi A “berju-ang” dan  kata  terakhir  pada  sampiran  1  A  “lad-ang”  memiliki bobot  3, bobot perbandingan  urutan kata terakhir pada isi B “t-u-l-a-n-g” dan kata terakhir pada sampiran 1 B “m-a- n-d-i”  memiliki  bobot  0,  sehingga  total  bobot  sampiran
def tailsimilarity(word1, word2, tail1, tail2, bobot): if word1 == word2: return len(word1) if len(word1) == 0 or len(word2) == 0: return bobot if word1[-1] == word2[-1]: tailsimilarity(word1[:-1], word2[:-1], word1[-1], word2[-1], bobot+1)
else:
if tail1 in ['a','i','u','e','o']:
return bobot else: return 0 return tailsimilarity(word1[:-1], word2[:-1], word1[-1], word2[-1], bobot+1)
def matchpantun(sampiran1, sampiran2, isi1, isi2): bobotA = 0 bobotB = 0 k_sampiran1 = sampiran1.split(' ')[-1] k_sampiran2 = sampiran2.split(' ')[-1] k_isi1 = isi1.split(' ')[-1] k_isi2 = isi2.split(' ')[-1]
bobotA = tailsimilarity(k_sampiran1, k_isi1, '#', '#', 0) bobotB = tailsimilarity(k_sampiran2, k_isi2, '#', '#', 0)
if bobotA == 0  or bobotB == 0: totalBobot = 0 else: totalBobot = bobotA + bobotB
return totalBobot
pantun  1  ialah  3.  Sedangkan  bobot  sampiran  pantun  2 ialah 6 dengan masing-masing bobot sampiran 2 A ialah 3 dan bobot sampiran 2 B ialah 3.
Gambar. 1 Pencocokan Rima Isi dengan Sampiran Pantun dari Basis Data

## D. Perhitungan Penerapan Sistem
Untuk mengukur kemampuan penerapan sistem dengan jumlah  pantun  di  basis  data  sebanyak  142  pantun, dilakukan  pengujian  dengan  menggunakan  kata  dasar bahasa  Indonesia  sebanyak  28.526  kata.  Evaluasi  sistem rekomendasi  sampiran  dilakukan  dengan  menghitung kombinasi kata menggunakan perkalian kartesian ( cartesian  product )  dari  jumlah  akhiran  sampiran  1  yang ditemukan cocok dengan akhiran kata dasar menggunakan algoritma  tail  similarity .  Perhitungan  kombinasi  isi pantun digambarkan pada Algoritma 2.
Algoritma 2. Perhitungan kombinasi isi pantun

## III. H ASIL DAN A NALISIS

## A. Sistem Rekomendasi Berbasis Web
Sistem  rekomendasi  sampiran  berbasis  web  dibangun dengan dua fitur utama, yaitu: a) fitur “Buat Pantun” yang memudahkan  pengguna  membuat  pantun  hanya  dengan memberikan  input  isi  1  dan  isi  2  yang  kemudian  akan dicari  sampiran  yang  sesuai  ritma  ab-ab  dengan menggunakan  algoritma tail  similarity ,  dan  b)  fitur “Tambah  Pantun”  yang  memudahkan  pengguna  untuk berkontribusi  menambahkan  pantun  lengkap  dengan sampiran 1, sampiran 2, isi 1 dan isi 2.
Adapun workflow atau  rangkaian  kerja  sistem rekomendasi  untuk  fitur  “Buat  Pantun”  seperti  yang terlihat pada Gambar 2 antara lain:
1) Input Data/Data Entry Pengguna  dapat  menginputkan  isi  1  dan  isi  2 seperti ditunjukkan pada Gambar 3. 2) Pre-processing Text
Isi 1 dan isi 2 akan melalui tahap
• Casefolding dimana  huruf  kapital  pada  teks tersebut  akan  diubah  bentuknya  menjadi  huruf kecil,
• Remove  punctuation dimana  menghapus  tanda baca yang tidak sengaja terinputkan
3) Pencocokan sampiran Dengan  algoritma Tail  Similarity ,  seluruh  pantun yang  terdapat  di  basis  data  akan  dibandingkan kecocokan sampiran 1 dan sampiran 2 dengan isi 1 dan isi 2 yang telah diinputkan.
4)   Rekomendasi sampiran Hasil  pencocokan  berupa  rekomendasi  sampiran dari  pantun  dengan  hasil  pembobotan  kemiripan tertinggi seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar. 2 Diagram Kerangka Kerja Sistem Rekomendasi Pembuatan Sampiran Pantun
wordList  input 28.526 kata dasar totalCombination = 0 notMatched = 0 for s in sampiran: counter1 = 0 counter2 = 0 for w in wordList: if w[tailALength:] == s[0]: counter1 += 1 for w in wordList: if w[tailBLength:] == s[1]: counter2 += 1 combination = counter1 * counter2 totalCombination += combination if combination == 0:
notMatched += 1 Pencocokan sampiran dengan algoritma tail similarity Mulai Input isi 1 dan isi 2 Pre-processing Text Rekomendasi Sampiran Selesai
Gambar. 3 Tampilan Antarmuka Fitur Buat Pantun (Input)
Gambar. 4 Tampilan Antarmuka Fitur Buat Pantun (Output)
Adapun workflow atau  rangkaian  kerja  sistem rekomendasi  untuk  fitur  “Tambah  Pantun”  seperti  yang terlihat pada Gambar 5. antara lain .
1) Input Data/Data Entry Pengguna  dapat  menginputkan  sampiran  1, sampiran2, isi 1, dan isi 2 seperti yang ditunjukkan pada Gambar 6.
2) Pre-processing Text
Isi 1 dan isi 2 akan melalui tahap
• Casefolding dimana  huruf  kapital  pada  teks tersebut  akan  diubah  bentuknya  menjadi  huruf kecil,
• Remove  punctuation dimana  menghapus  tanda baca yang tidak segaja terinputkan
3)  Pengecekan duplikasi
Data pantun yang diinputkan harus unik entry atau tidak  diperbolehkan  duplikasi.  Apabila  ternyata input  telah  tersedia  di  database  maka  penginputan akan gagal.
Adapun workflow atau  rangkaian  kerja  sistem rekomendasi  untuk  fitur  “Tambah  Pantun”  seperti  yang terlihat pada Gambar 5. antara lain .
2) Input Data/Data Entry
Pengguna  dapat  menginputkan  sampiran  1, sampiran2, isi 1, dan isi 2.
2) Pre-processing Text
Isi 1 dan isi 2 akan melalui tahap
• Casefolding dimana  huruf  kapital  pada  teks tersebut  akan  diubah  bentuknya  menjadi  huruf kecil,
• Remove  punctuation dimana  menghapus  tanda baca yang tidak segaja terinputkan
3)  Pengecekan duplikasi
Data pantun yang diinputkan harus unik entry atau tidak  diperbolehkan  duplikasi.  Apabila  ternyata input  telah  tersedia  di  database  maka  penginputan akan gagal.
Gambar. 5 Diagram Kerangka Kerja Sistem Rekomendasi
Tambahkan Pantun Pengecekan duplikasi input Mulai Input isi 1, isi 2, sampiran 1, dan sampiran 2 Pre-processing Text Duplikat ?? Simpan ke database Selesai YA TIDAK
T ABEL I
P ERHITUNGAN K OMBINASI R EKOMENDASI I SI P ANTUN
Gambar. 6 Tampilan Antarmuka Fitur Tambah Pantun (Output)

## B. Evaluasi Sistem
Sistem  menerapkan rule-based sehingga  akan  memberikan rekomendasi  kata  akhir  sampiran  sesuai  dengan  pembobotan yang diterapkan oleh algoritma tail similary .
Berdasarkan  kombinasi  kata  di  basis  data  yaitu  142 sampiran dan  kamus monolingual bahasa  Indonesia  sebanyak 28.526 kata, diperoleh hasil seperti yang terlihat pada Tabel 1. Hasil  eksperimen  di  atas  menunjukkan  untuk  jumlah  akhiran kata  ( tail )  terbesar  yaitu  sebanyak  6  huruf  akhiran  kata sampiran  1  dan  sampiran  2,  kombinasi  isi  yang  dapat direkomendasikan  ialah  paling  sedikit,  yaitu  sebanyak  106, dan  ditemukan  51  sampiran  yang  tidak  dapat  diberikan rekomendasi  isi.  Namun,  untuk    jumlah  akhiran  kata  ( tail ) terkecil  yaitu  sebanyak  3  huruf  akhiran  kata  sampiran  1  dan sampiran 2, kombinasi isi yang dapat direkomendasikan ialah paling  banyak,  yaitu  sebanyak  1.754.319,  dan  tidak  ada ditemukan  sampiran  yang  tidak  dapat  diberikan  rekomendasi isi.  Oleh  karena  itu,  dapat  ditentukan  bahwa  jumlah  akhiran kata  ( tail )  yang  paling  efisien  diimplementasikan  ialah sebanyak  3  huruf  akhiran  kata  sampiran  1  dan  sampiran  2 sehingga  memperluas  kemungkinan  rekomendasi  isi  yang dapat diberikan.
#Tail untuk sampiran 1 #Tail untuk sampiran 2 Total Bobot Kombinasi isi yang dapat direkomendasikan Jumlah sampiran yang tidak dapat diberikan rekomendasi isi 6 6 12 106 51 6 5 11 318 42 5 6 11 316 43 6 4 10 1.628 33 5 5 10 1.075 33 4 6 10 1.402 34 6 3 9 15.503 31 5 4 9 6.003 19 4 5 9 5.140 22 3 6 9 11.133 32 5 3 8 55.682 16 4 4 8 29.981 7 3 5 8 46.300 20 4 3 7 288.840 3 3 4 7 304.188 5 3 3 6 1.754.319 0

## IV. K ESIMPULAN
Sistem rekomendasi pembuatan sampiran dengan algoritma tail  similarity mampu  memberikan  rekomendasi  pembuatan sampiran  pantun  dengan  tepat  sesuai  dengan  kemiripan  kata akhir. Dengan sistem pembobotan, akhir kata sampiran 1 – isi 1  dan  sampiran  2  –  isi  2,  bobot  tertinggi  berkemungkinan besar untuk dipilih atau direkomendasikan oleh sistem karena kemiripan  katanya.  Namun  dikarenakan  keterbatasan  jumlah pantun  di  basis  data,  berdasarkan  evaluasi  dengan mengkombinasikan  dengan  kamus monolingual bahasa Indonesia, recall kata  akhir  untuk  bobot  tertinggi  masih rendah,  oleh  karena  itu,  diperlukan  lebih  banyak  lagi dokumentasi  pantun.  Dari hasil eksperimen  ditemukan bawha jumlah akhiran kata (tail) yang paling efisien diimplementasikan  ialah  sebanyak  3  huruf  akhiran  kata sampiran 1 dan sampiran 2 sehingga  memperluas kemungkinan  rekomendasi  isi  yang  dapat  diberikan.  Sistem rekomendasi pembuatan sampiran pantun membantu pengguna  dalam  membuat  pantun  dengan  jumlah  larik  dalam bait  yang  sesuai  kaidah  pantun  dan  sesuai  susunan  rima pantun  dengan  efektif,  efisien,  dan  tetap  mempertahankan kaidah-kaidah pantun yang berlaku.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Penelitian  ini  didanai  oleh  skim  APBU  Tahun  Anggaran 2020/2021  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  Pada Masyarakat Universitas Lancang Kuning.

## R EFERENSI
[1] C. Wijesundara, W. Monika, and S. Sugimoto, “A metadata model to organize cultural heritage resources in heterogeneous information environments,” in
Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) , Nov. 2017, vol. 10647 LNCS, pp. 81–94, doi: 10.1007/978-3-319- 70232-2_7.
[2] W. Monika, C. Wijesundara, and S. Sugimoto, “Modeling Digital Archives of Intangible Cultural
Heritage based on One-to-One Principle of Metadata,” in Proceedings of the 8th Asia-Pacific Conference on Library & Information Education and Practice (A- LIEP 2017) , 2017.
[3] S. Sugimoto, S. Kiryakos, C. Wijesundara, W.
Monika, T. Mihara, and M. Nagamori, “Metadata Models for Organizing Digital Archives on the Web: Metadata-Centric Projects at Tsukuba and Lessons Learned,” in International Conference on Dublin Core and Metadata Applications , Nov. 2018, vol. 0, pp. 95– 105.
[4] T. Tarwiyani, M. Munir, and S. B. Trisakti, “Pantun as a Means of Character Education in the Life of the Nation and State,” in 3rd International Conference on Learning Innovation and Quality Education (ICLIQE 2019) , 2020, pp. 1321–1332.
[5] T. D. Leoni, “Pantun sebagai Akar Literasi dan
Pembentukan Moral Anak di Era Disrupsi,” in Prosiding Seminar Nasional Pascasarjana (PROSNAMPAS) , 2019, vol. 2, no. 1, pp. 867–870.
[6] T. Effendy, Tunjuk ajar dalam pantun Melayu . Balai Kajian dan Pengembangan Budaya Melayu, 2004.
[7] R. Setyadiharja, Khazanah Negeri Pantun . Deepublish, 2020.
[8] T. Andriani, “Pantun dalam Kehidupan Melayu (pendekatan historis dan antropologis),” Sos. Budaya , vol. 9, no. 2, pp. 195–211, 2012.
[9] Z. H. Mubarak, “Struktur dan Fungsi Pantun Pembuka dan Penutup Majlis dalam Adat Melayu,” in Prosiding Seminar Nasional Ilmu Sosial dan Teknologi (SNISTEK) , 2021, vol. 3, pp. 168–173.
[10] W. R. Pearson and D. J. Lipman, “Improved tools for biological sequence comparison.,” Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. , vol. 85, no. 8, pp. 2444–2448, Apr. 1988, doi: 10.1073/pnas.85.8.2444.
[11] J.-M. List, Sequence comparison in historical linguistics , vol. 1. düsseldorf university press, 2014.
[12] J.-M. List, M. Walworth, S. J. Greenhill, T. Tresoldi, and R. Forkel, “Sequence comparison in computational historical linguistics,” J. Lang. Evol. , vol. 3, no. 2, pp. 130–144, Jul. 2018, doi: 10.1093/jole/lzy006.
[13] A. H. Nasution, Y. Murakami, and T. Ishida, “A Generalized Constraint Approach to Bilingual Dictionary Induction for Low-Resource Language Families,” Acm Trans. Asian Low-Resource Lang. Inf.
Process. , 2018, doi: 10.1145/3138815.
[14] A. H. Nasution, Y. Murakami, and T. Ishida, “Plan Optimization to Bilingual Dictionary Induction for Low-resource Language Families,” Trans. Asian Low- Resource Lang. Inf. Process. , vol. 20, no. 2, Mar. 2021, doi: 10.1145/3448215.
[15] A. H. Nasution, Y. Murakami, and T. Ishida, “Constraint-based bilingual lexicon induction for closely related languages,” in Proceedings of the 10th International Conference on Language Resources and Evaluation, LREC 2016 , 2016, [Online]. Available: http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0- 85034636317&partnerID=MN8TOARS.