## IMPLEMENTASI SISTEM QUESTION ANSWERING MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) PADA STUDI KASUS BAHASA SUNDA
Rifal Kurniawan, Teguh Ikhlas Ramadhan, Rudi Hartono Teknik Informatika, Universitas Perjuangan Tasikmalaya Jl. Peta No.177, Kahuripan, Kec. Tawang, Tasikmalaya, Jawa Barat 46115 2003010025@unper.ac.id

## ABSTRAK
Bahasa Sunda merupakan bagian penting dari warisan budaya yang saat ini menghadapi ancaman kepunahan akibat  kontaminasi  budaya  luar  dan  penurunan  penggunaan  di  kalangan  generasi  muda.  Latar  belakang permasalahan  ini  menyoroti  perlunya  upaya  serius  untuk  melestarikan  dan  memperbarui  penggunaan  bahasa Sunda agar tetap relevan dan hidup dalam masyarakat modern. Solusi yang ditawarkan dalam penelitian ini adalah implementasi Sistem Question Answering dalam bahasa Sunda, yang dirancang untuk menggali dan melestarikan informasi mendalam tentang budaya Sunda. Penelitian ini fokus pada lima kategori utama: pakakas (peralatan), adat/tradisi,  perabot  rumah  tangga,  alat  musik/kesenian,  dan  kadaharan  (makanan).  Hasil  dari  penelitian  ini diharapkan  mampu  menyediakan  akses  mudah  dan  mendalam  terhadap  pengetahuan  budaya  Sunda,  serupa dengan  yang  ditawarkan  oleh  ChatGPT  dalam  bahasa  Indonesia,  tetapi  dengan  menggunakan  bahasa  Sunda. Dengan  demikian,  implementasi  ini  diharapkan  dapat  menjadi  salah  satu  langkah  konkret  dalam  menjaga eksistensi dan memperkaya kembali penggunaan bahasa Sunda di tengah arus modernisasi.

## Kata kunci : Bahasa Sunda, Sistem Question Answering , ChatGPT

## 1. PENDAHULUAN
GPT  ( Generative  Pre-trained  Transformer ) adalah model bahasa yang dibuat oleh Open AI. Model ini dimaksudkan untuk memahami dan membuat teks bahasa manusia. Untuk memproses dan menghasilkan teks,  GPT  menggunakan  arsitektur  transformer  yang kuat. ChatGPT adalah aplikasi dari  model GPT  yang dimaksudkan  untuk  berkomunikasi  dengan  manusia melalui  teks.[1]  Ini  dapat  digunakan  untuk  berbagai tujuan,  seperti  menjawab  pertanyaan,  memberikan rekomendasi, menghasilkan konten teks, dan melakukan  berbagai  tugas  lain  yang  terkait  dengan komunikasi dengan teks. Ini adalah salah satu contoh penggunaan  model  GPT  dalam  aplikasi  praktis  yang melibatkan interaksi manusia-mesin. ChatGPT merupakan  salah  satu  produk  Question  Answering yang  merupakan  teknologi  dari  kecerdasan  buatan yang menggunakan metode LSTM sebagai pengolahan  data  untuk  memberikan  respon  seperti manusia dalam pemrosesan bahasa alami.[2]
Sistem Question  Answering merupakan  suatu sistem  yang  didalamnya  menggunakan Natural Language  Processing (NLP)  sebagai    pemrosesan bahasa  alami  manusia  untuk  menggali  informasi kemudian secara otomatis menjawab pertanyaan yang telah  diajukan.[3]  Sistem  ini  kerap  kali  dibutuhkan masyarakat  seluruh  dunia  untuk  menggali  berbagai informasi secara mendalam.
Bahasa  sunda  termasuk  salah  satu  warisan budaya  yang  keberadaannya  perlu  dilestarikan  dan dipertahankan  karena  bahasa  sunda  kerap  digunakan sebagai “Bahasa Indung” oleh kebanyakan masyarakat di  daerah  Jawa  Barat.[4]  Data  BPS  (Badan  Pusat Statistik)  menunjukkan  presentase  penutur  bahasa daerah  semakin  menurun  pada  generasi  lebih  muda. faktor keluarga, status sosial, tempat tinggal, migrasi,
ekonomi,  dan  multibahasa  dalam  keluarga  adalah penyebab  pergeseran  bahasa.Hasil  penelitian  yang dilakukan  oleh  Balai  Bahasa  Provinsi  Jawa  Barat (BBPJB)  Kementrian  dan  Kebudayaan  menunjukan bahwa  bahasa  Sunda  terancam  punah.  Hanya  sekitar 40%  anak-anak  di  Jawa  Barat  yang  memahami  dan dapat  berbahasa  Sunda.[5]  Maka  dari  itu,  upaya pelestarian dan pembaharuan mengenai bahasa sunda haruslah  terus  ditingkatkan  supaya  tidak  mengalami kepunahan dan eksistensi bahasa sunda tetap terjaga di kancah  nasional  terkhusus  di  daerah  Jawa  Barat. Implementasi Sistem Question Answering menggunakan  bahasa  sunda  merupakan  salah  satu upaya  pelestarian  dan  penggalian  informasi  secara mendalam  mengenai kekayaan budaya  bahasa sunda. Melihat  dari  fenomena  di  sekitar  kita  ,  orang  sunda zaman  sekarang  yang  sudah  banyak  terkontaminasi budaya-budaya luar sehingga berkurangnya pengetahuan terhadap kekayaan budaya bahasa sunda itu  sendiri,  yang  pada  kali  ini  penulis  akan mengimplementasikan  sistem question  answering menggunakan  bahasa  sunda  yang  dimana  bisa memberikan informasi secara mendalam pada konteks penelitian  yang  dibagi  menjadi  5  kategori  yaitu pakakas,  adat/tradisi,  parabot  rumah  tangga  ,  alat musik /  kesenian , dan kadaharan. Dengan penelitian ini  diharapkan  informasi  dari  implementasi  yang dilakukan dapat menjadi pengetahuan secara mendalam  yang  didapatkan  dengan  mudah  seperti halnya ChatGPT namun menggunakan bahasa sunda.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Natural Language Processing (NLP)
Pemrosesan  bahasa  alami  (NLP)  adalah  istilah yang mengacu pada kumpulan teknik komputasi yang dirancang  untuk  melakukan  analisis  dan  representasi
otomatis bahasa manusia.[6] Namun, untuk mencapai hasil  yang  sebanding  dengan  manusia,  analisis  teks otomatis  membutuhkan pemahaman  mesin  yang  jauh lebih  dalam  tentang  bahasa  alami.  Pengambilan informasi  dari  internet,  agregasi,  dan  jawaban  atas pertanyaan  atau  sistem  question  answering  adalah beberapa  contoh  proses  pemrosesan  bahasa  natural (NLP).[7]  Proses  ini  terutama  didasarkan  pada algoritma  yang bergantung pada representasi tekstual halaman  web,  meskipun  NLP  juga  dapat  digunakan sampai batas tertentu. Algoritma ini sangat baik untuk mengambil  teks,  membaginya  menjadi  beberapa bagian,  memeriksa  ejaan  dan  menganalisis  tingkat kata,  namun, ia tidak dapat menganalisis kalimat dan paragraf  pada  tingkat  tingkat  kata.  Oleh  karena  itu, kemampuan algoritma ini masih sangat terbatas dalam hal menafsirkan kalimat dan mengekstraksi informasi penting dari pertanyaan.
Secara  umum,  pemrosesan  bahasa  natural membutuhkan  kemampuan  simbolis  yang  tinggi. Kemampuan  ini  mencakup  hal-hal  seperti  akses  dan perolehan  karakteristik  leksikal,  semantik,  dan episodik; pembuatan dan penyebaran  ikatan dinamis; manipulasi  struktur rekursif  yang  membentuk  ikatan; koordinasi berbagai modul pemrosesan dan pembelajaran; dan identifikasi konstruksi bahasa dasar (seperti objek dan tindakan).Untuk beralih dari proses pengolahan  bahasa  alami  (NLP)  ke  proses  yang dikenal  sebagai  pemahaman  bahasa  alami,  semua keterampilan di  atas diperlukan. Saat ini, pendekatan pengolahan bahasa natural bergantung pada representasi  sintaksis  teks  yang  juga  dikenal  sebagai struktur sintaksis dengan menggunakan kata frekuensi kejadian  bersama.  Batasan  algoritma  ini  adalah mereka hanya dapat memproses informasi dalam teks yang  sedang  diproses;  namun,  mereka  tidak  dapat mempertimbangkan informasi latar belakang tindakan manusia.  Kita,  misalnya,  memahami  ketika  kita mengatakan bahwa "Sachin Tendulkar adalah batsman yang baik" karena pemahaman kita tentang permainan kriket  dan  bagaimana  "Sachin  Tendulkar"  berhasil dalam  banyak pertandingan kriket. Namun demikian, karena  Algoritma saat  ini tidak  memiliki  semua  latar belakang  ini  bersamanya,  sehingga  pemahamannya terbatas.
Sebagai  pengolah  teks  manusia,  kita  tidak memiliki  batasan  seperti  itu  karena  setiap  kata  yang muncul  dalam  teks  mengaktifkan  rangkaian  konsep yang  terkait  secara  semantik,  episode  yang  relevan, dan  pengalaman  sensorik,  yang  memungkinkan  kita untuk menyelesaikan tugas proses pemrosesan bahasa yang  rumit.  Misalnya,  tugas-tugas  ini  mencakup pelabelan  peran  semantik  dengan  cepat  dan  mudah, serta  disambiguasi  pengertian  kata.  Banyak  model komputasi  baru  berusaha  mengatasi  perbedaan kognitif dengan meniru proses yang dianggap sebagai bagian  dari  otak  manusia  dan  digunakan  untuk memproses bahasa. Metode ini mengandalkan elemen semantik  yang  tidak  dapat  diungkapkan  secara eksplisit  dalam  teks.  Untuk  tujuan  teoritis,  misalnya untuk  studi  ilmiah,  seperti  melihat  bagaimana
komunikasi linguistik dan karakteristiknya, dan untuk tujuan  praktis,  misalnya  untuk  memungkinkan komunikasi manusia-mesin yang efektif.

## 2.2. Question Answering
Sistem  question  answering  adalah  pencapaian kecerdasan sintetis yang bertahan lama dan kerumitan proses  pengolahan  bahasa  natural.[8]  Struktur question answering memungkinkan seseorang mengajukan  pertanyaan  khusus  dalam  bahasa  alami dan  mendapatkan  jawaban  langsung  dan  tanggapan singkat.  Sekarang,  sistem  QA  ditemukan  di  mesin pencari  seperti  Google  dan  antarmuka  percakapan telepon,  yang  menunjukkan  bahwa  mereka  cukup mahir dalam menanggapi potongan statistik sederhana.Namun,  pertanyaan  yang  lebih  menantang biasanya  paling  mudah  untuk  dilewati  karena pelanggan harus mengembalikan daftar cuplikan yang mereka  berikan  dan  kemudian  menelusuri  untuk menemukan jawaban pertanyaan mereka.[8]

## 2.3. Long Short Term Memory(LSTM)
Salah  satu  arsitektur  Recurrent  Neural  Network (RNN)  yang  berguna  untuk  menghindari  masalah dependensi  jangka  panjang  adalah  Long  Short-Term Memory  (LSTM).  Jaringan  LSTM  terdiri  dari  empat lapisan  yang  saling  berinteraksi  dalam  satu  neuron: satu  lapisan  tanh  dan  tiga  lapisan  sigmoid.  Fungsi aktivasi  tanh  mengembalikan  nilai  dalam  rentang negatif  satu  hingga  satu,  sedangkan  fungsi  aktivasi sigmoid  mengembalikan  nilai  dalam  rentang  nol  dan satu .
Input gate, forget gate, cell state, dan output gate adalah  komponen  utama  struktur  LSTM.  Misalkan sequence  input  x  dan  hidden  state  h  yang  dihasilkan dari  lapisan  LSTM,  maka  hubungan  antara  x  dan  h yaitu  berdasarkan  persamaan  berikut  seperti  pada gambar dibawah.
Gambar  1 Long Short Term Memory (LSTM )
Jaringan  saraf  yang  dipelajari,  atau  lapisan jaringan  saraf,  diwakili  oleh  kotak  berwarna  kuning, seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar  2.4  1.  Vektor transfer, yaitu garis yang membawa seluruh vektor dari keluaran neuron satu ke input neuron lainnya, disebut anak  panah  tanpa  cabang  atau  garis  penggabungan. Lingkaran merah muda adalah operasi pointwise, yaitu operasi  yang  dilakukan  seperti  menambah  vektor. Proses penggabungan  yang  menunjukkan rangkuman disebut concatenate. Kopi adalah proses menyalin nilai yang kemudian ditransfer ke tempat lain. Pada langkah waktu t, notasi x_t menunjukkan masukan untuk setiap unit  dan  nilainya  adalah  vektor.  Notasi  h_t menunjukkan state tersembunyi  yang dihasilkan oleh
setiap  unit  pada  langkah  waktu t  dan  nilainya  adalah vektor.  Notasi  C_t  menunjukkan  state  sel  yang dihasilkan  oleh  setiap  unit  pada  langkah  waktu t  dan nilainya berupa vektor.

## 2.4. Bahasa Sunda
Bahasa  Sunda  adalah  cabang  Melayu-Polinesia dalam rumpun bahasa Austronesia dengan setidaknya 38  juta  penutur,  dan  merupakan  bahasa  ibu  dengan penutur terbanyak  kedua  di  Indonesia  setelah  bahasa Jawa. Bahasa ini digunakan di hampir seluruh provinsi Jawa Barat dan Banten, serta di sebagian besar wilayah barat  Jawa  Tengah,  mulai  dari  Kali  Brebes  (Sungai Cipamali)  di  Kabupaten  Brebes  dan  Kali  Serayu (Sungai Ciserayu) di Kabupaten Cilacap.[9]
Dengan  istilah  "undak  usuk",  bahasa  Sunda memiliki tingkatan berbahasa yang hampir tidak ada di bahasa  lain.  Undak  usuk  basa  dapat  dibagi  menjadi tiga  bagian,  yaitu  bahasa  halus,  bahasa  sedang,  dan bahasa  kasar.  Undak  usuk  basa  dianggap  sebagai tingkatan bahasa, tingkatan, atau tata krama. Selain itu juga,  penyebutan  dari  nama-nama  pakakas,  parabot, kesenian  dan  alat  musik,  kadaharan  dan  kaulinan memiliki  nama  dalam  bahasa  sunda  yang  unik  dan perlu untuk digali informasinya.
a. Pakakas
Kebanyakan  alat  yang  digunakan  orang  Sunda untuk  bertani.  Karena  pada  masa  lalu,  pekerjaan utama  orang  Sunda  adalah  bercocok  tanam  dan berternak.  Sejak  jaman  dulu,  para  karuhun  telah diajarkan  untuk  mengolah  sawah,  menanam palawija, berkebun, dan berbagai kegiatan lainnya yang sering dilakukan di hutan, seperti berburu.Orang  Sunda  juga  sering  dipaksa  untuk berperang  atau  bertempur,  sehingga  mereka membuat perabot untuk menyerang dan mempertahankan  diri,  bahkan  membunuh  lawan. Perkakas berburu biasanya  juga  digunakan secara tidak  langsung dalam  berperang.  Bahkan  menjadi salah satu simbol Sunda, kujang adalah yang paling populer.
b. Parabot
Parabot  rumah  tangga  sebagai  barang-barang rumah  tangga  tradisional  Sunda  yang  dibuat dengan  berbagai  bahan  seperti  bambu,  batu,  besi, kayu, plastik, tanah liat, aluminium, batok kelapa, dan  tembaga.  Peralatan  ini  digunakan  untuk berbagai tujuan di rumah. Misalnya, ada dua puluh dua jenis peralatan rumah tangga tradisional yang terbuat dari bambu, yang banyak digunakan karena mudah didapat, mudah dibuat, dan tahan lama. Di sisi  lain,  hanya  satu  jenis  peralatan  rumah  tangga yang  terbuat  dari  tembaga,  yang  paling  jarang digunakan dalam peralatan rumah tangga tradisional Sunda.[10]
c. Kesenian dan Alat Musik Kesenian  termasuk  dalam  kebudayaan  manusia secara keseluruhan karena merupakan representasi dari  suatu  peradaban  yang  berkembang  sesuai dengan  keinginan  dan  cita-cita  yang  berpedoman pada  nilai-nilai  yang  berlaku,  dan  dilakukan
melalui aktifitas berkesenian, memberi masyarakat pemahaman  tentang  jenis  keseniannya.  Kesenian rakyat  adalah  salah  satu  bentuk  kreatifitas. Kerajinan  orang  Sunda  biasanya  kaya  akan  nilai, makna, dan kearifan lokal yang terkait dengan rasa syukur terhadap Tuhan, menggambarkan keindahan alam, keramahan masyarakat, interaksi, dan  lain-lain.  Selain  itu,  alat  musik  tradisional sunda  yang  disebut  waditra,  juga  disebut  alat tatabeuhan  (tetabuhan)  atau  instrumen,  termasuk bonang, saron, kendang, jenglong, dan gong.[11]
d. Kadaharan Pada setiap daerahnya di Indonesia, ada makanan olahan lokal yang resepnya biasanya turun temurun dari  generasi  ke  generasi.  Makanan  tradisional suku sunda sangat beragam.[12] Masyarakat sunda dapat  mengolah  satu  bahan  menjadi  berbagai model  makanan  yang  dapat  diterima  dan  disukai oleh  semua  orang.  Seperti  halnya  bahan  dasar sampe, ada banyak jenis makanan tradisional yang menggunakan  bahan  dasar  singkong,  seperti combro,  misro,  oyek,  getuk,  peyeum,  goreng sampeu, dan lain-lain.
e. Tradisi / Adat Tradisi dianggap sebagai proses yang berkembang seiring  waktu  dan  tidak  statis  atau  melingkar. Tradisi  dapat  didefinisikan  sebagai  warisan  yang benar atau warisan masa lalu. Namun, tradisi yang berulang-ulang tidak terjadi secara kebetulan atau disengaja.

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar  2 Metode penelitian
Gambar  diatas  merupakan  metode  penelitian yang  dilakukan  untuk  implementasi  metode Long Short  Term  Memory (LSTM)  pada  sistem question answering pada  studi  kasus  bahasa  sunda.  Dimana tahapan-tahapan  diatas  dilakukan  secara  berurutan agar  dapat  tercipta  sistem question  answering . Tahapan tersebut terdiri dari pencarian topik dan studi literatur, identifikasi masalah, pengumpulan data, pre- processing data,  implementasi  LSTM  yang  meliputi pemilihan  model  LSTM  untuk  Memilih  arsitektur LSTM yang sesuai dengan kebutuhan sistem question answering,  pelatihan  model  untuk  melatih  model LSTM  dengan  dataset  yang  telah  diproses  untuk
mengajarkan model bagaimana menjawab pertanyaan dalam  bahasa  Sunda,  optimasi  model  untuk menyesuaikan  hiperparameter  dan  menggunakan teknik  optimasi  untuk  meningkatkan  kinerja  model, pengujian implementasi , dan evaluasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Pengumpulan Data
Proses  pengumpulan  data  dilakukan  dengan mengumpulkan  kosakata  bahasa  sunda  mengenai  5 kategori penelitian yaitu pakakas, parabot, alat musik/ kasenian,  kadaharan  dan  tradisi/adat.  Kosakata tersebut  dikembangkan  menjadi  12.853  data  yang terdiri  dari  pertanyaan,  jawaban  serta  konteks  yang akan menjadi bahan proses penelitian seperti Tabel 1.
Tabel  1 Pengumpulan data No Pertanyaan Jawaban Konteks 1 leres atanapi henteu alat musik nu utama jang ngiring tari jaipongan namina kecapi leres alat musik utama nu ngiring tari jaipong nyaeta kecapi 2 leres atanapi henteu tari anu ngagambarkeun kaendahan bulan purnama namina panon hideung leres tari panon hideung nyaeta kasenian tari tradisional sunda anu ngagambarkeun kaendahan bulan purnama 3 leres atanapi henteu tari anu ngagambarkeun gerakan endah nu terinspirasi tina merak namina tari merak leres tari merak nyaeta kasenian tari nu ngagambarkeun gerakan endah terinspirasi tina manuk merak ... …. …. ..... 12852 leres atanapi henteu pesta rahayat minangka wujud sukur jeung silih bagi namina pesta laut henteu pesta laut nyaeta tradisi nu dilaksanakeun sataun sakali kanggo ngungkapkeun rasa sukur sareng ngadoa kasalametan wanci ek ngalaut 12853 leres atanapi henteu tradisi mandi suci babarengan miceun tingkah polah kurang hade namina pesta laut henteu pesta laut nyaeta tradisi nu dilaksanakeun sataun sakali kanggo ngungkapkeun rasa sukur sareng ngadoa kasalametan wanci ek ngalaut
4.2. Preprocessing Data
4.2.1. Inisialisasi tokenizer Inisialisasi tokenizer merupakan  tahapan  awal untuk  melakukan  tokenisasi  pada  dataset  dengan memanggil fungsi tokenizer yang dimiliki tensorflow . Dengan  merubah  setiap  tulisan  menjadi  angka  atau vektor,  di  mana  angka  tersebut  adalah  nomor  khusus untuk setiap kata yang berupa biner (0 dan 1), atau bisa juga  berupa  vektor  dengan  nilai  yang  menunjukkan seberapa sering kata tersebut muncul.[13]

## 4.2.2. Fit tokenizer pada pertanyaan
Sebelum pertanyaan dilakukan tokenisasi, data hanya  berbentuk  kolom  teks  biasa  yang  didapatkan dari dataset yang tersedia. Proses tqdm menggunakan library  pandas  dengan  deskripsi  " Fitting  Tokenizer " digunakan  untuk  memantau  kemajuan  dalam  proses pembelajaran komputer, di mana tokenizer diterapkan agar  komputer  belajar  mengenai  kata-kata  di  kolom pertanyaan  dalam  dataset.  Langkah  selanjutnya, tokenizer  fit  on  texts kedalam  data  pertanyaan  yang merupakan tahapan aktual di mana komputer membaca pertanyaan-pertanyaan tersebut, mengidentifikasi kata-kata  yang  digunakan,  dan  memberikan  nomor unik  (indeks)  untuk  setiap  kata.  Setelah  tahap tokenisasi, pertanyaan yang tadinya hanya kolom teks biasa sekarang berubah menjadi banyak array dari data pertanyaan seperti contoh pada Tabel 2.
Tabel  2 Pertanyaan sebelum dan sesudah tokenisasi
No Pertanyaan sebelum tokenisasi Pertanyaan setelah tokenisasi 1 leres atanapi henteu pakakas paranti nakolan paku keur kai jeung sajabana disebut palu ['leres atanapi henteu pakakas paranti nakolan paku keur kai jeung sajabana disebut palu'] 2 leres atanapi henteu pakakas paranti motongan kai disebutna ragaji ['leres atanapi henteu pakakas paranti motongan kai disebutna ragaji'] 3 leres atanapi henteu pakakas paranti muterkeun baud disebutna obeng ['leres atanapi henteu pakakas paranti muterkeun baud disebutna obeng'] 4 leres atanapi henteu pakakas paranti muterkeun mur disebutna konci inggris ['leres atanapi henteu pakakas paranti muterkeun mur disebutna konci inggris']

## 4.2.3. Konversi Teks Menjadi Urutan Token
Setelah data pertanyaan diubah menjadi bentuk array,  selanjutnya  digunakan  fungsi  tqdm  dan deskripsi  " Converting  to  sequences ",  yang  berguna untuk  melihat  kemajuan  saat  komputer  mengubah setiap pertanyaan dalam dataset menjadi urutan angka. Kemudian variabel X mewakili fungsi untuk konversi teks pertanyaan menjadi representasi numerik. Dengan memberikan  nomor  indeks  untuk  setiap  kata berdasarkan pembelajaran sebelumnya oleh tokenizer , sistem  menciptakan  urutan  angka  yang  menyajikan
pertanyaan dalam format yang lebih mudah dipahami oleh komputer seperti pada tabel 3 guna mempersiapkan  data  untuk  langkah-langkah  analisis dan pemodelan lebih lanjut.

## Tabel  3 Konversi pertanyaan menjadi urutan token
No Pertanyaan sebelum tokenisasi Pertanyaan setelah tokenisasi 1 leres atanapi henteu pakakas paranti nakolan paku keur kai jeung sajabana disebut palu ['leres atanapi henteu pakakas paranti nakolan paku keur kai jeung sajabana disebut palu'] 2 leres atanapi henteu pakakas paranti motongan kai disebutna ragaji ['leres atanapi henteu pakakas paranti motongan kai disebutna ragaji'] 3 leres atanapi henteu pakakas paranti muterkeun baud disebutna obeng ['leres atanapi henteu pakakas paranti muterkeun baud disebutna obeng'] 4 leres atanapi henteu pakakas paranti muterkeun mur disebutna konci inggris ['leres atanapi henteu pakakas paranti muterkeun mur disebutna konci inggris']

## 4.2.4. Padding Urutan Token
Setelah  data  pertanyaan  dijadikan  array kemudian diubah lagi menjadi urutan angka unik dari setiap  kata,  kemudian  digunakanlah tqdm dan deskripsi  " Padding  sequences ",  dengan  proses  ini dapat  memantau  kemajuan  saat  komputer  melakukan langkah  berikutnya.  Proses  selanjutnya  melibatkan fungsi pad_sequences(X), di  mana  urutan  angka sebelumnya (angka yang disimpan dalam variabel X) akan  diperlengkap  dengan  nilai  nol,  memastikan bahwa semua urutan  memiliki panjang  yang seragam seperti  contoh  pada  Tabel  4  Pelengkapkan  urutan  ini berguna  ketika  sistem  menyusun  data  teks  menjadi format yang lebih terstruktur dan seragam. Data yang telah  dibuat  menjadi  berbentuk  matriks  ini  akan mendukung  proses  analisis  atau  penggunaan  dalam model dengan lebih efektif.

## Tabel  4 Padding pada urutan token
No Pertanyaan sebelum di padding Pertanyaan setelah di padding 1 [2, 1, 3, 12, 5, 855, 842, 54, 220, 11, 245, 856, 823] [  0   0   0   0   0   0   0   0   0 0   0   0   0   0   0   0   0   0  2 1   3  12   5 855 842  54 220 11 245 856 823]
2 [2, 1, 3, 12, 5, 246, 220, 181, 112] [  0   0   0   0   0   0   0   0   0 0   0   0   0   0   0   0   0   0  0 0   0   0   2   1   3  12   5 246 220 181 112]
3 [2, 1, 3, 12, 5, 247, 843, 181, 776] [  0   0   0   0   0   0   0   0   0 0   0   0   0   0   0   0   0   0  0 0   0   0   2   1   3  12   5 247 843 181 776] No Pertanyaan sebelum di padding Pertanyaan setelah di padding 4 [2, 1, 3, 12, 5, 247, 305, 181, 387, 388] [  0   0   0   0   0   0   0   0   0 0   0   0   0   0   0   0   0   0 0 0   0   2   1   3  12   5 247 305 181 387 388]

## 4.2.5. Pemberian Nilai Pada Kolom Jawaban
Selanjutnya menambahkan proses untuk mempersiapkan  data  untuk  tugas  klasifikasi  biner, dimana  sebelumnya  pada  kolom  jawaban  belum terdapat  nilai  0  atau  pun  1  yang  nantinya  akan digunakan  pada  saat  pemberian  jawaban.  Variabel context menampung kolom 'konteks' dari dataset, yang berisi  teks  konteks  atau  informasi  pendukung. Sedangkan  variabel  y  mengandung  label  klasifikasi biner,  di  mana  nilai  1  diberikan  kepada  pertanyaan yang  memiliki  jawaban  'leres',  dan  nilai  0  untuk pertanyaan dengan jawaban lainnya. Dengan pendekatan ini, sistem mempersiapkan dua komponen penting dalam pemodelan, yaitu teks konteks sebagai fitur input dan label biner sebagai target output, untuk melatih  dan  menguji  model  klasifikasi.  Tabel  5 menunjukan  jawaban  yang  dikelompokan  menjadi nilai 1 atau 0 .
Tabel  5 Pemberian nilai pada kolom jawaban
No Jawaban sebelum di beri nilai Jawaban setelah di beri nilai 1 Leres 1 2 Henteu 0 3 Henteu 0 4 Leres 1

## 4.2.6. Pembagian Data
Proses  selanjutnya  memiliki  tujuan  untuk membagi  data  menjadi  dua  set,  yakni  set  pelatihan ( train )  dan  set  pengujian  ( test ),  dalam  rangka mengembangkan dan mengevaluasi model. Menggunakan tqdm dengan deskripsi " Splitting data " memberikan  tampilan  bar  kemajuan  saat  proses berlangsung.  Fungsi train_test_split dari  pustaka scikit-learn  digunakan  untuk  membagi  tiga  set  data utama:  variabel  X  yang  berisi  urutan  angka  dari pertanyaan, variabel context yang berisi teks konteks, dan  variabel  y  yang  berisi  label  biner  dari  jawaban ('leres' atau bukan). Pembagian dilakukan dengan rasio 80:20  untuk  set  pengujian  dan  pelatihan,  serta menggunakan  nilai  acak  yang  ditentukan  (42)  untuk memastikan  reproduktibilitas  hasil.  Hasilnya,  sistem mendapatkan  empat  set  data: X_train dan y_train untuk  pelatihan,  serta X_test dan y_test untuk pengujian model seperti pada Tabel 6 dan Tabel 7.
Tabel  6 Data latih No X Train (Urutan Token untuk Data Latih) Context Train (Konteks untuk Data Latih) y Train (Label untuk Data Latih) 1 [  0   0   0   0   0   0 0   0   0   0   0   0 0   0   0   0   0   0  2 1   3  12   5 855 842  54 220  11 245 856 823] cimol nyaeta jajanan khas bandung anu dijieun ... 0
2 [  0   0   0   0   0   0 0   0   0   0   0   0 0   0   0   0   0   0  0 0   0   0   2   1   3 12   5 246 220 181 112] nyawang bulan nyaeta upacara anu diayakeun man... 0 3 [  0   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0 0   0   0   0   0   0  0 0   0   0   2   1   3 12   5 247 843 181 776] kujang nyaeta pakakas ciri khas sunda 0 4 [  0   0   0   0   0   0 0   0   0   0   0   0 0   0   0   0   0   0 0 0   0   2   1   3  12 5 247 305 181 387 388] tauco nyaeta salah sahiji kadaharan khas daera... 0 5 [  0   0   0   0   0   0 0   0   0   0   0   0 0   0   0   0   0   0 0 2   1   3  12   5  34 86  29  91  15   4 389] batagor nyaeta kadaharan gorengan anu bahan ut... 0 Jumlah data uji: 2571 Tabel  7 Data uji No X Test (Urutan Token untuk Data Uji) Context Test (Konteks untuk Data Uji) y Test (Label untuk Data Uji) 1 [  0   0   0   0   0   0 0   0   0   0   0   0 0   0   0   0   0   0 0   0   0   2   1   3 645  91 646 647 181 359 677] akad nikah nyaeta proses ijab qobul atawa sera...
0 2 [  0   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0 0   0   0   0   0   0 0   0   0   2   1   3 12 820 637 835  15 4 858] kored nyaeta pakakas paranti miceun jujukutan 1 3 [  0   0   0   0   0   0 0   0   0   0   0   0 0   0   0   0   0   0 0   0   0   0   2   1 3 440   8   5  34 316 158] abir nyaeta peso badag paranti ngeureutan daging 0 4 [  0   0   0   0   0   0 0   0   0   0   0   0 0   0   0   0   0   0 0   0   0   0   0   2 damar nyaeta alat paranti nyaangan rohangan ma... 0
No X Test (Urutan Token untuk Data Uji) Context Test (Konteks untuk Data Uji) y Test (Label untuk Data Uji) 1   3 441  12   5 252  72] 5 [  0   0   0   0   0   0 0   0   0   0   0   0 0   0   0   0   0   0 0   0   2   1   3 132 705  71  30 706 707   4 727] gusaran nyaeta tradisi ngikir atawa motong wao... 0

## Jumlah data latih: 10281

## 4.3. Implementasi  Model  Long  Short  Term Memory
Pada langkah ini, LSTM diimplementasikan pada saat  membangun  model  untuk  melakukan  pelatihan data yang sebelumnya telah di proses pada tahap pre- processing  data.  Sebelum  membangun  model, definisikan terlebih dahulu lokasi yang akan dijadikan penyimpanan  model  dalam  sebuah  variabel  bernama model_file.  Variabel model_file ini  nantinya  akan digunakan  untuk  menyimpan  model  jika  pelatihan model sudah selesai, dan  juga  variabel  ini digunakan untuk  memuat  model  yang  sudah  tersimpan  ketika pengguna menggunakan kembali sistem ini.

## Gambar  3 Implementasi model LSTM

## 4.3.1. Membuat Sequential Baru
Pada  langkah  ini,  buat  model Sequential baru dengan fingsi Sequential . Model ini adalah salah satu jenis  model  dalam  Keras  yang  memungkinkan  untuk menambahkan lapisan secara berurutan.

## 4.3.2. Menambahkan Lapisan Embedding
Setelah  membuat  model,  sistem  diberikan lapisan  embedding  yang  berfungsi  untuk  melakukan konversi  urutan  kata  menjadi  vektor  yang  memiliki
representasi  numerik  yang  memiliki  nilai  setiap  kata nya.
Parameter-parameter seperti input_dim, output_dim,  dan  input_length  digunakan  untuk mengatur  ukuran  lapisan embedding ,  sedangkan weights  diisi  dengan  matriks embedding yang  telah dibuat sebelumnya. Dengan trainable=False menandakan  bahwa  bobot  lapisan  embedding  tidak akan diperbarui selama proses pelatihan model.

## 4.3.3. Menambahkan Lapisan LSTM Pertama
Selanjutnya,  sistem  ditambahkan  lapisan LSTM pertama. Lapisan ini memiliki 128 unit LSTM yang bertujuan untuk memahami hubungan urutan kata dalam pertanyaan dan konteks. Dengan return_sequences=True memastikan bahwa lapisan ini memberikan output dari setiap langkah waktu.

## 4.3.4. Menambahkan Lapisan Dropout Pertama
Setelah  lapisan  LSTM,  sistem  ditambahkan lapisan  dropout  pertama  yang  berperan  dalam mencegah overfitting dengan secara acak mengabaikan sebagian node di lapisan sebelumnya selama pelatihan. Nilai 0.2 menunjukkan tingkat dropout sebesar 20%.

## 4.3.5. Menambahkan Lapisan LSTM Kedua
Langkah  selanjutnya  adalah  menambahkan lapisan  LSTM  kedua  Lapisan  ini  memiliki  64  unit LSTM dan bertujuan untuk memproses informasi lebih lanjut  dari  urutan  kata  yang  telah  diolah  oleh  lapisan sebelumnya.

## 4.3.6. Menambahkan Lapisan Dropout Kedua
Kemudian, sistem ditambahkan lapisan dropout kedua  dengan  tujuan  yang  tetap  sama,  yaitu mencegah overfitting dengan  mengabaikan  sebagian node di lapisan sebelumnya secara acak.

## 4.3.7. Menambahkan Lapisan Dense Terakhir
Langkah terakhir adalah menambahkan lapisan dense terakhir  .Lapisan  ini  memiliki  satu  unit  dan menggunakan  aktivasi  sigmoid,  yang  menghasilkan output  dalam rentang 0 hingga 1 yang dimana output mendekati  1  menunjukkan  probabilitas  tinggi  bahwa pertanyaan  sesuai  dengan  konteksnya.  Regularisasi juga diterapkan di sini untuk mencegah overfitting .

## 4.3.8. Menambahkan Early Stopping
Early  stopping  digunakan  untuk  mencegah overfitting  dan  menghentikan  pelatihan  model  ketika performa  model  di  atas  data  validasi  tidak  lagi meningkat.  EarlyStopping  adalah  fungsi  dari  Keras yang  digunakan  untuk  memantau  performa  model selama  pelatihan  yang  memonitoring  validation  loss. Parameter validation  loss menentukan  metrik  yang akan dipantau. Dalam  hal  ini, sistem akan  memantau nilai  loss  (kerugian)  pada  data  validasi.  Ketika  nilai loss  pada  data  validasi  tidak  lagi  menurun,  pelatihan akan  dihentikan.  Parameter patience adalah  jumlah epochs (siklus  pelatihan)  yang  akan  dipertahankan setelah  tidak  terjadi  peningkatan  dalam  metrik  yang
dipantau sebelum pelatihan dihentikan. Pelatihan akan berhenti setelah 5 epochs tanpa peningkatan dalam loss data validasi.
4.4. Teknis Penggunaan Sistem Question Answering 4.4.1. Input  Pertanyaan  Ke  Sistem  Question

## Answering
Pertanyaan  yang  diinputkan  oleh  pengguna kedalam  sistem  pada  kolom  yang  tersedia  pada tampilan  awal  sistem  dapat  berupa  kalimat  dengan menggunakan  bahasa  sunda  loma  atau  bahasa  sunda sehari-hari  dengan  konteks  bahasan  yang  sudah ditentukan oleh sistem mengenai 5 kategori yang telah disebutkan diatas seperti gambar 4.

## Gambar  4 Input pertanyaan pada sistem

## 4.4.2. Output Dari Sistem Question Answering
Setelah pengguna mengajukan pertanyaan pada sistem,  maka  sistem  akan  memilah  dan  memilih jawaban  yang  sesuai  dengan  konteks  yang  di pertanyakan  oleh  pengguna  yang  nantinya  akan memberikan output berupa jawaban antara “leres” atau “henteu”  serta  pengguna  dapat  mengetahui  konteks yang  di  pertanyakan  dengan  jawaban  lebih  jelas  dari sistem seperti pada gambar 5.
Gambar  5 Output dari sistem question answering

## 4.5. Hasil Pengujian Blackbox Interface Sistem
Tabel  8 Hasil pengujian blackbox interface sistem No Skenario Pengujian Uji Kasus Hasil yang Diharapkan Hasil Pengujian 1. Mengosongkan kolom input pertanyaan kemudian klik tombol pesawat ataupun menekan enter. Input Pertanyaan: (Dikosongkan) Menampilkan peringatan kolom harus diisi Sesuai Harapan 2. Mengisi kolom input dengan pertanyaan Input pertanyaan: (diisi dengan pertanyaan atau kalimat lainnya) Sistem membaca pertanyaan dan memberikan output atau jawaban sesuai dengan pertanyaan Sesuai Harapan 3. Klik tombol paling atas untuk menampilkan seluruh informasi pertanyaan, jawaban serta konteks yang telah didapat oleh pengguna - Menampilkan seluruh informasi dari pertanyaan yang diajukan pengguna serta jawaban dan konteks yang didapat oleh pengguna Sesuai Harapan 4. Klik tombol close untuk menutup pop-up informasi yang tersimpan di sistem - Menutup pop-up yang ditampilkan Sesuai Harapan

## 4.6. Evaluasi

## Gambar  6 Evaluasi
Tahap  evaluasi  yaitu  untuk  mengevaluasi performa  model  menggunakan  data  uji (X_test dan y_test ).  Dengan  menggunakan  fungsi evaluate akan memberikan  hasil  evaluasi  berupa  beberapa  metrik performa  model,  termasuk  akurasi.  Pada  sistem  ini menggunakan indeks 1 untuk mengambil nilai akurasi dari hasil evaluasi yang merujuk pada akurasi model. Kemudian  nilai  akurasi  yang  diperoleh  dari  hasil evaluasi  disimpan  dalam  variabel accuracy .  Sistem question  answering dengan  menggunakan  metode LSTM  dari  12853  data  mendapatkan  nilai  akurasi model sebesar 0.967 atau 97%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Implementasi metode Long Short Term Memory (LSTM) untuk Sistem Question Answering pada studi kasus bahasa sunda ini mendapatkan hasil yang begitu memuaskan  pada  nilai  akurasi  model  dari  hasil pemrosesan  12.853  data  yaitu  sebesar  97%,  namun keakuratan dalam menjawab pertanyaan yang diajukan oleh  pengguna  masih  belum  seakurat  akurasi  model jika  pertanyaan  yang  dimasukan  tidak  sesuai  dengan yang ada pada dataset. Pada sistem question answering kali ini masih terbatas hanya pada jawaban ”leres” atau ”henteu”, sehingga pengguna kurang mengetahui lebih dalam tentang makna dari objek yang diteliti. Penulis menyarankan agar peneliti selanjutnya lebih mengoptimalkan  kode  untuk  pertanyaan  serta perbanyak  dataset  yang  akan  dijadikan  penelitian.  2. Saran  selanjutnya  dari  penulis,  peneliti  selanjutnya diharapkan  bisa  memberikan  jawaban  yang  lebih mendetail  pada  sistem  question  answering  ini  tidak hanya terpaku pada jawaban ”leres” atau ”henteu”.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  W.  Suharmawan,  “Pemanfaatan  Chat  GPT Dalam  Dunia  Pendidikan,” Education  Journal : Journal Educational Research and Development , vol.  7,  no.  2,  hlm.  158–166,  Agu  2023,  doi: 10.31537/ej.v7i2.1248.
[2]  Y.  B.  Kumboro dkk. ,  “PEMANFAATAN CHATGPT  SEBAGAI  BAHAN  REFERENSI KERJA,”  2023.  [Daring].  Tersedia  pada: https://chat.openai.com.
[3]  Y.  W.  Chandra  dan  S.  Suyanto,  “Indonesian chatbot of university admission using a question answering  system  based  on  sequence-to- sequence  model,”  dalam Procedia  Computer Science , Elsevier B.V., 2019, hlm. 367–374. doi: 10.1016/j.procs.2019.08.179.
[4]  H.  Nuraeni,  “BAHASA  TUTUR  DALAM KAULINAN  URANG  LEMBUR  DALAM MEMBENTUK KARAKTER ANAK,” 2019.
[5]  N.  Aini,  L.  Asri,  R.  I.  Adam,  dan  B.  A. Dermawan, “SPEECH RECOGNITION UNTUK KLASIFIKASI PENGUCAPAN NAMA  HEWAN  DALAM  BAHASA  SUNDA MENGGUNAKAN  METODE  LONG-SHORT TERM MEMORY,” 2023.
[6]  M.  Zhou,  N.  Duan,  S.  Liu,  dan  H.  Y.  Shum, “Progress  in  Neural  NLP:  Modeling,  Learning, and  Reasoning,” Engineering ,  vol.  6,  no.  3. Elsevier  Ltd,  hlm.  275–290,  1  Maret  2020.  doi: 10.1016/j.eng.2019.12.014.
[7]  K.  R.  Chowdhary, Fundamentals  of  artificial intelligence . Springer India, 2020. doi: 10.1007/978-81-322-3972-7.
[8]  A.  Agrawal,  akhil  atri,  ayanesh  chowdhury, rajeev  koneru,  kedareswara  batchu,  dan  sai mallavaram, “Question Answering System Using Natural  Language  Processing,” International Journal of Research in Engineering, Science and Management , vol. 4, no. 12, 2021.
[9]  R.  G.  Guntara,  A.  Nuryadin,  dan  B.  Hartanto, “Pemanfaatan  Google  Speech  to  Text  Untuk Aplikasi  Pembelajaran  Kamus  Bahasa  Sunda Pada  Platform  Mobile  Android,”  vol.  4,  no.  1,
hlm. 10–19, 2021, doi: 10.31764/justek.vXiY.ZZZ. [10]  Irwansyah  dan  S.  Machdalena,  “PENAMAAN PERALATAN RUMAH TANGGA TRADISIONAL PURWA-KARTA JAWA
BARAT: KAJIAN ETNOLINGUISTIK,” 2022.
[11]  H.  Maulid  dan  A.  Hasanudin  Fauzi,  “SEMEN (Sundanese  Instrument) :  Aplikasi  Pengenalan Alat Musik Tradisional Sunda berbasis Augmented  Reality,”  2018.  [Daring].  Tersedia pada: https://www.researchgate.net/publication/34415 4957
[12]  V. Muna Munipati Sukma dan I. Ristri  Alkhila, “PENINGKATAN  EKSISTENSI  MAKANAN TRADISIONAL SUNDA MELALUI OPERASI PASAR  BUHUN  DI  DESA  SELAWANGI,”
SIWAYANG  Journal:  Publikasi  Ilmiah  Bidang Pariwisata,  Kebudayaan,  dan  Antropologi ,  vol.
1,  no.  2,  hlm.  77–84,  Jun  2022,  doi: 10.54443/siwayang.v1i2.159.
[13]  M.  Yunus,  F.  Sains,  dan  D.  Teknologi, “ANALISIS  SENTIMEN  MENGGUNAKAN METODE DEEP NEURAL NETWORK UNTUK MENGETAHUI RESPON MASYARAKAT  INDONESIA  TERHADAP DUNIA  TRADING  Skripsi  Oleh :  PROGRAM
STUDI TEKNIK INFORMATIKA,” 2023