## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
April 2023

## Pemilihan Kata Benda Bahasa Indonesia Berdasarkan Cakupan Suku Kata Menggunakan
Genetic Algoritma untuk Dataset Audio Visual Eka Rahayu Setyaningsih #1 , Anik Nur Handayani #2 , Wahyu Sakti Gunawan Irianto #3 , Yosi Kristian *4
# Departemen Teknik Elektro dan Informatika, Universitas Negeri Malang Jalan Semarang 5, Malang
1 eka.rahayu.2205349@students.um.ac.id
2 aniknur.ft@um.ac.id
3 wahyu.sakti.ft@um.ac.id
* Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya Jalan Ngagel Jaya Tengah 73-77, Surabaya
4 yosi@stts.edu
Abstrak—  Dalam  pembentukan  model  Kecerdasan  Buatan yang  menggunakan  pendekatan  Deep  Learning,  dataset memegang  peranan  yang  sangat  penting.  Memahami  dan memilih kumpulan data yang tepat, sangatlah penting untuk memastikan keberhasilan sebuah model Kecerdasan Buatan. Salah  satu  topik  yang  cukup  baru  adalah  mempelajari bagaimana  pembentukan  suara  dari  hasil  pembacaan gerakan  bibir  manusia,  dengan  cakupan  variasi  bunyi  dan bentuk bibir yang diharapkan dapat membantu pembelajaran  sistem.  Mayoritas  dataset  audio  visual,  yang biasa  digunakan  untuk  pembangunan  model  pembentukan suara ataupun pembacaan gerakan bibir tidak memperhatikan  keluasan  cakupan  variasi  bunyi  yang  ada. AVID,  salah  satu  dari  dataset  audio  visual  berbahasa Indonesia,  mengadopsi  susunan  kata  dalam  dataset  GRID, yang mengubah setiap kata penyusunnya dari Bahasa Inggris ke  bahasa  Indonesia.  Sedangkan  pada  Bahasa  Indonesia sendiri terdapat banyak ragam bunyi yang dibentuk dari satu atau  sederet  rangkaian  fonem.  Penelitian  yang  dilakukan penulis  dengan  memanfaatkan  Genetic  Algorithm  untuk mendapatkan  susunan  kombinasi  kata  benda guna memperoleh  nilai  cakupan  yang  optimal.  Dengan  cakupan kombinasi suku kata yang lebih baik, maka dapat dihasilkan dataset  untuk  Deep  Learning  yang  lebih  baik  lagi.  Dalam penelitian ini, kata benda yang diproses, diperoleh dari KBBI edisi 2008, baru kemudian difilter untuk mendapatkan kata benda yang tepat mengandung 3 suku kata, yang bukan nama kota, tokoh maupun lokasi. Dari 39.070 kata benda yang ada, diperoleh  2936  kata  benda  yang  akan  digunakan.  Ujicoba yang  telah  dilakukan  pada  10.000  hingga  200.000  epoch, diperoleh  rata-rata  cakupan  suku  kata  72%-75%  dengan batasan 26 variasi kata benda penyusunnya.
Kata kunci — Genetic Algorithm, Kata Benda, Suku Kata, Pembentukan Dataset

## I. P ENDAHULUAN
Model kecerdasaan buatan semakin popular dikembangkan  saat  ini,  salah  satunya  adalah Deep Learning [1]. Deep  learning banyak  digunakan  untuk bidang otomotif  seperti  mobil  otonom,  sistem  pertahanan untuk  pengolahan  citra  satelit,  hingga  pengolahan  suara seperti voice synthesis dan speech to text. Sebagai sebuah metode  pembelajaran  yang  termasuk  dalam  rumpun unsupervised learning , sangat bergantung pada jumlah data training dan kualitas dari data itu sendiri.
Pada  proses  pengolahan  suara,  saat  ini  telah  tersedia GRID  audiovisual  sentence  corpus,  yang  menyediakan dataset  video  dan  audio  dari  18  suara  pria  dan  16  suara wanita, dimana masing-masing mengucapkan 1000 kalimat dengan  contoh  bentuk  kalimatnya  seperti  ‘put  red  at  G9 now’. Selain GRID, masih ada banyak lagi dataset Bahasa Inggris  [2]  [3]  [4]  [5]  dan  Bahasa  Cina  [6]  [7]  yang disajikan  dalam  jumlah  yang  besar.  Dalam  Bahasa Indonesia  sendiri,  dataset  untuk  audiovisual  berbahasa Indonesia  dengan  level  kalimat  telah  tersedia  [8]. Mengadaptasi dari dataset GRID, AVID menyusun kalimat Bahasa Indonesia dengan format yang sama dengan GRID, hanya saja dalam Bahasa Indonesia, tanpa memperhatikan keberagaman bunyi yang dihasilkan.
Bunyi  dalam  sebuah  bahasa  dihasilkan  dari  rangkaian antara  satu  atau  lebih  fonem,  yang  biasa  dikenal  dengan istilah  suku  kata.  Memperhatikan  cara  kerja  dari deep learning yang meniru kerja otak manusia, mempelajari pola keberagaman  variasi data  pada proses  training. Penelitian yang dilakukan bertujuan untuk mendapatkan variasi kata benda dalam Bahasa Indonesia dengan cakupan suku kata yang  baik,  dengan  target  mempelajari  lebih  banyak  lagi pola dari pasangan suku kata dan bunyinya.
Dengan  memanfaatkan  algoritma  genetic,  penelitian yang  dilakukan  berupaya  untuk  mencari  kombinasi  kata benda yang memiliki cakupan suku kata terbaik yang bisa dihasilkan.  Algoritma  genetic  sendiri  telah  banyak digunakan dalam berbagai penelitian. Dalam [9] algoritma genetic  digabungkan  dengan  algoritma random  forest untuk  menentukan  persebaran  alokasi  sumber  daya  yang optimal dalam cloud infrastucture . Sedangkan dalam [10] yang berupaya  untuk memodelkan aliran permukaan pada suatu  daerah  dengan  menggunakan  data  curah  hujan menggunakan GA untuk memilih fitur yang paling relevan dan  memperbaiki  kinerja  model.  Kemampuan  algoritma genetic  untuk  menemukan  solusi  juga  banyak  digunakan untuk  optimasi  dan  efisiensi  dengan  mempertimbangkan berbagai faktor, seperti yang diterapkan dalam [11]. Salah satu  alasan  utama  penggunaan  algoritma  genetik  adalah kemampuannya  untuk  menemukan  solusi  yang  optimal dari  berbagai  alternatif  yang  mungkin  dalam  waktu  yang relatif  singkat.  Selain  itu,  algoritma  genetik  dapat menemukan  solusi  terbaik  bahkan  ketika  masalah  yang dihadapi sangat kompleks dan tidak mungkin diselesaikan secara analitis.
Pemilihan  kata  benda  sendiri  pada  riset  ini  didasari banyaknya  jumlah  variasi  kata  benda  dalam  Bahasa Indonesia [12] [13]. Dalam KBBI sendiri tercatat lebih dari 40%  kata  yang  ada  didalamnya  merupakan  kata  benda. Daftar  kata  benda  dalam  Bahasa  Indoenesia  sendiri  akan terus  bertambah  seiring  semakin  banyaknya  kata  serapan dari bahasa asing. Setiap kata benda yang ada dalam KBBI memiliki keragaman jumlah suku kata penyusunnya. Kata benda  dengan  jumlah  suku  kata  paling  sedikit  adalah  1 (contoh:  rem  /rem/)  dan  jumlah  suku  kata  paling  banyak adalah  5  (contoh:  perpustakaan  /per/-/pus/-/ta/-/ka/-/an/). Dalam penelitian ini kata benda yang diolah, dibatasi hanya pada  kata  benda  yang  tersusun  atas  3  suku  kata.  Hal tersebut didasari kondisi bahwa lebih dari 42% kata benda dalam  Bahasa  Indonesia  tersusun  atas  3  suku  kata.  Hasil perhitungan  menunjukkan  16.459  dari  39.070  kata  benda dalam  Bahasa  Indonesia  terbentuk  atas  3  suku kata.  Kata benda  dengan  panjang  suku  kata  penyusun  yang  berbeda tidak diolah bersamaan dengan tujuan menjaga keseragaman  panjang  kata  pembentuk  kombinasi  ini. Dengan menggunakan himpunan kata benda yang memiliki jumlah  vareasi  paling  banyak  dalam  Bahasa  Indonesia, yakni 3 suku kata, maka pilihan kata yang dapat digunakan menjadi lebih besar pula.
Seperti  algoritma  genetic  pada  umumnya,  riset  ini menyusun kromoson yang terdiri atas kumpulan gen yang merupakan  kata  benda  itu  sendiri.  Kombinasi  kata  benda dalam  kromosom  itulah  yang  akan  menjadi  hasil  dari penelitian ini, dimana diperoleh daftar kata benda dengan cakupan  suku  kata  yang  baik.  Jumlah  gen  penyusun  dari kromosomnya  dibatasi  sebanyak  26  gen  atau  kata  saja. Jumlah  26  itu  sendiri  diperoleh  dari  jumlah  kombinasi huruf dalam Bahasa Indonesia. Kombinasi huruf sering kali disertakan dalam pembentukan dataset audio video, seperti pada GRID. Dengan mengasumsikan pembentukan dataset audio video dalam Bahasa Indonesia dapat menggantikan
kombinasi  huruf  A-Z  dengan  daftar  kata  benda  dengan jumlah  yang  sama,  maka  dapat  diperoleh  cakupan  suku kata lebih banyak lagi untuk bisa dijadikan sebagai materi pembelajaran dari model kecerdasan buatan yang dibuat.
Kontribusi  dari  eksperimen  ini  secara  singkat  dapat dijabarkan dalam sebagai berikut:
• Membangun  sebuah  model  yang  dapat  membantu menemukan  kombinasi  kata  benda  dengan  cakupan suku kata dalam Bahasa Indonesia seluas mungkin.
• Menghasilkan  daftar  kata  benda  dalam  Bahasa Indonesia yang dapat digunakan sebagai pertimbangan dalam menyusun dataset audio visual.

## II. S UKU K ATA
Suku kata menurut buku Diksi dan Gaya Bahasa (2007) karya  Gorys  Keraf,  adalah bagian  dari  kata  yang membentuk  suatu  kesatuan  puncak  kenyaringan.  Bentuk- bentuk  suku  kata  dibagi  menjadi  tiga  jenis,  yaitu berdasarkan  jumlah,  pola,  dan  pemenggalannya.  Berikut masing-masing uraiannya, yang bersumber dari jurnal Pola Suku Kata Bahasa Lisabata karya Erniatai [14].
1. Berdasarkan Jumlah Suku Kata
• 5  kata  unit  pembentukan,  contoh:  le-ga-li-sa-si dan be-la-sung-ka-wa.
• 4 kata unit pembentukan, contoh: ha-li-lin-tar, ke- le-la-war, dan le-gen-da-ris.
• 3  kata  unit  pembentukan,  contoh:  pa-mung-kas, jen-de-la, ba-ta-gor, se-pe-da, dan ba-ta-ko.
• 2  kata  unit  pembentukan,  contoh:  be-bal,  ru-as, bu-as, tu-lus, pul-pen, dan pa-car.
• 1  kata  unit  pembentukan,  contoh:  gas,  cat,  bak, rem, rak, gol, dan ban.
2. Berdasarkan Pola Suku Kata (K=Konsonan, V=Vokal)
• Pola  (V),  yakni  pola  yang  dibangun  dalam  satu bunyi vokal. Contoh: a-pek, a-kar, ma-u.
• Pola (KV), yakni pola yang dibangun dalam satu konsonan  sebagai  dasar  dan  vocal.  Contoh: pu- dar, ga-ji, pu-nik, pi-lek.
• Pola (VK), yakni pola yang dibangun dalam satu vokal+konsonan. Contoh: am-bil, as-ri, ar- ca, an-tre, un-tung, an-da, an-tek.
• Pola  (KVK),  contoh: sum-ber, ban-dang, pan- tas, ber-sih.
• Pola (KKVK), contoh: prak-sis, trak-tir, kon-trak.
• Pola  (KKV),  contoh: an-tre, dra-ku-la, pla-net, kon-tra, sas-tra.
• Pola (KKVKK), contoh: tri-pleks, sim-pleks.
• Pola (KVKK), contoh: pers-to, teks-tur.
• Pola (KKKVK, contoh: struk-tur.
• Pola  (KKKV),  contoh: stra-ta, stru-ma, in-stru- men-tal, stra-te-gi.
• Pola (KVKKK), contoh: korps.
3. Berdasarkan Pemenggalan Suku Kata
• Jika  ada  dua  vokal  yang  berurutan  di  tengah, maka  pisahkan  keduanya  di  antara  dua  huruf vokal tersebut. Contoh: bu-ah, du-et, la-in, sa-us, bu-at, ba-ik.
• Jika  terdapat  tiga  konsonan  atau  lebih,  maka dalam pemisahannya akan dilaksanakan sesudah konsonan kedua. Contoh: ang-grek, pang-galan.
• Jika ada dua konsonan berurutan di tengah, maka pisahkan  keduanya  sebelum  konsonan  kedua. Contoh: man-dat, can-da, am-bang, kas-ta.
• Jika  ada  satu  konsonan  pada  dua  vokal,  maka dalam pemisahannya dilaksanakan pada konsonan  tersebut.  Contoh: a-pi.  a-dik,   a-ji,  a- mal, a-pek.
• Jika  kata  memperoleh  sebuah  imbuhan,  maka pemisahannya dilaksanakan  sejalan  dengan kata dasarnya. Contoh: mem-ban-tu, me-nan-tang, ter- lu-ka, & ber-ta-ni.
• Jika di dalam kata ada ny, kh, ng, sy, maka dalam pemisahannya dilaksanakan setelah atau sebelum kata  tersebut.  Contoh:  sya-rif,  bang-kai,  a-khir, dang-kar, ang-kat.
Melihat  banyaknya  keragaman  suku  kata  yang  ada, maka  penelitian  dibatasi  pada  usaha  untuk  menjangkau suku kata bentukan dari pola KV, V dan KVK saja. Contoh suku kata yang dibentuk dari pola KV seperti /ba/, /bi/, /bu/, /be/, /bo/, dan kombinasi lainnya hingga /za/, /zi/, /zu/, /ze/, /zo/. Sedangkan untuk pola KVK seperti /sum/, /ber/, dan lain  sebagainya.  Sehingga  jika  ditotal  keseluruhan  suku kata  yang  ditangani,  diperoleh  sejumlah  110  kombinasi suku  kata.  Sementara space kombinasi  kata  penyusunnya dibatasi  hanya  pada  26  kata  benda  saja.  Oleh  karena  itu, model  yang  dibuat  akan  berupaya  membentuk  kombinasi dari  26  kata  benda  untuk  memperoleh  cakupan  110  suku kata sebanyak-banyaknya.

## III. G ENETIC A LGORITMA
Genetic Algorithm (GA) merupakan bagian dari rumpun Evolutionary  Algorithm ,  yaitu  algoritma  yang  cara kerjanya  meniru  teori  evolusi  alami,  dimana  individu- individu  yang  paling  baiklah  yang  dapat  bertahan  hidup, sedangkan  individu  yang  lemah  akan  punah  [15]. Keunggulan  dari  sebuah  individu  dinilai  dengan  fungsi yang disebut dengan Fitness Function . Nilai fitness dalam GA  menunjukkan  nilai  kelayakan  sebuah  solusi  terhadap suatu permasalahan.
Gambar. 1  Arsitektur GA secara umum
Proses GA secara umum, seperti yang ditunjukkan pada gambar 1, dimulai dengan menentukan populasi awal yang terdiri atas sejumlah individu atau yang biasa juga disebut dengan istilah kromosom. Setiap kromosom tersusun atas sederet  gen  yang  menunjukan  karakteristik  dari  individu tersebut,  dimana  dalam  GA,  susunan  gen  tersebutlah menjadi  kandidat  solusi  dari  permasalahan  yang  hendak diselesaikan.  Kandidat  solusi  yang  dihasilkan  mengalami proses  selection  dengan  memperhatikan  nilai  fitness functionnya.  Proses  selection  menyisakan  n  kromosom dengan  urutan  nilai  fitness  tertinggi.  Dalam  setiap  tahap iterasinya, GA berupaya untuk terus menghasilkan individu baru  ( offspring )  dengan  kualitas  baik  atau  bahkan  lebih baik  dari  parentnya  dengan  cara  mereproduksi  offspring dari  parent  yang  telah  lolos  seleksi.  Dengan  demikian individu  baru  akan  mewarisi  sebagian  atau  keseluruhan sifat (gen) induknya yang telah dinyatakan baik pada iterasi sebelumnya.
Proses  reproduksi offspring dilakukan  dengan  2  cara, yaitu crossover dan  mutasi. Crossover merupakan  cara menghasilkan offspring dengan menyilangkan susunan gen dari  kedua  kromosom  induknya.  Dari  proses  crossover akan  dihasilkan  2 offspring baru  dengan  karakteristik kombinasi  antara  kedua  parentnya.  Sedangkan  Mutasi merupakan cara untuk menghasilkan offspring baru dengan mengubah  susunan  gen  dari  sebuah  kromosom,  sehingga dihasilkan  sebuah  kromosom  baru  dengan  sebagian susunan gen yang telah berubah.
Baik crossover maupun mutasi berupaya menghasilkan offspring baru  dari  parent  terbaik  dengan  tetap  menjaga keragaman  kromosom  dari  sebuah  populasi.  Hal  tersebut dilakukan untuk menghindari local optima, kondisi dimana kromosom  dalam  sebuah  populasi  terlalu  dini  mencapai konvergen.  Kondisi  konvergen,  menurut  Rejeev  dan Krisnamoorthy adalah kondisi dimana 80% atau 85% dari jumlah  kromosom  dalam  sebuah  populasi  memiliki  nilai gen yang sama. Proses pengujian fitness, seleksi, crossover dan  mutasi  akan  dilakukan  secara  berulang  sedemikian hingga telah terpenuhi salah satu kontrol perulangan proses GA, yaitu iterasi, konvergensi atau nilai fitness.

## IV. A RSITEKTUR S ISTEM
Proses  pencarian  kombinasi  kata  benda  yang  optimal dengan menggunakan GA dimulai dengan melakukan filter terlebih  dahulu  terhadap  kumpulan  kata  yang  ada  dalam KBBI, karena kumpulan kata dengan jenis noun -lah yang selanjutnya akan diproses. Selain memperhatikan jumlahnya  yang  banyak,  pemilihan  kata  benda  sebagai variasi  penyusun gen dalam mencapai  cakupan  suku  kata dikarenakan  kata  benda  merupakan  salah  satu  jenis  kata yang tidak dikenai imbuhan dalam keberagamannya. Kata kerja  misalnya,  memiliki  lebih  banyak  lagi  variasi  yang diakibatkan imbuhan yang melekat kepadanya, seperti kata ‘pukul’  yang  dapat  memiliki  variasi  bentuk  lain  akibat imbuhan  menjadi  ‘dipukul’,  ‘memukul’,  ‘memukuli’, ‘dipukuli’, dan lain sebagainya. Pertimbangan lain dalam penggunaan kata benda saja dilakukan dengan memperhatikan  tujuan  penggunaan  kombinasi  kata  yang
dihasilkan. Seperti dalam dataset GRID yang tersusun atas beberapa kalimat, maka dengan menyeragamkan pengolahan  hanya  pada  kata  benda  saja,  akan  lebih memudahkan  proses  selanjutnya  dalam  pembentukan dataset untuk dapat merngkainya dengan kata lain sehingga diperoleh rangkaian seperti S-P-O-K.

## Gambar. 2 Struktur kromosom
Setelah  diperoleh  23.755  kata  benda  dasar, filtering dilanjutkan dengan menghilangkan nama orang dan nama kota  atau  negara  atau  nama  pulau  dari  daftar  kata  benda tersebut, baru kemudian dilakukan filtering kedua dengan menghitung  suku  kata  penyusunnya.  Hanya  kata  benda yang terdiri atas tepat 3 suku kata saja yang akan diikutkan dalam  proses  pencarian  kombinasi  kata  benda.  Setelah didapat daftar kata benda yang tersusun atas 3 suku kata, maka mulailah dilakukan proses perhitungan dengan GA. Seperti yang diilustrasikan pada gambar 2, dalam studi ini setiap kromosom tersusun atas kombinasi kata benda yang menjadi  gen-nya.  Panjang  gen  dalam  sebuah  kromosom mengidentifikasikan  jumlah  kombinasi  kata  benda  yang akan dihasilkan.
Dari populasi awal yang diinisialisasi kemudian proses perhitungan dengan GA dimulai. Beberapa proses yang ada antara  lain  perhitungan fitness , selection ,  mutasi,  dan crossover ,  yang  akan  dijelaskan  bagaimana  penangannya secara terperinci pada bagian berikut:
1) Inisialisasi  Populasi: Dalam  proses  inisialisasi populasi, data awal diambil secara acak 26 kata dari daftar kata benda KBBI yang telah difilter baik jenis kata maupun jumlah  suku  katanya.  Jumlah  kromosom  awal  sebagai inisialisasi populasi adalah sebanyak 100 kromosom
2) Fitness Function: Nilai Fitness Function dihitung berdasarkan  jumlah  cakupan  suku  kata  dalam  Bahasa Indonesia  yang  berhasil  dicapai  dengan  kombinasi  kata penyusun  pada  sebuah  kromosom.  Untuk  memudahkan proses  perhitungan  cakupan  suku  katanya,  setiap  kata direpresentasikan dalam bentuk binary 0/1. Deretan angka 0  dan  1  disusun  sepanjang  kombinasi  suku  kata  yang hendak  dijangkau.  Angka  0  menunjukkan  bahwa  kata tersebut tidak memuat sebuah suku kata sedangkan angka 1  menunjukkan  bahwa  kata  tersebut  memuat  suku  kata. Representasi  yang  dimaksud dapat  dilihat  pada  gambar  3 berikut.
Gambar. 3 Representasi binary setiap kata
Dengan  merepresentasikan  ‘mengandung’  (1)  dan ‘tidak mengandung’ (0) untuk setiap kata dalam kromosom, maka proses perhitungan fitness function dapat dilakukan dengan operasi OR pada setiap katanya dan menjumlahkannya.
3) Selection: Proses  selection  dilakukan  untuk memilih  deretan  kromosom  terbaik,  untuk  itu  proses selection  diawali  dengan  mengurutkan  setiap  kromosom berdasarkan nilai fitness functionnya dan mengambil hanya 10 kromosom teratas dengan nilai fitness function terbaik. Kesepuluh  kromosom  inilah  yang  nantinya  akan  menjadi parent pada iterasi berikutnya.
4) Mutasi: Dalam penelitian ini proses mutasi yang dilakukan  adalah  dengan  mengganti  salah  satu  kata penyusun kromosom dengan kata baru dari deretan daftar kata benda yang ada. Dalam beberapa penelitian [16] [17] [18] proses mutasi dibatasi dalam setiap iterasinya, dengan kata  lain  tidak  setiap  iterasi  dilakukan  proses  mutasi. Biasanya dilakukan terlebih dahulu perhitungan probabilitas  untuk  menentukan  perlu  atau  tidaknya dilakukan  mutasi.  Berbeda  dengan  proses  mencari kombinasi  kata  benda  yang  menghasilkan  cakupan  suku kata  yang  baik,  proses  mutasi  dilakukan  pada  setiap iterasinya.  Hal  ini  bertujuan  untuk  membuka  lebih  besar peluang  kata  benda  baru  menggantikan  kata  benda  yang lama  (setidaknya  satu  untuk  setiap  iterasinya)  dengan harapan  kemungkinan  dengan  menambahkan  kata  baru, maka suku kata yang dapat dicakup menjadi lebih banyak
5) Crossover: Dengan memilih 2 kromosom diantara kumpulan kromosom-kromosom terbaik, maka kemungkinan  terbentuknya  kromosom  baru  dengan  nilai fitness  lebih  baik  akan  lebih  besar.  Proses  crossovernya sendiri  dilakukan  dengan  menukar  kata  benda  penyusun dari satu kromosom dengan kromosom yang lain, dengan tetap  memperhatikan  keunikan  kata  benda  penyusun kromosom tersebut.

## V. U JICOBA
Proses iterasi GA untuk mencari kombinasi kata benda dengan  cakupan  suku  kata  terbanyak  dibatasi  dengan jumlah  epoch.  Untuk  itu  dalam  ujicobanya,  dilakukan perubahan jumlah epoch mulai dari 10000 hingga 200000 epoch.  Diperoleh  sejumlah  variasi  kata  penyusun kromosomnya seperti yang ditunjukkan pada tabel I.
TABEL I H ASIL U JICOBA D ENGAN V ARIASI E POCH # Daftar Kata Epoch Cakupan 1. cecurut, terwelu, aksenik, sofisme,
bacokan, carikan, festival, pengepul, vibrator, hikayat, tuduhan, jejamu,
dedikut, konveksi, domino, pemboros, gulali, gigolo, yuyitsu, penendang, binatang, lukisan, begawan, homofon, azimat, kecipir
10000 76/110 2. furnitur, zimurgi, komitmen, sedaya, beronjong, kurcaci, dividen, herbivor, celupan, rekaman, puspita, terucuk, gorila, tomohon, kecohan, xilofon, jerawat, guyonan, kibasan, penyeduh,
ijazah, yuyitsu, xenolit, sibolga, buletin, veliger 15000 81/110 3. gurami, pendongeng, pustula,
kemuning, sofitel, bordiran, pakuwon, videofon, senyuman, sizigi, belinjo, rotator, hidayah, bayonet, rezeki, xilofag, penyebut, wiwaha,
rinoskop, rujukan, sembilu, submenu, vertigo, celengan, picisan, jenazah
20000 80/110 4. vigili, xilofon, wadasan, badminton, gejolak, mukjizat, kondektur, cecurut, cabikan, kejutan, feromon, yuyitsu,
gubernur, penyerbu, dinasti, bocoran, herkules, hiponim, rezeki, vaskulum, pesohor, zigofit, wijaya, mentega, jemari, simpanse 50000 81/110 5. poligon, jejawi, kondensor, santapan, wudani, mufakat, yuyitsu, telunjuk, halogen, kurcaci, vagina, yohimbe,
homofon, kecubung, bayaran, xerofit, reseptor, kidungan, manuver, comelan, celetuk, herbivor, wazari, penempur, pemimpi, fenosis 75000 82/110 6. yuyitsu, kondensor, kehendak,
netizen, formatur, widoro, telekung, infusi, nomina, penyerbu, bekicot, filsafat, gitaris, jeweran, gereja,
wawoni, julukan, cacingan, cecurut, tomohon, mukjizat, yahudi, melinjo, senggolan, pelobi, gubahan 100000 81/110 7. berewok, purnama, detergen, kimono, wazari, hanyutan, fonemik, hiponim, jeruji, melinjo, palungan, difusi,
longsoran, cerobong, wijaya, pedangdut, konveyor, sukulen, herbivor, kecipir, pembaca, musafir, tumbukan, gondola, falseto, festival 200000 82/110
Pada tabel I tampak beberapa kata yang muncul dalam kombinasi  penyusun  kromosom  yang  mengandung  kata- kata  yang  sulit  untuk  dibentukan  menjadi  kalimat  untuk dataset,  seperti  sofisme  /so·fis·me/  n  alasan  (argumen) palsu yang dimaksudkan untuk menipu atau memperdaya orang  lain;  selain  itu  diperoleh  juga  kata  yang  memiliki perbedaan  pada  tulisan  secara  harafiah  dengan  cara bacanya dalam Bahasa Indonesia, seperti yuyitsu /yu.yit.su/ yang biasa lebih lazim dibaca /ju.jit.su/.
Dari  setiap  proses  percobaannya,  dilakukan  kembali proses  filtering  untuk  membuang  kata-kata  yang  tidak diinginkan  untuk  muncul  dalam  hasil.  Hal  ini  akan memaksa  model  yang dibuat untuk  kembali  mencari  kata pengganti  dalam  daftar  kata  benda  yang  ada,  namun
sekaligus menyebabkan turunnya nilai cakupan kata benda yang  diperoleh  karena  kesulitan  ditemukannya  kata pengganti yang dapat mencakup suku kata tertentu.
Dalam  proses  ujicoba  juga  diperoleh  nilai  rerata  dari cakupan  yang  bisa  diperoleh  berkisar  antara  72%  -  75%, sekalipun jumlah epoch ditingkatkan dan jumlah populasi dalam  individu  ditambah  jumlahnya.  Akan  tetapi prosentase  tersebut  dapat  dinilai  cukup  baik  dengan mempertimbangkan  masih  adanya  kata  lain  penyusun kalimat  (S-P-O-K)  dalam  Bahasa  Indonesia  untuk  proses pembentukan  dataset,  yang  dapat  menutup  jangkauan cakupan  suku  kata  yang belum  tercatat  dalam  kata  benda itu sendiri.

## VI. K ESIMPULAN
Dari  hasil  percobaan  dapat  disimpulkan  bahwa  untuk keperluan lanjut dalam pembentukan dataset, dimana setiap kata  akan  dirangkai  menjadi  kalimat  utuh,  maka  masih diperlukan  penyaringan,  guna  menghilangkan  kata-kata yang sangat jarang digunakan dan sulit untuk dirangkaikan dalam  kalimat.  Pada  proses  akhir  penelitian  jumlah  kata benda yang digunakan adalah 2931 kata benda. Selain itu proses penyaringan daftar kata juga perlu memperhatikan kesamaan bentuk tulisan dan bunyinya, untuk menghindari adanya  miss  coverage,  dimana  secara  tulis  suku  kata tersebut  dinyatakan  berhasil  dicover,  sedangkan  secara bunyi, tidak. Penggunan Genetic Algoritma untuk mencari kombinasi kata benda dengan cakupan suku kata berhasil memperoleh rata-rata cakupan 72% – 75%, dimana angka tersebut dinilai cukup baik dengan memperhatikan rata-rata akurasi  yang  bisa  diperoleh  Genetic  Algorithm  pada berbagai kasus lainnya.
"Genetic  Algorithm  for  Feature  Selection  in  Breast Cancer  Diagnosis:  A  Comparative  Study"  oleh  M.  Irfan Uddin  et  al.  (2020)  -  Paper  ini  menggunakan  algoritma genetik untuk memilih fitur-fitur penting dalam diagnosis kanker  payudara  dengan  melakukan  pembandingan terhadap beberapa metode seleksi fitur lainnya.
"A  Multi-Objective  Genetic  Algorithm  for  Job  Shop Scheduling Problems" oleh O. Ba et al. (2019) - Paper ini mengajukan  algoritma  genetik  multi-obyektif  untuk menyelesaikan  masalah  penjadwalan  pekerjaan  pada pabrik.
"Optimizing the Planning of Forest Road Network by Genetic Algorithm and Raster GIS Data" oleh L. Huang et al. (2021) - Paper ini mengajukan algoritma genetik untuk merencanakan  jaringan  jalan  hutan  secara  efisien  dengan mempertimbangkan  berbagai  faktor  seperti  topografi  dan biaya konstruksi.

## R EFERENSI
[1]   M. F. N. I. A. N. N. N. H. P. F. N. H. H. Lukas Budach, “The Effects of  Data  Quality  on  Machine  Learning  Performance,”  Potsdam, 2022.
[2]   L. F. L. W. M. F. J. G. F. D. S. P. N. L. D. V. Z. John S. Garofolo, “TIMIT Acoustic-Phonetic Continuous Speech Corpus,” Linguistic Data Consortium, Philadelphia, 1993.
[3]   I. Anina, Z. Zhou, G. Zhao and M. Pietikäinen, “OuluVS2: A multi- view  audiovisual  database  for  non-rigid  mouth  motion  analysis,” 2015  11th  IEEE  International  Conference  and  Workshops  on Automatic Face and Gesture Recognition (FG), Slovenia, 2015.
[4]   J.  S.  C.  A.  S.  O.  V.  A.  Z.  Triantafyllos  Afouras,  “Deep  Audio- Visual  Speech  Recognition,”  IEEE  Transactions  on  Pattern Analysis  and  Machine  Intelligence  (  Volume:  44,  Issue:  12,  01 December 2022), 2022.
[5]   A.  Jha,  V.  P.  Namboodiri and C.  V. Jawahar,  “Spotting  words in silent speech videos: a retrieval-based approach,” Springer-Verlag GmbH Germany, 2019.
[6]   N. Harte and E. Gillen, “TCD-TIMIT: An Audio-Visual Corpus of Continuous Speech,” IEEE, 2015.
[7]   W.  Bao,  Y.  Li,  M.  Gu,  M.  Yang,  H.  Li,  L.  Chao  and  J.  Tao, “Building  a  Chinese  Natural Emotional  Audio-Visual  Database,” ICSP 2014 Proceedings, 2014.
[8]   M. R. A. R. Maulana and M. I. Fanany, “Indonesian Audio-Visual Speech  Corpus  for  Multimodal  Automatic  Speech  Recognition,” ICACSIS, 2017.
[9]   M. H. S, S. K. T, S. D. S. Mustapha, P. Gupta and R. P. Tripathi, “Hybrid Approach for Resource Allocation in Cloud Infrastructure Using Random Forest and Genetic Algorithm,” Hindawi Scientific Programming, vol. 2021, no. Optimization Models and Algorithms for Services and Operations Management 2021, 2021.
[10]  A.  Molajou,  V.  Nourani,  A.  Afshar,  M.  Khosravi  and  A. Brysiewicz,  “Optimal  Design  and  Feature  Selection  by  Genetic Algorithm  for  Emotional  Artificial  Neural  Network  (EANN)  in Rainfall-Runoff  Modeling,” Water  Resources  Management, vol. 35, 2021.
[11]  V.  Lazari  and  A.  Chassiakos,  “Multi-Objective  Optimization  of Electric  Vehicle  Charging  Station  Deployment  Using  Genetic Algorithms,” MDPI  Journal, vol.  13,  no.  Evolutionary Computation: Theories, Techniques, and Applications, 2023.
[12]  A.  Teeuw  and  S.  S.  Kartosuwiryo,  Introduction  to  the  Study  of Indonesian  Language  and  Culture,  Jakata:  Pusat  Pembinaan  dan Pengembangan Bahasa, 1983.
[13]  A.  M.  Stevens  and  A.  E.  Schmidgall-Tellings,  A  Comprehensive Indonesian-English Dictionary, Ohio: Ohio University Press, 2009.
[14]  “Pola Suku Kata Bahasa Lisabata,” totobuang, vol. 5, pp. 315-324, 2017.
[15]  S.  S.  C.  Sourabh  Katoch  and  V.  Kumar,  “A  review  on  genetic algorithm:  past,  present,  and  future,” Multimedia  Tools  and Applications , pp. 8091-8126, 2020.
[16]  C. Zhang, Y. Xiao and J. Wang, “A Genetic Algorithm for Solving the  Traveling  Salesman  Problem  with  Time  Windows,” Applied Soft Computing , 2021.
[17]  A. Alharbi, V. Lotfi and E. Shakshuki, “A Genetic Algorithm for the  Quadratic  Assignment  Problem,” Swarm  and  Evolutionary Computation, 2020.
[18]  H. Li, L. Gao and L. Zhang, “A Genetic Algorithm for the Vehicle Routing Problem with Backhauls and Time Windows,” Journal of Intelligent Manufacturing, 2019.