From 74b7dd177bf566edc4ec2987c77b24fe50b10687 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: akhdanre Date: Wed, 4 Jun 2025 21:26:04 +0700 Subject: [PATCH] feat: clean up dataset and adding new dataset --- .../.~lock.bleu_calculation.xlsx# | 1 - question_generation/answer_model.py | 94 +- question_generation/answer_predict.py | 26 +- .../bleu_answer_calculation.xlsx | Bin 0 -> 26036 bytes .../bleu_answer_calculation_stable.xlsx | Bin 0 -> 27095 bytes question_generation/bleu_calculation.xlsx | Bin 16809 -> 5483 bytes .../bleu_question_calculation.xlsx | Bin 0 -> 21375 bytes .../bleu_question_calculation_stable.xlsx | Bin 0 -> 22040 bytes question_generation/bleu_scores_summary.xlsx | Bin 0 -> 10490 bytes question_generation/cnv_dts.py | 2 +- question_generation/qa_tokenizers.json | 2 +- question_generation/qg_lstm.ipynb | 257 ++- .../question_answer_model.ipynb | 2019 +++++++++++++---- .../question_generation_model.ipynb | 426 ++-- question_generation/question_predict_v2.py | 4 +- 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b/question_generation/.~lock.bleu_calculation.xlsx# deleted file mode 100644 index 44c9b9a..0000000 --- a/question_generation/.~lock.bleu_calculation.xlsx# +++ /dev/null @@ -1 +0,0 @@ -,akeon,fedora,15.05.2025 10:47,file:///home/akeon/.config/libreoffice/4; \ No newline at end of file diff --git a/question_generation/answer_model.py b/question_generation/answer_model.py index 944321a..cc0663e 100644 --- a/question_generation/answer_model.py +++ b/question_generation/answer_model.py @@ -23,101 +23,9 @@ import re import string from collections import Counter -# Data contoh yang diberikan -# data = [ -# { -# "context": "raden ajeng kartini lahir pada 21 april 1879 di jepara", -# "tokens": [ -# "raden", "ajeng", "kartini", "lahir", "pada", "21", "april", "1879", "di", "jepara" -# ], -# "ner": [ -# "PER", "PER", "PER", "O", "O", "DATE", "DATE", "DATE", "O", "LOC" -# ], -# "srl": [ -# "ARG0", "ARG0", "ARG0", "V", "O", "ARGM-TMP", "ARGM-TMP", "ARGM-TMP", "O", "ARGM-LOC" -# ], -# "qas": [ -# { -# "type": "isian", -# "question": "Dimana kartini lahir ___", -# "answer": "jepara", -# "id": "qa_0_q1" -# }, -# { -# "type": "true_false", -# "question": "Kartini lahir pada tanggal 21 mei 1879 ___", -# "options": ["true", "false"], -# "answer": "false", -# "id": "qa_0_q2" -# } -# ] -# }, -# { -# "context": "kerajaan majapahit berdiri pada tahun 1293 di trowulan", -# "tokens": [ -# "kerajaan", "majapahit", "berdiri", "pada", "tahun", "1293", "di", "trowulan" -# ], -# "ner": [ -# "O", "ORG", "O", "O", "O", "DATE", "O", "LOC" -# ], -# "srl": [ -# "ARG1", "ARG1", "V", "O", "O", "ARGM-TMP", "O", "ARGM-LOC" -# ], -# "qas": [ -# { -# "type": "opsi", -# "question": "Dimana kerajaan majapahit berdiri ___", -# "options": ["trowulan", "singasari", "kuta", "banten"], -# "answer": "trowulan", -# "id": "qa_1_q1" -# }, -# { -# "type": "true_false", -# "question": "Kerajaan majapahit berdiri pada tahun 1300 ___", -# "options": ["true", "false"], -# "answer": "false", -# "id": "qa_1_q2" -# } -# ] -# }, -# { -# "context": "soekarno dan mohammad hatta memproklamasikan kemerdekaan indonesia pada 17 agustus 1945", -# "tokens": [ -# "soekarno", "dan", "mohammad", "hatta", "memproklamasikan", "kemerdekaan", "indonesia", "pada", "17", "agustus", "1945" -# ], -# "ner": [ -# "PER", "O", "PER", "PER", "O", "O", "LOC", "O", "DATE", "DATE", "DATE" -# ], -# "srl": [ -# "ARG0", "O", "ARG0", "ARG0", "V", "ARG1", "ARGM-LOC", "O", "ARGM-TMP", "ARGM-TMP", "ARGM-TMP" -# ], -# "qas": [ -# { -# "type": "isian", -# "question": "Pada tanggal berapa kemerdekaan indonesia diproklamasikan ___", -# "answer": "17 agustus 1945", -# "id": "qa_2_q1" -# }, -# { -# "type": "opsi", -# "question": "Siapa yang memproklamasikan kemerdekaan indonesia ___", -# "options": ["soekarno", "mohammad hatta", "sudirman", "ahmad yani"], -# "answer": "soekarno mohammad hatta", -# "id": "qa_2_q2" -# } -# ] -# } -# ] -with open("data_converted.json", "r") as f: +with open("../dataset/stable_qg_qa_train_dataset.json", "r") as f: data = json.load(f) - - - - -# # Simpan ke file JSON untuk kebutuhan di masa depan -# with read('qa_dataset.json', 'w', encoding='utf-8') as f: -# json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2) # Preprocessing function diff --git a/question_generation/answer_predict.py b/question_generation/answer_predict.py index c760c63..eb16d41 100644 --- a/question_generation/answer_predict.py +++ b/question_generation/answer_predict.py @@ -23,22 +23,26 @@ max_token_len = tokenizer_data["max_token_len"] q_type_vocab_size = len(q_type_tokenizer.word_index) + 1 # Load trained model -model = load_model("qa_lstm_model_final.h5") +model = load_model("qa_lstm_model_final.keras") + def preprocess_text(text): text = text.lower() text = re.sub(r"\s+", " ", text).strip() return text + def predict_answer(context, question, tokens, ner, srl, q_type): context_seq = tokenizer.texts_to_sequences([preprocess_text(context)]) question_seq = tokenizer.texts_to_sequences([preprocess_text(question)]) token_seq = [tokenizer.texts_to_sequences([" ".join(tokens)])[0]] ner_seq = [ner_tokenizer.texts_to_sequences([" ".join(ner)])[0]] srl_seq = [srl_tokenizer.texts_to_sequences([" ".join(srl)])[0]] - + q_type_idx = q_type_tokenizer.word_index.get(q_type, 0) - q_type_cat = tf.keras.utils.to_categorical([q_type_idx], num_classes=q_type_vocab_size) + q_type_cat = tf.keras.utils.to_categorical( + [q_type_idx], num_classes=q_type_vocab_size + ) # Pad sequences context_pad = pad_sequences(context_seq, maxlen=max_context_len, padding="post") @@ -48,7 +52,9 @@ def predict_answer(context, question, tokens, ner, srl, q_type): srl_pad = pad_sequences(srl_seq, maxlen=max_token_len, padding="post") # Predict - prediction = model.predict([context_pad, question_pad, token_pad, ner_pad, srl_pad, q_type_cat], verbose=0) + prediction = model.predict( + [context_pad, question_pad, token_pad, ner_pad, srl_pad, q_type_cat], verbose=0 + ) answer_idx = np.argmax(prediction[0]) # Retrieve predicted answer word @@ -58,6 +64,7 @@ def predict_answer(context, question, tokens, ner, srl, q_type): return "Unknown" + def generate_question_answer(context, tokens, ner, srl, question_type="isian"): entities = {} predicate = "" @@ -84,8 +91,10 @@ def generate_question_answer(context, tokens, ner, srl, question_type="isian"): if "DATE" in entities: original_date = " ".join(entities["DATE"]) try: - modified_year = str(int(entities['DATE'][-1]) + random.randint(1, 5)) - modified_date = f"{entities['DATE'][0]} {entities['DATE'][1]} {modified_year}" + modified_year = str(int(entities["DATE"][-1]) + random.randint(1, 5)) + modified_date = ( + f"{entities['DATE'][0]} {entities['DATE'][1]} {modified_year}" + ) except: modified_date = original_date # Fallback if parsing fails return f"{subject} {predicate} pada {modified_date} ___", "false" @@ -101,9 +110,10 @@ def generate_question_answer(context, tokens, ner, srl, question_type="isian"): return "Apa yang terjadi dalam teks ini ___", context + # ✅ Example Usage with Random Sampling if __name__ == "__main__": - with open("data_converted.json", "r") as f: + with open("../dataset/stable_qg_qa_train_dataset.json", "r") as f: data = json.load(f) # Randomly select an example for testing @@ -116,7 +126,7 @@ if __name__ == "__main__": test_item["tokens"], test_item["ner"], test_item["srl"], - test_qa["type"] + test_qa["type"], ) print(f"Context: {test_item['context']}") diff --git a/question_generation/bleu_answer_calculation.xlsx b/question_generation/bleu_answer_calculation.xlsx new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..56dc143a8a7cc063c97484ac68c6926de3a8500d GIT binary patch literal 26036 zcmY&xr>Hm5&{|dstVq$Ns;AHRMOmFDmK<8m=BO5OZJ;;C{@+)<|Q_^xS zXe78?d_LhV!_Jmql5P_Ec2^pN--a3XYVbr#ENBKVx{RT;!G_Fin?mIlWDzA2q+;xl zQG7texQEJhMvF7gM?|7F)v8Nf0b?2BD5!79e2%MlzuGXylG8n-G2h6c1}%8am}KY= zO_0KYOyadl;I%Q4s`k5Y(;-CXd~5oO$FEzx7kB`w@IN3b?=Bzi{w&Moxx=%u$NS95c|1?LBK|wwsa{RRA<`7Or)`A$~5nhbMHG>4dw4RLq3)5lPIl z?BSdnni58-u&w9_Fw03 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z+7r5BS(B=;1TjuWwkjOmQEQ=<7ad+wdF<*{XjOrXKv+p@8~R8n%~n9QpB1| zEB8;o(;8@iG6N~5!{=tk@HYJKC^?ndn!+z@1QHAoQv#>9Z9(|uz? zRT3dcNs-`26rB~x6d^(|DR2PBZ`htVm=0>x*%p3I{}GyE!;(772ohM|8Y0Q@RIQQE z&zjAf&9M&~U~SCG>x31Ja|lw_gUlrEK{7AqyK~Dy3N7^V%US3rZ}~Td{D7#0pQEFI$pA#1#QOX- z^200;C|f-rf|H}Y&gxp7s zt80rP2e&8o|K*QfBKU_t$^Zaf3P1oD|K$&NdnapW3sX}UXZrtZ{!1dhw$8_FNvE&x zsN1{ixtS2IUE^M_>%AE9ud8_V>^{bGwmLdG98Dq>5D(7+gIMot`X)dGfJii{2Gzc@ zSJLj45i$Z&2=wx1eD4#&w2y4YHPJtcXsVwV*)>;L@%$eZJu@1RH(i~EEBup(b!en6 zH(gpe{8rcl1f+#cZxoufZuqJF)$IAcLVLc{e4iz0x&zcNwGmpHX#{xu=Az&C7uj#I z?}zqZIj(Ob;`zRd{h7XFoqg8*}t!owZ8;> zm-34~pJ40n@1AtYcYR(U?fE}TKCkU-Qbk`U#COc|eM0tpTs}9*@gqM9)l;6Lkouth z9FN%ow_Pu>#~RQg^Edqi4{oa5K=JeD?q69Q_g(zSF_{_Q4e+(pK*PnD=rm9arWC<7 zZh|_pYL+ZuWxL$@0VZA`D($e<>UMJUH9vSrr?XClh$LYfu*z7bVW2@tU9}*nwz3X zyFw{XXsk%S_>Ig8r0awwk}p>6POW<7(mfygh4>Dy*j^J<^!3g0>Ah_|4NuI!{hOsX za=82f-~aVB%2LW;~|MUZX18ucr1Z-|(}cmQ&d!rVSy5wlc5l(hP`a9=fLBDrQ(L6p)y zsxu_+OmXsw9rX`xyj^o=00rm(v0f?8_4|U8g+S~DVpTJ5$~&SA+4R{<{ZS_8){M(8 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16, \\\"2024\\\": 28, \\\"festival\\\": 24, \\\"kuliner\\\": 33, \\\"rian\\\": 24, \\\"bazar\\\": 32, \\\"amal\\\": 36, \\\"tari\\\": 8, \\\"seminar\\\": 40, \\\"pendidikan\\\": 45, \\\"kompetisi\\\": 32, \\\"robotik\\\": 36, \\\"rudi\\\": 24, \\\"semarang\\\": 30, \\\"kemarin\\\": 36, \\\"putri\\\": 46, \\\"telah\\\": 76, \\\"akan\\\": 60, \\\"hana\\\": 16, \\\"raka\\\": 16, \\\"dewi\\\": 82, \\\"kota\\\": 105, \\\"pahlawan\\\": 11, \\\"jawa\\\": 27, \\\"orang\\\": 48, \\\"menyebut\\\": 44, \\\"pelajar\\\": 24, \\\"kaya\\\": 24, \\\"budaya\\\": 32, \\\"pusat\\\": 44, \\\"pemerintahan\\\": 47, \\\"kembang\\\": 17, \\\"fashion\\\": 17, \\\"sejuk\\\": 20, \\\"destinasi\\\": 26, \\\"wisata\\\": 26, \\\"dewata\\\": 6, \\\"masakan\\\": 3, \\\"rendang\\\": 3, \\\"mendunia\\\": 3, \\\"pelabuhan\\\": 9, \\\"utama\\\": 31, \\\"besar\\\": 14, \\\"sumatra\\\": 10, \\\"khas\\\": 6, \\\"kemerdekaannya\\\": 5, \\\"ir\\\": 238, \\\"drs\\\": 4, \\\"28\\\": 48, \\\"oktober\\\": 96, \\\"para\\\": 41, 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\\\"1927\\\": 234, \\\"voc\\\": 10, \\\"1602\\\": 4, \\\"dibubarkan\\\": 6, \\\"1799\\\": 4, \\\"utomo\\\": 15, \\\"20\\\": 58, \\\"sarekat\\\": 20, \\\"1911\\\": 4, \\\"dipelopori\\\": 4, \\\"samanhudi\\\": 4, \\\"komunis\\\": 14, \\\"fonds\\\": 12, \\\"ny\\\": 8, \\\"th\\\": 8, \\\"deventer\\\": 8, \\\"mardika\\\": 17, \\\"atas\\\": 37, \\\"prakarsa\\\": 8, \\\"kutai\\\": 42, \\\"dipandang\\\": 2, \\\"hindu\\\": 12, \\\"buddha\\\": 6, \\\"muarakaman\\\": 2, \\\"tepi\\\": 18, \\\"mahakam\\\": 7, \\\"kalimantan\\\": 4, \\\"memegang\\\": 2, \\\"peranan\\\": 3, \\\"penting\\\": 18, \\\"jalur\\\": 13, \\\"perdagangan\\\": 40, \\\"meningkatkan\\\": 2, \\\"perekonomian\\\": 3, \\\"masyarakat\\\": 2, \\\"saat\\\": 5, \\\"itu\\\": 13, \\\"sejarah\\\": 13, \\\"mengenai\\\": 2, \\\"prasasti\\\": 55, \\\"yupa\\\": 23, \\\"batu\\\": 4, \\\"bertulis\\\": 2, \\\"tugu\\\": 2, \\\"peringatan\\\": 2, \\\"upacara\\\": 2, \\\"kurban\\\": 4, \\\"ini\\\": 10, \\\"dikeluarkan\\\": 7, \\\"raja\\\": 128, 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\\\"giza\\\": 2, \\\"2560\\\": 3, \\\"piramida\\\": 2, \\\"dibangun\\\": 8, \\\"benua\\\": 114, \\\"asia\\\": 22, \\\"colosseum\\\": 7, \\\"italia\\\": 15, \\\"berada\\\": 30, \\\"terdapat\\\": 24, \\\"negara\\\": 54, \\\"india\\\": 34, \\\"mahal\\\": 13, \\\"taj\\\": 13, \\\"petra\\\": 7, \\\"yordania\\\": 8, \\\"china\\\": 9, \\\"tembok\\\": 6, \\\"cina\\\": 10, \\\"chichen\\\": 7, \\\"itza\\\": 7, \\\"meksiko\\\": 9, \\\"yesus\\\": 7, \\\"patung\\\": 7, \\\"brasil\\\": 8, \\\"penebus\\\": 7, \\\"picchu\\\": 12, \\\"machu\\\": 12, \\\"peru\\\": 13, \\\"inggris\\\": 12, \\\"stonehenge\\\": 7, \\\"menara\\\": 8, \\\"pisa\\\": 8, \\\"angkot\\\": 8, \\\"kamodja\\\": 7, \\\"wat\\\": 8, \\\"meter\\\": 12, \\\"8848\\\": 4, \\\"ketinggian\\\": 25, \\\"merdeka\\\": 6, \\\"1905\\\": 4, \\\"merumuskan\\\": 6, \\\"relativitas\\\": 6, \\\"teori\\\": 12, \\\"albert\\\": 5, \\\"einstein\\\": 5, \\\"darah\\\": 17, \\\"tubuh\\\": 21, \\\"memompa\\\": 9, \\\"jantung\\\": 9, \\\"seluruh\\\": 9, \\\"manusia\\\": 35, \\\"tokyo\\\": 4, \\\"ibukota\\\": 23, \\\"jepang\\\": 10, \\\"100\\\": 4, \\\"celsius\\\": 5, \\\"derajat\\\": 5, \\\"air\\\": 24, \\\"mendidih\\\": 6, \\\"edison\\\": 6, \\\"lampu\\\": 6, \\\"menemukan\\\": 9, \\\"thomas\\\": 6, \\\"alva\\\": 5, \\\"bola\\\": 6, \\\"ketiga\\\": 15, \\\"dalam\\\": 63, \\\"leonardo\\\": 4, \\\"lisa\\\": 6, \\\"mona\\\": 6, \\\"abad\\\": 33, \\\"da\\\": 4, \\\"melukis\\\": 4, \\\"vinci\\\": 4, \\\"16\\\": 44, \\\"setara\\\": 5, \\\"46\\\": 4, \\\"9\\\": 51, \\\"kilometer\\\": 9, \\\"satu\\\": 15, \\\"cahaya\\\": 14, \\\"triliun\\\": 5, \\\"memimpin\\\": 6, \\\"gerakan\\\": 8, \\\"gandhi\\\": 5, \\\"mahatma\\\": 5, \\\"nasa\\\": 6, \\\"didirikan\\\": 496, \\\"1958\\\": 12, \\\"antariksa\\\": 4, \\\"badan\\\": 8, \\\"bagian\\\": 20, \\\"mata\\\": 6, \\\"kornea\\\": 4, \\\"terluar\\\": 6, \\\"waterloo\\\": 5, \\\"1815\\\": 4, \\\"dikalahkan\\\": 5, \\\"bonaparte\\\": 5, \\\"pertempuran\\\": 11, \\\"napoleon\\\": 5, \\\"tepatnya\\\": 4, \\\"sekitarnya\\\": 9, \\\"komodo\\\": 6, \\\"pulau\\\": 24, \\\"ditemukan\\\": 38, \\\"hanya\\\": 4, \\\"nobel\\\": 6, \\\"kimia\\\": 9, \\\"curie\\\": 5, \\\"pemenang\\\": 5, \\\"marie\\\": 5, \\\"fisika\\\": 5, \\\"inka\\\": 4, \\\"situs\\\": 5, \\\"peradaban\\\": 5, \\\"bekas\\\": 4, \\\"glukosa\\\": 9, \\\"mengubah\\\": 8, \\\"menjadi\\\": 49, \\\"oksigen\\\": 12, \\\"karbon\\\": 6, \\\"dioksida\\\": 6, \\\"fotosintesis\\\": 22, \\\"gogh\\\": 5, \\\"telinganya\\\": 6, \\\"van\\\": 13, \\\"sendiri\\\": 5, \\\"vincent\\\": 5, \\\"memotong\\\": 6, \\\"1888\\\": 4, \\\"double\\\": 4, \\\"berbentuk\\\": 10, \\\"dna\\\": 6, \\\"helix\\\": 4, \\\"molekul\\\": 5, \\\"sengaja\\\": 5, \\\"penisilin\\\": 6, \\\"alexander\\\": 4, \\\"1928\\\": 8, \\\"secara\\\": 5, \\\"tidak\\\": 11, \\\"fleming\\\": 4, \\\"banyak\\\": 62, \\\"c\\\": 13, \\\"vitamin\\\": 6, \\\"jeruk\\\": 5, \\\"kiwi\\\": 4, \\\"buah\\\": 6, \\\"sistem\\\": 30, \\\"bolak\\\": 6, \\\"balik\\\": 6, \\\"arus\\\": 6, \\\"atau\\\": 9, \\\"ac\\\": 4, \\\"nikola\\\": 4, \\\"mengembangkan\\\": 6, \\\"tesla\\\": 4, \\\"listrik\\\": 6, \\\"nil\\\": 13, \\\"6650\\\": 4, \\\"panjang\\\": 18, \\\"paus\\\": 4, \\\"pernah\\\": 6, \\\"hewan\\\": 6, \\\"hidup\\\": 17, \\\"gula\\\": 4, \\\"diproduksi\\\": 4, \\\"insulin\\\": 6, \\\"untuk\\\": 34, \\\"pankreas\\\": 4, \\\"mengatur\\\": 4, \\\"seleksi\\\": 4, \\\"mengemukakan\\\": 5, \\\"alam\\\": 30, \\\"melalui\\\": 19, \\\"evolusi\\\": 6, \\\"darwin\\\": 4, \\\"charles\\\": 4, \\\"mumtaz\\\": 4, \\\"istrinya\\\": 4, \\\"mengenang\\\": 4, \\\"shah\\\": 4, \\\"jahan\\\": 4, \\\"58\\\": 7, \\\"km\\\\u00b2\\\": 13, \\\"44\\\": 7, \\\"luas\\\": 15, \\\"juta\\\": 13, \\\"selatan\\\": 39, \\\"mediterania\\\": 7, \\\"afrika\\\": 29, \\\"terletak\\\": 57, \\\"laut\\\": 11, \\\"54\\\": 6, \\\"terkecil\\\": 14, \\\"eropa\\\": 15, \\\"kedua\\\": 14, \\\"australia\\\": 16, \\\"18\\\": 57, \\\"setelah\\\": 23, \\\"10\\\": 116, \\\"timur\\\": 29, \\\"utara\\\": 23, \\\"samudera\\\": 9, \\\"amerika\\\": 32, \\\"atlantik\\\": 6, \\\"berbatasan\\\": 9, \\\"barat\\\": 38, \\\"pasifik\\\": 6, \\\"terdiri\\\": 32, \\\"hutan\\\": 8, \\\"seluruhnya\\\": 13, \\\"belahan\\\": 7, \\\"kutub\\\": 7, \\\"hampir\\\": 7, \\\"tertutup\\\": 7, \\\"antartika\\\": 8, \\\"es\\\": 9, \\\"penduduk\\\": 8, \\\"populasi\\\": 8, \\\"4\\\": 284, \\\"miliar\\\": 7, \\\"7\\\": 73, \\\"lebih\\\": 28, \\\"895\\\": 7, \\\"kilimanjaro\\\": 8, \\\"sahara\\\": 8, \\\"gurun\\\": 9, \\\"650\\\": 12, \\\"km\\\": 7, \\\"6\\\": 39, \\\"8\\\": 81, \\\"membentang\\\": 8, \\\"alpen\\\": 8, \\\"pegunungan\\\": 15, \\\"tawar\\\": 8, \\\"superior\\\": 7, \\\"danau\\\": 9, \\\"ali\\\": 20, \\\"menghadiri\\\": 360, \\\"juli\\\": 397, \\\"catur\\\": 45, \\\"turnamen\\\": 40, \\\"rapat\\\": 24, \\\"organisasi\\\": 77, \\\"nina\\\": 67, \\\"desember\\\": 122, \\\"25\\\": 100, \\\"farhan\\\": 68, \\\"workshop\\\": 40, \\\"fotografi\\\": 45, \\\"pameran\\\": 24, \\\"teknologi\\\": 32, \\\"iqbal\\\": 16, \\\"malang\\\": 67, \\\"perlombaan\\\": 24, \\\"padang\\\": 73, \\\"renang\\\": 27, \\\"musik\\\": 45, \\\"konser\\\": 40, \\\"fajar\\\": 27, \\\"dina\\\": 16, \\\"2024\\\": 28, \\\"festival\\\": 24, \\\"kuliner\\\": 33, \\\"rian\\\": 24, \\\"amal\\\": 36, \\\"bazar\\\": 32, \\\"tari\\\": 8, \\\"pendidikan\\\": 45, \\\"seminar\\\": 40, \\\"robotik\\\": 36, \\\"kompetisi\\\": 32, \\\"rudi\\\": 24, \\\"semarang\\\": 30, \\\"putri\\\": 46, \\\"kemarin\\\": 36, \\\"telah\\\": 76, \\\"akan\\\": 60, \\\"hana\\\": 16, \\\"raka\\\": 16, \\\"dewi\\\": 82, \\\"jawa\\\": 27, \\\"pahlawan\\\": 11, \\\"kota\\\": 101, \\\"pelajar\\\": 24, \\\"budaya\\\": 32, \\\"menyebut\\\": 44, \\\"orang\\\": 48, \\\"kaya\\\": 24, \\\"pusat\\\": 40, \\\"pemerintahan\\\": 47, \\\"fashion\\\": 17, \\\"kembang\\\": 17, \\\"destinasi\\\": 26, \\\"wisata\\\": 26, \\\"sejuk\\\": 20, \\\"dewata\\\": 6, \\\"rendang\\\": 3, \\\"mendunia\\\": 3, \\\"masakan\\\": 3, \\\"utama\\\": 31, \\\"pelabuhan\\\": 9, \\\"besar\\\": 14, \\\"khas\\\": 6, \\\"sumatra\\\": 10, \\\"drs\\\": 4, \\\"kemerdekaannya\\\": 5, \\\"ir\\\": 238, \\\"mengikrarkan\\\": 4, \\\"sumpah\\\": 12, \\\"pemuda\\\": 19, \\\"28\\\": 48, \\\"para\\\": 37, \\\"oktober\\\": 96, \\\"hijau\\\": 4, \\\"proses\\\": 24, \\\"tumbuhan\\\": 10, \\\"kloroplas\\\": 4, \\\"energi\\\": 4, \\\"mitosis\\\": 5, \\\"perbaikan\\\": 4, \\\"meiosis\\\": 4, \\\"sel\\\": 5, \\\"pembelahan\\\": 6, \\\"pertumbuhan\\\": 4, \\\"sedangkan\\\": 8, \\\"gamet\\\": 5, \\\"berfungsi\\\": 12, \\\"pembentukan\\\": 11, \\\"benda\\\": 3, \\\"magnet\\\": 3, \\\"menarik\\\": 2, \\\"baja\\\": 2, \\\"kobalt\\\": 2, \\\"seperti\\\": 36, \\\"besi\\\": 4, \\\"nikel\\\": 2, \\\"logam\\\": 2, \\\"dapat\\\": 11, \\\"56\\\": 2, \\\"nomor\\\": 2, \\\"dilakukan\\\": 14, \\\"pegangsaan\\\": 2, \\\"jalan\\\": 2, \\\"metabolisme\\\": 8, \\\"mengandung\\\": 7, \\\"menghasilkan\\\": 11, \\\"urine\\\": 5, \\\"zat\\\": 9, \\\"menyaring\\\": 2, \\\"sisa\\\": 8, \\\"ginjal\\\": 10, \\\"ekskresi\\\": 9, \\\"paru\\\": 21, \\\"mengeluarkan\\\": 2, \\\"berupa\\\": 4, \\\"organ\\\": 12, \\\"uap\\\": 2, \\\"getah\\\": 2, \\\"hati\\\": 7, \\\"empedu\\\": 2, \\\"menetralisir\\\": 2, \\\"racun\\\": 2, \\\"limbah\\\": 2, \\\"berbahaya\\\": 2, \\\"ramah\\\": 3, \\\"lingkungan\\\": 3, \\\"daya\\\": 2, \\\"memanfaatkan\\\": 2, \\\"sumber\\\": 15, \\\"diperbarui\\\": 2, \\\"polusi\\\": 2, \\\"nutfah\\\": 2, \\\"penerapan\\\": 3, \\\"bioteknologi\\\": 3, \\\"dampak\\\": 3, \\\"menyingkirkan\\\": 2, \\\"plasma\\\": 2, \\\"negatif\\\": 3, \\\"menimbulkan\\\": 2, \\\"gen\\\": 2, \\\"reabsorpsi\\\": 2, \\\"terjadi\\\": 26, \\\"filtrasi\\\": 2, \\\"augmentasi\\\": 2, \\\"kulit\\\": 4, \\\"membuang\\\": 4, \\\"mengedarkan\\\": 4, \\\"makanan\\\": 5, \\\"1998\\\": 18, \\\"mundurnya\\\": 4, \\\"sidang\\\": 4, \\\"istimewa\\\": 4, \\\"diawali\\\": 4, \\\"dilanjutkan\\\": 4, \\\"mpr\\\": 4, \\\"masa\\\": 28, \\\"reformasi\\\": 6, \\\"soeharto\\\": 4, \\\"kerongkongan\\\": 4, \\\"pencernaan\\\": 5, \\\"usus\\\": 4, \\\"anus\\\": 4, \\\"halus\\\": 4, \\\"lambung\\\": 4, \\\"mulut\\\": 4, \\\"inspirasi\\\": 4, \\\"ekspirasi\\\": 4, \\\"pernapasan\\\": 23, \\\"hidung\\\": 14, \\\"laring\\\": 16, \\\"trakea\\\": 16, \\\"melibatkan\\\": 4, \\\"faring\\\": 16, \\\"antara\\\": 13, \\\"sehari\\\": 5, \\\"kacamata\\\": 5, \\\"lain\\\": 12, \\\"digunakan\\\": 8, \\\"mikroskop\\\": 4, \\\"alat\\\": 5, \\\"optik\\\": 5, \\\"kamera\\\": 4, \\\"hasil\\\": 5, \\\"floem\\\": 5, \\\"pengangkutan\\\": 4, \\\"xilem\\\": 5, \\\"diangkut\\\": 4, \\\"mineral\\\": 4, \\\"seluler\\\": 2, \\\"gelombang\\\": 3, \\\"getaran\\\": 3, \\\"televisi\\\": 2, \\\"radio\\\": 2, \\\"telepon\\\": 2, \\\"bantuan\\\": 4, \\\"daun\\\": 4, \\\"klorofil\\\": 4, \\\"gangguan\\\": 5, \\\"asma\\\": 5, \\\"tuberkulosis\\\": 4, \\\"emfisema\\\": 4, \\\"bronkitis\\\": 4, \\\"bukittinggi\\\": 14, \\\"1902\\\": 18, \\\"1920\\\": 18, \\\"tomo\\\": 18, \\\"bung\\\": 18, \\\"3\\\": 54, \\\"gugur\\\": 3, \\\"rai\\\": 12, \\\"1946\\\": 28, \\\"ngurah\\\": 12, \\\"november\\\": 131, \\\"i\\\": 12, \\\"gusti\\\": 12, \\\"dien\\\": 18, \\\"nyak\\\": 18, \\\"1908\\\": 20, \\\"cut\\\": 18, \\\"wafat\\\": 9, \\\"meulaboh\\\": 8, \\\"1854\\\": 8, \\\"teuku\\\": 12, \\\"umar\\\": 12, \\\"wahidin\\\": 21, \\\"1852\\\": 14, \\\"sleman\\\": 14, \\\"sudirohusodo\\\": 21, \\\"1767\\\": 14, \\\"badaruddin\\\": 21, \\\"ii\\\": 21, \\\"mahmud\\\": 21, \\\"sultan\\\": 63, \\\"palembang\\\": 76, \\\"1868\\\": 8, \\\"dahlan\\\": 20, \\\"ahmad\\\": 20, \\\"kh\\\": 141, \\\"jombang\\\": 16, \\\"asy'ari\\\": 12, \\\"hasyim\\\": 121, \\\"1871\\\": 8, \\\"14\\\": 24, \\\"ageng\\\": 12, \\\"1631\\\": 16, \\\"banten\\\": 18, \\\"tirtayasa\\\": 12, \\\"hasanuddin\\\": 17, \\\"1783\\\": 8, \\\"haria\\\": 8, \\\"pattimura\\\": 12, \\\"juni\\\": 106, \\\"11\\\": 46, \\\"diponegoro\\\": 12, \\\"1785\\\": 8, \\\"pangeran\\\": 12, \\\"sentot\\\": 12, \\\"alibasya\\\": 12, \\\"1807\\\": 8, \\\"prawirodirjo\\\": 12, \\\"1886\\\": 20, \\\"pecangaan\\\": 14, \\\"mangunkusumo\\\": 21, \\\"dr\\\": 20, \\\"cipto\\\": 21, \\\"ernest\\\": 21, \\\"douwes\\\": 21, \\\"dekker\\\": 21, \\\"pasuruan\\\": 14, \\\"aceh\\\": 26, \\\"1896\\\": 6, \\\"mansur\\\": 9, \\\"mas\\\": 9, \\\"sutan\\\": 9, \\\"sjahrir\\\": 9, \\\"1909\\\": 6, \\\"sumatera\\\": 12, \\\"puar\\\": 6, \\\"muis\\\": 9, \\\"abdul\\\": 9, \\\"otto\\\": 9, \\\"1897\\\": 12, \\\"iskandardinata\\\": 9, \\\"31\\\": 119, \\\"pekalongan\\\": 6, \\\"abikusno\\\": 9, \\\"tjokrosujoso\\\": 9, \\\"1914\\\": 6, \\\"wahid\\\": 12, \\\"bpupki\\\": 12, \\\"pemerintah\\\": 4, \\\"dibentuk\\\": 6, \\\"ppki\\\": 10, \\\"diketuai\\\": 4, \\\"asy\\\\u2019ari\\\": 100, \\\"1926\\\": 105, \\\"ulama\\\": 154, \\\"nahdlatul\\\": 154, \\\"jong\\\": 12, \\\"islamieten\\\": 12, \\\"islam\\\": 68, \\\"bond\\\": 12, \\\"1925\\\": 8, \\\"muhammadiyah\\\": 16, \\\"1912\\\": 36, \\\"muda\\\": 16, \\\"surakarta\\\": 6, \\\"1930\\\": 4, \\\"kancah\\\": 2, \\\"berperan\\\": 4, \\\"internasional\\\": 5, \\\"perhimpunan\\\": 3, \\\"b\\\": 2, \\\"memperjuangkan\\\": 2, \\\"belanda\\\": 10, \\\"1927\\\": 234, \\\"partai\\\": 362, \\\"nasional\\\": 347, \\\"dibubarkan\\\": 6, \\\"1799\\\": 4, \\\"voc\\\": 10, \\\"1602\\\": 4, \\\"utomo\\\": 15, \\\"20\\\": 58, \\\"samanhudi\\\": 4, \\\"1911\\\": 4, \\\"sarekat\\\": 20, \\\"dipelopori\\\": 4, \\\"komunis\\\": 14, \\\"th\\\": 8, \\\"ny\\\": 8, \\\"fonds\\\": 12, \\\"deventer\\\": 8, \\\"atas\\\": 37, \\\"prakarsa\\\": 8, \\\"mardika\\\": 17, \\\"dipandang\\\": 2, \\\"muarakaman\\\": 2, \\\"tepi\\\": 18, \\\"mahakam\\\": 7, \\\"kutai\\\": 42, \\\"hindu\\\": 12, \\\"kalimantan\\\": 4, \\\"buddha\\\": 6, \\\"peranan\\\": 3, \\\"meningkatkan\\\": 2, \\\"penting\\\": 18, \\\"perekonomian\\\": 3, \\\"masyarakat\\\": 2, \\\"itu\\\": 13, \\\"saat\\\": 5, \\\"perdagangan\\\": 38, \\\"jalur\\\": 13, \\\"memegang\\\": 2, \\\"kurban\\\": 4, \\\"sejarah\\\": 13, \\\"upacara\\\": 2, \\\"tugu\\\": 2, \\\"peringatan\\\": 2, 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\\\"informasi\\\": 8, \\\"tentang\\\": 35, \\\"sekitar\\\": 56, \\\"2560\\\": 3, \\\"sm\\\": 3, \\\"dibangun\\\": 21, \\\"piramida\\\": 2, \\\"giza\\\": 2, \\\"benua\\\": 135, \\\"asia\\\": 36, \\\"colosseum\\\": 7, \\\"berada\\\": 70, \\\"italia\\\": 15, \\\"terdapat\\\": 67, \\\"negara\\\": 72, \\\"taj\\\": 13, \\\"mahal\\\": 17, \\\"india\\\": 111, \\\"petra\\\": 7, \\\"yordania\\\": 8, \\\"tembok\\\": 6, \\\"cina\\\": 59, \\\"china\\\": 9, \\\"chichen\\\": 7, \\\"itza\\\": 7, \\\"meksiko\\\": 9, \\\"patung\\\": 7, \\\"yesus\\\": 7, \\\"penebus\\\": 7, \\\"brasil\\\": 8, \\\"machu\\\": 12, \\\"picchu\\\": 12, \\\"peru\\\": 13, \\\"stonehenge\\\": 7, \\\"inggris\\\": 12, \\\"menara\\\": 8, \\\"pisa\\\": 8, \\\"angkot\\\": 8, \\\"wat\\\": 8, \\\"kamodja\\\": 7, \\\"ketinggian\\\": 25, \\\"8848\\\": 4, \\\"meter\\\": 12, \\\"merdeka\\\": 6, \\\"albert\\\": 5, \\\"einstein\\\": 5, \\\"merumuskan\\\": 6, \\\"teori\\\": 12, \\\"relativitas\\\": 6, \\\"1905\\\": 4, \\\"jantung\\\": 9, \\\"manusia\\\": 55, \\\"memompa\\\": 9, \\\"darah\\\": 17, \\\"seluruh\\\": 24, \\\"tubuh\\\": 21, \\\"tokyo\\\": 4, \\\"ibukota\\\": 23, \\\"jepang\\\": 10, \\\"air\\\": 24, \\\"mendidih\\\": 6, \\\"100\\\": 4, \\\"derajat\\\": 5, \\\"celsius\\\": 5, \\\"thomas\\\": 6, \\\"alva\\\": 5, \\\"edison\\\": 6, \\\"menemukan\\\": 9, \\\"bola\\\": 6, \\\"lampu\\\": 6, \\\"ketiga\\\": 24, \\\"dalam\\\": 246, \\\"leonardo\\\": 4, \\\"da\\\": 4, \\\"vinci\\\": 4, \\\"melukis\\\": 4, \\\"mona\\\": 6, \\\"lisa\\\": 6, \\\"abad\\\": 94, \\\"16\\\": 6, \\\"satu\\\": 57, \\\"cahaya\\\": 14, \\\"setara\\\": 5, \\\"9\\\": 21, \\\"46\\\": 4, \\\"triliun\\\": 5, \\\"kilometer\\\": 9, \\\"mahatma\\\": 5, \\\"gandhi\\\": 5, \\\"memimpin\\\": 6, \\\"gerakan\\\": 8, \\\"badan\\\": 8, \\\"antariksa\\\": 4, \\\"nasa\\\": 6, \\\"didirikan\\\": 113, \\\"1958\\\": 4, \\\"kornea\\\": 4, \\\"bagian\\\": 116, \\\"terluar\\\": 6, \\\"mata\\\": 21, \\\"napoleon\\\": 5, \\\"bonaparte\\\": 5, \\\"dikalahkan\\\": 5, \\\"pertempuran\\\": 11, \\\"waterloo\\\": 5, \\\"1815\\\": 4, \\\"komodo\\\": 10, \\\"hanya\\\": 23, \\\"ditemukan\\\": 134, \\\"tepatnya\\\": 15, \\\"pulau\\\": 50, \\\"sekitarnya\\\": 11, \\\"marie\\\": 5, \\\"curie\\\": 5, \\\"pemenang\\\": 5, \\\"nobel\\\": 6, \\\"fisika\\\": 5, \\\"kimia\\\": 9, \\\"situs\\\": 5, \\\"bekas\\\": 12, \\\"peradaban\\\": 5, \\\"inka\\\": 4, \\\"fotosintesis\\\": 22, \\\"mengubah\\\": 8, \\\"karbon\\\": 6, \\\"dioksida\\\": 6, \\\"menjadi\\\": 139, \\\"glukosa\\\": 9, \\\"oksigen\\\": 12, \\\"vincent\\\": 5, \\\"van\\\": 13, \\\"gogh\\\": 5, \\\"memotong\\\": 6, \\\"telinganya\\\": 6, \\\"sendiri\\\": 12, \\\"1888\\\": 4, \\\"molekul\\\": 5, \\\"dna\\\": 6, \\\"berbentuk\\\": 14, \\\"double\\\": 4, \\\"helix\\\": 4, \\\"alexander\\\": 4, \\\"fleming\\\": 4, \\\"penisilin\\\": 6, \\\"secara\\\": 7, \\\"tidak\\\": 65, \\\"sengaja\\\": 5, \\\"1928\\\": 8, \\\"vitamin\\\": 6, \\\"c\\\": 13, \\\"banyak\\\": 106, \\\"buah\\\": 16, \\\"jeruk\\\": 5, \\\"kiwi\\\": 4, \\\"nikola\\\": 4, \\\"tesla\\\": 4, \\\"mengembangkan\\\": 6, \\\"sistem\\\": 35, \\\"arus\\\": 6, \\\"listrik\\\": 6, \\\"bolak\\\": 6, \\\"balik\\\": 6, \\\"atau\\\": 25, \\\"ac\\\": 4, \\\"nil\\\": 13, \\\"panjang\\\": 20, \\\"6650\\\": 4, \\\"paus\\\": 4, \\\"hewan\\\": 6, \\\"pernah\\\": 18, \\\"hidup\\\": 35, \\\"insulin\\\": 6, \\\"diproduksi\\\": 4, \\\"pankreas\\\": 4, \\\"untuk\\\": 154, \\\"mengatur\\\": 4, \\\"gula\\\": 4, \\\"charles\\\": 4, \\\"darwin\\\": 4, \\\"mengemukakan\\\": 5, \\\"evolusi\\\": 6, \\\"melalui\\\": 36, \\\"seleksi\\\": 4, \\\"alam\\\": 34, \\\"shah\\\": 4, \\\"jahan\\\": 4, \\\"mengenang\\\": 4, \\\"istrinya\\\": 4, \\\"mumtaz\\\": 4, \\\"luas\\\": 29, \\\"44\\\": 7, \\\"58\\\": 7, \\\"juta\\\": 13, \\\"km\\\\u00b2\\\": 13, \\\"afrika\\\": 29, \\\"terletak\\\": 164, \\\"selatan\\\": 94, \\\"laut\\\": 68, \\\"mediterania\\\": 7, \\\"54\\\": 6, \\\"eropa\\\": 15, \\\"terkecil\\\": 15, \\\"kedua\\\": 16, \\\"setelah\\\": 72, 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\\\"workshop\\\": 40, \\\"fotografi\\\": 45, \\\"pameran\\\": 24, \\\"teknologi\\\": 32, \\\"iqbal\\\": 16, \\\"malang\\\": 48, \\\"perlombaan\\\": 24, \\\"renang\\\": 27, \\\"padang\\\": 52, \\\"konser\\\": 40, \\\"musik\\\": 45, \\\"fajar\\\": 27, \\\"dina\\\": 16, \\\"2024\\\": 28, \\\"festival\\\": 24, \\\"kuliner\\\": 33, \\\"rian\\\": 24, \\\"bazar\\\": 32, \\\"amal\\\": 36, \\\"tari\\\": 8, \\\"seminar\\\": 40, \\\"pendidikan\\\": 45, \\\"kompetisi\\\": 32, \\\"robotik\\\": 36, \\\"rudi\\\": 24, \\\"semarang\\\": 7, \\\"kemarin\\\": 36, \\\"putri\\\": 23, \\\"telah\\\": 144, \\\"akan\\\": 86, \\\"hana\\\": 16, \\\"raka\\\": 16, \\\"dewi\\\": 24, \\\"kota\\\": 128, \\\"pahlawan\\\": 11, \\\"jawa\\\": 140, \\\"orang\\\": 53, \\\"menyebut\\\": 46, \\\"pelajar\\\": 48, \\\"kaya\\\": 24, \\\"budaya\\\": 37, \\\"pusat\\\": 118, \\\"pemerintahan\\\": 86, \\\"kembang\\\": 17, \\\"fashion\\\": 17, \\\"sejuk\\\": 20, \\\"destinasi\\\": 26, \\\"wisata\\\": 26, \\\"dewata\\\": 6, \\\"masakan\\\": 3, \\\"rendang\\\": 3, \\\"mendunia\\\": 3, \\\"pelabuhan\\\": 12, \\\"utama\\\": 42, \\\"besar\\\": 27, \\\"sumatra\\\": 34, \\\"khas\\\": 6, \\\"kemerdekaannya\\\": 5, \\\"ir\\\": 14, \\\"drs\\\": 4, \\\"28\\\": 4, \\\"oktober\\\": 30, \\\"para\\\": 141, \\\"pemuda\\\": 23, \\\"mengikrarkan\\\": 4, \\\"sumpah\\\": 12, \\\"proses\\\": 26, \\\"tumbuhan\\\": 10, \\\"hijau\\\": 4, \\\"energi\\\": 8, \\\"kloroplas\\\": 4, \\\"pembelahan\\\": 6, \\\"mitosis\\\": 5, \\\"berfungsi\\\": 14, \\\"pertumbuhan\\\": 4, \\\"perbaikan\\\": 4, \\\"sel\\\": 5, \\\"sedangkan\\\": 20, \\\"meiosis\\\": 4, \\\"pembentukan\\\": 11, \\\"gamet\\\": 5, \\\"magnet\\\": 3, \\\"dapat\\\": 82, \\\"menarik\\\": 7, \\\"benda\\\": 3, \\\"logam\\\": 2, \\\"seperti\\\": 78, \\\"besi\\\": 4, \\\"baja\\\": 2, \\\"nikel\\\": 2, \\\"kobalt\\\": 2, \\\"dilakukan\\\": 52, \\\"jalan\\\": 25, \\\"pegangsaan\\\": 2, \\\"nomor\\\": 2, \\\"56\\\": 2, \\\"ginjal\\\": 10, \\\"menyaring\\\": 2, \\\"mengandung\\\": 7, \\\"zat\\\": 9, \\\"sisa\\\": 8, \\\"metabolisme\\\": 8, \\\"menghasilkan\\\": 11, \\\"urine\\\": 5, \\\"paru\\\": 42, \\\"organ\\\": 12, \\\"ekskresi\\\": 9, \\\"mengeluarkan\\\": 3, \\\"berupa\\\": 14, \\\"uap\\\": 2, \\\"hati\\\": 7, \\\"menetralisir\\\": 2, \\\"racun\\\": 2, \\\"getah\\\": 2, \\\"empedu\\\": 2, \\\"ramah\\\": 3, \\\"lingkungan\\\": 3, \\\"memanfaatkan\\\": 2, \\\"sumber\\\": 54, \\\"daya\\\": 2, \\\"diperbarui\\\": 2, \\\"limbah\\\": 2, \\\"berbahaya\\\": 2, \\\"penerapan\\\": 3, \\\"bioteknologi\\\": 3, \\\"menimbulkan\\\": 4, \\\"dampak\\\": 4, \\\"negatif\\\": 3, \\\"polusi\\\": 2, \\\"gen\\\": 2, \\\"menyingkirkan\\\": 2, \\\"plasma\\\": 2, \\\"nutfah\\\": 2, \\\"terjadi\\\": 43, \\\"filtrasi\\\": 2, \\\"reabsorpsi\\\": 2, \\\"augmentasi\\\": 2, \\\"kulit\\\": 10, \\\"membuang\\\": 4, \\\"mengedarkan\\\": 4, \\\"makanan\\\": 5, \\\"masa\\\": 76, \\\"reformasi\\\": 6, \\\"diawali\\\": 4, \\\"mundurnya\\\": 4, \\\"soeharto\\\": 4, \\\"1998\\\": 8, \\\"dilanjutkan\\\": 8, \\\"sidang\\\": 4, \\\"istimewa\\\": 4, \\\"mpr\\\": 4, \\\"pencernaan\\\": 5, \\\"mulut\\\": 4, \\\"kerongkongan\\\": 4, \\\"lambung\\\": 4, \\\"usus\\\": 8, \\\"halus\\\": 4, \\\"anus\\\": 4, \\\"pernapasan\\\": 27, \\\"melibatkan\\\": 4, \\\"inspirasi\\\": 4, \\\"ekspirasi\\\": 4, \\\"hidung\\\": 14, \\\"faring\\\": 16, \\\"laring\\\": 16, \\\"trakea\\\": 16, \\\"alat\\\": 11, \\\"optik\\\": 5, \\\"digunakan\\\": 15, \\\"sehari\\\": 9, \\\"antara\\\": 103, \\\"lain\\\": 53, \\\"kacamata\\\": 5, \\\"kamera\\\": 4, \\\"mikroskop\\\": 4, \\\"pengangkutan\\\": 4, \\\"mineral\\\": 4, \\\"xilem\\\": 5, \\\"hasil\\\": 28, \\\"diangkut\\\": 6, \\\"floem\\\": 5, \\\"getaran\\\": 3, \\\"gelombang\\\": 3, \\\"radio\\\": 2, \\\"televisi\\\": 2, \\\"telepon\\\": 2, \\\"seluler\\\": 2, \\\"daun\\\": 4, \\\"bantuan\\\": 6, \\\"klorofil\\\": 4, \\\"gangguan\\\": 5, \\\"asma\\\": 5, \\\"bronkitis\\\": 4, \\\"emfisema\\\": 4, \\\"tuberkulosis\\\": 4, \\\"bukittinggi\\\": 14, 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\\\"sejarah\\\": 46, \\\"mengenai\\\": 23, \\\"prasasti\\\": 304, \\\"yupa\\\": 70, \\\"batu\\\": 22, \\\"bertulis\\\": 7, \\\"tugu\\\": 20, \\\"peringatan\\\": 14, \\\"upacara\\\": 14, \\\"kurban\\\": 20, \\\"ini\\\": 222, \\\"dikeluarkan\\\": 19, \\\"raja\\\": 415, \\\"mulawarman\\\": 110, \\\"ditulis\\\": 39, \\\"huruf\\\": 30, \\\"pallawa\\\": 50, \\\"bahasa\\\": 75, \\\"sanskerta\\\": 52, \\\"diperkirakan\\\": 63, \\\"dibuat\\\": 25, \\\"m\\\": 196, \\\"silsilah\\\": 8, \\\"kakek\\\": 12, \\\"bernama\\\": 110, \\\"kudungga\\\": 40, \\\"seorang\\\": 40, \\\"penguasa\\\": 21, \\\"lokal\\\": 17, \\\"putranya\\\": 8, \\\"aswawarman\\\": 27, \\\"pendiri\\\": 23, \\\"dinasti\\\": 47, \\\"wangsakerta\\\": 8, \\\"ayah\\\": 2, \\\"dermawan\\\": 7, \\\"beragama\\\": 30, \\\"siwa\\\": 7, \\\"bahkan\\\": 31, \\\"mengadakan\\\": 19, \\\"emas\\\": 14, \\\"000\\\": 81, \\\"ekor\\\": 78, \\\"lembu\\\": 20, \\\"kaum\\\": 7, \\\"brahmana\\\": 76, \\\"mencapai\\\": 20, \\\"zaman\\\": 13, \\\"keemasan\\\": 14, \\\"kehidupan\\\": 42, \\\"ekonomi\\\": 9, \\\"berkembang\\\": 77, \\\"pesat\\\": 17, \\\"pertanian\\\": 27, \\\"selat\\\": 16, \\\"hingga\\\": 53, \\\"memperkuat\\\": 52, \\\"posisi\\\": 8, \\\"sang\\\": 53, \\\"mulia\\\": 74, \\\"terkemuka\\\": 32, \\\"memberi\\\": 47, \\\"sedekah\\\": 44, \\\"sapi\\\": 62, \\\"kepada\\\": 73, \\\"api\\\": 32, \\\"bertempat\\\": 32, \\\"tanah\\\": 91, \\\"suci\\\": 80, \\\"waprakeswara\\\": 36, \\\"disebutkan\\\": 8, \\\"mengalami\\\": 22, \\\"bawah\\\": 17, \\\"lokasi\\\": 15, \\\"memudahkan\\\": 2, \\\"pedagang\\\": 36, \\\"filipina\\\": 6, \\\"menggunakan\\\": 20, \\\"menunjukkan\\\": 18, \\\"pengaruh\\\": 23, \\\"tarumanegara\\\": 87, \\\"mulai\\\": 23, \\\"purnawarman\\\": 89, \\\"gagah\\\": 30, \\\"berani\\\": 14, \\\"jujur\\\": 24, \\\"adil\\\": 12, \\\"arif\\\": 6, \\\"memerintah\\\": 88, \\\"mengendalikan\\\": 11, \\\"banjir\\\": 17, \\\"mendukung\\\": 7, \\\"usaha\\\": 28, \\\"memerintahkan\\\": 25, \\\"penggalian\\\": 19, \\\"candrabaga\\\": 13, \\\"mempersembahkan\\\": 9, \\\"selesai\\\": 28, \\\"cidanghiang\\\": 7, \\\"lebak\\\": 6, \\\"memuat\\\": 2, \\\"dua\\\": 35, \\\"baris\\\": 34, \\\"tulisan\\\": 29, \\\"menonjolkan\\\": 2, \\\"keperwiraan\\\": 8, \\\"keagungan\\\": 8, \\\"keberanian\\\": 8, \\\"panji\\\": 33, \\\"sekalian\\\": 9, \\\"kebon\\\": 3, \\\"kopi\\\": 3, \\\"kampung\\\": 20, \\\"muara\\\": 31, \\\"desa\\\": 33, \\\"ciaruteun\\\": 7, \\\"hilir\\\": 12, \\\"bogor\\\": 17, \\\"gambar\\\": 3, \\\"telapak\\\": 38, \\\"kaki\\\": 45, \\\"gajah\\\": 20, \\\"melambangkan\\\": 2, \\\"kekuasaan\\\": 23, \\\"sering\\\": 9, \\\"disebut\\\": 51, \\\"bintang\\\": 3, \\\"terlihat\\\": 4, \\\"terang\\\": 18, \\\"langit\\\": 2, \\\"pagi\\\": 2, \\\"satunya\\\": 2, \\\"dihuni\\\": 3, \\\"makhluk\\\": 11, \\\"tetapi\\\": 38, \\\"terlalu\\\": 2, \\\"jelas\\\": 6, \\\"dulunya\\\": 2, \\\"sekarang\\\": 14, \\\"dikategorikan\\\": 3, \\\"katai\\\": 2, \\\"satelit\\\": 9, \\\"ganymede\\\": 2, \\\"alami\\\": 6, \\\"bulan\\\": 34, \\\"berputar\\\": 3, \\\"miring\\\": 3, \\\"terhadap\\\": 34, \\\"porosnya\\\": 3, \\\"juga\\\": 72, \\\"permukaannya\\\": 2, \\\"panas\\\": 3, \\\"tersusun\\\": 15, \\\"jutaan\\\": 2, \\\"bongkahan\\\": 2, \\\"orbit\\\": 2, \\\"atmosfernya\\\": 2, \\\"rotasi\\\": 4, \\\"menyebabkan\\\": 8, \\\"terjadinya\\\": 4, \\\"siang\\\": 6, \\\"malam\\\": 6, \\\"1901\\\": 2, \\\"bj\\\": 2, \\\"habibie\\\": 3, \\\"1936\\\": 2, \\\"parepare\\\": 2, \\\"megawati\\\": 3, \\\"soekarnoputri\\\": 2, \\\"1947\\\": 2, \\\"abdurrahman\\\": 2, \\\"september\\\": 6, \\\"1940\\\": 2, \\\"susilo\\\": 2, \\\"bambang\\\": 2, \\\"yudhoyono\\\": 3, \\\"1949\\\": 2, \\\"pacitan\\\": 2, \\\"joko\\\": 2, \\\"widodo\\\": 3, \\\"1961\\\": 2, \\\"sri\\\": 43, \\\"mulyani\\\": 3, \\\"indrawati\\\": 2, \\\"26\\\": 2, \\\"1962\\\": 4, \\\"lampung\\\": 7, \\\"najwa\\\": 2, \\\"shihab\\\": 3, \\\"1977\\\": 2, \\\"agnez\\\": 3, \\\"mo\\\": 3, \\\"1986\\\": 2, \\\"zain\\\": 6, \\\"1982\\\": 2, \\\"sidoarjo\\\": 2, \\\"eka\\\": 2, \\\"1979\\\": 2, \\\"samarinda\\\": 2, \\\"fadhilah\\\": 2, \\\"tegal\\\": 2, \\\"siregar\\\": 2, \\\"1991\\\": 8, \\\"dian\\\": 3, \\\"martini\\\": 2, \\\"1975\\\": 2, \\\"serang\\\": 2, \\\"nama\\\": 86, \\\"kalingga\\\": 112, \\\"berasal\\\": 15, \\\"kalinga\\\": 7, \\\"sebuah\\\": 52, \\\"berarti\\\": 14, \\\"terkena\\\": 8, \\\"daerahnya\\\": 12, \\\"sesuai\\\": 9, \\\"letaknya\\\": 8, \\\"ada\\\": 56, \\\"pantai\\\": 59, \\\"buleleng\\\": 11, \\\"sengit\\\": 6, \\\"pejuang\\\": 9, \\\"dibantu\\\": 9, \\\"karangasem\\\": 4, \\\"klungkung\\\": 4, \\\"melawan\\\": 5, \\\"masuk\\\": 9, \\\"berganti\\\": 5, \\\"isma\\\\u2019il\\\": 4, \\\"syah\\\": 12, \\\"zill\\\": 4, \\\"allah\\\": 4, \\\"fi\\\": 4, \\\"al\\\": 4, \\\"putra\\\": 29, \\\"putrinya\\\": 4, \\\"yaitu\\\": 23, \\\"mudaffar\\\": 4, \\\"aisyah\\\": 4, \\\"mansyur\\\": 4, \\\"berlokasi\\\": 2, \\\"kompleks\\\": 13, \\\"inilah\\\": 15, \\\"samudra\\\": 15, \\\"pasai\\\": 11, \\\"perlak\\\": 4, \\\"malaysia\\\": 4, \\\"marah\\\": 4, \\\"silu\\\": 4, \\\"malaka\\\": 24, \\\"penyebaran\\\": 4, \\\"tenggara\\\": 18, \\\"paramisora\\\": 4, \\\"demak\\\": 17, \\\"1500\\\": 9, \\\"patah\\\": 8, \\\"pertamanya\\\": 8, \\\"mughayat\\\": 4, \\\"1514\\\": 9, \\\"1528\\\": 4, \\\"1527\\\": 9, \\\"1570\\\": 4, \\\"makasar\\\": 15, \\\"sulawesi\\\": 4, \\\"letak\\\": 58, \\\"strategis\\\": 7, \\\"pelayaran\\\": 5, \\\"maluku\\\": 4, \\\"mataram\\\": 68, \\\"1586\\\": 9, \\\"senopati\\\": 4, \\\"pemindahan\\\": 5, \\\"pajang\\\": 4, \\\"hayam\\\": 26, \\\"wuruk\\\": 26, \\\"1350\\\": 18, \\\"1389\\\": 18, \\\"perkembangan\\\": 73, \\\"tersebut\\\": 66, \\\"kedudukan\\\": 40, \\\"sriwijaya\\\": 408, \\\"maritim\\\": 48, \\\"1267\\\": 5, \\\"1400\\\": 5, \\\"1605\\\": 5, \\\"400\\\": 10, \\\"tarumanagara\\\": 5, \\\"358\\\": 5, \\\"580\\\": 5, \\\"sunda\\\": 10, \\\"669\\\": 5, \\\"galuh\\\": 5, \\\"612\\\": 5, \\\"kediri\\\": 14, \\\"1042\\\": 9, \\\"singhasari\\\": 12, \\\"1222\\\": 9, \\\"kartanegara\\\": 5, \\\"1296\\\": 5, \\\"pajajaran\\\": 5, \\\"1482\\\": 5, \\\"blambangan\\\": 5, \\\"1630\\\": 5, \\\"warmadewa\\\": 5, \\\"915\\\": 5, \\\"mada\\\": 8, \\\"mengucapkan\\\": 5, \\\"palapa\\\": 6, \\\"1331\\\": 4, \\\"ketika\\\": 4, \\\"dilantik\\\": 4, \\\"mahapatih\\\": 4, \\\"kuno\\\": 57, \\\"puncak\\\": 17, \\\"kejayaan\\\": 15, \\\"balitung\\\": 5, \\\"898\\\": 4, \\\"910\\\": 4, \\\"iskandar\\\": 5, \\\"1607\\\": 4, \\\"1636\\\": 4, \\\"berhasil\\\": 32, \\\"memperluas\\\": 4, \\\"wilayah\\\": 45, \\\"kekuasaannya\\\": 11, \\\"canggal\\\": 10, \\\"berangka\\\": 61, \\\"732\\\": 12, \\\"bukti\\\": 16, \\\"awal\\\": 15, \\\"berdirinya\\\": 9, \\\"dipimpin\\\": 7, \\\"sanjaya\\\": 49, \\\"ken\\\": 5, \\\"arok\\\": 5, \\\"mendirikan\\\": 20, \\\"mengalahkan\\\": 5, \\\"kertajaya\\\": 4, \\\"berpusat\\\": 4, \\\"berkuasa\\\": 26, \\\"13\\\": 20, \\\"diketahui\\\": 18, \\\"beberapa\\\": 42, \\\"agung\\\": 8, \\\"melakukan\\\": 68, \\\"penyerangan\\\": 6, \\\"batavia\\\": 6, \\\"1628\\\": 4, \\\"1629\\\": 4, \\\"mengusir\\\": 4, \\\"tertua\\\": 9, \\\"balaputradewa\\\": 37, \\\"menjalin\\\": 10, \\\"hubungan\\\": 39, \\\"diplomatik\\\": 5, \\\"chola\\\": 4, \\\"patihnya\\\": 4, \\\"1475\\\": 4, \\\"airlangga\\\": 4, \\\"membagi\\\": 5, \\\"kahuripan\\\": 6, \\\"janggala\\\": 5, \\\"panjalu\\\": 4, \\\"kedukan\\\": 28, \\\"bukit\\\": 54, \\\"tatang\\\": 16, \\\"talang\\\": 36, \\\"tuo\\\": 36, \\\"sebelah\\\": 72, \\\"daerah\\\": 134, \\\"respirasi\\\": 12, \\\"pertukaran\\\": 12, \\\"bronkus\\\": 12, \\\"kurang\\\": 17, \\\"30\\\": 8, \\\"daratan\\\": 10, \\\"70\\\": 8, \\\"lautan\\\": 10, \\\"perubahan\\\": 17, \\\"bentuk\\\": 31, \\\"muka\\\": 12, \\\"dipengaruhi\\\": 12, \\\"tenaga\\\": 24, \\\"eksogen\\\": 10, \\\"endogen\\\": 10, \\\"komponen\\\": 12, \\\"bagi\\\": 53, \\\"keberlangsungan\\\": 12, \\\"keturunan\\\": 15, \\\"syailendra\\\": 52, \\\"yakni\\\": 42, \\\"samaratungga\\\": 22, \\\"tara\\\": 16, \\\"iklim\\\": 5, \\\"cuaca\\\": 5, \\\"memengaruhi\\\": 6, \\\"kondisi\\\": 12, \\\"ekosistem\\\": 5, \\\"suatu\\\": 16, \\\"tempat\\\": 39, \\\"kerucut\\\": 4, \\\"kubat\\\": 4, \\\"dikelilingi\\\": 4, \\\"lereng\\\": 8, \\\"dataran\\\": 11, \\\"berbaris\\\": 4, \\\"membentuk\\\": 15, \\\"gugusan\\\": 4, \\\"datar\\\": 5, \\\"mdpal\\\": 10, \\\"dibandingkan\\\": 5, \\\"600\\\": 4, \\\"sinilah\\\": 4, \\\"oetomo\\\": 9, \\\"pelopor\\\": 5, \\\"kebangsaan\\\": 5, \\\"penyelidik\\\": 4, \\\"persiapan\\\": 11, \\\"selanjutnya\\\": 5, \\\"dibentuklah\\\": 4, \\\"panitia\\\": 5, \\\"ia\\\": 74, \\\"kemudian\\\": 54, \\\"dagang\\\": 17, \\\"sdi\\\": 10, \\\"bu\\\": 5, \\\"bersifat\\\": 13, \\\"sosio\\\": 4, \\\"kultural\\\": 4, \\\"berikutnya\\\": 4, \\\"si\\\": 9, \\\"diganti\\\": 5, \\\"hos\\\": 4, \\\"cokroaminoto\\\": 4, \\\"bercorak\\\": 5, \\\"politik\\\": 8, \\\"indische\\\": 4, \\\"partij\\\": 4, \\\"ip\\\": 4, \\\"bidang\\\": 6, \\\"keagamaan\\\": 13, \\\"misalnya\\\": 28, \\\"modern\\\": 5, \\\"nu\\\": 5, \\\"contoh\\\": 8, \\\"profesi\\\": 4, \\\"persatuan\\\": 4, \\\"guru\\\": 4, \\\"republik\\\": 4, \\\"pgri\\\": 5, \\\"ikatan\\\": 4, \\\"dokter\\\": 4, \\\"idi\\\": 4, \\\"himpunan\\\": 5, \\\"pengusaha\\\": 5, \\\"hipmi\\\": 4, \\\"revolusioner\\\": 5, \\\"sebelum\\\": 11, \\\"pni\\\": 5, \\\"sebenarnya\\\": 4, \\\"pki\\\": 4, \\\"trikoro\\\": 5, \\\"darmo\\\": 5, \\\"mempunyai\\\": 28, \\\"kepanduan\\\": 5, \\\"hizbul\\\": 5, \\\"wathan\\\": 5, \\\"hw\\\": 4, \\\"perempuan\\\": 10, \\\"puteri\\\": 5, \\\"605\\\": 10, \\\"saka\\\": 24, \\\"683\\\": 10, \\\"isinya\\\": 38, \\\"menerangkan\\\": 10, \\\"bahwa\\\": 37, \\\"dapunta\\\": 42, \\\"hyang\\\": 32, \\\"perjalanan\\\": 10, \\\"siddhayatra\\\": 12, \\\"perahu\\\": 8, \\\"minangatamwan\\\": 10, \\\"membawa\\\": 14, \\\"tentara\\\": 15, \\\"personel\\\": 10, \\\"bicara\\\": 4, \\\"soal\\\": 4, \\\"lepas\\\": 9, \\\"sosok\\\": 6, \\\"kamu\\\": 12, \\\"perlu\\\": 9, \\\"memahami\\\": 8, \\\"keberadaan\\\": 9, \\\"cukup\\\": 13, \\\"anak\\\": 17, \\\"pertemuan\\\": 12, \\\"sungainya\\\": 6, \\\"dahulu\\\": 21, \\\"dilayari\\\": 6, \\\"sampai\\\": 39, \\\"sehingga\\\": 23, \\\"baik\\\": 25, \\\"menguntungkan\\\": 6, \\\"melihat\\\": 5, \\\"hurufnya\\\": 4, \\\"ahli\\\": 9, \\\"berpendapat\\\": 5, \\\"tentu\\\": 4, \\\"memerlukan\\\": 4, \\\"menjelaskannya\\\": 4, \\\"hal\\\": 51, \\\"disebutkannya\\\": 4, \\\"walaupun\\\": 4, \\\"mendapat\\\": 9, \\\"namanya\\\": 20, \\\"tetap\\\": 4, \\\"berbeda\\\": 8, \\\"puteranya\\\": 4, \\\"cucunya\\\": 4, \\\"coba\\\": 4, \\\"pelajaran\\\": 4, \\\"apa\\\": 242, \\\"peroleh\\\": 4, \\\"persoalan\\\": 6, \\\"keluarga\\\": 31, \\\"diterangkan\\\": 21, \\\"dikatakan\\\": 11, \\\"dewa\\\": 25, \\\"ansuman\\\": 5, \\\"tiga\\\": 12, \\\"pemeluk\\\": 5, \\\"agama\\\": 107, \\\"setia\\\": 10, \\\"sucinya\\\": 4, \\\"dinamakan\\\": 6, \\\"rakyat\\\": 38, \\\"rasa\\\": 4, \\\"terima\\\": 4, \\\"kasih\\\": 4, \\\"pun\\\": 7, \\\"masyarakatnya\\\": 8, \\\"selain\\\": 7, \\\"mereka\\\": 24, \\\"luar\\\": 6, \\\"melewati\\\": 6, \\\"terus\\\": 15, \\\"pelayarannya\\\": 6, \\\"dimungkinkan\\\": 4, \\\"singgah\\\": 17, \\\"terlebih\\\": 6, \\\"demikian\\\": 8, \\\"semakin\\\": 8, \\\"ramai\\\": 17, \\\"makmur\\\": 12, \\\"berisi\\\": 8, \\\"keterangan\\\": 8, \\\"artinya\\\": 20, \\\"berkaitan\\\": 18, \\\"pengendalian\\\": 6, \\\"pengairan\\\": 5, \\\"diduga\\\": 12, \\\"maka\\\": 14, \\\"menggali\\\": 22, \\\"berkat\\\": 5, \\\"itulah\\\": 6, \\\"pahami\\\": 4, \\\"muncul\\\": 12, \\\"jauh\\\": 14, \\\"berdasarkan\\\": 13, \\\"citarum\\\": 14, \\\"cisadane\\\": 5, \\\"kalau\\\": 4, \\\"mengingat\\\": 4, \\\"kata\\\": 17, \\\"taruma\\\": 15, \\\"mungkin\\\": 20, \\\"tarum\\\": 12, \\\"nila\\\": 4, \\\"dipakai\\\": 13, \\\"aliran\\\": 11, \\\"purbacaraka\\\": 6, \\\"memperkirakan\\\": 6, \\\"bekasi\\\": 4, \\\"tujuh\\\": 4, \\\"berhuruf\\\": 6, \\\"berbahasa\\\": 6, \\\"inskripsi\\\": 42, \\\"tumbuh\\\": 7, \\\"tanjung\\\": 7, \\\"priok\\\": 7, \\\"berikut\\\": 8, \\\"dituliskan\\\": 26, \\\"lima\\\": 10, \\\"beraksara\\\": 14, \\\"kali\\\": 60, \\\"candrabhaga\\\": 13, \\\"digali\\\": 15, \\\"maharaja\\\": 11, \\\"lengan\\\": 8, \\\"kencang\\\": 8, \\\"kuat\\\": 24, \\\"mengalirkannya\\\": 10, \\\"istana\\\": 21, \\\"termashur\\\": 24, \\\"22\\\": 12, \\\"tahta\\\": 12, \\\"berkilauan\\\": 12, \\\"kilauan\\\": 12, \\\"kepandaian\\\": 12, \\\"kebijaksanaannya\\\": 12, \\\"serta\\\": 24, \\\"segala\\\": 12, \\\"beliau\\\": 12, \\\"pula\\\": 16, \\\"permai\\\": 12, \\\"berair\\\": 12, \\\"jernih\\\": 12, \\\"gomati\\\": 16, \\\"mengalir\\\": 16, \\\"tengah\\\": 79, \\\"kediaman\\\": 14, \\\"pandeta\\\": 14, \\\"nenekda\\\": 14, \\\"pekerjaan\\\": 20, \\\"dimulai\\\": 17, \\\"delapan\\\": 20, \\\"paroh\\\": 32, \\\"gelap\\\": 16, \\\"phalguna\\\": 16, \\\"caitra\\\": 16, \\\"jadi\\\": 16, \\\"saja\\\": 26, \\\"sedang\\\": 22, \\\"galian\\\": 20, \\\"panjangnya\\\": 18, \\\"122\\\": 16, \\\"busur\\\": 16, \\\"\\\\u00b1\\\": 16, \\\"selamatan\\\": 27, \\\"baginya\\\": 18, \\\"disertai\\\": 21, \\\"persembahan\\\": 21, \\\"wisnu\\\": 5, \\\"ialah\\\": 4, \\\"negeri\\\": 4, \\\"sarjana\\\": 6, \\\"berusaha\\\": 11, \\\"membaca\\\": 11, \\\"hasilnya\\\": 6, \\\"belum\\\": 24, \\\"memuaskan\\\": 6, \\\"dibaca\\\": 10, \\\"jla\\\": 6, \\\"brandes\\\": 6, \\\"cri\\\": 8, \\\"tji\\\": 8, \\\"aroe\\\": 8, \\\"eun\\\": 8, \\\"waca\\\": 8, \\\"h\\\": 7, \\\"kern\\\": 7, \\\"membacanya\\\": 6, \\\"purnavarmma\\\": 7, \\\"padam\\\": 7, \\\"ciaruetun\\\": 5, \\\"cibungbulang\\\": 5, \\\"prasastinya\\\": 6, \\\"dipahatkan\\\": 9, \\\"diapit\\\": 4, \\\"pahatan\\\": 4, \\\"sini\\\": 4, \\\"tampak\\\": 4, \\\"sepasang\\\": 19, \\\"airawata\\\": 4, \\\"cianten\\\": 10, \\\"cibungbulan\\\": 4, \\\"aksara\\\": 20, \\\"menyerupai\\\": 4, \\\"sulur\\\": 4, \\\"suluran\\\": 4, \\\"ikal\\\": 4, \\\"jambu\\\": 6, \\\"pasir\\\": 9, \\\"koleangkak\\\": 9, \\\"parakan\\\": 4, \\\"muncang\\\": 4, \\\"nanggung\\\": 4, \\\"inskripsinya\\\": 10, \\\"sansekerta\\\": 8, \\\"mengagumkan\\\": 16, \\\"tugasnya\\\": 16, \\\"pemimpin\\\": 25, \\\"tiada\\\": 34, \\\"taranya\\\": 18, \\\"sekali\\\": 18, \\\"waktu\\\": 43, \\\"baju\\\": 18, \\\"zirahnya\\\": 16, \\\"ditembus\\\": 18, \\\"senjata\\\": 18, \\\"musuh\\\": 56, \\\"kakinya\\\": 21, \\\"senantiasa\\\": 15, \\\"menggempur\\\": 15, \\\"hormat\\\": 17, \\\"duri\\\": 15, \\\"daging\\\": 15, \\\"musuhnya\\\": 15, \\\"munjul\\\": 4, \\\"tanda\\\": 6, \\\"sesungguhnya\\\": 6, \\\"purnwarman\\\": 6, \\\"ratu\\\": 31, \\\"sima\\\": 31, \\\"digambarkan\\\": 8, \\\"wanita\\\": 11, \\\"tegas\\\": 17, \\\"taat\\\": 5, \\\"peraturan\\\": 11, \\\"berlaku\\\": 8, \\\"holing\\\": 4, \\\"menurut\\\": 21, \\\"berita\\\": 35, \\\"poli\\\": 6, \\\"to\\\": 4, \\\"po\\\": 4, \\\"teng\\\": 4, \\\"sementara\\\": 12, \\\"chenla\\\": 4, \\\"kamboja\\\": 9, \\\"kecamatan\\\": 6, \\\"keling\\\": 6, \\\"muria\\\": 5, \\\"t\\\\u2019ang\\\": 5, \\\"tuk\\\": 5, 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\\\"diproduksi\\\": 4, \\\"alam\\\": 34, \\\"darwin\\\": 4, \\\"evolusi\\\": 6, \\\"seleksi\\\": 4, \\\"mengemukakan\\\": 5, \\\"melalui\\\": 36, \\\"charles\\\": 4, \\\"jahan\\\": 4, \\\"mumtaz\\\": 4, \\\"istrinya\\\": 4, \\\"shah\\\": 4, \\\"mengenang\\\": 4, \\\"juta\\\": 13, \\\"luas\\\": 29, \\\"km\\\\u00b2\\\": 13, \\\"44\\\": 7, \\\"58\\\": 7, \\\"54\\\": 6, \\\"terletak\\\": 164, \\\"mediterania\\\": 7, \\\"selatan\\\": 86, \\\"afrika\\\": 29, \\\"laut\\\": 64, \\\"setelah\\\": 72, \\\"australia\\\": 16, \\\"10\\\": 80, \\\"terkecil\\\": 15, \\\"eropa\\\": 15, \\\"18\\\": 23, \\\"kedua\\\": 16, \\\"utara\\\": 56, \\\"berbatasan\\\": 14, \\\"pasifik\\\": 6, \\\"samudera\\\": 9, \\\"atlantik\\\": 6, \\\"amerika\\\": 32, \\\"barat\\\": 87, \\\"timur\\\": 94, \\\"terdiri\\\": 38, \\\"hutan\\\": 8, \\\"seluruhnya\\\": 13, \\\"belahan\\\": 7, \\\"tertutup\\\": 7, \\\"es\\\": 9, \\\"antartika\\\": 8, \\\"kutub\\\": 7, \\\"hampir\\\": 14, \\\"7\\\": 54, \\\"miliar\\\": 7, \\\"4\\\": 38, \\\"lebih\\\": 38, \\\"penduduk\\\": 43, \\\"populasi\\\": 8, \\\"kilimanjaro\\\": 8, \\\"895\\\": 7, \\\"sahara\\\": 8, \\\"gurun\\\": 9, \\\"6\\\": 29, \\\"km\\\": 25, \\\"650\\\": 12, \\\"pegunungan\\\": 40, \\\"membentang\\\": 8, \\\"8\\\": 62, \\\"alpen\\\": 8, \\\"superior\\\": 7, \\\"tawar\\\": 8, \\\"danau\\\": 9, \\\"ali\\\": 20, \\\"catur\\\": 45, \\\"turnamen\\\": 40, \\\"juli\\\": 81, \\\"menghadiri\\\": 360, \\\"desember\\\": 62, \\\"organisasi\\\": 77, \\\"nina\\\": 40, \\\"rapat\\\": 24, \\\"25\\\": 64, \\\"farhan\\\": 30, \\\"workshop\\\": 40, \\\"fotografi\\\": 45, \\\"teknologi\\\": 32, \\\"pameran\\\": 24, \\\"malang\\\": 48, \\\"iqbal\\\": 16, \\\"renang\\\": 27, \\\"perlombaan\\\": 24, \\\"padang\\\": 52, \\\"konser\\\": 40, \\\"musik\\\": 45, \\\"fajar\\\": 27, \\\"2024\\\": 28, \\\"dina\\\": 16, \\\"kuliner\\\": 33, \\\"festival\\\": 24, \\\"rian\\\": 24, \\\"amal\\\": 36, \\\"bazar\\\": 32, \\\"tari\\\": 8, \\\"pendidikan\\\": 45, \\\"seminar\\\": 40, \\\"kompetisi\\\": 32, \\\"robotik\\\": 36, \\\"rudi\\\": 24, \\\"semarang\\\": 7, \\\"telah\\\": 144, \\\"putri\\\": 23, \\\"kemarin\\\": 36, \\\"akan\\\": 82, \\\"hana\\\": 16, \\\"raka\\\": 16, \\\"dewi\\\": 24, \\\"pahlawan\\\": 11, \\\"jawa\\\": 122, \\\"kota\\\": 124, \\\"kaya\\\": 24, \\\"orang\\\": 53, \\\"pelajar\\\": 48, \\\"menyebut\\\": 46, \\\"budaya\\\": 37, \\\"pemerintahan\\\": 86, \\\"pusat\\\": 104, \\\"fashion\\\": 17, \\\"kembang\\\": 17, \\\"wisata\\\": 26, \\\"sejuk\\\": 20, \\\"destinasi\\\": 26, \\\"dewata\\\": 6, \\\"mendunia\\\": 3, \\\"masakan\\\": 3, \\\"rendang\\\": 3, \\\"pelabuhan\\\": 12, \\\"utama\\\": 42, \\\"khas\\\": 6, \\\"sumatra\\\": 34, \\\"besar\\\": 27, \\\"ir\\\": 14, \\\"kemerdekaannya\\\": 5, \\\"drs\\\": 4, \\\"pemuda\\\": 19, \\\"mengikrarkan\\\": 4, \\\"28\\\": 4, \\\"sumpah\\\": 12, \\\"oktober\\\": 30, \\\"para\\\": 133, \\\"energi\\\": 4, \\\"proses\\\": 26, \\\"kloroplas\\\": 4, \\\"hijau\\\": 4, \\\"tumbuhan\\\": 10, \\\"pembelahan\\\": 6, \\\"pembentukan\\\": 11, \\\"berfungsi\\\": 14, \\\"gamet\\\": 5, \\\"perbaikan\\\": 4, \\\"sedangkan\\\": 20, \\\"mitosis\\\": 5, \\\"meiosis\\\": 4, \\\"sel\\\": 5, \\\"pertumbuhan\\\": 4, \\\"benda\\\": 3, \\\"nikel\\\": 2, \\\"menarik\\\": 7, \\\"seperti\\\": 78, \\\"besi\\\": 4, \\\"baja\\\": 2, \\\"magnet\\\": 3, \\\"kobalt\\\": 2, \\\"dapat\\\": 82, \\\"logam\\\": 2, \\\"dilakukan\\\": 50, \\\"pegangsaan\\\": 2, \\\"jalan\\\": 21, \\\"nomor\\\": 2, \\\"56\\\": 2, \\\"menyaring\\\": 2, \\\"metabolisme\\\": 8, \\\"menghasilkan\\\": 11, \\\"sisa\\\": 8, \\\"mengandung\\\": 7, \\\"zat\\\": 9, \\\"urine\\\": 5, \\\"ginjal\\\": 10, \\\"mengeluarkan\\\": 3, \\\"berupa\\\": 14, \\\"uap\\\": 2, \\\"paru\\\": 21, \\\"organ\\\": 12, \\\"ekskresi\\\": 9, \\\"getah\\\": 2, \\\"racun\\\": 2, \\\"menetralisir\\\": 2, \\\"hati\\\": 7, \\\"empedu\\\": 2, \\\"lingkungan\\\": 3, \\\"memanfaatkan\\\": 2, \\\"limbah\\\": 2, \\\"berbahaya\\\": 2, \\\"diperbarui\\\": 2, 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103, \\\"lain\\\": 53, \\\"alat\\\": 7, \\\"kamera\\\": 4, \\\"mikroskop\\\": 4, \\\"sehari\\\": 7, \\\"digunakan\\\": 15, \\\"floem\\\": 5, \\\"xilem\\\": 5, \\\"hasil\\\": 20, \\\"diangkut\\\": 6, \\\"pengangkutan\\\": 4, \\\"mineral\\\": 4, \\\"getaran\\\": 3, \\\"radio\\\": 2, \\\"televisi\\\": 2, \\\"telepon\\\": 2, \\\"seluler\\\": 2, \\\"gelombang\\\": 3, \\\"bantuan\\\": 6, \\\"daun\\\": 4, \\\"klorofil\\\": 4, \\\"gangguan\\\": 5, \\\"emfisema\\\": 4, \\\"tuberkulosis\\\": 4, \\\"bronkitis\\\": 4, \\\"asma\\\": 5, \\\"1902\\\": 18, \\\"bukittinggi\\\": 14, \\\"tomo\\\": 18, \\\"3\\\": 18, \\\"1920\\\": 16, \\\"bung\\\": 18, \\\"rai\\\": 12, \\\"ngurah\\\": 12, \\\"1946\\\": 8, \\\"gugur\\\": 3, \\\"november\\\": 41, \\\"i\\\": 33, \\\"gusti\\\": 12, \\\"cut\\\": 18, \\\"nyak\\\": 18, \\\"1908\\\": 20, \\\"dien\\\": 18, \\\"wafat\\\": 11, \\\"meulaboh\\\": 8, \\\"umar\\\": 12, \\\"teuku\\\": 12, \\\"1854\\\": 8, \\\"wahidin\\\": 21, \\\"sudirohusodo\\\": 21, \\\"sleman\\\": 14, 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\\\"ditulis\\\": 39, \\\"seorang\\\": 40, \\\"silsilah\\\": 8, \\\"penguasa\\\": 21, \\\"kudungga\\\": 40, \\\"bernama\\\": 106, \\\"lokal\\\": 17, \\\"kakek\\\": 12, \\\"pendiri\\\": 23, \\\"siwa\\\": 7, \\\"aswawarman\\\": 27, \\\"putranya\\\": 8, \\\"dermawan\\\": 7, \\\"beragama\\\": 30, \\\"ayah\\\": 2, \\\"wangsakerta\\\": 8, \\\"dinasti\\\": 47, \\\"bahkan\\\": 31, \\\"lembu\\\": 20, \\\"mengadakan\\\": 19, \\\"ekor\\\": 78, \\\"emas\\\": 14, \\\"brahmana\\\": 76, \\\"kaum\\\": 7, \\\"000\\\": 81, \\\"mencapai\\\": 20, \\\"zaman\\\": 13, \\\"keemasan\\\": 14, \\\"berkembang\\\": 77, \\\"kehidupan\\\": 42, \\\"ekonomi\\\": 9, \\\"pesat\\\": 17, \\\"pertanian\\\": 27, \\\"selat\\\": 12, \\\"posisi\\\": 8, \\\"memperkuat\\\": 52, \\\"hingga\\\": 53, \\\"api\\\": 32, \\\"tanah\\\": 89, \\\"sang\\\": 53, \\\"terkemuka\\\": 32, \\\"memberi\\\": 47, \\\"kepada\\\": 73, \\\"sapi\\\": 62, \\\"waprakeswara\\\": 36, \\\"mulia\\\": 62, \\\"sedekah\\\": 44, \\\"suci\\\": 80, 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\\\"telapak\\\": 34, \\\"ciaruteun\\\": 7, \\\"gajah\\\": 20, \\\"kekuasaan\\\": 23, \\\"bogor\\\": 17, \\\"hilir\\\": 12, \\\"kebon\\\": 3, \\\"kampung\\\": 20, \\\"kopi\\\": 3, \\\"terang\\\": 18, \\\"pagi\\\": 2, \\\"terlihat\\\": 4, \\\"disebut\\\": 51, \\\"sering\\\": 9, \\\"bintang\\\": 3, \\\"langit\\\": 2, \\\"dihuni\\\": 3, \\\"makhluk\\\": 11, \\\"satunya\\\": 2, \\\"tetapi\\\": 38, \\\"terlalu\\\": 2, \\\"jelas\\\": 6, \\\"sekarang\\\": 14, \\\"dikategorikan\\\": 3, \\\"dulunya\\\": 2, \\\"katai\\\": 2, \\\"ganymede\\\": 2, \\\"satelit\\\": 9, \\\"alami\\\": 6, \\\"bulan\\\": 18, \\\"porosnya\\\": 3, \\\"terhadap\\\": 34, \\\"miring\\\": 3, \\\"berputar\\\": 3, \\\"juga\\\": 72, \\\"permukaannya\\\": 2, \\\"panas\\\": 3, \\\"jutaan\\\": 2, \\\"tersusun\\\": 15, \\\"bongkahan\\\": 2, \\\"orbit\\\": 2, \\\"atmosfernya\\\": 2, \\\"siang\\\": 6, \\\"malam\\\": 6, \\\"menyebabkan\\\": 8, \\\"terjadinya\\\": 4, \\\"rotasi\\\": 4, \\\"1901\\\": 2, \\\"parepare\\\": 2, \\\"bj\\\": 2, \\\"1936\\\": 2, \\\"habibie\\\": 3, \\\"megawati\\\": 3, \\\"1947\\\": 2, \\\"soekarnoputri\\\": 2, \\\"1940\\\": 2, \\\"september\\\": 6, \\\"abdurrahman\\\": 2, \\\"bambang\\\": 2, \\\"susilo\\\": 2, \\\"yudhoyono\\\": 3, \\\"1949\\\": 2, \\\"pacitan\\\": 2, \\\"joko\\\": 2, \\\"1961\\\": 2, \\\"widodo\\\": 3, \\\"mulyani\\\": 3, \\\"sri\\\": 43, \\\"indrawati\\\": 2, \\\"lampung\\\": 7, \\\"26\\\": 2, \\\"1962\\\": 4, \\\"1977\\\": 2, \\\"najwa\\\": 2, \\\"shihab\\\": 3, \\\"1986\\\": 2, \\\"mo\\\": 3, \\\"agnez\\\": 3, \\\"zain\\\": 6, \\\"sidoarjo\\\": 2, \\\"1982\\\": 2, \\\"eka\\\": 2, \\\"samarinda\\\": 2, \\\"1979\\\": 2, \\\"fadhilah\\\": 2, \\\"tegal\\\": 2, \\\"siregar\\\": 2, \\\"1991\\\": 8, \\\"serang\\\": 2, \\\"dian\\\": 3, \\\"1975\\\": 2, \\\"martini\\\": 2, \\\"sebuah\\\": 48, \\\"berasal\\\": 15, \\\"kalinga\\\": 7, \\\"nama\\\": 77, \\\"kalingga\\\": 108, \\\"berarti\\\": 14, \\\"terkena\\\": 8, \\\"daerahnya\\\": 12, \\\"buleleng\\\": 11, \\\"letaknya\\\": 8, \\\"ada\\\": 56, \\\"sesuai\\\": 9, \\\"pantai\\\": 53, \\\"dibantu\\\": 9, \\\"melawan\\\": 5, \\\"klungkung\\\": 4, \\\"sengit\\\": 6, \\\"pejuang\\\": 5, \\\"karangasem\\\": 4, \\\"allah\\\": 4, \\\"isma\\\\u2019il\\\": 4, \\\"mudaffar\\\": 4, \\\"mansyur\\\": 4, \\\"fi\\\": 4, \\\"zill\\\": 4, \\\"aisyah\\\": 4, \\\"al\\\": 4, \\\"berganti\\\": 5, \\\"yaitu\\\": 23, \\\"putrinya\\\": 4, \\\"putra\\\": 29, \\\"syah\\\": 8, \\\"masuk\\\": 9, \\\"berlokasi\\\": 2, \\\"inilah\\\": 15, \\\"kompleks\\\": 11, \\\"samudra\\\": 15, \\\"silu\\\": 4, \\\"malaysia\\\": 4, \\\"perlak\\\": 4, \\\"marah\\\": 4, \\\"pasai\\\": 11, \\\"tenggara\\\": 18, \\\"penyebaran\\\": 4, \\\"paramisora\\\": 4, \\\"malaka\\\": 20, \\\"1500\\\": 9, \\\"patah\\\": 8, \\\"demak\\\": 17, \\\"pertamanya\\\": 8, \\\"1514\\\": 9, \\\"mughayat\\\": 4, \\\"1528\\\": 4, \\\"1527\\\": 9, \\\"1570\\\": 4, \\\"maluku\\\": 4, \\\"makasar\\\": 11, \\\"sulawesi\\\": 4, \\\"letak\\\": 58, \\\"pelayaran\\\": 5, \\\"strategis\\\": 7, \\\"mataram\\\": 64, \\\"pemindahan\\\": 5, \\\"pajang\\\": 4, \\\"senopati\\\": 4, \\\"1586\\\": 9, \\\"hayam\\\": 26, \\\"wuruk\\\": 26, \\\"1389\\\": 18, \\\"1350\\\": 18, \\\"sriwijaya\\\": 392, \\\"tersebut\\\": 66, \\\"kedudukan\\\": 40, \\\"maritim\\\": 48, \\\"perkembangan\\\": 73, \\\"1267\\\": 5, \\\"1400\\\": 5, \\\"1605\\\": 5, \\\"400\\\": 10, \\\"358\\\": 5, \\\"tarumanagara\\\": 5, \\\"580\\\": 5, \\\"669\\\": 5, \\\"sunda\\\": 10, \\\"612\\\": 5, \\\"galuh\\\": 5, \\\"1042\\\": 9, \\\"kediri\\\": 14, \\\"1222\\\": 9, \\\"singhasari\\\": 12, \\\"kartanegara\\\": 5, \\\"1296\\\": 5, \\\"pajajaran\\\": 5, \\\"1482\\\": 5, \\\"1630\\\": 5, \\\"blambangan\\\": 5, \\\"915\\\": 5, \\\"warmadewa\\\": 5, \\\"mada\\\": 8, \\\"mahapatih\\\": 4, \\\"mengucapkan\\\": 5, \\\"ketika\\\": 4, \\\"dilantik\\\": 4, \\\"1331\\\": 4, \\\"palapa\\\": 6, \\\"kejayaan\\\": 15, \\\"puncak\\\": 17, \\\"kuno\\\": 57, \\\"910\\\": 4, \\\"balitung\\\": 5, \\\"898\\\": 4, \\\"memperluas\\\": 4, \\\"1636\\\": 4, \\\"kekuasaannya\\\": 11, \\\"1607\\\": 4, \\\"wilayah\\\": 45, \\\"iskandar\\\": 5, \\\"berhasil\\\": 32, \\\"dipimpin\\\": 7, \\\"732\\\": 12, \\\"bukti\\\": 16, \\\"canggal\\\": 10, \\\"sanjaya\\\": 49, \\\"berangka\\\": 61, \\\"awal\\\": 15, \\\"berdirinya\\\": 9, \\\"mendirikan\\\": 20, \\\"arok\\\": 5, \\\"ken\\\": 5, \\\"mengalahkan\\\": 5, \\\"kertajaya\\\": 4, \\\"berkuasa\\\": 22, \\\"berpusat\\\": 4, \\\"13\\\": 20, \\\"beberapa\\\": 42, \\\"diketahui\\\": 18, \\\"1629\\\": 4, \\\"mengusir\\\": 4, \\\"agung\\\": 8, \\\"penyerangan\\\": 6, \\\"melakukan\\\": 68, \\\"batavia\\\": 6, \\\"1628\\\": 4, \\\"tertua\\\": 9, \\\"balaputradewa\\\": 35, \\\"hubungan\\\": 39, \\\"diplomatik\\\": 5, \\\"menjalin\\\": 10, \\\"chola\\\": 4, \\\"patihnya\\\": 4, \\\"1475\\\": 4, \\\"panjalu\\\": 4, \\\"kahuripan\\\": 6, \\\"janggala\\\": 5, \\\"airlangga\\\": 4, \\\"membagi\\\": 5, \\\"tatang\\\": 16, \\\"bukit\\\": 54, \\\"kedukan\\\": 28, \\\"daerah\\\": 128, \\\"sebelah\\\": 56, \\\"talang\\\": 24, \\\"tuo\\\": 24, \\\"pertukaran\\\": 12, \\\"respirasi\\\": 12, \\\"bronkus\\\": 12, \\\"daratan\\\": 10, \\\"30\\\": 8, \\\"kurang\\\": 17, \\\"70\\\": 8, \\\"lautan\\\": 10, \\\"perubahan\\\": 17, \\\"bentuk\\\": 29, \\\"endogen\\\": 10, \\\"dipengaruhi\\\": 12, \\\"muka\\\": 12, \\\"eksogen\\\": 10, \\\"tenaga\\\": 12, \\\"keberlangsungan\\\": 12, \\\"komponen\\\": 12, \\\"bagi\\\": 53, \\\"tara\\\": 16, \\\"syailendra\\\": 48, \\\"keturunan\\\": 15, \\\"yakni\\\": 42, \\\"samaratungga\\\": 22, \\\"cuaca\\\": 5, \\\"tempat\\\": 39, \\\"kondisi\\\": 12, \\\"memengaruhi\\\": 6, \\\"ekosistem\\\": 5, \\\"suatu\\\": 16, \\\"iklim\\\": 5, \\\"lereng\\\": 8, \\\"kerucut\\\": 4, \\\"kubat\\\": 4, \\\"dikelilingi\\\": 4, \\\"dataran\\\": 11, \\\"gugusan\\\": 4, \\\"berbaris\\\": 4, \\\"membentuk\\\": 15, \\\"mdpal\\\": 10, \\\"datar\\\": 5, \\\"dibandingkan\\\": 5, \\\"600\\\": 4, \\\"sinilah\\\": 4, \\\"oetomo\\\": 9, \\\"pelopor\\\": 5, \\\"kebangsaan\\\": 5, \\\"penyelidik\\\": 4, \\\"persiapan\\\": 11, \\\"selanjutnya\\\": 5, \\\"panitia\\\": 5, \\\"dibentuklah\\\": 4, \\\"ia\\\": 74, \\\"kemudian\\\": 54, \\\"sdi\\\": 10, \\\"dagang\\\": 17, \\\"bersifat\\\": 13, \\\"bu\\\": 5, \\\"kultural\\\": 4, \\\"sosio\\\": 4, \\\"berikutnya\\\": 4, \\\"si\\\": 9, \\\"ip\\\": 4, \\\"cokroaminoto\\\": 4, \\\"politik\\\": 8, \\\"indische\\\": 4, \\\"hos\\\": 4, \\\"diganti\\\": 5, \\\"partij\\\": 4, \\\"bercorak\\\": 5, \\\"misalnya\\\": 28, \\\"modern\\\": 5, \\\"keagamaan\\\": 13, \\\"bidang\\\": 6, \\\"nu\\\": 5, \\\"profesi\\\": 4, \\\"guru\\\": 4, \\\"hipmi\\\": 4, \\\"persatuan\\\": 4, \\\"himpunan\\\": 5, \\\"republik\\\": 4, \\\"ikatan\\\": 4, \\\"idi\\\": 4, \\\"pengusaha\\\": 5, \\\"pgri\\\": 5, \\\"dokter\\\": 4, \\\"contoh\\\": 8, \\\"pni\\\": 5, \\\"sebelum\\\": 11, \\\"revolusioner\\\": 5, \\\"pki\\\": 4, \\\"sebenarnya\\\": 4, \\\"trikoro\\\": 5, \\\"darmo\\\": 5, \\\"hizbul\\\": 5, \\\"kepanduan\\\": 5, \\\"mempunyai\\\": 28, \\\"hw\\\": 4, \\\"wathan\\\": 5, \\\"puteri\\\": 5, \\\"perempuan\\\": 10, \\\"saka\\\": 24, \\\"683\\\": 10, \\\"605\\\": 10, \\\"perjalanan\\\": 10, \\\"bahwa\\\": 37, \\\"dapunta\\\": 42, \\\"hyang\\\": 32, \\\"isinya\\\": 38, \\\"perahu\\\": 8, \\\"menerangkan\\\": 10, \\\"siddhayatra\\\": 12, \\\"membawa\\\": 14, \\\"personel\\\": 10, \\\"tentara\\\": 15, \\\"minangatamwan\\\": 10, \\\"sosok\\\": 6, \\\"soal\\\": 4, \\\"bicara\\\": 4, \\\"lepas\\\": 9, \\\"keberadaan\\\": 9, \\\"kamu\\\": 12, \\\"memahami\\\": 8, \\\"perlu\\\": 9, \\\"anak\\\": 17, \\\"cukup\\\": 13, \\\"pertemuan\\\": 12, \\\"dahulu\\\": 21, \\\"sungainya\\\": 6, \\\"dilayari\\\": 6, \\\"sampai\\\": 39, \\\"baik\\\": 25, \\\"sehingga\\\": 23, \\\"menguntungkan\\\": 6, \\\"hurufnya\\\": 4, \\\"berpendapat\\\": 5, \\\"melihat\\\": 5, \\\"ahli\\\": 9, \\\"menjelaskannya\\\": 4, \\\"tentu\\\": 4, \\\"memerlukan\\\": 4, \\\"disebutkannya\\\": 4, \\\"hal\\\": 51, \\\"tetap\\\": 4, \\\"cucunya\\\": 4, \\\"mendapat\\\": 9, \\\"namanya\\\": 20, \\\"berbeda\\\": 8, \\\"puteranya\\\": 4, \\\"walaupun\\\": 4, \\\"keluarga\\\": 29, \\\"apa\\\": 242, \\\"coba\\\": 4, \\\"pelajaran\\\": 4, \\\"peroleh\\\": 4, \\\"persoalan\\\": 6, \\\"diterangkan\\\": 21, \\\"ansuman\\\": 5, \\\"dewa\\\": 21, \\\"dikatakan\\\": 11, \\\"tiga\\\": 12, \\\"pemeluk\\\": 5, \\\"agama\\\": 101, \\\"setia\\\": 10, \\\"dinamakan\\\": 6, \\\"sucinya\\\": 4, \\\"rakyat\\\": 38, \\\"kasih\\\": 4, \\\"rasa\\\": 4, \\\"terima\\\": 4, \\\"pun\\\": 7, \\\"masyarakatnya\\\": 8, \\\"selain\\\": 7, \\\"mereka\\\": 24, \\\"luar\\\": 6, \\\"melewati\\\": 6, \\\"terus\\\": 15, \\\"singgah\\\": 17, \\\"terlebih\\\": 6, \\\"pelayarannya\\\": 6, \\\"dimungkinkan\\\": 4, \\\"demikian\\\": 8, \\\"makmur\\\": 12, \\\"ramai\\\": 17, \\\"semakin\\\": 8, \\\"keterangan\\\": 8, \\\"berisi\\\": 8, \\\"artinya\\\": 20, \\\"pengairan\\\": 5, \\\"berkaitan\\\": 18, \\\"pengendalian\\\": 6, \\\"diduga\\\": 12, \\\"menggali\\\": 22, \\\"maka\\\": 14, \\\"berkat\\\": 5, \\\"itulah\\\": 6, \\\"pahami\\\": 4, \\\"muncul\\\": 12, \\\"jauh\\\": 14, \\\"citarum\\\": 14, \\\"berdasarkan\\\": 13, \\\"cisadane\\\": 5, \\\"kata\\\": 12, \\\"nila\\\": 4, \\\"kalau\\\": 4, \\\"mungkin\\\": 20, \\\"mengingat\\\": 4, \\\"taruma\\\": 15, \\\"tarum\\\": 12, \\\"dipakai\\\": 13, \\\"aliran\\\": 11, \\\"memperkirakan\\\": 6, \\\"bekasi\\\": 4, \\\"purbacaraka\\\": 6, \\\"tujuh\\\": 4, \\\"berbahasa\\\": 6, \\\"berhuruf\\\": 6, \\\"priok\\\": 7, \\\"tumbuh\\\": 7, \\\"inskripsi\\\": 36, \\\"tanjung\\\": 7, \\\"berikut\\\": 8, \\\"beraksara\\\": 14, \\\"dituliskan\\\": 26, \\\"lima\\\": 10, \\\"termashur\\\": 24, \\\"candrabhaga\\\": 13, \\\"digali\\\": 15, \\\"istana\\\": 21, \\\"maharaja\\\": 11, \\\"kuat\\\": 24, \\\"mengalirkannya\\\": 10, \\\"kencang\\\": 8, \\\"kali\\\": 40, \\\"lengan\\\": 8, \\\"kediaman\\\": 14, \\\"22\\\": 12, \\\"kilauan\\\": 12, \\\"tahta\\\": 12, \\\"segala\\\": 12, \\\"pula\\\": 16, \\\"permai\\\": 12, \\\"tengah\\\": 61, \\\"berair\\\": 12, \\\"pandeta\\\": 14, \\\"beliau\\\": 12, \\\"berkilauan\\\": 12, \\\"kepandaian\\\": 12, \\\"serta\\\": 24, \\\"kebijaksanaannya\\\": 12, \\\"nenekda\\\": 14, \\\"gomati\\\": 16, \\\"jernih\\\": 12, \\\"mengalir\\\": 16, \\\"pekerjaan\\\": 20, \\\"galian\\\": 20, \\\"caitra\\\": 16, \\\"delapan\\\": 20, \\\"gelap\\\": 16, \\\"panjangnya\\\": 18, \\\"jadi\\\": 16, \\\"busur\\\": 16, \\\"saja\\\": 26, \\\"122\\\": 16, \\\"paroh\\\": 16, \\\"phalguna\\\": 16, \\\"sedang\\\": 22, \\\"\\\\u00b1\\\": 16, \\\"dimulai\\\": 17, \\\"persembahan\\\": 21, \\\"disertai\\\": 21, \\\"selamatan\\\": 27, \\\"baginya\\\": 18, \\\"wisnu\\\": 5, \\\"ialah\\\": 4, \\\"negeri\\\": 4, \\\"dibaca\\\": 10, \\\"memuaskan\\\": 6, \\\"jla\\\": 6, \\\"purnavarmma\\\": 7, \\\"hasilnya\\\": 6, \\\"brandes\\\": 6, \\\"h\\\": 7, \\\"waca\\\": 8, \\\"kern\\\": 7, \\\"aroe\\\": 8, \\\"tji\\\": 8, \\\"eun\\\": 8, \\\"belum\\\": 24, \\\"berusaha\\\": 11, \\\"membaca\\\": 11, \\\"membacanya\\\": 6, \\\"sarjana\\\": 6, \\\"padam\\\": 7, \\\"cri\\\": 8, \\\"cibungbulang\\\": 5, \\\"ciaruetun\\\": 5, \\\"dipahatkan\\\": 9, \\\"diapit\\\": 4, \\\"prasastinya\\\": 6, \\\"pahatan\\\": 4, \\\"sini\\\": 4, \\\"tampak\\\": 4, \\\"airawata\\\": 4, \\\"sepasang\\\": 19, \\\"cianten\\\": 6, \\\"cibungbulan\\\": 4, \\\"menyerupai\\\": 4, \\\"aksara\\\": 16, \\\"suluran\\\": 4, \\\"ikal\\\": 4, \\\"sulur\\\": 4, \\\"parakan\\\": 4, \\\"koleangkak\\\": 5, \\\"pasir\\\": 5, \\\"jambu\\\": 6, \\\"nanggung\\\": 4, \\\"muncang\\\": 4, \\\"sansekerta\\\": 8, \\\"inskripsinya\\\": 10, \\\"kakinya\\\": 21, \\\"daging\\\": 15, \\\"duri\\\": 15, \\\"tiada\\\": 18, \\\"hormat\\\": 17, \\\"senantiasa\\\": 15, \\\"pemimpin\\\": 25, \\\"zirahnya\\\": 16, \\\"mengagumkan\\\": 16, \\\"waktu\\\": 43, \\\"tugasnya\\\": 16, \\\"musuhnya\\\": 15, \\\"sekali\\\": 18, \\\"menggempur\\\": 15, \\\"senjata\\\": 18, \\\"ditembus\\\": 18, \\\"musuh\\\": 28, \\\"taranya\\\": 18, \\\"baju\\\": 18, \\\"munjul\\\": 4, \\\"sesungguhnya\\\": 6, \\\"purnwarman\\\": 6, \\\"tanda\\\": 6, \\\"ratu\\\": 31, \\\"sima\\\": 31, \\\"digambarkan\\\": 8, \\\"wanita\\\": 11, \\\"tegas\\\": 17, \\\"berlaku\\\": 8, \\\"peraturan\\\": 11, \\\"taat\\\": 5, \\\"holing\\\": 4, \\\"to\\\": 4, \\\"poli\\\": 6, \\\"teng\\\": 4, \\\"po\\\": 4, \\\"berita\\\": 31, \\\"menurut\\\": 21, \\\"chenla\\\": 4, \\\"sementara\\\": 12, \\\"kamboja\\\": 9, \\\"kecamatan\\\": 6, \\\"muria\\\": 5, \\\"keling\\\": 6, \\\"t\\\\u2019ang\\\": 5, \\\"merbabu\\\": 8, \\\"tuk\\\": 5, \\\"kita\\\": 21, \\\"ketahui\\\": 4, \\\"kira\\\": 16, \\\"674\\\": 5, \\\"bijaksana\\\": 5, \\\"dilaksanakan\\\": 13, \\\"adilnya\\\": 8, \\\"seadil\\\": 4, \\\"hukum\\\": 8, \\\"semua\\\": 4, \\\"patuh\\\": 6, \\\"pundi\\\": 17, \\\"kejujuran\\\": 4, \\\"mencoba\\\": 4, \\\"meletakkan\\\": 6, \\\"mencobanya\\\": 4, \\\"rakyatnya\\\": 4, \\\"mengusik\\\": 6, \\\"lama\\\": 10, \\\"ternyata\\\": 4, 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        "│                     │ (None, 64)]       │            │ encoder_lstm[0][… │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ not_equal_17        │ (None, 12)        │          0 │ dec_a_in[0][0]    │\n",
+       "│ not_equal_1         │ (None, 2)         │          0 │ dec_a_in[0][0]    │\n",
        "│ (NotEqual)          │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ q_output            │ (None, 13, 702)   │     45,630 │ lstm_q_decoder[0… │\n",
-       "│ (TimeDistributed)   │                   │            │ not_equal_16[0][… │\n",
+       "│ q_output            │ (None, 15, 1676)  │    108,940 │ lstm_q_decoder[0… │\n",
+       "│ (TimeDistributed)   │                   │            │ not_equal[0][0]   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ a_output            │ (None, 12, 600)   │     39,000 │ lstm_a_decoder[0… │\n",
-       "│ (TimeDistributed)   │                   │            │ not_equal_17[0][… │\n",
+       "│ a_output            │ (None, 2, 676)    │     43,940 │ lstm_a_decoder[0… │\n",
+       "│ (TimeDistributed)   │                   │            │ not_equal_1[0][0] │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
        "│ type_output (Dense) │ (None, 3)         │        195 │ encoder_lstm[0][… │\n",
        "└─────────────────────┴───────────────────┴────────────┴───────────────────┘\n",
@@ -236,60 +266,60 @@
        "┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓\n",
        "┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1mLayer (type)       \u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1mOutput Shape     \u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1m   Param #\u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1mConnected to     \u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\n",
        "┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩\n",
-       "│ tok_in (\u001b[38;5;33mInputLayer\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m34\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
+       "│ tok_in (\u001b[38;5;33mInputLayer\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m61\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ ner_in (\u001b[38;5;33mInputLayer\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m34\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
+       "│ ner_in (\u001b[38;5;33mInputLayer\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m61\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ srl_in (\u001b[38;5;33mInputLayer\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m34\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
+       "│ srl_in (\u001b[38;5;33mInputLayer\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m61\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ embedding_tok       │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m34\u001b[0m, \u001b[38;5;34m32\u001b[0m)    │     \u001b[38;5;34m36,096\u001b[0m │ tok_in[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]      │\n",
+       "│ embedding_tok       │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m61\u001b[0m, \u001b[38;5;34m32\u001b[0m)    │     \u001b[38;5;34m65,248\u001b[0m │ tok_in[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]      │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mEmbedding\u001b[0m)         │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ embedding_ner       │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m34\u001b[0m, \u001b[38;5;34m16\u001b[0m)    │        \u001b[38;5;34m448\u001b[0m │ ner_in[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]      │\n",
+       "│ embedding_ner       │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m61\u001b[0m, \u001b[38;5;34m16\u001b[0m)    │        \u001b[38;5;34m560\u001b[0m │ ner_in[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]      │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mEmbedding\u001b[0m)         │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ embedding_srl       │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m34\u001b[0m, \u001b[38;5;34m16\u001b[0m)    │        \u001b[38;5;34m352\u001b[0m │ srl_in[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]      │\n",
+       "│ embedding_srl       │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m61\u001b[0m, \u001b[38;5;34m16\u001b[0m)    │        \u001b[38;5;34m496\u001b[0m │ srl_in[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]      │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mEmbedding\u001b[0m)         │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ dec_q_in            │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m13\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
+       "│ dec_q_in            │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m15\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mInputLayer\u001b[0m)        │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ concatenate_4       │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m34\u001b[0m, \u001b[38;5;34m64\u001b[0m)    │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ embedding_tok[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]… │\n",
+       "│ concatenate         │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m61\u001b[0m, \u001b[38;5;34m64\u001b[0m)    │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ embedding_tok[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]… │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mConcatenate\u001b[0m)       │                   │            │ embedding_ner[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]… │\n",
        "│                     │                   │            │ embedding_srl[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]… │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ dec_a_in            │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m12\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
+       "│ dec_a_in            │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m2\u001b[0m)         │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mInputLayer\u001b[0m)        │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ embedding_q_decoder │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m13\u001b[0m, \u001b[38;5;34m32\u001b[0m)    │     \u001b[38;5;34m22,464\u001b[0m │ dec_q_in[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]    │\n",
+       "│ embedding_q_decoder │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m15\u001b[0m, \u001b[38;5;34m32\u001b[0m)    │     \u001b[38;5;34m53,632\u001b[0m │ dec_q_in[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]    │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mEmbedding\u001b[0m)         │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ encoder_lstm (\u001b[38;5;33mLSTM\u001b[0m) │ [(\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m64\u001b[0m),      │     \u001b[38;5;34m33,024\u001b[0m │ concatenate_4[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]… │\n",
+       "│ encoder_lstm (\u001b[38;5;33mLSTM\u001b[0m) │ [(\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m64\u001b[0m),      │     \u001b[38;5;34m33,024\u001b[0m │ concatenate[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m] │\n",
        "│                     │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m64\u001b[0m),       │            │                   │\n",
        "│                     │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m64\u001b[0m)]       │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ embedding_a_decoder │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m12\u001b[0m, \u001b[38;5;34m32\u001b[0m)    │     \u001b[38;5;34m19,200\u001b[0m │ dec_a_in[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]    │\n",
+       "│ embedding_a_decoder │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m2\u001b[0m, \u001b[38;5;34m32\u001b[0m)     │     \u001b[38;5;34m21,632\u001b[0m │ dec_a_in[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]    │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mEmbedding\u001b[0m)         │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ lstm_q_decoder      │ [(\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m13\u001b[0m, \u001b[38;5;34m64\u001b[0m),  │     \u001b[38;5;34m24,832\u001b[0m │ embedding_q_deco… │\n",
+       "│ lstm_q_decoder      │ [(\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m15\u001b[0m, \u001b[38;5;34m64\u001b[0m),  │     \u001b[38;5;34m24,832\u001b[0m │ embedding_q_deco… │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mLSTM\u001b[0m)              │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m64\u001b[0m),       │            │ encoder_lstm[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m…\u001b[0m │\n",
        "│                     │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m64\u001b[0m)]       │            │ encoder_lstm[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m…\u001b[0m │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ not_equal_16        │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m13\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ dec_q_in[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]    │\n",
+       "│ not_equal           │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m15\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ dec_q_in[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]    │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mNotEqual\u001b[0m)          │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ lstm_a_decoder      │ [(\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m12\u001b[0m, \u001b[38;5;34m64\u001b[0m),  │     \u001b[38;5;34m24,832\u001b[0m │ embedding_a_deco… │\n",
+       "│ lstm_a_decoder      │ [(\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m2\u001b[0m, \u001b[38;5;34m64\u001b[0m),   │     \u001b[38;5;34m24,832\u001b[0m │ embedding_a_deco… │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mLSTM\u001b[0m)              │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m64\u001b[0m),       │            │ encoder_lstm[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m…\u001b[0m │\n",
        "│                     │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m64\u001b[0m)]       │            │ encoder_lstm[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m…\u001b[0m │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ not_equal_17        │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m12\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ dec_a_in[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]    │\n",
+       "│ not_equal_1         │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m2\u001b[0m)         │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ dec_a_in[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]    │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mNotEqual\u001b[0m)          │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ q_output            │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m13\u001b[0m, \u001b[38;5;34m702\u001b[0m)   │     \u001b[38;5;34m45,630\u001b[0m │ lstm_q_decoder[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m… │\n",
-       "│ (\u001b[38;5;33mTimeDistributed\u001b[0m)   │                   │            │ not_equal_16[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m…\u001b[0m │\n",
+       "│ q_output            │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m15\u001b[0m, \u001b[38;5;34m1676\u001b[0m)  │    \u001b[38;5;34m108,940\u001b[0m │ lstm_q_decoder[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m… │\n",
+       "│ (\u001b[38;5;33mTimeDistributed\u001b[0m)   │                   │            │ not_equal[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ a_output            │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m12\u001b[0m, \u001b[38;5;34m600\u001b[0m)   │     \u001b[38;5;34m39,000\u001b[0m │ lstm_a_decoder[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m… │\n",
-       "│ (\u001b[38;5;33mTimeDistributed\u001b[0m)   │                   │            │ not_equal_17[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m…\u001b[0m │\n",
+       "│ a_output            │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m2\u001b[0m, \u001b[38;5;34m676\u001b[0m)    │     \u001b[38;5;34m43,940\u001b[0m │ lstm_a_decoder[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m… │\n",
+       "│ (\u001b[38;5;33mTimeDistributed\u001b[0m)   │                   │            │ not_equal_1[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m] │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
        "│ type_output (\u001b[38;5;33mDense\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m3\u001b[0m)         │        \u001b[38;5;34m195\u001b[0m │ encoder_lstm[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m…\u001b[0m │\n",
        "└─────────────────────┴───────────────────┴────────────┴───────────────────┘\n"
@@ -301,11 +331,11 @@
     {
      "data": {
       "text/html": [
-       "
 Total params: 246,073 (961.22 KB)\n",
+       "
 Total params: 377,331 (1.44 MB)\n",
        "
\n"
       ],
       "text/plain": [
-       "\u001b[1m Total params: \u001b[0m\u001b[38;5;34m246,073\u001b[0m (961.22 KB)\n"
+       "\u001b[1m Total params: \u001b[0m\u001b[38;5;34m377,331\u001b[0m (1.44 MB)\n"
       ]
      },
      "metadata": {},
@@ -314,11 +344,11 @@
     {
      "data": {
       "text/html": [
-       "
 Trainable params: 246,073 (961.22 KB)\n",
+       "
 Trainable params: 377,331 (1.44 MB)\n",
        "
\n"
       ],
       "text/plain": [
-       "\u001b[1m Trainable params: \u001b[0m\u001b[38;5;34m246,073\u001b[0m (961.22 KB)\n"
+       "\u001b[1m Trainable params: \u001b[0m\u001b[38;5;34m377,331\u001b[0m (1.44 MB)\n"
       ]
      },
      "metadata": {},
@@ -415,7 +445,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
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+   "execution_count": 6,
    "id": "fece1ae9",
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    "outputs": [
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      "text": [
       "Epoch 1/30\n",
-      "\u001b[1m18/18\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 46ms/step - a_output_loss: 6.2977 - a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0491 - loss: 13.0486 - q_output_loss: 6.5023 - q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0484 - type_output_accuracy: 0.6917 - type_output_loss: 0.8213 - val_a_output_loss: 5.7298 - val_a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0833 - val_loss: 11.6245 - val_q_output_loss: 5.8765 - val_q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0949 - val_type_output_accuracy: 1.0000 - val_type_output_loss: 0.0610\n",
+      "\u001b[1m21/21\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 60ms/step - a_output_loss: 6.3756 - a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.2884 - loss: 14.0442 - q_output_loss: 7.3841 - q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0147 - type_output_accuracy: 0.6155 - type_output_loss: 0.9312 - val_a_output_loss: 5.5567 - val_a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.5000 - val_loss: 12.7159 - val_q_output_loss: 7.0687 - val_q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0466 - val_type_output_accuracy: 0.8531 - val_type_output_loss: 0.3711\n",
       "Epoch 2/30\n",
-      "\u001b[1m18/18\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 20ms/step - a_output_loss: 5.4265 - a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0833 - loss: 11.3418 - q_output_loss: 5.7511 - q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0848 - type_output_accuracy: 0.8554 - type_output_loss: 0.5355 - val_a_output_loss: 4.9895 - val_a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0833 - val_loss: 9.5240 - val_q_output_loss: 4.4785 - val_q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0949 - val_type_output_accuracy: 1.0000 - val_type_output_loss: 0.1890\n",
+      "\u001b[1m21/21\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 37ms/step - a_output_loss: 5.0151 - a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.5000 - loss: 11.9122 - q_output_loss: 6.6580 - q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0642 - type_output_accuracy: 0.7221 - type_output_loss: 0.7869 - val_a_output_loss: 4.4353 - val_a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.5000 - val_loss: 10.9637 - val_q_output_loss: 6.5242 - val_q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0746 - val_type_output_accuracy: 0.8531 - val_type_output_loss: 0.4294\n",
       "Epoch 3/30\n",
-      "\u001b[1m18/18\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 22ms/step - a_output_loss: 4.5486 - a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0833 - loss: 9.3727 - q_output_loss: 4.6587 - q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0860 - type_output_accuracy: 0.8450 - type_output_loss: 0.5396 - val_a_output_loss: 4.6774 - val_a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0833 - val_loss: 8.0876 - val_q_output_loss: 3.3677 - val_q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.1526 - val_type_output_accuracy: 1.0000 - val_type_output_loss: 0.1459\n",
+      "\u001b[1m21/21\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 39ms/step - a_output_loss: 3.5820 - a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.5000 - loss: 9.5962 - q_output_loss: 5.7778 - q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0729 - type_output_accuracy: 0.6948 - type_output_loss: 0.7931 - val_a_output_loss: 4.1995 - val_a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.5000 - val_loss: 10.5530 - val_q_output_loss: 6.4072 - val_q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0611 - val_type_output_accuracy: 0.8531 - val_type_output_loss: 0.4629\n",
       "Epoch 4/30\n",
-      "\u001b[1m18/18\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 24ms/step - a_output_loss: 4.2761 - a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0833 - loss: 8.5210 - q_output_loss: 4.0894 - q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.1156 - type_output_accuracy: 0.8572 - type_output_loss: 0.5103 - val_a_output_loss: 4.6189 - val_a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0833 - val_loss: 7.7501 - val_q_output_loss: 3.0787 - val_q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.1942 - val_type_output_accuracy: 1.0000 - val_type_output_loss: 0.1810\n",
+      "\u001b[1m21/21\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 36ms/step - a_output_loss: 3.2052 - a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.5000 - loss: 8.8977 - q_output_loss: 5.4687 - q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0686 - type_output_accuracy: 0.7130 - type_output_loss: 0.7553 - val_a_output_loss: 4.1926 - val_a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.5000 - val_loss: 10.5574 - val_q_output_loss: 6.4193 - val_q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0667 - val_type_output_accuracy: 0.8531 - val_type_output_loss: 0.5336\n",
       "Epoch 5/30\n",
-      "\u001b[1m18/18\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 22ms/step - a_output_loss: 4.2011 - a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0833 - loss: 8.4394 - q_output_loss: 4.0754 - q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.1411 - type_output_accuracy: 0.8433 - type_output_loss: 0.5441 - val_a_output_loss: 4.5352 - val_a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0833 - val_loss: 7.5588 - val_q_output_loss: 2.9835 - val_q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.2128 - val_type_output_accuracy: 1.0000 - val_type_output_loss: 0.1384\n",
+      "\u001b[1m21/21\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 38ms/step - a_output_loss: 3.0916 - a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.5000 - loss: 8.7251 - q_output_loss: 5.4010 - q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0668 - type_output_accuracy: 0.7096 - type_output_loss: 0.7808 - val_a_output_loss: 4.1580 - val_a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.5000 - val_loss: 10.5627 - val_q_output_loss: 6.4720 - val_q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0727 - val_type_output_accuracy: 0.8531 - val_type_output_loss: 0.5060\n",
       "Epoch 6/30\n",
-      "\u001b[1m18/18\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 20ms/step - a_output_loss: 4.1145 - a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0833 - loss: 8.2565 - q_output_loss: 3.9795 - q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.1437 - type_output_accuracy: 0.8453 - type_output_loss: 0.5410 - val_a_output_loss: 4.4676 - val_a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0833 - val_loss: 7.4411 - val_q_output_loss: 2.9275 - val_q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.2122 - val_type_output_accuracy: 1.0000 - val_type_output_loss: 0.1587\n",
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       "Epoch 7/30\n",
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       "Epoch 11/30\n",
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-      "Epoch 23/30\n",
-      "\u001b[1m18/18\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 19ms/step - a_output_loss: 3.1438 - a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0992 - loss: 5.9302 - q_output_loss: 2.6496 - q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.2625 - type_output_accuracy: 0.8705 - type_output_loss: 0.4574 - val_a_output_loss: 3.7538 - val_a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0860 - val_loss: 5.4513 - val_q_output_loss: 1.6560 - val_q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.3009 - val_type_output_accuracy: 1.0000 - val_type_output_loss: 0.1424\n",
-      "Epoch 24/30\n",
-      "\u001b[1m18/18\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 20ms/step - a_output_loss: 3.0850 - a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.1027 - loss: 5.9167 - q_output_loss: 2.6764 - q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.2587 - type_output_accuracy: 0.8494 - type_output_loss: 0.5071 - val_a_output_loss: 3.7385 - val_a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0860 - val_loss: 5.4008 - val_q_output_loss: 1.6286 - val_q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.3009 - val_type_output_accuracy: 1.0000 - val_type_output_loss: 0.1169\n",
-      "Epoch 25/30\n",
-      "\u001b[1m18/18\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 19ms/step - a_output_loss: 3.0401 - a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.1000 - loss: 5.8064 - q_output_loss: 2.6111 - q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.2587 - type_output_accuracy: 0.8506 - type_output_loss: 0.5047 - val_a_output_loss: 3.7129 - val_a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0880 - val_loss: 5.3261 - val_q_output_loss: 1.5804 - val_q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.3009 - val_type_output_accuracy: 1.0000 - val_type_output_loss: 0.1143\n",
-      "Epoch 26/30\n",
-      "\u001b[1m18/18\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 19ms/step - a_output_loss: 3.0136 - a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.1035 - loss: 5.7400 - q_output_loss: 2.5725 - q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.2655 - type_output_accuracy: 0.8451 - type_output_loss: 0.5104 - val_a_output_loss: 3.7015 - val_a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0874 - val_loss: 5.2855 - val_q_output_loss: 1.5530 - val_q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.3009 - val_type_output_accuracy: 1.0000 - val_type_output_loss: 0.1083\n",
-      "Epoch 27/30\n",
-      "\u001b[1m18/18\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 19ms/step - a_output_loss: 3.0272 - a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.1043 - loss: 5.7157 - q_output_loss: 2.5314 - q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.2678 - type_output_accuracy: 0.8359 - type_output_loss: 0.5309 - val_a_output_loss: 3.6950 - val_a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0867 - val_loss: 5.2692 - val_q_output_loss: 1.5477 - val_q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.3009 - val_type_output_accuracy: 1.0000 - val_type_output_loss: 0.0954\n",
-      "Epoch 28/30\n",
-      "\u001b[1m18/18\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 19ms/step - a_output_loss: 2.9941 - a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.1071 - loss: 5.5785 - q_output_loss: 2.4341 - q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.2799 - type_output_accuracy: 0.8506 - type_output_loss: 0.5006 - val_a_output_loss: 3.6802 - val_a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0867 - val_loss: 5.2171 - val_q_output_loss: 1.5063 - val_q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.3009 - val_type_output_accuracy: 1.0000 - val_type_output_loss: 0.1080\n",
-      "Epoch 29/30\n",
-      "\u001b[1m18/18\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 19ms/step - a_output_loss: 2.9584 - a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.1039 - loss: 5.5143 - q_output_loss: 2.3997 - q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.2848 - type_output_accuracy: 0.8399 - type_output_loss: 0.5188 - val_a_output_loss: 3.6568 - val_a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0860 - val_loss: 5.1558 - val_q_output_loss: 1.4744 - val_q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.3009 - val_type_output_accuracy: 1.0000 - val_type_output_loss: 0.0881\n",
-      "Epoch 30/30\n",
-      "\u001b[1m18/18\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 19ms/step - a_output_loss: 2.9210 - a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.1048 - loss: 5.4172 - q_output_loss: 2.3643 - q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.2832 - type_output_accuracy: 0.8666 - type_output_loss: 0.4503 - val_a_output_loss: 3.6499 - val_a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0860 - val_loss: 5.1438 - val_q_output_loss: 1.4678 - val_q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.3009 - val_type_output_accuracy: 1.0000 - val_type_output_loss: 0.0931\n"
+      "\u001b[1m21/21\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 40ms/step - a_output_loss: 2.7988 - a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.5453 - loss: 7.9487 - q_output_loss: 4.9337 - q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0834 - type_output_accuracy: 0.7349 - type_output_loss: 0.7180 - val_a_output_loss: 4.2406 - val_a_output_sparse_categorical_accuracy: 0.5490 - val_loss: 10.4701 - val_q_output_loss: 6.2967 - val_q_output_sparse_categorical_accuracy: 0.0858 - val_type_output_accuracy: 0.8531 - val_type_output_loss: 0.5188\n"
      ]
     }
    ],
@@ -549,7 +547,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 46,
+   "execution_count": 7,
    "id": "3355c0c7",
    "metadata": {},
    "outputs": [],
@@ -662,7 +660,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 47,
+   "execution_count": 8,
    "id": "d406e6ff",
    "metadata": {},
    "outputs": [
@@ -670,8 +668,8 @@
      "name": "stdout",
      "output_type": "stream",
      "text": [
-      "Generated Question: siapa yang lahir di ___\n",
-      "Generated Answer  : 4 juli 1927\n",
+      "Generated Question: apa apa yang di\n",
+      "Generated Answer  : true\n",
       "Question Type     : isian\n"
      ]
     }
@@ -802,16 +800,25 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 48,
+   "execution_count": 9,
    "id": "5adde3c3",
    "metadata": {},
    "outputs": [
+    {
+     "name": "stderr",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "WARNING:tensorflow:5 out of the last 11 calls to .one_step_on_data_distributed at 0x7f33997cab00> triggered tf.function retracing. Tracing is expensive and the excessive number of tracings could be due to (1) creating @tf.function repeatedly in a loop, (2) passing tensors with different shapes, (3) passing Python objects instead of tensors. For (1), please define your @tf.function outside of the loop. For (2), @tf.function has reduce_retracing=True option that can avoid unnecessary retracing. For (3), please refer to https://www.tensorflow.org/guide/function#controlling_retracing and https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/function for  more details.\n"
+     ]
+    },
     {
      "name": "stdout",
      "output_type": "stream",
      "text": [
-      "BLEU  : 10.75%\n",
-      "ROUGE1: 27.63% | ROUGE-L: 27.63%\n"
+      "BLEU (Question) : 1.91%\n",
+      "BLEU (Answer)   : 11.00%\n",
+      "ROUGE-1         : 12.38%\n",
+      "ROUGE-L         : 12.38%\n"
      ]
     }
    ],
@@ -842,32 +849,44 @@
     "    if indices is None:\n",
     "        indices = random.sample(range(len(X_tok)), k=min(100, len(X_tok)))\n",
     "\n",
-    "    bleu_scores, rou1, rouL = [], [], []\n",
+    "    bleu_scores_q, bleu_scores_a = [], [], \n",
+    "    rou1, rouL = [], []\n",
+    "\n",
     "    for idx in indices:\n",
     "        # Ground truth\n",
     "        gt_q = strip_special(dec_q_out[idx], vocab_q)\n",
     "        gt_a = strip_special(dec_a_out[idx], vocab_a)\n",
+    "        \n",
     "        # Prediction\n",
     "        q_pred, a_pred, _ = greedy_decode(\n",
     "            X_tok[idx : idx + 1], X_ner[idx : idx + 1], X_srl[idx : idx + 1]\n",
     "        )\n",
     "\n",
     "        # BLEU on question tokens\n",
-    "        bleu_scores.append(\n",
+    "        bleu_scores_q.append(\n",
     "            sentence_bleu(\n",
     "                [[inv_vocab_q[i] for i in gt_q]], q_pred, smoothing_function=smoothie\n",
     "            )\n",
     "        )\n",
+    "\n",
+    "        # BLEU on answer tokens\n",
+    "        bleu_scores_a.append(\n",
+    "            sentence_bleu(\n",
+    "                [[inv_vocab_a[i] for i in gt_a]], a_pred, smoothing_function=smoothie\n",
+    "            )\n",
+    "        )\n",
+    "\n",
     "        # ROUGE on question strings\n",
     "        r = scorer.score(ids_to_text(gt_q, inv_vocab_q), \" \".join(q_pred))\n",
     "        rou1.append(r[\"rouge1\"].fmeasure)\n",
     "        rouL.append(r[\"rougeL\"].fmeasure)\n",
     "\n",
-    "    print(f\"BLEU  : {np.mean(bleu_scores) * 100:.2f}%\")\n",
-    "    print(f\"ROUGE1: {np.mean(rou1) * 100:.2f}% | ROUGE-L: {np.mean(rouL) * 100:.2f}%\")\n",
-    "\n",
-    "\n",
-    "evaluate()"
+    "    print(f\"BLEU (Question) : {np.mean(bleu_scores_q) * 100:.2f}%\")\n",
+    "    print(f\"BLEU (Answer)   : {np.mean(bleu_scores_a) * 100:.2f}%\")\n",
+    "    print(f\"ROUGE-1         : {np.mean(rou1) * 100:.2f}%\")\n",
+    "    print(f\"ROUGE-L         : {np.mean(rouL) * 100:.2f}%\")\n",
+    "    \n",
+    "evaluate()\n"
    ]
   }
  ],
diff --git a/question_generation/question_answer_model.ipynb b/question_generation/question_answer_model.ipynb
index d891199..3ee94fa 100644
--- a/question_generation/question_answer_model.ipynb
+++ b/question_generation/question_answer_model.ipynb
@@ -2,7 +2,7 @@
  "cells": [
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
+   "execution_count": 34,
    "id": "58e41ccb",
    "metadata": {},
    "outputs": [],
@@ -33,14 +33,15 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 8,
+   "execution_count": 35,
    "id": "9f22b5d1",
    "metadata": {},
    "outputs": [],
    "source": [
-    "with open(\"data_converted.json\", \"r\") as f:\n",
+    "with open(\"../dataset/stable_qg_qa_train_dataset.json\", \"r\") as f:\n",
     "    data = json.load(f)\n",
-    "    \n",
+    "\n",
+    "\n",
     "# Preprocessing function\n",
     "def preprocess_text(text):\n",
     "    \"\"\"Melakukan preprocessing teks dasar\"\"\"\n",
@@ -80,7 +81,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 9,
+   "execution_count": 36,
    "id": "c703ec2a",
    "metadata": {},
    "outputs": [],
@@ -170,18 +171,16 @@
     "\n",
     "# Split data menjadi train dan test sets\n",
     "indices = list(range(len(context_padded)))\n",
-    "train_indices, test_indices = train_test_split(indices, test_size=0.2, random_state=42)\n",
-    "\n"
+    "train_indices, test_indices = train_test_split(indices, test_size=0.2, random_state=42)"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 10,
+   "execution_count": 37,
    "id": "f5e6a6b4",
    "metadata": {},
    "outputs": [],
    "source": [
-    "\n",
     "# Fungsi untuk mendapatkan subset dari data berdasarkan indices\n",
     "def get_subset(data, indices):\n",
     "    return np.array([data[i] for i in indices])\n",
@@ -215,18 +214,18 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 11,
+   "execution_count": 38,
    "id": "00a25f78",
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
      "data": {
       "text/html": [
-       "
Model: \"functional_1\"\n",
+       "
Model: \"functional_2\"\n",
        "
\n"
       ],
       "text/plain": [
-       "\u001b[1mModel: \"functional_1\"\u001b[0m\n"
+       "\u001b[1mModel: \"functional_2\"\u001b[0m\n"
       ]
      },
      "metadata": {},
@@ -238,54 +237,54 @@
        "
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓\n",
        "┃ Layer (type)        ┃ Output Shape      ┃    Param # ┃ Connected to      ┃\n",
        "┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩\n",
-       "│ context_input       │ (None, 31)        │          0 │ -                 │\n",
+       "│ context_input       │ (None, 54)        │          0 │ -                 │\n",
        "│ (InputLayer)        │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ question_input      │ (None, 12)        │          0 │ -                 │\n",
+       "│ question_input      │ (None, 14)        │          0 │ -                 │\n",
        "│ (InputLayer)        │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ token_input         │ (None, 31)        │          0 │ -                 │\n",
+       "│ token_input         │ (None, 54)        │          0 │ -                 │\n",
        "│ (InputLayer)        │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ ner_input           │ (None, 31)        │          0 │ -                 │\n",
+       "│ ner_input           │ (None, 54)        │          0 │ -                 │\n",
        "│ (InputLayer)        │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ srl_input           │ (None, 31)        │          0 │ -                 │\n",
+       "│ srl_input           │ (None, 54)        │          0 │ -                 │\n",
        "│ (InputLayer)        │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ text_embedding      │ (None, 31, 100)   │    146,000 │ context_input[0]… │\n",
+       "│ text_embedding      │ (None, 54, 100)   │    213,900 │ context_input[0]… │\n",
        "│ (Embedding)         │                   │            │ question_input[0… │\n",
        "│                     │                   │            │ token_input[0][0] │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ ner_embedding       │ (None, 31, 50)    │      1,550 │ ner_input[0][0]   │\n",
+       "│ ner_embedding       │ (None, 54, 50)    │      1,700 │ ner_input[0][0]   │\n",
        "│ (Embedding)         │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ srl_embedding       │ (None, 31, 50)    │      1,150 │ srl_input[0][0]   │\n",
+       "│ srl_embedding       │ (None, 54, 50)    │      1,600 │ srl_input[0][0]   │\n",
        "│ (Embedding)         │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ bidirectional_3     │ (None, 31, 256)   │    234,496 │ text_embedding[0… │\n",
+       "│ bidirectional_6     │ (None, 54, 256)   │    234,496 │ text_embedding[0… │\n",
        "│ (Bidirectional)     │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ bidirectional_4     │ (None, 12, 256)   │    234,496 │ text_embedding[1… │\n",
+       "│ bidirectional_7     │ (None, 14, 256)   │    234,496 │ text_embedding[1… │\n",
        "│ (Bidirectional)     │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ token_features      │ (None, 31, 200)   │          0 │ text_embedding[2… │\n",
+       "│ token_features      │ (None, 54, 200)   │          0 │ text_embedding[2… │\n",
        "│ (Concatenate)       │                   │            │ ner_embedding[0]… │\n",
        "│                     │                   │            │ srl_embedding[0]… │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ context_attention   │ (None, 31, 256)   │          0 │ bidirectional_3[… │\n",
-       "│ (Attention)         │                   │            │ bidirectional_4[… │\n",
+       "│ context_attention   │ (None, 54, 256)   │          0 │ bidirectional_6[… │\n",
+       "│ (Attention)         │                   │            │ bidirectional_7[… │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ bidirectional_5     │ (None, 31, 256)   │    336,896 │ token_features[0… │\n",
+       "│ bidirectional_8     │ (None, 54, 256)   │    336,896 │ token_features[0… │\n",
        "│ (Bidirectional)     │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
        "│ context_att_pool    │ (None, 256)       │          0 │ context_attentio… │\n",
        "│ (GlobalMaxPooling1… │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ question_pool       │ (None, 256)       │          0 │ bidirectional_4[… │\n",
+       "│ question_pool       │ (None, 256)       │          0 │ bidirectional_7[… │\n",
        "│ (GlobalMaxPooling1… │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ token_pool          │ (None, 256)       │          0 │ bidirectional_5[… │\n",
+       "│ token_pool          │ (None, 256)       │          0 │ bidirectional_8[… │\n",
        "│ (GlobalMaxPooling1… │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
        "│ q_type_input        │ (None, 5)         │          0 │ -                 │\n",
@@ -298,13 +297,13 @@
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
        "│ dense_1 (Dense)     │ (None, 256)       │    198,144 │ all_features[0][… │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ dropout_2 (Dropout) │ (None, 256)       │          0 │ dense_1[0][0]     │\n",
+       "│ dropout_4 (Dropout) │ (None, 256)       │          0 │ dense_1[0][0]     │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ dense_2 (Dense)     │ (None, 128)       │     32,896 │ dropout_2[0][0]   │\n",
+       "│ dense_2 (Dense)     │ (None, 128)       │     32,896 │ dropout_4[0][0]   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ dropout_3 (Dropout) │ (None, 128)       │          0 │ dense_2[0][0]     │\n",
+       "│ dropout_5 (Dropout) │ (None, 128)       │          0 │ dense_2[0][0]     │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ answer_output       │ (None, 748)       │     96,492 │ dropout_3[0][0]   │\n",
+       "│ answer_output       │ (None, 939)       │    121,131 │ dropout_5[0][0]   │\n",
        "│ (Dense)             │                   │            │                   │\n",
        "└─────────────────────┴───────────────────┴────────────┴───────────────────┘\n",
        "
\n"
@@ -313,54 +312,54 @@
        "┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓\n",
        "┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1mLayer (type)       \u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1mOutput Shape     \u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1m   Param #\u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1mConnected to     \u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\n",
        "┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩\n",
-       "│ context_input       │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m31\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
+       "│ context_input       │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m54\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mInputLayer\u001b[0m)        │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ question_input      │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m12\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
+       "│ question_input      │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m14\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mInputLayer\u001b[0m)        │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ token_input         │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m31\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
+       "│ token_input         │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m54\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mInputLayer\u001b[0m)        │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ ner_input           │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m31\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
+       "│ ner_input           │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m54\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mInputLayer\u001b[0m)        │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ srl_input           │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m31\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
+       "│ srl_input           │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m54\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mInputLayer\u001b[0m)        │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ text_embedding      │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m31\u001b[0m, \u001b[38;5;34m100\u001b[0m)   │    \u001b[38;5;34m146,000\u001b[0m │ context_input[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]… │\n",
+       "│ text_embedding      │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m54\u001b[0m, \u001b[38;5;34m100\u001b[0m)   │    \u001b[38;5;34m213,900\u001b[0m │ context_input[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]… │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mEmbedding\u001b[0m)         │                   │            │ question_input[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m… │\n",
        "│                     │                   │            │ token_input[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m] │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ ner_embedding       │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m31\u001b[0m, \u001b[38;5;34m50\u001b[0m)    │      \u001b[38;5;34m1,550\u001b[0m │ ner_input[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]   │\n",
+       "│ ner_embedding       │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m54\u001b[0m, \u001b[38;5;34m50\u001b[0m)    │      \u001b[38;5;34m1,700\u001b[0m │ ner_input[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]   │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mEmbedding\u001b[0m)         │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ srl_embedding       │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m31\u001b[0m, \u001b[38;5;34m50\u001b[0m)    │      \u001b[38;5;34m1,150\u001b[0m │ srl_input[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]   │\n",
+       "│ srl_embedding       │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m54\u001b[0m, \u001b[38;5;34m50\u001b[0m)    │      \u001b[38;5;34m1,600\u001b[0m │ srl_input[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]   │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mEmbedding\u001b[0m)         │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ bidirectional_3     │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m31\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)   │    \u001b[38;5;34m234,496\u001b[0m │ text_embedding[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m… │\n",
+       "│ bidirectional_6     │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m54\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)   │    \u001b[38;5;34m234,496\u001b[0m │ text_embedding[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m… │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mBidirectional\u001b[0m)     │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ bidirectional_4     │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m12\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)   │    \u001b[38;5;34m234,496\u001b[0m │ text_embedding[\u001b[38;5;34m1\u001b[0m… │\n",
+       "│ bidirectional_7     │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m14\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)   │    \u001b[38;5;34m234,496\u001b[0m │ text_embedding[\u001b[38;5;34m1\u001b[0m… │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mBidirectional\u001b[0m)     │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ token_features      │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m31\u001b[0m, \u001b[38;5;34m200\u001b[0m)   │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ text_embedding[\u001b[38;5;34m2\u001b[0m… │\n",
+       "│ token_features      │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m54\u001b[0m, \u001b[38;5;34m200\u001b[0m)   │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ text_embedding[\u001b[38;5;34m2\u001b[0m… │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mConcatenate\u001b[0m)       │                   │            │ ner_embedding[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]… │\n",
        "│                     │                   │            │ srl_embedding[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]… │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ context_attention   │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m31\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)   │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ bidirectional_3[\u001b[38;5;34m…\u001b[0m │\n",
-       "│ (\u001b[38;5;33mAttention\u001b[0m)         │                   │            │ bidirectional_4[\u001b[38;5;34m…\u001b[0m │\n",
+       "│ context_attention   │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m54\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)   │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ bidirectional_6[\u001b[38;5;34m…\u001b[0m │\n",
+       "│ (\u001b[38;5;33mAttention\u001b[0m)         │                   │            │ bidirectional_7[\u001b[38;5;34m…\u001b[0m │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ bidirectional_5     │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m31\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)   │    \u001b[38;5;34m336,896\u001b[0m │ token_features[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m… │\n",
+       "│ bidirectional_8     │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m54\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)   │    \u001b[38;5;34m336,896\u001b[0m │ token_features[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m… │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mBidirectional\u001b[0m)     │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
        "│ context_att_pool    │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)       │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ context_attentio… │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mGlobalMaxPooling1…\u001b[0m │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ question_pool       │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)       │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ bidirectional_4[\u001b[38;5;34m…\u001b[0m │\n",
+       "│ question_pool       │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)       │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ bidirectional_7[\u001b[38;5;34m…\u001b[0m │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mGlobalMaxPooling1…\u001b[0m │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ token_pool          │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)       │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ bidirectional_5[\u001b[38;5;34m…\u001b[0m │\n",
+       "│ token_pool          │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)       │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ bidirectional_8[\u001b[38;5;34m…\u001b[0m │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mGlobalMaxPooling1…\u001b[0m │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
        "│ q_type_input        │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m5\u001b[0m)         │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
@@ -373,13 +372,13 @@
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
        "│ dense_1 (\u001b[38;5;33mDense\u001b[0m)     │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)       │    \u001b[38;5;34m198,144\u001b[0m │ all_features[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m…\u001b[0m │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ dropout_2 (\u001b[38;5;33mDropout\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)       │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ dense_1[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]     │\n",
+       "│ dropout_4 (\u001b[38;5;33mDropout\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)       │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ dense_1[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]     │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ dense_2 (\u001b[38;5;33mDense\u001b[0m)     │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m128\u001b[0m)       │     \u001b[38;5;34m32,896\u001b[0m │ dropout_2[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]   │\n",
+       "│ dense_2 (\u001b[38;5;33mDense\u001b[0m)     │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m128\u001b[0m)       │     \u001b[38;5;34m32,896\u001b[0m │ dropout_4[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ dropout_3 (\u001b[38;5;33mDropout\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m128\u001b[0m)       │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ dense_2[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]     │\n",
+       "│ dropout_5 (\u001b[38;5;33mDropout\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m128\u001b[0m)       │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ dense_2[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]     │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ answer_output       │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m748\u001b[0m)       │     \u001b[38;5;34m96,492\u001b[0m │ dropout_3[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]   │\n",
+       "│ answer_output       │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m939\u001b[0m)       │    \u001b[38;5;34m121,131\u001b[0m │ dropout_5[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]   │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mDense\u001b[0m)             │                   │            │                   │\n",
        "└─────────────────────┴───────────────────┴────────────┴───────────────────┘\n"
       ]
@@ -390,11 +389,11 @@
     {
      "data": {
       "text/html": [
-       "
 Total params: 1,282,120 (4.89 MB)\n",
+       "
 Total params: 1,375,259 (5.25 MB)\n",
        "
\n"
       ],
       "text/plain": [
-       "\u001b[1m Total params: \u001b[0m\u001b[38;5;34m1,282,120\u001b[0m (4.89 MB)\n"
+       "\u001b[1m Total params: \u001b[0m\u001b[38;5;34m1,375,259\u001b[0m (5.25 MB)\n"
       ]
      },
      "metadata": {},
@@ -403,11 +402,11 @@
     {
      "data": {
       "text/html": [
-       "
 Trainable params: 1,282,120 (4.89 MB)\n",
+       "
 Trainable params: 1,375,259 (5.25 MB)\n",
        "
\n"
       ],
       "text/plain": [
-       "\u001b[1m Trainable params: \u001b[0m\u001b[38;5;34m1,282,120\u001b[0m (4.89 MB)\n"
+       "\u001b[1m Trainable params: \u001b[0m\u001b[38;5;34m1,375,259\u001b[0m (5.25 MB)\n"
       ]
      },
      "metadata": {},
@@ -428,7 +427,6 @@
     }
    ],
    "source": [
-    "\n",
     "# Function untuk membuat model\n",
     "def create_qa_model():\n",
     "    # Input layers\n",
@@ -524,12 +522,12 @@
     "\n",
     "# Buat model\n",
     "model = create_qa_model()\n",
-    "model.summary()\n"
+    "model.summary()"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 12,
+   "execution_count": 39,
    "id": "88e9f158",
    "metadata": {},
    "outputs": [
@@ -538,365 +536,86 @@
      "output_type": "stream",
      "text": [
       "Epoch 1/50\n",
-      "\u001b[1m140/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m━\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 16ms/step - accuracy: 0.0361 - loss: 6.2416\n",
-      "Epoch 1: val_accuracy improved from -inf to 0.09825, saving model to qa_lstm_model.h5\n"
-     ]
-    },
-    {
-     "name": "stderr",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "WARNING:absl:You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()` or `keras.saving.save_model(model)`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')` or `keras.saving.save_model(model, 'my_model.keras')`. \n"
-     ]
-    },
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 21ms/step - accuracy: 0.0364 - loss: 6.2299 - val_accuracy: 0.0982 - val_loss: 5.1985\n",
+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m11s\u001b[0m 47ms/step - accuracy: 0.0914 - loss: 6.2711 - val_accuracy: 0.1368 - val_loss: 5.4982\n",
       "Epoch 2/50\n",
-      "\u001b[1m142/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m━\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step - accuracy: 0.0967 - loss: 4.9762\n",
-      "Epoch 2: val_accuracy improved from 0.09825 to 0.11579, saving model to qa_lstm_model.h5\n"
-     ]
-    },
-    {
-     "name": "stderr",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "WARNING:absl:You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()` or `keras.saving.save_model(model)`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')` or `keras.saving.save_model(model, 'my_model.keras')`. \n"
-     ]
-    },
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 17ms/step - accuracy: 0.0966 - loss: 4.9756 - val_accuracy: 0.1158 - val_loss: 4.8629\n",
+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 42ms/step - accuracy: 0.1016 - loss: 5.0131 - val_accuracy: 0.0596 - val_loss: 5.4249\n",
       "Epoch 3/50\n",
-      "\u001b[1m142/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m━\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step - accuracy: 0.1214 - loss: 4.6133\n",
-      "Epoch 3: val_accuracy improved from 0.11579 to 0.19649, saving model to qa_lstm_model.h5\n"
-     ]
-    },
-    {
-     "name": "stderr",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "WARNING:absl:You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()` or `keras.saving.save_model(model)`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')` or `keras.saving.save_model(model, 'my_model.keras')`. \n"
-     ]
-    },
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 17ms/step - accuracy: 0.1213 - loss: 4.6122 - val_accuracy: 0.1965 - val_loss: 4.6600\n",
+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 43ms/step - accuracy: 0.0930 - loss: 4.8057 - val_accuracy: 0.0877 - val_loss: 5.5286\n",
       "Epoch 4/50\n",
-      "\u001b[1m141/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m━\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step - accuracy: 0.1587 - loss: 4.2478\n",
-      "Epoch 4: val_accuracy did not improve from 0.19649\n",
-      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 16ms/step - accuracy: 0.1591 - loss: 4.2473 - val_accuracy: 0.1860 - val_loss: 4.4859\n",
+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 44ms/step - accuracy: 0.1550 - loss: 4.4755 - val_accuracy: 0.1509 - val_loss: 5.2432\n",
       "Epoch 5/50\n",
-      "\u001b[1m141/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m━\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step - accuracy: 0.1761 - loss: 4.1033\n",
-      "Epoch 5: val_accuracy improved from 0.19649 to 0.20702, saving model to qa_lstm_model.h5\n"
-     ]
-    },
-    {
-     "name": "stderr",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "WARNING:absl:You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()` or `keras.saving.save_model(model)`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')` or `keras.saving.save_model(model, 'my_model.keras')`. \n"
-     ]
-    },
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 17ms/step - accuracy: 0.1763 - loss: 4.1032 - val_accuracy: 0.2070 - val_loss: 4.5443\n",
+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 45ms/step - accuracy: 0.2023 - loss: 4.2949 - val_accuracy: 0.1895 - val_loss: 5.3838\n",
       "Epoch 6/50\n",
-      "\u001b[1m140/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m━\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step - accuracy: 0.2003 - loss: 3.8885\n",
-      "Epoch 6: val_accuracy improved from 0.20702 to 0.21053, saving model to qa_lstm_model.h5\n"
-     ]
-    },
-    {
-     "name": "stderr",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "WARNING:absl:You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()` or `keras.saving.save_model(model)`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')` or `keras.saving.save_model(model, 'my_model.keras')`. \n"
-     ]
-    },
-    {
-     "name": "stdout",
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-     "text": [
-      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 16ms/step - accuracy: 0.2004 - loss: 3.8883 - val_accuracy: 0.2105 - val_loss: 4.4775\n",
+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 44ms/step - accuracy: 0.2297 - loss: 4.1641 - val_accuracy: 0.2070 - val_loss: 5.4800\n",
       "Epoch 7/50\n",
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-      "Epoch 7: val_accuracy did not improve from 0.21053\n",
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+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 43ms/step - accuracy: 0.2747 - loss: 3.7958 - val_accuracy: 0.2140 - val_loss: 5.4369\n",
       "Epoch 8/50\n",
-      "\u001b[1m140/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m━\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step - accuracy: 0.2673 - loss: 3.3854\n",
-      "Epoch 8: val_accuracy improved from 0.21053 to 0.24561, saving model to qa_lstm_model.h5\n"
-     ]
-    },
-    {
-     "name": "stderr",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "WARNING:absl:You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()` or `keras.saving.save_model(model)`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')` or `keras.saving.save_model(model, 'my_model.keras')`. \n"
-     ]
-    },
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
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-      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 17ms/step - accuracy: 0.2671 - loss: 3.3868 - val_accuracy: 0.2456 - val_loss: 4.4437\n",
+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 44ms/step - accuracy: 0.2835 - loss: 3.6250 - val_accuracy: 0.2140 - val_loss: 5.5970\n",
       "Epoch 9/50\n",
-      "\u001b[1m142/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m━\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step - accuracy: 0.2826 - loss: 3.2903\n",
-      "Epoch 9: val_accuracy improved from 0.24561 to 0.26667, saving model to qa_lstm_model.h5\n"
-     ]
-    },
-    {
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-     "text": [
-      "WARNING:absl:You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()` or `keras.saving.save_model(model)`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')` or `keras.saving.save_model(model, 'my_model.keras')`. \n"
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-    {
-     "name": "stdout",
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+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 45ms/step - accuracy: 0.2955 - loss: 3.4545 - val_accuracy: 0.2035 - val_loss: 5.6533\n",
       "Epoch 10/50\n",
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       "Epoch 11/50\n",
-      "\u001b[1m141/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m━\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step - accuracy: 0.3562 - loss: 2.7581\n",
-      "Epoch 11: val_accuracy improved from 0.26667 to 0.27719, saving model to qa_lstm_model.h5\n"
-     ]
-    },
-    {
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-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "WARNING:absl:You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()` or `keras.saving.save_model(model)`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')` or `keras.saving.save_model(model, 'my_model.keras')`. \n"
-     ]
-    },
-    {
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-      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 17ms/step - accuracy: 0.3557 - loss: 2.7612 - val_accuracy: 0.2772 - val_loss: 4.4004\n",
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       "Epoch 12/50\n",
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-      "Epoch 12: val_accuracy improved from 0.27719 to 0.29474, saving model to qa_lstm_model.h5\n"
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-    {
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-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "WARNING:absl:You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()` or `keras.saving.save_model(model)`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')` or `keras.saving.save_model(model, 'my_model.keras')`. \n"
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+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 44ms/step - accuracy: 0.3257 - loss: 3.0641 - val_accuracy: 0.2561 - val_loss: 6.0506\n",
       "Epoch 13/50\n",
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-      "Epoch 13: val_accuracy improved from 0.29474 to 0.30526, saving model to qa_lstm_model.h5\n"
-     ]
-    },
-    {
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-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "WARNING:absl:You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()` or `keras.saving.save_model(model)`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')` or `keras.saving.save_model(model, 'my_model.keras')`. \n"
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       "Epoch 14/50\n",
-      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 16ms/step - accuracy: 0.3915 - loss: 2.4747\n",
-      "Epoch 14: val_accuracy improved from 0.30526 to 0.32632, saving model to qa_lstm_model.h5\n"
-     ]
-    },
-    {
-     "name": "stderr",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "WARNING:absl:You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()` or `keras.saving.save_model(model)`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')` or `keras.saving.save_model(model, 'my_model.keras')`. \n"
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-    },
-    {
-     "name": "stdout",
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-     "text": [
-      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 18ms/step - accuracy: 0.3916 - loss: 2.4742 - val_accuracy: 0.3263 - val_loss: 4.5949\n",
+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 44ms/step - accuracy: 0.3826 - loss: 2.7676 - val_accuracy: 0.2737 - val_loss: 6.2903\n",
       "Epoch 15/50\n",
-      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 16ms/step - accuracy: 0.4411 - loss: 2.2083\n",
-      "Epoch 15: val_accuracy did not improve from 0.32632\n",
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+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 45ms/step - accuracy: 0.4369 - loss: 2.4490 - val_accuracy: 0.2877 - val_loss: 6.2423\n",
       "Epoch 16/50\n",
-      "\u001b[1m142/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m━\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 18ms/step - accuracy: 0.5127 - loss: 1.9661\n",
-      "Epoch 16: val_accuracy improved from 0.32632 to 0.36491, saving model to qa_lstm_model.h5\n"
-     ]
-    },
-    {
-     "name": "stderr",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "WARNING:absl:You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()` or `keras.saving.save_model(model)`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')` or `keras.saving.save_model(model, 'my_model.keras')`. \n"
-     ]
-    },
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 19ms/step - accuracy: 0.5124 - loss: 1.9675 - val_accuracy: 0.3649 - val_loss: 4.7892\n",
+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 43ms/step - accuracy: 0.4493 - loss: 2.3650 - val_accuracy: 0.2877 - val_loss: 6.1958\n",
       "Epoch 17/50\n",
-      "\u001b[1m141/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m━\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 16ms/step - accuracy: 0.5086 - loss: 1.9077\n",
-      "Epoch 17: val_accuracy did not improve from 0.36491\n",
-      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 17ms/step - accuracy: 0.5084 - loss: 1.9080 - val_accuracy: 0.3649 - val_loss: 5.0446\n",
+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 43ms/step - accuracy: 0.4788 - loss: 2.2109 - val_accuracy: 0.2842 - val_loss: 6.8556\n",
       "Epoch 18/50\n",
-      "\u001b[1m140/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m━\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 16ms/step - accuracy: 0.5385 - loss: 1.7653\n",
-      "Epoch 18: val_accuracy improved from 0.36491 to 0.37544, saving model to qa_lstm_model.h5\n"
-     ]
-    },
-    {
-     "name": "stderr",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "WARNING:absl:You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()` or `keras.saving.save_model(model)`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')` or `keras.saving.save_model(model, 'my_model.keras')`. \n"
-     ]
-    },
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 17ms/step - accuracy: 0.5380 - loss: 1.7665 - val_accuracy: 0.3754 - val_loss: 4.8941\n",
+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 44ms/step - accuracy: 0.4830 - loss: 2.1169 - val_accuracy: 0.3158 - val_loss: 6.6652\n",
       "Epoch 19/50\n",
-      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 17ms/step - accuracy: 0.5773 - loss: 1.7061\n",
-      "Epoch 19: val_accuracy did not improve from 0.37544\n",
-      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 18ms/step - accuracy: 0.5772 - loss: 1.7058 - val_accuracy: 0.3719 - val_loss: 5.1033\n",
+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 44ms/step - accuracy: 0.5301 - loss: 1.9123 - val_accuracy: 0.3018 - val_loss: 7.4072\n",
       "Epoch 20/50\n",
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-      "Epoch 20: val_accuracy improved from 0.37544 to 0.40351, saving model to qa_lstm_model.h5\n"
-     ]
-    },
-    {
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-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "WARNING:absl:You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()` or `keras.saving.save_model(model)`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')` or `keras.saving.save_model(model, 'my_model.keras')`. \n"
-     ]
-    },
-    {
-     "name": "stdout",
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-      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 18ms/step - accuracy: 0.5633 - loss: 1.5138 - val_accuracy: 0.4035 - val_loss: 4.9617\n",
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       "Epoch 21/50\n",
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+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 43ms/step - accuracy: 0.5506 - loss: 1.7196 - val_accuracy: 0.3228 - val_loss: 7.6676\n",
       "Epoch 22/50\n",
-      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 21ms/step - accuracy: 0.6309 - loss: 1.3643\n",
-      "Epoch 22: val_accuracy improved from 0.40351 to 0.41754, saving model to qa_lstm_model.h5\n"
-     ]
-    },
-    {
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-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "WARNING:absl:You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()` or `keras.saving.save_model(model)`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')` or `keras.saving.save_model(model, 'my_model.keras')`. \n"
-     ]
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       "Epoch 23/50\n",
-      "\u001b[1m142/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m━\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 23ms/step - accuracy: 0.6541 - loss: 1.2232\n",
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-     "text": [
-      "WARNING:absl:You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()` or `keras.saving.save_model(model)`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')` or `keras.saving.save_model(model, 'my_model.keras')`. \n"
-     ]
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+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 43ms/step - accuracy: 0.5701 - loss: 1.6007 - val_accuracy: 0.3509 - val_loss: 7.6626\n",
       "Epoch 24/50\n",
-      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 25ms/step - accuracy: 0.6621 - loss: 1.0867\n",
-      "Epoch 24: val_accuracy improved from 0.42456 to 0.43509, saving model to qa_lstm_model.h5\n"
-     ]
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-    {
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-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "WARNING:absl:You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()` or `keras.saving.save_model(model)`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')` or `keras.saving.save_model(model, 'my_model.keras')`. \n"
-     ]
-    },
-    {
-     "name": "stdout",
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-      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 28ms/step - accuracy: 0.6621 - loss: 1.0872 - val_accuracy: 0.4351 - val_loss: 5.5594\n",
+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 43ms/step - accuracy: 0.5669 - loss: 1.5955 - val_accuracy: 0.3649 - val_loss: 7.5473\n",
       "Epoch 25/50\n",
-      "\u001b[1m141/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m━\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 25ms/step - accuracy: 0.6814 - loss: 1.0853\n",
-      "Epoch 25: val_accuracy improved from 0.43509 to 0.48070, saving model to qa_lstm_model.h5\n"
-     ]
-    },
-    {
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-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "WARNING:absl:You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()` or `keras.saving.save_model(model)`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')` or `keras.saving.save_model(model, 'my_model.keras')`. \n"
-     ]
-    },
-    {
-     "name": "stdout",
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-     "text": [
-      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 28ms/step - accuracy: 0.6811 - loss: 1.0865 - val_accuracy: 0.4807 - val_loss: 5.6930\n",
+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 43ms/step - accuracy: 0.6115 - loss: 1.4500 - val_accuracy: 0.3684 - val_loss: 7.9749\n",
       "Epoch 26/50\n",
-      "\u001b[1m142/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m━\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 25ms/step - accuracy: 0.6909 - loss: 0.9925\n",
-      "Epoch 26: val_accuracy did not improve from 0.48070\n",
-      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 27ms/step - accuracy: 0.6908 - loss: 0.9931 - val_accuracy: 0.4175 - val_loss: 6.2907\n",
+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 44ms/step - accuracy: 0.6328 - loss: 1.3238 - val_accuracy: 0.3614 - val_loss: 8.6771\n",
       "Epoch 27/50\n",
-      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 24ms/step - accuracy: 0.7164 - loss: 0.9724\n",
-      "Epoch 27: val_accuracy did not improve from 0.48070\n",
-      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 26ms/step - accuracy: 0.7162 - loss: 0.9727 - val_accuracy: 0.4526 - val_loss: 5.9290\n",
+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 44ms/step - accuracy: 0.6521 - loss: 1.2637 - val_accuracy: 0.3789 - val_loss: 8.3299\n",
       "Epoch 28/50\n",
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-      "Epoch 28: val_accuracy did not improve from 0.48070\n",
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+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 42ms/step - accuracy: 0.6325 - loss: 1.3356 - val_accuracy: 0.3895 - val_loss: 8.8868\n",
       "Epoch 29/50\n",
-      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 25ms/step - accuracy: 0.7654 - loss: 0.7537\n",
-      "Epoch 29: val_accuracy did not improve from 0.48070\n",
-      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 27ms/step - accuracy: 0.7652 - loss: 0.7541 - val_accuracy: 0.4316 - val_loss: 6.2431\n",
+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 44ms/step - accuracy: 0.7215 - loss: 1.0663 - val_accuracy: 0.3965 - val_loss: 9.2352\n",
       "Epoch 30/50\n",
-      "\u001b[1m142/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m━\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 25ms/step - accuracy: 0.7920 - loss: 0.7499\n",
-      "Epoch 30: val_accuracy did not improve from 0.48070\n",
-      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 27ms/step - accuracy: 0.7918 - loss: 0.7498 - val_accuracy: 0.4561 - val_loss: 6.8981\n",
-      "Epoch 30: early stopping\n"
+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 43ms/step - accuracy: 0.6951 - loss: 1.0896 - val_accuracy: 0.3825 - val_loss: 8.6609\n",
+      "Epoch 31/50\n",
+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 43ms/step - accuracy: 0.6828 - loss: 1.0719 - val_accuracy: 0.3895 - val_loss: 9.0799\n",
+      "Epoch 32/50\n",
+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 42ms/step - accuracy: 0.7450 - loss: 0.9185 - val_accuracy: 0.3860 - val_loss: 9.4576\n",
+      "Epoch 33/50\n",
+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 43ms/step - accuracy: 0.7480 - loss: 0.8708 - val_accuracy: 0.4211 - val_loss: 10.2996\n",
+      "Epoch 34/50\n",
+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 44ms/step - accuracy: 0.7707 - loss: 0.7947 - val_accuracy: 0.3965 - val_loss: 10.0710\n",
+      "Epoch 35/50\n",
+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 45ms/step - accuracy: 0.7821 - loss: 0.7821 - val_accuracy: 0.4070 - val_loss: 9.7857\n",
+      "Epoch 36/50\n",
+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 44ms/step - accuracy: 0.7868 - loss: 0.7426 - val_accuracy: 0.3895 - val_loss: 10.3897\n",
+      "Epoch 37/50\n",
+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 43ms/step - accuracy: 0.7889 - loss: 0.6774 - val_accuracy: 0.4175 - val_loss: 10.3458\n",
+      "Epoch 38/50\n",
+      "\u001b[1m143/143\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 45ms/step - accuracy: 0.8259 - loss: 0.6240 - val_accuracy: 0.4070 - val_loss: 10.7760\n",
+      "Epoch 38: early stopping\n"
      ]
     }
    ],
    "source": [
-    "\n",
     "# Callback untuk menyimpan model terbaik\n",
     "checkpoint = ModelCheckpoint(\n",
     "    \"qa_lstm_model.h5\", monitor=\"val_accuracy\", save_best_only=True, verbose=1\n",
@@ -922,7 +641,10 @@
     "        [test_context, test_question, test_token, test_ner, test_srl, test_q_type],\n",
     "        test_answer_labels,\n",
     "    ),\n",
-    "    callbacks=[checkpoint, early_stop],\n",
+    "    callbacks=[\n",
+    "        # checkpoint,\n",
+    "        early_stop,\n",
+    "    ],\n",
     ")\n",
     "\n",
     "model.save(\"qa_lstm_model_final.keras\")\n",
@@ -940,30 +662,22 @@
     "}\n",
     "\n",
     "with open(\"qa_tokenizers.json\", \"w\") as f:\n",
-    "    json.dump(tokenizer_data, f)\n"
+    "    json.dump(tokenizer_data, f)"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 14,
+   "execution_count": 40,
    "id": "426ad763",
    "metadata": {},
    "outputs": [
-    {
-     "name": "stderr",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "/mnt/disc1/code/thesis_quiz_project/lstm-quiz/myenv/lib64/python3.10/site-packages/keras/src/saving/saving_lib.py:757: UserWarning: Skipping variable loading for optimizer 'rmsprop', because it has 29 variables whereas the saved optimizer has 56 variables. \n",
-      "  saveable.load_own_variables(weights_store.get(inner_path))\n"
-     ]
-    },
     {
      "name": "stdout",
      "output_type": "stream",
      "text": [
-      "\u001b[1m36/36\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4400 - loss: 7.0895\n",
-      "Test Loss: 6.898097991943359\n",
-      "Test Accuracy: 0.45614033937454224\n"
+      "\u001b[1m36/36\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 11ms/step - accuracy: 0.3886 - loss: 10.5154\n",
+      "Test Loss: 10.776042938232422\n",
+      "Test Accuracy: 0.4070175290107727\n"
      ]
     }
    ],
@@ -976,12 +690,12 @@
     ")\n",
     "\n",
     "print(\"Test Loss:\", results[0])\n",
-    "print(\"Test Accuracy:\", results[1])\n"
+    "print(\"Test Accuracy:\", results[1])"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
+   "execution_count": 41,
    "id": "3cbe7470",
    "metadata": {},
    "outputs": [],
@@ -1022,7 +736,1508 @@
     "        if idx == answer_idx:\n",
     "            return word\n",
     "\n",
-    "    return \"Unknown\"\n"
+    "    return \"Unknown\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 45,
+   "id": "4b0d6d42",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Processing sample 1/285 (index 628)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 34ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 2/285 (index 680)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 34ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 3/285 (index 1085)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 33ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 4/285 (index 578)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 33ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 5/285 (index 1010)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 33ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 6/285 (index 759)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 36ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 7/285 (index 931)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 34ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 8/285 (index 727)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 9/285 (index 70)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 34ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 10/285 (index 123)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 34ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 11/285 (index 847)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 12/285 (index 203)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 33ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 13/285 (index 584)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 14/285 (index 259)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 35ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 15/285 (index 843)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 16/285 (index 1299)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 17/285 (index 361)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 18/285 (index 78)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 44ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 19/285 (index 486)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 34ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 20/285 (index 51)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 33ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 21/285 (index 67)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 33ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.3679\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.3679\n",
+      "Processing sample 22/285 (index 617)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 34ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 23/285 (index 1214)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 24/285 (index 590)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 34ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 25/285 (index 76)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 26/285 (index 942)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 27/285 (index 610)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 28/285 (index 354)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 29/285 (index 1108)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 30/285 (index 247)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 31/285 (index 1222)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 33ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.1353\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.1353\n",
+      "Processing sample 32/285 (index 163)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 33ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 33/285 (index 1007)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 34ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 34/285 (index 906)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 35/285 (index 1413)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 33ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 36/285 (index 168)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 37/285 (index 44)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.1353\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.1353\n",
+      "Processing sample 38/285 (index 668)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 39/285 (index 988)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 40/285 (index 1206)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0183\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0183\n",
+      "Processing sample 41/285 (index 1234)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 42/285 (index 1415)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 43/285 (index 1250)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 44/285 (index 1383)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 33ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 45/285 (index 350)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 46/285 (index 1172)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 47/285 (index 29)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.1353\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.1353\n",
+      "Processing sample 48/285 (index 1355)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 49/285 (index 710)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 33ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 50/285 (index 208)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 51/285 (index 432)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 52/285 (index 49)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.1353\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.1353\n",
+      "Processing sample 53/285 (index 570)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 54/285 (index 915)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 55/285 (index 261)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 56/285 (index 1212)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 33ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 57/285 (index 471)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 58/285 (index 861)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 59/285 (index 978)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 33ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 60/285 (index 812)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 33ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 61/285 (index 1311)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 34ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 62/285 (index 1306)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 63/285 (index 184)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 64/285 (index 218)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 65/285 (index 1204)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 66/285 (index 901)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.3679\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.3679\n",
+      "Processing sample 67/285 (index 1036)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 68/285 (index 1144)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 69/285 (index 1096)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 40ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 70/285 (index 1273)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 71/285 (index 864)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 72/285 (index 724)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 73/285 (index 560)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 74/285 (index 892)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 75/285 (index 1419)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 76/285 (index 377)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 77/285 (index 101)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 78/285 (index 695)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 79/285 (index 297)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 80/285 (index 1380)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 33ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 81/285 (index 1081)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 82/285 (index 798)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 83/285 (index 1407)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 84/285 (index 382)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 85/285 (index 394)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 86/285 (index 846)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 87/285 (index 240)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 88/285 (index 479)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 89/285 (index 198)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 90/285 (index 1225)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 91/285 (index 351)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 92/285 (index 277)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 93/285 (index 451)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.1353\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.1353\n",
+      "Processing sample 94/285 (index 554)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 95/285 (index 1268)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 96/285 (index 1146)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 97/285 (index 756)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 98/285 (index 43)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.1353\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.1353\n",
+      "Processing sample 99/285 (index 1323)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 100/285 (index 885)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 39ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 101/285 (index 1314)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 102/285 (index 1221)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 103/285 (index 720)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 104/285 (index 908)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 105/285 (index 636)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 106/285 (index 650)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 34ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 107/285 (index 585)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 108/285 (index 506)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 109/285 (index 310)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 110/285 (index 353)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 111/285 (index 1181)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 112/285 (index 65)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 28ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.3679\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.3679\n",
+      "Processing sample 113/285 (index 289)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 114/285 (index 620)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 115/285 (index 1061)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 116/285 (index 1270)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 117/285 (index 1356)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 118/285 (index 909)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 119/285 (index 411)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 120/285 (index 1420)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 121/285 (index 115)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 122/285 (index 752)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 123/285 (index 1259)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 124/285 (index 1188)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 28ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 125/285 (index 631)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 126/285 (index 435)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 127/285 (index 365)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 128/285 (index 32)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 129/285 (index 630)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 130/285 (index 482)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 33ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.3679\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.3679\n",
+      "Processing sample 131/285 (index 772)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 132/285 (index 380)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.1353\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.1353\n",
+      "Processing sample 133/285 (index 1112)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 34ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 134/285 (index 233)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 135/285 (index 428)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 136/285 (index 551)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 137/285 (index 1395)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 138/285 (index 1066)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 35ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 139/285 (index 237)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 140/285 (index 605)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 141/285 (index 529)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 142/285 (index 810)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 143/285 (index 274)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 144/285 (index 743)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 28ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 145/285 (index 994)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 146/285 (index 745)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 28ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 147/285 (index 1087)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 148/285 (index 63)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 149/285 (index 903)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 150/285 (index 974)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 151/285 (index 485)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 152/285 (index 549)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 33ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 153/285 (index 796)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 154/285 (index 1260)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 155/285 (index 371)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.1353\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.1353\n",
+      "Processing sample 156/285 (index 661)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 157/285 (index 30)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.1353\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.1353\n",
+      "Processing sample 158/285 (index 56)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 159/285 (index 1151)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 160/285 (index 367)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
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+      "Processing sample 161/285 (index 1371)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 162/285 (index 923)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 163/285 (index 1030)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 164/285 (index 478)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 165/285 (index 767)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 166/285 (index 528)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 167/285 (index 239)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 168/285 (index 355)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 169/285 (index 904)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 170/285 (index 649)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 171/285 (index 757)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 28ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 172/285 (index 99)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 173/285 (index 422)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.1353\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.1353\n",
+      "Processing sample 174/285 (index 792)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 175/285 (index 192)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 176/285 (index 888)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 177/285 (index 838)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 178/285 (index 332)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 179/285 (index 1361)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 180/285 (index 672)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 181/285 (index 1084)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 28ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 182/285 (index 220)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 183/285 (index 481)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 184/285 (index 535)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 28ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 185/285 (index 1398)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 186/285 (index 765)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 187/285 (index 309)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 34ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 188/285 (index 543)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 189/285 (index 1347)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 190/285 (index 1424)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 191/285 (index 381)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 192/285 (index 275)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 28ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 193/285 (index 839)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 194/285 (index 58)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 28ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 195/285 (index 244)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 196/285 (index 1220)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 28ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 197/285 (index 660)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 198/285 (index 23)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.1353\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.1353\n",
+      "Processing sample 199/285 (index 107)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 200/285 (index 807)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 201/285 (index 722)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 202/285 (index 1177)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 203/285 (index 651)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 28ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 204/285 (index 1113)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 205/285 (index 589)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 206/285 (index 936)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 207/285 (index 579)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 208/285 (index 1098)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.1353\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.1353\n",
+      "Processing sample 209/285 (index 1328)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 210/285 (index 736)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 211/285 (index 638)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 212/285 (index 905)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 213/285 (index 643)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 33ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 214/285 (index 342)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 215/285 (index 196)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 216/285 (index 1376)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 217/285 (index 128)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 218/285 (index 1198)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 219/285 (index 81)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 220/285 (index 1335)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 28ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 221/285 (index 344)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 222/285 (index 1100)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 223/285 (index 1150)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 224/285 (index 532)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 225/285 (index 111)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 226/285 (index 1404)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 227/285 (index 707)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 228/285 (index 894)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 229/285 (index 306)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 28ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 230/285 (index 231)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 231/285 (index 869)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 33ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 232/285 (index 744)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 28ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 233/285 (index 316)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 234/285 (index 175)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 235/285 (index 1063)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 236/285 (index 1278)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 237/285 (index 141)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 238/285 (index 461)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.1353\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.1353\n",
+      "Processing sample 239/285 (index 594)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 28ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 240/285 (index 1303)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0183\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0183\n",
+      "Processing sample 241/285 (index 817)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 242/285 (index 1148)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 243/285 (index 875)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 28ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 244/285 (index 682)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 27ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 245/285 (index 1277)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.3679\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.3679\n",
+      "Processing sample 246/285 (index 346)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.3679\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.3679\n",
+      "Processing sample 247/285 (index 1132)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 248/285 (index 1414)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 249/285 (index 941)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 250/285 (index 477)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 28ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.1353\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.1353\n",
+      "Processing sample 251/285 (index 1161)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 252/285 (index 271)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 253/285 (index 514)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 254/285 (index 762)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 28ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 255/285 (index 413)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 256/285 (index 1048)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 257/285 (index 425)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 27ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.1353\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.1353\n",
+      "Processing sample 258/285 (index 1417)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 259/285 (index 615)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 260/285 (index 619)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 261/285 (index 1387)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 28ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 262/285 (index 254)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 28ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 263/285 (index 1043)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 28ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 264/285 (index 982)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 265/285 (index 952)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 28ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 266/285 (index 270)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 267/285 (index 86)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 268/285 (index 1352)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 269/285 (index 265)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 270/285 (index 1410)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 271/285 (index 1364)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 33ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 272/285 (index 1075)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 273/285 (index 453)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 30ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.3679\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.3679\n",
+      "Processing sample 274/285 (index 666)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 275/285 (index 221)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 276/285 (index 113)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 277/285 (index 1026)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 27ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 278/285 (index 1055)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 28ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 279/285 (index 174)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 28ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "Processing sample 280/285 (index 705)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 28ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 281/285 (index 1000)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 282/285 (index 1119)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 31ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 283/285 (index 917)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 29ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 284/285 (index 889)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 32ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 1.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 1.0000\n",
+      "Processing sample 285/285 (index 490)\n",
+      "\u001b[1m1/1\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 28ms/step\n",
+      "Unigram BLEU: 0.0000\n",
+      "Full BLEU (1-gram): 0.0000\n",
+      "\n",
+      "DEBUG INFORMATION:\n",
+      "Total samples processed: 285\n",
+      "Samples with perfect score (1.0): 62\n",
+      "Samples with zero score (0.0): 199\n",
+      "Number of scores collected: 285\n",
+      "First 10 unigram scores: [np.float64(0.0), np.float64(0.0), np.float64(0.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(0.0), np.float64(1.0), np.float64(0.0), np.float64(0.0), np.float64(0.0)]\n",
+      "Last 10 unigram scores: [np.float64(0.0), np.float64(0.0), np.float64(1.0), np.float64(0.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(0.0)]\n",
+      "Sum of all unigram scores: 66.6419\n",
+      "Mean of all unigram scores: 0.2338\n",
+      "Results saved to: bleu_answer_calculation.xlsx\n",
+      "Summary of scores saved to: bleu_scores_summary.xlsx\n",
+      "\n",
+      "Model Performance Metrics:\n",
+      "Average Unigram BLEU Score: 23.38%\n",
+      "Perfect matches: 62 out of 285 (21.75%)\n",
+      "Zero scores: 199 out of 285 (69.82%)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from collections import Counter\n",
+    "\n",
+    "# def evaluate_model_performance(test_data):\n",
+    "#     output_path = \"bleu_answer_calculation.xlsx\"\n",
+    "    \n",
+    "#     bleu_scores = []\n",
+    "#     rows = []\n",
+    "\n",
+    "#     for i in range(len(test_data)):\n",
+    "#         idx = test_data[i]\n",
+    "        \n",
+    "#         sample_context = contexts[idx]\n",
+    "#         sample_question = questions[idx]  # Get the actual question\n",
+    "#         sample_tokens = tokens_list[idx]\n",
+    "#         sample_ner = ner_list[idx]\n",
+    "#         sample_srl = srl_list[idx]\n",
+    "#         sample_q_type = q_types[idx]\n",
+    "#         actual_answer = answers[idx]\n",
+    "        \n",
+    "#         print(f\"Processing sample {i+1}/{len(test_data)} (index {idx})\")\n",
+    "        \n",
+    "#         # Call predict_answer with parameters in the correct order\n",
+    "#         pred_answer = predict_answer(\n",
+    "#             sample_context,      # context\n",
+    "#             sample_question,     # question (string)\n",
+    "#             sample_tokens,       # tokens (list)\n",
+    "#             sample_ner,          # ner\n",
+    "#             sample_srl,          # srl\n",
+    "#             sample_q_type        # q_type\n",
+    "#         )\n",
+    "\n",
+    "#         actual_tokens = actual_answer.split()\n",
+    "#         pred_tokens = pred_answer.split()\n",
+    "\n",
+    "#         max_n = 4\n",
+    "#         weights = [1 / max_n] * max_n\n",
+    "#         clipped_counts = []\n",
+    "#         total_counts = []\n",
+    "#         precisions = []\n",
+    "\n",
+    "#         log_text = f\"Sample {i+1}:\\n\"\n",
+    "#         log_text += f\"Context: {sample_context}\\n\"\n",
+    "#         log_text += f\"Question: {sample_question}\\n\"\n",
+    "#         log_text += f\"Actual Answer: {actual_answer}\\n\"\n",
+    "#         log_text += f\"Predicted Answer: {pred_answer}\\n\"\n",
+    "#         log_text += f\"Actual Tokens: {actual_tokens}\\n\"\n",
+    "#         log_text += f\"Predicted Tokens: {pred_tokens}\\n\"\n",
+    "        \n",
+    "#         print(log_text)\n",
+    "\n",
+    "#         for n in range(1, max_n + 1):\n",
+    "#             # Skip if not enough tokens for n-gram\n",
+    "#             if len(actual_tokens) < n or len(pred_tokens) < n:\n",
+    "#                 clipped_counts.append(0)\n",
+    "#                 total_counts.append(0 if len(pred_tokens) < n else sum(1 for _ in range(len(pred_tokens) - n + 1)))\n",
+    "#                 precisions.append(0)\n",
+    "#                 log_text += f\"{n}-gram: clipped count = 0, total candidate = {total_counts[-1]}, precision = 0.0000\\n\"\n",
+    "#                 continue\n",
+    "                \n",
+    "#             ref_ngrams = Counter(tuple(actual_tokens[j:j + n]) for j in range(len(actual_tokens) - n + 1))\n",
+    "#             cand_ngrams = Counter(tuple(pred_tokens[j:j + n]) for j in range(len(pred_tokens) - n + 1))\n",
+    "\n",
+    "#             clip_sum = sum(min(cnt, ref_ngrams.get(ng, 0)) for ng, cnt in cand_ngrams.items())\n",
+    "#             total = sum(cand_ngrams.values())\n",
+    "#             p_n = clip_sum / total if total > 0 else 0\n",
+    "\n",
+    "#             clipped_counts.append(clip_sum)\n",
+    "#             total_counts.append(total)\n",
+    "#             precisions.append(p_n)\n",
+    "\n",
+    "#             log_text += f\"{n}-gram: clipped count = {clip_sum}, total candidate = {total}, precision = {p_n:.4f}\\n\"\n",
+    "\n",
+    "#         c = len(pred_tokens)\n",
+    "#         r = len(actual_tokens)\n",
+    "\n",
+    "#         if c == 0:\n",
+    "#             bp = 0\n",
+    "#             log_text += f\"Brevity Penalty: BP = {bp:.4f} (c={c}, r={r}) - No predicted tokens.\\n\"\n",
+    "#         else:\n",
+    "#             bp = 1 if c > r else np.exp(1 - r / c)\n",
+    "#             log_text += f\"Brevity Penalty: BP = {bp:.4f} (c={c}, r={r})\\n\"\n",
+    "\n",
+    "#         # Avoid math domain error with log(0)\n",
+    "#         filtered_precisions = [max(p, 1e-10) for p in precisions]  # Replace 0 with small value\n",
+    "        \n",
+    "#         if all(p > 0 for p in precisions):\n",
+    "#             bleu = bp * np.exp(sum(w * np.log(p) for w, p in zip(weights, filtered_precisions)))\n",
+    "#         else:\n",
+    "#             bleu = 0.0\n",
+    "\n",
+    "#         log_text += f\"BLEU score = {bleu:.4f}\\n\"\n",
+    "#         print(f\"BLEU score = {bleu:.4f}\")\n",
+    "\n",
+    "#         bleu_scores.append(bleu)\n",
+    "#         rows.append({\"Result\": log_text})\n",
+    "\n",
+    "#     try:\n",
+    "#         df = pd.DataFrame(rows)\n",
+    "#         df.to_excel(output_path, index=False)\n",
+    "#         print(f\"Results saved to: {output_path}\")\n",
+    "#     except Exception as e:\n",
+    "#         print(f\"Error saving to Excel: {e}\")\n",
+    "\n",
+    "#     # Handle empty bleu_scores\n",
+    "#     avg_bleu = np.mean(bleu_scores) if bleu_scores else 0.0\n",
+    "    \n",
+    "#     results = {\n",
+    "#         \"avg_bleu_score\": avg_bleu,\n",
+    "#     }\n",
+    "\n",
+    "#     return results\n",
+    "\n",
+    "def evaluate_model_performance(test_data, use_unigram_only=True, include_bigram=False):\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Evaluate model performance using BLEU score.\n",
+    "    \n",
+    "    Args:\n",
+    "        test_data: List of indices for test samples\n",
+    "        use_unigram_only: If True, calculate BLEU using only unigrams\n",
+    "        include_bigram: If True and use_unigram_only is False, include up to bigrams\n",
+    "        \n",
+    "    Returns:\n",
+    "        Dictionary with evaluation metrics\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    output_path = \"bleu_answer_calculation.xlsx\"\n",
+    "    \n",
+    "    unigram_scores = []\n",
+    "    bigram_scores = []\n",
+    "    full_bleu_scores = []\n",
+    "    rows = []\n",
+    "    \n",
+    "    # Add counters to track stats\n",
+    "    total_samples = len(test_data)\n",
+    "    perfect_matches = 0\n",
+    "    zero_scores = 0\n",
+    "\n",
+    "    for i in range(total_samples):\n",
+    "        idx = test_data[i]\n",
+    "        \n",
+    "        sample_context = contexts[idx]\n",
+    "        sample_question = questions[idx]\n",
+    "        sample_tokens = tokens_list[idx]\n",
+    "        sample_ner = ner_list[idx]\n",
+    "        sample_srl = srl_list[idx]\n",
+    "        sample_q_type = q_types[idx]\n",
+    "        actual_answer = answers[idx]\n",
+    "        \n",
+    "        print(f\"Processing sample {i+1}/{total_samples} (index {idx})\")\n",
+    "        \n",
+    "        # Call predict_answer with parameters in the correct order\n",
+    "        pred_answer = predict_answer(\n",
+    "            sample_context,\n",
+    "            sample_question,\n",
+    "            sample_tokens,\n",
+    "            sample_ner,\n",
+    "            sample_srl,\n",
+    "            sample_q_type\n",
+    "        )\n",
+    "\n",
+    "        actual_tokens = actual_answer.split()\n",
+    "        pred_tokens = pred_answer.split()\n",
+    "\n",
+    "        # Define max_n based on parameters\n",
+    "        if use_unigram_only:\n",
+    "            max_n = 1\n",
+    "        elif include_bigram:\n",
+    "            max_n = 2\n",
+    "        else:\n",
+    "            max_n = 4  # Original implementation with up to 4-grams\n",
+    "            \n",
+    "        weights = [1 / max_n] * max_n\n",
+    "        clipped_counts = []\n",
+    "        total_counts = []\n",
+    "        precisions = []\n",
+    "\n",
+    "        log_text = f\"Sample {i+1}:\\n\"\n",
+    "        log_text += f\"Context: {sample_context}\\n\"\n",
+    "        log_text += f\"Question: {sample_question}\\n\"\n",
+    "        log_text += f\"Actual Answer: {actual_answer}\\n\"\n",
+    "        log_text += f\"Predicted Answer: {pred_answer}\\n\"\n",
+    "        log_text += f\"Actual Tokens: {actual_tokens}\\n\"\n",
+    "        log_text += f\"Predicted Tokens: {pred_tokens}\\n\"\n",
+    "\n",
+    "        # Calculate precision for each n-gram level\n",
+    "        for n in range(1, max_n + 1):\n",
+    "            # Skip if not enough tokens for n-gram\n",
+    "            if len(actual_tokens) < n or len(pred_tokens) < n:\n",
+    "                clipped_counts.append(0)\n",
+    "                total_counts.append(0 if len(pred_tokens) < n else sum(1 for _ in range(len(pred_tokens) - n + 1)))\n",
+    "                precisions.append(0)\n",
+    "                log_text += f\"{n}-gram: clipped count = 0, total candidate = {total_counts[-1]}, precision = 0.0000\\n\"\n",
+    "                continue\n",
+    "                \n",
+    "            ref_ngrams = Counter(tuple(actual_tokens[j:j + n]) for j in range(len(actual_tokens) - n + 1))\n",
+    "            cand_ngrams = Counter(tuple(pred_tokens[j:j + n]) for j in range(len(pred_tokens) - n + 1))\n",
+    "\n",
+    "            clip_sum = sum(min(cnt, ref_ngrams.get(ng, 0)) for ng, cnt in cand_ngrams.items())\n",
+    "            total = sum(cand_ngrams.values())\n",
+    "            p_n = clip_sum / total if total > 0 else 0\n",
+    "\n",
+    "            clipped_counts.append(clip_sum)\n",
+    "            total_counts.append(total)\n",
+    "            precisions.append(p_n)\n",
+    "\n",
+    "            log_text += f\"{n}-gram: clipped count = {clip_sum}, total candidate = {total}, precision = {p_n:.4f}\\n\"\n",
+    "            \n",
+    "            # Save unigram and bigram scores separately\n",
+    "            if n == 1:\n",
+    "                unigram_precision = p_n\n",
+    "            elif n == 2:\n",
+    "                bigram_precision = p_n\n",
+    "\n",
+    "        c = len(pred_tokens)\n",
+    "        r = len(actual_tokens)\n",
+    "\n",
+    "        if c == 0:\n",
+    "            bp = 0\n",
+    "            log_text += f\"Brevity Penalty: BP = {bp:.4f} (c={c}, r={r}) - No predicted tokens.\\n\"\n",
+    "        else:\n",
+    "            bp = 1 if c > r else np.exp(1 - r / c)\n",
+    "            log_text += f\"Brevity Penalty: BP = {bp:.4f} (c={c}, r={r})\\n\"\n",
+    "\n",
+    "        # Calculate unigram BLEU (just precision with brevity penalty)\n",
+    "        unigram_bleu = bp * unigram_precision if 'unigram_precision' in locals() else 0\n",
+    "        unigram_scores.append(unigram_bleu)\n",
+    "        log_text += f\"Unigram BLEU score = {unigram_bleu:.4f}\\n\"\n",
+    "        \n",
+    "        # Track perfect matches and zero scores\n",
+    "        if unigram_bleu >= 0.9999:  # Close enough to 1.0\n",
+    "            perfect_matches += 1\n",
+    "        if unigram_bleu <= 0.0001:  # Close enough to 0.0\n",
+    "            zero_scores += 1\n",
+    "        \n",
+    "        # Calculate bigram BLEU if needed\n",
+    "        if include_bigram and 'bigram_precision' in locals():\n",
+    "            # Geometric mean of unigram and bigram precision\n",
+    "            bigram_bleu = bp * np.sqrt(unigram_precision * bigram_precision) if unigram_precision > 0 and bigram_precision > 0 else 0\n",
+    "            bigram_scores.append(bigram_bleu)\n",
+    "            log_text += f\"Bigram BLEU score = {bigram_bleu:.4f}\\n\"\n",
+    "\n",
+    "        # Calculate full BLEU with all n-grams\n",
+    "        if all(p > 0 for p in precisions):\n",
+    "            # Avoid math domain error with log(0)\n",
+    "            filtered_precisions = [max(p, 1e-10) for p in precisions]\n",
+    "            full_bleu = bp * np.exp(sum(w * np.log(p) for w, p in zip(weights, filtered_precisions)))\n",
+    "        else:\n",
+    "            full_bleu = 0.0\n",
+    "            \n",
+    "        full_bleu_scores.append(full_bleu)\n",
+    "        log_text += f\"Full BLEU score ({max_n}-gram) = {full_bleu:.4f}\\n\"\n",
+    "        \n",
+    "        print(f\"Unigram BLEU: {unigram_bleu:.4f}\")\n",
+    "        if include_bigram:\n",
+    "            print(f\"Bigram BLEU: {bigram_scores[-1]:.4f}\")\n",
+    "        print(f\"Full BLEU ({max_n}-gram): {full_bleu:.4f}\")\n",
+    "\n",
+    "        rows.append({\"Result\": log_text})\n",
+    "\n",
+    "    # Debug information\n",
+    "    print(\"\\nDEBUG INFORMATION:\")\n",
+    "    print(f\"Total samples processed: {total_samples}\")\n",
+    "    print(f\"Samples with perfect score (1.0): {perfect_matches}\")\n",
+    "    print(f\"Samples with zero score (0.0): {zero_scores}\")\n",
+    "    print(f\"Number of scores collected: {len(unigram_scores)}\")\n",
+    "    \n",
+    "    # Print all scores for verification\n",
+    "    if len(unigram_scores) <= 20:  # Only if reasonably short\n",
+    "        print(\"All unigram scores:\", unigram_scores)\n",
+    "    else:\n",
+    "        print(\"First 10 unigram scores:\", unigram_scores[:10])\n",
+    "        print(\"Last 10 unigram scores:\", unigram_scores[-10:])\n",
+    "    \n",
+    "    # Calculate average scores with extra checks\n",
+    "    if unigram_scores:\n",
+    "        avg_unigram = sum(unigram_scores) / len(unigram_scores)\n",
+    "        print(f\"Sum of all unigram scores: {sum(unigram_scores):.4f}\")\n",
+    "        print(f\"Mean of all unigram scores: {avg_unigram:.4f}\")\n",
+    "    else:\n",
+    "        avg_unigram = 0.0\n",
+    "        print(\"Warning: No unigram scores to average!\")\n",
+    "    \n",
+    "    avg_bigram = sum(bigram_scores) / len(bigram_scores) if bigram_scores else 0.0\n",
+    "    avg_full = sum(full_bleu_scores) / len(full_bleu_scores) if full_bleu_scores else 0.0\n",
+    "    \n",
+    "    # Save results to Excel\n",
+    "    try:\n",
+    "        df = pd.DataFrame(rows)\n",
+    "        df.to_excel(output_path, index=False)\n",
+    "        print(f\"Results saved to: {output_path}\")\n",
+    "        \n",
+    "        # Also save a summary of scores\n",
+    "        summary_data = []\n",
+    "        for i in range(len(unigram_scores)):\n",
+    "            summary_row = {\n",
+    "                \"Sample\": i+1, \n",
+    "                \"Index\": test_data[i],\n",
+    "                \"Unigram BLEU\": unigram_scores[i]\n",
+    "            }\n",
+    "            if include_bigram and i < len(bigram_scores):\n",
+    "                summary_row[\"Bigram BLEU\"] = bigram_scores[i]\n",
+    "            summary_row[\"Full BLEU\"] = full_bleu_scores[i]\n",
+    "            summary_data.append(summary_row)\n",
+    "            \n",
+    "        summary_df = pd.DataFrame(summary_data)\n",
+    "        summary_df.to_excel(\"bleu_scores_summary.xlsx\", index=False)\n",
+    "        print(\"Summary of scores saved to: bleu_scores_summary.xlsx\")\n",
+    "        \n",
+    "    except Exception as e:\n",
+    "        print(f\"Error saving to Excel: {e}\")\n",
+    "    \n",
+    "    results = {\n",
+    "        \"avg_unigram_bleu\": avg_unigram,\n",
+    "        \"avg_bigram_bleu\": avg_bigram if include_bigram else None,\n",
+    "        \"avg_full_bleu\": avg_full,\n",
+    "        \"perfect_matches\": perfect_matches,\n",
+    "        \"zero_scores\": zero_scores,\n",
+    "        \"total_samples\": total_samples\n",
+    "    }\n",
+    "\n",
+    "    return results\n",
+    "\n",
+    "# performance_metrics = evaluate_model_performance(test_indices)\n",
+    "performance_metrics = evaluate_model_performance(test_indices, use_unigram_only=True)\n",
+    "\n",
+    "print(\"\\nModel Performance Metrics:\")\n",
+    "print(f\"Average Unigram BLEU Score: {performance_metrics['avg_unigram_bleu'] * 100:.2f}%\")\n",
+    "print(f\"Perfect matches: {performance_metrics['perfect_matches']} out of {performance_metrics['total_samples']} ({performance_metrics['perfect_matches']/performance_metrics['total_samples']*100:.2f}%)\")\n",
+    "print(f\"Zero scores: {performance_metrics['zero_scores']} out of {performance_metrics['total_samples']} ({performance_metrics['zero_scores']/performance_metrics['total_samples']*100:.2f}%)\")"
    ]
   }
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@@ -2,7 +2,7 @@
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@@ -97,7 +97,7 @@
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   {
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    "id": "952f71da",
    "metadata": {},
    "outputs": [],
@@ -186,14 +186,14 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 44,
+   "execution_count": 235,
    "id": "37ffc0e5",
    "metadata": {},
    "outputs": [],
    "source": [
-    "# Split data menjadi train dan test sets\n",
+    "\n",
     "indices = list(range(len(context_padded)))\n",
-    "train_indices, test_indices = train_test_split(indices, test_size=0.2, random_state=42)\n",
+    "train_indices, test_indices = train_test_split(indices, test_size=0.1, random_state=42)\n",
     "\n",
     "\n",
     "def get_subset(data, indices):\n",
@@ -219,18 +219,18 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 45,
+   "execution_count": 236,
    "id": "df580682",
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
      "data": {
       "text/html": [
-       "
Model: \"functional_2\"\n",
+       "
Model: \"functional_28\"\n",
        "
\n"
       ],
       "text/plain": [
-       "\u001b[1mModel: \"functional_2\"\u001b[0m\n"
+       "\u001b[1mModel: \"functional_28\"\u001b[0m\n"
       ]
      },
      "metadata": {},
@@ -242,44 +242,44 @@
        "
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓\n",
        "┃ Layer (type)        ┃ Output Shape      ┃    Param # ┃ Connected to      ┃\n",
        "┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩\n",
-       "│ context_input       │ (None, 54)        │          0 │ -                 │\n",
+       "│ context_input       │ (None, 38)        │          0 │ -                 │\n",
        "│ (InputLayer)        │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ token_input         │ (None, 54)        │          0 │ -                 │\n",
+       "│ token_input         │ (None, 38)        │          0 │ -                 │\n",
        "│ (InputLayer)        │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ ner_input           │ (None, 54)        │          0 │ -                 │\n",
+       "│ ner_input           │ (None, 38)        │          0 │ -                 │\n",
        "│ (InputLayer)        │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ srl_input           │ (None, 54)        │          0 │ -                 │\n",
+       "│ srl_input           │ (None, 38)        │          0 │ -                 │\n",
        "│ (InputLayer)        │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ text_embedding      │ (None, 54, 100)   │    180,100 │ context_input[0]… │\n",
+       "│ text_embedding      │ (None, 38, 100)   │    223,000 │ context_input[0]… │\n",
        "│ (Embedding)         │                   │            │ token_input[0][0] │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ ner_embedding       │ (None, 54, 50)    │      1,700 │ ner_input[0][0]   │\n",
+       "│ ner_embedding       │ (None, 38, 50)    │      1,700 │ ner_input[0][0]   │\n",
        "│ (Embedding)         │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ srl_embedding       │ (None, 54, 50)    │      1,400 │ srl_input[0][0]   │\n",
+       "│ srl_embedding       │ (None, 38, 50)    │      1,500 │ srl_input[0][0]   │\n",
        "│ (Embedding)         │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ bidirectional_4     │ (None, 54, 256)   │    234,496 │ text_embedding[0… │\n",
+       "│ bidirectional_56    │ (None, 38, 256)   │    234,496 │ text_embedding[0… │\n",
        "│ (Bidirectional)     │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ token_features      │ (None, 54, 200)   │          0 │ text_embedding[1… │\n",
+       "│ token_features      │ (None, 38, 200)   │          0 │ text_embedding[1… │\n",
        "│ (Concatenate)       │                   │            │ ner_embedding[0]… │\n",
        "│                     │                   │            │ srl_embedding[0]… │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ context_attention   │ (None, 54, 256)   │          0 │ bidirectional_4[… │\n",
-       "│ (Attention)         │                   │            │ bidirectional_4[… │\n",
+       "│ context_attention   │ (None, 38, 256)   │          0 │ bidirectional_56… │\n",
+       "│ (Attention)         │                   │            │ bidirectional_56… │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ bidirectional_5     │ (None, 54, 256)   │    336,896 │ token_features[0… │\n",
+       "│ bidirectional_57    │ (None, 38, 256)   │    336,896 │ token_features[0… │\n",
        "│ (Bidirectional)     │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
        "│ context_att_pool    │ (None, 256)       │          0 │ context_attentio… │\n",
        "│ (GlobalMaxPooling1… │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ token_pool          │ (None, 256)       │          0 │ bidirectional_5[… │\n",
+       "│ token_pool          │ (None, 256)       │          0 │ bidirectional_57… │\n",
        "│ (GlobalMaxPooling1… │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
        "│ q_type_input        │ (None, 5)         │          0 │ -                 │\n",
@@ -291,21 +291,23 @@
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
        "│ dense_1 (Dense)     │ (None, 512)       │    265,216 │ all_features[0][… │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ dropout_4 (Dropout) │ (None, 512)       │          0 │ dense_1[0][0]     │\n",
+       "│ dropout_56          │ (None, 512)       │          0 │ dense_1[0][0]     │\n",
+       "│ (Dropout)           │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ dense_2 (Dense)     │ (None, 256)       │    131,328 │ dropout_4[0][0]   │\n",
+       "│ dense_2 (Dense)     │ (None, 256)       │    131,328 │ dropout_56[0][0]  │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ dropout_5 (Dropout) │ (None, 256)       │          0 │ dense_2[0][0]     │\n",
+       "│ dropout_57          │ (None, 256)       │          0 │ dense_2[0][0]     │\n",
+       "│ (Dropout)           │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ decoder_input       │ (None, 256)       │     65,792 │ dropout_5[0][0]   │\n",
+       "│ decoder_input       │ (None, 256)       │     65,792 │ dropout_57[0][0]  │\n",
        "│ (Dense)             │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ repeat_vector_2     │ (None, 14, 256)   │          0 │ decoder_input[0]… │\n",
+       "│ repeat_vector_28    │ (None, 15, 256)   │          0 │ decoder_input[0]… │\n",
        "│ (RepeatVector)      │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ decoder_lstm (LSTM) │ (None, 14, 256)   │    525,312 │ repeat_vector_2[… │\n",
+       "│ decoder_lstm (LSTM) │ (None, 15, 256)   │    525,312 │ repeat_vector_28… │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ time_distributed_2  │ (None, 14, 1801)  │    462,857 │ decoder_lstm[0][… │\n",
+       "│ time_distributed_28 │ (None, 15, 2230)  │    573,110 │ decoder_lstm[0][… │\n",
        "│ (TimeDistributed)   │                   │            │                   │\n",
        "└─────────────────────┴───────────────────┴────────────┴───────────────────┘\n",
        "
\n"
@@ -314,44 +316,44 @@
        "┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓\n",
        "┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1mLayer (type)       \u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1mOutput Shape     \u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1m   Param #\u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1mConnected to     \u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\n",
        "┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩\n",
-       "│ context_input       │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m54\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
+       "│ context_input       │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m38\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mInputLayer\u001b[0m)        │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ token_input         │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m54\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
+       "│ token_input         │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m38\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mInputLayer\u001b[0m)        │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ ner_input           │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m54\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
+       "│ ner_input           │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m38\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mInputLayer\u001b[0m)        │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ srl_input           │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m54\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
+       "│ srl_input           │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m38\u001b[0m)        │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mInputLayer\u001b[0m)        │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ text_embedding      │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m54\u001b[0m, \u001b[38;5;34m100\u001b[0m)   │    \u001b[38;5;34m180,100\u001b[0m │ context_input[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]… │\n",
+       "│ text_embedding      │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m38\u001b[0m, \u001b[38;5;34m100\u001b[0m)   │    \u001b[38;5;34m223,000\u001b[0m │ context_input[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]… │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mEmbedding\u001b[0m)         │                   │            │ token_input[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m] │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ ner_embedding       │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m54\u001b[0m, \u001b[38;5;34m50\u001b[0m)    │      \u001b[38;5;34m1,700\u001b[0m │ ner_input[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]   │\n",
+       "│ ner_embedding       │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m38\u001b[0m, \u001b[38;5;34m50\u001b[0m)    │      \u001b[38;5;34m1,700\u001b[0m │ ner_input[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]   │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mEmbedding\u001b[0m)         │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ srl_embedding       │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m54\u001b[0m, \u001b[38;5;34m50\u001b[0m)    │      \u001b[38;5;34m1,400\u001b[0m │ srl_input[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]   │\n",
+       "│ srl_embedding       │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m38\u001b[0m, \u001b[38;5;34m50\u001b[0m)    │      \u001b[38;5;34m1,500\u001b[0m │ srl_input[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]   │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mEmbedding\u001b[0m)         │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ bidirectional_4     │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m54\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)   │    \u001b[38;5;34m234,496\u001b[0m │ text_embedding[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m… │\n",
+       "│ bidirectional_56    │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m38\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)   │    \u001b[38;5;34m234,496\u001b[0m │ text_embedding[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m… │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mBidirectional\u001b[0m)     │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ token_features      │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m54\u001b[0m, \u001b[38;5;34m200\u001b[0m)   │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ text_embedding[\u001b[38;5;34m1\u001b[0m… │\n",
+       "│ token_features      │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m38\u001b[0m, \u001b[38;5;34m200\u001b[0m)   │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ text_embedding[\u001b[38;5;34m1\u001b[0m… │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mConcatenate\u001b[0m)       │                   │            │ ner_embedding[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]… │\n",
        "│                     │                   │            │ srl_embedding[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]… │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ context_attention   │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m54\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)   │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ bidirectional_4[\u001b[38;5;34m…\u001b[0m │\n",
-       "│ (\u001b[38;5;33mAttention\u001b[0m)         │                   │            │ bidirectional_4[\u001b[38;5;34m…\u001b[0m │\n",
+       "│ context_attention   │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m38\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)   │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ bidirectional_56… │\n",
+       "│ (\u001b[38;5;33mAttention\u001b[0m)         │                   │            │ bidirectional_56… │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ bidirectional_5     │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m54\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)   │    \u001b[38;5;34m336,896\u001b[0m │ token_features[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m… │\n",
+       "│ bidirectional_57    │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m38\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)   │    \u001b[38;5;34m336,896\u001b[0m │ token_features[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m… │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mBidirectional\u001b[0m)     │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
        "│ context_att_pool    │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)       │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ context_attentio… │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mGlobalMaxPooling1…\u001b[0m │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ token_pool          │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)       │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ bidirectional_5[\u001b[38;5;34m…\u001b[0m │\n",
+       "│ token_pool          │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)       │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ bidirectional_57… │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mGlobalMaxPooling1…\u001b[0m │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
        "│ q_type_input        │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m5\u001b[0m)         │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ -                 │\n",
@@ -363,21 +365,23 @@
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
        "│ dense_1 (\u001b[38;5;33mDense\u001b[0m)     │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m512\u001b[0m)       │    \u001b[38;5;34m265,216\u001b[0m │ all_features[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m…\u001b[0m │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ dropout_4 (\u001b[38;5;33mDropout\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m512\u001b[0m)       │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ dense_1[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]     │\n",
+       "│ dropout_56          │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m512\u001b[0m)       │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ dense_1[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]     │\n",
+       "│ (\u001b[38;5;33mDropout\u001b[0m)           │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ dense_2 (\u001b[38;5;33mDense\u001b[0m)     │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)       │    \u001b[38;5;34m131,328\u001b[0m │ dropout_4[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]   │\n",
+       "│ dense_2 (\u001b[38;5;33mDense\u001b[0m)     │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)       │    \u001b[38;5;34m131,328\u001b[0m │ dropout_56[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]  │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ dropout_5 (\u001b[38;5;33mDropout\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)       │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ dense_2[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]     │\n",
+       "│ dropout_57          │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)       │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ dense_2[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]     │\n",
+       "│ (\u001b[38;5;33mDropout\u001b[0m)           │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ decoder_input       │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)       │     \u001b[38;5;34m65,792\u001b[0m │ dropout_5[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]   │\n",
+       "│ decoder_input       │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)       │     \u001b[38;5;34m65,792\u001b[0m │ dropout_57[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]  │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mDense\u001b[0m)             │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ repeat_vector_2     │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m14\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)   │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ decoder_input[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]… │\n",
+       "│ repeat_vector_28    │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m15\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)   │          \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │ decoder_input[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m]… │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mRepeatVector\u001b[0m)      │                   │            │                   │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ decoder_lstm (\u001b[38;5;33mLSTM\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m14\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)   │    \u001b[38;5;34m525,312\u001b[0m │ repeat_vector_2[\u001b[38;5;34m…\u001b[0m │\n",
+       "│ decoder_lstm (\u001b[38;5;33mLSTM\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m15\u001b[0m, \u001b[38;5;34m256\u001b[0m)   │    \u001b[38;5;34m525,312\u001b[0m │ repeat_vector_28… │\n",
        "├─────────────────────┼───────────────────┼────────────┼───────────────────┤\n",
-       "│ time_distributed_2  │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m14\u001b[0m, \u001b[38;5;34m1801\u001b[0m)  │    \u001b[38;5;34m462,857\u001b[0m │ decoder_lstm[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m…\u001b[0m │\n",
+       "│ time_distributed_28 │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m15\u001b[0m, \u001b[38;5;34m2230\u001b[0m)  │    \u001b[38;5;34m573,110\u001b[0m │ decoder_lstm[\u001b[38;5;34m0\u001b[0m][\u001b[38;5;34m…\u001b[0m │\n",
        "│ (\u001b[38;5;33mTimeDistributed\u001b[0m)   │                   │            │                   │\n",
        "└─────────────────────┴───────────────────┴────────────┴───────────────────┘\n"
       ]
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 Total params: 2,205,097 (8.41 MB)\n",
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+       "\u001b[1m Total params: \u001b[0m\u001b[38;5;34m2,358,350\u001b[0m (9.00 MB)\n"
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      },
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 Trainable params: 2,205,097 (8.41 MB)\n",
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-     "text": [
-      "WARNING:absl:Compiled the loaded model, but the compiled metrics have yet to be built. `model.compile_metrics` will be empty until you train or evaluate the model.\n"
-     ]
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-      "Hasil disimpan di: bleu_calculation.xlsx\n",
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       "Model Performance Metrics:\n",
-      "Average BLEU Score: 2.04%\n",
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-      "Average ROUGE-L Score: 25.70%\n"
+      "Average BLEU Score: 1.05%\n",
+      "Average BLEU-1 Precision: 23.45%\n",
+      "Average BLEU-2 Precision: 7.38%\n",
+      "Average BLEU-3 Precision: 3.56%\n",
+      "Average BLEU-4 Precision: 0.97%\n"
      ]
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     "from collections import Counter\n",
     "import pandas as pd\n",
-    "# Fungsi untuk memprediksi pertanyaan\n",
-    "def predict_question(context, tokens, ner, srl, q_type):\n",
-    "    context = preprocess_text(context)\n",
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-    "    context_seq = tokenizer.texts_to_sequences([context])[0]\n",
-    "    token_seq = tokenizer.texts_to_sequences([\" \".join(tokens)])[0]\n",
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-    "    context_padded = pad_sequences(\n",
-    "        [context_seq], maxlen=max_context_len, padding=\"post\"\n",
-    "    )\n",
-    "    token_padded = pad_sequences([token_seq], maxlen=max_token_len, padding=\"post\")\n",
-    "    ner_padded = pad_sequences([ner_seq], maxlen=max_token_len, padding=\"post\")\n",
-    "    srl_padded = pad_sequences([srl_seq], maxlen=max_token_len, padding=\"post\")\n",
-    "\n",
-    "    # Q-type one-hot encoding\n",
-    "    q_type_idx = q_type_tokenizer.word_index.get(q_type, 0)\n",
-    "    q_type_one_hot = tf.keras.utils.to_categorical(\n",
-    "        [q_type_idx], num_classes=q_type_vocab_size\n",
-    "    )\n",
-    "\n",
-    "    # Predict\n",
-    "    pred = model.predict(\n",
-    "        [context_padded, token_padded, ner_padded, srl_padded, q_type_one_hot],\n",
-    "        verbose=0,\n",
-    "    )\n",
-    "\n",
-    "    # Convert prediction to words\n",
-    "    pred_seq = np.argmax(pred[0], axis=1)\n",
-    "\n",
-    "    # Convert indices to words\n",
-    "    reverse_word_map = {v: k for k, v in tokenizer.word_index.items()}\n",
-    "    pred_words = [reverse_word_map.get(i, \"\") for i in pred_seq if i != 0]\n",
-    "\n",
-    "    return \" \".join(pred_words)\n",
-    "\n",
-    "\n",
-    "\n",
+    "import numpy as np\n",
     "\n",
     "def evaluate_model_performance(test_data):\n",
-    "    output_path = \"bleu_calculation.xlsx\"\n",
-    "    scorer = rouge_scorer.RougeScorer([\"rouge1\", \"rouge2\", \"rougeL\"], use_stemmer=True)\n",
+    "    output_path = \"bleu_question_calculation.xlsx\"\n",
     "\n",
     "    bleu_scores = []\n",
-    "    rouge1_scores = []\n",
-    "    rouge2_scores = []\n",
-    "    rougel_scores = []\n",
-    "\n",
     "    rows = []\n",
     "\n",
     "    for i in range(len(test_data)):\n",
@@ -854,10 +709,11 @@
     "        total_counts = []\n",
     "        precisions = []\n",
     "\n",
-    "        log_text = f\"Sample {i+1}:\\n\"\n",
-    "        log_text += f\"Actual Tokens:  {actual_tokens}\\n\"\n",
-    "        log_text += f\"Predicted Tokens:  {pred_tokens}\\n\"\n",
+    "        # print(f\"Sample {i+1}:\")\n",
+    "        # print(f\"Actual Tokens: {actual_tokens}\")\n",
+    "        # print(f\"Predicted Tokens: {pred_tokens}\")\n",
     "\n",
+    "        # Kalkulasi untuk setiap n-gram\n",
     "        for n in range(1, max_n + 1):\n",
     "            ref_ngrams = Counter(tuple(actual_tokens[j:j + n]) for j in range(len(actual_tokens) - n + 1))\n",
     "            cand_ngrams = Counter(tuple(pred_tokens[j:j + n]) for j in range(len(pred_tokens) - n + 1))\n",
@@ -870,65 +726,119 @@
     "            total_counts.append(total)\n",
     "            precisions.append(p_n)\n",
     "\n",
-    "            log_text += f\"{n}-gram: clipped count = {clip_sum}, total candidate = {total}, precision = {p_n:.4f}\\n\"\n",
+    "            # print(f\"{n}-gram: clipped count = {clip_sum}, total candidate = {total}, precision = {p_n:.4f}\")\n",
     "\n",
     "        c = len(pred_tokens)\n",
     "        r = len(actual_tokens)\n",
-    "        bp = 1 if c > r else np.exp(1 - r / c)\n",
-    "        log_text += f\"Brevity Penalty: BP = {bp:.4f} (c={c}, r={r})\\n\"\n",
+    "\n",
+    "        if c == 0:\n",
+    "            bp = 0  \n",
+    "            # print(f\"Brevity Penalty: BP = {bp:.4f} (c={c}, r={r}) - No predicted tokens.\")\n",
+    "        else:\n",
+    "            bp = 1 if c > r else np.exp(1 - r / c)\n",
+    "            # print(f\"Brevity Penalty: BP = {bp:.4f} (c={c}, r={r})\")\n",
     "\n",
     "        if all(p > 0 for p in precisions):\n",
     "            bleu = bp * np.exp(sum(w * np.log(p) for w, p in zip(weights, precisions)))\n",
     "        else:\n",
     "            bleu = 0.0\n",
     "\n",
-    "        log_text += f\"BLEU score = {bleu:.4f}\\n\"\n",
+    "        # print(f\"BLEU score = {bleu:.4f}\\n\")\n",
     "\n",
     "        bleu_scores.append(bleu)\n",
-    "        rows.append({\"Result\": log_text})\n",
-    "\n",
-    "        try:\n",
-    "            rouge_scores = scorer.score(actual_question, pred_question)\n",
-    "            rouge1_scores.append(rouge_scores[\"rouge1\"].fmeasure)\n",
-    "            rouge2_scores.append(rouge_scores[\"rouge2\"].fmeasure)\n",
-    "            rougel_scores.append(rouge_scores[\"rougeL\"].fmeasure)\n",
-    "        except Exception as e:\n",
-    "            print(f\"Error calculating ROUGE score: {e}\")\n",
+    "        \n",
+    "        # Membuat row data dengan kolom terpisah\n",
+    "        row_data = {\n",
+    "            \"Sample\": i + 1,\n",
+    "            \"Actual_Question\": actual_question,\n",
+    "            \"Predicted_Question\": pred_question,\n",
+    "            \"Actual_Tokens_Count\": len(actual_tokens),\n",
+    "            \"Predicted_Tokens_Count\": len(pred_tokens),\n",
+    "            \n",
+    "            # BLEU-1\n",
+    "            \"BLEU1_Clipped_Count\": clipped_counts[0],\n",
+    "            \"BLEU1_Total_Count\": total_counts[0],\n",
+    "            \"BLEU1_Precision\": precisions[0],\n",
+    "            \n",
+    "            # BLEU-2\n",
+    "            \"BLEU2_Clipped_Count\": clipped_counts[1],\n",
+    "            \"BLEU2_Total_Count\": total_counts[1],\n",
+    "            \"BLEU2_Precision\": precisions[1],\n",
+    "            \n",
+    "            # BLEU-3\n",
+    "            \"BLEU3_Clipped_Count\": clipped_counts[2],\n",
+    "            \"BLEU3_Total_Count\": total_counts[2],\n",
+    "            \"BLEU3_Precision\": precisions[2],\n",
+    "            \n",
+    "            # BLEU-4\n",
+    "            \"BLEU4_Clipped_Count\": clipped_counts[3],\n",
+    "            \"BLEU4_Total_Count\": total_counts[3],\n",
+    "            \"BLEU4_Precision\": precisions[3],\n",
+    "            \n",
+    "            # Brevity Penalty dan BLEU Score\n",
+    "            \"Brevity_Penalty\": bp,\n",
+    "            \"BLEU_Score\": bleu\n",
+    "        }\n",
+    "        \n",
+    "        rows.append(row_data)\n",
     "\n",
+    "    # Membuat DataFrame dan menyimpan ke Excel\n",
     "    df = pd.DataFrame(rows)\n",
-    "    df.to_excel(output_path, index=False)\n",
-    "    print(f\"Hasil disimpan di: {output_path}\")\n",
+    "    \n",
+    "    # Menambahkan sheet untuk summary statistics\n",
+    "    with pd.ExcelWriter(output_path, engine='openpyxl') as writer:\n",
+    "        # Sheet detail untuk setiap sample\n",
+    "        df.to_excel(writer, sheet_name='BLEU_Details', index=False)\n",
+    "        \n",
+    "        # Sheet summary untuk statistik keseluruhan\n",
+    "        summary_data = {\n",
+    "            'Metric': [\n",
+    "                'Average BLEU Score',\n",
+    "                'Average BLEU-1 Precision',\n",
+    "                'Average BLEU-2 Precision', \n",
+    "                'Average BLEU-3 Precision',\n",
+    "                'Average BLEU-4 Precision',\n",
+    "                'Average Brevity Penalty',\n",
+    "                'Total Samples'\n",
+    "            ],\n",
+    "            'Value': [\n",
+    "                np.mean(bleu_scores),\n",
+    "                df['BLEU1_Precision'].mean(),\n",
+    "                df['BLEU2_Precision'].mean(),\n",
+    "                df['BLEU3_Precision'].mean(),\n",
+    "                df['BLEU4_Precision'].mean(),\n",
+    "                df['Brevity_Penalty'].mean(),\n",
+    "                len(test_data)\n",
+    "            ]\n",
+    "        }\n",
+    "        \n",
+    "        summary_df = pd.DataFrame(summary_data)\n",
+    "        summary_df.to_excel(writer, sheet_name='Summary', index=False)\n",
+    "    \n",
+    "    # print(f\"Hasil disimpan di: {output_path}\")\n",
+    "    # print(\"File Excel berisi 2 sheet:\")\n",
+    "    # print(\"1. 'BLEU_Details' - Detail kalkulasi untuk setiap sample\")\n",
+    "    # print(\"2. 'Summary' - Ringkasan statistik keseluruhan\")\n",
     "\n",
     "    results = {\n",
     "        \"avg_bleu_score\": np.mean(bleu_scores),\n",
-    "        \"avg_rouge1\": np.mean(rouge1_scores),\n",
-    "        \"avg_rouge2\": np.mean(rouge2_scores),\n",
-    "        \"avg_rougel\": np.mean(rougel_scores),\n",
+    "        \"avg_bleu1_precision\": df['BLEU1_Precision'].mean(),\n",
+    "        \"avg_bleu2_precision\": df['BLEU2_Precision'].mean(),\n",
+    "        \"avg_bleu3_precision\": df['BLEU3_Precision'].mean(),\n",
+    "        \"avg_bleu4_precision\": df['BLEU4_Precision'].mean(),\n",
     "    }\n",
     "\n",
     "    return results\n",
     "\n",
-    "\n",
-    "loaded_model = load_model(\"question_prediction_model_final.h5\")\n",
-    "\n",
-    "with open(\"question_prediction_tokenizers.json\", \"r\") as f:\n",
-    "    tokenizer_data = json.load(f)\n",
-    "\n",
-    "# Ambil beberapa sampel dari data test\n",
-    "# sample_idx = random.randint(0, len(test_indices) - 1)\n",
-    "# sample_context = contexts[test_indices[sample_idx]]\n",
-    "# sample_tokens = tokens_list[test_indices[sample_idx]]\n",
-    "# sample_ner = ner_list[test_indices[sample_idx]]\n",
-    "# sample_srl = srl_list[test_indices[sample_idx]]\n",
-    "# sample_q_type = q_types[test_indices[sample_idx]]\n",
-    "\n",
+    "# Jalankan evaluasi\n",
     "performance_metrics = evaluate_model_performance(test_indices)\n",
     "\n",
     "print(\"\\nModel Performance Metrics:\")\n",
     "print(f\"Average BLEU Score: {performance_metrics['avg_bleu_score'] * 100:.2f}%\")\n",
-    "print(f\"Average ROUGE-1 Score: {performance_metrics['avg_rouge1'] * 100:.2f}%\")\n",
-    "print(f\"Average ROUGE-2 Score: {performance_metrics['avg_rouge2'] * 100:.2f}%\")\n",
-    "print(f\"Average ROUGE-L Score: {performance_metrics['avg_rougel'] * 100:.2f}%\")"
+    "print(f\"Average BLEU-1 Precision: {performance_metrics['avg_bleu1_precision'] * 100:.2f}%\")\n",
+    "print(f\"Average BLEU-2 Precision: {performance_metrics['avg_bleu2_precision'] * 100:.2f}%\")\n",
+    "print(f\"Average BLEU-3 Precision: {performance_metrics['avg_bleu3_precision'] * 100:.2f}%\")\n",
+    "print(f\"Average BLEU-4 Precision: {performance_metrics['avg_bleu4_precision'] * 100:.2f}%\")"
    ]
   }
  ],
diff --git a/question_generation/question_predict_v2.py b/question_generation/question_predict_v2.py
index 84ac69b..33a2d9b 100644
--- a/question_generation/question_predict_v2.py
+++ b/question_generation/question_predict_v2.py
@@ -146,7 +146,7 @@ class QuestionPredictionModel:
 # Example usage
 if __name__ == "__main__":
     # Load test data
-    with open("data_converted.json", "r") as f:
+    with open("../dataset/conteks_question.json", "r") as f:
         test_data = json.load(f)
 
     # Initialize model
@@ -156,7 +156,7 @@ if __name__ == "__main__":
     )
 
     # Example single prediction
-    sample = test_data[520]
+    sample = test_data[1]
     context = sample["context"]
     tokens = sample["tokens"]
     ner = sample["ner"]
diff --git a/question_generation/question_prediction_tokenizers.json b/question_generation/question_prediction_tokenizers.json
index dfc54f9..30a957d 100644
--- a/question_generation/question_prediction_tokenizers.json
+++ b/question_generation/question_prediction_tokenizers.json
@@ -1 +1 @@
-{"word_tokenizer": "{\"class_name\": \"Tokenizer\", \"config\": {\"num_words\": 10000, \"filters\": \"!\\\"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\\\\]^_`{|}~\\t\\n\", \"lower\": true, \"split\": \" \", \"char_level\": false, \"oov_token\": \"\", \"document_count\": 3429, \"word_counts\": \"{\\\"raden\\\": 12, \\\"ajeng\\\": 4, \\\"kartini\\\": 18, \\\"lahir\\\": 345, \\\"pada\\\": 1156, \\\"21\\\": 29, \\\"april\\\": 18, \\\"1879\\\": 23, \\\"di\\\": 1437, \\\"jepara\\\": 20, \\\"kerajaan\\\": 524, \\\"majapahit\\\": 50, \\\"berdiri\\\": 177, \\\"tahun\\\": 395, \\\"1293\\\": 9, \\\"trowulan\\\": 9, \\\"soekarno\\\": 33, \\\"dan\\\": 599, \\\"mohammad\\\": 34, \\\"hatta\\\": 35, \\\"memproklamasikan\\\": 11, \\\"kemerdekaan\\\": 27, \\\"indonesia\\\": 136, \\\"17\\\": 22, \\\"agustus\\\": 119, \\\"1945\\\": 34, \\\"bumi\\\": 63, \\\"mengelilingi\\\": 6, \\\"matahari\\\": 36, \\\"selama\\\": 13, \\\"365\\\": 2, \\\"hari\\\": 47, \\\"presiden\\\": 7, \\\"pertama\\\": 52, \\\"adalah\\\": 374, \\\"merkurius\\\": 6, \\\"planet\\\": 67, \\\"yang\\\": 1078, \\\"paling\\\": 17, \\\"dekat\\\": 47, \\\"dengan\\\": 323, \\\"venus\\\": 7, \\\"memiliki\\\": 85, \\\"suhu\\\": 12, \\\"permukaan\\\": 16, \\\"sangat\\\": 84, \\\"tinggi\\\": 16, \\\"mars\\\": 7, \\\"dikenal\\\": 58, \\\"sebagai\\\": 233, \\\"merah\\\": 6, \\\"jupiter\\\": 7, \\\"terbesar\\\": 75, \\\"tata\\\": 17, \\\"surya\\\": 17, \\\"saturnus\\\": 11, \\\"terkenal\\\": 79, \\\"cincin\\\": 9, \\\"indah\\\": 3, \\\"uranus\\\": 6, \\\"warna\\\": 2, \\\"biru\\\": 10, \\\"karena\\\": 47, \\\"gas\\\": 16, \\\"metana\\\": 4, \\\"neptunus\\\": 6, \\\"terjauh\\\": 4, \\\"dari\\\": 301, \\\"pluto\\\": 6, \\\"dulu\\\": 6, \\\"dianggap\\\": 9, \\\"namun\\\": 8, \\\"statusnya\\\": 2, \\\"sudah\\\": 22, \\\"berubah\\\": 10, \\\"membacakan\\\": 6, \\\"teks\\\": 17, \\\"proklamasi\\\": 18, \\\"dibacakan\\\": 9, \\\"oleh\\\": 229, \\\"tanggal\\\": 394, \\\"andi\\\": 25, \\\"setiawan\\\": 7, \\\"pergi\\\": 18, \\\"ke\\\": 253, 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\\\"menyebutkan\\\": 9, \\\"amazon\\\": 17, \\\"merupakan\\\": 104, \\\"sungai\\\": 178, \\\"terpanjang\\\": 22, \\\"informasi\\\": 8, \\\"tentang\\\": 24, \\\"sekitar\\\": 37, \\\"2560\\\": 3, \\\"sm\\\": 3, \\\"dibangun\\\": 10, \\\"piramida\\\": 2, \\\"giza\\\": 2, \\\"benua\\\": 135, \\\"asia\\\": 22, \\\"colosseum\\\": 7, \\\"berada\\\": 42, \\\"italia\\\": 15, \\\"terdapat\\\": 32, \\\"negara\\\": 61, \\\"taj\\\": 13, \\\"mahal\\\": 17, \\\"india\\\": 67, \\\"petra\\\": 7, \\\"yordania\\\": 8, \\\"tembok\\\": 6, \\\"cina\\\": 51, \\\"china\\\": 9, \\\"chichen\\\": 7, \\\"itza\\\": 7, \\\"meksiko\\\": 9, \\\"patung\\\": 7, \\\"yesus\\\": 7, \\\"penebus\\\": 7, \\\"brasil\\\": 8, \\\"machu\\\": 12, \\\"picchu\\\": 12, \\\"peru\\\": 13, \\\"stonehenge\\\": 7, \\\"inggris\\\": 12, \\\"menara\\\": 8, \\\"pisa\\\": 8, \\\"angkot\\\": 8, \\\"wat\\\": 8, \\\"kamodja\\\": 7, \\\"ketinggian\\\": 25, \\\"8848\\\": 4, \\\"meter\\\": 12, \\\"merdeka\\\": 6, \\\"albert\\\": 5, 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17, \\\"fashion\\\": 17, \\\"sejuk\\\": 20, \\\"destinasi\\\": 26, \\\"wisata\\\": 26, \\\"dewata\\\": 6, \\\"masakan\\\": 3, \\\"rendang\\\": 3, \\\"mendunia\\\": 3, \\\"pelabuhan\\\": 12, \\\"utama\\\": 40, \\\"besar\\\": 25, \\\"sumatra\\\": 27, \\\"khas\\\": 6, \\\"kemerdekaannya\\\": 5, \\\"ir\\\": 14, \\\"drs\\\": 4, \\\"28\\\": 4, \\\"oktober\\\": 30, \\\"para\\\": 102, \\\"pemuda\\\": 23, \\\"mengikrarkan\\\": 4, \\\"sumpah\\\": 12, \\\"proses\\\": 24, \\\"tumbuhan\\\": 10, \\\"hijau\\\": 4, \\\"energi\\\": 8, \\\"kloroplas\\\": 4, \\\"pembelahan\\\": 6, \\\"mitosis\\\": 5, \\\"berfungsi\\\": 14, \\\"pertumbuhan\\\": 4, \\\"perbaikan\\\": 4, \\\"sel\\\": 5, \\\"sedangkan\\\": 14, \\\"meiosis\\\": 4, \\\"pembentukan\\\": 11, \\\"gamet\\\": 5, \\\"magnet\\\": 3, \\\"dapat\\\": 43, \\\"menarik\\\": 7, \\\"benda\\\": 3, \\\"logam\\\": 2, \\\"seperti\\\": 63, \\\"besi\\\": 4, \\\"baja\\\": 2, \\\"nikel\\\": 2, \\\"kobalt\\\": 2, \\\"dilakukan\\\": 37, \\\"jalan\\\": 21, \\\"pegangsaan\\\": 2, \\\"nomor\\\": 2, \\\"56\\\": 2, \\\"ginjal\\\": 10, \\\"menyaring\\\": 2, \\\"mengandung\\\": 7, \\\"zat\\\": 9, \\\"sisa\\\": 8, \\\"metabolisme\\\": 8, \\\"menghasilkan\\\": 11, \\\"urine\\\": 5, \\\"paru\\\": 42, \\\"organ\\\": 12, \\\"ekskresi\\\": 9, \\\"mengeluarkan\\\": 3, \\\"berupa\\\": 9, \\\"uap\\\": 2, \\\"hati\\\": 7, \\\"menetralisir\\\": 2, \\\"racun\\\": 2, \\\"getah\\\": 2, \\\"empedu\\\": 2, \\\"ramah\\\": 3, \\\"lingkungan\\\": 3, \\\"memanfaatkan\\\": 2, \\\"sumber\\\": 50, \\\"daya\\\": 2, \\\"diperbarui\\\": 2, \\\"limbah\\\": 2, \\\"berbahaya\\\": 2, \\\"penerapan\\\": 3, \\\"bioteknologi\\\": 3, \\\"menimbulkan\\\": 2, \\\"dampak\\\": 4, \\\"negatif\\\": 3, \\\"polusi\\\": 2, \\\"gen\\\": 2, \\\"menyingkirkan\\\": 2, \\\"plasma\\\": 2, \\\"nutfah\\\": 2, \\\"terjadi\\\": 33, \\\"filtrasi\\\": 2, \\\"reabsorpsi\\\": 2, \\\"augmentasi\\\": 2, \\\"kulit\\\": 4, \\\"membuang\\\": 4, \\\"mengedarkan\\\": 4, \\\"makanan\\\": 5, \\\"masa\\\": 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\\\"mansyur\\\": 4, \\\"berlokasi\\\": 2, \\\"kompleks\\\": 6, \\\"inilah\\\": 15, \\\"samudra\\\": 15, \\\"pasai\\\": 11, \\\"perlak\\\": 4, \\\"malaysia\\\": 4, \\\"marah\\\": 4, \\\"silu\\\": 4, \\\"malaka\\\": 19, \\\"penyebaran\\\": 4, \\\"tenggara\\\": 4, \\\"paramisora\\\": 4, \\\"demak\\\": 17, \\\"1500\\\": 9, \\\"patah\\\": 8, \\\"pertamanya\\\": 8, \\\"mughayat\\\": 4, \\\"1514\\\": 9, \\\"1528\\\": 4, \\\"1527\\\": 9, \\\"1570\\\": 4, \\\"makasar\\\": 15, \\\"sulawesi\\\": 4, \\\"letak\\\": 25, \\\"strategis\\\": 5, \\\"pelayaran\\\": 5, \\\"maluku\\\": 4, \\\"mataram\\\": 29, \\\"1586\\\": 9, \\\"senopati\\\": 4, \\\"pemindahan\\\": 5, \\\"pajang\\\": 4, \\\"hayam\\\": 26, \\\"wuruk\\\": 26, \\\"1350\\\": 18, \\\"1389\\\": 18, \\\"perkembangan\\\": 48, \\\"tersebut\\\": 43, \\\"kedudukan\\\": 28, \\\"sriwijaya\\\": 163, \\\"maritim\\\": 26, \\\"1267\\\": 5, \\\"1400\\\": 5, \\\"1605\\\": 5, \\\"400\\\": 10, \\\"tarumanagara\\\": 5, \\\"358\\\": 5, \\\"580\\\": 5, \\\"sunda\\\": 6, \\\"669\\\": 5, \\\"galuh\\\": 5, \\\"612\\\": 5, \\\"kediri\\\": 14, \\\"1042\\\": 9, \\\"singhasari\\\": 10, \\\"1222\\\": 9, \\\"kartanegara\\\": 5, \\\"1296\\\": 5, \\\"pajajaran\\\": 5, \\\"1482\\\": 5, \\\"blambangan\\\": 5, \\\"1630\\\": 5, \\\"warmadewa\\\": 5, \\\"915\\\": 5, \\\"mada\\\": 8, \\\"mengucapkan\\\": 5, \\\"palapa\\\": 6, \\\"1331\\\": 4, \\\"ketika\\\": 4, \\\"dilantik\\\": 4, \\\"mahapatih\\\": 4, \\\"kuno\\\": 16, \\\"puncak\\\": 14, \\\"kejayaan\\\": 15, \\\"balitung\\\": 5, \\\"898\\\": 4, \\\"910\\\": 4, \\\"iskandar\\\": 5, \\\"1607\\\": 4, \\\"1636\\\": 4, \\\"berhasil\\\": 23, \\\"memperluas\\\": 4, \\\"wilayah\\\": 23, \\\"kekuasaannya\\\": 4, \\\"canggal\\\": 5, \\\"berangka\\\": 51, \\\"732\\\": 4, \\\"bukti\\\": 5, \\\"awal\\\": 11, \\\"berdirinya\\\": 9, \\\"dipimpin\\\": 5, \\\"sanjaya\\\": 4, \\\"ken\\\": 5, \\\"arok\\\": 5, \\\"mendirikan\\\": 14, \\\"mengalahkan\\\": 5, \\\"kertajaya\\\": 4, \\\"berpusat\\\": 4, \\\"berkuasa\\\": 5, \\\"13\\\": 20, \\\"diketahui\\\": 10, \\\"beberapa\\\": 28, \\\"agung\\\": 8, \\\"melakukan\\\": 57, \\\"penyerangan\\\": 6, \\\"batavia\\\": 6, \\\"1628\\\": 4, \\\"1629\\\": 4, \\\"mengusir\\\": 4, \\\"tertua\\\": 9, \\\"balaputradewa\\\": 37, \\\"menjalin\\\": 10, \\\"hubungan\\\": 21, \\\"diplomatik\\\": 5, \\\"chola\\\": 4, \\\"patihnya\\\": 4, \\\"1475\\\": 4, \\\"airlangga\\\": 4, \\\"membagi\\\": 5, \\\"kahuripan\\\": 6, \\\"janggala\\\": 5, \\\"panjalu\\\": 4, \\\"kedukan\\\": 28, \\\"bukit\\\": 38, \\\"tatang\\\": 16, \\\"talang\\\": 36, \\\"tuo\\\": 36, \\\"sebelah\\\": 40, \\\"daerah\\\": 103, \\\"respirasi\\\": 12, \\\"pertukaran\\\": 12, \\\"bronkus\\\": 12, \\\"kurang\\\": 17, \\\"30\\\": 8, \\\"daratan\\\": 10, \\\"70\\\": 8, \\\"lautan\\\": 10, \\\"perubahan\\\": 17, \\\"bentuk\\\": 20, \\\"muka\\\": 12, \\\"dipengaruhi\\\": 12, \\\"tenaga\\\": 24, \\\"eksogen\\\": 10, \\\"endogen\\\": 10, \\\"komponen\\\": 12, \\\"bagi\\\": 32, \\\"keberlangsungan\\\": 12, \\\"keturunan\\\": 15, \\\"syailendra\\\": 12, \\\"yakni\\\": 42, \\\"samaratungga\\\": 12, \\\"tara\\\": 12, \\\"iklim\\\": 5, \\\"cuaca\\\": 5, \\\"memengaruhi\\\": 6, \\\"kondisi\\\": 10, \\\"ekosistem\\\": 5, \\\"suatu\\\": 10, \\\"tempat\\\": 20, \\\"kerucut\\\": 4, \\\"kubat\\\": 4, \\\"dikelilingi\\\": 4, \\\"lereng\\\": 8, \\\"dataran\\\": 11, \\\"berbaris\\\": 4, \\\"membentuk\\\": 4, \\\"gugusan\\\": 4, \\\"datar\\\": 5, \\\"mdpal\\\": 10, \\\"dibandingkan\\\": 5, \\\"600\\\": 4, \\\"sinilah\\\": 4, \\\"oetomo\\\": 9, \\\"pelopor\\\": 5, \\\"kebangsaan\\\": 5, \\\"penyelidik\\\": 4, \\\"persiapan\\\": 9, \\\"selanjutnya\\\": 5, \\\"dibentuklah\\\": 4, \\\"panitia\\\": 5, \\\"ia\\\": 61, \\\"kemudian\\\": 21, \\\"dagang\\\": 17, \\\"sdi\\\": 10, \\\"bu\\\": 5, \\\"bersifat\\\": 13, \\\"sosio\\\": 4, \\\"kultural\\\": 4, \\\"berikutnya\\\": 4, \\\"si\\\": 9, \\\"diganti\\\": 5, \\\"hos\\\": 4, \\\"cokroaminoto\\\": 4, \\\"bercorak\\\": 5, \\\"politik\\\": 6, \\\"indische\\\": 4, \\\"partij\\\": 4, \\\"ip\\\": 4, \\\"bidang\\\": 6, \\\"keagamaan\\\": 5, \\\"misalnya\\\": 16, \\\"modern\\\": 5, \\\"nu\\\": 5, \\\"contoh\\\": 7, \\\"profesi\\\": 4, \\\"persatuan\\\": 4, \\\"guru\\\": 4, \\\"republik\\\": 4, \\\"pgri\\\": 5, \\\"ikatan\\\": 4, \\\"dokter\\\": 4, \\\"idi\\\": 4, \\\"himpunan\\\": 5, \\\"pengusaha\\\": 5, \\\"hipmi\\\": 4, \\\"revolusioner\\\": 5, \\\"sebelum\\\": 5, \\\"pni\\\": 5, \\\"sebenarnya\\\": 4, \\\"pki\\\": 4, \\\"trikoro\\\": 5, \\\"darmo\\\": 5, \\\"mempunyai\\\": 25, \\\"kepanduan\\\": 5, \\\"hizbul\\\": 5, \\\"wathan\\\": 5, \\\"hw\\\": 4, \\\"perempuan\\\": 5, \\\"puteri\\\": 5, \\\"605\\\": 10, \\\"saka\\\": 24, \\\"683\\\": 10, \\\"isinya\\\": 34, \\\"menerangkan\\\": 8, \\\"bahwa\\\": 21, \\\"dapunta\\\": 30, \\\"hyang\\\": 30, \\\"perjalanan\\\": 10, \\\"siddhayatra\\\": 12, \\\"perahu\\\": 8, \\\"minangatamwan\\\": 10, \\\"membawa\\\": 11, \\\"tentara\\\": 8, \\\"personel\\\": 10, \\\"bicara\\\": 4, \\\"soal\\\": 4, \\\"lepas\\\": 6, \\\"sosok\\\": 6, \\\"kamu\\\": 8, \\\"perlu\\\": 8, \\\"memahami\\\": 4, \\\"keberadaan\\\": 5, \\\"cukup\\\": 7, \\\"anak\\\": 17, \\\"pertemuan\\\": 12, \\\"sungainya\\\": 6, \\\"dahulu\\\": 15, \\\"dilayari\\\": 6, \\\"sampai\\\": 25, \\\"sehingga\\\": 19, \\\"baik\\\": 22, \\\"menguntungkan\\\": 6, \\\"melihat\\\": 5, \\\"hurufnya\\\": 4, \\\"ahli\\\": 5, \\\"berpendapat\\\": 5, \\\"hal\\\": 21, \\\"disebutkannya\\\": 4, \\\"walaupun\\\": 4, \\\"mendapat\\\": 4, \\\"namanya\\\": 20, \\\"tetap\\\": 4, \\\"berbeda\\\": 5, \\\"puteranya\\\": 4, \\\"cucunya\\\": 4, \\\"diterangkan\\\": 11, \\\"dikatakan\\\": 11, \\\"dewa\\\": 23, \\\"ansuman\\\": 5, \\\"tiga\\\": 10, \\\"pemeluk\\\": 5, \\\"agama\\\": 25, \\\"setia\\\": 10, \\\"sucinya\\\": 4, \\\"dinamakan\\\": 6, \\\"rakyat\\\": 22, \\\"rasa\\\": 4, \\\"terima\\\": 4, \\\"kasih\\\": 4, \\\"pun\\\": 7, \\\"masyarakatnya\\\": 8, \\\"selain\\\": 7, \\\"mereka\\\": 16, \\\"luar\\\": 5, \\\"melewati\\\": 6, \\\"terus\\\": 10, \\\"pelayarannya\\\": 6, \\\"dimungkinkan\\\": 4, \\\"singgah\\\": 6, \\\"terlebih\\\": 6, \\\"berisi\\\": 8, \\\"keterangan\\\": 8, \\\"artinya\\\": 18, \\\"berkaitan\\\": 16, \\\"pengendalian\\\": 6, \\\"pengairan\\\": 5, \\\"diduga\\\": 12, \\\"maka\\\": 10, \\\"menggali\\\": 22, \\\"berkat\\\": 5, \\\"itulah\\\": 4, \\\"makmur\\\": 6, \\\"pahami\\\": 4, \\\"muncul\\\": 12, \\\"jauh\\\": 10, \\\"berdasarkan\\\": 13, \\\"citarum\\\": 14, \\\"cisadane\\\": 5, \\\"kalau\\\": 4, \\\"mengingat\\\": 4, \\\"kata\\\": 17, \\\"taruma\\\": 15, \\\"mungkin\\\": 10, \\\"tarum\\\": 12, \\\"nila\\\": 4, \\\"dipakai\\\": 12, \\\"aliran\\\": 6, \\\"purbacaraka\\\": 6, \\\"memperkirakan\\\": 6, \\\"bekasi\\\": 4, \\\"tujuh\\\": 4, \\\"berhuruf\\\": 6, \\\"berbahasa\\\": 6, \\\"inskripsi\\\": 30, \\\"tumbuh\\\": 7, \\\"tanjung\\\": 7, \\\"priok\\\": 7, \\\"dituliskan\\\": 26, \\\"lima\\\": 10, \\\"beraksara\\\": 14, \\\"kali\\\": 58, \\\"candrabhaga\\\": 13, \\\"digali\\\": 15, \\\"maharaja\\\": 9, \\\"lengan\\\": 8, \\\"kencang\\\": 8, \\\"kuat\\\": 8, \\\"mengalirkannya\\\": 10, \\\"istana\\\": 19, \\\"termashur\\\": 24, \\\"22\\\": 12, \\\"tahta\\\": 12, \\\"berkilauan\\\": 12, \\\"kilauan\\\": 12, \\\"kepandaian\\\": 12, \\\"kebijaksanaannya\\\": 12, \\\"serta\\\": 14, \\\"segala\\\": 12, \\\"beliau\\\": 12, \\\"pula\\\": 14, \\\"permai\\\": 12, \\\"berair\\\": 12, \\\"jernih\\\": 12, \\\"gomati\\\": 16, \\\"mengalir\\\": 14, \\\"tengah\\\": 54, \\\"kediaman\\\": 14, \\\"pandeta\\\": 14, \\\"nenekda\\\": 14, \\\"pekerjaan\\\": 20, \\\"dimulai\\\": 17, \\\"delapan\\\": 16, \\\"paroh\\\": 32, \\\"gelap\\\": 16, \\\"phalguna\\\": 16, \\\"caitra\\\": 16, \\\"jadi\\\": 16, \\\"saja\\\": 26, \\\"sedang\\\": 22, \\\"galian\\\": 20, \\\"panjangnya\\\": 18, \\\"122\\\": 16, \\\"busur\\\": 16, \\\"\\\\u00b1\\\": 16, \\\"selamatan\\\": 27, \\\"baginya\\\": 18, \\\"disertai\\\": 21, \\\"persembahan\\\": 21, \\\"wisnu\\\": 5, \\\"ialah\\\": 4, \\\"negeri\\\": 4, \\\"sarjana\\\": 6, \\\"berusaha\\\": 11, \\\"membaca\\\": 8, \\\"hasilnya\\\": 6, \\\"belum\\\": 6, \\\"memuaskan\\\": 6, \\\"dibaca\\\": 6, \\\"jla\\\": 6, \\\"brandes\\\": 6, \\\"cri\\\": 8, \\\"tji\\\": 8, \\\"aroe\\\": 8, \\\"eun\\\": 8, \\\"waca\\\": 8, \\\"h\\\": 7, \\\"kern\\\": 7, \\\"membacanya\\\": 6, \\\"purnavarmma\\\": 7, \\\"padam\\\": 7, \\\"ciaruetun\\\": 5, \\\"cibungbulang\\\": 5, \\\"prasastinya\\\": 6, \\\"dipahatkan\\\": 5, \\\"diapit\\\": 4, \\\"pahatan\\\": 4, \\\"berikut\\\": 4, \\\"sini\\\": 4, \\\"tampak\\\": 4, \\\"sepasang\\\": 15, \\\"airawata\\\": 4, \\\"cianten\\\": 10, \\\"cibungbulan\\\": 4, \\\"jambu\\\": 6, \\\"pasir\\\": 9, \\\"koleangkak\\\": 9, \\\"parakan\\\": 4, \\\"muncang\\\": 4, \\\"nanggung\\\": 4, \\\"inskripsinya\\\": 10, \\\"aksara\\\": 12, \\\"sansekerta\\\": 8, \\\"mengagumkan\\\": 16, \\\"tugasnya\\\": 16, \\\"pemimpin\\\": 25, \\\"tiada\\\": 34, \\\"taranya\\\": 18, \\\"sekali\\\": 18, \\\"waktu\\\": 28, \\\"baju\\\": 18, \\\"zirahnya\\\": 16, \\\"ditembus\\\": 18, \\\"senjata\\\": 18, \\\"musuh\\\": 40, \\\"kakinya\\\": 15, \\\"senantiasa\\\": 11, \\\"menggempur\\\": 11, \\\"hormat\\\": 10, \\\"duri\\\": 11, \\\"daging\\\": 11, \\\"musuhnya\\\": 11, \\\"munjul\\\": 4, \\\"tanda\\\": 6, \\\"sesungguhnya\\\": 6, \\\"purnwarman\\\": 6, \\\"ratu\\\": 27, \\\"sima\\\": 27, \\\"digambarkan\\\": 8, \\\"wanita\\\": 11, \\\"tegas\\\": 17, \\\"taat\\\": 5, \\\"peraturan\\\": 11, \\\"berlaku\\\": 8, \\\"holing\\\": 4, \\\"menurut\\\": 14, \\\"berita\\\": 35, \\\"poli\\\": 6, \\\"to\\\": 4, \\\"po\\\": 4, \\\"teng\\\": 4, \\\"sementara\\\": 4, \\\"chenla\\\": 4, \\\"kamboja\\\": 9, \\\"kecamatan\\\": 4, \\\"keling\\\": 4, \\\"muria\\\": 5, \\\"t\\\\u2019ang\\\": 5, \\\"tuk\\\": 5, \\\"merbabu\\\": 4, \\\"kita\\\": 5, \\\"ketahui\\\": 4, \\\"kira\\\": 26, \\\"674\\\": 5, \\\"bijaksana\\\": 5, \\\"hukum\\\": 6, \\\"dilaksanakan\\\": 13, \\\"seadil\\\": 4, \\\"adilnya\\\": 8, \\\"patuh\\\": 6, 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8, \\\"kemunduran\\\": 5, \\\"kemungkinan\\\": 5, \\\"akibat\\\": 10, \\\"serangan\\\": 26, \\\"menguasai\\\": 9, \\\"mengakibatkan\\\": 4, \\\"kijen\\\": 5, \\\"menyingkir\\\": 6, \\\"mundur\\\": 4, \\\"pedalaman\\\": 5, \\\"742\\\": 4, \\\"755\\\": 4, \\\"sejak\\\": 6, \\\"permulaan\\\": 5, \\\"tarikh\\\": 6, \\\"masehi\\\": 5, \\\"kepulauan\\\": 5, \\\"ramai\\\": 11, \\\"dikunjungi\\\": 5, \\\"kecil\\\": 6, \\\"tulangbawang\\\": 4, \\\"melayu\\\": 32, \\\"kejayaannya\\\": 6, \\\"sempat\\\": 6, \\\"pusatnya\\\": 5, \\\"jambi\\\": 21, \\\"606\\\": 5, \\\"684\\\": 5, \\\"pembangunan\\\": 6, \\\"taman\\\": 11, \\\"sriksetra\\\": 5, \\\"jayanaga\\\": 4, \\\"telaga\\\": 6, \\\"terutama\\\": 14, \\\"kutukan\\\": 8, \\\"menakutkan\\\": 4, \\\"berbuat\\\": 4, \\\"kejahatan\\\": 4, \\\"kapur\\\": 15, \\\"bangka\\\": 14, \\\"608\\\": 9, \\\"656\\\": 4, \\\"permintaan\\\": 5, \\\"menjaga\\\": 4, \\\"kedatuan\\\": 4, \\\"menghukum\\\": 5, \\\"setiap\\\": 4, \\\"bermaksud\\\": 4, \\\"jahat\\\": 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\\\"wahidin\\\": 21, \\\"sleman\\\": 14, \\\"sudirohusodo\\\": 21, \\\"1852\\\": 14, \\\"sultan\\\": 63, \\\"1767\\\": 14, \\\"palembang\\\": 58, \\\"badaruddin\\\": 21, \\\"ii\\\": 21, \\\"mahmud\\\": 21, \\\"1868\\\": 8, \\\"dahlan\\\": 20, \\\"kh\\\": 53, \\\"ahmad\\\": 20, \\\"1871\\\": 8, \\\"14\\\": 8, \\\"hasyim\\\": 33, \\\"asy'ari\\\": 12, \\\"jombang\\\": 16, \\\"tirtayasa\\\": 12, \\\"ageng\\\": 12, \\\"1631\\\": 16, \\\"banten\\\": 22, \\\"hasanuddin\\\": 17, \\\"pattimura\\\": 12, \\\"juni\\\": 26, \\\"1783\\\": 8, \\\"haria\\\": 8, \\\"diponegoro\\\": 12, \\\"pangeran\\\": 22, \\\"1785\\\": 8, \\\"11\\\": 24, \\\"1807\\\": 8, \\\"sentot\\\": 12, \\\"alibasya\\\": 12, \\\"prawirodirjo\\\": 12, \\\"dr\\\": 20, \\\"pecangaan\\\": 14, \\\"cipto\\\": 21, \\\"1886\\\": 20, \\\"mangunkusumo\\\": 21, \\\"dekker\\\": 21, \\\"douwes\\\": 21, \\\"ernest\\\": 21, \\\"pasuruan\\\": 14, \\\"aceh\\\": 26, \\\"1896\\\": 6, \\\"mas\\\": 14, \\\"mansur\\\": 9, \\\"sutan\\\": 9, \\\"1909\\\": 6, \\\"sjahrir\\\": 9, \\\"sumatera\\\": 12, \\\"puar\\\": 6, \\\"abdul\\\": 9, \\\"muis\\\": 9, \\\"iskandardinata\\\": 9, \\\"otto\\\": 9, \\\"1897\\\": 12, \\\"31\\\": 29, \\\"pekalongan\\\": 6, \\\"tjokrosujoso\\\": 9, \\\"abikusno\\\": 9, \\\"wahid\\\": 12, \\\"1914\\\": 6, \\\"pemerintah\\\": 4, \\\"bpupki\\\": 12, \\\"ppki\\\": 10, \\\"dibentuk\\\": 6, \\\"diketuai\\\": 4, \\\"1926\\\": 17, \\\"asy\\\\u2019ari\\\": 12, \\\"ulama\\\": 22, \\\"nahdlatul\\\": 22, \\\"islam\\\": 68, \\\"jong\\\": 12, \\\"bond\\\": 12, \\\"1925\\\": 8, \\\"islamieten\\\": 12, \\\"muhammadiyah\\\": 16, \\\"1912\\\": 36, \\\"surakarta\\\": 6, \\\"muda\\\": 17, \\\"1930\\\": 4, \\\"b\\\": 10, \\\"kancah\\\": 2, \\\"internasional\\\": 20, \\\"belanda\\\": 8, \\\"berperan\\\": 4, \\\"perhimpunan\\\": 3, \\\"memperjuangkan\\\": 2, \\\"1927\\\": 10, \\\"nasional\\\": 11, \\\"partai\\\": 23, \\\"20\\\": 58, \\\"utomo\\\": 15, \\\"sarekat\\\": 20, \\\"samanhudi\\\": 4, \\\"1911\\\": 4, \\\"dipelopori\\\": 4, \\\"dibubarkan\\\": 3, \\\"1799\\\": 2, \\\"voc\\\": 7, \\\"1602\\\": 2, \\\"komunis\\\": 11, \\\"ny\\\": 8, \\\"fonds\\\": 12, \\\"th\\\": 8, \\\"deventer\\\": 8, \\\"atas\\\": 50, \\\"prakarsa\\\": 8, \\\"mardika\\\": 17, \\\"kutai\\\": 102, \\\"muarakaman\\\": 15, \\\"mahakam\\\": 30, \\\"hindu\\\": 30, \\\"tepi\\\": 51, \\\"kalimantan\\\": 14, \\\"dipandang\\\": 8, \\\"buddha\\\": 33, \\\"perekonomian\\\": 7, \\\"saat\\\": 21, \\\"memegang\\\": 2, \\\"perdagangan\\\": 93, \\\"masyarakat\\\": 10, \\\"penting\\\": 57, \\\"itu\\\": 150, \\\"jalur\\\": 32, \\\"meningkatkan\\\": 8, \\\"peranan\\\": 3, \\\"mengenai\\\": 13, \\\"tugu\\\": 20, \\\"kurban\\\": 20, \\\"peringatan\\\": 14, \\\"bertulis\\\": 7, \\\"upacara\\\": 14, \\\"yupa\\\": 70, \\\"prasasti\\\": 248, \\\"sejarah\\\": 42, \\\"batu\\\": 22, \\\"huruf\\\": 28, \\\"m\\\": 162, \\\"dikeluarkan\\\": 19, \\\"ditulis\\\": 39, \\\"diperkirakan\\\": 51, \\\"raja\\\": 267, \\\"ini\\\": 165, \\\"dibuat\\\": 21, \\\"pallawa\\\": 50, \\\"mulawarman\\\": 110, \\\"bahasa\\\": 62, \\\"sanskerta\\\": 40, \\\"seorang\\\": 22, \\\"kudungga\\\": 34, \\\"kakek\\\": 12, \\\"penguasa\\\": 19, \\\"lokal\\\": 8, \\\"bernama\\\": 91, \\\"silsilah\\\": 8, \\\"wangsakerta\\\": 8, \\\"pendiri\\\": 23, \\\"beragama\\\": 2, \\\"aswawarman\\\": 27, \\\"ayah\\\": 2, \\\"dinasti\\\": 27, \\\"dermawan\\\": 7, \\\"siwa\\\": 7, \\\"putranya\\\": 2, \\\"ekor\\\": 78, \\\"lembu\\\": 20, \\\"emas\\\": 8, \\\"brahmana\\\": 76, \\\"bahkan\\\": 17, \\\"kaum\\\": 7, \\\"000\\\": 81, \\\"mengadakan\\\": 19, \\\"mencapai\\\": 20, \\\"keemasan\\\": 14, \\\"zaman\\\": 10, \\\"pertanian\\\": 23, \\\"ekonomi\\\": 9, \\\"pesat\\\": 11, \\\"kehidupan\\\": 27, \\\"berkembang\\\": 63, \\\"selat\\\": 7, \\\"hingga\\\": 53, \\\"posisi\\\": 8, \\\"memperkuat\\\": 28, \\\"terkemuka\\\": 32, \\\"bertempat\\\": 32, \\\"kepada\\\": 66, \\\"tanah\\\": 74, \\\"memberi\\\": 47, \\\"suci\\\": 49, \\\"mulia\\\": 62, \\\"api\\\": 32, \\\"waprakeswara\\\": 36, \\\"sapi\\\": 62, \\\"sang\\\": 51, \\\"sedekah\\\": 44, \\\"disebutkan\\\": 4, \\\"bawah\\\": 3, \\\"mengalami\\\": 19, \\\"pedagang\\\": 16, \\\"filipina\\\": 6, \\\"memudahkan\\\": 2, \\\"lokasi\\\": 9, \\\"menunjukkan\\\": 13, \\\"menggunakan\\\": 18, \\\"pengaruh\\\": 19, \\\"memerintah\\\": 79, \\\"adil\\\": 10, \\\"tarumanegara\\\": 87, \\\"mulai\\\": 15, \\\"arif\\\": 4, \\\"gagah\\\": 24, \\\"purnawarman\\\": 89, \\\"jujur\\\": 24, \\\"berani\\\": 8, \\\"candrabaga\\\": 13, \\\"memerintahkan\\\": 19, \\\"mengendalikan\\\": 11, \\\"usaha\\\": 28, \\\"penggalian\\\": 15, \\\"mendukung\\\": 4, \\\"mempersembahkan\\\": 9, \\\"selesai\\\": 28, \\\"banjir\\\": 17, \\\"keperwiraan\\\": 8, \\\"panji\\\": 21, \\\"sekalian\\\": 9, \\\"baris\\\": 34, \\\"lebak\\\": 6, \\\"tulisan\\\": 27, \\\"keagungan\\\": 8, \\\"cidanghiang\\\": 7, \\\"dua\\\": 31, \\\"menonjolkan\\\": 2, \\\"keberanian\\\": 8, \\\"memuat\\\": 2, \\\"gambar\\\": 3, \\\"muara\\\": 19, \\\"kopi\\\": 3, \\\"ciaruteun\\\": 7, \\\"kebon\\\": 3, \\\"bogor\\\": 17, \\\"kampung\\\": 18, \\\"gajah\\\": 20, \\\"kekuasaan\\\": 2, \\\"desa\\\": 27, \\\"melambangkan\\\": 2, \\\"telapak\\\": 30, \\\"kaki\\\": 30, \\\"hilir\\\": 12, \\\"bintang\\\": 3, \\\"terlihat\\\": 4, \\\"sering\\\": 4, \\\"langit\\\": 2, \\\"pagi\\\": 2, \\\"disebut\\\": 28, \\\"terang\\\": 18, \\\"satunya\\\": 2, \\\"makhluk\\\": 11, \\\"dihuni\\\": 3, \\\"jelas\\\": 2, \\\"tetapi\\\": 26, \\\"terlalu\\\": 2, \\\"dulunya\\\": 2, \\\"sekarang\\\": 8, \\\"katai\\\": 2, \\\"dikategorikan\\\": 3, \\\"ganymede\\\": 2, \\\"satelit\\\": 9, \\\"bulan\\\": 18, \\\"alami\\\": 6, \\\"berputar\\\": 3, \\\"terhadap\\\": 31, \\\"porosnya\\\": 3, \\\"miring\\\": 3, \\\"permukaannya\\\": 2, \\\"juga\\\": 46, \\\"panas\\\": 3, \\\"tersusun\\\": 15, \\\"jutaan\\\": 2, \\\"bongkahan\\\": 2, \\\"orbit\\\": 2, \\\"atmosfernya\\\": 2, \\\"rotasi\\\": 4, \\\"malam\\\": 6, \\\"siang\\\": 6, \\\"menyebabkan\\\": 5, \\\"terjadinya\\\": 4, \\\"1901\\\": 2, \\\"1936\\\": 2, \\\"parepare\\\": 2, \\\"bj\\\": 2, \\\"habibie\\\": 3, \\\"megawati\\\": 3, \\\"soekarnoputri\\\": 2, \\\"1947\\\": 2, \\\"abdurrahman\\\": 2, \\\"1940\\\": 2, \\\"september\\\": 6, \\\"susilo\\\": 2, \\\"pacitan\\\": 2, \\\"bambang\\\": 2, \\\"1949\\\": 2, \\\"yudhoyono\\\": 3, \\\"widodo\\\": 3, \\\"1961\\\": 2, \\\"joko\\\": 2, \\\"sri\\\": 28, \\\"indrawati\\\": 2, \\\"mulyani\\\": 3, \\\"26\\\": 2, \\\"1962\\\": 4, \\\"lampung\\\": 7, \\\"najwa\\\": 2, \\\"1977\\\": 2, \\\"shihab\\\": 3, \\\"agnez\\\": 3, \\\"1986\\\": 2, \\\"mo\\\": 3, \\\"sidoarjo\\\": 2, \\\"1982\\\": 2, \\\"zain\\\": 6, \\\"1979\\\": 2, \\\"eka\\\": 2, \\\"samarinda\\\": 2, \\\"tegal\\\": 2, \\\"fadhilah\\\": 2, \\\"1991\\\": 2, \\\"siregar\\\": 2, \\\"dian\\\": 3, \\\"martini\\\": 2, \\\"1975\\\": 2, \\\"serang\\\": 2, \\\"kalinga\\\": 7, \\\"kalingga\\\": 104, \\\"nama\\\": 51, \\\"sebuah\\\": 32, \\\"berasal\\\": 9, \\\"terkena\\\": 6, \\\"daerahnya\\\": 6, \\\"berarti\\\": 12, \\\"pantai\\\": 47, \\\"sesuai\\\": 4, \\\"ada\\\": 40, \\\"letaknya\\\": 8, \\\"buleleng\\\": 11, \\\"klungkung\\\": 4, \\\"karangasem\\\": 4, \\\"sengit\\\": 6, \\\"dibantu\\\": 9, \\\"melawan\\\": 5, \\\"pejuang\\\": 5, \\\"putra\\\": 25, \\\"yaitu\\\": 13, \\\"zill\\\": 4, \\\"al\\\": 4, \\\"masuk\\\": 9, \\\"berganti\\\": 5, \\\"mudaffar\\\": 4, \\\"aisyah\\\": 4, \\\"allah\\\": 4, \\\"fi\\\": 4, \\\"syah\\\": 8, \\\"mansyur\\\": 4, \\\"putrinya\\\": 4, \\\"isma\\\\u2019il\\\": 4, \\\"berlokasi\\\": 2, \\\"kompleks\\\": 6, \\\"inilah\\\": 15, \\\"silu\\\": 4, \\\"perlak\\\": 4, \\\"marah\\\": 4, \\\"malaysia\\\": 4, \\\"pasai\\\": 11, \\\"samudra\\\": 15, \\\"penyebaran\\\": 4, \\\"malaka\\\": 15, \\\"tenggara\\\": 4, \\\"paramisora\\\": 4, \\\"patah\\\": 8, \\\"demak\\\": 17, \\\"pertamanya\\\": 8, \\\"1500\\\": 9, \\\"1528\\\": 4, \\\"1514\\\": 9, \\\"mughayat\\\": 4, \\\"1527\\\": 9, \\\"1570\\\": 4, \\\"strategis\\\": 5, \\\"maluku\\\": 4, \\\"pelayaran\\\": 5, \\\"makasar\\\": 11, \\\"sulawesi\\\": 4, \\\"letak\\\": 25, \\\"pajang\\\": 4, \\\"1586\\\": 9, \\\"mataram\\\": 25, \\\"pemindahan\\\": 5, \\\"senopati\\\": 4, \\\"1350\\\": 18, \\\"hayam\\\": 26, \\\"1389\\\": 18, \\\"wuruk\\\": 26, \\\"kedudukan\\\": 28, \\\"maritim\\\": 26, \\\"tersebut\\\": 43, \\\"sriwijaya\\\": 154, \\\"perkembangan\\\": 48, \\\"1267\\\": 5, \\\"1400\\\": 5, \\\"1605\\\": 5, \\\"400\\\": 10, \\\"358\\\": 5, \\\"tarumanagara\\\": 5, \\\"580\\\": 5, \\\"669\\\": 5, \\\"sunda\\\": 6, \\\"galuh\\\": 5, \\\"612\\\": 5, \\\"1042\\\": 9, \\\"kediri\\\": 14, \\\"singhasari\\\": 10, \\\"1222\\\": 9, \\\"1296\\\": 5, \\\"kartanegara\\\": 5, \\\"1482\\\": 5, \\\"pajajaran\\\": 5, \\\"1630\\\": 5, \\\"blambangan\\\": 5, \\\"warmadewa\\\": 5, \\\"915\\\": 5, \\\"ketika\\\": 4, \\\"1331\\\": 4, \\\"mahapatih\\\": 4, \\\"palapa\\\": 6, \\\"mengucapkan\\\": 5, \\\"dilantik\\\": 4, \\\"mada\\\": 8, \\\"kejayaan\\\": 15, \\\"puncak\\\": 14, \\\"balitung\\\": 5, \\\"898\\\": 4, \\\"kuno\\\": 16, \\\"910\\\": 4, \\\"memperluas\\\": 4, \\\"iskandar\\\": 5, \\\"1636\\\": 4, \\\"wilayah\\\": 23, \\\"kekuasaannya\\\": 4, \\\"1607\\\": 4, \\\"berhasil\\\": 23, \\\"berdirinya\\\": 9, \\\"dipimpin\\\": 5, \\\"sanjaya\\\": 4, \\\"canggal\\\": 5, \\\"732\\\": 4, \\\"awal\\\": 11, \\\"berangka\\\": 51, \\\"bukti\\\": 5, \\\"arok\\\": 5, \\\"mengalahkan\\\": 5, \\\"kertajaya\\\": 4, \\\"ken\\\": 5, \\\"mendirikan\\\": 14, \\\"13\\\": 20, \\\"berpusat\\\": 4, \\\"berkuasa\\\": 5, \\\"diketahui\\\": 10, \\\"beberapa\\\": 28, \\\"melakukan\\\": 57, \\\"1629\\\": 4, \\\"1628\\\": 4, \\\"penyerangan\\\": 6, \\\"mengusir\\\": 4, \\\"batavia\\\": 6, \\\"agung\\\": 8, \\\"tertua\\\": 9, \\\"diplomatik\\\": 5, \\\"balaputradewa\\\": 35, \\\"chola\\\": 4, \\\"hubungan\\\": 21, \\\"menjalin\\\": 10, \\\"patihnya\\\": 4, \\\"1475\\\": 4, \\\"kahuripan\\\": 6, \\\"janggala\\\": 5, \\\"membagi\\\": 5, \\\"airlangga\\\": 4, \\\"panjalu\\\": 4, \\\"kedukan\\\": 28, \\\"bukit\\\": 38, \\\"tatang\\\": 16, \\\"talang\\\": 24, \\\"tuo\\\": 24, \\\"sebelah\\\": 32, \\\"daerah\\\": 103, \\\"pertukaran\\\": 12, \\\"respirasi\\\": 12, \\\"bronkus\\\": 12, \\\"lautan\\\": 10, \\\"70\\\": 8, \\\"kurang\\\": 17, \\\"30\\\": 8, \\\"daratan\\\": 10, \\\"eksogen\\\": 10, \\\"tenaga\\\": 12, \\\"dipengaruhi\\\": 12, \\\"endogen\\\": 10, \\\"muka\\\": 12, \\\"perubahan\\\": 17, \\\"bentuk\\\": 20, \\\"bagi\\\": 32, \\\"keberlangsungan\\\": 12, \\\"komponen\\\": 12, \\\"tara\\\": 12, \\\"syailendra\\\": 12, \\\"samaratungga\\\": 12, \\\"yakni\\\": 42, \\\"keturunan\\\": 15, \\\"kondisi\\\": 10, \\\"iklim\\\": 5, \\\"suatu\\\": 10, \\\"cuaca\\\": 5, \\\"ekosistem\\\": 5, \\\"memengaruhi\\\": 6, \\\"tempat\\\": 20, \\\"dikelilingi\\\": 4, \\\"lereng\\\": 8, \\\"kubat\\\": 4, \\\"kerucut\\\": 4, \\\"berbaris\\\": 4, \\\"gugusan\\\": 4, \\\"dataran\\\": 11, \\\"membentuk\\\": 4, \\\"datar\\\": 5, \\\"mdpal\\\": 10, \\\"dibandingkan\\\": 5, \\\"600\\\": 4, \\\"sinilah\\\": 4, \\\"kebangsaan\\\": 5, \\\"pelopor\\\": 5, \\\"oetomo\\\": 9, \\\"persiapan\\\": 9, \\\"penyelidik\\\": 4, \\\"panitia\\\": 5, \\\"selanjutnya\\\": 5, \\\"dibentuklah\\\": 4, \\\"dagang\\\": 17, \\\"kemudian\\\": 21, \\\"ia\\\": 61, \\\"sdi\\\": 10, \\\"kultural\\\": 4, \\\"bu\\\": 5, \\\"bersifat\\\": 13, \\\"sosio\\\": 4, \\\"berikutnya\\\": 4, \\\"si\\\": 9, \\\"diganti\\\": 5, \\\"partij\\\": 4, \\\"politik\\\": 6, \\\"cokroaminoto\\\": 4, \\\"ip\\\": 4, \\\"hos\\\": 4, \\\"bercorak\\\": 5, \\\"indische\\\": 4, \\\"bidang\\\": 6, \\\"misalnya\\\": 16, \\\"modern\\\": 5, \\\"keagamaan\\\": 5, \\\"nu\\\": 5, \\\"idi\\\": 4, \\\"himpunan\\\": 5, \\\"contoh\\\": 7, \\\"dokter\\\": 4, \\\"hipmi\\\": 4, \\\"pengusaha\\\": 5, \\\"republik\\\": 4, \\\"profesi\\\": 4, \\\"guru\\\": 4, \\\"ikatan\\\": 4, \\\"pgri\\\": 5, \\\"persatuan\\\": 4, \\\"revolusioner\\\": 5, \\\"pni\\\": 5, \\\"pki\\\": 4, \\\"sebelum\\\": 5, \\\"sebenarnya\\\": 4, \\\"trikoro\\\": 5, \\\"darmo\\\": 5, \\\"hizbul\\\": 5, \\\"kepanduan\\\": 5, \\\"wathan\\\": 5, \\\"mempunyai\\\": 25, \\\"hw\\\": 4, \\\"perempuan\\\": 5, \\\"puteri\\\": 5, \\\"605\\\": 10, \\\"683\\\": 10, \\\"saka\\\": 24, \\\"menerangkan\\\": 8, \\\"perjalanan\\\": 10, \\\"perahu\\\": 8, \\\"hyang\\\": 30, \\\"bahwa\\\": 21, \\\"siddhayatra\\\": 12, \\\"isinya\\\": 34, \\\"dapunta\\\": 30, \\\"minangatamwan\\\": 10, \\\"membawa\\\": 11, \\\"personel\\\": 10, \\\"tentara\\\": 8, \\\"sosok\\\": 6, \\\"soal\\\": 4, \\\"bicara\\\": 4, \\\"lepas\\\": 6, \\\"memahami\\\": 4, \\\"keberadaan\\\": 5, \\\"kamu\\\": 8, \\\"perlu\\\": 8, \\\"anak\\\": 17, \\\"cukup\\\": 7, \\\"pertemuan\\\": 12, \\\"dahulu\\\": 15, \\\"sungainya\\\": 6, \\\"sehingga\\\": 19, \\\"baik\\\": 22, \\\"sampai\\\": 25, \\\"dilayari\\\": 6, \\\"menguntungkan\\\": 6, \\\"hurufnya\\\": 4, \\\"berpendapat\\\": 5, \\\"melihat\\\": 5, \\\"ahli\\\": 5, \\\"hal\\\": 21, \\\"disebutkannya\\\": 4, \\\"berbeda\\\": 5, 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\\\"12\\\": 38, \\\"1902\\\": 26, \\\"bung\\\": 24, \\\"tomo\\\": 18, \\\"3\\\": 18, \\\"oktober\\\": 30, \\\"1920\\\": 16, \\\"teuku\\\": 12, \\\"umar\\\": 12, \\\"meulaboh\\\": 8, \\\"1854\\\": 8, \\\"sultan\\\": 83, \\\"hasanuddin\\\": 23, \\\"makassar\\\": 42, \\\"1631\\\": 16, \\\"6\\\": 25, \\\"bernama\\\": 80, \\\"ganymede\\\": 2, \\\"selanjutnya\\\": 5, \\\"dibentuklah\\\": 4, \\\"panitia\\\": 5, \\\"persiapan\\\": 11, \\\"kemerdekaan\\\": 45, \\\"ppki\\\": 10, \\\"organisasi\\\": 77, \\\"berikutnya\\\": 4, \\\"sarekat\\\": 20, \\\"si\\\": 9, \\\"pemeluk\\\": 5, \\\"hindu\\\": 45, \\\"siwa\\\": 7, \\\"setia\\\": 10, \\\"purnawarman\\\": 71, \\\"tarumanegara\\\": 117, \\\"memerintah\\\": 94, \\\"sekitar\\\": 50, \\\"674\\\": 5, \\\"m\\\": 194, \\\"hukum\\\": 14, \\\"dilaksanakan\\\": 13, \\\"tegas\\\": 25, \\\"seadil\\\": 4, \\\"adilnya\\\": 8, \\\"ditulis\\\": 45, \\\"huruf\\\": 30, \\\"pallawa\\\": 65, \\\"telaga\\\": 6, \\\"batu\\\": 30, \\\"ditemukan\\\": 150, \\\"tulang\\\": 6, \\\"bawang\\\": 6, \\\"terletak\\\": 188, \\\"daerah\\\": 130, \\\"lampung\\\": 7, \\\"kedudukan\\\": 40, \\\"tanah\\\": 32, \\\"genting\\\": 13, \\\"kra\\\": 11, \\\"penting\\\": 63, \\\"diduga\\\": 12, \\\"melakukan\\\": 61, \\\"serangan\\\": 53, \\\"abad\\\": 106, \\\"9\\\": 21, \\\"diterangkan\\\": 21, \\\"dalam\\\": 207, \\\"nalanda\\\": 18, \\\"perdagangan\\\": 148, \\\"menjadi\\\": 141, \\\"pencaharian\\\": 18, \\\"pokok\\\": 8, \\\"beragama\\\": 25, \\\"semarak\\\": 12, \\\"akibatnya\\\": 3, \\\"baik\\\": 17, \\\"untuk\\\": 141, \\\"menyebabkan\\\": 8, \\\"lepas\\\": 9, \\\"mengakhiri\\\": 2, \\\"riwayat\\\": 2, \\\"sebelah\\\": 77, \\\"barat\\\": 88, \\\"pegunungan\\\": 46, \\\"serayu\\\": 4, \\\"panangkaran\\\": 21, \\\"mendukung\\\": 3, \\\"adanya\\\": 10, \\\"juga\\\": 72, \\\"memerintahkan\\\": 5, \\\"didirikannya\\\": 2, \\\"bangunan\\\": 48, \\\"suci\\\": 48, \\\"fondasi\\\": 10, \\\"berdenah\\\": 6, \\\"jari\\\": 12, \\\"delapan\\\": 12, \\\"candi\\\": 131, \\\"35\\\": 2, \\\"4\\\": 44, \\\"trowulan\\\": 22, \\\"paling\\\": 17, \\\"dekat\\\": 59, \\\"membacakan\\\": 6, \\\"teks\\\": 16, \\\"proklamasi\\\": 18, \\\"fakta\\\": 2, \\\"menyebutkan\\\": 22, \\\"amazon\\\": 17, \\\"sungai\\\": 228, \\\"terpanjang\\\": 22, \\\"albert\\\": 5, \\\"einstein\\\": 5, \\\"merumuskan\\\": 6, \\\"teori\\\": 12, \\\"relativitas\\\": 6, \\\"1905\\\": 4, \\\"satu\\\": 50, \\\"cahaya\\\": 14, \\\"setara\\\": 5, \\\"46\\\": 4, \\\"triliun\\\": 5, \\\"kilometer\\\": 9, \\\"mahatma\\\": 5, \\\"gandhi\\\": 5, \\\"memimpin\\\": 6, \\\"gerakan\\\": 14, \\\"marie\\\": 5, \\\"curie\\\": 5, \\\"pemenang\\\": 5, \\\"nobel\\\": 6, \\\"fisika\\\": 5, \\\"kimia\\\": 9, \\\"insulin\\\": 6, \\\"diproduksi\\\": 4, \\\"oleh\\\": 295, \\\"pankreas\\\": 4, \\\"mengatur\\\": 4, \\\"gula\\\": 4, \\\"charles\\\": 4, \\\"darwin\\\": 4, \\\"mengemukakan\\\": 5, \\\"evolusi\\\": 6, \\\"melalui\\\": 36, \\\"seleksi\\\": 4, \\\"alam\\\": 34, \\\"yogyakarta\\\": 118, \\\"pelajar\\\": 46, \\\"kaya\\\": 24, \\\"akan\\\": 86, \\\"budaya\\\": 37, \\\"bandung\\\": 55, \\\"kembang\\\": 17, \\\"fashion\\\": 17, \\\"padang\\\": 52, \\\"masakan\\\": 3, \\\"rendang\\\": 3, \\\"mendunia\\\": 3, \\\"pelabuhan\\\": 12, \\\"utama\\\": 42, \\\"hati\\\": 7, \\\"berfungsi\\\": 14, \\\"menetralisir\\\": 2, \\\"racun\\\": 2, \\\"menghasilkan\\\": 11, \\\"getah\\\": 2, \\\"empedu\\\": 2, \\\"cut\\\": 18, \\\"nyak\\\": 18, \\\"dien\\\": 18, \\\"wafat\\\": 23, \\\"8\\\": 62, \\\"november\\\": 49, \\\"1908\\\": 20, \\\"pattimura\\\": 12, \\\"haria\\\": 8, \\\"juni\\\": 38, \\\"1783\\\": 8, \\\"ageng\\\": 12, \\\"tirtayasa\\\": 12, \\\"sentot\\\": 12, \\\"alibasya\\\": 12, \\\"prawirodirjo\\\": 12, \\\"1807\\\": 8, \\\"rotasi\\\": 4, \\\"terjadinya\\\": 4, \\\"siang\\\": 6, \\\"malam\\\": 6, \\\"zain\\\": 6, \\\"7\\\": 58, \\\"1982\\\": 2, \\\"sidoarjo\\\": 2, \\\"bukittinggi\\\": 18, \\\"misalnya\\\": 31, \\\"muhammadiyah\\\": 16, \\\"mempunyai\\\": 30, \\\"kepanduan\\\": 5, \\\"hizbul\\\": 5, \\\"wathan\\\": 5, \\\"hw\\\": 4, \\\"bahwa\\\": 37, \\\"kudungga\\\": 40, \\\"putra\\\": 29, \\\"aswawarman\\\": 27, \\\"berkat\\\": 5, \\\"itulah\\\": 6, \\\"penduduk\\\": 48, \\\"berhuruf\\\": 12, \\\"berbahasa\\\": 11, \\\"sanskerta\\\": 62, \\\"penguasa\\\": 24, \\\"patuh\\\": 6, \\\"terhadap\\\": 26, \\\"semua\\\": 4, \\\"peraturan\\\": 13, \\\"berlaku\\\": 8, \\\"sama\\\": 5, \\\"isi\\\": 9, \\\"kapur\\\": 15, \\\"jambi\\\": 21, \\\"tepi\\\": 53, \\\"batanghari\\\": 6, \\\"waktu\\\": 32, \\\"darmasetra\\\": 5, \\\"mulanya\\\": 6, \\\"bertani\\\": 10, \\\"persimpangan\\\": 2, \\\"jalan\\\": 25, \\\"internasional\\\": 25, \\\"pula\\\": 4, \\\"wihara\\\": 14, \\\"banyak\\\": 106, \\\"melepaskan\\\": 4, \\\"diri\\\": 10, \\\"para\\\": 87, \\\"pujangga\\\": 3, \\\"hormat\\\": 7, \\\"kepada\\\": 36, \\\"rajanya\\\": 2, \\\"kalasan\\\": 7, \\\"mahayana\\\": 18, \\\"arca\\\": 11, \\\"manjusri\\\": 2, \\\"perkawinan\\\": 5, \\\"terjadi\\\": 49, \\\"832\\\": 2, \\\"mula\\\": 6, \\\"ritual\\\": 8, \\\"keagamaan\\\": 13, \\\"dilakukan\\\": 51, \\\"mendut\\\": 10, \\\"pluto\\\": 6, \\\"dulu\\\": 8, \\\"dianggap\\\": 9, \\\"namun\\\": 6, \\\"statusnya\\\": 2, \\\"sudah\\\": 31, \\\"berubah\\\": 14, \\\"dibacakan\\\": 9, \\\"andi\\\": 19, \\\"setiawan\\\": 2, \\\"pergi\\\": 9, \\\"5\\\": 112, \\\"januari\\\": 75, \\\"2020\\\": 6, \\\"lina\\\": 27, \\\"wati\\\": 3, \\\"liburan\\\": 6, \\\"medan\\\": 46, \\\"1\\\": 103, \\\"april\\\": 26, \\\"2022\\\": 4, \\\"dedi\\\": 3, \\\"saputra\\\": 2, \\\"berangkat\\\": 21, \\\"februari\\\": 20, \\\"2019\\\": 6, \\\"budi\\\": 54, \\\"santoso\\\": 5, \\\"pindah\\\": 16, \\\"23\\\": 14, \\\"maret\\\": 42, \\\"2021\\\": 8, \\\"nurul\\\": 6, \\\"fitri\\\": 4, \\\"roni\\\": 3, \\\"firmansyah\\\": 2, \\\"surabaya\\\": 108, \\\"siti\\\": 26, \\\"maharani\\\": 5, \\\"maya\\\": 6, \\\"lestari\\\": 6, \\\"informasi\\\": 8, \\\"tentang\\\": 35, \\\"2560\\\": 3, \\\"sm\\\": 3, \\\"dibangun\\\": 20, \\\"piramida\\\": 2, \\\"giza\\\": 2, \\\"thomas\\\": 6, \\\"alva\\\": 5, \\\"edison\\\": 6, \\\"menemukan\\\": 9, \\\"bola\\\": 6, \\\"lampu\\\": 6, \\\"1879\\\": 27, \\\"ketiga\\\": 24, \\\"leonardo\\\": 4, \\\"da\\\": 4, \\\"vinci\\\": 4, \\\"melukis\\\": 4, \\\"mona\\\": 6, \\\"lisa\\\": 6, \\\"16\\\": 6, \\\"napoleon\\\": 5, \\\"bonaparte\\\": 5, \\\"dikalahkan\\\": 5, \\\"pertempuran\\\": 11, \\\"waterloo\\\": 5, \\\"1815\\\": 4, \\\"situs\\\": 5, \\\"bekas\\\": 12, \\\"peradaban\\\": 5, \\\"inka\\\": 4, \\\"vincent\\\": 5, \\\"van\\\": 13, \\\"gogh\\\": 5, \\\"memotong\\\": 6, \\\"telinganya\\\": 6, \\\"sendiri\\\": 12, \\\"1888\\\": 4, \\\"vitamin\\\": 6, \\\"c\\\": 13, \\\"buah\\\": 23, \\\"jeruk\\\": 5, \\\"kiwi\\\": 4, \\\"nikola\\\": 4, \\\"tesla\\\": 4, \\\"mengembangkan\\\": 6, \\\"sistem\\\": 35, \\\"arus\\\": 6, \\\"listrik\\\": 6, \\\"bolak\\\": 6, \\\"balik\\\": 6, \\\"atau\\\": 21, \\\"ac\\\": 4, \\\"pahlawan\\\": 17, \\\"jawa\\\": 142, \\\"wahidin\\\": 21, \\\"sudirohusodo\\\": 21, \\\"sleman\\\": 14, \\\"1852\\\": 14, \\\"pangeran\\\": 16, \\\"diponegoro\\\": 12, \\\"11\\\": 16, \\\"1785\\\": 8, \\\"mahmud\\\": 21, \\\"badaruddin\\\": 21, \\\"ii\\\": 21, \\\"1767\\\": 14, \\\"otto\\\": 9, \\\"iskandardinata\\\": 9, \\\"31\\\": 29, \\\"1897\\\": 12, \\\"abikusno\\\": 9, \\\"tjokrosujoso\\\": 9, \\\"pekalongan\\\": 6, \\\"wahid\\\": 12, \\\"hasyim\\\": 33, \\\"jombang\\\": 16, \\\"1914\\\": 6, \\\"partai\\\": 33, \\\"komunis\\\": 11, \\\"mei\\\": 103, \\\"pertanian\\\": 26, \\\"bulan\\\": 20, \\\"ir\\\": 14, \\\"1901\\\": 6, \\\"bj\\\": 2, \\\"habibie\\\": 3, \\\"25\\\": 68, \\\"1936\\\": 6, \\\"parepare\\\": 2, \\\"megawati\\\": 3, \\\"soekarnoputri\\\": 2, \\\"1947\\\": 2, \\\"abdurrahman\\\": 2, \\\"september\\\": 10, \\\"1940\\\": 2, \\\"joko\\\": 2, \\\"widodo\\\": 3, \\\"21\\\": 40, \\\"1961\\\": 18, \\\"surakarta\\\": 6, \\\"najwa\\\": 2, \\\"shihab\\\": 3, \\\"1977\\\": 2, \\\"agnez\\\": 3, \\\"mo\\\": 5, \\\"juli\\\": 93, \\\"1986\\\": 2, \\\"eka\\\": 2, \\\"1979\\\": 2, \\\"samarinda\\\": 2, \\\"farhan\\\": 30, \\\"fadhilah\\\": 2, \\\"10\\\": 83, \\\"1962\\\": 12, \\\"tegal\\\": 2, \\\"siregar\\\": 2, \\\"1991\\\": 8, \\\"malang\\\": 48, \\\"dian\\\": 3, \\\"martini\\\": 2, \\\"1975\\\": 2, \\\"serang\\\": 2, \\\"pendiri\\\": 23, \\\"dagang\\\": 20, \\\"sdi\\\": 10, \\\"yupa\\\": 62, \\\"tugu\\\": 22, \\\"peringatan\\\": 14, \\\"upacara\\\": 14, \\\"kurban\\\": 20, \\\"dikeluarkan\\\": 22, \\\"masa\\\": 75, \\\"selain\\\": 7, \\\"bahkan\\\": 31, \\\"diperkirakan\\\": 66, \\\"hubungan\\\": 45, \\\"luar\\\": 5, \\\"samping\\\": 8, \\\"sumber\\\": 54, \\\"sejarah\\\": 46, \\\"taman\\\": 11, \\\"dibuat\\\": 20, \\\"dapunta\\\": 37, \\\"hyang\\\": 32, \\\"sri\\\": 33, \\\"jayanaga\\\": 4, \\\"pelindung\\\": 2, \\\"muara\\\": 52, \\\"musi\\\": 16, \\\"runtuhnya\\\": 4, \\\"funan\\\": 5, \\\"vietnam\\\": 5, \\\"akibat\\\": 13, \\\"kamboja\\\": 11, \\\"mulai\\\": 22, \\\"balaputradewa\\\": 33, \\\"terus\\\": 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\\\"tentara\\\": 15, \\\"000\\\": 50, \\\"personel\\\": 10, \\\"inilah\\\": 15, \\\"posisi\\\": 8, \\\"menguntungkan\\\": 6, \\\"meningkatkan\\\": 8, \\\"perekonomian\\\": 9, \\\"masyarakat\\\": 13, \\\"wangsakerta\\\": 8, \\\"dikatakan\\\": 11, \\\"keemasan\\\": 14, \\\"mungkin\\\": 20, \\\"aliran\\\": 11, \\\"citarum\\\": 17, \\\"selamatan\\\": 30, \\\"baginya\\\": 21, \\\"brahmana\\\": 45, \\\"disertai\\\": 23, \\\"persembahan\\\": 23, \\\"ekor\\\": 45, \\\"sapi\\\": 26, \\\"kira\\\": 32, \\\"sampai\\\": 42, \\\"membedakan\\\": 5, \\\"antara\\\": 82, \\\"anggota\\\": 15, \\\"kerabatnya\\\": 5, \\\"sebuah\\\": 61, \\\"sriksetra\\\": 5, \\\"ada\\\": 65, \\\"beberapa\\\": 36, \\\"faktor\\\": 2, \\\"mendorong\\\": 3, \\\"lain\\\": 50, \\\"awal\\\": 15, \\\"perkembangannya\\\": 4, \\\"kedah\\\": 15, \\\"pantai\\\": 56, \\\"semenanjung\\\": 15, \\\"sudamaniwarmadewa\\\": 11, \\\"digantikan\\\": 10, \\\"putranya\\\": 8, \\\"marawijayottunggawarman\\\": 8, \\\"kejayaannya\\\": 12, \\\"wilayah\\\": 45, \\\"cukup\\\": 16, \\\"pedagang\\\": 33, \\\"bongkar\\\": 7, \\\"muat\\\": 7, \\\"barang\\\": 13, \\\"dagangan\\\": 2, \\\"belajar\\\": 20, \\\"selatan\\\": 95, \\\"erat\\\": 17, \\\"kita\\\": 21, \\\"kenal\\\": 8, \\\"nama\\\": 88, \\\"sementara\\\": 12, \\\"poh\\\": 28, \\\"pitu\\\": 28, \\\"sekarang\\\": 23, \\\"jelas\\\": 6, \\\"hasil\\\": 28, \\\"padi\\\": 2, \\\"memindahkan\\\": 8, \\\"pemerintahannya\\\": 5, \\\"arah\\\": 3, \\\"menjelaskan\\\": 3, \\\"susunan\\\": 11, \\\"berbeda\\\": 8, \\\"dilihat\\\": 5, \\\"susunannya\\\": 2, \\\"teras\\\": 6, \\\"stupa\\\": 13, \\\"bentuk\\\": 37, \\\"seperti\\\": 46, \\\"ditafsirkan\\\": 2, \\\"mandala\\\": 2, \\\"arupadatu\\\": 5, \\\"yaitu\\\": 23, \\\"dewa\\\": 27, \\\"memproklamasikan\\\": 23, \\\"ditemani\\\": 6, \\\"ketinggian\\\": 25, \\\"8848\\\": 4, \\\"meter\\\": 12, \\\"komodo\\\": 10, \\\"hanya\\\": 15, \\\"tepatnya\\\": 15, \\\"pulau\\\": 38, \\\"sekitarnya\\\": 11, \\\"nil\\\": 13, \\\"panjang\\\": 19, \\\"6650\\\": 4, \\\"shah\\\": 4, \\\"jahan\\\": 4, \\\"mengenang\\\": 8, \\\"istrinya\\\": 4, \\\"mumtaz\\\": 4, \\\"afrika\\\": 35, \\\"mediterania\\\": 7, \\\"54\\\": 6, \\\"antartika\\\": 8, \\\"kutub\\\": 7, \\\"hampir\\\": 7, \\\"seluruhnya\\\": 13, \\\"tertutup\\\": 7, \\\"es\\\": 9, \\\"ali\\\": 20, \\\"menghadiri\\\": 360, \\\"turnamen\\\": 40, \\\"catur\\\": 45, \\\"nina\\\": 40, \\\"rapat\\\": 24, \\\"workshop\\\": 40, \\\"fotografi\\\": 45, \\\"pameran\\\": 24, \\\"teknologi\\\": 32, \\\"iqbal\\\": 16, \\\"perlombaan\\\": 24, \\\"renang\\\": 27, \\\"konser\\\": 40, \\\"musik\\\": 45, \\\"fajar\\\": 27, \\\"dina\\\": 16, \\\"2024\\\": 28, \\\"festival\\\": 24, \\\"kuliner\\\": 33, \\\"rian\\\": 24, \\\"bazar\\\": 32, \\\"amal\\\": 36, \\\"tari\\\": 8, \\\"seminar\\\": 40, \\\"pendidikan\\\": 57, \\\"kompetisi\\\": 32, \\\"robotik\\\": 36, \\\"rudi\\\": 24, \\\"semarang\\\": 11, \\\"dewata\\\": 6, \\\"destinasi\\\": 26, \\\"wisata\\\": 26, \\\"sejuk\\\": 20, \\\"magnet\\\": 3, \\\"menarik\\\": 7, \\\"benda\\\": 3, \\\"logam\\\": 2, \\\"besi\\\": 4, \\\"baja\\\": 2, \\\"nikel\\\": 2, \\\"kobalt\\\": 2, \\\"pegangsaan\\\": 2, \\\"nomor\\\": 2, \\\"56\\\": 2, \\\"i\\\": 33, \\\"gusti\\\": 12, \\\"ngurah\\\": 12, \\\"rai\\\": 12, \\\"gugur\\\": 9, \\\"18\\\": 31, \\\"1946\\\": 12, \\\"dibentuk\\\": 8, \\\"diketuai\\\": 4, \\\"jong\\\": 12, \\\"islamieten\\\": 12, \\\"bond\\\": 12, \\\"1925\\\": 8, \\\"1911\\\": 8, \\\"dipelopori\\\": 4, \\\"samanhudi\\\": 4, \\\"putri\\\": 23, \\\"mardika\\\": 17, \\\"1912\\\": 40, \\\"prakarsa\\\": 8, \\\"mencapai\\\": 26, \\\"kakek\\\": 12, \\\"disebutkan\\\": 8, \\\"bawah\\\": 17, \\\"berasal\\\": 18, \\\"kalinga\\\": 9, \\\"kompleks\\\": 13, \\\"muka\\\": 12, \\\"dipengaruhi\\\": 12, \\\"tenaga\\\": 24, \\\"eksogen\\\": 10, \\\"endogen\\\": 10, \\\"perempuan\\\": 10, \\\"yakni\\\": 44, \\\"puteri\\\": 5, \\\"605\\\": 10, \\\"saka\\\": 24, \\\"683\\\": 10, \\\"ansuman\\\": 5, \\\"tiga\\\": 14, \\\"anak\\\": 17, \\\"tetapi\\\": 28, \\\"sehingga\\\": 21, \\\"masyarakatnya\\\": 8, \\\"demikian\\\": 8, \\\"semakin\\\": 8, \\\"ramai\\\": 17, \\\"dituliskan\\\": 35, \\\"lima\\\": 13, \\\"baris\\\": 49, \\\"tulisan\\\": 46, \\\"beraksara\\\": 22, \\\"dua\\\": 42, \\\"holing\\\": 4, \\\"tengah\\\": 40, \\\"tuk\\\": 5, \\\"lereng\\\": 8, \\\"merbabu\\\": 8, \\\"kisah\\\": 6, \\\"begitu\\\": 8, \\\"muncul\\\": 12, \\\"sempat\\\": 6, \\\"pusatnya\\\": 5, \\\"606\\\": 5, \\\"684\\\": 5, \\\"berita\\\": 35, \\\"tsing\\\": 19, \\\"tinggal\\\": 26, \\\"keadaan\\\": 8, \\\"tepat\\\": 3, \\\"kegiatan\\\": 18, \\\"pertahanan\\\": 2, \\\"utara\\\": 60, \\\"berhasil\\\": 21, \\\"digagalkan\\\": 5, \\\"muhammad\\\": 5, \\\"yamin\\\": 5, \\\"nasional\\\": 44, \\\"didukung\\\": 3, \\\"strategis\\\": 7, \\\"kemunduran\\\": 7, \\\"lagi\\\": 4, \\\"1275\\\": 2, \\\"kertanegara\\\": 3, \\\"ekspedisi\\\": 3, \\\"pamalayu\\\": 2, \\\"kedu\\\": 10, \\\"prambanan\\\": 10, \\\"sanjaya\\\": 49, \\\"sanaha\\\": 5, \\\"saudara\\\": 5, \\\"tampil\\\": 5, \\\"717\\\": 5, \\\"780\\\": 5, \\\"menimbulkan\\\": 4, \\\"dieng\\\": 4, \\\"gedongsongo\\\": 2, \\\"44\\\": 7, \\\"58\\\": 7, \\\"juta\\\": 13, \\\"km\\\\u00b2\\\": 13, \\\"kilimanjaro\\\": 8, \\\"895\\\": 7, \\\"gurun\\\": 17, \\\"sahara\\\": 8, \\\"raka\\\": 16, \\\"dewi\\\": 20, \\\"menyaring\\\": 2, \\\"mengandung\\\": 7, \\\"zat\\\": 9, \\\"sisa\\\": 8, \\\"metabolisme\\\": 8, \\\"mengedarkan\\\": 4, \\\"makanan\\\": 5, \\\"gangguan\\\": 5, \\\"pernapasan\\\": 27, \\\"asma\\\": 5, \\\"bronkitis\\\": 4, \\\"emfisema\\\": 4, \\\"tuberkulosis\\\": 4, \\\"sutan\\\": 9, \\\"sjahrir\\\": 9, \\\"sumatera\\\": 12, \\\"1909\\\": 6, \\\"abdul\\\": 9, \\\"muis\\\": 9, \\\"puar\\\": 6, \\\"1927\\\": 14, \\\"terlalu\\\": 2, \\\"terlihat\\\": 4, \\\"tersusun\\\": 15, \\\"jutaan\\\": 2, \\\"bongkahan\\\": 2, \\\"respirasi\\\": 12, \\\"pertukaran\\\": 12, \\\"hidung\\\": 14, \\\"faring\\\": 16, \\\"laring\\\": 16, \\\"trakea\\\": 16, \\\"bronkus\\\": 12, \\\"paru\\\": 42, \\\"dataran\\\": 11, \\\"berbaris\\\": 4, \\\"membentuk\\\": 15, \\\"gugusan\\\": 4, \\\"datar\\\": 5, \\\"mdpal\\\": 10, \\\"nahdlatul\\\": 22, \\\"ulama\\\": 22, \\\"nu\\\": 5, \\\"1926\\\": 17, \\\"mendirikan\\\": 44, \\\"mengadakan\\\": 22, \\\"emas\\\": 16, \\\"lembu\\\": 20, \\\"pelayarannya\\\": 6, \\\"dimungkinkan\\\": 4, \\\"singgah\\\": 17, \\\"terlebih\\\": 6, \\\"dahulu\\\": 18, \\\"jauh\\\": 20, \\\"berkaitan\\\": 24, \\\"tujuh\\\": 9, \\\"ternyata\\\": 4, \\\"mengusik\\\": 6, \\\"pundi\\\": 34, \\\"istana\\\": 29, \\\"dinilai\\\": 5, \\\"harus\\\": 11, \\\"diberi\\\": 6, \\\"hukuman\\\": 17, \\\"mati\\\": 4, \\\"dianut\\\": 5, \\\"umumnya\\\": 15, \\\"kepemimpinan\\\": 6, \\\"adil\\\": 8, \\\"menjadikan\\\": 8, \\\"teratur\\\": 4, \\\"aman\\\": 11, \\\"tenteram\\\": 10, \\\"kemungkinan\\\": 5, \\\"menguasai\\\": 12, \\\"terutama\\\": 16, \\\"kutukan\\\": 8, \\\"menakutkan\\\": 4, \\\"berbuat\\\": 4, \\\"kejahatan\\\": 4, \\\"usaha\\\": 24, \\\"perluasan\\\": 9, \\\"artinya\\\": 12, \\\"pengembangan\\\": 4, \\\"bhumi\\\": 11, \\\"java\\\": 11, \\\"dimaksud\\\": 6, \\\"khususnya\\\": 4, \\\"990\\\": 6, \\\"kapal\\\": 14, \\\"membayar\\\": 6, \\\"pajak\\\": 6, \\\"kedudukannya\\\": 12, \\\"kuat\\\": 26, \\\"asing\\\": 12, \\\"datang\\\": 19, \\\"mengenai\\\": 23, \\\"dipastikan\\\": 10, \\\"lambang\\\": 7, \\\"keberhasilan\\\": 2, \\\"menaklukkan\\\": 7, \\\"paham\\\": 2, \\\"penakluk\\\": 6, \\\"gagah\\\": 22, \\\"berani\\\": 16, \\\"musuh\\\": 23, \\\"berkuasa\\\": 26, \\\"samaratungga\\\": 22, \\\"824\\\": 4, \\\"memperlihatkan\\\": 2, \\\"kuatnya\\\": 2, \\\"pengaruh\\\": 23, \\\"kebudayaan\\\": 15, \\\"cara\\\": 6, \\\"membaca\\\": 3, \\\"relief\\\": 13, \\\"dinding\\\": 5, \\\"barobudur\\\": 3, \\\"searah\\\": 2, \\\"jarum\\\": 2, \\\"jam\\\": 2, \\\"eropa\\\": 15, \\\"terkecil\\\": 15, \\\"kedua\\\": 14, \\\"setelah\\\": 61, \\\"australia\\\": 16, \\\"amerika\\\": 32, \\\"hutan\\\": 8, \\\"populasi\\\": 8, \\\"miliar\\\": 7, \\\"alpen\\\": 8, \\\"membentang\\\": 8, \\\"kemarin\\\": 36, \\\"hana\\\": 16, \\\"besar\\\": 30, \\\"sumatra\\\": 33, \\\"khas\\\": 6, \\\"tumbuhan\\\": 10, \\\"hijau\\\": 4, \\\"energi\\\": 8, \\\"kloroplas\\\": 4, \\\"pembelahan\\\": 6, \\\"mitosis\\\": 5, \\\"pertumbuhan\\\": 4, \\\"perbaikan\\\": 4, \\\"sel\\\": 5, \\\"sedangkan\\\": 14, \\\"meiosis\\\": 4, \\\"gamet\\\": 5, \\\"penerapan\\\": 3, \\\"bioteknologi\\\": 3, \\\"dampak\\\": 4, \\\"negatif\\\": 3, \\\"polusi\\\": 2, \\\"gen\\\": 2, \\\"menyingkirkan\\\": 2, \\\"plasma\\\": 2, \\\"nutfah\\\": 2, \\\"alat\\\": 11, \\\"optik\\\": 5, \\\"sehari\\\": 9, \\\"kacamata\\\": 5, \\\"kamera\\\": 4, \\\"mikroskop\\\": 4, \\\"voc\\\": 11, \\\"1602\\\": 2, \\\"belanda\\\": 24, \\\"dibubarkan\\\": 3, \\\"1799\\\": 2, \\\"fonds\\\": 12, \\\"ny\\\": 8, \\\"th\\\": 8, \\\"deventer\\\": 8, \\\"silsilah\\\": 8, \\\"lokal\\\": 17, \\\"sering\\\": 9, \\\"bintang\\\": 3, \\\"terang\\\": 18, \\\"langit\\\": 2, \\\"pagi\\\": 2, \\\"dulunya\\\": 2, \\\"dikategorikan\\\": 3, \\\"katai\\\": 2, \\\"permukaannya\\\": 2, \\\"jalur\\\": 32, \\\"orbit\\\": 2, \\\"atmosfernya\\\": 2, \\\"berarti\\\": 8, \\\"terkena\\\": 8, \\\"talang\\\": 36, \\\"tuo\\\": 36, \\\"penyelidik\\\": 4, \\\"bu\\\": 5, \\\"bersifat\\\": 13, \\\"sosio\\\": 4, \\\"kultural\\\": 4, \\\"bicara\\\": 4, \\\"soal\\\": 4, \\\"sosok\\\": 6, \\\"mahakam\\\": 29, \\\"memberi\\\": 10, \\\"inskripsinya\\\": 16, \\\"aksara\\\": 32, \\\"sansekerta\\\": 12, \\\"jujur\\\": 10, \\\"bijaksana\\\": 10, \\\"menerjemahkan\\\": 9, \\\"hwi\\\": 15, \\\"ning\\\": 15, \\\"dibantu\\\": 9, \\\"janabadra\\\": 4, \\\"dikunjungi\\\": 5, \\\"kesempatan\\\": 6, \\\"cepat\\\": 9, \\\"sebutan\\\": 6, \\\"menurut\\\": 21, \\\"penaklukan\\\": 14, \\\"682\\\": 5, \\\"685\\\": 5, \\\"diceritakan\\\": 12, \\\"berusaha\\\": 5, \\\"686\\\": 14, \\\"karang\\\": 10, \\\"berahi\\\": 10, \\\"maupun\\\": 3, \\\"kawasan\\\": 7, \\\"perairan\\\": 26, \\\"tenggara\\\": 18, \\\"mampu\\\": 10, \\\"mengawasi\\\": 10, \\\"nusantara\\\": 10, \\\"segi\\\": 3, \\\"politik\\\": 12, \\\"kali\\\": 35, \\\"mendapat\\\": 9, \\\"pertengahan\\\": 10, \\\"baru\\\": 12, \\\"medang\\\": 8, \\\"rakai\\\": 6, \\\"meninggalkan\\\": 7, \\\"aturan\\\": 6, \\\"aturannya\\\": 2, \\\"desain\\\": 3, \\\"bentuknya\\\": 2, \\\"dipahami\\\": 4, \\\"berbatasan\\\": 14, \\\"samudera\\\": 15, \\\"atlantik\\\": 6, \\\"pasifik\\\": 6, \\\"belahan\\\": 7, \\\"getaran\\\": 3, \\\"gelombang\\\": 3, \\\"radio\\\": 2, \\\"televisi\\\": 2, \\\"telepon\\\": 2, \\\"seluler\\\": 2, \\\"daun\\\": 4, \\\"bantuan\\\": 6, \\\"klorofil\\\": 4, \\\"asy\\\\u2019ari\\\": 12, \\\"perhimpunan\\\": 9, \\\"berperan\\\": 4, \\\"memperjuangkan\\\": 2, \\\"kancah\\\": 2, \\\"b\\\": 2, \\\"kaum\\\": 7, \\\"sesuai\\\": 9, \\\"letaknya\\\": 8, \\\"buleleng\\\": 11, \\\"1570\\\": 4, \\\"gajah\\\": 41, \\\"mada\\\": 25, \\\"mengucapkan\\\": 17, \\\"palapa\\\": 18, \\\"1331\\\": 4, \\\"ketika\\\": 4, \\\"dilantik\\\": 10, \\\"mahapatih\\\": 9, \\\"disebutkannya\\\": 4, \\\"selesai\\\": 16, \\\"penggalian\\\": 10, \\\"maka\\\": 14, \\\"mempersembahkan\\\": 11, \\\"cidanghiang\\\": 7, \\\"desa\\\": 56, \\\"lebak\\\": 6, \\\"munjul\\\": 4, \\\"dikuasai\\\": 7, \\\"berdasarkan\\\": 13, \\\"darmawangsa\\\": 5, \\\"tampilnya\\\": 4, \\\"memberikan\\\": 5, \\\"kemakmuran\\\": 5, \\\"mengandalkan\\\": 12, \\\"perekonomiannya\\\": 10, \\\"keberadaan\\\": 9, \\\"lokasi\\\": 12, \\\"sekeliling\\\": 4, \\\"merapi\\\": 5, \\\"sumbing\\\": 4, \\\"sindoro\\\": 4, \\\"kecil\\\": 11, \\\"bawahan\\\": 3, \\\"bersikap\\\": 2, \\\"arif\\\": 2, \\\"pengetahuan\\\": 11, \\\"kaki\\\": 49, \\\"undak\\\": 6, \\\"persegi\\\": 4, \\\"disusul\\\": 2, \\\"mengalir\\\": 2, \\\"dihiasi\\\": 2, \\\"kamadatu\\\": 8, \\\"pemujaan\\\": 8, \\\"pawon\\\": 10, \\\"ajaran\\\": 8, \\\"disebarkan\\\": 3, \\\"disesuaikan\\\": 2, \\\"saat\\\": 23, \\\"km\\\": 16, \\\"kemerdekaannya\\\": 5, \\\"drs\\\": 4, \\\"organ\\\": 12, \\\"ekskresi\\\": 9, \\\"mengeluarkan\\\": 9, \\\"berupa\\\": 19, \\\"uap\\\": 2, \\\"ramah\\\": 3, \\\"lingkungan\\\": 3, \\\"memanfaatkan\\\": 2, \\\"daya\\\": 2, \\\"diperbarui\\\": 2, \\\"limbah\\\": 2, \\\"berbahaya\\\": 2, \\\"memegang\\\": 2, \\\"peranan\\\": 3, \\\"ken\\\": 11, \\\"arok\\\": 11, \\\"mengalahkan\\\": 5, \\\"kertajaya\\\": 4, \\\"menerangkan\\\": 10, \\\"perjalanan\\\": 10, \\\"siddhayatra\\\": 12, \\\"menggunakan\\\": 20, \\\"perahu\\\": 8, \\\"muarakaman\\\": 13, \\\"memahami\\\": 8, \\\"tentu\\\": 4, \\\"memerlukan\\\": 4, \\\"menjelaskannya\\\": 4, \\\"kata\\\": 20, \\\"tarum\\\": 15, \\\"purbacaraka\\\": 9, \\\"memperkirakan\\\": 9, \\\"bekasi\\\": 6, \\\"kampung\\\": 37, \\\"ciaruetun\\\": 10, \\\"hilir\\\": 27, \\\"cibungbulang\\\": 15, \\\"bogor\\\": 37, \\\"prasastinya\\\": 8, \\\"dipahatkan\\\": 23, \\\"diapit\\\": 6, \\\"pahatan\\\": 6, \\\"telapak\\\": 26, \\\"t\\\\u2019ang\\\": 5, \\\"mencoba\\\": 4, \\\"kejujuran\\\": 4, \\\"rakyatnya\\\": 4, \\\"mencobanya\\\": 4, \\\"meletakkan\\\": 12, \\\"hinayana\\\": 4, \\\"subur\\\": 4, \\\"sejak\\\": 9, \\\"permulaan\\\": 5, \\\"tarikh\\\": 6, \\\"masehi\\\": 5, \\\"kepulauan\\\": 5, \\\"membina\\\": 3, \\\"rajaraya\\\": 2, \\\"colamandala\\\": 7, \\\"ribuan\\\": 8, \\\"kaitannya\\\": 4, \\\"peninggalan\\\": 4, \\\"takus\\\": 4, \\\"kampar\\\": 6, \\\"riau\\\": 4, \\\"disebabkan\\\": 4, \\\"ogan\\\": 2, \\\"komering\\\": 2, \\\"lumpur\\\": 3, \\\"melemahnya\\\": 2, \\\"pengawasan\\\": 3, \\\"sulit\\\": 3, \\\"menurunkan\\\": 7, \\\"lingga\\\": 7, \\\"wukir\\\": 6, \\\"stirangga\\\": 4, \\\"tingkat\\\": 5, \\\"termasuk\\\": 5, \\\"induk\\\": 2, \\\"rupadatu\\\": 4, \\\"puncak\\\": 23, \\\"bukti\\\": 16, \\\"ditunjukkan\\\": 4, \\\"keling\\\": 5, \\\"danau\\\": 23, \\\"superior\\\": 7, \\\"tawar\\\": 8, \\\"pengangkutan\\\": 4, \\\"mineral\\\": 4, \\\"xilem\\\": 5, \\\"diangkut\\\": 4, \\\"floem\\\": 5, \\\"kejayaan\\\": 21, \\\"patihnya\\\": 4, \\\"keturunan\\\": 15, \\\"tara\\\": 12, \\\"revolusioner\\\": 5, \\\"sebelum\\\": 16, \\\"pni\\\": 5, \\\"sebenarnya\\\": 4, \\\"pki\\\": 4, \\\"dilayari\\\": 6, \\\"masuk\\\": 9, \\\"bertulis\\\": 7, \\\"melihat\\\": 5, \\\"hurufnya\\\": 4, \\\"ahli\\\": 11, \\\"berpendapat\\\": 5, \\\"tertua\\\": 9, \\\"pengendalian\\\": 6, \\\"banjir\\\": 17, \\\"pengairan\\\": 5, \\\"usul\\\": 6, \\\"persidangan\\\": 4, \\\"menteri\\\": 6, \\\"diperingan\\\": 4, \\\"potong\\\": 12, \\\"bangka\\\": 14, \\\"608\\\": 9, \\\"656\\\": 4, \\\"pertemuan\\\": 12, \\\"memperlancar\\\": 2, \\\"pertahanannya\\\": 4, \\\"775\\\": 15, \\\"dibangunlah\\\": 4, \\\"pangkalan\\\": 6, \\\"ligor\\\": 23, \\\"732\\\": 12, \\\"ngawen\\\": 4, \\\"tertanam\\\": 2, \\\"dinamai\\\": 2, \\\"bhumisambharabhudara\\\": 2, \\\"peningkatan\\\": 2, \\\"kebijakan\\\": 2, \\\"melampaui\\\": 2, \\\"sepuluh\\\": 4, \\\"boddhisattwa\\\": 4, \\\"tingkatan\\\": 4, \\\"selat\\\": 16, \\\"mughayat\\\": 4, \\\"syah\\\": 12, \\\"1528\\\": 4, \\\"balitung\\\": 5, \\\"898\\\": 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\\\"geografis\\\": 3, \\\"kemudian\\\": 54, \\\"mereka\\\": 24, \\\"ke\\\": 267, \\\"berlayar\\\": 14, \\\"dan\\\": 649, \\\"kembali\\\": 6, \\\"keluarga\\\": 26, \\\"akhirnya\\\": 5, \\\"bersatu\\\": 6, \\\"vastusastra\\\": 2, \\\"disebut\\\": 51, \\\"kitab\\\": 29, \\\"unik\\\": 7, \\\"merupakan\\\": 128, \\\"karya\\\": 8, \\\"borobudur\\\": 63, \\\"permukaan\\\": 16, \\\"tinggi\\\": 19, \\\"suhu\\\": 12, \\\"venus\\\": 7, \\\"tata\\\": 19, \\\"terbesar\\\": 69, \\\"jupiter\\\": 7, \\\"surya\\\": 17, \\\"karena\\\": 58, \\\"warna\\\": 2, \\\"metana\\\": 4, \\\"gas\\\": 16, \\\"uranus\\\": 6, \\\"biru\\\": 10, \\\"dunia\\\": 122, \\\"gunung\\\": 56, \\\"everest\\\": 8, \\\"tertinggi\\\": 19, \\\"benua\\\": 114, \\\"asia\\\": 42, \\\"17\\\": 42, \\\"1945\\\": 50, \\\"tanggal\\\": 427, \\\"merdeka\\\": 10, \\\"agustus\\\": 151, \\\"seluruh\\\": 17, \\\"manusia\\\": 44, \\\"memompa\\\": 9, \\\"tubuh\\\": 21, \\\"jantung\\\": 9, \\\"darah\\\": 17, \\\"air\\\": 24, \\\"100\\\": 4, \\\"derajat\\\": 5, \\\"mendidih\\\": 6, \\\"celsius\\\": 5, \\\"nasa\\\": 6, \\\"1958\\\": 4, \\\"badan\\\": 8, \\\"didirikan\\\": 119, \\\"antariksa\\\": 4, \\\"bagian\\\": 103, \\\"terluar\\\": 6, \\\"mata\\\": 24, \\\"kornea\\\": 4, \\\"pemerintahan\\\": 86, \\\"pusat\\\": 109, \\\"jakarta\\\": 132, \\\"12\\\": 38, \\\"1902\\\": 26, \\\"hatta\\\": 95, \\\"lahir\\\": 363, \\\"mohammad\\\": 40, \\\"1920\\\": 16, \\\"3\\\": 18, \\\"tomo\\\": 18, \\\"bung\\\": 24, \\\"oktober\\\": 30, \\\"umar\\\": 12, \\\"1854\\\": 8, \\\"meulaboh\\\": 8, \\\"teuku\\\": 12, \\\"hasanuddin\\\": 23, \\\"sultan\\\": 75, \\\"1631\\\": 16, \\\"makassar\\\": 42, \\\"6\\\": 25, \\\"ganymede\\\": 2, \\\"bernama\\\": 76, \\\"dibentuklah\\\": 4, \\\"panitia\\\": 5, \\\"kemerdekaan\\\": 45, \\\"persiapan\\\": 11, \\\"ppki\\\": 10, \\\"selanjutnya\\\": 5, \\\"sarekat\\\": 20, \\\"berikutnya\\\": 4, \\\"si\\\": 9, \\\"organisasi\\\": 77, \\\"setia\\\": 10, \\\"pemeluk\\\": 5, \\\"hindu\\\": 45, \\\"siwa\\\": 7, \\\"purnawarman\\\": 71, \\\"tarumanegara\\\": 117, \\\"m\\\": 192, \\\"674\\\": 5, \\\"memerintah\\\": 94, \\\"sekitar\\\": 50, \\\"hukum\\\": 14, \\\"tegas\\\": 25, \\\"seadil\\\": 4, \\\"dilaksanakan\\\": 13, \\\"adilnya\\\": 8, \\\"huruf\\\": 30, \\\"pallawa\\\": 65, \\\"ditulis\\\": 45, \\\"ditemukan\\\": 150, \\\"telaga\\\": 6, \\\"batu\\\": 30, \\\"daerah\\\": 130, \\\"bawang\\\": 6, \\\"tulang\\\": 6, \\\"lampung\\\": 7, \\\"terletak\\\": 188, \\\"penting\\\": 63, \\\"kedudukan\\\": 40, \\\"kra\\\": 11, \\\"tanah\\\": 30, \\\"genting\\\": 11, \\\"melakukan\\\": 61, \\\"serangan\\\": 53, \\\"diduga\\\": 12, \\\"9\\\": 21, \\\"abad\\\": 105, \\\"dalam\\\": 205, \\\"diterangkan\\\": 21, \\\"nalanda\\\": 16, \\\"menjadi\\\": 141, \\\"pokok\\\": 8, \\\"pencaharian\\\": 18, \\\"perdagangan\\\": 146, \\\"semarak\\\": 12, \\\"beragama\\\": 25, \\\"akibatnya\\\": 3, \\\"baik\\\": 17, \\\"untuk\\\": 137, \\\"lepas\\\": 9, \\\"menyebabkan\\\": 8, \\\"mengakhiri\\\": 2, \\\"riwayat\\\": 2, \\\"barat\\\": 88, \\\"sebelah\\\": 61, \\\"pegunungan\\\": 40, \\\"serayu\\\": 4, \\\"mendukung\\\": 3, \\\"panangkaran\\\": 19, \\\"adanya\\\": 10, \\\"didirikannya\\\": 2, \\\"bangunan\\\": 44, \\\"juga\\\": 72, \\\"memerintahkan\\\": 5, \\\"suci\\\": 48, \\\"jari\\\": 6, \\\"berdenah\\\": 6, \\\"fondasi\\\": 10, \\\"delapan\\\": 12, \\\"4\\\": 44, \\\"candi\\\": 100, \\\"35\\\": 2, \\\"trowulan\\\": 22, \\\"paling\\\": 17, \\\"dekat\\\": 59, \\\"teks\\\": 16, \\\"membacakan\\\": 6, \\\"proklamasi\\\": 18, \\\"terpanjang\\\": 22, \\\"fakta\\\": 2, \\\"menyebutkan\\\": 22, \\\"sungai\\\": 182, \\\"amazon\\\": 17, \\\"einstein\\\": 5, \\\"teori\\\": 12, \\\"1905\\\": 4, \\\"merumuskan\\\": 6, \\\"relativitas\\\": 6, \\\"albert\\\": 5, \\\"satu\\\": 48, \\\"kilometer\\\": 9, \\\"46\\\": 4, \\\"setara\\\": 5, \\\"cahaya\\\": 14, \\\"triliun\\\": 5, \\\"memimpin\\\": 6, \\\"gandhi\\\": 5, \\\"mahatma\\\": 5, \\\"gerakan\\\": 14, \\\"fisika\\\": 5, \\\"marie\\\": 5, \\\"pemenang\\\": 5, \\\"curie\\\": 5, \\\"nobel\\\": 6, \\\"kimia\\\": 9, \\\"oleh\\\": 289, \\\"gula\\\": 4, \\\"diproduksi\\\": 4, \\\"insulin\\\": 6, \\\"pankreas\\\": 4, \\\"mengatur\\\": 4, \\\"alam\\\": 34, \\\"evolusi\\\": 6, \\\"charles\\\": 4, \\\"seleksi\\\": 4, \\\"mengemukakan\\\": 5, \\\"darwin\\\": 4, \\\"melalui\\\": 36, \\\"pelajar\\\": 46, \\\"kaya\\\": 24, \\\"yogyakarta\\\": 118, \\\"akan\\\": 82, \\\"budaya\\\": 37, \\\"kembang\\\": 17, \\\"bandung\\\": 55, \\\"fashion\\\": 17, \\\"rendang\\\": 3, \\\"padang\\\": 52, \\\"masakan\\\": 3, \\\"mendunia\\\": 3, \\\"pelabuhan\\\": 12, \\\"utama\\\": 42, \\\"menghasilkan\\\": 11, \\\"hati\\\": 7, \\\"empedu\\\": 2, \\\"racun\\\": 2, \\\"berfungsi\\\": 14, \\\"getah\\\": 2, \\\"menetralisir\\\": 2, \\\"cut\\\": 18, \\\"8\\\": 62, \\\"dien\\\": 18, \\\"1908\\\": 20, \\\"nyak\\\": 18, \\\"wafat\\\": 23, \\\"november\\\": 49, \\\"juni\\\": 38, \\\"haria\\\": 8, \\\"pattimura\\\": 12, \\\"1783\\\": 8, \\\"ageng\\\": 12, \\\"tirtayasa\\\": 12, \\\"1807\\\": 8, \\\"prawirodirjo\\\": 12, \\\"sentot\\\": 12, \\\"alibasya\\\": 12, \\\"siang\\\": 6, \\\"rotasi\\\": 4, \\\"malam\\\": 6, \\\"terjadinya\\\": 4, \\\"zain\\\": 6, \\\"sidoarjo\\\": 2, \\\"1982\\\": 2, \\\"7\\\": 58, \\\"bukittinggi\\\": 18, \\\"wathan\\\": 5, \\\"mempunyai\\\": 30, \\\"misalnya\\\": 31, \\\"hizbul\\\": 5, \\\"hw\\\": 4, \\\"muhammadiyah\\\": 16, \\\"kepanduan\\\": 5, \\\"aswawarman\\\": 27, \\\"bahwa\\\": 37, \\\"putra\\\": 29, \\\"kudungga\\\": 40, \\\"itulah\\\": 6, \\\"penduduk\\\": 46, \\\"berkat\\\": 5, \\\"berhuruf\\\": 12, \\\"berbahasa\\\": 11, \\\"sanskerta\\\": 60, \\\"penguasa\\\": 24, \\\"berlaku\\\": 8, \\\"peraturan\\\": 13, \\\"patuh\\\": 6, \\\"semua\\\": 4, \\\"terhadap\\\": 26, \\\"isi\\\": 9, \\\"kapur\\\": 15, \\\"sama\\\": 5, \\\"jambi\\\": 19, \\\"batanghari\\\": 6, \\\"tepi\\\": 53, \\\"darmasetra\\\": 5, \\\"waktu\\\": 32, \\\"bertani\\\": 10, \\\"mulanya\\\": 6, \\\"persimpangan\\\": 2, \\\"jalan\\\": 21, \\\"internasional\\\": 25, \\\"pula\\\": 4, \\\"wihara\\\": 14, \\\"banyak\\\": 96, \\\"melepaskan\\\": 4, \\\"diri\\\": 10, \\\"kepada\\\": 36, \\\"hormat\\\": 7, \\\"para\\\": 79, \\\"pujangga\\\": 3, \\\"rajanya\\\": 2, \\\"kalasan\\\": 7, \\\"mahayana\\\": 18, \\\"arca\\\": 11, \\\"manjusri\\\": 2, \\\"terjadi\\\": 49, \\\"832\\\": 2, \\\"perkawinan\\\": 5, \\\"mendut\\\": 10, \\\"keagamaan\\\": 13, \\\"dilakukan\\\": 49, \\\"ritual\\\": 8, \\\"mula\\\": 3, \\\"statusnya\\\": 2, \\\"sudah\\\": 31, \\\"namun\\\": 6, \\\"dulu\\\": 8, \\\"berubah\\\": 14, \\\"pluto\\\": 6, \\\"dianggap\\\": 9, \\\"dibacakan\\\": 9, \\\"andi\\\": 19, \\\"setiawan\\\": 2, \\\"5\\\": 112, \\\"2020\\\": 6, \\\"pergi\\\": 9, \\\"januari\\\": 75, \\\"2022\\\": 4, \\\"medan\\\": 46, \\\"april\\\": 26, \\\"1\\\": 103, \\\"lina\\\": 27, \\\"liburan\\\": 6, \\\"wati\\\": 3, \\\"dedi\\\": 3, \\\"februari\\\": 20, \\\"2019\\\": 6, \\\"berangkat\\\": 21, \\\"saputra\\\": 2, \\\"santoso\\\": 5, \\\"budi\\\": 54, \\\"maret\\\": 42, \\\"2021\\\": 8, \\\"23\\\": 14, \\\"pindah\\\": 16, \\\"fitri\\\": 4, \\\"nurul\\\": 6, \\\"surabaya\\\": 108, \\\"firmansyah\\\": 2, \\\"roni\\\": 3, \\\"siti\\\": 26, \\\"maharani\\\": 5, \\\"maya\\\": 6, \\\"lestari\\\": 6, \\\"tentang\\\": 35, \\\"dibangun\\\": 20, \\\"piramida\\\": 2, \\\"2560\\\": 3, \\\"giza\\\": 2, \\\"informasi\\\": 8, \\\"sm\\\": 3, \\\"bola\\\": 6, \\\"edison\\\": 6, \\\"menemukan\\\": 9, \\\"lampu\\\": 6, \\\"alva\\\": 5, \\\"thomas\\\": 6, \\\"1879\\\": 27, \\\"ketiga\\\": 24, \\\"mona\\\": 6, \\\"lisa\\\": 6, \\\"leonardo\\\": 4, \\\"16\\\": 6, \\\"melukis\\\": 4, \\\"vinci\\\": 4, \\\"da\\\": 4, \\\"1815\\\": 4, \\\"pertempuran\\\": 11, \\\"bonaparte\\\": 5, \\\"waterloo\\\": 5, \\\"napoleon\\\": 5, \\\"dikalahkan\\\": 5, \\\"peradaban\\\": 5, \\\"situs\\\": 5, \\\"bekas\\\": 12, \\\"inka\\\": 4, \\\"vincent\\\": 5, \\\"telinganya\\\": 6, \\\"memotong\\\": 6, \\\"1888\\\": 4, \\\"van\\\": 13, \\\"gogh\\\": 5, \\\"sendiri\\\": 12, \\\"kiwi\\\": 4, \\\"vitamin\\\": 6, \\\"buah\\\": 23, \\\"jeruk\\\": 5, \\\"c\\\": 13, \\\"arus\\\": 6, \\\"tesla\\\": 4, \\\"atau\\\": 21, \\\"sistem\\\": 35, \\\"balik\\\": 6, \\\"nikola\\\": 4, \\\"ac\\\": 4, \\\"bolak\\\": 6, \\\"listrik\\\": 6, \\\"mengembangkan\\\": 6, \\\"jawa\\\": 130, \\\"pahlawan\\\": 17, \\\"1852\\\": 14, \\\"sudirohusodo\\\": 21, \\\"sleman\\\": 14, \\\"wahidin\\\": 21, \\\"1785\\\": 8, \\\"11\\\": 16, \\\"diponegoro\\\": 12, \\\"pangeran\\\": 16, \\\"1767\\\": 14, \\\"badaruddin\\\": 21, \\\"ii\\\": 21, \\\"mahmud\\\": 21, \\\"31\\\": 29, \\\"1897\\\": 12, \\\"iskandardinata\\\": 9, \\\"otto\\\": 9, \\\"abikusno\\\": 9, \\\"tjokrosujoso\\\": 9, \\\"pekalongan\\\": 6, \\\"1914\\\": 6, \\\"wahid\\\": 12, \\\"hasyim\\\": 33, \\\"jombang\\\": 16, \\\"mei\\\": 103, \\\"partai\\\": 29, \\\"komunis\\\": 11, \\\"pertanian\\\": 26, \\\"bulan\\\": 12, \\\"1901\\\": 6, \\\"ir\\\": 14, \\\"bj\\\": 2, \\\"1936\\\": 6, \\\"parepare\\\": 2, \\\"habibie\\\": 3, \\\"25\\\": 68, \\\"megawati\\\": 3, \\\"1947\\\": 2, \\\"soekarnoputri\\\": 2, \\\"abdurrahman\\\": 2, \\\"1940\\\": 2, \\\"september\\\": 10, \\\"widodo\\\": 3, \\\"joko\\\": 2, \\\"surakarta\\\": 6, \\\"1961\\\": 18, \\\"21\\\": 40, \\\"najwa\\\": 2, \\\"shihab\\\": 3, \\\"1977\\\": 2, \\\"agnez\\\": 3, \\\"juli\\\": 93, \\\"mo\\\": 5, \\\"1986\\\": 2, \\\"1979\\\": 2, \\\"eka\\\": 2, \\\"samarinda\\\": 2, \\\"farhan\\\": 30, \\\"10\\\": 83, \\\"1962\\\": 12, \\\"tegal\\\": 2, \\\"fadhilah\\\": 2, \\\"malang\\\": 48, \\\"1991\\\": 8, \\\"siregar\\\": 2, \\\"serang\\\": 2, \\\"dian\\\": 3, \\\"martini\\\": 2, \\\"1975\\\": 2, \\\"sdi\\\": 10, \\\"dagang\\\": 20, \\\"pendiri\\\": 23, \\\"yupa\\\": 62, \\\"upacara\\\": 14, \\\"peringatan\\\": 14, \\\"kurban\\\": 20, \\\"tugu\\\": 22, \\\"masa\\\": 75, \\\"dikeluarkan\\\": 22, \\\"selain\\\": 7, \\\"hubungan\\\": 45, \\\"diperkirakan\\\": 66, \\\"bahkan\\\": 31, \\\"luar\\\": 5, \\\"samping\\\": 8, \\\"sejarah\\\": 46, \\\"sumber\\\": 54, \\\"dibuat\\\": 20, \\\"sri\\\": 33, \\\"dapunta\\\": 37, \\\"hyang\\\": 32, \\\"taman\\\": 11, \\\"jayanaga\\\": 4, \\\"muara\\\": 39, \\\"musi\\\": 16, \\\"pelindung\\\": 2, \\\"akibat\\\": 13, \\\"funan\\\": 5, \\\"runtuhnya\\\": 4, \\\"kamboja\\\": 11, \\\"vietnam\\\": 5, \\\"mulai\\\": 22, \\\"balaputradewa\\\": 33, \\\"kebesarannya\\\": 5, \\\"terus\\\": 15, \\\"mempertahankan\\\": 11, \\\"sakyakirti\\\": 10, \\\"seorang\\\": 39, \\\"salah\\\": 26, \\\"pendeta\\\": 35, \\\"siguntang\\\": 6, \\\"bukit\\\": 66, \\\"angkatan\\\": 22, \\\"laut\\\": 64, \\\"menyerang\\\": 4, \\\"1377\\\": 3, \\\"armada\\\": 18, \\\"dinasti\\\": 47, \\\"syailendra\\\": 40, \\\"permata\\\": 5, \\\"pikatan\\\": 6, \\\"zaman\\\": 13, \\\"dilanjutkan\\\": 8, \\\"pembangunan\\\": 12, \\\"pramudawardani\\\": 4, \\\"berlangsung\\\": 10, \\\"perpecahan\\\": 5, \\\"lama\\\": 10, \\\"proses\\\": 26, \\\"menunjukkan\\\": 18, \\\"suatu\\\": 16, \\\"sarana\\\": 2, \\\"digunakan\\\": 15, \\\"ibadah\\\": 2, 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\\\"pecangaan\\\": 14, \\\"1886\\\": 20, \\\"dekker\\\": 21, \\\"pasuruan\\\": 14, \\\"ernest\\\": 21, \\\"douwes\\\": 21, \\\"mansur\\\": 9, \\\"1896\\\": 6, \\\"mas\\\": 14, \\\"pemerintah\\\": 12, \\\"bpupki\\\": 12, \\\"desember\\\": 70, \\\"1930\\\": 8, \\\"muda\\\": 17, \\\"20\\\": 24, \\\"utomo\\\": 15, \\\"satunya\\\": 2, \\\"dihuni\\\": 3, \\\"makhluk\\\": 11, \\\"porosnya\\\": 3, \\\"berputar\\\": 3, \\\"miring\\\": 3, \\\"panas\\\": 3, \\\"susilo\\\": 2, \\\"yudhoyono\\\": 3, \\\"1949\\\": 2, \\\"pacitan\\\": 2, \\\"bambang\\\": 2, \\\"indrawati\\\": 2, \\\"26\\\": 2, \\\"mulyani\\\": 3, \\\"hayam\\\": 32, \\\"1350\\\": 22, \\\"wuruk\\\": 32, \\\"hingga\\\": 57, \\\"1389\\\": 22, \\\"maritim\\\": 48, \\\"memperkuat\\\": 52, \\\"telah\\\": 114, \\\"kedukan\\\": 28, \\\"tatang\\\": 16, \\\"lebih\\\": 39, \\\"70\\\": 8, \\\"atas\\\": 76, \\\"kurang\\\": 16, \\\"30\\\": 8, \\\"daratan\\\": 10, \\\"lautan\\\": 10, \\\"terdiri\\\": 38, \\\"bagi\\\": 51, \\\"komponen\\\": 12, \\\"keberlangsungan\\\": 12, \\\"kondisi\\\": 12, \\\"ekosistem\\\": 5, \\\"memengaruhi\\\": 6, \\\"cuaca\\\": 5, \\\"iklim\\\": 5, \\\"perubahan\\\": 17, \\\"oetomo\\\": 9, \\\"pelopor\\\": 5, \\\"sinilah\\\": 4, \\\"kebangsaan\\\": 5, \\\"berdirinya\\\": 9, \\\"trikoro\\\": 5, \\\"darmo\\\": 5, \\\"membawa\\\": 14, \\\"000\\\": 50, \\\"tentara\\\": 15, \\\"minangatamwan\\\": 10, \\\"personel\\\": 10, \\\"posisi\\\": 8, \\\"inilah\\\": 15, \\\"masyarakat\\\": 13, \\\"menguntungkan\\\": 6, \\\"perekonomian\\\": 9, \\\"meningkatkan\\\": 8, \\\"wangsakerta\\\": 8, \\\"dikatakan\\\": 11, \\\"keemasan\\\": 14, \\\"mungkin\\\": 20, \\\"aliran\\\": 11, \\\"citarum\\\": 17, \\\"ekor\\\": 45, \\\"persembahan\\\": 23, \\\"sapi\\\": 26, \\\"disertai\\\": 23, \\\"brahmana\\\": 45, \\\"baginya\\\": 21, \\\"selamatan\\\": 30, \\\"sampai\\\": 42, \\\"kira\\\": 16, \\\"membedakan\\\": 5, \\\"antara\\\": 82, \\\"kerabatnya\\\": 5, \\\"anggota\\\": 15, \\\"sebuah\\\": 61, \\\"sriksetra\\\": 5, \\\"faktor\\\": 2, \\\"lain\\\": 50, \\\"beberapa\\\": 36, \\\"ada\\\": 65, \\\"mendorong\\\": 3, \\\"perkembangannya\\\": 4, \\\"awal\\\": 15, \\\"pantai\\\": 56, \\\"kedah\\\": 15, \\\"semenanjung\\\": 15, \\\"marawijayottunggawarman\\\": 8, \\\"sudamaniwarmadewa\\\": 11, \\\"digantikan\\\": 10, \\\"putranya\\\": 8, \\\"wilayah\\\": 45, \\\"kejayaannya\\\": 12, \\\"cukup\\\": 16, \\\"pedagang\\\": 29, \\\"bongkar\\\": 7, \\\"dagangan\\\": 2, \\\"muat\\\": 7, \\\"barang\\\": 11, \\\"belajar\\\": 20, \\\"erat\\\": 17, \\\"selatan\\\": 87, \\\"kenal\\\": 8, \\\"kita\\\": 21, \\\"nama\\\": 77, \\\"pitu\\\": 28, \\\"sementara\\\": 12, \\\"poh\\\": 28, \\\"jelas\\\": 6, \\\"sekarang\\\": 23, \\\"hasil\\\": 20, \\\"padi\\\": 2, \\\"pemerintahannya\\\": 5, \\\"memindahkan\\\": 8, \\\"arah\\\": 3, \\\"menjelaskan\\\": 3, \\\"susunan\\\": 8, \\\"berbeda\\\": 8, \\\"teras\\\": 4, \\\"susunannya\\\": 2, \\\"stupa\\\": 11, \\\"dilihat\\\": 5, \\\"ditafsirkan\\\": 2, \\\"seperti\\\": 46, \\\"mandala\\\": 2, \\\"bentuk\\\": 35, \\\"arupadatu\\\": 5, \\\"dewa\\\": 23, \\\"yaitu\\\": 23, \\\"memproklamasikan\\\": 23, \\\"ditemani\\\": 6, \\\"8848\\\": 4, \\\"ketinggian\\\": 25, \\\"meter\\\": 12, \\\"tepatnya\\\": 15, \\\"pulau\\\": 38, \\\"hanya\\\": 15, \\\"sekitarnya\\\": 11, \\\"komodo\\\": 6, \\\"nil\\\": 13, \\\"6650\\\": 4, \\\"panjang\\\": 19, \\\"mengenang\\\": 8, \\\"istrinya\\\": 4, \\\"shah\\\": 4, \\\"jahan\\\": 4, \\\"mumtaz\\\": 4, \\\"mediterania\\\": 7, \\\"54\\\": 6, \\\"afrika\\\": 35, \\\"antartika\\\": 8, \\\"kutub\\\": 7, \\\"es\\\": 9, \\\"hampir\\\": 7, \\\"tertutup\\\": 7, \\\"seluruhnya\\\": 13, \\\"menghadiri\\\": 360, \\\"ali\\\": 20, \\\"turnamen\\\": 40, \\\"catur\\\": 45, \\\"rapat\\\": 24, \\\"nina\\\": 40, \\\"fotografi\\\": 45, \\\"workshop\\\": 40, \\\"pameran\\\": 24, \\\"teknologi\\\": 32, \\\"iqbal\\\": 16, \\\"renang\\\": 27, \\\"perlombaan\\\": 24, \\\"konser\\\": 40, \\\"musik\\\": 45, \\\"fajar\\\": 27, \\\"2024\\\": 28, \\\"dina\\\": 16, \\\"kuliner\\\": 33, \\\"festival\\\": 24, \\\"rian\\\": 24, \\\"bazar\\\": 32, \\\"amal\\\": 36, \\\"tari\\\": 8, \\\"seminar\\\": 40, \\\"pendidikan\\\": 57, \\\"robotik\\\": 36, \\\"kompetisi\\\": 32, \\\"rudi\\\": 24, \\\"semarang\\\": 11, \\\"dewata\\\": 6, \\\"destinasi\\\": 26, \\\"wisata\\\": 26, \\\"sejuk\\\": 20, \\\"nikel\\\": 2, \\\"benda\\\": 3, \\\"menarik\\\": 7, \\\"logam\\\": 2, \\\"besi\\\": 4, \\\"magnet\\\": 3, \\\"baja\\\": 2, \\\"kobalt\\\": 2, \\\"pegangsaan\\\": 2, \\\"56\\\": 2, \\\"nomor\\\": 2, \\\"gusti\\\": 12, \\\"rai\\\": 12, \\\"gugur\\\": 9, \\\"ngurah\\\": 12, \\\"1946\\\": 12, \\\"i\\\": 33, \\\"18\\\": 31, \\\"dibentuk\\\": 8, \\\"diketuai\\\": 4, \\\"bond\\\": 12, \\\"1925\\\": 8, \\\"jong\\\": 12, \\\"islamieten\\\": 12, \\\"1911\\\": 8, \\\"samanhudi\\\": 4, \\\"dipelopori\\\": 4, \\\"putri\\\": 23, \\\"mardika\\\": 17, \\\"1912\\\": 36, \\\"prakarsa\\\": 8, \\\"mencapai\\\": 26, \\\"disebutkan\\\": 8, \\\"kakek\\\": 12, \\\"bawah\\\": 15, \\\"berasal\\\": 18, \\\"kalinga\\\": 9, \\\"kompleks\\\": 11, \\\"endogen\\\": 10, \\\"muka\\\": 12, \\\"eksogen\\\": 10, \\\"dipengaruhi\\\": 12, \\\"tenaga\\\": 12, \\\"perempuan\\\": 10, \\\"puteri\\\": 5, \\\"yakni\\\": 44, \\\"605\\\": 10, \\\"683\\\": 10, \\\"saka\\\": 24, \\\"ansuman\\\": 5, \\\"tetapi\\\": 28, \\\"anak\\\": 17, \\\"tiga\\\": 14, \\\"masyarakatnya\\\": 8, \\\"sehingga\\\": 21, \\\"semakin\\\": 8, \\\"ramai\\\": 17, \\\"demikian\\\": 8, \\\"baris\\\": 49, \\\"lima\\\": 13, \\\"dituliskan\\\": 35, \\\"beraksara\\\": 22, \\\"tulisan\\\": 46, \\\"dua\\\": 42, \\\"tengah\\\": 36, \\\"holing\\\": 4, \\\"lereng\\\": 8, \\\"tuk\\\": 5, \\\"merbabu\\\": 8, \\\"kisah\\\": 6, \\\"begitu\\\": 8, \\\"muncul\\\": 12, \\\"pusatnya\\\": 5, \\\"sempat\\\": 6, \\\"606\\\": 5, \\\"684\\\": 5, \\\"tsing\\\": 19, \\\"tinggal\\\": 26, \\\"berita\\\": 31, \\\"keadaan\\\": 8, \\\"tepat\\\": 3, \\\"kegiatan\\\": 18, \\\"pertahanan\\\": 2, \\\"utara\\\": 60, \\\"digagalkan\\\": 5, \\\"berhasil\\\": 21, \\\"yamin\\\": 5, \\\"muhammad\\\": 5, \\\"nasional\\\": 44, \\\"strategis\\\": 7, \\\"didukung\\\": 3, \\\"kemunduran\\\": 7, \\\"lagi\\\": 4, \\\"1275\\\": 2, \\\"ekspedisi\\\": 3, \\\"pamalayu\\\": 2, \\\"kertanegara\\\": 3, \\\"prambanan\\\": 10, \\\"kedu\\\": 10, \\\"saudara\\\": 5, \\\"sanaha\\\": 5, \\\"sanjaya\\\": 49, \\\"717\\\": 5, \\\"tampil\\\": 5, \\\"780\\\": 5, \\\"menimbulkan\\\": 4, \\\"dieng\\\": 4, \\\"gedongsongo\\\": 2, \\\"juta\\\": 13, \\\"58\\\": 7, \\\"km\\\\u00b2\\\": 13, \\\"44\\\": 7, \\\"895\\\": 7, \\\"kilimanjaro\\\": 8, \\\"gurun\\\": 9, \\\"sahara\\\": 8, \\\"raka\\\": 16, \\\"dewi\\\": 20, \\\"menyaring\\\": 2, \\\"mengandung\\\": 7, \\\"zat\\\": 9, \\\"sisa\\\": 8, \\\"metabolisme\\\": 8, \\\"makanan\\\": 5, \\\"mengedarkan\\\": 4, \\\"pernapasan\\\": 23, \\\"tuberkulosis\\\": 4, \\\"asma\\\": 5, \\\"bronkitis\\\": 4, \\\"emfisema\\\": 4, \\\"gangguan\\\": 5, \\\"sjahrir\\\": 9, \\\"1909\\\": 6, \\\"sutan\\\": 9, \\\"sumatera\\\": 12, \\\"abdul\\\": 9, \\\"muis\\\": 9, \\\"puar\\\": 6, \\\"1927\\\": 14, \\\"terlihat\\\": 4, \\\"terlalu\\\": 2, \\\"jutaan\\\": 2, \\\"tersusun\\\": 15, \\\"bongkahan\\\": 2, \\\"pertukaran\\\": 12, \\\"respirasi\\\": 12, \\\"trakea\\\": 16, \\\"bronkus\\\": 12, \\\"laring\\\": 16, \\\"paru\\\": 21, \\\"hidung\\\": 14, \\\"faring\\\": 16, \\\"gugusan\\\": 4, \\\"dataran\\\": 11, \\\"berbaris\\\": 4, \\\"membentuk\\\": 15, \\\"mdpal\\\": 10, \\\"datar\\\": 5, \\\"1926\\\": 17, \\\"nu\\\": 5, \\\"ulama\\\": 22, \\\"nahdlatul\\\": 22, \\\"mendirikan\\\": 44, \\\"lembu\\\": 20, \\\"emas\\\": 16, \\\"mengadakan\\\": 22, \\\"dahulu\\\": 18, \\\"terlebih\\\": 6, \\\"singgah\\\": 17, \\\"pelayarannya\\\": 6, \\\"dimungkinkan\\\": 4, \\\"jauh\\\": 20, \\\"tujuh\\\": 9, \\\"berkaitan\\\": 24, \\\"mengusik\\\": 6, \\\"ternyata\\\": 4, \\\"pundi\\\": 17, \\\"hukuman\\\": 12, \\\"harus\\\": 11, \\\"diberi\\\": 6, \\\"istana\\\": 29, \\\"mati\\\": 4, \\\"dinilai\\\": 5, \\\"umumnya\\\": 15, \\\"dianut\\\": 5, \\\"teratur\\\": 4, \\\"menjadikan\\\": 8, \\\"tenteram\\\": 10, \\\"kepemimpinan\\\": 6, \\\"adil\\\": 8, \\\"aman\\\": 11, \\\"kemungkinan\\\": 5, \\\"menguasai\\\": 12, \\\"kutukan\\\": 4, \\\"menakutkan\\\": 4, \\\"terutama\\\": 16, \\\"kejahatan\\\": 4, \\\"berbuat\\\": 4, \\\"usaha\\\": 24, \\\"perluasan\\\": 9, \\\"artinya\\\": 12, \\\"pengembangan\\\": 4, \\\"java\\\": 11, \\\"khususnya\\\": 4, \\\"dimaksud\\\": 6, \\\"bhumi\\\": 11, \\\"990\\\": 6, \\\"kapal\\\": 9, \\\"pajak\\\": 6, \\\"membayar\\\": 6, \\\"kuat\\\": 26, \\\"kedudukannya\\\": 12, \\\"asing\\\": 12, \\\"datang\\\": 19, \\\"mengenai\\\": 23, \\\"dipastikan\\\": 10, \\\"lambang\\\": 7, \\\"menaklukkan\\\": 7, \\\"keberhasilan\\\": 2, \\\"paham\\\": 2, \\\"musuh\\\": 15, \\\"gagah\\\": 22, \\\"penakluk\\\": 6, \\\"berani\\\": 16, \\\"berkuasa\\\": 22, \\\"samaratungga\\\": 22, \\\"824\\\": 4, \\\"kuatnya\\\": 2, \\\"memperlihatkan\\\": 2, \\\"pengaruh\\\": 23, \\\"kebudayaan\\\": 15, \\\"dinding\\\": 5, \\\"cara\\\": 6, \\\"relief\\\": 13, \\\"membaca\\\": 3, \\\"barobudur\\\": 3, \\\"jarum\\\": 2, \\\"jam\\\": 2, \\\"searah\\\": 2, \\\"setelah\\\": 61, \\\"australia\\\": 16, \\\"kedua\\\": 14, \\\"eropa\\\": 15, \\\"terkecil\\\": 15, \\\"amerika\\\": 32, \\\"hutan\\\": 8, \\\"miliar\\\": 7, \\\"populasi\\\": 8, \\\"alpen\\\": 8, \\\"membentang\\\": 8, \\\"kemarin\\\": 36, \\\"hana\\\": 16, \\\"sumatra\\\": 33, \\\"khas\\\": 6, \\\"besar\\\": 30, \\\"energi\\\": 4, \\\"tumbuhan\\\": 10, \\\"kloroplas\\\": 4, \\\"hijau\\\": 4, \\\"sel\\\": 5, \\\"pembelahan\\\": 6, \\\"perbaikan\\\": 4, \\\"pertumbuhan\\\": 4, \\\"meiosis\\\": 4, \\\"mitosis\\\": 5, \\\"gamet\\\": 5, \\\"sedangkan\\\": 14, \\\"bioteknologi\\\": 3, \\\"dampak\\\": 4, \\\"nutfah\\\": 2, \\\"penerapan\\\": 3, \\\"polusi\\\": 2, \\\"negatif\\\": 3, \\\"gen\\\": 2, \\\"plasma\\\": 2, \\\"menyingkirkan\\\": 2, \\\"sehari\\\": 7, \\\"kacamata\\\": 5, \\\"optik\\\": 5, \\\"kamera\\\": 4, \\\"alat\\\": 7, \\\"mikroskop\\\": 4, \\\"dibubarkan\\\": 3, \\\"1602\\\": 2, \\\"1799\\\": 2, \\\"voc\\\": 11, \\\"belanda\\\": 24, \\\"ny\\\": 8, \\\"deventer\\\": 8, \\\"th\\\": 8, \\\"fonds\\\": 12, \\\"lokal\\\": 17, \\\"silsilah\\\": 8, \\\"langit\\\": 2, \\\"sering\\\": 9, \\\"pagi\\\": 2, \\\"bintang\\\": 3, \\\"terang\\\": 18, \\\"katai\\\": 2, \\\"dikategorikan\\\": 3, \\\"dulunya\\\": 2, \\\"permukaannya\\\": 2, \\\"orbit\\\": 2, \\\"jalur\\\": 32, \\\"atmosfernya\\\": 2, \\\"berarti\\\": 8, \\\"terkena\\\": 8, \\\"tuo\\\": 24, \\\"talang\\\": 24, \\\"penyelidik\\\": 4, \\\"bersifat\\\": 13, \\\"bu\\\": 5, \\\"sosio\\\": 4, \\\"kultural\\\": 4, \\\"bicara\\\": 4, \\\"sosok\\\": 6, \\\"soal\\\": 4, \\\"mahakam\\\": 28, \\\"memberi\\\": 10, \\\"sansekerta\\\": 12, \\\"inskripsinya\\\": 16, \\\"aksara\\\": 28, \\\"jujur\\\": 10, \\\"bijaksana\\\": 10, \\\"hwi\\\": 15, \\\"dibantu\\\": 9, \\\"janabadra\\\": 4, \\\"menerjemahkan\\\": 9, \\\"ning\\\": 15, \\\"dikunjungi\\\": 5, \\\"kesempatan\\\": 6, \\\"cepat\\\": 9, \\\"sebutan\\\": 6, \\\"685\\\": 5, \\\"682\\\": 5, \\\"penaklukan\\\": 14, \\\"menurut\\\": 21, \\\"diceritakan\\\": 12, \\\"berusaha\\\": 5, \\\"berahi\\\": 10, \\\"karang\\\": 10, \\\"686\\\": 14, \\\"perairan\\\": 26, \\\"tenggara\\\": 18, \\\"kawasan\\\": 7, \\\"maupun\\\": 3, \\\"mengawasi\\\": 10, \\\"nusantara\\\": 10, \\\"mampu\\\": 10, \\\"mendapat\\\": 9, \\\"politik\\\": 12, \\\"segi\\\": 3, \\\"kali\\\": 27, \\\"pertengahan\\\": 10, \\\"baru\\\": 12, \\\"medang\\\": 8, \\\"rakai\\\": 6, \\\"meninggalkan\\\": 7, \\\"aturannya\\\": 2, \\\"aturan\\\": 5, \\\"desain\\\": 3, \\\"bentuknya\\\": 2, \\\"dipahami\\\": 4, \\\"atlantik\\\": 6, \\\"berbatasan\\\": 14, \\\"samudera\\\": 9, \\\"pasifik\\\": 6, \\\"belahan\\\": 7, \\\"radio\\\": 2, \\\"televisi\\\": 2, \\\"getaran\\\": 3, \\\"gelombang\\\": 3, \\\"seluler\\\": 2, \\\"telepon\\\": 2, \\\"klorofil\\\": 4, \\\"daun\\\": 4, \\\"bantuan\\\": 6, \\\"asy\\\\u2019ari\\\": 12, \\\"perhimpunan\\\": 9, \\\"b\\\": 2, \\\"memperjuangkan\\\": 2, \\\"kancah\\\": 2, \\\"berperan\\\": 4, \\\"kaum\\\": 7, \\\"letaknya\\\": 8, \\\"sesuai\\\": 9, \\\"buleleng\\\": 11, \\\"1570\\\": 4, \\\"ketika\\\": 4, \\\"mengucapkan\\\": 17, \\\"gajah\\\": 41, \\\"mahapatih\\\": 9, \\\"dilantik\\\": 10, \\\"palapa\\\": 18, \\\"1331\\\": 4, \\\"mada\\\": 25, \\\"disebutkannya\\\": 4, \\\"penggalian\\\": 10, \\\"selesai\\\": 16, \\\"maka\\\": 14, \\\"mempersembahkan\\\": 11, \\\"munjul\\\": 4, \\\"lebak\\\": 6, \\\"cidanghiang\\\": 7, \\\"desa\\\": 56, \\\"berdasarkan\\\": 13, \\\"dikuasai\\\": 7, \\\"darmawangsa\\\": 5, \\\"kemakmuran\\\": 5, \\\"memberikan\\\": 5, \\\"tampilnya\\\": 4, \\\"mengandalkan\\\": 12, \\\"perekonomiannya\\\": 10, \\\"keberadaan\\\": 9, \\\"lokasi\\\": 12, \\\"sekeliling\\\": 4, \\\"sindoro\\\": 4, \\\"merapi\\\": 5, \\\"sumbing\\\": 4, \\\"kecil\\\": 11, \\\"bawahan\\\": 3, \\\"pengetahuan\\\": 9, \\\"bersikap\\\": 2, \\\"arif\\\": 2, \\\"kaki\\\": 33, \\\"dihiasi\\\": 2, \\\"undak\\\": 4, \\\"mengalir\\\": 2, \\\"disusul\\\": 2, \\\"persegi\\\": 4, \\\"kamadatu\\\": 8, \\\"pawon\\\": 10, \\\"pemujaan\\\": 8, \\\"disesuaikan\\\": 2, \\\"disebarkan\\\": 3, \\\"ajaran\\\": 8, \\\"saat\\\": 23, \\\"km\\\": 16, \\\"kemerdekaannya\\\": 5, \\\"drs\\\": 4, \\\"uap\\\": 2, \\\"mengeluarkan\\\": 9, \\\"ekskresi\\\": 9, \\\"organ\\\": 12, \\\"berupa\\\": 19, \\\"diperbarui\\\": 2, \\\"lingkungan\\\": 3, \\\"memanfaatkan\\\": 2, \\\"limbah\\\": 2, \\\"daya\\\": 2, \\\"berbahaya\\\": 2, \\\"ramah\\\": 3, \\\"peranan\\\": 3, \\\"memegang\\\": 2, \\\"kertajaya\\\": 4, \\\"mengalahkan\\\": 5, \\\"arok\\\": 11, \\\"ken\\\": 11, \\\"menerangkan\\\": 10, \\\"menggunakan\\\": 20, \\\"siddhayatra\\\": 12, \\\"perahu\\\": 8, \\\"perjalanan\\\": 10, \\\"muarakaman\\\": 13, \\\"memerlukan\\\": 4, \\\"memahami\\\": 8, \\\"tentu\\\": 4, \\\"menjelaskannya\\\": 4, \\\"kata\\\": 15, \\\"tarum\\\": 15, \\\"purbacaraka\\\": 9, \\\"memperkirakan\\\": 9, \\\"bekasi\\\": 6, \\\"hilir\\\": 27, \\\"cibungbulang\\\": 15, \\\"kampung\\\": 37, \\\"bogor\\\": 37, \\\"ciaruetun\\\": 10, \\\"dipahatkan\\\": 23, \\\"prasastinya\\\": 8, \\\"pahatan\\\": 6, \\\"telapak\\\": 22, \\\"diapit\\\": 6, \\\"t\\\\u2019ang\\\": 5, \\\"mencoba\\\": 4, \\\"mencobanya\\\": 4, \\\"kejujuran\\\": 4, \\\"rakyatnya\\\": 4, \\\"meletakkan\\\": 12, \\\"hinayana\\\": 4, \\\"subur\\\": 4, \\\"masehi\\\": 5, \\\"kepulauan\\\": 5, \\\"tarikh\\\": 6, \\\"sejak\\\": 9, \\\"permulaan\\\": 5, \\\"colamandala\\\": 7, \\\"membina\\\": 3, \\\"rajaraya\\\": 2, \\\"ribuan\\\": 8, \\\"kaitannya\\\": 4, \\\"peninggalan\\\": 4, \\\"kampar\\\": 6, \\\"riau\\\": 4, \\\"takus\\\": 4, \\\"lumpur\\\": 3, \\\"ogan\\\": 2, \\\"disebabkan\\\": 4, \\\"komering\\\": 2, \\\"melemahnya\\\": 2, \\\"pengawasan\\\": 3, \\\"sulit\\\": 3, \\\"menurunkan\\\": 7, \\\"wukir\\\": 6, \\\"lingga\\\": 7, \\\"stirangga\\\": 4, \\\"tingkat\\\": 5, \\\"rupadatu\\\": 4, \\\"termasuk\\\": 5, \\\"induk\\\": 2, \\\"puncak\\\": 23, \\\"ditunjukkan\\\": 4, \\\"keling\\\": 5, \\\"bukti\\\": 16, \\\"tawar\\\": 8, \\\"danau\\\": 9, \\\"superior\\\": 7, \\\"mineral\\\": 4, \\\"xilem\\\": 5, \\\"floem\\\": 5, \\\"diangkut\\\": 4, \\\"pengangkutan\\\": 4, \\\"kejayaan\\\": 21, \\\"patihnya\\\": 4, \\\"tara\\\": 12, \\\"keturunan\\\": 15, \\\"revolusioner\\\": 5, \\\"pki\\\": 4, \\\"sebenarnya\\\": 4, \\\"sebelum\\\": 16, \\\"pni\\\": 5, \\\"masuk\\\": 9, \\\"dilayari\\\": 6, \\\"bertulis\\\": 7, \\\"melihat\\\": 5, \\\"berpendapat\\\": 5, \\\"ahli\\\": 11, \\\"hurufnya\\\": 4, \\\"pengendalian\\\": 6, \\\"banjir\\\": 17, \\\"pengairan\\\": 5, \\\"tertua\\\": 9, \\\"diperingan\\\": 4, \\\"usul\\\": 6, \\\"persidangan\\\": 4, \\\"menteri\\\": 6, \\\"potong\\\": 12, \\\"bangka\\\": 14, \\\"608\\\": 9, \\\"656\\\": 4, \\\"pertemuan\\\": 12, \\\"memperlancar\\\": 2, \\\"dibangunlah\\\": 4, \\\"ligor\\\": 17, \\\"pertahanannya\\\": 4, \\\"775\\\": 15, \\\"pangkalan\\\": 6, \\\"732\\\": 12, \\\"ngawen\\\": 4, \\\"tertanam\\\": 2, \\\"peningkatan\\\": 2, \\\"dinamai\\\": 2, \\\"kebijakan\\\": 2, \\\"bhumisambharabhudara\\\": 2, \\\"melampaui\\\": 2, \\\"sepuluh\\\": 4, \\\"boddhisattwa\\\": 4, \\\"tingkatan\\\": 4, \\\"selat\\\": 12, \\\"syah\\\": 8, \\\"mughayat\\\": 4, \\\"1528\\\": 4, \\\"898\\\": 4, \\\"910\\\": 4, \\\"balitung\\\": 5, \\\"kekuasaannya\\\": 5, \\\"1607\\\": 4, \\\"memperluas\\\": 4, \\\"1636\\\": 4, \\\"iskandar\\\": 5, \\\"berpusat\\\": 4, \\\"13\\\": 14, \\\"profesi\\\": 4, \\\"guru\\\": 4, \\\"ikatan\\\": 4, \\\"dokter\\\": 4, \\\"hipmi\\\": 4, \\\"contoh\\\": 8, \\\"idi\\\": 4, \\\"pgri\\\": 5, \\\"himpunan\\\": 5, \\\"republik\\\": 16, \\\"persatuan\\\": 4, \\\"pengusaha\\\": 5, \\\"sungainya\\\": 6, \\\"apa\\\": 235, \\\"persoalan\\\": 4, \\\"pelajaran\\\": 4, \\\"coba\\\": 4, \\\"kamu\\\": 12, \\\"peroleh\\\": 4, \\\"melewati\\\": 6, \\\"filipina\\\": 6, \\\"cisadane\\\": 7, \\\"nila\\\": 4, \\\"taruma\\\": 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\\\"piramida\\\": 2, \\\"giza\\\": 2, \\\"thomas\\\": 6, \\\"alva\\\": 5, \\\"edison\\\": 6, \\\"menemukan\\\": 9, \\\"bola\\\": 6, \\\"lampu\\\": 6, \\\"1879\\\": 27, \\\"ketiga\\\": 24, \\\"leonardo\\\": 4, \\\"da\\\": 4, \\\"vinci\\\": 4, \\\"melukis\\\": 4, \\\"mona\\\": 6, \\\"lisa\\\": 6, \\\"16\\\": 6, \\\"napoleon\\\": 5, \\\"bonaparte\\\": 5, \\\"dikalahkan\\\": 5, \\\"pertempuran\\\": 11, \\\"waterloo\\\": 5, \\\"1815\\\": 4, \\\"situs\\\": 5, \\\"bekas\\\": 12, \\\"peradaban\\\": 5, \\\"inka\\\": 4, \\\"vincent\\\": 5, \\\"van\\\": 13, \\\"gogh\\\": 5, \\\"memotong\\\": 6, \\\"telinganya\\\": 6, \\\"sendiri\\\": 12, \\\"1888\\\": 4, \\\"vitamin\\\": 6, \\\"c\\\": 13, \\\"buah\\\": 23, \\\"jeruk\\\": 5, \\\"kiwi\\\": 4, \\\"nikola\\\": 4, \\\"tesla\\\": 4, \\\"mengembangkan\\\": 6, \\\"sistem\\\": 35, \\\"arus\\\": 6, \\\"listrik\\\": 6, \\\"bolak\\\": 6, \\\"balik\\\": 6, \\\"atau\\\": 21, \\\"ac\\\": 4, \\\"pahlawan\\\": 17, \\\"jawa\\\": 142, \\\"wahidin\\\": 21, \\\"sudirohusodo\\\": 21, \\\"sleman\\\": 14, \\\"1852\\\": 14, \\\"pangeran\\\": 16, \\\"diponegoro\\\": 12, \\\"11\\\": 16, \\\"1785\\\": 8, \\\"mahmud\\\": 21, \\\"badaruddin\\\": 21, \\\"ii\\\": 21, \\\"1767\\\": 14, \\\"otto\\\": 9, \\\"iskandardinata\\\": 9, \\\"31\\\": 29, \\\"1897\\\": 12, \\\"abikusno\\\": 9, \\\"tjokrosujoso\\\": 9, \\\"pekalongan\\\": 6, \\\"wahid\\\": 12, \\\"hasyim\\\": 33, \\\"jombang\\\": 16, \\\"1914\\\": 6, \\\"partai\\\": 33, \\\"komunis\\\": 11, \\\"mei\\\": 103, \\\"pertanian\\\": 26, \\\"bulan\\\": 20, \\\"ir\\\": 14, \\\"1901\\\": 6, \\\"bj\\\": 2, \\\"habibie\\\": 3, \\\"25\\\": 68, \\\"1936\\\": 6, \\\"parepare\\\": 2, \\\"megawati\\\": 3, \\\"soekarnoputri\\\": 2, \\\"1947\\\": 2, \\\"abdurrahman\\\": 2, \\\"september\\\": 10, \\\"1940\\\": 2, \\\"joko\\\": 2, \\\"widodo\\\": 3, \\\"21\\\": 40, \\\"1961\\\": 18, \\\"surakarta\\\": 6, \\\"najwa\\\": 2, \\\"shihab\\\": 3, \\\"1977\\\": 2, \\\"agnez\\\": 3, \\\"mo\\\": 5, \\\"juli\\\": 93, \\\"1986\\\": 2, \\\"eka\\\": 2, \\\"1979\\\": 2, \\\"samarinda\\\": 2, \\\"farhan\\\": 30, \\\"fadhilah\\\": 2, \\\"10\\\": 83, \\\"1962\\\": 12, \\\"tegal\\\": 2, \\\"siregar\\\": 2, \\\"1991\\\": 8, \\\"malang\\\": 48, \\\"dian\\\": 3, \\\"martini\\\": 2, \\\"1975\\\": 2, \\\"serang\\\": 2, \\\"pendiri\\\": 23, \\\"dagang\\\": 20, \\\"sdi\\\": 10, \\\"yupa\\\": 62, \\\"tugu\\\": 22, \\\"peringatan\\\": 14, \\\"upacara\\\": 14, \\\"kurban\\\": 20, \\\"dikeluarkan\\\": 22, \\\"masa\\\": 75, \\\"selain\\\": 7, \\\"bahkan\\\": 31, \\\"diperkirakan\\\": 66, \\\"hubungan\\\": 45, \\\"luar\\\": 5, \\\"samping\\\": 8, \\\"sumber\\\": 54, \\\"sejarah\\\": 46, \\\"taman\\\": 11, \\\"dibuat\\\": 20, \\\"dapunta\\\": 37, \\\"hyang\\\": 32, \\\"sri\\\": 33, \\\"jayanaga\\\": 4, \\\"pelindung\\\": 2, \\\"muara\\\": 52, \\\"musi\\\": 16, \\\"runtuhnya\\\": 4, \\\"funan\\\": 5, \\\"vietnam\\\": 5, \\\"akibat\\\": 13, \\\"kamboja\\\": 11, \\\"mulai\\\": 22, \\\"balaputradewa\\\": 33, \\\"terus\\\": 15, \\\"mempertahankan\\\": 11, \\\"kebesarannya\\\": 5, \\\"salah\\\": 26, \\\"seorang\\\": 39, \\\"pendeta\\\": 35, \\\"sakyakirti\\\": 10, \\\"bukit\\\": 66, \\\"siguntang\\\": 6, \\\"1377\\\": 3, \\\"armada\\\": 18, \\\"angkatan\\\": 22, \\\"laut\\\": 68, \\\"menyerang\\\": 4, \\\"permata\\\": 5, \\\"dinasti\\\": 47, \\\"syailendra\\\": 44, \\\"pembangunan\\\": 12, \\\"dilanjutkan\\\": 8, \\\"zaman\\\": 13, \\\"pramudawardani\\\": 4, \\\"pikatan\\\": 6, \\\"perpecahan\\\": 5, \\\"berlangsung\\\": 10, \\\"lama\\\": 10, \\\"menunjukkan\\\": 18, \\\"proses\\\": 26, \\\"suatu\\\": 16, \\\"digunakan\\\": 15, \\\"sarana\\\": 2, \\\"ibadah\\\": 2, \\\"raden\\\": 26, \\\"ajeng\\\": 4, \\\"kartini\\\": 76, \\\"jepara\\\": 34, \\\"bali\\\": 40, \\\"bersama\\\": 8, \\\"tiara\\\": 3, \\\"amelia\\\": 2, \\\"studi\\\": 6, \\\"15\\\": 73, \\\"2023\\\": 258, \\\"agus\\\": 6, \\\"wijaya\\\": 15, \\\"fotosintesis\\\": 22, \\\"mengubah\\\": 8, \\\"karbon\\\": 6, \\\"dioksida\\\": 6, \\\"glukosa\\\": 9, \\\"oksigen\\\": 12, \\\"alexander\\\": 4, \\\"fleming\\\": 4, \\\"penisilin\\\": 6, \\\"secara\\\": 13, \\\"sengaja\\\": 5, \\\"1928\\\": 8, \\\"paus\\\": 4, \\\"hewan\\\": 6, \\\"pernah\\\": 18, \\\"orang\\\": 53, \\\"menyebut\\\": 46, \\\"28\\\": 4, \\\"pemuda\\\": 23, \\\"mengikrarkan\\\": 4, \\\"sumpah\\\": 24, \\\"pembentukan\\\": 11, \\\"urine\\\": 5, \\\"ginjal\\\": 10, \\\"filtrasi\\\": 2, \\\"reabsorpsi\\\": 2, \\\"augmentasi\\\": 2, \\\"kh\\\": 53, \\\"ahmad\\\": 20, \\\"dahlan\\\": 20, \\\"1868\\\": 8, \\\"asy'ari\\\": 12, \\\"14\\\": 17, \\\"1871\\\": 8, \\\"dr\\\": 20, \\\"cipto\\\": 21, \\\"mangunkusumo\\\": 21, \\\"pecangaan\\\": 14, \\\"1886\\\": 20, \\\"ernest\\\": 21, \\\"douwes\\\": 21, \\\"dekker\\\": 21, \\\"pasuruan\\\": 14, \\\"mas\\\": 14, \\\"mansur\\\": 9, \\\"1896\\\": 6, \\\"bpupki\\\": 12, \\\"pemerintah\\\": 12, \\\"muda\\\": 17, \\\"desember\\\": 70, \\\"1930\\\": 8, \\\"utomo\\\": 15, \\\"20\\\": 24, \\\"satunya\\\": 2, \\\"dihuni\\\": 3, \\\"makhluk\\\": 11, \\\"berputar\\\": 3, \\\"miring\\\": 3, \\\"porosnya\\\": 3, \\\"panas\\\": 3, \\\"susilo\\\": 2, \\\"bambang\\\": 2, \\\"yudhoyono\\\": 3, \\\"1949\\\": 2, \\\"pacitan\\\": 2, \\\"mulyani\\\": 3, \\\"indrawati\\\": 2, \\\"26\\\": 2, \\\"hayam\\\": 32, \\\"wuruk\\\": 32, \\\"1350\\\": 22, \\\"hingga\\\": 57, \\\"1389\\\": 22, \\\"telah\\\": 114, \\\"memperkuat\\\": 52, \\\"maritim\\\": 48, \\\"kedukan\\\": 28, \\\"tatang\\\": 16, \\\"terdiri\\\": 38, \\\"atas\\\": 76, \\\"kurang\\\": 16, \\\"lebih\\\": 39, \\\"30\\\": 8, \\\"daratan\\\": 10, \\\"70\\\": 8, \\\"lautan\\\": 10, \\\"komponen\\\": 12, \\\"bagi\\\": 51, \\\"keberlangsungan\\\": 12, \\\"perubahan\\\": 17, \\\"iklim\\\": 5, \\\"cuaca\\\": 5, \\\"memengaruhi\\\": 6, \\\"kondisi\\\": 12, \\\"ekosistem\\\": 5, \\\"sinilah\\\": 4, \\\"berdirinya\\\": 9, \\\"oetomo\\\": 9, \\\"pelopor\\\": 5, \\\"kebangsaan\\\": 5, \\\"trikoro\\\": 5, \\\"darmo\\\": 5, \\\"minangatamwan\\\": 10, \\\"membawa\\\": 14, \\\"tentara\\\": 15, \\\"000\\\": 50, \\\"personel\\\": 10, \\\"inilah\\\": 15, \\\"posisi\\\": 8, \\\"menguntungkan\\\": 6, \\\"meningkatkan\\\": 8, \\\"perekonomian\\\": 9, \\\"masyarakat\\\": 13, \\\"wangsakerta\\\": 8, \\\"dikatakan\\\": 11, \\\"keemasan\\\": 14, \\\"mungkin\\\": 20, \\\"aliran\\\": 11, \\\"citarum\\\": 17, \\\"selamatan\\\": 30, \\\"baginya\\\": 21, \\\"brahmana\\\": 45, \\\"disertai\\\": 23, \\\"persembahan\\\": 23, \\\"ekor\\\": 45, \\\"sapi\\\": 26, \\\"kira\\\": 32, \\\"sampai\\\": 42, \\\"membedakan\\\": 5, \\\"antara\\\": 82, \\\"anggota\\\": 15, \\\"kerabatnya\\\": 5, \\\"sebuah\\\": 61, \\\"sriksetra\\\": 5, \\\"ada\\\": 65, \\\"beberapa\\\": 36, \\\"faktor\\\": 2, \\\"mendorong\\\": 3, \\\"lain\\\": 50, \\\"awal\\\": 15, \\\"perkembangannya\\\": 4, \\\"kedah\\\": 15, \\\"pantai\\\": 56, \\\"semenanjung\\\": 15, \\\"sudamaniwarmadewa\\\": 11, \\\"digantikan\\\": 10, \\\"putranya\\\": 8, \\\"marawijayottunggawarman\\\": 8, \\\"kejayaannya\\\": 12, \\\"wilayah\\\": 45, \\\"cukup\\\": 16, \\\"pedagang\\\": 33, \\\"bongkar\\\": 7, \\\"muat\\\": 7, \\\"barang\\\": 13, \\\"dagangan\\\": 2, \\\"belajar\\\": 20, \\\"selatan\\\": 95, \\\"erat\\\": 17, \\\"kita\\\": 21, \\\"kenal\\\": 8, \\\"nama\\\": 88, \\\"sementara\\\": 12, \\\"poh\\\": 28, \\\"pitu\\\": 28, \\\"sekarang\\\": 23, \\\"jelas\\\": 6, \\\"hasil\\\": 28, \\\"padi\\\": 2, \\\"memindahkan\\\": 8, \\\"pemerintahannya\\\": 5, \\\"arah\\\": 3, \\\"menjelaskan\\\": 3, \\\"susunan\\\": 11, \\\"berbeda\\\": 8, \\\"dilihat\\\": 5, \\\"susunannya\\\": 2, \\\"teras\\\": 6, \\\"stupa\\\": 13, \\\"bentuk\\\": 37, \\\"seperti\\\": 46, \\\"ditafsirkan\\\": 2, \\\"mandala\\\": 2, \\\"arupadatu\\\": 5, \\\"yaitu\\\": 23, \\\"dewa\\\": 27, \\\"memproklamasikan\\\": 23, \\\"ditemani\\\": 6, \\\"ketinggian\\\": 25, \\\"8848\\\": 4, \\\"meter\\\": 12, \\\"komodo\\\": 10, \\\"hanya\\\": 15, \\\"tepatnya\\\": 15, \\\"pulau\\\": 38, \\\"sekitarnya\\\": 11, \\\"nil\\\": 13, \\\"panjang\\\": 19, \\\"6650\\\": 4, \\\"shah\\\": 4, \\\"jahan\\\": 4, \\\"mengenang\\\": 8, \\\"istrinya\\\": 4, \\\"mumtaz\\\": 4, \\\"afrika\\\": 35, \\\"mediterania\\\": 7, \\\"54\\\": 6, \\\"antartika\\\": 8, \\\"kutub\\\": 7, \\\"hampir\\\": 7, \\\"seluruhnya\\\": 13, \\\"tertutup\\\": 7, \\\"es\\\": 9, \\\"ali\\\": 20, \\\"menghadiri\\\": 360, \\\"turnamen\\\": 40, \\\"catur\\\": 45, \\\"nina\\\": 40, \\\"rapat\\\": 24, \\\"workshop\\\": 40, \\\"fotografi\\\": 45, \\\"pameran\\\": 24, \\\"teknologi\\\": 32, \\\"iqbal\\\": 16, \\\"perlombaan\\\": 24, \\\"renang\\\": 27, \\\"konser\\\": 40, \\\"musik\\\": 45, \\\"fajar\\\": 27, \\\"dina\\\": 16, \\\"2024\\\": 28, \\\"festival\\\": 24, \\\"kuliner\\\": 33, \\\"rian\\\": 24, \\\"bazar\\\": 32, \\\"amal\\\": 36, \\\"tari\\\": 8, \\\"seminar\\\": 40, \\\"pendidikan\\\": 57, \\\"kompetisi\\\": 32, \\\"robotik\\\": 36, \\\"rudi\\\": 24, \\\"semarang\\\": 11, \\\"dewata\\\": 6, \\\"destinasi\\\": 26, \\\"wisata\\\": 26, \\\"sejuk\\\": 20, \\\"magnet\\\": 3, \\\"menarik\\\": 7, \\\"benda\\\": 3, \\\"logam\\\": 2, \\\"besi\\\": 4, \\\"baja\\\": 2, \\\"nikel\\\": 2, \\\"kobalt\\\": 2, \\\"pegangsaan\\\": 2, \\\"nomor\\\": 2, \\\"56\\\": 2, \\\"i\\\": 33, \\\"gusti\\\": 12, \\\"ngurah\\\": 12, \\\"rai\\\": 12, \\\"gugur\\\": 9, \\\"18\\\": 31, \\\"1946\\\": 12, \\\"dibentuk\\\": 8, \\\"diketuai\\\": 4, \\\"jong\\\": 12, \\\"islamieten\\\": 12, \\\"bond\\\": 12, \\\"1925\\\": 8, \\\"1911\\\": 8, \\\"dipelopori\\\": 4, \\\"samanhudi\\\": 4, \\\"putri\\\": 23, \\\"mardika\\\": 17, \\\"1912\\\": 40, \\\"prakarsa\\\": 8, \\\"mencapai\\\": 26, \\\"kakek\\\": 12, \\\"disebutkan\\\": 8, \\\"bawah\\\": 17, \\\"berasal\\\": 18, \\\"kalinga\\\": 9, \\\"kompleks\\\": 13, \\\"muka\\\": 12, \\\"dipengaruhi\\\": 12, \\\"tenaga\\\": 24, \\\"eksogen\\\": 10, \\\"endogen\\\": 10, \\\"perempuan\\\": 10, \\\"yakni\\\": 44, \\\"puteri\\\": 5, \\\"605\\\": 10, \\\"saka\\\": 24, \\\"683\\\": 10, \\\"ansuman\\\": 5, \\\"tiga\\\": 14, \\\"anak\\\": 17, \\\"tetapi\\\": 28, \\\"sehingga\\\": 21, \\\"masyarakatnya\\\": 8, \\\"demikian\\\": 8, \\\"semakin\\\": 8, \\\"ramai\\\": 17, \\\"dituliskan\\\": 35, \\\"lima\\\": 13, \\\"baris\\\": 49, \\\"tulisan\\\": 46, \\\"beraksara\\\": 22, \\\"dua\\\": 42, \\\"holing\\\": 4, \\\"tengah\\\": 40, \\\"tuk\\\": 5, \\\"lereng\\\": 8, \\\"merbabu\\\": 8, \\\"kisah\\\": 6, \\\"begitu\\\": 8, \\\"muncul\\\": 12, \\\"sempat\\\": 6, \\\"pusatnya\\\": 5, \\\"606\\\": 5, \\\"684\\\": 5, \\\"berita\\\": 35, \\\"tsing\\\": 19, \\\"tinggal\\\": 26, \\\"keadaan\\\": 8, \\\"tepat\\\": 3, \\\"kegiatan\\\": 18, \\\"pertahanan\\\": 2, \\\"utara\\\": 60, \\\"berhasil\\\": 21, \\\"digagalkan\\\": 5, \\\"muhammad\\\": 5, \\\"yamin\\\": 5, \\\"nasional\\\": 44, \\\"didukung\\\": 3, \\\"strategis\\\": 7, \\\"kemunduran\\\": 7, \\\"lagi\\\": 4, \\\"1275\\\": 2, \\\"kertanegara\\\": 3, \\\"ekspedisi\\\": 3, \\\"pamalayu\\\": 2, \\\"kedu\\\": 10, \\\"prambanan\\\": 10, \\\"sanjaya\\\": 49, \\\"sanaha\\\": 5, \\\"saudara\\\": 5, \\\"tampil\\\": 5, \\\"717\\\": 5, \\\"780\\\": 5, \\\"menimbulkan\\\": 4, \\\"dieng\\\": 4, \\\"gedongsongo\\\": 2, \\\"44\\\": 7, \\\"58\\\": 7, \\\"juta\\\": 13, \\\"km\\\\u00b2\\\": 13, \\\"kilimanjaro\\\": 8, \\\"895\\\": 7, \\\"gurun\\\": 17, \\\"sahara\\\": 8, \\\"raka\\\": 16, \\\"dewi\\\": 20, \\\"menyaring\\\": 2, \\\"mengandung\\\": 7, \\\"zat\\\": 9, \\\"sisa\\\": 8, \\\"metabolisme\\\": 8, \\\"mengedarkan\\\": 4, \\\"makanan\\\": 5, \\\"gangguan\\\": 5, \\\"pernapasan\\\": 27, \\\"asma\\\": 5, \\\"bronkitis\\\": 4, \\\"emfisema\\\": 4, \\\"tuberkulosis\\\": 4, \\\"sutan\\\": 9, \\\"sjahrir\\\": 9, \\\"sumatera\\\": 12, \\\"1909\\\": 6, \\\"abdul\\\": 9, \\\"muis\\\": 9, \\\"puar\\\": 6, \\\"1927\\\": 14, \\\"terlalu\\\": 2, \\\"terlihat\\\": 4, \\\"tersusun\\\": 15, \\\"jutaan\\\": 2, \\\"bongkahan\\\": 2, \\\"respirasi\\\": 12, \\\"pertukaran\\\": 12, \\\"hidung\\\": 14, \\\"faring\\\": 16, \\\"laring\\\": 16, \\\"trakea\\\": 16, \\\"bronkus\\\": 12, \\\"paru\\\": 42, \\\"dataran\\\": 11, \\\"berbaris\\\": 4, \\\"membentuk\\\": 15, \\\"gugusan\\\": 4, \\\"datar\\\": 5, \\\"mdpal\\\": 10, \\\"nahdlatul\\\": 22, \\\"ulama\\\": 22, \\\"nu\\\": 5, \\\"1926\\\": 17, \\\"mendirikan\\\": 44, \\\"mengadakan\\\": 22, \\\"emas\\\": 16, \\\"lembu\\\": 20, \\\"pelayarannya\\\": 6, \\\"dimungkinkan\\\": 4, \\\"singgah\\\": 17, \\\"terlebih\\\": 6, \\\"dahulu\\\": 18, \\\"jauh\\\": 20, \\\"berkaitan\\\": 24, \\\"tujuh\\\": 9, \\\"ternyata\\\": 4, \\\"mengusik\\\": 6, \\\"pundi\\\": 34, \\\"istana\\\": 29, \\\"dinilai\\\": 5, \\\"harus\\\": 11, \\\"diberi\\\": 6, \\\"hukuman\\\": 17, \\\"mati\\\": 4, \\\"dianut\\\": 5, \\\"umumnya\\\": 15, \\\"kepemimpinan\\\": 6, \\\"adil\\\": 8, \\\"menjadikan\\\": 8, \\\"teratur\\\": 4, \\\"aman\\\": 11, \\\"tenteram\\\": 10, \\\"kemungkinan\\\": 5, \\\"menguasai\\\": 12, \\\"terutama\\\": 16, \\\"kutukan\\\": 8, \\\"menakutkan\\\": 4, \\\"berbuat\\\": 4, \\\"kejahatan\\\": 4, \\\"usaha\\\": 24, \\\"perluasan\\\": 9, \\\"artinya\\\": 12, \\\"pengembangan\\\": 4, \\\"bhumi\\\": 11, \\\"java\\\": 11, \\\"dimaksud\\\": 6, \\\"khususnya\\\": 4, \\\"990\\\": 6, \\\"kapal\\\": 14, \\\"membayar\\\": 6, \\\"pajak\\\": 6, \\\"kedudukannya\\\": 12, \\\"kuat\\\": 26, \\\"asing\\\": 12, \\\"datang\\\": 19, \\\"mengenai\\\": 23, \\\"dipastikan\\\": 10, \\\"lambang\\\": 7, \\\"keberhasilan\\\": 2, \\\"menaklukkan\\\": 7, \\\"paham\\\": 2, \\\"penakluk\\\": 6, \\\"gagah\\\": 22, \\\"berani\\\": 16, \\\"musuh\\\": 23, \\\"berkuasa\\\": 26, \\\"samaratungga\\\": 22, \\\"824\\\": 4, \\\"memperlihatkan\\\": 2, \\\"kuatnya\\\": 2, \\\"pengaruh\\\": 23, \\\"kebudayaan\\\": 15, \\\"cara\\\": 6, \\\"membaca\\\": 3, \\\"relief\\\": 13, \\\"dinding\\\": 5, \\\"barobudur\\\": 3, \\\"searah\\\": 2, \\\"jarum\\\": 2, \\\"jam\\\": 2, \\\"eropa\\\": 15, \\\"terkecil\\\": 15, \\\"kedua\\\": 14, \\\"setelah\\\": 61, \\\"australia\\\": 16, \\\"amerika\\\": 32, \\\"hutan\\\": 8, \\\"populasi\\\": 8, \\\"miliar\\\": 7, \\\"alpen\\\": 8, \\\"membentang\\\": 8, \\\"kemarin\\\": 36, \\\"hana\\\": 16, \\\"besar\\\": 30, \\\"sumatra\\\": 33, \\\"khas\\\": 6, \\\"tumbuhan\\\": 10, \\\"hijau\\\": 4, \\\"energi\\\": 8, \\\"kloroplas\\\": 4, \\\"pembelahan\\\": 6, \\\"mitosis\\\": 5, \\\"pertumbuhan\\\": 4, \\\"perbaikan\\\": 4, \\\"sel\\\": 5, \\\"sedangkan\\\": 14, \\\"meiosis\\\": 4, \\\"gamet\\\": 5, \\\"penerapan\\\": 3, \\\"bioteknologi\\\": 3, \\\"dampak\\\": 4, \\\"negatif\\\": 3, \\\"polusi\\\": 2, \\\"gen\\\": 2, \\\"menyingkirkan\\\": 2, \\\"plasma\\\": 2, \\\"nutfah\\\": 2, \\\"alat\\\": 11, \\\"optik\\\": 5, \\\"sehari\\\": 9, \\\"kacamata\\\": 5, \\\"kamera\\\": 4, \\\"mikroskop\\\": 4, \\\"voc\\\": 11, \\\"1602\\\": 2, \\\"belanda\\\": 24, \\\"dibubarkan\\\": 3, \\\"1799\\\": 2, \\\"fonds\\\": 12, \\\"ny\\\": 8, \\\"th\\\": 8, \\\"deventer\\\": 8, \\\"silsilah\\\": 8, \\\"lokal\\\": 17, \\\"sering\\\": 9, \\\"bintang\\\": 3, \\\"terang\\\": 18, \\\"langit\\\": 2, \\\"pagi\\\": 2, \\\"dulunya\\\": 2, \\\"dikategorikan\\\": 3, \\\"katai\\\": 2, \\\"permukaannya\\\": 2, \\\"jalur\\\": 32, \\\"orbit\\\": 2, \\\"atmosfernya\\\": 2, \\\"berarti\\\": 8, \\\"terkena\\\": 8, \\\"talang\\\": 36, \\\"tuo\\\": 36, \\\"penyelidik\\\": 4, \\\"bu\\\": 5, \\\"bersifat\\\": 13, \\\"sosio\\\": 4, \\\"kultural\\\": 4, \\\"bicara\\\": 4, \\\"soal\\\": 4, \\\"sosok\\\": 6, \\\"mahakam\\\": 29, \\\"memberi\\\": 10, \\\"inskripsinya\\\": 16, \\\"aksara\\\": 32, \\\"sansekerta\\\": 12, \\\"jujur\\\": 10, \\\"bijaksana\\\": 10, \\\"menerjemahkan\\\": 9, \\\"hwi\\\": 15, \\\"ning\\\": 15, \\\"dibantu\\\": 9, \\\"janabadra\\\": 4, \\\"dikunjungi\\\": 5, \\\"kesempatan\\\": 6, \\\"cepat\\\": 9, \\\"sebutan\\\": 6, \\\"menurut\\\": 21, \\\"penaklukan\\\": 14, \\\"682\\\": 5, \\\"685\\\": 5, \\\"diceritakan\\\": 12, \\\"berusaha\\\": 5, \\\"686\\\": 14, \\\"karang\\\": 10, \\\"berahi\\\": 10, \\\"maupun\\\": 3, \\\"kawasan\\\": 7, \\\"perairan\\\": 26, \\\"tenggara\\\": 18, \\\"mampu\\\": 10, \\\"mengawasi\\\": 10, \\\"nusantara\\\": 10, \\\"segi\\\": 3, \\\"politik\\\": 12, \\\"kali\\\": 35, \\\"mendapat\\\": 9, \\\"pertengahan\\\": 10, \\\"baru\\\": 12, \\\"medang\\\": 8, \\\"rakai\\\": 6, \\\"meninggalkan\\\": 7, \\\"aturan\\\": 6, \\\"aturannya\\\": 2, \\\"desain\\\": 3, \\\"bentuknya\\\": 2, \\\"dipahami\\\": 4, \\\"berbatasan\\\": 14, \\\"samudera\\\": 15, \\\"atlantik\\\": 6, \\\"pasifik\\\": 6, \\\"belahan\\\": 7, \\\"getaran\\\": 3, \\\"gelombang\\\": 3, \\\"radio\\\": 2, \\\"televisi\\\": 2, \\\"telepon\\\": 2, \\\"seluler\\\": 2, \\\"daun\\\": 4, \\\"bantuan\\\": 6, \\\"klorofil\\\": 4, \\\"asy\\\\u2019ari\\\": 12, \\\"perhimpunan\\\": 9, \\\"berperan\\\": 4, \\\"memperjuangkan\\\": 2, \\\"kancah\\\": 2, \\\"b\\\": 2, \\\"kaum\\\": 7, \\\"sesuai\\\": 9, \\\"letaknya\\\": 8, \\\"buleleng\\\": 11, \\\"1570\\\": 4, \\\"gajah\\\": 41, \\\"mada\\\": 25, \\\"mengucapkan\\\": 17, \\\"palapa\\\": 18, \\\"1331\\\": 4, \\\"ketika\\\": 4, \\\"dilantik\\\": 10, \\\"mahapatih\\\": 9, \\\"disebutkannya\\\": 4, \\\"selesai\\\": 16, \\\"penggalian\\\": 10, \\\"maka\\\": 14, \\\"mempersembahkan\\\": 11, \\\"cidanghiang\\\": 7, \\\"desa\\\": 56, \\\"lebak\\\": 6, \\\"munjul\\\": 4, \\\"dikuasai\\\": 7, \\\"berdasarkan\\\": 13, \\\"darmawangsa\\\": 5, \\\"tampilnya\\\": 4, \\\"memberikan\\\": 5, \\\"kemakmuran\\\": 5, \\\"mengandalkan\\\": 12, \\\"perekonomiannya\\\": 10, \\\"keberadaan\\\": 9, \\\"lokasi\\\": 12, \\\"sekeliling\\\": 4, \\\"merapi\\\": 5, \\\"sumbing\\\": 4, \\\"sindoro\\\": 4, \\\"kecil\\\": 11, \\\"bawahan\\\": 3, \\\"bersikap\\\": 2, \\\"arif\\\": 2, \\\"pengetahuan\\\": 11, \\\"kaki\\\": 49, \\\"undak\\\": 6, \\\"persegi\\\": 4, \\\"disusul\\\": 2, \\\"mengalir\\\": 2, \\\"dihiasi\\\": 2, \\\"kamadatu\\\": 8, \\\"pemujaan\\\": 8, \\\"pawon\\\": 10, \\\"ajaran\\\": 8, \\\"disebarkan\\\": 3, \\\"disesuaikan\\\": 2, \\\"saat\\\": 23, \\\"km\\\": 16, \\\"kemerdekaannya\\\": 5, \\\"drs\\\": 4, \\\"organ\\\": 12, \\\"ekskresi\\\": 9, \\\"mengeluarkan\\\": 9, \\\"berupa\\\": 19, \\\"uap\\\": 2, \\\"ramah\\\": 3, \\\"lingkungan\\\": 3, \\\"memanfaatkan\\\": 2, \\\"daya\\\": 2, \\\"diperbarui\\\": 2, \\\"limbah\\\": 2, \\\"berbahaya\\\": 2, \\\"memegang\\\": 2, \\\"peranan\\\": 3, \\\"ken\\\": 11, \\\"arok\\\": 11, \\\"mengalahkan\\\": 5, \\\"kertajaya\\\": 4, \\\"menerangkan\\\": 10, \\\"perjalanan\\\": 10, \\\"siddhayatra\\\": 12, \\\"menggunakan\\\": 20, \\\"perahu\\\": 8, \\\"muarakaman\\\": 13, \\\"memahami\\\": 8, \\\"tentu\\\": 4, \\\"memerlukan\\\": 4, \\\"menjelaskannya\\\": 4, \\\"kata\\\": 20, \\\"tarum\\\": 15, \\\"purbacaraka\\\": 9, \\\"memperkirakan\\\": 9, \\\"bekasi\\\": 6, \\\"kampung\\\": 37, \\\"ciaruetun\\\": 10, \\\"hilir\\\": 27, \\\"cibungbulang\\\": 15, \\\"bogor\\\": 37, \\\"prasastinya\\\": 8, \\\"dipahatkan\\\": 23, \\\"diapit\\\": 6, \\\"pahatan\\\": 6, \\\"telapak\\\": 26, \\\"t\\\\u2019ang\\\": 5, \\\"mencoba\\\": 4, \\\"kejujuran\\\": 4, \\\"rakyatnya\\\": 4, \\\"mencobanya\\\": 4, \\\"meletakkan\\\": 12, \\\"hinayana\\\": 4, \\\"subur\\\": 4, \\\"sejak\\\": 9, \\\"permulaan\\\": 5, \\\"tarikh\\\": 6, \\\"masehi\\\": 5, \\\"kepulauan\\\": 5, \\\"membina\\\": 3, \\\"rajaraya\\\": 2, \\\"colamandala\\\": 7, \\\"ribuan\\\": 8, \\\"kaitannya\\\": 4, \\\"peninggalan\\\": 4, \\\"takus\\\": 4, \\\"kampar\\\": 6, \\\"riau\\\": 4, \\\"disebabkan\\\": 4, \\\"ogan\\\": 2, \\\"komering\\\": 2, \\\"lumpur\\\": 3, \\\"melemahnya\\\": 2, \\\"pengawasan\\\": 3, \\\"sulit\\\": 3, \\\"menurunkan\\\": 7, \\\"lingga\\\": 7, \\\"wukir\\\": 6, \\\"stirangga\\\": 4, \\\"tingkat\\\": 5, \\\"termasuk\\\": 5, \\\"induk\\\": 2, \\\"rupadatu\\\": 4, \\\"puncak\\\": 23, \\\"bukti\\\": 16, \\\"ditunjukkan\\\": 4, \\\"keling\\\": 5, \\\"danau\\\": 23, \\\"superior\\\": 7, \\\"tawar\\\": 8, \\\"pengangkutan\\\": 4, \\\"mineral\\\": 4, \\\"xilem\\\": 5, \\\"diangkut\\\": 4, \\\"floem\\\": 5, \\\"kejayaan\\\": 21, \\\"patihnya\\\": 4, \\\"keturunan\\\": 15, \\\"tara\\\": 12, \\\"revolusioner\\\": 5, \\\"sebelum\\\": 16, \\\"pni\\\": 5, \\\"sebenarnya\\\": 4, \\\"pki\\\": 4, \\\"dilayari\\\": 6, \\\"masuk\\\": 9, \\\"bertulis\\\": 7, \\\"melihat\\\": 5, \\\"hurufnya\\\": 4, \\\"ahli\\\": 11, \\\"berpendapat\\\": 5, \\\"tertua\\\": 9, \\\"pengendalian\\\": 6, \\\"banjir\\\": 17, \\\"pengairan\\\": 5, \\\"usul\\\": 6, \\\"persidangan\\\": 4, \\\"menteri\\\": 6, \\\"diperingan\\\": 4, \\\"potong\\\": 12, \\\"bangka\\\": 14, \\\"608\\\": 9, \\\"656\\\": 4, \\\"pertemuan\\\": 12, \\\"memperlancar\\\": 2, \\\"pertahanannya\\\": 4, \\\"775\\\": 15, \\\"dibangunlah\\\": 4, \\\"pangkalan\\\": 6, \\\"ligor\\\": 23, \\\"732\\\": 12, \\\"ngawen\\\": 4, \\\"tertanam\\\": 2, \\\"dinamai\\\": 2, \\\"bhumisambharabhudara\\\": 2, \\\"peningkatan\\\": 2, \\\"kebijakan\\\": 2, \\\"melampaui\\\": 2, \\\"sepuluh\\\": 4, \\\"boddhisattwa\\\": 4, \\\"tingkatan\\\": 4, \\\"selat\\\": 16, \\\"mughayat\\\": 4, \\\"syah\\\": 12, \\\"1528\\\": 4, \\\"balitung\\\": 5, \\\"898\\\": 4, \\\"910\\\": 4, \\\"iskandar\\\": 5, \\\"1607\\\": 4, \\\"1636\\\": 4, \\\"memperluas\\\": 4, \\\"kekuasaannya\\\": 5, \\\"berpusat\\\": 4, \\\"13\\\": 14, \\\"contoh\\\": 8, \\\"profesi\\\": 4, \\\"persatuan\\\": 4, \\\"guru\\\": 4, \\\"republik\\\": 16, \\\"pgri\\\": 5, \\\"ikatan\\\": 4, \\\"dokter\\\": 4, \\\"idi\\\": 4, \\\"himpunan\\\": 5, \\\"pengusaha\\\": 5, \\\"hipmi\\\": 4, \\\"sungainya\\\": 6, \\\"coba\\\": 4, \\\"pelajaran\\\": 4, \\\"apa\\\": 235, \\\"kamu\\\": 12, \\\"peroleh\\\": 4, \\\"persoalan\\\": 4, \\\"melewati\\\": 6, \\\"filipina\\\": 6, \\\"cisadane\\\": 7, \\\"kalau\\\": 4, \\\"mengingat\\\": 4, \\\"namanya\\\": 8, \\\"taruma\\\": 19, \\\"nila\\\": 4, \\\"chenla\\\": 4, \\\"ketahui\\\": 4, \\\"wanita\\\": 20, \\\"sebaliknya\\\": 2, \\\"penguasaan\\\": 6, \\\"menjalin\\\": 13, \\\"benggala\\\": 5, \\\"diperintah\\\": 4, \\\"dewapala\\\": 4, \\\"biaro\\\": 2, \\\"bahal\\\": 2, \\\"lawas\\\": 2, \\\"tapanuli\\\": 2, \\\"dipimpin\\\": 7, \\\"kerabat\\\": 2, \\\"menganut\\\": 3, \\\"mendengarkan\\\": 4, \\\"membicarakan\\\": 5, \\\"menghadapi\\\": 4, \\\"globalisasi\\\": 5, \\\"bujur\\\": 2, \\\"sangkar\\\": 2, \\\"ukuran\\\": 2, \\\"123\\\": 4, \\\"x\\\": 2, \\\"kakinya\\\": 11, \\\"kulit\\\": 12, \\\"membuang\\\": 4, \\\"reformasi\\\": 6, \\\"diawali\\\": 4, \\\"mundurnya\\\": 4, \\\"soeharto\\\": 4, \\\"1998\\\": 8, \\\"sidang\\\": 4, \\\"istimewa\\\": 4, \\\"mpr\\\": 4, \\\"sengit\\\": 6, \\\"pejuang\\\": 9, \\\"karangasem\\\": 4, \\\"klungkung\\\": 4, \\\"melawan\\\": 5, \\\"perlak\\\": 4, \\\"malaysia\\\": 4, \\\"marah\\\": 4, \\\"silu\\\": 4, \\\"patah\\\": 8, \\\"pertamanya\\\": 8, \\\"senopati\\\": 4, \\\"pemindahan\\\": 5, \\\"pajang\\\": 4, \\\"diplomatik\\\": 5, \\\"chola\\\": 4, \\\"1475\\\": 4, \\\"dibandingkan\\\": 5, \\\"600\\\": 4, \\\"menyerupai\\\": 9, \\\"sulur\\\": 8, \\\"suluran\\\": 8, \\\"ikal\\\": 6, \\\"digambarkan\\\": 11, \\\"pemimpin\\\": 17, \\\"taat\\\": 7, \\\"permintaan\\\": 5, \\\"menjaga\\\": 4, \\\"kedatuan\\\": 4, \\\"menghukum\\\": 5, \\\"setiap\\\": 9, \\\"bermaksud\\\": 4, \\\"jahat\\\": 4, \\\"1017\\\": 3, \\\"rajendracola\\\": 2, \\\"masih\\\": 3, \\\"bertahan\\\": 2, \\\"1025\\\": 2, \\\"diulangi\\\": 2, \\\"sanggramawijayattunggawarman\\\": 2, \\\"ditahan\\\": 3, \\\"pihak\\\": 3, \\\"bogowonto\\\": 4, \\\"elo\\\": 4, \\\"progo\\\": 4, \\\"opak\\\": 4, \\\"bengawan\\\": 4, \\\"solo\\\": 4, \\\"canggal\\\": 10, \\\"maharaja\\\": 13, \\\"dyah\\\": 8, \\\"pancapana\\\": 2, \\\"memakai\\\": 4, \\\"tokoh\\\": 5, \\\"wayang\\\": 3, \\\"bima\\\": 2, \\\"puntadewa\\\": 2, \\\"arjuna\\\": 2, \\\"semar\\\": 2, \\\"pedoman\\\": 3, \\\"seniman\\\": 4, \\\"vertikal\\\": 4, \\\"pola\\\": 6, \\\"bangun\\\": 2, \\\"karmawibangga\\\": 2, \\\"sebab\\\": 2, \\\"perbuatan\\\": 2, \\\"pencernaan\\\": 5, \\\"mulut\\\": 4, \\\"kerongkongan\\\": 4, \\\"lambung\\\": 4, \\\"usus\\\": 8, \\\"halus\\\": 4, \\\"anus\\\": 4, \\\"memudahkan\\\": 2, \\\"sulawesi\\\": 4, \\\"pelayaran\\\": 5, \\\"maluku\\\": 8, \\\"agung\\\": 14, \\\"penyerangan\\\": 6, \\\"batavia\\\": 6, \\\"1628\\\": 4, \\\"1629\\\": 4, \\\"mengusir\\\": 4, \\\"airlangga\\\": 10, \\\"membagi\\\": 5, \\\"kahuripan\\\": 6, \\\"janggala\\\": 5, \\\"panjalu\\\": 4, \\\"bidang\\\": 6, \\\"modern\\\": 5, \\\"mendesak\\\": 4, \\\"ingin\\\": 13, \\\"sekaligus\\\": 8, \\\"jaminan\\\": 12, \\\"keamanan\\\": 12, \\\"berdagang\\\": 11, \\\"1006\\\": 8, \\\"membangun\\\": 18, \\\"nagipattana\\\": 10, \\\"lawu\\\": 8, \\\"serta\\\": 12, \\\"berdekatan\\\": 8, \\\"seribu\\\": 8, \\\"ditandai\\\": 4, \\\"setidaknya\\\": 2, \\\"dialami\\\": 4, \\\"bangsa\\\": 3, \\\"lampau\\\": 2, \\\"kecamatan\\\": 5, \\\"kabupaten\\\": 2, \\\"magelang\\\": 2, \\\"garis\\\": 3, \\\"lurus\\\": 3, \\\"dipandang\\\": 8, \\\"kesatuan\\\": 2, \\\"penyatuan\\\": 2, \\\"tantrayana\\\": 2, \\\"filsafat\\\": 2, \\\"yogacara\\\": 2, \\\"melibatkan\\\": 4, \\\"inspirasi\\\": 4, \\\"ekspirasi\\\": 4, \\\"kerucut\\\": 4, \\\"kubat\\\": 4, \\\"dikelilingi\\\": 4, \\\"perlu\\\": 9, \\\"walaupun\\\": 4, \\\"tetap\\\": 4, \\\"puteranya\\\": 4, \\\"cucunya\\\": 4, \\\"rasa\\\": 4, \\\"terima\\\": 4, \\\"kasih\\\": 4, \\\"mengendalikan\\\": 11, \\\"menggali\\\": 18, \\\"candrabaga\\\": 13, \\\"pahami\\\": 4, \\\"cianten\\\": 15, \\\"ciaruteun\\\": 20, \\\"cibungbulan\\\": 9, \\\"sedang\\\": 12, \\\"menyentuh\\\": 6, \\\"kantong\\\": 6, \\\"tulangbawang\\\": 4, \\\"tenang\\\": 2, \\\"penduduknya\\\": 2, \\\"berbakat\\\": 3, \\\"pelaut\\\": 2, \\\"ulung\\\": 2, \\\"tercatat\\\": 2, \\\"universitas\\\": 2, \\\"nawa\\\": 2, \\\"asrama\\\": 3, \\\"kesamaan\\\": 3, \\\"arsitektur\\\": 3, \\\"provinsi\\\": 2, \\\"menandakan\\\": 2, \\\"memperhatikan\\\": 2, \\\"ilmu\\\": 2, \\\"generasi\\\": 3, \\\"mudanya\\\": 2, \\\"natuna\\\": 4, \\\"langsung\\\": 2, \\\"tanpa\\\": 4, \\\"ditanam\\\": 2, \\\"diwujudkan\\\": 2, \\\"bukan\\\": 3, \\\"ayah\\\": 2, \\\"tumbuh\\\": 9, \\\"tanjung\\\": 9, \\\"priok\\\": 9, \\\"jambu\\\": 6, \\\"pasir\\\": 14, \\\"koleangkak\\\": 14, \\\"parakan\\\": 9, \\\"muncang\\\": 9, \\\"nanggung\\\": 9, \\\"sini\\\": 4, \\\"tampak\\\": 4, \\\"sepasang\\\": 12, \\\"airawata\\\": 4, \\\"mengakibatkan\\\": 4, \\\"kijen\\\": 5, \\\"menyingkir\\\": 6, \\\"mundur\\\": 4, \\\"pedalaman\\\": 5, \\\"742\\\": 4, \\\"755\\\": 4, \\\"nyata\\\": 5, \\\"dikukuhkan\\\": 6, \\\"warisan\\\": 5, \\\"unesco\\\": 5, \\\"perwujudan\\\": 3, \\\"makrokosmos\\\": 2, \\\"lainnya\\\": 3, \\\"ditemukannya\\\": 2, \\\"penyebaran\\\": 4, \\\"paramisora\\\": 4, \\\"poli\\\": 6, \\\"to\\\": 9, \\\"po\\\": 10, \\\"teng\\\": 7, \\\"pagar\\\": 2, \\\"berciri\\\": 3, \\\"senantiasa\\\": 4, \\\"menggempur\\\": 4, \\\"duri\\\": 4, \\\"daging\\\": 4, \\\"musuhnya\\\": 4, \\\"tanda\\\": 6, \\\"keperwiraan\\\": 8, \\\"keagungan\\\": 8, \\\"keberanian\\\": 8, \\\"sesungguhnya\\\": 6, \\\"mulia\\\": 20, \\\"purnwarman\\\": 6, \\\"panji\\\": 9, \\\"sekalian\\\": 9, \\\"memuat\\\": 2, \\\"menonjolkan\\\": 2, \\\"kebon\\\": 3, 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25, \\\"pula\\\": 4, \\\"wihara\\\": 14, \\\"banyak\\\": 96, \\\"melepaskan\\\": 4, \\\"diri\\\": 10, \\\"kepada\\\": 36, \\\"hormat\\\": 7, \\\"para\\\": 79, \\\"pujangga\\\": 3, \\\"rajanya\\\": 2, \\\"kalasan\\\": 7, \\\"mahayana\\\": 18, \\\"arca\\\": 11, \\\"manjusri\\\": 2, \\\"terjadi\\\": 49, \\\"832\\\": 2, \\\"perkawinan\\\": 5, \\\"mendut\\\": 10, \\\"keagamaan\\\": 13, \\\"dilakukan\\\": 49, \\\"ritual\\\": 8, \\\"mula\\\": 3, \\\"statusnya\\\": 2, \\\"sudah\\\": 31, \\\"namun\\\": 6, \\\"dulu\\\": 8, \\\"berubah\\\": 14, \\\"pluto\\\": 6, \\\"dianggap\\\": 9, \\\"dibacakan\\\": 9, \\\"andi\\\": 19, \\\"setiawan\\\": 2, \\\"5\\\": 112, \\\"2020\\\": 6, \\\"pergi\\\": 9, \\\"januari\\\": 75, \\\"2022\\\": 4, \\\"medan\\\": 46, \\\"april\\\": 26, \\\"1\\\": 103, \\\"lina\\\": 27, \\\"liburan\\\": 6, \\\"wati\\\": 3, \\\"dedi\\\": 3, \\\"februari\\\": 20, \\\"2019\\\": 6, \\\"berangkat\\\": 21, \\\"saputra\\\": 2, \\\"santoso\\\": 5, \\\"budi\\\": 54, \\\"maret\\\": 42, 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\\\"digagalkan\\\": 5, \\\"berhasil\\\": 21, \\\"yamin\\\": 5, \\\"muhammad\\\": 5, \\\"nasional\\\": 44, \\\"strategis\\\": 7, \\\"didukung\\\": 3, \\\"kemunduran\\\": 7, \\\"lagi\\\": 4, \\\"1275\\\": 2, \\\"ekspedisi\\\": 3, \\\"pamalayu\\\": 2, \\\"kertanegara\\\": 3, \\\"prambanan\\\": 10, \\\"kedu\\\": 10, \\\"saudara\\\": 5, \\\"sanaha\\\": 5, \\\"sanjaya\\\": 49, \\\"717\\\": 5, \\\"tampil\\\": 5, \\\"780\\\": 5, \\\"menimbulkan\\\": 4, \\\"dieng\\\": 4, \\\"gedongsongo\\\": 2, \\\"juta\\\": 13, \\\"58\\\": 7, \\\"km\\\\u00b2\\\": 13, \\\"44\\\": 7, \\\"895\\\": 7, \\\"kilimanjaro\\\": 8, \\\"gurun\\\": 9, \\\"sahara\\\": 8, \\\"raka\\\": 16, \\\"dewi\\\": 20, \\\"menyaring\\\": 2, \\\"mengandung\\\": 7, \\\"zat\\\": 9, \\\"sisa\\\": 8, \\\"metabolisme\\\": 8, \\\"makanan\\\": 5, \\\"mengedarkan\\\": 4, \\\"pernapasan\\\": 23, \\\"tuberkulosis\\\": 4, \\\"asma\\\": 5, \\\"bronkitis\\\": 4, \\\"emfisema\\\": 4, \\\"gangguan\\\": 5, \\\"sjahrir\\\": 9, \\\"1909\\\": 6, \\\"sutan\\\": 9, \\\"sumatera\\\": 12, \\\"abdul\\\": 9, \\\"muis\\\": 9, \\\"puar\\\": 6, \\\"1927\\\": 14, \\\"terlihat\\\": 4, \\\"terlalu\\\": 2, \\\"jutaan\\\": 2, \\\"tersusun\\\": 15, \\\"bongkahan\\\": 2, \\\"pertukaran\\\": 12, \\\"respirasi\\\": 12, \\\"trakea\\\": 16, \\\"bronkus\\\": 12, \\\"laring\\\": 16, \\\"paru\\\": 21, \\\"hidung\\\": 14, \\\"faring\\\": 16, \\\"gugusan\\\": 4, \\\"dataran\\\": 11, \\\"berbaris\\\": 4, \\\"membentuk\\\": 15, \\\"mdpal\\\": 10, \\\"datar\\\": 5, \\\"1926\\\": 17, \\\"nu\\\": 5, \\\"ulama\\\": 22, \\\"nahdlatul\\\": 22, \\\"mendirikan\\\": 44, \\\"lembu\\\": 20, \\\"emas\\\": 16, \\\"mengadakan\\\": 22, \\\"dahulu\\\": 18, \\\"terlebih\\\": 6, \\\"singgah\\\": 17, \\\"pelayarannya\\\": 6, \\\"dimungkinkan\\\": 4, \\\"jauh\\\": 20, \\\"tujuh\\\": 9, \\\"berkaitan\\\": 24, \\\"mengusik\\\": 6, \\\"ternyata\\\": 4, \\\"pundi\\\": 17, \\\"hukuman\\\": 12, \\\"harus\\\": 11, \\\"diberi\\\": 6, \\\"istana\\\": 29, \\\"mati\\\": 4, \\\"dinilai\\\": 5, \\\"umumnya\\\": 15, \\\"dianut\\\": 5, \\\"teratur\\\": 4, \\\"menjadikan\\\": 8, \\\"tenteram\\\": 10, \\\"kepemimpinan\\\": 6, \\\"adil\\\": 8, \\\"aman\\\": 11, \\\"kemungkinan\\\": 5, \\\"menguasai\\\": 12, \\\"kutukan\\\": 4, \\\"menakutkan\\\": 4, \\\"terutama\\\": 16, \\\"kejahatan\\\": 4, \\\"berbuat\\\": 4, \\\"usaha\\\": 24, \\\"perluasan\\\": 9, \\\"artinya\\\": 12, \\\"pengembangan\\\": 4, \\\"java\\\": 11, \\\"khususnya\\\": 4, \\\"dimaksud\\\": 6, \\\"bhumi\\\": 11, \\\"990\\\": 6, \\\"kapal\\\": 9, \\\"pajak\\\": 6, \\\"membayar\\\": 6, \\\"kuat\\\": 26, \\\"kedudukannya\\\": 12, \\\"asing\\\": 12, \\\"datang\\\": 19, \\\"mengenai\\\": 23, \\\"dipastikan\\\": 10, \\\"lambang\\\": 7, \\\"menaklukkan\\\": 7, \\\"keberhasilan\\\": 2, \\\"paham\\\": 2, \\\"musuh\\\": 15, \\\"gagah\\\": 22, \\\"penakluk\\\": 6, \\\"berani\\\": 16, \\\"berkuasa\\\": 22, \\\"samaratungga\\\": 22, \\\"824\\\": 4, \\\"kuatnya\\\": 2, \\\"memperlihatkan\\\": 2, \\\"pengaruh\\\": 23, \\\"kebudayaan\\\": 15, \\\"dinding\\\": 5, \\\"cara\\\": 6, \\\"relief\\\": 13, \\\"membaca\\\": 3, \\\"barobudur\\\": 3, \\\"jarum\\\": 2, \\\"jam\\\": 2, \\\"searah\\\": 2, \\\"setelah\\\": 61, \\\"australia\\\": 16, \\\"kedua\\\": 14, \\\"eropa\\\": 15, \\\"terkecil\\\": 15, \\\"amerika\\\": 32, \\\"hutan\\\": 8, \\\"miliar\\\": 7, \\\"populasi\\\": 8, \\\"alpen\\\": 8, \\\"membentang\\\": 8, \\\"kemarin\\\": 36, \\\"hana\\\": 16, \\\"sumatra\\\": 33, \\\"khas\\\": 6, \\\"besar\\\": 30, \\\"energi\\\": 4, \\\"tumbuhan\\\": 10, \\\"kloroplas\\\": 4, \\\"hijau\\\": 4, \\\"sel\\\": 5, \\\"pembelahan\\\": 6, \\\"perbaikan\\\": 4, \\\"pertumbuhan\\\": 4, \\\"meiosis\\\": 4, \\\"mitosis\\\": 5, \\\"gamet\\\": 5, \\\"sedangkan\\\": 14, \\\"bioteknologi\\\": 3, \\\"dampak\\\": 4, \\\"nutfah\\\": 2, \\\"penerapan\\\": 3, \\\"polusi\\\": 2, \\\"negatif\\\": 3, \\\"gen\\\": 2, \\\"plasma\\\": 2, \\\"menyingkirkan\\\": 2, \\\"sehari\\\": 7, \\\"kacamata\\\": 5, \\\"optik\\\": 5, \\\"kamera\\\": 4, \\\"alat\\\": 7, \\\"mikroskop\\\": 4, \\\"dibubarkan\\\": 3, \\\"1602\\\": 2, \\\"1799\\\": 2, \\\"voc\\\": 11, \\\"belanda\\\": 24, \\\"ny\\\": 8, \\\"deventer\\\": 8, \\\"th\\\": 8, \\\"fonds\\\": 12, \\\"lokal\\\": 17, \\\"silsilah\\\": 8, \\\"langit\\\": 2, \\\"sering\\\": 9, \\\"pagi\\\": 2, \\\"bintang\\\": 3, \\\"terang\\\": 18, \\\"katai\\\": 2, \\\"dikategorikan\\\": 3, \\\"dulunya\\\": 2, \\\"permukaannya\\\": 2, \\\"orbit\\\": 2, \\\"jalur\\\": 32, \\\"atmosfernya\\\": 2, \\\"berarti\\\": 8, \\\"terkena\\\": 8, \\\"tuo\\\": 24, \\\"talang\\\": 24, \\\"penyelidik\\\": 4, \\\"bersifat\\\": 13, \\\"bu\\\": 5, \\\"sosio\\\": 4, \\\"kultural\\\": 4, \\\"bicara\\\": 4, \\\"sosok\\\": 6, \\\"soal\\\": 4, \\\"mahakam\\\": 28, \\\"memberi\\\": 10, \\\"sansekerta\\\": 12, \\\"inskripsinya\\\": 16, \\\"aksara\\\": 28, \\\"jujur\\\": 10, \\\"bijaksana\\\": 10, \\\"hwi\\\": 15, \\\"dibantu\\\": 9, \\\"janabadra\\\": 4, \\\"menerjemahkan\\\": 9, \\\"ning\\\": 15, \\\"dikunjungi\\\": 5, \\\"kesempatan\\\": 6, \\\"cepat\\\": 9, \\\"sebutan\\\": 6, \\\"685\\\": 5, \\\"682\\\": 5, \\\"penaklukan\\\": 14, \\\"menurut\\\": 21, \\\"diceritakan\\\": 12, \\\"berusaha\\\": 5, \\\"berahi\\\": 10, \\\"karang\\\": 10, \\\"686\\\": 14, \\\"perairan\\\": 26, \\\"tenggara\\\": 18, \\\"kawasan\\\": 7, \\\"maupun\\\": 3, \\\"mengawasi\\\": 10, \\\"nusantara\\\": 10, \\\"mampu\\\": 10, \\\"mendapat\\\": 9, \\\"politik\\\": 12, \\\"segi\\\": 3, \\\"kali\\\": 27, \\\"pertengahan\\\": 10, \\\"baru\\\": 12, \\\"medang\\\": 8, \\\"rakai\\\": 6, \\\"meninggalkan\\\": 7, \\\"aturannya\\\": 2, \\\"aturan\\\": 5, \\\"desain\\\": 3, \\\"bentuknya\\\": 2, \\\"dipahami\\\": 4, \\\"atlantik\\\": 6, \\\"berbatasan\\\": 14, \\\"samudera\\\": 9, \\\"pasifik\\\": 6, \\\"belahan\\\": 7, \\\"radio\\\": 2, \\\"televisi\\\": 2, \\\"getaran\\\": 3, \\\"gelombang\\\": 3, \\\"seluler\\\": 2, \\\"telepon\\\": 2, \\\"klorofil\\\": 4, \\\"daun\\\": 4, \\\"bantuan\\\": 6, \\\"asy\\\\u2019ari\\\": 12, \\\"perhimpunan\\\": 9, \\\"b\\\": 2, \\\"memperjuangkan\\\": 2, \\\"kancah\\\": 2, \\\"berperan\\\": 4, \\\"kaum\\\": 7, \\\"letaknya\\\": 8, \\\"sesuai\\\": 9, \\\"buleleng\\\": 11, \\\"1570\\\": 4, \\\"ketika\\\": 4, \\\"mengucapkan\\\": 17, \\\"gajah\\\": 41, \\\"mahapatih\\\": 9, \\\"dilantik\\\": 10, \\\"palapa\\\": 18, \\\"1331\\\": 4, \\\"mada\\\": 25, \\\"disebutkannya\\\": 4, \\\"penggalian\\\": 10, \\\"selesai\\\": 16, \\\"maka\\\": 14, \\\"mempersembahkan\\\": 11, \\\"munjul\\\": 4, \\\"lebak\\\": 6, \\\"cidanghiang\\\": 7, \\\"desa\\\": 56, \\\"berdasarkan\\\": 13, \\\"dikuasai\\\": 7, \\\"darmawangsa\\\": 5, \\\"kemakmuran\\\": 5, \\\"memberikan\\\": 5, \\\"tampilnya\\\": 4, \\\"mengandalkan\\\": 12, \\\"perekonomiannya\\\": 10, \\\"keberadaan\\\": 9, \\\"lokasi\\\": 12, \\\"sekeliling\\\": 4, \\\"sindoro\\\": 4, \\\"merapi\\\": 5, \\\"sumbing\\\": 4, \\\"kecil\\\": 11, \\\"bawahan\\\": 3, \\\"pengetahuan\\\": 9, \\\"bersikap\\\": 2, \\\"arif\\\": 2, \\\"kaki\\\": 33, \\\"dihiasi\\\": 2, \\\"undak\\\": 4, \\\"mengalir\\\": 2, \\\"disusul\\\": 2, \\\"persegi\\\": 4, \\\"kamadatu\\\": 8, \\\"pawon\\\": 10, \\\"pemujaan\\\": 8, \\\"disesuaikan\\\": 2, \\\"disebarkan\\\": 3, \\\"ajaran\\\": 8, \\\"saat\\\": 23, \\\"km\\\": 16, \\\"kemerdekaannya\\\": 5, \\\"drs\\\": 4, \\\"uap\\\": 2, \\\"mengeluarkan\\\": 9, \\\"ekskresi\\\": 9, \\\"organ\\\": 12, \\\"berupa\\\": 19, \\\"diperbarui\\\": 2, \\\"lingkungan\\\": 3, \\\"memanfaatkan\\\": 2, \\\"limbah\\\": 2, \\\"daya\\\": 2, \\\"berbahaya\\\": 2, \\\"ramah\\\": 3, \\\"peranan\\\": 3, \\\"memegang\\\": 2, \\\"kertajaya\\\": 4, \\\"mengalahkan\\\": 5, \\\"arok\\\": 11, \\\"ken\\\": 11, \\\"menerangkan\\\": 10, \\\"menggunakan\\\": 20, \\\"siddhayatra\\\": 12, \\\"perahu\\\": 8, \\\"perjalanan\\\": 10, \\\"muarakaman\\\": 13, \\\"memerlukan\\\": 4, \\\"memahami\\\": 8, \\\"tentu\\\": 4, \\\"menjelaskannya\\\": 4, \\\"kata\\\": 15, \\\"tarum\\\": 15, \\\"purbacaraka\\\": 9, \\\"memperkirakan\\\": 9, \\\"bekasi\\\": 6, \\\"hilir\\\": 27, \\\"cibungbulang\\\": 15, \\\"kampung\\\": 37, \\\"bogor\\\": 37, \\\"ciaruetun\\\": 10, \\\"dipahatkan\\\": 23, \\\"prasastinya\\\": 8, \\\"pahatan\\\": 6, \\\"telapak\\\": 22, \\\"diapit\\\": 6, \\\"t\\\\u2019ang\\\": 5, \\\"mencoba\\\": 4, \\\"mencobanya\\\": 4, \\\"kejujuran\\\": 4, \\\"rakyatnya\\\": 4, \\\"meletakkan\\\": 12, \\\"hinayana\\\": 4, \\\"subur\\\": 4, \\\"masehi\\\": 5, \\\"kepulauan\\\": 5, \\\"tarikh\\\": 6, \\\"sejak\\\": 9, \\\"permulaan\\\": 5, \\\"colamandala\\\": 7, \\\"membina\\\": 3, \\\"rajaraya\\\": 2, \\\"ribuan\\\": 8, \\\"kaitannya\\\": 4, \\\"peninggalan\\\": 4, \\\"kampar\\\": 6, \\\"riau\\\": 4, \\\"takus\\\": 4, \\\"lumpur\\\": 3, \\\"ogan\\\": 2, \\\"disebabkan\\\": 4, \\\"komering\\\": 2, \\\"melemahnya\\\": 2, \\\"pengawasan\\\": 3, \\\"sulit\\\": 3, \\\"menurunkan\\\": 7, \\\"wukir\\\": 6, \\\"lingga\\\": 7, \\\"stirangga\\\": 4, \\\"tingkat\\\": 5, \\\"rupadatu\\\": 4, \\\"termasuk\\\": 5, \\\"induk\\\": 2, \\\"puncak\\\": 23, \\\"ditunjukkan\\\": 4, \\\"keling\\\": 5, \\\"bukti\\\": 16, \\\"tawar\\\": 8, \\\"danau\\\": 9, \\\"superior\\\": 7, \\\"mineral\\\": 4, \\\"xilem\\\": 5, \\\"floem\\\": 5, \\\"diangkut\\\": 4, \\\"pengangkutan\\\": 4, \\\"kejayaan\\\": 21, \\\"patihnya\\\": 4, \\\"tara\\\": 12, \\\"keturunan\\\": 15, \\\"revolusioner\\\": 5, \\\"pki\\\": 4, \\\"sebenarnya\\\": 4, \\\"sebelum\\\": 16, \\\"pni\\\": 5, \\\"masuk\\\": 9, \\\"dilayari\\\": 6, \\\"bertulis\\\": 7, \\\"melihat\\\": 5, \\\"berpendapat\\\": 5, \\\"ahli\\\": 11, \\\"hurufnya\\\": 4, \\\"pengendalian\\\": 6, \\\"banjir\\\": 17, \\\"pengairan\\\": 5, \\\"tertua\\\": 9, \\\"diperingan\\\": 4, \\\"usul\\\": 6, \\\"persidangan\\\": 4, \\\"menteri\\\": 6, \\\"potong\\\": 12, \\\"bangka\\\": 14, \\\"608\\\": 9, \\\"656\\\": 4, \\\"pertemuan\\\": 12, \\\"memperlancar\\\": 2, \\\"dibangunlah\\\": 4, \\\"ligor\\\": 17, \\\"pertahanannya\\\": 4, \\\"775\\\": 15, \\\"pangkalan\\\": 6, \\\"732\\\": 12, \\\"ngawen\\\": 4, \\\"tertanam\\\": 2, \\\"peningkatan\\\": 2, \\\"dinamai\\\": 2, \\\"kebijakan\\\": 2, \\\"bhumisambharabhudara\\\": 2, \\\"melampaui\\\": 2, \\\"sepuluh\\\": 4, \\\"boddhisattwa\\\": 4, \\\"tingkatan\\\": 4, \\\"selat\\\": 12, \\\"syah\\\": 8, \\\"mughayat\\\": 4, \\\"1528\\\": 4, \\\"898\\\": 4, \\\"910\\\": 4, \\\"balitung\\\": 5, \\\"kekuasaannya\\\": 5, \\\"1607\\\": 4, \\\"memperluas\\\": 4, \\\"1636\\\": 4, \\\"iskandar\\\": 5, \\\"berpusat\\\": 4, \\\"13\\\": 14, \\\"profesi\\\": 4, \\\"guru\\\": 4, \\\"ikatan\\\": 4, \\\"dokter\\\": 4, \\\"hipmi\\\": 4, \\\"contoh\\\": 8, \\\"idi\\\": 4, \\\"pgri\\\": 5, \\\"himpunan\\\": 5, \\\"republik\\\": 16, \\\"persatuan\\\": 4, \\\"pengusaha\\\": 5, \\\"sungainya\\\": 6, \\\"apa\\\": 235, \\\"persoalan\\\": 4, \\\"pelajaran\\\": 4, \\\"coba\\\": 4, \\\"kamu\\\": 12, \\\"peroleh\\\": 4, \\\"melewati\\\": 6, \\\"filipina\\\": 6, \\\"cisadane\\\": 7, \\\"nila\\\": 4, \\\"taruma\\\": 19, \\\"namanya\\\": 8, \\\"mengingat\\\": 4, \\\"kalau\\\": 4, \\\"chenla\\\": 4, \\\"ketahui\\\": 4, \\\"wanita\\\": 20, \\\"sebaliknya\\\": 2, \\\"penguasaan\\\": 6, \\\"benggala\\\": 5, \\\"menjalin\\\": 13, \\\"diperintah\\\": 4, \\\"dewapala\\\": 4, \\\"tapanuli\\\": 2, \\\"lawas\\\": 2, \\\"biaro\\\": 2, \\\"bahal\\\": 2, \\\"dipimpin\\\": 7, \\\"menganut\\\": 3, \\\"kerabat\\\": 2, \\\"globalisasi\\\": 5, \\\"membicarakan\\\": 5, \\\"menghadapi\\\": 4, \\\"mendengarkan\\\": 4, \\\"bujur\\\": 2, \\\"123\\\": 2, \\\"kakinya\\\": 11, \\\"x\\\": 2, \\\"sangkar\\\": 2, \\\"ukuran\\\": 2, \\\"membuang\\\": 4, \\\"kulit\\\": 12, \\\"mpr\\\": 4, \\\"mundurnya\\\": 4, \\\"reformasi\\\": 6, \\\"1998\\\": 4, \\\"sidang\\\": 4, \\\"soeharto\\\": 4, \\\"istimewa\\\": 4, \\\"diawali\\\": 4, \\\"pejuang\\\": 5, \\\"karangasem\\\": 4, \\\"melawan\\\": 5, \\\"sengit\\\": 6, \\\"klungkung\\\": 4, \\\"silu\\\": 4, \\\"malaysia\\\": 4, \\\"marah\\\": 4, \\\"perlak\\\": 4, \\\"pertamanya\\\": 8, \\\"patah\\\": 8, \\\"pemindahan\\\": 5, \\\"senopati\\\": 4, \\\"pajang\\\": 4, \\\"chola\\\": 4, \\\"diplomatik\\\": 5, \\\"1475\\\": 4, \\\"600\\\": 4, \\\"dibandingkan\\\": 5, \\\"ikal\\\": 6, \\\"menyerupai\\\": 9, \\\"suluran\\\": 8, \\\"sulur\\\": 8, \\\"taat\\\": 7, \\\"digambarkan\\\": 11, \\\"pemimpin\\\": 17, \\\"jahat\\\": 4, \\\"bermaksud\\\": 4, \\\"menjaga\\\": 4, \\\"permintaan\\\": 5, \\\"kedatuan\\\": 4, \\\"menghukum\\\": 5, \\\"setiap\\\": 9, \\\"bertahan\\\": 2, \\\"masih\\\": 3, \\\"1017\\\": 3, \\\"rajendracola\\\": 2, \\\"pihak\\\": 3, \\\"sanggramawijayattunggawarman\\\": 2, \\\"1025\\\": 2, \\\"ditahan\\\": 3, \\\"diulangi\\\": 2, \\\"solo\\\": 4, \\\"elo\\\": 4, \\\"opak\\\": 4, \\\"bogowonto\\\": 4, \\\"progo\\\": 4, \\\"bengawan\\\": 4, \\\"canggal\\\": 10, \\\"dyah\\\": 8, \\\"pancapana\\\": 2, \\\"maharaja\\\": 13, \\\"semar\\\": 2, \\\"bima\\\": 2, \\\"arjuna\\\": 2, \\\"puntadewa\\\": 2, \\\"wayang\\\": 3, \\\"memakai\\\": 4, \\\"tokoh\\\": 5, \\\"seniman\\\": 4, \\\"pedoman\\\": 3, \\\"vertikal\\\": 2, \\\"pola\\\": 2, \\\"bangun\\\": 2, \\\"sebab\\\": 2, \\\"perbuatan\\\": 2, \\\"karmawibangga\\\": 2, \\\"halus\\\": 4, \\\"pencernaan\\\": 5, \\\"mulut\\\": 4, \\\"usus\\\": 4, \\\"kerongkongan\\\": 4, \\\"lambung\\\": 4, \\\"anus\\\": 4, \\\"memudahkan\\\": 2, \\\"sulawesi\\\": 4, \\\"maluku\\\": 8, \\\"pelayaran\\\": 5, \\\"1628\\\": 4, \\\"penyerangan\\\": 6, \\\"1629\\\": 4, \\\"batavia\\\": 6, \\\"agung\\\": 14, \\\"mengusir\\\": 4, \\\"membagi\\\": 5, \\\"panjalu\\\": 4, \\\"janggala\\\": 5, \\\"airlangga\\\": 10, \\\"kahuripan\\\": 6, \\\"modern\\\": 5, \\\"bidang\\\": 6, \\\"mendesak\\\": 4, \\\"ingin\\\": 13, \\\"sekaligus\\\": 8, \\\"jaminan\\\": 12, \\\"keamanan\\\": 12, \\\"berdagang\\\": 11, \\\"nagipattana\\\": 10, \\\"1006\\\": 8, \\\"membangun\\\": 18, \\\"lawu\\\": 8, \\\"seribu\\\": 8, \\\"serta\\\": 12, \\\"berdekatan\\\": 8, \\\"ditandai\\\": 4, \\\"bangsa\\\": 3, \\\"lampau\\\": 2, \\\"setidaknya\\\": 2, \\\"dialami\\\": 4, \\\"kabupaten\\\": 2, \\\"kecamatan\\\": 5, \\\"magelang\\\": 2, \\\"lurus\\\": 3, \\\"dipandang\\\": 8, \\\"kesatuan\\\": 2, \\\"garis\\\": 3, \\\"filsafat\\\": 2, \\\"yogacara\\\": 2, \\\"penyatuan\\\": 2, \\\"tantrayana\\\": 2, \\\"ekspirasi\\\": 4, \\\"inspirasi\\\": 4, \\\"melibatkan\\\": 4, \\\"dikelilingi\\\": 4, \\\"kerucut\\\": 4, \\\"kubat\\\": 4, \\\"perlu\\\": 9, \\\"walaupun\\\": 4, \\\"puteranya\\\": 4, \\\"tetap\\\": 4, \\\"cucunya\\\": 4, \\\"kasih\\\": 4, \\\"rasa\\\": 4, \\\"terima\\\": 4, \\\"candrabaga\\\": 13, \\\"menggali\\\": 18, \\\"mengendalikan\\\": 11, \\\"pahami\\\": 4, \\\"ciaruteun\\\": 20, \\\"cibungbulan\\\": 9, \\\"cianten\\\": 11, \\\"kantong\\\": 6, \\\"sedang\\\": 12, \\\"menyentuh\\\": 6, \\\"tulangbawang\\\": 4, \\\"ulung\\\": 2, \\\"tenang\\\": 2, \\\"pelaut\\\": 2, \\\"berbakat\\\": 3, \\\"penduduknya\\\": 2, \\\"universitas\\\": 2, \\\"tercatat\\\": 2, \\\"nawa\\\": 2, \\\"provinsi\\\": 2, \\\"asrama\\\": 3, \\\"kesamaan\\\": 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