[{"data":1,"prerenderedAt":185},["ShallowReactive",2],{"site-header":3,"site-footer-license":37,"article-llm-bakal-mentok-terus-gimana-dong-with-latest":41},{"navigations":4},[5,20],{"collection":6,"item":7},"series",{"__typename":6,"title":8,"slug":9,"children_series":10},"Artikel","all",[11,14,17],{"title":12,"slug":13},"Algoritma dan Struktur Data","algoritma-struktur-data",{"title":15,"slug":16},"Konsep Dasar Pemrograman","konsep-dasar-pemrograman",{"title":18,"slug":19},"Kecerdasan Artifisial","kecerdasan-artifisial",{"collection":6,"item":21},{"__typename":6,"title":22,"slug":23,"children_series":24},"Tutorial","tutorial",[25,28,31,34],{"title":26,"slug":27},"Belajar Java","belajar-java",{"title":29,"slug":30},"Belajar Pascal","belajar-pascal",{"title":32,"slug":33},"Belajar Python","belajar-python",{"title":35,"slug":36},"Belajar Golang","belajar-golang",{"name":38,"url":39,"show":40},"CC BY-SA","https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/",false,{"article":42,"renderedBody":114,"renderedTakeaway":115,"latestArticles":116,"toc":168},{"id":43,"title":44,"slug":45,"excerpt":46,"published_at":47,"thumbnail_image":48,"tags":50,"reading_time":55,"takeway":56,"body":57,"authors":58,"series":64},"2","LLM Bakal Mentok, Terus Gimana Dong?","llm-bakal-mentok-terus-gimana-dong","LLM kayak ChatGPT itu jago ngerangkai kata, tapi nggak beneran paham realitas. Yann LeCun bilang arsitektur ini bakal mentok dan butuh solusi baru.","2026-06-03T08:55:33.003Z",{"id":49},"2538a162-75e8-4ede-bb30-56049e9a1f8d",[51,52,53,54],"artificial-intelligence","llm","yann-lecun","jepa",4,null,"Ngomongin soal AI hari ini, pasti yang jadi bintang utamanya adalah *Large Language Models* (LLM) seperti ChatGPT, Claude, atau Gemini. Mereka bisa nulis kode, bikin puisi, sampai ngasih saran percintaan. Sekilas, rasanya kita udah dekat banget sama yang namanya AGI (*Artificial General Intelligence* – alias AI yang kecerdasannya setara manusia).\n\nTapi, sadar nggak sih kalau kadang AI ini suka \"halu\" dan bikin kesalahan yang bahkan anak SD aja nggak bakal lakuin?\n\nNah, di kalangan para ahli AI, lagi ada perdebatan seru soal ini. Salah satu tokoh utama AI, Yann LeCun (Chief AI Scientist di Meta), dengan berani bilang kalau arsitektur LLM yang ada sekarang pada akhirnya bakal **mentok**. Jalan menuju AGI nggak bisa cuma ngandelin LLM. Jawabannya, menurut LeCun, ada di arsitektur baru bernama **JEPA** (*Joint-Embedding Predictive Architecture*).\n\n---\n\n## Kutukan \"Burung Beo\" (Stochastic Parrot)\n\nKenapa sih LLM sering dibilang bakal mentok? Alasan utamanya ada di cara kerja mereka. LLM yang kita pakai sekarang pada dasarnya adalah mesin penebak kata (*next-token prediction*). Mereka dilatih dengan triliunan teks dari internet untuk menebak probabilitas kata apa yang harus muncul selanjutnya.\n\nMasalahnya, pendekatan ini bikin LLM terjebak jadi apa yang disebut peneliti sebagai **\"Stochastic Parrot\"** atau burung beo statistik.\n\nIbarat burung beo yang pintar meniru suara manusia, LLM jago banget merangkai kata yang *kelihatan* cerdas, tapi mereka nggak benar-benar paham makna di balik kata-kata itu. Mereka nggak punya pondasi pemahaman soal dunia fisik (realitas). Makanya, kalau disuruh ngejelasin interaksi fisik antar benda atau logika sebab-akibat yang kompleks, mereka sering *error* atau berhalusinasi, karena pengetahuan mereka murni cuma sebatas probabilitas teks, bukan pemahaman fisika dasar.\n\n## Kenapa Yann LeCun Yakin LLM Bakal Mentok?\n\nDi berbagai forum, Yann LeCun sering nekenin kalau model *autoregressive* (sistem yang memprediksi kata demi kata berulang kali) punya kelemahan fatal: **akumulasi error**.\n\nKalau AI bikin satu kesalahan kecil di awal kalimat, kesalahan itu bakal merembet dan makin parah di kalimat-kalimat berikutnya. Selain itu, LeCun berargumen bahwa bahasa (teks) itu sebenarnya adalah bentuk informasi yang sudah sangat dikompres. Banyak hal di dunia nyata (seperti gravitasi, cara benda jatuh, atau cara manusia bergerak) yang nggak bisa dijelaskan murni cuma lewat teks. Manusia dan hewan belajar dengan melihat dan berinteraksi dengan dunia fisik, bukan cuma dari baca buku.\n\nJadi, mau sebanyak apa pun data teks yang disuapin ke LLM, mereka nggak akan pernah bisa mencapai AGI karena mereka buta terhadap cara kerja dunia fisik. Mereka itu ibarat *interface* (tampilan luar) yang jago ngomong, tapi nggak punya *backend* (otak logika) yang kuat.\n\n## Masuklah JEPA: Memprediksi Makna di \"Latent Space\"\n\nKalau LLM itu ibarat nebak kata, dan *Generative AI* gambar (seperti DALL-E atau Nano Banana) itu ibarat nebak piksel warna, **JEPA** datang dengan cara berpikir yang beda total. JEPA nggak peduli sama token (kata) atau piksel. JEPA memprediksi di dalam **Representation Space** atau **Latent Space** (ruang abstrak/konseptual).\n\nGampangnya gini: Coba bayangin kamu lagi mau nyeritain sebuah foto ke temanmu. Apakah otakmu memilih kata pertama dulu, lalu mikir kata kedua, lalu kata ketiga? Nggak, kan? Otakmu bakal ngebentuk **konsep utuhnya** dulu (misal: \"kucing oren lagi tidur di sofa\"), baru setelah itu diterjemahin ke kata-kata.\n\nItulah inti dari riset terbaru seperti *VL-JEPA* (Vision-Language JEPA). Alih-alih buang-buang tenaga komputasi buat menebak setiap kata atau menggambar ulang setiap detail piksel (seperti helai bulu kucing yang nggak penting), JEPA dilatih untuk menebak **\"makna\"** atau **\"embedding\"**-nya. Ini bikin JEPA jauh lebih efisien, komputasinya lebih ringan, dan proses kerjanya jauh lebih mirip dengan cara kerja kognitif manusia.\n\n## V-JEPA: Ngajarin AI Ilmu Fisika Lewat Video\n\nSalah satu terobosan keren dari arsitektur ini adalah **V-JEPA** (Video JEPA). Kalau LLM belajar dari teks, V-JEPA belajar murni dari nonton jutaan jam video tanpa label.\n\nKarena dia bekerja di *latent space*, V-JEPA belajar memahami \"ilmu fisika intuitif\". Dia bisa memprediksi apa yang bakal terjadi di adegan selanjutnya tanpa harus merender ulang videonya. Dia jadi paham bahwa kalau ada gelas jatuh ke lantai, gelasnya bakal pecah. Ini adalah fondasi dari *common sense* (akal sehat) yang selama ini jadi \"kryptonite\" buat LLM konvensional.\n\nDengan model dunia (World Model) yang kuat dari V-JEPA, AI masa depan nantinya nggak cuma bisa ngobrol, tapi bisa dipakai untuk sistem robotika yang mampu merencanakan tindakan di dunia nyata tanpa perlu disuapin instruksi yang kaku.\n\n---\n\n## Masa Depan: Mengawinkan \"Mulut\" dan \"Otak\"?\n\nJalan menuju AGI kayaknya nggak bakal dicapai kalau kita cuma ngandelin AI yang jago omong \"omdo\" doang haha. Perdebatan ini ngasih kita perspektif baru: LLM memang luar biasa sebagai alat komunikasi, tapi untuk jadi benar-benar pintar? AI masih butuh pondasi pemahaman dunia nyata.\n\nKe depannya, arsitektur masa depan bisa jadi gabungan dari keduanya. LLM jadi \"mulut\" (interface komunikasi) yang luwes, sementara arsitektur seperti JEPA bakal jadi \"otak\" (*backend/world model*) yang memastikan AI tersebut punya akal sehat dan paham hukum realitas.\n\nBukan nggak mungkin, dalam 3-5 tahun ke depan, paradigma *next-token prediction* bakal mulai ditinggalkan, dan kita akan masuk ke era di mana AI beneran \"mikir\" dulu sebelum ngomong. Kita lihat saja :D\n\nGimana menurutmu? Percaya kalau LLM bakal mentok, atau justru yakin kalau ChatGPT dkk masih bisa berevolusi jadi AGI?",[59],{"authors_id":60},{"name":61,"slug":62,"role":63,"profile_picture":56},"Daffa Izzuddin","izzudd","Writer",{"id":65,"title":18,"slug":19,"articles":66,"parent_series":106},"8",[67,76,79,88,97],{"id":68,"title":69,"slug":70,"excerpt":71,"thumbnail_image":72,"tags":74},"3","Mengenal JEPA: Saat AI Mulai Belajar Punya \"Akal Sehat\"","kenapa-ai-suka-halu-dan-gimana-jepa-beresin-masalah-ini","AI sering 'halu' karena cuma nebak probabilitas data tanpa paham realita. Arsitektur JEPA mencoba mengubah itu dengan membangun model dunia di kepalanya.",{"id":73},"bf61f88a-4e30-411b-85af-51b4827d1cc4",[51,54,75,53],"world-models",{"id":43,"title":44,"slug":45,"excerpt":46,"thumbnail_image":77,"tags":78},{"id":49},[51,52,53,54],{"id":80,"title":81,"slug":82,"excerpt":83,"thumbnail_image":84,"tags":86},"1","Kenapa AI Suka 'Halu'? Kenalan sama JEPA, Otak AI yang Punya Akal Sehat","kenapa-ai-suka-halu-kenalan-sama-jepa-otak-ai-yang-punya-akal-sehat","AI generatif sering 'halu' karena cuma jago nebak pola kata. JEPA coba ngerombak itu dengan ngajarin AI cara kerja dunia nyata kayak otak manusia.",{"id":85},"ccb0b8cf-eec7-4a92-a416-7e0c22bb72ec",[54,51,53,87],"agi",{"id":89,"title":90,"slug":91,"excerpt":92,"thumbnail_image":93,"tags":95},"4","Bukan Sekadar Generative AI, JEPA Coba Kejar Pemahaman Konsep ala Manusia","kenapa-ai-masih-gagal-paham-fisika-dasar-mengenal-arsitektur-jepa","AI biasanya cuma jago nebak piksel, tapi JEPA coba belajar lewat konsep abstrak di ruang laten. Ternyata, cara ini bisa sampai dipakai buat baca gelombang otak.",{"id":94},"1dc76e72-c536-44c8-a995-bf05ddff90e5",[54,53,96,87],"machine-learning",{"id":98,"title":99,"slug":100,"excerpt":101,"thumbnail_image":102,"tags":104},"5","Di Balik Dapur JEPA: Rahasia EMA, VICReg, dan Efisiensi Komputasi","di-balik-dapur-jepa-rahasia-ema-vicreg-dan-efisiensi-komputasi","Bosen sama AI yang cuma jago nebak kata atau ngafalin pixel? Kenalan sama JEPA, arsitektur revolusioner yang ngajarin mesin punya \"akal sehat\" secara super efisien. Yuk intip jeroan teknisnya!",{"id":103},"b2c9186e-e850-4b5f-99d5-cce6b53726c4",[54,105],"artificial-intelligent",{"id":107,"title":8,"slug":9,"parent_series":56,"children_series":108},"9",[109,111,112],{"id":110,"title":12,"slug":13,"cover_image":56},"15",{"id":65,"title":18,"slug":19,"cover_image":56},{"id":113,"title":15,"slug":16,"cover_image":56},"12","\u003Cp>Ngomongin soal AI hari ini, pasti yang jadi bintang utamanya adalah \u003Cem>Large Language Models\u003C/em> (LLM) seperti ChatGPT, Claude, atau Gemini. Mereka bisa nulis kode, bikin puisi, sampai ngasih saran percintaan. Sekilas, rasanya kita udah dekat banget sama yang namanya AGI (\u003Cem>Artificial General Intelligence\u003C/em> – alias AI yang kecerdasannya setara manusia).\u003C/p>\n\u003Cp>Tapi, sadar nggak sih kalau kadang AI ini suka "halu" dan bikin kesalahan yang bahkan anak SD aja nggak bakal lakuin?\u003C/p>\n\u003Cp>Nah, di kalangan para ahli AI, lagi ada perdebatan seru soal ini. Salah satu tokoh utama AI, Yann LeCun (Chief AI Scientist di Meta), dengan berani bilang kalau arsitektur LLM yang ada sekarang pada akhirnya bakal \u003Cstrong>mentok\u003C/strong>. Jalan menuju AGI nggak bisa cuma ngandelin LLM. Jawabannya, menurut LeCun, ada di arsitektur baru bernama \u003Cstrong>JEPA\u003C/strong> (\u003Cem>Joint-Embedding Predictive Architecture\u003C/em>).\u003C/p>\n\u003Chr>\n\u003Ch2 id=\"kutukan-burung-beo-stochastic-parrot\">Kutukan "Burung Beo" (Stochastic Parrot)\u003C/h2>\n\u003Cp>Kenapa sih LLM sering dibilang bakal mentok? Alasan utamanya ada di cara kerja mereka. LLM yang kita pakai sekarang pada dasarnya adalah mesin penebak kata (\u003Cem>next-token prediction\u003C/em>). Mereka dilatih dengan triliunan teks dari internet untuk menebak probabilitas kata apa yang harus muncul selanjutnya.\u003C/p>\n\u003Cp>Masalahnya, pendekatan ini bikin LLM terjebak jadi apa yang disebut peneliti sebagai \u003Cstrong>"Stochastic Parrot"\u003C/strong> atau burung beo statistik.\u003C/p>\n\u003Cp>Ibarat burung beo yang pintar meniru suara manusia, LLM jago banget merangkai kata yang \u003Cem>kelihatan\u003C/em> cerdas, tapi mereka nggak benar-benar paham makna di balik kata-kata itu. Mereka nggak punya pondasi pemahaman soal dunia fisik (realitas). Makanya, kalau disuruh ngejelasin interaksi fisik antar benda atau logika sebab-akibat yang kompleks, mereka sering \u003Cem>error\u003C/em> atau berhalusinasi, karena pengetahuan mereka murni cuma sebatas probabilitas teks, bukan pemahaman fisika dasar.\u003C/p>\n\u003Ch2 id=\"kenapa-yann-lecun-yakin-llm-bakal-mentok\">Kenapa Yann LeCun Yakin LLM Bakal Mentok?\u003C/h2>\n\u003Cp>Di berbagai forum, Yann LeCun sering nekenin kalau model \u003Cem>autoregressive\u003C/em> (sistem yang memprediksi kata demi kata berulang kali) punya kelemahan fatal: \u003Cstrong>akumulasi error\u003C/strong>.\u003C/p>\n\u003Cp>Kalau AI bikin satu kesalahan kecil di awal kalimat, kesalahan itu bakal merembet dan makin parah di kalimat-kalimat berikutnya. Selain itu, LeCun berargumen bahwa bahasa (teks) itu sebenarnya adalah bentuk informasi yang sudah sangat dikompres. Banyak hal di dunia nyata (seperti gravitasi, cara benda jatuh, atau cara manusia bergerak) yang nggak bisa dijelaskan murni cuma lewat teks. Manusia dan hewan belajar dengan melihat dan berinteraksi dengan dunia fisik, bukan cuma dari baca buku.\u003C/p>\n\u003Cp>Jadi, mau sebanyak apa pun data teks yang disuapin ke LLM, mereka nggak akan pernah bisa mencapai AGI karena mereka buta terhadap cara kerja dunia fisik. Mereka itu ibarat \u003Cem>interface\u003C/em> (tampilan luar) yang jago ngomong, tapi nggak punya \u003Cem>backend\u003C/em> (otak logika) yang kuat.\u003C/p>\n\u003Ch2 id=\"masuklah-jepa-memprediksi-makna-di-latent-space\">Masuklah JEPA: Memprediksi Makna di "Latent Space"\u003C/h2>\n\u003Cp>Kalau LLM itu ibarat nebak kata, dan \u003Cem>Generative AI\u003C/em> gambar (seperti DALL-E atau Nano Banana) itu ibarat nebak piksel warna, \u003Cstrong>JEPA\u003C/strong> datang dengan cara berpikir yang beda total. JEPA nggak peduli sama token (kata) atau piksel. JEPA memprediksi di dalam \u003Cstrong>Representation Space\u003C/strong> atau \u003Cstrong>Latent Space\u003C/strong> (ruang abstrak/konseptual).\u003C/p>\n\u003Cp>Gampangnya gini: Coba bayangin kamu lagi mau nyeritain sebuah foto ke temanmu. Apakah otakmu memilih kata pertama dulu, lalu mikir kata kedua, lalu kata ketiga? Nggak, kan? Otakmu bakal ngebentuk \u003Cstrong>konsep utuhnya\u003C/strong> dulu (misal: "kucing oren lagi tidur di sofa"), baru setelah itu diterjemahin ke kata-kata.\u003C/p>\n\u003Cp>Itulah inti dari riset terbaru seperti \u003Cem>VL-JEPA\u003C/em> (Vision-Language JEPA). Alih-alih buang-buang tenaga komputasi buat menebak setiap kata atau menggambar ulang setiap detail piksel (seperti helai bulu kucing yang nggak penting), JEPA dilatih untuk menebak \u003Cstrong>"makna"\u003C/strong> atau \u003Cstrong>"embedding"\u003C/strong>-nya. Ini bikin JEPA jauh lebih efisien, komputasinya lebih ringan, dan proses kerjanya jauh lebih mirip dengan cara kerja kognitif manusia.\u003C/p>\n\u003Ch2 id=\"v-jepa-ngajarin-ai-ilmu-fisika-lewat-video\">V-JEPA: Ngajarin AI Ilmu Fisika Lewat Video\u003C/h2>\n\u003Cp>Salah satu terobosan keren dari arsitektur ini adalah \u003Cstrong>V-JEPA\u003C/strong> (Video JEPA). Kalau LLM belajar dari teks, V-JEPA belajar murni dari nonton jutaan jam video tanpa label.\u003C/p>\n\u003Cp>Karena dia bekerja di \u003Cem>latent space\u003C/em>, V-JEPA belajar memahami "ilmu fisika intuitif". Dia bisa memprediksi apa yang bakal terjadi di adegan selanjutnya tanpa harus merender ulang videonya. Dia jadi paham bahwa kalau ada gelas jatuh ke lantai, gelasnya bakal pecah. Ini adalah fondasi dari \u003Cem>common sense\u003C/em> (akal sehat) yang selama ini jadi "kryptonite" buat LLM konvensional.\u003C/p>\n\u003Cp>Dengan model dunia (World Model) yang kuat dari V-JEPA, AI masa depan nantinya nggak cuma bisa ngobrol, tapi bisa dipakai untuk sistem robotika yang mampu merencanakan tindakan di dunia nyata tanpa perlu disuapin instruksi yang kaku.\u003C/p>\n\u003Chr>\n\u003Ch2 id=\"masa-depan-mengawinkan-mulut-dan-otak\">Masa Depan: Mengawinkan "Mulut" dan "Otak"?\u003C/h2>\n\u003Cp>Jalan menuju AGI kayaknya nggak bakal dicapai kalau kita cuma ngandelin AI yang jago omong "omdo" doang haha. Perdebatan ini ngasih kita perspektif baru: LLM memang luar biasa sebagai alat komunikasi, tapi untuk jadi benar-benar pintar? AI masih butuh pondasi pemahaman dunia nyata.\u003C/p>\n\u003Cp>Ke depannya, arsitektur masa depan bisa jadi gabungan dari keduanya. LLM jadi "mulut" (interface komunikasi) yang luwes, sementara arsitektur seperti JEPA bakal jadi "otak" (\u003Cem>backend/world model\u003C/em>) yang memastikan AI tersebut punya akal sehat dan paham hukum realitas.\u003C/p>\n\u003Cp>Bukan nggak mungkin, dalam 3-5 tahun ke depan, paradigma \u003Cem>next-token prediction\u003C/em> bakal mulai ditinggalkan, dan kita akan masuk ke era di mana AI beneran "mikir" dulu sebelum ngomong. Kita lihat saja :D\u003C/p>\n\u003Cp>Gimana menurutmu? Percaya kalau LLM bakal mentok, atau justru yakin kalau ChatGPT dkk masih bisa berevolusi jadi AGI?\u003C/p>\n","",[117,130,145,157],{"id":118,"title":119,"slug":120,"excerpt":121,"thumbnail_image":122,"tags":124},"46","Mengapa C Mulai Ditinggalkan: Duel Filosofi Keamanan Rust vs Kesederhanaan Zig","mengapa-c-mulai-ditinggalkan-duel-filosofi-rust-vs-zig","Pernah denger kalau sekitar 70% celah keamanan kritis software modern itu asalnya dari bahasa C? Iya, bahasa yang udah jadi fondasi internet ini 😅. Yuk, kita bedah duel filosofi Rust vs Zig dan cari tahu mana yang pas buat proyek kalian!",{"id":123},"1942a5c9-c1f6-476d-9913-768f78d9d8eb",[125,126,127,128,129],"system-programming","rust","zig","c","memory-safety",{"id":131,"title":132,"slug":133,"excerpt":134,"thumbnail_image":135,"tags":137},"45","Rate Limiting Algorithms: Token Bucket vs Leaky Bucket vs Sliding Window","rate-limiting-algorithms-token-bucket-leaky-bucket-sliding-window","Udah tahu kenapa *rate limiting* itu wajib, tapi masih bingung beda Token Bucket, Leaky Bucket, Fixed Window, dan Sliding Window? Yuk, kita adu empat algoritma ini bareng-bareng dan cari tahu mana yang paling pas buat API kalian!",{"id":136},"0e0ed26d-20c6-443c-bde1-4a6200f6f801",[138,139,140,141,142,143,144],"backend","system-design","rate-limiting","redis","api-gateway","architecture","traffict-management",{"id":146,"title":147,"slug":148,"excerpt":149,"thumbnail_image":150,"tags":152},"44","Transactional Outbox Pattern: Solusi Konsistensi Database dan Message Broker Tanpa 2PC","transactional-outbox-pattern-konsistensi-database-message-broker","Pernah nggak kalian lihat pesanan udah masuk database, tapi email konfirmasinya nggak pernah kekirim? Itu gejala *dual-write problem*. Yuk, kita bedah Transactional Outbox Pattern biar data dan *event* kalian nggak lagi berselisih paham!",{"id":151},"e3c617fd-1486-4b82-b937-94fbec846c77",[138,153,143,154,155,139,156],"microservices","database","message-broker","postgresql",{"id":158,"title":159,"slug":160,"excerpt":161,"thumbnail_image":162,"tags":164},"43","Dead Letter Queue (DLQ) & Retry Policy: Menyelamatkan Pesan Nyasar di RabbitMQ Tanpa Bikin Worker Macet","dead-letter-queue-retry-policy-rabbitmq-resilient-messaging","Pernah nggak sih, *worker* kalian nolak satu pesan terus-terusan sampai CPU melonjak 100%? Itu namanya *poison message loop*, jebakan klasik di RabbitMQ. Yuk, kita bahas cara pasang *retry policy* dan *dead letter queue* yang bener!",{"id":163},"6c0a7ead-4841-4073-b29e-df7ae0f2aa3c",[165,155,138,143,153,166,167],"rabbitmq","async","python",[169,173,176,179,182],{"text":170,"depth":171,"id":172},"Kutukan \"Burung Beo\" (Stochastic Parrot)",2,"kutukan-burung-beo-stochastic-parrot",{"text":174,"depth":171,"id":175},"Kenapa Yann LeCun Yakin LLM Bakal Mentok?","kenapa-yann-lecun-yakin-llm-bakal-mentok",{"text":177,"depth":171,"id":178},"Masuklah JEPA: Memprediksi Makna di \"Latent Space\"","masuklah-jepa-memprediksi-makna-di-latent-space",{"text":180,"depth":171,"id":181},"V-JEPA: Ngajarin AI Ilmu Fisika Lewat Video","v-jepa-ngajarin-ai-ilmu-fisika-lewat-video",{"text":183,"depth":171,"id":184},"Masa Depan: Mengawinkan \"Mulut\" dan \"Otak\"?","masa-depan-mengawinkan-mulut-dan-otak",1791045067720]