Hidden Markov Model (HMM) adalah peluasan dari rantai Markov di mana statenya
tidak dapat diamati secara langsung (tersembunyi), tetapi hanya dapat diobservasi melalui
suatu himpunan pengamatan lain. Pada HMM terdapat tiga permasalahan mendasar yang
harus diselesaikan yakni evaluation problem, decoding problem, dan learning problem.
Dalam paper ini, akan dijelaskan tentang Hidden Markov Model(HMM) dan solusi dari
ketiga masalah mendasar dalam HMM tersebut, yakni evaluation problem dengan algoritma
forward, decoding problem dengan algoritma viterbi, dan learning problem dengan algoritma
Baum‐Welch.
Kata kunci : Hidden Markov Model, evaluation problem, decoding problem, learning proble
