Pola jawaban ujian yang menjengkelkan

Selasa ini saya mengoreksi ujian semester mata kuliah Struktur Data & Algoritma I, karena besok adalah deadline penyerahan nilai untuk anak tingkat II. Ada beberapa jawaban ujian (tidak banyak sih ) yang membuat saya lelah mengoreksinya, yaitu yang berpola sbb.

1. Tulisan tipis sekali sehingga saya harus melihat dengan seksama
2. Tulisan yang sulit terbaca, kayak cakar ayam. Apalagi kalau kanjinya nggak jelas, bikin pening kepala
3. Dalam membuat garis/gambar tidak rapi, tidak memakai penggaris. Kaitan antara satu kotak dengan kotak yang tidak ditulis secara rapi, melainkan bengkok kiri, kanan dan tabrak sana sini
4. Tulisan terlalu kecil
5. Tidak mengisikan tanggal, nama mata kuliah yg diujikan dengan lengkap di lembar jawaban
6. Dan yang sulit dimaafkan adalah tidak menulis nama dosen pengujinya (Mungkin ini karena nama saya yg cukup panjang, sehingga bikin orang malas menulisnya )
7. Kalimat yang dipakai terlalu hemat kata, dan kadang tidak lengkap
8. Ehm..apa lagi ya ? Sementara baru ini yang saya temukan. Nanti kalau ketemu lagi akan saya update

Peta Busway di Jakarta

Saya mendapat kiriman peta busway (TransJakarta) 2007.  Klik gambar di bawah untuk mendapat yang resolusinya lebih besar.

Diproteksi: Catatan Kegiatan Mingguan 29 Januari-04 Februari 2007

Tulisan ini dilindungi kata sandi. Untuk melihatnya mohon masukkan sandi Anda di bawah ini:

Kata Sandi:

Menyelidiki kegagalan eksperimen memakai SVM

Di milis sc-ina, mas Achmad Widodo (PKNU-Busan) mengemukakan masalah yang dihadapinya dalam memakai Support Vector Machine (SVM) untuk time-series prognosis. Saya kutip di sini tanggapan yg saya berikan, sebagai dokumentasi yang barangkali bermanfaat untuk yad. Kebetulan saat ini sedang menyiapkan materi e-tutorial SVM di milis indo-dm, jadi sekalian saja dimasukkan ke materi.

Point-point yang diperiksa jika SVM tidak berhasil mencapai performa yang memuaskan:

1. Data Preprocessing
   1. Apakah sudah dicoba prediksi itu dengan melibatkan data sebelumnya pada interval tertentu ? Misalnya untuk memprediksi situasi saat waktu=t, model itu dilatih dengan input yang terdiri dari data pada waktu t-1, t-2,t-3,…. Saya dulu pernah membuat prediktor kemunculan kabut memakai neural network dari data hasil observasi kondisi cuaca. Datanya meliputi tekanan udara, kecepatan angin, bentuk awan, dsb. yang diamati tiap 30 menit. Untuk mendapatkan hasil yg baik saat itu saya masukkan juga data 30 menit, 60 & 90 menit sebelumnya, dst. dan dicari yg terbaik (paper1, paper2)
   2. Apakah memungkinkan jika dilakukan feature selection/extraction untuk mereduksi input yang tidak diperlukan ? Di studi yang saya lakukan mengenai analisa data interferon, SVM relatif lebih stabil terhadap keberadaan irrelevant features, dibandingkan dengan k-NN. Walau demikian, proses feature selection ini mungkin bisa membantu agar proses training SVM berlangsung efektif.
2. Training
   1. Apakah sudah diselidiki kemungkinan pilihan fungsi Kernel & proses optimisasi parameternya kurang berhasil ?
      Selama ini saya lebih sering memakai Gaussian Kernel, dan lakukan grid search terhadap dua parameter (sigma-nya Gaussian Kernel & nilai C pada SVM). Tetapi kalau datanya skala besar, mungkin bisa memakai strategi DOE (Design of Experiment).
   2. Dari ulasan yg diberikan, mas Widodo memakai Hold-Out method untuk melakukan optimisasi parameter. Hold Out : membagi data menjadi dua: satu bagian untuk training dan satu bagian lagi untuk testing. Kalau parameter tuning dilakukan terhadap test-set, akan berakibat hasilnya kurang well-generalized. Kalau memungkinkan, ada baiknya dibagi 3 yang saling independen : training set, validation set dan test-set. Validation set dipakai untuk melakukan optimasi parameter.
   3. Salah satu hal yang mungkin bisa terjadi (walaupun ini jarang terjadi) adalah statistical characteristics (distribusi data) antara training set dan test-set berlainan. Akibatnya sejauh apapun parameter di optimize terhadap training set, hasilnya tidak akan bagus terhadap test-set. Ada baiknya dicoba mengubah pembagian datanya, untuk menghindari kemungkinan ini.
3. -

Referensi

1. Hastie, Tibshirani, Friedman, The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Springer-Verlag, 2001
2. Ishii, et al. Wakariyasui Patan Ninshiki, Ohmsha, 1998

Bagaimana memberikan presentasi yang menarik dan efektif ?

Saat membaca tulisan pak BR mengenai presentasi, saya jadi teringat tulisan di blog lama yang belum sempat saya pindahkan ke sini. OK deh, tak usung mrene (saya angkut ke sini deh)

Source : http://asnugroho.blogspot.com/2004/09/bagaimana-memberikan-presentasi-yang.html

Presentasi merupakan satu bagian tak terpisahkan dari kegiatan kita sebagai peneliti. Dengan presentasi, kita berusaha mengkomunikasikan ide kita secara langsung kepada pendengar yang berarti juga pada komunitas ilmiah (thought collective).

Beberapa kali saya melihat di gakkai, banyak peneliti yang sebenarnya materinya sangat menarik, tapi cara mempresentasikan idenya membuat orang malas mengikuti. Ada yang presentasi sambil membaca teks, ada yang terlalu banyak memakai animasi power point yang tidak perlu (huruf loncat-loncat, bendera berkibar-kibar), ada juga yang presentasi seperti membaca hafalan tanpa sekalipun eye-contact dengan pendengar. Sebaliknya, ada juga presentasi yang disajikan amat menarik, efektif, mampu berkomunikasi dengan audience, kadang diselingi humor, sehingga mampu meraih perhatian pendengarnya.

Cara yang mudah untuk menilai presentasi kita adalah dari pertanyaan yang diajukan. Presentasi yang menarik, akan memancing banyaknya pertanyaan dan komentar dari pendengar, walau komentar yang bersifat kontra/serangan balik sekalipun. Sebaliknya, kalau tidak ada pertanyaan sama sekali dari pendengar, berarti presentasi kita gagal, penelitian kita tidak menarik, atau membosankan (pendengar mungkin ingin agar sesi kita cepat selesai untuk beralih ke pembicara berikutnya).

Saat masih kuliah dulu, saya kurang memikirkan pentingnya mempelajari teknik presentasi agar ide kita bisa terkomunikasikan kepada thought-collective. Minggu yll. professor di lab. saya (Prof. Hasegawa) menyampaikan rangkuman beliau ttg. tips-tips dalam presentasi penelitian. Rangkuman tsb. bersumber dari artikel di Bio Nikkei business bulan November 2001, dan dimodifikasi berdasarkan pengalaman beliau sebagai peneliti di bidang medical imaging.

 

7 tips agar anda sukses dalam presentasi

Point 1 : Untuk meyakinkan pendengar, jangan memilih cara inkonvensional (tidak lazim), tapi sampaikan presentasi yang “berisi” agar bisa difahami oleh pendengar.

Hal yang sangat penting dalam memberikan presentasi, adalah kemampuan persuasi dari materi yang disajikan. Hindarkanlah memakai trik atau cara inkonvensional yang kurang perlu, agar tidak mengurangi reliability dari materi yang disampaikan. Jika pendengar presentasi anda terdiri dari para ekspert, presentasi yang bersifat “menyerang”, “straight”, “smash” lebih efektif. Sebalikya, jika cara presentasi anda terlalu bertele-tele, berakibat menurunnya konsentrasi ekspert pendengar yang berusaha memahami penelitian anda. Untuk meningkatkan reliability, tidak ada jalan lain kecuali meningkatkan mutu dari materi yang dipresentasikan. Untuk itu, sebelum melakukan presentasi, diperlukan kerja keras untuk memilih, merangkai materi yang akan disajikan.

Keluarga Pak Edi tiba di Nagoya

Hari ini pak Edi Effendi (Bappenas, dulu ketua PPI Jepang Tengah 1999/2000) datang ke Nagoya naik penerbangan Cathay Pacific. Kunjungan kali ini disertai dengan Mbak Ike dan Kevin. Rencananya mereka akan berada di sini sekitar 3 hari dan kemudian melanjutkan perjalanan lagi. Selama di Nagoya Pak Edi akan menghadiri seminar di GSID Nagoya University, tempat dulu beliau menyelesaikan S3.

Sekitar jam 7 malam saya tanya ke Ine, mau nggak jalan-jalan malam minggu ke airport untuk menjemput pak Edi sekeluarga. Ternyata Ine mau, dan jadilah kami jalan-jalan mendadak ke airport. Selama di jalan kami menikmati suasana malam dari balik jendela kereta. Deretan lampu-lampu di jalan yang sudah mulai sepi terlihat indah. Centrair (Chubu Kokusai Kuukou) terletak cukup jauh dari Nagoya, sekitar 45 km. Dari Nagoya station kalau naik kereta ekspres meitetsu makan waktu 36 menit. Sekitar pk.20.42 kami sampai di airport, dan bertemu dengan keluarga kang Irwan yang juga sedang menunggu keluarga pak Edi. Pesawat yang dijadwalkan mendarat pk.2100 ternyata datang lebih cepat, yaitu pk.20.26. Setelah keluar, kami semua ke Nagoya University tempat keluarga beliau menginap. Acara ngobrol dan kangen-kangenan ternyata berlanjut hingga hampir tengah malam.

Welcome back to Nagoya, Pak Edi !

My first night with Lego Mindstorms NXT

Setelah tak tersentuh hampir dua bulan, akhirnya hari ini saya sempat ngutak-atik lagi robot mindstorms-kun (sebut saja maindo-kun). Jumat kemarin setelah selesai dirakit, robot ini saya bawa pulang ke rumah. Maksudnya barangkali Tika tertarik dan bisa saya ajak main bareng. Tapi saat robotnya jalan, Tika justru ketakutan dan lari menjauh. Mungkin karena tampangnya yang nggak manis seperti Barbie, atau kawaii (lucu) seperti Snoopy, sehingga membuatnya takut. Saya lupa, kalau anak perempuan lebih suka main-main dengan boneka atau alat memasak, sedangkan robot mungkin menarik bagi anak laki-laki

Kesan saya, kit ini sangat menarik dan merangsang kreatifitas anak, maupun dewasa karena bisa dipakai pada berbagai tingkat kesulitan. Panduan dasar untuk merakitnya juga tidak sulit. Tidak ada tulisan satu baris pun ! Sebagai gantinya panduan itu memuat foto-foto yang menjelaskan secara urut, bagaimana satu komponen harus disambungkan dengan yang lain, sehingga bisa dipraktekkan bagi anak usia SD sekalipun. Adapun bagi usia remaja dan dewasa, kit ini dapat dipakai sebagai sarana belajar pemrograman robot. Misalnya bagaimana membuat program agar robot itu belok ke kiri jika mendengar tepuk tangan sekali, dan belok ke kanan jika mendengar tepuk tangan tiga kali. Untuk seri NXT, kit ini sudah dilengkapi dengan sensor suara, sensor sentuh, sensor cahaya, sensor ultrasonik dan 3 buah servo motor.

Di kampus saya, kit sejenis dipakai untuk praktikum mahasiswa tingkat II sebagai awal pengenalan robotika. Yang dipakai bukan Mindstorms NXT, melainkan versi sebelumnya. Mindstorm memang bagus untuk keperluan edukasi, tetapi tidak cukup kalau dipakai untuk keperluan riset. Saat saya konsultasi ke Kanoh-sensei, robot yang bisa dipakai untuk tujuan riset sangat mahal. Setidaknya seharga 500 ribu yen (5000 USD) agar dapat dipakai untuk programming yang “aneh-aneh”. Nggak pengin beli ah, kalau semahal itu, kecuali kalau dapat grant

Kit NXT yang dilengkapi dengan kit suplemen dapat dipakai untuk membuat robot yang berjalan dengan dua kaki. Mungkin yang dimaksud adalah AlphaRex. Kata teman saya yang sudah selesai merakitnya perlu waktu semalam suntuk. Katanya, lebih baik mengajak teman untuk merakit bareng komponennya agar bisa cepat selesai. Barangkali nanti saja kalau saya sudah khatam belajar dasar-dasarnya, baru akan mencoba jenis yg lebih sulit.

Pff…akhirnya ! Setelah semalaman nggak tidur, minggu pagi ini (06.45 am) saya berhasil membuat program sederhana. Kalau bertepuk tangan sekali, maindo-kun akan belok ke kiri dan maju jalan (melaju terus) hingga ada tepuk tangan lagi. Kalau tepuk tangannya dua kali, doi akan belok ke kanan. Sebenarnya mau saya tambahkan sedikit agar :

1. Kalau saya tepuk tangan sekali, si maindo-kun akan bilang “Good Job !”, baru belok kiri dan maju jalan
2. Kalau saya tepuk tangan dua kali, doi akan bilang “Thank you !”, baru belok kanan dan maju jalan

Tetapi ternyata kendalanya pada memory yang terlalu kecil untuk menerima perintah sederhana seperti itu …grrrh….

Hm…it’s time to bed, soalnya jam 11 siang nanti ada pengajian KMI di Lobby Meikodai. Have a nice dream.

Links & References

1. http://mindstorms.lego.com/
2. Mindstorm NXT Orange Book The jewel box of ideas
3. http://www.legoeducation.jp/mindstorms/about/index.html

k-Nearest Neighbor Classifier

Di milis indo-dm@yahoogroups.com, pak Budi (ITS) menyampaikan e-tutorial mengenai k-Nearest Neighbor Classifier. Tema ini sangat menarik bagisaya, karena metode ini sering saya pakai sebagai pembanding performa metode yang saya kembangkan. Walau algoritma k-NN sangat sederhana, tetapi performanya sangat handal. Issue terpenting pada k-NN adalah computational cost, karena dalam proses klasifikasi, seluruh/sebagian data dipakai untuk menentukan class dari test pattern. Beberapa point yang saya catat dari diskusi tsb. adalah sbb.

1. k-NN yang dijelaskan dalam presentasi ini memakai seluruh data training-set untuk proses klasifikasi (complete storage type k-NN). Salah satu pendekatan lain adalah dengan memilih beberapa data yang mewakili untuk tiap class (prototype patterns), misalnya dengan mean vector dari data pada class tersebut. Jadi tiap class diwakili oleh satu prototype (mean vector). Kalau kasusnya binary classification, jumlah prototype nya 2. Kalau kasusnya 3 class, prototypenya 3, dst. Tetapi kalau memakai mean vector sebagai prototype untuk tiap class, tentunya decision boundary yang dihasilkan kurang memuaskan. Tiap class hanya dipisahkan oleh linear hyperplane yang ditarik lurus tepat ditengah dua buah prototype. Semakin banyak prototype, semakin halus hyperplane yang dibuat. Ada trade-off relation antara jumlah prototype (computational cost) dengan kualitas decision boundary yang dihasilkan. Apakah ada teknik lain yang bagus untuk memilih prototype tiap class ?
2. Ditinjau dari algoritmanya, k-NN sensitif terhadap keberadaan noise & irrelevant input, dibandingkan dengan neural network misalnya. Dalam proses training neural network (perceptron), weight untuk atribut yang tidak memiliki kontribusi terhadap klasifikasi akan di-adjust agar nilainya mendekati 0. Tetapi dalam k-NN, tidak ada pembedaan weight/bobot untuk tiap atribut. Apakah k-NN memiliki solusi untuk hal ini ?

Temu Darat Milis Softcomputing Indonesia

Milis Softcomputing Indonesia akan menyelenggarakan Temu Darat I, sbb.
Hari/Tanggal : Selasa, 30 Januari 2007
Waktu             : 17.15- (setelah selesai semua sesi pada NACSIT 2007)
Biaya               : gratis
Tempat           :  Pusat Studi Jepang Kampus UI Depok
Agenda            : Silaturahmi, perkenalan diri dan membicarakan berbagai kemungkinan peluang bersinergi. Misalnya :
- seminar/workshop dalam bidang soft computing yg relevan
- pengembangan web sc-ina
- keanggotaan
- penerbitan buku bersama
- lomba2 tentang sc pada level mahasiswa dan/atau sma
- kaos berlogo softcomputing
- dll.
Acara ini bertepatan dengan penyelenggaraan NACSIT 2007 (National Conference on Computer Science and IT 2007 ) di Universitas Indonesia. Temu darat akan diselenggarakan pada hari kedua, setelah sesi NACSIT2007 selesai. Atas kehadiran rekan-rekan diucapkan banyak terima kasih.

Diproteksi: Catatan Kegiatan Mingguan 22-28 Januari 2007

Tulisan ini dilindungi kata sandi. Untuk melihatnya mohon masukkan sandi Anda di bawah ini:

Kata Sandi:

Berburu Tikus

Tikus adalah binatang yang cerdik. Waktu kecil salah satu kartun favorit saya adalah Speedy Tikus, aslinya Speedy Gonzales: “arriba arriba…andale..andale….”. Tapi di dunia nyata, sang Gonzales ini bukanlah teman yang menyenangkan sama sekali . Saya jadi ingat saat masih tinggal di Jakarta, saya pernah memasang perangkap tikus, berupa kertas dengan lem yang kuat warna hitam. Jebakan itu saya taruh di depan cermin. Tapi yang pertama kali masuk perangkap justru saya sendiri. Saat mau menyisir rambut di depan kaca, saya tak sengaja menginjak perangkap itu. Ehm…malu-maluin aja…hi hi

Di Jepang pun mister Speedy Gonzales ini pun membuat masalah juga. Beberapa bulan terakhir ini, rumah kami terganggu olehnya. Bukan hanya roti atau makanan kecil, bahkan sabun, kabel pun diterjang dan digigitinya. Awalnya kami tidak ingin membunuh tikus itu dengan racun, karena khawatir kalau mati akan berbau busuk. Kalau mudah diambil sih sebenarnya nggak masalah. Yang repot kalau matinya berada di kolong yang sulit dijangkau. Wah, bakalan sulit untuk mengeluarkannya.

Tetapi karena gangguan itu tak kunjung reda, akhirnya saya pasang racun tikus di balik almari es. Saya coba produk Dethmor. Racun tikus ini ternyata kawaii, berwarna pink (orang Jawa bilang “jambon”). Mungkin tikus termasuk binatang genit ya, sehingga senang warna pink. Racun ini berbentuk butir-butir yang ukurannya cocok untuk mulut tikus, dan terbuat dari bahan yang disukai tikus. Jenis racun yang dipakai di produk ini adalah warfarin. Jika termakan oleh tikus, warfarin akan bekerja dengan cara membuat perdarahan pada bagian dalam retina, sehingga menurunkan daya pandang tikus. Hal ini menyebabkan tikus ke luar, mencari tempat yang terang. Selang beberapa hari kemudian tikus akan mati karena perdarahan di dalam perut. Tikus sengaja dibuat agar tidak segera mati begitu makan racun ini. Hal itu karena tikus sangat sensitif dan mudah curiga. Kalau ada kawannya yang mati begitu menyantap satu makanan, teman-teman tikus itu akan mengetahui bahwa makanan itu beracun dan berusaha menghindarinya. Begitu penjelasan yang tertulis di bungkus.

Gambar di bawah, sebelah kiri adalah saat racun itu ditaruh (20 Jan 07, 09:15 am), sedangkan sebelah kanan adalah selang sekitar 4 hari kemudian (24 Jan 07, 01:16 am). Sepertinya sih belum ada perubahan signifikan terhadap volume pil pink. Malah sepintas terlihat racun-nya bertambah.. hm..racun dibalas racun nih, amigo

語彙(3)

1. 妨げる（さまたげる）:邪魔をする (menghalangi)
2. 防ぐ（ふせぐ）:相手の攻撃力をくいとめる, 害を受けないようにする (terhindar)
3. 羅列（られつ）：つらなり並ぶこと (enumerate)
4. 険しい（けわしい）: tajam, curam
5. 知事(ちじ): gubernur

Ujian Selesai

Kemarin adalah hari terakhir ujian semester. Ujian matakuliah saya pada jam 11.00-12.00. Pada ujian kali ini, saya minta ke tim koordinator dari kyoumuka, agar tempat duduk anak-anak diatur berdasarkan nomer mahasiswa (座席指定方式, zaseki-shitei-houshiki). Hal ini akan memudahkan saya mencatat, siapa yang absen dari ujian, dan berapa jumlah siswa yang ikut. Saat anak-anak keluar ruangan ujian (退場) saya minta agar lembar jawaban diletakkan di atas meja dengan posisi dibalik (裏返し), sehingga saya tidak perlu lagi melakukan sorting terhadap lembar jawaban itu.

Saat jaga ujian, sambil mengawasi mereka, saya jadi ingat masa-masa masih student dulu. Saat masih tingkat I dulu, pernah ada ujian teori olah raga, yang saya merasa kesulitan untuk menjelaskannya dalam bahasa Jepang. Soalnya kalau nggak salah ingat adalah tentang bagaimana teknik yang harus dipakai oleh atlit sumo untuk memenangkan pertandingan, jika keduanya sama kuat. Akhirnya jalan yang saya tempuh adalah membuat banyak karikatur (hi hi hi… ), dengan sedikit penjelasan, apa yang harus dilakukan si atlit sumo. Ternyata saat saya mengajar sekarang, hal itu terjadi juga. Bukan di ujian sekarang, tetapi ujian sebelumnya. Ada satu anak yang give up, tidak dapat mengerjakan soal yang saya berikan. Biasanya kalau seperti ini, kami susun kertas dalam kondisi kosong (白紙). Tetapi ternyata mahasiswa saya lumayan kreatif, kertasnya digambari pembalap sepeda motor. Ada-ada saja

Saat ujian dulu, biasanya saya tidak mau keluar sampai ujian benar-benar selesai. Saya menunggu hingga menit terakhir, dan memeriksa ulang kalau-kalau ada bagian yang salah atau tidak teliti. Selain saya, biasanya ada beberapa teman yang juga berbuat demikian. Di kelas hari Senin kemarin, seingat saya tidak ada anak yang bertahan hingga menit terakhir. Hari Jumat ini ada 4 anak yang bertahan hingga menit terakhir.

Rejibukuro ga kieru hi

“Rejibukuro ga kieru hi” artinya hari menghilangnya kantong plastik (di Indonesia kita sebut “tas plastik”) yang di kasir (supermarket). Aksi ini baru saja mulai dilakukan di beberapa supermarket Jepang. Saat membayar belanjaan di kasir, kantong plastik untuk membawa belanjaan tidak diberikan secara gratis, melainkan dikenakan harga 5 yen per unit. Pelanggan diminta untuk membawa kantong sendiri (マイバッグ) jika tidak ingin mengeluarkan uang untuk membeli plastik. Aksi ini dilatarbelakangi oleh masalah pemborosan natural resources (資源) , disamping juga masalah gomi (sampah) yang merupakan isu serius di Jepang. Acara SuperMorning Nagoya TV pagi ini melaporkan, menurut survey pemakaian kantong plastik selama satu tahun di Jepang sebanyak 30.5 milyar lembar, atau rata-rata per orang memakai 300 lembar kantong plastik dalam setahun. Di Aeon dilaporkan bahwa rasio pengunjung membawa mybag (マイバッグ持参率) saat ini sekitar 22%, dan diprediksi akan mencapai 50% di tahun 2010.

Oh ya, dulu saya pernah salah mengucapkan tas plastik sebagai “purasuchikku kaban” karena langsung menterjemahkan dari “tas plastik”dalam bahasa Indonesia. Kasirnya bingung, karena di Jepang tas plastik itu disebut dengan purasuchikku bukuro (kantong plastik).

Related Links

1. http://www.asahi.com/life/update/0111/004.html
2. http://www.yomiuri.co.jp/atmoney/news/20070111ib01.htm
3. http://mytown.asahi.com/toyama/news.php?k_id=17000000701120003

Ii hi tabi dachi

Lagu ini favorite saya. Liriknya ditulis oleh Shinji Tanimura. Lagu ini pernah jadi top hit di tahun 78, saat dinyanyikan oleh Momoe-chan (Momoe Yamaguchi), seorang penyanyi legendaris Jepang. Di youtube ada rekaman Momoe Yamaguchi saat menyanyikan lagu ini di tahun 78.

雪解け　間近の　北の空に　向かい
過ぎ去りし　日々の夢を　叫ぶ時
帰らぬ　人たち　熱い胸を過(ﾖ)ぎる
せめて今日から　一人きり　旅に出る
ああ　日本のどこかに
私を待ってる　人が居る
いい日旅立ち　夕焼けを探しに
母の背中で聞いた　歌を道連れに

岬の外れに　少年は　魚釣り
青いススキの小道を　帰るのか
私は今から　想い出を作るため
砂に枯れ木で　書くつもり　さようならと
ああ　日本のどこかに
私を待ってる　人が居る
いい日旅立ち　羊雲を探しに
父が教えてくれた　歌を道連れに

ああ　日本のどこかに
私を待ってる　人が居る
いい日旅立ち　幸せを探しに
子供の頃に歌った　歌を道連れに