## Pengenalan Ucapan Bahasa Indonesia Menggunakan MFCC dan Recurrent Neural Network
Panggih Tridarma *1) , Sukmawati Nur Endah *2)
* Informatics Department, Universitas Diponegoro
1) tridarmapanggih@gmail.com, 2) sukmawati020578@gmail.com

## Abstrak
Pengenalan  ucapan  (speech  recognition)  merupakan  perkembangan  teknologi  dalam bidang suara. Pengenalan ucapan memungkinkan suatu perangkat lunak mengenali kata- kata yang diucapkan oleh manusia dan ditampilkan dalam bentuk tulisan. Namun masih terdapat masalah untuk mengenali kata-kata yang diucapkan, seperti karakteristik suara yang  berbeda, usia,  kesehatan, dan  jenis  kelamin.  Penelitian  ini  membahas pengenalan ucapan  bahasa  Indonesia  dengan  menggunakan  Mel-Frequency  Cepstral  Coefficient (MFCC)  sebagai  metode  ekstraksi  ciri  dan  Recurrent  Neural  Network  (RNN)  sebagai metode  pengenalannya  dengan  membandingkan  arsitektur  Elman  RNN  dan  arsitektur Jordan RNN. Pembagian data latih dan data uji dilakukan dengan menggunakan metode k-fold cross validation dengan nilai k=5. Hasil penelitian menunjukkan bahwa arsitektur Elman RNN pada parameter 900 hidden neuron, target error 0.0005, learning rate 0.01, dan  maksimal  epoch  10000  dengan  koefisien  MFCC  20  menghasilkan  akurasi  terbaik sebesar 72.65%. Sedangkan hasil penelitian untuk arsitektur Jordan RNN pada parameter 500 hidden neuron, target error 0.0005, learning rate 0.01, dan maksimal epoch 10000 dengan  koefisien  MFCC  12  menghasilkan  akurasi  terbaik  sebesar  73.55%.  Sehingga berdasarkan hasil penelitian yang didapat, arsitektur Jordan RNN memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan arsitektur Elman RNN dalam mengenali ucapan Bahasa Indonesia berjenis continuous speech.

## Keywords :   Pengenalan ucapan, Mel-Frequency Cepstral Coefficient, Recurrent Neural
Network, Elman RNN, Jordan RNN

## Abstract
Speech  recognition  is  a  technological  development  in  the  field  of  speech.  Speech recognition  supports  a  software  that  contains  words  spoken  by  humans  and  in  written languages.  However,  there  are  still  problems  in  assuming  the  words  spoken,  such  as different voices, age, health, and gender. This study discusses the recognition of Indonesian speech  using  the  Mel-Frequency  Cepstral  Coefficient  (MFCC)  as  a  feature  extraction method and the Recurrent Neural Network (RNN) as a method of recognition by comparing the Elman RNN architecture and the Jordan RNN architecture. The distribution of training data and data testing was carried out using the k-fold cross validation method with a value of k = 5. The results showed that the Elman RNN architecture on parameters of 900 hidden neurons, target error 0.0005, learning rate 0.01, and a maximum epoch of 10000 with the MFCC coefficient of 20, the best value is 72.65%. While the results of research for Jordan RNN architecture on parameters of 500 hidden neurons, target error 0.0005, learning rate 0.01, and a maximum epoch of 10000 with MFCC coefficient 12 yield the best value of 73.55%. So that based on the research results obtained, the Jordan RNN architecture has a  better  performance  than  the  Elman  RNN  architecture  in  the  Indonesian  language statement of the continuous speech type.
Keywords :   Speech recognition, Mel-Frequency Cepstral Coefficient, Recurrent Neural Network, Elman RNN, Jordan RNN

## 1 P ENDAHULUAN
Ucapan merupakan bentuk komunikasi manusia  yang  paling  efisien  untuk berkomunikasi  dengan  manusia  lainnya. Bentuk komunikasi ini merupakan salah satu cara  yang  efektif  untuk  menyampaikan maksud  dan  tujuan  seseorang  dalam menyampaikan  sebuah  informasi.  Seiring dengan
perkembangan teknologi, komunikasi  yang  dilakukan  oleh  manusia tidak  hanya  terbatas  pada  komunikasi  antar manusia  tetapi  juga  sudah  berkembang komunikasi antara manusia dengan komputer. Pengenalan ucapan ( speech recognition ) merupakan  salah  satu  contoh dari  perkembangan  teknologi  dalam  bidang suara.  Pengenalan  ucapan  memungkinkan suatu  perangkat  lunak  untuk  mengenali  dan memahami  kata-kata  yang  diucapkan  oleh manusia.  Kata-kata  yang  diucapkan  diubah bentuknya menjadi sinyal digital dengan cara mengubah  gelombang  ucapan  menjadi sekumpulan angka yang kemudian disesuaikan dengan kode-kode tertentu untuk mengidentifikasi  kata-kata  tersebut.  Hasil dari  identifikasi  kata  yang  diucapkan  dapat ditampilkan dalam bentuk tulisan.
Penelitian
pengenalan ucapan
sebelumnya  [2,3]  masih  sebatas  membahas mengenai  pengenalan  ucapan  jenis isolated speech ,  dimana  jenis  ini  hanya  mengenali satu  kata  setiap  di running .  Untuk  itu pengenalan  ucapan  Bahasa  Indonesia  perlu dikembangkan  lebih  lanjut,  sehingga  dapat digunakan  untuk  mengenali  dengan  banyak kata atau kalimat.
Pengenalan  ucapan  jenis continuous speech terdapat beberapa tahapan yaitu pre- processing ,  ekstraksi  ciri,  dan  pengenalan. Pre-processing merupakan  tahapan  awal dimana suara akan diproses sedemikian rupa sehingga  siap  untuk  diekstraksi  ciri. Pre-
processing sendiri digunakan untuk meningkatkan  kualitas  sinyal  ucapan  [4]. Tahap  sesudah  dilakukan pre-processing adalah  proses  ekstraksi  ciri.  Proses  ini dilakukan untuk mendapatkan ciri khas dari ucapan  tersebut  dengan  menggunakan metode  MFCC  yang  mengkonversi  sinyal ucapan ke dalam beberapa vektor data yang berguna bagi proses pengenalan ucapan.
Hasil ekstraksi yang sudah didapatkan, kemudian  dilakukan  tahapan  pengenalan. Metode  yang  dapat  digunakan  adalah Recurrent neural network (RNN) yang dapat bekerja  dengan  baik  dalam  pengenalan ucapan  dikarenakan  kemampuannya  untuk mengenali suatu informasi dengan banyaknya  varian  waktu  seperti  sinyal ucapan  [5].  RNN  adalah  jaringan  yang mempunyai minimal satu feedback loop yang mana  suatu recurrent  network bisa  terdiri atas  satu  lapisan neuron tunggal  dengan masing-masing neuron memberikan kembali output -nya sebagai input pada semua neuron yang  lain  [6].  RNN  mampu  menyimpan memori/ingatan  ( feedback  loop )  yang memungkinkan  untuk  mengenali  pola  data dengan  baik. Arsitektur  RNN  yang  sering digunakan adalah arsitektur Elman RNN dan arsitektur Jordan RNN. Penelitian sebelumnya oleh Widya et al, (2018) kedua arsitektur  tersebut  dapat  memprediksi kualitas  udara  dengan  cukup  baik  [7]. Sehingga penelitian ini akan membandingkan arsitektur Elman RNN dan arsitektur Jordan RNN untuk digunakan pada metode pengenalan ucapan Bahasa Indonesia. Berbagai  penelitan  sebelumnya  yang menggunakan RNN sebagai metode pengenalan,  di  antaranya  penelitian  oleh Alotaibi  (2004)  yang  menghasilkan  akurasi 99.47%  untuk  mengenali  ucapan  angka Bahasa Arab [8]. Penelitian Kurniadi (2018)
menerapkan  metode  RNN  untuk  mengenali ucapan kata Bahasa Indonesia yang mampu menghasilkan akurasi 83.88% [9]. Penelitian Fachrie  et  al,  (2015)  menggunakan  metode RNN untuk mengenali ucapan angka Bahasa Indonesia  yang  menghasilkan  akurasi 99.30% [10]. Dari beberapa penelitian yang dikemukakan  sebelumnya,  metode  RNN mampu  memberikan  hasil  yang  baik  untuk metode  pengenalan  ucapan,  namun  kinerja dari RNN masih belum diketahui untuk kasus pengenalan ucapan secara continuous dalam Bahasa Indonesia.

## 2 M ETODE P ENELITIAN
Penelitian Pengenalan Ucapan Bahasa Indonesia  Menggunakan Mel-Frequency Cepstral  Coefficient dan Recurrent  Neural Network ini  bertujuan  untuk  menentukan akurasi terbaik dengan membandingkan dua arsitektur RNN (arsitektur Elman RNN dan
arsitektur  Jordan  RNN)  pada  proses pengenalan  ucapan,  serta  menentukan parameter  terbaik  dari  kedua  arsitektur tersebut.  Tahapan-tahapan  penyelesaian masalah ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1 Blok Proses Tahapan-tahapan

## Penyelesaian Masalah
Penelitian  ini  memiliki  beberapa tahapan  proses  diantaranya  pengumpulan
data, preprocessing , partition data , pelatihan, pengujian, dan evaluasi. Penjelasan  mengenai  tiap  proses  sebagai berikut: a. Pengumpulan data
Pengumpulan  data  untuk  pengenalan ucapan dilakukan dengan menggunakan data perekaman suara yang sudah direkam untuk data  pelatihan,  data  uji,  dan  data  suara langsung. Data perekaman suara untuk data pelatihan dan data uji direkam dengan suara lima  orang  yang  berbeda  dalam  bentuk kalimat,  terdiri  dari  lima  kata,  dengan frekuensi  44100  Hz, channel  mono 16  bit, dan  disimpan  dalam file berformat  *.wav. Sedangkan  untuk  data  suara  langsung digunakan  untuk  pengenalan  ucapan  secara rekaman langsung.
b. Pre-processing
Tahap pre-processing yang dilakukan adalah  proses  segmentasi  dan  normalisasi. Proses  segmentasi  dilakukan  pemecahan sinyal  ucapan continuous  speech menjadi beberapa kata. Sedangkan proses normalisasi dilakukan  pada  sinyal  ucapan  agar  didapat keseragaman data c. Ekstraksi Ciri Data  sinyal  ucapan  akan  mengalami serangkaian  proses  yang  bertujuan  untuk mendapatkan  ciri  yang  merepresentasikan sinyal  ucapan  tersebut.  Metode  yang digunakan  pada  tahap  ekstraksi  ciri menggunakan metode Mel-Frequency
Cepstral  Coefficient (MFCC).  Ada  tujuh proses  pada  metode  MFCC,  yaitu pre- emphasize, frame blocking, windowing, fast fourier  transform,  mel-frequency  wrapping, discrete  cosine  transform, dan cepstral liftering [11].
d. Pembagian Data
Data  penelitian  dibagi  menjadi  data latih dan data uji. Data latih digunakan dalam
proses  pelatihan,  sedangkan  data  uji digunakan untuk  validasi model dari proses pelatihan yang berupa pengujian keakuratan dari  arsitektur  yang  dilatih.  Data  yang digunakan  berjumlah  2000  data  suara  yang berasal dari 5 orang berbeda, masing-masing mengucapkan  50  kata  sebanyak  8  kali.
Pembagian
data dilakukan dengan menggunakan metode k-fold cross validation dengan  nilai fold =  5,  sehingga  seluruh dataset  suara  dikelompokkan  menjadi  5 kelompok. Setiap kelompok terdiri dari 400 data sinyal ucapan, dimana setiap kelompok terdiri  dari  50  kelas  yang  masing-masing terdapat 8 data sinyal ucapan.
e. Arsitektur Recurrent Neural Network Arsitektur  yang  digunakan  pada penelitian ini terdiri dari dua arsitektur, yaitu arsitektur Elman RNN dan arsitektur Jordan RNN.  Kedua  arsitektur  tersebut  dilakukan tahapan-tahapan  seperti  tahap feedforward (propagasi maju), tahap backward (propagasi mundur),  tahap error  backpropagation terhadap setiap bobot mulai dari bobot input- hidden ( w ), hidden-output ( v ),  dan context- hidden/input ( u )  pada  setiap timestep ,  dan tahap  modifikasi  bobot  dan  bias  [12]. Arsitektur umum Elman RNN dan arsitektur Jordan RNN dapat dilihat pada Gambar 2 dan Gambar  3  dengan  banyak  lapisan  sebagai berikut :
Gambar 2 Arsitektur Elman Recurrent Neural
Network
Gambar 3 Arsitektur Jordan Recurrent Neural
Network

## 1) Input Layer
Pada layer ini  terdapat  satu  lapisan yang  terdiri  dari N neuron dan  satu neuron bias. Nilai N merupakan jumlah input neuron dengan banyak sesuai hasil dari sinyal proses MFCC. Jika nilai koefisien MFCC adalah 12, 16, atau 20 maka nilai N untuk jumlah input neuron berturut-turut adalah 1700, 2200, atau 2700.
2) Hidden Layer
Hidden  layer berjumlah  satu  lapisan, dimana  jumlah hidden  neuron berjumlah P dan satu satu neuron bias. Nilai P merupakan nilai yang akan dijadikan parameter uji dalam penelitian ini. Untuk menentukan banyaknya jumlah hidden  neuron pada  penelitian  ini digunakan nilai 1/3 dan ¼ dari jumlah input neuron . Jika input neuron adalah 1700 maka nilai P adalah  400  dan  500  (hasil pembulatan). Jika input neuron adalah 2200 maka nilai P adalah 500 dan 700. Jika input neuron adalah 2700 maka nilai n adalah 700 dan 900 3) Output Layer Output  layer berjumlah  satu  lapisan yang  memiliki  6 output  neuron yaitu  nilai biner dari 1 sampai 50. Jumlah output neuron tersebut  dapat  mewakili  50  kata  yang  akan dikenali oleh RNN.
4) Context Layer
Context  layer berjumlah  satu  lapisan dimana  jumlah context  neuron pada arsitektur  Elman  RNN  berjumlah P dengan nilai P merupakan salinan dari hidden layer . Sedangkan  pada  arsitektur  Jordan  RNN berjumlah M dengan  nilai M merupakan salinan dari output layer .
Proses  pelatihan  RNN  memiliki  50 target berbeda yang menggambarkan 50 kata yang  akan  digunakan  saat  pengenalan.  Jika hasil  dari  pelatihan  RNN  digunakan  untuk proses  pengenalan,  maka  nilai threshold untuk output  layer adalah  0.5,  dimana  jika nilai output lebih  besar  dari  0.5  maka  nilai output tersebut adalah 1. Sedangkan jika nilai output lebih kecil dari 0.5 maka nilai output tersebut adalah 0.
f. Pelatihan & Pengujian
Tahap  pelatihan  menggunakan  data latih dan dibagi menjadi dua fase yaitu fase propagasi  maju  ( feedforward )  dan  fase propagasi mundur
( backforward ). Sedangkan pada tahap pengujian menggunakan  data  uji  dan  dilakukan  hanya pada fase propagasi maju dengan menggunakan  bobot  akhir  hasil  dari pelatihan. Gambar flowchart tahap pelatihan dan  pengujian  arsitektur  RNN  dapat  dilihat pada Gambar 4 dan Gambar 5.
Gambar 4 Flowchart Pelatihan Elman RNN
Gambar 5 Flowchart Pelatihan Jordan RNN

## 3 H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penelitian  ini  memiliki  beberapa tahapan  proses  diantaranya  pengumpulan data, preprocessing , partition data , pelatihan, pengujian, dan evaluasi. Penjelasan  mengenai  tiap  proses  sebagai berikut: a. Skenario Uji
Pengujian ini digunakan untuk mencari arsitektur  RNN yang  optimal  dari  setiap RNN  pada  masing-masing  skenario  dengan mengubah koefisien MFCC (12, 16, dan 20) dan beberapa parameter RNN yaitu, 2 hidden neuron ( 1 3 dari jumlah input neuron dan 1 4 dari jumlah input neuron ), 3 learning rate (0.01, 0.005, dan 0.001), dan 2 target error (0.001 dan0.0005),  dan  maksimal epoch 10000. Penelitian  ini  menggunakan  3  skenario  uji, yaitu :
1) Skenario  1:  Skenario  1  bertujuan untuk  mengetahui  kinerja  arsitektur Elman  RNN  terhadap  pengenalan ucapan  Bahasa  Indonesia  dengan menghitung nilai akurasi hasil.
2) Skenario  2:  Skenario  2  bertujuan untuk  mengetahui  kinerja  arsitektur Jordan  RNN  terhadap  pengenalan ucapan  Bahasa  Indonesia  dengan menghitung nilai akurasi hasil.
3) Skenario  3:  Skenario  3  bertujuan untuk membandingkan kinerja arsitektur Elman RNN dan arsitektur Jordan  RNN  berdasarkan  hasil  dari skenario  1  dan  skenario  2.  Pada skenario  ini  dilakukan  perbandingan parameter  (hidden  neuron,  learning rate,  target  error)  yang  digunakan oleh kedua arsitektur untuk menghasilkan akurasi yang baik.
b. Hasil Eksperimen
1) Skenario 1 : Hasil pengujian
skenario 1 dapat dijelaskan analisis hasil berdasarkan tiap parameter yang digunakan sebagai berikut : i. Learning Rate Berdasarkan Gambar 6 learning rate tidak berpengaruh pada akurasi  pengenalan  ucapan  Bahasa Indonesia.
Gambar 6 Grafik Pengaruh Learning Rate Terhadap Nilai Akurasi Elman RNN
ii. Hidden Neuron Berdasarkan Gambar 7 hidden neuron dengan  jumlah  1/4  dari input  neuron menghasilkan  akurasi  yang  lebih  baik dibandingkan dengan hidden neuron dengan jumlah  1/3  dari input  neuron ,  dengan  rata- rata akurasi tertinggi yaitu 72.23%.
Gambar 7 Grafik Pengaruh Hidden Neuron Terhadap Nilai Akurasi Elman RNN
iii. Target Error
Berdasarkan  Gambar  7  target error dengan  nilai  0.0005  menghasilkan  akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan target error dengan  nilai  0.001.  Akurasi  Elman RNN  dengan  nilai  target error yang  kecil membuat  nilai output semakin  mendekat dengan  nilai  target,  sehingga  arsitektur Elman  RNN  lebih  mudah  mengenali  suara sesuai dengan target yang ditentukan.
Gambar 7 Grafik Pengaruh Target Error Terhadap Nilai Akurasi Elman RNN
2) Skenario 2: Hasil pengujian skenario 2  dapat  dijelaskan  analisis  hasil berdasarkan  tiap  parameter  yang digunakan sebagai berikut :
i. Learning Rate Berdasarkan Gambar 8 learning rate tidak berpengaruh pada akurasi  pengenalan  ucapan  Bahasa
Indonesia.

## Gambar 8 Grafik Pengaruh Learning Rate Terhadap Nilai Akurasi Jordan RNN
ii. Hidden Neuron
Berdasarkan Gambar 9 hidden neuron dengan  jumlah  1/3  dari input  neuron menghasilkan  akurasi  yang  lebih  baik dibandingkan dengan hidden neuron dengan jumlah ¼ dari input neuron , dengan rata-rata akurasi tertinggi yaitu 73.23%.
Gambar 9 Grafik Pengaruh Hidden Neuron Terhadap Nilai Akurasi Jordan RNN
iii. Target Error Berdasarkan  Gambar  10  target error dengan  nilai  0.0005  menghasilkan  akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan target error dengan nilai 0.001. Target error terbaik dihasilkan ketik koefisien MFCC 20 dengan rata-rata  akurasi  73,20%.  Akurasi  Jordan RNN  dengan  nilai  target error yang  kecil membuat  nilai output semakin  mendekat dengan nilai target.

## Gambar 10 Grafik Pengaruh Target Error Terhadap Nilai Akurasi Jordan RNN
3)  Skenario  3: Berdasarkan  hasil pengujian pada pembahasan skenario 1  dan  hasil  pengujian  pada pembahasan skenario 2, hasil akurasi terbaik  diperoleh  pada  pengujian arsitektur Jordan RNN dengan jumlah koefisien  MFCC  12  dan  parameter yaitu,  jumlah hidden  neuron 500, target error 0.0005,  dan  maksimal epoch 10000,  yaitu  73.35%.  Hasil perbandingan  nilai  akurasi  Elman
RNN  dan  Jordan  RNN  dapat ditunjukkan pada Gambar 11.
Gambar 11 Grafik Perbandingan Rata-rata Nilai Akurasi Arsitektur Elman RNN dan Arsitektur Jordan RNN

## c. Analisis Hasil
Hasil  akurasi  pengujian  parameter kedua arsitektur secara umum memiliki nilai yang  belum  optimal.  Nilai  rata-rata  akurasi tertinggi  yang dapat dicapai pada penelitian ini adalah 73.55%. Ada beberapa faktor yang menyebabkan belum optimalnya akurasi dari kedua arsitektur tersebut yaitu :
1) Hasil yang di- input -kan dipengaruhi  oleh  faktor  suara manusia, seperti usia, cara pengucapan, kesehatan yang mempengaruhi  kualitas  suara, perasaan seseorang, dan lain-lain. 2) Kata  yang  sama  diucapkan  oleh orang  yang  berbeda  cenderung menghasilkan  sinyal  ucapan  yang berbeda.  Hal  ini  menyebabkan sulitnya  RNN  dalam  mengenali kata yang sama.
3) Jumlah ciri yang dihasilkan ketika proses  MFCC  tiap  kata  berbeda, sedangkan pada RNN jumlah input
neuron harus  sama,  hal  ini menyebabkan  perlu  dilakukan proses padding (penambahan  nilai 0)  agar  jumlah  ciri  tiap  katanya sama. Proses penambahan padding yang  didapat  mempengaruhi  hasil akurasi.

## 4 K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  nilai  akurasi  yang didapat  pada  proses  pengujian,  dapat disimpulkan bahwa metode recurrent neural network dengan  arsitektur  Elman  RNN menghasilkan nilai rata-rata akurasi tertinggi, yaitu  72.65%.  Akurasi  didapat  pada  saat koefisien  MFCC  20  dan  parameter  RNN dengan jumlah hidden neuron 900 (1/3 input neuron ),  target error 0.0005,  dan  maksimal epoch 10000.
Arsitektur  Jordan  RNN  terbukti memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan arsitektur Elman RNN dilihat  dari  nilai  rata-rata  akurasi  tertinggi yang  dihasilkan  pada  penelitian  ini  yaitu 73.55%. Akurasi didapat pada saat koefisien MFCC  12  dan  parameter  RNN  dengan jumlah hidden  neuron 500  (1/3 input neuron ),  target error 0.0005,  dan  maksimal epoch 10000.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Sukmawati  NE,  Satrio  A,  Sutikno.
Integrated  System  Design  for  Broadcast Program Infringement Detection. TELKOMNIKA Telecommunication Computing  Electronics  and  Control .
2015; 13(2): 571-577.
[2] Norhaslinda  K,  Abdul  WAR,  Khairul IMH, Muhammad HIM. Driver Behaviour  State  Recognition  Based  on Speech. TELKOMNIKA Telecommunication Computing Electronics  and  Control .  2018;  16(2): 852-861.
[3] Widya  MS,  Sukmawati  NE.  Suitable Recurrent  Neural  Network  for  Air Quality Prediction With Backpropagation Through Time. International Conference on Informatics and  Computational  Sciences  (ICICos) . 2018(2): 1-6.
[4] Muhammad  F,  Agus  H.  Robust Indonesian  Digit  Speech  Recognition Using Elman Recurrent Neural Network. Konferensi Nasional Informatika (KNIF) . 2015; 15(1): 49-54.
[5] Michael IJ. Parallel Distruted Processing Approach. California: ICS. 1986: 10.
[6] Saliza  I,  Abdul  M.Recurrent  Neural Network with Backpropagation Through Time Algorithm for Arabic Recognition.
European  Simulation  Multiconference .
18(1): 1-5.
[7] Widya  MS,  Sukmawati  NE.  Suitable Recurrent  Neural  Network  for  Air Quality Prediction With Backpropagation Through Time. International Conference on Informatics and  Computational  Sciences  (ICICos) .
2018(2): 1-6.
[8] Yousef  AA.  Spoken  Arabic  Digits Recognizer  Using  Recurrent  Neural Networks. IEEE . 1(1): 1-5.
[9] Wildan K, Irfan M. Speech Recognition Menggunakan  Elman  Recurrent  Neural Network  Untuk  Kata  Dalam  Bahasa Indonesia. Universitas Komputer Indonesia . 2018: 1-10. [10] Muhammad  F,  Agus  H.  Robust Indonesian  Digit  Speech  Recognition Using  Elman  Recurrent  Neural Network. Konferensi Nasional Informatika  (KNIF) .  2015;  15(1):  49- 54.
[11] Sukmawati  NE,  Satrio  A,  Sutikno.
Comparison  of  Feature  Extraction MFCC and LPC in Automatic Speech Recognition for Indonesian. TELKOMNIKA Telecommunication Computing  Electronics  and  Control . 2017; 15(1): 292-298.