## I. PENDAHULUAN
Layanan  berbasis open  source adalah  jenis  layanan  atau perangkat  lunak  yang  menggunakan  sumber  terbuka.  Tujuan utamanya adalah memungkinkan pengembang dan komunitas untuk berkontribusi dalam memperbaiki bug serta menambahkan dan memanfaatkan fitur ataupun fungsi [1], [2]. Layanan tersebut juga dapat berkolaborasi dengan layanan lain yang  berbeda  [3]-[5].  Teachable  Machine  adalah  sebuah platform berbasis open source yang memfasilitasi pengembangan model klasifikasi dalam konteks pembelajaran mesin dengan memanfaatkan pustaka TensorFlow. Platform ini mengadopsi  teknik deep  learning dalam  jaringan  saraf  tiruan untuk  mengenali  pola  suara.  Dalam  kajian  ini,  upaya dikonsentrasikan pada simulasi pengenalan fonetik dari bahasa daerah  Sumba Timur, dengan  fokus  khusus  pada  terminologi dasar.  Studi  terdahulu  telah  memvalidasi  efikasi  Teachable Machine,  mencatat  tingkat  akurasi,  presisi,  dan  sensitivitas deteksi  yang  impresif,  yang  berfluktuasi  dalam  kisaran  90% hingga  100%  [6]-[8].  Tingkat  akurasi  yang  sangat  baik  ini menjadikan  Teachable  Machine  sebagai  layanan  yang direkomendasikan dalam penelitian ini.
Penelitian  ini  mengidentifikasi  isu  kunci  yang  menjadi fokus dalam topik penelitian, yaitu urgensi pelestarian bahasa daerah sebagai bagian integral dari warisan budaya bangsa. Di Indonesia,  terdokumentasi  adanya  718  bahasa  daerah  yang berstatus sebagai warisan budaya yang perlu dipertahankan dan dilindungi.  Namun,  sejumlah  bahasa  daerah  saat  ini menghadapi  krisis  yang  mendalam.  Bahasa-bahasa  tersebut mengalami  penurunan  drastis  dalam  hal  jumlah  penutur  asli dan  tidak  lagi  ditransmisikan  kepada  generasi  muda.  Hal  ini menimbulkan  risiko  kehilangan  warisan  linguistik  yang berharga, yang dapat mengikis kekayaan dan keanekaragaman budaya  bangsa.  Oleh  karena  itu,  ada  kebutuhan  mendesak untuk mengambil langkah-langkah proaktif dalam memastikan
transmisi  bahasa  daerah  kepada  generasi  berikutnya  untuk mempertahankan keberagaman linguistik dan mempromosikan pelestarian bahasa daerah [9], khususnya bahasa Sumba Timur, yang  terdiri  atas  beberapa  dialek,  yaitu  dialek  Rindi,  Lumbu Manggit,  Kambera,  Melolo,  Uma  Ratu  Nggai  (Umbu  Ratu Nggai), Lewa, Kanatang, Mangili-Waijelo (Wai Jilu, Waidjelu, Rindi, Waijelo), dan Sumba Selatan [10]. Saat ini, dialek-dialek tersebut  menghadapi  krisis  kehilangan  penutur  asli  dan transmisi ke generasi berikutnya. Sebagai solusi, penelitian ini mengusulkan pemanfaatan kecerdasan buatan melalui layanan Teachable  Machine,  yang  memungkinkan  pengembangan sistem  deteksi  suara  berbasis  pembelajaran  mesin  dengan memanfaatkan  pustaka  TensorFlow.  Penelitian  menciptakan potensi  untuk  mengembangkan dataset suara  bahasa  daerah yang  dapat  memfasilitasi  penelitian  lebih  lanjut  dalam  upaya pelestarian  bahasa  daerah  serta  melakukan  optimalisasi pengenalan  suara  dengan  mengombinasikan  metode Mel- frequency  cepstral  coefficients (MFCC)  di  dalam framework TensorFlow.
Penelitian-penelitian  sebelumnya  masih  berfokus  pada konsep  pemetaan  dialek  bahasa  [11]-[13],  kesantunan  dalam penuturan  bahasa  [14],  sejarah  bahasa  [15],  sampai  pada antropologi  linguistik  bentuk  lingual  [16],  sedangkan penelitian  saat  ini  berfokus  pada  optimalisasi  kemampuan deteksi dialek yang mengombinasikan algoritma convolutional neural network (CNN) yang ada pada framework TensorFlow dengan  pendekatan  metode  MFCC  yang  akan  diuji perbandingan  dan  keakuratannya.  Di  sisi  lain,  penelitian  ini juga  bertujuan  untuk  melakukan  digitalisasi  dalam  bentuk aplikasi  dan  pembuatan  sampel dataset (basis  data)  dialek Kambera  sebagai  upaya  pelestarian  bahasa  daerah  Sumba Timur untuk mencegah kepunahan bahasa dengan memanfaatkan  sistem  cerdas  yang  mampu  memberikan kontribusi  dalam  pendataan  bahasa  daerah  Sumba  Timur.

## ID-280

## Teachable Machine : Deteksi Dialek Sumba Timur (Kambera) Menggunakan Layanan Open Source
Edwin Ariesto Umbu Malahina
Program Studi Teknik Informatika D3, STIKOM Uyelindo Kupang, Kota Kupang, Nusa Tenggara Timur 85111 INDONESIA (tel. 0380 – 8430672, fax. 0380-8430672, email:
edwinariesto@gmail.com)
[Diterima: 29 Mei 2023, Direvisi: 10 Oktober 2023]
Corresponding Author : Edwin Ariesto Umbu Malahina
INTISARI — Studi penelitian ini dilaksanakan untuk mengembangkan sistem deteksi fonetik dialek Kambera dari bahasa lokal Sumba Timur berbasis framework TensorFlow yang akan diimplementasikan pada aplikasi mobile . Sebagai bagian dari inisiatif ini, penelitian ini telah mengompilasikan sebuah dataset representatif dari sampel fonetik dialek Kambera. Tujuan utamanya adalah untuk meningkatkan presisi dalam pengenalan fonetik. Menggunakan dialek Kambera sebagai studi kasus, data diekstraksi dan dilatih menggunakan layanan Teachable Machine berbasis open-source . Penelitian ini mengadopsi pendekatan berbasis convolutional neural network (CNN) yang dikombinasikan dengan metode Mel frequency cepstral coefficients (MFCC) untuk ekstraksi fitur yang lebih akurat.  Setelah proses pengumpulan data,  pelatihan model, pengujian, dan implementasi, model diintegrasikan ke dalam platform Android untuk kepentingan publik yang ingin memahami bahasa dialek Kambera dari Sumba Timur. Pengembangan dan pengujian sistem ini dirancang untuk mendeteksi dan menginterpretasikan fonetik bahasa lokal Sumba Timur dengan dialek Kambera, memberikan kontribusi signifikan dalam optimalisasi pengenalan fonetik, serta menyediakan dataset untuk kepentingan penelitian berkelanjutan. Sistem ini juga berfungsi sebagai alat edukasi linguistik yang dapat diakses dan mendukung inklusi serta diversifikasi linguistik dalam teknologi digital. Evaluasi empiris menunjukkan bahwa tingkat presisi deteksi dialek rata-rata secara keseluruhan mencapai 98,3% hingga 99,6%, dengan tingkat kepuasan pengujian kepada pengguna mencapai 99,33%. Hasil ini menegaskan bahwa sistem yang dikembangkan memiliki kapabilitas deteksi yang sangat efisien dan baik.
KATA  KUNCI — Convolutional  Neural  Network , Mel Frequency  Cepstral  Coefficients , Teachable  Machine,  Deteksi Suara, Sumba Timur, Open Source , TensorFlow, Dialek Kambera.
Penelitian ini juga diharapkan bermanfaat bagi siapa pun yang ingin  mempelajari  bahasa  Sumba  Timur.  Selain  itu,  tidak menutup  kemungkinan  bagi  penelitian  selanjutnya  untuk memanfaatkan dataset yang  disediakan,  baik  menggunakan maupun mengembangkannya kembali.
Pembahasan  masalah  dan  studi  literatur  yang  dilakukan menjadi  pedoman  dalam  pengembangan  serta  berkontribusi dalam  melakukan  proses  pengoptimalan  deteksi  suara menggunakan  MFCC  yang  akan  ditambahkan  pada  kerangka kerja framework TensorFlow. Oleh karena itu, perangkat lunak berbasis mobile yang  dikembangkan  dapat  mendeteksi  dialek suara Kambera lebih akurat.

## II. METODOLOGI
Metodologi yang diadopsi dalam fase pengumpulan data ini mengikuti  pendekatan  eksploratif  terhadap  dialek  Kambera. Proses ini akan menghasilkan data berupa transkrip percakapan serta  rekaman  audio  yang  diperoleh  dari  tiga  narasumber masyarakat  lokal  yang  memiliki  keahlian  dalam  dialek Kambera.  Tujuan  utama  pendekatan  ini  adalah  untuk mengidentifikasi  dan  mendokumentasikan  variasi  yang  ada dalam  kosakata,  pengucapan,  struktur  tata  bahasa,  intonasi, serta  fitur  linguistik  lain  dari  dialek  Kambera.  Analisis  ini bertujuan  untuk  membedakan  dan  memahami  nuansa  unik dialek  Kambera  serta  menciptakan  fondasi  yang  kuat  untuk penelitian linguistik lebih lanjut.
Dalam  pengembangan  dan  pengujian  perangkat  lunak, digunakan  metode  yang  memanfaatkan  layanan framework TensorFlow. Framework ini  menyediakan  infrastruktur  yang diperlukan  dan  memiliki  keunggulan  dalam  efisiensi pengembangan kode dan model pembelajaran mesin [17], [18]. Proses pelatihan dataset dalam TensorFlow dikendalikan oleh CNN,  yang  merupakan  metode  klasifikasi  data  [19].  Dalam konteks  ini,  data  sampel  suara  dialek  diekstraksi  dan  fitur- fiturnya diklasifikasikan secara terpisah, sehingga membentuk sistem deteksi berbasis pembelajaran [20]. Dalam penelitian ini, data  linguistik  Kambera  dilatih  menggunakan  Teachable Machine.  Teachable  Machine  menyediakan  algoritma CNN yang  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  suara  dialek Kambera  untuk  mendapatkan  tingkat  akurasi  dalam  bentuk persentase,  serta  menambahkan  metode  MFCC  yang  akan membantu dalam ekstraksi fitur yang lebih baik dari data suara, sehingga dapat meningkatkan akurasi pengenalan suara.

## A. MODEL TRANSFER LEARNING
Framework TensorFlow.js  merupakan  perpustakaan open source untuk  pembelajaran  mesin  yang  operasional  dalam lingkungan  JavaScript.  Hal  ini  memungkinkan  pengembang untuk memasukkan elemen pembelajaran mesin dalam aplikasi web  dan mobile serta  kompatibel  dengan  berbagai  perangkat yang  mendukung  JavaScript [21]. Transfer  learning adalah sebuah  pendekatan  pengetahuan  sebelumnya  dari  model pembelajaran mesin, seperti CNN, yang digunakan ulang untuk memahami  tugas-tugas  baru yang  serupa.  Dalam konteks  ini, model  yang  telah  terlatih  dalam  pengenalan  suara  dapat digunakan  kembali  untuk  klasifikasi  suara  lainnya,  sehingga menghemat waktu dan sumber daya pelatihan.
CNN  sendiri  telah  diaplikasikan  pada  berbagai  jenis penelitian  di  berbagai  bidang  dengan  studi  kasus  berbeda, seperti  pada  deteksi  suara  untuk  melakukan  klasifikasi  [22], [23], baik mendeteksi suara depresi atau emosional [24], [25], mendeteksi  musik  [26],  merealisasikan  keamanan  sistem berbasis suara [27], [28], mendeteksi fonem bahasa [29], [30], mendeteksi suatu penyakit yang dikenali dari suara [31]-[34],
sampai  pada  pengenalan  suara  hewan  [35],  [36].  Selain  itu, masih  banyak  studi  kasus  penelitian  lainnya  yang  dapat ditemukan dan dijadikan riset berkelanjutan ke depan.
Gambar 1 menampilkan arsitektur CNN yang dimulai pada bagian  kiri  (kotak  merah)  dengan  setiap  lapisannya  berisi sejumlah  neuron  (lingkaran  putih). Multi-layer  perceptron (MLP) menerima data masukan satu dimensi  dan mengirimkannya  melalui  jaringan  untuk  menghasilkan keluaran. Setiap hubungan antara neuron pada dua lapisan yang bersebelahan  memiliki  parameter  bobot  satu  dimensi  yang memengaruhi  kualitas  model.  Pada  setiap  lapisan,  data masukan  mengalami  operasi  linear  dengan  memperhitungkan nilai  bobot  yang  ada.  Kemudian,  hasil  komputasi  tersebut ditransformasikan menggunakan fungsi aktivasi yang bersifat nonlinear [37].

## B. ALUR KERJA SISTEM
Dalam  penelitian  ini,  proses  pengenalan  audio  dialek Kambera dalam bahasa Sumba Timur dilakukan menggunakan framework TensorFlow  dari  layanan  Teachable  Machine sebagai  alat  pengolahan  data.  Konsep  yang  digunakan  dalam alat  ini  didasarkan  pada  prinsip  pembelajaran  mesin,  yaitu sebuah sistem dapat belajar dan menganalisis data tanpa harus diprogram secara eksplisit. Hal ini bertujuan untuk membantu berbagai  kalangan  dalam  memahami  konsep  alur  kerja pembelajaran  mesin  dengan  menciptakan  dan  menggunakan model eksperimen klasifikasi pengembang secara mandiri [38].
Sistem kerja ini dimulai dengan menyiapkan sampel suara bahasa  Sumba  Timur  dialek  Kambera  untuk  data  klasifikasi suara.  Kemudian,  dilanjutkan  dengan  menyediakan  sampel derau audio untuk menghilangkan suara bising saat pengujian. Sampel suara dan derau audio diimpor ke Teachable Machine dan  diubah  menjadi  spektrogram.  Lalu,  dilakukan  pelatihan data  otomatis  di  Teachable  Machine.  Selanjutnya,  dilakukan pengujian akurasi. Jika sukses, pengembang dapat mengekspor data ke Javascript untuk dikembangkan menjadi aplikasi.

## C. PELATIHAN MODEL
Diagram alir program berfungsi sebagai representasi visual dari  program  komputer  melalui  simbol-simbol  diagram  alir. Jenis diagram alir ini menggambarkan langkah-langkah proses suatu  program  dengan  detail  serta  memperlihatkan  langkah- langkah  penyelesaian  unit  masalah  yang  saling  terkait  dan berinteraksi  satu  sama  lain  guna  mencapai  tujuan  tertentu. Diagram  alir ini  menunjukkan  aliran  sistem  atau  fungsi  yang dijalankan oleh sistem.
Diagram  alir  proses  ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Proses dimulai  dengan  pengguna  memasukkan  suara  bahasa  Sumba Timur  dialek  Kambera  ke  aplikasi  Teachable  Machine  untuk disimpan  sebagai  sinyal  audio  dan  derau  audio.  Lalu,  sinyal diubah  menjadi  spektrogram  dan  sinyal  derau  untuk
Lapisan Masukan Lapisan Tersembunyi 1 Lapisan Tersembunyi 2
Lapisan Keluaran Lapisan Tersembunyi 3 Gambar 1. Arsitektur convolutional neural network .
mendeteksi  dan  menghapus  gangguan  suara  nantinya.  Suara tersebut dilatih untuk pengenalan suara. Pelatihan dikelola oleh algoritma  CNN  untuk  klasifikasi  tanpa  metode  MFCC  untuk ekstraksi  fitur  audio.  Data  hasil  kemudian  disimpan  di  basis data  Google  dan  sistem  menghasilkan  klasifikasi  suara. Selanjutnya,  hasil  klasifikasi  ditampilkan  sebagai  teks  sesuai masukan suara pengguna.
Hasil proses pada Gambar 2 kemudian diekspor ke dalam bentuk file TensorFlow.js. Nantinya akan ditambahkan secara manual fungsi metode MFCC di dalamnya untuk ekstraksi fitur audio.
Tahap-tahap pada Gambar 3 menggambarkan proses, yang dimulai ketika pengguna memasukkan suara ke dalam aplikasi mobile .  Selanjutnya,  suara  tersebut  mengalami  proses pengolahan  dan  identifikasi  dengan  memanfaatkan  algoritma CNN, yang didukung oleh ekstraksi fitur suara menggunakan metode  MFCC  sebelumnya  pada file TensorFlow.js. Penambahan metode MFCC ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas  data  suara  yang  ada,  yang  pada  akhirnya  akan meningkatkan  akurasi  dalam  pengenalan  suara.  Jika  hasil
identifikasi  berhasil  ditemukan,  aplikasi mobile akan menampilkan  teks  yang  sesuai  dengan  akurasi  presentasi pengenalan suara ke artikulasi teks dari bahasa Kambera yang dimasukkan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. PENGUJIAN TERHADAP MODEL DIALEK SUARA
Pengujian  terhadap  model  dialek  suara  Kambera  dalam Teachable Machine melibatkan penggunaan dataset sebanyak seratus  sampel  per  kosakata  secara  terpisah  untuk  menguji keakuratan dan kinerja model suara. Kemudian, sampel suara dimasukkan  ke  Teachable  Machine  yang  telah  dilatih  dan model  akan  mengklasifikasikan  suara  ke  dalam  label (keterangan nama  kelas  audio)  yang  telah  ditentukan.  Tujuan pengujian  ini  adalah  untuk  mengukur  kemampuan  model dalam mengenali dan mengklasifikasikan suara dengan akurasi tinggi  serta  memberikan  informasi  tentang  keandalan  dan efektivitas model tersebut.
Pada  Gambar  4,  dalam  konteks  kerangka  kerja  yang disediakan oleh Teachable Machine, penelitian ini melibatkan pengujian  yang  komprehensif  terhadap  seratus  spektrogram yang mewakili setiap label dialek yang relevan. Pengambilan sampel  suara  dilakukan  dengan  mengikuti  standar  durasi rekaman  selama  2  s  per  sampel  dialek,  dengan  opsi  untuk merekam ulang jika diperlukan. Selanjutnya, model yang telah melalui  proses  pelatihan  menggunakan platform Teachable Machine  diuji  menggunakan  kelas-kelas dataset yang  telah ditetapkan  sebelumnya.  Evaluasi  kinerja  model  dilakukan dengan  menganalisis  sejumlah  metrik  yang  meliputi  tingkat akurasi,  presisi,  dan  sensitivitas.  Hal  ini  bertujuan  untuk mengukur  kemampuan  model  tersebut  dalam  mengenali  dan mengklasifikasikan  berbagai  varian  dialek  dengan  akurat, untuk  memastikan  validitas  dan  efektivitas  dari  solusi  yang dikembangkan  dalam  konteks  pengenalan  suara  dialek Kambera.
Dalam konteks pengenalan suara menggunakan Teachable Machine,  “akurasi per epoch ”  merujuk  pada  metrik  yang mengukur persentase jumlah data yang diklasifikasikan dengan benar  oleh  model  selama  satu  siklus  pelatihan  ( epoch ). Sementara itu, “ loss per epoch ” mengukur besarnya kesalahan prediksi model pada data pelatihan selama satu epoch . Tujuan dalam pelatihan model adalah meningkatkan akurasi per epoch sambil mengurangi loss per epoch , yang dapat dicapai melalui penyesuaian  parameter  model  seperti  laju  pembelajaran  atau perubahan  pada  arsitektur  model  untuk  memastikan  bahwa model dapat mempelajari dan mengklasifikasikan suara dengan lebih  baik  sesuai  dengan  tujuan  aplikasi  yang  diinginkan. Hasilnya diperlihatkan pada Gambar 5 dan Gambar 6.
Gambar  4. Data  dialek  suara  dilatih  terlebih  dahulu  pada  layanan  Teachable Machine. LATIH SUARA Teachable Machine (Tensorflow.js) HASIL KLASIFIKASI Tambah data suara Sinyal Spektogram Algoritma Klasifikasi dengan CNN
KELUARAN BERUPA TEKS DIALEK BASIS DATA GOOGLE ( TENSORFLOW ) TAMPILKAN KELUARAN
Gambar  2. Diagram  alir  kelola  data  dialek  suara  ke  dalam website Teachable
Machine .
DETEKSI SUARA
Teachable Machine (Tensorflow.js) PROSES KLASIFIKASI DAN EKSTRAKSI SUARA Masukan Dialek Kambera Algoritma Klasifikasi dengan CNN
HASIL KLASIFIKASI
Ekstraksi Fitur Suara dengan Metode MFCC BASIS DATA GOOGLE ( TENSORFLOW ) KELUARAN DIALEK TEKS TAMPILKAN KELUARAN
Gambar 3. Diagram alir pengguna melakukan  deteksi dialek Kambera dengan aplikasi mobile web yang dikembangkan.
Gambar  5  merupakan  tampilan  visual  grafik  akurasi  per epoch dalam  tangkapan  layar  pada  situs  Teachable  Machine, yang  menampilkan  metrik  “ acc ”  untuk  mengukur  akurasi dalam  pelatihan  model  dan  menunjukkan  kemampuan  model memprediksi  data  pelatihan.  Nilai  “ acc ”  berkisar  antara  0,97 hingga  1,  yang  berarti  model  memiliki  akurasi  antara  97% hingga 100% terhadap data pelatihan. Sementara itu, “ test acc ” adalah  akurasi  validasi  yang  mengukur  kemampuan  model memprediksi  data  uji  yang  tidak  digunakan  dalam  pelatihan. Nilai “ test acc ” berkisar antara 0,97 hingga 0,99, menunjukkan akurasi antara 97% hingga 99% terhadap data validasi.
Gambar  6  menunjukkan  grafik  perubahan loss per epoch dalam  tangkapan  layar  pada  situs  Teachable  Machine,  yang menggambarkan kemampuan model dalam melakukan prediksi terhadap  seluruh dataset pada  setiap  iterasi  pelatihan.  Metrik “ loss ” mengukur selisih prediksi model dari nilai sebenarnya. Makin rendah nilai loss , makin baik model dalam melakukan prediksi, dengan rentang nilai loss antara 0,07 hingga 0,03 (7% hingga 3%).
Selain  itu,  terdapat  metrik test  loss ,  yang  mengukur kesalahan model pada data uji atau validasi setiap epoch . Test loss ini penting untuk mengevaluasi kemampuan model dalam menerapkan  pembelajaran  dari  data  pelatihan  ke  data  yang belum  pernah  digunakan  sebelumnya.  Hasil test  loss ,  dengan rentang nilai antara 0,66 hingga 0,35 (66% hingga 35%) pada data validasi, menunjukkan penurunan yang konsisten dan baik.

## B. PENGUJIAN LANGSUNG DIALEK SUARA
Langkah  berikutnya  dalam  penelitian  ini  adalah  evaluasi empiris  terhadap  aplikasi  yang  telah  dikembangkan,  dengan fokus khusus pada pengenalan sepuluh sampel dialek Kambera.
Pada  tahap  awal,  pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan framework TensorFlow  yang  telah  dilengkapi  dengan algoritma  CNN  yang  telah  ada  guna  mengukur  kinerja pengenalan  suara  dialek.  Meskipun  hasil  awal  menunjukkan tingkat  kinerja  yang  dapat  diterima  dengan  masih  terdapat beberapa sampel yang mencatat tingkat akurasi  relatif rendah (yaitu “Unnu Wai” dengan akurasi mimimal 79% dan “Laku” dengan akurasi minimal 85%), terdapat ruang untuk perbaikan yang  signifikan.  Sebagai  respons  terhadap  temuan  tersebut, metode MFCC diterapkan secara terintegrasi untuk mengubah sinyal suara menjadi serangkaian koefisien yang merepresentasikan karakteristik suara dengan lebih baik.
Implementasi strategi ini dilakukan dengan menambahkan metode MFCC dan telah menghasilkan peningkatan yang nyata dalam  akurasi  pengenalan  suara,  yaitu  mencapai  tingkat minimal  97%.  Melalui  eksplorasi  mendalam  terhadap kombinasi  antara  arsitektur  CNN  dan  ekstraksi  fitur  MFCC, penelitian ini berhasil menciptakan sebuah model pengenalan suara yang andal dan akurat. Temuan ini mengonfirmasi bahwa kolaborasi  antara  CNN  dan  MFCC  dapat  secara  efektif memperbaiki  pengenalan  dialek  suara  Kambera  dan meningkatkan  stabilitas  serta  ketepatan  dalam  proses identifikasi fonetik. Analisis lebih lanjut menunjukkan bahwa integrasi  MFCC  membantu  dalam  mengurangi  ambiguitas fonetik  dan  variabilitas  intraspesies  dalam  data  suara,  yang pada  gilirannya  memfasilitasi  identifikasi  dialek  yang  lebih tepat.
Keunggulan  utama  dari  pendekatan  ini  terletak  pada  cara CNN  memanfaatkan  hierarki  fitur  spasial  dari  data  suara, sementara MFCC, dengan kemampuannya dalam karakterisasi sifat frekuensi suara, menyediakan representasi yang baik dan informatif  dari  karakteristik  fonetik yang  inheren.  Kombinasi sinergis antara CNN dan MFCC menciptakan suatu paradigma baru dalam bidang pengenalan suara. Kedua metode ini saling melengkapi  untuk  menciptakan  sebuah framework yang  kuat dalam identifikasi varietas dialek dengan tingkat akurasi yang tinggi.  Dalam  konteks  ini,  metode  MFCC  bertindak  sebagai alat  yang  efisien  untuk  mereduksi  dimensi  data  suara, sedangkan arsitektur CNN mengambil keuntungan dari struktur lokal  dan  global  dari  data  tersebut  untuk  melaksanakan pengenalan pola yang efektif, sehingga memperlihatkan bahwa integrasi  strategis  antara  CNN  dan  MFCC  dapat  berfungsi sebagai  fondasi  yang  kuat  untuk  pengembangan  futuristik dalam  teknologi  pengenalan  suara,  khususnya  dalam  konteks multibahasa dan multidialek.
Penelitian ini juga mempertimbangkan fakta bahwa varietas dalam  data  pelatihan  dapat  memengaruhi  kinerja  model. Penelitian  ini  menemukan  bahwa  dengan  memiliki dataset pelatihan  yang  beraneka  ragam,  model  yang  dihasilkan  lebih mampu memahami dan menggeneralisasi berbagai dialek suara Kambera,  sehingga  meningkatkan  kinerja  pengenalan  suara secara  signifikan.  Penelitian  ini  memiliki  implikasi  penting terhadap penelitian futuristik dalam bidang  pengenalan suara, terutama  dalam  upaya  mengurangi  kesenjangan  teknologi  di antara berbagai dialek dan bahasa.
Pada  Tabel  I  terlihat  sepuluh dataset sampel  dialek  kosa kata  Kambera  yang  diuji  dengan  menggunakan  rata-rata dataset sebanyak seratus sampel spektrogram. Terdapat akurasi minimal  dari  setiap  dialek  yang  ada  dan  rata-rata  minimal koreksi  akurasi  dialek,  yaitu  sebesar  92,3%  (kurang  akurat). Kemudian,  rata-rata  akurasi  maksimal  dari  dialek  yang  diuji menggunakan TensorFlow Standar atau bawaan adalah 98,2% (akurat).  Jika  ditambahkan  metode  MFCC,  yang  telah
Gambar 5. Akurasi per epoch .
Gambar 6. Loss per epoch .
berkontribusi  dalam  mengekstraksi  fitur  yang  lebih  baik  dari data  suara,  akurasi  suara  meningkat  menjadi  98,3%  -  99,6%. Nilai ini lebih tinggi dari pengujian menggunakan TensorFlow standar  yang  menggunakan  algoritma  CNN,  sehingga kolaborasi  kedua  metode  ini  sangat  optimal  dalam meningkatkan akurasi deteksi suara.
Dalam  proses  penelitian  ini,  diperoleh  juga  beberapa catatan penting, yaitu sebagai berikut.
1. Suara dialek yang sama hanya direkam selama 2 s saja untuk  pembagian  sampel  spektrogram  (tidak  bisa lebih).
2. Suara dialek harus jelas dan keras untuk menghasilkan gelombang audio yang akurat.
3. Suara  bising  sangat  berpengaruh  terhadap  hasil persentase akurasi.
4. Kosakata yang mirip dengan dataset yang sudah ada berpengaruh pada akurasi.
5. Jumlah sampel kelas yang banyak akan memengaruhi waktu proses pelatihan data.
Pada Tabel II, data mengenai pengujian pengguna disajikan. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan kuesioner yang didistribusikan  kepada  dua  kelompok  responden,  yaitu  lima belas orang dari pengguna umum yang dipilih secara acak dan lima  orang  yang  memiliki  keahlian  dalam  dialek  Kambera. Tujuan  dari  pengujian  ini  adalah  untuk  menilai  tingkat keakuratan  pengenalan  dialek  Kambera  oleh  sistem.  Analisis data dari kuesioner ini dilakukan dengan menggunakan metode skala  Likert,  yang  melibatkan  langkah-langkah  perhitungan tertentu sesuai dengan rumus yang akan dijelaskan berikutnya:
T × Pn (1)
dengan T merupakan  jumlah  reponden  dan Pn merupakan pilihan angka skala Likert.
Sangat setuju = 59 × 5 = 295 Setuju = 61 × 4 = 244 Netral = 17 × 3 = 51 Tidak setuju = 3 × 2 = 6
Sangat tidak setuju  = 0 × 0 = 0
Jika semua nilai dijumlahkan, diperoleh nilai 596.
Pengujian  melalui  data  kuesioner  yang  menggunakan perhitungan  dengan  skala  Likert  menghasilkan  nilai  596. Selanjutnya,  nilai  ini  dibagi  dengan  jumlah  pertanyaan,  yaitu enam  pertanyaan  (sebagaimana  tercantum  dalam  Tabel  II). Perhitungan  ini  menghasilkan  nilai  sebesar  99,33%,  yang masuk  dalam  kategori  “Sangat  Setuju”  untuk  tingkat persetujuan  dari  responden  terhadap  pertanyaan-pertanyaan yang diajukan dalam kuesioner tersebut.

## C. PENGUJIAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM
Berikut  ini  adalah  hasil  dari  pengembangan  sistem pengenalan  dialek  suara  yang  telah  diintegrasikan  ke  dalam sebuah  aplikasi  web mobile .  Aplikasi  ini  dirancang  untuk memfasilitasi  masyarakat  dalam  mempelajari  dan  memahami dialek Kambera, yang merupakan salah satu dialek dari bahasa Sumba Timur.
Pada  Gambar  7  ditampilkan  antarmuka  awal  aplikasi pengenalan  dialek  Kambera  saat  pertama  kali  diakses  oleh pengguna. Pada halaman ini, tersedia grafis yang
T ABEL I P ENGUJIAN D ETEKSI D IALEK M ENGGUNAKAN A LGGORITMA CNN DARI T ENSOR F LOW DAN M ETODE MFCC No Arti Dialek (Bahasa Indonesia) Dialek Kambera (Sumba Timur) Dataset CNN - TensorFlow MFCC Akurasi Minimal (%) Akurasi Maksimal (%) Akurasi Minimal (%) Akurasi Maksimal (%) 1 Makan Ngangu 100 99 100 99 100 2 Minum Unnung 100 90 100 99 100 3 Minum Air Unnu Wai 100 79 89 98 98 4 Lari Palai 100 91 98 97 100 5 Seperti Tuna Kadi 100 96 100 98 100 6 Pergi Laku 100 85 99 97 99 7 Kesana Laku Nolua 100 98 100 98 99 8 Kemari Mai Yohu 100 94 99 99 100 9 Nama Saya Na Tamu Ngu 100 98 98 99 100 10 Kamu Nyummu 100 93 99 99 100 Rerata akurasi 1.000 92,3 % 98,2 % 98,3% 99,6% T ABEL II
P ENGUJIAN P ENGGUNA
No Pertanyaan Sangat Setuju Setuju Netral Tidak Setuju Sangat Tidak Setuju 5 4 3 2 1 1 Apakah antarmuka pengguna di dalam aplikasi mudah digunakan dan dipahami menu-menunya? 10 5 5 0 0 2 Apakah deteksi suara yang di input mudah dikenal oleh sistem aplikasi? 6 12 1 1 0 3 Apakah aplikasi sangat cepat dalam proses deteksi suara dialek yang dimasukan? 16 4 0 0 0 4 Apakah aplikasi yang dikembangkan bermanfaat untuk kalangan umum? 2 6 10 2 0 5 Apakah tingkat akurasi berpengaruh dalam hasil deteksi suara pengguna? 16 4 0 0 0 6 Apakah pemanfaatan repository sistem cerdas dapat membantu dalam pelestarian bahasa lokal daerah khususnya dialek Kambera dari Sumba Timur? 2 18 0 0 0 7 Apakah anda terbantu dengan adanya sistem yang dikembangkan ini? 7 12 1 0 0 Jumlah 59 61 17 3 0 Rumus Likert = T × Pn (Jumlah responden × deret skor Likert) 295 244 51 6 0
merepresentasikan  pulau  Sumba  Timur  dan  terdapat  tombol “MULAI”  yang  jika  ditekan  oleh  pengguna,  aplikasi  akan merespons  dan  mengarahkan  secara  langsung  ke  halaman proses deteksi pengenalan dialek Kambera dari bahasa Sumba Timur.  Halaman  tersebut  merupakan  proses  utama  aplikasi. Pada halaman tersebut, pengguna aplikasi dapat mengucapkan kalimat  berbahasa  Kambera  secara  langsung  dan  sistem  akan melakukan respons serta mengenali ucapan pengguna tersebut untuk  dicocokkan  pada  basis  data  TensorFlow  Google. Aplikasi  ini  dirancang  dengan  antarmuka  pengguna  yang intuitif dan mudah digunakan, yang memungkinkan pengguna dengan berbagai tingkat keahlian teknologi untuk berinteraksi dengan  sistem  secara  efektif.  Dengan  mengintegrasikan teknologi  pengenalan  suara  berbasis  pembelajaran  mesin, aplikasi  ini  menawarkan  solusi  inovatif  untuk  tantangan pengenalan  dialek  di  wilayah  multibahasa,  seperti  Sumba Timur.  Penggunaan  basis  data  TensorFlow  Google  dalam infrastruktur  sistem  ini  menunjukkan  pemanfaatan  teknologi awan dan pembelajaran mesin untuk mengatasi masalah lokal dengan sumber daya global.
Pada  Gambar  8,  halaman  pengenalan  dialek  bahasa Kambera  dipresentasikan.  Di  sini,  pengguna  dapat  memulai proses pengenalan suara dengan menekan tombol “UCAP” dan kemudian  mengucapkan  kosakata  dari  dialek  Kambera  ke dalam aplikasi. Aplikasi ini, yang dilengkapi dengan teknologi pengenalan suara otomatis, akan menganalisis  masukan suara dan, jika mengenali, menampilkan terjemahan ke dalam bahasa Indonesia  beserta  persentase  akurasi  pengenalan  tersebut. Aplikasi  ini  memfasilitasi  pemahaman  pengguna  terhadap kosakata  dialek  bahasa  Kambera  dari  Sumba  Timur  dengan umpan balik akurasi dalam bentuk persentase.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  terkait pengenalan  suara  dialek  Kambera  dari  bahasa  Sumba  Timur, beberapa kesimpulan dan rekomendasi kritis telah diidentifikasi.  Analisis  dilakukan  menggunakan framework TensorFlow  dengan  algoritma  CNN  menunjukkan  bahwa akurasi minimal yang dapat dicapai adalah 92,3%,  sedangkan akurasi  maksimal  mencapai  98,2%.  Ketika  metode  ini dikombinasikan dan dioptimalkan dengan pendekatan MFCC, terjadi  peningkatan  signifikan  dalam  akurasi  rata-rata,  yaitu dalam  kisaran  98,3%  hingga  99,6%.  Peningkatan  ini menunjukkan  bahwa  integrasi  MFCC  dapat  memfasilitasi
ekstraksi  fitur  yang  lebih  efektif,  sehingga  meningkatkan akurasi  pengenalan  suara  dari  model  awal.  Selanjutnya, pengujian  terhadap  pengguna  menghasilkan  penilaian  positif dengan  tingkat  akurasi  sebesar  99,33%,  yang  menegaskan bahwa  sistem  ini  memiliki  tingkat  deteksi  suara  yang  sangat baik dan siap untuk diimplementasikan.
Dalam  pengembangan  model  pembelajaran  ini,  terdapat beberapa  kendala  dan  batasan  yang  dihadapi,  yaitu:  durasi rekaman  suara  dialek  dibatasi  hanya  2  s  untuk  pembagian sampel  spektrogram;  masukan  suara  dialek  yang  jelas  dan lantang  diperlukan  saat  pelatihan  data  untuk  menghasilkan gelombang  audio  yang  akurat;  suara  bising  (derau) memengaruhi  hasil  akurasi  secara  signifikan;  kosakata  yang mirip memengaruhi dataset yang ada terhadap tingkat akurasi; waktu proses pelatihan data  meningkat dengan bertambahnya jumlah  sampel  kelas  (>  100);  dan  spesifikasi  komputer  yang memadai  diperlukan  untuk  mendukung  proses  pembelajaran. Spesifikasi  komputer  yang  direkomendasikan  mencakup prosesor server multi-core atau multi-threading ,  seperti  Intel Xeon atau AMD EPYC dengan kecepatan clock tinggi, memori minimal  16  GB,  ruang  penyimpanan  minimal  20  GB,  dan koneksi internet yang stabil. Rekomendasi ini bertujuan untuk mengoptimalkan  kinerja  sistem,  terutama  dalam  menghadapi peningkatan beban akibat penambahan sampel uji.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Selama  masa  pelaksanaan  penelitian  riset  “ Teachable Machine : Deteksi Dialek Sumba Timur (Kambera) Menggunakan  Layanan Open  Source ”  ini,  penulis  secara pribadi tidak memiliki konflik kepentingan dengan pihak mana pun.

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptualisasi, Edwin Ariesto Umbu Malahina; metodologi,  Edwin  Ariesto  Umbu  Malahina;  analisis  formal, Edwin Ariesto Umbu Malahina; pengujian dan pengembangan sistem, Edwin Ariesto Umbu Malahina.

## REFERENSI
[1] E.A.U. Malahina, R.P. Hadjon, dan F.Y. Bisilisin, “Teachable Machine: Real-Time Attendance of Students Based on Open Source System,” The IJICS (Int. J. Inform., Comput. Sci.) , Vol. 6, No. 3, hal. 140–146, Nov. 2022, doi: 10.30865/ijics.v6i3.4928.
[2] A.T. Murray dan J. Baik, “Opensource Spatial Optimization in GIScience for Strategic Positioning,” Trans. GIS , Vol. 27, No. 3, hal. 646–662, Mei 2023, doi: 10.1111/tgis.13033.
Gambar 7. Antarmuka aplikasi saat pertama kali dibuka.
Gambar 8. Konversi dan akurasi suara ke teks berdasarkan dialek Kambera.
[3] J.M.D.S. Dos Santos, C.A.A.P. Abar, dan M.V. de Almeida, “Automatic Feedback  GeoGebra  Tasks  –  Searching  and  Opensource  and Collaborative Intelligent Interactive Tutor,” Proc. 26th World Multi-Conf. Systemics  Cybern.,  Inform.:  WMSCI  2022 ,  2022,  hal.  77–82,  doi:
10.54808/WMSCI2022.03.77.
[4] S.  Majumdar  dan  N.D.  Pan,  “Combining  Opensource  GIS  and  Meta- Analysis  to  Link  Rainfall  Trend  and  Human  Activity:  Case  Study  on Gumti  and  Khowai  Drainage  Systems,  Tripura,  India,” Spat.  Inf.  Res. ,
Vol. 28, No. 3, hal. 287–298, Jun. 2020, doi: 10.1007/s41324-019-00288- 8.
[5] H.D.  Trung,  N.T.  Hung,  dan  N.H.  Trung,  “Opensource  Based  IoT
Platform  and  LoRa  Communications  with  Edge  Device Calibration  for Real-Time  Monitoring  Systems,”  dalam Advanced  Computational Methods  for  Knowledge  Engineering.  ICCSAMA  2019.  Advances  in Intelligent Systems and Computing , H.A.L. Thi, H.M. Le, T.P. Dinh, and N.  Nguyen,  Eds.,  Cham,  Swis:  Springer,  2019,  hal.  412–423,  doi: 10.1007/978-3-030-38364-0_37.
[6] M.  Jebbar,  A.  Maizate,  dan  R.A.  Abdelouahid,  “Moroccan’s  Arabic Speech  Training  and  Deploying  Machine  Learning  Models  with Teachable  Machine,” Procedia  Comput.  Sci. ,  Vol.  203,  hal.  801–806, 2022, doi: 10.1016/j.procs.2022.07.120.
[7] P.Y. Prasad dkk., “Implementation of Machine Learning Based Google Teachable Machine in Early Childhood Education,” Int. J. Early Child. Special  Educ. ,  Vol.  14,  No.  3,  hal.  4132–4138,  Mei  2022,  doi: 10.9756/INT-JECSE/V14I3.527.
[8] D.  Agustian,  P.P.G.P.  Pertama,  P.N.  Crisnapati,  dan  P.D.  Novayanti, “Implementation  of  Machine  Learning  Using  Google’s  Teachable Machine  Based  on  Android,” 2021  3rd  Int.  Conf.  Cybern.,  Intell.  Syst. (ICORIS) , 2021, hal. 1–7, doi: 10.1109/ICORIS52787.2021.9649528.
[9] Pengelola Web Kemdikbud (2022) “Pelestarian Bahasa Daerah Menjaga Warisan Bangsa,” [Online],
https://www.kemdikbud.go.id/main/blog/2022/02/pelestarian-bahasa- daerah-menjaga-warisan-bangsa, tanggal akses: 13 Mei 2023. [10] (2023) “Bahasa Sumba Timur,” [Online], https://labbineka.kemdikbud.go.id/bahasa/databahasa/3644a684f98ea8fe 223c713b77189a77, tanggal akses: 13-Mei-2023.
[11] R.M.I.  Malo,  “Preliminary  Study  of  the  Dialects  of  Kambera,” KULTURISTIK: J. Bhs., Budaya , Vol. 5, No. 2, hal. 1–6, Jul. 2021, doi: 10.22225/kulturistik.5.2.3654.
[12] N.W.  Kasni,  “Strategy  to  Combine  Clauses  in  Waijewa  Dialect  a Sumbanese  Language,” e-J.  Linguist. ,  Vol.  6,  No.  2,  hal.  93–107,  Jul. 2012.
[13] I.G.  Budasi,  “Bukti-Bukti  Leksikal  Pembeda  Bahasa  Wanokaka  dan Anakalang di Sumba NTT,” Mabasan , Vol. 4, No. 1,  hal. 24–42, Jan.– Jun. 2010, doi: 10.26499/mab.v4i1.184.
[14] I.W. Simpen, A.M. Mbete, I.M. Suastra, dan I.W. Pastika, “Kesantunan Berbahasa  pada  Penutur  Bahasa  Kambera  di  Sumba  Timur,” e-J. Linguist. , Vol. 2, No. 1, hal. 1–15, Mei 2008.
[15] J.S. Lansing dkk., “Coevolution of languages and Genes on the Island of Sumba, Eastern Indonesia,” Proc. Nat. Acad. Sci. U. S. A. , Vol. 104, No. 41, hal. 16022–16026, Okt. 2007, doi: 10.1073/pnas.0704451104.
[16] I.  Iswanto,  V.J.  Arnold,  J.  Kabnani,  dan  T.  Salau,  “Kajian Antropolinguistik Bentuk Lingual Umbu dalam Nyanyian Tidur “Ille Le” pada  Masyarakat  Melolo,  Kabupaten  Sumba  Timur,  Nusa  Tenggara Timur  (Antropholinguistic  Study  Word  “Umbu” in  Sleeping  Song  ‘Ille Le’  at  the  Melolo  Community,  East  Sumba,  East  Nusa  Tenggara),” Jalabahasa ,  Vol.  17,  No.  2,  hal.  179–191,  Nov.  2021,  doi: 10.36567/jalabahasa.v17i2.768.
[17] M. Hoijtink dan A. Planqué-van Hardeveld, “Machine Learning and the Platformization of the Military: A Study of Google’s Machine Learning Platform TensorFlow,” Int.  Political Sociol. ,  Vol. 16,  No. 2,  hal. 1–19, Jun. 2022, doi: 10.1093/ips/olab036.
[18] Y.  Xie,  M.  He,  T.  Ma,  dan  W.  Tian,  “Optimal  Distributed  Parallel Algorithms  for  Deep  Learning  Framework  TensorFlow,” Appl.  Intell. , Vol.  52,  No.  4,  hal.  3880–3900,  Mar.  2022,  doi:  10.1007/s10489-021- 02588-9.
[19] T. He dkk., “Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks,” 2019 IEEE/CVF Conf. Comput. Vis., Pattern Recognit. (CVPR) , 2019, hal. 558–567, doi: 10.1109/CVPR.2019.00065.
[20] G.  Jiang,  H.  He,  J.  Yan,  dan  P.  Xie, “Multiscale Convolutional  Neural Networks for Fault Diagnosis of Wind Turbine Gearbox,” IEEE Trans.
Ind.  Electron. ,  Vol.  66,  No.  4,  hal.  3196–3207,  Apr.  2019,  doi: 10.1109/TIE.2018.2844805.
[21] (2022) “What is TensorFlow.js?,” [Online], https://codelabs.developers.google.com/TensorFlowjs-transfer-learning- teachable-machine#1, tanggal akses: 3-Okt-2022.
[22] Z. Tariq, S.K. Shah, dan Y. Lee, “Feature-Based Fusion Using CNN for Lung and Heart Sound Classification,” Sens. , Vol. 22, No. 4, hal. 1–28, Feb. 2022, doi: 10.3390/s22041521.
[23] U.A. Vishniakou dan B.H. Shaya, “Voice Detection Using Convolutional Neural Network,” Doklady BGUIR , Vol. 21, No. 2,  hal. 114–120, Apr. 2023, doi: 10.35596/1729-7648-2023-21-2-114-120.
[24] A.Y.  Kim  dkk.,  “Automatic  Depression  Detection  Using  Smartphone- Based  Text-Dependent  Speech  Signals:  Deep  Convolutional  Neural Network Approach,” J. Med. Internet Res. , Vol. 25, hal. 1–17, Jan. 2023, doi: 10.2196/34474.
[25] P.R. Prakash dkk., “A Novel Convolutional Neural Network with Gated Recurrent  Unit  for  Automated  Speech  Emotion  Recognition  and Classification,” J. Control, Decis. , Vol. 10, No. 1, hal. 54–63, Jan. 2023, doi: 10.1080/23307706.2022.2085198.
[26] Y.  Yu,  C.  Peng,  Q.  Tang,  dan  X.  Wang,  “Monaural  Music  Source Separation  Using  Deep Convolutional  Neural  Network  Embedded  with Feature Extraction Module,” 2022 Asia Conf. Algorithms, Comput., Mach.
Learn. (CACML) , 2022, hal. 546–551, doi:
10.1109/CACML55074.2022.00098.
[27] P.H.  Chandankhede,  A.S.  Titarmare,  dan  S.  Chauhvan,  “Voice Recognition  Based  Security  System  Using  Convolutional  Neural Network,” 2021  Int.  Conf.  Comput.  Commun.,  Intell.  Syst.  (ICCCIS) , 2021, hal. 738–743, doi: 10.1109/ICCCIS51004.2021.9397151.
[28] N. Li dkk., “Robust Voice Activity Detection Using a Masked Auditory Encoder  Based  Convolutional  Neural  Network,” ICASSP  2021  -  2021 IEEE  Int.  Conf.  Acoust.  Speech    Signal  Process.  (ICASSP) ,  2021,  hal. 6828–6832, doi: 10.1109/ICASSP39728.2021.9415045.
[29] M. Soundarya, P.R. Karthikeyan, dan G. Thangarasu, “Automatic Speech Recognition Trained with Convolutional Neural Network and Predicted with Recurrent Neural Network,” 2023 9th Int. Conf. Elect. Energy Syst. (ICEES) , hal. 41–45, doi: 10.1109/ICEES57979.2023.10110224.
[30] M.M.  Kamruzzaman,  “Arabic  Sign  Language  Recognition  and Generating Arabic Speech Using Convolutional Neural Network,” Wirel. Commun.,  Mob.  Comput. ,  Vol.  2020,  hal.  1–9,  Mei  2020,  doi: 10.1155/2020/3685614.
[31] M. Hireš dkk., “Convolutional Neural Network Ensemble for Parkinson’s Disease  Detection  from  Voice  Recordings,” Comput.  Biol.,  Med. ,  Vol. 141, hal. 1-9, Feb. 2022, doi: 10.1016/j.compbiomed.2021.105021.
[32] K.K.  Lella  dan  A.  Pja,  “Automatic  Diagnosis  of  COVID-19  Disease Using Deep Convolutional Neural Network with Multi-Feature Channel from Respiratory Sound Data: Cough, Voice, and Breath,” Alex. Eng. J. , Vol. 61, No. 2, hal. 1319–1334, Feb. 2022, doi: 10.1016/j.aej.2021.06.024.
[33] I. Kwon dkk., “Diagnosis of Early Glottic Cancer Using Laryngeal Image and  Voice  Based  on  Ensemble  Learning  of  Convolutional  Neural Network Classifiers,” J. Voice , akan dipublikasikan.
[34] M.  Hireš,  M.  Gazda,  L.  Vavrek,  dan  P.  Drotár,  “Voice-Specific Augmentations  for  Parkinson’s  Disease  Detection  Using  Deep Convolutional  Neural  Network,” 2022  IEEE  20th  Jubil.  World  Symp. Appl.  Mach.  Intell.,  Inform.  (SAMI) ,  2022,  hal.  000213–000218,  doi: 10.1109/SAMI54271.2022.9780856.
[35] T.T.  Leonid  dan  R.  Jayaparvathy,  “Classification  of  Elephant  Sounds Using  Parallel  Convolutional  Neural  Network,” Intell.  Automat.,  Soft Comput. ,  Vol.  32,  No.  3,  hal.  1415–1426,  Jun.  2022,  doi: 10.32604/iasc.2022.021939.
[36] S.D.H. Permana dkk., “Classification of Bird Sounds as an Early Warning Method  of  Forest  Fires  Using  Convolutional  Neural  Network  (CNN) Algorithm,” J. King Saud Univ. – Comput., Inf. Sci. , Vol. 34, No. 7, hal. 4345–4357, Jul. 2022, doi: 10.1016/j.jksuci.2021.04.013.
[37] W.S.E.  Putra,  “Klasifikasi  Citra  Menggunakan  Convolutional  Neural Network (CNN) pada Caltech 101,” J. Tek. ITS , Vol. 5, No. 1, hal. A65- A69, Mar. 2016, doi: 10.12962/j23373539.v5i1.15696.
[38] M.  Carney  dkk.,  “Teachable  Machine:  Approachable  Web-Based  Tool for  Exploring  Machine  Learning  Classification,” Ext.  Abstr.  2020  CHI Conf.  Hum.  Factors  Comput.  Syst. ,  2020,  hal.  1–8,  doi: 10.1145/3334480.3382839.