## SPEECH RECOGNITIO N UNT UK KLAS IFIKASI PENGUCAPAN NAMA HEWAN DALAM BAHASA SUNDA MENGGUNAKAN METODE LONG-SHORT TERM MEMORY
Nur Aini Lailla Asri, Riza Ibnu Adam, Budi Arif Dermawan Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang
1910631170110@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Keberagaman  suku,  ras,  agama,  bahasa,  dan  adat istiadat  membuat  Indonesia  memiliki  kebudayaan  yang dijalin erat dengan bahasa. Menurut data Badan Pusat Statistik (BPS) persentase penutur bahasa daerah semakin menurun pada generasi muda. Selain menurunnya penutur bahasa daerah juga terjadi kesalahan dalam pelafalan bahasa daerah. Kesalahan pelafalan ini dapat diatasi dengan meningkatkan latihan berbahasa, terutama membaca dan  mendengarkan  kosa  kata  bahasa  daerah.  Kosa  kata  yang  dapat  dilatih  misalnya  nama-nama  hewan  dalam bahasa  daerah.  Selain  menambah  kosa  kata,  dengan  mengenal  nama  hewan  dapat  meningkatkan  kecerdasan natural anak. Metode deep learning dapat digunakan untuk  mengatasi pergeseran  bahasa daerah  salah satunya adalah  menggunakan speech recognition . Metode Long-Short Term Memory dapat  digunakan untuk klasifikasi suara pelafalan nama hewan dalam  bahasa Sunda. Dataset  yang digunakan adalah dataset baru dengan 16 cara yang  berbeda dalam pengambilan data suara. Data terdiri dari 100  nama  hewan  yang digunakan sebagai kelas dalam proses klasifikasi. Hasil akurasi terbaik  mencapai 97,50% didapat dengan  menggunakan epoch 150 dan batch size 30. Pada proses testing mengguanakan data dari dataset, dapat memprediksi semua nama-nama hewan yang digunakan sebagai data kelas. Namun program belum dapat memprediksi dengan tepat apabila menggunakan data dari luar dataset dikarenakan jumlah data suara yang digunakan sebagai dataset belum cukup banyak.
Kata kunci: Bahasa Sunda, Klasifikasi, LSTM

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  memiliki  keanekaragaman  suku,  ras, agama, bahasa, dan adat istiadat. Dengan keberagaman tersebut tumbuhlah berbagai kebudayaan yang dijalin erat  dengan  bahasa.  Menurut  data  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  pada  tahun  2011,  suku  bangsa  di Indonesia  mencapai  1.340  suku.  Bangsa  suku  Sunda dengan 36,7 juta orang atau setara dengan 15,5% dari populasi  penduduk  Indonesia,  menjadi  penduduk kedua  paling  banyak  setelah  suku  bangsa  Jawa. Berdasarkan  data  BPS  presentase  penutur  bahasa daerah  semakin  menurun  pada  generasi  lebih  muda. Faktor  penyebab  pergeseran  bahasa  menurut  [1]  dan [2]  diantaranya  karena  faktor  pendidikan,  keluarga, status  sosial,  tempat  tinggal,  migrasi,  ekonomi,  dan multibahasa dalam keluarga. Menurut hasil penelitian yang dilakukan oleh Balai Bahasa Provinsi Jawa Barat (BBPJB)  Kementrian  dan  Kebudayaan  menyebutkan bahwa bahasa Sunda terancam punah dan di usia anak- anak  hanya  sekitar  40%  yang  memahami  dan  dapat berbahasa  Sunda  di  Jawa  Barat  (Republika.co.id, 2013). Selain menurunnya penutur kata bahasa daerah, kesalahan dalam pelafalan bahasa juga terjadi. Faktor terjadinya  kesalahan  dalam  pelafalan  bahasa  daerah antara  lain karena  faktor kebiasaan  lingkungan, tidak adanya  pelajaran  bahasa  daerah  dan  kurangnya keinginan untuk mempelajari bahasa daerah. Kesalahan  pelafalan  ini  dapat  diatasi  dengan meningkatkan  latihan  berbahasa,  terutama  membaca dan mendengarkan kosa kata bahasa daerah kemudian melafalkannya [3].
Metode deep  learning dapat  digunakan  untuk mengatasi  pergeseran  bahasa  daerah  salah  satunya adalah speech recognition. Speech recognition adalah teknologi yang dapat mengonversikan perkataan yang berupa  sinyal  suara  menjadi  tulisan.  Selain  untuk mengidentifikasi  ucapan,  juga  dapat  dimanfaatkan untuk mempelajari bahasa baru [4]. Penelitian tentang pengenalan  ucapan  telah  dilakukan  sebelumnya, penelitian tersebut melakukan pendeteksian pengucapan bahasa Arab dengan metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  menggunakan 2.892 alfabet Arab. Model CNN memperoleh akurasi pengujian sebesar 100%. Namun terdapat permasalahan  bahwa  model  mulai  mengenali  data suara  yang  spesifik  dalam  set training daripada generalizing, hal  tersebut  menyebabkan validation loss terus meningkat setiap epoch [5]. Pada penelitian pendeteksi  kalimat hoax dari Twitter menggunakan metode  LSTM-CNN  dengan  membandingkan  hasil pengolahan  data  menggunakan regularization dan tanpa regularization , hasil pengolahan tanpa melakukan regularization mendapat  nilai validation loss lebih kecil daripada yang melakukan regularization. Pada penelitian tersebut menunjukkan nilai training loss menurun tetapi nilai validation loss meningkat,  hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  model tanpa regularization mengalami overfitting [6]. Penelitian  tentang  teknik regularization pada deep learning menjelaskan bahwa model yang menggunakan  teknik regularization menghasilkan kinerja lebih baik daripada model tanpa regularization dalam  hal training  errors .  Hasil  penelitian  tersebut
menjelaskan  bahwa  metode regularization dapat menyelesaikan  masalah overfitting dan underfitting secara  efisien,  tetapi  pada  kondisi  penelitian  tersebut L1 regularization dan  skema autoencoder masih mengalami overfitting dan underfitting [7]. Penelitian tentang  RNN  yang  sering  terjadi vanishing gradient ketika  proses  training  telah  dikakukan,  masalah tersebut  dapat  diselesaikan  dengan  menggunakan metode lanjutan yang dapat bekerja dengan baik pada masalah  jeda  waktu  yang  lama  seperti  metode Long Sort Term Memory (LSTM) [8]. Kemampuan metode LSTM  pernah  dibandingkan  dengan  metode Gated Recurrent  Unit (GRU).  Hasil  dari  penelitian  tersebut menyebutkan  bahwa  nilai  akurasi  dengan  metode LSTM  lebih tinggi,  yakni sebesar 73% dan 64%  jika menggunakan metode GRU [9]
Berdasarkan pembahasan tersebut, maka penelitian  ini  akan  melakukan  klasifikasi  pelafalan fonem dalam bahasa daerah khususnya bahasa Sunda dengan  menggunakan speech  recognition yang menerapkan deep  learning menggunakan  metode Long-Short Term Memory (LSTM) dalam pemrosesan suara.  Ada  pun  kata  yang  digunakan  untuk dataset yakni menggunakan nama hewan dalam bahasa Sunda.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Bahasa Sunda
Bahasa  Sunda  merupakan  bahasa  daerah  yang digunakan  di  daerah  Jawa  Barat,  Sebagian  Jawa Tengah sebelah barat, dan Sebagian Daerah Ibu Kota Jakarta  [4].  Bahasa  Sunda  merupakan  suatu  hasil kebiasaan  masyarakat  di  tanah  Sunda  yang  tercipta dari proses interaksi masyarakat dan menjadi ciri khas dari budaya Sunda itu sendiri [10].

## 2.2. Speech Recognition
Speech  recognition atau automatic  speech recognition (ASR)  memungkinkan  untuk  membuat mesin  paham  dengan  apa  yang  dilafalkan  manusia. Input ucapan akan diproses menjadi sinyal dengan cara mengonversi  gelombang  suara  menjadi  sekumpulan angka yang dapat dipahami komputer dan diidentifikasikan sebagai kata-kata [11].

## 2.3. Deep Learning
Deep  Learning adalah  cabang  dari machine learning yang  berfokus  pada  kecerdasan  buatan  di mana  algoritma  tersebut  mempunyai  sekumpulan algoritma  yang  berusaha  memodelkan  data  pada abstraksi high-level pada  data  dengan  menerapkan lapisan  pemrosesan  dengan  struktur  yang  kompleks dan sebaliknya serta terdiri dari sejumlah transformasi non-linear.  Algoritma  ini  didasari  dari  representasi machine  learning .  Perbedaan  antara deep  learning dengan normal  neural  network yaitu deep  learning mempunyai hidden  layer . Deep  learning dapat melakukan training dengan  diawasi  atau  tanpa diawasi.  Ada  banyak  varian  dari  arsitektur deep learning ini, seperti deep neural network,
convolutional  deep  neural  network,  recurrent  neural network, dan deep belief network [4].

## 2.4. Long Sort Term Memory (LSTM)
Long  Short-Term  Memory (LSTM)  merupakan salah  satu  jenis Recurrent  Neural  Network (RNN) yang divariasi dengan menerapkan memory cell yang dapat  menyimpan  informasi  dalam  waktu  yang panjang.  Dalam  pemrosesan  data  sekuensial  yang panjang,  LSTM  dianjurkan  digunakan  sebagai  solusi mengatasi vanishing  gradient pada  RNN  [12]. Vanishing  gradient merupakan kondisi  jaringan  yang terlalu dalam, sehingga menyebabkan gradien dari loss function mengecil  hingga  mendekati  nol  setelah beberapa iterasi sebelum mencapai konvergen [13].

## 2.5. Dataset
Dataset  adalah  gabungan  dari  data  yang menjelaskan  suatu  topik  tertentu.  Dataset  merupakan salah  satu  faktor  kesuksesan  dalam  pembuatan machine  learning atau deep  learning .  Dataset digunakan  untuk  referensi  pembelajaran  dari  model yang  akan  dibuat  terhadap  keputusan  yang  akan diambil [14].

## 2.6. File WAV
File  WAV  merupakan  format  audio  standar Microsoft  dan  IBM  untuk  PC  ( Personal  Computer ). Biasanya dikodekan menggunakan PCM ( Pulse Code Modulation ).  WAV  merupakan  data  yang  tidak terkompresi  sehingga  semua  sampel  disimpan  di harddisk .  File  WAV  jarang  digunakan  di  internet karena ukurannya relatif besar dan maksimal file Wav 2GB [15].
2.7. Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC)
Mel-Frequency  Cepstral  Coefficients (MFCC) adalah salah satu metode yang sering digunakan dalam pengolahan  suara  yang  memanfaatkan speech recognition .  MFCC  berfungsi  sebagai feature extraction , yakni proses ekstraksi sinyal suara menjadi sejumlah  parameter.  Analisis  suara  yang  dilakukan MFCC  dilatari  oleh  persepsi  pendengaran  manusia, karena  pendengaran  manusia  dapat  memfilter frekuensi tertentu [11]

## 2.8. Python
Python  merupakan  bahasa  pemrograman  yang mempunyai  kode  sangat  jelas,  lengkap,  dan  mudah untuk dipahami. Python dianggap mampu menyelesaikan  masalah big  data , data  mining , deep learning , data science , dan machine learning . Python disebut sebagai bahasa pemrograman multi-paradigma karena  berbentuk  pemrograman  berorientasi  objek, imperative dan fungsional [16].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  akan  dilakukan  melalui  lima  tahapan yakni  pengumpulan  data, preprocessing , training model , testing  model ,  dan  implementasi  model.
Berikut flowchart proses  klasifikasi  suara  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat  ditunjukkan dalam Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart proses klasifikasi suara
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  melakukan  pembaruan  dataset. Dataset  diambil  menggunakan  suara  anak  laki-laki, anak  perempuan,  laki-laki  dewasa,  dan  perempuan dewasa.  Tahapan  pengumpulan  data  untuk  proses pembuatan  dataset  dimulai  dengan  mempersiapkan data  nama-nama  hewan  yang  akan  digunakan  dalam pelafalan yang nantinya digunakan untuk kelas dalam klasifikasi.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  100 nama  hewan  dalam  bahasa  Sunda,  hal  tersebut bertujuan  untuk  mengetahui  performa  LSTM  dalam melakukan  klasifikasi  multi  kelas.  Dari  100  nama
hewan diambil data suara menggunakan 16 cara yang berbeda  sehingga  jumlah  keseluruhan  dataset  adalah 1.600 data suara. Tujuan dari pengambilan suara dari device yang  berbeda  dan  jarak  yang  berbeda  adalah untuk  mendapatkan noise yang  berbeda  dari  masing- masing cara pengambilan.

## 4.2. Preprocessing
Pada  proses  ini  data  suara  disiapkan  sebelum digunakan untuk pemrosesan klasifikasi suara. Setelah pengambilan  data  suara,  data  diberi  nama  sesuai dengan  nama  hewan  yang  disebutkan,  pelafalnya, device yang  digunakan,  dan  jarak  pengambilannya dengan format namahewan-pelafal-device-jarak . Pada tahap  pengambilan  data  suara,  format  file  rekaman yang  dihasilkan  setiap device berbeda-beda  seperti format  mp3,  aac,  dan  M4A  sehingga  perlu  untuk menyamakan  format  file  suara  tersebut.  Dalam penelitian pengolahan data suara menggunakan format wav karena file wav tidak terkompres sehingga semua sampel dapat disimpan. Setelah format file disamakan, maka  data  dibagi  sesuai  kelas  yang  telah  ditentukan yakni  sesuai  dengan  nama-nama  hewan  yang digunakan. Hasil dataset yang telah dibagi dimasukkan ke  Google  Drive.  Setelah  data  suara  siap  digunakan, data  akan  dimuat  ke  dalam  program  untuk  proses pengolahan data suara. Pada penelitian ini melakukan pemrosesan data menggunakan Google Colaboratory. Dataset  melalui  proses  ekstraksi  MFCC  sebelum dimasukkan ke data array file_animal_data. Ekstraksi MFCC bertujuan untuk mendapat nilai-nilai parameter.  Label  kelas  hasil  pembersihan  nama  file pada saat memuat dataset diubah dari yang berbentuk kategorial  menjadi  bentuk numerik. Pada proses split data, data dibagi untuk menjadi data training , validasi, dan testing .

## 4.3. Training Model
Pada  tahap training  model ,  dataset  yang  siap diolah akan digunakan dalam proses pelatihan  model LSTM.  Ada  beberapa  hal  yang  harus  disesuaikan dengan  jumlah  kelas  pada  dataset  yang  digunakan dalam penelitian seperti jumlah epoch dan batch size . Pada  penelitian  ini  menggunakan  jumlah epoch 150 dan batch size sebesar 30. Hasil dari pelatihan program LSTM  tersebut  dapat  di  gambarkan  dengan  hasil ploting  training dan validation  loss serta ploting training dan validation  accuracy .  Hasil  evaluasi disimpan dalam file dengan format .h5. Model tersebut akan disimpan apabila nilai val_accuracy pada epoch tersebut lebih besar dari nilai val_accuracy pada epoch sebelumnya.
Pada  penelitian  ini  melakukan  percobaan  untuk menentukan  nilai  akurasi  tertinggi  dengan  meakukan percobaan nilai unit, epoch , dan batch size . Untuk hasil percobaan  menggunakan  unit  128  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil percobaan menggunakan unit 128 Percobaan ke- Unit Epoch Batch Size Akurasi 1 128 50 32 49,38% 2 128 100 32 84,25% 3 128 150 32 93,25% 4 128 200 32 96,92% 5 128 250 32 97,33%
Dan  hasil  percobaan  menggunakan  unit  256 dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil percobaan menggunakan unit 256
Percobaan ke- Unit Epoch Batch Size Akurasi 1 256 50 32 83,75% 2 256 100 32 97,42% 3 256 150 32 97,50% 4 256 200 32 97,42% 5 256 250 32 97%
Dari hasil percobaan unit dan epoch di atas dapat diketahui  bahwa  dengan  unit  256  dan epoch sebesar 150  memiliki  nilai  akurasi  paling  tinggi.  Sehingga untuk  percobaan  selanjutnya  melakukan  percobaan jumlah batch size dengan menggunakan unit 256 dan epoch 150.
Tabel 3. Hasil percobaan batch size Perco baan ke- Unit Epoch Batch Size Waktu Ekse kusi Aku rasi 1 256 150 10 36 menit 97,50% 2 256 150 20 23 menit 97,50% 3 256 150 30 18 menit 97,50% 4 256 150 40 15 menit 91,58% 5 256 150 50 13 menit 96,08%
Dari  hasil  seluruh  percobaan  unit, epoch ,  dan batch size , pada penelitian ini menggunakan unit 256, epoch 150,  dan batch  size 30.  Hasil  training  tersebut dapat digambarkan dalam ploting berikut
Gambar 2. Ploting training dan validation accuracy
Gambar 3. Ploting training dan validation loss

## 4.4. Testing Model
Pada  proses  ini,  mengambil  data  suara  dari dataset untuk testing , dimana dataset tersebut diambil secara  acak  dari  dataset  yang  digunakan  dan menggunakan data suara dari luar dataset. Pada proses ini  menggunakan function  np.expand_dims() untuk menambahkan  dimensi  baru  pada  posisi  pertama  (0), sehingga array berbentuk (1, jumlah data, jumlah fitur, 1). Function ini  digunakan  untuk  memperhitungkan dimensi  batch  saat  memprediksi  dengan  model. Function argmax() digunakan untuk  mengambil  nilai maksimum  dari  setiap  prediksi  dan  menghasilkan prediksi kelas yang diklasifikasikan oleh model.
Selanjutnya  kode  yang  disimpan  di model_A disimpan dan di konversi menjadi format JSON dalam file ‘speech_animal.json’, speech_animal.json dimuat kembali untuk melanjutkan menggunakan model dari file tersebut untuk melakukan prediksi atau pelatihan. Dengan  melakukan kompilasi  model kembali dengan parameter  yang  serupsa  dengan  model  aslinya. Menggunakan fungsi kerugian atau loss() yang diatur menjadi categorical_crossentropy , optimizer menggunakan RMSProp ,  metrik  evaluasi  diatur menjadi categorical_accuracy . Hal tersebut menyesuaikan untuk tugas klasifikasi mutikelas. Hasil kompilasi tersebut dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil kompilasi
4.5. Implementasi Model
Hasil dari penelitian ini merupakan nilai akurasi dari klasifikasi pengucapan nama hewan dalam Bahasa Sunda. Hasil akurasi pada penelitian  ini  sebesar 97% dengan  menggunakan  100  kelas.  Proses testing pada Gambar 4.61 menggunakan data suara pelafalan nama hewan  ajag  untuk  data  prediksi,  menghasilkan  hasil prediksi  sesuai  dengan  penyebutannya  dengan diagram ditunjukkan dalam Gambar 5.
Gambar 5. Hasil prediksi menggunakan data dari dataset
Sedangkan  untuk  hasil  testing  dari  luar  dataset  dapat ditunjukkan dengan Gambar 6.
Gambar 6. Hasil prediksi menggunakan data dari luar dataset Kurangnya kemampuan model untuk memprediksi data suara dari luar dataset terjadi karena kurangnya  keberagaman  data  pada  setiap  kelas.  Hal tersebut  pernah  terjadi  pada  penelitian  yang  berjudul “Implementasi Deep Learning Menggunakan Metode CNN  dan  LSTM  untuk  Menentukan  Berita  Palsu dalam  Bahasa  Indonesia”.  Pada  penelitian  tersebut menyebutkan  bahwa  jumlah  data  yang  digunakan belum  cukup  banyak,  sehingga  proses training dan pembentukan model kurang optimal [17].

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  telah  menerapkan  metode  LSTM untuk  klasifikasi  ucapan  fonem  nama  hewan  dalam bahasa  Sunda.  Penelitian  ini  melakukan  pembaruan dataset pelafalan nama hewan dalam bahasa Sunda dan dataset  tersebut  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi menggunakan  metode  LSTM.  Dengan  menggunakan 100 nama hewan sebagai kelas pada dataset, program klasifikasi  fonem  bahasa  Sunda  menggunakan epoch 150  dan batch  size 30  mendapat  hasil  cukup  baik dalam klasifikasi suara dibandingkan dengan percobaan-percobaan  lain  yang  dilakukan  pada penelitian  ini,  dengan  hasil  nilai  akurasi  sebesar 97,50% dan waktu eksekusi training selama 18 menit. Pada penelitian selanjutnya disarankan untuk melakukan  klasifikasi  dengan  metode  LSTM  yang lain, perpaduan metode, atau melakukan perbandingan metode  untuk  mengetahui  manakah  yang  dapat melakukan  klasifikasi  pelafalan  nama  hewan  dalam bahasa  Sunda  yang  lebih  baik.  Walau  nilai  akurasi
yang  didapat  cukup  tinggi,  namun  program  belum dapat memprediksi suara dari luar dataset dengan baik sehingga masih diperlukan perbaikan dengan menambah dataset agar program belajar lebih banyak variasi suara.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W.  P.  Bhakti  and  I.  Pekalongan,  “Pergeseran Penggunaan  Bahasa  Jawa  ke  Bahasa  Indonesia dalam  Komunikasi  Keluarga  di  Sleman,”  PBSI UPY, 2020.
[2] R.  Mustikasari  and  C.  W.  Astuti,  “Pergeseran Penggunaan Bahasa Jawa pada Siswa TK dan KB di Kelurahan Beduri Ponorogo,” 2020. [Online]. Available: http://jurnal.unsur.ac.id/ajbsi.
[3] S.  Ita  Dhamina  and  L. Irma  Wanti,  “Kesalahan Pelafalan  Fonem  Bahasa  Jawa  Siswa  Kelas Mengengah di Ponorogo,” 2022.
[4] D.  N.  Fathurrahman,  A.  B.  Osmond,  and  R.  E. Saputra,  “Deep  Neural  Network  untuk Pengenalan  Ucapan  pada  Bahasa  Sunda  Dialek Tengah Timur (Majalengka),” 2018.
[5] F.  Alqadheeb,  A.  Asif,  and  H.  F.  Ahmad, “Correct  Pronunciation  Detection  for  Classical Arabic Phonemes Using Deep Learning,” in 2021
International  Conference  of  Women  in  Data Science  at  Taif  University,  WiDSTaif  2021 , Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Mar. 2021. doi:
10.1109/WIDSTAIF52235.2021.9430236.
[6] P.  N.  Anggreyani  and  W.  Maharani,  “Hoax Detection  Tweets  of  the  COVID-19  on  Twitter Using  LSTM-CNN  with  Word2Vec,” JURNAL MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA ,  vol.  6, no. 4, p. 2432, Oct. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4564.
[7] I.  Nusrat  and  S.  B.  Jang,  “A  Comparison  of Regularization  Techniques  in  Deep  Neural Networks,” Symmetry  (Basel) ,  vol.  10,  no.  11, Nov. 2018, doi: 10.3390/sym10110648.
[8] S. Hochreiter, “The Vanishing Gradient Problem During  Learning  Recurrent  Neural  Nets  and Problem  Solutions,” International  Journal  of Uncertainty,  Fuzziness  and  Knowledge-Based System , vol. 6, no. 2, pp. 107–116, Oct. 1998.
[9] A.  Hanifa,  S.  A.  Fauzan,  M.  Hikal,  and  M.  B. Ashfiya,  “Perbandingan  Metode  LSTM  dan GRU  (RNN)  untuk  Klasifikasi  Berita  Palsu Berbahasa Indonesia,” 2021. [Online]. Available: https://covid19.go.id/p/hoax-buster.
[10] A. Fitriyani, K. Dalam, M. Nilai, B. Sunda, H. K. Suryadi,  and  S.  Syam,  “Peran  Keluarga  dalam Mengembangkan  Nilai  Budaya  Sunda  (Studi Deskriptif terhadap Keluarga Sunda di Komplek Perum Riung Bandung).”
[11] A.  Anggoro, A. B. Osmond, and  R. E. Saputra, “Recurrent  Neural  Network  untuk  Pengenalan Ucapan pada Bahasa Sunda Dialek Utara,” 2018.
[12] R.  Arief,  N.  A.  Iriawan,  D.  A.  Lawi,  and  E. Coprespondent,  “Klasifikasi  Audio  Ucapan
Emosional  Menggunakan  Model  LSTM,” Konferensi  Nasional  Ilmu  Komputer  (KONIK) , pp. 524–529, 2021.
[13] G. Thiodorus, A. Prasetia, L. A. Ardhani, and N. Yudistira,  “Klasifikasi  Citra  Makanan/Non
Makanan Menggunakan Metode Transfer Learning  dengan  Model  Residual  Network,” Teknologi ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  74–83,  Jul.  2021, doi: 10.26594/teknologi.v11i2.2402.
[14] M.  Novela  and  T.  Basaruddin,  “Dataset  Suara dan  Teks  Berbahasa  Indonesia  pada  Rekaman Podcast  dan Talk Show,” Jurnal  Fasilkom ,  vol. 11, no. 2, pp. 61–66, 2021.
[15] H.  Santoso  and  M.  Fakhriza,  “Perancangan Aplikasi  Keamanan  File  Audio  Format  WAV (Waveform)  Menggunakan  Algoritma  RSA,” 2018.
[16] Jubile  Enterprise, Python  untuk  Programmer Pemula . Alex Media Komputindo, 2019.
[17] A.  A.  Kurniawan  and  M.  Mustikasari, “Implementasi  Deep  Learning  Menggunakan Metode  CNN  dan  LSTM  untuk  Menentukan Berita Palsu dalam Bahasa Indonesia,” vol. 5, no.
4, pp. 2622–4615, 2020, doi: 10.32493/informatika.v5i4.7760.