## PENGENALAN  SUARA  PADA  KAMUS  BANJAR-INDONESIA  DAN  INDONESIA- BANJAR MENGGUNAKAN STATISTIK INFERENSI
Akhmad Rezki Purnajaya a , Fatma Indriani b , Mohammad Reza Faisal c
a Universitas Universal, Komp. Vihara Duta Maitreya, Batam, 29444, Indonesia b, c Universitas Lambung Mangkurat, Jl. A. Yani Km. 36, Banjarbaru, 70714, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T

## Sejarah Artikel
Diterima Redaksi: 05 Februari 2020 Revisi Akhir: 29 Februari 2020 Diterbitkan Online : 25 Maret 2020 Banjar language used in conversation and daily life around the area. So foreigners who come to the regions of South Kalimantan will have difficulty in communicating. Besides, most  local  residents  in  the  backwoods  of  South  Kalimantan  can  not  use  Indonesian language properly, they would be more convenient to use regional language to interact. For that reason we need an Android application can help users to find the translation of a word or  phrase whenever and  wherever. With  the  help of  Google  Voice  Search, this application  can also listen to  the  voice of  the user  to be  converted into  text and  insert into  the  input  translation.  Speech  recognition  of  Banjar  language  required  a  literacy training data by using the method of statistical inference to make results appropriated. Testing  using  method  of  Black  Box  Testing  to  measure  the percentage  of  suitability of the  results  of  translation,  speech  recognition  for  Indonesian  language  and  speech recognition  Banjar  language  using  method  of  Statistical  inference.  So  the  results  of translation  accuracy  100%  and  accuracy  of  speech  recognition  Indonesian  language and Banjar language by 97.85% and 82.74%.
K ATA K UNCI

## Bahasa Banjar
Google Voice Search Kamus Digital Pengenalan Suara Statistik Inferensi
K ORESPONDENSI
E-mail: rezki.purnajaya@uvers.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  adanya  perkembangan  kemajuan  dan  hubungan baik  antar  bangsa  di  dunia  dalam  bidang  ekonomi,  sosial, politik,  budaya,  dan  kebudayaan,  maka  bahasa  menjadi  alat komunikasi yang sangat penting dimana pun berada. Perlu untuk mempelajari  lebih  dari  satu bahasa  asing  agar  pengetahuan  dan wawasan berpikir kita menjadi lebih luas [1].
Bahasa  Banjar  adalah  sebuah  bahasa  Austronesia  dari  rumpun bahasa  Melayik  yang  dipertuturkan  oleh  suku  Banjar  di Kalimantan  Selatan,  Indonesia,  sebagai  bahasa  ibu.  Pemakaian bahasa  Banjar  terjadi  dalam  percakapan  dan  pergaulan  sehari- hari  di  sekitar  daerahnya.  Sehingga  untuk  warga  asing  yang datang  ke  daerah-daerah  Kalimantan  Selatan  yang  belum mereka  kenal  akan  mengalami  kesulitan  untuk  berkomunikasi [2].  Selain  itu  juga  sebagian  warga  lokal  daerah  terpencil  di Kalimantan  Selatan  kurang  mampu  menggunakan  bahasa Indonesia  dengan  baik,  mereka  akan  lebih  nyaman  untuk menggunakan bahasa daerahnya untuk berinteraksi [3].
Pada  contoh-contoh  aplikasi  Kamus  Bahasa  Banjar  yang  sudah ada  saat  ini,  sebagian  besar  aplikasi  Kamus  belum  mampu
menerjemahkan  beberapa  kata  atau  kalimat.  Serta  belum  ada terinspirasi  untuk  memanfaatkan  fitur speech  recognition [3]. Berdasarkan  identifikasi  masalah  di  atas,  dapat  disimpulkan sebagai  alternatif  solusi  untuk  menciptakan  aplikasi  Kamus Bahasa  Banjar  yang  mudah  dalam  proses  penerjemahan  bahasa Banjar-Indonesia  maupun  bahasa  Indonesia-Banjar,  maka  perlu dikembangkan  sebuah  aplikasi  Kamus  Bahasa  Banjar  yang mampu menerjemahkan beberapa kata atau kalimat, serta speech recognition sebagai  media  pencarian  terjemahan  menggunakan pendeteksi suara [4].
Oleh  karena  itu  diperlukan  suatu  aplikasi  Android  yang  dapat membantu  pengguna  untuk  menemukan  arti  terjemahan  dari suatu kata maupun kalimat kapan pun dan dimana pun. Dengan bantuan Google  Voice  Search ,  aplikasi  memiliki  kemampuan speech  recognition dimana  pengenalan  suara  bahasa  Banjar menggunakan  metode  statistika  inferensi  [5,6].  Sehingga pengguna yang belum mengerti bahasa Banjar dapat memasukan suara  percakapan  lawan  bicara  yang  menggunakan  bahasa Banjar  ke  aplikasi  untuk  diterjemahkan  langsung  ke  bahasa Indonesia.
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas  maka  perumusan  masalah yang  didapat  adalah  Bagaimana  mendengarkan  suara  kata  atau kalimat  bahasa  Banjar  dari  pengguna  serta  mengubahnya  ke bentuk  teks  dengan  bantuan Google  Voice  Search dan
menggunakan metode statistika inferensi. Selanjutnya bagaimana  menerjemahkan  kata  atau  kalimat  bahasa  Banjar  ke bahasa Indonesia atau bahasa Indonesia ke bahasa Banjar.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## Penelitian Terdahulu
Kajian  penelitian  terdahulu  dilakukan  Amalia  Khasanah  pada dengan  judul  Perancangan  Aplikasi  Al  Qur’an  Menggunakan speech  recognition Sebagai  Media  Pencarian  Terjemahan  Al Qur’an berbasis Android. Penelitian tersebut merancang aplikasi Al  Qur’an  mnggunakan speech  recognition sebagai  media pencarian  terjemahan  Al  Qur’an  berbasis  Android.  Penelitian sekarang  mendapatkan  ide  dari  kajian  di  atas  yaitu  dengan mengembangkan aplikasi kamus bahasa Banjar–bahasa
Indonesia  dan  bahasa  Indonesia–bahasa  Banjar  yang  dapat menerjemahkan kata ataupun kalimat dengan menggunakan fitur voice  recognition  yang  mampu  mengubah  input  suara  menjadi output berupa penulisan teks [4].
Berikut ini merupakan beberapa contoh aplikasi Kamus Bahasa Banjar berbasis Android yang serupa pada Tabel 1.
Tabel 1. Aplikasi Kamus Bahasa Banjar Android Terdahulu
Nama Aplikasi Developer   Fitur Kamus Bahasa Banjar Aladin App  Tampilan daftar kata bahasa banjar dengan terjemahannya  Pencarian kata  Bookmark Kamus Bahasa Banjar Aplikasi Gratis  Terjemahan bahasa banjar–bahasa Indonesia Kamus Bahasa Banjar Zainuddin bin hasim  Tampilan daftar kata bahasa banjar dengan terjemahnya Kamus Nusantara IBAMB  Terjemahan bahasa nusantara (Banjar, Jawa, Sunda, Minang) –Bahasa
Indonesia atau sebaliknya  Share hasil terjemahan
Dari  contoh-contoh  aplikasi  Kamus  Bahasa  Banjar  yang  sudah ada  saat  ini,  sebagian  besar  aplikasi  Kamus  belum  mampu menerjemahkan  beberapa  kata  atau  kalimat  dan  belum  ada terinspirasi untuk memanfaatkan fitur speech recognition .
Berdasarkan  identifikasi  masalah  di  atas,  dapat  disimpulkan sebagai  alternatif  solusi  untuk  menciptakan  aplikasi  Kamus Bahasa  Banjar  yang  mudah  dalam  proses  penerjemahan  bahasa Banjar-Indonesia  maupun  bahasa  Indonesia-Banjar,  maka  perlu dikembangkan  sebuah  aplikasi  Kamus  Bahasa  Banjar  yang mampu menerjemahkan beberapa kata atau kalimat, serta speech recognition sebagai  media  pencarian  terjemahan  menggunakan pendeteksi suara.

## Speech Recognition
Pada  contoh-contoh  aplikasi  Kamus  Bahasa  Banjar  yang  sudah ada  saat  ini  belum  ada  aplikasi  Kamus  Bahasa  Banjar  yang mampu  menerjemahkan  beberapa  kata  atau  kalimat.  Selain  itu
belum  ada  terinspirasi  untuk  memanfaatkan  fitur speech recognition .
Gambar 1. Area aplikasi dari speech processing
Secara umum, speech recognition memproses sinyal suara yang masuk  dan  menyimpannya  dalam  bentuk  digital.  Hasil  proses digitalisasi  tersebut  kemudian  dikonversi  dalam  bentuk spektrum  suara  yang  akan  dianalisa  dengan  membandingkan dengan  template  suara  pada  basis  data  sistem.  Data  suara masukan terlebih dahulu dipilah-pilah dan diproses satu per satu berdasarkan  urutannya.  Pemilahan  ini  dilakukan  agar  proses analisis dapat dilakukan secara paralel [7].
Pengenalan  pola  suara  adalah  salah  satu  aplikasi  yang berkembang  saat  ini.  Sistem  ini  mengijinkan  kita  untuk berkomunikasi  antara  manusia  dengan  memasukkan  data  ke komputer.  Salah  satu  fungsinya  adalah  untuk  meningkatkan efisiensi  industri  manufaktur,  mengontrol  mesin  dengan berbicara  pada  mesin  itu. Proses  awalnya  adalah  mengkonversi data  spektrum  suara  ke  dalam  bentuk  digital  dan  mengubahnya bentuk diskrit [5].

## Google Voice Search
Android  sebetulnya  tidak  dapat  mengenal  suara  sehingga perangkat  berbasis  Android  umumnya  tidak  dapat  mengenal suara.  Cara  paling  mudah  untuk  melakukan  pengenalan  suara adalah dengan meminta bantuan dari sebuah aplikasi di Android atau disebut dengan intent [8].
Salah  satu  aplikasi  yang  dapat  melakukan  hal  tersebut  adalah Google  Voice  Search .  Aplikasi  tersebut  adalah  salah  satu aplikasi pengenal suara yang paling bagus di Android dan sudah mendukung  banyak  bahasa.  Aplikasi  ini  memerlukan  koneksi Internet  karena  proses  pengenalan  suara  berlangsung  di  server Google.  Aplikasi  ini  memiliki activity yang  sederhana  yang memberitahukan  pengguna  untuk  berbicara  ke  aplikasinya. Ketika pengguna berhenti berbicara, dialog aplikasi akan ditutup dan  aplikasi  kita  (pemanggil intent )  menerima  rangkaian  teks yang merupakan hasil pengenalan suara [9].
Pada  proses  konversi  percakapan  menjadi  teks on-screen , Google  Voice  Search melakukan  beberapa  langkah  yang kompleks.  Ketika  berbicara  pengguna  mengeluarkan  getaran  di udara.  Kemudian Analog-to-Digital  Converter ( ADC )  yang  ada di soundcard menerjemahkan  gelombang  analog  ini  menjadi data  digital  yang  dapat  dimengerti  oleh  komputer  [10].  Berikut blok diagram proses Google Voice Search pada Gambar 2.
Digitizing Suara Filter Suara Normalisasi Suara
Memecah Sinyal Mencocokan fonem Memeriksa fonem- fonem dengan fonem-fonem lain Membandingkan dengan koleksi kata, frase dan kalimat Menentukan dan menampilkan pengenalan suara Text Suara Pengguna
Gambar 2. Blok diagram proses Google Voice Search
Untuk  melakukan  hal  tersebut,  sistem Google  Voice  Search melakukan  sampling  atau digitizing suara  dengan  cara mengambil  ukuran  yang  paling  pas  dari  gelombang.  Sistem menyaring  suara  yang  telah  didigitalkan  tersebut,  membuang gangguan ( noise ) dan kadang-kadang memisahkannya ke dalam pita  frekuensi  yang  berbeda.  Frekuensi  adalah  panjang gelombang  suara,  yang  terdengar  oleh  telinga  manusia  sebagai tinggi nada ( pitch ) yang berbeda.
Sistem Google  Voice  Search ini  juga  menormalkan  suara  atau mengaturnya  ke  dalam  tingkat  volume  yang  tetap,  terkadang juga  mendatarkan  suara.  Manusia  tidak  berbicara  dalam kecepatan  yang  sama  sehingga  suara  harus  diatur  dengan kecepatan  yang  sama  dengan  sampel-sampel  template  suara yang tersimpan dalam server Google Voice Search .
Langkah  selanjutnya  adalah  memecah  sinyal  menjadi  bagian- bagian  kecil,  dengan  durasi  seperseratus  detik  atau  bahkan seperseribu  pada  kasus  bunyi-bunyi  konsonan  atau  mati. Konsonan memberhentikan produksi suara dengan menghalangi aliran gelombang pada bidang vokal, seperti “p” atau “t”.
Google  Voice  Search kemudian  mencocokkan  bagian-bagian kecil  ini  dengan  fonem  yang  dikenal  dalam  bahasa  tertentu. Fonem  adalah  elemen  terkecil  dalam  sebuah  bahasa, merepresentasikan  suara  yang  kita  hasilkan  dan  merangkainya ke dalam bentuk ujaran yang memiliki makna.
Tahap  berikutnya  kelihatan  sederhana,  tapi  pada  dasarnya merupakan  proses  yang  paling  susah  diselesaikan,  sekaligus merupakan  inti dari  sebagian  besar  penelitian di bidang Speech Recognition . Google  Voice  Search memeriksa  fonem-fonem dalam  konteks  (hubungan)  dengan  fonem-fonem  lain  yang menyertainya [11].
Google  Voice  Search menjalankan  alur  ( plot )  melalui  sebuah model  statistika  yang  kompleks,  dan  membandingkannya dengan  koleksi  kata,  frase  dan  kalimat  yang  telah  dikenal. Program Speech  Recognition selanjutnya  menentukan  apa  yang mungkin dikatakan oleh pengguna dan menampilkannya sebagai teks [12].

## Statistika Inferensi
Statistika inferensi mencakup semua  metode  yang berhubungan dengan  analisis  sebagian  data  sampel  untuk  kemudian  sampai
pada peramalan atau penarikan kesimpulan mengenai keseluruhan data induknya (populasi) [13].
Pada  statistika  inferensi  diadakan  pendugaan  parameter, membuat hipotesis, serta melakukan pengujian hipotesis tersebut sehingga sampai pada kesimpulan yang berlaku umum. Metode ini  disebut  juga  statistika  induktif,  karena  kesimpulan  yang ditarik  didasarkan  pada  informasi  dari  sebagian  data  saja  [13]. Pengambilan  kesimpulan  dari  statistika  inferensi  yang  hanya didasarkan pada sebagian data saja yang menyebabkan sifat tak pasti,  memungkinkan  terjadi  kesalahan  dalam  pengambilan keputusan,  sehingga  pengetahuan  mengenai  teori  peluang mutlak  diperlukan  dalam  melakukan  metode-metode  statistika inferensi [6].
Beberapa  hal  yang  perlu  diketahui  berhubungan  dengan inferensi  statistik  yaitu  estimasi  titik,  estimasi  interval,  dan  uji hipotesis. Estimasi titik adalah menduga nilai tunggal parameter populasi.  Estimasi  Interval  adalah  menduga  nilai  parameter populasi  dalam  bentuk  interval.  Uji  hipotesis  adalah  suatu proses untuk menentukan apakah dugaan tentang nilai parameter atau karakteristik populasi didukung kuat oleh data sampel atau tidak.
Hipotesis  dalam  inferensi  statistik  dibedakan  menjadi  hipotesis nol  ( H o ),  yaitu  hipotesis  yang  akan  diuji  oleh  suatu  prosedur statistik,  biasanya  berupa  suatu  pernyataan  tidak  adanya perbedaan  atau  tidak  adanya  hubungan,  dan  hipotesis  alternatif ( H 1 ),  yaitu  hipotesis  yang  merupakan  lawan  dari H o biasanya berupa  pernyataan  tentang  adanya  perbedaan  atau  adanya hubungan,  yang  selanjutnya  digunakan  untuk  menunjukan bahwa pernyataan mendapat dukungan kuat dari data. Beberapa tahapan dalam uji hipotesis secara umum, yaitu:
1. Tentukan model probabilitas yang cocok dari data,
2. Tentukan hipotesis H o dan H 1 ,
3. Tentukan statistik penguji,
4. Tentukan tingkat signifikansi,
5. Tentukan daerah kritik berdasarkan tingkat signifikansi,
6. Hitung statistik penguji,
7. Alternatif,  hitung p-value berdasarkan  statistik  penguji, dan
8. Ambil kesimpulan berdasarkan poin 6 dan 7 [14].

## 3. METODOLOGI
Penelitian  ini  pertama  diawali  dengan  tahap  perencanaan, kemudian  dilanjutkan  dengan  tahap  pengembangan  sistem,  dan yang terakhir tahap pengujian.

## Perencanaan
Pada  tahap  perencanaan  digunakan  metode  pengumpulan  data. Data-data  tersebut  yaitu  kata-kata  bahasa  banjar  dan terjemahannya  bahasa  Indonesia  yang  didapat  dari  kamus bahasa Banjar dari Tjachyo yang cukup lengkap [15].

## Pengembangan Sistem
Pengembangan sistem melalui tahap-tahap sebagai berikut :

## Analisis Data
Setelah  pengumpulan  data  lengkap,  maka  dilakukanlah  analisis terhadap  data-data  yang  diperoleh  untuk  diidentifikasi.  Data- data  tersebut  yaitu  kata-kata  bahasa  banjar  dan  terjemahannya bahasa  Indonesia  yang  didapat  dari  kamus  bahasa  Banjar  [15]. Setiap kata tersebut dipilah dengan memeriksa jika terjemahannya  berupa  kalimat  maka  nantinya  dicari  sinonim katanya.  Hal  ini  dilakukan  agar  hasil  terjemahan  pada  saat penerjemahan  di  aplikasi  nantinya  tidak  kacau  karena  kalimat bahasa  Indonesia  dan  bahasa  Banjar  sama-sama  berasal  dari pola kalimat dasar yang sama seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Contoh kata bahasa Indonesia yang memiliki lebih dari satu terjemahan
Kata Bahasa Banjar Bahasa Indonesia Ulun Unda Saya Pian Ikam Kamu Baduhara Bakurinah Sengaja Bungas Langkar Cantik Bapandir Bepender Berbicara
Kemudian  kata-kata  bahasa  Banjar  dengan  terjemahannya (bahasa  Indonesia)  yang  sudah  disusun,  dimasukan  ke  dalam basis  data  kamus  yang  nantinya  digunakan  untuk  melakukan penerjemahan  pada  aplikasi.  Pengurutan  data  kamus  bahasa Banjar  sesuai  urutan  abjad  agar  memudahkan  pada  saat penambahan  data  baru  nantinya.  Setelah  basis  data  kamus dikumpulkan,  tahap  selanjutnya  adalah  mengumpulkan  kata prediksi pengenalan suara bahasa Banjar dari setiap kata bahasa Banjar  yang  terdapat  di  basis  data  kamus  ke  dalam  basis  data prediksi speech  recognition banjar.  Pengumpulan  kata  prediksi ini  membutuhkan  sebuah  aplikasi  pembelajaran  kata  prediksi pengenalan  suara  bahasa  Banjar  yang  terpisah  dari  sistem aplikasi kebutuhan pengguna.

## Analisis Kebutuhan Fungsional
Pembelajaran kata prediksi speech recognition bahasa Banjar ini dimaksudkan  untuk  melakukan  pengambilan  kata  prediksi bahasa  Banjar  dari  kata-kata  bahasa  Banjar  yang  terdapat  dari data  kamus  bahasa  Banjar  yang  sudah  dikumpulkan.  Sistem pembelajaran ini memakai bantuan Google Voice Search dengan language  model  bahasa  Indonesia  dan  menggunakan  teknik pengambilan  probabilitas  sampling  model simple  random sampling .  Pada  proses  ini,  setiap  kata  bahasa  Banjar  yang diucapkan  akan  muncul  sebanyak  5  teks  hasil  prediksi  yang
dihasilkan Google  Voice  Search .  Kemudian  5  teks  tersebut diikuti dengan nilai confidence di sampingnya. Nilai confidence ini untuk  mengetahui  tingkat  kemiripan  dari  kata  prediksi  yang dihasilkan  dari  sistem  pembelajaran  tersebut.  Jika  semakin tinggi nilai confidence maka semakin mirip tingkat kemiripannya.  Sehingga  pada  program  pembelajaran  nantinya diketahui  bahwa  urutan  tingkat  kemiripan  hasil  pengenalan suara Google  Voice  Search yaitu  mulai  dari  hasil  teks  pertama sampai hasil teks kelima.
Kata prediksi speech recognition bahasa Banjar diambil dengan ketentuan tertentu. Ketentuan tersebut antara lain:
1. Jika kata input  suara terdapat pada salah satu 5 kata yang dihasilkan,  maka  kata  prediksi  kata  bahasa  Banjar  adalah kata input suara tersebut.
2. Jika kata input suara tidak terdapat pada salah satu 5 kata yang  dihasilkan,  maka  kata  prediksi  kata  bahasa  Banjar adalah  kata  asing  atau  kata  yang  kemungkinan  tidak terpakai  pada  saat  pengucapan  pengenalan  suara diaplikasi.  Pada  ketentuan  ini  dapat  diambil  kata  prediksi lebih dari satu.
3. Jika  kata  input  suara  terdapat  pada  urutan  terakhir  dari kata yang dihasilkan, maka lakukan ketentuan 1 dan 3.
Masing-masing kata bahasa Banjar dilakukan proses pengenalan suara oleh satu orang sebanyak 5 kali pengucapan yang jelas dan tidak  terburu-buru  pada  perangkat Quad-core  1,2  GHz  Cortex- A5 ,  serta  dilakukan  di  tempat  yang  tidak  berisik  dan. Pengulangan  proses  pengenalan  suara  dilakukan  agar  dapat melihat  hasil  kata  prediksi  mengalami  hasil  yang  konstan (kelima  hasil  kata  tidak  banyak  berubah).  Ketika  sudah mengetahui  hasil  kata  prediksi  konstan  maka  pada  saat  itu pengambilan  kata  prediksi  dilakukan  dan  disimpan  ke  dalam basis data prediksi speech recognition Banjar.

## Perancangan Sistem
Ada  beberapa  tahap  perancangan  yang  berdasarkan  dari  tahap analisa data, yaitu:
1. Perancangan Gambaran Sistem: dilakukan untuk memberikan  gambaran  tentang  sistem  yang  akan  dibuat.
Berikut  rancangan  arsitektur  gambaran  sistem,  rancangan arsitektur  pengenalan  suara  dan  rancangan  arsitektur literasi pengenalan suara bahasa Banjar pada Gambar 3, 4, dan 5.
Gambar 3. Arsitektur gambaran proses sistem
Gambar 4. Arsitektur gambaran pengenalan suara
Gambar 5. Arsitektur literasi pengenalan suara bahasa banjar
2. Perancangan Basis Data: dilakukan
dengan
menggambarkan data itu diinput, diproses dan dikeluarkan oleh sistem menggunakan SQLite dan MySQL .
3. Perancangan  Antarmuka  ( User  Interface ):  perancangan antarmuka  dibuat  agar  aplikasi  yang  dihasilkan  nanti sesuai  dengan  apa  yang  diharapkan  menggunakan  bahasa pemprograman Java dan  dirancang  dengan  menggunakan aplikasi Eclipse IDE .

## Pengujian
Proses uji coba dilakukan secara bertahap. Pada tahap pertama, pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  pengujian blackbox yaitu pengujian terhadap fungsi masukan dan keluaran program untuk  mengetahui  apakah  program  memberi  respon  yang diinginkan  terhadap  setiap  jenis  masukan  yang  diberikan. Pengujian  penerjemahan  dilakukan  oleh  penulis  sedangkan pengujian pengenalan suara dilakukan oleh 6 penguji (3 pria dan 3 wanita). Sehingga pengujian dibagi menjadi empat, yaitu:
1. Uji coba pengenalan suara bahasa Indonesia Pengujian  ini  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa pengenalan  suara  bahasa  Indonesia  dengan  bantuan Google Voice  Search dapat  memberi  output  teks  sesuai  dengan  suara yang  dimasukan.  Cara  pengujian  ini  dengan  memasukkan suara  pria  dan  wanita  dengan  mengucapkan  42  sample  kata bahasa Indonesia yang terdapat pada basis data kamus dan 20 kalimat  bahasa  Indonesia.  Identifikasi  persentase  kesesuaian pengenalan  suara  bahasa  Indonesia  pada  aplikasi  ditetapkan berdasarkan rata-rata persentase data pengujian dari 3 penguji pria dan rata-rata persentase data pengujian 3 penguji wanita.
Informasi  yang  diperlukan  pada  saat  pengujian  pengenalan suara  bahasa  Indonesia  adalah  nama  penguji,  umur,  lokasi pengenalan suara dan tipe perangkat untuk mengetahui apakah terdapat  perbedaan  dari  beberapa  hasil  pengujian.  Pengujian dilakukan  dengan  mengucapkan  42  sample  kata  bahasa Indonesia  dari    basis  data  kamus  dan  20  kalimat  bahasa Indonesia.  Sehingga  hasil  rata-rata  persentase  masing-masing penguji  yang  didapat  dari  total  data  (62  data)  seperti  yang ditunjukan pada Tabel 3 .
Tabel 3. Hasil perhitungan kesesuaian pengenalan suara bahasa
Indonesia Penguji Umur Lokasi   Perangkat Persentase Penguji pria 1 23 Kamar tidak bising Quad-core 1.2 GHz Cortex-A5 100% Penguji pria 2 23 Kamar tidak bising Quad-core 1 GHz Cortex- A5 100% Penguji pria 3 26 Kamar tidak bising Quad-core 1 GHz Cortex- A5 100% Penguji wanita 1 23 Kamar sedikit bising Dual-core 1 GHz Krait 96.77 % Penguji wanita 2 23 Kamar sedikit bising 600 MHz ARMv6 90.32 % Penguji wanita 3 23 Kamar tidak bising Quad-core 1.4 GHz Cortex-A9 100% Rata-rata persentase pengujian pengenalan suara bahasa Indonesia: 97.85%
2. Uji coba penerjemahan bahasa Indonesia ke bahasa Banjar Pengujian ini  dilakukan untuk  mengetahui  bahwa  inputan benar  terisi  dan  jika  inputan  terisi  maka  ketika  melakukan penerjemahan  akan  muncul  hasil  terjemahan  dari  bahasa Indonesia ke bahasa Banjar. Uji coba di sini dilakukan dengan memasukkan 20 kalimat bahasa Indonesia.
3. Uji coba pengenalan suara bahasa Banjar Pengujian  ini  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa pengenalan suara bahasa Banjar dengan bantuan Google Voice Search dan  menggunakan  metode  statistika  inferensi  dapat memberi  output  teks  sesuai  dengan  suara  yang  dimasukan. Cara pengujian ini dengan memasukkan suara pria dan wanita dengan  mengucapkan  42  sample  kata  bahasa  Banjar  yang terdapat pada  basis data kamus dan 20 kalimat bahasa Banjar. Identifikasi  persentase  kesesuaian  pengenalan  suara  bahasa Banjar  pada  aplikasi  ditetapkan  berdasarkan  rata-rata persentase  data  pengujian  dari  3  penguji  pria  dan  rata-rata persentase  data  pengujian  3  penguji  wanita.  Informasi  yang diperlukan  pada  saat  pengujian  pengenalan  suara  bahasa Banjar  adalah  nama  penguji,  umur,  lokasi  pengenalan  suara dan  tipe  perangkat  untuk  mengetahui  apakah  terdapat perbedaan dari beberapa hasil pengujian. Pengujian dilakukan dengan mengucapkan 42 sample kata bahasa Banjar dari basis data kamus dan 20 kalimat bahasa Banjar, sehingga hasil rata- rata persentase masing-masing penguji yang didapat dari total data (62 data) seperti yang ditunjukan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil perhitungan kesesuaian pengenalan suara bahasa Banjar Penguji Umur Lokasi   Perangkat Persentase Penguji pria 1 23 Kamar (tidak bising) Quad-core 1.2 GHz Cortex-A5 79.03% Penguji pria 2 23 Kamar (tidak bising) Quad-core 1 GHz Cortex- A5 83.87% Penguji pria 3 26 Kamar (tidak bising) Quad-core 1 GHz Cortex- A5 74.19% Penguji wanita 1 23 Kamar (sedikit bising) Dual-core 1 GHz Krait 72.25 % Penguji wanita 2 23 Kamar (sedikit bising) 600 MHz ARMv6 91.93 % Penguji wanita 3 23 Kamar (tidak bising) Quad-core 1.4 GHz Cortex-A9 95.16% Rata-rata persentase pengujian pengenalan suara bahasa Indonesia: 82.74%
4. Uji coba penerjemahan bahasa Banjar ke bahasa Indonesia Pengujian ini  dilakukan untuk  mengetahui  bahwa  inputan benar  terisi  dan  jika  inputan  terisi  maka  ketika  melakukan penerjemahan  akan  muncul  hasil  terjemahan  dari  bahasa Indonesia ke bahasa Banjar. Uji coba di sini dilakukan dengan memasukkan 20 kalimat bahasa Banjar.

## Metode Statistik Inferensi
Proses  literasi  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode statistika  inferensi  yang  dipakai  untuk  mendukung  penentuan kata  bahasa  Banjar  yang  diucapkan  dari  pengguna  dengan menggunakan bantuan Google Voice Search , bahwa kata bahasa Banjar tersebut nantinya dapat dianggap layak untuk dimasukan kekolom input teks untuk dilakukan penerjemahan.
Sampel  berupa  1623  kata-kata  prediksi  dan  output  berupa  kata bahasa Banjar yang dipergunakan pada proses selanjutnya yaitu proses  penentuan  nilai  output.  Salah  satu  metode  yang  sering digunakan  untuk  penentuan  output  adalah  metode  statistika inferensi  yang  merupakan  metode  penarikan  kesimpulan mengenai keseluruhan data induknya (populasi).
Misalkan x sebagai sampel, W adalah nilai input, Z adalah nilai kandidat  output  dan y adalah  target  keluaran,  maka  algoritma tersebut adalah sebagai berikut :
1. Inisialisasi  semua  nilai  sampel  (1623  kata  prediksi)  dan nilai  input  (5  hasil  kata  yang  dikeluarkan Google  Voice Search ).  Jika  nilai  input  berupa  kalimat  maka  lakukan pemecahan nilai input berupa W 1 i, W 2 i, W 3 i, W 4 i, W 5 i (i = 1,...,n) . n merupakan jumlah kata di dalam kalimat.
2. Selama  kondisi  berhenti  benilai  TRUE  atau  selama  ada kata  prediksi  sama  dengan  hasil  kata  dari Google  Voice
Search ( x  =  W 1-5 i ),  maka  nilai x (kata  prediksi) dipindahkan ke langkah 5.
3. Jika  pasangan  nilai  sampel  dan  nilai  input  benilai  TRUE atau respon unit keluarannya sama dengan target ( x = W1- 5 i ), maka jumlahHasil = jumlahHasil + 1
Perhitungan jumlah hasil akan berhenti jika tidak ada lagi yang bernilai TRUE di setiap nilai aktivasi.
4. Selama  kondisi  berhenti  benilai  FALSE  atau  selama  ada kata  prediksi  tidak  sama  dengan  hasil  kata  dari Google Voice Search ( x ≠ W 1-5 i ), maka nilai W 1-5 i (hasil kata dari
Google Voice Search ) tersebut dipindahkan ke langkah 5.
5. Setelah  semua  kata  di  dalam  kalimat  nilai  input  sudah melalui langkah 2 sampai 4 maka dilakukan pengabungan kembali menjadi rangkaian kata baru. Rangkaian kata baru disimpan  ke  variabel Zi ( i  =  1,2,3,4,5 )  sebagai  kandidat output, misal W 1 1 + x 1 2, + x 1 3 + ... + W 1 n = Z 1
6. Lakukan  penentuan  nilai  output  dari  5  nilai Z (kandidat output).  Penentuannya  yaitu  mencari  Jumlah  hasil  yang lebih besar dan urutan yang paling atas, lakukan langkah- langkah 7-8.
7. Lakukan  perbandingan  “>=”  (lebih  besar  sama  dengan) secara  menurun  untuk  memprioritaskan  hasil  output  dari jumlah hasil kandidat output yang paling besar dan paling atas:
jlhHasil Z i >= jlhHasil Z 1 jlhHasil Z i >= jlhHasil Z 2 jlhHasil Z i >= jlhHasil Z 3 jlhHasil Z i >= jlhHasil Z 4 jlhHasil Z i >= jlhHasil Z 5 (i = 5,4,3,2,1),
maka didapat y (nilai output) = Z terbesar & teratas.
8. Apabila semua jumlah hasil kandidat output bernilai sama, lakukan  perbandingan  “==”  (sama  dengan)  secara menurun  untuk  memprioritaskan  hasil  output  dari  nilai kandidat output yang paling atas:
jlhHasil Z i == jlhHasil Z 1 jlhHasil Z i == jlhHasil Z 2 jlhHasil Z i == jlhHasil Z 3 jlhHasil Z i == jlhHasil Z 4 jlhHasil Z i == jlhHasil Z 5 (i = 1,2,3,4,5)
9. Lakukan  inisialisasi  kembali  nilai  input,  nilai W dan  nilai jumlah hasil agar tidak terjadi penumpukan nilai pada saat proses metode dilakukan kembali.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Aplikasi  ini  yang  dirancang  berbasis  android  sehingga dapat diakses oleh semua orang. Adapun hasil implementasinya adalah sebagai berikut:
1. Implementasi Aplikasi  Pembelajaran  Kata Speech Recognition Bahasa Banjar
Halaman  ini  akan  langsung  muncul  saat  pengguna menjalankan  aplikasi  pembelajaran  ini.  Pada  halaman  ini terdapat  tombol  input  suara  dan list  view di  bawahnya. List view ini  nantinya  akan  menampilkan  hasil  kata-kata  prediksi bahasa  Banjar.  Adapun  halaman  pembelajaran  kata speech recognition bahasa Banjar dapat di lihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Halaman pembelajaran kata speech recognition
bahasa Banjar
2. Implementasi Aplikasi End-User
Tampilan awal atau menu utama sistem informasi simulasi ini  adalah  meminta  pengguna  untuk  memilih  tiga  menu  yang dapat  dipilih  oleh  pengguna,  yaitu  Bahasa  Indonesia  ke Bahasa  Banjar,  Bahasa  Banjar  ke  Bahasa  Indonesia  dan Keluar. Tampilan menu utama dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Halaman menu utama
Halaman bahasa Indonesia ke bahasa Banjar dan bahasa Banjar ke  bahasa  Indonesia  merupakan  halaman  yang  muncul  setelah pengguna  memilih  pilihan  tersebut  pada  halaman  menu  utama. Pada  halaman  ini  pengguna  dapat  mendeteksi  suara  dan menerjemahkan bahasa Indonesia ke bahasa Banjar atau bahasa Banjar ke bahasa Indonesia seperti pada Gambar 8.
Gambar 8. Halaman mendeteksi dan menerjemahkan bahasa
Speech recognition ini menggunakan metode statistika inferensi, dimana  aplikasi  membutuhkan  pembelajaran  kata  prediksi speech  recognition yang  nantinya  kata  prediksi  tersebut dicocokan  dengan  pengenalan  suara Google  Voice  Search language  model  bahasa  Indonesia  untuk  mendapatkan pengenalan  suara  bahasa  Banjar  yang  sesuai.  Aplikasi membutuhan  pembelajaran  kata  prediksi speech  recognition bahasa  Banjar  untuk  melakukan  pengambilan  kata  prediksi
bahasa  Banjar  dari  kata-kata  bahasa  Banjar  yang  terdapat  dari data  kamus  bahasa  Banjar  yang  sudah  dikumpulkan. Dikarenakan  pengenalan  suara  bahasa  Banjar  mengunakan Google  Voice  Search languange  model  bahasa  Indonesia  maka fitur  pengenalan  suara  bahasa  Banjar  nantinya  akan  dilakukan proses literasi untuk setiap kata atau kalimat bahasa Banjar yang diucapkan.  Proses  literasi  ini  menggunakan  metode  statistika inferensi  dengan  mencocokan  kata  atau  kalimat  bahasa  Banjar yang  diucapkan  dengan  basis  data  kata  prediksi speech recognition Banjar yang telah didapatkan dari pembelajaran kata prediksi speech  recognition bahasa  Banjar.  basis  data  kata prediksi speech  recognition Banjar  yang  didapat  adalah  1623 kata  prediksi  beserta  terjemahannya  kata  pengenalan  suara bahasa  Banjar.  Sehingga  nantinya  akan  didapat  pengenalan suara bahasa Banjar.
Setelah  dilakukan  pengujian  dengan  6  orang  penguji  didapat rata-rata  persentase  kesesuaian  pengenalan  suara  Bahasa Indonesia  sebesar  97.85%  dan  rata-rata  persentase  kesesuaian pengenalan  suara  Bahasa  Banjar  sebesar  82.74%.  Pada  hasil pengujian  tersebut  tersebut  maka  dapat  dibuat  grafik  rata-rata persentase  suara  Bahasa  Indonesia  dan  Bahasa  Banjar  pada Gambar 9.
Gambar 9. Grafik persentase kesesuaian pengenalan suara bahasa Indonesia dan bahasa Banjar
Dari  grafik  di  atas  maka  disimpulkan  aplikasi  tidak  100% memberikan  output  yang  sesuai  dari  ucapan  dari  setiap pengguna.  Beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  kesalahan dalam proses pengenalan suara ini adalah antara lain:
1. Kesalahan dalam pengucapan dan pembacaan frasa
2. Keadaan emosional yang ekstrim (misalnya stress)
3. Pergantian penempatan mikropon 4. Kebisingan ruangan 5. Jenis mikropon 6. Kesehatan (misalnya flu)
7. Usia [16].
Kemudian  rata-rata  persentase  pengenalan  suara  Bahasa  Banjar yang  lebih  kecil  dari  rata-rata  persentase  pengenalan  suara Bahasa  Indonesia  dikarenakan  perekaman  kata  prediksi speech recognition dilakukan oleh satu penguji yang dimana kebisingan ruangan,  perangkat  dan  usia  berbeda  dengan  pengguna  miliki pada saat menggunakan aplikasi.
Aplikasi ini juga dapat menerjemahkan kata atau kalimat bahasa Banjar  ke  bahasa  Indonesia  atau  bahasa  Indonesia  ke  bahasa
Banjar  dengan  menggunakan  basis  data  kamus  yang  terdapat pada  basis  data  internal  aplikasi  android.  Basis  data  kamus terdapat  1532  kata  bahasa  banjar  beserta  terjemahannya  bahasa Indonesia.  Selain  melakukan  penerjemahan,  aplikasi  mampu mengirim  kata  yang  tidak  ditemukan  dalam  basis  data  kamus pada  saat  melakukan  penerjemahan  kata  atau  kalimat.  Hal  ini untuk  memberitahu penulis untuk  memeriksa  kata-kata tersebut jika  terdapat  kata  yang  perlu  ditambahkan  ke  dalam  basis  data kamus.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  pada  bab seblumnya maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Aplikasi  yang  dibangun  memberikan  kemudahan  untuk menemukan  arti  terjemahan  bahasa  Banjar  ke  bahasa Indonesia  atau  bahasa  Indonesia  ke  bahasa  Banjar  kapan pun  dan  dimana  pun.  Tidak  hanya  kata  yang  dapat diterjemahkan namun juga dalam inputan kalimat.
2. Aplikasi  yang  dibangun  dapat  mengubah  suara  kata  atau kalimat  bahasa  Banjar  ke  bentuk  teks  dengan  bantuan Google  Voice Search dan  menggunakan  metode  statistika inferensi dengan rata-rata persentase kesesuaian pengenalan  suara  Bahasa  Indonesia  sebesar  97.85%  dan rata-rata  persentase  kesesuaian  pengenalan  suara  Bahasa Banjar sebesar 82.74%.
3. Aplikasi  juga  dapat  menambahkan  Kata  baru  ke  dalam basis  data  server  jika  pada  saat  kata  atau  kalimat  yang diterjemahkan  tidak  ditemukan  oleh  basis  data  (tidak diterjemahkan).  Sehingga  memudahkan  penulis  untuk memeriksa kata-kata tersebut jika terdapat kata yang perlu ditambahkan ke basis data.
4. Untuk  penelitian  selanjutnya, Google  Voice  Search dan metode statistika inferensi tidak hanya dapat implementasi untuk  mendeteksi  suara  bahasa  Banjar  tetapi  dapat mendeteksi  bahasa  daerah  lain  yang  belum  menpunyai layanan bahasa Google Voice.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Devianty,  "Bahasa  sebagai cermin kebudayaan." Jurnal Tarbiyah , vol. 24, no. 2, 2017.
[2] I.  Fauzi,  “Pemertahanan  Bahasa  Banjar  di  Komunitas Perkampungan  Dayak”, Pros.  Seminar  Antarabangsa Dialek-Dialek  Austronesia  Di  Nusantara  III ,  vol.  1,  pp. 435-447, 2008
[3] Zulkifli,  “Makna  Dalam  Ungkapan  Bahasa  Banjar”, Banjarmasin: Universitas Lambung Mangkurat, 2010
[4] A. Khasanah, “Perancangan  Aplikasi  Al  Qur’an Menggunakan Voice Recognition Sebagai Media Pencarian Terjemahan  Al  Qur’an  Berbasis  Android”,  Yogyakarta:
Universitas AMIKOM, 2013
[5] H. Shinotsuka and N. Hino, “Speech Recognition Method and  Speech  Recognition  Device”, J.  of  Acoustical  Society of America , vol. 111, no. 4, pp. 1518-1518, 2002
[6] D.  Siagian  and  Sugiarto,  “Metode  Statistika  untuk  Bisnis dan  Ekonomi”,  Jakarta:  PT.  Gramedia  Pustaka  Utama,
2002
[7] W.  A.  de  Heer,  A.  G.  Huth,  T.  L.  Griffiths,  J.  L.  Gallant, and  F.  E.  Theunissen,  “The  Hierarchical  Cortical
Organization  of  Human  Speech  Processing”, J.  of Neuroscience , vol. 37, no. 27, pp. 6539-6557, 2017
[8] B. R. Reddy and E. Mahender, “Speech to text conversion using  android  platform”, Int.  J.  of  Engineering  Research and Applications , vol. 3, no. 1, pp. 253-258, 2013
[9] H.  Chang,  “Voice  search  engine  generating  sub-topics based on recognitiion confidence”, U.S. Patent Application , no. 11, pp. 927, 2005
[10] J.  Schalkwyk  et  al.,    “"Your  Word  is  my  Command": Google  Search  by  Voice:  A  Case  Study”, Advances  in Speech Recognition , Boston: Springer, pp. 61-90, 2010
[11] G. Evermann, D. L. Roth, L. S. Gillick,  and J. Coughling, “Integrated  voice  search  commands  for  mobile communication  devices”, U.S.  Patent  Application ,  no.  11, pp. 988, 2007
[12] N.  J.  Lee,  “Voice  interface  and  methods  for  improving recognition  accuracy  of  voice  search  queries”, U.S.  Patent and Trademark Office , no. 8, pp. 485, 2012
[13] M. A. Tanner, “Tools for Statistical Inference: Methods for the  Exploration  of  Posterior  Distributions  and  Likelihood Functions (2nd ed)”, New York: Springer-Verlag, 1993
[14] G.  Safar,  “Statistika  Inferensi”,  Yogyakarta:  Universitas Gadjah Mada, 2009
[15] I.  Tjachyo,  “Kamus  Bahasa  Banjar”,  [online],  available: http://www.urangbanua.com/bahasa-banjar/ , 2011
[16] M. Amin, “Pengolahan data digital  – Voice Recognition”, Bandung: Institut Teknologi, 2007

## BIODATA PENULIS

## Akhmad Rezki Purnajaya
Dosen  Program  Studi  Teknik  Perangkat Lunak,  Fakultas  Komputer,  Universitas Universal.

## Fatma Indriani
Dosen  Program  Studi  Ilmu  Komputer, Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan Alam, Universitas Lambung Mangkurat.

## Mohammad Reza Faisal
Dosen  Program  Studi  Ilmu  Komputer, Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan Alam, Universitas Lambung Mangkurat.