## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 25 – 37

## PENGEMBANGAN CHATBOT PERCAKAPAN BAHASA INGGRIS MENGGUNAKAN DIALOGFLOW
Aliv Faizal Muhammad 1) , Farah Adila 2)
1, 2) Departemen Multimedia Kreatif – Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Jl. Raya ITS, Sukolilo, Surabaya e-mail: aliv@pens.ac.id 1) , adila1198@mb.student.pens.ac.id 2)

## ABSTRAK
Terlepas dari kenyataan bahwa penggunaan bahasa Inggris sudah tidak bisa dihindari sekarang ini, beberapa orang me- rasa  sulit  untuk  belajar.  Apalagi  kemajuan  teknologi  telah  membawa  dampak  pada  cara  orang  belajar  bahasa  seperti teknologi pengenalan suara yang digunakan untuk mengembangkan perangkat pembelajaran. Namun beberapa media pem- belajaran yang ada memiliki beberapa kekurangan. Oleh karena itu, untuk menjembatani kesenjangan tersebut diperlukan media  pembelajaran  dan  praktik  bahasa  tersebut.  Makalah  ini  berfokus  pada  pengembangan  chatbot  percakapan  bahasa Inggris  menggunakan teknologi  speech  recognition dan  artificial  intelligence    dengan  platform  Dialogflow  sebagai  mesin kecerdasan buatan. Evaluasi terhadap chatbot dilakukan oleh expert review untuk mengetahui pencapaian indikator dan user untuk mengetahui tingkat akurasi respon. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hampir semua agen telah mencapai semua indikator dan sebagian besar tanggapan memiliki tingkat akurasi 100%. Ketersediaan chatbot diharapkan dapat membantu siswa dalam meningkatkan keterampilan percakapannya.
Kata Kunci: Chatbot, media pembelajaran, Speech Recognition, Pronunciation, Bahasa Inggris, Conversation

## ABSTRACT
Despite the fact that the use of English language is inevitable nowadays, some people find it difficult to learn. Moreover, the advance of technology has brought impacts on the way how people learn the language such as speech recognition tech- nology that is used to develop learning tools. However, some existing learning media have several shortcomings. Therefore, to  bridge  this  gap,  such  media  to  learn  and  practice  the  language  are  needed.  This  paper  focuses  on  developing  English conversation chatbot using speech recognition and artificial intelligence technology with Dialogflow platform as the artificial intelligence engine. Evaluations toward the chatbot were done by the expert review to identify the achievement of indicators and the users to know the level of responses accuracy. The result indicated that almost all agents have reached all indicators and most of the responses had accuracy rate of 100%. It is expected that the availibity of the chatbot helps students to improve their conversation skills.
Keywords: Chatbot, Instructional Media, Speech Recognition, Pronunciation, English, Conversation.

## I. P ENDAHULUAN
A HASA Inggris adalah bahasa yang banyak digunakan untuk berhubungan dan berinteraksi dengan warga di seluruh dunia. Bahasa Inggris digunakan di hampir semua bidang di zaman modern seperti sekarang ini, termasuk teknologi, sekolah, pariwisata, industri, politik, perdagangan, dan lain-lain [1]. Dan kemampuan berbahasa  Inggris  sangat  penting  dalam  pertumbuhan  era  globalisasi  ini  saat  dihadapkan  pada  persaingan  yang ketat. Namun, beberapa orang mengalami kesulitan dalam belajar bahasa Inggris. Di antara empat keterampilan bahasa  Inggris,  siswa  menyatakan  bahwa  kemampuan  berbahasa  Inggris  lebih  menantang  daripada  tiga keterampilan bahasa Inggris lainnya, yaitu menulis, menyimak, dan membaca [2].
Kemampuan  berbahasa  Inggris  telah  menjadi  masalah  dalam  pendidikan  bahasa.  Namun  demikian, permasalahan yang sering muncul selama proses belajar mengajar ketika berbicara bahasa Inggris adalah 1) siswa sering tidak tahu harus berkata apa, sehingga tampak diam [3], 2) sering gugup dan canggung , tidak santai ketika melakukan kesalahan, 3) siswa takut melakukan kesalahan, karena teman sekelasnya akan menertawakannya [4]. Selain itu, guru sering menerapkan percakapan langsung antara dua orang atau lebih dan berorientasi pada buku teks. Praktiknya termasuk melakukan percakapan teks dan melafalkannya secara langsung. Akibatnya, siswa bosan karena guru terus-menerus menerapkan metode ini [5]. Selain itu, siswa juga lebih suka melakukan " silent practice " dalam  membaca  teks  percakapan  sambil  belajar  keterampilan  berbicara  bahasa  Inggris  dan  sebagian  hanya menghafalnya[6],  [7].  Selain  itu,  karena  pembelajar  saat  ini  biasanya  adalah digital  native ,  sifat  belajar  bahasa siswa telah bergeser dari cara tradisional ke digital melalui integrasi teknologi dalam praktik literasi mereka [8],[9]. Perspektif baru ini mendukung penggunaan teknologi dalam pengajaran dan pembelajaran bahasa.
Terkait penggunaan teknologi speech recognition berbasis web, pada penelitian sebelumnya mengembangkan
B

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 25 – 37
media  pembelajaran  untuk  melatih  keterampilan  percakapan  bahasa  Inggris[10].  Siswa  kemudian  dapat mempelajari keterampilan bahasa Inggris mereka di lingkungan digital tertentu yang dapat dilakukan dimanapun dan  kapanpun  [11].  Namun  media  pembelajaran  tersebut  memiliki  beberapa  kekurangan  seperti  keterbatasan kosakata  dan  pengucapan  kata-kata  yang  muncul  di website .  Oleh  karena  itu  diperlukan  pembelajaran  bahasa dengan menggunakan media seperti menggunakan teknologi speech recognition yaitu teknologi chatbot . Chatbot adalah  agent  percakapan  yang  berinteraksi  dengan  pengguna  menggunakan  bahasa  alami  (Accenture Interactive) [12]. Chatbot dibuat dengan sistem Natural Language Processing (NLP) yang merupakan cabang dari kecerdasan  buatan. Chatbot menggunakan Dialogflow juga  pernah  dikembangkan  untuk  media  pembelajaran pengetahuan  umum.  Pada  penelitian  tersebut, Chatbot dengan Dialogflow digunakan  untuk  membantu  siswa belajar  melalui  metode  tanya  jawab  [13].  Peneliti  menyarankan  penggunaan  teknologi  tersebut  untuk  berbagai konten pembelajaran.
Oleh  karena  itu,  penulis  mengembangkan English  Conversation  Chatbot dengan  menggunakan  platform Dialogflow sebagai  mesin  kecerdasan  buatannya. Chatbot ini  diharapkan  dapat  meningkatkan  kemampuan berbahasa  Inggris  siswa  dan  memfasilitasi  mereka  untuk  memiliki  pengalaman  digital  dalam  percakapannya. Berbeda dengan penelitian sebelumnya yaitu Chatbot dan Dialogflow , dimana siswa berinteraksi dengan Chatbot tersebut  menggunakan  input  teks  melalui  metode Key  Press ,  produk  yang  dikembangkan  pada  penelitian  ini dilengkapi  dengan  teknologi Speech  Recognition dimana  siswa  menggunakan Chatbot yang  kemampuan intelegensinya ditunjang oleh Dialogflow , dan metode komunikasinya adalah menggunakan Speech Recognition dan Speech Synthesis.

## II. M ETODE

## A. Studi Pendahuluan
Studi yang ada dilakukan dengan mencari  referensi aplikasi serupa. Kemudian didapat kelebihan dan kekurangan dari  aplikasi  tersebut.  Hasilnya,  kami  menemukan  aplikasi  pelatihan  percakapan  bahasa  Inggris, Speechace, Duolingo , dan Eviebot .

## B. Pembuatan Storyline Percakapan
Dalam membuat alur cerita percakapan ini, pertama menentukan tema percakapan secara keseluruhan, kemudian menentukan setiap adegan dan setting tempatnya serta karakter untuk menggambarkan setiap adegan. Setelah itu dibuatkan  contoh  percakapan  dengan  tanggapan  yang  diharapkan  yang  diambil  berdasarkan  sumber  referensi berikut.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 25 – 37
Gambar  1  adalah  Buku  yang  berisi  percakapan  bahasa  Inggris  situasional.  Buku  tersebut  dapat  membantu meningkatkan  kemampuan  bahasa  Inggris  khususnya  bagi  wisatawan  yang  ingin  melakukan  perjalanan  antar negara.  Menghadirkan  permasalahan  di  bidang  pariwisata,  bagaimana  berbicara  kata-kata,  serta  informasi  dan cerita menarik yang menggunakan kosa kata yang telah disesuaikan dengan kondisi masyarakat saat ini.
T ABEL I S TORYLINE P ERCAKAPAN
Scene Character & Background Scene Making a passport at the Immigration Office Background scene : Immigration office Character : Officer Exchange currency to Singapore Dollar Background scene : Foreign Exchange Bureau Character : Officer On the way to the airport by taxi Background scene : Taxi Passenger seat Character : Driver Boarding Passes at The Airport Background scene : Boarding pass gate Character : Boarding Pass Officer Buy an EZ link card to use the MRT in Singapore Background scene : Passenger service Character : Passenger Service Officer Asking about the direction of the MRT line in Singapore Background scene : Airport Character : Other passenger Check in Hotel Background scene : Receptionist Character : Receptionist Officer Getting Food Recommendations in Singapore Background scene : Inside MRT Character : Other passenger Exploring Lor Mee at Xin Mei Xiang stall Background scene : Old Airport Road Food Centre (in front of Xin Mei Xiang stall) Character: Waitress Exploring Castella Cake at the Chong Pang Old-time Flavor stall Background scene : Old Airport Road Food Centre (in front of Chong Pang Old-time Flavor stall) Character: Waitress Getting to know someone at Merlion Park Background scene: In front of Merlion Park Character : Other passenger Buy Souvenirs at Bugis Street Background scene : Bugis Street Character: Seller

## C. Branching Storyline
Setelah  membuat  alur  cerita  percakapan,  langkah  selanjutnya  adalah  membuat  sketsa  rute  percabangan  alur cerita. Tujuannya untuk mengantisipasi apabila pengguna memasukkan jawaban yang tidak sesuai dengan jawaban yang diharapkan yang telah dibuat [14]. Alur cerita percabangan ini dibuat dengan alat sumber terbuka, Twinery . Berikut ini adalah salah satu contoh alur cerita percabangan yang ditunjukkan pada gambar berikut.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 25 – 37

## D. Pembuatan Agent
Langkah pertama yang harus dilakukan sebelum membuat chatbot di Dialogflow adalah membuat agent terlebih dahulu. Agent adalah  modul  pemahaman  bahasa  natural  yang  nantinya  akan  melatih  dan  memahami  bahasa manusia, sehingga percakapan menjadi lebih natural. Agent ini akan dibuatkan sebanyak 12 agent sesuai dengan adegan storyline yang telah dibuat.

## E. Pembuatan Intent
Gambar  3.  menunjukkan  pembuatan intent pada  suatu agent  dialogflow  console .  Di  dalam intent terdapat kumpulan  dari  beberapa  pertanyaan  dari user yang  memuat  satu  topik  yang  sama.  Apabila user mengirim pertanyaan, maka agent akan mencocokkan pertanyaan yang masuk ke data dengan intents . Kemudian, agent akan mengirim jawaban dengan tepat. Apabila pertanyaan yang dikirim tidak ada yang cocok atau tidak sesuai dengan intent yang dibuat, maka agent akan mengirimkan jawaban dari fallback intent -nya.

## F. Parameter Intent
Parameter  intent pada  suatu agent  dialogflow  console mencakup parameter,  entity, dan value. Parameter tersebut  harus  diberi  tanda  centang  pada  bagian required .  Misalkan,  apabila  user  memasukkan  input  data  yang tidak mengandung tanggal ataupun angka seperti pada gambar yang tertera (sesuai entities yang telah dicentang), maka sistem ini akan menanyakan kembali waktu keberangkatan sesuai topik percakapan. Sementara itu, entity merupakan alat untuk mengidentifikasi dan mengekstraksi data yang diucapkan oleh user, seperti : waktu, tanggal, tempat,  cuaca,  dan  lain  –  lain. Selain itu, Entity juga dapat  dibuat  sendiri  sesuai  dengan  topik  percakapan  yang dibutuhkan pada bagian menu entities .

## G. Pembuatan Entity
Pembuatan entity pada suatu agent dialogflow console bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengekstraksi data yang diucapkan oleh user . Pada menu entities berfungsi untuk membuat sendiri entity yang belum terdapat dalam system  entities .  Pada system  entities sudah  terdapat  ekstraksi  data  secara  otomatis  yang  berupa  waktu,  tanggal, tempat, cuaca, negara, dan lain – lain.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 25 – 37

## H. Pembuatan Context
Gambar 3. juga menunjukkan penyusunan context pada suatu agent dialogflow console . Context merupakan alat yang digunakan untuk mengatur conversation flow agar percakapan menjadi terstruktur dan urut. Pada bagian ini, developer  menentukan  nama  sendiri  pada  bagian contexts .  Terdapat  2  macam context yaitu  : input  context dan output context .
Gambar 4. menunjukkan contoh alur percakapan yang akan terjadi. Pertama – tama user mengucapkan “ Hello ”, lalu, agent ini akan mencocokkan respon tersebut dengan intent welcome. Intent tersebut memiliki make_passport output context , sehingga context berfungsi aktif. Lalu agent menanyakan “ How can I help you? ”. User merespon dengan  “ I  want  to  make  a  passport .”.  Kemudian agent akan  mencocokkan  respon  tersebut  dengan intent  make passport . Intent tersebut  memiliki make_passport  input  context .  Lalu, agent tersebut  merespon  seperti  pada gambar.  Peran context disini,  menghubungkan  berbagai  banyak intent . Sehingga,  percakapan  yang  bercabang  – cabang akan menjadi terstruktur dan urut.

## I. Test Console
Setelah menyusun conversation flow melalui context, kemudian disimulasikan melalui test console yang terdapat pada  bagian  samping dialogflow  console .  Tujuannya  ialah  memastikan  percakapan  dalam chatbot yang  dibuat menjadi terstruktur.
J. Web Demo
Gambar 5. merupakan web demo yang terletak pada bagian menu integrasi pada dialogflow console . Web demo ini akan digunakan sebagai simulator atau platform untuk diujikan ke user agar bisa berinteraksi dengan chatbot yang telah dibuat. Mekanisme pengujiannya ialah user akan mendapatkan link web demo sebanyak 12. Seperti yang dijelaskan sebelumnya, akan terdapat 12 agent sesuai dengan jumlah scene. Sehingga, tiap agent terdapat menu web demo yang berbeda – beda.

## K. Conversation History
Pada gambar tersebut menunjukkan setelah chatbot diujikan ke user , percakapan tersebut akan terekam selama user berinteraksi. Pada menu history dialogflow console , terdapat riwayat data percakapan antara user dan agent seperti: tanggal, jam, jenis platform , jumlah interaksi, hingga menampilkan percakapan yang tidak sesuai dengan
Gambar 4. Sampel Penggunaan Context

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 25 – 37
intent yang telah dibuat. Lalu, analisa akan dilakukan dengan pendekatan precision, recall, dan accuracy. Sehingga didapatkan tingkat akurasi atau kesesuaian agent dalam menjawab respon dari user .
Sebuah  klasifikasi  memberi  label  contoh-contoh  sebagai  positif  atau  negatif.  Keputusan  yang  dibuat  oleh klasifikasi dapat diwakili dalam struktur yang dikenal sebagai confusion matrix atau tabel kontingensi. Confusion matrix memiliki empat kategori: True Positive (TP) adalah contoh yang dilabeli dengan benar sebagai positif. False Positive (FP) merujuk pada contoh negatif yang salah dilabeli sebagai positif. True Negative (TN) sesuai dengan negatif dengan benar dilabeli sebagai negatif. Akhirnya, False Negative (FN) merujuk pada contoh positif yang secara tidak benar diberi label negative [15].
Confusion  matrix ditunjukkan  pada  Gambar  6. Confusion  matrix dapat  digunakan  untuk  membangun  titik  di ruang ROC atau ruang PR. Mengingat matrix confusion , jurnal tersebut mendefinisikan metrik yang digunakan di setiap ruang seperti pada Gambar 6. Dalam ruang ROC, satu plot False Positive Rate (FPR) pada sumbu x dan True  Positive  Rate (TPR)  pada  sumbu  y.  FPR  mengukur  sebagian  kecil  dari  contoh-contoh  negatif  yang  salah diklasifikasikan sebagai positif. TPR mengukur sebagian kecil dari contoh positif yang diberi label dengan benar. Dalam ruang PR, satu plot recall pada sumbu x dan precision pada sumbu y. Recall sama dengan TPR, sedangkan Precision mengukur fraksi contoh yang diklasifikasikan sebagai positif yang benar-benar positif [15]. Gambar  6  juga  memberikan  definisi  untuk  setiap  metrik.  Pada  jurnal  tersebut  akan  memperlakukan  metrik sebagai fungsi yang bekerja pada confusion matrix yang mendasari yang menentukan titik dalam ruang ROC atau ruang PR [15].
Gambar 5. Web Demo
Gambar.12  Machine Learning Evaluation Metrics

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 25 – 37

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A. Pengujian terhadap Expert Review
Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, pada bagian pengujian ini menggunakan pendekatan precision, recall, dan accuracy. Sehungga didapatkan tingkat akurasi atau kesesuaian agent dalam merespon kalimat – kalimat yang diajukan  oleh  user.  Mekanisme  dari  pengujian  ini  ialah  user  akan  mencoba  berinteraksi  dengan  agent  melalui simulator atau platform web demo yang terletak pada bagian menu integrasi dialogflow console. Kemudian, selama berinteraksi  percakapan  akan  terekam  pada  bagian  menu  history.  Selanjutnya,  data  –  data  yang  berada  di menu history dianalisa.
Gambar 7 .  Grafik Tingkat Akurasi Agent Immigration-Office
Angka  tersebut  menjelaskan  bahwa  hampir  semua  tanggapan  terhadap  Agent  Immigration-Office  memiliki tingkat  akurasi  100%.  Kecuali  untuk  jawaban  "Greetings"  dan  "I  want  to  make  a  passport".  Masing-masing mendapatkan tingkat akurasi 96.9% dan 94.7%.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 25 – 37
Gambar 8 .  Grafik Tingkat Akurasi Agent Money-Changer
Angka tersebut menjelaskan bahwa hampir semua tanggapan terhadap Agent Money-Changer memiliki akurasi 100%. Kecuali untuk jawaban "Yes" dan "10 Million Rupiah". Dalam respon ini mendapatkan tingkat akurasi 0%.
Gambar 9 .  Grafik Tingkat Akurasi Agent Go-to-The-Airport
Angka tersebut menjelaskan bahwa terdapat 4 respon Agent Go-to-The-Airport yang memiliki tingkat akurasi 100%. Selain itu, tanggapan "Hello Taxi”, "Please take me to the airport", dan "I will go to Singapore" , “ Here is my money” mendapatkan 94,4%, 79%, 58%, dan 45,4%.
Gambar 10 .  Grafik Tingkat Akurasi Boarding-Passes-at-The-Airport
Angka tersebut menjelaskan bahwa hampir semua respon pada Agent Boarding-Passes-at-The-Airport memiliki tingkat akurasi 100%. Kecuali untuk jawaban "Yes" dan "Number of bags". Dalam respon ini, tingkat akurasinya masing-masing adalah 50% dan 66,6%.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 25 – 37
Gambar 11 .  Grafik Tingkat Akurasi Getting-EZ-Link-Card
Angka tersebut menjelaskan bahwa hampir semua respon pada Agent Getting-EZ-Link-Card memiliki tingkat akurasi 100%. Kecuali untuk tanggapan " I would like to buy EZ Link Cards" dan "Sure". Dalam respon ini, tingkat akurasinya masing-masing adalah 89% dan 80%.
Gambar 12 .  Grafik Tingkat Akurasi Asking-MRT-Line
Angka tersebut menjelaskan bahwa hampir semua tanggapan terhadap Agent Asking-about-MRT-Line memiliki tingkat akurasi 100%. Kecuali untuk respon "Greetings", yang mendapatkan tingkat akurasi 87,50%.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 25 – 37
Gambar 13 .  Grafik Tingkat Akurasi Agent Check-In-Hotel
Angka tersebut menjelaskan bahwa semua tanggapan terhadap Agent Check-In-Hotel memiliki tingkat akurasi 100%.
Gambar 14 .  Grafik Tingkat Akurasi Agent Getting-Food-Recommendations
Angka  tersebut  menjelaskan  bahwa  hampir  semua  respon  terhadap  Agent  Getting-Food-Recommendations memiliki tingkat akurasi sebesar 0%. Kecuali untuk tanggapan "Greetings" dan " Please Recommend me delicious food" yang mendapatkan tingkat akurasi 90%.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 25 – 37
Gambar 15 .  Grafik Tingkat Akurasi Agent Exploring-Food-at-Singapore
Angka tersebut menjelaskan bahwa semua respon terhadap Agent Exploring-Food-at-Singapore memiliki tingkat akurasi 100%.
Gambar 16 .  Grafik Tingkat Akurasi Agent Exploring-Food-at-Singapore-Part-II
Angka tersebut menjelaskan bahwa semua respon terhadap Agent Exploring-Food-at-Singapore-Part-II memiliki tingkat akurasi 100%.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 25 – 37
Gambar 17 .  Grafik Tingkat Akurasi Agent Going-Vacation-to-Merlion-Park
Angka tersebut menjelaskan bahwa hampir semua respon di Agent Going-Vacation-to-Merlion-Park memiliki tingkat akurasi 100%. Kecuali untuk respon "Saya dari Indonesia" yang mendapatkan tingkat akurasi 17%.
Gambar 18 .  Grafik Tingkat Akurasi Agent Buy-Souvenirs-at-Bugis-Street
Angka  tersebut  menjelaskan  bahwa  semua  respon  terhadap  Agent  Buy-Souvenirs-at-Bugis-Street  memiliki tingkat akurasi 100%.

## IV. K ESIMPULAN
Chatbot percakapan bahasa Inggris menggunakan pengenalan ucapan dan teknologi kecerdasan buatan dengan platform Dialogflow sebagai mesin kecerdasan buatan telah dikembangkan dan dievaluasi oleh tinjauan ahli dan pengguna.  Dari  hasil  penelitian  dapat  diketahui  bahwa  melalui  perancangan  alur  cerita  dan  percabangan percakapan, pembuatan chatbot, dan pengujian tingkat akurasi respon agent meningkat jika variasi kumpulan data kosa  kata  bertambah,  dan  percakapan  jalur  percabangan  diperluas  lebih.  Media  ini  dapat  dimanfaatkan  oleh pembelajar bahasa untuk melatih percakapan bahasa Inggris. Selain itu, masih ada ruang untuk mengembangkan

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 25 – 37
aplikasi ini lebih lanjut

## D AFTAR P USTAKA
[1]  Pandusadewa, A. R., & Alimudin, A. (2019, September). Development of Conversation Application as English Learning using WebRT C. In 2019 International Electronics Symposium (IES) (pp. 589-594). IEEE.
[2]  Y. Bani Ahmad, “Student Perceptions on English pronunciation after course phonetics and phonology,” Judika (Jurnal Pendidik. Unsika) , vol. 6, no. 1, pp. 12–16, 2018.
[3]  Faizal, M. A. (2016, September). The effects of conversation-gambits visual-novel game on students' English achievement and motivation. In 2016 International Electronics Symposium (IES) (pp. 481-486). IEEE.
[4]  H. Heriansyah, “Speaking problems faced by the English department students of Syiah Kuala University,” Ling. Didakt. , vol. 6, no. 1, pp. 37–44, 2012, doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
[5]  E. A. Amalo, I. D. Agusalim, and C. D. Murdaningtyas, “Developing visual novel game with speech-recognition interactivity to enhance students’ mastery on English expressions,” J. Sos. Hum., vol. 10, no. 2, pp. 129–130, 2017, doi: 10.12962/j24433527.v10i2.2865.
[6]  M. A. Faizal, "The effects of conversation-gambits visual-novel game on students' english achievement and motivation," 2016 International Electron- ics Symposium (IES), Denpasar, 2016, pp. 481-486, doi: 10.1109/ELECSYM.2016.7861054.
[7]  R. Mutqiyyah and A. F. Muhammad, "Developing mobile app of english pronunciation test using android studio," 2016 International Electronics Sym- posium (IES), Denpasar, 2016, pp. 487-492, doi: 10.1109/ELECSYM.2016.7861055.
[8]  S. Nabhan and R. Hidayat, “Investigating literacy practices in a university EFL context from multiliteracies and multimodal perspective : A case study,” Adv. Lang. Lit. Stud., vol. 9, no. 6, pp. 192–199, 2018, doi: http://dx.doi.org/10.7575/aiac.alls.v.9n.6p.192.
[9]  Assidiqi, M. H., Muhammad, A. F., & Aji, Z. K. (2016). A Tablet Screen Cast Receiver for Classroom with Low End  Android Devices. JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi, 14(2), 154-161.
[10]  Alimudin, A. (2018). PENERAPAN TEKNOLOGY SPEECH RECOGNITION UNTUK LATIHAN PRONUNCIATION BAHASA INGGRIS MELALUI METODE DICTATION DI PROGRAM STUDI MULTIMEDIA BROADCASTING POLITEKNIK ELEKTRONIKA NEGERI SURABAYA. NJCA (Nusantara Journal of Computers and Its Applications), 3(1), 50-60.
[11]  A. F. Muhammad, D. Ekky Pratama and A. Alimudin, "Development Of Web Based Application With Speech Recognition As English Lea rning Con- versation Training Media," 2019 International Electronics Symposium (IES), Surabaya, Indonesia, 2019, pp. 571-576, doi: 10.1109/ELECSYM.2019.8901594..
[12]  A. F. Muhammad and A. Alimudin, "Developing Web-Based English Reading-Aloud Practice App with Dictation Method Using Speech Recognition Technology," 2018 International Electronics Symposium on Knowledge Creation and Intelligent Computing (IES-KCIC), Bali, Indonesia, 2018, pp. 268-273, doi: 10.1109/KCIC.2018.8628497.
[13]  Dutta, D. (2017). Developing an Intelligent Chat-bot Tool to assist high school students for learning general knowledge subjects. Georgia Institute of Technology.
[14]  Alimudin, A. (2016). Pengembangan Aplikasi Mobile Interaktif Narrative Text & Storytelling Bahasa Inggris. NJCA (Nusantara Journal of Computers and Its Applications), 1(1).
[15]  L. A. Staeheli and D. Mitchell, “The relationship between precision-recall and ROC Curves,” in Proceedings of the 23rd International Con- tion 2 defines Precision and Recall for the reader un- ference on Machine Learning, 2006, pp. 546–559, doi: 10.4135/9780857021113.n29.