## Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana
ISSN: 2086 ‐ 9479

## Desain dan Implementasi Speech Recognition Sebagai Media Pembelajaran Pronunciation Bahasa Inggris
Irfan Hadiatma, Hanung Adi Nugroho, Eko Nugroho Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Universitas Gajah Mada Yogyakarta, Indonesia hadiatma.cio14@mail.ugm.ac.id; adinugroho@ugm.ac.id; nugroho@mail.ugm.ac.id
Abstrak—  Kemampuan  teknis  dan  komputasi  perangkat mobile  yang  semakin  berkembang  berbanding  lurus  dengan teknologi  pengolahan  data,  salah  satunya  machine  learning.  Di bidang  teks  atau  information  retrieval  terdapat  speech recognition,  yaitu  kemampuan  untuk  mengolah  suara  menjadi teks.  Dalam  perangkat  mobile  teknologi  tersebut  terakomodasi melalui layanan API cloud speech yang merupakan pengembangan  model  pre-tained  learning  machine  dari  google. Komunikasi antara individu secara verbal dalam bahasa inggris memerlukan pronunciation yang baik. Selama ini proses tersebut untuk evaluasinya  masih dilakukan secara  manual yaitu dengan saling  memberikan  feed  back  antara  individu,  sehingga  dinilai kurang efisien. Penelitian ini memberikan rancangan dan konsep pemanfaatan  teknologi  tersebut  sebagai  media  pembelajaran pronunciation bahasa inggris secara mandiri dan mobile dimana parameter  yang  dibandingkan  adalah  tingkat  penekanan  suara yang  kemudian  dicocokan  dengan  template  database  yang  ada. Rancangan aplikasi berbasis android mobile dengan menggunakan  metode  SDLC  dengan  UML  Diagram,  yaitu  Use Case  diagram,  Activity  dan  Sequence  Diagram  sebagai  bahasa pemodelannya.  Hasil  pengujian  aplikasi  menunjukkan  bahwa aplikasi  dapat  digunakan  sebagai  media  pembelajaran  bahasa inggris.
Kata  Kunci—  Android,      Aplikasi      Pembelajaran, Pronunciation, SDLC, Voice Recognition

## I. P ENDAHULUAN
Komunikasi  antara  individu  secara  verbal  dalam  bahasa inggris  memerlukan  pronunciation  yang  baik.  Bagi  pemula yang  belajar  bahasa  inggris  secara  mandiri  tentunya  akan mengalami banyak hambatan dibandingkan belajar di lembaga pendidikan  bahasa  inggris  yang  formal  maupun  informal. Perkembangan teknologi mobile yang semakin pesat tentunya memberikan  dampak  yang  baik  untuk  menerapkan  aplikasi pembelajaran  bahasa  inggris.  Ditambah  lagi  fitur  multimedia yang  terdapat  dalam  teknologi  mobile  dimana  user  dapat berinteraksi  secara  audio  visual  dengan  perangkat  mobile tersebut.
Android  sebagai  sistem  operasi  yang  dapat  berjalan  di mobile  device  sekarang  ini  terus  berkembang.  Hal  tersebut dikarenakan  kita  sebagai  pengembang  memiliki  hak  akses penuh  terhadap  framework  API  yang  sama  digunakan  oleh aplikasi  inti,  atau  biasa  disebut  opensource[1].  Semakin kedepan  fitur  -  fitur  yang  di  kembangkan  juga  semakin canggih  dimana  salah  satunya  voice  recognition.  Voice recognition  merupakan  sistem  yang  dapat  mengidentifikasi suara[2].
Dalam proses belajar bahasa inggris tentunya ada beberapa aspek  yang  dipelajari  antara  lain  reading,  writing,  listening, dan  speaking[3].  Pada  beberapa  aspek  diatas,  penelitian  ini akan membahas tentang speaking. Dimana media pembelajaran  ini  menitik  beratkan  bagaimana  user  dapat belajar  mengucapkan  kata  dan  kalimat  dalam  bahasa  inggris dengan benar.
Perancangan  sistem  menggunakan  tahapan  yang  terdapat pada  model  pengembangan  perangkat  lunak  SDLC  (System Development  Life  Cycle)  [4]  dan  pemodelan  alur  sistem digambarkan  menggunakan  UML  Diagram,  sehingga  dapat dijelaskan secara spesifik, tervisualisasikan dan terdokumentasikan  dengan  baik[5].  Rancangan  aplikasi pembelajaran ini, digambarkan  menggunakan 3 jenis diagram dari  UML  yaitu,  Use  case  diagram,  Activity  diagram  dan Sequence  diagram.  Use  case  diagram  digunakan  untuk menunjukkan  fungsi-fungsi  utama  dari  sebuah  sistem  dan relasi  antar  fungsi  tersebut,  pada  dasarnya  Use  case menunjukkan  bagaimana  aktor  (pengguna)  berinteraksi dengan sistem dan bagaimana modul sebuah sistem dijalankan [6].  Activity  diagram  digunakan  untuk  menggambarkan  alur aktivitas,  juga  untuk  memodelkan  respon  yang  akan  terjadi apabila  suatu  operasi  dalam  sistem  dijalankan[7].  Sequnce diagram  memuat  pengiriman  pesan  antar  objek  [8]  dan merupakan  eksekusi  dari  diagram  Use  Case  .  Sequence diagram  mengilustrasikan  gambaran  detail  dari  setiap  Use Case diagram yang dibuat dan direncanakan sebelumnya.

## Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana
ISSN: 2086 ‐ 9479

## II. P ENELITIAN T ERKAIT
Balaji  dkk  [9]  dalam  penelitianya  mengajukan  rancangan pengembangan perangkat lunak untuk memfasilitasi komunikasi  seseorang  dengan  keterbatasan  penglihatan. Software  yang  dikembangkan  menggunakan  inputan  suara sebagai  jembatan  interaksi  antara  manusia  dengan  mesin. Software ini dibangun  menggunakan MATLAB, C++ dimana signal yang ditangkap melalui microphone kemudian diproses untuk menjalankan perintah dengan feedback berupa audio.
Ayse dkk [10] dalam penelitianya mengembangkan sebuah software dengan memanfaatkan speech recognition di fakultas teknik sebuah universitas di turki untuk membantu mahasiswa dengan  keterbatasan  fisik  dalam  merancang  sirkuit  DC. Dengan menggunakan teknologi speech API (WSA) pada web browser  chrome  dan  Symbolic  Circuit  Analysis  dalam program MatLab (SCAM)  yang digunakan untuk analisis dan perhitungan  rangkaian.  Dengan  antar  muka  handsfree memudahkan  siswa  menjalankan  simulasi  dengan  berbicara dan mengamatinya.
Ikhsan  dkk  [11]  fokus  pada  pengembangan  aplikasi pembelajaran  daerah  komoditas  tambang.  Aplikasi  tersebut dikembangkan  dengan  metode  prototyping  dimana  speech recognition  difungsikan  sebagai  media  untuk  menginputkan perintah  pencarian  dalam  bentuk  suara.  Aplikasi  yang dikembangkan berbasis client server .
Supriyono  [12]  dalam  penelitianya  mengembangkan software  dengan  memanfaatkan  teknologi  ASR  (Automatic Speech  Recognizer)  pada  Microsoft.  Hal  pertama  yang dilakukan  adalah  program  menangkap  suara  orang  tersebut melalui microphone dan mengubahnya menjadi sinyal digital. Kemudian program menganalisa sinyal digital tersebut dengan membandingkannya  dengan  digital  pattern  yang  ada  dalam databasenya.  Setelah  itu  akan  diambil  digital  pattern  yang paling  besar  prosentase  kemiripannya,  kemudian  dari  digital pattern tersebut diubah menjadi teks.
Gressia  [13]  dalam  penelitianya  menggunakan  alogaritma FFT  (Fast  fourier  transform)  untuk  menunjukkan  proses  dari speech recognition. Dimana proses awalnya ialah mengkonversi data spectrum suara kedalam bentuk digital dan mengubahnya dalam bentuk diskrit. Software yang dikembangkan berbasis desktop dengan memanfatkan teknologi  yang  terdapat  pada  Microsoft  voice  dan  Microsoft dictation.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Aplikasi pembelajaran bahasa inggris ini dirancang dengan menggunakan  metode  perancangan  perangkat  lunak  SDLC (System  Development  Life  Cycle).  Dimana  perancangan dilakukan  secara  bertahap  sesuai  dengan  tahapan  yang  ada pada SDLC.
Gambar 1. Tahapan SDLC
1. Analisa
Fase  analisa  adalah  sebuah  proses  investigasi  terhadap sistem yang sedang berjalan dengan tujuan untuk mendapatkan  jawaban  mengenai  pengguna  sistem,  cara  kerja sistem dan waktu penggunaan sistem.
2. Perancangan
Merupakan  proses  penentuan  cara  kerja  sistem  dalam  hal architechture design, interface design, database dan spesifikasi file, dan program design.
3. Implementasi
proses  pembangunan  sistem,  instalasi  sistem,  dan  rencana dukungan system.
4. Pengujian
Merupakan  proses  pengujian  fungsi-  fungsi  pada  aplikasi yang dibangun.
5. Evaluasi
Sistem  yang  sudah  berhasil  dibangun  dievaluasi  terkait kelebihan  dan  keekurangan  serta  keberlangsungan  aplikasi kedepannya[4].

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Analisis Sistem
Aplikasi  ini  menyajikan  modul  pelatihan  bahasa  inggris dimana  user  diminta  untuk  mengucapkan  kata  yang  terdapat pada  modul  tersebut.  Inputan  yang  masuk  berupa  suara  user akan  diubah  menjadi  teks,  kemudian  dicocokan  dengan  kata yang  terdapat  dalam  database.  Untuk  dapat  mengubah  suara menjadi text diperlukan speech recognition dimana diperlukam  koneksi  internet  untuk  melakukan  streaming  di Google.
Hasil  dari  pencocokan  akan  bernilai  benar  dan  salah, dimana nilai tersebut akan ditampilkan dalam bentuk jawaban dan skor pada akhir pelatihan. Dalam menyelesaikan modul – modul  tersebut  tentunya  user  akan  mengalami  beberapa

## Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana
ISSN: 2086 ‐ 9479
kesulitan,  seperti  pengucapan  yang  salah.  Oleh  karena  itu disediakan  fitur  evaluasi  berupa  text  to  speech  dimana  user akan  dibantu  dengan  cara  mendengarkan  lalu  menirukan sebuah kata atau kalimat.

## B. Perancangan Sistem

## Skenario Aplikasi
Secara  garis  besar  aplikasi  ini  dibangun  dengan mengunakan bahasa pemograman Java yang berbasis Android. RecognizerIntent  dimanfaatkan  untuk  mengubah  suara menjadi  text.  Untuk  mengimplementasikan  hal  tersebut aplikasi perlu memverifikasi terlebih dahulu apakah perangkat target  mampu  mengenali  speech  input.  Selanjutnya  aplikasi menggunakan startActivityForResult() sebagai pemberitahuaan  bahwa  aplikasi  sedang  meminta  voice recognition. Penulisannya sebagai berikut :
Gambar 2. Pengenalan perangkat target
Pada  aplikasi  ini  terdapat  2  kegiatan  utama  yaitu pembelajaran melalui modul dan evaluasi pembelajaran.
Gambar 3. Skema Pembelajaran Modul
Pada  skema  diatas  menjelaskan  ketika  seorang  user memulai  melakukan  pembelajaran  maka  hal  pertama  yang dilakukan  adalah  memilih  kategori.  Kategori  ini  terdiri  dari tiga  modul  soal  yang  berbeda  tingkat  kesulitanya.  Misalkan user  memilih  modul  pertama,  maka  sistem  akan  merespon dengan  menampilkan  modul  soal  berupa  kata  yang  harus diucapkan oleh user. Setelah itu user melafalkan kata tersebut
dan  sistem  akan  memproses  suara  tersebut  untuk  diubah menjadi  text  yang  kemudian  dicocokkan  dengan  database. Dari proses tersebut nantinya akan diketahui benar atau  salah pelafalannya.
Gambar 4. Skema Evaluasi Pembelajaran
Pada  skema  diatas  menjelaskan  tentang  evaluasi  modul pembelajaran.  Fitur  ini  dibuat  sebagai  evaluasi  pembelajaran dan      memmbantu      user      untuk      menyelesaikan      modul pembelajaran  tersebut.  Langkah  pertama  saat  user  memilih fitur evaluasi maka user akan menginputkan kata atau kalimat berupa  text.  Dimana  text  ini  nantinya  akan  dikonversi  dalam bentuk    suara    kemudian    didengarkan    oleh    user.    Dengan demikian      user      dapat      menirukan      pengucapan      yang didengarnya.  Agar  aplikasi  dapat  mulai  berbicara  diperlukan methode ttsSpeak()

## Perancangan Proses
Proses yang berjalan pada aplikasi pembelajaran ini mencakup dua proses utama. Yaitu proses menginputkan suara pada modul pembelajaran dan proses evaluasi.

## Flowchart
Gambar 5. Flowchart Proses Memulai Pembelajaran

## Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana
ISSN: 2086 ‐ 9479

## Usecase Diagram
Gambar 6. Use Case Diagram
Use  case  diagram  diatas  menggambarkan  perilaku (behavior)  dari  aplikasi  ini.  Dalam  diagram  ini  user  dapat memilih latihan, melihat bantuan, dan melihat tentang.

## Activity Diagram
Gambar 7. Activity Diagram Memulai Latihan
Sequence Diagram
Gambar 8. Sequence Diagram Memulai Latihan

## C. Perancangan Data
Pada  sub-bab  ini  akan  dijelaskan  mengenai  perancangan data yang berada dalam sistem, yaitu perancangan konseptual data.  Terdiri  dari  tabel  penyimpanan  data  dan  Class  yang digunakan.  Class  yang  digunakan  untuk  penyimpanan  data adalah DatabaseManager(). Berikut merupakan tabel penyimpanan  data  dan  tabel  class  DatabaseManager()  yang berjalan pada aplikasi.
Tabel 1. Tabel Penyimpanan Data

## Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana
ISSN: 2086 ‐ 9479
Tabel 2. Tabel Class DatabaseManager()

## D. Implementasi

## Proses Membangun Database
Proses  membangun  database  merupakan  proses  untuk memasukkan  modul  soal  yang  akan  dipakai  dalam  aplikasi pembelajaran.

## Proses Random Soal
Proses  random  soal  merupakan  proses  dimana  soal  yang akan  ditampilkan  akan  muncul  secara  random.  Hal  ini berfungsi agar soal yang muncul tidak dapat diprediksi.

## Pengecekan dukungan SpeechRecognition
Pada  proses  ini  terdapat  proses  pengecekan  dukungan speech  input,  dimana  terdapat  tombol  untuk  memasukkan jawaban  user  dan  hasil  identifikasi  jawaban  user.  Fungsi speech  input  akan  dicek  terlebih  dahulu  apakah  Library tersedia.  Yaitu  dengan  mengirim  RecognizerIntent  sekaligus mementukan  model  bahasa  yang  digunakan.  Apabila  Library tersedia  maka  proses  dapat  dilanjutkan.  Namun  apabila  tidak tersedia proses akan berhenti.

## Pengecekan dukungan Text to Speech
Pada  proses  pengecekan  dukungan  text  to  speech  proses yang  terjadi  hampir  sama  dengan  pengecekan  speech  input. Dimana diperlukan pengecekan terlebih dahulu apakah engine TTS tersedia pada perangkat.

## E. Pengujian
Pengujian akan dilakuakan pada smartphone Andromax U, dengan spesifikasi sebagai berikut:
1. Sistem operasi Android 4.1 Jelly Bean
2. Prosesor  Dual  Core  Snapdragon  1.2  GHz  GPU
Adreno 203.
3. Ukuran Layar 540×960 pixels.
4. Memori RAM 2 GB.
5. Memori eksternal 2 Gb.
6. Suport speech input & Text to speech.

## Pengujian Pengaksesan Speech Input
Proses  pengujian  pengaksesan  speech  input  dilakukan dengan  cara  menginputkan  suara  pada  device.  Tujuannya adalah untuk  mengetahui apakah smartphone  yang digunakan support  speech  input  dan  RecognizerIntent  mampu  merespon inputan kata tersebut.

## Gambar 9. Pengaksesan speech input

## Pengujian Tingkat Keakurasian Speech Input
Keakurasian  pengenalan  suara  dipengaruhi  faktor  faktor seperti user dan tingkat kesulitan kata untuk diucapkan. Untuk megetahui  keakurasian  speech  input  maka  diperlukan perbandingan  data  yang  dihasilkan.  Pengujian  tingkat keakurasian speech input dilakukan dengan cara menginputkan  5  kata  yang  telah  ditentukan,  untuk  diucapkan sejumlah  user  yang  berbeda.  Pengujian  dilakukan  pada ruangan  dengan  tingkat  kebisingan  rendah  agar  keakurasian lebih terjaga.

## Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana
ISSN: 2086 ‐ 9479
Tabel 3. Detail Uji coba akurasi
Berdasar  data  diatas,  dapat  disimpulkan  bahwa  tingkat akurasi  speech  input  cukup  baik.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari hasil  pengujian  bahwa  jawaban  user  dinyatakan  benar sebanyak 94 % , dikenali sebagai kata lain sebanyak 6 %.
Gambar 10. Tingkat akurasi

## Pengujian Hasil
1.  Menu Aplikasi
Gambar 11. Tampilan Awal Aplikasi
2. Tampilan memulai latihan dan skor
Gambar 12. Tampilan Menjawab Soal dan Skor
Setelah  user  memilih  test,  maka  user  akan  memulai menjawab pertanyaan yang disiapkan dengan menekan tombol speech  hint  here  dan  next  untuk  melanjutkan  ke  soal

## Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana
ISSN: 2086 ‐ 9479
selanjutnya.  Pada  saat  soal  berakhir  akan  muncul  tampilan jawaban dan skor sebagai bahan evaluasi.

## V. K ESIMPULAN
Dari  hasil implementasi  dan  pengujian   pengaksesan speech  input  ,  uji  tingkat  akurasi  dan  pengujian  hasil  yang meliputi  uji  ketepatan  jawaban  dan  ketepatan  skor,  sistem dapat  berjalan  dengan  benar  tanpa  terjadi  masalah.  Aplikasi pembelajaran  bahasa  inggris  sudah  dapat  melakukan pencocokan  kata  dan  kalimat  dari  modul  soal  yang  telah ditentukan,  serta  memberikan  nilai  dan  evaluasi.  Hasil rancangan aplikasi pembelajaran pronunciation bahasa inggris ini  masih  perlu  diuji  tingkat  usabilitasnya.  Juga  masih  perlu dilakukan  analisa  lebih  dalam  tentang  seberapa  efisienkah aplikasi  ini  dalam  membantu  proses  pembelajaran  ,  kendala yang mungkin terjadi dan solusi untuk mengatasinya.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  tim  editorial Jurnal Teknologi Elektro atas dipublikasikannya penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Ellis,  H.  J.  C.,  &  New,  W,’’  Humanitarian  open  source  software  in computing education” (2007). Education, 0–3.
[2] Gaikwad  Santosh,  2010,  A  Review  on  Speech  Recognition  Technique, International Journal of Computer Applications.
[3] Sagala,  Syaiful.2006.  Konsep  dan  makna  pembelajaran.Bandung  : Alfabeta.
[4] R. S. Pressman, Rekayasa Perangkat Lunak: Pendekatan Praktisi (Buku I). Yogyakarta: Penerbit ANDI, 2001.
[5] A. R. Mulyanto, Rekayasa Perangkat Lunak. 2008
[6] Z.  Chen,  “The  research  of  software  development  supporting environment  based  on  UML,”  in  2011  International  Conference  on Electronic  &  Mechanical  Engineering  and  Information  Technology2, 2011.
[7] T. Shi-xiang and W. Sheng-ze, “The Conceptual Design and Simulation of Mechatronic System Base on UML,” 2010, pp. 188–192.
[8] P.  Clements,  F.  Bachmann,  L.  Bass,  D.  Garlan,  J.  Ivers,  R.  Little,  P. Merson, R. Nord, and J. Stafford,  Documenting Software Architectures: Views  and  Beyond  (Second  Edition),  Second.  Boston:  Pearson Education Inc., 2011.
[9] Balaji, V., & Sadashivappa, G. (2016). Speech disabilities in adults and the  suitable  speech  recognition  software  tools  -  A  review.  2015 International Conference on Computing and Network Communications, 2015, 559–564.
[10] Yayla,  A.,  &  Buldu,  A.  (2017).  An  Interactive  Web-Based  Circuit Design  and  Analysis  Interface  for  Disabled  Students  by  Using  Speech Recognition Technology, (April), 1676–1682.
[11] Ikhsan  ,  J  &  Yanto  A.  (2012).  Implementasi  speech  recognition  google API pada aplikasi pembelajaran daerah penghasil tambang Indonesia.
[12] Supriyono  B.  (2014).  Perancangan  Aplikasi  Voice  User  Interface Dengan Menggunakan Microsoft Speeech API.
[13] Melissa,  G.  (2008).  Pencocokan  Pola  Suara  (Speech  Recognition) dengan  Algoritma  FFT  dan  Divide  and  Conquer.  Makalah  If2251 Strategi Algoritmik.