JPPI Vol 11 No 2 (2021) 107 - 119

## Jurnal Penelitian Pos dan Informatika
32a/E/KPT/2017
e-ISSN 2476-9266 p-ISSN: 2088-9402
Doi: 10.17933/jppi.v11i2.286

## Desain Sistem Speech Recognition Penerjemah Bahasa Toraja Menggunakan Hidden Markov Model

## Design System Speech Recognition Tranlator Toraja Language Using Hidden Markov Modelling
Rismayani 1 , Sri Wahyuni 2 , Novita Sambo Layuk 3 , Rian Hesron Loly 4 , Ayub Nandito Daud 5
Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak Universitas Dipa Makassar 1 Program Studi Teknik Informatika universitas Dipa Makassar 2, 3,4,5
Jl. Perintis Kemerdekaan Km.9 Tamalanrea Makassar Sulawesi Selatan 90245, Indonesia Email : maya_setya@ymail.com
Naskah Diterima: 15 September 2019 ; Direvisi : 27 Desember 2021; Disetujui : 27 Desember 2021

## Abstrak
Bahasa daerah toraja merupakan salah satu bahasa daerah yang ada di provinsi sulawesi selatan tepatnya di kabupaten Tana Toraja Indonesia. Indonesia memiliki beragam Bahasa daerah, Bahasa daerah merupakan salah satu ciri budaya suatu  daerah  khususnya  Bahasa  Toraja.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  sistem  Speech  Recognition  pada penerjemah  Bahasa  daerah Toraja  dengan  menggunakan Hidden  Markov  Model.  Hidden  Markov  Model  merupakan metode klasifikasi yang menggunakan pembelajaran dari Baum-Welch, yang mengestimasi beberapa parameter untuk menemukan model terbaik yang menggambarkan training set. Hidden Markov adalah algoritma berbasis probabilistik yang digunakan untuk menentukan kelas kata terbaik untuk setiap kata dalam data uji. Hasil dari penelitian ini adalah sistem penerjemah bahasa daerah Toraja yang menggunakan metode Hidden Markov dapat membantu siapa saja yang belum mengetahui menggunakan dan arti Bahasa Indonesia dari Bahasa daerah Toraja. Berdasarkan pengujian Black Box untuk masing-masing fungsional pada sistem penerjemah bahasa daerah Toraja diperoleh hasil yang valid; demikian juga,  pengujian  logika  menggunakan  metode  Hidden  Markov  bebas  dari  kesalahan  logika . Kemudian  berdasarkan pengujian kuesioner yang telah diperoleh dari 20 responden diperoleh hasil 80.2% sangat setuju jika sistem penerjemah tersebut bermanfaat.
Kata kunci: Hidden Markov Modelling, Bahasa Daerah Toraja, Speech Recognition

## Abstract
The Toraja regional language is one of the regional languages in the province of South Sulawesi, precisely in the Tana Toraja district of Indonesia. Indonesia has a variety of regional languages; regional languages are one of the cultural characteristics of a region, especially the Toraja language. This study aims to create a Speech Recognition system for Toraja regional language translators using the Hidden Markov Model. Hidden Markov Model is a classification method that uses Baum-Welch learning, which estimates several parameters to find the best model that describes the training set. Hidden Markov is a probabilistic algorithm used to determine the best word class for each word in the test data. The results  of  this  study  are  the  Toraja  regional  language  translator  system  using  the  Hidden  Markov  method  can  help anyone who does not know the use and meaning of Indonesian from the Toraja regional language. Based on the Black Box testing for each function in the Toraja regional language translator system, valid results are obtained; Likewise, logic testing using the Hidden Markov method is free from logical errors. Then based on testing the questionnaire that has  been  obtained  from  20  respondents,  the  results  obtained  are  80.2%  strongly  agree  if  the  translator  system  is functional.
.
Keywords : Hidden Markov, Toraja Regional Language, Speech Recognition

## PENDAHULUAN
Tana Toraja merupakan salah satu kabupaten di  Sulawesi  Selatan  yang  memiliki  luas  wilayah 3.203 km2 dan berpenduduk 221.081 jiwa (2010) serta  mendiami  daerah  pegunungan  dan mempertahankan gaya hidup yang unik dan masih menunjukkan gaya hidup asli Austronesia. Toraja merupakan  salah  satu  bahasa  daerah  yang digunakan  di  Kabupaten  Tana  Toraja  untuk berkomunikasi.  Selain  sebagai  alat  komunikasi, bahasa Toraja juga merupakan salah satu warisan budaya yang perlu dilestarikan agar tetap menjadi bagian  dari  kekayaan  budaya  Indonesia.  Bahasa Indonesia  merupakan  bahasa  resmi  yang digunakan  oleh  masyarakat  daerah  Tana  Toraja. Tana Toraja merupakan kabupaten yang di jadikan sebagai  salah  satu  ikon  wisata  di  Provinsi Sulawesi Selatan.
Menurut  badan  Bahasa  kemdikbud  di  bulan Agustus  2021  saat  ini  jumlah  Bahasa  daerah  di Indonesia  sebanyak  718  bahasa,  salah  satunya terdapat Bahasa daerah Toraja. Banyaknya Bahasa daerah  yang  dimiliki  oleh  Indonesia  yang mewakili tiap daerah dan suku yang sangat tidak memungkinkan masyarakat umum dapat mengetahui  seluruh  Bahasa  daerah  tersebut. Begitu pula jika berkunjung atau berada di suatu daerah  yang  memiliki  Bahasa  daerah  yang berbeda, karena masih banyak daerah di Indonesia yang masih menggunakan Bahasa daerah sebagai Bahasa sehari-hari mereka.
Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membuat  sistem  speech  recognition  penerjemah untuk salah satu Bahasa daerah di Indonesia yaitu bahasa Toraja ke Bahasa Indonesia dan begitu pun sebaliknya  yang  mengimplementasikan  Hidden
Markov Model ke dalam sistem penerjemah yang dirancang.
Dalam  penelitian  ini  peneliti  mengusulkan penggunaan Hidden Markov Model untuk sistem penerjemah Bahasa Indonesia ke Toraja dan begitu pula sebaliknya yang dimana model ini merupakan bagian  dari finite  state atau finite  automation.
Finite  automation sendiri  adalah  kumpulan  state yang transisi antar state-nya dilakukan berdasarkan  masukan  obsevasi.  Pada  rantai markov,  setiap  transisi  antar  state  berisi probabilitas yang mengindikasiakan kemungkinan jalur  tersebut Akan  diambil.  Jumlah  probabilitas semua  transisi  yang  keluar  dari  sebuah  simpul Sama  dengan  satu.  Parameter-parameter  yang ditentukan  kemudian  dapat  digunakan  untuk analisis yang lebih jauh, misalnya untuk aplikasi Pattern  Recognition.  Sebuah  HMM  (Hidden Markov  Model)  dapat  dianggap  sebagai  sebuah Bayesian Network dinamis yang paling sederhana.

## Hidden Markov Model
Model  Markov  Tersembunyi  atau  lebih dikenal  sebagai  Hidden  Markov  Model  (HMM) adalah  sebuah  model  statistik  dari  sebuah  sistem yang  diasumsikan  sebuah proses  Markov dengan parameter  yang  tak  diketahui,  dan  tantangannya adalah  menentukan  parameter  -  parameter tersembunyi  (state)  dari  parameter-parameter yang  dapat  diamati  (observer).  Pada  model Markov  umum  (Vanilla/Visible  Markov  Model), state-nya langsung dapat diamati, oleh karena itu probabilitas  transisi  state  menjadi  satu-satunya parameter  (Zucchini  and  L.  MacDonald  2009). Didalam Model Markov yang tersembunyi, state- nya  tidak  dapat  diamati  secara  langsung,  Akan tetapi yang dapat diamati adalah variabel-variabel
yatng terpengaruh oleh state. Setiap state memiliki distribusi  probabilitas  atas  token-token  output yang mungkin muncul. Oleh karena itu rangkaian token  yang  dihasilkan  oleh  HMM  memberikan sebagian  informasi  tentang  sekuens  state-state. Hidden Markov Model sangat populer diaplikasikan  di  bidang  speech  recognition  dan bioinformatics.

## Penerjemah
Penerjemahan adalah komunikasi pesan dari bahasa  sumber  ke  bahasa  sasaran  dengan menggunakan  teks  yang  ekuivalen.  Di  mana interpretasi  tidak  diragukan  lebih  dulu  muncul daripada  tulisan,  penerjemahan  baru  muncul setelah  kemunculan  tulisan  (Wuryantoro  2018). Orang yang menerjemahkan disebut penerjemah. Penerjemah saat menerjemahkan harus
mempertimbangkan
beberapa batasan,
termasuk konteks,
aturan tatabahasa, konvensi penulisan,  dan idiom,  serta  hal  lain antara kedua bahasa. Penerjemah selalu menghadapi risiko untuk tanpa sengaja menyusupkan  gaya  bahasa  maupun  idiom  dari bahasa  sumber  ke  dalam  bahasa  sasaran (Hariyanto  2003).  Penerjemahan  pada  aplikasi yang Akan dikembangkan menggunakan metode kata demi kata. Pemilihan metode ini dikarenakan Bahasa  Indonesia  dan  Bahasa  Toraja  memiliki kesamaan  struktur  kalimat  yaitu  terdiri  atas subjek (S), predikat (P), dan objek (O).

## Speech Recognition
Speech  recognition adalah  kemampuan mesian atau program untuk mengidentifikasi kata –  kata  dan  frase  dalam  Bahasa  lisan  dan mengonversinya  ke  format  yang  dapat  dibaca
mesin. Software pengenalan suara dasar memiliki kosakata yang terbatas kata – kata dan frase dan hanya  dapat  mengidentifikasi  ini  jika  mereka berbicara  dengan  sangat  jelas  (Yu  and  Deng 2014).  Pada  teknologi speech  recognition terdapat  beberapa  macam  kata  yang  dijadikan input,  ada  beberapa  macam  kata  yakni Isolated word,  connected  word,  Continous  speech, spontaneous speech .

## Bahasa Daerah Toraja
Bahasa Toraja adalah bahasa yang digunakan oleh suku Toraja yang tersebar di Kabupaten Tana Toraja,  Kabupaten  Toraja  Utara,  dan  Kabupaten Mamasa. Bahasa Toraja masih memiliki beberapa dialek  di  daerah  Kabupaten  Tana  Toraja,  yang dibagi  atas  tiga  dialek,  yaitu  dialek  Makale  - Rantepao, dialek Saluputti - Bonggakaradeng, dan dialek Sillanan - Gandang batu (Sande and Bahasa 1997).  Terdapat  beberapa  dialek  dari  bahasa Toraja adalah Makale ( Tallulembangna ), Rantepao  (Kesu'),  Toraja  Barat  (Toraja  Barat, Mappa-Pana) (Sande and Bahasa 1984).

## Kajian Terdahulu
Untuk mendapatkan hasil yang optimal pada penelitian  ini  maka  penulis  melakukan  kajian  – kajian  dari  beberapa  penelitian  terkait  atau terdahulu dan menjadi referensi dalam pembuatan penelitian ini. Adapun beberapa kajian penelitian yang telah dilakukan oleh penelitian sebelumnya, diantaranya  penelitian  yang  dilakukan  oleh Akhmad  Wahyu  Dani  dkk  tahun  2016  yaitu Perancangan Aplikasi Voice Command Recognition Berbasis Android Dan Arduino Uno , penelitian tersebut menjelaskan perancang system voice  command  recognition  yang    digunakan
untuk    aplikasi    peralatan    rumah    tangga    yang dikendalikan  oleh  suara pengguna menggunakan teknologi    Google    Voice    Recognition  system, Arduino  Uno,  Bluetooth  dan  teknologi  transistor untuk mengefisiensi dalam hal biaya perancangannya (Dani, Adriansyah, and Hermawan 2016). Penelitian selanjutnya dilakukan  oleh  Ismail  Mohidin  tahun  2016  yaitu Analisis  dan  Perancangan  Speech  Recognition Translate  Bahasa  Inggris-Indonesia-Gorontalo Berbasis Android, penelitian tersebut menjelaskan pembuatan aplikasi yang dirancang menggunakan sebuah smartphone sebagai perangkat keras untuk menerima input berupa kata yang diucapkan oleh user  dengan  metode  Hidden  Markov  Model (HMM)  yang  terdapat  pada  library  Pocketsphinx (Mohidin  2016).  Penelitian  selanjutnya  yang dilakukan oleh  Ting Wang dkk tahun 2017 yaitu Hidden  Markov  modelling  of  sparse  time  series from non-volcanic tremor observations , Penelitian tersebut  menjelaskan  proses merancang  jenis model  Hidden  Markov  untuk  menyelidiki fenomena dimana setiap negara mewakili segmen sumber tremor yang berbeda (Wang et al. 2017) . Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh Viney Leos-Barajas tahun 2017 yaitu Analysis of animal accelerometer data using hidden Markov models , penelitian tersebut menjelaskan mengenai pendekatan pembelajaran tanpa pengawasan dapat digunakan untuk menyimpulkan aspek-aspek baru dari  perilaku  hewan  ketika  variabel-variabel respons yang bermakna secara biologis digunakan,  dengan  peringatan  bahwa  negara- negara bagian mungkin tidak memetakan perilaku spesifik  dengan  menggunakan  Hidden  Markov Model (Leos‐Barajas  et  al.  2017) .  Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Clement U.Mba tahun
2018  yaitu Condition  monitoring  and  state classification  of  gearboxes  using  stochastic resonance and hidden Markov models , penelitian tersebut menjelaskan mengenai sistem pendeteksian  kesalahan  dan  klasifikasi  baru berdasarkan  integrasi  resonansi  stokastik  dan pemodelan  Hidden  Markov  (HMM)  dari  data getaran  yang  diuji  dengan  data  getaran  gearbox simulasi  dan  kehidupan  nyata (Mba et  al.  2018) . Penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan  oleh  K. Orfanogiannaki  dan  D.  KArlis  tahun  2018  yaitu Multivariate Poisson hidden Markov models with a case study of modelling seismicity , penelitian ini menjelaskan  mengenai memperluas  kelas  model Hidden  Markov  univariat  yang  terkenal  ke  kasus multidimensi, dengan memperkenalkan model  Hidden Markov  Markiv  multivariat.  Setiap  keadaan  model perluasan dikaitkan dengan distribusi diskrit multivarian  yang  berbeda (Orfanogiannaki  and  Karlis 2018) .  Penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan  oleh Qothrun  Nada  dkk  tahun  2019  yaitu Speech Recognition  dengan  Hidden  Markov  Model  untuk Pengenalan  dan  Pelafalan  Huruf  Hijaiyah ,  penelitian tersebut  menjelaskan  mengenai Pengenalan  ucapan dan  Model  Hidden  Markov  dilakukan  untuk mengembangkan sistem antar muka mesin berbasis  suara.  Dalam  penelitian  ini  juga menggunakan metode Fast Fourier Transform (FFT) untuk mengekstraksi
sifat. Hidden Markov Model (HMM) yang digunakan dalam proses pelatihan. Juga, menghasilkan  karakteristik  khusus  untuk  setiap huruf Hijaiyah kemudian Euclidean Distance (ED)  untuk  klasifikasi  akhir  dalam mendeteksi pelafalan huruf Hijaiyah (Nada et al. 2019) .  Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh Bagus  Robbiyanto  dkk  tahun  2019  yaitu Perancangan  Dan  Analisis  Sistem  Speech
Processing  Untuk  Tunarungu  Menggunakan Metode  Hidden  Markov  Model  Dan  Mel- frequency Cepstral Coefficients , penelitian tersebut  menjelaskan  mengenai mengolah  sinyal suara  input  menjadi  suatu  text  menggunakan metode Mel Frequency Cepstral Coefficient untuk mengekstrasi  sinyal  suara  input  dan  diklasifikasi menggunakan  metode  Hidden  Markov  Model untuk melihat kemiripan antara sinyal suara yang sudah diekstrasi ciri dengan yang di database. Jika terdapat  suatu  kemiripan  maka  menghasilkan suatu text, kemudian text tersebut diolah menjadi suatu input baru yang menampilkan video Bahasa Isyarat  Indonesia  (Robbiyanto,  Patmasari,  and Magdalena 2019). Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Ardi Mardiana dan Tantri Wahyuni tahun  2019  yaitu Rancang  Bangun  Aplikasi Android Pengenalan Kosakata Untuk Disabilitas Tunarungu Menggunakan Metode  Sistem  Isyarat
Bahasa Indonesia , penelitian tersebut
menjelaskan mengenai aplikasi media pembelajaran  untuk  anak  tunarungu  dengan menggunakan  metode  SIBI  pada  smartphone android  yang  dapat  digunakan  oleh  guru tunarungu  yang  ada  di  SLBN  Majalengka  untuk lebih mempermudah dalam proses mengajar anak yang  tunarungu  dan  memperlihatkan  beberapa kosakata umum yang ada dalam beberapa kategori yaitu abjad, angka, benda, buah, hewan, kata ganti orang, mimik wajah, transportasi dan warna yang di sajikan dalam bentuk video dengan menggunakan  metode  SIBI  (Mardiana  and Wahyuni  2019).  Selanjutnya  penelitian  yang mendiskusikan  mengenai  klasifikasi  BISINDO menggunakan  metode  CNN  dengan  arsitektur mobilenetV2 yang menggunakan tensorflow yang mendapatkan  hasil  akurasi  54.8%(A.e  and  Zul
2021). Kemudian penelitian yang mengembangkan  sebuah  sistem  penerjemah ucapan Bahasa Indonesia ke Bahasa isyarat yang menggunakan ASR (Automatic Speech Recognition) dengan akurasi 90.50%(Nasri 2020). Penelitian yang melakukan klasifikasi pada kelas kata Bahasa Madura dengan tingkat akurasi 0.96 menggunakan metode Algoritma Viterbi(Firmansyah,  Adikara,  and  Adinugroho 2021).  Kemudian  penelitian  yang  membahas mengenai  pencarian  kata  dalam  kamus  istilah komputer  dan  informatika  yang  menggunakan algoritma  brute  force(Rismayani  et  al.  2021). Selanjutnya  penelitian  yang  mendiskusikan mengenai  budaya  Tana  Toraja  melalui  pakaian adat Toraja yang menerapkan teknologi Augmanted Reality(Rismayani and Layuk 2019).

## METODOLOGI

## Jenis Penelitian
Jenis  Penelitian  yang  dilakukan  pada penyusunan proposal ini ialah sebagai berikut:
1. Penelitian  Lapangan  (Field  Research), yaitu penelitian yang langsung dilakukan di  lapangan  atau  pada  responden  untuk mendapatkan  data-data  yang  berkaitan dengan Bahasa daerah Toraja.
2. Penelitian
Kepustakaan (Library
Research), yaitu penelitian yang dilaksanakan menggunakan literatur (kepustakaan),  berupa  buku,  catatan, laporan  terdahulu  maupun  artikel  dari internet  yang  bersifat  ilmiah  yang berhubungan  dengan  materi  pembahasan Bahasa daerah Toraja.

## Alat dan Bahan Penelitian
Adapun alat yang digunakan dalam penelitian yaitu:
a. Perangkat Keras :
1. Laptop Acer VX15
Spesifikasi:
a. Processor Intel i7 Gen 7
b. GPU Nvidia Gefore GTX 1050
c. Ram 16GB DDR4
2. Mouse Logitec K150
3. Smartphone Android Xiaomi Mi 5X
Spesifikasi:
a. Qualkomm Snapdragon 625
b. Gpu Andreno 506
c. Ram 4 Gb Internal 32 GB
b. Perangkat Lunak :
1. Windows 10 pro
2. Microsoft Word 2010
3. Android Studio 2017
4. Visual Studio 2016
5. StarUML
6. Mozilla Firefox
7. Os 7.1 Nougat
Adapun  bahan  penelitian  yang  digunakan sebagi berikut:
a. Kamus Buku Bahasa Indonesia
b. Kamus Buku Bahasa Toraja
c. Kosa Kata Bahasa Toraja

## Teknik Pengujian
Adapun  Teknik  Pengujuan  yangdigunakan antara lain:
a. Teknik  uji  coba black  box digunakan untuk menguji fungsi – fungsi khusus dari perangkat  lunak  yang  dirancang.  Pada teknik  ini,  kebenaran  perangkat  lunak yang  diuji  hanya  dilihat  berdasarkan
keluaran  yang  dihasilkan  dari  data  atau kondisi  masukan  yang  diberikan  untuk fungsi yang ada tanpa melihat bagaimana proses  untuk  mendapatkan  keluaran tersebut.
b. Teknik  uji  coba white  box digunakan untuk  menguji  Algoritma  dari  Hidden Markov  Modelling.Pada  teknik  ini, kebenaran  perangkat  lunak  yang  diuji ialah  menjamin  operasi-operasi  internal sesuai  dengan  spesifikasi  yang  telah ditetapkan dengan menggunakan struktur kendali dari prosedur yang dirancang. c. Teknik  Pengujian  Kuesioner  digunakan untuk  menguji  manfaat  dari  sistem  yang dibuat. Pada pengujian kuesioner dilakukan  pada  responden  masyarakat sebanyak 20.

## Tahapan Penelitian
Adapun  beberapa  tahapan  penelitian  yang dilakukan penulis sebagai berikut:
a. Pengumpulan Data: pada tahap ini penulis melakukan  pengumpulan  data-data  yang diperoleh  melalui  wawancara  dan  juga studi  pustaka  yang  diperoleh  dari  jurnal dan internet.
b. Analisis Data dan  Sistem: pada tahap ini penulis melakukan analisis terhadap data- data  yang  telah  dikumpulkan  dilapangan kemudian melakukan analisis.
c. Desain  Sistem:  pada  tahap  ini  penulis melakukan rangcang sistem yaitu menggunakan  teknik  Unified  Modelling Language  (UML),  setelah  itu  merancang form pendukung dalam sistem penerjemah yang dibuat.
d. Coding: pada tahap ini penulis melakukan pengisian  coding  terhadap  sistem  yang telah dirancang.
e. Pengujian  Sistem:  pada  tahap  ini  ketika semua  proses  pembuatan  sistem  telah selesai  maka  dilakukanlah  pengujian terhadap sistem yaitu menguji fungsional sistem, logika dari Hidden Markov Model yang  digunakan  dan  juga  menguji seberapa  bermanfaat  sistem  yang  dibuat dengan memberikan kuesioner kepada 20 responden.

## Gambaran Umum Sistem
Gambar 1. Gambaran Umum Sistem
Gambar 1 merupakan gambaran umum sistem Penerjemah  yang  dimana  user  memilih  kategori bahasa  yang  ingin  di  terjemahkan.  Kemudian memilih inputan berupa teks atau suara. Jika user sudah  menginput,  user  langsung  melihat  hasil terjemahan  dan  juga  bisa  mendengar  hasil terjemahan. Kemudian admin melakukan kegiatan login, mengolah bank kata Bahasa daerah Toraja dan mengolah sistem.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Sistem
Analisis sistem bertujuan untuk memperoleh informasi dan data mengenai sistem aplikasi yang
memanfaatkan speech recognition dalam pengiriman  pesan  atau  informasi  yang  mampu mengenali sebuah kata berbahasa Indonesia yang diucapkan  dan  menerjemahkannya  dalam  bahasa Toraja  ataupun  sebaliknya  dalam  format  text. Kemudian dikirimkan dan diterima sebagai pesan suara  pada  aplikasi voice  translator. Dengan menggunakan aplikasi yang Akan dibuat Bertujuan agar user lebih mudah menginput kata tanpa  perlu  mengimput  pesan  atau  informasi secara  manual.  Selain  itu,  teknologi speech recognition mempermudah dalam proses pengimputan teks  dangan  memanfaatkan inputan suara yang Akan dikonversi menjadi teks, Sistem memiliki  interface  atau  desain  yang  sederhana dengan  tujuan  untuk  memudahkan  dan  dapat dimengerti oleh pengguna aplikasi ( user ).
a. Sistem  harus  mampu  mengenali  sebuah kata berbahasa Indonesia yang diucapkan.
b. Sistem harus bisa menerjemahkan
Bahasa  Indonesia  yang  di  inputkan  ke dalam Bahasa Toraja ataupun sebaliknya.

## Login Admin
User Admin Login Login Select Category Indonesia - Toraja Toraja - Indonesia <<extend>> <<extend>> Input Word Input Voice View Result Manage Word Bank Hidden Markov Manage System
Gambar  2  merupakan  tampilan  dari  login admin    agar  dapat  masuk  ke  halaman  utama dengan menginputkan username dan password.

## Halaman Utama Admin
Gambar 3. Tampilan Halaman Utama Admin
Gambar  3  merupakan  tampilan  halaman utama  pada  admin  yang  di  mana  admin  dapat melakukan  kegiatan  lihat  data  arti  Bahasa Indonesia dan lihat data bahasa Toraja.

## Tampilan Melihat Daftar Kata Toraja
Gambar 4. Tampilan Data Kata Toraja
Gambar  4  merupakan  tampilan  dari  melihat daftar kata bahasa Toraja yang tersimpan di dalam database .

## Melihat Daftar Kata Bahasa Indonesia
Gambar 5. Tampilan Lihat Data Kata Bahasa Indonesia
Gambar 5 merupakan tampilan untuk melihat daftar kata Bahasa Indonesia yang telah tersimpan dalam database.

## Halaman Utama User
Gambar 6. Tampilan Halaman Utama User
Gambar 8 merupakan tampilan halamn utama dari  user  yang  dimana  terdapat  menu  Indonesia Toraja dan Toraja Indonesia, menu tentang sistem dan juga menu keluar dari sistem.
Tampilan Terjemahan Indonesia-Toraja
Gambar 7. Tampilan Terjemahan Indonesia-Toraja
Gambar 7 menjelaskan user dapat melakukan terjemahan  Bahasa  Indonesia  ke  Toraja  dengan mengiputkan  kata  pada  kolom  search  yang kemudian  akan  muncul  daftar  kata  yang diinginkan kemudian melakukan translate.

## Tampilan Terjemahan Toraja Indonesia
Gambar 8. Tampilan Terjemahan Toraja Indonesia
Gambar 8 menjelaskan user dapat melakukan terjemahan  bahas  Toraja  ke  Indonesia  dengan mengiputkan  kata  pada  kolom  search  yang kemudian  muncul  daftar  kata  yang  diinginkan kemudian melakukan translate .

## Halaman Definisi
Gambar 9. Halaman Definisi
Gambar 9 menjelaskan user dapat melihat arti terjemahan yang telah dilakukan sebelumnya pada halaman terjemahan dalam bentuk suara.

## Pengujian Sistem
1. Pengujian Blackbox ,  pengujian blacbox adalah  pengujian  yang  dilakukan  hanya mengamati hasil eksekusi melalui data uji dan memeriksa fungsional dari perangkat lunak(Simarmata 2010).
Tabel 1. Pengujian Blackbox No Test Factor Skenario Hasil 1 Login Admin Berhasil Login admin kedalam Sistem Valid 2 Melihat Data Kata Indonesia Berhasil Menampilkan Data Kata Bahasa Indonesia Valid
No Test Factor Skenario Hasil 3 Melihat Data Kata Toraja Berhasil Menampilkan Data Kata Bahasa Toraja Valid 4 Penerjemahan Kata Indonesia - Toraja Berhasil Menejemahkan Kata Bahasa Indonesia Ke Toraja Valid 5 Penerjemahan Toraja ke Bahasa Indonesia Berhasil Menerjemahkan Bahasa Toraja ke Bahasa Indonesia Valid 6 Proses Defenisi Berhasil Melakukan proses Defenisi dari kata Valid 7 Pengujian Audio Berhasil Mengeluarkan suara hasil terjemahan ke sistem Valid
2. Pengujian Whitebox ,  pengujian whitebox
adalah  pengujian  yang  didasarkan  pada pengecekan  terhadap  detail  perancangan, menggunakan  struktur  kontrol  dari  desain program  secara  procedural  untuk  membagi pengujian ke dalam beberapa kasus pengujian.  Secara  sekilas  dapat  diambil kesimpulan  white  box  testing  merupakan petunjuk  untuk  mendapatkan  program  yang benar secara 100% (Asnawati 2015).
Gambar 12. Speech Recognition
Diketahui :
N = 5;   E = 5;  R = 2 Penyelesaian: CC = (5-5) + 2 = 2 Indepenth Path = 2 Path 1 = 1-2-3-4-5 Path 2 = 1-2-3-4-2-3-4-5
Gambar 13. Hidden Markov Modelling
Diketahui :
N = 5;   E = 4;  R = 1
Penyelesaian:
CC = (5-4) + 2 = 1 Indepenth Path = 1
Path 1 = 1-2-3-4-5
3. Kuesioner,  Pengujian  kelayakan  sistem digunakan untuk mengetahuai respon
pengguna  terhadap  aplikasi  yang  dibangun.
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  metode kuisioner (angket). Teknik kuisioner
digunakan  untuk  mengumpulkan  data  yang dibutuhkan  dari  sejumlah  pertanyaan  secara tertulis yang diajukan kepada responden yang mendapat  bimbingan  maupun  petunjuk  dari peneliti.
Adapun  indikator  yang  menjadi  penilaian dalam pengujian ini yakni sebagai berikut:
a. Kemudahan dalam penggunaan aplikasi
b. Ketertarikan pengguna terhadap aplikasi
c. Funsionalitas aplikasi
d. Kemanfaatan aplikasi e. Rekomendasi pengguna Instrument yang digunakan dalam penelitian  ini  berupa  angket  dengan  mengajukan sejumlah  pertanyaan  kepada  responden  dengan berpedoman pada indikator yang telah ditetapkan. Menggunakan  skala  ordinal  pada  item-item pertanyaan,  dimana  setiap  alternatif  jawaban mengandung  perbedaan  nilai.  Berikut  ini  adalah hasil  kuisioner  yang  dibagikan  kepada  20 responden dengan 10 pertanyaan.
Adapun  perhitungan  dari  hasil  persentase kuesioner sebabgai berikut:
Diketahui:
Persentase = 𝑎 𝑏 ⁄ ∗ 100% … … … … … (1)
Dimana:  a  =  Total  nilai  Koresponden  ke-i, dimana i=1-20 b = Nilai Tetapan 50 Keterangan:
SS = 5 S = 4
CS = 3
KS = 2
TS = 1
Tabel 2. Nilai Persentase dari Bobot Koresponden
No
Koresponden Jumlah Nilai Hasil persentase 1 38 76 2 42 84 3 42 84 4 44 88 5 48 96 6 46 92 7 40 80 8 34 68 9 38 76
No Koresponden Jumlah Nilai Hasil persentase 10 46 92 11 46 92 12 40 80 13 44 88 14 34 68 15 37 74 16 37 74 17 34 68 18 35 70 19 38 76 20 39 78 Total 802 1604
Jadi total persentase dari nilai bobot koresponden adalah:
Total persentase = ∑ 𝑥 𝑦 ⁄ ∗ 100 % … … … … … .. (2) Diketahui:  x = 1604, y = 20
Dimana: x = Total Hasil Persen y = Jumlah koresponden
Total persentase = 1604 20 %
= 80.2 %

## PENUTUP
Kesimpulan  penelitian  adalah  dibangun  sebuah sistem  Speech  Recognition  penerjemah  untuk bahasa  daerah  Toraja  yang  dapat  digunakan masyarakat  umum  yang  belum  mengetahui  arti dan pengucapan pada Bahasa daerah Toraja serta sebagai sarana komunikasi. Berdasarkan pengujian  funsional  sistem  hasil  test  factor dinyatakan valid dan berdarkan pengujian logika penggunaan Hidden Markov Modelling dinyatakan  bebas  dari  kesalah  logika  serta berdasarkan hasil kuesioner yang diperoleh dari 20 responden  yang  terdiri  dari  10  pertanyaan menyatakan  sekitar  80,2  %  sangat  setuju  bahwa sistem tersebut sangat bermanfaat. Adapun saran untuk pengembangan sistem diharapkan
kedepannya  dapat  menggunakan  model  lainnya ataupun metode algoritma yang relevan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima Kasih penulis ucapkan kepada DRPM Ristek  DIKTI  yang  telah  memberikan  Dana kepada peneliti  sehingga peneliti dapat menyelesaikan penelitian ini dengan baik, Terima kasih juga penulis ucapkan kepada para responden yang bersedia di wawancarai dan juga melakukan pengisisan kuesioner untuk penyelesaian penelitian kami dan semua pihak terkait yang telah membantu  baik  secara  langsung  maupun  tidak langsung.

## DAFTAR PUSTAKA
A.e, Nasha Hikmatia, and Muhammad Ihsan Zul. 2021.  “Aplikasi  Penerjemah  Bahasa Isyarat Indonesia Menjadi Suara Berbasis Android  Menggunakan  Tensorflow.”
Jurnal  Komputer  Terapan 7(1):74–83. doi: 10.35143/jkt.v7i1.4629.
Asnawati,  Feri  Hari  Utami  dan.  2015. Rekayasa Perangkat Lunak . Deepublish.
Dani,  Akhmad  Wahyu,  Andi  Adriansyah,  and Dodi  Hermawan.  2016.  “Perancangan
Aplikasi  Voice  Command  Recognition Berbasis  Android  Dan  Arduino  Uno.”
Jurnal Teknologi Elektro 7(1).
Firmansyah,  Ilham,  Putra  Pandu  Adikara,  and Sigit  Adinugroho.  2021.  “Klasifikasi Kelas  Kata  (Part-Of-Speech  Tagging) untuk  Bahasa  Madura  Menggunakan Algoritme  Viterbi.” Jurnal  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer 8(5):1039– 48. doi: 10.25126/jtiik.2021854483.
Hariyanto,  Zuchridin  Suryawinata  &.  Sugeng.
2003. Translation  Bahasan  Teori  &
Penuntun Praktis Menerjemah . Kanisius.
Leos‐Barajas,  Vianey,  Theoni  Photopoulou, Roland  Langrock,  Toby  A.  Patterson, Yuuki Y. Watanabe, Megan Murgatroyd, and  Yannis  P.  Papastamatiou.  2017. “Analysis of Animal Accelerometer Data Using Hidden Markov Models.” Methods in  Ecology  and  Evolution 8(2):161–73. doi: 10.1111/2041-210X.12657.
Mardiana,  Ardi,  and  Tantri  Wahyuni.  2019. “Rancang  Bangun  Aplikasi  Android Pengenalan  Kosakata  Untuk  Disabilitas Tunarungu Menggunakan Metode Sistem Isyarat  Bahasa  Indonesia.” INFOTECH journal 5(1):64–68.
Mba,  Clement  U.,  Viliam  Makis,  Stefano Marchesiello,  Alessandro  Fasana,  and Luigi  Garibaldi.  2018.  “Condition
Monitoring  and  State  Classification  of Gearboxes  Using  Stochastic  Resonance and Hidden Markov Models.” Measurement 126:76–95. doi: 10.1016/j.measurement.2018.05.038. Mohidin, Ismail. 2016. “Analisis Dan Perancangan Speech Recognition Translate Bahasa Inggris-Indonesia-
Gorontalo  Berbasis  Android.” ENERGY 6(1):12–17.
Nada,  Qothrun,  Cahya  Ridhuandi,  Puji  Santoso, and  Dwi  Apriyanto.  2019.  “Speech Recognition  Dengan  Hidden  Markov Model  Untuk  Pengenalan  Dan  Pelafalan Huruf  Hijaiyah.” JURNAL  Al-AZHAR INDONESIA SERI SAINS DAN
TEKNOLOGI 5(1):19–26.
Nasri,  Andi.  2020.  “Konversi  Suara  Ucapan
Bahasa  Indonesia  Ke  Sistem  Bahasa Isyarat  Indonesia  (Sibi).” Ainet :  Jurnal Informatika 2(2):7–13. doi: 10.26618/ainet.v2i2.4025.
Orfanogiannaki,  K.,  and  D.  Karlis.  2018. “Multivariate  Poisson  Hidden  Markov Models  with  a  Case  Study  of  Modelling Seismicity.” Australian  &  New  Zealand Journal  of  Statistics 60(3):301–22.  doi: 10.1111/anzs.12242.
Rismayani, Nfn, and Novita Sambo Layuk. 2019. “Implementation  of  Augmented  Reality Technology for the Mobile-Based
Introduction of Toraja Traditional Clothes.” Jurnal Pekommas 4(2):155–64. doi: 10.30818/jpkm.2019.2040206.
Rismayani, Rismayani, Novita Sambo Layuk, Sri Wahyuni,  Hartana  Wali,  and  Ni  Kadek
Marselina.  2021.  “Pencarian  Kata  Pada Aplikasi  Kamus  Istilah  Komputer  Dan Informatika  Menggunakan  Algoritma Brute Force Berbasis Android.” Komputika :  Jurnal  Sistem  Komputer 10(1):43–52. doi: 10.34010/komputika.v10i1.3644.
Robbiyanto, Bagus, Raditiana Patmasari, and Rita Magdalena.  2019.  “Perancangan  Dan Analisis Sistem Speech Processing Untuk Tunarungu Menggunakan Metode Hidden Markov  Model  Dan  Mel-frequency Cepstral  Coefficients.” eProceedings  of Engineering 6(1).
Sande,  J.  S.,  and  Pusat  Pembinaan  dan Pengembangan  Bahasa.  1984. Struktur bahasa Toraja Saʾdan .  Pusat  Pembinaan dan  Pengembangan  Bahasa,  Departemen Pendidikan dan Kebudayaan.
Sande,  J.  S.,  and  Pusat  Pembinaan  dan Pengembangan  Bahasa.  1997. Tata bahasa  Toraja .  Pusat  Pembinaan  dan
Pengembangan Bahasa, Departemen
Pendidikan dan Kebudayaan.
Wang, Ting, Jiancang Zhuang, Kazushige Obara,
and  Hiroshi  Tsuruoka.  2017.  “Hidden Markov Modelling of Sparse Time Series from Non-Volcanic Tremor Observations.” Journal  of  the  Royal Statistical  Society:  Series  C  (Applied Statistics) 66(4):691–715. doi: 10.1111/rssc.12194. Wuryantoro, Aris. 2018. Pengantar Penerjemahan . Deepublish.
Yu, Dong, and Li Deng. 2014. Automatic Speech Recognition: A Deep Learning Approach . Springer.
Zucchini, Walter, and Lain L. MacDonald. 2009. Hidden  Markov  Models  for  Time  Series: An  Introduction  Using  R  -  Walter Zucchini,  Iain  L.  MacDonald  -  Google Buku . Boca Raton London: CRC Press.