Algoritma Natural Language Processing Untuk Aplikasi Penerjemah (Indonesia – Jawa) Menggunakan Metode Speech Processing
Aria Andros Ghirrid 1* , Ratih Titi Komala Sari 2 , Rima Tamara Aldisa 3
1*,2,3 Program Studi informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Kota Jakarta Selatan, Daerah  Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 11 February 2024 Received in revised form 14 March 2024 Accepted 1 May 2024 Available online July 2024.
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v8i3.2244.

## Keywords:
Javanese language; Speech to Text translation; Natural Language Processing (NLP).

## Kata Kunci:
Bahasa Jawa; Speech to Text translation; Natural Language Processing (NLP).
ACM Computing Classification System (CCS) Communication and Mass Media Complete (CMMC)

## a b s t r a c t
Javanese is one of the most widely used regional languages in Indonesia. Apart from that, in several countries such as Suriname, the Netherlands and Malaysia, Javanese is used. The aim of this research is to create a translator application, allowing users to convert speech into written text. In creating a Speech to Text translation application, the Natural Language Processing (NLP) algorithm  has  a  major  role.  NLP  algorithms  are  used  to  understand  the  structure  of  human language, recognize entities, and translate complex speech into readable text. This study discusses the design and development of a Speech to Text translator application using the NLP algorithm. This application uses deep learning models that have been trained to understand user language variations, accents and intonation.

## a b s t r a k
Bahasa jawa merupakan salah satu bahasa daerah yang paling banyak digunakan di indonesia. Selain  itu  di  daerah  beberapa  negara  seperti  Suriname,  Belanda,  dan  Malaysia  menggunakan bahasa  jawa.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  membuat  aplikasi  penerjemah,  memungkinkan pengguna untuk mengubah ucapan menjadi teks tertulis. Dalam pembuatan aplikasi penerjemah Speech to Text, Algoritma Natural Language Processing (NLP) memiliki peran utama. Algoritma NLP  digunakan  untuk  memahami  struktur  bahasa  manusia,  mengenali  entitas,  dan menerjemahkan ucapan kompleks menjadi teks yang dapat dibaca. Studi ini membahas desain dan pengembangan aplikasi penerjemah Speech to Text dengan menggunakan algoritma NLP. Aplikasi ini menggunakan model-model deep learning yang telah terlatih untuk memahami variasi bahasa, aksen, dan intonasi pengguna.
*Corresponding Author. Email: ariaandross68@gmail.com 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2024 by the authors of this article. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET). This work is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
Journal Homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Pada kehidupan yang berteknologi maju ini, bahasa Jawa hampir hilang di Genereasi milenial yang berasal dari  keluarga  asli  jawa  yang  merantau  ke  Jakarta, mempelajari bahasa jawa ini kurang begitu diminati dan seringkali dianggap remeh. Di kalangan generasi milenial lebih memilih mempelajari bahasa asing, dari pada  bahasa  daerah.  Kurangnya  ketertarikan  dalam menguasai  bahasa  daerah,  baik  budaya  ataupun bahasa  yang  dimana  saat  teknologi  belum berkembang  pesat  seperti  sekarang  ini,  masyarakat bergantung  pada  media  dalam  mempelajari  bahasa daerah  seperti  melalui,  majalah,  tabloid,  radio  dan televisi.  Dengan  berbagai  permasalahan  tersebut aplikasi penerjemah Indonesia-Jawa menjadi sebuah alat  yang  berharga  dalam  memfasilitasi  komunikasi antara  orang  yang  berbicara  bahasa  Indonesia  dan bahasa Jawa, serta mendukung pelestarian bahasa dan budaya Jawa di era digital ini. Adanya teknologi baru saat  ini  seperti  Speech  recognition  memudahkan generasi milenial dalam mempelajari bahasa jawa atau bisa  disebut  juga  dengan  Automatic  speech recognition (ASR) memproses input ucapan menjadi sinyal  dengan  mengonversi  gelombang  suara  yang dapat  dipahami  komputer  dan  diklasifikasikan sebagai kata-kata atau memberikan balasan [1].
Hasil dari prosses kata yang diucapkan ditampilkan dalam bentuk tulisan dan dapat dibaca oleh perangkat teknologi sebagai sebuah perintah. Konversi ucapan dari  suara  ke  teks  di  aplikasi  penerjemah  ini  yaitu sangat  berguna  bagi  siswa  tuna  rungu  dan  orang- orang cacat fisik. Sinyal dapat stabil, yang berarti nilai statistiknya tidak berubah seiring berjalannya waktu, atau  tidak  stabil,  yang  berarti  nilai  statistiknya berubah  terhadap  waktu.  Pemodelan  sinyal  yang benar  memungkinkan  percobaan  sumber  dan pelatihan sebanyak mungkin selama proses simulasi. Singkatnya,  ada  tiga  proses  umum  yang  digunakan komputer untuk mengubah sinyal suara menjadi teks preprocessing ,  ekstraksi  fitur,  dan  pengklasifikasi  [2]. Jawa adalah salah satu bahasa daerah yang memiliki sejarah dan budaya yang kaya, dan masih digunakan oleh  jutaan  orang  di  berbagai  daerah  di  Indonesia, terutama di pulau Jawa. Dijelaskan sebagai berikut:
1) Kebutuhan Komunikasi Bahasa Jawa masih digunakan dalam percakapan sehari-hari  di  banyak  daerah  di  Indonesia. Dengan  adanya  aplikasi  penerjemah  ini,  orang
yang  tidak  fasih  berbahasa  Jawa  tetapi  perlu berkomunikasi  dengan  orang-orang  yang menggunakan  bahasa  Jawa  dapat  melakukan komunikasi dengan lebih mudah.
2) Pelestarian Bahasa dan Budaya Aplikasi  ini  juga  dapat  membantu  dalam pelestarian  bahasa  dan  budaya  Jawa.  Dengan memudahkan  orang  untuk  belajar  bahasa  Jawa dan menggunakan  bahasa tersebut dalam percakapan  sehari-hari,  aplikasi  ini  dapat membantu mencegah kepunahan bahasa Jawa.

## 3) Pendidikan
Aplikasi penerjemah juga dapat digunakan dalam konteks  pendidikan.  Siswa  dan  pelajar  dapat menggunakan  aplikasi  ini  untuk  memahami  teks atau  materi  pelajaran  yang  menggunakan  bahasa Jawa.  Ini  dapat  membantu  meningkatkan pemahaman  dan  keterampilan  berbahasa  Jawa mereka.
4) Pengembangan Ekonomi
Aplikasi  penerjemah  Indonesia-Jawa  juga  dapat mendukung pertumbuhan  ekonomi dengan memfasilitasi  perdagangan  dan  bisnis  antara komunitas berbicara Jawa dengan komunitas yang berbicara  bahasa  Indonesia.  Dengan  memahami bahasa  satu  sama  lain,  pelaku  bisnis  dapat menjalin kerjasama dan mengembangkan koneksi bisnis yang lebih baik.

## Rumusan Masalah
Berdasarkan analis dari latar belakang tersebut, maka dapat simpulkan rumusan masalah dari penelitian ini yaitu  bagaimana  pemanfaatan  aplikasi  penerjemah menggunakan Automatic  speech  recognition sebagai teknologi  dalam  meningkatkan  minat  generasi milenial untuk mempelajari bahasa jawa [3].

## Speech Recognation
Pengenalan ucapan otomatis (ASR) adalah teknologi yang  digunakan  oleh  perangkat  lunak  ketika  mereka menerima  input  kata  yang  diucapkan.  Perangkat menggunakan  teknologi  ini  untuk  mengenali  dan memahami  kata-kata  yang  diucapkan  dengan mendigitalkannya  dan  mencocokkan  sinyal  digital dengan  pola  tertentu  yang  tersimpan  di  dalamnya. Setelah  sekumpulan  angka  dibuat  dari  sekumpulan kata yang diucapkan, kode tertentu digunakan untuk membedakan  antara  angka-angka  tersebut.  Dalam sebuah  buku  tentang  kecerdasan  buatan  (AI), pengenalan  suara  juga  disebut  sebagai  proses
Aria Andros Ghirrid, Ratih Titi Komala Sari, Rima Tamara Aldisa / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (3) 2024, 746-759
mengidentifikasi  suara  berdasarkan  kata-kata  yang diucapkan dengan mengubah sinyal peralatan audio. Banyak upaya yang diperlukan untuk menjadi suara bermanfaat, seperti pengenalan suara atau ucapan [4].
Flutter Flutter adalah  SDK  seluler  untuk Flutter ,  yang dirancang  dan  dikembangkan  secara  terbuka  oleh Google,  menyediakan  solusi  lengkap  untuk pembuatan  aplikasi,  termasuk  mesin  rendering, komponen antarmuka pengguna (UI), kerangka kerja pengujian,  alat  pengembangan,  sistem  router,  dan berbagai  fitur  lainnya  [5]. Flutter juga  merupakan SDK  sumber  terbuka  yang  didukung  sepenuhnya oleh  Google.  Bahasa  pemrograman  C,  C++,  dan Dart  digunakan  untuk  menulis  Flutter,  dan  Skia Graphics  Engine  juga  digunakan.  Keberadaan berbagai widget yang dapat sepenuhnya disesuaikan, seperti  perpustakaan  Desain  Material,  adalah  salah satu keunggulan utamanya.
Dart Dart ,  seperti  kebanyakan  bahasa  pemrograman lainnya, mungkin sulit untuk dipelajari. Dart memiliki keunggulan sebagai bahasa yang relatif "aman" untuk dipelajari,  sehingga  jika  Anda  akrab  dengan JavaScript,  Java,  atau  bahasa  tingkat  tinggi  lainnya, Anda  akan  merasa  familiar  dengan  sintaksis  Dart. Desain berorientasi objek juga dapat menjadi akrab bagi mereka yang telah berpengalaman dengan Ruby atau  Python.  Sebaliknya,  Google  membuat  Dart sebagai  bahasa  yang  sederhana  dan  produktif  yang dapat  dikompilasi  menjadi  JavaScript. Dart telah ditunjukkan untuk berhasil dalam menulis antarmuka pengguna. Dart adalah  bahasa  pemrograman  yang konservatif  yang  dimaksudkan  untuk  membuat lingkungan pemrograman yang stabil, konsisten, dan ramah pengembang [6].
Dart diciptakan oleh Google pada tahun 2011 dengan tujuan menggantikan JavaScript sebagai bahasa web. Fiturnya  termasuk  kemudahan  penulisan  kode, dukungan  untuk  pemrograman  asinkron,  dan kompilasi  JIT  ( Just-In-Time )  dan  AOT  ( Ahead-Of- Time ),  yang  memungkinkan  pengembangan  dan eksekusi  kode  yang  cepat.  Meskipun  Dart menggunakan sintaksis yang akrab bagi pengembang yang sudah terbiasa dengan gaya bahasa C, beberapa elemen  seperti  loop,  pernyataan  if,  dan  pernyataan switch  tetap  sama  dengan  bahasa  berbasis  kelas
seperti  Java,  bahasa  ini  mencoba  mengatasi kekurangan JavaScript dalam hal fleksibilitas dengan memperkenalkan sistem tipe yang lebih ketat.

## Translator
Bahasa sebagai alat komunikasi manusia ditunjukkan melalui  penerjemahan.  Penerjemahan  adalah  bagian penting dari pertukaran informasi, gagasan, dan ilmu pengetahuan.  Namun,  konsekuensi  yang  tidak menguntungkan dapat muncul jika penerjemah tidak dapat menyampaikan arti dengan akurat sesuai dengan bahasa sumbernya. Oleh karena itu, memahami teks bahasa  sumber  dan  gaya  bahasa  yang  digunakan sangat  penting  bagi  pembelajar  penerjemahan.  Saat ini, penerjemahan menggunakan metode konvensional  dan  alat  penerjemah  otomatis  seperti CAT Tools [7].
Literasi  digital  sangat  penting,  dan  orang  harus mampu  menggunakan  media  dan  alat  digital  untuk memudahkan  penerjemahan  dan  menghasilkan  hasil yang  baik.  Singkatnya,  dalam  dunia  penerjemahan kontemporer, memahami dengan baik bahasa sumber dan literasi digital sangat penting . Untuk memahami dan  menghasilkan  penerjemahan  yang  baik, penerjemahan  memerlukan  beberapa  langkah  atau siklus.  Namun,  tidak  banyak  orang  yang menggunakan teknologi terbaru seperti penerjemahan mesin  otak  (NMT)  atau  mesin  penerjemah  berbasis AI.  Namun,  kemajuan  teknologi  kecerdasan  buatan, terutama  dalam  bidang  mesin  penerjemah,  telah menunjukkan bahwa itu efektif dalam meningkatkan keterampilan  bahasa  siswa.  Akibatnya,  penulis merencanakan untuk memberikan pelatihan penerjemahan  dengan  menggunakan Google  Translate sebagai  kecerdasan  buatan  dan  penerapan  strategi penerjemahan.

## Google Cloud Platform
Google  Cloud  Platform (GCP)  diluncurkan  pada  bulan November 2011 sebagai platform cloud publik yang menyediakan berbagai layanan komputasi,
penyimpanan,  jaringan,  basis  data,  Big  Data, keamanan, dan identitas. GCP berasal dari Google App Engine yang dirilis pada tahun 2008, dan sejak saat itu berkembang  menjadi  platform  terintegrasi  yang menyediakan  layanan  kontainer  dan  dukungan  yang diperlukan untuk menjalankan beban kerja produksi dengan  aman  dan  andal.  GCP  saat  ini  hadir  di  dua puluh negara dengan enam puluh satu pusat data, dan
menawarkan  sekitar  sembilan  puluh  produk  dan layanan  cloud  yang  mencakup  berbagai  kebutuhan bisnis. Melalui produk-produknya seperti Google Cloud Platform (GCP), Google App Engine , Cloud Firestore , dan Firebase . Google Cloud Computing menyediakan layanan platform sebagai  layanan  ( Platform  as  a  Service/PaaS ) dan layanan serverless . Google App Engine adalah layanan PaaS yang  memungkinkan  pengguna  mengunggah aplikasi web ke infrastruktur Google tanpa khawatir tentang spesifikasi server. Layanan penyimpanan data Cloud  Firestore memudahkan  penyinkronan  aplikasi, membuat  kueri  data,  dan  menyimpan  data.  Sebagai Backend  as  a  Service (BaaS), Firebase menawarkan berbagai  alat  dan  layanan  yang  memungkinkan pengembangan  aplikasi  yang  lebih  cepat,  seperti kemampuan  untuk  mengelola  otentikasi  pengguna. Perusahaan  dapat  menggunakan  layanan  ini  untuk membuat aplikasi bisnis dengan mudah dan efisien.
Natural language processing Natural language  processing (NLP)  adalah  untuk membuat  program  khusus  dalam  bidang  linguistik yang memungkinkan mesin untuk memahami bahasa manusia. Teks bahasa alami memiliki banyak tingkat entri bahasa dan banyak domain yang berbeda, dan merupakan data yang kompleks dan tidak terstruktur. Segmentasi  kata,  penandaan  bagian  ucapan, pengenalan  entitas  bernama,  ekstraksi  relasi,  dan terjemahan  mesin  adalah  beberapa  tugas  proses pengolahan bahasa natural. Pembelajaran representasi  memungkinkan  representasi  otomatis dari  data  bahasa  alami  dalam  berbagai  tingkat  dan domain. Dengan memfasilitasi transfer pengetahuan di antara berbagai tingkat bahasa, tugas, dan domain aplikasi, pembelajaran representasi memainkan peran penting  dalam  meningkatkan  efektivitas  dan ketahanan  kinerja  NLP.  Aplikasi  terkomputerisasi yang  disebut  Natural Language  Processing (NLP) menggunakan  teori  dan  teknik  untuk  menganalisis konten tekstual [8].
Proses  pengolahan  bahasa  (NLP)  memungkinkan orang bertukar kata-kata dalam berbagai bahasa, yang membantu  mereka  memahami  dunia  dengan memberikan wawasan yang akurat. Ini adalah sistem komputer  yang  menggabungkan  teknik  komputer untuk  mempelajari,  mengenali,  dan  meningkatkan pemahaman terhadap konten bahasa manusia. Proses pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah cabang dari kecerdasan buatan yang bertujuan untuk
mengajarkan  komputer  dan  perangkat  digital  untuk memahami  bahasa  manusia  secara  alami.  Dalam konteks  FinTech,  pengolahan  bahasa  alami memainkan  peran  penting  dalam  mendukung teknologi  "ABCDE",  yang  terdiri  dari  kecerdasan buatan,  data  besar,  komputasi  cloud, blockchain ,  dan Internet of Things . Dengan bantuan pemahaman bahasa alami,  NLP  membantu  mengintegrasikan  teknologi- teknologi ini ke dalam berbagai saluran FinTech .
Figma Figma  adalah  alat  desain  UX/UI real-time yang  kuat yang  cocok  untuk  pengguna  pemula  dan berpengalaman.  Dengan  akses  yang  mudah  melalui aplikasi  desktop  dan  situs  web,  aplikasi  ini  dapat berfungsi  sebagai  pengganti  aplikasi  desain  lainnya. Karena  berbasis cloud ,  Figma  dapat  digunakan  di berbagai  sistem  operasi,  termasuk Windows , Mac , Linux , dan ChromeOS , tetapi belum resmi mendukung iPadOS.  Dengan  menyinkronkan  perubahan  secara online,  Figma  juga  dapat  menyimpan  perubahan secara lokal jika koneksi internet hilang. desain grafis berbasis web.
Figma  memiliki  keunggulan  dalam  hal  kemudahan penggunaan  dan  aksesibilitas  karena  dapat  diakses melalui  browser  web  tanpa  mengunduh  aplikasi terlebih dahulu. Berbagai proyek desain menggunakan Figma, mulai dari perancangan website hingga aplikasi mobile.  Beberapa  contohnya  adalah  desain  UI/UX untuk website  Laboratorium  Energy ,  pengembangan UI/UX  untuk  aplikasi Waste4Change ,  dan  desain aplikasi mobile untuk anak-anak dengan disleksia.

## Struktur Navigasi
Struktur  navigasi  non-linier  adalah  tata  letak  yang tidak  mengikuti  urutan  tertentu  dan  merupakan pengembangan  dari  struktur  navigasi  linier. Percabangan disarankan dalam struktur non-linier ini. Ketika  orang  membuka  aplikasi,  halaman  utama pertama  yang  mereka  lihat  adalah  tombol  bantuan, yang terletak di pojok kanan atas halaman. Selain itu, ada menu bantuan yang berisi informasi tentang situs web ini.
Menu  ini  mencakup  daftar  perintah  yang  dapat diakses, instruksi penggunaan web, dan jumlah objek yang  dapat  ditemukan  rancangan  program  yang digunakan  untuk  membuat  program  lebih  mudah digunakan dan memberikan gambaran umum kepada
pengguna.  Memanfaatkan  data  sistem  dan  instruksi yang terdapat dalam pilihan menu, struktur navigasi memungkinkan pengguna merancang dan menjalankan aplikasi [9].

## Mobile Aplication
Android  adalah  istilah  untuk  kumpulan  perangkat lunak perangkat bergerak yang berbeda yang terdiri dari aplikasi, middleware , dan sistem operasi. Android menyediakan  sejumlah  alat  yang  dapat  diakses langsung  oleh  pengembang,  yang  memungkinkan pengembang  untuk  menggunakan library dan tools untuk membangun aplikasi yang lebih baik. sehingga hal ini dapat membantu pengembang meningkatkan efisiensi saat mereka membuat aplikasi. Selain SMS dan  panggilan  telepon,  konsumsi  media  digital, terutama  melalui  ponsel dan  aplikasi,  telah  menjadi kenyataan yang jelas sejak akhir-akhir ini.
Pengembangan Aplikasi Seluler tidak semudah yang terlihat. Kita telah melihat berbagai jenis aplikasi yang dapat dikembangkan untuk pengembangan aplikasi. Sekarang  kita  akan  melihat  siklus  hidup pengembangan  aplikasi,  terlepas  dari  kompleksitas aplikasi  yang  sedang  dikembangkan.  Tujuan  dan Persyaratan  Aplikasi  Seluler  Menetapkan  tujuan pembuatan  aplikasi  adalah  bagian  penting  dari pengembangan. Ini menjadi tujuan pelanggan untuk menentukan  tujuan  apa  yang  harus  dicapai  oleh aplikasi [10].

## 2. Metode Penelitian
Gambar 1. Metode Penelitian
Metode  peneliatian  ini  menggunakan  algoritma Natural  Language  Processing (NLP)  ada  beberapa pendekatan  untuk  menerjemahkan  teks.  Salah  satu pendekatan adalah menggunakan model terjemahan
statistik atau model terjemahan neural. NMT adalah jenis algoritma penerjemahan mesin yang menggunakan  jaringan  saraf  untuk  memahami konteks dan membuat terjemahan yang lebih akurat dan  alami.  Model-model  ini  telah  melibatkan pembelajaran mesin yang mendalam dan besar dataset terjemahan untuk memahami korelasi antara kata-kata dalam  dua  bahasa.  Pembangunan  Model  Bahasa ( Language  Model )  adalah  proses  yang  melibatkan representasi  statistik  dari  bahasa.  Dalam  konteks terjemahan,  model  bahasa  memahami  struktur kalimat, kosakata, dan sintaksis.
Proses terjemahan dimulai setelah teks diproses dan model bahasa dibangun. Model menerima teks dalam satu  bahasa  dan  menghasilkan  terjemahan  dalam bahasa lain. Hasil terjemahan dievaluasi untuk akurasi, dan  model  dapat  disesuaikan  dengan fine-tuning atau perubahan arsitektur jika terdapat kesalahan. Setelah evaluasi,  hasil  terjemahan  mungkin  perlu  melalui tahap post-processing untuk memastikan struktur kalimat yang benar. Terjemahan dapat diintegrasikan ke dalam aplikasi  pengguna  melalui  antarmuka  grafis  atau antarmuka pemrograman aplikasi (API).

## Waktu Penelitian
Waktu yang di butuhkan untuk menyelesaikan proses penelitian  dan  pengembangan  aplikasi  adalah  19 minggu atau kurang lebih 5 bulan. Berikut di bawah ini adalah tabel timeline dari awal hingga akhir.
Tabel 1. Timeline

## Penentuan Subjek Penelitian
Sistem  aplikasi  penerjemah  ini  di  bangun  dari beberapa  sumber  seperti  refrensi  jurnal  penelitian, serta  algoritma  yang  di  gunakan  untuk  membangun fitur  yang  ada  dalam  aplikasi  ini.  Penggunaannya aplikasi  ini  di  tujukan  untuk  generasi  milenial  yang ingin mempelajari bahasa jawa untuk berkomunikasi. Di  harapkan  dengan  di  bangunnya  aplikasi penerjemah  ini  bisa  mempermudah  dalam mempelajarinya.

## Fokus Penelitian
Fokus  penelitian  ini  adalah  melakukan  pembuatan aplikasi penerjemah, Penerapan fitur speech to text menjadi  fokus  utama  dalam  penelitian  ini,  dan implementasi algoritma natural language processing terkait  prosses  penerjemah  ucapan  ke  kata  yang diterjemahkan.  Penerapan  algoritma  Sequential terkait pencarian data mahasiswa dan dosen.

## Sumber Data
Tahap penelitian saat ini sedang dilakukan, dan data dikumpulkan  dari  artikel  terkait  yang  ditulis  oleh peneliti sebelumnya untuk digunakan sebagai sumber referensinya. Nantinya sumber ini digunakan untuk membantu membuat aplikasi.

## Teknik Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada  aplikasi  penerjemah  ini dari  berbagai  artikel  artikel  untuk  mencakup informasi yang sudah ada.

## Struktur Desain Aplikasi
Aplikasi  yang  akan  dibangun  ini  merupakan penerjemah  otomatis  bahasa  Jawa  ke  dalam  bahasa Indonesia  dengan  metode rule-based berdasarkan analisis  morfologi.  Aplikasi  ini  berbasis  desktop, sehingga  harus  dilakukan  penginstallan  terlebih dahulu untuk dapat menggunakannya kapanpun dan dimanapun.  Sistem  ini  dirancang  dan  dibangun secara  bertahap.  Tahapan  awal  dari  pembuatan aplikasi  ini  yaitu  penginputan  kalimat  bahasa  Jawa, parsing kalimat yang terdiri dari proses case folding dan  tokenizing,  terjemahkan  kata,  menganalisa imbuhan dengan aturan analisis kontrastif, lalu yang terakhir penggabungan kata menjadi kalimat bahasa Indonesia.  Secara  umum  dari  proses  pembuatan aplikasi penterjemah otomatis ini akan digambarkan sebagai berikut.
Gambar 2. Proses Pembuatan Aplikasi Penerjemah
Tahapan-tahapan  umum  yang  dilakukan  dalam membangun  aplikasi  penerjemah  otomatis  bahasa Jawa ke dalam bahasa Indonesia adalah penginputan kalimat bahasa Jawa (ngoko) oleh user , lalu dilanjutkan dengan  proses case  folding yaitu  semua  huruf  pada kalimat  yang  diinputkan  oleh  user  akan  diubah menjadi  huruf  kecil.  Setelah  proses  case  folding dilanjutkan dengan proses tokenizing . Proses tokenizing ini melakukan pemecahan kalimat dengan menghilangkan  tanda  baca  maupun  simbol-simbol lain. Pemecahan kalimat yang dilakukan berdasarkan spasi  sehingga  diperoleh  potongan  kata.  Kemudian, dilakukan stemming yaitu pemotongan imbuhan dari kata menjadi kata dasar yang sesuai dengan morfologi bahasa Jawa yang baik dan benar.
Proses case folding , tokenizing , dan stemming yang sudah dilakukan  pada  kata  dasar,  dilanjutkan  dengan perhitungan cosine similarity guna menemukan kandidat kata  yang  mirip  dengan  kata  dasar  yang  dimaksud dalam  kalimat  lalu  diterjemahkan  ke  dalam  bahasa Indonesia  dan  digabungkan  kata-kata  tersebut menjadi  suatu  kalimat  yang  merupakan  output  dari kalimat yang telah diterjemahkan yaitu bahasa Jawa ke dalam bahasa Indonesia.

## Desain Proses Input Kalimat Bahasa Jawa
Kalimat  yang  diinputkan  dalam  sistem  ini  yaitu kalimat bahasa Jawa. Dari tiap kalimat akan diproses lebih lanjut untuk memberikan proses yang maksimal dengan  melakukan  parsing  di  dalamnya  agar menghasilkan terjemahan yang sesuai dengan kalimat yang di inputkan
Parsing Pada tahap parsing dalam penelitian ini meliputi case folding dan tokenizing . Tahapan yang dilakukan sebelum proses  pemotongan  kata  berimbuhan  yang  akan menghasilkan sebuah kata dasar dari bentuk kata asli.
Case Folding Proses  awal  dari  rangkaian preprocessing teks  atau dokumen adalah case folding. Dalam proses case folding ini akan dilakukan pengubahan seluruh karakter yang merupakan huruf kapital menjadi huruf kecil (hanya huruf  a  sampai  dengan  z  yang  diterima).  Karakter selain  huruf  dihilangkan  dan  dianggap  sebagai delimiter. Berikut alur proses tahapan dari case folding .
Gambar 3. Alur Proses Case Folding

## Tokenizing
Setelah proses perubahan ukuran huruf pada kalimat, dilanjutkan dengan proses memisahkan kata yang ada pada  dokumen  berdasarkan  spasi  kemudian memproses  kata  yang  telah  dipisahkan  tersebut  ke dalam  sebuah  tabel  untuk  dilakukan  proses berikutnya.  Dalam  hal  ini  dinamakan tokenizing . Tokenizing yaitu  proses  pemisahan  suatu  karakter berdasarkan karakter spasi.
Gambar 4. Tokenizing

## Struktur aplikasi
Gambar 5. Struktur Aplikasi
Pada gambar struktur diatas terdapat tata cara sebagai berikut.  Aplikasi  dimulai  dari Splash  Screen sebagai halaman awal. Setelah Splash Screen , pengguna secara default menuju ke Halaman Home , yang memiliki fitur utama berikut:
1) Mikrofon untuk terjemahan suara.
2) Text  field untuk  mengisi  teks  yang  ingin diterjemahkan.
3) Switch Bahasa  untuk  menukar  bahasa  yang  akan diterjemahkan.
Gambar 6. Struktur Fitur-Fitur
Pada  gambar  struktur  fitur  fitur  diatas  terdapat penjelasan sebagai berikut.
1) Pengguna dapat memilih mode terjemahan, yaitu "Mode  Suara"  atau  "Mode  Teks."  Mode  Suara memungkinkan  pengguna  untuk  berbicara  dan menerjemahkan  suara  ke  bahasa  Jawa.  Mode Teks memungkinkan pengguna untuk memasukkan teks yang ingin diterjemahkan.
2) Jika  pengguna  memilih  "Mode  Suara,"  aplikasi akan mengaktifkan mikrofon dan mendengarkan suara pengguna. Suara tersebut akan diterjemahkan ke bahasa Jawa.
3) Jika  pengguna  memilih  "Mode  Teks,"  mereka dapat memasukkan teks dalam bahasa Indonesia ke dalam text field . Tekstual akan diterjemahkan ke bahasa Jawa.
4) Pengguna  dapat  menggunakan Switch Bahasa untuk menukar bahasa yang akan diterjemahkan, baik dari bahasa Indonesia ke bahasa Jawa atau sebaliknya.
5) Setelah  pengaturan  bahasa  selesai,  aplikasi  akan memproses teks atau suara yang dimasukkan dan menghasilkan terjemahan.
6) Hasil terjemahan akan ditampilkan di layar.
7) Aplikasi selesai, dan pengguna dapat melakukan tindakan lain sesuai kebutuhan.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Hasil Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  analisis  kinerja aplikasi penerjemah dari bahasa Indonesia ke bahasa Jawa.  Beberapa  metrik  yang  diukur  melibatkan kecepatan  terjemahan,  akurasi,  dan  kemampuan aplikasi dalam menangani frasa atau kosakata khusus bahasa  Jawa.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa aplikasi  ini  memiliki  kecepatan  yang  cukup  baik dalam  menerjemahkan  kalimat  sederhana,  namun mengalami  tantangan  ketika  menghadapi  frasa  atau kata-kata  khas  bahasa  Jawa  yang  kurang  umum. Selanjutnya,  hasil  terjemahan  dievaluasi  dengan membandingkan  terjemahan  aplikasi  dengan terjemahan manusia yang dilakukan oleh penerjemah berbahasa  Jawa  yang  berpengalaman.  Evaluasi  ini bertujuan  untuk  mengukur  tingkat  akurasi  dan keberterimaan  hasil  terjemahan.  Meskipun  aplikasi mampu  memberikan  terjemahan  yang  cukup memadai  untuk  kalimat  umum,  terdapat  beberapa
kesalahan  dalam  menangani  struktur  kalimat  yang kompleks  dan  istilah  khusus.  Berdasarkan  hasil penelitian ini, terdapat beberapa implikasi yang dapat diidentifikasi.
Pertama, perlu dilakukan perbaikan pada kemampuan aplikasi  dalam  mengatasi  struktur  kalimat  yang kompleks dan kosakata khusus bahasa Jawa. Kedua, pengembang dapat mempertimbangkan peningkatan algoritma  untuk  meningkatkan  akurasi  terjemahan. Secara  keseluruhan,  hasil  penelitian  ini  memberikan pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  kinerja aplikasi penerjemah dari bahasa Indonesia ke bahasa Jawa. Meskipun masih ada beberapa tantangan yang perlu diatasi, potensi aplikasi ini untuk meningkatkan komunikasi  antarbahasa  tetap  signifikan.  Dengan implementasi  perbaikan  yang  tepat,  diharapkan aplikasi ini dapat menjadi alat yang lebih efektif dan dapat diterima oleh pengguna berbahasa Jawa.

## Tahap Analisis
Pada tahap analisis dilakukan dengan mengumpulkan informasi yang dibutuhkan untuk pembuatan aplikasi. Tahap  analisis  meliputi  analisis  fungsional  dan nonfungsional.

## Analisis Fungsional
Analisis  fungsional  merupakan  analisis  terhadap fungsi-fungsi  yang  diperlukan  pada  aplikasi penerjemah Jawa antara lain:
1) Aplikasi  dapat  melakukan  proses  pencarian terjemahan menggunakan suara.
2) Aplikasi  dapat  menghasilkan  suara  yang diterjemahkan.
3) Aplikasi dapat melakukan pertukaran bahasa asal dan tujuan
4) terjemahan.
5) Aplikasi dapat melakukan salin dan share ke media sosial arti penerjemahan.

## Analisis Nonfungsional
Analisis nonfungsional merupakan analisis kebutuhan yang  diperlukan  selama  pengembangan  aplikasi. Analisis nonfungsional meliputi analisis isi program, analisis hardware , dan analisis software .
1) Analisis Isi Program
Tahap analisis isi program terkait materi yang akan disajikan.  Konten  materi  yang  disajikan bersumber Google Cloud Platform .
Aria Andros Ghirrid, Ratih Titi Komala Sari, Rima Tamara Aldisa / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (3) 2024, 746-759
2) Analisis Hardware
Analisis  hardware  meliputi  spesifikasi hardware yang mendukung untuk pengembangan aplikasi.
Dukungan hardware yang dibutuhkan yaitu hardware yang dapat menjalankan lingkungan pengembangan Android  Studio  serta  Visual  Studio  Code.  Berikut spesifikasi hardware minimal untuk Android Studio.
a) Microsoft Windows 7/8/10
b) 3 GB RAM
c) 2 GB hard disk space
Sedangkan  untuk  spesifikasi  minimal  Visual  Studio Code adalah sebagai berikut.
a) Microsoft Windows 7/8/10
b) Intel Core i3 atau AMD Athlon 64
c) 2 GB RAM
d) 2 GB hard disk space
Pengembangan  aplikasi  Ukara  Jawa  menggunakan spesifikasi yang disarankan yaitu:
a) Microsoft Windows 7
b) Intel Core i5
c) 4 GB RAM
Untuk hardware yang  dapat  menjalankan  aplikasi Ukara Jawa yaitu smartphone yang memiliki sistem operasi Android dengan versi 4.0.x atau yang terbaru.

## Desain Aplikasi
Pada tahap ini dilakukan pembuatan desain aplikasi penerjemah  secara  detail  yang  digunakan  sebagai acuan  dalam  pembuatan  aplikasi  berbahasa  daerah yang  baru  nantinya,  sehingga  akan  menjelaskan rangkaian  dari  aplikasi  penerjemah  yang  nantinya akan diterapkan. Selain itu pembuatan desain aplikasi penerjemah  juga  dapat  dipergunakan  sebagai  acuan untuk menarik perhatian yang ingin belajar bahasa.

## Tahap Implementasi
Pada  tahap  implementasi  aplikasi  sinaubasa  ini menggunakan  Visual  Studio  Code  dengan  target pengembangan  aplikasi  mulai  dari  versi  4.0  sampai dengan  versi  7.1.  Tahapan  implementasinya  adalah sebagai berikut.

## Implementasi Layout Interface Aplikasi
Implementasi layout  interface aplikasi  menggunakan script  XML  yang  merupakan  standar  pengaturan
layout Android. Layout yang digunakan pada aplikasi antara lain about screen , home screen , splash screen .
Gambar 7. Implementasi layout interface
Berikut gambar tampilannya:
Gambar 8. Splash Screen
Splash screen atau yang bisa disebut juga halaman awal dari  aplikasi.  Aplikasi  ini  bernama  sinau  basa  dalam bahasa jawa yang artinya belajar bahasa.
Gamabra 9. About
About yaitu halaman penjelasan tentang aplikasi yang dibuatnya  halaman  ini  membahas  tentang  profil pembuat dan penjelasan singkat apa yang dibuatnya.
Gambar 10. Tampilan Home
Halaman Home yaitu halaman yang menyediakan fitur fitur  penerjemah  mulai  dari  teks  maupun  suara. Aplikasi penerjemah ini juga mempunyai fitur tukar bahasa jadi tidak dari bahasa indonesia saja yang bisa terjemah ke bahasa jawa tapi bahasa jawa juga bisa menerjemahkan ke bahasa indonesia dan bukan itu saja  aplikasi  ini  juga  bisa  mengeluarkan  suara  yang kita tulis. Aplikasi ini juga menyediakan menyalin text dan  share  untuk  memudahkan  pengguna  untuk memakainya.

## Implementasi Logika Pemrograman
Aplikasi  tidak  dapat  dijalankan  apabila  tidak  ada perintah yang digunakan. Perintah yang dimaksudkan untuk  menjalankan  fungsi-fungsi  pada  aplikasi. Untuk  itu  diperlukan  bahasa  pemrograman  supaya fungsi  dapat  dijalankan.  Android  secara  default menggunakan  bahasa  pemrograman  dart.  Pada aplikasi sinaubasa file yang digunakan dibagi ke dalam empat package yang meliputi package utils, view dan main.
Gambar 11. Implementasi Logika Pemrograman
Gambar 12. Implementasi Algoritma Natural Language Processing dari Bahasa Indonesia ke Bahasa Jawa

## Tahap Pengujian
Tahap  terakhir  dari  penelitian  ini  adalah  dengan melakukan  pengujian.  Pengujian  yang  dilakukan menggunakan  instrumen  penelitian  sesuai  dengan standar  ISO  25010  yaitu functionality  suitability , compatibility , usability , reliability ,  serta  uji  materi.  Hasil pengujian adalah sebagai berikut.
Pengujian Functionality Suitability Pengujian
functionality suitability dilakukan menggunakan kuesioner checklist yang diisi oleh ahli software  sebanyak  tiga  orang.  Hasil  pengujian functionality suitability adalah sebagai berikut.
Tabel 2. Hasil pengujian functionality suitability No  Aktivitas/Menu Skenario Uji Pertanyaan Ketercapaian Ya  Tidak 1 Membuka Aplikasi Memilih ikon launcher aplikasi Sinaubasa Apakah halaman utama dapat ditampilkan dan muncul semua menu (Terjemahan, Bantuan, Info Pengembang, dan Keluar) dengan benar ? 3 2 Halaman Utama  Memilih menu Terjemahan Apakah pengguna dapat membuka menu Terjemahan ? 3 Menu Terjemahan (menekan tombol Apakah pengguna dapat kembali ke halaman utama dengan menekan tombol 3
Pengujian compatibility Pengujian compatibility dilakukan  dengan  pengujian aspek co-existence ,  pengujian  berbagai  sistem  operasi dan  jenis  perangkat.  Berikut  ini  ringkasan  hasil pengujian compatibility .
Pengujian aspek co-existence Pengujian  aspek co-existence dilakukan  dengan menjalankan  aplikasi  Ukara  Jawa  bersamaan  dengan aplikasi  lain  pada  satu  perangkat.  Berikut  ini  hasil pengujian aspek co-existence .
Tabel 3. Pengujian aspek co-existence No Aplikasi yang dijalankan Ketercapaian Hasil Sukses Gagal 1 Apakah aplikasi Sinaubasa dapat berjalan bersamaan dengan Whatsapp? Ya 2 Apakah aplikasi Sinaubasa dapat berjalan bersamaan dengan Line? Ya 3 Apakah aplikasi Sinaubasa dapat berjalan bersamaan dengan Google Translate?  Ya
4 Apakah aplikasi Sinaubasa dapat berjalan bersamaan dengan Opera Mini? Ya 5 Apakah aplikasi Sinaubasa dapat berjalan bersamaan dengan Messaging? Ya 6 Apakah aplikasi Sinaubasa dapat berjalan bersamaan dengan Gmail? Ya 7 Apakah aplikasi Sinaubasa dapat berjalan bersamaan dengan Play Store? Ya 8 Apakah aplikasi Sinaubasa dapat berjalan bersamaan dengan Facebook? Ya

## Pembahasan
Aplikasi  Sinaubasa  dikembangkan  melalui  tahap analisis,  desain,  implementasi,  dan  pengujian.  Pada tahap analisis meliputi analisis fungsional dan analisis nonfungsional.  Analisis  fungsional  dilakukan  untuk mengumpulkan informasi terkait fungsi-fungsi yang dibutuhkan  pada  aplikasi  Sinaubasa.  Analisis nonfungsional  digunakan  untuk  mengumpulkan informasi yang dibutuhkan dalam tahap pengembangan aplikasi Sinaubasa. Pada tahap desain terdiri  atas desain  unified  modelling  language (UML), desain  sistem,  dan  desain  interface.  Desain  UML digunakan  untuk  menggambarkan  rancangan  alur proses  aplikasi  terhadap  sistem.  Desain  sistem digunakan  untuk  menggambarkan  rancangan  basis data serta alur kerja sistem yang digambarkan dengan flowchart .
Pembuatan flowchart alur kerja sistem menggunakan software  Microsoft  Visio  2013.  Desain interface digunakan  untuk  menggambarkan  tampilan interface aplikasi.  Pembuatan  desain  interface  dengan menggunakan software Corel  Draw  X7.  Pada  tahap implementasi terdiri atas implementasi layout interface aplikasi  dan  implementasi  logika  pemrograman.
Pembuatan layout  interface aplikasi  dan  logika pemrograman  menggunakan software visual  studio code.

## 4. Kesimpulan
1) Pentingnya  NLP  dalam  Penerjemahan  Bahasa Algoritma  NLP  memiliki  peran  krusial  dalam meningkatkan  kualitas  penerjemahan  antara bahasa  Indonesia  dan  Jawa.  Kemampuan algoritma untuk memahami dan menerjemahkan struktur kalimat yang tepat menjadi kunci utama keberhasilan aplikasi ini.
2) Manfaat  Metode Speech  Processing :  Penggunaan metode Speech  Processing membuka  pintu  untuk interaksi suara yang lebih alami antara pengguna dan  aplikasi.  Hal  ini  dapat  meningkatkan pengalaman  pengguna  dan  membuat  proses penerjemahan lebih cepat dan efisien.
3) Tantangan  dalam  Pengembangan  Aplikasi. Meskipun  potensi  besar,  pengembangan  aplikasi penerjemah Indonesia-Jawa menggunakan algoritma  NLP  dan  Speech  Processing  juga back) back ? Memilih menu Bantuan Apakah halaman Bantuan Penggunaan dapat ditampilkan dengan benar ? 3 Memilih menu Info Pengembang Apakah halaman Info Pengembang dapat ditampilkan dengan benar ? 3
menghadapi  beberapa  tantangan.  Beberapa  di antaranya termasuk kompleksitas bahasa, variasi dialek,  dan kebutuhan akan  set  data  yang  besar untuk pelatihan yang efektif.
4) Upaya  Penelitian  dan  Pengembangan  Masa Depan.  Kesimpulan  makalah  ini  juga  dapat menggarisbawahi  pentingnya  penelitian  dan pengembangan lebih lanjut di bidang ini. Dengan terus  memperbaiki  algoritma  dan  mengatasi kendala teknis, kita dapat menghadirkan aplikasi penerjemah yang lebih canggih dan efektif.
5) Implikasi  Sosial  dan  Budaya.  Implementasi aplikasi  ini  juga  memiliki  implikasi  sosial  dan budaya  yang  signifikan.  Penerjemahan  antar- bahasa dan dialek dapat memperkuat komunikasi lintas budaya dan mendukung pelestarian bahasa lokal.
Untuk  meningkatkan  kemampuan  aplikasi  dalam mengatasi  beragam  konteks  linguistik,  disarankan untuk terus mengumpulkan data yang lebih banyak dan  representatif  dari  variasi  bahasa  Indonesia  dan Jawa, termasuk berbagai dialek. Data yang lebih luas dan  mencakup  variasi  yang  lebih  besar  akan memperkuat  aplikasi.  Selain  itu,  penelitian  lebih lanjut  diperlukan  untuk  mengoptimalkan  algoritma NLP  agar  dapat  menangani  sintaksis  dan  semantik bahasa  Indonesia  dan  Jawa  dengan  lebih  baik, sehingga  terjemahan  menjadi  lebih  akurat  dan kontekstual.
Integrasi  teknologi  AI  yang  lebih  canggih,  seperti machine  learning  dan  deep  learning,  juga  penting untuk meningkatkan kemampuan adaptasi algoritma terhadap perubahan bahasa dan dialek seiring waktu, yang  akan  meningkatkan  fleksibilitas  dan  daya tanggap  aplikasi.  Fokus  pada  pengembangan antarmuka  pengguna  yang  lebih  intuitif,  terutama dalam konteks interaksi suara, akan mempermudah penggunaan dan meningkatkan adopsi aplikasi oleh pengguna  yang  mungkin  tidak  terbiasa  dengan teknologi  NLP  atau  Speech  Processing.  Terakhir, melakukan  uji  coba  terhadap  komunitas  pengguna potensial, khususnya mereka yang aktif menggunakan  bahasa  Indonesia  dan  Jawa  dalam kehidupan  sehari-hari,  sangat  penting  karena feedback langsung dari pengguna dapat memberikan wawasan berharga untuk peningkatan lebih lanjut.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Muhammad, M., Hidayat, S., & Amrullah, A. Z. (2019).  Speech  Recognition  Untuk  Aplikasi Kamus  Bahasa  Indonesia-Sumbawa  Berbasis Android. Jurnal  Bumigora  Information  Technology (BITe) , 1 (2), 126-137. DOI: https://doi.org/10.30812/bite.v1i2.606. [2] Adnan,  F.,  &  Amelia,  I.  (2022).  Implementasi Voice Recognition Berbasis Machine Learning. Edu  Elektrika  Journal , 11 (1),  24-29. DOI https://doi.org/10.15294/eej.v11i1.57283.
[3] Asri, N. A. L., Adam, R. I., & Dermawan, B. A. (2023).  SPEECH  RECOGNITION  UNTUK KLASIFIKASI  PENGUCAPAN  NAMA HEWAN  DALAM  BAHASA  SUNDA MENGGUNAKAN  METODE  LONG- SHORT  TERM  MEMORY. JATI  (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , 7 (2), 1242-1247. DOI: https://doi.org/10.36040/jati.v7i2.6744.
[4] AL-Bakhrani, A. A., Amran, G. A., Al-Hejri, A. M., Chavan, S. R., Manza, R., & Nimbhore, S.
(2023,  August).  Development  of  Multilingual Speech Recognition and Translation Technologies for Communication and Interaction.  In First  International  Conference  on Advances  in  Computer  Vision  and  Artificial Intelligence Technologies (ACVAIT 2022) (pp. 711- 723). Atlantis Press.
[5] Alessandria,  S.  (2023). Flutter  Cookbook:  100+ step-by-step  recipes  for  building  cross-platform, professional-grade apps with Flutter 3.10. x and Dart 3. x . Packt Publishing Ltd.
[6] Arnesia,  P.  D.,  Pratama, N.  A.,  &  Sjafrina,  F. (2022).  Aplikasi  Artificial  Intelligence  Untuk Mendeteksi Objek Berbasis Web Menggunakan Library  Tensorflow  Js,  React  Js  Dan  Coco Dataset. JSiI (Jurnal Sistem Informasi) , 9 (1), 62-69. DOI: https://doi.org/10.30656/jsii.v9i1.4243.
[7] Bano, S., Jithendra, P., Niharika, G. L., & Sikhi, Y. (2020, November). Speech to text translation enabling  multilingualism.  In 2020  IEEE International Conference for Innovation in Technology
Aria Andros Ghirrid, Ratih Titi Komala Sari, Rima Tamara Aldisa / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (3) 2024, 746-759
(INOCON) (pp. 1-4). IEEE. DOI:
10.1109/INOCON50539.2020.9298280.
[8] Thomas, C. G., & Devi, J. (2021). A study and overview  of  the  mobile  app  development industry. International Journal of Applied Engineering and Management Letters
(IJAEML) , 5 (1), 115-130.
[9] Buana,  I.  K.  S.  (2020).  Implementasi  aplikasi speech  to  text  untuk  memudahkan  wartawan mencatat  wawancara  dengan  python. Jurnal Sistem  Dan  Informatika  (JSI) , 14 (2),  135-142. DOI: https://doi.org/10.30864/jsi.v14i2.293.
[10] Ifrah,  S.  (2021).  Getting  Started  with Containers in Google Cloud Platform. Melbourne: VIC .
[11] Ilham, M., Kharisma, A. P., & Wardhono, W. S. (2019). Pengembangan Aplikasi Pembelajaran Membaca Aksara Jawa Menggunakan  Speech  Recognition  (Studi Kasus:  SDN  Tulusrejo  1  Malang). Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer , 3 (9), 8640-8646.
[12] Koalu,  O.,  &  Sompie,  S.  R.  (2019).  Rancang bangun aplikasi pengenalan bahasa tountemboan menggunakan speech recognition. Jurnal  Teknik  Informatika , 14 (2), 269-278. DOI:
https://doi.org/10.35793/jti.14.2.2019.24003. [13] Setiyanto,  K.,  &  Al  Ghifari,  H.  R.  (2023). APLIKASI PENJUALAN WAGHE COFFEE BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN  PHP  AND  MY  SQL DENGAN FRAMEWORK BOOTSTRAP. Jurnal  Ilmiah  Teknik , 2 (2),  51- 61.
DOI: https://doi.org/10.56127/juit.v2i2.784.
[14] Lestari, A., & Hasibuan, A. (2022). Pergeseran Bahasa  Jawa  Pada  Kalangan  Remaja  Desa Firdaus  Kabupaten  Serdang  Bedagai. Jurnal Pusat Studi Pendidikan Rakyat , 139-147.
[15] Liu, Y., Zhang, J., Xiong, H., Zhou, L., He, Z., Wu,  H.,  ...  &  Zong,  C.  (2020,  April).
Synchronous  speech  recognition  and  speech- to-text  translation  with  interactive  decoding. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (Vol.  34,  No.  05,  pp.  8417-8424). DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v34i05.6360.
[16] Liu, Z., Lin, Y., & Sun, M. (2023). Representation learning  for  natural  language  processing (p.  521). Springer Nature.
[17] Anissa,  D.  L.  F.,  &  Andryani,  R.  (2022). Penerapan  Cloud  Computing  Dalam  Aplikasi Panggil Teknisi Berbasis Android Menggunakan  Google  Cloud  Platform. J- SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) , 6 (2), 1292-1300. DOI: http://dx.doi.org/10.30645/j-sakti.v6i2.533.
[18] Muliani,  A.  (2023).  Aplikasi  Kamus  Bahasa Batak-Inggris  (Speech  To  Speech)  Berbasis Android  Sebagai  Fitur  Pendukung  Pariwisata Danau  Toba  Sebagai  Destinasi  Wisata Internasional. (JurTI) Jurnal Teknologi Informasi , 7 (1), 145-151.
[19] Sofi,  N.,  &  Dharmawan,  R.  (2022). Perancangan  aplikasi  bengkel  CSM  berbasis Android  menggunakan  framework  Flutter (bahasa Dart). Jurnal Teknik dan Science , 1 (2), 53-
64. DOI: https://doi.org/10.56127/jts.v1i2.125. [20] Nugroho,  K.  (2019).  Implementasi  Sistem Speech To Text Berbasis Android Menggunakan APP Inventor Speech Recognizer. Jurnal  Ilmiah  Infokam , 15 (1).  DOI: https://doi.org/10.53845/infokam.v15i1.167.
[21] Mah, P. M., Skalna, I., Muzam, J., & Song, L. (2022). Analysis of natural language processing in  the  fintech  models  of  mid-21st Century. Journal  of  Information  Technology  and Digital World , 4 (3), 183-211.
[22] Pranaja,  M.  A.,  &  Nurhidayat,  A.  I. PEMBUATAN APLIKASI MESIN PENERJEMAH MENGGUNAKAN METODE NO LANGUAGE LEFT BEHIND DARI BAHASA INDONESIA KE
BAHASA BANJAR.
[23] Bangun,  B.  P.  (2022).  PENERAPAN NATURAL  LANGUAGE  PROCESSING UNTUK MEMBANGUN VOICE TRANSLATOR  DENGAN  BANTUAN NEURAL MACHINE TRANSLATION. Deli Sains Informatika , 1 (2).
[24] Putra,  M.  M.  I.,  Sherwin,  S.,  &  Paturusi,  S. (2020). Implementation of Speech Recognition in  English  Learning  Applications  for Children. Jurnal Teknik Informatika , 15 (4), 247.
[25] Surianto, D. F., Wahid, M. S. N., Parenreng, J. M., Wahid, A., Zain, S. G., Edy, M. R., & Risal, A. A. N. (2023). PKM Pelatihan Figma untuk Desain  Prototipe  Sistem  Informasi. Vokatek: Jurnal  Pengabdian  Masyarakat ,  57-63.  DOI: https://doi.org/10.61255/vokatekjpm.v1i2.8
8.
[26] Wahyuni, S., Layuk, N. S., Loly, R. H., & Daud, A. N. (2021). Desain sistem speech recognition penerjemah bahasa toraja menggunakan hidden markov  model. Jurnal  Penelitian  Pos  dan Informatika , 11 (2), 107-119. DOI: https://doi.org/10.17933/jppi.v11i2.286.
[27] Kamal,  A.  (2022).  Pelatihan  penerjemahan Indonesian-English  dengan  menggunakan kombinasi  Google  Translate  dan  menerapkan manual  translation  strategies. Ash-Shahabah: Jurnal Pengabdian Masyarakat , 1 (2), 9-15.