## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p): 2460-0741
No. 2 Agustus 2020

## Tinjauan Kasus Model Speech Recognition : Hidden Markov Model
Deny Jollyta #1 , Dwi Oktarina #2 , Johan #3
# Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Pelita Indonesia Jalan Jendral Ahmad Yani No. 78-88 Pekanbaru
1 deny.jollyta@lecturer.pelitaindonesia.ac.id
2 dwi.oktarina@lecturer.pelitaindonesia.ac.id
3 johan@lecturer.pelitaindonesia.ac.id
Abstrak —  Teknologi  pengenal  suara (speech  recognition) merupakan teknologi yang berkembang pesat dalam bidang kecerdasan  buatan (artificial  intelligent) .  Saat  ini,  teknologi pengenal suara  menjadi  hal yang komersil  melalui  berbagai media  teknologi  seperti smartphone dan  komputer.  Salah satu pembentuk struktur pengenal suara agar dapat bekerja pada  perangkat  tersebut  adalah  model  statistik  pengenal suara Hidden Markov Model (HMM). Penerapan HMM pada berbagai kasus menunjukkan bahwa model ini cocok dengan berbagai  macam  data.  Tulisan  ini  merupakan  sebuah tinjauan  untuk  model  HMM  yang  bertujuan  untuk memberikan  gambaran  dan  pemahaman  terhadap  kinerja HMM  melalui  rangkuman  sejumlah  penelitian  yang digunakan  dalam  berbagai  data.  Penerapan  HMM  tersebut menunjukkan  optimalisasi  kinerja  HMM  dan  tinjauan terhadap  sejumlah  penelitian  menunjukkan  bahwa  tingkat keberhasilan  HMM  dalam  mengenali  data  mencapai 71.43%.
Kata kunci — Speech recognition , artificial intelligent , model statistik, hidden markov model , media teknologi

## I. P ENDAHULUAN
Automatic  Speech  Recognition (ASR)  dibangun  dari bemacam-macam  model  statistik  yakni  model  Akustik, model  Bahasa,  model  Leksikon  dan  model Hidden Markov .  Model Hidden  Markov atau  dikenal  dengan Hidden Markov Model (HMM) adalah model  yang umum digunakan untuk  menyelesaikan berbagai kesulitan dalam pengenalan suara [1]. Keluaran HMM adalah sekuens dari simbol  atau  kuantitas,  dimana  sebuah  sinyal  dari pengucapan bisa dilihat seperti piecewise stationary signal atau short-time stationary signal [2]. HMM dikenal dapat diujikan secara otomatis, sederhana dan  secara komputasi layak untuk digunakan[3],[4].
Tinjauan  tentang  kinerja  HMM  menjadi  tujuan  tulisan ini  dijabarkan.  Sejumlah  alasan  HMM  digunakan, tergambar  pada  berbagai  penelitian  yang  telah  dilakukan hingga  sekarang.  Pada  penelitian  [5],  HMM  membantu mengenali emosi manusia melalui suara. Percakapan yang diubah  menjadi  teks  dan  sebaliknya,  merupakan  hasil penggunaan  HMM  dengan  program  dinamik  [6]  dan kombinasi HMM dengan beberapa sinyal audio [7]. HMM juga  sangat  membantu  dalam  pengenalan  suara  di  bidang
akademik dan industri sejak tahun 2012 [8], [9], [10] serta mengenali wajah [11].
Pada beberapa penelitian  yang  membutuhkan database suara dengan  jumlah  besar, HMM sering  dikombinasikan atau  digabungkan  dengan  model  atau  algoritma  berbeda untuk  memperoleh  hasil  suara  yang  lebih  jelas  dan dipahami.  Penelitian  [12]  memperlihatkan  bagaimana HMM  dikembangkan  yang  disebut  dengan utterance . Utterance adalah  pengucapan  satu  kata,  beberapa  kata, kalimat  bahkan  beberapa  kalimat.  Artinya,  kemungkinan HMM  dapat  bekerja  lebih  baik  bila  digabungkan  dengan metode atau model atau algoritma lainnya.
Selain  itu,  HMM  juga  dapat  mendeteksi  berbagai kegiatan dalam dunia  bisnis, seperti fraud [13],  perkiraan harga minyak mentah [14], dan prediksi peluang kenaikan harga  saham  [15].    Tidak  hanya  itu,  HMM  turut membantu menghasilkan penelitian yang mampu mendeteksi noise saat  HMM  beroperasi  [16]  dan mengubah nilai threshold seperti teta [17].

## II. M ATERI DAN M ETODE P ENELITIAN

## A. Unsur dan Arsitektur HMM
HMM  merupakan  pengembangan  dari  teorema  Bayes dan  proses  Markov  [18].  HMM  bertujuan  untuk menentukan  atau  merepresentasikan  parameter (state) tersembunyi  berdasarkan  sejumlah  data  observasi  yang ada.  Penerapan  ASR  melalui  model  HMM  menjadi  dasar berkembangnya  HMM  pada  berbagai  kasus  pengenalan suara.  Secara  umum,  model  HMM  memiliki  unsur-unsur sebagai berikut [19]:
1)  N: yaitu  jumlah  state  dalam  model.  Secara  umum state  saling  terhubung  satu  dengan  yang  lain,  dan  suatu state bisa  mencapai semua state yang  lain dan sebaliknya (disebut model ergodic ). Namun hal tersebut tidak mutlak, terdapat  kondisi  lain  dimana  suatu state hanya  bisa berputar  ke  diri  sendiri  dan  berpindah  ke  satu state berikutnya,  hal  ini  bergantung  pada  implementasi  dari model.
2)  M: yaitu jumlah observasi simbol secara unik pada tiap state ,  misalnya:  karakter  dalam  alfabet,  dimana state adalah huruf dalam kata.
3)  State  Transition  Probability: yaitu  kemungkinan perubahan kata dengan ketentuan A= { a ij }
4)  Observation  Symbol  Probability  pada  State: yaitu kegiatan  observasi  pada  kemungkinan  perubahan  setiap state j, B={ b j (k) }
5)  Initial  State  Distribution: yaitu  inisialisasi state yang telah didistribusikan π = { π i }
Dengan memberikan nilai pada N, M, A, B, dan π , HMM dapat  digunakan  sebagai  generator  untuk  menghasilkan urutan observasi.
HMM  sangat  berpotensi  untuk  dikembangkan  sesuai dengan  kasus  pengenalan  suara  yang  hendak  dibangun [12]. Hal ini dikarenakan HMM memiliki framework yang dibagun  dari  unsur  matematis,  mudah  diterapkan  dan layak secara komputasi [20].

## Gambar. 1 Arsitektur HMM
Gambar 1 menunjukkan bahwa arsitektur umum HMM yang  terdiri  dari arbitrary  variable yang  mampu menerima  sejumlah  nilai.  Artinya,  HMM  merupakan model yang mudah dimodifikasi.
Semua  kasus  ASR  yang  menggunakan  HMM membentuk  suatu  diagram  kerja  yang  menggambarkan sistematika HMM. Gambar 2 merupakan arsitektur HMM berdasarkan pengenal suara yang umum digunakan [21].

## Gambar. 2 Arsitektur HMM berdasarkan prinsip pengenal suara
Berdasarkan Gambar 2, unsur HMM terletak pada blok feature  extraction dimana  setiap  kata  atau  ucapan  yang ditangkap,  dikenali  terlebih  dulu  sebelum  diubah  ke  teks yang dikenali.

## B. Konsep Kerangka Pemikiran
Tulisan  dalam  bentuk  tinjauan  kasus  ini  disusun menggunakan  metode  penelitian Systematic  Mapping
Study karena  metode  ini  sesuai  dengan  penelitian  yang berbasis  tinjauan  kasus.  Adapun  konsep  yang  dibangun untuk  memperoleh  kesimpulan  yang  diinginkan,  terdapat pada Gambar 3.

## Gambar. 3 Konsep kerangka pemikiran
Langkah  awal  studi  dilakukan  melalui  pemilihan referensi  yang  bersesuaian  dengan  topik  pembahasan yakni  ASR  dan  HMM.  Ruang  lingkup  yang  dibahas adalah  berbagai  macam kasus  yang  menggunakan  HMM, termasuk pengembangannya. Referensi terpilih dikaji dan disimpulkan.  Hasilnya  berupa  klasifikasi  dari  temuan sesuai topik. Diharapkan hasil tersebut  menjadi  informasi yang bermanfaat bagi pengguna dalam memahami kinerja, khususnya HMM.

## III. H ASIL DAN A NALISIS
HMM telah diterapkan pada  bermacam-  macam kasus. Tidak sedikit pula pengembangan dan modifikasi terhadap HMM dilakukan. Data uji umumnya diambil dari database yang  disiapkan  peneliti  karena  umumnya speech recognizer mempunyai  kemampuan  terbatas  untuk mengenali kata yang diujikan. Berikut dijabarkan berbagai hasil  penelitian  yang  menerapkan  HMM  dalam  konsep ASR yang terangkum dalam Tabel 1 dan 2.
TABEL I H ASIL P ENELITIAN DAN ANALISIS BAGIAN 1 Peneliti (a) Judul (b) Model (c) Properti (d) [2] A. S. Sunny Speech Recognition Menggunakan Algoritma Program Dinamis HMM- Dynamic Time Warping (HMM- DTW) Vocal Signal Analysis , teorema Faourier, Algoritma Dynamic Time Warping [3] C. P. Dalmiya, V. S. Dharun, and K. P. Rajesh An Efficient Method for Tamil Speech Recognition using MFCC and DTW for Mobile Applications MelFrequenc y Cepstral Coefficients (MFCC)- DTW, Linier Predictive
Coding - HMM (LPC-
Mel frequency Cepstral
Coefficients,
algoritma HMM
Mulai Studi Pustaka Sesuai Topik? Klasifikasi Temuan Selesai T Y p(t-1) p(t) p(t+1) q(t-1) q(t)
P(t+1)
HMM) Peneliti (a) Judul (b) Model (c) Properti (d) [4] G. Muhamm ad, Y. A. Alotaibi, and M. N. Huda Automatic Speech Recognition for Bangla Digits HMM Mel-frequency cepstral coefficients, HMM toolkit [6] A. Trivedi, N. Pant, P. Shah, S. Sonik, and S. Agrawal Speech to text and text to speech recognition systems-A review HMM-DTW. Algoritma DTW, Linear Predictive Coding, Mel- Frequency Cestrum Co- efficient [19] J. M. T. S., D. Puspitani ngrum, and B. Susilo Penerapan Speech Recognition Pada Permainan Teka-Teki Silang Menggunakan Metode Hidden Markov Model (HMM) Berbasis Desktop HMM Feature extraction , LPC, pengukuran statistik maksimum atau tertingi [22] M. A. Menacer, O. Mella, D. Fohr,
D. Jouvet,
D.
Langlois,
and K.
Smaili An enhanced automatic speech recognition system for Arabic DNN-HMM, GMM-HMM Kaldi toolkit, Auto- correction of Hamoza [23] A. H. Koosasi, R. Sarno, and A. Munif Deteksi Fraud Menggunakan Metode Model Markov Tersembunyi pada Proses Bisnis HMM, Algoritma Baum-Welch , Algoritma Viterbi Alat ukur kualitas statistik seperti akurasi, presisi, sensitivitas ( True Positive Rate atau TPR) dan spesifisitas ( True Negative Rate atau TNR) [24] N. Nguyen An Analysis and Implementati on of the Hidden Markov Model to HMM Akaike information criterion (AIC), Bayesian information criterion (BIC)
Technology Stock Prediction Peneliti (a) Judul (b) Model (c) Properti (d) [25] J. Lemos, S. Patil, S. Save, and H. Pise Credit Card Fraud Detection Using Hidden Markov Model and Naïve Bayes HMM, Naïve Bayes Jumlah transaksi, pengukuran statistik akurasi, rata- rata dan standar deviasi [26] S. Bhende, K. Thakur, J. Teseng, M. L. Ali, and N. Wang Character Recognition Using Hidden Markov Models HMM algoritms Virtebi, Self Organizing Map [27] R. Alghamd i Hidden Markov Models (HMMs) and Security Applications HMM Algoritma Forward- Backward , algoritma Viterbi, accuracy measurement [28] D. Abdullah and R. Ramadha n Implementasi Algoritma Hidden Markov Model Sebagai Pengenalan Perintah Suara Pada Aplikasi Winamp HMM, Linear Predective Coding (LPC) Sinyal suara dari aplikasi winamp ,
instruksi perintah yang diuji [29] A. Anisa, A. K. Jaya, and S. Sunarti Analisis Hidden Markov Model untuk Segmentasi Barisan DNA HMM, metode Cluster Analysis GenBank , Matlab [30] Q. Nada, C. Ridhuand i, P. Santoso, and D. Apriyant o Speech Recognition dengan Hidden Markov
Model untuk
Pengenalan dan Pelafalan Huruf Hijaiyah HMM, metode Fast Fourier Transform (FFT) Euclidean distance , akurasi [31] E. F. Yuwitani ng, B. Hidayat, and N. Andini Implementasi Metode Hidden Markov Model Untuk Deteksi Tulisan HMM, metode Modified Direction Feature (MDF) Database tulisan tangan dalam bentuk format JPG, pengukuran character error rate
Tangan (CER) Peneliti (a) Judul (b) Model (c) Properti (d) [32] Y. Rosmans yah and R. R. A. Wicaksa na Perancangan Aplikasi Multimedia Dengan Menggunakan Hidden Markov Model Untuk Menentukan Gaya Belajar HMM, metode clustering, waterfall 3D VLE (Moodle, SLOODLE , dan OpenSim) ,
pengujian
whitebox , algoritma k- means [33] B. H. Prasetio, W. Kurniaw an, and M. H. H. Ichsan Pengenalan Emosi Berdasarkan Suara Menggunakan HMM HMM Database suara dari rekaman film,
alat ukur
berupa akurasi dan waktu eksekusi [34] B. Cong Giao, T. Hoai An, N. Thi Hong Anh, and H. Nhut Minh Hidden Markov Model for Recognition of Skeletal data-based hand movement gestures HMM Algoritma Principle Component Analysis (PCA), data skeletal, kamera [35] S. M. Mon and H. M. Tun Speech-To- Text Conversion (STT) System Using Hidden Markov Model (HMM) HMM Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), Matlab [36] D. Abdullah and C. I. Erliana Aplikasi Pengenalan Ucapan Huruf Jepang Menggunakan Hidden Markov Model (HMM) HMM Database huruf konsonan Hiragana, metode statistik mean dan transformasi Mellin
[37]
A. Jamaludi
n, A. F.
Huda, and R. Sahyanda ri Pengenalan Lafal Hukum Nun Mati Menggunakan Hidden Markov Model HMM Mel Frequency Cepstral Coefficients
(MFCC),
Vector Quantization
TABEL II H ASIL P ENELITIAN DAN ANALISIS BAGIAN 2 Peneliti (a) Hasil (e) Catatan (f) [2] A. S. Sunny Mengukur kesamaan antar dua sekuensial Kompleksitas algoritma DTW tidak memuaskan pada waktu dan kecepatan yang berbeda untuk kamus atau kosa kata yang lebih banyak dan luas dan sulit mengevaluasi dua elemen dari dua sekuen yang berbeda waktu dan kecepatannya Peneliti (a) Hasil (e) Catatan (f) [3] C. P. Dalmiya, V. S. Dharun, and K. P. Rajesh Aplikasi Pengenalan bahasa Tamil melalui MFCC- DTW via aplikasi mobile. LPC- HMM digunakan sebagai pembanding hasil pengujian dan MFCC-DTW lebih tepat dalam mengenali bahasa Tamil melalui aplikasi mobile
Tulisan ini tidak menginformasikan sumber bahasa Tamil yang diujikan. Penelitian satu arah, yakni pengenalan teks ke ucapan via aplikasi mobile . Penelitian masih dapat dikembangkan dari ucapan ke teks. [4] G. Muhammad, Y. A. Alotaibi, and M. N. Huda Mengenali bahasa Bangla dan jumlah digit setiap kata yang diucapkan Belum dapat mendeteksi kata atau bahasa Bangla secara tepat karena adanya perbedaan pengucapan pria dan wanita. menyebabkan panjang digit kata yang dibaca sistem jadi berbeda. [6] A. Trivedi, N. Pant, P. Shah, S. Sonik, and S. Agrawal Mengubah text-to- speech (TTS) dan
speech-to-text (STT) via phone- calls dan informasi tentang tipe speech, speech recognition, speech to text conversion, text to speech conversion and speech translation
Dibutuhkan referensi yang lebih banyak untuk melihat kinerja TTS dan STT pada media selain phone- cells [19] J. M. T. S., D. Puspitaningrum, and B. Susilo Aplikasi Pengenalan suara untuk permainan teka-teki silang pada desktop Tingkat noise masih tinggi. Penelitian dapat dikembangkan pada aplikasi mobile
[22] M. A. Menacer,
O. Mella, D. Fohr, D. Jouvet, D. Langlois, and K. Smaili ASR untuk pengenalan bahasa Arab dengan Modern Standard
Arabic . Sistem diukur dengan DNN-HMM model, a 4-grams pruned LM dan a
Kesulitan dalam melakukan auto- correct pada kata atau bahasa karena satu kata dalam bahasa Arab memiliki satu arti dan dapat berbeda arti apabila bertemu
lexicon of 95k words dengan huruf lain. Auto-correct juga sulit dilakukan karena kesalahan tulisan dan ejaan semantik Peneliti (a) Hasil (e) Catatan (f) [23] A. H. Koosasi, R. Sarno, and A. Munif Menemukan berbagai fraud dalam proses bisnis dan mengklasifikasi berdasarkan penyimpangan yang terjadi. Sejumlah fraud yang ditemukan menimbulkan keraguan. Perlu melakukan optimasi sensitivitas maupun spesifisitas deteksi, dengan variasi atribut yang lebih beragam, dan pemberian informasi masing- masing atribut secara jelas, menurut kelas riilnya [24] N. Nguyen Membuat prediksi harga untuk persediaan tiga trading media, yakni google, apple dan facebook berdasarkan data yang telah lalu Penelitian ini dapat memperjelas dan menambah kriteria yang menjadi dasar prediksi harga. Penelitian dapat dikembangkan menggunakan HMM-DTW karena data uji yang berbentuk time series . [25] J. Lemos, S. Patil, S. Save, and H. Pise Mendeteksi adanya penipuan pada transaksi kartu kredit melalui beberapa kriteria informasi tentang kartu kredit dengan membandingkan HMM dan Naïve Bayes Penelitian ini menggunakan simulasi data pemegang kartu kredit, bukan data yang sebenarnya sehingga hasil deteksi tidak dapat dikomparasi kebenarannya dengan data sebenarnya. Hasil penelitian lebih kepada memperlihatkan kinerja dua metode yakni HMM dan Naïve Bayes . [26] S. Bhende, K. Thakur, J. Teseng, M. L. Ali, and N. Wang Menghasilkan sebuah model untuk mendeteksi tulisan tangan secara berurut yang dimulai dari awal penulisan Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode yang digunakan bekerja sangat lambat dalam mengenali tulisan tangan dan masih terdapat hasil perhitungan yang tidak succulent .
Penelitian dapat dikembangkan dengan mengurangi dimensi dan fitur vector serta memberikan batas maksimum karakter yang dapat diujikan. Peneliti (a) Hasil (e) Catatan (f) [27] R. Alghamdi Penelitian ini menghasilkan tinjauan tentang penerapan modifikasi HMM menggunakan  set data yang real- time , contoh data pada drilling system berbeda Akurasi hasil penelitian perlu ditingkatkan karena penggunaan sejumlah properti dapat mempengaruhi hasil perhitungan HMM [28] D. Abdullah and R. Ramadhan Penelitian ini menghasilkan sebuah aplikasi yang mengeksekusi fungsi aplikasi winamp menggunakan perintah suara. Normalisasi menggunakan metode Linier Predictive Coding (LPC) dan probabilitas suara dihitung dengan
HMM Hasil pengujian menunjukkan bahwa HMM dapat mengukur sinyal suara untuk menjalankan aplikasi winamp . Aplikasi ini masih dapat dikembangkan pada perintah suara yang lebih banyak. [29] A. Anisa, A. K. Jaya, and S. Sunarti Menghasilkan analisis segmentasi DNA manusia untuk untuk mengidentifikasi dan memprediksikan pola kemunculan basa A, C, T, dan G dari sebuah DNA Penelitian ini dapat membentuk segmentasi DNA menurut basa A, C,
T, G namun nilai transisi yang dihasilkan tidak besar. Hal ini dapat disebabkan oleh peluang dan perulangan yang dilakukan. Peluang ini memungkinkan munculnya nilai transisi yang besar maupun kecil. [30] Q. Nada, C. Ridhuandi, P. Santoso, and D. Apriyanto Sebuah antar muka mesin berbasis suara untuk pelafalan huruf hijaiyah Pengujian untuk huruf yang berbeda baru mencapai 50% lebih. Hal ini masih dapat ditingkatkan dengan menggunakan rumus jarak lainnya [31] E. F. Yuwitaning, B. Sebuah aplikasi pendeteksi tulisan tangan Penelitian ini sebaiknya menampilkan
Hidayat, and N. Andini beberapa contoh tulisan tangan sebagai data uji. Tulisan yang tumpang tindih dapat mempengaruhi nilai CER Peneliti (a) Hasil (e) Catatan (f) [32] Y. Rosmansyah and R. R. A. Wicaksana Sebuah sistem penentuan gaya belajar siswa berdasarkan 3 cluster , yaitu cluster Visual, Auditori, dan Kinestetik Sistem ini menghasilkan nilai deteksi yang belum memuaskan, yakni baru mencapai 60% lebih. Klasifikasi gaya belajar masih memungkinkan untuk dilakukan dengan tepat dengan memanfaatkan web service . [33] B. H. Prasetio, W. Kurniawan, and M. H. H. Ichsan Menghasilkan sistem yang dapat mendeteksi tiga macam emosi, yakni marah, bahagia dan netral Akurasi deteksi emosi sudah mencapai 80% lebih. Untuk emosi
netral, masih sulit diteksi. Ketepatan prediksi sangat ditentukan oleh kualitas suara yang menjadi input sistem ini. Suara yang berasal dari film memiliki noise yang sangat tinggi [34] B. Cong Giao, T. Hoai An, N. Thi Hong Anh, and H. Nhut Minh Sebuah aplikasi yang dapat mendeteksi gerakan tangan manusia secara otomatis dalam bentuk lima gerakan, yakni putaran kanan ke kiri, atas ke bawah, berputar,
gerakan 4 arah dan gerakan 3 arah Penelitian ini menghasilkan akurasi yang sangat tinggi yakni lebih dari 90% untuk semua gerakan. [35] S. M. Mon and H. M. Tun Menghasilkan sebuah aplikasi yang mengubah sinyal suara menjadi teks bagi anak tunarungu untuk kebutuhan bidang pendidikan Aplikasi ini menghasilkan tingkat akurasi yang sangat tinggi, namun sebaiknya disertai dengan pengujian yang menggunakan data suara dan tampilan hasil dalam bentuk teks [36] D. Abdullah Penelitian ini menghasilkan Pola ucapan yang diujikan cukup and C. I. Erliana sebuah aplikasi
yang dapat mengenal ucapan huruf konsonan Hiragana melalui pola ucapan yang diucapkan oleh 10 orang jelas. Penelitian ini dapat dikembangkan dengan menguji pola ucapan yang lebih banyak lagi untuk mendapatkan akurasi kinerja sistem. Peneliti (a) Hasil (e) Catatan (f) [37] A. Jamaludin, A. F. Huda, and R. Sahyandari Mendeteksi lafal hukum nun mati dalam pembacaan ayat Al-Qur’an melalui lafal suara dari beberapa orang Sistem ini tidak berhasil dalam mendeteksi lafal huruf nun mati dengan akurasi hanya sekitar 50%. Hal ini dapat disebabkan oleh pelafalan huruf nun mati yang belum sesuai dengan hukum tersebut, seperti panjang dan pendek saat pembacaan dan huruf yang yang menyambut nun mati. Sistem ini masih memungkinkan untuk diujikan kembali dengan menggunakan database yang benar
Tabel 1 dan 2 memperlihatkan hasil sebagian penelitian menggunakan  HMM  yang  dijadikan  referensi  dalam tulisan  ini.  Berdasarkan  analisis  terhadap  21  penelitian yang  dipilih,  peneliti  menilai  bahwa  HMM  dapat diklasifikasikan  ke  dalam  tiga  bidang  penerapan,  seperti terdapat pada Tabel 3.
TABEL III B IDANG P ENERAPAN HMM Bidang Penelitian (nomor) Pendidikan 2, 3, 4, 22, 30, 32, 36, 37 Ekonomi 23, 25 Bisnis dan Industri 6, 19, 24, 26, 27, 28, 29, 31, 33, 34, 35
Penerapan  HMM  di  bidang  pendidikan  lebih  banyak mengarah  pada  pengenalan  bahasa.  HMM  pada  ekonomi digunakan  untuk  mendeteksi  kecurangan  perbankan, sedangkan  bidang  industri  dan  bisnis,  HMM  lebih ditujukan kepada aplikasi yang memiliki nilai komersil.
Untuk  melihat  tingkat  keberhasilan  eksekusi  HMM, terdapat pada Tabel 4.
TABEL IV K LASIFIKASI HMM Penerapan Jumlah Berhasil Tingkat Keberhasilan Pendidikan 8 4 50% Ekonomi 2 2 100% Bisnis dan Industri 11 9 81,82% Total 21 15 71,43%
Berdasarkan  Tabel  4,  penerapan  HMM  pada  bidang pendidikan  serta  bisnis  dan  industri,  memiliki  peluang yang  besar  untuk  dikembangkan,  sedangkan  untuk penerapan  HMM  di  bidang  ekonomi  memiliki  tingkat keberhasilan yang sempurna. Secara keseluruhan, keberhasilan  HMM  dalam  mendeteksi  atau  mengenali data  mencapai  71,43%.  Capaian  tersebut  dapat  terus ditingkatkan melalui penelitian dalam bentuk prediksi dan klasifikasi.  Hal  ini  juga  membuktikan  bahwa  HMM merupakan  bagian  dari  data mining dan soft  computing [38]  yang  mudah  dikembangkan  ke  semua  bidang pekerjaan.

## IV. K ESIMPULAN
Hidden  Markov  Model (HMM)  merupakan  model speech  recognition yang  sangat  fleksibel.  Struktur  yang komputasi  memungkinkan  perubahan  nilai  yang  dapat disesuaikan  dengan  permasalahan.  Kesesuaian  faktor pendukung  seperti  kriteria  masalah,  ukuran  data,  jumlah data,  jarak data, metode atau algoritma kombinasi, sangat menentukan ketepatan pengenalan data baik berupa suara, teks  ataupun  gambar  oleh  HMM.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa tidak semua kasus dapat diselesaikan dengan  sempurna  oleh  HMM.  Namun  pengujian  dengan HMM  dalam  tulisan  ini  memperlihatkan  tingkat keberhasilan hingga 71,43%.
Pengukuran  statistik  sangat  mendominasi  analisis  hasil HMM.  Hal  ini  memungkinkan  HMM  dikembangkan  ke arah  kombinasi  dengan  metode  klasifikasi  dalam  data mining .  Klasifikasi  memang  sudah  terbentuk,  namun secara  fundamental  dan  konsep,  belum  menghasilkan sebuah  model  yang  sesuai.  Tulisan  ini  diharapkan  dapat memberikan  dan  menambah  informasi  tentang  kinerja HMM  secara  luas  untuk  memudahkan  pemahaman  dan pengembangan penelitian di masa yang akan datang.

## R EFERENSI
[1]  C.  Vimala,  “A  Review  on  Speech  Recognition  Challenges  and Approaches,” World Comput. Sci. Inf. Technol. J. , vol. 2, no. 1, pp. 1–7, 2012.
[2]  A.  S.  Sunny,  “Speech  Recognition  Menggunakan  Algoritma Program  Dinamis,” Speech  Recognition  menggunakan  Algoritma Program Dinamis , p. 4, 2009.
[3]  C.  P.  Dalmiya,  V.  S.  Dharun,  and  K.  P.  Rajesh,  “An  efficient method  for  Tamil  speech  recognition  using  MFCC  and  DTW  for mobile applications,” in 2013 IEEE Conference on Information and Communication  Technologies ,  2013,  no.  Ict,  pp.  1263–1268,  doi: 10.1109/CICT.2013.6558295.
[4]  G.  Muhammad,  Y.  A.  Alotaibi,  and  M.  N.  Huda,  “Automatic speech recognition for Bangla digits,” in ICCIT 2009 - Proceedings of  2009  12th  International  Conference  on  Computer  and Information  Technology ,  2009,  no.  Iccit,  pp.  379–383,  doi:
10.1109/ICCIT.2009.5407267.
[5]  P.  Bhardwaj  and  S.  Debbarma,  “A  Study  of  Methods  Involved  In Voice  Emotion  Recognition,” Int.  J.  Adv.  Res.  Comput.  Commun. Eng. , vol. 3, no. 2, pp. 5517–5521, 2014.
[6]  A. Trivedi, N. Pant, P. Shah, S. Sonik, and S. Agrawal, “Speech to text  and  text  to  speech  recognition  systems-Areview,” IOSR  J. Comput. Eng. , vol. 20, no. 2, pp. 36–43, 2018, doi: 10.9790/0661- 2002013643.
[7]  E.  I.  Yuwono  and  T.  Antonio,  “Studi  Format  Audio  dan  Teks Untuk Modul Speech to Text,” JISI , vol. 1, no. 1, pp. 1–10, 2015.
[8]  X.  Yuan et  al. ,  “CommanderSong:  A  Systematic  Approach  for Practical  Adversarial  Voice  Recognition,”  in Proceedings  of  the 27th USENIX Security Symposium , 2018, pp. 1–17.
[9]  M.  K.  Titsias,  C.  C.  Holmes,  and  C.  Yau, “Statistical  Inference  in Hidden Markov Models Using k-Segment Constraints,” J. Am. Stat. Assoc. ,  vol.  111,  no.  513,  pp.  200–215,  2016,  doi: 10.1080/01621459.2014.998762.
[10]  F. De Wet, N. Kleynhans, D. Van Compernolle, and R. Sahraeian, “Speech recognition for under-resourced languages: Data sharing in hidden Markov model systems,” S.  Afr.  J.  Sci. ,  vol.  113,  no.  1–2, pp. 1–9, 2017, doi: 10.17159/sajs.2017/20160038.
[11]  N.  W.  Pratiwi,  F.  Fauziah,  S.  Andryana,  and  A.  Gunaryati, “Deteksi  Wajah  Menggunakan  Hidden  Markov  Model  (HMM) Berbasis Matlab,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 3, no. 1, pp. 44–49, 2018, doi: 10.30998/string.v3i1.2538.
[12]  A.  Y.  Vadwala,  K.  A.  Suthar,  Y.  A.  Karmakar,  and  N.  Pandya, “Survey  paper  on  Different  Speech  Recognition  Algorithm: Challenges and Techniques,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 175, no. 1, pp. 31–36, 2017, doi: 10.5120/ijca2017915472.
[13]  Y.  Lucas et  al. ,  “Multiple  perspectives  HMM-based  feature engineering  for credit card  fraud detection,” in Proceedings  of  the ACM  Symposium  on  Applied  Computing ,  2019,  vol.  April,  pp. 1359–1361, doi: 10.1145/3297280.3297586.
[14]  A.  T.  Bon  and  N.  Isah,  “Hidden  Markov  Model  and  Forward- Backward  Algorithm  in  Crude  Oil  Price  Forecasting,”  in IOP Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering ,  2016,  vol.
160, no. 1, pp. 1–6, doi: 10.1088/1757-899X/160/1/012067.
[15]  S. W. Mamonto, Y. A. R. Langi, and A. J. Rindengan, “Penerapan Hidden Markov Model Pada Harga Saham,” JdC , vol. 5, no. 1, pp. 35–41, 2016.
[16]  K.  Audhkhasi,  O.  Osoba,  and  B.  Kosko,  “Noisy  hidden  Markov models for speech recognition,” in Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks , 2013, no. 2, pp. 2738–2743, doi: 10.1109/IJCNN.2013.6707088.
[17]  S. Febriani, Harianto, and I. Puspasari, “ANALISIS THRESHOLD MENGGUNAKAN  METODE  HIDDEN  MARKOV  MODEL,” J. Control Netw. Syst. , vol. 6, no. 2, pp. 197–206, 2017.
[18]  Z.  Ghahramani,  “An  Introduction  to  Hidden  Markov  Models  and Bayesian Networks,” J. Pattern Recognit. Artif. Intell. , vol. 15, no. 1, pp. 9–42, 2001.
[19]  J. M. T. S., D.  Puspitaningrum, and  B. Susilo, “Penerapan Speech Recognition  Pada  Permainan  Teka-Teki  Silang  Menggunakan Metode  Hidden  Markov  Model  (HMM)  Berbasis  Desktop,” J. Rekrusif , vol. 4, no. 1, pp. 119–129, 2016.
[20]  K.  S.  Saksamudre,  P.  P.  Shrishrimal,  and  R.  R.  Deshmukh,  “A Review on Different Approaches for Speech Recognition System,” Int.  J.  Comput.  Appl. ,  vol.  115,  no.  22,  pp.  23–28,  2015,  doi: 10.5120/20284-2839.
[21]  M.  Gales  and  S.  Young,  “The  application  of  hidden  Markov Models in speech recognition,” Found. Trends Signal Process. , vol. 1, no. 3, pp. 195–304, 2007, doi: 10.1561/2000000004.
[22]  M. A. Menacer, O. Mella, D. Fohr, D. Jouvet, D. Langlois, and K. Smaili,  “An  enhanced  automatic  speech  recognition  system  for Arabic,”  in Proceedings  ofThe  Third  Arabic  Natural  Language Processing  Workshop  (WANLP) ,  2017,  pp.  157–165,  doi: 10.18653/v1/w17-1319.
[23]  A.  H.  Koosasi,  R.  Sarno,  and  A.  Munif,  “Deteksi  Fraud Menggunakan  Metode  Model  Markov  Tersembunyi  Pada  Proses Bisnis,” J.  Tek.  ITS ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  24–28,  2017,  doi: 10.12962/j23373539.v6i1.22328.
[24]  N.  Nguyen,  “An  Analysis  and  Implementation  of  the  Hidden Markov Model to Technology Stock Prediction,” Risks , vol. 5, no.
62, pp. 1–16, 2017, doi: 10.3390/risks5040062.
[25]  J.  Lemos,  S.  Patil,  S.  Save,  and  H.  Pise,  “Credit  card  fraud detection using Hidden Markov Model and Naive Bayes,” IOSR J. Comput.  Eng. ,  vol.  21,  no.  2,  pp.  72–76,  2019,  doi: 10.1109/TDSC.2007.70228.
[26]  S.  Bhende,  K.  Thakur,  J.  Teseng,  M.  L.  Ali,  and  N.  Wang, “Character recognition using hidden markov models,” Int. J. Recent Technol. Eng. , vol. 7, no. 4S2, pp. 105–110, 2018.
[27]  R.  Alghamdi,  “Hidden  Markov  Models  (HMMs)  and  Security
Applications,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 7, no. 2, pp. 39– 47, 2016, doi: 10.14569/ijacsa.2016.070205.
[28]  D.  Abdullah  and  R.  Ramadhan,  “Implementasi  Algoritma  Hidden Markov Model Sebagai Pengenalan,” J. Pseudocode , vol. III, no. 1, pp. 15–25, 2016.
[29]  A.  Anisa,  A.  K.  Jaya,  and  S.  Sunarti,  “Analisis  Hidden  Markov Model  untuk  Segmentasi  Barisan  DNA,” J.  Mat.  Stat.  dan Komputasi , vol. 13, no. 1, pp. 55–65, 2016, doi: 10.20956/JMSK.V13I1.3484.
[30]  Q.  Nada,  C.  Ridhuandi,  P.  Santoso,  and  D.  Apriyanto,  “Speech Recognition dengan  Hidden Markov Model untuk Pengenalan dan Pelafalan  Huruf  Hijaiyah,” J.  Al-Azhar  Indones.  Seri  Sains  dan
Teknol. , vol. 5, no. 1, pp. 19–26, 2019.
[31]  E.  F.  Yuwitaning,  B.  Hidayat,  and  N.  Andini,  “Implementasi Metode Hidden Markov Model untuk Deteksi Tulisan Tangan,” e- Proceeding Eng. , vol. 1, no. 1, pp. 396–402, 2014.
[32]  Y.  Rosmansyah  and  R.  R.  A.  Wicaksana,  “Perancangan  Aplikasi
Multimedia  Dengan  Menggunakan  Hidden  Markov  Model  Untuk Menentukan  Gaya  Belajar,” J.  Sosioteknologi ,  vol.  17,  no.  2,  pp. 305–315, 2018, doi: 10.5614/sostek.itbj.2018.17.2.12.
[33]  B.  H.  Prasetio,  W.  Kurniawan,  and  M.  H.  H.  Ichsan,  “Pengenalan
Emosi  Berdasarkan  Suara  Menggunakan  Algoritma  HMM,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 3, pp. 168–172, 2017, doi: 10.25126/jtiik.201743339.
[34]  B. Cong  Giao,  T.  Hoai An, N.  Thi  Hong Anh, and  H. Nhut  Minh, “Hidden Markov Model for recognition of skeletal databased hand movement gestures,” EAI Endorsed Trans. Context. Syst. Appl. , vol. 4, no. 14, pp. 1–10, 2018, doi: 10.4108/eai.18-6-2018.154819.
[35]  S.  M.  Mon  and  H.  M.  Tun,  “Speech-To-Text  Conversion  (  STT  ) System  Using  Hidden  Markov  Model  (  HMM  ),” Int.  J.  Sci.
Technol. Res. , vol. 4, no. 6, pp. 349–352, 2015.
[36]  D. Abdullah and C. I. Erliana, “Aplikasi Pengenalan Ucapan Huruf
Jepang Menggunakan Hidden Markov Model (HMM),” J. Inf. Syst. Informatics  Comput. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  21–32,  2017,  doi: 10.3975/cagsb.2017.02.15.
[37]  A.  Jamaludin,  A.  F.  Huda,  and  R.  Sahyandari,  “Pengenalan  Lafal
Hukum Nun Mati Menggunakan Hidden Markov Model,” Log!K@ , vol. 6, no. 1, pp. 1–10, 2016.
[38]  L.  R.  Rabiner,  “Tutorial  on  Hmm  and  Applications.Pdf,”  in Proceedings  of  the  IEEE ,  1989,  vol.  77,  pp.  257–286,  doi: 10.1109/5.18626.