## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 652-659 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.4965

## Klasifikasi Dialek Bahasa Inggris British dan Amerika menggunakan Support Vector Machine
Kuswandaru * , Mutaqin Akbar
Fakultas Teknologi Informasi, Informatika, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* 191110141@student.mercubuana-yogya.ac.id, 2 mutaqin@mercubuana-yogya.ac.id Email Penulis Korespondensi:  191110141@student.mercubuana-yogya.ac.id
Abstrak− Bahasa  Inggris  telah  menjadi  bahasa  internasional  yang  digunakan  di  berbagai  bidang,  termasuk  pendidikan,  bisnis  dan pariwisata. Indonesia yang telah menjadi anggota AEC ( Asean Economic Community ), sehingga semakin penting untuk masyarakat indonesia  terutama  generasi  muda  untuk  bisa  menguasai  bahasa  Inggris  dengan  baik  dan  benar.  Bahasa  Inggris  sebagai  bahasa internasional  mempunyai  banyak  ragam  dialek,  misalnya  dialek  British  dan  Amerika.  Penelitian  ini  dilatarbelakangi  oleh permasalahan bahwa perbedaan dialek antara Bahasa Inggris British dan Amerika dapat memengaruhi pemahaman dan komunikasi dalam konteks pendidikan, bisnis, dan kehidupan sehari-hari. Identifikasi dan klasifikasi dialek dalam ucapan Bahasa Inggris menjadi penting untuk membantu penutur asli dan non-asli memahami konteks komunikasi dengan lebih baik. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan  sebuah  metode  klasifikasi  menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine  (SVM) untuk  membedakan  antara dialek  Bahasa  Inggris  British  dan  Amerika  dalam  ucapan.  Dengan  memanfaatkan  SVM,  penelitian  ini  akan  mencoba  untuk mengidentifikasi ciri-ciri linguistik yang membedakan antara kedua dialek tersebut, seperti intonasi, vokal, konsonan, dan pola ritme yang  didapat  dari  ekstraksi  fitur  suara  dengan Mel  Frequency  Cepstral  Coefficient  (MFCC). Dalam  tahap  pelatihan  model  ini menggunakan dataset sebanyak 720 ucapan yang telah dikumpulkan dari berbagai sumber website penyedia layanan text to speech untuk  merepresentasikan  kedua  dialek.  Selanjutnya,  dilakukan  pengujian  model  yang  telah  dilatih  menggunakan  24  data  uji  yang dikumpulkan dari perekaman suara asli beberapa orang untuk mengevaluasi keakuratannya. Hasil dari penelitian ini adalah diperoleh nilai  akurasi  91,6%  pada  model  dengan  konfigurasi  nilai  Cost  1,  gamma  0.001  dan  kernel  polinomial,  dari  hasil  tersebut  dapat disimpulkan bahwa model ini mempunyai nilai akurasi yang cukup tinggi, dengan kesalahan klasifikasi 2 data dari 24 data uji.
Kata Kunci: Ucapan; Bahasa Inggris; Klasifikasi; SVM; Algoritma
Abstract− English  has  become  an  international  language  used  in  various  fields,  including  education,  business,  and  tourism. Indonesia,  having  become  a  member  of  the  AEC  (Asean  Economic  Community),  makes  it  increasingly  important  for  Indonesian society,  especially  the  younger  generation,  to  master  English  proficiently  and  accurately.  English,  as  an  international  language, encompasses  numerous  dialects,  such  as  British  and  American  dialects.  This  research  is  motivated  by  the  issue  that  differences between British and American English dialects can affect understanding and communication in educational, business, and everyday life  contexts.  Identifying  and  classifying  dialects  in  English  speech  is  crucial  to  aid  both  native  and  non-native  speakers  in  better understanding  communication  contexts.  This  study  aims  to  develop  a  classification  method  using  the  Support  Vector  Machine (SVM)  algorithm  to  distinguish  between  British  and  American  English  dialects  in  speech.  By  leveraging  SVM,  this  research  will attempt  to  identify  linguistic  features  that  differentiate  between  these  dialects,  such  as  intonation, vowels,  consonants,  and  rhythm patterns obtained from sound feature extraction using Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC). In this model training phase, a dataset comprising 720 speech samples collected from various text-to-speech service provider websites is utilized to represent both dialects.  Subsequently,  the  trained  model  is  tested  using  24  test  data  collected  from  original  recordings  of  several  individuals  to evaluate its accuracy. The results of this research yield an accuracy rate of 91.6% on the model with a configuration of Cost value 1, gamma 0.001, and polynomial kernel. From these results, it can be concluded that this model exhibits a sufficiently high accuracy, with 2 misclassifications out of 24 test data.
Keywords : Pronounciation; English; Clasification; SVM; Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Bahasa  inggris  merupakan  bahasa  asing  yang  digunakan  sebagai  bahasa  internasional,  informasi  mengenai  ilmu pengetahuan,  teknologi,  politik  dan  informasi  bidang  lainnya  selalu  dituliskan  dalam  bahasa  asing,  terutama  Bahasa Inggris (Putranti &  Ambawani, 2019). Dalam perkembanganya, dikarenakan penggunaan Bahasa inggris dialami oleh masyarakat dengan latar belakang sosial budaya yang berbeda, dan tentu pengaruh dari Bahasa ibu tiap negara membuat adanya  keragaman  dialek  dalam  pengucapan  Bahasa  inggris.  Keberagaman  dialek  bahasa  Inggris  adalah  kekayaan budaya yang mencerminkan kompleksitas dan koneksi global. Dengan memahami dan menghormati keberagaman ini, kita  dapat  membangun  hubungan  antarbudaya,  meningkatkan  pengertian,  dan  memperkaya  komunikasi  global. Meskipun bahasa Inggris sangat populer dalam interaksi budaya internasional, variasi dialeknya dapat menjadi sumber kesalahpahaman  dalam  komunikasi  lintas  budaya  karena  perbedaan  dalam  kosa  kata,  pengucapan,  penulisan,  dan  tata bahasa,  untuk  itu  penting  bagi  kita  untuk  juga  mempelajari  dialek  Bahasa  Inggris  disamping  juga  mempelajari bahasanya (Pratama, 2022).
Pembelajaran  bahasa  inggris  harus  dimulai  dari  tingkat  pendidikan  dasar,  metode  pembelajaran  dengan  cara memperbanyak  kosakata  juga  merupakan  aspek  yang  penting,  sehingga  bisa  memperluas  pembendaharaan  kata  dan peserta didik terbiasa dengan bahasa inggris (Harmon et al., 2009). Dalam pembelajaran bahasa inggris sebagai bahasa kedua,  tidak  bisa  disamakan  dengan  pembelajaran  bahasa  pertama,  pembelajaran  kosakata  Bahasa  Inggris  dapat dibedakan  dalam  4  pembelajaran  skill,  yaitu  berbicara,  mendengar,  menulis  dan  membaca.  Selain  memperbanyak kosakata  ,  belajar  Bahasa  inggris  juga  harus  mempelajari  tiap  dialek  dalam  pengucapan  Bahasa  inggris,  ini  akan membantu  kita  dalam  proses  belajar  agar  lebih  mengenal  berbagai  cara  pengucapan  Bahasa  inggris,  karena  pada

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 652-659 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.4965
kenyataanya teks Bahasa inggris yang sama akan terdengar berbeda ketika diucapkan oleh orang yang memiliki aksen berbeda, hal ini bisa menjadi hambatan bagi orang yang hanya berpaku dalam satu cara pengucapan Bahasa inggris.
Pendekatan  pembelajaran  bahasa  kosakata  Bahasa  Inggris  berkembang  sesuai  dengan  perkembangan  zaman, pada saat ini sudahlah lumrah memanfaatkan teknologi sebagai media pembelajaran Bahasa Inggris. Kemampuan untuk mempelajari  ataupun  berbicara  dalam  Bahasa  Inggris  adalah  hal  yang  kompleks  (Kusumaningtyas  et  al.,  2022)  , terdapat  tiga  elemen  yang  berperan  penting  pada  bahasa  inggris  untuk  dipelajari,  yaitu pronounciation (pelafalan), vocabulary (kosa kata), dan grammar (struktur kata) (Bai, 2018), maka dari itu disusunlah metode yang bisa membantu mengecek  pengucapan  bahasa  inggris  sudah  benar  ataupun  belum  yaitu  dengan  sistem.  Hal  itu  untuk  mendukung keefektifan dan kemudahan dalam mempelajari Bahasa Inggris secara mandiri.Dalam ilmu komputer adanya kecerdasan buatan  memiliki banyak  manfaat, untuk implementasianya  pun ada di berbagai bidang, dari industri sampai ke proses pembelajaran.  Salah  satu  kemajuan  di  ilmu  komputer  yang  bisa  dimanfaatkan  dalam  proses  pembelajaran  adalah pembelajaran mesin, ada banyak metode pembelajaran mesin yang spesifik bisa dimanfaatkan tergantung kebutuhanya.
Pembelajaran  mesin  merupakan  bentuk  pembelajaran  mesin  yang  bertujuan  untuk  memahami  dan mengembangkan  suatu  metode  yang  dapat  meningkatkan  kinerja  dengan  memanfaatkan  data.  Dengan  demikian, pengembang  hanya  perlu  memprogramnya  sekali  dengan  algoritma  tertentu  untuk  dapat  secara  mandiri  memperoleh berbagai  informasi.  Pembelajaran  mesin  melakukan  pendekatan  komputasional  yang  memungkinkan  sistem  untuk belajar  dan  mengidentifikasi  pola  dari  data,  dapat  digunakan  untuk  mengeksplorasi  serta  menemukan  pola-pola  yang unik dan bermakna dalam suatu kumpulan data (Chazar & Erawan, 2020). Salah satu metode pembelajaran mesin yang banyak  digunakan  adalah Convolutional  Neural  Network (CNN),  yang  merupakan  pembelajaran  mesin  jenis Deep Learning .  CNN  dirancang  khusus  untuk  melakukan  pengenalan  dan  klasifikasi  citra,  oleh  karenanya  metode  ini memiliki  hasil  paling  signifikan  dalam  proses  pengenalan  citra  dibanding  metode  yang  lainya  (Akbar,  2021,  2022; Akbar  et  al.,  2022).  Salah  satu  contohnya  CNN  bisa  diterapkan  dalam  sistem  klasifikasi  Bahasa  isyarat  dengan  input gambar yang membentuk isyarat huruf untuk memudahkan dalam pembelajaran Bahasa isyarat , hasil yang didapatkan adalah akurasi 52% dikarenakan terbatasnya dataset (Kersen & Widhiarso, 2023).
Salah  satu  pembelajaran  mesin  jenis Supervised  Learning yang  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  kata  bahasa Inggris  secara  otomatis  adalah  algoritma  SVM  ( Support  Vector  Machine ).  Algoritma Support  Vector  Machine adalah suatu  algoritma  yang  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  (Dwi  Cahyo  et  al.,  2019).  SVM  bisa  diterapkan  untuk klasifikasi  kata  dalam  kelas  kata,  diterapkan  untuk  menghadapi  kesuliatan  ambiguitas  struktur grammar bahasa  yang beragam, untuk mengklasifikasikan lebih dari dua kelas menggunakan teknik Multiclass One Versus All (OVA) dengan akurasi  sebesar  54,29%  (Nugraha  &  Purnamasari,  2019).  Pada  sebuah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rakajati  dan Hidayat  pada  tahun  2024,  SVM  digunakan  untuk  klasifikasi  22  bahasa  daerah,  yang  hasilnya  lebih  baik  daripada menggunakan  metode  Naïve  Bayes,  dengan  hasil  akurasi  mencapai  89,41%,  sedangkan  menggunakan  Naïve  Bayes hanya 82.08% (Rakajati & Hidayat, 2024). Kelebihan Naive Bayes terletak pada kesederhanaannya, kecepatannya, dan tingkat  akurasi  yang  tinggi,  sedangkan  Support  Vector  Machine  (SVM)  dapat  mengidentifikasi  hyperplane  yang maksimal dalam memisahkan dua kelas yang berbeda (Novianti et al., 2024).
Melihat keunggulan dari algoritma SVM maka penulis dalam penelitian kali ini menerapkan pembelajaran mesin jenis SVM untuk klasifikasi pengucapan Bahasa inggris dalam aksen British dan America. Proses klasifikasi dilakukan dengan pencocokan antara input suara dengan model yang telah dibangun dan dilatih menggunakan serangkaian set data berupa pengucapan dalam aksen British dan America. Demi mendapatkan hasil yang baik dalam klasifikasi diperlukan standarisasi  data  sampling  dan  data  testing.  Pada  penelitian  kali  ini  saya  menggunakan  data  pengujian  dari  4  orang dengan  masing-masing  memiliki  rekaman  suara  dari  kata Advertisement,  schedule, dan water. Data  pengujian  ini kemudian  diubah  menjadi  format  .wav,  dilakukan resample ,  lalu  diekstrak  datanya  dan  dilakukan  uji  coba menggunakan model yang telah dibangun untuk klasifikasi ke dalam kelas yang sesuai.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 652-659 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.4965

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan yang dilakukan pada penelitian ini terdiri dari persiapan dataset (yang didalamnya terdapat data training dan data testing ),  data  preprocessing,  ekstraksi  fitur,  implementasi  model  support  vector  machine,  model  training,  dan pengujian seperti terlihat pada Gambar 1 yang rinciannya akan dijabarkan pada subbagian 2.1 sampai 2.5.

## 2.1 Persiapan Dataset
Dataset adalah  kumpulan data  yang digunakan untuk  mengevaluasi  kinerja sistem. Dataset dikumpulkan dengan cara mencari  contoh  ucapan  pada  web  aplikasi  penyedia  contoh  pelafalan  dengan  format wav .  Web  aplikasi  tersebut memiliki fitur Text to Speech yang dapat mengubah data tulisan menjadi suara dengan banyak pilihan jenis suara dan aksen,  beberapa website yang  digunakan  dalam  percobaan  kali  ini  adalah  narakeet.com,  play.ht,  huggingface.co,  dan naturalreaders.com. Teknologi Text to Speech (TTS) adalah teknologi yang mengubah teks menjadi suara. Teknologi ini menggunakan model bahasa untuk menerjemahkan teks menjadi suara yang dapat didengar oleh manusia (Fitriawati et al., 2020). Proses dalam sistem konversi teks ke ucapan mencakup dua tahap, yaitu mengubah teks lisan menjadi fonem dan mengonversi fonem tersebut menjadi ucapan (Saputra & Nasution, 2024).
Data  audio  yang  dihasilkan  melalui text-to-speech kemudian  digunakan  untuk  melatih  sistem  guna mengklasifikasikan  ucapan dan kelas  yang  sesuai dengan data pengujian. Data  yang dihasilkan  melalui berbagai  situs web  ini  berjumlah  720  file  dalam  format  wav,  yang  mencakup  beragam  jenis  suara  dari  berbagai  jenis  kelamin,  usia, dan  ekspresi.  Setiap  file  audio  mewakili  salah  satu  dari  enam  kelas  yang  digunakan,  yaitu Advertisement  AS, Advertisement British, Schedule AS, Schedule British, Water AS, dan Water British , dengan masing-masing kelas terdiri dari 120 file audio. Berikut dibawah ini adalah gambaran dari file audio hasil generate dari web penyedia layanan text- to-speech :

## Gambar 2. Contoh Dataset
Kemudian  untuk  data  pengujian  dilakukan  dengan  cara  mengumpulkan  hasil  rekaman  asli  dengan  format wav . Data  dikumpulkan  dari  perekaman  ucapan  4  orang  terdiri  dari  2  perempuan  dan  2  laki-laki  yang  masih  dalam  tahap belajar  berbicara  bahasa  Inggris.  Data  yang  dikumpulkan  berupa  rekaman  suara  dari  tiap  orang  dengan  jumlah  6 rekaman , sesuai dengan jumlah kelas yang akan digunakan dalam klasifikasi, jadi total untuk data pengujian adalah 24 data. Untuk kata-kata yang dipilih dan dijadikan kelas adalah Advertisement US, Advertisement British, Schedule US , Schedule British, Water US dan Water British , untuk mengetahui perbedaan pengucapan tiap kata tersebut dalam aksen British & America, berikut rincianya:
Tabel 1. Perbedaan Cara Pengucapan dalam aksen British dan America
Kata Pengucapan Bahasa Inggris UK Pengucapan Bahasa Inggris America Advertisement  /ədˈvɜː.tɪs.mənt/ (uhd-vur-tis-mənt)  /ˌæd.vɚˈtaɪz.mənt/ (ad-vur-tahyz-mənt) Schedule /ˈwɔː.tər/ (waw-ter) /ˈw ː.t ɚ/  w  -tər) Water /ˈʃɛdjuːl/  s ed-yool) /ˈskɛdʒuːl/  skedz -ool)

## 2.2 Data Prepocessing
Data preprocessing merupakan tahapan penting dalam penelitian ini, di mana data disiapkan sebelum dilibatkan dalam pelatihan model SVM untuk klasifikasi dialek bahasa Inggris British dan Amerika. Tujuan utama dari tahap ini adalah untuk memastikan bahwa data yang digunakan dalam proses klasifikasi bersih dan siap untuk digunakan (Hermawan et al.,  2023).  Proses  ini  dimulai  dengan  transformasi  format  file  audio  dari  .mp3  &  .m4a  ke  .wav,  karena  SVM memerlukan  data  dalam  format  yang  kompatibel.  Proses  konversi  format  file  dan  normalisasi  menggunakan  pustaka pydub  dari  Python.  Setelah  tahap  konversi  format,  dilakukan  pula  normalisasi  untuk  memastikan  bahwa  semua  data memiliki  skala  yang  seragam.  Normalisasi  ini  bertujuan  untuk  menghindari  dominasi  fitur-fitur  tertentu  dalam  proses klasifikasi. Dalam penelitian ini, resampling dilakukan dengan mengubah format audio menjadi 8000 Hz dan mono. Hal ini  bertujuan  agar  data  audio  memiliki  format  yang  seragam,  mempermudah  proses  pengambilan  nilai  fitur  .  Dengan

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 652-659 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.4965
meresample  audio  ke  frekuensi  sampel  8000  Hz,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengoptimalkan  data  agar  konsisten, memungkinkan analisis pitch yang lebih akurat. Konversi ke mode mono juga dilakukan untuk menyederhanakan data, mengurangi  kompleksitas,  dan  memastikan  bahwa  sinyal  audio  hanya  memiliki  satu  saluran.  Langkah-langkah  ini diambil untuk meningkatkan kualitas dan konsistensi data audio yang diperlukan dalam penelitian.

## 2.3 Ekstraksi Fitur
Dataset yang sudah dilakukan proses prepocessing kemudian dilakukan ekstraksi Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)  sinyal  audio  dari  tiap  data.  Pada  implementasianya,  digunakan  Pustaka  librosa  dari  Python,  librosa  sendiri adalah  suatu  library  Python  yang  digunakan  untuk  menganalisis  dan  memproses  data  audio.  Library  ini  dirancang khusus  untuk  mempermudah  ekstraksi  fitur-fitur  audio  dan  analisis  sinyal  suara.  Librosa  sangat  berguna  dalam pemrosesan  audio  untuk  keperluan  pengolahan  sinyal  suara,  pengenalan  ucapan,  pemrosesan  musik,  dan  aplikasi lainnya.  Sebelum  data  dilatih  untuk  menjadi  model,  data  harus  diubah  dan  dimasukkan  ke  dalam  kelas  yang  sesuai. Proses ekstraksi ini ddiperoleh engan cara mencari 13 nilai koefisien cepstral dari masing-masing data, hasil akhir dari proses ini adalah nilai rata-rata 13 koefisien cepstral, yang kemudian dijadikan sebagai fitur representatif untuk setiap sampel  audio.  Setelah  keseluruhan  sample  audio  diekstraksi  nilai  fiturnya,  dari  dataset  berjumla  720  sampel  itu kemudian dibagi menjadi 20% data testing dan 80% data training, ini digunakan untuk proses pengujian tahap pertama. Untuk  pengujian  tahap  akhir  akan  dilakukan  testing  dengan  24  data  yang  sumbernya  berbeda  dari  dataset  awal, kemudian dicari nilai akurasinya terhadap model yang telah dibuat.

## 2.4 Support Vector Machine (SVM)
Gambar 3. SVM menemukan hyperplane terbaik
Pada  penelitian  ini  memanfaatkan  algoritma Support  Vector  Machine untuk  proses  klasifikasi  data.  Klasifikasi sendiri  merupakan  proses  untuk  menghasilkan  model  atau  fungsi  yang  menjelaskan  atau  membedakan  konsep  atau kelas  data,  dengan  tujuan  untuk  memperkirakan  kelas  yang  tidak  diketahui  dari  suatu  objek.  Klasifikasi  disini digunakan  untuk  menentukan  apakah  suatu  ucapan  dalam  bentuk  audio  merupakan  suatu  kata  dalam  Bahasa  Inggris atau  bukan,  untuk  batasannya  kelas  yang  diklasifikasikan  adalah Advertisement  US,  Advertisement  British,  Schedule US, Schedule British, Water  US dan Water British . SVM  adalah algoritma  yang termasuk dalam supervised learning , artinya  pendekatan  yang  digunakan  adalah  dengan  data  yang  sudah  dilatih  sebelumnya.  Karena  masuk  dalam supervised ,  maka  digunakan  untuk  menemukan hyperplane dalam  dimensi  kelas  n  (Ritonga  &  Purwaningsih,  2018). Tingkat  akurasi  pada  model  yang  dihasilkan  dalam  proses  peralihan  dengan  SVM  sangat  bergantung  terhadap  fungsi kernel dan parameter yang digunakan.
Model yang umum digunakan untuk klasifikasi data yaitu model linear, namun pada kesempatan kali ini kernel yang  akan  digunakan  adalah  polinomial,  karena  setelah  melakukan  serangkaian  percobaan  dengan  perubahan  jenis kernel, nilai cost dan gamma , menghasilkan akurasi tertinggi pada kernel polinomial (Mukarramah et al., 2021; Vinge & McKelvey, 2019).
(    )   ( )
(1)
Dimana dan adalah vektor input, adalah konstanta yang dapat diatur (parameter), adalah konstanta bias (parameter), dan adalah derajat polinomial (parameter). Pada penelitian ini menggunakan kernel polynomial dengan parameter  nilai gamma 0.001, degree 3,  dan  Cost  dengan  percobaan  penggunaan  nilai  cost  yang  berbeda-beda,  yaitu 0.001, 0.01, 0.1, dan 1. Hal tersebut dilakukan untuk menemukan kombinasi terbaik untuk membuat model yang lebih akurat untuk klasifikasi data.

## 2.5 Pengujian
Pada  tahap  pengujian  dilakukan  untuk  mengevaluasi  sejauh  mana  model  SVM  yang  telah  dilatih  dapat menggeneralisasi  pola  dari  data  yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya  ,  yaitu  menggunakan  data  test.  Pada  tahap  ini juga  dilakukan  prediksi  pada  data  test,  dengan  begitu  bisa  mengukur  akurasi  model  dengan  membandingkan  hasil

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 652-659 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.4965
prediksi  dan  label  sebenarnya,  akurasi  menjadi  indicator  utama  untuk  menilai  seberapa  baik  model  dapat mengklasifikasikan data baru. Hasil dari pengujian akurasi pada tahap ini adalah nilai Precision (Pre), Recall (Rec), dan F1 Score (f1) dari suatu kelas, dengan mengacu dari nilai parameter C yang dirubah-rubah. Nilai Precision (Pre), Recall (Rec),  dan  F1  Score  (f1)  adalah  metrik  evaluasi  klasifikasi  yang  memberikan  gambaran  tentang  kinerja  model  dalam mengklasifikasikan  data.  Selain  itu  juga  akan  menampilkan  nilai  akurasi  dari  suatu  model,  ini  sebagai  acuan  sejauh mana  model  yang  dibangun  sudah  sesuai  dengan  yang  diinginkan  atau  belum.  Selain  menggunakan  prediksi  untuk mengukur  akurasi  dari  suatu  model,  dilakukan  juga  pengujian  dengan confusion  matrix untuk  melihat  hasil  dari pengklasfikasian tiap data testing terhadap nilai yang seharusnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Model Training
Pengenalan  kelas  ucapan  dilakukan  untuk  6  kelas,  yaitu Advertisement  US,  Advertisement  British,  Schedule  US, Schedule British, Water US, dan Water British . Setiap kelas terdiri dari 120 tipe ucapan yang berbeda, termasuk ucapan dari laki-laki dan perempuan dengan aksen British dan Amerika. Untuk tahap training model, digunakan sejumlah 576 data  dari  dataset  yang  telah  dilakukan  normalisasi  data.  Kemudian  sisanya  yaitu  144  data  akan  digunakan  untuk melakukan testing terhadap  model  yang  dibangun  tadi.  Proses testing dilakukan  sebanyak  4  kali  dengan  nilai  C  yang berbeda-beda,  namun  nilai gamma nya  sama  0.001  dan  jenis  kernel polinomial .  Nilai  akurasi  tertinggi  dari  4  kali pengenalan tersebut kemudian digunakan untuk membangun model yang akan digunakan untuk klasifikasi ucapan yang sebenarnya. Berikut tabel 2 merupakan hasil dari testing dengan nilai cost yang berbeda-beda:
Tabel 2. Hasil data training C Advertisement British Advertisement US Schedule British Schedule US Water British Water US Acc Pr e Re c f1 Pr e Re c
f1 Pre  Rec f1 Pre Rec f1 Pre Rec f1 Pre Rec f1 0.00 1 59 86 7 0 73 76 75 75 58 65 50 50 50  100 96 98 95 84 89 76 0.01 0 58 95 7 3 84 64 73  81 71 76  71 62 67  93 100  96  100  84 91  80 0.10 0 67 100  8 0 89 64 74  86 81 83  75 75 75  93 100  90  100  84 91  84 1.00 0 73 100  8 5 89 68 77  89 100  94  100  75 86  93 100  96  100  84 91  89
Dari  tabel  2  diatas  dapat  dilihat  bahwa  dengan  menggunakan  nilai cost 1  menghasilkan  akurasi  tertinggi  dari model yaitu 89%. Nilai cost ini akan menjadi acuan untuk membuat model selanjutnya.

## Gambar 4. Confusion matrix untuk pengujian model
Dapat  dilihat  dari  Gambar  4  mengenai  confussion  matrix,  bahwasannya  pada  kelas  Advertisement  US  dapat dikenali  secara  keseluruhan  (dikenali  22  dari  22  data)  dan  pada  kelas  Advertisement  british  dikenali  17  dari  25  data. Kemudian  pada  kelas  Schedule  US  mampu  dikenali  secara  keseluruhan  (dikenali  31  dari  31 data) dan  pada  Schedule

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 652-659 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.4965
british  dikenali  12  dari  16  data.  Sedangkan  pada  Water  US  mampu  dikenali  secara  keseluruhan  (dikenali  25  dari  25 data) dan pada Water british dikenali 21 dari 25 data.

## 3.2 Pengujian
Pengujian pada penelitian ini menggunakan kernel polinomial SVM. Pemilihan kernel polinomial didasarkan pada sifat kompleksitas data dan distribusi fitur dari dataset suara yang digunakan. Kernel polinomial memungkinkan model SVM untuk menangkap hubungan non-linear di antara fitur-fitur yang mungkin lebih kompleks dalam kasus klasifikasi aksen berbeda. Pemilihan kernel dapat dipengaruhi oleh karakteristik data seperti non-linearitas dan variasi tinggi pada dataset suara,  di  mana  polinomial  kernel  dapat  memberikan  fleksibilitas  yang  lebih  besar  untuk  menangkap  pola  kompleks dalam representasi fitur suara, meningkatkan kemampuan model untuk memisahkan antara aksen bahasa Inggris British dan Amerika Serikat secara lebih efektif. Pengujian dilakukan dengan merekam suara seseorang dengan frekuensi rata- rata 44100 Hz dan channel stereo. Setelah perekaman, file .mp3 / m4a diubah menjadi .wav dan resample .wav menjadi frekuensi  8000  Hz  dan  channel  mono.  Data  pengujian  berjumlah  24  file  rekaman,  dengan  masing-masing  kelas memiliki 4 data. Dari 4 jenis data tersebut, masing-masing terdiri dari 2 perempuan dan 2 laki-laki yang sedang dalam tahap belajar berbicara bahasa Inggris. Setiap pengujian menghasilkan nilai yang berbeda-beda.. Dari 24 data testing ini akan dilakukan pengujian ke model yang sebelumnya telah dibangun dengan kernel polimonial, nilai gamma = 0.001, degree = 3, dan C = 1. Model tersebut juga telah di training dengan semua dataset berjumlah 720 data. Berikut hasil dari pengujian model dengan 24 data baru hasil rekaman asli :
Tabel 3. Hasil data testing C Advertisemen t British Advertisemen t US Schedule British Schedule US Water British Water US Acc Pr e Re c f1 Pr e Re c f1 Pre Re c f1 Pre Re c f1 Pre Re c f1 Pre Re c f1 1.00 0 75 75 7 5 80 10 0 8 9 10 0 10 0 10 0 10 0 75 8 6 10 0 10 0 10 0 10 0 10 0 10 0 91, 6
Pengujian  dengan  data  hasil  rekaman,  diluar  dari dataset yang  digunakan  untuk training dan testing, menghasilkan  nilai  akurasi  91.6  %  .  Untuk  hasil  klasifikasinya  bisa  dilihat  pada  gambar  5,  yang  memperlihatkan confusion matrix dari klasifikasi.
Gambar 5. Confusion matrix pengujian data

## 3.3 Pembahasan
Evaluasi  yang  dilakukan  melihat  dari confusion  matrix pada  gambar  5  yaitu  hasil  dari  pengujian  data.  Pada  gambar tersebut terdapat data hasil klasifikasi data kelas yang diprediksi terhadap kelas aslinya. Pada data sample kelas terdapat 1  sample  yang  memiliki  label advertisement  British malah  masuk  ke  label advertisement  US  , dan  ada 1 data  sample dengan label schedule US namun malah masuk ke kelas advertisement British. Dari 24 data pengujian menghasilkan 22 data  dengan  klasifikasi  yang  benar,  dan  2  data  dengan  klasidikasi  ke  kelas  yang  salah..  Hasil  tersebut  menunjukan akurasi yang cukup baik. Persentase akurasi pengecekan pengucapan bahasa inggris dengan algoritma SVM cukup baik dalam kisaran 91,6 %. Kemungkinan masih belum maksimal persentase dikarenakan data training yang masih terbatas dan data testing masih memiliki standar yang kurang.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 652-659 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.4965

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  hasil  percobaan,  dapat  ditarik  beberapa  kesimpulan  yang  signifikan.  Pertama,  terlihat  bahwa semakin  banyak  data  training  yang  digunakan,  akurasi  klasifikasi  meningkat  dan  menjadi  lebih  jelas  serta  akurat. Kedua, kekurangan variasi dalam data training, terutama dalam hal aksen dan logat yang berbeda dengan data testing, menjadi  penyebab  nilai  dan  akurasi  yang  belum  maksimal.  Selanjutnya,  perekaman  data  testing  yang  masih menggunakan  alat  seadanya  menghasilkan  rekaman  yang  kurang  jernih  dan  mengandung  noise.  Hasil  penelitian menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  berada  di  kisaran  91,6%.  Terkait  metode,  penelitian  ini  menggunakan  satu  kernel, yaitu  kernel  polinomial.  Dari  hasil  beberapa  percobaan,  disimpulkan  bahwa  para  koresponden  perlu  memperbaiki pengucapan  bahasa  Inggris  sesuai  dengan pronunciation yang  benar.  Dalam  rangka  penelitian  selanjutnya,  peneliti merekomendasikan  beberapa  saran.  Pertama,  penggunaan  klasifikasi  SVM  dengan  berbagai  kernel,  seperti  RBF,  lalu bisa  melakukan  variasi  terhadap  nilai Cost,  Degree, dan  Gamma,  hal  itu  dapat  menjadi  fokus  penelitian.  Selain  itu, disarankan  untuk  meningkatkan  jumlah  dan  variasi  data  training  guna  mencapai  akurasi  yang  lebih  tinggi.  Upaya  ini diharapkan  dapat  memperbaiki  hasil  akhir  penelitian  dan  menghasilkan  model  yang  lebih  robust.  Dengan  demikian, penelitian  selanjutnya  dapat  mengoptimalkan  potensi  analisis  klasifikasi  SVM  dalam  konteks  yang  lebih  luas  dan diversifikasi data training.

## REFERENCES
Akbar,  M.  (2021).  Traffic  sign  recognition  using  convolutional  neural  networks. Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem Komputer , 9 (2), 120–125. https://doi.org/10.14710/jtsiskom.2021.13959
Akbar, M. (2022). Pengenalan Rambu Lalu-lintas menggunakan Convolutional Neural Network (Studi Kasus: Rambu Lalu-lintas Indonesia). Jurnal Nasional Informatika Dan Teknologi Jaringan , 6 (2), 272–276. http://dx.doi.org/10.30743/infotekjar.v6i2.4564
Akbar,  M.,  Purnomo,  A.  S.,  &  Supatman,  S.  (2022).  Multi-Scale  Convolutional  Networks  untuk  Pengenalan  Rambu Lalu  Lintas  di  Indonesia. Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  Dan  Komputer) , 11 (3),  310–315. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v11i3.1452
Bai, Z. (2018). An Analysis of English Vocabulary Learning Strategies. Journal of Language Teaching and Research , 9 (4), 849. https://doi.org/10.17507/jltr.0904.24
Chazar,  C.,  &  Erawan,  B.  (2020).  Machine  Learning  Diagnosis  Kanker  Payudara  Menggunakan  Algoritma  Support Vector Machine. INFORMASI (Jurnal Informatika Dan Sistem Informasi) , 12 (1), 67–80. https://doi.org/10.37424/informasi.v12i1.48
Dwi  Cahyo,  M.  P.,  Widodo,  &  Prasetya  Adhi,  B.  (2019).  Kinerja  Algoritma  Support  Vector  Machine  dalam MenentukanKebenaran  Informasi  Banjir  di  Twitter. PINTER :  Jurnal  Pendidikan  Teknik  Informatika  Dan Komputer , 3 (2), 116–121. https://doi.org/10.21009/pinter.3.2.5 Fitriawati, L. S., Negara, A. B. P., & Nyoto, R. D. (2020). Implementasi Text To Speech Pada Website Menggunakan Metode  Shallow  Parsing. InfoTekJar :  Jurnal  Nasional  Informatika  Dan  Teknologi  Jaringan , 5 (1),  61–69. https://doi.org/10.30743/infotekjar.v5i1.2141
Harmon,  J.  M.,  Wood,  K.  D.,  &  Kiser,  K.  (2009).  Promoting  Vocabulary  Learning  with  the  Interactive  Word  Wall.
Middle School Journal , 40 (3), 58–63. https://doi.org/10.1080/00940771.2009.11495588
Hermawan,  A.,  Jowensen,  I.,  Junaedi,  J.,  &  Edy.  (2023).  Implementasi  Text-Mining  untuk  Analisis  Sentimen  pada Twitter  dengan  Algoritma  Support  Vector  Machine. JST  (Jurnal  Sains  Dan  Teknologi) , 12 (1),  129–137. https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v12i1.52358
Kersen,  K.,  &  Widhiarso,  W.  (2023).  Penerapan  Metode  Convolutional  Neural  Network  dalam  Klasifikasi  Bahasa Isyarat. MDP Student Conference , 2 (1), 244–249. https://doi.org/10.35957/mdp-sc.v2i1.4221 Kusumaningtyas,  E.  A.,  Asegaf,  M.  M.,  &  Dikuraisyin,  B.  (2022).  HUMAN  CAPITAL  SEBAGAI  STRATEGI PENGEMBANGAN SUMBER DAYA PROFESIONAL DI LEMBAGA ZAKAT NURUL HAYAT. Filantropi : Jurnal Manajemen Zakat Dan Wakaf , 2 (2), 155–174. https://doi.org/10.22515/finalmazawa.v2i2.4847
Mukarramah, R., Atmajaya, D., & Ilmawan, L. B. (2021). Performance comparison of support vector machine (SVM) with linear kernel and polynomial kernel for multiclass sentiment analysis on twitter. ILKOM Jurnal Ilmiah , 13 (2), 168–174. https://doi.org/10.33096/ilkom.v13i2.851.168-174
Novianti, D. N., Shiddieq, D. F., Roji, F. F., & Susilawati, W. (2024). Komparasi Algoritma Support Vector Machine dan  Naïve  Bayes  untuk  Analisis  Sentimen  pada  Metaverse:  Comparison  of  Support  Vector  Machine  and  Naïve Bayes Algorithms for Sentiment Analysis of the Metaverse. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science , 4 (1), 231–239. https://doi.org/10.57152/malcom.v4i1.1061
Nugraha, A. S., & Purnamasari, K. K. (2019). Penerapan Metode Support Vector Machine Pada Part Of Speech Tag Bahasa Indonesia . Universitas Komputer Indonesia. Pratama, R. (2022). Macam-Macam Dialek Bahasa Inggris dan Potensinya dalam Memunculkan Kesalahpahaman pada Komunikasi  Lintas  Budaya. Anuva:  Jurnal  Kajian  Budaya,  Perpustakaan,  Dan  Informasi , 6 (4),  445–454. https://doi.org/10.14710/anuva.6.4.445-454

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 652-659 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.4965
Putranti,  B.  E.,  &  Ambawani,  S.  (2019).  PENTINGNYA  BELAJAR  BAHASA  INGGRIS  UNTUK  ANAK  USIA SEKOLAH  DASAR  DI  LINGKUNGAN  RT  37  RW  13  KELURAHAN  GIWANGAN  KECAMATAN UMBULHARJO. Jurnal Dharma Bakti , 2 (2), 177–183. https://doi.org/10.34151/dharma.v2i2.2382 Rakajati, B., & Hidayat, E. Y. (2024). Perbandingan Metode Naive Bayes dan Support Vector Machine Pada Klasifikasi
22 Bahasa Daerah. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 8 (1), 221–230. https://doi.org/10.30865/mib.v8i1.7236
Ritonga, A. S., & Purwaningsih, E. S. (2018). Penerapan Metode Support Vector Machine ( SVM ) Dalam Klasifikasi Kualitas Pengelasan Smaw ( Shield Metal Arc Welding ). Ilmiah Edutic , 5 (1), 17–25.
Saputra,  M.  F.,  &  Nasution,  M.  A.  E.  (2024).  Implementasi  Speech  Recognition  Pada  Perpustakaan  SMKS  Teladan Medan. Jurnal Info Digit , 2 (1), 278–291.
Vinge,  R.,  &  McKelvey,  T.  (2019).  Understanding  Support  Vector  Machines  with  Polynomial  Kernels. 2019  27th European Signal Processing Conference (EUSIPCO) , 1–5. https://doi.org/10.23919/EUSIPCO.2019.8903042