Chondro Seto Nur Suryawan, Marisa Premitasari Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 2, 15 April 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Optimalisasi Metode LPC-16 dan HMM-Forward Pada Sistem Asisten Virtual
Chondro Seto Nur Suryawan, Marisa Premitasari Institut Teknologi Nasional Jl. PH.H. Mustofa No.23 Bandung 40124, Bandung chondroseto@windowslive.com, marisa.premitasari@gmail

## Abstrak
Pada  umumnya  manusia  saat  ini  menggunakan sistem  operasi windows yang  berjalan  di  perangkat desktop  akan  memasang  banyak  aplikasi  sesuai kebutuhannya.  Semakin  banyak  aplikasi  yang  di pasang  maka  semakin  banyak  pula shortcut yang tampil  di  bagian desktop windows. Shortcut sendiri merupakan  sebuah  objek  alternatif  yang  digunakan untuk  mewakili  sehingga  pengguna  dapat  dengan mudah  membuka  aplikasi  tanpa  harus  pengguna membuka  tempat  dimana  aplikasi  tersebut  terpasang. Banyaknya  aplikasi  yang  terpasang  pada  sistem operasi windows membuat shortcut pada  bagian desktop menjadi  banyak  dan  membuat  pengguna kesulitan dalam mencari  atau membuka aplikasi yang dinginkan.  Oleh  karena  itu  diperlukan  aplikasi  yang dapat  membantu  pengguna  dalam  mencari  dan membuka  aplikasi  dengan  mudah  tanpa  membuat pengguna  kesulitan.  Aplikasi  tersebut  adalah  virtual asisten  yang  akan  membantu  pengguna  dalam mencari dan membuka aplikasi yang diinginkan. Cara kerjanya dengan pengguna memasukan suara pengguna  lalu  di  proses  ekstraksi  ciri  menggunakan metode Linear Predictive Coding lalu di klasifikasikan  menggunakan  metode  Hidden  Markov Model Forward. Setelah terdeteksi maka aplikasi akan membuka  aplikasi  sesuai  suara  yang  terdeksi. Penelitian ini menggunakan 120 data latih yang terdiri dari  6  label  yaitu  whatsapp,  linkedin,  Tokopedia, gmail, powerpoint, word. Untuk setiap label memiliki data  latih  berjumlah  20  data.  Data  yang  diujikan berjumlah 60. Untuk setiap labelnya memiliki 10 data uji.
Kata kunci :
Pengenalan  Suara,  Linear  Predictive  Coding,  Hidden Markov Model

## Abstract
In  general,  people  today  using  windows  operating system that runs on desktop  devices  will  install  many applications  as  needed. The  more  applications installed,  the  more  shortcuts  that  appear  in  the desktop  part  of  windows. Shortcut  itself  is  an alternative  object  used  to  represent  so  that  the  user can  easily  open  the  application. Users can  open without  having  to  open  the  place  where  the application  is  installed.  The  large  number  of applications  installed  on  the  windows  operating system  makes  shortcuts  on  the  desktop  become  many and  makes  it  difficult  for  users  to  find  or  open  cool applications. Therefore, an application is needed that can  assist  the  user  in  finding  and  opening  the application  easily  without  making  it  difficult  for  the user.  The  app  is  a  virtual  assistant  that  will  assist users in  finding and opening  the desired application. How  it  works  with  the  user  entering  the  user's  voice and  then  in  the  process  of  extracting  the characteristics  using  the  Linear  Predictive  Coding method  and then classified using  the Hidden Markov Model  Forward  method.  Once  detected,  the application will open the application according to the detected sound. This study used 120 training data that were  divided  into  6  labels  consisting  of  Whatsapp, Linkedin,  Tokopedia,  Gmail,  PowerPoint,  and  Word. For  each  label  has  a  training  data  of  20  data.  The data  tested  amounted  to  60.  Each  label  has  10  test data.
Keywords :
Speech  Recognition,  Linear  Predictive  Coding, Hidden Markov Model
Chondro Seto Nur Suryawan, Marisa Premitasari Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 2, 15 April 2021
E-ISSN : 2407 – 3911

## P-ISSN : 2686 - 0333

## I. P ENDAHULUAN
Pada  Umumnya  manusia  saat  ini  menggunakan sistem  operasi  windows  yang  dapat  berjalan  di perangkat  dekstop  akan  memasang  banyak  aplikasi karena  banyaknya  kebutuhan  sehingga  pada  bagian dekstop  terdapat  banyak  aplikasi  yang  terlihat Umumnya  pengguna  memasang  banyak  aplikasi  di sistem  operasi  windowsnya  karena  digunakan  untuk bekerja dan keseharian serta hiburan. pengguna dapat membuka  aplikasi  dengan  shortcut  aplikasi  pada bagian  desktop  di  sistem  operasi  windows.  Dalam mencari  shorcut  aplikasi  membutuhkan  waktu  yang tidak sedikit terkadang pengguna keliru dan salah klik aplikasi  sehingga  membuat  pusing  pengguna.  Dilihat dari  proses  pencarian  aplikasi  yang  cukup  panjang tersebut  maka  diperlukan  suatu  solusi  yang  dapat menyederhanakan  suatu  proses  tersebut  untuk membuka aplikasi tanpa harus mencari menggunakan penglihatan pengguna. Solusi  yang diperlukan adalah sebuah  aplikasi  yang  dapat  membuka  hanya  dengan menyebutkan  nama  aplikasinya  saja  menggunakan suara  pengguna  tanpa  perlu  mencari  aplikasi  dengan penglihatan pengguna
Aplikasi  ini  memerlukan  masukan  pengguna berupa  suara  pengguna  yang  menyebutkan  nama aplikasi  tersebut  lalu  di  proses  dengan  mengubahnya menjadi  angka  digital.  Angka  digital  tersebut  lalu  di klasifikasikan  sesuai  dengan data  yang sudah di  latih sebelumnya. Setelah terdeteksi maka akan tampil teks atau nama aplikasi yang hasil proses pengenalan suara tersebut. Setelah  itu  sistem  akan  mencari  sesuai  hasil pengenalan  suara  tersebut  dan  mencocokannya dengan aplikasi yang sesuai yang sudah tersedia pada aplikasi  tersebut.  Jika  hasil  klasifikasi  terdapat kecocokan dengan nama aplikasi yang sudah terdaftar maka  aplikasi  akan  dibuka  oleh  aplikasi  dan  di  jalan kan  oleh  sistem  operasi.  Nama  aplikasi  ini  biasanya disebut virtual asisten
Virtual  asisten  adalah  sebuah  agen  yang  cerdas yang  memiliki  tujuan  untuk  membantu  pengguna dalam  melakukan  suatu  tugas.  Umumnya  virtual asisten  menggunakan  masukan  suara  dari  pengguna untuk  melakukan  suatu  tugas.  Dalam  mengenali pengguna dan melakukan tugas diperlukan pengenalan terlebih dahulu dengan suara pengguna.
Pengenalan  suara  adalah  suatu  proses  dalam mengenali suatu suara. Dalam mengenali suara, suara harus  di  ekstraksi  terlebih  dahulu  .  dalam  penelitian ini  penulis  menggunakan  metode  Linear  Predictive
Coding  untuk  mengekstraksi  suara.  Bukan  hanya ekstraksi  ciri  tapi  juga  diperlukan  metode  lain  untuk mengenali  hasil  dari  ekstraksi  ciri.  Dalam  penelitian ini juga menggunakan metode Hidden Markov Model.
Linear  Predictive  Coding  merupakan  metode ekstraksi  dari  sinyal  suara  menjadi  bentuk  nilai-nilai berupa  koefisien  Linear  Predictive  Coding.  Biasanya metode  ini  digunakan  untuk speech  recognition , speech to text dan text to speech.
Hidden Markov Model  merupakan sebuah model statistik  dari  suatu  sistem  yang  dapat  menghitung probabilitas  dari  suatu  kejadian  yang  tidak  dapat observasi  berdasarkan kejadian  yang dapat observasi. Hidden  Markov  Model  terdiri  dari  4  Algoritma  yang terdiri  dari Forward , Backward , Viterbi dan  Baum Welch. Algoritma yang digunakan adalah algoritma forward. Algoritma  ini  akan  digunakan  pada  saat proses pencocokan dengan data latih.
Penelitian  mengenai  pengenalan  suara  sudah dilakukan  oleh  (Abdullah,  &  Ramadhan,  2016)  yang berjudul  Implementasi  Algoritma  Hidden  Markov Model  Sebagai  Pengenalan  Perintah  Suara  Pada Aplikasi  Winamp  yang  meneliti  tentang  pengenalan perintah  suara  menggunkan  metode  linear  predictive coding  dan  hidden  markov  model,  untuk  parameter linear  predictive  coding  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  tidak  disebutkan  dan  algoritma  yang digunakan  pada  hidden  markov  model  juga  tidak disebutkan.
Oleh  karena  itu  penelitian  penulis  akan  meneliti metode  linear  predictive  coding  dengan  ordo  16  dan hidden  markov  model  dengan  algoritma  forward dalam  mengenali  suara.diharapkan  dengan  metode linear predictive coding dengan ordo16 akurasi dapat mencapai angka 80%.

## II. L ANDASAN T EORI

## II.1 Virtual Asisten
Virtual  Asisten  adalah  suatu agen cerdas dimana agen ini memiliki tujuan untuk membantu melakukan tugas  dengan  menyederhanakan  suatu  kegiatan dengan  perintah  suara  (Massai,  Nesi,  &  Pantaleo, 2019).
Teknologi  ini  berfungsi  untuk  memudahkan pengguna  dalam  melakukan  suatu  hal  yang  biasanya di  lakukan  oleh  pengguna,  dimana  pengguna  hanya perlu  memanggil  apa  yang  diinginkan  lalu  virtual asisten  akan  melakukan  apa  yang  diinginkan
Chondro Seto Nur Suryawan, Marisa Premitasari Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 2, 15 April 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
pengguna  atau  mewakili  pengguna  dalam  melakukan hal tersebut
Virtual  asisten  ini  juga  dikenal  dengan virtual personal assistant (VPA). Contoh virtual asisten yaitu Google Assistant ,  Microsoft  Cortana,  Apple  Siri  dan Amazon Alexa.

## II.2 Pengenalan Suara
Pengenalan  Suara  ( Speech  Recognition )  adalah suatu  proses  dalam  mengenali  kata  yang  diucapkan oleh komputer (Abdullah, & Ramadhan, 2016). Input yang  diperlukan  dari  pengenalan  suara  ialah  berupa suara atau ucapan  yang diubah  menjadi sinyal digital dengan  cara  mengubah  gelombang  suara  menjadi sekumpulan  angka  lalu  disesuaikan  dengan  kode  dan pola yang tersimpan di dalam suatu perangkat. Setiap ucapan memiliki pola ciri yang berbeda
Terdapat  dua  tipe  pengenalan  suara  ( speech recognition )  berdasarkan  ketergantungan  pembicara yaitu independent  speech  recognition dan dependent speech recognition .
Independent  speech  recognition adalah  sistem pengenalan  ucapan  yang  tidak  dipengaruhi  oleh pembicara,  tetapi  mempunyai  keterbatasan  dalam jumlah  kata.  Contohnya  asisten  virtual  Microsoft cortana, apple siri dan google assistant
Dependent  speech  recognition adalah  sistem pengenalan ucapan yang dipengaruhi oleh pembicara. Sistem  ini  memerlukan  pelatihan  khusus  dari pembicara  dimana  Hasil  pelatihan  dari  setiap pembicara  akan  di  simpan  pada  kelas.  kelas  inilah yang  akan  digunakan  pada  sistem  untuk  mengenali pembicara untuk berinteraksi dengan sisitem. Contohnya pada sistem untuk membuka kunci dengan suara

## II.3 Linear Predictive Coding
LPC  ( Linear  Predictive  Coding )  adalah  suatu metode  ekstraksi  ciri  dari  sinyal  suara  yang  dapat mengubah  ciri  dari  suatu  sinyal  menjadi  ke  dalam bentuk  nilai  berupa  koefisien  Linear  Predictive Coding  atau  LPC  (Abdullah,  &  Ramadhan,  2016). Metode  Linear  Predictive  Coding  lebih  sering digunakan  pada  aplikasi  yang speech  recognition , speech  to  text dan text  to  speech .  Proses linear predictive  coding membutuhkan  beberapa  parameter yaitu :
N = jumlah sample per frame
M = jarak antara frame yang berurutan P = ordo LPC
Dalam  proses  ekstraksi  ciri  menggunakan metode  Linear  Predictive  Coding  terdapat  6  tahapan yang ditunjukan pada Gambar 2.1 berikut ini :

## Gambar  1 Flowchart Metode LPC

## II.4 Hidden Markov Model
HMM  (Hidden  Markov  Model)  merupakan sebuah  model  statistik  dari  suatu  sistem  yang  dapat melakukan  perhitungan  probabilitas  dari  suatu kejadian  yang  tidak  dapat  di  observasi  berdasarkan kejadian yang dapat di observasi (Widhiyantil, 2012).
Chondro Seto Nur Suryawan, Marisa Premitasari Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 2, 15 April 2021

## E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Hidden Markov Model memiliki 2 macam bagian yaitu  observed  state  dan  hidden  state.  Observed  state adalah  bagian  yang  dapat  diamati  sedangkan  hidden state  adalah  bagian  yang  tidak  dapat  diamati (Widhiyantil, 2012)
Metode  hidden  markov  model  dapat  digunakan untuk  aplikasi  di  bidang  pattern  recognition contohnya  pengenalan  suara,  pengenalan  tulisan, pengenalan  gestur,  bioinformatika,  kompresi  kalimat, computer vision, dan lain-lain
Hidden  Markov  Model  memiliki  4  algoritma yaitu  Forward,  Backward,  Viterbi  dan  Baum  Welch. Algoritma  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah algoritma  forward  yang  akan  digunakaan  saat  proses pencocokan dengan data hasil training.
Hidden Markov Model menggabungkan dua atau lebih  rantai  markov  dimana  satu  rantai  yang  terdiri dari  state  yang  dapat  diobservasi  dan  rantai  lainnya membentuk  state  yang  tidak  dapat  diobservasi,  yang akan mempengaruhi hasil state yang dapat diobservasi.
Pada  penelitian  ini  digunakan  algoritma  yang digunakan adalah algoritma forward yang teridiri dari 3 tahapan yang ditunjukan pada Gambar 2 berikut.
Gambar  2 Flowchart Metode HMM

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN

## III.1 Blok Diagram
Dibawah  ini  adalah  blok  diagram  sistem ditunjukan pada Gambar 3 berikut ini.

## Gambar  3 Blok Diagram Sistem
Berdasarkan  gambar  blok  diagram  diatas  ini, terdapat  dua  proses  yaitu  proses  data  latih  suara  dan data suara uji. Untuk proses data latih suara, data latih suara    akan  di  ekstraksi  dengan  metode  Linear Predictive  Coding  lalu  di  latih  menjadi  data  training. Sedangkan  untuk  data  suara  uji  akan  di  ekstraksi Linear Predictive Coding lalu hasil data training akan di  masukan  ke  klasifikasi  Hidden  Markov  Model setelah  itu  akan  memulai  proses  mencocokan  nama aplikasi. Hasil outputnya akan tampil teks hasil  input suara dan membuka aplikasi yang dituju.

## III.2 Pengambilan Data
Data  latih  suara  dan  data  uji  suara menggunakan  suara  penulis.  Format  file  data  suara yang  digunakan  untuk  data  latih  suara  dan  data  uji suara  adalah  format  data  WAV(Waveform  Audio File).  Sample  rate  yang  digunakan  untuk  data  latih suara dan data uji suara adalah 8000 sample rate. data latih suara dan data uji suara berdurasi dua detik lebih dan tidak lebih dari tiga detik.
Data  latih  suara  diperoleh  dari  suara  penulis dengan  jumlah  total  120  data  suara  yang  terdiri  dari enam label. Masing-masing  label berisi 20 data suara. Data  uji  suara  diperoleh  dari  suara  penulis  dengan jumlah  total  60  data  suara  yang  terdiri  dari  enam label. Masing-masing label berisi 10 data suara. Label terdiri  dari  Gmail,  Whatsapp , Tokopedia , LinkedIn, Word  dan  Powerpoint.  Setiap  label  memiliki  data latih suara dan data uji suara.
Chondro Seto Nur Suryawan, Marisa Premitasari Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 2, 15 April 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## III.3 Hasil Pengujian
Dibawah ini hasil pengujian data yang ditunjukan pada Tabel 4.7 berikut ini
Tabel 1 Hasil Pengujian Data File Suara Label Sebenarnya
Label Hasil
Prediksi Whatsappuji1.wav Whatsapp Whatsapp Whatsappuji2.wav Whatsapp Whatsapp Whatsappuji3.wav Whatsapp Whatsapp Whatsappuji4.wav Whatsapp Whatsapp Whatsappuji5.wav Whatsapp Whatsapp Whatsappuji6.wav Whatsapp Tokopedia Whatsappuji7.wav Whatsapp Whatsapp Whatsappuji8.wav Whatsapp Whatsapp Whatsappuji9.wav Whatsapp Whatsapp Whatsappuji10.wav Whatsapp Tokopedia Linkedinuji1.wav Linkedin Linkedin Linkedinuji2.wav Linkedin Linkedin Linkedinuji3wav Linkedin Linkedin Linkedinuji4.wav Linkedin Linkedin Linkedinuji5.wav Linkedin Linkedin Linkedinuji6.wav Linkedin Linkedin Linkedinuji7.wav Linkedin Linkedin Linkedinuji8.wav Linkedin
Linkedin
Linkedinuji9.wav Linkedin Tokopedia
Linkedinuji10.wav Linkedin Linkedin Tokopediauji1.wav Tokopedia Tokopedia Tokopediauji2.wav Tokopedia Tokopedia Tokopediauji3.wav Tokopedia Tokopedia Tokopediauji4.wav Tokopedia Tokopedia Tokopediauji5.wav Tokopedia Tokopedia Tokopediauji6.wav Tokopedia Tokopedia Tokopediauji7.wav Tokopedia Tokopedia Tokopediauji8.wav Tokopedia Whatsapp Tokopediauji9.wav Tokopedia Tokopedia Tokopediauji10.wav Tokopedia Whatsapp Gmailuji1.wav Gmail Tokopedia Gmailuji2.wav Gmail Gmail Gmailuji3.wav Gmail Gmail Gmailuji4.wav Gmail Tokopedia Gmailuji5.wav Gmail Gmail Gmailuji6.wav Gmail Gmail Gmailuji7.wav Gmail Gmail Gmailuji8.wav Gmail Gmail Gmailuji9.wav Gmail Gmail Gmailuji10.wav Gmail Gmail Powerpointuji1.wav Powerpoint Powerpoint Powerpointuji2.wav Powerpoint Powerpoint Powerpointuji3.wav Powerpoint Powerpoint
Chondro Seto Nur Suryawan, Marisa Premitasari Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 2, 15 April 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Powerpointuji4.wav Powerpoint Powerpoint Powerpointuji5.wav Powerpoint Powerpoint Powerpointuji6.wav Powerpoint Powerpoint Powerpointuji7.wav Powerpoint Powerpoint Powerpointuji8.wav Powerpoint Powerpoint Powerpointuji9.wav Powerpoint Word Powerpointuji10.wav Powerpoint Powerpoint Worduji1.wav Word Word Worduji2.wav Word Word Worduji3.wav Word Word Worduji4.wav Word Word Worduji5.wav Word Word Worduji6.wav Word Word Worduji7.wav Word Word Worduji8.wav Word Tokopedia Worduji9.wav Word Word Worduji10.wav Word Word
Dibawah  ini  adalah  tabel  jumlah  yang  terdeteksi berdasarkan Tabel 4.7 yang ditunjukan pada Tabel 4.8 berikut ini
Tabel 4.8 Jumlah yang terdeteksi
No. Nama Aplikasi Terdeteksi Tidak Terdeteksi Persentase 1 Whatsapp 8 2 80% 2 Linkedin 9 1 90%
3 Tokopedia 8 2 80% 4 Gmail 8 2 80% 5 Powerpoint 9 1 90% 6 Word 9 1 90%
Berdasarkan tabel di atas whatsapp memiliki persentase  80%  yang  terdeteksi  dari  10  suara  uji. Linkedin  memiliki  persentase  90%  yang  terdeteksi dari 10 suara uji. Tokopedia memiliki persentase 80% yang  terdeteksi  dari  10  suara  uji.  Gmail  memiliki persentase  80%  yang  terdeteksi  dari  10  suara  uji. Powerpoint  memiliki  persentase  90%  yang  terdeteksi dari 10 suara uji. Word memiliki persentase 90% yang terdeteksi dari 10 suara uji.
Tabel 4.9 Hasil Pengujian Berdasarkan Ordo LPC
No Nama Aplikasi Ordo LPC 16 15 14 13 12 1 Whatsapp 80% 80% 60% 50% 20% 2 Linkedin 90% 90% 80% 80% 50% 3 Tokopedia 80% 80% 60% 50% 70% 4 Gmail 80% 60% 50% 70% 50% 5 Powerpoint 90% 90% 90% 100% 100% 6 Word 90% 80% 80% 70% 50% Rata-Rata 85% 80% 70% 70% 57%
Berdasarkan  data  tabel  hasil  pengujian  diatas didapatkan  hasil  berupa  nilai  rata-rata  persentase pengujian deteksi. pengujian dengan ordo 16 memiliki rata-rata  persentase  85%.  pengujian  dengan  ordo  15 memiliki  rata-rata  persentase  80%.  pengujian  dengan ordo 14 memiliki rata-rata persentase 70%. pengujian dengan  ordo  13  memiliki  rata-rata  persentase  70%. pengujian  dengan  ordo  12  memiliki  rata-rata
Chondro Seto Nur Suryawan, Marisa Premitasari Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 2, 15 April 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
persentase  57%.  Pengujian  dengan  ordo  16  memiliki persentase  terbesar  daripada  pengujian  dengan  ordo yang diujikan.

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  data  suara  dari  6 nama  aplikasi  yang  terdiri  dari  Whatsapp,  Linkedin, Tokopedia, Gmail, Powerpoint, Word yang menggunakan  metode  Linear  Predictive  Coding dengan  ordo  16  dan  menggunakan  metode  Hidden Markov  Model  Forward  menghasilkan  persentase rata-rata  dalam  mendeteksi  data  suara  adalah  85% serta  memiliki  nilai  rata-rata  tertinggi  diantara pengujian  ordo  Linear  Predictive  Coding  15,  14,13, dan  12.  Sehingga  ordo  16  adalah  ordo  Linear Predictive  Coding  yang  paling  optimal  berdasarkan rata-rata deteksi tertinggi.
Keakurasian  deteksi  ini  juga  di  pengaruhi  oleh banyak  faktor  yang  bisa  menyebabkan  keberagaman hasil  akurasi diantaranya data  latih, data uji dan  nilai ordo yang digunakan   pada  metode Linear predictive coding serta Algoritma Hidden Markov Model

## R EFERENSI
Champion,  C.,  &  Houghton,  S.  M.  (2015). Application  of  continuous  state  Hidden Markov  Models  to  a  classical  problem  in speech  recognition. ComputerSpeech  &
Language,1–18. https://doi.org/10.1016/j.csl.2015.05.001
DEWI,  I.  A.,  ZULKARNAIN,  A.,  &  LESTARI,  A.  A.
(2018).  Identifikasi  Suara  Tangisan  Bayi menggunakan  Metode  LPC  dan  Euclidean Distance. ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika,6(1),153. https://doi.org/10.26760/elkomika.v6i1. 153
Khairunizam,  Danuri,  &  Jaroji.  (2017). Aplikasi Pemutar  Musik  Menggunakan  Speech Recognition. 2(2).
Khandade,  S.,  &  Khot,  S.  (2016). Speaker Recognition  Based  Home  Automation Using Matlab. (9), 1627–1631.
Massai, L., Nesi, P., & Pantaleo, G. (2019). PAVAL: A location-aware  virtual  personal  assistant for retrieving geolocated points of interest and  location-based  services. Engineering
Applications  of  Artificial  Intelligence, 77(September 2018), 70–85. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2018. 09.013
Mouaza,  B.,  Abderrahim,  B.  H.,  &  Abdelmajid,  E.
(2019). ScienceDirect ScienceDirect
Speech  Recognition  of  Dialect  Using Hidden  Markov  29  Moroccan  Models Speech  Recognition  of  Moroccan  Dialect Using Hidden Markov. Procedia Computer Science, 151(2018), 985–991. https://doi. org/10.1016/j.procs.2019.04.138
Nada, Q., Ridhuandi, C., Santoso, P., & Apriyanto, D.
(2019). Speech  Recognition  dengan Hidden Markov Model untuk. 5(1), 19–26.
Orosanu,  L.,  &  Jouvet,  D.  (2018).  Detection  of sentence  modality  on  French  automatic speech-to-text  transcriptions. Procedia Computer Science, 128, 38–46. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.03. 006
Pseudocode,  J.,  Abdullah,  D.,  &  Ramadhan,  R. (2016). IMPLEMENTASI ALGORITMA HIDDEN  MARKOV  MODEL  SEBAGAI PENGENALAN. III, 15–25.
Shadiev,  R.,  &  Huang,  Y.  M.  (2016).  Facilitating cross-cultural understanding with learning activities supported by speech-to- text  recognition  and  computer-aided translation. Computers and Education, 98, 130–141. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2016.
03.013
Sharma,  S.,  Kumar,  V.,  &  Rana,  K.  P.  S.  (2019). Automatic  oscillations  detection  and quantification  in  process  control  loops using linear predictive coding. Engineering Science  and  Technology,  an  International Journal,
(xxxx).https://doi.org/10.1016/j.jestch.20 19.04.006
Widhiyantil,  K.  (2012). Dengan  HMM  dan  Rule Based. 8(2).