## SISTEM PENCARIAN LOKASI BENGKEL MOBIL RESMI MENGGUNAKAN TEKNIK PENGOLAHAN SUARA DAN PEMROSESAN BAHASA ALAMI
A Ferico Octaviansyah 1) , Dedi Darwis 2) ,  Ade Surahman 3)
1,2,3 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Teknokrat Indonesia
1,2,3 Jalan ZA No 9-11 Labuhan Ratu Bandar Lampung Email: 1 fericopasaribu@teknokrat.ac.id, 2 darwisdedi@teknokrat.ac.id, 3 adesurahman@teknokrat.ac.id

## Abstrak
Banyaknya jumlah bengkel resmi mobil yang tersebar di wilayah  Bandar  Lampung,  terkadang  masih  membuat bingung  pengguna  dalam  menemukan  bengkel  mobil mereka. Hal ini dikarenakan lokasi-lokasi bengkel mobil yang tercantum pada buku panduan hanya mencantumkan  nama  bengkel  dan  alamatnya  saja. Permasalahannya adalah tidak semua orang mengetahui  nama  bengkel  resmi  dan  alamat  yang tercantum  pada  buku  panduan.  Salah  satu  cara  untuk memberikan  kemudahan  pengguna  mencari  lokasi bengkel mobil resmi adalah dengan menggunakan teknik visualisasi  peta,  pengolahan  suara  dan  pemrosesan bahasa  alami  menggunakan  smartphone  Android. Penelitian  ini  membahas  bagaimana  menerapkan  teknik visualisasi peta dengan Google Maps, pengolahan suara dengan  Speech  Recognition  dan  Text  to  Speech  serta pemrosesan  bahasa  alami  yang  akan  dikombinasikan pada aplikasi. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi  aplikasi  yang  dapat  membantu  para  pengguna dalam  mencari  rute  terdekat  dalam  mencari  bengkel resmi  mobil  dengan  bantuan  Speech  Recognition  dan Text  to  Speech    berupa  aplikasi  yang  dapat  mengolah keluaran  suara  dari  pengguna  menjadi  bentuk  teks. Berdasarkan hasil pengujian aplikasi ini memiliki tingkat akurasi  sebesar  70%  dalam  menemukan  lokasi  sesuai dengan yang diucapkan oleh pengguna.
Kata Kunci: NLP, Google Maps, Speech Recognation.

## 1. Pendahuluan Latar Belakang
Semakin  pesatnya  perkembangan  dunia  otomotif  di masyarakat  yang  terlihat  dari  banyaknya  kendaraan bermotor  yang  beredar  terutama  mobil  sehingga mendorong  pihak  produsen  mobil  untuk  terus  selalu mengembangkan  jumlah  bengkel  resmi.  Hal  ini dimaksudkan  untuk  memudahkan  para  pengguna memperbaiki  mobilnya  ketika  mengalami  kerusakan. Banyaknya jumlah bengkel resmi mobil yang tersebar di wilayah  kota  Bandar  Lampung,  terkadang  masih membuat  bingung  pengguna  dalam  menemukan  bengkel mobil mereka. Hal ini  dikarenakan lokasi-lokasi bengkel resmi  mobil  yang  tercantum  pada  buku  panduan  hanya mencantumkan  nama  bengkel  dan  alamatnya  saja.
Permasalahannya  adalah  tidak  semua  orang  mengetahui nama  bengkel  resmi  dan  alamat  yang  tercantum  pada buku panduan.
Salah satu cara untuk memberikan kemudahan pengguna mencari  lokasi  bengkel  resmi  mobil  adalah  dengan menggunakan  teknik  visualisasi  lokasi  dengan  peta. Salah  satu  teknik  visualisasi  peta  yang  dapat  digunakan adalah  dengan Google  Maps . Google  Maps adalah sebuah  jasa  peta  global  virtual  gratis  dan online yang disediakan  oleh Google dan  dapat  ditemukan  di http://maps.google.com . Google  Maps memberikan layanan  untuk  menunjukkan  jalan-jalan  yang  ada  di seluruh dunia [1]. Google    Maps    API adalah    fungsi fungsi  pemrograman  yang    disediakan    oleh Google Maps agar Google  Maps bisa  diintegrasikan  ke  dalam Web  atau Smartphone .  Dengan  penggunaan  Google Maps  API  proses  pencarian  lokasi  melalui  peta  atau dalam  mengklasifikasikan  wilayah  akan  menjadi  lebih mudah dan cepat [2].
Speech  Recognition adalah  proses  untuk  mengenali suara  seseorang  dari  sebuah  frasa  yang  diucapkan. Dengan  teknik  ini  pengguna  dapat  dengan  mudah melakukan  sebuah  pencarian  dengan  menggunakan perintah suara [3]. Text to Speech adalah sistem konversi perubahan  sebuah  teks  menjadi  sinyal  suara  dan  lebih dikenal  dengan  sebutan  TTS  ( Text  to  Speech ).  Dengan adanya  fasilitas Text  to  Speech pada  aplikasi  ini  akan lebih  membantu  seseorang  dalam  menunjukan  arah karena  dapat  memberikan  perintah  langsung  kepada penggunanya  berupa  suara [3].
Pemrosesan bahasa alami ( Natural Language Processing )  merupakan  salah  satu    aplikasi Artificial Intelligence (AI)  yang  dikembangkan    agar  komputer mengerti  dan  memahami  bahasa  alami  yang  diberikan dan  memberi  respon  hasil  pengolahan  sesuai  yang diinginkan. Natural  Language  Processing biasanya disingkat    dengan  NLP,  mencoba  membuat  komputer mampu memahami suatu perintah yang dituliskan dalam bentuk bahasa sehari-hari dan diharapkan komputer juga merespon  dalam  bahasa  yang  mirip  dengan  bahasa natural [4].
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menerapkan  sebuah  aplikasi  yang  mampu  memberikan visualisasi peta menggunakan Google Maps versi 2 serta membuat  aplikasi  pencarian  lokasi  bengkel  mobil  resmi yang  dapat  mengintegrasikan Speech  Recognition,  Text to  Speech dan  Pemrosesan  Bahasa  Alami.  Hasil  dari
penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  pengguna dalam  mencari  lokasi  bengkel  mobil  resmi  di  wilayah Bandar  Lampung  dalam  bentuk  visualisasi  peta Google Maps dengan  mengintegrasikan Speech  Recognition, Text  to  Speech dan  Pemrosesan  Bahasa  Alami  untuk memudahkan  pengguna  berkomunikasi  dengan  sistem dalam mencari lokasi bengkel mobil resmi.

## 2. Metode Rancangan Penelitian
Visualisasi Peta Speech Recognition
Text to Speech Penggunaan Database Aplikasi Mobile
Gambar 1. Rancangan Penelitian
Rancangan  penelitian  tentang  pencarian  lokasi  bengkel mobil  resmi  menggunakan  teknik  pengolahan  suara  dan pemrosesan bahasa alami pada Gambar 1 yaitu meliputi :
1. Visualisasi  peta  lokasi  bengkel  mobil  resmi menggunakan Google Maps yang  sudah tersedia di smartphone Android.
2. Penggunaan  visualisasi  peta  dengan Google  Maps masih belum cukup karena pengguna perlu mengisi data  lokasi  bengkel  mobil  resmi  yang  ingin  dicari, sehingga  diperlukan  teknik  pengolahan  suara  yang bertujuan  untuk  menggantikan  proses  pengisian data  dalam  format  teks  menjadi  suara.  Teknik pengolahan  suara  yang  digunakan  yaitu Speech Recognition dan Text to Speech yang sudah tersedia pada  perangkat smartphone Android  dalam  bentuk
Google Voice .
3. Teknik pengolahan suara masih memiliki keterbatasan dalam mengolah suara yang dikeluarkan oleh pengguna, karena pengguna  harus mengeluarkan  suara  yang  sama  dengan  alamat  dari bengkel  mobil  resmi  untuk  mendapatkan  hasil visualisasi  peta  yang  sesuai.  Dukungan database dan  teknik  pemrosesan  bahasa  alami  diperlukan untuk  lebih  memudahkan  pengguna  dalam  mencari lokasi  bengkel  mobil  resmi,  sehingga  pengguna cukup  menyebutkan  nama  produsen  mobil  untuk mencari  lokasi  bengkel  mobil  resmi.  Selain  itu, dengan  teknik  pengolahan  suara  pengguna  dapat bereksperimen  dalam  mengeluarkan  suara  untuk mencari lokasi bengkel mobil resmi.
4. Pemanfaatan  pencarian  lokasi  bengkel  mobil  ini hanya  digunakan  untuk  pengguna  yang  ingin mencari lokasi bengkel mobil resmi.

## Jenis Data
Data dalam penelitian ini menggunakan berbagai macam data  khususnya  data  kualitatif.  Data  kualitatif  ini  berupa suara  yang  dikeluarkan  oleh  pengguna.  Selain  itu  data kualitatif lainnya adalah teks, dimana  teks ini dihasilkan dari  suara  yang  dikeluarkan  oleh  pengguna  untuk selanjutnya  diolah  menggunakan  pemrosesan  bahasa alami.  Dalam  penelitian  ini  juga  digunakan  data kuantitatif yang berkaitan dengan visualisasi peta Google Maps .  Visualisasi  peta Google  Maps dihasilkan  setelah melalui  pemrosesan  bahasa  alami,  dimana  visualisasi peta Google  Maps menggunakan  titik  koordinat  (x,y) untuk mencari lokasi bengkel mobil resmi.

## Tahapan Penelitian
Tahapan-tahapan  penelitian  dapat  dideskripsikan  pada Gambar 2.
Survey Awal Studi Pustaka Membuat Rancangan Implementasi Simulasi dan Pengujian Analisis Hasil Simulasi Penarikan Kesimpulan Rekomendasi
Gambar 2. Tahapan Penelitian
Penjelasan pada Gambar 2:
1) Melakukan Survey Awal Langkah  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  lokasi bengkel  mobil  resmi.  Survey  awal  ini  merupakan salah  satu  metode  pengumpulan  data  yang  dalam penelitian ini dilakukan dengan teknik observasi.
2) Melakukan Studi Pustaka Penelitian  ini  dimulai  dengan  melakukan  studi pustaka  yang  berkaitan  dengan  konsep  pengolahan suara menggunakan Speech Recognition dan Text to
Speech , konsep pemrosesan bahasa alami, algoritma Parsing dan Stemming ,  konsep Global  Positioning System (GPS),  konsep  visualisasi  peta  dengan Google Maps dan konsep pemrograman.
3) Membuat Rancangan Implementasi
Langkah  selanjutnya  adalah  membuat  rancangan yang berkaitan dengan penerapan teknik pengolahan  suara  dan  pemrosesan  bahasa  alami untuk mencari lokasi bengkel mobil resmi. Adapun rancangan yang dibuat adalah berupa flowchart alur sistem, flowchart pengolahan  suara,  pemrosesan bahasa  alami  dan  visualisasi  peta, use  case yang menggambarkan  bagaimana  sistem  akan  dijalankan oleh  para  aktor  atau user dan  rancangan  basis  data yang  terkait  dengan  penyimpanan  data  lokasi bengkel mobil resmi.
4) Simulasi dan Pengujian Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  simulasi  dan pengujian  yaitu  dengan  memasukan  data-data  yang terkait  dengan  lokasi  bengkel  mobil  resmi kemudian  data-data  tersebut  diolah  menggunakan aplikasi web ,  selanjutanya  data-data  tersebut digunakan  oleh  pengguna  untuk  mencari  lokasi bengkel mobil  resmi menggunakan  aplikasi Android .
Berikut ini adalah kondisi  yang akan disimulasikan dan diujikan oleh peneliti :
a. Mengolah Data Lokasi Bengkel Mobil Resmi Pada  tahap  ini  data-data  yang  terkait  dengan lokasi  bengkel  mobil  resmi  diolah  oleh administrator .  Data  yang  diolah  berupa  nama produsen  mobil,  nama  alamat  bengkel  mobil resmi,  titik  koordinat  (x,y)  lokasi  bengkel mobil resmi yang didapat dari Google Maps .
b. Mengolah Keluaran Suara Setelah  data-data  yang  terkait  dengan  lokasi bengkel  mobil  resmi  dimasukkan,  pengguna menggunakan aplikasi berbasis Android untuk mencari lokasi bengkel mobil resmi. Pengguna mencari  lokasi  bengkel  mobil  resmi  dengan cara mengeluarkan suara dalam format bahasa Indonesia.
c. Konversi Keluaran Suara Tahap  ini  adalah  proses  konversi  setiap keluaran  suara  pengguna  menjadi  bentuk  teks menggunakan Google Voice .
d. Menyusun Aturan Keluaran  suara  pengguna  yang  telah  diolah menjadi  bentuk  teks,  selanjutnya  diolah  untuk menyusun  aturan.  Berikut  ini  aturan  yang digunakan :
✓ Kata Kerja / Kata Tanya (KK / KT) Terdiri atas “tampil”,”cari”, “lihat”.
✓ Kata Benda / Field (KB / F)
Terdiri  dari  kata  yang  mewakili  nama tabel, yaitu “bengkel”.
✓ Objek (O) Terdiri  dari  kata  yang  mewakili  isi  data pada tabel, yaitu “nama produsen mobil”
✓ Pelengkap (P)
Terdiri  dari  kata  yang  melengkapi kalimat, yaitu “tolong”, ”lokasi”,
”tempat”.
✓ Kalimat Terdiri dari kata-kata hasil penggabungan kata  kerja  /  kata  tanya,  kata  benda  dan pelengkap.  Pola  yang  dapat  digunakan dalam menyusun kalimat yaitu :
• Kalimat = KK / KT + P + KB / F + O Contoh  :  “cari  lokasi  bengkel Honda”.
• Kalimat = P + KK / KT + P + KB / F + O Contoh  :  “tolong  carikan  lokasi bengkel Honda”.
e. Pemrosesan Bahasa Alami
Tahap  ini  adalah  proses translate aturan produksi  menjadi  perintah  SQL.    Pada  tahap ini  juga  dilakukan  pengujian  terhadap  aturan produksi  yang  sudah  dibuat  menggunakan algoritma Parsing dan Stemming .  Aturan produksi  yang  sudah  menjadi  bentuk  kalimat, selanjutnya diolah dengan cara berikut :
✓ Pemenggalan Kata
Kalimat “ tolong carikan lokasi bengkel Honda ” dipenggal menjadi :
• Tolong
• Carikan
• Lokasi
• Bengkel
• Honda
✓ Pemilihan Kata Hasil  pemenggalan  kata  dipilah  menjadi dua  bagian,  yaitu  kata  bermakna  atau kata tidak bermakna.
• Tolong : kata tidak bermakna
• Carikan : kata bermakna • Lokasi : kata tidak bermakna • Bengkel : kata bermakna • Honda : kata bermakna
✓ Pencarian Kata Dasar/ Root Word Tahapan ini adalah mencari kata dasar/ root  word dari  kata  yang  memiliki imbuhan  awalan  ( prefix )  atau  akhiran ( suffix ).  Pada  kasus  ini  kata  yang mengandung  imbuhan  yaitu “carikan” . Selanjutnya,  kata  tersebut  dihilangkan imbuhannya menjadi “cari” . ✓ Penyesuaian Kata
Kalimat yang sudah dipilah menjadi kata bermakna atau tidak bermakna,
selanjutnya dilakukan penyesuaian dengan  cara  menghilangkan  kata  yang tidak  bermakna.  Kata  yang  bermakan disesuaikan  berdasarkan  aturan  produksi yang digunakan
• Cari
: KK / KT
• Bengkel : KB / F • Honda : O
✓ Penentuan Pola Kalimat Setelah proses penyesuaian kata dilakukan,  tahap  selanjutnya  adalah menentukan pola kalimat.
• KK / KT : “ select ”
• KB / F : “bengkel” • O : “nama produsen mobil”
✓ Penerjemahan Pola Kalimat
Tahap  ini  adalah  proses  menerjemahkan pola  kalimat  ke  dalam  bentuk Query
berdasarkan hasil penentuan pola kalimat, sehingga didapatkan hasil “ SELECT  *  FROM  bengkel  WHERE nama_produsen = ‘Honda ’”.
f. Visualisasi Peta
Setelah  tahap  pemrosesan  bahasa  alami dilakukan, langkah
terakhir
adalah menampikan  visualisasi  peta.  Visualisasi didapat dengan cara mengambil titik koordinat (x,y)  berdasarkan  hasil  penerjemahan  pola kalimat  pada  tahap  pemrosesan  bahasa  alami. Jika  pencarian  lokasi  bengkel  mobil  resmi ditemukan,  maka  aplikasi  akan  memberikan informasi  kepada  pengguna  dalam  bentuk suara  terkait  waktu  tempuh  dan  jarak  tempuh untuk sampai ke lokasi bengkel mobil resmi.
5) Analisis Hasil Simulasi Melakukan pengamatan evaluasi dari hasil simulasi dan pengujian yang sudah dilakukan.
6) Penarikan Kesimpulan Penarikan kesimpulan ini bertujuan untuk menjelaskan  kesesuain  hasil  rancangan  untuk diterapkan  pada  aplikasi  pencarian  lokasi  bengkel mobil resmi.
7) Rekomendasi
Tahapan ini bertujuan untuk mengusulkan rancangan  implementasi  pencarian  lokasi  bengkel mobil  resmi  untuk  diterapkan  dan  digunakan  oleh pengguna  yang ingin  mencari lokasi bengkel  mobil resmi.

## 4. Hasil dan Pembahasan

## Analisis Kebutuhan Sistem (Fungsional)
Sistem yang dikembangkan harus mempunyai kebutuhan fungsional sebagai berikut :
1) Sistem  harus  dapat  mengelola  data  produsen  mobil, data  nama  bengkel  mobil  resmi  dan  data  lokasi bengkel mobil resmi.
2) Sistem  harus  dapat  memberikan  informasi  kepada pengguna  dalam  bentuk  teks  dan  suara  ketika perangkat  GPS smartphone Android  atau  koneksi internet pengguna bermasalah.
3) Sistem  harus  dapat  memudahkan  pengguna  dalam mencari  lokasi  bengkel  mobil  resmi,  baik  dari  segi user interface maupun kemudahan dalam menggunakan aplikasi.
4) Sistem  harus  dapat  merespon  masukan  suara pengguna dalam mencari lokasi bengkel mobil resmi.
5) Sistem  harus  dapat  memberikan  informasi  kepada pengguna  dalam  bentuk  teks  dan  suara  ketika pencarian  lokasi  bengkel mobil  resmi  tidak ditemukan.
6) Sistem  harus  dapat  menginformasikan  kepada pengguna  tentang  prediksi  jarak  dan  waktu  tempuh untuk  sampai  ke  lokasi  bengkel  mobil  resmi  dalam bentuk  teks  dan  suara  ketika  lokasi  bengkel  mobil resmi ditemukan.

## Analisis Kebutuhan Sistem (Non Fungsional)
Kebutuhan non fungsional pada sistem ini meliputi : 1) Kebutuhan Operasional
a) Kebutuhan Hardware
✓ Koneksi internet
✓ Koneksi GPS ( Global Positioning System )
✓ Perangkat PC ( Personal Computer ) lengkap
✓ Smartphone Android
b) Kebutuhan Software
✓ Sistem Operasi Windows 8.1. 64 bit
✓ Sistem  Operasi  Android  (minimal  versi Honeycomb/ API 11/ Android 3.0)
✓ Web Server Apache
✓ Database MySQL
✓ Framework Code Igniter
✓ Eclipse Juno
✓ Notepad++

## Analisis Proses Bisnis
Proses  bisnis  pada  sistem  diawali  dengan  pengisian  data oleh  admin  melaui interface  web. Data  yang  diisikan berupa  data  produsen  mobil,  data  nama  bengkel  mobil resmi  dan  lokasi  bengkel  mobil  resmi.  Pada  saat pengisian  data  lokasi  bengkel  mobil  resmi,  admin  juga mengisi  koordinat latitude (x)  dan longitude (y)  yang diambil  dari Google  Maps untuk  memetakan  lokasi bengkel  mobil  resmi.    Proses  berikutnya  adalah pengguna  mengakses  aplikasi  melalui smartphone Android yang sudah terkoneksi dengan internet dan GPS ( Global  Positioning  System )  untuk  mencari  lokasi bengkel  mobil  resmi.  Pengguna  cukup  berkomunikasi dengan  sistem  menggunakan  suara  untuk  menampilkan lokasi bengkel mobil resmi yang dicari pengguna.
Selanjutnya,  sistem  merespon  masukan  suara  dari pengguna.  Jika  pencarian  lokasi  bengkel  mobil  resmi tidak  ditemukan,  maka  sistem  akan  memberikan informasi kepada pengguna dalam bentuk teks dan suara bahwa  pencarian  lokasi  bengkel  mobil  tidak  ditemukan. Jika  pencarian  lokasi  bengkel  mobil  resmi  ditemukan, maka  sistem  akan  memberikan  respon  dalam  bentuk visualisasi  peta.  Selain  bentuk  visualisasi  peta,  sistem juga  memberikan  informasi  kepada  pengguna  tentang prediksi jarak dan waktu tempuh untuk sampai ke lokasi bengkel mobil resmi.

## Rancangan Use Case Diagram
Sebelum pengguna menggunakan aplikasi untuk melakukan pencarian lokasi bengkel mobil resmi, admin
sistem melakukan pengisian data terkait yang terdiri dari data pengguna/admin, data provinsi, data kabupaten/kota, data  produsen  dan  data  bengkel.  Data-data  tersebut  diisi oleh  admin  sistem  menggunakan interface web. Selanjutnya, pengguna dapat melakukan pencarian lokasi bengkel  mobil  resmi  menggunakan interface Android. Pengguna  cukup  menyebutkan  nama  bengkel,  kemudian aplikasi  mengolah  masukan  suara  dari  pengguna  untuk ditampilkan  dalam  bentuk  visualisasi  peta  dengan Google Maps seperti yang diilustrasikan pada Gambar 3.
Gambar 3. Rancangan Use Case Diagram
Flowchart  Program  Pengolahan  Suara,  Pemrosesan

## Bahasa Alami dan Visualisasi Peta
Masukan  suara  dari  pengguna  diolah/diproses  oleh sistem  dengan  cara  melakukan  konversi  suara  menjadi teks  ( Speech  Recognition ).  Selanjutnya,  data  dalam bentuk  teks  tersebut  diolah  menggunakan  pemrosesan bahasa  alami  untuk  selanjutnya  diuji  menggunakan algoritma parsing .  Proses parsing ini  bertujuan  untuk mengambil  setiap  kata  dari  teks/kalimat.  Setelah melewati  tahap parsing ,  sistem  mengolah  data  hasil parsing dengan  algoritma stemming .  Proses stemming bertujuan  untuk  menghilangkan  imbuhan  ( prefix dan suffix )  yang  terdapat  pada  setiap  kata  sehingga  kata dasar/ root  word ditemukan.  Selanjutnya,  data  hasil stemming diproses  untuk  ditampilkan  dalam  bentuk visualisasi  peta  ( Google  Maps ).  Detail  data  dari visualisasi  peta  selain  ditampilkan  dalam  bentuk  teks juga  ditampilkan  dalam  bentuk  suara.  Suara  yang dihasilkan,  didapat  dari  teks  hasil  visualisasi  peta  yang dikonversikan  menjadi  bentuk  suara  ( Text  to  Speech ), seperti  yang  digambarkan  melalui flowchart pada Gambar 4.
Gambar 4. Flowchart Program

## Tampilan Program Administrator
Sesuai  dengan  rancangan use  case pada  Gambar  3, sistem  ini  dibagi  menjadi  dua  user  yaitu  Admin  dan Pengguna.  Admin  bertugas  untuk  mengisi  data-data bengkel  resmi  di  wilayah  Bandar  Lampung  beserta lokasinya. Contoh tampilan program untuk administrator dapat dilihat pada Gambat 5(a) dan Gambar 5(b).
Gambar 5(a) .  Tampilan Program Utama Admin
Gambar 5(b) .  Tampilan Program Entry Data Bengkel

## Tampilan Program Pengguna (User)
Tampilan  program  ini  berfungsi  untuk  mencari  lokasi bengkel  resmi  di  wilayah  Bandar  Lampung  dengan  cara user  harus  mengucapkan  nama  bengkel  yang  dituju, selanjutnya  sistem  akan  merespon  sesuai  dengan  nama bengkel yang ditemukan dengan catatan bengkel tersebut sudah  terdaftar  di  dalam  database  yang  diinput  oleh admin. Contoh Tampilan program untuk pengguna dapat dilihat  pada  Gambar  6(a),  Gambar  6(b),  Gambar  6(c), dan Gambar 6(d).
Gambar 6(a) .  Tampilan Menu Utama User
Gambar 6(b). Tampilan Pencarian Lokasi Menggunakan Suara
Gambar 6(c). Tampilan Hasil Pencarian Lokasi
Bengkel
Gambar 6(d) .  Tampilan Hasil Pencarian Lokasi Tidak
Ditemukan

## Hasil Pengujian Aplikasi
Pengujian  dilakukan  dengan  melibatkan  lima  responden sebagai  sampel,  responden  diminta  untuk  menggunakan aplikasi sesuai dengan aturan yang berlaku pada aplikasi. Setiap  responden  diberikan  dua  kali  untuk  melakukan simulasi.
Tabel 1. Hasil Pengujian Aplikasi Responden Uji Ke- Ucapan Kalimat Kecocokan Aturan Hasil Akhir Kesimpulan A 1 cari  lokasi bengkel honda Cocok cari bengkel honda Peta Tampil 2 tolong cariin bengkel suzuki sih Cocok cari bengkel suzuki Peta Tampil B 1 bengkel honda ditampilin dong Cocok bengkel honda tampil Peta Tampil 2 dimana lokasi bengkel honda Tidak Cocok - Peta Tidak Tampil C 1 bro  tolong cariin bengkel nisan dong Cocok cari bengkel nisan Peta Tampil 2 bengkel toyota dimana Tidak Cocok - Peta Tidak Tampil D 1 bengkelnya honda tolong tunjukin ya Tidak Cocok - Peta Tidak Tampil 2 tolong carikan lokasi bengkel ford Cocok cari bengkel ford Peta Tampil E 1 bengkel kia tampilan ya bro Cocok bengkel kia tampil Peta Tampil 2 cari bengkelnya chevrolet dong Cocok cari bengkel chevrolet Peta Tampil
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  Tabel  1  maka didapatkan grafik persentase seperti pada Gambar 7.
Gambar 7 . Grafik Persentase Hasil Pengujian
Berdasarkan  simulasi  dan  pengujian  yang  sudah dilakukan  maka  dapat  dilihat  bahwa  proses  pencarian lokasi bengkel  mobil resmi di  wilayah Bandar Lampung dapat  dilakukan  menggunakan  kombinasi  pengolahan suara, pemrosesan bahasa alami dan visualisasi peta. Hal ini  dapat  dilihat  dari  bagaimana  masukan  suara  dari pengguna dapat diterjemahkan menjadi bentuk visualisasi  peta.  Hasil  dari  pengujian  juga  menunjukkan bahwa pengguna dapat dengan bebas memasukkan suara pada sistem dengan syarat masukkan suara dari pengguna cocok dengan aturan produksi yaitu “cari” , ”tampil” dan ”lihat” .  Adapun  kegagalan  pada  saat  menampilkan visualisasi  peta,  disebabkan  karena  masukkan  suara  dari pengguna tidak sesuai dengan aturan.

## 5. Kesimpulan
Visualisasi  peta  dalam  mencari  lokasi  bengkel  mobil resmi  dapat  diterapkan  menggunakan Google  Maps , namun pemanfaatan Google Maps perlu dikombinasikan juga  dengan  teknik  pengolahan  suara  dan  pemrosesan bahasa  alami  agar  pengguna  dapat  mencari  lokasi bengkel  mobil  resmi  hanya  dengan  masukan  berupa suara.  Masukan  suara  dari  pengguna  tersebut  yang selanjutnya dikonversikan dalam bentuk visualisasi peta. Berdasarkan hasil simulasi dan pengujian yang dilakukan terhadap  responden,  didapatkan  persentase  keberhasilan sistem  sebesar 70%. Kegagalan sebesar 30%  disebabkan masukan suara dari pengguna tidak sesuai dengan aturan.

## Daftar Pustaka
[1] Minarni,  “Sistem  Informasi  Geografis  Pariwisata
Kota Padang Menggunakan
Application Programming Interface (API) Google Maps Berbasis
Web”, Institut Teknologi Padang, TEKNOIF , Vol. 3 No 1. Hal. 31-37, 2013.
[2] D.  Darwis,  “Aplikasi  Kelayakan  Lahan  Tanam Singkong  Berdasarkan  Hasil  Panen  Berbasis Mobile”, Jurnal TEKNOINFO , Vol. 10, No.1, Hal 1- 5. 2016.
[3] J.  Dirmansyah,  M.Z.  Awaludin,  D.  Hermanto, “Rancang  Bangun  Aplikasi  Penunjuk  Arah Berbahasa  Indonesia  Berbasis  Text  to  Speech  dan Speech  Recognition  pada  Perangkat  Android”, STMIK GI MDP , 2015.
[4] R.I.  Borman,  B.  Priyopradono,    “Implementasi Penerjemah  Bahasa  Isyarat  Pada  Bahasa  Isyarat Indonesia  (BISINDO)  Dengan  Metode  Principal Component  Analysis  (PCA)” , Jurnal  Informatika: Jurnal Pengembangan IT , Vol.3 No.1. Hal. 103-108, 2018.
[5] S.  Wibisono,  “Aplikasi  Pengolah  Bahasa  Alami untuk  Query  Basisdata  Akademik  dengan  Format Data XML”, Universitas Stikubank, DINAMIK , Vol. 18. No.1, 2013.
[6] P.M.M.  Pramadewi,  M.W.A.  Kesiman,  I.G.M. Darmawiguna,  “Pengembangan  Aplikasi  Text  to Speech  untuk  Bahasa  Bali, Universitas  Pendidikan Ganesha, JANAPATI , Vol. 2, No.3, 2013.
[7] M.  Najib,  D.  Sunaryo,  U.L.  Yuhana,  “Analisis  dan Perancangan  Aplikasi  Penuntun  Jalan  dengan Perintah  Suara  Berbahasa  Indonesia  pada  Perangkat Bergerak  Berbasis  Android”, Institut  Teknologi Sepuluh November, POMITS , Vol. 2, No.2, 2013.
[8] M.A.  Anusuya, S.K. Katti, “Speech Recognition by Machine:  A  Review”. Interational  Journal  of Computer Science and Information Security (IJCSIS) ,  Vol. 6, No.3, 2009.
[9] Sutojo, Kecerdasan  Buatan .,Andi,  Yogyakarta, 2011.
[10] L.  Agusta,  “Perbandingan  Algoritma  Stemming Porter  dengan  Algoritma  Nazief  &  Adriani  Untuk Stemming  Dokumen  Teks  Bahasa  Indonesia”, Universitas  Kristen  Satya  Wacana,  Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNS&I) , KNS&I09-036, 2009.