## JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing )
Published by : Lembaga Pengembangan, Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LP3M), Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta (STMIK Jayakarta) Address : Jln. Salemba I No. 10 Jakarta Pusat 10430 Indonesia. Telp.021-3905050 URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id

## APLIKASI PENGENALAN UCAPAN HURUF  JEPANG MENGGUNAKAN HIDDEN  MARKOV MODEL (HMM)
Dahlan Abdullah* 1 , Cut Ita Erliana* 2
*1 Prodi Teknik Informatika, Universitas Malikussaaleh, Aceh, Indonesia *2 Prodi Teknik Industri, Universitas Malikussaaleh, Aceh, Indonesia Email : dahlan.unimal@gmail.com , cutitha@gmail.com

## Abstrak
Jika  dibandingkan  dengan  bahasa  asing  yang  lain,  bahasa  Jepang  tergolong  cukup  mudah dipelajari, hurufnya tidak serumit bahasa Mandarin. Dalam pembelajaran, pengucapan huruf Jepang  dengan  benar  sangat  berpengaruh  dalam  berkomunikasi.  Pengenalan  ucapan  adalah suatu  proses  yang  dilakukan  komputer  untuk  mengenali  kata-kata  yang  diucapkan  oleh seseorang  tanpa  memperdulikan  identitas  orang  terkait.  Kata-kata  tersebut  akan  diubah bentuknya  menjadi  sinyal  digital  dengan  cara  mengubah  gelombang  suara  menjadi sekumpulan angka lalu disesuaikan dengan kode-kode tertentu dan dicocokkan dengan suatu pola  yang  tersimpan  dalam  database.  Dalam  penelitian  ini  membahas  tentang  bagaimana pengenalan  ucapan  huruf  Jepang  menggunakan  Hidden  Markov  Model  (HMM).  HMM adalah  suatu  model  statistik  dari  sebuah  sistem  yang  diasumsikan  sebuah  proses  Markov dengan parameter-parameter yang tidak diketahui dan memiliki ketepatan dalam identifikasi suara. Untuk ektraksi ciri sinyal menggunakan metode statistik yaitu Mean dan Tranformasi Mellin.  Penelitian  dilakukan  dengan  10  orang  yang  mengucapkan  huruf  konsonan  vokal Jepang  Hiragana  yaitu  “Ka,  Ki,  Ku,  Ke,  Ko,  Sa,  Shi,  Su,  Se,  So”.  Hasil  dari  pengenalan ucapan menunjukkan keakuratan aplikasi dengan nilai kedekatan rata-rata adalah 0,83234179 atau 83%.
Kata  Kunci : Huruf  Jepang,  Hidden  Markov  Model,  Mean,  Pengenalan  Ucapan,  Statistik, Tranformasi Mellin.

## A. PENDAHULUAN.
Manusia  adalah  makhluk  sosial  yang memerlukan komunikasi satu dengan yang lain,  untuk  itu  manusia  memerlukan  alat bantu  agar  bisa  saling  berinteraksi.  Suara merupakan  alat  komunikasi  yang  paling dasar  yang digunakan oleh manusia, suara adalah  cara  alami  yang  ada  pada  manuisa yang  digunakan  untuk  berkomunikasi.
Manusia  dapat  memproduksi  suaranya
dengan  mudah  tanpa  memerlukan  energi yang  besar.    Proses  pengenalan  suara sudah dilakukan oleh manusia sejak balita yaitu  ketika  sudah  dapat  mendengar  dan mampu  mengeluarkan  bunyi.  Proses  ini juga dilakukan melalui pembelajaran, yaitu belajar  mengenal  ucapan  yang  didengar. Pada  manusia  sendiri,  mengenali  ucapan yang  didengar  tidaklah  begitu  sulit.  Pada diri  manusia  mempunyai  sistem  informasi yang  sangat  canggih  dan  juga  memiliki

## JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing )
Published by : Lembaga Pengembangan, Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LP3M), Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta (STMIK Jayakarta) Address : Jln. Salemba I No. 10 Jakarta Pusat 10430 Indonesia. Telp.021-3905050 URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id
ISSN : 2579-5201 (Printed)
pengenalan  pola  yang  sangat  baik.  Dalam berkomunikasi sesama
manusia, diperlukan alat untuk saling menyampaikan  maksud,  yaitu  bahasa.  Di dunia ini terdapat begitu banyak bahasa, di setiap  negara  memiliki  bahasa  masing- masing. Maka dari itu, sangat penting bagi manusia untuk mengetahui berbagai macam  bahasa,  sehingga  tidak  terjadi kesalahpahaman dalam berkomunikasi dan berbagi  informasi  dengan  yang  lainnya. Bahasa  Jepang  termasuk  dalam  sederet bahasa  asing  yang  banyak  dipelajari  di Indonesia  selain  bahasa  Inggris,  Jerman, Perancis,  China  (mandarin),  Korea,  dan masih  banyak  lagi  lainnya.  Banyak manfaat  yang  bisa  kita  dapatkan  dari bahasa  Jepang.  Pemerintah,  perusahaan dan instansi pendidikan Jepang memperluas  kesempatan  bagi  pelajar internasional untuk belajar maupun magang  di  Negara  Jepang.  Banyaknya beasiswa bagi pelajar asing yang ditawarkan oleh pemerintah dan perusahaan
Jepang
membuktikan keseriusan Jepang dalam usahanya menarik pelajar asing.
Belajar bahasa Jepang tidaklah sulit,  sama seperti  bahasa  negara  lain,  hal  pertama yang  harus  dilakukan  dalam  mempelajari suatu  bahasa  adalah  mengenali  huruf  dari bahasa  tersebut.  Dengan  mempelajari huruf-huruf  bahasa  Jepang,  akan  lebih mudah  dalam  mengucapkan  kata  dan kalimat dalam berbahasa, agar tidak terjadi kesalahahpaman dalam berkomunikasi satu  sama  lain.  Saat  ini  ketika  teknologi semakin berkembang, manusia tidak hanya belajar  dengan  manusia  saja,  tetapi  bisa juga  dengan  perangkat  teknologi.  Seiring perkembangan  zaman,  teknologi  yang
semakin  pesat  khususnya  di  bidang teknologi  informasi  telah  memungkinkan manusia menciptakan perangkat perangkat yang  semakin  canggih  pula.  Salah  satu teknologi tersebut adalah Speech Recognition atau  pengenalan  ucapan. Speech  Recogniton  telah  memungkinkan suatu  perangkat  untuk  mengenali  dan memahami  kata-kata  yang  diucapkan dengan cara digitalisasi kata dan mencocokkan  sinyal  digital  dengan  suatu pola  tertentu.  Kata-kata  yang  diucapkan diubah  bentuknya  menjadi  sinyal  digital dengan  cara  mengubah  gelombang  suara menjadi sekumpulan angka yang kemudian disesuaikan  dengan  kode-kode  tertentu untuk mengidentifikasikan kata-kata tersebut.  Hasil  dari  identifikasi  kata  yang diucapkan dapat ditampilkan dalam bentuk tulisan  atau  dapat  dibaca  oleh  perangkat teknologi.  Dalam  proses  pengolahan  dan pengenalan  sinyal  suara  atau  ucapan (Speech/Voice Recognition), berbagai metode telah banyak diterapkan. Beberapa metode  diantaranya  adalah  Fuzzy  Logic, Neural  Network  dan  Hidden  Markov Model (HMM). Penggunaan metode
(Hidden  Markov  Model)  HMM  lebih kompleks dibandingkan metode pengenalan  dengan  Fuzzy  Logic  dan Neural  Network,  tetapi  menghasilkan pengenalan  yang  lebih  optimum.  Oleh karena itu penulis tertarik untuk menerapkan  metode  HMM  ke  dalam proses pengenalan ucapan (Speech Recognition).
B. METODOLOGI

## JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing )
Published by : Lembaga Pengembangan, Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LP3M), Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta (STMIK Jayakarta) Address : Jln. Salemba I No. 10 Jakarta Pusat 10430 Indonesia. Telp.021-3905050 URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id
Adapun  langkah-langkah  yang  dilakukan pada  proses  pembuatan  tugas  akhir  ini adalah sebagai berikut :

## 1. Teknik Pengumpulan Data
Dalam  penelitian,  teknik  pengumpulan data  merupakan  faktor  penting  demi keberhasilan  penelitian.  Hal  ini  berkaitan dengan  bagaimana  cara  mengumpulkan data,  siapa  sumbernya,  dan  apa  alat  yang digunakan.
a. Studi  Kepustakaan  Studi  kepustakaan adalah  teknik  pengumpulan  data dengan  mengadakan  studi  penelaahan terhadap  buku-buku,  litertur-literatur, catatan-catatan,  dan  laporan-laporan yang ada hubungannya dengan
penelitian  yang  dilakukan.  Studi kepustakaan dilakukan untuk mengumpulkan  data  dan  informasi, teori-teori  yang  mendasari  tentang masalah  yang  berhubungan  dengan penelitian. Melakukan studi
kepustakaan terhadap berbagai referensi yang berkaitan dengan penelitian  yang  dilakukan,  seperti membaca  buku-buku  yang  berkaitan dengan  pengenalan  ucapan,  huruf bahasa  Jepang  dan  juga  mempelajari mengenai  penerapan  metode  yang digunakan dalam penelitian ini.
b. Browsing  Internet  Browsing  internet yaitu  mencari  referensi-referensi  yang berkaitan di internet. Hal ini dilakukan untuk  pencarian  lanjutan  untuk  data dan  informasi  yang  berkaitan  dengan pengenalan ucapan, mulai dari referensi-referensi  tentang  pengenalan ucapan  dan  metode  yang  akan digunakan dalam penelitian.

## 2. Skema Sistem
Skema  sistem  dari  pembuatan  aplikasi pengenalan ucapan huruf Jepang diilustrasikan pada gambar 1:
Gambar 1. Skema Sistem
Adapun  tahapan-tahapan  yang  dilakukan pada gambar 1 adalah:
1. Memasukkan  suara  berformat  .wav. Suara  disini  adalah  sinyal  suara  asli dan dimisalkan sebagai sinyal sumber.
2. Suara  yang  diinputkan  kemudian  di ekstaksi  ciri-ciri  sinyalnya  dengan menghitung  parameter  ciri  statistik yaitu menggunakan mean dan menghitung  energinya  menggunakan transformasi mellin.
3. Pada  tahap  terakhir  yaitu  proses pengenalan suara menggunakan metode Hidden Markov Model (HMM).
4. Setelah  suara  dikenali,  maka  akan muncul  keluaran  yang  berupa  teks yang  sesuai  dengan  suara  yang diucapkan.
3. Skema Mean

## JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing )
Published by : Lembaga Pengembangan, Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LP3M), Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta (STMIK Jayakarta) Address : Jln. Salemba I No. 10 Jakarta Pusat 10430 Indonesia. Telp.021-3905050 URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id
Gambar 2. Skema Mean
Pada  tahap  ini,  sistem  menerima  inputan nilai  sinyal  dari  file  suara  berformat  .wav dan selanjutnya sistem melakukan ekstraksi  ciri  sinyal  dengan  perhitungan mean  atau  rata-rata,  yaitu  menjumlahkan semua  nilai  sinyal  kemudian  dibagikan dengan total dari banyaknya sinyal. Hal ini terus  diulang  hingga  nilai  u  memenuhi perulangan maksimum.

## 4. Skema Tranformasi Mellin
Gambar 3. Skema Tranformasi Mellin
Pada  tahap  ini,  sistem  menerima  inputan nilai  sinyal  dari  file  suara  berformat  .wav dan selanjutnya sistem melakukan perubahan domain ke domain baru dengan menghitung energinya mengggunakan transformasi mellin, yaitu dengan mengalikan  nilai  sinyal  dengan  index sinyal  yang  dipangkatkan.  Langkah  ini terus  diulang  sehingga  nilai  x  memenuhi perulangan maksimum.
5. Skema Pemodelan Ucapan

## JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing )
Published by : Lembaga Pengembangan, Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LP3M), Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta (STMIK Jayakarta) Address : Jln. Salemba I No. 10 Jakarta Pusat 10430 Indonesia. Telp.021-3905050 URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id
Gambar 4. Skema Pemodelan Ucapan Pada  tahap  ini,  sistem  menerima  inputan nilai  sinyal  dari  file  suara  berformat  .wav dan selanjutnya sistem menentukan probabilitas transisi dan probabilitas emisi, probabilitas transisi dihitung dari membagi nilai sinyal dengan nilai sebaran dari sinyal dan  probabilitas  emisi  dihitung  dari membagi  nilai  nilai  rata-rata  (mean)  dari sinyal  dengan  nilai  energy  (mellin)  dari sinyal.  Langkah ini terus diulang sehingga nilai sinyal memenuhi perulangan maksimum.

## 6. Skema Pengenalan Ucapan
Gambar 5. Skema Pengenalan Ucapan
Tahap  ini  merupakan  tahap  terakhir  dari sistem,  yaitu  pengenalan  suara  atau ucapan.  Pada  tahap  ini  sistem  menerima inputan nilai sinyal yang telah di ekstraksi, kemudian  mengambil  probabilitas  sinyal yang  ada  dalam  database,  dan  yang terakhir  yaitu  menghitung  probabilitas maksimum  dari  nilai  sinyal  baru  dengan nilai  sinyal  yang  ada  dalam  database. Setelah probabilitas maksimum ditemukan,  sistem  mengeluarkan  hasil pengenalan suara.

## C. PEMBAHASAN
Dalam  merancang  aplikasi  ini  digunakan beberapa  activity,  yaitu  activity  ekstraksi ciri,  activity  pelatihan  ucapan  dan  activity pengenalan ucapan. Pada activity ekstraksi ciri  akan  digunakan  perhitungan  rata-rata
(mean) dan menghitung energi berdasarkan Mellin. Pada activity pemodelan ucapan akan digunakan metode Hidden  Markov  Model  untuk  menentukan probabilitas  transisi  dan  probabilitas  emisi

## JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing )
Published by : Lembaga Pengembangan, Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LP3M), Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta (STMIK Jayakarta) Address : Jln. Salemba I No. 10 Jakarta Pusat 10430 Indonesia. Telp.021-3905050 URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id
yang  nantinya  akan  disimpan  ke  dalam database. Pada tahap terakhir yaitu activity pengenalan ucapan akan digunakan metode  Hidden  Markov  Model  yaitu menggunakan  Algoritma  Viterbi  untuk menentukan nilai tertinggi yang dibandingkan dengan database.

## 1. Diagram Use Case
Berikut  diagram  use  case  dari  aplikasi pengenalan ucapan huruf Jepang:
Gambar 6. Diagram Use Case Diagram use case menunjukkan cara kerja sistem  secara  umum.  Dalam  diagram  ini ditampilkan  satu  actor,  yaitu  user.  User dapat  melakukan  proses  pelatihan  dan pengujian  ucapan.    Notasi  yang  terdapat pada  diagram  use  case  diatas  kemudian dijabarkan lagi dalam diagram activity.

## 2. Diagram Sequence.
Diagram sequence dari aplikasi ini terbagi atas  beberapa  bagian,  yaitu  sebagai berikut:
a. Diagram Sequence Pelatihan
Gambar 7. Diagram Sequence Pelatihan
Diagram  sequence  diatas  menunjukkan jalannya  proses  yang  ada  pada  menu pelatihan  dengan  urutan    pengerjaan  dari masing-masing  kelas  yang  terlibat.  Proses akan  dimulai  ketika  user  telah  memilih menu  yaitu  menu  pelatihan  dan  sistem menampilkan  menu  pelatihan,  kemudian user  mengimputkan  file  ucapan  yang berformat .wav sehingga sistem menampilkan sinyal ucapan yang diinputkan  tadi.  Setelah  itu  user  memilih menu  latih  dan  sinyal  ucapan  akan  di ekstraksi ciri dan dihitung dengan menggunakan  mean  dan  mellin  oleh sistem,  selanjutnya  sistem  melakukan proses  pemodelan  dengan  menentukan probabilitas  transisi  dan  probabilitas  emisi dari  sinyal  ucapan  yang  telah  di  ekstraksi ciri  tadi.  Pada  tahap  terakhir  yaitu  user memilih polas ucapan yang akan disimpan dan  ucapan  yang  telah  dilatih  kemudian disimpan  ke  dalam  database,  kemudian sistem  juga  akan  menampilkan  data  pola ucapan yang dilatih tadi.
b. Diagram Sequence Pengujian

## JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing )
Published by : Lembaga Pengembangan, Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LP3M), Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta (STMIK Jayakarta) Address : Jln. Salemba I No. 10 Jakarta Pusat 10430 Indonesia. Telp.021-3905050 URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id
Gambar 8. Diagram Sequence Pengujian
Diagram  sequence  diatas  menunjukkan jalannya  proses  yang  ada  pada  menu pengujian  dengan  urutan    pengerjaan  dari masing-masing  kelas  yang  terlibat.  Proses akan  dimulai  ketika  user  telah  memilih menu  yaitu  menu  pengujian  dan  sistem menampilkan  menu  pengujian,  kemudian user  mengimputkan  file  ucapan  yang berformat .wav
sehingga sistem menampilkan
sinyal ucapan yang diinputkan  tadi.  Kemudian  user  memilih menu  uji  untuk  melakukan  pengujian  dan sistem langsung melakukan proses ekstraksi ciri sinyal dan pemodelan ucapan secara  otomatis. Setelah  itu  sistem melakukan proses pengenalan ucapan yaitu membandingkan sinyal ucapan baru dengan sinyal ucapan latih dengan mencari probabilitas  tertinggi  dari  sinyal  ucapan menggunakan  algoritma  viterbi,  setelah proses  selesai  sistem  akan  menampilkan sinyal  ucapan  latih  dari  database  dan menampilkan  hasil  pengenalan  ucapan yang  telah  dibandingkan  dengan  database tadi.
3. Diagram Activity.
Diagram  activity  lebih  menfokuskan  pada penggambaran  urutan  aktivitas  dalam sebuah  proses.  Diagram  activity  ini memiliki  struktur  diagram  yang    mirip dengan  flowchart  atau  data  flow  diagram pada perancangan terstruktur, dan bermanfaat  untuk  membantu  memahami proses  secara  keseluruhan.  Yang  perlu diperhatikan adalah bahwa diagram aktivitas  menggambarkan  aktivitas  sistem bukan  apa  yang  dilakukan  aktor,  jadi aktivitas yang dapat dilakukan oleh sistem.
Memiliki  pula  manfaat  yaitu  apabila  kita membuat  diagram  ini  terlebih  dahulu dalam  memodelkan  sebuah  proses  untuk membantu memahami proses secara keseluruhan.  Berikut  diagram  activity untuk  aplikasi  aplikasi  pengenalan  ucapan huruf Jepang:
Gambar 9. Diagram Activity
a. Diagram Activity Pelatihan

## JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing )
Published by : Lembaga Pengembangan, Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LP3M), Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta (STMIK Jayakarta) Address : Jln. Salemba I No. 10 Jakarta Pusat 10430 Indonesia. Telp.021-3905050 URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id
Gambar 10. Diagram Activity Pelatihan
Diagram  activity  diatas  menunjukkan aktivitas  yang  berjalan  ketika  penggguna sistem  memilih  menu  pelatihan.  Ketika menu dipilih, maka sistem akan menampilkan  form  pelatihan  dan  user memilih  file  .wav  untuk  di  ekstraksi cirinya, kemudian user melakukan pelatihan  ucapan  dan  sistem  menampilkan hasil  pelatihan,  lalu  yang  terakhir  user memilih  pola  untuk  disimpan  kedalam dalam database, kemudian sistem menampilkan  data  pola  ucapan  dalam database.
b. Diagram Activity Pengujian
Gambar 11. Diagram Activity Pengujian
Diagram  activity  diatas  menunjukkan aktivitas  yang  berjalan  ketika  pengguna sistem  memilih  menu  pengujian.  Ketika menu dipilih, maka sistem akan menampilkan form pengujian, user memilih file .wav dan sistem menampilkan sinyal  ucapan,  kemudian  user  melakukan pengujian  ucapan  dan  sistem  mengakses database  untuk  membandingkan  pola ucapan.  Setelah  pola  ucapan  dicocokkan dengan database, kemudian sistem menampilkan  hasil  pengenalan  ucapan yang cocok kepada user.

## 4. User Interface
Aplikasi ini terdiri dari dua halaman menu, yaitu  menu  pelatihan  ucapan  dan  menu pengujian  ucapan.  Pada  form  utama terdapat button open untuk mengambil file ucapan  dan  button  exit  untuk  keluar  dari aplikasi,  ditambah  dengan  button  halaman yaitu  pelatihan  untuk  proses  pelatihan ucapan  dan  pengujian  untuk    proses pengujian atau pengenalan ucapan. Berikut adalah  proses  pelatihan  dan  pengujian ucapan yang berjalan dalam sistem:

## JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing )
Published by : Lembaga Pengembangan, Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LP3M), Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta (STMIK Jayakarta) Address : Jln. Salemba I No. 10 Jakarta Pusat 10430 Indonesia. Telp.021-3905050 URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id
a. Apabila  aplikasi  dijalankan,  tahap selanjutnya  yaitu  melakukan  proses pelatihan ucapan dengan meninput file ucapan berformat .wav.
b. Setelah  sampel  ucapan  dimasukkan, maka sistem akan menampilkan sinyal ucapan yang telah dimasukkan tadi.
c. Berikutnya yaitu melakukan pemodelan  ucapan  dengan  menekan button  pemodelan,  kemudian  sistem akan  menampilkan  hasil  pemodelan ucapan.
d. Selanjutnya yaitu memilih pola ucapan  atau  penanaman  sampel  yang nantinya  hasil  dari  pelatihan  ucapan akan  disimpan  kedalam  database  oleh sistem.
e. Untuk  melihat  data  pola  ucapan  di dalam  database,  gunakan  button  lihat data pada menu.
f. Pada tahap pengujian atau pengenalan ucapan, user menginputkan file ucapan  berformat  .wav,  kemudian sistem  akan  menampilkan  sinyal ucapan  yang dimasukkan. Selanjutnya yaitu  melakukan  pengujian  dengan menekan  button  pengujian,  maka sistem  akan  otomatis  melakukan ekstraksi  ciri  sinyal  ucapan  dan pemodelan.  Nilai  sinyal  ucapan  yang diuji  akan  dibandingkan  dengan  pola yang  telah  ditanamkan  ke  dalam database, kemudian sistem akan menampilkan hasil pengenalan
ucapan.
g. Selanjutnya  yaitu  memilih  keterangan pengucapan  antara  pengucapan  yang benar  atau  salah  yang  nantinya  akan disimpan kedalam tabel hasil pengujian.
h. Pada  menu  pengujian  juga  terdapat button  untuk  melihat  hasil  pengujian ucapan  yang  dilakukan,  tahap  ini dilakukan  menekan  button  lihat  hasil uji untuk menampilkan hasil pengujian yang dilakukan.

## Menu Pelatihan
Menu  pelatihan  adalah  form  untuk melakukan  pelatihan  sampel  ucapan  yang akan  di  simpan  ke  dalam  database.  Pada halaman  ini  terdapat  beberapa  button, diantaranya adalah button latih  dan button lihat  data.  Button  latih    berfungsi  untuk melakukan  proses  pelatihan  sinyal  ucapan yang  dimasukkan.  Pada  halaman  ini  juga terdapat  10  pilihan  pola  huruf  Jepang Hiragana  yang  nantinya  dipilih  untuk menyimpan pola ucapan ke dalam database.  Sedangkan  button  lihat  data berfungsi  untuk  melihat  hasil  pelatihan atau  data  pola  yang  tersimpan  didalam database.  Berikut  adalah  gambar  untuk menu pelatihan.
Gambar 12. Menu Pelatihan

## 5. Menu Pengujian
Menu  pengujian  adalah  form  untuk melakukan proses pengujian atau pengenalan  ucapan.  Pada  halaman  ini terdapat  beberapa  button  yaitu  button  uji, button  benar  dan  salah  dalam  kolom keterangan, dan button lihat hasil. Dimana

## JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing )
Published by : Lembaga Pengembangan, Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LP3M), Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta (STMIK Jayakarta) Address : Jln. Salemba I No. 10 Jakarta Pusat 10430 Indonesia. Telp.021-3905050 URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id
button  uji  ini  berfungsi  untuk  melakukan pengujian  atau  pengenalan  ucapan  setelah file  ucapan  diinputkan.  Pada  kolom keterangan terdapat button benar dan salah yang akan dipilih setelah pengenalan suara dilakukan  yang  nantinya  akan  disimpan kedalam  tabel  hasil  pengujian.  Sedangkan button  lihat  hasil  berfungsi  untuk  melihat hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan sebelumnya,  nantinya  akan  menampilkan hasil  penujian  suara.  Berikut  adalah gambar untuk menu pengujian.
Gambar 13. Menu Pengujian 6. Hasil
Hasil  yang  dibahas  meliputi  pemilihan sampel  ucapan  pelatihan  ucapan  huruf Jepang, pendefinisian sampling pola ucapan,  pengujian  sistem  dan  pengukuran unjuk kerja sistem.

## a. Sampel  Pelatihan  Ucapan  Huruf Jepang.
Sampel  pelatihan  ucapan  huruf  Jepang yang  digunakan  di  dalam  aplikasi  ini adalah  10  sampel  ucapan  dari  10  huruf Jepang Hiragana yaitu Ka, Ki, Ku, Ke, Ko, Sa,  Shi,  Si,  Su,  Se,dan  So,  yang  memiliki karakteristik  frekuensi  yang  dan  sampling yang  berbeda-beda.  Berikut  gambar  dari sampel  ucapan  huruf  Jepang  Hiragana
yang digunakan yaitu Ka, Ki, Ku, Ke, Ko, Sa, Shi, Su, Se, So.
Gambar 14. Sampel Ucapan Huruf Ka, Ki,

## Ku dan Ke

## 7. Hasil Sampling Pola ucapan
Setiap  sampel  ucapan  rekaman  memiliki sampling yang spesifik atau berbeda antara sampel  ucapan  yang  satu  dengan  sampel ucapan  yang  lainnya.  Pada  aplikasi  ini, sampling  ucapan  sudah  harus  ditentukan sebelum  dilakukan  pengujian.  Gambar  15 menunjukkan  pola  sampling  dari  sampel ucapan  huruf  Jepang  “Ka”  yang  didapat dari sinyal asli.
Gambar 15. Pola sampling sinyal asli ucapan huruf “Ka”
8. Hasil Pelatihan Ucapan

## JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing )
Published by : Lembaga Pengembangan, Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LP3M), Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta (STMIK Jayakarta) Address : Jln. Salemba I No. 10 Jakarta Pusat 10430 Indonesia. Telp.021-3905050 URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id
Untuk  melakukan  pengenalan  ucapan, harus adanya pola ucapan yang ditanamkan  melalui  proses pelatihan ucapan.  Pelatihan  ucapan  dilakukan  untuk menyimpan  sampel  ucapan  ke  dalam database yang nantinya akan dibandingkan dengan  file  ucapan  yang  baru  pada  saat proses  pengenalan  ucapan.  Gambar  16 menunjukkan  hasil  dari  pelatihan  ucapan, pelatihan ucapan dilakukan melalui proses ektraksi ciri dan pemodelan ucapan dengan menentukan  probabilitas  transisi  dan probabilitas  emisi  dari  sinyal  ucapan, dilanjutkan  dengan  pemilihan  pola  huruf Jepang  yang  akan  disimpan  ke  dalam database. Setelah data ucapan di simpan ke dalam  database,  data  ucapan  bisa  di tampilkan  ke  dalam  form  untuk  melihat nilai dari probabilitas transisi dan probabilitas  emisi  dari sinyal ucapan  yang telah ditanamkan.
Gambar 16. Hasil pelatihan ucapan huruf “Ka”

## D. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dapat diambil kesimpulan:
1. Aplikasi  pengenalan  ucapan  huruf Jepang
ini dibangun dengan
menggunakan metode Hidden Markov Model  yang  memiliki  hasil  yang cukup  akurat  dalam  mengenali  kata yang diucapkan.
2. Untuk  memperoleh  hasil  yang  baik dalam  menerapkan  metode  Hidden Markov  Model  dalam  aplikasi  ini, diperlukan sampel suara dan ekstraksi ciri sinyal suara yang bagus pula.
3. Aplikasi  ini  sangat  berguna  untuk proses belajar bahasa Jepang, terutama dalam  proses  belajar  mengucapkan huruf Jepang dengan baik dan benar.
4. Hasil dari pengenalan ucapan menunjukkan keakuratan aplikasi dengan nilai kedekatan rata-rata adalah 0,83234179 atau 83%.
5. Nilai  kedekatan  dalam  pengenalan ucapan  dalam  aplikasi  menunjukkan bahwa  metode  Hidden  markov  Model dapat  digunakan  sebagai  salah  satu pendekatan  untuk  pengenalan  sinyal dan suara.

## E. REFERENSI
[1]  Amami,  Rimah,  dkk.  2015.  Phoneme Classification  Using  New  Feature Extraction Techniques based on Mellin Transform.  National School of
Engineering, Tunis, Tunisia.
[2]  Appadoo,  S.S,  dkk.  2014.  Mellin’s Transform  and  Application  to  Some Time  Series  Models.  Department  of Supply Chain Management,
University  of  Manitoba,  Winnipeg, MB,  Canada  dan  Department  of Statistics,  University  of  Manitoba, Winnipeg, MB, Canada.

## JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing )
Published by : Lembaga Pengembangan, Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LP3M), Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta (STMIK Jayakarta) Address : Jln. Salemba I No. 10 Jakarta Pusat 10430 Indonesia. Telp.021-3905050 URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id
[3]  Bartošek,  J.  2011.  A  Pitch  Detection Algorithm  for  Continuous  Speech Signals  UsingViterbi  Traceback  with
Temporal  Forgetting.    Department  of Computer Science, Faculty of
Electrical Engineering, CTU, Prague.
[4]  Fadlisyah,  dkk.  2013.  Pengolahan Suara. Penerbit Graha Ilmu. Yogyakarta.
[5]  Fitrilina,  dkk.  2013.  Pengenalan Ucapan  Metoda  MFCC-HMM  untuk Perintah  Gerak  Robot  Mobil  Penjejak Identifikasi  Warna.    Program  Studi Teknik  Elektro,  Fakultas  Teknik, Universitas Andalas, Padang.
[6] Kristina, Erdoria, dkk. (2010). Penerapan metode statistik dan
average  energyUntuk  menguji  tingkat kemiripanPada identifikasi suara. Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Duta Wacana.
[7]  Mukhlisa,  dkk.  (2014).  Penerapan Hidden  Markov  Model  (HMM)  pada Pengenalan  Penutur.  Program  Studi Teknik Informatika, STMIK GI MDP, Palembang.
[8]  Rahandi, Aditya, dkk. (2012). Analisis dan  Implementasi  Kompresi  File Audio
Dengan Menggunakan Algoritma  Run  Length  Encoding (RLE).  Program  Studi  S1  Ilmu Komputer, FASILKOM-IT USU,
Medan.
[9]
Ronando, Elsen, dkk. 2012.
Pengenalan  Ucapan  Kata  Sebagai Pengendali  Gerakan  Robot  Lengan Secara  Real-Time  dengan  Metode Linear  Predictive  Coding  –  Neuro Fuzzy.  Jurusan  Matematika,  Fakultas Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan Alam,  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya.
[10]  Singh,  Bhupinder,  dkk. 2012. Speech Recognition  with  Hidden  Markov Model: A Review.  Dept. of Computer Sc.  &  Engg.,  IGCE  Abhipur,  Mohali (Pb.), India.
[11] Sugianto, Arif dkk, 2010. Buku Pintar Bahasa Jepang.
Penerbit WahyuMedia. Jakarta.