## APLIKASI SPOXTECH UNTUK PENYANDANG TUNA RUNGU- WICARA MENGGUNAKAN ALGORITMA HIDDEN MARKOV MODEL DAN METODE FINITE STATE AUTOMATA (FSA)
Destivanesha Rina 1 , Fauziah 2 , Nur Hayati 3
Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional destivanesharina@gmail.com 1 , fauziah@civitas.unas.ac.id 2 , nurhayati@civitas.unas.ac.id 3
Submitted October16, 2020; Revised November 25, 2020; Accepted March 3, 2021

## Abstrak
Komunikasi  adalah  hal  yang  penting  untuk  menjalin  hubungan  sosial.  Dalam  berkomunikasi, penyandang  tuna  rungu  dan  tuna  wicara  mengalami  kesulitan  untuk  menyampaikan  informasi  apa yang  ingin  disampaikan.  Aplikasi Spoxtech berbasis  android  merupakan  aplikasi  yang  dirancang khusus untuk penyandang tuna rungu dan tuna wicara. Sesuai dengan namanya, Spoxtech diambil dari kata speech  to  text  –  text  to  speech .  Aplikasi  ini  dapat  memudahkan  penggunanya  dalam berkomunikasi  karena  dilengkapi  dengan  menu  suara  yang  berfungsi  untuk  mendeteksi  suara  yang diucapkan  kemudian  di  konversi  ke  dalam  bentuk  teks  dan  menu  ketik  yang  berfungsi  untuk mendeteksi  tulisan  yang  kemudian  di  konversi  ke  dalam  bentuk  suara.  Aplikasi  ini  dibuat  dengan menggunakan  algoritma Hidden  Markov Model  dalam mengenerate suara  ke  dalam  bentuk  teks  dan menggunakan metode finite state automata dalam mengenerate teks menjadi suara dengan melakukan pemenggalan dua tingkat. Hasil dari penelitian ini dilakukan dengan pengujian whitebox dan blackbox . Dalam penelitian ini juga dilakukan pengujian normalisasi teks pada menu ketik yaitu setiap kata yang mengandung satuan mata uang, waktu, suhu , dan angka. Nilai akurasi yang di dapat dalam pengujian aplikasi  ini  menggunakan  bahasa  Indonesia  dengan  pengujian  pada  menu  suara  dan  menu  ketik  dan pengujian  pemenggalan  dua  tingkat  didapatkan  nilai  sebesar  100%  dari  300  kata  dalam  bahasa Indonesia.
Kata Kunci : Aplikasi, Spoxtech, Finite State Automata, Android

## Abstract
Communication  is  a  very  important  thing  to  establish  social  relations.  In  communicating,  deaf  and mute  persons  have  difficulty  conveying  what  information  they  want  to  convey.  The  Android-based Spoxtech  application  is  an  application  specially  designed  for  deaf  and  speech  impaired  persons.  As the name implies, Spoxtech is taken from the word speech to text - text to speech. This application can make  it  easier  for  users  to  communicate  because  it  is  equipped  with  a  voice  menu  that  functions  to detect the spoken voice which is then converted into text and a typed menu which functions to detect writing  which  is  then  converted  into  voice  form.  This  application  was  created  using  the  Hidden Markov Model algorithm in generating sound into text and using the finite state automata method in generating text into sound by performing two-level decapitation. This results of this study were carried out by testing the whitebox and blackbox. In this research, the text normalization test on the typewriter menu  was  also  carried  out,  namely  each  word  containing  currency,  time,  temperature,  and  number units.  The  accuracy  value  obtained  in  testing  this  application  uses  Indonesian  by  testing  the  voice menu and typing menu and testing the two-level decapitation, the value is 100% of the 300 words in Indonesian.
Keywords : Android, Spoxtech, Finite State Automata, Android, Apps.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  dapat  memberikan kemudahan  dalam  berkomunikasi  bagi semua  orang. Smartphone saat  ini  telah berkembang  menjadi  asisten  pribadi  bagi
seluruh  masyarakat  yang  menggunakannya. Terdapat banyak aplikasi yang dapat diakses dengan mudah melalui telefon pintar dengan bentuk  yang  sederhana  sehingga  mudah dipahami bagi siapapun yang
menggunakannya. Namun, adanya keterbasan indera dalam berkomunikasi akan membuat  lawan  bicara  sulit  memahami  apa yang  sedang  di  bicarakan.  Oleh  sebab  itu, diperlukannya  sebuah  sistem  yang  dapat mempermudah para difabel untuk melakukan komunikasi secara mandiri dengan tidak memerlukan bantuan dari orang lain dalam berkomunikasi, sehingga komunikasi  mandiri  dapat  dilakukan  kapan saja  dan  dimana  saja.  Pada  penelitian  ini, aplikasi dibuat untuk membantu penyandang tuna rungu dan tuna wicara dalam berkomunikasi  secara  mudah  menggunakan smartphone android.
Pemanfaatan Text  to  speech yang  telah dilakukan  yaitu  dengan  mengubah  tulisan kedalam  bentuk  suara  dan  diharapkan  dapat membantu  penyandang  tuna  wicara  dalam melakukan  komunikasi.  Pengguna  aplikasi dapat menuliskan apa yang ingin disampaikan pada tombol keyboard smartphone .  Secara  otomatis  aplikasi  akan mengubah  tulisan  tersebut  ke  dalam  bentuk suara [1].
Berdasarkan  penjelasan  di  atas  maka dirancanglah  sebuah  aplikasi  Spoxtech  yang merupakan  singkatan  dari speech  to  text  – text  to  speech aplikasi  ini  digunakan  untuk membantu  penyandang  tuna  rungu  dan  tuna wicara  dalam  berkomunikasi  yang  berbasis android.  Aplikasi  ini  dapat  memudahkan penggunanya  dalam  berkomunikasi  karena dilengkapi dengan menu suara yang berfungsi  untuk  mendeteksi  suara  yang diucapkan  kemudian  di  konversi  ke  dalam bentuk  teks  dan  menu  ketik  yang  berfungsi untuk  mendeteksi  tulian  yang  kemudian  di konversi ke dalam bentuk suara. API speech Android  merupakan  sebuah platform yang cukup  sederhana  untuk  para  pengembang dalam  melakukan  integrasi  kemampuan dalam pengenalan suara  untuk  aplikasi  yang telah  dibuat  [6].  Algoritma  Hidden  Markov Model  (HMM) digunakan dalam melakukan pengenalan  suara  pada server Google. Smartphone  akan  menerima  masukan  suara
yang  kemudian  akan  dilakukan  pengiriman pada  server  Google  dan  kemudian server Google  akan  melakukan  proses  pengenalan suara  lalu  mengubahnya  kedalam  bentuk teks dengan menggunakan algoritma Hidden Markov  Model  [8].  Pada  menu  ketik, dilakukan pengujian pemenggalan dua tingkat  dengan  menggunakan  metode Finite State  Automata (FSA).  Metode Finite  State Automata (FSA)  dilakukan  untuk  proses pemenggalan  kata  menjadi  suku  kata.  FSA merupakan  suatu  metode  yang  dapat melakukan pengenalan dan pengolahan suatu bahasa  dengan  pola-pola  suku  kata.  Metode FSA  melakukan  penentuan  huruf-huruf masukan  berdasarkan  pada  fenom  kata,  dan kemudian  akan  menjadi  dasar  sebagai pembentukan  pola  suku  kata  dalam  Bahasa Indonesia [11].

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  metode  penelitian  ini  terdiri  dari beberapa tahap yaitu, studi literatur, perumusan  masalah,  pengembangan  sistem dan  penarikan  simpulan.  Studi  literatur merupakan  beberapa  kegiatan  yang  meliputi metode  dalam  pengumpulan  data  pustaka, membaca,  mencatat,  dan  melakukan  olah bahan  penelitian.  Hal  yang  dilakukan  studi adalah  dengan  mengumpulkan  sejumlah buku  buku,  majalah  yang  memiliki  kaitan dengan  masalah  dan  tujuan  dari  penelitian, hal  ini  telah  dilakukan  oleh  beberapa peneliti. Pada tahap pengembangan  aplikasi, penulis  memulai  mengembangkan  aplikasi.
Pengembangan aplikasi dilakukan didasarkan  pada  metode  pengembangan aplikasi.  Selanjutnya dalam  memilih  metode pengembangan  aplikasi,  penulis  memilih menggunakan  metode waterfall .  Pemilihan penggunaan metode model waterfall dikarenakan  metode waterfall cukup  simple dan  cocok  untuk  penelitian  skala  kecil. Kelebihan dari model ini adalah kualitas dari aplikasi  yang  dihasilkan  akan  menjadi  baik, karena  pelaksanaannya  dilakukan  secara bertahap  [5].  Untuk  mencapai  target  suatu aplikasi  dilakukan  dengan  berbagai  cara
dengan mendesain aplikasi untuk memeriksa apakah  aplikasi  tersebut  telah  mencapai kebutuhan  atau  tidak.  Pengembangan  sistem dengan melakukan Analisa kebutuhan aplikasi,  desain,  pembuatan  program  dan pengujian aplikasi.
Gambar 1. Metode Waterfall

## Analisa Kebutuhan Sistem
Analisis  sistem  merupakan  suatu proses  dalam  pengumpulan  dan menginterpretasikan suatu kenyataan, mendiagnosa persoalan dan menggunakan keduanya dalam memperbaiki  sistem.  Analis  sistem (analis  informasi)  merupakan  orang yang menganalis sistem atau mempelajari  masalah  yang  timbul dan  menentukan  kebutuhan  pemakai sistem  untuk  mengidentifikasikan pemecahan  permasalahan  tersebut. Untuk itu dalam membuat aplikasi ini kebutuhan yang diguanakan adalah :
1. Perangkat Keras ( Hardware ) Perangkat  keras  pada  penelitian
kali ini terdiri dari : - Laptop  (Lenovo  Thinkpad T510) dengan spesifikasi
berikut
a. CPU Intel Core i7
b. RAM 8GB
c. HDD 1TB
d. NVDIA 930MX
2. Perangkat Lunak ( Software )
Perangkat  lunak  pada  penelitian kali ini terdiri dari : - Windows  10  64bit  (Sistem Operasi)
- Android Studio 4.0

## Sistem Aplikasi
Desain  sistem  yang  akan  digunakan dalam  pembuatan  aplikasi  tersebut yaitu  terdapat  pada  Android  Studio pada  bagian  GUI. Tools yang  akan digunakan  dalam  pembuatan  aplikasi tersebut  yaitu  GUI.  GUI  merupakan singkatan dari Graphical User Interface yang  merupakan  aplikasi display dari  Android  Studio  yang terdapat  perintah,  tugas,  maupun komponen dalam program yang akan mempermudah user menjalankan sebuah  program  Android  Studio.
Tujuan  dalam  penggunaan  GUI adalah untuk membuat program lebih terlihat  praktis  dan  simpel  bagi end- user Oleh sebab itu terdapat hal yang harus  diperhatikan  dalam  membuat GUI  agar  dapat  menampilkan  ui ( user  interface) yang friendly atau mudah dalam penggunaan nya sekalipun user merupakan  orang awam  yang  tidak  akan  mendapatkan kerumitan  dalam  program  yang digunakan.

## Pengkodean
Penerapan  kode  program  aplikasi Spoxtech ini menggunakan pemrograman  Java  Android  dan menggunakan Google Speech API.

## Pengujian
Melakukan uji coba dengan menggunakan  metode blackbox dan metode whitebox .

## Pemeliharaan
Melakukan
perbaikan aplikasi
berdasarkan  evaluasi  dari  pengguna dan akan memperbaharuinya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
FSA  merupakan  model  matematika  yang dapat  melakukan  input  dan  output.  FSA memiliki banyak s tate yang dapat berpindah
dari state satu  ke  yang  lainnya  dengan berdasarkan  input  dan  fungsi  transisi.  FSA tidak  memiliki  tempat memory atau  tempat penyimpanan  dan  FSA  yang  hanya  dapat mengingat state [2].  FSA  memiliki  dua tingkatan  yang  digunakan  untuk  melakukan penelitian  ini.  Pada  tingkatan  yang  pertama dikenali  adalah  pola  V,  K,  dan  KV.  Hasil pengenalan  FSA  pada  suatu  tingkatan  dapat dijadikan  masukan  untuk  FSA  tingkatan selanjutnya.  Pada  gambar  2  digambarkan diagram transisi FSA tingkatan pertama.

## Gambar 2. Diagram Transisi FSA Tingkatan Pertama
Pada  tingkatan  kedua  FSA  dapat mengenali  12  suku  kata  dengan  pola  V, VK,  KV,  VKK,  KVK,  KKV,  KVKK, KKVK,  KKKV,  KKVKK,  KKKVK, dan KVKKK. Dalam gambar 3
digambarkan  diagram  transisi  FSA tingkatan kedua.

## Gambar 3. Diagram Transisi FSA
Tingkatan Kedua Algoritma yang digunakan Algoritma Hidden markov Model merupakan algoritma yang sangat akurat dan efisien  dalam  melakukan  pengenalan  suara. Hidden  Markov  Model  terdiri  dari  dua bagian,  yaitu  hidden  model  dan  proses markov.  Proses  markov  merupakan  proses stokastik dengan properti markov. Pengenalan suara berbasis HMM menggunakan  konsep  bahwa  ucapan  terdiri dari  beberapa  urutan  suara  dasar.  Kata apapun yang terdapat di dalam kamus terdiri dari  beberapa  urutan  suara  dasar.  Masing- masing  dari  suara  dasar  itu  memiliki  model statistik.  Oleh  karena  itu,  sebuah  kata  dapat diekspresikan  kedalam  suatu  urutan  model statistik.  Suara  dijadikan  contoh  pengenalan suara  untuk  melakukan  pembentukan  urutan vektor  pada  fitur  suara  atau  parameter numerik.  Urutan  vektor  pada  fitur  suara  ini merupakan urutan observasi. Hidden markov model  biasa  digunakan  untuk  aplikasi  pada bidang  pengenalan  pola  temporal  (temporal pattern  recognition )  seperti  bioinformatika, kompresi kalimat, ekonomi, finansial, pengenalan  not  balok,  tulisan, computer vision, dan pengenalan suara. [6].
Tampilan Aplikasi Dalam  membuat  tampilan  aplikasi  ini menggunakan xml. Pada gambar 4
merupakan tampilan dari aplikasi spoxtech.

## Gambar 4. Tampilan Aplikasi Spoxtech

## Pengujian
Terdapat  beberapa  pengujian  yang  telah dilakukan  dalam  penelitian  ini  diantaranya adalah  melakukan  pengujian whitebox, blackbox, pengujian aplikasi dalam beberapa kata,  hasil  normalisasi  teks  pada  aplikasi spoxtech  dan  pengujian  pemenggalan  dua tingkat.
Pengujian whitebox merupakan  pengujian dengan struktur aplikasi, dalam pengujian ini membuat flowchart dan flowgraph .
Flowchart
merupakan tahapan degan menggambarkan  logika  program  sedangkan flowgraph pengujian  alur  atau  alir  program. Pengujian  ini  juga  menghitung region menghitung  berdasarkan predicate  node seperti if else flowgraph, cyclomatic complexity menghitung  jumlah path dari edge dan node, terakhir independent path .
1. Flowchart dan flowgraph Menu Awal Pada  gambar  4  merupakan flowchart dan flowgraph menu awal.
Gambar 5. Flowchart dan Flowgraph Menu Awal
Tabel 1. Cyclomatic complexity, Region , dan Path pada Flowgraph Menu Awal. Cyclomatic Complexity nilai Edge dan node Region dengan predicate Node (P), P = 5 Path pada flowgraph E = 16 N = 12 V(G) = E-N+2 = 16-12+2 = 6 Jumlah path = 6
V(G) = P + 1 = 5 +1 = 6 R flowgraph = 6 Path 1 = 1-2-3-4-9 Path 2 = 1-2-3-5-6- 10-9
Path 3 = 1-2-3-5-6- 7-11-9 Path 4 = 1-2-3-5-6- 7-8-12-9 Path 5 = 1-2-3-5-6- 7-8-9
Path 6 = 1-2-3-5-9
2. Flowchart dan flowgraph Menu Suara Pada  gambar  5  merupakan flowchart dan flowgraph menu suara.
Gambar 6. Flowchart dan Flowgraph Menu Suara
Tabel 2. Cyclomatic complexity, Region , dan Path pada Flowgraph Menu Suara
Cyclomatic Complexity nilai Edge dan node Region dengan predicate Node (P),
P = 5
Path pada flowgraph
E = 5
N = 5 V(G) = E-N+2 = 5-5+2 = 2 Jumlah path = 2 V(G) = P + 1 = 1 +1 = 2 R flowgraph = 2 Path 1 = 1-2-3-5-4 Path 2 = 1-2-4
3. Flowchart dan flowgraph Menu Ketik Pada  gambar  6  merupakan flowchart dan flowgraph menu ketik.
Gambar 7. Flowchart dan Flowgraph Menu
Ketik
Tabel 3. Cyclomatic complexity, Region , dan Path pada Flowgraph Menu Ketik.
Cyclomatic Complexity nilai Edge dan node Region dengan predicate Node (P), P = 5 Path pada flowgraph E = 5 N = 5 V(G) = E-N+2 = 5-5+2 = 2 Jumlah path = 2
V(G) = P + 1 = 1 +1 = 2
R flowgraph = 2
Path 1 = 1-2-3-5-4 Path 2 = 1-2-4
Tabel 4. Data Hasil Pengujian whitebox Flowgraph Cyclomatic Complex city (cc) Region (R) Independen Path Menu Awal Menu Home Menu Akun Saya Jumlah 6 2 2 10 6 2 2 10 6 2 2 10
Tabel  4  merupakan  hasil  pengujian  dengan metode whitebox secara menyeluruh. Dengan  hasil  3  parameter  yang  sama  yaitu cyclomatic  complex  city,  region  , dan independent  path yaitu  10  maka  logika  dan alur program sudah sesuai yang diharapkan. Pengujian blackbox dilakukan untuk menampilkan fungsi dari aplikasi  yang telah dibuat  mengenai  cara  dan  kegunaannya, dengan  melihat  apakah  keluaran  data  sudah sesuai  yang  diharapkan.  Hasil  pengujian
blackbox dapat dilihat pada Tabel 5. Tabel 5. Pengujian Blackbox Pengujian Bentuk pengujian Hasil  yang diharapkan Hasil pengujian Menu Home Masuk  ke halaman utama Terdapat menu ketik, menu suara, informasi, dan help Berhasil Menu Ketik Menekan Navigasi Menu Ketik Tampilan menu  ketik dan membaca teks yang kemudian di konversi kedalam bentuk suara Berhasil Menu Suara Menekan Navigasi Menu Suara Tampilan menu suara dan membaca suara yang kemudian di konversi kedalam bentuk teks Berhasil Menu Informasi Menekan Navigasi Infornasi Tampilan informasi pembuat aplikasi Berhasil Menu Help Menekan Navigasi Help Tampilan Help Berhasil
Normalisasi  teks  dilakukan  pada  setiap  kata yang terdapat angka, suhu, waktu, dan satuan mata  uang.  Tabel  6  menunjukkan  hasil normalisasi tekspada menu ketik.

## Tabel 6. Hasil Normalisasi Teks Pada
Menu Ketik No Teks Hasil Normalisasi 1. °C Derajat Celcius
2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. kW 11 11,78 12.000 Rp 1.000 200 USD 08:30 Killo Watt Sebelas
Sebelas koma tujuh puluh delapan Dua belas ribu Seribu rupiah Dua ratus dollar Amerika Serikat Pukul delapan lewat lima puluh menit
Pada tabel 7 dan 8 akan dilakukan pengujian aplikasi  pada  menu  ketik  dan  menu  suara, sedangkan  tabel  9  merupakan  hasil  dari pengujian pemenggalan kata dua tingkat

## Tabel 7. Pengujian Aplikasi Pada Menu Ketik
No Kata Hasil Pengujian 1. Anak 100% 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22.
23. 24. Akar Amal Asap Untuk Anda Antar Ampas Punah Piring Pusing Ons Ekspor Sumbu Bantu Pantai Gratis Drama Kompleks Traktor Praktik Praktis Bangku Modern 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
25. 26.
27. 28. 29. 30. Korps Strategi Strata Struktur Stres Struktural 100% 100% 100% 100% 100% 100% Akurasi (%) 100% Rata-rata Akurasi(%) 100% Berikut ini merupakan rumus untuk menentukan  rata-rata  akurasi  dari  pengujian yang telah dilakukan pada menu ketik.
Rata-rata akurasi = (   ) = 100%

## Tabel 8. Pengujian Aplikasi Pada Menu Suara
No Kata Hasil Pengujian 1. Anak 100% 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.
9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27.
28. 29. 30. Akar Amal Asap Untuk Anda Antar Ampas Punah Piring Pusing Ons Ekspor Sumbu Bantu Pantai Gratis Drama Kompleks Traktor Praktik Praktis Bangku Modern Korps Strategi Strata Struktur Stres Struktural 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% Akurasi (%) 100% Rata-rata Akurasi(%) 100%
Berikut ini merupakan rumus untuk menentukan  rata-rata  akurasi  dari  pengujian yang telah dilakukan pada menu suara.
Rata-rata akurasi = (   ) = 100%

## Tabel 9. Hasil Pengujian Pemenggalan Dua
Tingkat Pola Suku Kata Teks Hasil Pemenggalan Hasil Pengujian V VK KV VKK KVK KKV KKVKK KKVK KVKK KVKKK
KKKV KKKVK
Anak Akar
Amal Asap Untuk Anda Antar Ampas Punah Piring Pusing Ons Ekspor Sumbu Bantu Pantai Gratis Drama Kompleks Traktor Praktis Praktik Bangku Modern Korps Strategi Strata Struktur Stres Struktural
A -nak- A -kar-
A -mal- A -sap-
Un -tuk- An -da- An -tar- Am -pas-
Pu -nah- Pi -ring- Pu -sing-
Ons - Eks -por-
Sum -bu- Ban -tu- Pan -tai-
Gra -tis- Dra -ma-
Kom- pleks -
Trak -tor- Prak -tik- Prak -tis-
Bang -ku- Mo- dern -
Korps -
Stra -te-gi- Stra -ta-
Struk -tur- Stres - Struk -tu-ral- 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
100% 100% 100%
100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
100%
100% 100% 100% 100% 100% Akurasi (%) 100% Rata-rata Akurasi(%) 100%
Pengujian  pemenggalan  dua  tingkat  ini hanya  dilakukan  untuk  menu  ketik.  Dari  12 pola suku kata yang telah diujikan pada tabel 9  dapat  dilihat  bahwa  pola  suku  kata  yang semua  contoh  katanya  dapat  dipenggal
dengan  benar,  yaitu  V,  VK,  KV,  KVK, KKV,  KVKK,  KKVK,    KVKKK,  VKK, KKKV, KKVKK, dan KKKVK.
Berikut ini merupakan rumus untuk menentukan  rata-rata  akurasi  dari  pengujian yang telah dilakukan pada pemenggalan dua tingkat
Rata-rata akurasi = (   ) = 100%.
Rata-rata akurasi
keseluruhan =
(   ) (   ) (   ) x 100% = 100%.
Jadi, rata-rata akurasi pada aplikasi Spoxtech dengan percobaan menu ketik maupun menu suara  dan  pemenggalan  dua  tingkat  pada menu  ketik  yaitu  100%  untuk  uji  coba  pada 300 kata dalam bahasa Indonesia.

## 4. SIMPULAN
Aplikasi  Spoxtech  merupakan  merupakan aplikasi  yang  dirancang  khusus  untuk penyandang  tuna  rungu  dan  tuna  wicara. Sesuai  dengan  namanya,  Spoxtech  diambil dari kata speech to text – text to speech . Pada aplikasi  ini  terdapat  menu  suara  yang berfungsi untuk mengonversi suara ke dalam bentuk  teks  dan  menu  ketik  yang  berfungsi untuk  mengonversi  teks  ke  dalam  bentuk suara. Aplikasi ini dibuat dengan menggunakan  algoritma  Hidden  Markov Model  dalam  mengenerate  suara  ke  bentuk teks  dan  menggunakan  metode finite  state automata dalam  mengenerate  teks  menjadi suara  dengan  melakukan  pemenggalan  dua tingkat. Hasil pengujian whitebox mendapatkan hasil yang sama dengan jumlah 10 pada parameter cyclomatic complex city, region ,  dan independent  path .  Pengujian aplikasi dengan menggunakan metode blackbox telah  dinyatakan  berhasil.  Dengan menguji  menu home ,  menu  ketik,  menu suara,  menu  informasi  dan  menu help . Dalam penelitian ini juga dilakukan pengujian  normalisasi  teks  pada  menu  ketik yaitu  setiap  kata  yang  mengandung  satuan
mata  uang,  waktu,  suhu  ,  dan  angka.  Nilai akurasi  yang  di  dapat  dalam  pengujian aplikasi  ini  menggunakan  bahasa  Indonesia dengan  pengujian  pada  menu  suara  dan menu  ketik  dan  pengujian  pemenggalan  dua tingkat  didapatkan  nilai  sebesar  100%  dari 300 kata dalam Bahasa Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Lutfi Maulana, Tining Haryanti, “Komunikasi  Pintar  Untuk  Difabel Menggunakan Smartphone Android,"
Jurnal Ilmiah NERO., vol.4 no.3, 2019.
[2] Rieke A, Herman Tolle, Onny Setyawati “Pengembangan Aplikasi Text-to-
Speech Bahasa  Indonesia Menggunakan Finite State Automata Berbasis Android,” JNTETI , Vol.5, No.1, Februari 2016.
[3] S.  P.  Arbie,  A.  S.  M.  Lumenta,  A.  M. Rumagit dan A. P. R. Wowor, “Rancang Bangun Aplikasi  Text  to  Speech Bahasa Indonesia,” e-journal  Tek.Elektro  dan
Komput., 2013.
[4] Isrokah,  Mohamad  Yasin,  “Aplikasi Konversi  Teks  Menjadi  Suara  Dengan Menggunakan  Metode  Penggal  Kata Finite  State  Automata (FSA),” Cyber- Techn, Vol.7, No.2, 2013.
[5] Wendy  Liga,  Erick  Fernando,  and Hendri, “Perancangan Aplikasi Komunikasi  Penyandang  Tunarungu Berbasis Android,”
PROCESSOR .,vol.12,  no.1,  1  April 2017.
[6] Supriyanta, Pudji Widodo, Bekti Maryuni  Susanto,  “Aplikasi  Konversi Suara  Ke  Teks  Berbasis  Android Menggunakan  Google  Speech  API,”
Bianglala  Informatika,  vol.  2,  no.  2, September 2014.
[7] Uswatun  Hasanah,  Jaroji,  “Aplikasi Dongeng Berbasis Text to Speech Untuk Platform  Android ,” Jurnal  Teknologi Informasi  &  Komunikasi  Digital  Zone, vol. 7, no. 2, November 2016:82-88.
[8] Supriyanta,  Pudji  Widodo,  “Aplikasi Konversi  Suara  Ke  Teks  Berbasis Android  Menggunakan  Google Speech API,” Indonesian Journal on Networking and Security , Vol. 5, No. 2, Mei 2016.
[9] A.  Akbar,  Ariyo  Y.H,  dan  Ariyan  Z. “Implementasi Google Speech API Pada Aplikasi  Koreksi  Hafalan  AL-QUR’AN Berbasis Android,” JTIKA , vol. 1, no. 1,
Maret 2019, ISSN:2657-0327.
[10] A. Widayanto, Suleman, and I. Anita S, “Rancang  Bangun  Aplikasi  Kategori Bahasa  Untuk  Tuna  Wicara  Berbasis Android 1),” J. Evolusi , 2017.
[11] E. Sari, “Perancangan Aplikasi
Pengucapan  Jam  Berbahasa  Inggris Dengan Metode Finite State Automata ”, Medan, Jurnal  Pelita  Informatika  Budi Darma, Volume V, Nomer 2, 2013.