Pengenalan Dialek Bahasa Daerah di Pulau Jawa menggunakan Metode Mel-Frequency Cepstral Coefficients dan Adaptive Network-based Fuzzy Inference System
DOI:
https://doi.org/10.30595/jrre.v4i2.11526Abstract
Indonesia merupakan negara besar yang memiliki banyak keberagaman budaya dan suku sehingga memiliki banyak bahasa atau dialek yang berbeda-beda di setiap daerah. Berbagai penelitian dalam pengolahan sinyal suara telah banyak dikembangkan. Salah satu penelitian yang menarik untuk dikembangkan adalah Identifikasi Dialek. Dalam penelitian ini, dibuat suatu program atau aplikasi Speech Recognition dengan metode Mel-Frequency Ceptrums Coefficients (MFCC) dan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) untuk Bahasa Jawa dialek Betawi, Sunda, Banyumasan, dan Suroboyoan. MFCC untuk proses ekstraksi ciri dari sinyal ucapan pembicara dimana prosesnya akan mengubah sinyal suara menjadi beberapa vektor ciri yang kemudian akan ditampilkan dalam bentuk grafik. Analisis dan perancangan bentuk pola suara menggunakan software Phyton. Pengujian dilakukan dengan cara merancang perangkat lunak, melakukan pengambilan data, training sistem ANFIS, pembuatan GUI, dan pengujian dalam pengolahan data pengujian. Hasil dari penelitian ini menunjukkan MFCC mampu memberikan nilai ciri yang berbeda untuk setiap suara yang dimasukkan ke dalam sistem, dan parameter MFCC yang digunakan pada penelitian ini adalah Preemph = 0,99, Nfilt = 30, Nfft = 512, Winlen = 20ms, Winstep = 10ms, Numcep = 5, dan Lowfreq = 100. Model training yang digunakan dengan 120 data training dan 2 membership function tipe gausian menghasilkan nilai akurasi secara keseluruhan 32,5% pada proses pengujian ( 30% untuk Betawi, 50% untuk Sunda, 30% untuk Banyumasan, dan 20% untuk Suroboyoan).
References
[1] BPS, 2017. Jumlah Pulau di Indonesia Menurut Provinsi, Jakarta: Badan Pusat Statistika.
[2] Dharma, A., 2011. Pembinaan dan Pengembangan Bahasa Daerah. Semarang, Pusat Program Bahasa Universitas Diponegoro.
[3] Ashari, A., 2020. BOBO.id. [Online] Available at: https://bobo.grid.id/read/082008972/pulau-jawa-pulau-paling-banyak-penduduknya-di-dunia-pulau-apalagi-yang-banyak-penduduknya?page=all [Accessed 30 April 2020].
[4] Adi, M. R., Osmond, A. B. & Prasasti, A. L., 2019. Penentuan Dialek Jawa Menggunakan Metode Deep Neural Network. e-Proceeding of Engineering, Volume 6, pp. 5637-5647.
[5] Helmiyah, S., Fadil, A. & Yudhana, A., 2018. Pengenalan Pola Emosi Manusia Berdasarkan Ucapan Menggunakan Ekstraksi Fitur Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC). Cogito Smart, 4(2), pp. 372-381.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
Jurnal Riset Rekayasa Elektro is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.