Ayub, M., Saleem, M, A. 2013. A Speech Recognition Based Approach for Development in C++. IJCSI (International Journal of Computer Science Issues) Vol. 10 No. 1: 52-56.
Azar, Betty S. 2002. Understanding and Using English Grammar, 3rd Edition. New York: Pearson Education.
Bracewell, Ronald N. 2002. The Fourier Transform And It’s Application, third edition McGrawHill International Editions. Electrical Engineering Series.
Coghill, Jeffrey and Magedanz, Stacy. 2003. English Grammar. New York: Wiley Publishing, Inc.
English First. 2015. Tentang Grammar Bahasa Inggris. (online)
http://www.ef.co.id/englishfirst/englishstudy/tentang-grammar-bahasa-inggris.aspx. Diakses pada tanggal 20 November 2015.
Fadhlullah, Muhammad. 2015. Identifikasi Nada Gitar dengan Menggunakan Metode Fast Fourier Transform (FFT). Skripsi. Universitas Sumatera Utara.
Gargenta, M. 2011. Learning Android. United States of America: O’Reilly Media
Habibi, I. 2011. Pemrosesan Teks Berbasiskan Unicode Aksara Bali. (online) http://www.pdfio.com/k-812762.html. Diakses pada tanggal 20 November 2015.
192-198.
Melissa, Gressia. 2008. Pencocokan Pola Suara (Speech Recognition) Dengan Algoritma FFT dan Divide and Conquer. Jurnal Teknik Informatika ITB . (online) http://informatika.stei.itb.ac.id. Diakses pada tanggal 10 Desember 2015.
Makridakis, S., Wheelwright, S.C., dan McGee, V.E. 1999. Jilid 1 edisi kedua, Terjemahan Ir. Untung S. Andriyanto dan Ir. Abdul Basith, Metode dan Aplikasi Peramalan. Jakarta : Penerbit Erlangga.
Nazir, Moh. 2005. Metode Penelitian. Bogor Selatan : Ghalia Indonesia.
Novel, Sinta Sasika. 2015. The Secret of Tenses. Jakarta: PT Grasindo.
Nurcahyono, D., Kristalina, P., Huda, M. 2011. Pembuatan Speech Recognition Dan Database Wicara Untuk Kontrol.
Pathak, B, V, S., Panat, A, R. 2012. Extraction of Pitch and Formants and its Analysis to identify3different emotional states of a person. IJCSI (International Journal of Computer Science Issues) Vol. 9 No. 1: 296-299.
Peralatan Rumah Tangga Jarak Jauh. Jurnal Politeknik Elektro Negeri Surabaya ITSN, Juli 2011 (online) http://repo.pens.ac.id. Diakses pada tanggal 10 Desember 2015.
Setiawan, Dani . 2011. “16 Tenses”. Jakarta: JAL Publishing.
Stefanus, Hamz, M., Angzas, Y. 2005. Perancangan Aplikasi Pengenalan Ucapan Bahasa Mandarin menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Fuzzy Artmap. Indonesia : Bina Nusantara.
Supardi, Yuniar. 2011. Semua Bisa Menjadi Prorgammer Android (Basic). Jakarta: PT Gramedia.
Syarif, A., Daryanto, T. & Arifin, M.J. 2011. Aplikasi Speech Application Programming Interface (SAPI) 5.1 sebagai perintah untuk Pengoperasian Aplikasi berbasis Windows. Speech Application Programming Interface (SAPI) 1907-5022 : 1-7.
Putra, D. 2009. Sistem Biometrika. Konsep Dasar, Teknik Analisis Citra dan Tahapan Membangun Aplikasi Sistem Biometrika. Andi Offset: Yogyakarta.
Putra, D., 2010.Pengolahan Citra Digital.PenerbitANDI : Yogyakarta
Primartha, R. 2012. Penerapan Enkripsi Dan Dekripsi File Menggunakan Algoritma Data EncryptionStandard(DES).Jurnal Sistem Informasi (JSI), VOL. 3, NO. 2, Oktober 2011,Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya.
Salahuddin., Tulus, & Fahmi, 2013. Klasifikasi dan Peningkatan Kualitas Citra Sidik Jari Menggunakan FFT (Fast Fourier Transform). Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi (SNASTIKOM 2013). Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Lhokseumawe
Stepanus, L.H & Sudiro, S.A. Algoritma Ekstraksi Pola Sidik Jari Berdasarkan Deteksi Titik Singular.St1 Seminar on Application and Research in Industrial Technology, SMART 2006 Yogyakarta, 27 April 2006.
Sutoyo et al.2009. TeoriPengolahancitra digital.PenerbitANDI : Yogyakarta
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1Analisis Latar Belakang
Bahasa Inggris merupakan bahasa internasional yang artinya bahwa bahasa Inggris telah menjadi bahasa yang digunakan sebagai media komunikasi bersama antar sesama orang maupun kelompok yang berbeda negara atau latar belakang. Bahasa Inggris telah menjadi salah satu mata pelajaran wajib untuk dipelajari baik oleh kalangan pelajar maupun orang dewasa sekalipun. Bahkan dalam pekerjaan, bahasa Inggris juga menjadi salah satu syarat yang umum harus dikuasai oleh para lamaran pekerjaan. Salah satu kesulitan yang paling sering dijumpai dalam pembelajaran bahasa Inggris adalah pemakaian aturan atau tata bahasa (grammar) dalam merangkai kalimat.
Dalam bidang teknologi, aplikasi smartphone telah banyak bermunculan beragam aplikasi yang berhubungan dengan pembelajaran bahasa Inggris. Salah satu hal yang bisa menarik perhatian maupun minat belajar para pengguna aplikasi untuk lebih mendalami topik-topik pembelajaran bahasa Inggris adalah dengan memberikan fitur pengenalan suara. Salah satu metode yang digunakan dalam pengenalan suara adalah dengan metode Fast Fourier Transform atau sering disingkat sebagai FFT.
Dari analisis di atas, peneliti bermaksud untuk membuat sebuah aplikasi berbasis smartphone tentang pembelajaran topik-topik dari Bahasa Inggris dengan implementasi metode FFT sebagai media untuk mengenali suara para pengguna aplikasi untuk berinteraksi dengan aplikasi tersebut.
3.2Analisis Kebutuhan Sistem
jawaban ‘A’ dan ‘B’ dalam soal yang telah terdapat pada sistem.
2. Aplikasi harus menampung sekumpulan data suara yang menjadi pilihan jawaban dari masing-masing soal sebagai data training.
3. Aplikasi yang hendak dibangun hanya mengambil 2 topik utama dalam pembelajaran Bahasa Inggris, yaitu Present Tense dan Past Tense. Kedua topik tersebut dijelaskan secara singkat disertai contoh dalam aplikasi tersebut.
4. Aplikasi yang hendak dibangun akan memberikan jumlah soal sebanyak 5 soal untuk masing-masing topik pembelajaran dan ke-5 soal tersebut akan diberikan secara acak.
5. Proses pengenalan suara dimulai dengan mengambil rekaman suara dari menjawab soal dan dibandingkan dengan sekumpulan data training suara. Selanjutnya, sistem membandingkan kedekatan nilai terdekat antara suara yang bersangkutan dengan yang ada pada data training suara. Sistem akan mengambil nilai kedekatan terkecil untuk dijadikan sebagai jawaban akhir.
6. Pada akhir pelatihan, sistem akan menampilkan berapa jumlah soal yang benar maupun yang salah dijawab oleh pengguna aplikasi.
3.3Proses Sistem
membandingkan rekaman suara tersebut dengan semua data training yang telah disediakan terlebih dahulu. Setelah selesai menjawab semua soal yang telah diberikan, sistem akan menampilkan hasil akhir keseluruhan tes dan pengguna dapat kembali ke halaman menu utama. Pilihan terakhir dari halaman menu utama adalah pilihan untuk mengakhiri aplikasi.
akhir dari perbandingan nilai dengan data training suara pilihan ‘A’ maupun ‘B’.
kedekatan yang paling kecil akan dimasukkan ke dalam variabel tempA untuk suara pilihan ‘A’ dan tempB untuk suara pilihan ‘B’. Setelah sistem berhasil membandingkan nilai suara tersebut dengan semua data training masing-masing suara pilihan ‘A’ dan ‘B’, sistem akan membandingkan variabel tempA dan tempB. Jika nilai tempA lebih kecil dari tempB maka suara yang diambil dari pengguna aplikasi dinyatakan sebagai jawaban A. Demikian sebaliknya, jika nilai tempB yang lebih kecil dari tempA maka suara tersebut diidentifikasikan sebagai jawaban B.
3.4 Perancangan Use Case
Pada gambar 3.3 diperlihatkan gambaran umum sebuah use case. Pengguna dapat melakukan proses ‘Lihat Menu Utama’, ‘Training Suara’, ‘Melihat Teori Pembelajaran’, ‘Menjawab Soal Latihan’, dan ‘Melihat Credit’. Pada proses ‘Training Suara’ akan dilakukan proses ‘Simpan Suara’. Sedangkan, pada proses ‘Menjawab Soal’, sistem akan terlebih dahulu melakukan proses ‘Pembuatan Soal’.
Aplikasi Pembelajaran Bahasa Inggris
Pengguna
Simpan Suara Training Suara
Jawab Soal
Lihat Teori
Lihat Credit
Pembuatan Soal «uses»
«extends» Lihat Menu Utama
Penjelasan dari use case proses ‘Lihat Menu Utama’ dapat dilihat pada Tabel 3.1 berikut ini.
Tabel 3.1 Tabel Penjelasan Proses ‘Lihat Menu Utama’
Perihal Keterangan
Deskripsi Proses ini menampilkan halaman utama yang berisikan menu-menu pilihan ketika aplikasi dieksekusi/dimulai.
Normal Flow 1. Pengguna menjalankan aplikasi pembelajaran Bahasa Inggris. 2. Aplikasi menampilkan layar pembuka untuk menampilkan
gambar awal aplikasi.
3. Pemain melihat gambar pembuka tersebut dan sesaat setelah habis maka layar yang berisikan menu-menu pilihan akan ditampilkan.
Alternatif Flow Tidak ada.
Pre Condition Mobile phone telah ter-install aplikasi pembelajaran Bahasa Inggris.
3.4.2 Use Case Proses ‘Training Suara’
Penjelasan dari use case proses ‘Training Suara’ dapat dilihat pada Tabel 3.2 berikut ini.
Tabel 3.2 Tabel Penjelasan Proses ‘Training Suara’
Perihal Keterangan
Deskripsi Proses ini menampilkan halaman yang menjadi tempat pengguna untuk menyimpan data training suara pilihan ‘A’ dan ‘B’.
Normal Flow 1. Pengguna memilih menu ‘Training Suara’.
2. Aplikasi menampilkan layar yang berisikan dua masukan untuk mengisi masing-masing suara berupa ‘A’ dan ‘B’.
3. Pengguna dapat menyimpan suara pilihan ‘A’ maupun ‘B’ pada tempat yang telah tersedia.
4. Sistem akan menyimpan data training suara pilihan ‘A’ dan ‘B’ yang telah pengguna masukkan pada langkah ke-3.
5. Pengguna selesai memasukkan data training pilihan ‘A’ dan ‘B’ dan keluar dari menu ‘Training Suara’.
Alternatif Flow Pada langkah ke-3 pengguna juga dapat memilih untuk menghapus semua data training suara dengan memilih tombol ‘Hapus’ dan memasukkan kembali data suara pilihan ‘A’ dan ‘B’ pada tempat yang telah tersedia.
3.4.3 Use Case Proses ‘Lihat Teori’
Penjelasan dari use case proses ‘Lihat Teori’ dapat dilihat pada Tabel 3.3 berikut ini.
Tabel 3.3 Tabel Penjelasan Proses ‘Lihat Teori’
Perihal Keterangan
Deskripsi Proses ini menampilkan halaman yang berisikan topik-topik pembahasan dalam pembelajaran Bahasa Inggris.
Normal Flow 1. Pengguna memilih menu ‘Penjelasan’.
2. Aplikasi menampilkan layar yang berisikan topik pembelajaran Bahasa Inggris.
3. Pemain memilih tombol ‘Lanjut’ untuk melihat topik pembahasan selanjutnya.
4. Aplikasi menampilkan topik pembahasan selanjutnya.
5. Pemain dapat keluar dari menu ‘Penjelasan’ dan kembali ke halaman utama dengan memilih tombol ‘Halaman Utama’. Alternatif Flow Pada langkah ke-3 pengguna juga dapat memilih tombol ‘Back’
untuk mengulangi topik pembahasan sebelumnya.
Pre Condition Sistem menampilkan halaman yang merupakan menu utama yang berisikan menu-menu pilihan.
3.4.4 Use Case Proses ‘Jawab Soal’
Penjelasan dari use case proses ‘Jawab Soal’ dapat dilihat pada Tabel 3.4 berikut ini.
Tabel 3.4 Tabel Penjelasan Proses ‘Jawab Soal’
Perihal Keterangan
Deskripsi Proses ini menampilkan halaman yang berisikan soal-soal yang akan dijawab oleh pengguna aplikasi.
Normal Flow 1. Pengguna memilih menu ‘Soal’.
2. Aplikasi membuat soal-soal dan kemudian menampilkan layar pembuka yang berisikan pilihan untuk memilih jenis soal yang hendak dilakukan oleh pengguna aplikasi.
3. Pengguna memilih salah satu topik soal yang telah disediakan oleh sistem.
4. Sistem akan melakukan pengacakkan soal yang telah dibuat dan ditampilkan satu soal ke halaman soal tersebut.
5. Pengguna menjawab soal dengan menggunakan suara pilihan ‘A’ atau ‘B’.
training.
8. Sistem mengambil satu jenis suara pilihan ‘A’ atau ‘B’ yang memiliki nilai kedekatan terdekat dengan suara yang telah dimasukkan oleh pengguna dan dijadikan sebagai jawaban atas soal yang telah diberikan sebelumnya.
9. Pengguna memilih tombol ‘Next’ untuk melanjutkan ke soal berikutnya.
10. Langkah ke-6 sampai langkah ke 8 akan kembali diulangi sampai pengguna selesai menjawab keseluruhan soal yang diberikan.
11. Pengguna memilih tombol ‘Hasil Akhir’ setelah selesai menjawab keseluruhan soal yang diberikan.
12. Sistem menampilkan jumlah soal yang dijawab dengan benar maupun yang salah.
13. Pengguna kembali ke halaman utama dengan memilih tombol ‘Halaman Utama’.
Alternatif Flow Tidak ada.
Pre Condition Sistem menampilkan halaman yang merupakan menu utama yang berisikan menu-menu pilihan.
3.4.5 Use Case Proses ‘Lihat Credit’
Penjelasan dari use case proses ‘Lihat Credit’ dapat dilihat pada Tabel 3.5 berikut ini.
Tabel 3.5 Tabel Penjelasan Proses ‘Lihat Credit’
Perihal Keterangan
Deskripsi Proses ini menampilkan halaman yang berisikan credit kepada orang-orang yang dianggap ikut membantu Penulis menyelesaikan Tugas Akhir.
Normal Flow 1. Pengguna memilih menu ‘Credit’.
2. Aplikasi menampilkan layar yang berisikan kredit kepada sejumlah orang yang dianggap memiliki peranan dalam membantu Penulis menyelesaikan Tugas Akhir.
3. Pemain memilih tombol ‘Halaman Utama’ untuk keluar dari halaman Credit.
Alternatif Flow Tidak ada.
Pre Condition Sistem menampilkan halaman yang merupakan menu utama yang berisikan menu-menu pilihan.
3.5 Arsitektur Umum Aplikasi
struktur hierarki yang terjadi antar komponen dalam pembuatan aplikasi. Rancangan struktur hierarki dalam merancang aplikasi ditampilkan pada Gambar 3.4.
Gambar 3.4 Arsitektur Aplikasi
Adapun keterangan dari masing-masing komponen dalam arsitektur aplikasi pada Gambar 3.4 adalah sebagai berikut :
Logo Pembuka
Ketika pengguna memulai aplikasi tersebut, sistem akan menampilkan secara singkat logo pembuka sebelum menuju ke menu utama. Komponen ini akan secara otomatis berpindah ke menu utama setelah beberapa detik.
Menu Pilihan
Komponen menu pilihan ini merupakan menu utama dari aplikasi. Dari tahap ini, pengguna dapat memilih fungsi-fungsi dari aplikasi tersebut.
Training
database. Database
Database dalam aplikasi ini akan menggunakan dua tabel, yaitu tabel suara dan tabel soal. Adapun pada tabel suara akan dijadikan sebagai tempat menyimpan sampel suara yang berikutnya akan diambil/digunakan dalam tahap identifikasi suara. Sedangkan, tabel soal dijadikan sebagai tempat menampung soal-soal yang akan ditampilkan oleh sistem pada saat latihan.
Tampil Teori
Komponen ini merupakan tahapan untuk menampilkan teori pembelajaran yang disediakan oleh aplikasi.
Menu Soal
Komponen ini merupakan tahapan awal bagi pengguna untuk memilih jenis soal yang hendak dikerjakan.
Tampil Soal
Komponen ini menampilkan soal-soal latihan yang diambil dari database. Adapun soal-soal yang ditampilkan disesuaikan dengan pilihan pengguna pada menu sebelumnya.
Tangkap Suara
Komponen ini bertanggung jawab untuk mengambil suara pengguna sebagai jawaban atas soal yang diberikan oleh sistem.
Identifikasi
Komponen ini akan melakukan proses identifikasi suara dengan mencocokkan nilai suara pengguna dengan sejumlah data sampel suara.
Tampil Hasil
Komponen ini menampilkan hasil identifikasi suara yang menandakan jawaban atas soal yang diberikan oleh sistem.
Tampil Credit
3.6 Perancangan Activity Diagram
Pada perancangan activity diagram, konsep diagramnya mengikuti apa yang dilakukan pada setiap proses use case diagram. Pada perancangan activity diagram lebih memperlihatkan alur / aliran kerjanya seperti halnya pada penggunaan gambaran sebuah proses sistem. Adapun masing-masing activity diagram dari setiap use case diagram dijabarkan sebagai berikut :
3.6.1 Activity Diagram dari Use Case Proses ‘Lihat Menu Utama’
Aliran kerja dari use case proses ‘Lihat Menu Utama’ dapat digambarkan alurnya dengan menggunakan activity diagram berikut ini :
Gambar 3.5 Activity Diagram dari Use Case Proses ‘Lihat Menu Utama’
3.6.2 Activity Diagram dari Use Case Proses ‘Training Suara’
Gambar 3.6 Activity Diagram dari Use Case Proses ‘Training Suara’
3.6.3 Activity Diagram dari Use Case Proses ‘Lihat Teori’
Aliran kerja dari use case proses ‘Lihat Teori’ dapat digambarkan alurnya dengan menggunakan activity diagram berikut ini :
Gambar 3.7 Activity Diagram dari Use Case Proses ‘Lihat Teori’
3.6.4 Activity Diagram dari Use Case Proses ‘Jawab Soal’
Gambar 3.8 Activity Diagram dari Use Case Proses ‘Jawab Soal’
3.6.5 Activity Diagram dari Use Case Proses ‘Lihat Credit’
Gambar 3.9 Activity Diagram dari Use Case Proses ‘Lihat Credit’
3.7 Perancangan User Interface
Perancangan user interface bertujuan untuk menentukan tampilan program yang dapat mempermudah user untuk berinteraksi dengan program tersebut.
3.7.1 Rancangan Halaman Pembuka
Pada halaman pembuka ini, sistem dirancang untuk menampilkan sebuah logo pembuka sebagai gambaran awal yang muncul dan akan hilang secara otomatis setelah beberapa detik dan selanjutnya akan masuk ke dalam halaman menu utama dari aplikasi.
Gambar 3.10 Halaman Pembuka Logo
3.7.2 Rancangan Halaman Menu Utama
Pada halaman menu utama, sistem dirancang untuk menampilkan judul aplikasi di bagian paling atas dan menu-menu pilihan yang membagi setiap fungsi/peranan dari aplikasi tersebut. Masing-masing pilihan ditempatkan ke dalam tombol ‘Training’, ‘Penjelasan’, ‘Soal’, ‘Credit’, dan ‘Keluar’.
Gambar 3.11 Halaman Menu Utama
3.7.3 Rancangan Halaman Training Suara
Pada halaman training suara, sistem dirancang dengan memberikan sebuah fungsi pada masing-masing tombol ‘Rekam’ untuk menyimpan data suara pilihan ‘A’ maupun suara pilihan ‘B’ sebagai data training. Selain itu, sistem juga merancang sebuah tombol ‘Hapus’ untuk menghapus semua data training yang dimiliki oleh sistem sebelumnya. Selanjutnya, tombol ‘Halaman Utama’ dirancang untuk kembali ke halaman utama yang berisikan menu-menu pilihan.
Training Judul
Penjelasan
Soal
Credit
Gambar 3.12 Halaman Training Suara
3.7.4 Rancangan Halaman Topik Pembahasan Pembelajaran Bahasa Inggris
Gambar 3.13 Halaman Isi Pembahasan Topik Bahasa Inggris
Pada halaman topik pembahasan pembelajaran Bahasa Inggris, sistem dirancang untuk menyajikan isi pembelajaran Bahasa Inggris. Sistem dirancang untuk dapat melihat kembali topik pembahasan terdahulu dengan diberikan tombol ‘Balik’ dan
Isi Pembahasan Judul Pembahasan
Halaman Utama Balik
Lanjut Hapus
Halaman Utama
Tombol-tombol rekaman suara pilihan ‘A’ dan ‘B’ pada
melanjutkan topik pembahasan berikutnya dengan diberikan tombol ‘Lanjut’. Selanjutnya, tombol ‘Halaman Utama’ dirancang untuk kembali ke halaman menu utama.
3.7.5 Rancangan Halaman Menu Pemilihan Jenis Soal
Pada halaman menu pemilihan jenis soal, sistem dirancang untuk menampilkan menu pilihan jenis soal berdasarkan topik yang dibahas pada menu pilihan sebelumnya. Terdapat tiga fungsi utama dalam halaman menu soal tersebut, yaitu tombol ‘Present Tense’ untuk mengarahkan pengguna ke soal-soal yang berhubungan dengan topik ‘Present Tense’ dan tombol ‘Past Tense’ untuk mengarahkan pengguna ke soal-soal yang berhubungan dengan topik ‘Past Tense’. Selanjutnya, tombol ‘Halaman Utama’ dirancang untuk kembali ke halaman menu utama.
Gambar 3.14 Halaman Menu Pemilihan Jenis Soal
3.7.6 Rancangan Halaman Soal Latihan
Pada halaman soal latihan, sistem dirancang untuk menampilkan soal latihan yang berhubungan dengan topik pembahasan yang telah dipilih sebelumnya pada halaman menu pemilihan jenis soal. Pada halaman ini, sistem dirancang untuk menampilkan
Pemilihan Soal :
Halaman Utama Present Tense
latihan tersebut dengan memilih tombol ‘Jawab’ dan memasukkan suara ‘A’ atau ‘B’ sebagai jawaban atas soal yang diberikan. Setelah soal tersebut terjawab, pengguna dapat melanjutkan soal latihan berikutnya dengan memilih tombol ‘Next’ dan sistem akan melanjutkannya ke soal berikutnya sampai semua soal selesai diberikan dan sistem pada akhirnya akan menampilkan hasil akhir keseluruhan tes yang telah dijawab oleh pengguna.
Gambar 3.15 Halaman Soal Latihan
3.7.7 Rancangan Halaman Credit
Pada halaman credit, sistem dirancang untuk menampilkan informasi credit terhadap orang-orang yang dianggap memiliki peranan dalam membantu Penulis menyelesaikan Tugas Akhir.
Soal Soal :
Jawab
Halaman Utama Pilihan Pilihan :
Next
Gambar 3.16 Halaman Credit Isi Credit
Judul Aplikasi
4.1Implementasi
Seluruh tahap perancangan yang telah dilakukan sebelumnya ditransformasikan ke dalam tahap pemrograman. Pada tahap ini, perangkat lunak yang digunakan dalam pembuatan aplikasi pembelajaran Bahasa Inggris dikerjakan bagian pemrogramannya dengan menggunakan bahasa pemrograman Java dari platform Eclipse berbasis Android.Selain itu, perangkat keras yang digunakan dalam menunjang / mendukung proses pembuatan aplikasi pembelajaran Bahasa Inggris adalah smartphone android Samsung Galaxy S4 dengan operating system KitKat versi 4.4.
4.2Tampilan Penggunaan Aplikasi
Tampilan aplikasi pembelajaran Bahasa Inggris yang diimplementasikan ke dalam smartphone android adalah sebagai berikut :
4.2.1 Tampilan Logo Pembuka (Intro)
Tampilan logo pembuka ini menjadi tampilan awal yang diperlihatkan oleh aplikasi pada saat aplikasi baru pertama kali dibuka. Tampilan ini hanya muncul beberapa detik dan segera dilanjutkan secara otomatis ke halaman utama aplikasi. Tampilan ini diperlihatkan pada Gambar 4.1.
4.2.2 Tampilan Menu Utama
Tampilan menu utama merupakan halaman yang berisikan daftar menu yang ada pada aplikasi. Menu-menu yang ditampilkan masing-masing memiliki fungsi tersendiri untuk dijalankan dalam aplikasi tersebut. Tampilan menu utama diperlihatkan pada Gambar 4.2.
Gambar 4.2 Menu Utama
Pengguna aplikasi dapat memilih memasukkan suara pilihan ‘A’ maupun ‘B’ untuk dijadikan sebagai data training pada menu pilihan ‘Training’. Pengguna dapat mempelajari topik pembelajaran Bahasa Inggris melalui menu pilihan ‘Penjelasan’. Pengguna dapat melakukan pelatihan melalui menu pilihan ‘Soal’. Pengguna dapat melihat informasi mengenai kredit yang berhubungan dengan pembuatan aplikasi tersebut melalui menu pilihan ‘Credit’. Pengguna dapat keluar/mengakhiri pembelajaran dari aplikasi melalui menu pilihan ‘Keluar’.
4.2.3 Tampilan Menu ‘Training’
Gambar 4.3.
Gambar 4.3 Menu ‘Training’
Dalam menu ‘Training’ diberikan tombol ‘Rekam’, ‘Hapus’, dan ‘Halaman Utama’. Tombol ‘Rekam’ digunakan untuk menyimpan nilai dari suara yang berkaitan dengan suara pilihan ‘A’ maupun ‘B’ pada masing-masing soal. Tombol ‘Hapus’ digunakan untuk me-reset atau menghapus semua data training suara yang telah tersimpan sebelumnya. Tombol ‘Halaman Utama’ digunakan untuk kembali ke halaman utama.
Adapun proses sistem menangkap suara pilihan ‘A’ dari pengguna aplikasi adalah sebagai berikut :
public class RecordAudioY extends AsyncTask<Void, double[], Void> {
Tampilan menu ‘Penjelasan’ merupakan halaman yang menampung sejumlah informasi mengenai topik-topik dalam pembelajaran Bahasa Inggris. Tampilan menu ‘Penjelasan’ diperlihatkan pada Gambar 4.4.
Gambar 4.4 Menu ‘Penjelasan’
Dalam menu ‘Penjelasan’ ditampilkan informasi mengenai pembelajaran Present Tense dan Past Tense. Pada halaman tersebut, sistem menyediakan tombol ‘Back’, ‘Next’, dan ‘Halaman Utama’. Tombol ‘Back’ digunakan untuk kembali ke halaman pembelajaran sebelumnya. Tombol ‘Next’ digunakan untuk melanjutkan ke topik pembahasan lanjutan. Sedangkan, tombol ‘Halaman Utama’ digunakan untuk kembali ke halaman menu utama.
4.2.5 Tampilan Menu ‘Soal’
Tampilan-tampilan yang berhubungan dengan menu ‘Soal’ diperlihatkan pada Gambar 4.5.
Gambar 4.5 Menu ‘Soal’
Menu ‘Soal’ dibagi menjadi dua bagian. Pada bagian pertama, aplikasi menampilkan halaman untuk pengguna memilih soal latihan sesuai dengan topik pembelajaran Bahasa Inggris yang diinginkan. Masing-masing topik diwakilkan oleh tombol ‘Present Tense’ dan ‘Past Tense’. Ke-2 tombol tersebut akan mengarah ke halaman menu ‘Soal’ bagian kedua.
‘Halaman Utama’.
langkah = 0; }
Setelah sistem mendapatkan nilai kedekatan suara masing-masing dalam cekAllYes sebagai nilai ‘A’ dan cekAllNo sebagai nilai ‘B’. Selanjutnya sistem mengecek dari kedua variabel tersebut yang mana yang mempunyai nilai kedekatan paling kecil. Nilai variabel terkecil tersebut menjadi nilai yang akan diambil oleh sistem dan ditampilkan sebagai jawaban akhir atas suara yang direkam dari pengguna aplikasi.
jlhSalah++;
}
}); }
}else{
jwbn = "Tidak Terdeteksi"; runOnUiThread(new Runnable() { public void run() {
txtJawaban.setText("[Y,N,C: " + Ye + "; " + Ne + "; " + Pe + "]" + jwbn);
}
});
}
runOnUiThread(new Runnable() { public void run() {
txtHasil.setText("Hasil Perhitungan : [Yes : " + Ye + "; No : " + Ne + "] jlhSoal : " + jlhRecord
+ "; Jumlah Benar : " + jlhBenar + "; Jumlah Salah : " + jlhSalah);
} });
4.2.6 Tampilan Menu ‘Credit’
Tampilan menu ‘Credit’ merupakan halaman yang memberikan mengenai hal-hal yang berhubungan dengan pembuatan aplikasi dalam penelitian Tugas Akhir. Tampilan menu ‘Credit’ diperlihatkan pada Gambar 4.6.
Dalam menu ‘Credit’ ditampilkan informasi sekilas mengenai data pribadi peneliti dan orang-orang yang ikut membantu peneliti menyelesaikan Tugas Akhir. Pada halaman tersebut, sistem menyediakan tombol ‘Halaman Utama’ yang mana digunakan oleh pengguna untuk kembali ke halaman utama.
4.3 Pengujian Aplikasi
Pengujian aplikasi dilakukan untuk memastikan bahwa semua fungsi yang ada pada aplikasi berjalan sesuai dengan yang diinginkan. Adapun pengujian yang paling sering dilakukan adalah dengan menggunakan metode black box testing atau functional testing. Pada metode black box, pengujian aplikasi berfokus pada kebutuhan fungsional sistem berdasarkan input dan output dari aplikasi.
dapat mengidentikasikan suara dengan benar sebanyak 7 suara dan salah sebanyak 3 suara sehingga aplikasi tersebut memperoleh persentase keberhasilan sebesar 70% dari total 10 kali percobaan.
Pada pengujian berikut ini dilakukan proses identifkasi suara dengan adanya gangguan suara (noise). Tujuannya adalah untuk menguji ketelitian aplikasi dalam mengenali suara dalam sebuah lingkungan yang mengalami gangguan suara.
Tabel 4.3 Hasil Identifkasi Suara Terhadap Noise
No.
5.1. Kesimpulan
Adapun kesimpulan yang dapat diambil dari pembuatan aplikasi pembelajaran Bahasa Inggris ini adalah sebagai berikut :
1. Aplikasi ini dapat mengidentifikasi suara pada aplikasi pembelajaran tata bahasa (grammar).
2. Aplikasi yang dibangun dapat mendukung pengenalan suara sebagai jawaban atas soal-soal yang diberikan.
3. Persentase keberhasilan sistem dalam mengenali suara pengguna adalah sebesar 70% dari total 10 kali percobaan dengan 7 kali berhasil dan 3 kali gagal.
4. Persentase keberhasilan sistem berdasarkan nilai Mean Square Error (MSE) dalam mengenali suara pengguna dalam lingkungan yang mengalami noise adalah sebesar 60% dari total 10 kali percobaan dengan 6 kali berhasil dan 4 kali mengalami kegagalan.
4.2Saran
Adapun beberapa saran yang diperlu dipertimbangkan dari aplikasi pembelajaran Bahasa Inggris ini adalah sebagai berikut :
1. Aplikasi yang dibangun dapat diperluas dengan menambah fungsi pengenalan suara yang dapat menangkap/mengenali lebih dari dua jenis suara.
2. Aplikasi yang dibangun dapat diperluas dengan menambah lebih banyak topik pembahasan yang lebih detail lagi dalam pembelajaran Bahasa Inggris.
Pada bab ini, akan dibahas tentang landasan teori mengenai pembelajaran English Grammar menggunakan speech recognition yang mengkhususkan pembelajaran tenses berbasis android, dan penjelasan mengenai teknik yang digunakan dalam pembuatannya yaitu menggunakan algoritma FFT (Fast Fourier Transform).
2.1 English Grammar
Grammar sebuah bahasa adalah suatu kumpulan aturan yang menata bagian susunannya. Grammar menentukan bagaimana kata-kata disusun dalam membentuk unit-unit bahasa yang bermakna (Jeffrey, 2003).
Terdapat 3 dasar dalam aturan bahasa inggris tersebut. Hal itu meliputi (English First, 2015):
1. Etimologi, yaitu ilmu yang mempelajari tentang cara penyusunan huruf-huruf Bahasa Inggris yang tepat kedalam sebuah kata Bahsa Inggris. Dalam Etimologi, kata-kata bahasa inggris dikelompokkan ke dalam 8 bagian atau yang disebut dengan The Eight Parts of Speech. Ke delapan bagian tersebut adalah noun, adjective, verb, pronoun,adverb,preposition, conjuction, dan interjection.
2. Orthographi, merupakan sistem ejaan suatu bahasa atau gambaran bunyi bahasa yang berupa tulisan atau lambang. Ortografi antara lain meliputi masalah ejaan, kapitalisasi, pemenggalan kata, serta tanda baca. Materi yang dibahas dalam orthography, yaitu:
a. Letter (huruf), merupakan lambang dari bunyi atau dalam arti yang lain disebutkan bahwa letter adalah tanda goresan yang diucapkan atau dibunyikan.
b. Word, merupakan rangkaian dari huruf-huruf yang membentuk sebuah arti, misalnya : take (mendapatkan), year (tahun).
3. Sintaks, adalah ilmu yang mempelajari tentang cara penyusunan kata kata bahasa Inggris menjadi sebuah kalimat bahasa Inggris yang tepat dan sesuai atau dapat juga dikatakan bahwa syntax merupakan bagian dari tata bahasa yang mempelajari tentang proses pembentukan sebuah kalimat
Terdapat beberapa Sintaks yang digunakan dalam menyusun sebuah kalimat yang tepat. Pengaturan tersebut cenderung lebih mengarah pada pembentukan pola waktu kejadian isi kalimat tersebut berlangsung. Seperti kalimat yang terjadi dimasa sekarang, dimasa lampau dan dimasa depan. Sintaks ini lebih dikenal dengan sebutan Tenses.
2.2. Tenses
Tenses adalah bentuk kata kerja yang menunjukkan perubahan waktu, kapan suatu peristiwa, berita, pernyataan, tindakan, terjadi dalam suatu kalimat sekarang, lampau ataupun akan datang. (Setiawan, 2011). Dalam tenses ada empat kelompok yang membentuk 16 bentuk waktu dalam Bahsa Inggris. Keempat kelompok utama beserta ke 16 bentuk waktu tersebut adalah (Sinta, 2015) :
1. Present Tense
a. Simple Present Tense b. Present Continous Tense c. Present Perfect Tense
d. Present Perfect Continous Tense 2. Past Tense
a. Simple Past Tense b. Past Continous Tense c. Past Perfect Tense
d. Past Perfect Continous Tense 3. Future Tense
a. Simple Future Tense b. Future Continous Tense c. Future Perfect Tense
a. Past Future Tense
b. Future Past Continous Tense c. Future Past Perfect Tense
d. Past Future Perfect Continous Tense
Dalam penulisan ini akan dibahas sebanyak 2 Tenses utama saja, yaitu Present Tense dan Past Tense.
2.2.1 Present Tense
Present Tense merupakan bentuk kalimat yang menjelaskan suatu perbuatan atau suatu peristiwa yang terjadi pada saat sekarang atau kejadian yang merupakan kebiasaan sehari-hari.
Rumus :
(+) Subject + Verb 1 (s/es)
(-) Subject + do/does + not + Verb 1
(?) Do/does + Subject + Verb 1
Contoh :
(+) I am a pilot. (Saya seorang pilot)
(-) I am not a pilot. (Saya bukan seorang pilot)
(?) Am I not a pilot?. (Bukankah saya seorang pilot?)
2.2.2 Past Tense
Past Tense merupakan bentuk kalimat yang menjelaskan suatu perbuatan atau suatu peristiwa yang telah terjadi pada waktu lampau dan tidak ada hubungannya dengan masa sekarang.
Rumus :
(-) Subject + did not + Verb 1
(?) Did + Subject + Verb 1
Kebanyakan kata kerja bentuk lampau menggunakan akhiran –ed pada akhir kata kerjanya. Dan pada bentuk be- penggunaan menggunakan was/were.
Contoh :
(+) Pogba walked downtown yesterday. (Pogba berjalan ke pusat kota kemarin)
(-) Pogba didn’t walk downtown yesterday. (Pogba tidak berjalan ke pusat kota kemarin)
(?) Did he walk downtown yesterday? Yes, he did/No, he didn’t. (Apakah dia (Pogba) berjalan ke pusat kota kemarin? Ya/Tidak).
2.3 Character Unicode
Standart unicode adalah aturan encoding karakter universal untuk karakter dan teks tertulis serta untuk encoding teks multi bahasa sehingga memungkinkan pertukaran data teks secara internasional. Unicode menyediakan kapasitas untuk meng-encode seluruh karakter yang digunakan dalam bahasa tertulis di seluruh dunia (Habibi, 2011). Dalam android, android versi 4.2 Kitkat dan versi diatasnya bisa membaca character unicode tersebut.
2.4 Android
1. Android adalah comprehensive platform, softwarenya lengkap.
2. Open source platform, bebas pengembangan tanpa dikenakan biaya terhadap sistem karena berbasiskan linux.
3. Android adalah purpose-built untuk mobile device. Desain dari android berasal dari waktu mendatang yang dapat diduga.
4. Android juga tidak memakan memori yang terlalu banyak sehingga user tidak terlalu khawatir terhadap software yang memorinya terbatas.
2.5. Transformasi Fourier
Transformasi Fourier merupakan suatu persamaan integral untuk menghitung frekuensi, amplitudo, dan fase dari suatu gelombang sinyal (Stefanus et al, 2005). Sementara untuk menghitung spektrum frekuensi sinyal pada komputer digital, dibutuhkan algoritma Discrete Fourier Transform (DFT). Transformasi Fourier menjadi suatu model transformasi yang memindahkan sinyal domain spasial atau sinyal domain waktu menjadi sinyal domain frekuensi. Di dalam pengolahan suara, transformasi fourier banyak digunakan untuk mengubah domain spasial pada suara menjadi domain frekuensi. Analisa-analisa dalam domain frekuensi banyak digunakan seperti filtering. Dengan menggunakan transformasi fourier, sinyal atau suara dapat dilihat sebagai suatu objek dalam domain frekuensi.
Discrete Fourier Transform (DFT) adalah suatu persamaan integral yang digunakan untuk menganalisa suatu frekuensi diskrit. DFT mengubah sinyal domain waktu, menjadi sinyal domain frekuensi. Fast Fourier Transform (FFT) merupakan DFT dengan algoritma yang lebih optimal, sehingga menghasilkan perhitungan yang lebih cepat.
Menurut Ronald N. Bracewell (2002), Fast Fourier Transform tidak hanya terbatas untuk menyelesaikan persamaan dari transformasi linear, tetapi juga dapat digunakan dalam berbagai jenis aplikasi. Berikut contoh-contoh aplikasi yang menggunakan FFT adalah :
1. Perkiraan dengan menggunakan trigonometric polynomials, seperti : a. Data compression (contoh : MP3).
b. Analisis Spectral dari signal.
c. Frequency response dari sebuah sistem. d. Perhitungan diferensial parsial.
2. Konvolusi melalui domain frekuensi, seperti : a. Cross-correlation.
b. Perkalian untuk bilangan bulat yang besar. c. Simbolis perkalian polinomial.
2.6 Mean Square Error (MSE)
Mean Square Error (MSE) adalah salah satu metode yang diperkenalkan oleh Makridakis dalam penelitian tentang peramalan (forecasting). Menurut Makridakis et al (1999) terdapat beberapa ukuran statistik standar untuk mengukur ketepatan hasil peramalan, salah satunya metode Mean Square Error (MSE). Konsep dari peramalan tersebut yaitu menyusun suatu rencana dengan membandingkan suatu hal dengan data dari masa lalu sehingga dengan adanya pengerjaan yang teratur dan terarah dapat memberikan ketepatan hasil analisis.
Pada penelitian ini, penulis menggunakan metode MSE dengan membandingkan suatu nilai suara yang hendak diidentifikasikan dengan data training suara yang telah sebelumnya disimpan ke dalam aplikasi. Adapun perumusan MSE yang disesuaikan variabelnya dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
= ∑ ( )
2.7 Penelitian Terdahulu
Pembelajaran English Grammar ini sudah cukup banyak dibuat oleh peneliti-peneliti sebelumnya. Baik mengenai penjelasan tenses, aturan penggunaan tenses dalam setiap kalimat, maupun contohnya. Beberapa diantaranya menerapkan pembelajaran tenses menggunakan computer based.
Fadhlullah (2015) mengimplementasikan algoritma Fast Fourier Transform (FFT) dalam sebuah aplikasi setem gitar. Aplikasi tersebut digunakan dalam penyelarasan kunci gitar dengan nada yang tepat. Penggunaan FFT pada penelitian tersebut adalah untuk mentransformasikan sinyal digital ke dalam bentuk frekuensi sehingga penyesuaian nada dapat dilihat dengan lebih akurat.
Ady (2014) menggunakan metode Computer Based Instruction (CBI) dalam penerapan pembelajaran tenses tersebut. Dalam penelitian ini, dijelaskan tentang konsep pembelajaran tenses memanfaatkan komputer sebagai sarana utama atau alat bantu pembelajaran. Model pembelajarannya meliputi tutorial, praktik dan latihan, dan simulasi.
Melissa (2008) mengimplementasikan algoritma FFT (Fast Fourier Transform) dan Divide and Conquer dalam pencocokan pola suara. Dalam penelitian ini, dijelaskan tentang skema pemanfaatan algoritma FFT dan Divide and Conquer dalam mengidentifikasi suatu pola suara. Pola suara tersebut direpresentasikan dalam bentuk frekuensi yang kemudian diubah dalam bentuk data.
Penelitian terdahulu dipaparkan dalam bentuk tabel berikut : Tabel 2.1 Penelitian terdahulu
Nama (Tahun) Penelitian Metode
Pembelajaran
Teknik
Melissa (2008) Pencocokan Pola
Tenses
Menggunakan Metode Computer Based Instruction (CBI)
(CBI)
Fadhlullah (2015) Identifikasi Nada
Gitar dengan
Menggunakan
Metode Fast
Fourier
Transform (FFT)
- Fast Fourier
1.1 Latar Belakang
Bahasa Inggris merupakan Bahasa Internasional yang umumnya digunakan sebagai bahasa bersama dalam berkomunikasi antar sesama orang maupun kelompok yang berbeda Negara. Seperti yang kita ketahui bahwasannya setiap Negara memiliki Bahasanya sendiri, oleh sebab itulah masyarakat Dunia pada umumnya menggunakan Bahasa Inggris sebagai media komunikasi secara general. Bahasa Inggris juga digunakan dalam berbagai bidang pekerjaan, oleh sebab itu di Indonesia sendiri Bahasa Inggris dijadikan salah satu mata pelajaran utama dari sejak Sekolah Dasar (SD) hingga tingkat perkuliahan (Universitas). Bahasa Inggris memiliki aturan-aturan dalam tatanan kata-katanya, aturan tersebut dikenal dengan istilah grammar.
Dalam bidang teknologi, aplikasi smartphone telah banyak bermunculan beragam aplikasi yang berhubungan dengan pembelajaran bahasa Inggris. Salah satu hal yang dapat menarik perhatian maupun minat belajar dari para pengguna aplikasi untuk lebih mendalami topik-topik pembelajaran bahasa Inggris adalah dengan adanya sebuah fitur pengenalan suara. Salah satu metode yang digunakan dalam proses pengenalan suara yaitu dengan metode Fast Fourier Transform atau sering disebut sebagai FFT.
Transformasi Fourier merupakan suatu persamaan integral untuk menghitung frekuensi, amplitudo, dan fase dari suatu gelombang sinyal (Stefanus et al, 2005). Algoritma ini efesien dalam pengolahan sinyal digital (dalam hal ini ini suara) dalam bentuk diskrit.. Fast Fourier Transform tidak hanya terbatas untuk menyelesaikan persamaan dari transformasi linear, tetapi juga dapat digunakan dalam berbagai jenis aplikasi (Ronald, 2002).
Berdasarkan penjelasan di atas, penelitian ini akan difokuskan pada pembuatan sebuah aplikasi smartphone berbasis android dan membahas tentang pembelajaran Bahasa Inggris dengan menggunakan fitur suara, kemudian proses pengenalan suara tersebut akan diimplementasikan menggunakan metode Fast Fourier Transform
judul “Perancangan Aplikasi Pembelajaran Tenses Menggunakan Speech Recognition
Berbasis Android”.
1.2 Rumusan Masalah
Adapun rumusan masalah dalam penelitian ini adalah diperlukannya pendekatan untuk mengidentifikasi suara pada pembelajaran tenses.
1.3 Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi suara pada pembelajaran
tenses dengan menggunakan metode Fast Fourier Transform (FFT).
1.4 Batasan Masalah
Untuk menghindari penyimpangan maupun perluasan yang tidak diperlukan, penulis membuat batasan-batasan sebagai berikut :
1. Dalam penelitian ini, Tenses yang digunakan hanya Present Tense dan Past Tense.
2. Jumlah soal setiap tenses berjumlah 5 soal yang disusun secara acak.
3. Input suara yang akan diidentifikasi dalam penelitian ini berjumlah 2 jenis suara, yaitu suara ‘A’ dan ‘B’.
1.5 Manfaat Penelitian
Adapun manfaat yang diharapkan dari dilakukannya penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Lebih melatih dan membiasakan kita berkomunikasi dalam Bahasa Inggris sesuai dengan aturan tata bahasa (grammar) yang ada.
2. Membantu pembelajaran tentang grammar dalam ilmu Bahsa Inggris terhadap kesesuaian aturan tenses yang ada.
3. Menjadi referensi dalam bidang pembelajaran ilmu Bahasa Inggris digital maupun proses kerja metode FFT dalam mengenali / mengidentifikasi suara.
1.6 Metodologi Penelitian
Studi literatur dilakukan dalam rangka pengumpulan bahan referensi mengenai topik-topik pembelajaran tata bahasa (grammar) dan metode Fast Fourier Transform (FFT).
2. Analisis dan Perancangan Sistem
Pada tahap ini dilakukan analisis tentang kebutuhan-kebutuhan yang diperlukan dalam melakukan penelitian. Tahap analisis ini juga akan menyertakan flowchart. Sedangkan, tahap perancangannya akan dilakukan perancangan use case, activity diagram, dan perancangan user interface.
3. Implementasi Program
Pada tahap ini dilakukan implementasi dari proses analisis dan perancangan yang telah dilakukan sebelumnya.
4. Dokumentasi dan Pelaporan
Pada tahap ini dilakukan dokumentasi dan penyusunan laporan atas penelitian yang telah dilakukan.
1.7 Sistematika Penelitian
Dalam penulisan ini, penulis membuat suatu sistematika yang bertujuan untuk menggambarkan secara ringkas bab-bab yang mencakup hal-hal sebagai berikut:
BAB 1 PENDAHULUAN
Bab pendahuluan ini berisikan mengenai latar belakang masalah, rumusan masalah dan batasan masalah terkait penulisan ini, tujuan penelitian, metodologi penelitian dan sistematika penulisan.
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Bab ini menjelaskan tentang analisis dan perancangan aplikasi pembelajaran Bahasa Inggris dengan metode FFT sebagai media dalam proses pengenalan suara.
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
Bab ini menjelaskan implementasi dari hasil analisis dan perancangan yang dilakukan pada bab 3.
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
ABSTRAK
Dalam bidang teknologi, aplikasi smartphone telah banyak bermunculan beragam aplikasi yang berhubungan dengan pembelajaran bahasa Inggris. Salah satunya adalah sebuah fitur pengenalan suara. Salah satu metode yang digunakan dalam proses pengenalan suara adalah metode Fast Fourier Transform (FFT). Fast Fourier Transform digunakan untuk mentransformasikan sinyal digital ke dalam bentuk frekuensi sehingga pengenalan suara dapat dilihat dengan lebih akurat, dan untuk membandingkan suatu nilai suara yang hendak diidentifikasi digunakan metode Mean
Squeare Error (MSE). Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa perbandingan
nilai MSE dari 10 kali percobaan rata-rata sebesar 0,01551743 untuk suara “A” dan 0,0147502 untuk suara “B”. Penelitian ini menunjukkan keberhasilan sistem sebesar 70% pada keadaan normal, sedangkan pada keadaan noise persentase keberhasilan sistem hanya sebesar 60%.
Voice Recognition for Learning Tenses Using Fast Fourier Transform (FFT) Method
ABSTRACT
In technological field, many smartphone applications that related with English Language subject has appeared in wide variety. One example is a voice recognition feature. An example of method that used in voice recognition process is Fast Fourier Transform (FFT) method. Fast Fourier Transform is used for transforming digital signal into a form of frequency in order to the voice recognition can be looked more accurately, and tocompare a voice value that want to be identified, Mean Square Error (MSE) method is used. The result of this research show that MSE values comparation from 10 times of trial is 0,01551743 in average for voice “A” and 0,0147502 for voice “B”. This research show that system success is 70 % at normal situation, while for noise situation, the success percentage is only 60 %.
PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
SKRIPSI
ANANDA RIZKY 101402008
PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA 2016
IDENTIFIKASI SUARA PADA PEMBELAJARAN MENGGUNAKAN METODE
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah
PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIV
IDENTIFIKASI SUARA PADA PEMBELAJARAN TENSES DENGAN
MENGGUNAKAN METODE FAST FOURIER TRANSFORM (FFT)
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Sarjana Teknologi Informasi
ANANDA RIZKY 101402008
PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA 2016
DENGAN (FFT)
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah
Judul : IDENTIFIKASI SUARA PADA PEMBELAJARAN
TENSES DENGAN MENGGUNAKAN METODE FAST
FOURIER TRANSFORM (FFT)
Kategori : SKRIPSI
Nama : ANANDA RIZKY
Nomor Induk Mahasiswa : 101402008
Program Studi : SARJANA (S1) TEKNOLOGI INFORMASI
Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Komisi Pembimbing :
Pembimbing 2 Pembimbing 1
Muhammad Fadly Syahputra, B.Sc., M.Sc., IT Sarah Purnamawati, ST., M.Sc
NIP. 195912311998021001 NIP. 19830226 201012 2 003
Diketahui/disetujui oleh
Program Studi S1 Teknologi Informasi Ketua,
PERNYATAAN
IDENTIFIKASI SUARA PADA PEMBELAJARAN TENSESDENGAN
MENGGUNAKAN METODE FAST FOURIER TRANSFORM (FFT)
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya.
Medan, 28 Januari 2016
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT yang telah memberikan rahmat serta restu-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Teknologi Informasi, Program Studi (S-1) Teknologi Informasi, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Sumatera Utara.
Penulis mempersembahkan skripsi ini kepada kedua orang tua dan keluarga penulis yang telah memberikan dukungan dan motivasi.Terima kasih kepada ayah saya, Bapak Drs. Mapilindo, M.Pd. dan mama saya, Ibu Dra. Lila Kesuma, M.Psi yang selalu mendoakan, menyayangi, memotivasi dan mendidik penulis.Untuk kakak dan adik penulis, Ayu Puspita, S.Farm., Apt., Ade Amalia dan M. Rafif Rasyidi yang selalu mendukung dan menyemangati penulis dalam pengerjaan skripsi ini.
Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada Ibu Sarah Purnamawati, ST., M.Sc selaku pembimbing I dan Bapak Muhammad Fadly Syahputra, B.Sc., M.Sc., IT selaku pembimbing II yang telah banyak meluangkan waktunya dalam memberikan arahan dalam proses pengerjaan skripsi ini. Ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Dr. Erna Budhiarti Nababan, M.IT. dan Bapak Dani Gunawan, ST., M.T. yang telah bersedia menjadi dosen penguji dan memberikan kritik dan saran dalam penyempurnaan skripsi ini. Ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Ketua Program Studi S1 Teknologi Informasi, Bapak Muhammad Anggia Muchtar, S.T., MM.IT.dan Sekretaris Program Studi S1 Teknologi Informasi Bapak Mohammad Fadly Syahputra, B.Sc., M.Sc.IT. Terima kasih juga kepada Seluruh Dosen Program Studi S1 Teknologi Informasi yang telah memberikan ilmu yang bermanfaat bagi penulis dari awal hingga akhir perkuliahan.
Ucapan terima kasih juga penulis ucapkan untuk para teman spesial, Andina Putri Saragih dan Edwin Prawiro yang selalu memberi semangat dan dukungan tiada henti kepada penulis. Serta Teman-teman penulis di Teknologi Informasi USU angkatan 2010 yang telah memberikan bantuan, semangat dan menjadi teman diskusi penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.Sekali lagi penulis mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang membantu dalam penyelesaian skripsi ini yang tidak dapat disebutkan satu-persatu. Semoga Allah SWT yang akan membalasnya.
Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih terdapat beberapa kekurangan dan belum sempurna.Oleh karena itu, penulis mengharapkan kritik dan saran yang membangun demi kesempurnaan skripsi ini.Akhir kata penulis ucapkan terima kasih untuk semua pihak yang terkait dalam tahap penyelesaian skripsi ini.
Penulis
ABSTRAK
Dalam bidang teknologi, aplikasi smartphone telah banyak bermunculan beragam aplikasi yang berhubungan dengan pembelajaran bahasa Inggris. Salah satunya adalah sebuah fitur pengenalan suara. Salah satu metode yang digunakan dalam proses pengenalan suara adalah metode Fast Fourier Transform (FFT). Fast Fourier Transform digunakan untuk mentransformasikan sinyal digital ke dalam bentuk frekuensi sehingga pengenalan suara dapat dilihat dengan lebih akurat, dan untuk
membandingkan suatu nilai suara yang hendak diidentifikasi digunakan metode Mean
Squeare Error (MSE). Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa perbandingan nilai MSE dari 10 kali percobaan rata-rata sebesar 0,01551743 untuk suara “A” dan 0,0147502 untuk suara “B”. Penelitian ini menunjukkan keberhasilan sistem sebesar 70% pada keadaan normal, sedangkan pada keadaan noise persentase keberhasilan sistem hanya sebesar 60%.
Voice Recognition for Learning Tenses Using Fast Fourier Transform (FFT) Method
ABSTRACT
In technological field, many smartphone applications that related with English Language subject has appeared in wide variety. One example is a voice recognition feature. An example of method that used in voice recognition process is Fast Fourier Transform (FFT) method. Fast Fourier Transform is used for transforming digital signal into a form of frequency in order to the voice recognition can be looked more accurately, and tocompare a voice value that want to be identified, Mean Square Error (MSE) method is used. The result of this research show that MSE values comparation from 10 times of trial is 0,01551743 in average for voice “A” and 0,0147502 for voice “B”. This research show that system success is 70 % at normal situation, while for noise situation, the success percentage is only 60 %.
Hal.
PERSETUJUAN ii
PERNYATAAN iii
UCAPAN TERIMAKASIH iv
ABSTRAK vi
ABSTRACT vii
DAFTAR ISI viii
DAFTAR TABEL xi
DAFTAR GAMBAR xii
BAB 1 PENDAHULUAN 1
1.1 Latar Belakang 1
1.2 Rumusan Masalah 2
1.3Tujuan Penelitian 2
1.4Batasan Masalah 2
1.5 Manfaat Penelitian 2
1.6 Metodologi Penelitian 2
1.7 Sistematika Penelitian 3
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 5
2.1 English Grammar 5
2.2 Tenses 6
2.2.1 Present Tense 7
2.2.2 Past Tense 7
2.4 Android 8
2.5 Transformasi Fourier 9
2.6 Mean Square Error (MSE) 10
2.7 Penelitian Terdahulu 11
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 13
3.1 Analisis Latar Belakang 13
3.2 Analisis Kebutuhan Sistem 13
3.3 Proses Sistem 14
3.4 Perancangan Use Case 17
3.4.1 Use Case Proses‘Lihat Menu Utama’ 18
3.4.2 Use Case Proses‘Training Suara’ 18
3.4.3 Use Case Proses‘Lihat Teori’ 19
3.4.4 Use Case Proses‘Jawab Soal’ 19
3.4.5 Use Case Proses ‘Lihat Credit’ 20
3.5 Arsitektur Umum Aplikasi 20
3.6 Perancangan Activity Diagram 23
3.6.1 Activity Diagram dari Use Case Proses‘Lihat Menu
Utama’ 23
3.6.2 Activity Diagram dari Use Case Proses‘Training Suara’ 23
3.6.3 Activity Diagram dari Use Case Proses‘Lihat Teori’ 24
3.6.4 Activity Diagram dari Use Case Proses ‘Jawab Soal’ 24
3.6.5 Activity Diagram dari Use Case Proses‘Lihat Credit’ 25
3.7 Perancangan User Interface 26
3.7.4 Rancangan Halaman Topik Pembahasan Pembelajaran
Bahasa Inggris 28
3.7.5 Rancangan Halaman Menu Pemilihan Jenis Soal 29
3.7.6 Rancangan Halaman Soal Latihan 29
3.7.8 Rancangan Halaman Credit 30
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM 32
4.1. Implementasi 32
4.2. Tampilan Penggunaan Aplikasi 32
4.2.1 Tampilan Logo Pembuka (Intro) 32
4.2.3 Tampilan Menu Utama 33
4.2.3 Tampilan Menu ‘Training’ 33
4.2.4 Tampilan Menu ‘Penjelasan’ 36
4.2.5 Tampilan Menu ‘Soal’ 36
4.2.6 Tampilan Menu ‘Credit’ 40
4.3. Pengujian Aplikasi 41
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 43
5.1. Kesimpulan 43
5.2. Saran 43
DAFTAR TABEL
Hal.
Tabel 2.1 Penelitian Terdahulu 11
Tabel 3.1 Penjelasan Proses “Lihat Menu Utama 18
Tabel 3.2 Penjelasan Proses “Training Suara” 18
Tabel 3.3 Penjelasan Proses “Lihat Teori” 19
Tabel 3.4 Penjelasan Proses “Jawab Soal” 19
Tabel 3.5 Penjelasan Proses “Lihat Credit” 20
Tabel 4.2 Hasil Identifikasi Suara 41
Hal.
Gambar 3.1 Proses Sistem 15
Gambar 3.2 Proses Sistem Pengenalan/Identifikasi Suara Pilihan “A” atau“B” 16
Gambar 3.3 Use Case 17
Gambar 3.4 Arsitektur Aplikasi 21
Gambar 3.5 Activity Diagram Dari Use Case Proses “Lihat Menu Utama” 23
Gambar 3.6 Activity Diagram Dari Use Case Proses “Training Suara” 24
Gambar 3.7 Activity Diagram Dari Use Case Proses “Lihat Teori” 24
Gambar 3.8 Activity Diagram Dari Use Case Proses “Jawab Soal” 25
Gambar 3.9 Activity Diagram Dari Use Case Proses “Lihat Credit” 26
Gambar 3.10 Halaman Pembuka 26
Gambar 3.11 Halaman Menu Utama 27
Gambar 3.12 Halaman Training Suara 28
Gambar 3.13 Halaman Isi Pembahasan Topik Bahasa Inggris 28
Gambar 3.14 Halaman Menu Pemilihan Jenis Soal 29
Gambar 3.15 Halaman Soal Latihan 30
Gambar 3.16 Halaman Credit 31
Gambar 4.1 Logo Pembuka (Intro) 32
Gambar 4.2 Menu Utama 33
Gambar 4.3 Menu Training 34
Gambar 4.4 Menu “Penjelasan” 36
Gambar 4.5 Menu “Soal” 37
