Aplikasi Pendeteksi Lagu Tradisional Menggunakan Teknologi Speech Recognition Berbasis Android

Authors

  • Hardiansyah Parsamaan Batubara Politeknik Caltex Riau
  • Maksum Ro'is Adin Saf Politeknik Caltex Riau
  • Syefrida Yulina Politeknik Caltex Riau

Abstract

Lagu tradisional merupakan lagu yang lahir dan berkembang dari daerah-daerah yang ada di Indonesia, umumnya menggambarkan situasi ataupun kondisi asli dari daerah asal lagu tersebut. Dewasa ini, lagu tradisional mulai digantikan dengan lagu-lagu modern yang berkembang sangat pesat. Hal ini menyebabkan masyarakat Indonesia lebih memilih mendengarkan lagu modern dibandingkan lagu tradisional. Permasalahan yang muncul adalah kurangnya pengetahuan masyarakat saat mendengarkan lagu tradisional. Untuk mengatasi permasalahan tersebut maka dibuatlah aplikasi yang mampu mendeteksi dan memberikan informasi mengenai lagu tradisional yang sedang didengarkan. Aplikasi ini dijalankan pada mobile device berbasis android menggunakan teknologi speech recognition. Metode yang digunakan untuk speech recognition adalah Mel-Frequency Cepstrum Coeficients (MFCC). Library Pocketsphinx digunakan untuk membantu proses pengenalan yang disesuaikan berdasarkan language model. Pada proses akhir, hasil pengenalan dari Pocketsphinx dicocokkan dengan data pada database MySQL yang berisi informasi judul lagu, pencipta lagu dan informasi dari lagu tradisional. Aplikasi ini dapat memberikan informasi kepada pengguna mengenai lagu tradisional Indonesia. Berdasarkan hasil pengujian, aplikasi memiliki jarak optimal 1m dengan akurasi 13.33 %, waktu yang dibutuhkan untuk mengenali inputan rata-rata 2 detik.Kata kunci: Speech Recognition, Pocketsphinx, Lagu tradisional Indonesia, Android

Author Biographies

Hardiansyah Parsamaan Batubara, Politeknik Caltex Riau

Teknik Informatika

Maksum Ro'is Adin Saf, Politeknik Caltex Riau

Teknik Informatika

Syefrida Yulina, Politeknik Caltex Riau

Teknik Informatika

References

Ifadah, Muhimatul., & Aimah, Siti. (2012). Keefektifan Lagu Sebagai Media Belajar Dalam Pengajaran Pronounciation/Pengucapan. Seminar Hasil-Hasil Penelitian – LPPM UNIMUS 2012.

Ilham, Robby. (2011). Tugas Akhir Fakultas Teknik, Jurusan Teknik Elektro, Universitas Andalas. Perbandingan Kinerja Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dan Dynamic Time Warping (DTW) Pada Sistem Pengaksesan Suara Terhadap Jadwal Kegiatan Dosen Di Jurusan Teknik Elektro Universitas Andalas.

Oktariansyah, Andi., & Riskiwijaya Andi. (2012). Fakultas Teknik, Jurusan Elektro, Program Studi Teknik Telekomunikasi dan Informasi, Universitas Hasanudin. Speech Recognition Menggunakan Frequency Cepstrum Coefficients dan Genetic Algorithms Untuk Sistem Keamanan.

Monika, V. (2012). Perancangan Program Aplikasi Android Speech To Text Bahasa Indonesia Dan Inggris Menggunakan Metode Hidden Markov Model. Jakarta: Binus University.

Suryadharma, I. Kadek., Budiman, Gelar., & Irawan, Budhi. (2014). Fakultas Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom. Perancangan Aplikasi Speech To Text Bahasa Inggris Ke Bahasa Bali Menggunakan Pocketsphinx Berbasis Android.

Purnomo, Wahyu., & Subagyo, Fasih. (2010). Terampil Bemusik. Jakarta: Kementrian Pendidikan Nasional.

Reddy, B. Raghavendhar., & Mahender, E. (2013). Speech to Text Conversion using Android Platform. International Journal of Engineering Research and Applications, 3.

Hartomo, Wahid. (2014). Naskah Publikasi Jurusan Teknik Informatika, STMIK Amikom Yogyakarta. Pengenalan Suara Aplikasi Kamus Istilah Kesehatan Berbasis Android.

Setiabudi, Haryadi. Djoni., & Rahardjo, Alex. Surya. (2002). Aplikasi E-Commerce www.komputeronline.com Dengan Menggunakan MySQL dan PHP4. Jurnal Informatika, 3.

Sallatan, Zainuddin. Daeng., Nikentari, Nerfita., & Kurniawan, Hendra. (2013). Fakultas Teknik, Teknik Perangkat Lunak, Universitas

Aplikasi Pendeteksi Lagu Tradisional Menggunakan Teknologi Speech Recognition Berbasis Android Hardiansyah Parsamaan Batubara, Maksum Ro’is Adin Saf, Syefrida Yulina Maritim Raja Ali Haji. M-Library Berbasis Android Menggunakan Protokol Json.

Wijaya, Destian. Bakti., E, M. A. Fenty., & Fiade, Andrew. (2015). Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta. Implementasi JSON Parsing Pada Aplikasi Mobile E-Commerce.

Published

2017-12-18

Issue

Section

Artikel