Keywords
Jaro Winkler
Pronunciation
Speech to Text
How to Cite
Abstract
Bahasa Inggris merupakan bahasa internasional yang hampir digunakan di seluruh dunia. Di Indonesia sendiri, Bahasa Inggris merupakan mata pelajaran pokok yang sudah diperkenalkan dari tingkat pendidikan TK hingga perguruan tinggi. Dalam pembelajaran Bahasa Inggris banyak sekali unsur- unsur yang bisa diajarkan, antara lain vocabulary (kosa kata), pronunciation (pengucapan) dan grammar (tata bahasa). Permasalahan yang sering terjadi adalah banyak siswa yang belum bisa mengucapkan kata dalam Bahasa Inggris dengan benar. Untuk meningkatkan skill siswa dalam belajar pronunciation (pengucapan) maka diperlukan suatu media pembelajaran interaktif untuk melatih skill pronunciation(pengucapan) yang telah dipelajari siswa disekolah. Metode yang digunakan untuk membangun media pembelajaran tersebut adalah Jaro Winkler. Didalam aplikasi terdapat 3 buah level, antara lain : mudah, sedang, dan sulit. Dalam setiap level terdapat beberapa vocabulary (kosa kata) yang sudah disesuaikan dengan tingkatan level. Kemudian siswa akan mengucapkan vocabulary tersebut dengan memanfaatkan Google Speech API untuk mendeteksi suara. Algoritma Jaro Winkler bekerja dengan cara membandingkan antara hasil deteksi suara dan data acuan. Kemudian dicari kemiripannya untuk memunculkan skor perbandingannya. Dengan adanya aplikasi pembelajaran pronunciation (pengucapan) ini dapat membantu para siswa lebih mahir dalam pronunciation (pengucapan) serta mempermudah proses pembelajaran.
References
Hawkins, J., Panush, E. and Spielvogel, R. (1996). Education Development Center, Center for Children and Technology. National study tour of district technology integration (summary report) CCT Reports Issue No. 14 December 1996. http://cct.edc.org/publications/national-study-tour-district-technology-integration-summary-report
EF Education First. (2019). EF EPI Indeks Kecakapan Bahasa Inggris EF. Hal. 24.
EF Education First. (2020). EF EPI Indeks Kecakapan Bahasa Inggris EF. Hal. 4.
Nurhasanah, Y. I., & Zulkarnain, A. (2018). Pengembangan Pembelajaran Pengenalan Kata Dalam Bahasa Indonesia Menggunakan Multimedia Interaktif dan Speech Recognition. http://eprints.itenas.ac.id/207/
Novantara, P. (2017). Implementasi Algoritma Jaro-Winkler Distance Untuk Sistem Pendeteksi Plagiarisme Pada Dokumen Skripsi. Buffer Informatika, 3(2).
http://journal.uniku.ac.id/index.php/buffer/article/view/960
Mufidah, D.A. 2017. Speech Recognition Dengan Query Barbahasa Indonesia Untuk Pengiriman. http://digilib.unhas.ac.id/uploaded_files/temporary/DigitalCollection/NWUxZDgwNTY3YWJlNjY2MjFiZDQwMDZlZTNhZTYxMGFmZjA1ZTY1OQ==.pdf
Susanto, R., & Andriana, A, D. (2016). Perbandinggan Model Waterfall dan Prototyping Untuk Pengembangan Sistem Informasi. Majalah Ilmiah UNIKOM.
https://repository.unikom.ac.id/30459/
Wangsanegara, N. K., & Subaeki, B. (2015). Implementasi Natural Language Processing Dalam Pengukuran Ketepatan Ejaan Yang Disempurnakan (EYD) Pada Abstrak Skripsi Menggunakan Algoritma Fuzzy Logic. Jurnal Teknik Informatika, 8(2). http://journal.uinjkt.ac.id/index.php/ti/article/view/3185/2474
Muslimin, N. 2017. Sistem Pembaca Pesan Text To Speech Berbasis Android Menggunakan Framework Google API. http://digilib.unhas.ac.id/uploaded_files/temporary/DigitalCollection/ZGM1ZGNkM2UxNTk0NTljMDZlMDhhMzJiMTcxNTBjMjZkMjNlZjQyZg==.pdf
Sanjaya, A. 2020. Optimasi Pencarian Data Menggunakan Text Filtering dan Algoritma Jaro Winkler, Jurnal Nero Vol 5 No 1, Fakultas Teknik Univ. Trunojoyo
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Copyright (c) 2021 Arthur Glenn Tambahani, Ardi Sanjaya, Danang Wahyu Widodo