Penerapan Metode Jaro Winkler Untuk Mencari Kemiripan Kata Pada Aplikasi English Pronunciation Test

Authors

  • Arthur Glenn Tambahani Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Ardi Sanjaya Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Danang Wahyu Widodo Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.29407/inotek.v5i1.912

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.

Keywords:

Bahasa Inggris, Jaro Winkler, Pronunciation, Speech to Text

##plugins.themes.default.displayStats.downloads##

##plugins.themes.default.displayStats.noStats##

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

Downloads

Published

2021-08-06

Issue

Vol. 5 No. 1 (2021): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2021

Section

Articles

License

Copyright (c) 2021 Arthur Glenn Tambahani, Ardi Sanjaya, Danang Wahyu Widodo

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  1. Copyright on any article is retained by the author(s).
  2. The author grants 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 acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
  3. 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 acknowledgment of its initial publication in this journal.
  4. 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.
  5. The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

How to Cite

Penerapan Metode Jaro Winkler Untuk Mencari Kemiripan Kata Pada Aplikasi English Pronunciation Test. (2021). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 5(1), 098-103. https://doi.org/10.29407/inotek.v5i1.912