Pengembangan Aplikasi Pembelajaran Pengucapan Bahasa Inggris Berbasis Android Menggunakan Automatic Speech Recognizer (ASR)

Chaliffilardhy S, Moh. (2018) Pengembangan Aplikasi Pembelajaran Pengucapan Bahasa Inggris Berbasis Android Menggunakan Automatic Speech Recognizer (ASR). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Bahasa Inggris merupakan salah satu bahasa dengan penutur terbanyak di dunia. Kemampuan berbahasa inggris masyarakat Indonesia berada dibawah rata-rata di wilayah Asia. Hal tersebut disebabkan karena kurangnya minat, kurangnya pengetahuan dasar, lingkungan kurang mendukung, sering lupa terhadap konsep yang dipelajari, dan tidak ada kesempatan untuk belajar. Selain itu, masyarakat Indonesia secara umum memiliki kesulitan dalam mengucapkan kata atau kalimat berbahasa inggris. Diperlukan sebuah media pembelajaran yang baru untuk mempermudah mempelajari pengucapan Bahasa Inggris. Penelitian ini mengembangkan sebuah aplikasi Android yang mampu untuk melakukan penilaian dan pembelajaran pengucapan bahasa inggris. Aplikasi ini mengimplementasikan Automatic Speech Recognition (ASR) untuk fitur penilaian dan mengimplementasikan Text To Speech untuk fitur pembelajaran. Penilaian dan pembelajaran pengucapan pada aplikasi dibatasi untuk 10 kata yaitu gigantic, architecture, enormous, notorious, tiny, fabulous, enough, voracity, properity, dan failure. Hasil penilaian pengucapan ditunjukkan menggunakan istilah Perfect, Good, Not Bad, Bad, dan Horrible. Perfect menunjukkan nilai tertinggi dan Bad menunjukkan nilai terendah. Pembelajaran pengucapan diimplementasikan dengan menyuarakan contoh pengucapan untuk 10 kata yang dinilai pada aplikasi. Pengujian akurasi dan usability dilakukan pada 21 siswasiswa kelas XI (sebelas) jurusan bahasa. Hasil pengujian jurusan bahasa menunjukkan 82,38% penilaian sesuai dengan penilaian guru bahasa inggris. Hasil pengujian usability menunjukkan 89,73% pengguna puas dengan fungsi dan tampilan antar muka aplikasi.

English Abstract

English is one of the most spoken languages in the world. English speakers in Indonesia are below the average in the Asian region. This is due to a lack of interest, lack of basic knowledge, a less supportive environment, often forgetting the concepts learned, and no opportunity to learn. In addition, Indonesian people in general have difficulty in speaking English words or sentences. A new learning media is needed to make it easier to learn English pronunciation. This research develops an Android application that is able to assess and learn English pronunciation. This application implements Automatic Speech Recognition (ASR) for assessment features and implements Text To Speech for learning features. The rating and learning of English pronunciation in applications are limited to 10 words, namely gigantic, architecture, enormous, notorious, tiny, fabulous, enough, voracity, properity, and failure. Pronouncement assessment results are shown using the terms Perfect, Good, Not Bad, Bad, and Horrible. Perfect shows the highest value and Bad shows the lowest value. Pronunciation learning is implemented by voicing examples of pronunciation for 10 words assessed on the application. Accuracy and usability testing was carried out on 21 students of class XI (eleven) majoring in language. The accuracy testing results 82.38% of the assessment in accordance with the assessment of the English teacher. Usability testing results show 89.73% of users are satisfied with the application interface and appearance.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Identification Number:	SKR/FTIK/2018/900/051900251
Uncontrolled Keywords:	pembelajaran pengucapan bahasa inggirs, automatic speech recognition, text to speech, pengembangan, perangkat bergerak, android-english pronunciation learning, automatic speech recognition, text to speech, development, mobile devices, android
Subjects:	400 Language > 421 Writing system, phonology, phonetics of standard English > 421.52 Spelling (Orthography) and pronunciation
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	soegeng Moelyono
Date Deposited:	29 Aug 2019 07:51
Last Modified:	17 May 2022 07:05
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/166823

Text Moh. Chaliffilardhy S.pdf Download (2MB)

Actions (login required)

View Item