Speech Recognition Untuk Membantu Pelafalan Hanyu Pinyin Sebagai Bagian Dari Edukasi Bahasa Mandarin

Henry Henry; Eryc Eryc

doi:10.21107/edutic.v10i2.22633

Speech Recognition Untuk Membantu Pelafalan Hanyu Pinyin Sebagai Bagian Dari Edukasi Bahasa Mandarin

Henry Henry, Eryc Eryc

Abstract

Pada era globalisasi, kemampuan berbahasa internasional semakin penting dalam bidang studi ataupun bidang bisnis. Salah satu bahasa internasional yang sering dipakai adalah bahasa Mandarin. Beberapa negara sudah mulai memasukkan bidang studi bahasa Mandarin dalam kurikulumnya, salah satunya adalah Indonesia. Perbedaan karakteristik bahasa Indonesia dan Mandarin membuat pelajar bahasa Mandarin di Indonesia cenderung melakukan kesalahan pelafalan pada bahasa Mandarin. Speech Recognition adalah cabang dari artificial intelligence yang memungkinkan komputer untuk menerima input berupa suara. Speech recognition dapat digunakan untuk merancang aplikasi yang mampu melatih kemampuan pelafalan bahasa Mandarin. Penelitian ini bertujuan untuk meneliti proses perancangan dan evaluasi aplikasi berbasis mobile yang menggunakan speech recognition untuk membantu pelajar bahasa Mandarin dengan pelatihan pelafalan hanyu pinyin. Aplikasi ini dirancang menggunakan metode SDLC tipe waterfall dan menggunakan bahasa pemograman dart dengan framework flutter dan mengguakan package speech_to_text dan flutter_tts. Pengujian aplikasi menggunakan pendekatan black-box testing. Pengumpulan data secara kuantitatif dilakukan dengan penyebaran kuesioner kepada 33 pengguna aplikasi yang dirancang dan hasil kuesioner menunjukkan hasil “Sangat Efektif” dari segi pengoperasian, tampilan, dan isi materi aplikasi menggunakan penilaian skala interval likert.

Keywords

Bahasa Mandarin; speech recognition; mobile learning; dart; system development life cycle;

Full Text:

PDF

References

Agrawal, S., Agrawal, M., & Padiya, S. (2020). Android Application with Platform Based On Voice Recognition For Competitive Exam. International Journal of Advanced Research in Science & Technology (IJARST), 5(5). www.ijarsct.co.in

Anggraini, N., Kurniawan, A., Wardhani, L. K., & Hakiem, N. (2018). Speech Recognition Application for the Speech Impaired Using the Android-Based Google Cloud Speech API. Telkomnika (Telecommunication Computing Electronics and Control), 16(6), 2733–2739. https://doi.org/10.12928/TELKOMNIKA.v16i6.9638

Du, D., & Chen, W. (2021). A study of modern chinese typological characteristics from the perspective of linguistic typology. Theory and Practice in Language Studies, 11(7), 853–857. https://doi.org/10.17507/tpls.1107.12

Elyana. (2021). Analisis Kebutuhan Pembelajaran Mandarin Dasar di SMPN 163 Jakarta. 3(2), 43–50. https://doi.org/10.53744/bambuti.v3i2.31

Faisol, M. A. M., Ramlan, S. A., Saod, A. H. M., Mozi, A. M., & Zakaria, F. F. (2021). Mobile-based Speech Recognition for Early Reading Assistant. Journal of Physics: Conference Series, 1962(1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1962/1/012044

Fajarisman, Widiatsih, A., & Kustiowati. (2021). Pengembangan Media Pembelajaran Berbasis Adobe Flash CS6 Pada Mata Pelajaran Bahasa Mandarin Untuk SMP/MTs. Education Journal : Journal Education Research and Development, 5(1), 1–16.

Hadiatma, I., Nugroho, H. A., & Nugroho, E. (2018). Desain dan Implementasi Speech Recognition Sebagai Media Pembelajaran Pronunciation Bahasa Inggris. Januari, 9(1), 39.

Lianisyah, U. Y., & Sugiarti, T. (2022). Analisis Motivasi dan Kesulitan Belajar Bahasa Mandarin Mahasiswa Indonesia non-Keturunan Tionghoa di Universitas Sebelas Maret Indonesia Abstrak. 6(2), 48–55.

Nadaiah Fitrah, D., Resnani, & Agusdianita, N. (2021). Analisis Kesalahan Penggunaan Huruf Kapital dan Tanda Baca pada Hasil Menulis Siswa Kelas V Sekolah Dasar Negeri 67 Kota Bengkulu. JURIDIKDAS (Jurnal Riset Pendididkan Dasar), 4(3), 329–338. https://doi.org/https://doi.org/10.33369/juridikdas.4.3.%25p

Nuraini, Andreswari, D., & Farady C, F. (2022). Aplikasi Belajar Daring Bahasa Inggris Kelas VII Smp Menggunakan Teknologi Voice Recognition Berbasis Android (Studi Kasus: SMP Negeri 17 Bengkulu). Rekursif: Jurnal Informatika, 10(1), 81–95. https://doi.org/10.33369/rekursif.v10i1.17257

Nurkholis, A., & Bimantara, R. (2022). Interactive English E-Learning Based on Cloud Speech-to-Text. Jurnal Ilmiah Edutic, 9(1), 1–9.

Prasetiyo, A. B. (2021). Gangguan Pelafalan Fonem Bahasa Jawa (Studi Kasus Anak Usia 5 Tahun). Kajian Linguistik Dan Sastra, 6(2), 141–148. https://doi.org/10.23917/kls.v6i2.13580

Puspitasari, D., & Putra Danaya, B. (2022). Pentingnya Peranan Komunikasi Dalam Organisasi: Lisan, Non Verbal, Dan Tertulis (Literature Review Manajemen). Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi, 3(3), 257–268. https://doi.org/10.31933/jemsi.v3i3.817

Rahmantara, D. S., Wardhani, K. D. K., & Saf, M. R. A. (2018). Aplikasi Pengenalan Nama Surah pada Juz ke 30 Kitab Suci Al-Qur’an Menggunakan Speech Recognition. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), 2(1), 345–353. https://doi.org/10.29207/resti.v2i1.285

Rindawati, T., & Thamrin, L. L. (2022). Penggunaan Media Audio Visual Film Kartun Dalam Pembelajaran Kosakata Bahasa Mandarin Pada Siswa SD Lkia. Journal Tunas Bangsa, 9(1), 2022–2023. https://ejournal.bbg.ac.id/tunasbangsa

Sakti, K. F. L. (2021). Pelatihan HSK Sebagai Upaya Meningkatkan Kemahiran Berbahasa Mandarin Bagi Guru-Guru Bahasa Mandarin Se-Malang Raya. SELAPARANG Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan, Vol 5, No, 4. https://doi.org/DOI: https://doi.org/10.31764/jpmb.v5i1.6222

Wahyuni, S., Sambo Layuk, N., Hesron Loly, R., Nandito Daud, A., Dipa Makassar, universitas, Perintis Kemerdekaan Km, J., & Makassar Sulawesi Selatan, T. (2021). Desain Sistem Speech Recognition Penerjemah Bahasa Toraja Menggunakan Hidden Markov Model Design System Speech Recognition Tranlator Toraja Language Using Hidden Markov Modelling. Jppi, 11(2), 107–119. https://doi.org/10.17933/jppi.v11i2.286

Wang, L., & Dai, J. (2021). Economic Effect of Language Ability on Income and Employment: The Evidence from China. International Journal of Business and Management, 16(2), 54. https://doi.org/10.5539/ijbm.v16n2p54

Watanabe, Y., Omae, T., & Odo, S. (2020). Teaching Online Chinese Pronunciation with Pronunciation Training Software: An Empirical Study.

Wijana, I. D. P. (2022). Adverb in Indonesian. Ranah: Jurnal Kajian Bahasa, 11(1), 26. https://doi.org/10.26499/rnh.v11i1.2454

Xu, Y., Liu, X., Cao, X., Huang, C., Liu, E., Qian, S., Liu, X., Wu, Y., Dong, F., Qiu, C. W., Qiu, J., Hua, K., Su, W., Wu, J., Xu, H., Han, Y., Fu, C., Yin, Z., Liu, M., … Zhang, J. (2021). Artificial intelligence: A powerful paradigm for scientific research. The Innovation, 2(4). https://doi.org/10.1016/j.xinn.2021.100179

DOI: https://doi.org/10.21107/edutic.v10i2.22633