SISTEM PENGENALAN UCAPAN BAHASA DAERAH MENGGUNAKAN METODE MEL FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENT (MFCC) DAN ADAPTIVE NEUROFUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)

Darman, Fauzi (2025) SISTEM PENGENALAN UCAPAN BAHASA DAERAH MENGGUNAKAN METODE MEL FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENT (MFCC) DAN ADAPTIVE NEUROFUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS). undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Mataram.

	Text COVER DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB) \| Request a copy
	Text SIMILARITY CEK.pdf Restricted to Repository staff only Download (10MB) \| Request a copy

Abstract

Bahasa daerah merupakan bagian penting dari identitas budaya Indonesia. Variasi dialek dalam satu bahasa mencerminkan kekayaan lokal, namun menjadi tantangan bagi sistem pengenalan ucapan otomatis. Perbedaan pelafalan, intonasi, dan fonetik antar dialek kerap menyulitkan identifikasi suara secara akurat. Salah satunya adalah bahasa Sumbawa yang memiliki dialek Taliwang, Jereweh, dan Sumbawa Besar. Oleh karena itu, dibutuhkan sistem yang mampu mengenali dan membedakan karakteristik tiap dialek secara efektif. Penelitian ini difokuskan pada perancangan sistem pengenalan ucapan Bahasa Daerah untuk membedakan dialek bahasa Sumbawa menggunakan metode Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) sebagai proses ekstraksi ciri suara, serta Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) sebagai metode klasifikasi. Tujuan penelitian ini adalah merancang sistem yang mampu mengidentifikasi ciri khas setiap dialek dan mencapai akurasi klasifikasi yang optimal. Data diperoleh dari 60 penutur (masing-masing 20 penutur per dialek) yang membaca teks berbahasa Indonesia sebanyak lima kali pengulangan, sehingga terkumpul 300 data suara. Seluruh data direkam dalam format .mp3 dan dikonversi ke .wav. Ciri suara diekstraksi menggunakan MFCC, kemudian dilatih dan diuji menggunakan ANFIS dengan konfigurasi berbeda berdasarkan variasi radius dan epoch. Pada tahap pelatihan diperoleh hasil akurasi total sebesar 100% dengan akurasi setiap dialek sebesar 100% dan pada tahap pengujian diperoleh hasil terbaik pada percobaan ke-7 dengan radius 0,2 dan epoch 90, menghasilkan total akurasi sebesar 92,13%, untuk dialek Taliwang 93,10%, dialek Jereweh 86,67%, dan untuk dialek Sumbawa 96,67%. Temuan ini menunjukkan bahwa kombinasi MFCC dan ANFIS efektif digunakan untuk membedakan dialek lokal dalam pengenalan ucapan.

Item Type:

Thesis (undergraduate)

Contributors: