Implementasi Speech Recognition dan Levenshtein Distance pada Aplikasi Pembelajaran Huruf Hijaiyah Berbasis Android

Maknun Fil  Safah; Chamdan  Mashuri

doi:10.58602/jaiti.v4i2.242

Maknun Fil Safah ^{(Corresponding Author)} Universitas Hasyim Asy'ari
Chamdan Mashuri Universitas Hasyim Asy'ari

DOI: https://doi.org/10.58602/jaiti.v4i2.242

Keywords: huruf hijaiyah, Android, speech recognition, Levenshtein Distance, pembelajaran interaktif

Abstract

Pembelajaran huruf hijaiyah merupakan fondasi awal dalam kemampuan membaca Al-Qur'an, namun pada praktiknya proses belajar di lembaga pendidikan nonformal masih banyak bergantung pada metode konvensional yang kurang interaktif dan belum menyediakan evaluasi pelafalan secara langsung. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi pembelajaran huruf hijaiyah berbasis Android yang mengintegrasikan teknologi pengenalan suara dan algoritma Levenshtein Distance sebagai pemeriksa ejaan untuk menilai kesamaan hasil pelafalan pengguna terhadap target bacaan. Metode penelitian menggunakan pendekatan pengembangan perangkat lunak yang mencakup penghapusan masalah, studi literatur, analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Perancangan sistem dilakukan menggunakan flowchart dan use case diagram. Sistem memproses suara pengguna melalui modul pengenalan suara, mengubah teks menjadi, lalu menghitung nilai edit jarak dan kesamaan untuk menghasilkan klasifikasi benar, mendekati, atau salah. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi mampu menjalankan fungsi utama pembelajaran, menampilkan materi, memutar contoh audio, menerima input suara, dan memberikan umpan balik otomatis. Pengujian sampel terhadap 15 menunjukkan 6 data benar, 6 data mendekati, dan 3 data salah, dengan tingkat akurasi sistem sebesar 90%. Temuan ini menunjukkan bahwa kombinasi pengenalan suara dan Levenshtein Distance layak diterapkan sebagai media pembelajaran interaktif untuk membantu anak-anak berlatih membaca huruf hijaiyah secara lebih mandiri, terukur, dan menarik.

Downloads

Download data is not yet available.

References

I. Bahroni dan R. Purwanto, “Aplikasi Pembelajaran (E-learning) Mengenal Huruf Hijaiyah bagi Anak-anak Berbasis Mobile untuk Mendukung Pembelajaran Secara Mandiri,” J. Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 4, no. 2, hal. 163, 2023, doi: 10.26418/jp.v4i2.25566.

N. Hidayat, D. Kurniawan, A. H. Prabawa, R. Rusnoto, dan A. N. Syafiq, “Peningkatan Kemampuan Membaca Anak Menggunakan Aplikasi Android Belajar Membaca di Dusun Kentengsari Kaliwungu Semarang,” J. Ilm. Kampus Mengajar, no. 2013, hal. 72–79, 2022, doi: 10.56972/jikm.v2i2.45.

Nofaa, Hapsari, dan Putri, “Aplikasi Pembelajaran Huruf Hijaiyah Berbasis Android,” J. Ilm. Tek., vol. 2, no. 1, hal. 11–19, 2023, doi: 10.56127/juit.v2i1.473.

Evanti, “Penerapan Speech Recognition Pada Aplikasi Cek Pengucapan Bahasa Inggris Berbasis Android,” vol. 12, no. 1, hal. 57–64, 2023.

Y. P. Sari, G. A. Pradnyana, dan I. M. A. Wirawan, “Pengembangan Aplikasi Kamus Bahasa Bima - Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Levenshtein Distance Sebagai Spell Checker Berbasis Android,” Kumpul. Artik. Mhs. Pendidik. Tek. Inform., vol. 8, no. 2, hal. 86, 2024, doi: 10.23887/karmapati.v8i2.17964.

M. I. Syaifullah, “Penerapan Teknologi Automatic Speech Recognition Menggunakan Model Wav2vec2 . 0 Sebagai Alat Bantu Untuk Mendeteksi Kesalahan Dalam Membaca Al- Qur ’ an Berbasis Mobile,” vol. 16, no. 2, hal. 349–359, 2024.

N. A. Hudayana, A. Haris, dan A. R. Zakaria, “Pengembangan Aplikasi Penyimak Al- Qur ’ an Menggunakan Teknologi AI dengan Metode Speech Recognition pada Platform Android,” vol. 2, no. November, hal. 83–93, 2024.

A. Sujjada, G. P. Insany, dan M. F. Nugraha, “Implementasi Automatic Speech Recognition Pada Penilaian Hafalan Al-Quran Dengan Metode Muroja ’ ah Berbasis Android,” vol. 10, no. 2, hal. 216–228, doi: 10.33050/cices.v10i2.3247.

M. Aswin, “Pengoreksi Kesalahan Ejaan Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Levenshtein Distance,” J. Mhs. TEUB, vol. 1, hal. 1–6, 2024, [Daring]. Tersedia pada: http://elektro.studentjournal.ub.ac.id/index.php/teub/article/view/70

I. Bagus, N. Wijana, G. R. Dantes, dan G. Indrawan, “Analisis Sentimen Data Provider Layanan Internet Pada Twitter Menggunakan Support Vector Machine ( SVM ) Dengan Penambahan Algoritma Levenshtein Distance,” vol. 5, 2022.

E. Putri, “Pembangunan Sistem Pencarian Ayat Al- Qur ’ an Berbasis Mobile Menggunakan Algoritma Metaphone Berdasarkan Kemiripan Pengucapan dan Algoritma Levenshtein Distance Untuk Mengukur Tingkat Similarity Pendahuluan Studi Terkait Al- Qur ’ an,” vol. 5, no. 3, hal. 7832–7844, 2021.

I. P. Siti Ayu Hermaliah, Shinta Puspasari, “APLIKASI ANDROID PENCARIAN FASILITAS KAMPUS BERBASIS SPEECH-TO-TEXT DAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING (STUDI KASUS: UNIVERSITAS INDO GLOBAL MANDIRI),” vol. 10, no. 2, 2025, doi: https://doi.org/10.24252/instek.v10i2.60822.

A. Bu, S. Paul, dan M. C. Mih, “Spell Checker Application Based on Levenshtein Automaton,” hal. 45–53, 2021, doi: 10.1007/978-3-030-91608-4.

A. Tirta Adi Kusuma dan C. Indah Ratnasari, “Perbandingan Metode Peter Norvig, Levenshtein distance, dan Damerau-Levenshtein distance : Tinjauan Literatur,” Automata, vol. 4, no. 2, 2023, [Daring]. Tersedia pada: https://journal.uii.ac.id/AUTOMATA/article/view/28633

M. Assisi, A. Septiarini, A. H. Kridalaksana, dan M. Wati, “Rancang Bangun Aplikasi Hafalan Al-Quran dengan Google Speech API Berbasis Android,” vol. 6, no. 1, hal. 26–35, 2022.