KLASIFIKASI INTONASI BAHASA JAWA KHAS PONOROGO MENGGUNAKAN ALGORITMA MULTILAYER PERCEPTRON NEURAL NETWORK

Intonasi merupakan salah satu keunikan dalam gaya berbicara. memberikan penekanan tinggi dan rendah pada kata-kata tertentu dalam sebuah kalimat. Tuturan penutur Bahasa Jawa Ponoragan berbeda dengan penutur di penjuru lain yaitu adanya nada naik di awal tuturan dan turun di bagian akhir. Beberapa penelitian sebelumnya, Automatic Speech Recognition (ASR) telah dikembangkan dalam bahasa Inggris dan Indonesia, tetapi tidak untuk bahasa daerah, terutama bahasa Jawa. Tujuan peneliti dalam makalah ini adalah pengembangan Automatic Speech Recognition dalam bahasa Jawa Ponoragan. Dataset yang digunakan adalah rekaman suara yang diperoleh dari mahasiswa dan pekerja di Universitas Darussalam Gontor yang merupakan penduduk asli Ponorogo. Selain itu, peneliti menggunakan Mel-frequency Cepstral Coefficient (MFCC) untuk ekstraksi fitur. Model yang digunakan untuk pelatihan dataset adalah Multilayer Perceptron (MLP). Setelah menguji dataset, model Multilayer Perceptron dengan MFCC feature extraction berhasil mencapai akurasi hingga 0.8125.