RECURRENT NEURAL NETWORK UNTUK PENGENALAN UCAPAN PADA DIALEK MANADO

ERWIN LAPIAN

Informasi Umum

Kode

18.04.2283

Klasifikasi

C -

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Artificial Intelligence

Dilihat

297 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Indonesia merupakan negara besar dengan memiliki banya keberagaman budaya dan suku sehingga Indonesia memiliki banyak bahasa atau pun dialek yang berbeda beda satu daerah dengan daerah yang lainnya, karena perbedaan ini penulis akan membuat sebuah sistem yang akan membantu masyarakat agar tidak terjadi salah paham dalam mengartikan sebuah bahasa daerah. Deep learning sebuah model jaringan syaraf tiruan yang akhir-akhir ini mulai ramai dikembangkan. Pendekatan yang sering digunakan untuk mengimplementasikan Deep Learning adalah graphical methods atau MultiLayer Representation, atau MultiLayer Graphical model seperti Belief Network, Neural Network, Hidden Markov, dan lain-lain. Deep Learning telah menunjukkan hasil yang baik dalam meningkatkan akurasi pengenalan suara atau kasus-kasus lainnya yang serupa. dalam hal ini akan membuat suatu sistem atau program speech recognition dengan metode Recurrent Neural Network dengan menggunakan kalimat bahasa manado. Dari hasil penelitian yang dilakukan, dari nilai parameter tertentu didapatkan akurasi sebesar 88%. Setelah mendapatkan parameter ideal maka dilakukan pengujian keseluruhan sistem sebanyak sepuluh kali dan akurasi yang didapatkan rata-rata sebesar 87%. Dari pengujian tersebut dapat disimpulkan bahwa, semakin banyak epoch dan data latih yang banyak akan meningkatkan tingkat akurasi. Keywords: Recurrent Neural Networks, Speech Processing, Dialek, Neural Networks.