Implementasi Text To Speech Pada Website Menggunakan Metode Shallow Parsing

Lia Suci Fitriawati, Arif Bijaksana Putra Negara, Rudy Dwi Nyoto

Abstract


Teknologi Text To Speech (TTS) merupakan suatu sistem yang mengkonversi teks menjadi ucapan menyerupai ucapan manusia. TTS dapat diterapkan kedalam bentuk aplikasi website menggunakan responsive voice. Kekurangan dari responsive voice adalah ucapan frasa pada kalimat panjang yang tidak sesuai sehingga mempengaruhi makna dari kalimat yang diucapkan. Frasa ucapan dapat diprediksi menggunakan metode shallow parsing dengan aturan/ rule grammars dalam Bahasa Indonesia yang dikembangkan secara spesifik untuk membentuk frasa-frasa ucapan yang sesuai. Metode shallow parsing menggunakan fungsi dari NLTK (Natural Language Toolkit) untuk memenggal kalimat menjadi frasa-frasa berdasarkan kelas kata dalam tabel tipe PoS (Part of Speech). Hasil dari pemenggalan kalimat dengan metode shallow parsing adalah teks terpenggal. Sistem implementasi text to speech menggunakan metode shallow parsing dibangun dengan 3 subsistem diantaranya sistem pada website, pemenggalan kalimat pada server dan sintesa ucapan menggunakan responsive voice. Pengujian yang dilakukan adalah pengujian black box, pengujian akurasi, pengujian precision, recall dan f-measure serta pengujian subjektif. Pengujian akurasi dan pengujian precision, recall dan f-measure dilakukan pada 3 opsi rule grammars dengan masing-masing pengujian dilakukan pencocokkan pada data jeda keras dalam kalimat dari kesepakatan 3 narasumber. Hasil pengujian akurasi dengan persentase tertinggi terletak pada rule grammars 1 sebesar 30,952%. Hasil pengujian precision, recall dan f-measure dengan nilai tertinggi terletak pada rule grammars 1 dengan precision sebesar 0,452, nilai recall sebesar 0,567 dan nilai f-measure sebesar 0,503. Kemudian pada hasil pengujian subjektif, persentase ucapan diterima tertinggi terletak pada rule grammars 1 sebesar 73,90%. Berdasarkan pengujian black box, fungsional sistem berjalan dengan baik. Pada pengujian akurasi dan pengujian precision, recall dan f-measure, menunjukkan nilai persentase dibawah 50% dan belum menunjukkan angka yang efektif, namun kualitas dari hasil sistem pemenggalan kalimat berupa teks terpenggal masih dapat dikategorikan cukup. Hal ini terjadi karena pada pengujian subjektif, ketika teks terpenggal dibunyikan, penggalan kalimat yang diucapkan dapat diterima dengan cukup baik oleh pendengar.

Keywords


Bahasa Indonesia; part of speech; responsive voice; rule grammars; shallow parsing; text to speech; website

Full Text:

PDF

References


R. Yuliana, Kelas Kata dan Bentuk Kalimat dalam Kalimat Mutiara Berbahasa Indonesia serta Tataran Pengisinya, Surakarta, Indonesia, 2012.

P. Ye, Natural Language Understanding in Controlled VIrtual Enviroments, PhD thesis, Department of Computer Science and Software Engineering, The University of Melbourne, 2009.

A. F. Wicaksono dan A. Purwarianti, “HMM Based Part-of-Speech Tagger for Bahasa Indonesia,” dalam Proceedings of 4th International MALINDO (Malay and Indonesian Language) Workshop, Jakarta, Indonesia, 2010.

D. Suswanto, “Pengantar NLP dengan Python dan NLTK,” 2016. [Online]. Available: https://kudo.co.id/engineering/2016/10/06/pengantar-nlp-dengan-python-dan-nltk/, diakses tanggal 28 September 2018.

D. Suhartono, “Menggunakan NLTK untuk Pemrosesan Teks,” 2018. [Online]. Available: http://socs.binus.ac.id/2018/08/09/menggunakan-nltk-untuk-pemrosesan-teks/, diakses tanggal 28 September 2018.

J. Suciadi, “Studi Analisis Metode-Metode Parsing dan Interpretasi Semantik Pada Natural Language Processing,” JURNAL INFORMATIKA, pp. Vol 2, No.1, 2001.

S. Siallagan, Pemrograman Java Dasar-Dasar Pengenalan & Pemahaman, Yogyakarta: Andi, 2009.

I. F. Rozi, " Implementasi Opinion Mining (Analisis Sentimen) untuk Ekstraksi Data Opini Publik Pada Perguruan Tinggi," Jurnal Teknik Elektro Universitas Brawijaya, 2012.

F. Ramadhanti, "Analisis Morfologi untuk Menangani Out-ofVocabulary Words pada Part-of-Speech Tagger Bahasa Indonesia Menggunakan Hidden Markov Model," Jurnal Linguistik Komputasional, pp. Vol 2, No 1, 2019.

A. T. Nugraha, “Prediksi Jeda Dalam Ucapan Kalimat Bahasa Indonesia dengan Hidden Markov Model,” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN), pp. Vol 2, No.3, 2014.

R. Manurung, M. Adriani dan F. Pisceldo, “Probabilistic Part Of Speech Tagging for Bahasa Indonesia,” ResearchGate, 2009.

Y. Magdalena, Prediksi Jeda pada Ucapan Kalimat Bahasa Melayu Pontianak Menggunakan Metode Shallow Parsing dengan Pengembangan Rule Grammar dan Rule Jeda, Pontianak, Indonesia, 2019.

M. I. Kamiludin, “Prediksi Jeda Pada Ucapan Bahasa Melayu Pontianak dengan Menggunakan Metode Shallow Parsing,” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN), pp. Vol 5, No.3, 2017.

D. Jurafsky and J. H. Martin, Speech and Language Processing : An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition, New Jersey: Prentice-Hall Inc., 2000.

E. Guntoro, Sistem Sintesa Ucapan Alami Bahasa Melayu Pontianak Berbasis HMM-Based Speech Synthesis System (HTS), Pontianak, Indonesia, 2018.

A. D. Djohan, “Aplikasi Pohon Pengurai Pada Natural Language Processing,” 2016. [Online]. Available: http://informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/Matdis/2016-2017/Makalah2016/Makalah-Matdis-2016-047.pdf, diakses tanggal 2 Oktober 2018.

A. F. Dhara and R. Hendrawan, "Rancang Bangun Ekstraksi Ekspresi Kata Kerja pada Ulasan Pelanggan Dengan Text Chunking untuk Memaparkan Pengalaman Penggunaan Produk," Jurnal Teknik ITS, pp. Vol 6, No 2, 2017.

A. A. Arman, A. B. P. Negara, A. Purwarianti dan K. , “Syntactic Phrase Chunking for Indonesian Language,” Procedia Technology 11, pp. 635-640, 2013.

A. A. Arman, “Konversi dari Teks ke Ucapan,” 2003. [Online]. Available: https://scholar.google.co.id/citations?user=ujuKsggAAAAJ&hl=en, diakses tanggal 20 Desember 2018.

A. E. Antares, Implementasi Shallow Parsing Natural Language Processing Pada Sistem Automatic Customer Service, Tangerang: Universitas Multimedia Nusantara, 2014, p. Bab II.

N. P. Andayu, “Perancangan Text To Speech Converter Engine dalam Pengucapan Kata Berbahasa Arab Sehari-Hari,” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN), pp. Vol 1, No.3, 2013.

H. Alwi, Kamus Besar Bahasa Indonesia, Jakarta: Balai Pustaka, 2002.

"Teknik Informatika Untan," [Online]. Available: http://informatika.untan.ac.id/?list&berita.

“Responsive Voice,” 2019. [Online]. Available: https://responsivevoice.org/text-to-speech-languages/teks-berbicara-dalam-bahasa-indonesia/, diakses tanggal 29 September 2018.




DOI: https://doi.org/10.30743/infotekjar.v5i1.2141

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2020 Lia Suci Fitriawati, Arif Bijaksana Putra Negara, Rudy Dwi Nyoto

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan

Fakultas Teknik - Universitas Islam Sumatera Utara
Jl. Sisingamangaraja, Teladan, Medan 20217

Website: https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar
Email: infotekjar@ft.uisu.ac.id

InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License