Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : JUITA : Jurnal Informatika

Text to Speech untuk Bahasa Arab Menggunakan Perangkaian Diphone Achmad Fauzan; Sri Hartati
JUITA : Jurnal Informatika JUITA Vol. 6 Nomor 1, Mei 2018
Publisher : Department of Informatics Engineering, Universitas Muhammadiyah Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (324.823 KB) | DOI: 10.30595/juita.v6i1.1787

Abstract

Bahasa Arab merupakan salah satu bahasa yang banyak digunakan di dunia. Di Indonesia yang mayoritas penduduknya beragama Islam, bahasa Arab digunakan sebagai bagian dalam mempelajari Al-Qur’an yang menggunakan tulisan berbahasa Arab. Namun berdasarkan data BPS tahun 2015, sebanyak 54 persen muslim di Indonesia masih buta aksara Al Qur’an/bahasa Arab.Penelitian ini bertujuan merancang dan menyusun sistem text to speech yang dapat membangkitkan suara pengucapan untuk teks masukan berbahasa Arab. Pada proses normalisasi teks masukan, karakter ilegal dihilangkan dan karakter angka diubah ke dalam bentuk penulisan pelafalannya. Ketentuan pengucapan dasar diperoleh menggunakan pendekatan berbasis aturan. Aturan-aturan yang diterapkan adalah hukum bacaan nun sukun dan tanwin, vokal rangkap, bacaan panjang (madd), tanwin, tasydid, ta marbutah, dan sukun. Identifikasi hukum bacaan nun sukun dan tanwin dilakukan dengan menerapkan konsep mesin mealy yang merupakan pengembangan dari finite state automata. Proses pembangkitan suara diawali dengan membuat kode diphone dari rangkaian fonem hasil modul text to phoneme. Kode-kode diphone digunakan untuk memanggil dan merangkai file-file suara diphone yang telah direkam. Keluaran yang dihasilkan berupa sebuah file suara.Pengujian dilakukan dengan melibatkan 13 responden yang memahami ilmu tajwid. Pada pengujian menggunakan teks masukan hukum bacaan idghaam bilaagunnah, idghaam bighunnah, iqlab, ikhfa’ adna, ta marbutah, dan sukun, 100% responden menilai suara yang dihasilkan sudah tepat. Sedangkan dengan teks masukan hukum bacaan idzhaar, responden yang menilai suara dihasilkan sudah tepat mencapai 92%. Persentase lebih rendah terdapat pada hukum bacaan vokal rangkap (diftong), ikhfa’ ausath, tasydid, ikhfa’ aqrab, dan bacaan panjang (madd) yang masing-masing memperoleh 81%, 77%, 73%, 69%, dan 65%. Kata kunci – text to speech, bahasa Arab, perangkaian diphone, finite state automata.