SISTEM EVALUASI PENGUCAPAN KATA BERBASIS PENGENALAN SUARA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) PADA ANAK SPEECH DELAY USIA 2-3 TAHUN

Alvi, Husna S (2025) SISTEM EVALUASI PENGUCAPAN KATA BERBASIS PENGENALAN SUARA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) PADA ANAK SPEECH DELAY USIA 2-3 TAHUN. S1 thesis, Universitas Andalas.

	Text (Cover dan Abstrak) Cover dan Abstrak.pdf - Published Version Download (257kB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf - Published Version Download (282kB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf - Published Version Download (72kB)
	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (204kB)
	Text (Skripsi Full Text) Full Skripsi.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (6MB)

Abstract

Keterlambatan bicara (speech delay) merupakan salah satu gangguan perkembangan bahasa yang banyak dialami anak usia dini di Indonesia, dengan prevalensi mencapai 5–10% dan cenderung meningkat setiap tahunnya. Penelitian ini bertujuan merancang sistem evaluasi pengucapan kata berbasis pengenalan suara menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) untuk membantu terapi anak speech delay usia 2–3 tahun. Sistem dibangun menggunakan Raspberry Pi 4 sebagai unit pemrosesan utama, mikrofon untuk input suara, serta speaker untuk umpan balik audio. Proses pengolahan suara melibatkan tahapan preprocessing dengan MFCC dan klasifikasi menggunakan CNN yang terintegrasi dengan aplikasi Android berbasis Firebase untuk memantau perkembangan anak secara real-time. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu merekam suara anak dalam rentang 40–85 dB, menghasilkan output audio 60–85 dB, serta mengenali suara dengan akurasi rata-rata di atas 85%. Selain itu, sistem dapat memberikan umpan balik audio dengan delay kurang dari 5 detik dan menyimpan laporan perkembangan anak secara otomatis. Dengan demikian, sistem ini dapat menjadi alternatif media terapi interaktif yang efektif, mudah digunakan oleh orang tua maupun terapis, serta berpotensi mendukung peningkatan kosakata anak dengan speech delay.

Actions (login required)

View Item