Pengujian Efektivitas Aplikasi Mobile Berbasis Artificial Intelligence Speech Recognition untuk Peningkatan Pelafalan Kosakata Bahasa Sunda pada Anak Usia Dini
DOI:
https://doi.org/10.25134/qajnrx85Keywords:
Anak Usia Dini; Aplikasi Mobile; Artificial Intelligence Speech Recognition; Bahasa Sunda; Pelafalan Kosakata, Children Early Childhood; Mobile Applications; Artificial Intelligence Speech Recognition; Sundanese Language; Vocabulary PronunciationAbstract
ABSTRAK: Penelitian ini bertujuan untuk menguji efektivitas aplikasi mobile berbasis Artificial Intelligence Speech Recognition (AISR) dalam meningkatkan kemampuan pelafalan kosakata bahasa Sunda pada anak usia dini. Instrumen penelitian berupa daftar 20 kata bahasa Sunda yang telah divalidasi oleh ahli bahasa untuk memastikan ketepatan bunyi dan tingkat kesesuaian dengan perkembangan anak. Penelitian menggunakan desain one group pretest–posttest, dengan prosedur pengujian pelafalan sebelum (pretest) dan sesudah (posttest) penggunaan aplikasi. Data diperoleh dari 20 responden PAUD yang diminta melafalkan kata secara tepat, kemudian dianalisis menggunakan uji paired sample t-test. Hasil penelitian menunjukkan adanya peningkatan skor rata-rata dari 66,5 pada pretest menjadi 81,5 pada posttest, dengan perbedaan yang signifikan secara statistik. Temuan ini membuktikan bahwa aplikasi AISR efektif sebagai media pembelajaran interaktif untuk membantu anak mengenali, memperbaiki, dan meningkatkan ketepatan pelafalan kosakata bahasa Sunda.
KATA KUNCI: Anak Usia Dini; Aplikasi Mobile; Artificial Intelligence Speech Recognition; Bahasa Sunda; Pelafalan Kosakata
Testing the Effectiveness of an Artificial Intelligence Speech Recognition-Based Mobile Application for Improving Sundanese Vocabulary Pronunciation in Early Childhood
ABSTRACT: This study aims to examine the effectiveness of a mobile application based on Artificial Intelligence Speech Recognition (AISR) in improving the pronunciation of Sundanese vocabulary among early childhood learners. The research instrument consisted of a list of 20 Sundanese words validated by language experts to ensure phonetic accuracy and age-appropriate difficulty. The study employed a one group pretest–posttest design, in which pronunciation was tested before and after using the application. Data were collected from 20 kindergarten participants who were asked to pronounce the words correctly, and the results were analyzed using a paired sample t-test. The findings revealed a significant improvement in the average score from 66.5 in the pretest to 81.5 in the posttest, indicating that the AISR-based application is effective as an interactive learning medium to help children recognize, correct, and improve the accuracy of Sundanese vocabulary pronunciation.
KEYWORDS: Children Early Childhood; Mobile Applications; Artificial Intelligence Speech Recognition; Sundanese Language; Vocabulary Pronunciation
Diterima:
21 September 2025
Direvisi:
-
Disetujui:
2 Oktober 2025
Dipublikasi:
30 Oktober 2025
Pustaka : Rohaedi, E., Abdurahman, N., & Azzahra, D. M. (2025). Pengujian efektivitas aplikasi mobile berbasis artificial intelligence speech recognition untuk peningkatan pelafalan kosakata bahasa Sunda pada anak usia dini. Jurnal Fon Pendidikan Bahasa dan Sastra Indonesia, 21(2), 554-565.
Artikel ini berlisensi Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Downloads
References
Adela, D., & Al-Akmam, M. (2024). Upaya pelestarian budaya Sunda di sekolah dasar. Jurnal BELAINDIKA (Pembelajaran dan Inovasi Pendidikan), 6(2), 191–198. https://belaindika.nusaputra.ac.id/article/view/153
Aini Lailla Asri, N., Ibnu Adam, R., & Arif Dermawan, B. (2023). Speech recognition untuk klasifikasi pengucapan nama hewan dalam bahasa Sunda menggunakan metode long-short term memory. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 7(2), 1242–1247. https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/view/6744
Aljamaliah, S. N. M., & Darmadi, D. M. (2021). Penggunaan bahasa daerah (Sunda) di kalangan remaja dalam melestarikan bahasa nasional untuk membangun jati diri bangsa. Jurnal Ilmiah SARASVATI, 3(2).
Anggriawan, M. A., Ichwan, M., & Utami, D. B. (2017). Pengenalan tingkat kematangan tomat berdasarkan citra warna pada studi kasus pembangunan sistem pemilihan otomatis. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, 3(3), 2443–2229. http://jutisi.maranatha.edu/index.php/jutisi/article/view/688
Anes, C. L. E., Wachyudi, K., & Pahlevi, M. R. (2023). Persepsi siswa terhadap penggunaan aplikasi ELSA Speak. Jurnal Educatio FKIP UNMA, 9(2), 1147–1152. https://ejournal.unma.ac.id/index.php/educatio/article/view/3235
Arwandani, G., Osmond, A. B., & Nugrahaeni, R. A. (2018). Deep neural network untuk pengenalan ucapan pada bahasa Sunda dialek utara. e-Proceeding of Engineering, 6081–6088.
Gandaresmi, T. A. G., & Rohaedi, E. (2023). Urgensi penggunaan bahasa Sunda dalam proses pendidikan di pesantren modern sebagai upaya pemertahanan bahasa daerah. JALADRI: Jurnal Ilmiah Program Studi Bahasa Sunda, 9(2), 97–104. http://jurnal.upmk.ac.id/index.php/jaladri/article/view/3415
Gati Ningsih, A., & Siregar, M. (2024). Interferensi bahasa Sunda dalam bahasa Indonesia pada anak usia 11 s.d. 16 tahun. Jurnal [Artikel belum dilengkapi data halaman].
Guntara, R. G., Nuryadin, A., & Hartanto, B. (2021). Pemanfaatan Google speech to text untuk aplikasi pembelajaran kamus bahasa Sunda pada platform mobile Android. Jurnal Justek, 4(1), 10–19. http://journal.ummat.ac.id/index.php/justek
Hartati, T., Sopiah, & Fauyan, M. (2024). Peningkatan kemampuan berbahasa Sunda anak usia dini melalui metode permainan tradisional di RA At-Taqwa Arcamanik Bandung. Asghar: Journal of Children Studies, 4(1), 23–32. https://e-journal.uingusdur.ac.id/asghar/article/view/7468
Houssein, E. H., Mohamed, R. E., & Ali, A. A. (2021). Machine learning techniques for biomedical natural language processing: A comprehensive review. IEEE Access, 9, 140628–140653. https://ieeexplore.ieee.org/document/9568778/
Indira, D., Mulyadi, R. M., & Cms, S. (2017). Pelajaran bahasa Sunda aplikatif melalui seni tradisional di wilayah Geopark Pangandaran. Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat, 1(1). https://jurnal.unpad.ac.id/pkm/article/view/16298
Inten, D. N. (2018). Meningkatkan penguasaan kosakata anak usia dini melalui puisi lagu anak. Golden Age: Jurnal Pendidikan Anak Usia Dini, 2(2). https://ejournal.unisba.ac.id/index.php/golden_age/article/view/4437
Jayusman, Y., & Fauziah, A. (2018). Aplikasi multimedia belajar bahasa Sunda berbasis Android. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 7(1), 9–24.
Julia, M., Siti Aisyah, D., & Karyawati, L. (2021). Analisis program Rebo Nyunda untuk mengenalkan budaya Sunda pada anak usia dini. Early Childhood: Jurnal Pendidikan, 5(2), 118–129. https://journal.umtas.ac.id/index.php/EARLYCHILDHOOD/article/view/1350
Ledjap, A. M. B., Rochmawati, F. P., Marsanda, D. A. E., & Sari, A. P. (2024). Pemanfaatan natural language processing untuk pengecekan ejaan sesuai KBBI. Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, 3(2), 46–56. https://jurnal.unw.ac.id/index.php/jamastika/article/view/3255
Montejo-Ráez, A., & Jiménez-Zafra, S. M. (2022). Current approaches and applications in natural language processing. Applied Sciences, 12(10), 4859. https://www.mdpi.com/2076-3417/12/10/4859
Naufal, M. F., & Kusuma, S. F. (2022). Natural language processing untuk otomatisasi pengenalan pronomina dalam kalimat bahasa Indonesia. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 9(5), 1011–1018. http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/6394
Novitasari, S., Tjandra, A., Sakti, S., & Nakamura, S. (2020). Cross-lingual machine speech chain for Javanese, Sundanese, Balinese, and Bataks speech recognition and synthesis. arXiv preprint. http://arxiv.org/abs/2011.02128
Nurapriani, R., & Darmawan, D. (2024). Eksistensi muatan lokal basa Sunda pada jenjang pendidikan anak usia dini. Maret, 10(1). www.syekhnurjati.ac.id/jurnal/index.php/awlady
Prasetyo, T., Humaira, M. A., Maryani, N., & Nurazizah, R. (2022). Model Narasikom: Meningkatkan keterampilan berbicara bahasa Sunda siswa kelas rendah. Didaktika Tauhidi: Jurnal Pendidikan Guru Sekolah Dasar, 9(2), 211–222. https://ojs.unida.ac.id/jtdik/article/view/6910
Rizkiyani, F., & Sari, D. Y. (2022). Pengenalan budaya Sunda pada anak usia dini: Sebuah narrative review. Al-Tsaqafa: Jurnal Ilmiah Peradaban Islam, 19(1), 32–45. https://journal.uinsgd.ac.id/index.php/jat/article/view/18292
Rohman, A. N., Utami, E., & Raharjo, S. (2019). Deteksi kondisi emosi pada media sosial menggunakan pendekatan leksikon dan natural language processing. Eksplora Informatika, 9(1), 70–76. https://eksplora.stikom-bali.ac.id/index.php/eksplora/article/view/277
Sakinah, M. A., Ramadhan, T. I., & Hartono, R. (2024). Neural machine translation untuk bahasa Sunda loma–Sunda halus menggunakan long short term memory. Jurnal Komputer Antartika, 2, 26–34. https://ejournal.mediaantartika.id/index.php/jka
Selvia, A. P. (2014). Sikap pemertahanan bahasa Sunda dalam konteks pendidikan anak usia dini (kajian sosiolinguistik di Desa Sarireja, Kecamatan Jalan Cagak, Kabupaten Subang). Jurnal Bahtera Sastra Indonesia, 2. https://ejournal.upi.edu/index.php/BS_Antologi_Ind/article/view/626/465
Arikunto, S. (2019). Prosedur Penelitian: Suatu Pendekatan Praktik (Edisi Revisi). Jakarta: Rineka Cipta.
Azwar, S. (2019). Reliabilitas dan Validitas. Yogyakarta: Pustaka Pelajar.
Ghozali, I. (2021). Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 26. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric Theory (3rd ed.). New York: McGraw-Hill.
Santoso, S. (2020). Menguasai Statistik dengan SPSS 26. Jakarta: PT Elex Media Komputindo.
Sugiyono. (2019). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung: Alfabeta.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Edi Rohaedi, Nanang, Diaz Muthiya Azzahra (Penulis)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
