Akses Basis Data Melalui Perintah Suara Berbahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Cosine Similarity

Abstract

Almost every institution or organization uses database to store its data. The using of the database makes data processing more easier. Meanwhile the database can not be accessed by users who have not or do not understand the structured query language/SQL (Structured Query Languange). This problem can be solved with Natural Language Interface to Database. In this study, we designed a system that capable of translating human natural language. The input in this system is human’s voice, with Speech Recognition, the speech was changed into Indonesian text. And then, for the process of converting natural language to generate the output of voice command used Cosine Similarity Algorithm. This technique is so simple, only by matching query that have been defined before.

Hampir setiap lembaga maupun organisasi menggunakan database untuk menyimpan data-datanya. Penggunaan database juga sangat memudahkan dalam hal pengolahan data. Sementara itu database tidak dapat diakses oleh user yang belum atau tidak memahami bahasa terstruktur SQL (Structured Query Languange). Permasalahan ini dapat diselesaikan dengan bantuan sistem yang telah dibangun ini. Pada penelitian ini, dirancang suatu sistem yang mampu menerjemahkan bahasa alami manusia, yang dalam kasus ini digunakan bahasa Indonesia untuk selanjutnya dieksekusi sehingga menampilkan hasil yang sesuai dengan masukan sebelumnya. Masukannya berupa suara manusia, dengan bantuan Speech Recognition, suara tadi diubah kedalam bentuk Indonesian text. Sedangkan untuk proses eksekusi dari bentuk perintah suara berbahasa Indonesia hingga menghasilkan hasil yang sesuai masukan digunakan algoritma Cosine Similarity. Algoritma Cosine Similarity merupakan algoritma yang berguna dalam mencocokkan dua kalimat atau lebih, yang dalam sistem ini berguna untuk mencocokkan masukan suara yang dalam bentuk perintah suara dalam bahasa Indonesia dengan query-query yang sudah didefenisikan sebelumnya dalam database berdasarkan tingkat kemiripan tertinggi.