<![CDATA[Disleksia merupakan gangguan belajar spesifik yang menghambat kemampuan anak dalam mengenali kata secara akurat dan lancar. Salah satu kendala utama dalam intervensi literasi di Indonesia adalah keterbatasan alat bantu mandiri yang mampu memberikan umpan balik pengucapan secara real-time. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Levenshtein Distance pada modul Speech-to-Text (STT) sebagai sistem evaluasi keterbacaan otomatis dalam aplikasi multisensori "DyLearn". Metode pengembangan yang digunakan adalah ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation). Algoritma Levenshtein Distance diterapkan untuk menghitung jarak perbedaan antara string teks target dengan hasil transkripsi suara yang ditangkap melalui Google ML Kit STT. Sistem melakukan normalisasi teks sebelum menghitung bobot insertion, deletion, dan substitution untuk menghasilkan nilai persentase akurasi pembacaan. Pengujian sistem dilakukan melalui uji ahli isi (2 ahli, 2 tahap), uji ahli media (2 ahli, 2 tahap), uji black box (25 skenario), uji white box (16 skenario logika), dan analisis data sesi latihan STT berbasis Levenshtein Distance terhadap 90 sesi latihan membaca. Hasil menunjukkan seluruh skenario fungsional berhasil dieksekusi sesuai kriteria, dan algoritma mampu mengklasifikasikan kata dengan rata-rata akurasi 90,09% pada kondisi variasi input suara pengguna. Implementasi ini memungkinkan adanya sistem monitoring berbasis data bagi guru dan orang tua melalui web admin panel untuk memantau kemajuan literasi anak secara objektif.]]>
Copyrights © 2026
