Implementasi Speech to Text Bahasa Indonesia dalam Survei BPS 
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Implementasi Speech to Text Bahasa Indonesia dalam Survei BPS Risandha Reza El Kariem ( 221709977 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , S.S.T. , M. Si. Ringkasan— Wawancara dan kuesioner merupakan teknik pengumpulan informasi dalam survei Badan Pusat Statistik. Pengumpulan data ini memiliki masalah pada waktu pencatatan teknologi dan keterbukaan narasumber. Perkembangan berdampak dalam perbaikan pengumpulan data survei. Solusi dari masalah pengumpulan data adalah pembangunan sistem pengenalan suara membantu penulisan otomatis dengan suara narasumber dengan pemanfaatan sistem Speech to Text. Hasil penulisan dapat secara langsung dengan penyesuaian entitas pertanyaanya. Pendefinisian dengan pemanfaatan Named Entity Recognition yang merupakan penerapan ilmu natural language processing. Hasil uji coba dengan menggunakan dua puluh jawaban narasumber dari rekaman pertanyaan kuesioner Survei Sosial Ekonomi Nasional pada blok tiga ringkasan dan blok empat keterangan demografi menjadi teks tulisan dengan akurasi kata sebesar 94.5 % . Pembagian 50 % data teks hasil sebagai data train dan testing dalam Named Entity Recognition. Uji coba teks hasil data testing untuk pendefinisian kata sesuai dengan entitas pertanyaan dengan akurasi sebesar 100 % . suara hasil suara Kata Kunci— pengumpulan data , BPS , SUSENAS , Speech to Text , Named Entity Recognition , natural language processing. I. LATAR BELAKANG teknologi saat Perkembangan ini banyak membantu penyelesaian masalah dalam berbagai aspek kehidupan , salah satu aspek yang semakin berkembang adalah wawancara. Wawancara merupakan teknik pengumpulan data untuk menghimpun keterangan dengan melakukan tanya jawab , bertemunya narasumber dengan pewawancara , dan memiliki tujuan tertentu [ 1 ] . Wawancara merupakan pertemuan antara dua orang untuk bertukar informasi dan ide melalui tanya jawab sehingga dapat dikonstruksikan makna dalam suatu topik tertentu [ 2 ] . Teknik pengumpulan data dengan wawancara dilakukan dalam survei Badan Pusat Statistik ( BPS ) dibantu teknik pengumpulan data lain yaitu kuesioner. Kuesioner merupakan metode pengumpulan data yang dilakukan dengan cara memberi seperangkat pernyataan atau pertanyaan tertulis kepada responden untuk diberikan respon sesuai dengan permintaan pengguna [ 3 ] . Wawancara dan kuesioner berisi kumpulan pertanyaan , terdapat dua jenis pertanyaan. Pertanyaan terbuka dan tertutup. Perbedaan terdapat dalam pembatasan jawaban responden , pertanyaan responden terbuka mengandung arti bahwa memberikan kebebasan pada setiap jawaban yang hendak diberikan oleh responden tanpa batasan apapun yang masih sejalan dengan permasalahan penelitian , terutama disesuaikan dengan rumusan masalahnya. Survei BPS terdapat pertanyaan jenis semi terbuka dengan jawaban sudah disediakan berupa pilihan jawaban akan tetapi tetap diberikan tempat kosong untuk menjawab pertanyaan sesuai dengan kondisi responden yang tidak terdapat pada pilihan jawaban. Pelaksanaan pengumpulan data terdapat berbagai masalah. Memerlukan waktu dalam pencatatan dan narasumber yang kurang terbuka ketika wawancara merupakan masalah yang terjadi ketika wawancara. Memerlukan waktu dalam pencatatan terjadi karena kekurangan waktu dalam pengumpulan data , orang lebih cepat mengucapkan daripada menulis kata. Narasumber yang kurang terbuka karena kurangnya kepercayaan dan merasa pelaksanaan wawancara yang membosankan cenderung menjawab sekadarnya. narasumber sehingga Kelemahan teknik wawancara secara konvensional diantaranya memerlukan waktu , tenaga , dan biaya yang banyak diperlukan untuk mendapatkan informasi sampai dengan menjalin hubungan baik dengan narasumber , menganalisis jawaban serta menafsirkan data yang didapatkan dari subjek sehingga masalah bertambah sulit apabila jumlah populasi penelitian besar serta kerjasama dan jawaban yang diberikan oleh responden sehingga pewawancara lazimnya dapat menjangkau interaksi yang mendalam dengan subjek penelitian dari permukaan sampai informasi yang mendetail [ 4 ] . responden dipengaruhi oleh Pengenalan suara sebagai alternatif penyelesaian masalah pengumpulan data , pengenalan suara merupakan istilah ilmu komputer atau juga disebut pengenalan suara otomatis. Pengenalan suara dalam teks atau disebut Speech to Text adalah metode yang dapat mengubah suara ke dalam bentuk tulisan [ 5 ] . Speech to Text merupakan fitur dari pengenalan suara yang mengonversi ke dalam bentuk teks dari input suara , memugkinkan komputer mengerti bahasa manusia melalui suara [ 6 ] . Implementasi Speech to Text sudah mulai digunakan pada beberapa bidang [ 6 ] . Salah satu aplikasi yang memanfaatkan Speech to Text adalah penerjemah. Speech to Text banyak dilakukan pada berbagai bahasa [ 7 ] , penelitian Speech to Text penggunaan Bahasa Indonesia masih belum banyak dilakukan [ 7 ] . Solusi dari permasalahan pengumpulan data adalah Speech to Text , maka dibuatkan prototype sistem yang mengubah suara dari narasumber ke dalam suatu teks tulisan Bahasa Indonesia. Uji coba sistem Speech to Text menggunakan survey BPS yaitu Survei Sosial Ekonomi Nasional ( SUSENAS ) bagian kuesioner keterangan pokok anggota rumah tangga , blok tiga ringkasan dan blok empat keterangan demografi. Tulisan hasil Speech to Text merupakan data tidak terstruktur , data yang tidak memiliki struktur khusus yang ditetapkan dan tidak sesuai dengan kerangka yang ditentukan. Contoh data tidak terstruktur adalah audio , visual , dan 1 / 8 berbagai macam teks berita maupun laporan [ 8 ] . Natural Language Processing ( NLP ) membantu data tidak terstruktur untuk diformat dan dianalisis secara otomatis dengan benar , memanfaatkan Machine Learning dan NLP untuk membaca data terstruktur kemudian mengkategorikan dan menganalisisnya seperti cara kerja manusia dengan akurasi dan waktu singkat. tidak Tulisan hasil Speech to Text akan dilakukan berbagai tugas NLP , yaitu mengkategorikan jenis kata yang sesuai dengan entitas pada jawaban berdasarkan pertanyaan pada SUSENAS yang dilakukan uji coba. Dalam mendapatkan informasi tersebut dibutuhkan pendekatan menggunakan kategori Named Entity Recognition ( NER ) , berguna sebagai ekstraksi informasi secara otomatis dari data tidak terstruktur hasil teks Speech to Text agar dapat dikategorikan atau disimpan dalam bentuk terstruktur. Ekstraksi informasi secara otomatis mengacu pada data terstruktur seperti entitas , hubungan antara entitas , dan atribut yang menggambarkan dari sumber yang tidak terstruktur [ 9 ] . Ekstraksi informasi menggunakan library spacy , membantu dalam pelabelan kategori informasi , train data teks hasil sebagai model NER , dan pengkategorian informasi pada data teks hasil. II. TUJUAN PENELITIAN Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan uji coba metode pengumpulan data pada survei BPS ( SUSENAS ) dengan pembangunan sistem mengkonversi suara jawaban narasumber atau percakapan wawancara ke dalam bentuk teks ( Speech to Text ) kemudian dilakukan ekstraksi informasi data tidak terstruktur ( teks hasil ) menggunakan NER yang menyesuaikan kelompok kata sesuai dengan entitas informasi pertanyaan pada kuesioner survei BPS yaitu SUSENAS bagian kuesioner keterangan pokok anggota rumah tangga , blok tiga ringkasan dan blok empat keterangan demografi. Maka , didapatkan tujuan penelitian yang lebih rinci sebagai berikut : Mengetahui tingkat keberhasilan Speech to Text dalam mengkonversi suara jawaban narasumber ke dalam bentuk teks serta analisisnya. Mengetahui tingkat keberhasilan teks hasil sebagai data train ( model NER ) serta analisisnya. Mengetahui tingkat keberhasilan model NER dalam ekstraksi informasi teks hasil serta analisisnya. Manfaat penelitian ini adalah menguji sistem Speech to Text dan pengkategorian isi jawaban sesuai entitas pertanyaan dengan Named Entity Recognition dalam survei BPS ( SUSENAS ) melalui input rekaman suara. Menguji sistem yang dibangun dapat digunakan sebagai alternatif solusi pengumpulan data yang mempunyai keunggulan pada pemanfaatan waktu dan keterbukaan narasumber. III. PENELITIAN TERKAIT Areni & Bustamin [ 10 ] . dalam penelitianya membahas mengenai Speech to Text terhadap kata Bahasa Indonesia. Menggunakan makna kosa kata dengan pengucapan yang sama , terdapat dua jenis data yaitu data training dan data Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik validasi. Data diambil dari tiga narasumber laki-laki dan tiga perempuan. Menggunakan ekstraksi ciri MFCC. Akurasi pengucapan pada laki-laki sebesar 53.44 % dan perempuan sebesar 36.8 % . Buana [ 11 ] . dalam penelitianya membahas mengenai Speech to Text pada proses wawancara. Memanfaatkan modul speech recognition dan algoritma FastICA. Sumber data diambil dari perekaman suara ketika wawancara dan penulisan hasil wawancara dalam bentuk teks. Data diambil dari enam perekaman suara dari video Youtube. akurasi kesesuaian yaitu 94.75 % . Stepanyan [ 12 ] . dalam penelitianya membahas mengenai pengenalan dan disambiguasi custom model NER otomatis. Menghasilkan sistem bernama fastent yang membutuhkan vector kata explicit Bahasa inggris yang kemudian diturunkan dalam pembuatan model NER. Menyatakan bahwa model NER kustom dapat digunakan dan ditingkatkan dengan Bidirectional LSTM dengan melakukan training data secara rutin. sesuai Shelar dimodifikasi tentang [ 13 ] . dalam penelitianya membahas perbandingan pembangunan model NER yang dapat diimpor dan kebutuhan. Menjelaskan perbandingan penggunaan modul library NLP yaitu SpaCy Python , Apache OpenNLP , dan TensorFlow. SpaCy Python memberikan akurasi yang lebih baik daripada library lain melalui akurasi pelatihan , waktu prediksi , ukuran model , dan kemudahan pelatihan. Vijay et al [ 14 ] . dalam penelitianya memanfaatkan Spacy pada Named Entity Recognition ( NER ) untuk mengubah dokumen yang lebih besar menjadi teks ringkasan yang lebih pendek yang berisi data penting dalam menyimpulkan situs. Dengan perhitungan yang dilakukan berdasarkan sinopsis sebuah buku dengan panjang 1032 kata dipertimbangkan dengan garis besarnya menggunakan empat kalkulasi dan setiap kalkulasi menghasilkan teks ringkasan. Menemukan spacy adalah yang terbaik memberikan ringkasan yang panjang 280 kata signifikan. IV. METODE PENELITIAN 1. Speech to Text Speech to Text adalah teknologi memungkinkan komputer untuk menerima input kata yang diucapkan kemudian menjadi suatu data yang dimengerti oleh komputer [ 5 ] . Input suara diubah menjadi tulisan , suara yang diterima komputer disesuaikan pada pola tertentu untuk suara tersebut dapat dikenali oleh komputer. Tulisan yang dihasilkan kemudian dimanfaatkan untuk keperluan sesuai kebutuhan Tahapan dalam Speech to Text yaitu : input dalam bentuk data suara kemudian didigitalisasi komputer untuk menghasilkan pola suara yang dicocokan pada bahasa dari pola suara tersebut [ 15 ] . Secara garis besar melakukan pengolahan suara melalui rekaman yang diolah menjadi suatu tulisan. Dibagi menjadi dua kegiatan yaitu pengambilan data dan pengolahan.. 1.1 Pengambilan Data 2 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Data didapat dari hasil rekaman suara ketika melakukan wawancara dengan perekaman suara dengan perangkat keras yang mendukungnya. Melakukan konversi format ( .wav ) . 1.2 Pengolahan Data Pengolahan data rekaman suara sebetulnya dapat dilakukan secara realtime , tetapi pembangunan ini menggunakan browser dengan google collab sehingga tidak dapat dilakukan ketika wawancara membawa laptop. Pengolahan data memanfaatkan python dengan modul SpeechRecognition. Tahap pengolahan dibagi menjadi beberapa proses , ( IE ) adalah Extractions Information proses mengekstraksi informasi terstruktur yang berguna dari data tidak terstruktur dalam bentuk entitas , relasi , objek , peristiwa , dan banyak jenis lainnya. Informasi yang diambil dari data yang tidak terstruktur digunakan untuk menyiapkan data untuk dianalisis [ 16 ] . Transformasi data tidak terstruktur yang efisien dan extraction ) akurat dalam proses meningkatkan Information analisis Extractions ( IE ) terdiri dari penandaan entitas dengan proses Named Entity Recognition ( NER ) dengan Library SpaCy. IE data. Teknik ( information yaitu : 4. Named Entity Recognition  Tahap Ekstraksi Fitur Ekstraksi fitur adalah memisahkan satu ucapan satu dari yang lain , karena tiap suara memiliki karakteristik yang berbeda dalam sinyal suara. Melakukan perbaikan noise menggunakan algoritma FastICa , memisahkan suara asli dengan noise.  Tahap Deteksi Suara dan Bahasa Tahap deteksi suara menggunakan modul Speech Recognition pada Python. Tahap awal menggunakan Recognizer ( ) , menggunakan method record ( ) karena input suara berupa rekaman , dan Try & Except digunakan untuk deteksi error saat proses deteksi suara. sehingga Indonesia , Tahap deteksi Bahasa adalah suara pada rekaman dideteksi dan hanya menggunakan Bahasa apabila menggunakan Bahasa lain yang didapatkan kurang sempurna. Di dalam coding sudah diatur ke Bahasa indoensia. Melakukan deteksi bahasa ini harus menggunkan koneksi internet karena memanfaat Google Speech Recognition dengan sintaks recognize_Google ( audio , language =’in’ ) . ‘in’ merupakan deteksi dengan Bahasa indonesia.  Output Keluaran berupa tulisan hasil isi jawaban pertanyaan ketika wawancara responden terbuka 2. FastICA ekstraksi Pengenalan suara terdapat bagian penting untuk memisahkan satu ucapan dengan yang lain proses tersebut disebut suara mempunyai fitur. Setiap karakteristik yang berbeda pada sinyal suara [ 5 ] . Pada ekstraksi dilakukan perbaikan noise dengan menggunakan algoritma FastICA , algoritma tersebut untuk ekstraksi dengan algoritma ICA. Memisahkan suara asli dengan noise. Prinsip algoritma tersebut memisahkan dua sumber bunyi yaitu sumber bunyi AB dan BA yang kemudian dapat diperoleh nila A dan B. hasilnya sumber bunyi A dan B tersebut independent [ 11 ] . 3. Information Extractions Named Entity Recognition ( NER ) merupakan bagian dari Information Extraction ( IE ) pada Natural Language Processing ( NLP ) . NER adalah langkah pertama dalam ekstraksi informasi yang mana NER digunakan untuk menstrukturkan teks menjadi data. Struktur data digunakan untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasi kata atau frasa kata dalam jenis entitasnya. Named Entity Recognition ( NER ) juga dikenal sebagai identifikasi entitas , pemotongan entitas , dan ekstraksi entitas. Bergantung pada persyaratan tugas tertentu , jenis yang akan diidentifikasi dapat berupa orang , lokasi , organisasi dan tanggal , yang sebagian besar digunakan dalam berita [ 17 ] . Tahap ini terdapat dua kegiatan yaitu pembangunan model NER dan testing hasil tulisan Speech to Text. 4.1 Pembangunan Model Named Entity Recognition Teks hasil penulisan Speech to Text dijadikan sebagai input dalam penerapan model Named Entity Recognition. Data teks hasil dibagi menjadi 50 % sebagai data training dan 50 % sebagai data testing. Model dibangun dengan pelabelan dengan entitas sesuai dengan pertanyaan. Melabeli kategori kata pada teks hasil didefinisikan dengan sistem BIO Tagging secara manual melalui spreadsheet , dengan b- untuk beginning , i- untuk interior dan e- ending. Jika terdapat frasa kata , kumpulan lebih dari satu kata dengan b untuk awal kata , i untuk kata yang di antara frasa kata , dan e untuk akhir kata. Pendefinisian selesai dilanjutkan dengan mengubah ke format SpaCy yang dijadikan model training sebagai dasar pendefinisian isi tulisan. Model siap digunakan setelah melalui pelatihan dengan membuat grafik dan melihat plot dan loss yang kecil sebagai tanda model kustom Named Entity Recognition telah selesai. Nilai loss yang semakin kecil menandakan model semakin baik. 4.2 Testing Hasil Tulisan Model Named Entity Recognition yang telah dibuat dijadikan data training untuk membantu pengambilan dengan training data perlu pendefinisiannya. Proses frasa kata isi 3 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik mengkompilasi model dengan menentukan loss function dan optimizer yang akan digunakan saat training , serta evaluation metrics Proses train data data dapat dilihat pada gambar 1. Alur kerja dalam pembangunan Speech to Text dan Named Entity Recognition akan digambarkan pada gambar 2. Gambar 1. Proses Training 5. Spacy SpaCy adalah pustaka sumber terbuka ( open source library ) untuk Natural Language Processing tingkat lanjut yang ditulis dengan Python. Ini dapat digunakan untuk informasi atau sistem Natural membangun ekstraksi Language Processing atau untuk memproses teks untuk pembelajaran yang mendalam. SpaCy menampilkan sistem pengenalan entitas statistik yang sangat cepat , yang memberikan label ke rentang token yang berdekatan. SpaCy berfokus pada menyelesaikan sesuatu daripada lebih pendekatan akademis , SpaCy disertai dengan suatu algoritma Parts-of-Speech dan Named-entity Recognition. Ini juga berarti bahwa paket tersebut tidak dipenuhi dengan fitur yang tidak perlu. Beberapa fitur yang disediakan oleh spaCy adalah Tokenization , Parts-of- Speech ( PoS ) Tagging , Text Classification , dan Named Entity Recognition [ 18 ] . 6. BIO Tagging token kata , BIO Tagging merupakan skema penandaan pada model NER yang popular. Sistem ini pertama-tama menetapkan fitur ke token kata-representasi dari apa sufiks token itu , karakter n-gram apa yang dikandungnya , seringkali fitur untuk mewakili fitur token kata tetangga , atau kombinasi dari fitur di banyak token kata. Setelah menetapkan fitur ke sistem kemudian mencoba untuk menemukan urutan tag yang paling mungkin diberikan fitur token kata , dengan mempertimbangkan kemungkinan mengamati tag yang diberikan sekumpulan fitur , dan kemungkinan tag yang diberikan tag yang bertetangga [ 19 ] . Pendefinisian kata pada kustom model NER mengenal istilah BIO ( beginning , inside , outside ) , pendefinisian frasa kata atau kumpulan kata yang memiliki satu jenis frasa. Jika terdapat tiga kata untuk frasa kata tersebut , maka kata pertama ditambahkan b- ketika pendefinisian sebaga kata begin , kata kedua ditambahkan i- ketika pendefinisian sebagai kata interior , dan kata ketiga ditambahkan e- ketika pendefinisian sebagai kata ending. 7. Ruled Based Proses ini dilakukan untuk menampilkan beberapa karakteristik khusus dalam ekstraksi informasi. Ekspresi ditingkatkan dengan elemen yang umumnya dikenal dalam bahasa skrip. Kondisi dan tindakan bisa merujuk ke ekspresi , masing-masing variabel untuk mengubah nilai ini Rule-Based untuk ekspresi. Dalam penelitian menghubungkan hasil ekstraksi informasi yang telah didapatkan yaitu terdapat entitas sesuai pertanyaan survei BPS. Gambar 2. Alur kerja V. KERANGKA PIKIR konvensional menggunakan Penelitian ini berawal dari perkembangan teknologi saat ini utamanya yang terjadi di BPS pada teknik pengumpulan data. Wawancara dan kuesioner mengalami perkembangan dari secara hingga memanfaatkan ini mengembangkan teknik pengumpulan data dengan menggunakan rekaman suara jawaban narasumber sebagai data kemudian dituliskan sebagai hasil dan diidentifikasi kategori kata sesuai dengan entitas pertanyaan. Kerangka pikir penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 2. teknologi. Penelitian kertas , Gambar 3. Kerangka Pikir Penelitian 4 / 8 VI. HASIL DAN PEMBAHASAN Penelitian ini dilakukan melalui beberapa tahapan untuk membangun Speech to Text dan pembangunan model Named Entity Recognition. jawaban pertanyaan SUSENAS Pengambilan data suara responden dalam menjawab kuesioner bagian keterangan pokok anggota rumah tangga , blok tiga ringkasan dan blok empat keterangan demografi [ 20 ] . Pertanyaan yang diajukan ditunjukkan pada tabel 1. TABEL I KUESIONER SUSENAS BLOK 3 DAN 4 Blok 3 Ringkasan Nomor Kode Pertanyaan 1 2 3 4 5 301 302 303 304 305 Banyaknya anggota rumah tangga Banyaknya anggota rumah tangga berumur 0-4 tahun Banyaknya anggota rumah tangga berumur 5 tahun ke atas Banyaknya anggota rumah tangga berumur 10 tahun ke atas Banyaknya perempuan berumur 10-54 tahun berstatus pernah kawin Blok 4 Keterangan Demografi Nomor Kode Pertanyaan 1 2 3 4 5 6 7 8 401 402 403 404 405 406 407 408 NAMA ANGGOTA RUMAH TANGGA ( ART ) APAKAH HUBUNGAN ( nama ) DENGAN KEPALA RUMAH TANGGA APAKAH STATUS PERKAWINAN ( nama ) ? APAKAH ( nama ) LAKI-LAKI ATAU PEREMPUAN KAPAN ( nama ) DILAHIRKAN ? BERAPAKAH UMUR ( nama ) APAKAH SUAMI / ISTRI ( nama ) BIASANYA TINGGAL DI RUMAH TANGGA INI ? PADA UMUR BERAPA ( nama ) MELANGSUNGKAN PERKAWINAN PERTAMA Rekaman suara dalam format ( .wav ) . Rekaman suara terdiri dari 20 rekaman , 15 rekaman dengan wawancara satu arah dan 5 rekaman dua arah. Daftar tabel rekaman suara beserta durasi lamanya rekaman ditunjukkan pada tabel 2. TABEL II DAFTAR REKAMAN SUARA No Nama File Durasi 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Responden 1.wav 2 menit 7 detik Responden 2.wav 3 menit 26 detik Responden 3.wav 2 menit 10 detik Responden 4.wav 1 menit 2 detik Responden 5.wav 2 menit Responden 6.wav 2 menit 21 detik Responden 7.wav 1 menit 52 detik Responden 8.wav 1 menit 58 detik Responden 9.wav 1 menit 52 detik 10 Responden 10.wav 2 menit 1 detik Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 11 Responden 11.wav 2 menit 3 detik 12 Responden 12.wav 1 menit 28 detik 13 Responden 13.wav 1 menit 44 detik 14 Responden 14.wav 2 menit 9 detik 15 Responden 15.wav 2 menit 4 detik 16 Responden 16.wav 1 menit 32 detik 17 Responden 17.wav 1 menit 27 detik 18 Responden 18.wav 1 menit 36 detik 19 Responden 19.wav 1 menit 34 detik 20 Responden 30.wav 1 menit 27 detik Rekaman suara dijadikan sebagai input suara pada Speech to Text. Data tersebut dilakukan pengolahan data seperti ekstraksi fitur , deteksi suara , dan Bahasa. Ekstraksi fitur Speech to Text menghasilkan output berupa tulisan , yang kemudian dihitung tingkat akurasinya dengan membagi kata yang terdeteksi dengan jumlah kata yang seharusnya. Akurasi perkata ditunjukkan pada tabel 3. TABEL III AKURASI SPEECH TO TEXT Kata yang Terdeteksi Nama File Jumlah Kata No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Responden 1.wav Responden 2.wav Responden 3.wav Responden 4.wav Responden 5.wav Responden 6.wav Responden 7.wav Responden 8.wav Responden 9.wav 10 Responden 10.wav 11 Responden 11.wav 12 Responden 12.wav 13 Responden 13.wav 14 Responden 14.wav 15 Responden 15.wav 16 Responden 16.wav 17 Responden 17.wav 18 Responden 18.wav 19 Responden 19.wav 20 Responden 30.wav 190 174 230 92 169 186 188 179 151 196 191 136 193 195 161 162 117 161 125 136 197 180 230 98 170 196 198 182 153 200 200 140 200 197 166 164 117 171 130 141 Persentase 96 % 93 % 100 % 94 % 99 % 95 % 95 % 98 % 99 % 98 % 95 % 97 % 97 % 99 % 97 % 99 % 100 % 94 % 96 % 96 % 94.5 % Total Persentase keberhasilan Tabel menunjukkan bahwa Speech to Text sudah berjalan dengan baik , tingkat keberhasilan kata yang terdeteksi dibagi jumlah kata seharusnya sebesar 94.5 % . Kesalahan terjadi pada awal kata tidak terekam , yaitu saat pengucapan sistem tidak dapat menerima sinyal suara dari rekaman. Kesalahan juga terjadi pada pengucapan kata yang mirip terdengar dan dengan pola kata di depanya , seperti 5 / 8 pengucapan satu nama tertulis satu enam. Kesalahan terbanyak pada bagian penulisan nama , salah pengejaan dan menuliskan dengan kata yang mirip. Teks hasil penulisan Speech to Text dijadikan sebagai input dalam penerapan model Named Entity Recognition. Data teks hasil dibagi menjadi 50 % sebagai data training dan 50 % sebagai data testing. Data train dijadikan model dengan pendefinisian kata sesuai dengan entitas. Melakukan 345 pelabelan pada kelompok kata pada data train , dengan rincian ditunjukkan tabel 4. TABEL IV DAFTAR LABEL DAN FREKUENSI No Label Jumlah 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Jumlah art Art umur 0-4 Art umur 5 ke atas Art umur 10 ke atas ' Perempuan umur 10-54 pernah kawin Nama Hubungan krt Umur Status perkawinan Jenis kelamin Tanggal Lahir Status tempat tinggal Umur perkawinan pertama 10 10 10 10 10 45 46 45 45 45 45 16 17 Dilakukan proses training dengan spacy dengan seratus kali. Grafik dalam melakukan training ditunjukkan pada gambar 4. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Model pada iterasi ke 100 , menunjukkan konvergen menuju satu arah dimana semua persamaan terselesaikan dan menuju ke suatu nilai dan tidak mengalami penurunan secara signifikan berada direntang angka loss sebesar 11.5. Sisa data yaitu 50 % data testing dilakukan percobaan dengan menggunakan model NER yang telah terbentuk. Hasil testing dengan membandingkan jumlah kata yang dapat terdefinisi sesuai entitasnya dengan kata yang seharusnya terdefinisi. Ditunjukkan pada tabel 5. TABEL V AKURASI SPEECH TO TEXT No Nama File Kata yang terdefinisi Kata yang seharusnya Persentase 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Responden 3.wav Responden 5.wav Responden 8.wav Responden 9.wav Responden 12.wav Responden 14.wav Responden 16.wav Responden 17.wav Responden 18.wav 10 Responden 19.wav 44 34 34 26 27 42 33 24 27 28 Total Presentase keberhasilan 44 34 34 26 27 42 33 24 27 28 100 % 100 % 100 % 100 % 100 % 100 % 100 % 100 % 100 % 100 % 100 % Tabel menunjukkan bahwa model NER berhasil mengidentifikasi kata sesuai dengan entitas pertanyaan. Hasil tersebut kemudian dikonversikan ke dalam format csv sehingga memudahkan untuk proses selanjutnya sperti pengolahan. Hasil yang dibentuk keluaran sebagai berikut ditunjukkan Tabel 6. TABEL VI KONVERSI DALAM DATA CSV Gambar 4 Plot dan loss dari data training Grafik menunjukkan data train dapat digunakan sebagai model NER. Angka loss pada tiga iterasi terakhir sebesar 9.8 , 13.3 , dan 11.5. Angka loss pada tiga iterasi awal sebesar 1596.5 , 1502 , dan 1599. Terjadi penuran signifikan dan nilai iterasi akhir merupakan nilai dengan loss rendah sehingga dapat dijadikan model. Setelah model NER ditetapkan maka dilakukan testing , testing digunakan untuk mengidentifikasi kata sehingga sesuai dengan entitas pertanyaan. No token anggota rumah tangga 3 label jumlah art 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 umur 0 sampai 4 tahun 0 art umur 0-4 umur 5 tahun ke atas 3 art umur 5 ke atas umur 10 tahun ke atas tiga art umur 10 ke atas pernah kawin 1 perempuan umur 10-54 pernah kawin boni nama kepala rumah tangga hubungan krt kawin laki-laki 15 juni 1958 umur 63 ya status perkawinan jenis kelamin tanggal lahir umur status tempat tinggal 13 perkawinan pertama umur 28 umur perkawinan pertama 14 15 16 17 siti muhayatun istri kawin nama hubungan krt status perkawinan perempuan jenis kelamin 6 / 8 18 19 20 4 oktober 1963 tanggal lahir umur 58 ya umur status tempat tinggal 21 perkawinan pertama umur 22 umur perkawinan pertama 22 23 24 25 26 27 daerah miliknya sanggar ami nama anak kandung belum kawin perempuan 2 januari 2000 umur 21 hubungan krt status perkawinan jenis kelamin tanggal lahir umur Tabel 6 menunjukkan bahwa teks dapat diidentifikasi dengan benar dan sesuai. Mengubah dalam format data csv akan membantu dalam pengolahan data selanjutnya. Data tersebut menunjukkan bahwa model NER ini dapat digunakan dengan baik dalam melakukan pendefinisian kata sesuai entitas pertanyaan pada kuesioner SUSENAS bagian kuesioner keterangan pokok anggota rumah tangga , blok tiga ringkasan dan blok empat keterangan demografi. VII. PENUTUP Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan , dapat disimpulkan bahwa , 1. Pendekatan Speech to Text dengan bahasa indonesia dapat dilakukan dengan akurasi perkata sebesar 94.5 % . Kesalahan terjadi pada awal kata tidak terekam , yaitu saat pengucapan sistem tidak dapat menerima sinyal suara dari rekaman. Kesalahan terjadi pada pengucapan kata yang mirip terdengar dan dengan pola kata di depannya , seperti pengucapan satu nama tertulis satu enam. Kesalahan terbanyak pada bagian penulisan nama , salah pengejaan dan menuliskan dengan kata yang mirip. juga 2. Model data train dengan menggunakan 50 % data training menunjukkan data train dapat digunakan sebagai model NER melalui grafik. Angka loss pada tiga iterasi terakhir sebesar 9.8 , 13.3 , dan 11.5. Angka loss pada tiga iterasi awal sebesar 1596.5 , 1502 , dan 1599. Terjadi penurunan signifikan dan nilai iterasi akhir merupakan nilai dengan loss rendah sehingga dapat dijadikan model. Pada iterasi ke 100 telah menunjukkan model konvergen menuju satu nilai dengan nilai terakhir 11.5. terdefinisi 3. Pendekatan testing menggunakan model NER pada pendefinisian kata teks hasil dengan penyesuain entitas pertanyaanya dapat dilakukan dengan akurasi 100 % . Data dapat sesuai dengan keterangan pertanyaanya. Uraian di atas menunjukkan bahwa teknik pengumpulan data dengan melakukan perekaman suara dengan memanfaatkan Speech to Text dapat dilakukan dan jawaban narasumber dapat didefinisikan sesuai entitas pertanyaanya pembuatan model Named Entity dengan Recognition. bantuan Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Peniliti menyarankan untuk melakukan pengemabangan penilitian ini utamanya dalam pertanyaan berulang dan validasi otomatis. Peneliti menyarankan untuk melakukan pengembangan metode pengumpulan data utamanya pada Badan Pusat Statistik ( BPS ) sebagai lembaga yang berhubungan secara langsung dengan pengumpulan data , perkembangan teknologi yang berkembang akan memudahkan dalam pengumpulan data serta meringankan beban kerja. Penelitian ini selanjutnya dapat dikembangkangkan dalam bentuk sistem dengan tampilan user interface dapat dalam bentuk tampilan web maupun aplikasi yang memudahkan dalam melakukan proses yang ada pada sistem yang telah dibangun. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] A. Sudijono , Pengantar Evaluasi Pendidikan , Jakarta : PT Rajagrafindo Persada , 2011. [ 2 ] K. G. Esterberg , Qualitative Methods In Social Research , Boston : Mc Graw-Hill , 2012. [ 3 ] E. P. Widoyoko , Teknik Teknik , Yogyakarta : Pustaka Pelajar , 2016. [ 4 ] M. Rosaliza , " Wawancara , Sebuah Interaksi Komunikasi dalam Penelitian Kulaitatif " . Jurnal Ilmu Budaya. 2015. [ 5 ] L. Herlim , ”Pengenalan kata dengan menggunakan fuzzy logic untuk menggerakkan robot mobil , ” Petra Christian University , Surabaya , 2002. [ 6 ] P. Khilari and P. Bhope , " A Review On Speech to Text Conversion Methods , " Int. J. Adv. Res. Comput. Eng. Technol. , vol. 4 , no. 7 , 2015. [ 7 ] C. F. Annisa and S. Pramana , " Metode Mel Frequency Cepstral Coeffisients ( MFCC ) Pada klasifikasi Hidden Markov Model ( HMM ) Untuk Kata Arabic pada Penutur Indonesia , " Matics , vol. 8 , no. 1 , pp. 36-39 , 2016. [ 8 ] B. Geisler , ”Repurposing Existing Medications for Coronavirus Disease 2019 : Protocol for a Rapid and Living Systematic Review. , ” MedRxiv : The Preprint Server for Health , 2020. [ 9 ] S. Sarawagi , ”Information Extraction. , ” Indian Institute of Technology , CSE , Mumbai 400076 , vol. 1 , nr 3 , pp. 261-377 , 2008. [ 10 ] I. S. Areni och A. Bustamin , ”Improvement in Speech to Text for Bahasa IndonesiaThrough Homophone Impairment Training , ” 電腦學 刊 , vol. 28 , nr 5 , p. 1–10 , 2017. [ 11 ] S. B. I. Komang , ”Implementasi Aplikasi Speech to Textuntuk Memudahkan Wartawan Mencatat Wawancara dengan Python , ” JURNAL SISTEM DAN INFORMATIKA ( JSI ) , vol. 14 , nr 2 , 1 Juli 2020. [ 12 ] L. Stepanyan , ”Automated Custom Named Entity Recognition and Disambiguation , ” International Journal of Signal Processing , vol. 5 , pp. 1-8 , 2020. [ 13 ] H. Shelar , ”. Named Entity Recognition Approaches and Their Comparison for Custom NER Model , ” Science & Technology Libraries , vol. 39 , nr 3 , pp. 1-14 , 2020. [ 14 ] M. e. a. Vijay , ”Text Summarization Using Spacy Algorithm , ” International Journal of Future Generation Communication and Networking , vol. 13 , nr 3 , p. 1645–1652 , 2020. [ 15 ] K. Suryadharma , G. Budiman och B. Irawan , ”Perancangan Aplikasi Speech to Text , ” eProceedings of Engineering , vol. 1 , nr 1 , 2014. [ 16 ] K. Adnan och R. Akbar , ”An analytical study of information extraction from unstructured and multidimensional big data , ” Journal of Big Data , vol. 6 , nr 1 , p. 91 , 2019. [ 17 ] E. F. Tjong och F. D. Meulder , ”Introduction to the conll-2003 shared task : Languageindependent Named Entity Recognition. In Proceedings of the seventh conference on Natural language learning , ” HLT-NAACL , vol. 4 , pp. 142-147 , 2003. 7 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik [ 18 ] B. D. Srinivasa , Natural Language Processing and Computational Linguistics : A practical guide to text analysis with Python , Gensim , spaCy , and Keras. , Mumbai : Packt Publishing Ltd , 2018. [ 19 ] P. Corbett och J. Boyle , ”Chemlistem : chemical Named Entity Recognition using recurrent neural networks , ” J Cheminform , vol. 10 , nr 59 , 2018. [ 20 ] Badan Pusat Stastistik ; , " Survei Sosial Ekonomi Nasional ( SUSENAS ) Kor , 2020 , " BPS , Maret 2020. [ Online ] . Available : https : / / sirusa.bps.go.id / sirusa / index.php / kuesioner / 2631. [ Accessed 2 Juni 2021 ] . 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Implementasi Speech to Text Bahasa Indonesia dalam Survei BPS Risandha Reza El Kariem ( 221709977 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , S.S.T. , M. Si. Ringkasan— Wawancara dan kuesioner merupakan teknik pengumpulan informasi dalam survei Badan Pusat Statistik. Pengumpulan data ini memiliki masalah pada waktu pencatatan teknologi dan keterbukaan narasumber. Perkembangan berdampak dalam perbaikan pengumpulan data survei. Solusi dari masalah pengumpulan data adalah pembangunan sistem pengenalan suara membantu penulisan otomatis dengan suara narasumber dengan pemanfaatan sistem Speech to Text. Hasil penulisan dapat secara langsung dengan penyesuaian entitas pertanyaanya. Pendefinisian dengan pemanfaatan Named Entity Recognition yang merupakan penerapan ilmu natural language processing. Hasil uji coba dengan menggunakan dua puluh jawaban narasumber dari rekaman pertanyaan kuesioner Survei Sosial Ekonomi Nasional pada blok tiga ringkasan dan blok empat keterangan demografi menjadi teks tulisan dengan akurasi kata sebesar 94.5 % . Pembagian 50 % data teks hasil sebagai data train dan testing dalam Named Entity Recognition. Uji coba teks hasil data testing untuk pendefinisian kata sesuai dengan entitas pertanyaan dengan akurasi sebesar 100 % . suara hasil suara Kata Kunci— pengumpulan data , BPS , SUSENAS , Speech to Text , Named Entity Recognition , natural language processing.
VII. PENUTUP Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan , dapat disimpulkan bahwa , 1. Pendekatan Speech to Text dengan bahasa indonesia dapat dilakukan dengan akurasi perkata sebesar 94.5 % . Kesalahan terjadi pada awal kata tidak terekam , yaitu saat pengucapan sistem tidak dapat menerima sinyal suara dari rekaman. Kesalahan terjadi pada pengucapan kata yang mirip terdengar dan dengan pola kata di depannya , seperti pengucapan satu nama tertulis satu enam. Kesalahan terbanyak pada bagian penulisan nama , salah pengejaan dan menuliskan dengan kata yang mirip. juga 2. Model data train dengan menggunakan 50 % data training menunjukkan data train dapat digunakan sebagai model NER melalui grafik. Angka loss pada tiga iterasi terakhir sebesar 9.8 , 13.3 , dan 11.5. Angka loss pada tiga iterasi awal sebesar 1596.5 , 1502 , dan 1599. Terjadi penurunan signifikan dan nilai iterasi akhir merupakan nilai dengan loss rendah sehingga dapat dijadikan model. Pada iterasi ke 100 telah menunjukkan model konvergen menuju satu nilai dengan nilai terakhir 11.5. terdefinisi 3. Pendekatan testing menggunakan model NER pada pendefinisian kata teks hasil dengan penyesuain entitas pertanyaanya dapat dilakukan dengan akurasi 100 % . Data dapat sesuai dengan keterangan pertanyaanya. Uraian di atas menunjukkan bahwa teknik pengumpulan data dengan melakukan perekaman suara dengan memanfaatkan Speech to Text dapat dilakukan dan jawaban narasumber dapat didefinisikan sesuai entitas pertanyaanya pembuatan model Named Entity dengan Recognition. bantuan Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Peniliti menyarankan untuk melakukan pengemabangan penilitian ini utamanya dalam pertanyaan berulang dan validasi otomatis. Peneliti menyarankan untuk melakukan pengembangan metode pengumpulan data utamanya pada Badan Pusat Statistik ( BPS ) sebagai lembaga yang berhubungan secara langsung dengan pengumpulan data , perkembangan teknologi yang berkembang akan memudahkan dalam pengumpulan data serta meringankan beban kerja. Penelitian ini selanjutnya dapat dikembangkangkan dalam bentuk sistem dengan tampilan user interface dapat dalam bentuk tampilan web maupun aplikasi yang memudahkan dalam melakukan proses yang ada pada sistem yang telah dibangun.
dari masalah pengumpulan data adalah pembangunan sistem pengenalan suara membantu penulisan otomatis dengan suara narasumber dengan pemanfaatan sistem Speech to Text. Hasil penulisan dapat secara langsung entitas pertanyaanya. Pendefinisian dengan pemanfaatan Named Entity Recognition yang merupakan penerapan ilmu natural testing dalam Named Entity Recognition. Uji coba teks hasil data testing untuk pendefinisian kata sesuai dengan entitas pertanyaan dengan akurasi sebesar 100 % . suara hasil suara Kata Kunci— disimpulkan bahwa , 1. Pendekatan Speech to Text dengan bahasa indonesia dapat dilakukan train dapat digunakan sebagai model NER melalui grafik. Angka loss pada
O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O