Text
TRANSKRIPSI SUARA DALAM BAHASA INDONESIA KEBAHASA BUGIS BULUKUMBA BERBASIS LSTM
Sistem transkripsi suara merupakan teknologi yang mengubah suara menjadi teks secara otomatis menggunakan pendekatan berbasis Natural
Language Processing (NLP). Penelitian ini mengembangkan sistem konversi suara Bahasa Bugis ke teks Bahasa Indonesia, dengan menggabungkan model Whisper untuk transkripsi suara dan model Long Short Term Memory (LSTM) untuk proses terjemahan. Model Whisper, yang dikembangkan oleh OpenAI, digunakan untuk menghasilkan transkripsi teks dari ucapan dalam
bahasa Bugis dengan tingkat akurasi tinggi. Selanjutnya, hasil transkripsi diterjemahkan ke Bahasa Indonesia menggunakan model LSTM Seq2Seq
yang dilatih khusus untuk pasangan bahasa Bugis-Indonesia. Untuk mengevaluasi performa sistem, dilakukan pengujian menggunakan metrik Word Error Rate (WER) untuk mengukur akurasi transkripsi, serta Bilingual Evaluation Understudy (BLEU) untuk menilai
kualitas terjemahan. Hasil pengujian menunjukkan rata-rata akurasi WER sebesar 5,5% untuk suara penutur asli dan 16,5% untuk suara penutur non
native. Sementara itu, evaluasi BLEU memperoleh niai rata-rata untuk suara penutur asli 89% dan suara penutur non native 16,5%.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa kombinasi model Whisper dan LSTM mampu meningkatkan akurasi transkripsi dan terjemahan
dibandingkan metode konvensional. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat mendukung pelestarian dan pemanfaatan bahasa Bugis dalam
berbagai aplikasi digital serta meningkatkan aksesibilitas bagi pengguna yang membutuhkan layanan terjemahan otomatis
| T250039 | TESIS - ANI t | Perpustakaan Universitas Handayani Makassar | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain