Pembelajaran Speech to Text Recognition berbasis Virtual Asisten di LKSA Muhammadiyah Bandung

Abstract

Lembaga Kesejahteraan Sosial Anak (LKSA) Muhammadiyah Sumur Bandung cabang Jalan Veteran membina 24 anak asuh yang bersekolah dari jenjang SD sampai SMA sesuai program pemerintah Wajib Belajar 12 Tahun. Permasalahan utama mitra adalah anak asuh kesulitan memahami materi sekolah, tidak memiliki buku pegangan maupun akses internet, serta memiliki jadwal kegiatan yang padat sehingga sulit disamakan dengan jadwal instruktur pengajar. Kegiatan Program Kemitraan Masyarakat (PKM) ini menawarkan solusi berupa bimbingan belajar tiga mata pelajaran inti (Matematika, Fisika, dan Bahasa Inggris) yang dilengkapi aplikasi kamus digital berbasis asisten virtual dengan metode dependent speech recognition. Kata kunci materi dikumpulkan langsung dari anak asuh melalui survey lapangan, direkam sebagai data latih, lalu dipetakan dengan solusi materi yang disusun instruktur pengajar. Aplikasi dibangun sebagai aplikasi desktop menggunakan Python 3.6.5 pada PyCharm dan tidak memerlukan kuota internet. Kegiatan dilaksanakan dalam 27 pertemuan dan 14 rapat koordinasi, menghasilkan 15 kata kunci (5 kata kunci per mata pelajaran) serta satu aplikasi pembelajaran terpadu yang diserahkan kepada mitra bersama satu unit komputer desktop. Hasil pengujian akhir menunjukkan sistem mampu mengenali suara anak asuh maupun suara yang belum dilatih sebesar 60%, sesuai dengan target kegiatan.