APLIKASI SPEECH-TO-TEXT DENGAN METODE MEL FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENT (MFCC) DAN HIDDEN MARKOV MODEL (HMM) DALAM PENCARIAN KODE ICD-10

Susanti, Meri and Boko, Susilo and Desi, Andreswari (2018) APLIKASI SPEECH-TO-TEXT DENGAN METODE MEL FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENT (MFCC) DAN HIDDEN MARKOV MODEL (HMM) DALAM PENCARIAN KODE ICD-10. Undergraduated thesis, Fakultas Teknik.

[img] Archive (Thesis)
skripsi MERI.pdf - Bibliography
Restricted to Repository staff only
Available under License Creative Commons GNU GPL (Software).

Download (4MB)

Abstract

Suara/ucapan adalah cara kita sebagai manusia untuk berkomunikasi dan mengekspresikan diri. Proses komunikasi tidak hanya terjadi antar manusia saja. Proses komunikasi juga terjadi antara manusia dan komputer. Pada penelitian ini akan dibangun sistem pencarian kode dari diagnosis penyakit dengan menggunakan masukan suara dan luaran teks. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan membangun aplikasi speech-to-text kode ICD-10 dengan metode MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficient) dan HMM (Hidden Markov Model) yang mampu memberikan informasi mengenai kode ICD-10 dari nama diagnosis penyakit dengan pencarian menggunakan suara. Berdasarkan penelitian dan pengujian sistem Aplikasi Speech to text Kode ICD-10 mampu memberikan informasi mengenai kode diagnosis dari suatu penyakit. Hasil kecocokan data masukan dan luaran dari pengujian yang telah dilakukan menggunakan paramater jumlah data set 3, filter bank 20, iterasi 2 dan state 3 mendapatkan nilai persentase 100%. Kata kunci : Speech-to-Text, Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC), Hidden Markov Model (HMM), Kode ICD-10

Item Type: Thesis (Undergraduated)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering
Depositing User: 022 Lili Haryanti
Date Deposited: 24 Apr 2019 03:28
Last Modified: 24 Apr 2019 03:28
URI: http://repository.unib.ac.id/id/eprint/18382

Actions (login required)

View Item View Item