Salah satu teknologi berbasis kecerdasan buatan yang kini semakin dibutuhkan adalah ASR (Automatic Speech Recognition), atau lebih sering disebut sebagai speech-to-text. Teknologi ini memiliki potensi untuk diterapkan di berbagai bidang, salah satunya adalah mentranskripsi naskah rapat atau persidangan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem transkripsi otomatis Bahasa Indonesia yang dapat berjalan secara luring dan dapat memproses masukan dari beberapa mikrofon secara bersamaan.
Penelitian ini berhasil mengembangkan sistem transkripsi otomatis dengan mengkombinasikan teknologi ASR, pemrograman Python, aplikasi word editor seperti Microsoft Word, dan komputer yang terhubung dengan banyak mikrofon. Teknologi ASR pada sistem ini terdiri dari acoustic model yang dibuat menggunakan DeepSpeech dengan metode fine-tuning dan language model yang dibuat menggunakan KenLM. Sistem transkripsi otomatis dapat dijalankan pada komputer 64-bit dengan sistem operasi Windows yang di dalamnya terdapat Microsoft Word tanpa memerlukan spesifikasi hardware minimum tertentu. Hasil pengujian terhadap performa sistem menunjukkan bahwa sistem hanya bersifat CPU-intensive, dan ini hanya terjadi apabila seluruh pembicara berbicara pada mikrofon secara sekaligus, yang mengakibatkan tingginya jumlah thread yang aktif. Hasil pengujian terhadap acoustic model menunjukkan bahwa model tersebut dapat menghasilkan WER terbaik sebesar 73,33% dan CER terbaik sebesar 23,59% apabila dilatih menggunakan learning rate sebesar 0,01 dan dropout rate sebesar 0,3. Hasil pengujian terhadap language model menunjukkan bahwa model yang dibuat dengan dataset teks bertopik umum dan berukuran besar dapat membantu acoustic model menghasilkan WER dan CER yang lebih baik lagi, yaitu 28,76% dan 14,68%.