Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Dengan berkembangnya pengetahuan di bidang teknologi, kegiatan belajar mengajar tidak hanya dapat dilakukan secara tatap muka. Kegiatan belajar mengajar ini dapat didukung dengan memanfaatkan suatu learning management system (LMS) berbasis web. LMS biasanya mampu untuk menyimpan video pemelajaran baik itu rekaman kelas maupun rekaman materi yang disampaikan oleh pengajar. Video pemelajaran pada LMS ini dapat diakses oleh semua orang termasuk para pelajar tunarungu. Video pemelajaran biasanya terdiri atas kumpulan gambar dan suara. Suara ini sulit didengar oleh penyandang tunarungu sehingga mereka mengalami kesulitan dalam memahami isi video pemelajaran. Untuk melawan keterbatasan pendengaran, penyandang tunarungu kerap menggunakan komunikasi total dalam keseharian mereka. Komunikasi total adalah komunikasi yang tidak hanya melibatkan mulut dan telinga namun juga mata, gerakan bibir, gerakan tangan, dan lain-lain. Untuk menghadirkan komunikasi total pada video pemelajaran, dibutuhkan suatu sistem yang dapat mengubah video menjadi gerakan animasi bahasa isyarat. Fasilkom UI telah mengembangkan modul untuk mengubah teks menjadi animasi bahasa isyarat. Dengan demikian, diperlukan suatu sistem yang dapat mengubah video menjadi teks. Pada penelitian ini, dikembangkan sistem pengubah video menjadi teks yang dapat diintegrasikan dengan LMS khususnya Moodle. Pada penelitian ini juga dibahas mengenai perbandingan dua model Automatic Speech Recogniton (ASR), yakni: Google Speech-to-Text dan Wav2Vec2-Large-XLSRIndonesian. Pada penelitian ini didapatkan kesimpulan bahwa pengembang dapat membuat sebuah modul aktivitas Moodle yang dapat diintegrasikan dengan LMS Moodle dan layanan lain di luar LMS. Tak hanya itu, berdasarkan hasil analisis yang dilakukan pada penelitian ini, model Google Speech-to-Text terbukti mampu memberikan rata-rata hasil transkripsi video pemelajaran yang lebih akurat dan lebih cepat daripada model Wav2Vec2-Large-XLSR-Indonesian.

---

With the growth of technology, teaching and learning activities are no longer limited to classroom. Now teaching and learning activities can be supported by utilizing Learning Management System (LMS). LMS often have the feature to store recordings, be it class session recordings or learning materials video. These recordings could be accessed by anyone, from normal students to students with hearing impairment. These learning videos are composed of images and sounds. Students with hearing impairment would have trouble with hearing those sounds. To combat their hearing problems, students with hearing impairment would use total communication in their everyday lives. Total communication is a communication that not only involves the mouth and the ears, but also eyes, lips, hand movements, and so on. To bring this total communication into the video, a system that could convert the video into sign language animation is needed. Fasilkom UI have developed a system that could convert text into a sign language animation. And so, a system that could convert the video into a text. In this research a system that could convert video into text that could be integrated with LMS, especially Moodle, will be developed. This research also discusses the comparison between two Automatic Speech Recognition (ASR) models, one from Google, and one being a community-developed open-source project. This research managed to develop a Moodle activity module that could be integrated with the LMS itself and other remote services. And also, this research founds that, based on our analysis, the Google Speech-to-text model could give better and faster transcription results of the learning videos compared to Wav2Vec2-Large-XLSR-Indonesian model."

"Penelitian ini membahas tentang pengembangan sistem pencarian kata pada terjemahan Al-Qur’an berbasis website dengan menggunakan Node.JS, Google Speech-to-Text API, dan alquran.cloud API sebagai komponen utamanya. Masukan sistem berupa suara yang pada proses selanjutnya diubah menjadi teks oleh Google Speech-to-Text API lalu teks digunakan sebagai kata kunci untuk mencari terjemahan menggunakan alquran.cloud API. Keluaran sistem berupa tampilan pada halaman website yang berisikan tabel daftar nama surat dan nomor ayat yang mengandung kata kunci. Pembuatan website menggunakan HTML, CSS, dan fungsi JavaScript untuk menyatukan web API dalam satu website. Fungsi JavaScript yang dibuat untuk melakukan fetch data dan menampilkan tabel keluaran dieksekusi di client, sedangkan fungsi untuk masukan sinyal suara dan transkripsi dieksekusi di server. Hasil percobaan menghasilkan akurasi sebesar 86% pada hasil transkripsi Google Speech-to-Text API yang digunakan pada sistem. Akurasi pada penguji perempuan lebih tinggi 14% dibanding penguji laki-laki dengan akurasi penguji perempuan sebesar 92%. Diamati juga waktu dalam kecepatan proses transkripsi, kecepatan fetch data dari alquran.cloud API, dan kecepatan sistem dalam menampilkan keluaran.

---

This study discusses the development of a word search system for website-based translation of the Qur'an using Node.JS, Google Speech-to-Text API, and alquran.cloud API as the main components. The system input is in the form of voice which in the next process is converted into text by the Google Speech-to-Text API and then the text is used as keywords to search for translations using the alquran.cloud API. The system output is in the form of a display on a website page that contains a table listing letter names and verse numbers containing keywords. Website are created using HTML, CSS, and JavaScript functions to unify the web API in one website. JavaScript functions that are created to fetch data and display an output table are executed on the client, while functions for voice signal input and transcription are executed on the server. The experimental results yield an accuracy of 86% on the transcription results of the Google Speech-to-Text API used in the system. The accuracy of the female examiners was 14% higher than the male examiners with the female examiners' accuracy of 92%. Also observed is the speed of the transcription process, the speed of fetching data from the alquran.cloud API, and the speed of the system in displaying the output."

"

Dengan berkembangnya pengetahuan di bidang teknologi, kegiatan belajar mengajar tidak hanya dapat dilakukan secara tatap muka. Kegiatan belajar mengajar ini dapat didukung dengan memanfaatkan suatu learning management system (LMS) berbasis web. LMS biasanya mampu untuk menyimpan video pemelajaran baik itu rekaman kelas maupun rekaman materi yang disampaikan oleh pengajar. Video pemelajaran pada LMS ini dapat diakses oleh semua orang termasuk para pelajar tunarungu. Video pemelajaran biasanya terdiri atas kumpulan gambar dan suara. Suara ini sulit didengar oleh penyandang tunarungu sehingga mereka mengalami kesulitan dalam memahami isi video pemelajaran. Untuk melawan keterbatasan pendengaran, penyandang tunarungu kerap menggunakan komunikasi total dalam keseharian mereka. Komunikasi total adalah komunikasi yang tidak hanya melibatkan mulut dan telinga namun juga mata, gerakan bibir, gerakan tangan, dan lain-lain. Untuk menghadirkan komunikasi total pada video pemelajaran, dibutuhkan suatu sistem yang dapat mengubah video menjadi gerakan animasi bahasa isyarat. Fasilkom UI telah mengembangkan modul untuk mengubah teks menjadi animasi bahasa isyarat. Dengan demikian, diperlukan suatu sistem yang dapat mengubah video menjadi teks. Pada penelitian ini, dikembangkan sistem pengubah video menjadi teks yang dapat diintegrasikan dengan LMS khususnya Moodle. Pada penelitian ini juga dibahas mengenai perbandingan dua model Automatic Speech Recogniton (ASR), yakni: Google Speech-to-Text dan Wav2Vec2-Large-XLSRIndonesian. Pada penelitian ini didapatkan kesimpulan bahwa pengembang dapat membuat sebuah modul aktivitas Moodle yang dapat diintegrasikan dengan LMS Moodle dan layanan lain di luar LMS. Tak hanya itu, berdasarkan hasil analisis yang dilakukan pada penelitian ini, model Google Speech-to-Text terbukti mampu memberikan rata-rata hasil transkripsi video pemelajaran yang lebih akurat dan lebih cepat daripada model Wav2Vec2-Large-XLSR-Indonesian.

---

With the growth of technology, teaching and learning activities are no longer limited to classroom. Now teaching and learning activities can be supported by utilizing Learning Management System (LMS). LMS often have the feature to store recordings, be it class session recordings or learning materials video. These recordings could be accessed by anyone, from normal students to students with hearing impairment. These learning videos are composed of images and sounds. Students with hearing impairment would have trouble with hearing those sounds. To combat their hearing problems, students with hearing impairment would use total communication in their everyday lives. Total communication is a communication that not only involves the mouth and the ears, but also eyes, lips, hand movements, and so on. To bring this total communication into the video, a system that could convert the video into sign language animation is needed. Fasilkom UI have developed a system that could convert text into a sign language animation. And so, a system that could convert the video into a text. In this research a system that could convert video into text that could be integrated with LMS, especially Moodle, will be developed. This research also discusses the comparison between two Automatic Speech Recognition (ASR) models, one from Google, and one being a community-developed open-source project. This research managed to develop a Moodle activity module that could be integrated with the LMS itself and other remote services. And also, this research founds that, based on our analysis, the Google Speech-to-text model could give better and faster transcription results of the learning videos compared to Wav2Vec2-Large-XLSR-Indonesian model.

"