APLIKASI SPEECH-TO-TEXT DENGAN METODE MEL FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENT (MFCC) DAN HIDDEN MARKOV MODEL (HMM) DALAM PENCARIAN KODE ICD-10 - Meri Susanti; Boko Susilo; Desi Andreswari (Rekursif: Jurnal Informatika, 2018)
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%.