Abstract
Pembangunan teknologi voice command yang berbasis online sudah banyak dikembangkan di Indonesia tetapi kebutuhan akan infrastruktur internet masih dalam tahap perkembangan sehingga sisi fungsionalitas dari penerapan teknologi tersebut tidak digunakan secara optimal. Oleh karena itu, dibutuhkan pembangunan teknologi voice command yang dijalankan secara offline sehingga dapat diterapkan pada perangkat teknologi lainnya yang tidak membutuhkan koneksi internet. Aplikasi Pengenalan voice command berbahasa Indonesia dirancang menggunakan library PocketSphinx dengan menggunakan metode Hidden Markov Model yang membantu tingkat keakurasian pada pengenalan suara bahasa Indonesia. Pembangunan aplikasi ini dijalankan secara offline dan dapat mendeteksi kosakata bahasa Indonesia yang diucapkan oleh pembicara secara langsung. Setelah dilakukan pengujian, aplikasi menunjukkan hasil yang cukup baik yaitu dapat mengidentifikasi suara bahasa Indonesia dengan tingkat akurasi sebesar 94.88% berdasarkan 7 koresponden suara pada saat melakukan training dan untuk hasil percobaan program secara langsung mencapai akurasi sebesar 79% berdasarkan 5 koresponden suara. Penulis yakin aplikasi voice command speech to text ini dapat terus dikembangkan lebih baik lagi dengan menambah jumlah kosakata, variasi suara dan mengestimasi parameter-parameter dalam proses training suara yang sangat mempengaruhi hasil pengenalan suara.
