RANCANG BANGUN PIPELINE NOTULENSI OTOMATIS DENGAN INTEGRASI MODEL WHISPER (SPEECH-TO-TEXT) DAN MODEL PEGASUS (ABSTRACTIVE SUMMARIZATION)

Muhammad Syarif Al, Husein (2025) RANCANG BANGUN PIPELINE NOTULENSI OTOMATIS DENGAN INTEGRASI MODEL WHISPER (SPEECH-TO-TEXT) DAN MODEL PEGASUS (ABSTRACTIVE SUMMARIZATION). FAKULTAS TEKNIK, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	File PDF ABSTRAK.pdf Download (293Kb) | Preview
	File PDF (Restricted to Hanya staf) SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Hanya staf Download (3238Kb) | Minta salinan
Preview	File PDF SKRIPSI TANPA PEMBAHASAN.pdf Download (2602Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Seiring meningkatnya pertemuan daring, kebutuhan akan sistem pencatatan otomatis yang efisien menjadi krusial untuk mengatasi keterbatasan notulensi manual, seperti risiko kehilangan informasi penting dan ketergantungan pada notulis. Penelitian ini bertujuan untuk merancang, membangun, dan mengevaluasi sebuah pipeline notulensi otomatis yang mengintegrasikan model Whisper untuk transkripsi speech-to-text dan model Pegasus untuk abstractive summarization, dengan penyermpurnaan hasil akhir oleh model GPT. Metode penelitian ini meliputi perancangan arsitektur pipeline sekuensial yang diawalli dengan preproceesing audio, transkripsi, segmentasi teks, peringkasan, hingga parafrase. Kinerja sistem dievaluasi secara kuantitatif menggunakan metrik ROUGE dan secara kualitatif melalui kuesioner Likert Scale kepada 51 responden, dengan menggunakan dataset berisi 100 rekaman audio berbahasa Indonesia dari kategori rapat, perkuliahan, seminar, dan podcast. Hasil pengujian kuantitatif menunjukkan kinerja yang solid dengan skor F1-score rata-rata ROUGE-1 sebesar 0,5103, ROUGE-2 sebesar 0,4575, dan ROUGE-L sebesar 0,4743. Secara kualitatif, evaluasi pengguna menghasilkan skor kepuasan rata-rata 4,37 dari 5, yang mengindikasikan penerimaan yang sangat baik terhadap akurasi, keterbacaan, dan struktur notulensi. Disimpulkan bahwa pipeline yang dirancang berhasil mengotomatiskan proses notulensi secara efektif, meningkatkan efisiensi, serta menghasilkan dokumen yang akurat dan terstruktur yang siap untuk implementasi praktis. Kata kunci: Notulensi Otomatis, Speech-to-Text, Abstractive Summarization, Model Whisper, Model Pegasus. With the increasing number of online meetings, the need for an efficient automated recording system has become crucial to overcome the limitations of manual note-taking, such as the risk of losing important information and reliance on a human notetaker. This research aims to design, build, and evaluate an automated minutes pipeline that integrates the Whisper model for speech-to-text transcription and the Pegasus model for abstractive summarization, with final refinement by the GPT model. The research method includes designing a sequential pipeline architecture starting from audio preprocessing, transcription, text segmentation, summarization, to paraphrasing. The system's performance was evaluated quantitatively using ROUGE metrics and qualitatively through a Likert scale questionnaire distributed to 51 respondents, using a dataset of 100 Indonesian audio recordings from the categories of meetings, lectures, seminars, and podcasts. The quantitative test results show a solid performance with average F1-scores of 0.5103 for ROUGE-1, 0.4575 for ROUGE-2, and 0.4743 for ROUGE-L. Qualitatively, the user evaluation yielded an average satisfaction score of 4.37 out of 5, indicating excellent acceptance of the accuracy, readability, and structure of the minutes. It is concluded that the designed pipeline successfully automates the minute-taking process effectively, enhances efficiency, and produces accurate and structured documents ready for practical implementation. Keywords: Automated Minutes, Speech-to-Text, Abstractive Summarization, Whisper Model, Pegasus Model.

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum > 005 Pemrograman komputer, program dan data 600 Teknologi (ilmu terapan) > 620 Ilmu teknik dan ilmu yang berkaitan
Program Studi:	FAKULTAS TEKNIK (FT) > Prodi S1-Teknik Informatika
Pengguna Deposit:	2507382334 Digilib
Date Deposited:	03 Nov 2025 05:31
Terakhir diubah:	03 Nov 2025 05:31
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/92586

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir