0417078207 - Marisa Premitasari ,ST.,MT Dosen Pembimbing 2 Chondro Seto Nur Suryawan / 15-2016-046 Penulis

Asisten virtual digunakan untuk membantu pengguna atau manusia untuk menyederhanakan kegiatan. Dalam penelitian ini metode yang digunakan untuk ekstraksi ciri adalah metode linear predictive coding dengan ordo 16 dan untuk klasifikasi adalah metode hidden Markov model dengan algoritma forward. Metode tersebut digunakan untuk mengidentifikasi nama aplikasi untuk dapat membuka aplikasi saat di sebutkan nama aplikasinya. Hasil pengujian akurasi menggunakan metode tersebut memiliki rata-rata akurasi kata sebesar 61%. Pengujian akurasi menggunakan data suara yang penyebutan benar sampai salah penyebutan kata. Hasil pengujian deteksi menggunakan metode tersebut memiliki deteksi rata-rata sebesar 76%. Pengujian deteksi menggunakan data suara dari suara laki-laki dan perempuan. Jika dibandingan kan dengan dengan hasil pengujian deteksi LPC dengan ordo 8 sampai 15 dan HMM-Forward, ekstraksi ciri LPC dengan ordo 16 lebih optimal karena memiliki rata-rata tertinggi yaitu 76%. Pengujian deteksi menggunakan data suara dari laki-laki dan perempuan. Kata Kunci — Linear Predictive Coding; Hidden Markov Model; Pengenalan Suara; Asisten Virtual