Abstract:Abstract: The advancement of digital technology has made it easier to create, process, and distribute files—using 317 files from the dataset https://www.kaggle.com/datasets/axon data/selfie-and-official-id-photo-dataset-18k…
t-18k images?select=metadata_image.csv has also introduced new challenges, such as the increasing practice of digital file manipulation that is difficult to detect visually. Therefore, an intelligent digital forensics system that can automatically and accurately detect file authenticity is required. This study aims to develop an intelligent digital forensics system for detecting file manipulation by leveraging metadata analysis and the Random Forest classification method. The methods used include extracting metadata from digital files—such as time information, device details, and processing history—followed by analysis to identify patterns of inconsistency that indicate manipulation. This data is then used as features in the classification process using the Random Forest algorithm to distinguish between original and manipulated files. The results of this study are expected to show that the use of metadata analysis combined with the Random Forest algorithm can improve accuracy in detecting digital file manipulation compared to conventional methods. The resulting system is expected to provide an effective, efficient, and integrated solution to support digital forensic investigations, Based on the test results, the system demonstrated good performance with an accuracy rate of 94%.
Keywords: Digital Forensics;File Manipulation;Metadata Analysis;Random Forest;Classification;Machine Learning
Abstrak:Perkembangan teknologi digital telah meningkatkan kemudahan dalam pembuatan, pengolahan,dan distribusi file sebanyak 317 file, sumber datasets https:// www.kaggle.com/datasets/axondata/selfie-and-official-id-photo-dataset-18k-images?select =metadata_image.csv, namun juga menimbulkan tantangan baru berupa meningkatnya praktik manipulasi file digital yang sulit dideteksi secara kasat mata. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem forensik digital yang cerdas dan mampu mendeteksi keaslian file secara otomatis dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem forensik digital cerdas untuk deteksi manipulasi file dengan memanfaatkan analisis metadata dan metode klasifikasi Random Forest. Metode yang digunakan meliputi proses ekstraksi metadata dari file digital, seperti informasi waktu, perangkat, dan riwayat pengolahan, kemudian dilakukan analisis untuk menemukan pola ketidaksesuaian yang mengindikasikan adanya manipulasi. Selanjutnya, data tersebut digunakan sebagai fitur dalam proses klasifikasi menggunakan algoritma Random Forest untuk membedakan antara file asli dan file yang telah dimanipulasi. Hasil dari penelitian ini diharapkan menunjukkan bahwa penggunaan analisis metadata yang dikombinasikan dengan algoritma Random Forest mampu meningkatkan akurasi dalam mendeteksi manipulasi file digital dibandingkan metode konvensional. Sistem yang dihasilkan dapat memberikan solusi yang efektif, efisien, dan terintegrasi dalam mendukung proses investigasi forensik digital, Berdasarkan hasil pengujian, sistem menunjukkan performa yang baik dengan tingkat akurasi sebesar 94%.
Kata Kunci: Forensik Digital, Manipulasi File, Metadata, Random Forest, Klasifikasi, Machine Learning.
Abstract:Abstract: Manual meeting documentation risks losing important information due to cognitive fatigue. Although automated summarization models have evolved, integrated end-to-end systems for Indonesian spoken language remain…
n highly limited. This study aims to design and evaluate an end-to-end automated meeting summarization architecture that directly integrates Automatic Speech Recognition (ASR) via OpenAI Whisper for transcription and the IndoT5 language model for abstractive summarization. IndoT5 was fine-tuned using a dataset of 486 Indonesian spoken language transcript pairs. Testing was conducted on a CPU infrastructure using MP4, MP3, and WAV formats. Results show the optimal fine-tuning configuration significantly improved accuracy, achieving ROUGE-1 (0.4167), ROUGE-2 (0.1973), and ROUGE-L (0.2701) scores. Computationally, the system achieved a Real-Time Factor below 1, processing data faster than the actual recording duration. Conclusively, integrating Whisper and IndoT5 shows potential in producing coherent meeting summaries with lightweight computational overhead, making it viable for local infrastructure implementation to ensure data privacy.
Keywords: abstractive summarization; ASR; end-to-end pipeline; IndoT5; real-time factor
Abstrak: Dokumentasi rapat manual rentan menghilangkan informasi penting akibat keterbatasan kognitif. Meskipun model peringkas otomatis telah berkembang, implementasi sistem terintegrasi (end-to-end) khusus percakapan lisan berbahasa Indonesia masih sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengevaluasi arsitektur peringkas rapat otomatis end-to-end yang mengintegrasikan langsung Automatic Speech Recognition (ASR) melalui OpenAI Whisper untuk transkripsi dan model bahasa IndoT5 untuk peringkasan abstraktif. Adaptasi domain dilakukan melalui fine-tuning IndoT5 menggunakan 486 pasang dataset transkrip lisan berbahasa Indonesia. Pengujian pada infrastruktur CPU menggunakan format MP4, MP3, dan WAV. Hasil pengujian menunjukkan konfigurasi fine-tuning optimal berhasil meningkatkan akurasi, dengan skor ROUGE-1 (0,4167), ROUGE-2 (0,1973), dan ROUGE-L (0,2701). Sistem mendemonstrasikan efisiensi komputasi dengan nilai Real-Time Factor di bawah 1, mengindikasikan waktu pemrosesan lebih cepat dari durasi rekaman asli. Kesimpulannya, integrasi Whisper dan IndoT5 menunjukkan potensi dalam menghasilkan ringkasan yang koheren dengan beban komputasi ringan, sehingga layak diimplementasikan pada infrastruktur lokal organisasi untuk menjaga privasi data.
Kata kunci: ASR; end-to-end pipeline; IndoT5; peringkasan abstraktif; real-time factor
Abstract:Abstract: The development of information and communication technology has driven digital transformation in various sectors, including agriculture. One of the technologies widely applied is the Internet of Things (IoT), which…
hich enables devices to be interconnected through the internet to perform monitoring and data exchange in real time. In hydroponic cultivation, water quality stability is a crucial factor that affects plant growth. The main parameters that need to be monitored include water acidity level (pH), water temperature, and dissolved nutrient concentration measured using Total Dissolved Solids (TDS). However, water quality monitoring is still commonly conducted manually, making it less efficient and potentially causing delays in detecting changes in water conditions. This study aims to design an IoT-based water quality monitoring system for hydroponic cultivation using an ESP32 microcontroller integrated with pH, temperature, and TDS sensors. The collected data are sent to a server and displayed on a web dashboard in real time, equipped with automatic notification features. The proposed system is expected to improve monitoring efficiency and increase the productivity of hydroponic cultivation
Keywords: esp32; hydroponics; internet of things; real-time monitoring; water quality.
Abstrak: Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi mendorong transformasi digital dalam berbagai sektor, termasuk pertanian. Salah satu teknologi yang banyak diterapkan adalah Internet of Things (IoT) yang memungkinkan perangkat saling terhubung melalui jaringan internet untuk melakukan pemantauan dan pertukaran data secara real-time. Pada budidaya hidroponik, kestabilan kualitas air menjadi faktor penting yang mempengaruhi pertumbuhan tanaman. Parameter utama yang perlu diperhatikan meliputi tingkat keasaman air (pH), suhu air, serta konsentrasi nutrisi terlarut yang diukur menggunakan Total Dissolved Solids (TDS). Namun, pemantauan kualitas air masih banyak dilakukan secara manual sehingga kurang efisien dan berpotensi menimbulkan keterlambatan dalam mendeteksi perubahan kondisi air. Penelitian ini bertujuan merancang sistem pemantauan kualitas air hidroponik berbasis IoT menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terintegrasi dengan sensor pH, suhu, dan TDS. Data dikirim ke server dan ditampilkan pada web dashboard secara real-time serta dilengkapi notifikasi otomatis. Sistem ini diharapkan meningkatkan efisiensi pemantauan dan produktivitas budidaya hidroponik.
Kata kunci: esp32; hidroponik; internet of things; kualitas air; monitoring real-time
Abstract:Abstract: The development of information technology encourages retail businesses to manage customer and transaction data more effectively. However, many small-scale retailers still rely on manual record-keeping, resulting…
g in unintegrated data and limited decision-making support. This study aims to design and implement a web-based Electronic Customer Relationship Management (E-CRM) system called MySaffana for Saffana Gallery Boutique to optimize customer and transaction data management. The research method includes requirement analysis, system design using UML, implementation using PHP and MySQL, and system testing using black box testing. The results show that the MySaffana system is able to manage customer data, products, transactions, and sales reports in an integrated and efficient manner. System testing indicates that all main features function properly and meet user requirements. Therefore, the developed E-CRM system provides an effective and practical solution for strengthening data-driven decision-making in small-scale retail businesses.
Keywords: boutique; customer data management; customer profiling; E-CRM.
Abstrak: Perkembangan teknologi informasi mendorong usaha ritel untuk mengelola data pelanggan dan transaksi secara lebih efektif. Namun, banyak usaha ritel skala kecil masih melakukan pencatatan secara manual sehingga data tidak terintegrasi dan kurang optimal dalam mendukung keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem Electronic Customer Relationship Management (E-CRM) berbasis web bernama MySaffana pada Butik Saffana Gallery yang dapat mengoptimalkan pengelolaan data pelanggan dan transaksi. Metode penelitian meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem menggunakan UML, implementasi dengan PHP dan MySQL, serta pengujian menggunakan metode black box testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem MySaffana mampu mengelola data pelanggan, produk, transaksi, dan laporan penjualan secara terintegrasi dan efisien. Pengujian sistem membuktikan seluruh fitur berjalan sesuai fungsi dan kebutuhan pengguna. Dengan demikian, sistem E-CRM berbasis web ini dapat menjadi solusi yang efektif dalam mendukung pengelolaan data dan pengambilan keputusan berbasis data bagi usaha ritel skala kecil.
Kata kunci: butik; E-CRM; profil pelanggan; pengelolaan data pelanggan.
Abstract:Abstract: Human metapneumovirus (HMPV) poses a global health threat, but its detection remains challenging due to limited environmental monitoring. This study aims to develop a portable diagnostic tool for rapid HMPV detection…
ection by integrating cutting-edge biotechnology (CRISPR-Cas system and immunoassay) with air quality sensors on an Internet of Things (IoT)-based microfluidic platform controlled by an ESP32 microcontroller. The system is supported by a companion application and data analysis using Vertex AI, and is capable of providing results in less than fifteen minutes. The development results demonstrate the potential for improving detection accuracy and reliability, particularly with further development of virus-specific biosensors, sensor optimization, and algorithms. This technology is effective as a complementary tool for early screening and environment-based risk management in areas with limited laboratory facilities, although it does not completely replace molecular diagnostic methods such as PCR. A rapid diagnostic approach based on environmental sensors, IoT, and artificial intelligence is a promising strategy to improve early HMPV detection, accelerate public health responses, and strengthen respiratory infection prevention through integrated environmental monitoring and education functions.
Keywords: air quality; CRISPR-Cas; Human Metapneumovirus (HMPV); Internet of Things, portable diagnostic; public health; rapid detection; sensors.
Abstrak: Human metapneumovirus (HMPV) merupakan ancaman bagi kesehatan global, namun pendeteksiannya masih sulit akibat keterbatasan pemantauan lingkungan. Studi ini bertujuan mengembangkan alat diagnostik portabel untuk deteksi cepat HMPV melalui integrasi bioteknologi mutakhir (sistem CRISPR-Cas dan immunoassay) dengan sensor kualitas udara pada platform mikrofluida berbasis Internet of Things (IoT) yang dikendalikan mikrokontroler ESP32. Sistem ini didukung aplikasi pendamping dan analisis data menggunakan Vertex AI, serta mampu memberikan hasil dalam waktu kurang dari lima belas menit. Hasil pengembangan menunjukkan potensi peningkatan akurasi dan keandalan deteksi, terutama dengan pengembangan lanjutan berupa biosensor spesifik virus, optimalisasi sensor, dan algoritma. Teknologi ini efektif sebagai alat pelengkap untuk skrining awal dan manajemen risiko berbasis lingkungan di wilayah dengan keterbatasan fasilitas laboratorium, meskipun tidak sepenuhnya menggantikan metode diagnostik molekuler seperti PCR. Pendekatan diagnostik cepat berbasis sensor lingkungan, IoT, dan kecerdasan buatan menjadi strategi menjanjikan untuk meningkatkan deteksi dini HMPV, mempercepat respons kesehatan masyarakat, serta memperkuat pencegahan infeksi saluran pernapasan melalui fungsi pemantauan dan edukasi lingkungan yang terintegrasi.
Kata kunci: CRISPR-Cas; diagnostik portabel; deteksi cepat; Human Metapneumovirus (HMPV); kesehatan masyarakat; IoT (Internet of Things); sensor kualitas udara.
Abstract:Abstract: The rapid development of digital technology has brought significant changes in consumption patterns and customer behavior, particularly in the fashion retail sector. Increasing competition and rising cynsumer expectations…
xpectations for fast, accurate, and technology-based services require businesses to innovate and undergo digital transformation. One widely used approach is the implementation of automation-based Electronic Customer Relationship Management (E-CRM). This study aims to analyze the implementation of E-CRM automation and its impact on service efficiency at Toko Diah Fashion, a fashion retail business that still faces service challenges due to manual systems, such as customer data duplication, delayed responses, and difficulty in monitoring transaction history. The research method used is a descriptive qualitative method with data collection techniques through observation, interviews, and documentation. The research focus is limited to aspects of service efficiency, including service speed, accuracy in managing customer data, and ease in customer follow-up. The E-CRM automation system studied is designed using PHP programming language and a MySQL database. The research results indicate that the implementation of E-CRM automation can significantly improve service efficiency. This system facilitates integrated customer data management, speeds up the service process, and supports more personalized communication through notification features and transaction history recording.
Keyword: automation; e-crm; fashion retail; service efficiency.
Abstrak: Perkembangan teknologi digital yang semakin pesat telah membawa perubahan signifikan dalam pola konsumsi dan perilaku pelanggan, khususnya dalam sektor ritel fashion. Persaingan yang semakin ketat serta meningkatnya ekspektasi konsumen terhadap layanan yang cepat, akurat dan berbasis teknologi menuntut pelaku usaha untuk melakukan inovasi dan transformasi digital. Salah satu pendekatan yang banyak digunakan adalah penerapan Electronic Customer Relationship Management (E-CRM) berbasis automasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan automasi E-CRM serta pengaruhnya terhadap efisiensi pelayanan pada Toko Diah Fashion, sebuah usaha ritel fashion yang masih menghadapi kendala pelayanan akibat sistem manual, seperti duplikasi data pelanggan, keterlambatan respons, dan kesulitan dalam pemantauan histori transaksi. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kualitatif deskriptif dengan teknik pengumpulan data melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi. Fokus penelitian dibatasi pada aspek efisiensi pelayanan, meliputi kecepatan pelayanan, ketepatan pengelolaan data pelanggan, serta kemudahan dalam tindak lanjut pelanggan. Sistem automasi E-CRM yang dikaji dirancang menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan automasi E-CRM mampu meningkatkan efisiensi pelayanan secara signifikan. Sistem ini mempermudah pengelolaan data pelanggan secara terintegrasi, mempercepat proses pelayanan, serta mendukung komunikasi yang lebih personal melalui fitur notifikasi dan pencatatan histori transaksi.
Kata kunci: automasi; e-crm; efisiensi pelayanan; ritel fashion.
Abstract:Abstract: Tourism in Pati Regency currently lacks an integrated digital information system, resulting in suboptimal dissemination of information and trip planning. To address this issue, a tourism website for Pati Regency…
y was developed, equipped with a recommended tourist route feature. This study aims to design and develop a web-based tourism information system that provides destination information based on categories, media galleries, and promotional YouTube videos, as well as a Patiways feature that allows users to select multiple tourist destinations. The system then calculates the most efficient visiting order using a greedy heuristic algorithm, based on the selected starting point. The system was developed using the Waterfall method, consisting of analysis, design, implementation, and testing phases. The system design is illustrated through UML diagrams such as Use Case, Activity, and Class Diagrams. With this system, the distribution of tourism information becomes more effective, and tourists can plan trips with optimized routes. Additionally, the website is expected to serve as a digital promotion medium that contributes to increasing tourist visits to Pati Regency.
Keywords: heuristic greedy; recommendation route; tourism; waterfall
Abstrak: Pariwisata di Kabupaten Pati saat ini belum memiliki sistem informasi digital yang terintegrasi, sehingga penyebaran informasi dan perencanaan perjalanan wisata masih belum optimal. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini mengembangkan sebuah website pariwisata Kabupaten Pati yang dilengkapi dengan fitur rekomendasi rute wisata terbaik. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi pariwisata berbasis web yang mampu menyajikan informasi destinasi wisata berdasarkan kategori, galeri media, serta video promosi YouTube. Selain itu, sistem ini dilengkapi dengan fitur unggulan bernama Patiways yang memungkinkan pengguna memilih beberapa destinasi wisata dan secara otomatis memperoleh urutan kunjungan paling efisien menggunakan algoritma heuristik greedy berdasarkan titik awal perjalanan. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode Waterfall yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Perancangan sistem direpresentasikan menggunakan diagram UML, meliputi Use Case Diagram, Activity Diagram, dan Class Diagram. Dengan adanya sistem ini, diharapkan penyebaran informasi pariwisata menjadi lebih efektif, wisatawan dapat merencanakan perjalanan dengan rute yang optimal, serta website dapat berfungsi sebagai media promosi digital yang berkontribusi terhadap peningkatan kunjungan wisatawan ke Kabupaten Pati.
Kata kunci: heuristik greedy; pariwisata; rekomendasi rute; waterfall
Abstract:Abstract: Bakery MSMEs in Kisaran City play a significant role in the local economy, but their distribution data is still managed manually, making it difficult to access and analyze. This study aims to develop a WebGIS-based…
ased Geographic Information System to map and manage bakery MSME data digitally and in an integrated manner. The research methods include field surveys, spatial and non-spatial data collection, system design using UML, development with Leaflet.js and MySQL, and testing using the blackbox method. The results show that the resulting system is capable of displaying interactive maps with location details, business information, and an easy-to-use search feature. This system makes it easier for the government, business actors, and the public to access MSME information and supports data-based economic development planning. With the output in the form of publications in accredited journals, this research is expected to be an effective solution for MSME data management in other regions.
Keyword: bakery; mapping; MSME; WebGIS
Abstrak: UMKM toko roti di Kota Kisaran memiliki peran penting dalam perekonomian lokal, namun data persebarannya masih dikelola secara manual sehingga sulit diakses dan dianalisis. Penelitian ini bertujuan mengembangkan Sistem Informasi Geografis berbasis WebGIS untuk memetakan dan mengelola data UMKM toko roti secara digital dan terintegrasi. Metode penelitian meliputi survei lapangan, pengumpulan data spasial dan non-spasial, perancangan sistem menggunakan UML, pengembangan dengan Leaflet.js dan MySQL, serta pengujian menggunakan metode blackbox. Hasil penelitian menunjukkan sistem yang dihasilkan mampu menampilkan peta interaktif dengan detail lokasi, informasi usaha, dan fitur pencarian yang mudah digunakan. Sistem ini mempermudah pemerintah, pelaku usaha, dan masyarakat dalam mengakses informasi UMKM, serta mendukung perencanaan pembangunan ekonomi berbasis data. Dengan luaran berupa publikasi pada jurnal terakreditasi, penelitian ini diharapkan menjadi solusi efektif untuk pengelolaan data UMKM di daerah lain.
Kata kunci; pemetaan; toko roti; UMKM; WebGIS
Abstract:Abstract: This study applies an integrated approach to optimize heart failure classification. The main objective is to address the challenge of class imbalance in medical datasets and to improve the accuracy, sensitivity,…
, and generalization of the classification model. The urgency of this issue is emphasized by statistics showing that cardiovascular diseases cause approximately 17.9 million deaths worldwide each year. Using a quantitative experimental approach, this study analyzes the "Heart Failure Prediction Dataset" from Kaggle, which consists of 918 records. The data were processed through normalization and encoding, followed by the application of SMOTE on the training set to balance class distribution. This step successfully increased model accuracy from 88.41% to 90.22% and minority class recall from 0.82 to 0.88. Furthermore, Bayesian Optimization was employed to refine the hyperparameters of SVM, resulting in a final model with an accuracy of 89.13% that demonstrated better generalization. This integrated approach significantly enhances the stability, sensitivity, and generalization of the model, making it a reliable tool for clinical decision support systems in predicting heart failure.
Keywords: bayesian optimization; heart failure; machine learning; SMOTE; SVM.
Abstrak: Penelitian ini menerapkan pendekatan terintegrasi untuk mengoptimalkan klasifikasi gagal jantung. Tujuan utama studi ini adalah untuk mengatasi tantangan ketidakseimbangan kelas dalam dataset medis dan meningkatkan akurasi, sensitivitas, serta generalisasi model klasifikasi. Urgensi ini ditegaskan oleh statistik yang menunjukkan bahwa penyakit kardiovaskular menyebabkan sekitar 17,9 juta kematian setiap tahun secara global. Menggunakan pendekatan eksperimental kuantitatif, penelitian ini menganalisis "Heart Failure Prediction Dataset" dari Kaggle, yang terdiri dari 918 catatan. Data diproses dengan normalisasi dan encoding, lalu SMOTE diterapkan pada data pelatihan untuk menyeimbangkan distribusi kelas. Langkah ini berhasil meningkatkan akurasi dari 88,41% menjadi 90,22% dan recall kelas minoritas dari 0,82 menjadi 0,88. Selanjutnya, Bayesian Optimization menyempurnakan hyperparameter SVM, menghasilkan model akhir dengan akurasi 89,13% yang menunjukkan generalisasi lebih baik. Pendekatan terintegrasi ini secara signifikan meningkatkan stabilitas, sensitivitas, dan generalisasi model. Hasil penelitian ini menjadikannya alat yang andal untuk sistem pendukung keputusan klinis dalam prediksi gagal jantung.
Kata kunci: bayesian optimization; gagal jantung; machine learning; SMOTE; SVM
Abstract:Abstract: Good pronunciation plays a crucial role in enhancing students' confidence, encouraging active participation in learning, and preparing them for academic and professional opportunities, such as English-language…
interviews. Poor pronunciation during scholarship or job interviews can hinder the interviewer's understanding, thereby reducing the chances of acceptance. This study aims to improve students' pronunciation fluency and develop a learning medium based on Automatic Speech Recognition (ASR) technology. The method employed involves the development of Progressive Web Apps (PWA) integrated with ASR technology from the app.lumi.education platform, supported by manual labeling for pronunciation validation. The research was conducted at LKP Vijaya Learning Centre, Tanjungbalai City. The results demonstrate that ASR-based media significantly enhances students' pronunciation accuracy and confidence. Thus, the integration of ASR technology into PWA effectively supports innovative and efficient pronunciation learning.
Keywords: automatic speech recognition; language learning; pronunciation; web-based application.
Abstrak: Pengucapan yang baik berperan penting dalam meningkatkan kepercayaan diri siswa, mendorong partisipasi aktif dalam pembelajaran, dan mempersiapkan mereka menghadapi peluang akademik maupun profesional, seperti wawancara berbahasa Inggris. saat menghadapi wawancara beasiswa atau pekerjaan berbahasa Inggris, pengucapan yang buruk dapat mengurangi pemahaman pewawancara, sehingga mengurangi peluang diterima. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kelancaran pengucapan siswa dan mengembangkan media pembelajaran berbasis teknologi Automatic Speech Recognition (ASR). Metode yang digunakan adalah pengembangan Progressive Web Apps (PWA) yang terintegrasi dengan ASR dari aplikasi app.lumi.education, didukung oleh pelabelan manual untuk validasi pengucapan. Penelitian dilakukan di LKP Vijaya Learning Centre, Kota Tanjungbalai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa media berbasis ASR secara signifikan meningkatkan akurasi pengucapan dan kepercayaan diri siswa. Dengan demikian, integrasi teknologi ASR dalam PWA terbukti mendukung pembelajaran pengucapan secara inovatif dan efisien.
Kata kunci: aplikasi berbasis web; pengenalan suara otomatis; pembelajaran bahasa; pengucapan