Record Detail Back
Studi Komparasi Performa Model Wav2Vec2 Dan Openai Whisper Untuk Asr (Automatic Speech Recognation) Pada Pengenalan Ucapan Bahasa Indonesia
- Share to:
Di era digital, kebutuhan akan sistem transaksi yang cepat, akurat, dan terintegrasi
semakin penting, terutama bagi bisnis kecil hingga menengah seperti kafe dan toko
retail. Sistem transaksi digital tidak hanya berperan sebagai alat pembayaran, tetapi
juga berpotensi menjadi sumber data penting untuk mendukung pengambilan
keputusan strategis. Namun, banyak pelaku usaha belum memanfaatkan data
transaksi secara optimal, sehingga keputusan bisnis seringkali hanya berdasarkan
intuisi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem
transaksi digital yang terintegrasi dengan algoritma Moving Average dan Apriori.
Moving Average digunakan untuk menganalisis tren penjualan berdasarkan waktu
guna mengantisipasi perubahan permintaan, sedangkan algoritma Apriori
diterapkan untuk mengidentifikasi pola pembelian konsumen dan mendukung
strategi bundling produk atau promosi yang lebih efektif. Dengan pendekatan ini,
sistem tidak hanya mempercepat proses transaksi, tetapi juga menghasilkan analitik
prediktif yang membantu pengelolaan operasional dan pengambilan keputusan
berbasis data. Diharapkan, sistem ini dapat meningkatkan efisiensi dan daya saing
bisnis di tengah dinamika pasar yang kompleks.
Kata Kunci: Sitem Transaksi Digital, Moving Average, Apriori, Strategi Pemasaran
Remi Maulani Hidayat - Personal Name
005 HID S
NONE
Text
Indonesia
Universitas Langlangbuana
2025
Bandung
LOADING LIST...
LOADING LIST...
APA Citation
Remi Maulani Hidayat. (2025).Studi Komparasi Performa Model Wav2Vec2 Dan Openai Whisper Untuk Asr (Automatic Speech Recognation) Pada Pengenalan Ucapan Bahasa Indonesia.(Electronic Thesis or Dissertation). Retrieved from https://localhost/etd