Deteksi Ucapan untuk Sistem Pengawasan Asesmen (iProctor) Menggunakan Metode Deep Learning

Abstract

Asesmen adalah kegiatan mengumpulkan informasi ketercapaian kompetensi siswa. Asesmen merupakan bagian integral dari proses pembelajaran, tak terkecuali dalam pembelajaran berbasis Out Door Learning (ODL) dan Massive Open Online Course (MOOC). Sebuah studi menyatakan bahwa persentase siswa yang melakukan kecurangan dalam pelaksanaan kegiatan akademik terus meningkat, dan lebih mudah bagi mereka untuk berlaku curang pada asesmen yang dilakukan secara daring. Hal ini menjadi tantangan untuk perkembangan iProctor, yaitu platform untuk melakukan asesmen seara daring. Untuk mengurangi risiko kecurangan, sistem pelaksanaan dan pengawasan ujian yang valid menjadi suatu hal yang penting. Pada penelitian ini diuji sistem pengawasan otomatis bedasarkan audio. Data audio didapatkan dari mikrofon yang terletak pada ruang dilakukannya asesmen. Sistem pengawasan asesmen dilakukan secara otomatis dengan metode deteksi ucapan menggunakan metode deep learning dengan model CNN. Data audio di ekstraksi fitur menggunakan log-mel spectrogram. Hasil esktraksi fitur menjadi input model CNN MobileNetV3. Hasil prediksi dari MobileNetV3 dilakukan proses smoothing dengan metode Majority Vote. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model deteksi ucapan memberikan hasil terbaik dengan model CNN MobileNetV3-Large pada dataset librispeech dengan speech f1 score 0.8652, non-speech f1 score 0.7332, dan hasil weighted average 0.8242. Ekstraksi fitur menggunakan metode log-mel spectrogram menggunakan parameter fft size 512, mel bins 40, hope size 8, lower frequency 300, upper frequency 8000. Hasil dari log-mel spectrogram dibagi menjadi banyak frame 25ms dan step 12.5ms atau overlap 50.

CC Licencing

Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).