Penerapan Regular Expression pada Post-Processing Sistem Kasir Berbasis Speech-to-Text
DOI:
https://doi.org/10.29407/07vmhz54Abstract
Perkembangan teknologi Automatic Speech Recognition (ASR) telah banyak dimanfaatkan dalam sistem kasir berbasis suara untuk meningkatkan efisiensi proses transaksi. Namun, hasil transkripsi suara masih sering mengalami kesalahan pada data produk yang mengandung angka dan satuan ukuran sehingga menurunkan akurasi pencocokan produk. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan ketepatan parsing hasil speech-to-text melalui penerapan Regular Expression pada tahap post-processing. Metode yang digunakan adalah eksperimen dengan membandingkan hasil sistem sebelum dan sesudah penerapan Regex. Pengujian dilakukan menggunakan beberapa sampel transaksi yang mengandung angka dan satuan ukuran produk. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan Regex mampu memperbaiki pemisahan nama produk dan jumlah pembelian sehingga hasil transaksi menjadi lebih terstruktur. Selain itu, nilai akurasi pencocokan produk meningkat dari 71% sebelum penerapan Regex menjadi 92% setelah penerapan Regex. Dengan demikian, penerapan Regular Expression terbukti efektif dalam meningkatkan kualitas pengolahan data transaksi pada sistem kasir berbasis suara.
Keywords:
Automatic Speech Recognition, Parsing, Regex, Sistem Kasir, Speech-to-text##plugins.themes.default.displayStats.downloads##
References
[1] H. Wijaya, “Teknologi Pengenalan Suara tentang Metode, Bahasa dan Tantangan:
Systematic Literature Review,” bit-Tech, vol. 7, no. 2, pp. 533–544, 2024,
doi.org/10.32877/bt.v7i2.1888.
[2] M. P. P. Dantjie, “Pengembangan fitur chatbot melalui sistem AI adaptif sebagai virtual
assistant pada website Devaskara Technology,” 2025, Universitas Ivet,
[3] A. C. Kamilla, N. Priyani, V. H. Pranatawijaya, and N. N. K. Sari, “Pengembangan
Aplikasi Kasir Mobile Yang Efisien,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 8, no. 4, pp.
5966–5971, 2024, doi.org/10.36040/jati.v8i4.9829.
[4] M. S. Naim and W. Suharso, “Rekayasa Ulang Proses Bisnis pada Website Kasir Alaska
Coffee: Solusi untuk Meningkatkan Kinerja Operasional: Strategi Peningkatan Efisiensi
dan Pengurangan Kesalahan dalam Proses Transaksi,” J. Repos., vol. 7, no. 1, 2025.
[5] A. Meudea, D. Swanjaya, and J. Sahertian, “Pengembangan Sistem Kasir Berbasis Suara
dengan Fuzzy Matching di Koperasi Harapan Mulya Kediri,” vol. 9, no. 2, pp. 1523–
1528, 2025, doi.org/10.29407/w7mzpf55.
[6] B. A. Haryono and A. Prasetya, “Identifikasi Kuantitas Berbasis Rule Pada Masalah
Text-to-SQL,” J. Borneo Inform. dan Tek. Komput., vol. 5, no. 1, pp. 26–39, 2025,
doi.org/10.35334/jbit.v5i1.6819.
[7] A. D. Wafiy and B. H. Prasetio, “Penerapan Model Whisper Pada Embedded System
Untuk Speech to Text,” J. Pengemb. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput., vol. 8, no. 8, 2024,
https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/14008.
[8] A. N. Cahyo, R. Hermawan, M. A. D. Wijaya, and A. P. Sari, “Deteksi Teks Promosi
Judi Online Pada Kolom Komentar YouTube dengan Metode Regex dan Fuzzy
Matching,” J. RESTIKOM Ris. Tek. Inform. dan Komput., vol. 7, no. 2, pp. 176–187,
2025, doi.org/10.52005/restikom.v7i2.441.
[9] M. Ramadhan, “IMPLEMENTASI METODE EKSTRAKSI MFCC DAN EVALUASI
RECURRENT NEURAL NETWORK PADA TRANSKRIPSI SUARA KE TEKS:
STUDI KASUS DALAM BAHASA LAMPUNG DIALEK PUBIAN,” 2025,
UNIVERSITAS LAMPUNG, digilib.unila.ac.id/id/eprint/86462.
[10] A. D. H. Musta’in, A. Sanjaya, and A. B. Setiawan, “Penerapan Regular Expression dan
Cosine Similarity pada Uji Kemiripan Kalimat Bahasa Indonesia,” in Prosiding
SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 2025, pp. 154–162,
doi.org/10.29407/fq3vhb08.
[11] B. W. Herdiansyah, “Implementasi Retrieval Augmented Generation (RAG)
Multimodal Sebagai Sistem Rekomendasi Berbasis Teks dan Gambar di Platform ECommerce,” 2025, Universitas Islam Indonesia,
doi.org/10.47668/edusaintek.v12i3.1951.
[12] R. Rifaldi, “Pengembangan Fitur Speech Recognition Pada Aplikasi Notulensi
Menggunakan Whisper AI,” 2025, Universitas Islam Indonesia, http://jinnovative.org/index.php/Innovative/article/download/17269/11718.
[13] M. Nashiruddin, F. D. N. Praditya, A. F. Mufazzal, and A. Ardiansyah, “Implementation
of Tesseract-based OCR for UMKLA student card data extraction,” JKTI J. Keilmuan
Teknol. Inf., vol. 1, no. 1, pp. 11–14, 2025, doi.org/10.61902/jkti.v1i1.1688.
[14] M. D. Al Rashad, B. Rahayudi, and D. Pramono, “Rancang Bangun Aplikasi Point Of
Sales Dengan Voice Assistant Berbasis Mobile Menggunakan Framework Flutter (Studi
Kasus: Toko 2 Mahkota Plastik),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 9, no.
12, 2025, https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/15763.
Downloads
Published
Issue
Section
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Copyright on any article is retained by the author(s).
- The author grants 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 acknowledgment 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 acknowledgment 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.
- The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
