## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2841

## Implementasi Speech Recognition Pada Aplikasi E-Prescribing Menggunakan Algoritme Convolutional Neural Network
Nur Azis 1,* , Herwanto 2 , Fathurrahman Ramadhani 2
1 Teknik, Sistem Informasi, Universitas Krisnadwipayana, Jakarta, Indonesia
2 Teknik, Teknik Informatika, Universitas Krisnadwipayana, Jakarta, Indonesia Email: 1,* nuraziz@unkris.ac.id, 2 Herwanto@unkris.ac.id, 3 fathurrahmanramadhani@gmail.com Email Penulis Korespondensi: nuraziz@unkris.ac.id
Abstrak− Proses peresepan obat secara manual oleh dokter dapat menimbulkan beberapa permasalahan, diantaranya dokter tidak  mengetahui  obat  apa  saja  yang  tersedia  dan  memerlukan  waktu  untuk  mengetahui  apa  saja  obat  yang  tersedia  di farmasi.  Pengenalan  ucapan  (speech  recognition)  pada  saat  ini  sudah  banyak  digunakan  dalam  berbagai  hal,  yang  dapat membantu dalam memudahkan pekerjaan. Penerapan pengenalan ucapan dapat dilakukan pada aplikasi e-prescribing dengan metode jaringan syaraf tiruan menggunakan algoritme Convolutional Neural Network (CNN), merupakan metode dasar pada Deep Learning. Penelitian ini bertujuan untuk memudahkan dokter dalam mengisi data obat di aplikasi e-prescribing dengan menggunakan  pengenalan  ucapan.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  didapatkan  dari  dataset  opensource  yang disediakan  oleh  Google  dan  melakukan  pengumpulan  dataset  mandiri.  Dari  hasil  percobaan  yang  telah  dilakukan  akurasi yang  dicapai  dengan  40  epoch  dan  40  pengentesan  langsung  dengan  kata  yang  berbeda  sebesar  90%.  Dimana  kata  yang berhasil dikenali dengan 36 kata dari 40 kata.
Kata Kunci: Peresepan Obat; Aplikasi e-prescribing; Speech Recognition; Convolutional Neural Network; Dataset
Abstract −The process of manually prescribing drugs by doctors can cause several problems, including doctors not knowing what drugs are available and it takes time to find out what drugs are available in the pharmacy. Speech recognition is now widely  used  in  various  ways,  which  can  help  facilitate  work.  The  application  of  speech  recognition  can  be  done  in  the  e- prescribing application with the neural network method using the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm, which is the  basic  method  of  deep  learning.  This  study  aims  to  facilitate  physicians  in  filling  out  drug  data  in  e-prescribing applications using speech recognition. The data used in this study were obtained from the open source dataset provided by Google and collected independent datasets. From the results of experiments that have been carried out, the accuracy achieved with 40 epochs and 40 direct impressions with different words is 90%. Where words are successfully recognized 36 words out of 40 words.
Keywords :  Prescription  Drugs;  Electronic  Prescription  Application;  Speech  Recognition;  Convolutional  Neural  Network; Dataset

## 1. PENDAHULUAN
Era teknologi yang berkembang sangat cepat ini, banyak teknologi baru yang bermunculan untuk memudahkan dan  membantu  dalam  melakukan  suatu  pekerjaan.  Salah  satu  kemajuan  teknologi  informasi  merambah  pada bidang  kesehatan  seperti  kedokteran[1],  Pada  era digital,  masyarakat  pun  semakin  menyadari  bahwa  teknologi komunikasi  merupakan  salah  satu  alat  yang  penting  dalam  mengatasi  cepatnya  penyebaran  arus  informasi[2], begitu pula komunikasi dengan seorang dokter juga tak kalah penting dalam memantau kondisi Kesehatan Kita. Hal  itu  dilakukan  demi  meminimalkan medication  error .  Adapun  pengertian  medication  error  sendiri  adalah kejadian  yang  merugikan  pasien  yang  diakibatkan  pemakaian  obat  selama  dalam  penanganan  tenaga kesehatan[3] maka dalam hal ini sangat dibutuhkan sebuah teknologi yang membantu didalam dunia Kesehatan. Salah satu teknologi yang dibutuhkan dalam dunia Kesehatan adalah speech recognition secara otomatis. Hal ini diperlukan  untuk  membantu  kinerja  dalam  proses Prescription  Drugs .    Mengacu  pada  penelitian  yang  pernah dilakukan  sebelumnya  didalam  pengebangan  teknologi  yang  berkaitan  dalam  bidang  Kesehatan.  oleh  Riza Adrianti Supono [4]dalam penelitiannya membahas tentang peluang dan hambatan penerapan teknologi internet untuk  pengobatan  jarak  jauh,  kemudian  penelitaian  yang  dilakukan  oleh  Karyo  Budi  Utomo  dan  Kawan- kawan[5]  dalam  penelitiannya  membahas  tentang  bagaimana  mendeteksi  penyakit  paru-paru  dengan  metode Forward Chaining. Berdasarkan  beberapa penelitian yang sudah di lakukan oleh beberapa peneliti diatas maka penelitian ini akan mencoba meneliti penerapan teknologi yang berbeda.
Adapun  focus  penelitian  dalam  paper  ini  adalah  meneliti  tentang  bagaimana  agar  peresepan  obat  dapat dilakukan secara otomatis dengan berbekal ucapan dari seorang dokter pemeriksa. Hal itu dilatarbelakangi oleh sebuah  resep  yang  ditulis  oleh  seorang  dokter  terkadang  tidak  terbaca  oleh  perawat.  Sehingga  terkadang memperlukan  kerja  atau  proses  yang  lebih  lama.  Adapun  penelitian  yang  ada  saat  ini  seperti  dilakukan  oleh Adhitya  Yoga  Pratama  Idwal  dan  kawan-kawan[6]  yang  meneliti  tentang  pengenalan  suara  dalam  Bahasa Indonesia  untuk  aksen  Melayu  Pontianak  dan  Sunda  Garut,  kemudian  penelitian  oleh  Jenny  Putri  Hapsari[7] bagaimana  sebuah  suara  menjadi  kunci  dalam  pengaksesan  Sistem  Informasi  Akademik,  selanjutnya  oleh Muhammad  Bobbi  Kurniawan  Nasution[8]  yang  meneliti  tentang  pengenalan  suara  teks  bebas  dengan mengunakan metode Algoritma SVM dan yang terakhir oleh Handri Al Fani dkk[9] yang merancang sebuah alat monitoring pendekteksi suara diruangan bayi Berbasis Arduino.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2841
Didalam  penelitian  ini  Sistem  peresepan  elektronik  ( e-prescribing )[10]  didesain  untuk  mempermudah dalam melakukan pelayanan dimulai dari tahap  penulisan resep, hal  tersebut  dilakukan untuk agar tidak terjadi kesalahan  pada  saat  proses  peresepan  obat  atau  penulisan  resep (prescribing) [11],  tahap  kedua  adalah pembacaan  resep (transcribing) [12]  pada  tahap  ini  diperlukan  sebuah  metode  yang  berfungsi  untuk  mengenali suara Adapun metode yang digunakan adalah Convolutional Neural Networks (CNN), seperti yang di sampaikan oleh  I  Wayan  Suartika  E.  P  dkk  [13]  sebuah  CNN  dapat  melakukan  pengenalan  citra  dengan  akurasi  yang menyaingi  manusia  pada  dataset  tertentu,    tahap  ketiga  menyiapkan,  membuat,  atau  meracik  obat,  dan mendistribusikan obat kepada penderita[14] pada proses ini disebut dengan (Dispensing) , tahap keempat proses pengunaan  obat  pada  tahap  ini  Penggunaan  obat  harus  sesuai  dengan  penyakit,  oleh  karena  itu  diagnosis  yang ditegakkan  harus  tepat,  patofisiologi  penyakit,  keterkaitan  farmakologi  obat  dengan  patofisiologi  penyakit  dan dosis yang diberikan dan waktu pemberian yang tepat[15] dan yang terakhir adalah mengenali dan mengevaluasi perkembangan yang terjadi akibat tindakan atau disebut dengan monitoring[16].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  pembuatan  Aplikasi  E-Prescribing  merupakan  tahapan-tahapan  yang  akan  dilakukan  dalam menyelesaikan  penelitian.  Dengan  dilakukannya  tahapan-tahapan  dengan  terstruktur  dan  sistematis  agar penelitian ini dapat berjalan dengan baik.
Berikut merupakan tahapan-tahapan dalam membangun Aplikasi E-Prescribing pada penelitian ini, yang dapat digambarkan melalui diagram alur penelitian seperti pada gambar 1.
Identifikasi Masalah Start Data Analis Studi Literatur Rumusan  Masalah Pengumpulan Data & Survey Penentuan Perangkat Lunak A A Pembuatan Rancangan Tampilan Pembuatan Aplikasi Penerapan Algoritma CNN Pengujian Aplikasi Implementasi Sistem End Gambar 1. Diagram Alur Penelitian
Penjelasan gambar 1 Diagram Alur Penelitian : a. Identifikasi Masalah
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  pengidentifikasian  masalah  yang  ada,  sehingga  dapat  ditemukannya  solusi alternatif  untuk  memecahkan  permasalahan.  Pada  pengidentifikasian  ini  dilakukan  dengan  datang  langsung ke  rumah  sakit,  dan  melakukan  perumusan  masalah,  selanjutnya  menentukan  tujuan  penelitian  yang  mana tujuan penelitian ini akan digunakan sebagai parameter untuk memecahkan permasalahan yang ada..
b. Rumusan Masalah
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  perumusan  masalah  berdasarkan  masalah  yang  sudah  di  identifikasi.  Yaitu merupakan  penjabaran  dari  identifikasi  masalah  seperti  pertanyaan  lengkap  dan  terfperinci  tentang  ruang lingkup  masalah yang akan diteliti berdasarkan identifikasi masalah tersebut. Dan akan menjadi penentu apa bahasan yanga akan dilakukan dalam sebuah penelitian.
c. Pengumpulan Data & Survey
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  pengumpulan  data  yang  akan  digunakan  sebagai  bahan  dan  patokan  dalam pembuatan aplikasi. Data disini juga termasuk pengumpulan data mentah atau data set yang digunakan untuk proses  pengenalan  suara,  dengan  melakukan  perekaman  pengucapan  yang  kemudian  disimpan  dalam  suatu database.
d. Penentuan Perangkat Lunak
Pada tahap ini peneliti melakukan analisa dan mencari aplikasi yang dapat dijadikan sebagai bahan informasi untuk penelitian.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2841
e. Pembuatan Rancangan Tampilan
Pada tahapan ini, membuat suatu permodelan atau blueprint aplikasi yang akan dibuat, sehingga dalam proses pembuatannya  akan  menjadi  efektif  dan  efisien.  Dan  juga  pada  hasil  akhir  pembuatan  aplikasi  diharapkan sesuai dengan apa yang telah direncanakan,
f. Pembuatan Aplikasi
Pada  tahap  ini  peneliti  membuat  aplikasi  yang  berfungsi  untuk  informasi  dan  penerapan  metode  algoritma Convolutional  Neural  Networks (CNN)  agar  menghasilkan  perekaman  suara  dengan  baik.  Adapun  proses kerja  pada  CNN,  data  yang  dipropagasikan  pada jaringan  adalah  data  dua  dimensi,  sehingga  operasi  linear dan  parameter  bobot  pada  CNN  berbeda.  Pada  CNN  operasi  linear  menggunakan  operasi  konvolusi, sedangkan  bobot  tidak  lagi  satu  dimensi  saja,  namun  berbentuk  empat  dimensi  yang  merupakan  kumpulan kernel konvolusi seperti pada Gambar.2. Dimensi bobot pada CNN adalah[13]:
neuron input x neuron output x tinggi x lebar
Karena  sifat  proses  konvolusi,  maka  CNN  hanya  dapat  digunakan  pada  data  yang  memiliki  struktur  dua dimensi seperti citra dan suara.

## Gambar 2. Proses Konvolusi pada CNN
g. Pengujian Aplikasi
Pada Tahapan ini, merupakan tahapan terakhir dalam penelitian ini, dengan mencari tau apakah penelitian ini berhasil atau belum berhasil.
h. Implementasi Sistem
Pada tahap ini aplikasi diterapkan pada rumah sakit.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi  Aplikasi  e-prescribing  adalah  tahap  penerapan  sekaligus  pengujian  bagi  sistem  baru  serta merupakan tahap dimana aplikasi siap dioperasikan pada keadaan yang sebenarnya, efektifitas sistem baru akan diketahui secara pasti, juga untuk semua kelebihan dan kekurangan sistem dan aplikasi program.

## a. Convolutional Neural Network
Untuk  melakukan  training  data  menggunakan  CNN  Langkah  pertama  yaitu  dengan  data  hasil  ekstraksi menggunakan  MFCCs,  dimana  dengan  mengubah  suara  menjadi  visual  spektogram  per-frekuensi  suara. Sehingga  dihasilkan  data  visual  yang  dapat  diklasifikasi  oleh  CNN.  Dalam  melakukan  klasifikasi  diperlukan  4 tahapan yang harus dilakukan, yaitu convolution, pooling, flattening dan full connection
Gambar 3. Arsitektur Conlutional Neural Network
i. Convolution
Convolution  Layer terdiri  dari  neuron  yang  tersusun  sedemikian  rupa  serhingga  membentuk  sebuah  filter dengan panjang dan tinggi  dalam pixel. Dengan contoh  layer berukuran 6x6x3 yang artinya layer memiliki panjang 6 pixel, tinggi 6 pixel, dan tebal atau jumlah 3 channel dari model gambar yaitu RGB. Ketiga filter akan  digeser,  setiap  pergeseran  akan  dilakukan  operasi  antara  input  dan  nilai  dari  filter  tersebut,  sehingga

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2841
menghasilkan  activation  map  atau  feature  map.  Ada  beberapa  parameter  yang  harus  ditentukan  dalam melakukan convolution yaitu stride, padding , dan aktivasi . Stride merupakan parameter yang menentukan berapa jumlah pergeseran filter, jika nilai stride adalah 1 maka convolution  akan  bergeser  sebanyak  1  pixel  secara  horizontal  atau  vertikal.  Padding  atau  zero  padding merupakan  parameter  menentukan  jumlah  pixel  yang  berisi  0  yang  akan  ditambahkan  disetiap  sisi  input dengan  tujuan  untuk  memanipulasi  dimensi  output  dari  feature  map.  Aktivasi  merupakan  nilai  hasil convolution  dikenakan  fungsi  aktivasi,  fungsi  yang  biasa  digunakan  yaitu  reLu  dikarenakan  sifatnya  yang lebih berfungsi dengan baik.
ii. Pooling
Pooling  Layer  terdiri  dari  sebuah  filter  dnegan  ukuran  dan  stride  tertentu  yang  bergeser  pada  seluruh  area feature  map.  Pooling  yang  digunakan  yaitu  Max Pooling  dan  Average  Pooling,  dengan  tujuan  penggunaan pooling  layer  untuk  mengurangi  dimensi  dari  feature  map  yang  dihasilkan  dari  convolution,  sehingga mempercepat komputasi karena parameter semakin sedikit dan mengatasi overfitting. Bentuk lapisan pooling pertama  dan  kedua  yang  digunakan  filter  berukuran  3x3  dan  lapisan  pooling  ketiga  yang  digunakan  filter berukuran  2x2  yang  diaplikasikan  dengan  langkah  sebanyak  3  kali  dan  kemudian  beroperasi  pada  setiap irisan input.
iii. Flattening
Flattening merupakan  proses  mengubah  data  pooling  yang  memiliki  array  2  dimensi  kemudian  dikonversi menjadi  data  satu  dimensi  single  vector.  Flattenning  dapat  juga  diartikan  menreshape  feature  map  menjadi sebuah vector agar bisa digunakan sebagai input dari fully-connected layer.
iv. Full Connection
Full Connection merupakan layer dimana semua neuron aktivitas dari lapisan sebelumnya terhubung semua dengan neuron di lapisan selanjutnya seperti hal nya jaringan syaraf tiruan bisa. Setiap aktivitas dari lapisan sebelumnya perlu diubah menjadi data satu dimensi sebelum dapat dihubungkan ke semua neuron di lapisan Fully-Connected .  Hal  ini  dilakukan  bertujuan  untuk  mengolah  data  sehingga  bisa  diklasifikasikan  karena Fully-Connected memiliki neuron yang secara keseluruhan terhubung
Gambar 4. Diagram Proses Pengenalan Ucapan
Keterangan:

## Masukan
Pada  tahap  ini  pengguna  sistem  memasukkan  data  rekaman  suara  yang  tidak  dikenali  pemiliknya  dan  data rekaman suara yang sudah diketahui pemiliknya sebagai data pembanding.

## Proses
Pada  proses  ini,  proses  masukan  mengolah  data  suara  dengan  ekstaksi  ciri  yang  terdiri  dari  framing, windowing, FFT, Mel-frequency, DCT yang kemudian menghasilkan koefisien MFCC. Masing-masing suara masukan  yang  sudah  mendapat  koefisien  MFCC  dari  setiap  frame,  pengenalan  pola  menggunakan  Jaring Saraf  Tiruan  (JST)  menggunakan  masukkan  dari  koefisien  MFCC.  Dimana  koefisien  MFCC  dari  suara sebagai pembanding data training dan suara yang tidak dikenal sebagai data uji. Kemudian hasil dari Jaringan Saraf  Tiruan  dianalisis  menggunakan  logika  keputusan  untuk  mendapatkan  keputusan  apakah  kedua  suara tersebut sama atau tidak.

## Keluaran
Keluaran  dari  sistem  tersebut  yaitu  keputusan  bahwa  suara  yang  diujikan  sama  atau  tidak  dengan  suara pembanding dalam berbentuk text.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2841

## 3.1 Implementasi Program
Ketika  pertama  menjalankan  aplikasi,  maka  halaman  yang  ditampilkan  adalah  halaman  utama.  Gambar  dari halaman utama dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 5 . Tampilan Utama Aplikasi
Dibawah ini merupakan tampilan Input Peresepan dan Detail Data Peresapan
Gambar 6. Tampilan Input Peresepan serta detail hasilnya

## 3.2. Pembahasan
Dalam  proses  pengenalan  suara  yang  diubah  menjadi  text,  ada  beberapa  tahapan  yang  harus  dilakukan  untuk tercapainya hal tersebut. Pertama mempersiapkan dataset yang berupa file suara berformat .wav yang kemudian dilakukan proses ekstraksi ciri dengan menggunakan FFT dan MFCCs, yang akan mengeluarkan output file .json sebagai  data  pembanding  yang  sudah  di  ekstraksi.  Kedua  dilakuan  training  dataset  menggunakan  Metode Algoritme CNN dengan melewati 40 epochs dan mendapatkan learing rate dengan accuracy 93%.  Terakhir yaitu dengan keyword spotting untuk membandingkan hasil yang ada didataset  dan dengan hasil ekstraksi  data input yang akan dikenali.
a. Implementasi Ekstraksi Ciri Mel-Frequency Cepstral Coefficients
Pada  tahapan  ini  dilakukan  Ekstraksi  Ciri  dengan  menggunakan  metode  Mel-Frequency  Cepstral  Coefficients dari  file suara yang berformat .wav akan di  ekstraksi  dan di  index ke dalam json yang merupakan hasil output dari prosesn ini. File json ini akan digunakan sebagai data yang akan di training.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2841
Submitted: 16/02/2021 ; Accepted: 14/03/2021 ; Published: 25/04/2021
Gambar 7. Tampilan Hasil Running Proses Ekstraksi
Gambar 8. Tampilan Hasil Data Ekstraksi
b. Implementasi Algoritme Convolutional Neural Network
Pada  tahapan  ini  dilakukan  Training  Dataset  yang  sudah  diekstraksi  sebelumnya  menggunakan  MFCCs. Selanjutnya  dilakukan  proses  training  dataset  menggunakan  Convolutional  Neural  Network  dengan  40  epoch untuk  menghasikan  file  berformat  .h5.  Dari  penulisan  ini  dapat  diketahui  tingkat  akurasi  dalam  proses pengenalan.
Langkah  pertama  dalam  melakukan  data  training  dataset  menggunakan  CNN  dengan  membuat  object sequential  class,  Pada  kode  diatas,  parameter  pertama  (64)  adalah  nilai  filter  nya.  parameter  kedua  adalah dimensi  filter  nya  (3×3),  parameter  ketiga  adalah  fungsi  aktivasi  yang  kita  gunakan  (relu)  disini  kita menggunakan rectifier function.
Langkah  selanjutnya  adalah  pooling.  Pooling  bertujuan  untuk  mereduksi  ukuran  gambar  sebanyak mungkin.  Disini  juga  kita  mencoba  mereduksi  jumlah  total  node  pada  layer  selanjutnya.  Kemudian  dengan menambahkan objek classifier kita ke dalam layer pooling. Pooling pertama dan kedua dalam bentuk matrix 3×3 dan pada pooling ketiga dalam bentuk matrix 2×2 sebagai pixel loss minimum dan precise region dimana feature dialokasikan.  Selanjutnya  adalah  proses  flattening.  Data  pooling  yang  kita  miliki  berupa  array  2  dimensi kemudian dikonversi menjadi data satu dimensi single vector.
Berikutnya  adalah  proses  dense.  Dense  adalah  fungsi  untuk  menambahkan  layer  yang  fully  connected. units  menandakan  jumlah  node  yang  harus  ada  di  hidden  layer,  nilainya  antara  jumlah  input  node  dan  output node.  Sedangkan  fungsi  aktivasinya  kita  gunakan  relu.  Saatnya  kita  inisialisasis  layer  output  kita,  yang  hanya berupa satu node karena klasifikasi ini termasuk dalam binary classification. Kode diatas memperlihatkan bahwa kita menggunakan node dengan jumlah dari  kata yang diklasifikasikan, dan fungsi  aktivasi  softmax pada layer terakhir.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2841
Gambar 9. Running Proses
Hasil pada running  proses dilakukannya training dataset  menggunakan metode CNN mendapatkan  hasil tingkat  akurasi  sebesar  0.96  dan  kemudian  hasil dari  running  proses  training  dataset  menghasilkan  file  dengan format .h5 yang menjadi dataset training perbadingan dalam penentuan kata.
Gambar 10. Tampilan Hasil Data Training Dataset

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  pada  implementasi  penggunaan speech  recognition di  rekam  medis  elektronik  dengan menggunakan  ekstraksi  ciri  MFCCs,  dan  FTT  dengan  metode  CNN,  Untuk  melakukan  pengenalan  suara diperoleh  kesimpulan  bahwa  memiliki  tinggkat  keakurasian  tinggi  tergantung  seberapa  banyak  dataset  yang dimiliki  dan  telah  di  training.  Pada  penelitian  ini  dengan  menggunakan  65.721  file  data  suara  yang  memiliki tingkat  keakurasian  96%.  Semakin  sering  menambahkan  dataset  yang  dimiliki,  akan  semakin  akurat  tingkat akurasinya dan dalam penggunaannya dapat membantu dokter dan perawat untuk melakukan input data kedalam E-Prescribing dengan cepat dan efisien

## REFERENCES
[1] A. Yani, “Utilization of Technology in the Health of Community Health,” Promot. J. Kesehat. Masy. , vol. 8, no. 1, p. 97, 2018, doi: 10.31934/promotif.v8i1.235.
[2] D.  Prasanti  and  S.  S.  Indriani,  “PENGEMBANGAN  TEKNOLOGI  INFORMASI  DAN  KOMUNIKASI  DALAM SISTEM  E-HEALTH  ‘alodokter.com,’” J.  Sosioteknologi ,  vol.  17,  no.  1,  pp.  93–103,  2018,  doi: 10.5614/sostek.itbj.2018.17.1.9.
[3] D.  D.  Sari  and  R.  Z.  Oktarlina,  “Peresepan  Obat  Rasional  dalam  Mencegah  Kejadian  Medication  Error,” J.  Kedokt. Univ. Lampung , vol. 7, no. 5, pp. 100–105, 2017.
[4] R. A. Supono, “Penerapan Teknologi Informasi pada Dunia Kedokteran: Peluang dan Hambatan Penerapan Pengobatan Jarak Jauh Berbasis Internet di Negara Berkembang,” Konf. Nas. Sist. Inf. 2006, Univ. Pas. , pp. 1–4, 2006, [Online]. Available: adrianti.staff.gunadarma.ac.id.
[5] K.  B.  Utomo,  T.  R.  Tulili,  and  M.  Limbong,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pakar  Untuk  Deteksi  Penyakit  Paru-Paru Dengan  Metode  Forward  Chaining,” Just  TI  (Jurnal Sains  Terap.  Teknol.  Informasi) ,  vol. 12, no. 1,  p.  1, 2020,  doi: 10.46964/justti.v12i1.173.
[6] A.  Y.  P.  Idwal,  Y.  I.  Nurhasanah,  and  D.  B.  Utami,  “Sistem  Pengenalan  Suara  Bahasa  Indonesia  Untuk  Mengenali Aksen Daerah,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 3, pp. 461–471, 2017, doi: 10.28932/jutisi.v3i3.661.
[7] J. P. Hapsari, “Aplikasi Pengenalan Suara Dalam Pengaksesan Sistem Informasi Akademik,” pp. 1–8, 2014, [Online]. Available: http://eprints.undip.ac.id/25592/.
[8] M.  Bobbi,  K.  Nasution,  S.  Suryadi,  and  R.  Watrianthos,  “Model  Pengenalan  Suara  Teks  Bebas  Menggunakan Algoritma  Support  Vector  Machine,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  1249–1255,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i4.2436.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2841
[9] H. Al Fani, S. Sumarno, J. Jalaluddin, D. Hartama, and I. Gunawan, “Perancangan Alat Monitoring Pendeteksi Suara di Ruangan Bayi RS Vita Insani Berbasis Arduino Menggunakan Buzzer,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 1, p. 144, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1750.
[10]  F. C. Sabila et al. , “Peresepan Elektronik ( E-Prescribing ) Dalam Menurunkan Kesalahan Penulisan Resep Elecronical Prescribing ( E-Prescribing ) to Reduce Prescribing Error,” Med. J. Lampung Univ. , vol. 7, no. 3, pp. 271–275, 2018, [Online]. Available: http://juke.kedokteran.unila.ac.id/index.php/majority/article/view/2090.
[11]  A. Yusuf, V. Fitria, D. Nugraha, and N. Mentari,  “Kajian Administrasi dan Farmasetik Resep Pasien Rawat Jalan di RSUD  dr.Soekardjo  Kota Tasikmalaya  Periode  10  Maret  –  10  April  2017  Berdasarkan  Permenkes  Nomor  58  Tahun 2014,” J.  Pharm.  Sci.  Med.  Res. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  24–41,  2019,  [Online].  Available:  http://e- journal.unipma.ac.id/index.php/pharmed.
[12]  Amalia, “Rational Drug Prescription Writing,” Juke , vol. 4, no. 7, pp. 22–30, 2016.
[13]  W.  S.  Eka  Putra,  “Klasifikasi  Citra  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (CNN) pada  Caltech  101,” J.  Tek. ITS , vol. 5, no. 1, 2016, doi: 10.12962/j23373539.v5i1.15696.
[14]  I.  M.  A.  Widnyana,  “KAJIAN  TERHADAP  DENPASAR  SEBAGAI  TEMPAT  PELAKSANAAN  DISPENSING (PENYERAHAN)  OBAT  OLEH  KALANGAN  TENAGA  MEDIS  BERDASARKAN  PELEGALAN  UNDANG- UNDANG  PRAKTEK  KEDOKTERAN  I,” J.  Pendidik.  Kesehat.  Rekreasi ,  vol.  2,  pp.  60–68,  2015,  doi: 10.1377/hlthaff.2013.0625.
[15]  A.  Pratiwi  and  R.  Sinuraya,  “Prescribing  Analysis  for  2–5  Years  Old  Children  in  Bandung  During  Year  2012,” Indones. J. Clin. Pharm. , vol. 3, no. 1, pp. 18–23, 2014, doi: 10.15416/ijcp.2014.3.1.18.
[16]  A. Herliana and P. M. Rasyid, “Sistem Informasi Monitoring Pengembangan Software Pada Tahap,” J. Inform. , no. 1, pp. 41–50, 2016.