Pengembangan Aplikasi Percakapan Suara Secara Real-Time untuk Simulasi Wawancara Kerja Berbasis Kecerdasan Buatan
Abstrak
Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) telah menghadirkan peluang baru dalam membangun aplikasi interaktif yang dapat mendukung berbagai kebutuhan manusia. Salah satu penerapannya adalah pada simulasi wawancara kerja, di mana calon pelamar dapat berlatih berkomunikasi secara langsung dengan sistem yang mampu merespon suara pengguna secara real-time. Tugas akhir ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi percakapan suara berbasis web yang memanfaatkan teknologi speech recognition, natural language processing (NLP), dan text-to-speech (TTS) untuk menghadirkan pengalaman wawancara yang lebih realistis. Implementasi sistem dilakukan dengan mengintegrasikan teknologi WebRTC sebagai media komunikasi suara real-time serta model AI untuk memahami pertanyaan dan memberikan respon secara cepat dan kontekstual. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi mampu memberikan respon dengan tingkat latensi rendah dan akurasi pengenalan suara yang cukup baik dalam skenario wawancara kerja. Dengan adanya aplikasi ini, pengguna diharapkan dapat meningkatkan kemampuan komunikasi, mengasah keterampilan menjawab pertanyaan, serta memperoleh pengalaman simulasi wawancara yang lebih efektif dan efisien sebelum menghadapi wawancara kerja sesungguhnya.
Kata Kunci:
Aplikasi Web
Kecerdasan Buatan
Percakapan Suara Real-Time
Simulasi Wawancara Kerja
WebRTC
NLP
TTS
Cara Mengutip Artikel
Muhamad Jikril Aryanda, Erick Andika. (2025). Pengembangan Aplikasi Percakapan Suara Secara Real-Time untuk Simulasi Wawancara Kerja Berbasis Kecerdasan Buatan. Prosiding SEMNASTERA (Seminar Nasional Teknologi dan Riset Terapan), Vol. 7, hlm. 243-248. e-ISSN 2715-4602.
Informasi Prosiding
Daftar Pustaka
K. Kusmayadi, D. Kurniadi, and R. Setiawan, “Aplikasi Voice Assistant Pada Smartwach Menggunakan Open Artificial Intellegence,” Jurnal Algoritma, vol. 21, no. 2, pp. 309–320, Nov. 2024, doi: 10.33364/algoritma/v.21-2.1499.
V. Ethiraj, A. David, S. Menon, and D. Vijay, “Toward Low-Latency End-to-End Voice Agents for Telecommunications Using Streaming ASR, Quantized LLMs, and Real-Time TTS,” Aug. 2025, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2508.04721
S. Di Leo, L. De Cicco, and S. Mascolo, “Real-Time Speech-to-Text on Edge: A Prototype System for Ultra-Low Latency Communication with AI-Powered NLP,” Information (Switzerland), vol. 16, no. 8, Aug. 2025, doi: 10.3390/info16080685.