ABSTRAK Nama : Evando Wihalim dan Muzaki Azami Khairevy Program Studi : Ilmu Komputer Judul : PENGEMBANGAN PLUGIN PLATFORM MOOC UNTUK PEMBANGKIT SUBTITLE VIDEO PEMELAJARAN, STUDI KASUS SCELE FASILKOM UI Pembimbing : Gladhi Guarddin, S.Kom., M.Kom. dan Dr. Ir. Erdefi Rakun, M.Sc. Dengan berkembangnya pengetahuan di bidang teknologi, kegiatan belajar mengajar tidak hanya dapat dilakukan secara tatap muka. Kegiatan belajar mengajar ini dapat didukung dengan memanfaatkan suatu learning management system (LMS) berbasis web. LMS biasanya mampu untuk menyimpan video pemelajaran baik itu rekaman kelas maupun rekaman materi yang disampaikan oleh pengajar. Video pemelajaran pada LMS ini dapat diakses oleh semua orang termasuk para pelajar tunarungu. Video pemelajaran biasanya terdiri atas kumpulan gambar dan suara. Suara ini sulit didengar oleh penyandang tunarungu sehingga mereka mengalami kesulitan dalam memahami isi video pemelajaran. Untuk melawan keterbatasan pendengaran, penyandang tunarungu kerap menggunakan komunikasi total dalam keseharian mereka. Komunikasi total adalah komunikasi yang tidak hanya melibatkan mulut dan telinga namun juga mata, gerakan bibir, gerakan tangan, dan lain-lain. Untuk menghadirkan komunikasi total pada video pemelajaran, dibutuhkan suatu sistem yang dapat mengubah video menjadi gerakan animasi bahasa isyarat. Fasilkom UI telah mengembangkan modul untuk mengubah teks menjadi animasi bahasa isyarat. Dengan demikian, diperlukan suatu sistem yang dapat mengubah video menjadi teks. Pada penelitian ini, dikembangkan sistem pengubah video menjadi teks yang dapat diintegrasikan dengan LMS khususnya Moodle. Pada penelitian ini juga dibahas mengenai perbandingan dua model Automatic Speech Recogniton (ASR), yakni: Google Speech-to-Text dan Wav2Vec2-Large-XLSRIndonesian. Pada penelitian ini didapatkan kesimpulan bahwa pengembang dapat membuat sebuah modul aktivitas Moodle yang dapat diintegrasikan dengan LMS Moodle dan layanan lain di luar LMS. Tak hanya itu, berdasarkan hasil analisis yang dilakukan pada penelitian ini, model Google Speech-to-Text terbukti mampu memberikan rata-rata hasil transkripsi video pemelajaran yang lebih akurat dan lebih cepat daripada model Wav2Vec2-Large-XLSR-Indonesian. Kata kunci: Moodle, Learning Management System, Application Programming Interface, Automatic Speech Recognition, Google Speech-to-Text.