Maulana, Ari (2024) SISTEM PENGUJIAN HAFALAN AL-QUR'AN MELALUI SUARA MENGGUNAKAN METODE DISCRETE COSINE TRANSFORM (DCT). S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text Cover.pdf Download (78kB)
	Text Abstrak.pdf Download (75kB)
	Text Bab I.pdf Download (192kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (148kB)
	Text Full-text.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)

Abstract

Al-Qur’an adalah kalam Allah SWT yang diwahyukan kepada Nabi Muhammad SAW. Hafal Al-Qur'an merupakan suatu anjuran bagi setiap muslim yang beriman. Proses menghafal memerlukan ketekunan, kesabaran dan latihan konsisten. Metode pembelajaran tradisional seperti talaqqi telah digunakan dalam penghafalan Al-Qur'an, namun keterbatasan guru dan keharusan interaksi tatap muka yang intensif mendorong pengembangan metode pembelajaran yang fleksibel. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem otomatis pengujian hafalan Al-Qur'an (studi kasus QS Al-Infithar ayat 1-19) guna membantu proses pembelajaran Al-Qur’an secara mandiri. Sistem dibangun menggunakan metode Discrete Cosine Transform (DCT) dengan 19 dataset sampel suara, setiap dataset memuat 6 sampel suara latih dan 4 sampel suara uji. DCT merupakan metode penting dalam analisis sinyal suara yang digunakan untuk mengkonversi sinyal waktu-domain menjadi representasi domain frekuensi. Penerapan algoritma DCT pada sampel sinyal suara melibatkan pengambilan data sinyal suara dalam domain waktu dari sumber suara, yang kemudian dibagi menjadi frame-frame kecil yang merepresentasikan segmen dari sinyal suara. Transformasi DCT diterapkan pada setiap frame sinyal suara dan mengubahnya ke dalam domain frekuensi sebagai koefisien DCT. Koefisien DCT dari semua frame digunakan untuk menganalisa karakteristik suara dan mengidentifikasi pola frekuensi khas dari ayat Al-Qur'an. Pada penelitian ini, pengujian dilakukan dalam beberapa tahap menggunakan empat variasi konstanta probabilitas yaitu 0,3, 0,4, 0,5, dan 0,6, dengan membandingkan vektor pola suara uji dengan vektor pola suara latih. Hasil pengujian menunjukkan tingkat keberhasilan yang bervariasi pada setiap konstanta probabilitas. Pada konstanta probabilitas 0,3, tingkat akurasi keberhasilan sebesar 76%, pada konstanta probabilitas 0,4 mencapai 88%, pada konstanta probabilitas 0,5 mencapai 91%, dan pada konstanta probabilitas 0,6 mencapai 93%. Secara keseluruhan, sistem menghasilkan tingkat akurasi keberhasilan deteksi yang tinggi dengan detection rate rata-rata mencapai 87% dan false positive rate hanya 13%.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	Ari Maulana
Date Deposited:	02 Jul 2024 08:04
Last Modified:	02 Jul 2024 08:04
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/3088

Actions (login required)

View Item