SISTEM PENDETEKSI KESALAHAN DALAM MEMBACA Al-QUR’AN AYAT 1-5 MENGGUNAKAN METODE VITERBI

Bustami Bustami, Fadlisyah Fadlisyah, Irma Mauliza

Abstract


Pada umumnya di dalam dunia pengolahan sinyal suara untuk mengenali sebuah pola dapat diberikan beberapa pelatihan terlebih dahulu. Di dalam Penelitian ini pada dasarnya bertujuan untuk mempresentasikan sistem pendeteksi kesalahan melalui suara pada surah Ali-Imran ialah sistem yang membantu mendeteksi kesalahan melalui inputan  sample suara terhadap bacaan surah Ali-Imran. Metode ekstraksi ciri yang digunakan sebagai referensi ciri bacaan adalah Viterbi. Pada proses pelatihan  masing-masing bacaan dilatih dengan 10 sample suara kemudian dilakukan proses pengujian untuk memperoleh hasil deteksi berupa segmen. Berdasarkan hasil komplesitas algoritma, sistem pendeteksi kesalahan dalam membaca Al-Qur’an menggunakan  algoritma Viterbi adalah efektif. hasil unjuk kerja sistem mampu mendeteksi kesalahan dalam membaca Al-Qur’an menggunakan algoritma Viterbi hingga mencapai 89%.


Full Text:

PDF

References


Anwar, Prof. Dr. Rosihon. 2014. Cara Mudah Memahami Bahasa Al-Qur’an. Bandung, Mizan.

Angela, Amelia. dkk, 2007. Algoritma Viterbi Dalam Metode Hidden Markov Models Pada Teknologi Speech Recognition. Jurnal Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung.

Muhathir. 2014. Perbandingan Unjuk Kerja Transformasi Wavelet, Mellin Dan Discrete Sine Transform (DST) Untuk Pengenalan Ayat Al-Qur’an Pada Surat Yasiin 1-10 Melalui Suara. Skripsi Prodi Informatika Fakultas Teknik Universitas Malikussaleh 2014.

Qasim Ata, Abu Farhan. 2011. Bentuk-bentuk kesalahan ketika membaca al-qur’an,

http://belajarislam.com/2011/01/Bentuk-bentuk-kesalahan-ketika-membaca-al-qur’an, diunduh tanggal 13 juli 2016.

Rahmi, Dessi. 2015. Pengembangan Sistem Pengenalan Bacaan Al-Quran Memanfaatkan Phonetically Rich and Balanced Corpus. Jurnal Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung.




DOI: https://doi.org/10.29103/techsi.v9i1.205

Article Metrics

 Abstract Views : 548 times
 PDF Downloaded : 21 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.




TECHSI Journalindexed by:


Google Scholar Portal Garuda crossref doi




TECHSI Journalis a member of:


Mendeley Zotero



© Copyright of Journal TECHSI, (e-ISSN:2614-6029, p-ISSN:2302-4836).