PENERAPAN METODE MEL FREQUENCY CEPSTRUM COEFIFICIENT DAN K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK PENGECEKAN HUKUM TAJWID IKHFA
Daftar Isi:
- Al-Quran merupakan kitab suci umat Islam. Sebagai umat Islam kita diwajibkan untuk membaca dengan baik dan benar, Karena Al-Quran mempunyai hukum-hukum tajwid maka perlu dilakukan pengecekaan terhadap hukum-hukum tajwid tersebut agar umat Islam dapat membaca Al-Quran dengan baik dan benar. Pengenalan suara merupakan salah satu upaya agar suara dapat dikenali atau diindentifikasi sehingga dapat dimanfaatkan. Penelitian ini membahas tentang pengecekan hukum tajwid ikhfa melalui pengenalan suara. Penelitian tentang aplikasi pengecekan hukum tajwid ikhfa ini bertujuan untuk mengetahui tingkat akurasi dan tingkat error aplikasi yang dibuat. Penelitian ini menggunakan metode Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) sebagai ekstraksi ciri dan K-Nearest Neighbor (KNN) sebagai classifier data. Sumber suara berasal dari 5 orang responden yang masing-masing orang direkam sebanyak 5 kali bacaan yang benar dan 5 kali bacaan yan salah. Dalam penelitian ini dilakukan pengujian terhadap pengaruh jumlah koefisien MFCC dan jumlah parameter K. Hasil pengujian memperlihatkan jumlah koefisien MFCC dan jumlah parameter K dapat mempengaruhi ketepatan pengecekan bacaan hukum tajwid ikhfa, semakin besar jumlah koefisien MFFC atau jumlah parameter K, maka membuat tingkat akurasi semakin lebih rendah, meskipun penurunannya tidak terlalu signifikan. Akurasi tertinggi pada penelitian ini adalah 94% dengan jumlah koefisien MFCC sebanyak 13 dan jumlah parameter K sebanyak 1.Kata Kunci: Al-Quran,Ikhfa, KNN, MFCC, Pengenalan Suara, Tajwid, Umat Islam.