Neural Network Perangkat Lunak Pengukur Kefasihan Bacaan Al-Qur’an

Posted on
ABSTRAK
Al-Qur’an selaku kitab suci umat Islam yang adalah sebuah kalam Allah yang diwahyukan kepada Nabi Muhammad SAW yang mengandung pedoman untuk umat manusia. Karena Al-Qur’an bernilai agung dan suci karenanya selaku umat muslim hendaknya kita memperhatikan adap serta wajib membacanya dengan bagus dan benar agar mampu memahami isi kandungannya serta mampu mengamalkannya pada kehidupan sehari-hari. Neural Network ialah paradigma pemrosesan suatu informasi yang terinspirasi oleh system sel syaraf manusia, sama seperti otak yang memproses informasi. Neural Network cara kerjanya mirip dengan syaraf manusia yaitu belajar dari suatu contoh bagi memecahkan suatu masalah seperti pengenalan pola atau klasifikasi karena proses pembelajaran.
Di penelitian ini akan dikerjakan sebuah bahan lunak pegukur kefasihan baca’an Al-Qur’an dengan menggunakan Neural Network dengan sistem back propagation menggunakan laptop. Sinyal analog mula-mula dicuplik menjadi sinyal digital dengan kecepatan cuplik 8000 Hz. Bagi proses ekstraksi parameter suara digunakan sistem linier prediktif coding (LPC) bagi memperoleh koefisien cepstral. Dari hasil keluaran LPC ini akan ditransformasikan ke pada domain frekuensi dengan fast fourier transform (FFT) 512 point. Berikutnya keluaran dari FFT sebanyak 32 data berikutnya akan menjadi inputan Neural Network back propagation bagi mengerjakan pengenalan. Enam puluh contoh dari 20 pembicara yang berbeda dan dianggap telah fasih dan dianggap tak fasih akan dilatih oleh Neural Network back propagation bagi dikenali. Bagi pengujian kefasihan akan dimasukkan 15 suara yang akan di uji kafasihannya dengan cara membandingkan data nilai dari target suara perameter antara yang fasih dan yang tak fasih dengan data nilai contoh. Baca’an akan disebut fasih jikalau datanya mendekati target nilai parameter dengan batas nilai yang telah ditentukan. Pada fungsi ahir ini hasil outputnya hanya ada tiga kemungkinan yaitu baca’an fasih dan tak fasih serta bacaan yang tak dikenali.
Dari hasil uji coba didapatkan hasil bahwa system mampu mengukur kafasihan menggunakan satu hidden dengan 50 node dan 2 hidden dengan 100,50 node dengan jumlah nilai momentum 0.1, 0.25, 0.5, 0.75, dan 09 hasilnya ratarata mengenali dengan prosentase 20% dan maksimal 40%.

Kata kunci: Neural Network, Back Propagation, Kefasihan Baca’an Al-Qur’an


Unduh File : 
ABSTRAK

Unduh Source Code Program :

Unduh File.rar 

Screenshot Program :

bg1





Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *