Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2023.4.1.419 Vol. 4, No. 1, Februari 2023, hlm. 217-224 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## MAKHRAJ ‘AIN PRONUNCIATION ERROR DETECTION USING MEL FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENT AND MODIFIED VGG-16
Ibnu Kasyful Haq *1 , Agi Prasetiadi 2
1,2 Informatika, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Indonesia Email: 1 ibnukasyfulhaq@gmail.com , 2 agi@ittelkom-pwt.ac.id
(Naskah masuk: 26 Juni 2022, Revisi: 31 Juli 2022, Diterbitkan: 10 Februari 2023)

## Abstract
Based  on  research  conducted  by  the  Institute  of  Qur'anic  Sciences  (IIQ)  as  many  as  65%  of  Muslims  in Indonesia  are  illiterate  in  the  Qur'an.  In  previous  studies,  research  was  conducted  on  the  detection  of  Arabic word  pronunciation  errors  against  non-natives  using  the  Mel  Frequency  Cepstral  Coefficient  (MFCC)  and Support Vector Machine (SVM) methods with a test result of 54.6%. Due to the low accuracy results in previous studies,  this  study  aims  to  design  and  build  a  system  that  can  correct  the  accuracy  of  the  pronunciation  of makhraj letter ‘ain with the method used is a combination of MFCC and  Convolutional Neural Network (CNN) with  a  vgg-16  structure  that  has  been  modified.  The  dataset  used  is  1,600  voice  recordings  divided  into  two categories of the correct pronunciation of the letter ‘ain and incorrect pronunciation of the letter ‘ain and four variations of  pronunciation  with different  vowels with a total data  of 800 records in  each category. This study conducted several experiments on variations of the CNN kernel. The results of the training model that produced the best  accuracy  in  all variations were the  training model  on kernels 16, 32, 64 with a final  accuracy rate of 100% for all variations with 96% accuracy validation. In the fathah variation, the validation accuracy is 94%. In the variation of dhommah and the variation of kasrah obtained a validation accuracy of 97%. Therefore, this study  succeeded  in  distinguishing  the  sound  of  the  pronunciation  of  the  letter  ‘ain  with  different  vowels  and measuring the accuracy of the pronunciation of the letter ‘ain. Implementing the modified vgg-16 produces high accuracy and validation values for each speech variation during the model train process.
Keywords : CNN, Hijaiyah, Makhraj, MFCC

## DETEKSI KESALAHAN PENGUCAPAN MAKHRAJ HURUF ‘AIN MENGGUNAKAN MEL FREQUENCY  CEPSTRAL COEFFICIENT DAN VGG-16 TERMODIFIKASI

## Abstrak
Berdasarkan  riset  yang  dilakukan  Institut  Ilmu  Al-Qur’an  (IIQ)  sebanyak  65%  umat  Islam  di  Indonesia mengalami buta aksara Al-Qur’an. Pada penelitian terdahulu dilakukan analisis terhadap pendeteksian kesalahan pengucapan  kata  bahasa  Arab  terhadap  bukan  penduduk  asli  menggunakan  metode Mel  Frequency  Cepstral Coefficient (MFCC)  dan Support  Vector  Machine (SVM)  dengan  hasil  uji  sebesar  54,6%.  Oleh  karena  hasil akurasi  yang  rendah  pada  penelitian  sebelumnya,  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  dan membangun  sistem  yang  dapat  mengkoreksi  tingkat  ketepatan  pengucapan makhraj huruf ‘ain dengan  metode yang  digunakan  adalah  gabungan  antara  MFCC  dan Convolutional  Neural  Network (CNN)  dengan  struktur VGG-16 yang telah dimodifikasi. Dataset yang digunakan adalah 1.600 rekaman suara yang terbagi menjadi dua kategori pengucapan huruf ‘ain yang benar dan pengucapan huruf ‘ain yang salah dan empat variasi pengucapan yang  berbeda  harakat  dengan  jumlah  data  masing-masing  kategori  berjumlah  800  rekaman.  Penelitian  ini melakukan beberapa percobaan variasi kernel CNN dan hasil training model yang menghasilkan akurasi terbaik pada  seluruh  variasi  adalah training  model pada  kernel  16,  32,  64  dengan  tingkat  akurasi  akhir  100%  pada seluruh variasi dengan validasi akurasi 96%. Pada variasi fathah didapatkan validasi akurasi sebesar 94%. Pada variasi dhommah dan pada variasi kasrah didapatkan validasi akurasi sebesar 97%. Oleh sebab itu, penelitian ini berhasil  membedakan  suara  pengucapan  huruf ‘ain yang  berbeda  harakat  dan  mengukur  tingkat  akurasi kebenaran  pengucapan  pada  rekaman  huruf ‘ain tersebut.  Pengimplementasian  vgg-16  yang  telah  dimodifikasi menghasilkan nilai akurasi dan validasi akurasi yang tinggi pada masing-masing variasi ucapan saat proses train model .
Kata kunci : CNN, Hijaiyah, Makhraj, MFCC

## 1. PENDAHULUAN
Al-Qur’an  merupakan  kitab  suci  sekaligus pedoman  hidup  bagi  umat  Islam  yang  diturunkan oleh  Allah Subhaanahu  Wata’aala kepada  Nabi Muhammad Shallallahu  ‘Alaihi  wa  Sallam melalui perantara  malaikat  Jibril ‘Alaihissalam ,  tercatat dalam mushaf yang  dikutip  kepada  kita  secara mutawatir , membacanya merupakan ibadah, diawali dengan  surah Al-Fatihah dan  diakhiri  dengan  surah An-Nas yang  mengandung  nilai-nilai  ajaran  yang relevan  untuk  kehidupan  manusia  sepanjang  masa [1][2][3][4].  Pembacaan  ayat-ayat  suci  Al-Qur’an haruslah  menerapkan  kaidah  ilmu  tajwid  yang merupakan ilmu yang mempelajari tempat keluarnya bunyi  huruf-huruf  hijaiyah  atau  disebut makharijul huruf dan  hak  dari  setiap  huruf  berupa  sifat  yang harus  dijadikan  sebagai  acuan,  sehingga  pembacaan Al-Qur’an  akan  menjadi  benar  dan  sempurna maknanya sebagaimana yang telah dicontohkan oleh Rasulullah Shallallahu  ‘alaihi  wa  Sallam [5][6]. Hukum  mempelajari  ilmu  tajwid  merupakan fardhu kifayah yang  artinya  tidak  wajib  dipelajari  oleh setiap  pembaca  Al-Qur’an  dan  dapat  diwakilkan, sedangkan mengamalkan ilmu tajwid ketika membaca  ayat-ayat  Al-  Qur’an  merupakan fardhu ‘ain yang  artinya wajib ditunaikan oleh setiap orang yang  membacanya  dan  tidak  dapat  diwakilkan [7][8][9].
Pembahasan  utama yang dipelajari  dalam ilmu tajwid  adalah makhorijul  huruf dari  huruf-huruf hijaiyah  yang  berjumlah  29  [10][11].  Seseorang yang  membaca  Al-Qur’an  harus  mampu  melafalkan huruf-huruf  hijaiyah  sesuai  dengan makhorijul huruf -nya  dengan  tepat  karena  kesalahan  dalam pengucapan  suatu  huruf  akan  berdampak  pada makna  dari  kata  yang  diucapkan  [12].  Apabila seseorang  dengan  sengaja  meninggalkan  penerapan ilmu  tajwid  ketika  membaca  Al-Qur’an  sehingga merubah  makna  dari  ayat  yang  dibaca,  maka hukumnya  adalah  berdosa  karena  sesungguhnya Allah Subhaanahu  Wata’aala menurunkan  Al- Qur’an berikut dengan tajwidnya [13][14][15].
Proses  pembelajaran  Al-Qur’an  di  era  industri 4.0  saat  ini  memiliki  sejumlah  problematika  yang mencuat  disebabkan  keterlibatan  seluruh  faktor pembentuk  yang  menentukan  suatu  keberhasilan atau  kegagalan  proses  pembelajaran  khususnya terkait  pendidik  dan  peserta  didik.  Beberapa  bentuk manifestasi dari problematika dunia pendidikan yang saat  ini  terjadi  secara  nyata  di  Indonesia  adalah metodologi  pembelajaran  teacher  centered  yang lebih  terpusat  pada  penyampaian  materi  satu  arah dari  pendidik,  minimnya  media  pembelajaran  dan sarana  prasarana  yang  dimanfaatkan,  materi  yang disampaikan  lebih  condong  bersifat  ekspansif, kurangnya  inovasi  dan  motivasi  pendidik  dalam memanajemen peserta didik, serta model dan strategi yang digunakan bersifat tradisional [16].
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  maka muncullah gagasan untuk membuat model
pembelajaran  baru  dalam  dunia  pendidikan  Al- Qur’an  dengan  memanfaatkan  teknologi artificial intelligence sistem  deteksi  kesalahan  pengucapan makhraj huruf ‘ain menggunakan Mel  Frequency Cepstral  Coefficient (MFCC).  Pada  penelitian Zulaiha  [17]  disebutkan  bahwa  penggabungan  dua algoritma  machine  learning  yaitu Mel  Frequency Cepstral  Coefficient dan Convolutional  Neural Network dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi suara di lingkungan yang bising dengan hasil akurasi mencapai 87,5%. Pada penelitian Ma’mun [18] juga menunjukkan  bahwa  penggunaan  algoritma Mel Frequency  Cepstral  Coefficient dapat  mengenali suara  bacaan  Al-  Qur’an  melalui  ekstraksi  ciri rekaman  suara  dengan  rata-rata  tingkat  akurasi sebesar  51,8%  sehingga  dapat  digunakan  sebagai metode pemrosesan pengenalan suara pada penelitian  ini.  Diharapkan  dengan  adanya  sistem deteksi  kesalahan  pengucapan makhraj huruf ‘ain ini,  setiap  orang  dapat  mulai  mempelajari  ilmu tajwid  secara  praktik  dan  interaktif  secara  mandiri dimanapun  dan  kapanpun,  sehingga  setiap  muslim dapat  memenuhi  kewajibannya  ketika  membaca Al- Qur’an dan terhindar dari dosa.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Subjek dan Objek Penelitian
Berlandaskan  latar  belakang  yang  telah diuraikan  pada  pendahuluan,  maka  dibutuhkan subjek  penelitian  yang  memiliki  kapabilitas.  Pada proses pembelajaran Al-Qur’an dikenal istilah sanad yang  merupakan  rangkaian  bacaan  yang  dapat dipercaya  yang  tersambung  kepada  Rasulullah shallallahu  ’alaihi  wa  sallam. Subjek  dalam penelitian ini adalah laki-laki yang sudah dan belum memiliki  sanad  Al-Qur’an.  Sedangkan  objek penelitian  yang  diambil  berdasarkan  batas  masalah diatas,  yaitu  rekaman  suara  pengucapan  huruf ‘ain laki-laki  yang  sudah  dan  belum  memiliki  sanad  Al- Qur’an.

## 2.2. Fase Pengumpulan Dataset
Dataset yang  dikumpulkan  berupa  rekaman suara  pengucapan makhraj huruf ‘ain yang  benar dan pengucapan makhraj huruf ‘ain yang salah yang terdiri  dari  empat  variasi  pengucapan,  yaitu pengucapan huruf ‘ain berharakat fathah , huruf ‘ain berharakat dhommah ,  huruf ‘ain berharakat kasrah dan  huruf ‘ain berharakat sukun .  Masing-masing informan  memberikan  20  pengulangan  rekaman pada  setiap  variasinya.  Rekaman  suara  pengucapan makhraj  huruf ‘ain yang  benar  didapatkan  melalui 10  orang  informan  yang  sudah  memiliki  sanad  Al- Qur’an  yang  tersambung  hingga  Rasulullah Shallallahu  ‘Alaihi  wa  Sallam  dengan  riwayat  Hafs ‘an ‘Ashim dan pengucapan makhraj huruf ‘ain yang salah  juga  didapatkan  melalui  10  orang  informan yang  belum  memiliki  sanad  Al-Qur’an  yang tersambung  kepada  Rasulullah  Shallallahu  ‘Alaihi wa  Sallam  sehingga  total  informan  adalah  20  orang
dan  total  jumlah  rekaman  adalah  1.600  rekaman dengan maksimal panjang rekaman adalah 9 detik.

## 2.3. Fase Preprocessing
Pada  penelitian  ini  dilakukan  lima  tahap preproseccing .
Tahap pertama adalah pengkategorian  rekaman  suara  kedalam  empat kategori,  yaitu  pengucapan  huruf ‘ain berharakat fathah ,  pengucapan  huruf ‘ain berharakat kasrah , pengucapan  huruf ‘ain berharakat dhommah dan pengucapan  huruf ‘ain berharakat sukun .  Masing- masing  kategori  juga  akan  dipisah  kedalam  dua kategori,  yaitu  pengucapan  huruf ‘ain yang  benar dan pengucapan huruf ‘ain yang salah. Tahap kedua adalah  pengukuran  suara  untuk  diketahui  panjang rekaman  terpendek  dan  terpanjang  dari  setiap rekaman.  Tahap  ketiga  adalah  penentuan  nilai tengah  agar  ketika  suara  dilakukan stretching seluruh  rekaman  suara  memiliki  panjang  yang seragam.  Tahap  keempat  adalah stretching yang dilakukan  berdasarkan  nilai  tengah  pada  setiap rekaman suara yang bertujuan untuk menyeragamkan panjang data rekaman suara. Tahap terakhir adalah randomisasi
untuk pengoptimalisasian kinerja model yang akan dibuat.

## 2.4. Fase Konversi Dataset ke MFCC
Pada  proses  pengkonversian dataset suara ke MFCC terbagai menjadi 3 proses. Proses pertama adalah pengkonversian data suara dari domain waktu kedalam domain frekuensi dua dimensi menggunakan Fast  Fourier  Transform (FFT)  untuk kemudian dilakukan proses Mel Frequency Wrapping (MFW)  untuk  mengkonversi  domain frekuensi  dua  dimensi  kedalam  domain  frekuensi tiga  dimensi.  Output  dari  proses  ini  adalah spektogram  yang  selanjutkan  akan  di  klasifikasikan menggunakan CNN [19].

## 2.5. Fase Perancangan Model CNN
Convolutional  Neural  Network (CNN) adalah  salah    satu    jenis    algoritma Deep    Neural Network yang  diimplementasikan  pada  pengolahan data citra  [20].  Data hasil ekstraksi  ciri pada MFCC berupa  spektogram  akan  dilakukan  proses training dan testing data  menggunakan  CNN.  Model  CNN akan  dibuat  menggunakan  arsitektur  VGG-16 termodifikasi  yang  kemudian  diberi  nama  arsitektur IbNet.  Gambar  arsitektur  IbNet  dapat  dilihat  pada gambar 3.2 berikut:

## Gambar 2.1 Arsitektur Ibnet
Arsitektur IbNet menggunakan 3 layer konvolusi  berukuran  3x3  dengan  struktur  input, layer konvolusi, max-pooling, layer konvolusi, layer konvolusi,  max-pooling  kemudian  masuk  kedalam dense.  Struktur  IbNet  berbeda  dengan  struktur
AlexNet yang memiliki arsitektur berupa input, layer konvolusi,  max-pooling,  layer  konvolusi,  max- pooling,  layer  konvolusi,  max-pooling  kemudian masuk  kedalam  dense.  Struktur  IbNet  juga  berbeda dengan  asitektur  VGG-16  yang  berupa  input,  layer konvolusi,  layer  konvolusi,  max-pooling,  layer konvolusi,  layer  konvolusi,  layer  konvolusi,  max- pooling  kemudian  masuk  kedalam  dense.  Struktur arsitektur  AlexNet  dan  VGG-16  dapat  dilihat  pada gambar 3.3 dan 3.4 dibawah ini.

## Gambar 2.3 Aritektur AlexNet

## Gambar 2.4 Arsitektur VGG-16
Arsitektur  IbNet  juga  menggunakan  3  lapis filter yang  diurutkan  dari  nilai  terkecil  hingga terbesar.  Pada  proses  pengklasifikasian dataset dibagi  menjadi  tiga  dengan  perbandingan  80:10:10 dimana  80  merupakan  data training ,  10  adalah  data validasi  dan  10  merupakan    data testing .  Proses training model  dilakukan  dengan  100  kali epoch atau 100 kali putaran menggunakan optimizer adam. Model  dikatakan  bagus  apabila output membentuk kurva yang smooth dengan mengikuti pola trend dari data yang di training . Hasil riwayat akurasi training akan  direkam  dan  diolah  menggunakan  RegEx  dan google spreadsheet.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Hasil dan Evaluasi Model
Identifikasi  awal  perbedaan  antara  pegucapan huruf ‘ain yang  benar  dan  huruf ‘ain yang  salah ialah  dilakukan  perepresentasian  bentuk  gelombang suara  dari  seluruh  kategori  dan  variasi  rekaman huruf ‘ain berdasarkan  domain  waktu  dan  domain frekuensinya.  gambar  3.1  merupakan  bentuk representasi  rata-rata  gelombang  suara  huruf ‘ain sukun yang benar, sedangkan gambar 3.2 merepresentasikan bentuk rata-rata gelombang suara huruf ‘ain sukun yang salah. gambar 3.3 merupakan representasi  bentuk  rata-rata  gelombang  suara  huruf ‘ain  fathah yang  benar,  sedangkan  gambar  3.4 merepresentasikan bentuk rata-rata gelombang suara huruf ‘ain fathah yang salah. Gambar 3.5 merupakan bentuk  representasi  rata-rata  gelombang  suara  huruf ‘ain  dhommah yang  benar,  sedangkan  gambar  3.6 merepresentasikan bentuk rata-rata gelombang suara huruf ‘ain  dhommah yang  salah.  Gambar  3.7 merupakan  rata-rata  representasi  gelombang  suara huruf ‘ain kasrah yang benar, sedangkan gambar 3.8 merepresentasikan  rata-rata  gelombang  suara  huruf ‘ain kasrah yang salah.
Gambar 3.1. Gelombang suara ‘ain sukun yang benar berdasarkan domain waktu (kiri) dan domain frekuensi (kanan)
Gambar 3.2. Gelombang suara ‘ain sukun yang salah berdasarkan domain waktu (kiri) dan domain frekuensi (kanan)
Gambar 3.3. Gelombang suara ‘ain fathah yang benar berdasarkan domain waktu (kiri) dan domain frekuensi (kanan)
Gambar 3.4. Gelombang suara ‘ain fathah yang salah berdasarkan domain waktu (kiri) dan domain frekuensi (kanan)
Gambar 3.5. Gelombang suara ‘ain dhommah yang benar berdasarkan domain waktu (kiri) dan domain frekuensi (kanan)
Gambar 3.6. Gelombang suara ‘ain dhommah yang salah berdasarkan domain waktu (kiri) dan domain frekuensi (kanan)
Gambar 3.7. Gelombang suara ‘ain kasrah yang benar berdasarkan domain waktu (kiri) dan domain frekuensi (kanan)
Gambar 3.8. Gelombang suara ‘ain kasrah yang salah berdasarkan domain waktu (kiri) dan domain frekuensi (kanan)
Berdasarkan  gambar  3.1  hingga  gambar  3.8 dapat  dilihat  secara  kasat  mata  bahwa  rata-rata pengucapan  huruf ‘ain yang  benar  dan  pengucapan huruf ‘ain yang  salah  memilki  perbedaan  sehingga dapat  dilakukan  pemodelan deep  learning untuk mengetahui tingkat akurasi ketepatan pengucapannya.

## 3.2  Membedakan  Pengucapan  Huruf  A’in Berbeda Harakat
Penggunaan  IbNet  pertama  kali  digunakan untuk membedakan gelombang suara antara pengucapan huruf ‘ain berharakat sukun , pengucapan huruf ‘ain berharakat fathah , pengucapan  huruf  ‘ain  berharakat dhommah dan pengucapan huruf ‘ain berharakat kasrah yang dapat dilihat pada tabel 3.1 dibawah ini.
Tabel 3. 1 Hasil Uji Coba Kernel Deteksi Perbedaan Harakat No. Kernel Accuracy Val- Accuracy 1 4, 8, 16 100% 88% 2 8,16,32 100% 89% 3 16,32,64 100% 93% 4 32,64,128 27% 28%
Tabel  3.1  menunjukan  bahwa  tingkat  akurasi akhir  terbaik  mencapai  100%  dan  validasi  akurasi mencapai  93%  pada  kernel  16,32,64.  Bentuk  kurva dari  hasil  train  kernel  16,32,64  dapat  dilihat  pada gambar 3.9 dibawah.
Gambar 3.9. Kurva kernel 16, 32, 64 dengan 100 kali epoch
Kurva  yang  dihasilkan  merupakan  kurva  yang bagus  karena  tidak  mengalami underfitting maupun overfitting .  Kurva  juga  menyatakan  bahwa  model berhasil  menemukan pattern pembelajaran  yang tepat  untuk  membedakan  suara  pengucapan  huruf ‘ain berbeda harakat,
3.3.  Membedakan Pengucapan  Huruf  ‘ain  Benar dan Salah Pada Setiap Variasi
IbNet kemudian digunakan untuk mengklasifikasikan gelombang suara antara pengucapan  huruf  ‘ain  yang  benar  dan  pengucapan huruf  ‘ain  yang  salah.  Hasil  perbandingan  kernel yang  dapat  dilihat  pada  tabel  3.2  hingga  3.5  dan gambar 3.10 hingga gambar 3.13 dibawah ini.
Tabel 3. 2 Hasil Uji Coba Kernel Sukun No. Kernel Accuracy Val- Accuracy 1 4, 8, 16 52% 44% 2 8,16,32 100% 100% 3 16,32,64 100% 96% 4 32,64,128 52% 44%
Tabel 3.2 menunjukan kernel terbaik adalah 16,32,64  dengan  tingkat  akurasi  akhir  mencapai 100%  dan  validasi  akurasi  mencapai  93%.  Kernel 8,16,32  bukan  kernel  terbaik  karena  terindikasi mengalami  underfitting  yang  berarti  model  tidak dapat  menemukan  pattern  pembelajaran  yang  tepat sehingga  validasi  akurasi  mencapai  100%.  Bentuk kurva  dari  setiap  hasil  train  tabel  3.2  dapat  dilihat pada gambar 3.10 dibawah.
Gambar  3.10  merupakan  kurva  perbandingan dari  setiap kernel  yang diujikan. Didapatkan tingkat akurasi  terbaik  pada  kernel  16,32,64  dengan  tingkat akurasi  sebesar  100%  dan  validasi  akurasi  96%. Selanjutnya adalah hasil uji coba kernel fathah yang dapat dilihat pada tabel 3.3.
Tabel 3. 3 Hasil Uji Coba Kernel Fathah No. Kernel Accuracy Val- Accuracy 1 4, 8, 16 52% 44% 2 8,16,32 100% 100% 3 16,32,64 100% 94% 4 32,64,128 52% 36%
Tabel  3.3  menunjukan  bahwa  kernel  terbaik juga  terdapat  pada  kernel  16,32,64  dengan  tingkat akurasi  akhir  mencapai  100%  dan  validasi  akurasi mencapai 94%. Kernel 8,16,32 bukan kernel terbaik juga karena terindikasi mengalami underfitting yang berarti  model  tidak  dapat  menemukan  pattern pembelajaran  yang  tepat  sehingga  validasi  akurasi mencapai 100%. Bentuk kurva dari setiap hasil train tabel 3.3 dapat dilihat pada gambar 3.11.
Gambar 3. 11 Kurva perbandingan kernel fathah 100 kali epoch
Gambar  3.11  merupakan  kurva  perbandingan dari  setiap kernel  yang diujikan. Didapatkan tingkat akurasi  terbaik  pada  kernel  16,32,64  dengan  tingkat akurasi  sebesar  100%  dan  validasi  akurasi  94%. Selanjutnya  adalah  hasil  uji  coba  kernel dhommah yang dapat dilihat pada tabel 3.4.
Tabel 3. 4 Hasil Uji Coba Kernel Dhommah No. Kernel Accuracy Val- Accuracy 1 4, 8, 16 100% 100% 2 8,16,32 100% 100% 3 16,32,64 100% 97% 4 32,64,128 52% 53%
Tabel  3.4  menunjukan  bahwa  kernel  terbaik juga  terdapat  pada  kernel  16,32,64  dengan  tingkat akurasi  akhir  mencapai  100%  dan  validasi  akurasi mencapai 97%. Kernel 8,16,32 bukan kernel terbaik juga karena terindikasi mengalami underfitting yang berarti  model  tidak  dapat  menemukan  pattern
pembelajaran  yang  tepat  sehingga  validasi  akurasi mencapai 100%. Bentuk kurva dari setiap hasil train tabel 3.3 dapat dilihat pada gambar 3.12.
Gambar 3. 12 Kurva perbandingan kernel dhommah 100 kali
epoch
Gambar  3.12  merupakan  kurva  perbandingan dari  setiap kernel  yang diujikan. Didapatkan tingkat akurasi  terbaik  pada  kernel  16,32,64  dengan  tingkat akurasi  sebesar  100%  dan  validasi  akurasi  97%. Selanjutnya adalah hasil uji coba kernel kasrah yang dapat dilihat pada tabel 3.5  dibawah.
Tabel 3. 5 Hasil Uji Coba Kernel Kasrah No. Kernel Accuracy Val- Accuracy 1 4, 8, 16 100% 94% 2 8,16,32 100% 90% 3 16,32,64 100% 97% 4 32,64,128 54% 42%
Tabel  3.5  menunjukan  bahwa  kernel  terbaik juga  terdapat  pada  kernel  16,32,64  dengan  tingkat akurasi  akhir  mencapai  100%  dan  validasi  akurasi mencapai  97%.  Bentuk  kurva  dari  setiap  hasil  train tabel 3.5 dapat dilihat pada gambar 3.13 dibawah.
Gambar 3. 13 Kurva perbandingan kernel kasrah 100 kali epoch
Gambar  3.13  merupakan  kurva  perbandingan dari  setiap kernel  yang diujikan. Didapatkan tingkat akurasi  terbaik  pada  kernel  16,32,64  dengan  tingkat akurasi sebesar 100% dan validasi akurasi 97%.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  hasil penelitan  diatas  adalah  model  pada  penelitian  ini berhasil  mendeteksi  kesalahan  pelafazan  makhraj huruf  hijaiyah  menggunakan  MFCC  dan  VGG-16 termodifikasi  dengan validasi  akurasi  terbaik  adalah model kernel 16, 32, 64 dengan 100 kali epoch yang menghasilkan  tingkat  validasi  akurasi  96%  pada variasi sukun .  94%  pada  variasi fathah ,  97%  pada variasi dhommah dan kasrah .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  A.  Prof.  Dr.  H.  Muhammad  Chirzin,
Kearifan  Al-Qur’an .  Jakarta:  PT  Gramedia Pustaka Utama, 2020.
[2] M. Oktapiani, “Tingkat Kecerdasan Spiritual Dan  Kemampuan  Menghafal  Al-Qur’an,” Tahdzib Al-Akhlaq J. Pendidik. Islam , vol. 3, no. 1, hal. 95–108, 2020, doi: 10.34005/tahdzib.v3i1.861.
[3] N.  D.  R.  AGUSTIANA,  “Implementasi Pembelajaran  Menghafal  Alqur’an  Melalui Metode  Tsami’  Dan  Muroja’ah  Di  Pondok Pesantren Putri Raudhatul Musthofa Pundensari Rejotangan Tulungaggung,” IAIN Tulung Agung, 2019.
[4] F.  Aulia,  “Hubungan  Pemahaman  Ilmu
Tajwid  dengan  Kemampuan  Membaca  Al-
Qur’an kelas V di MIN 1 Bandar Lampung.,”
UIN  RADEN  INTAN  LAMPUNG,  2020. [Daring]. Tersedia pada: http://dx.doi.org/10.1016/j.ndteint.2014.07.00 1%0Ahttps://doi.org/10.1016/j.ndteint.2017.1 2.003%0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/j.matdes. 2017.02.024
[5] Viska  Mutiawani,  Maria  Ulfa,  dan  Muslim, “KepoTajwid:  Aplikasi  Pembelajaran  Ilmu Tajwid  Berbasis  Web  Interaktif,” IJAI Indones. J. Appl. Informatics , 2018. [6] Kuswandi,  “Korelasi  Pemahaman  Ilmu Tajwid dengan Kemampuan Membaca Alqur’an  Santri  Pondok  Pesantren  ’Ainul Ulum  Pulung  Ponorogo  Tahun  Ajaran  2017- 2018,” IAIN PONOROGO, 2018. [7] V. M. - STMIK Nusa Mandiri Jakarta, H. M. N.  -  AMIK  BSI  Purwokerto,  dan  W.  R.  - AMIK BSI Purwokerto, “Aplikasi Pembelajaran Ilmu Tajwid Berbasis
Android,” Evolusi    J.  Sains  dan  Manaj. ,  vol.
6, no. 1, hal. 91–100, 2018, doi: 10.31294/evolusi.v6i1.3586.
[8] Suci  Shofia, Tajwid  for  Children .  Bandung, 2018.
[9] Khuriyatul Wafiah, “Hubungan  Antara Penguasaan Ilmu Tajwid Dengan Kemampuan  Membaca  Dan  Menghafal  Al- Qur’an  Surah  Pendek  Santri  Putri  Kelas  Vii Pondok  Modern  Darul  Hikmah  Tawangsari
Tulungangung,” IAIN Tulung Agung, 2019.
[10] A.  Febrianto,  J.  T.  Informatika,  dan  A. Reality,  “View  of  Penggunaan  Teknologi Augmented Reality Dalam Mempelajari Ilmu Tajwid Use Of Augmented Reality Technology  In  Studying  Tajwid  Science Using  Augmented  Reality  Technology  In Studying Tajwid  Science,”  vol.  7,  no.  1,  hal.
83–90, 2018.
[11] R.  J.  Rosyanafi,  “Pengaruh  Media  Jigsaw Puzzle  Terhadap  Minat  Belajar  Huruf Hijaiyah Anak Usia Dini,” Ijaz Arab. J. Arab. Learn. , vol. 1, no. 1, 2018, doi: 10.18860/ijazarabi.v1i1.5016.
[12] S. Muthmainnah dan I. Nuramaliah, “Analisis Kesalahan Pelafalan Bunyi Huruf 1 Hijaiyyah berdasarkan Makhorijul huruf dalam
Membaca  Teks  Dialog  Bahasa  Arab  Siswa Kelas  X  SMA  Muhammadiyah  Limbung,” hal. 1–10, 2019.
[13] E.  Musdzalifah,  “Materi  Ilmu  Tajwid  Dalam Kitab  Terjemah  Matan  Jazariyah  Karya Syekh  Muhammad  Bin  Muhammad  Ibn  Al Jazari  Dan  Implementasinya  Dalam  Mata
Pelajaran Qur’an Hadits Kelas Vii  Madrasah Tsanawiyah,” no. November, 2020.
[14] SAEFUL  ANAS,  “Kajian  Ilmu  Tajwid  pada Kitab  Matan  Al-Muqaddimah  Al-Jazariyah karya  Ibnu  Jazari  dan  Relevansinya  dengan Bahan  Ajar  Al-Qur’an  Hadits  Kelas  VIII Madrasah Tsanawiyah,” IAIN Kudus, 2020.
[15] A.  A.  Al  Halim  dan  Wida  Nurul  ’Azizah, “Upaya  Peningkatan  Kemampuan  Membaca
Al-Qur’an Melalui Pengenalan Huruf Hijaiyah  Menggunakan  Metode  Qo’idah Baghdadiyah  Ma’a  Juz  ‘Amma  (Turutan)  Di
Kelas  1a  Mi  Ma’arif  Nu  01  Tritihkulon Tahun  Pelajaran  2015/2016,” Tawadhu ,  vol.
2, no. 1, hal. 490, 2018.
[16] D.  Ratnasri,  “Problematics  of  the  Qur  ’  an Learning  in  the  Industry  Era,”  vol.  6,  no.  1, hal. 72–92, 2020.
[17] A.  Ashar,  M.  S.  Bhatti,  dan  U.  Mushtaq, “Speaker Identification Using a Hybrid CNN-
MFCC  Approach,” 2020  Int.  Conf.  Emerg. Trends  Smart  Technol.  ICETST  2020 ,  2020, doi: 10.1109/ICETST49965.2020.9080730.
[18] R.  T.  Handayanto  dan  H.  Herlawati, “Prediksi Kelas Jamak dengan Deep Learning Berbasis Graphics Processing Units,” J. Kaji. Ilm. ,  vol.  20,  no.  1,  hal.  67–76,  2020,  doi: 10.31599/jki.v20i1.71.
[19] H.  Heriyanto,  S.  Hartati,  dan  A.  E.  Putra, “Ekstraksi  Ciri  Mel  Frequency  Cepstral Coefficient  (Mfcc)  Dan  Rerata  Coefficient
Untuk  Pengecekan  Bacaan  Al-Qur’an,” Telematika , vol. 15, no. 2, hal. 99, 2018, doi: 10.31315/telematika.v15i2.3123.
[20] R.  Magdalena et  al. ,  “Convolutional  Neural Network  for  Anemia  Detection  Based  on Conjunctiva  Palpebral  Images,” J.  Tek. Inform. ,  vol.  3,  no.  2,  hal.  349–354,  2022,
[Daring]. Tersedia pada: http://jutif.if.unsoed.ac.id/index.php/jurnal/art icle/view/197