Identifikasi  Irama  Tilawah  al-Quran  dengan  Gaya Mujawwad Menggunakan Naive Bayes Classifier
Veradella Yuelisa Mafula 1 , Abd. Charis Fauzan 2,* , Toto Ricky Fernando 3
1,2 Program Studi lmu Komputer, Universitas Nahdlatul Ulama Blitar, Indonesia
3 Jurusan Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, Indonesia
1 veradella@unublitar.ac.id; 2 abdcharis@unublitar.ac.id; 3 toto.rickyfernando@gmail.com * penulis korespondensi

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel Diterima: 1 Mei 2022 Direvisi: 10 Agustus 2022 Diterbitkan: 31 Agustus 2022 Selama ini, pencapaian seseorang dalam hal membaca al-Quran dengan tilawah  gaya mujawwad perlu  untuk  ditingkatkan.  Hal  ini  disebabkan adanya masalah dalam hal pemahaman membedakan jenis irama dalam seni  membaca  al-Quran.  Menurut  para  ahli qurro di  Indonesia,  irama bacaan al-Quran terbagi menjadi tujuh macam bagian dan menjadi pilar dasar  tilawah  gaya mujawwad ,  yakni: bayyati,  shoba,  hijaz,  nahawan, rost,  jiharkah, dan sikah. Oleh  karenanya,  penelitian  ini  mengusulkan sistem cerdas menggunakan naïve bayes classifier yang diharapkan dapat membantu  dalam  identifikasi  jenis  irama  tilawah  berbasis  gaya mujawwad . Hasil penelitian ini diperuntukkan bagi para pentilawah gaya mujawwad yang  ingin  mengetahui  jenis  irama tilawah  yang  dibacakan. Dalam  pengembangannya, dataset didapatkan  dari  10  pentilawah  yang membacakan  masing-masing  irama  untuk  tiga  ayat  al-Quran  yang berbeda,  sehingga  didapatkanlah    data  irama  dalam  ekstensi waveform audio format sejumlah 210 data irama. Tahapan metode dalam penelitian ini antara lain: 1) identifikasi masalah; 2) pengumpulan data tilawah gaya mujawwad ;  3)  validasi  data  tilawah  gaya mujawwad ;  4)  ekstraksi  fitur data  tilawah  gaya mujawwad ;  5)  imlementasi naïve  bayes  classifier ; kemudian diakhiri dengan 6) pengujian. Pengujian  dilakuman  terhadap 63    data    uji.    Diperoleh    hasil    bahwa  terdapat    36    data    rekaman diidentifikasi    dengan    benar    dan    terdapat    27  data  uji    yang  salah identifikasi.  Maka  didapatkan  prosentase  akurasi  adalah  56,7%, prosentase presisi sebesar 56,8% serta prosentase recall adalah 33,4%.
Kata Kunci Irama Tilawah al-Quran Gaya Mujawwad Naïve Bayes Classifier

## PENDAHULUAN
Al-Qur’an sebagai kitab petunjuk ( al-huda ) selalu memiliki keterikatan dengan aktivitas keseharian  umat  islam  di  seluruh  penjuru  dunia.  Bahkan,  al-Qur’an  telah  menyatu  dalam segala bentuk aktivitas masyarakat islam, baik yang bersifat formal maupun informal. Fungsi tersebut  tergambar  jelas  dalam  upaya  setiap  muslim  dalam  menerima,  merespon  dan memanfaatkan  al-Qur’an,  baik  dalam  segi  kandungan,  estetika  bacaan  maupun  aktivitas penafsiran  yang  dihasilkan.  Salah  satu  fungsi  yang  banyak  diambil  dari  al-Quran  adalah estetika  bacaan  yang  terkandung  dalam  setiap  susunan  sintaksis  setiap  ayat  al-Qur’an. Estetika  bacaan  itulah  yang  dikenal  dengan tilawah  gaya mujawwad [1].  Selama  ini pencapaian  seseorang  dalam  hal  membaca  al-Quran  khusunya  dalam  seni  membaca  al- Quran atau yang disebut dengan tilawah gaya mujawwad masih minim. Hal ini disebabkan adanya masalah dalam hal pemahaman seseorang yang ditentukan oleh berbagai faktor yang mempengaruhinya.  Salah  satunya  adalah  faktor  dalam  diri  seseorang,  yaitu  belum  bisa membedakan suatu jenis irama dalam seni membaca Al-Quran [2]. ”
Seni  membaca  al-Quran  merupakan  bacaan  yang  harus  didasarkan  sesuai  dengan tajwid yang sudah ditetapkan, serta tidak akan lepas dari irama dan lagu. Melagukan ayat al- Quran  akan  terasa  indah  apabila  dibacakan  dengan  irama.  Menurut  para  ahli qurro di Indonesia, irama  bacaan  al-Quran  terbagi  menjadi  tujuh  macam  bagian  dan menjadi  pilar dasar  tilawah  gaya mujawwad .  Tujuh  irama  tersebut  antara  lain: bayyati,  shoba,  hijaz, nahawan, rost, jiharkah, dan sikah [3]. Tilawah gaya mujawwad pada saat ini sudah menjadi populer di Indonesia bahkan kerap kali dikompetisikan dalam ajang perlombaan resmi, baik oleh pemerintah maupun organisasi kemasyarakatan islam. Ajang perlombaan khusus untuk tilawah  gaya mujawwad biasa  dikenal  sebagai  MTQ  ( Musabaqoh  Tilawatil  Quran )  [4]. Adanya  kompetisi  MTQ  meningkatkan  motivasi  besar  bagi  para  pentilawah  untuk mempelajari irama al-Quran dengan gaya mujawwad [5].
Komposisi  suara  pentilawah  dan  pilihan  irama  yang  tepat  berpengaruh  pada  nilai estetika  dan  penghayatan  bacaan  al-Quran.  Oleh  karena  itu,  mempelajari  irama  gaya mujawwad ini  tidak  hanya  perlu  dikuasai  oleh  pentilawah  untuk  ajang  MTQ,  melainkan perlu  juga  dilantunkan  oleh  umat  islam  pada  umumnya  yang  terbiasa  dengan  aktivitas membaca al-Quran dalam kehidupannya sehari-hari . Realitanya, mempelajari irama gaya mujawwad memerlukan bimbingan guru al-Quran, terutama yang memiliki keahlian khusus soal  irama.  Bimbingan  guru  akan  mengarahkan  pentilawah  melantunkan  irama  gaya mujawwad dengan benar sesuai dengan jenis, variasi dan urutan irama. Selain itu, pentilawah juga dibimbing untuk dapat mengkomposisikan dengan tepat tiga unsur yang melekat pada ayat al-Qur’an yang dibacanya, antara lain: lantunan irama, tajwid serta makhorijul huruf [6]. Ketidakhadiran guru, secara otomatis menghilangkan peran pengoreksi lantutan irama, tajwid serta makhorijul huruf . Hal ini menimbulkan problematika tersendiri, terutama bagi pentilawah pemula.
Mengacu  pada  probematika  tersebut,  pentilawah  gaya mujawwad perlu  diberikan solusi dengan pendekatan komputasi. Dalam hal ini, pendekatan komputasi berperan dalam menawarkan  solusi  identifikasi  irama  yang  sedang  dilantunkan.  Sementara  untuk  koreksi tajwid maupun makhorijul huruf , dapat menjadi acuan peluang kontribusi untuk penelitian berikutnya.  Pendekatan  komputasi  untuk  identifikasi  irama  gaya mujawwad dirancang dalam  basis  algoritma supervised  learning. Caranya,  dengan  mengembangkan  suatu algoritma  pembelajaran  mesin  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  pengklasifikasian ekstraksi ciri dari suara serta merespon pengalaman pembelajaran dari ciri-ciri sebelumnya. Berdasarkan  masalah  yang  sudah  diuraikan,  maka  peneliti  mencoba  mengembangkan sebuah sistem cerdas berbasis machine learning yang dapat membantu dalam hal identifikasi jenis irama tilawah gaya mujawwad . Penelitian ini diperuntukkan bagi para pentilawah gaya mujawwad yang  ingin  mengetahui  jenis  irama  tilawah  yang  sedang  ia  dibacakan.  Dalam pengembangan sistem cerdas ini, peneliti menggunakan sebuah pendekatan metode machine learning dengan sistem pembelajaran terawasi ( supervised learning ). Salah satu algoritma populer dan otoritatif dalam machine learning adalah naive bayes classifier (NBC).  NBC merupakan  algoritma  klasifikasi  yang  sangat  efektif  (mendapatkan  hasil  yang  tepat)  dan efisien (proses penalaran dilakukan dengan memanfaatkan input yang ada dengan cara yang relatif cepat) [7]. Berdasarkan hipotestis peneliti, metode ini mampu mengidentifikasi jenis irama tilawah gaya mujawwad karena NBC memiliki kelebihan dalam menghasilkan tingkat akurasi  yang  baik  [8].  Selain  memiliki tingkat  akurasi  yang  baik,  metode  ini  juga  mudah dipahami,  sehingga  dapat  dijadikan  sebuah  pondasi  untuk  pengambilan  keputusan  dalam sistem cerdas identifikasi irama tilawah gaya mujawwad [9] .

## METODE
Metode dalam penelitian ini terdiri atas tujuh tahapan sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 1, antara lain: 1) identifikasi masalah; 2) pengumpulan data Tilawah al-Qur’an gaya mujawwad ;  3)  validasi  data  tilawah  gaya mujawwad ;  4)  ekstraksi  fitur  data  Tilawah  al- Qur’an gaya mujawwad ;  5) implementasi  dan  pengujian  algoritma  NBC;  6)  analisis  hasil pengujian; 7) dokumentasi.
Gambar 1. Metode penelitian

## Identifikasi Masalah
Tahap  ini  adalah  tahap  untuk  menentukan  solusi  yang  terbaik  guna  memecahkan masalah penelitan berkaitan dengan identifikasi irama tilawah al-Qur’an gaya mujawwad . Identifikasi masalah didukung dengan studi literatur terhadap topik terkait. Dari tahap ini, diharapkan  dapat  memberikan  gambaran  lengkap  dan  memberikan  dasar  kontribusi pembuatan kerangkat kerja untuk pengembangan sistem cerdas identifikasi irama  Tilawah al-Qur’an gaya mujawwad . Studi literatur dilakukan secara sistematik ( systematic literature review ).  Literatur  diambil  dari  jurnal  ilmih  dan  konferensi  internasional  yang  dipublikasi melalui portal sciencedirect, IEEE Explore atau springer .

## Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini,  peneliti  mengumpulkan  data  suara qori’/qori’ah yang  melantunkan tilawah  gaya mujawwad melalui  perekaman  menggunakan  perangkat  audio.  Perekaman dilakukan  didalam  ruangan  atau  studio  untuk  sebisa  mungkin  meminimalkan  derau  pada hasil rekaman. Untuk mendapatkan data yang valid, proses perekaman dilakukan sebanyak 2-3 kali perekaman. Hal ini bertujuan agar data yang diperoleh dapat divalidasi untuk dipilih
Vol. 4, No. 2, Agustus 2022, Halaman 242-251
yang memiliki kualitas terbaik. Terdapat sebanyak 10 qori/qoriah yang membacakan tilawah gaya mujawwad , masing-masing qori/qoriah akan membacakan 3 ayat Al-Quran yang sudah ditetapkan, yakni QS. Al-Baqarah Ayat 43, QS. Al-Baqarah Ayat 53 serta QS. Al-Baqarah Ayat 82. Kemudian, pada setiap ayat, direkam 7 jenis irama tilawah gaya mujawwad . Proses pengumpulan data menghasilkan keluaran berupa file audio berekstensi wav .

## Validasi Data Tilawah Gaya Mujawwad
Selanjutnya adalah tahap validasi data audio tilawah gaya mujawwad . Validasi data dilakukan  untuk  menyeleksi  data  yang  layak  digunakan  sebagai  data  latih  dan  data  uji. Validasi  dilakukan  dengan  cara  memilih  data  yang  memiliki  derau  paling  minimum menggunakan perkakas bantu Audacity. Apabila validasi data audio tilawah selesai, maka dilakukan proses editing . Proses editing dimaksudkan untuk menormalisasi data audio yang memiliki derau dan memotong durasi audio yang tidak dibutuhkan pada file wav . Jika data ditotal  keseluruhan,  terdapat  10 qori/qori’ah x  3  Ayat  x  7  irama,  menghasilkan  210  data berupa file audio berekstensi wav . Selanjutnya, data akan dibagi menjadi data latih dan data uji. Idealnya, pembagian data latih sebesar 70% dari total data, lalu 30% sisanya untuk data uji  [10].  Maka,  ditentukan  jumlah  data  latih  adalah  147  data,  sedangkan  jumlah  data  uji adalah 63 data.

## Ekstraksi Fitur
Pada tahap ini, dilakukan ekstraksi fitur pada file audio tilawah gaya mujawwad . Fitur yang diekstraksi adalah fitur amplitudo dan sudut gelombang sinyal audio. Amplitudo adalah jarak atau simpangan terjauh dari titik keseimbangan dalam gelombang sinusoide [11]. Data audio  tilawah  gaya mujawwad termasuk  dalam  ketegori  data  yang  memiliki  amplitudo. Sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 2, diperoleh dua ekstraksi fitur melalui amplitudo, yaitu nilai amplitudo minimum dan nilai amplitudo  maksimum. Sedangkan, melalui sudut gelombang sinyal audio, diperoleh fitur sudut naik dan sudut turun. Hasil dari ekstraksi fitur akan disimpan dalam basis data.
Gambar 2. Ekstraksi fitur data irama Tilawah al-Quran

## Implementasi Algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC)
Naive  Bayes  Classifier merupakan  merupakan  metode  pengklasifikasian  dengan menggunakan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris
Thomas  bayes,  yaitu  memprediksi  peluang  berdasarkan  pengalaman  atau  data  latih  yang telah  ada  sebelumnya  [12].  Dalam  proses  perhitungan naive  bayes classifier terdapat beberapa tahap proses perhitungan sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Tahapan Algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC)

## a. Hitung probabilitas setiap class
Menghitung probabilitas setiap class bertujuan untuk menentukan peluang terbesar dari setiap class yang ada. Dalam penelitia n ini, class yang dimaksud adalah irama tilawah  al-Quran  gaya mujawwad ,  sejumlah  7  irama.  Penentuan  class  dilakukan menggunakan Persamaan (1).
𝑃(𝐸) = 𝑋 𝑁 (1)
b. Hitung mean setiap atribut class
Menghitung mean setiap atribut class bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai rata-rata dari setiap class yang ada. Atribut class didapatkan dari hasil ekstraksi fitur, yakni
Vol. 4, No. 2, Agustus 2022, Halaman 242-251
amplitudo minimum, amplitudo maksimum, sudut naik dan sudut turun. Perhitungan mean dilakukan menggunakan Persamaan (2).
𝑚 = ∑ 𝑖 . 𝑝(𝑖) 𝐿−1 𝑖=0 (2)
c. Hitung standar deviasi untuk setiap atribut class
Menghitung standar deviasi untuk setiap atribut class berfungsi untuk menentukan simpangan baku dari setiap class yang ada. Dilakukan menggunakan Persamaan (3).
𝜎 = √∑ (𝑖 − 𝑚) 2 𝑝(𝑖) 𝐿−1 𝑖=1 (3)
d. Hitung distribusi normal untuk setiap atribut class
Menghitung  distribusi  normal  setiap  atribut class berfungsi  untuk  menentukan penyebaran dari setiap class yang ada. Pada tahap inilah, fitur pada data uji berperan dalam perhitungan. Proses distribusi normal dihitung menggunakan Persamaan (4).
𝑓(𝑥) = 1 𝜎√2𝜋 𝑒 − 1 2 ( 𝑥−𝜇 𝜎 ) 2 (4)
e. Hitung probabilitas tiap class terhadap data uji Menghitung  nilai  probabilitas  tiap  class  terhadap  data  uji  berfungsi  untuk memperoleh klasifikasi dari class yang ditentukan dengan cara mengalikan hasil dari probabilitas class sebagaimana Persamaan (1) dengan nilai yang didapatkan melalui distribusi  normal  melalui  Persamaan  (4).  Hasil  klasifikasi naïve  bayes  classifier diperoleh melalui nilai probabilitas tertinggi.

## Analisis Hasil Pengujian
Proses  evaluasi  hasil  pengujian  dilakukan  untuk  melihat  performa  dari  sistem identifikasi  irama  Tilawah  al-Quran  dengan  gaya mujawwad .  Evaluasi  sistem  pada penelitian  ini  menggunakan confusion  matrix . Confusion  matrix berbentuk  tabel  matriks yang  menggambarkan  kinerja  model  klasifikasi  pada  serangkaian  data  uji  yang  nilai sebenarnya telah diketahui. Confusion matrix memiliki 4 kombinasi nilai prediksi dan nilai aktual yang berbeda, yakti TP ( true positif ) merupakan data yang diprediksi positif benar, TN ( true negatif ) adalah data negatif yang diprediksi benar, FP ( false positif ) adalah data negatif  yang  diprediksi  positif,  dan  FN  ( false  negatif )  adalah  data  positif  yang  diprediksi negatif  [13].  Performa  yang  dapat  dihitung  dengan confusion  matrix antara  lain,  akurasi, presisi dan recall .
a. Akurasi,  adalah  tingkat  kedekatan  nilai  prediksi  dengan  nilai  yang  sebenarnya. Akurasi  dapat  menjawab  pertanyaan  “Berapa  persen  irama  tilawah  yang  benar diidentifikasi sebagai bayyati/hijaz/sikah/jiharkah/shoba/rost/nahawan dari keseluruhan data irama?”. Akurasi dapat dihitung dengan Persamaan (5).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = TP+TN TP+FP+TN+FN (5)
b. Presisi adalah tingkat keakuratan antara data yang diminta dengan hasil identifikasi yang diberikan oleh model. Presisi dapat menjawan pertanyaan “Berapa persen irama
Vol. 4, No. 2, Agustus 2022, Halaman 242-251
tilawah yang benar bayyati/hijaz/sikah/jiharkah/shoba/rost/nahawan dari keseluruhan yang diidentifikasi bayyati/hijaz/sikah/jiharkah/shoba/rost/nahawan ?”. Presisi dapat dihitung menggunakan Persamaan (6).
Precission = TP TP+FP (6)
c. Recall adalah  keberhasilan  model  dalam  menentukan  kembali  sebuah  informasi. Recall dapat  menjawab  pertanyaan  “berapa  persen  irama  tilawah  yang  diprediksi bayyati/hijaz/sikah/jiharkah/shoba/rost/nahawan dibandingkan dengan keseluruhan irama tilawah yang sebenarnya bayyati/hijaz/sikah/jiharkah/shoba/rost/nahawan ?”. Recall dapat dihitung dengan Persamaan (7).
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP+FN (7)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  identifikasi  irama  Tilawah  al-Quran  di- develop menggunakan tools pemrograman java, yakni Netbeans 8.2, mulai dari proses ekstraksi fitur hingga  implementasi algoritma NBC. Sebelum dilakukan ujicoba identifikasi, data irama tilawah telah dibagi menjadi data latih  dan  data  uji  dengan  komposisi  masing-masing,  70%  dan  30%  dari  total  dataset. Sehingga didapatkanlah  sejumlah 210 untuk data latih, dan data uji sejumlah 63.  Data uji sejumlah 63  meliputi 7 irama tilawah. Oleh karenanya, setiap irama memiliki sejumlah 9 data  uji.  Tabel  1  menunjukkan  hasil  identifikasi  sistem.  Hasil  identifikasi  irama  yang diperoleh  dari  algoritma  NBC  dibandingkan  dengan  jenis  irama  sebenarnya.  Maka, didapatkan 36 irama teridentifikasi benar menggunakan algoritma NBC. Sisanya, 27 irama tidak  sesuai  dengan  irama  sebenarnya.  Hasil  pada  Tabel  1  menjadi  acuan  penting  untuk menentukan akurasi, presisi dan recall .
Tabel 1. Hasil pengujian sistem Data ke-n Irama Tilawah al-Quran dengan Gaya Mujawwad Hasil pengujian Sebenarnya Identifikasi NBC 1 Bayyati Bayyati Benar 2 Bayyati Jiharkah Salah 3 Bayyati Jihaz Salah 4 Bayyati Jiharkah Salah 5 Bayyati Bayyati Benar 6 Bayyati Bayyati Benar 7 Bayyati Bayyati Benar 8 Bayyati Bayyati Benar 9 Bayyati Bayyati Benar … … … … 60 Sikah Sikah Benar 61 Sikah Jiharkah Salah 62 Sikah Jiharkah Salah 63 Sikah Sikah Benar
Tabel 2. Matrik hasil identifikasi irama Irama sebenarnya Hasil identifikasi irama Bayyati Hijaz Jiharkah Nahawan Rost Shoba Sikah Bayyati 6 1 2 0 0 0 0 Hijaz 1 3 5 0 0 0 0 Jiharkah 1 1 6 0 0 1 0 Nahawan 1 0 1 7 0 0 0 Rost 0 1 3 0 5 0 0 Shoba 1 1 2 0 0 5 0 Sikah 0 1 4 0 0 0 4
Tabel  2  menyajikan  rekapitulasi  yang  lebih  rinci  berupa  matrik  hasil  identifikasi irama. Melalui penyajian data pada Tabel 2, didapatkan bahwa:
a. Terdapat  9  data  uji  untuk  jenis  irama bayyati .  Berdasarkan  hasil  pengujian, terdapat  6  data  irama bayyati yang  diidentifikasi  dengan  benar  sedangkan terdapat  3  sisanya  yang  diidentikasi  salah,  yaitu:  1  data  irama  diindentifikasi sebagai Hijaz serta 2 data irama diindentifikasi sebagai Jiharkah .
b. Untuk irama hijaz, terdapat 3 data irama yang dapat diidentifikasi dengan benar, sedangkan terdapat 6 data irama yang tidak diindentifikasi dengan benar, yaitu 1 data  irama  diidenfikasi  sebagai bayyati ,  dan  5  lainnya  sebagai jiharkah . Berdasarkan Tabel 2, maka hasil identifikasi benar untuk irama hijaz adalah yang paling rendah dibandingkan irama yang lain.
c. Pada  irama jiharkah ,  6  irama  diidentifikasi  benar  sebagai  irama jiharkah , sedangkan masing-masing sisanya, 1 irama diidentifikasi sebagai bayyati , hijaz dan shoba .
d. Lain halnya dengan identifikasi pada irama nahawan . Didapatkan bahwa 7 data diidentifikasi  benar  sebagai  irama nahawan ,  sementara  1  data  irama diidentifikasi  sebagai bayyati dan  sisanya  sebagai jiharkah .  Identifikasi  benar untuk irama nawahan menjadi identifikasi tertinggi dibandingkan irama lainnya.
e. Pada irama rost , terdapat 5 irama yang diidentifikasi benar sebagai irama rost , sementara 4 irama sisanya teridentifikasi salah.
f. Untuk irama shoba , 5 irama diidentifikasi benar sebagai irama shoba , sedangkan 4 sisanya teridenfikasi salah.
g. Pada irama sikah , hanya 4 irama yang diidentifikasi benar sebagai irama sikah , sementara 5 sisanya teridentifikasi salah.
Selanjutnya,  dilakukan  evaluasi  sistem  menggunakan confution  matrix. Indikator performa ditentukan berdasarkan nilai akurasi, presisi dan recall, yang dihitung untuk tiap jenis  irama.  Penyajian  hasil  evaluasi  sistem  ditunjukkan  pada  Tabel  3.  Irama  tilawah  al- Quran  dengan  akurasi  dan  presisi  tertinggi  dihasilkan  oleh  irama nahawan dengan prosentase  77%.  Sementara  itu,  prosentase  akurasi  dan  presisi  paling  rendah  ditunjukkan oleh  irama hijaz dengan  nilai  33%.  Untuk  prosentase recall tertinggi,  didapatkan sebesar 83% pada irama shoba . Sedangkan prosentase recall terendah terdapat pada irama nahawan , rost dan sikah , sebesar 10%. Jika evaluasi sistem dilakukan berdasarkan rata-rata prosentase untuk seluruh irama tilawah, maka didapatkanlah rata-rata prosentase akurasi sebesar 56,8%, rata-rata  prosentase  presisi  sebesar  56,8%  serta  rata-rata  prosentase recall adalah  33,4%. Rata-rata prosentase untuk evaluasi sistem ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 3. Evaluasi sistem No. Jenis Irama tilawah Akurasi Presisi Recall 1 Bayyati 66% 66% 60% 2 Hijaz 33% 33% 35% 3 Jiharkah 66 66% 26% 4 Nahawan 77% 77% 10% 5 Rost 56% 56% 10% 6 Shoba 56% 56% 83% 7 Sikah 44% 44% 10% Tabel 4. Rata-rata evaluasi sistem No. Variabel Nilai Persentase 1 Akurasi 56,8 % 2 Presisi 56,8 % 3 Recall 33,4 %
Berdasarkan  rata-rata  akurasi,  presisi  dan recall sebagaimana  pada  Tabel  4,  sistem identifikasi  irama  tilawah  al-quran  dengan  gaya mujawwad ini  memiliki  performa  sistem yang rendah. Rendahnya performa sistem disebabkan oleh biasnya hasil ekstraksi fitur untuk tiap irama. Diperoleh bahwa ekstraksi fitur yang didapatkan untuk tiap irama adalah nilai amplitudo minimum, amplitudo maksimum, sudut naik serta sudut turun. Namun, keempat jenis fitur tersebut belum secara dominan menunjukkan ciri kekhasan dari setiap jenis irama, sehingga  dimungkinkan  terdapat  fitur  yang  memiliki  kedekatan  nilai  walaupun  jenis iramanya berbeda, sehingga berpengaruh signifikan pada probabilitas class ketika penentuan identifikasi menggunakan algoritma naïve bayes classifier. Oleh karena itu, penelitian ini membuka challenge baru untuk penelitian berikutnya. Kontribusi baru yang dapat dikejar adalah menentukan ekstraksi fitur yang tepat dan valid  untuk data irama tilawah al-quran gaya mujawwad , sehingga menemukan fitur yang menunjukkan ciri khas untuk tiap irama tilawah.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  menghasilkan  sistem  cerdas  identifikasi  irama  tilawah  al-Quran  dengan gaya mujawwad yang  peruntukkan  bagi  para  pentilawah  gaya mujawwad yang  ingin mengetahui jenis irama tilawah yang sedang dibacakan. Dalam pengembangan sistem cerdas ini,  peneliti  menggunakan  sebuah  pendekatan  metode  sistem  pembelajaran  terawasi ( supervised  learning ).  Salah  satu  algoritma  populer  dan  otoritatif  adalah naive  bayes classifier (NBC). Berdasarkan hasil  pengujian diperoleh bahwa rata-rata prosentase akurasi sebesar 56,8%, rata-rata prosentase presisi sebesar 56,8% serta rata-rata prosentase recall adalah  33,4%.  Mengacu  ke  hasil  evaluasi  sistem,  maka  disimpulkan  bahwa  penelitian  ini berhasil mengidentifikasi irama tilawah al-quran gaya mujawwad , namun dengan performa sistem  yang  rendah.  Rendahnya  performa  sistem  disebabkan  oleh  biasnya  hasil  ekstraksi fitur  untuk  tiap  irama.  Oleh  karena  itu,  peneliti  memberikan  saran  kepada  penelitian selanjutnya untuk menentukan fitur yang lebih baik. Sehingga penelitian ini memunculkan saran kontribusi baru yang dapat dikejar, yakni menentukan ekstraksi fitur yang tepat dan valid untuk data irama tilawah al-quran gaya mujawwad . Dengan demikian, didapatkanlah fitur yang menunjukkan ciri khas untuk tiap irama tilawahnya.

## REFERENSI
[1] S. Khairuddin et al. , “Classification of the Correct Quranic Letters Pronunciation of Male and Female Reciters,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  260,  no.  1,  2017,  doi:  10.1088/1757- 899X/260/1/012004.
[2] R. Nursahid, A. Abdussalam, and A. Fakhruddin, “PROGRAM PEMBELAJARAN TILAWAH AL- QURAN  PADA  PONDOK  PESANTREN  AL-QURAN  AL-FALAH  CICALENGKA  BANDUNG (Studi  Deskriptif  tentang  Program  Pembelajaran  Tilawah  Al-Quran  Tahun  2015),” TARBAWY Indones. J. Islam. Educ. , vol. 2, no. 2, p. 92, 2015, doi: 10.17509/t.v2i2.3447.
[3] M. Aliyudin, E. As, and Z. Hafidz, “Religious Preaching through the Method of Mujawwad Tilawah,” Ilmu  Dakwah  Acad.  J.  Homilet.  Stud. ,  vol.  12,  no.  34,  pp.  13–22,  2018,  doi: 10.15575/idajhs.v12i1.5261.
[4] M. Jannah, P. Pendidikan, and A. Islam, “MUSABAQAH TILAWAH AL-QUR’AN DI INDONESIA (FESTIVALISASI  AL-QUR’AN  SEBAGAI  BENTUK  RESEPSI  ESTETIS),” J.  Ilm.  Ilmu Ushuluddin , vol. 15, no. 2, pp. 87–95, 2016.
[5] ‘Ainatu  Masrurin,  “Murattal  Dan Mujawwad Al-Qur’an  Di  Media  Sosial,” J.  Stud.  Ilmu-ilmu  Al- Qur’an dan Hadis , vol. 19, no. 2, p. 188, 2019, doi: 10.14421/qh.2018.1902-04.
[6] A. R. Hasan, “Pendidikan Karakter Bersaing dalam Musabaqah Tilawatil Qur’an,” IQ (Ilmu Al-qur’an) J. Pendidik. Islam , vol. 2, no. 02, pp. 202–216, 2019, doi: 10.37542/iq.v2i02.33.
[7] R.  U.  Khan,  A.  M.  Qamar,  and  M.  Hadwan,  “Quranic  reciter  recognition:  A  machine  learning approach,” Adv. Sci. Technol. Eng. Syst. , vol. 4, no. 6, pp. 173–176, 2019, doi: 10.25046/aj040621.
[8] A. Qayyum, S. Latif, and J. Qadir, “Quran Reciter Identification: A Deep Learning Approach,” Proc. 2018  7th  Int.  Conf.  Comput.  Commun.  Eng.  ICCCE  2018 ,  pp.  492–497,  2018,  doi: 10.1109/ICCCE.2018.8539336.
[9] A. C. Fauzan, R. Sarno, and M. A. Yaqin, “Performance measurement based on coloured petri net simulation of scalable business processes,” Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Sci. Informatics , vol. 4, no. September, pp. 261–266, 2017, doi: 10.11591/eecsi.4.1045.
[10] E.  Prabowo  and  A.  C.  Fauzan,  “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier  Untuk  Penentuan Kelayakan Penerima Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik ( PPA ) Bagi Mahasiswa,” vol. 3, no. 2, pp. 165–177, 2021.
[11] N. Farida, P. Melati, R. Ruqoyah, V. P. Yuristiansyah, and G. Antarnusa, “Pengaruh Amplitudo (A), Frekuensi (f), dan tegangan gelombang pada tali berbasis phet simulation,” Semin. Nas. Pendidik. Fis. , vol. 3, no. 1, pp. 408–414, 2020.
[12] A.  C.  Fauzan  and  K.  Hikmah,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  NAIVE  BAYES  DALAM ANALISIS  POLARISASI  OPINI  MASYARAKAT  TERKAIT  VAKSIN  COVID-19,” RABIT    J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab , vol. 7, no. 2, pp. 122–128, 2022.
[13] A.  P.  Agustin,  A.  C.  Fauzan,  and  H.  Harliana,  “IMPLEMENTASI  K-NEAREST  NEIGHBOR DENGAN  JARAK  MINKOWSKI  UNTUK  DETEKSI  DINI  COVID-19PADA  CITRA  CT-SCAN PARU-PARU,” J. Ilm. Intech  Inf. Technol. J. UMUS , vol. 4, no. 1, pp. 23–30, 2022.