## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 1 April 2024

## Pengolahan Korpus Dataset Audio Bacaan Al- Qur’an Menggunakan Metode Wav2Vec 2.0
Aminudin #1 , Ilyas Nuryasin #2 , Saiful Amien *3 , Galih Wasis Wicaksono #4 , Didih Rizki Chandranegara #5 , I'anatut Thoifah *6 , Wahyu Rizky #7 , Danny Ferdiansyah #8 , Kiara Azzahra #9 , Fildzah Lathifah #10 , Khairunnisa Aulyah #11
# Program Studi Informatika Universitas Muhammadiyah Malang Jl. Raya Tlogomas No 234 Malang
1 aminudin2008@umm.ac.id, 2 ilyas@umm.ac.id, 4 galih.w.w@umm.ac.id,
5 didihrizki@umm.ac.id, 7 yuurzky@webmail.ac.id, 8 dannyferdiansyah389@webmail.ac.id,
9 kiarazzahraaa@webmail.ac.id, 10 fildzahlthfh@webmail.ac.id, 11 nisaaulyah12@webmail.ac.id, * Fakultas Agama Islam Universitas Muhammadiyah Malang Jl. Raya Tlogomas No 246 Malang
3 amien75@umm.ac.id, 6 thoifah @umm.ac.id
Abstrak— Pengembangan sistem otomasi pengenalan ucapan (Automatic  Speech  Recognition/ASR)  di  dalam  membaca  Al- Qur'an dibutuhkan korpus data audio bacaan Al-Qur'an dan beranotasi  dengan  transkripsi  tekstual  agar  dapat  diproses oleh algoritma machine learning. Pemrosesan Korpus dataset ini  dibangun  mengingat  belum  adanya  dataset  beserta pemrosesanya menggunakan metode tertentu untuk keperluan  riset  di  dalam  pengembangan  ASR.  Paper  ini menyajikan  kumpulan  corpus  dataset  dan  pengolahannya menggunakan  metode  Wav2Vec  2.0  dengan  total  24  ribuan dataset  hasil  dari  rekaman  dari  170  santri  dengan  jenjang umur 4 sampai dengan 16 tahun. Pemrosesan korpus dataset dibuat  mengikuti  standar  metode  Wav2Vec  2.0  agar  dapat digunakan  sebagai  data  latih  pada  pemrosesan  machine learning. Wav2Vec merupakan model yang dapat mempelajari  representasi  vektor  dari  masukan  sinyal  suara dengan  proses  pembelajaran  self-supervised  learning. Wav2Vec  juga  mampu  menangani  perbedaan  aksen  dan karakteristik  pembaca  Al-Qur'an  yang  bervariasi  dan  lebih akurat  karena  menggunakan  deep  learning.  Dari  hasil pengujian  menggunakan  parameter  Precision  didapatkan hasil  accuracy  sebesar  65.52%,  precision  dengan  nilai  0.83 Recall dengan nilai 0.66 dan F1-Score dengan nilai 0.73 serta Word Error Rate (WER) dengan nilai 0.5. Diharapkan dengan adanya  pemrosesan  korpus  dataset  ini  dapat  membantu pengembangan dan riset terkait automasi sistem bacaan Al- Qur'an dengan teknik deep learning dan meningkatkan minat generasi milenial untuk belajar Al-Qur'an dengan memanfaatkan teknologi terkini.
Kata kunci — Dataset, Al-Qur’an, Text-to-Speech, Audio Speech Recognition, Wav2Vec

## I. P ENDAHULUAN
Al-Qur’an adalah  firman Allah  SWT yang  diturunkan kepada Nabi  Muhammad  SAW untuk  menjadi  pedoman hidup  bagi  umat Islam [1].  Bacaan Al-Qur’an adalah bagian  paling  penting  dalam  penanaman  nilai  agama  dan moral  agar  jiwa  umat Islam tumbuh  diatas  fitrah.
Pendidikan  nilai  agama  dan  moral  menjadi  pondasi  dan harus ditanamkan kepada anak usia dini agar tetap tertanam di  dalam  benak  pikiran  dan  jiwa  anak  [2].  Pembelajaran Baca  Tulis  Al-Qur’an  (BTAQ)  merupakan  pelajaran sebagai  proses  pembelajaran  untuk  mengenal  dan mempelajari  bacaan  yang  terkandung  di  dalam  ayat-ayat Al-Qur’an.  Dalam  membaca  Al-Qur’an,  umat  Islam dituntut untuk membaca secara tartil dan lafadz yang ada di Al-Qur’an  harus  benar-benar  terbaca  sebagaimana  Allah berfirman dalam Q.Ss Al-Muzamil Ayat 4: “Dan Bacalah Al-Qur’an dengan tartil”[3] .
Tantangan internal saat ini adalah meningkatnya angka buta  mengaji  Al-Qur’an,  hal  ini  disebabkan  melemahnya sistem  agama  pada  jalur  pendidikan  formal,  kurang perhatiannya orang tua dalam membimbing anaknya pada pengajaran  Al-Qur’an  [3].  Dengan  adanya  tantangan tersebut  perlu  kiranya  dihadirkan  sebuah  teknologi pembelajaran cara baca Al-Qur’an sebagai complementary learning untuk  dapat  mendukung  ketersediaan  tata  cara baca Al-Qur’an yang dapat digunakan secara mandiri oleh pebelajar.  Salah  satu  teknologi  pembelajaran  yang  dapat digunakan untuk mendeteksi pelafalan cara baca Al-Qur’an adalah dengan menggunakan teknologi ASR. Khusus untuk teknologi tersebut agar dapat digunakan secara akurat maka harus  didukung  dengan  dataset  yang  mumpuni.  Paper  ini membahas  pengolahan  dataset  yang  dikumpulkan  dan direkam  anak-anak  di  usia  4-7  tahun  (Tingkat  1),  8-11 (Tingkat  2)  dan  12-16  (Tingkat  3)  yang  mempelajari Al- Qur’an di tingkat TPQ. Sebanyak 13 TPQ di Malang Raya yang  turut  untuk  membantu  pelaksanaan  kegiatan  ini,  10 santri  dari  masing-masing  TPQ  ikut  turut  serta  di  dalam membantu penelitian ini .
Korpus  dataset  Al-Qur’an  yang  bersifat  secara  publik masih  sangat  terbatas  jumlahnya  dikarenakan  banyak kriteria  yang  terkandung  di  dalam  dataset  tersebut
diantaranya  (1)  ketidakseragaman  orang  yang  membaca Al-Qur’an  karena  setiap  pembaca  memiliki  gaya,  tempo, intonasi,  aksen  yang  berbeda.  Keterbatasan  ini  dapat menyulitkan  untuk  mengenali  model  variasi  suara  (2) Dialektika  bahasa  Arab  yang  sangat  bervariasi  di  mana memiliki masing-masig huruf memiliki kemiripan dan jika ada sedikit saja kesalahan maka bisa mengubah makna dan artinya (3) Kesulitan di dalam melakuan anotasi data yakni pendalaman  tentang  konteks  makna,  linguistik,  fonetik untuk menghasilkan dataset yang bermutu tinggi.
Salah satu model pembelajaran machine learning dalam pemrosesan  korpus  dataset  suara  yang  digunakan  saat  ini yaitu  memakai  model deep  learning .  Pada  pembuatan model deep learning , dibutuhkan suatu dataset yang dapat mewakili  bahasa  tertentu  dikarenakan  setiap  bahasa memiliki  karakteristik  dan  ciri  khas  masing-masing [4] . Deep  learning memiliki  banyak  metode  seperti Deep Speech , Hidden  Markov  Model dan Connectionist Temporal  Classification  Model sering  digunakan  oleh peneliti  lain  untuk  digunakan  sebagai Automatic  Speech Recognition (ASR) [5].
Tetapi  pada  kenyataannya,  HMM  dan  Deep  Speech memiliki  kelebihan  dan  kekurangannya  masing-masing. Hidden  Markov  Model (HMM)  memiliki natural framework untuk  membangun  model-model  ucapan  yang temporal  dan  tersembunyi  sebagai  rangkaian spectral vectors yang menampung jarak dari frekuensi audio akan tetapi  memiliki kelemahan limitasi  dalam pemodelan dan akurasinya tidak terlalu akurat dalam generalisasi data yang tidak terlihat[6]. DeepSpeech mempunyai kelebihan untuk membedakan  setiap  pengucapan  aksen  dalam Speech Recognition , tetapi memiliki kelemahan dalam pengembangan model. DeepSpeech mulai ditinggalkan dan tidak ada pengembangan model dari developer . Connectionist  Temporal  Classification  Model (CTC) mempunyai  kelebihan  menyelaraskan  antara  fitur  ucapan dan transkripsi karakter dalam speech [7], tetapi memiliki konvergensi  model  yang  lambat,  kurang  akurat  dalam memprediksi  kata  benda  dan  membutuhkan  external Language  Model (LM). Wav2Vec  2.0 mampu  mengatasi beberapa kekurangan metode HMM, CTC dan DeepSpeech , yaitu model pembelajaran End-to-End (tanpa perlu  memodelkan hidden  state seperti  HMM)[8] fleksibilitas dalam data, konteks dan model (tidak memiliki limitasi  model),  kecepatan  pelatihan  dan  pengenalan karakter  yang  fleksibel  (tanpa  membutuhkan  external Language Model seperti CTC).
Pada  paper  yang  dibahas  sebelumnya, dataset berupa suara  dan  teks  dalam  Bahasa  Indonesia  menggunakan model Tacotron2 menghasilkan MOS sebesar 4.01 [4]. Di paper ini, dataset disiapkan dalam audio Bahasa Arab dari record yang telah dilakukan oleh santri dan menggunakan metode Wav2Vec 2.0 untuk pemodelan dataset . Wav2Vec adalah sebuah kerangka kerja untuk pembelajaran mandiri representasi  dari raw  audio [9].  Baru-baru  ini,  beberapa model  untuk Automatic  Speech  Recognition (ASR)  yang menggunakan pre-trained yang self-supervised telah dirilis
termasuk Wav2Vec dan VQ-wav2vec [10].  Beberapa penelitian  terbaru  [11],  [12],  [13]  telah  berhasil menerapkan representasi dari model-model ini sebagai fitur untuk ASR. Sejalan dengan penelitian-penelitian tersebut, dalam  paper  ini  dieksplorasi  penggunaan  dari  model wav2vec 2.0  [9],  sebuah  versi  perbaikan  dari  model wav2vec asli,  sebagai  pengekstrak  fitur  untuk  ASR  dan diterapkan  dengan  menggunakan  tambahan library Wav2Vec2ForCTC,  B2Vec2Processor ,  sehingga  hasil Automatic  Speech  Recognition (ASR)  bacaan  Al-Qur’an mempunyai nilai word error rate (WER) yang optimal.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metode Wav2Vec merupakan model Automatic Speech Recognition (ASR)  yang  mampu  mengidentifikasi  sinyal suara dan menerjemahkannya menjadi teks dengan tingkat akurasi yang tinggi walaupun data pelatihan yang berlabel terbatas ketersediaannya. Metode Wav2Vec menggunakan konsep  “ self-supervised  learning ”  yang  memungkinkan model untuk memahami data tanpa memerlukan label (data tanpa transkripsi teks). Dengan demikian, model ini dapat bekerja  efektif  tanpa  bergantung  pada  jumlah  data  yang memiliki label.
Di  dalam  paper  ini  menggunakan  metode  Wav2Vec, dengan  mengumpulkan  data  audio  bacaan  Al-Qur’an dalam bentuk rekaman mengaji yang melibatkan anak-anak berusia  4  hingga  16  tahun.  Pengumpulan  dataset  ini dilakukan secara langsung dengan mengunjungi 13 TPQ di wilayah  Malang  Raya  dan  merekam  setiap  kegiatan mengaji dari dengan total 170 santri kemudian target hasil perekaman 200 jam.

## A. Pengumpulan Dataset
Dataset audio Al-Qur'an yang diperlukan untuk melatih model Wav2Vec2. Dataset ini merupakan komponen kunci dalam  pengembangan  transkripsi  otomatis  bacaan  audio Al-Qur'an.  Audio  dipilih  sebagai  bacaan  Al-Qur'an  dari berbagai  sumber yang tersedia offline. Dataset  dipastikan bahwa audio yang dipilih memiliki kualitas audio yang baik dan representatif

## B. Preprocessing
Tahap  ini  merupakan  langkah  pertama  yang  sangat penting. Pada tahap ini, sinyal suara harus dibersihkan dari gangguan  (noise)  dan  dilakukan  dilakukan  proses resampling  untuk  memastikan  bahwa  semua  file  audio memiliki  frekuensi  sampel  yang  seragam  menggunakan software Adobe Audition. Selanjutnya, proses normalisasi audio  juga  perlu  dilakukan  dengan  membagi  data  dalam sinyal  suara  oleh  nilai  amplitudo  maksimum  guna mencapai  konsistensi  dalam  tingkat  volume  audio. Tindakan  ini  bertujuan  untuk  memastikan  bahwa  semua audio  memiliki  tingkat  volume  yang  seragam,  yang  pada gilirannya  membantu  menghindari  distorsi  suara  dan meningkatkan akurasi transkripsi.

## C. Pelatihan Model
Dataset  akan  dibagi  menjadi  tiga  bagian  utama  untuk keperluan pelatihan dan pengujian model Wav2Vec2, yaitu data train, data validation, dan data test. Dari ketiga dataset ini akan dilakukan ke tahap selanjutnya yaitu :
● Pretraining (Pra - Pelatihan)
Pada tahap ini, model  akan diberikan data train untuk
mempelajari  struktur  audio  dasar  tanpa  memerlukan transkripsi teks dalam beberapa iterasi yang membutuhkan pengoptimalan  parameter  model  untuk  meminimalkan kesalahan  dalam  menerjemahkan  audio  menjadi  teks. Sedangkan,  untuk  data validation akan  digunakan  untuk mengukur  sejauh  mana  model  Wav2Vec2  berhasil  dalam memahami representasi audio.
● WER( Word of Error )
Word Error Rate (WER) adalah metrik yang umumnya digunakan  untuk  mengukur  kinerja  sistem  pengenalan suara  atau  sistem  transkripsi  otomatis,  terutama  dalam kasus  pengenalan  ucapan  atau  teks  oral.  WER  mengukur seberapa baik sistem dapat mengenali dan mentranskripsikan  ucapan  menjadi  teks.  WER  dihitung sebagai  perbandingan  antara  jumlah  kata  yang  disalin dengan  benar,  diubah,  atau  dihapus  oleh  sistem, dibandingkan  dengan  total  jumlah  kata  dalam  transkripsi referensi. Secara formal, WER dapat dihitung menggunakan formula berikut :
𝑊𝐸𝑅 = 𝐼𝑛𝑠𝑒𝑟𝑡𝑖𝑜𝑛  +  𝐷𝑒𝑙𝑒𝑡𝑖𝑜𝑛  +  𝑆𝑢𝑏𝑠𝑡𝑖𝑡𝑢𝑡𝑖𝑜𝑛
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐾𝑎𝑡𝑎 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑅𝑒𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑠𝑖 𝑥100
WER  menyediakan  gambaran  yang  holistik  tentang kesalahan  pengenalan  suara  dan  transkripsi,  mencakup perubahan kata, penghapusan kata, dan penambahan kata. Semakin rendah nilai  WER,  semakin  baik  kinerja sistem. Nilai  WER  didefinisikan  ketika  mendekati  1  maka  nilai
WER nya semakin bagus.

## D. Modelling Dataset
Dataset  yang  telah  diproses  sebelumnya  kemudian digunakan  untuk  proses  pelatihan  dengan  model Wav2Vec2  yang  menggunakan  jaringan  Convolutional Neural Network. Tahap pelatihan menggunakan 70% data latih  dan  15%  data  uji.  Model  dilatih  untuk  mencerna spektogram  ucapan  dan  menghasilkan  transkripsi  teks bahasa  Arab.  Model  Wav2Vec2  terdiri  dari  encoder  fitur konvolusi multi-layer 𝑓: 𝑋 → 𝑍 yang mengambil input raw audio 𝑋 dan  mengeluarkan  representasi  ucapan  laten 𝑧 1 , . . . , 𝑧 𝑇 dengan T untuk setiap langkah waktu. Setiap layer kemudian  dibawa  ke  Transformer 𝑔: 𝑍 → 𝐶 untuk membangun  representasi 𝑐 1 , . . . , 𝑐 𝑇 yang  menangkap informasi dari seluruh urutan. Keluaran dari encoder fitur di diskritisasi ke 𝑞 𝑇 dengan modul kuantisasi 𝑍 → 𝑄 untuk merepresentasikan  target  (Gambar  2)  dalam  tujuan  self- supervised.
Gambar 1. Flowchart langkah-langkah penelitian
Gambar.  2  Ilustrasi  framework  Wav2Vec2  yang  tergabung  untuk mempelajari representasi ucapan yang disesuaikan dengan konteks
Untuk  data  latih  model  self-supervised,  model Wav2Vec2 dipisahkan dengan output melalui fitur encoder z ke finite set dalam representasi ucapan lewat kuantisasi produk.  Kuantisasi  produk  ini  digunakan  untuk  memilih representasi  berdasarkan  berbagai  codebooks.  Contoh diberikan G codebooks, atau grup, dengan V dari entri e ∈ 𝑅 𝑉 × 𝑑/𝐺 ,  diambil  satu  entri  dari  setiap  codebook  dan menggabungkan  vektor  yang  dihasilkan 𝑒 1 , . . . , 𝑒 𝐺 dan menerapkan transformasi linier 𝑅 𝑑 → 𝑅 𝑓 untuk mendapatkan q ∈ 𝑅 𝑓 . Fitur luaran encoder z dipetakan ke logit  1 ∈ 𝑅 𝐺×𝑉 dan  probabilitas  untuk  memilih  entri codebook ke-v untuk grup g adalah:
𝑃 𝑔,𝑣 = 𝑒𝑥𝑝(𝑙 𝑔,𝑣 +𝑛 𝑣 )/𝑇 𝛴 𝑘=1 𝑉 𝑒𝑥𝑝(𝑙 𝑔,𝑘 +𝑛 𝑘 )/𝑇 (1)
dimana 𝑇 adalah  non-negative  temperature, 𝑛 = −𝑙𝑜𝑔(−𝑙𝑜𝑔(𝑢)) dan u adalah sampel uniform dari 𝑈(0,1) . Selama  proses  forward  pass,  codeword  i  dipilih berdasarkan 𝑖 = 𝑎𝑟𝑔𝑚𝑎𝑥 𝑗 𝑃 𝑔,𝑗 dan  untuk  backward  pass, gradien yang sebenarnya dari softmax Gumbel digunakan 𝑥

## E. Skenario Uji
Di  dalam training dan testing ,  akan  dievaluasi  model menggunakan validation untuk  mencari  parameter  yang optimal, seperti halnya network architecture , learning rate , dan banyak iterasi di dalam training. Setelah mengidentifikasi  parameter  terbaik  dalam  set  validasi, dilanjutkan  untuk  melatih  model  menggunakan  seluruh dataset pelatihan, termasuk set validasi. Selanjutnya, model dievaluasi menggunakan dua himpunan independen, yaitu himpunan  uji  dan  himpunan  inferensi.  Dalam  scenario pengujian  akan  dihitung Word  Error  Rate (WER)  dalam mengevaluasi  kinerja  rekaman  bacaan  Al-Qur'an  model pengenalan  suara.  WER  digunakan  untuk  mengukur tingkat  kesalahan  dalam  mengenali  teks  yang  diucapkan dengan  benar.  Semakin  rendah  nilai  WER,  semakin  baik kinerja model dalam pengenalan suara dan interpretasi teks bacaan Al-Qur'an.
Kunci untuk pelatihan adalah membuat modifikasi kecil pada parameter untuk melihat kesesuaian tiap percobaan..
Setiap  kali  menggunakan  set  pelatihan  dan  set  validasi untuk melatih model. Kemudian model akan diuji dengan set pengujian, dan akan menghasilkan WER. Perlu dicatat, bahwa  kesalahan  dalam  pengucapan  huruf,  makhraj  dan aksen dari bacaan dapat berpengaruh pada WER. WER di dapat dari model berdampak pada teks yang diprediksi.
Sementara itu, labelling teks target dan teks prediksi juga merupakan salah satu matrik evaluasi yang diperhitungkan. Matrix ini mengukur sejauh mana model memberikan hasil yang  benar.  Meskipun  labelling teks  target dan teks prediksi ini penting, para peneliti menyadari bahwa matrix ini  dapat  menjadi  kurang  informatif  dalam  konteks ketidakseimbangan  kelas  data,  seperti  dalam  tugas pengenalan suara rekaman pembacaan Al-Qur'an.

## III. H ASIL DAN A NALISA
Dataset dikumpulkan dengan melibatkan 170 santri yang secara sukarela merekam bacaan dengan bacaan membaca teks yang sudah ditentukan sebelumnya seperti buku 6 jilid di  buku  bacaan  Tilawati,  Qiro’ati  dan  Ummi.  Dataset tersebut  kemudian  dilakukan  proses  pembersihan  audio agar  tidak  adanya noise dalam  data.  Setelah  tahap pembersihan,  data  audio  diseragamkan  sinyal  dan  tingkat volume  nya  dalam  membantu  menghindari  distorsi  suara dan meningkatkan akurasi. Setelah berhasil membersihkan data audio, menyamakan sinyal dan tingkat volume audio telah  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  menciptakan konsistensi  dalam  dataset,  menghindari  potensi  distorsi suara, dan meningkatkan akurasi dalam proses pengenalan suara. Data audio yang sudah bersih dan seragam dalam hal sinyal dan volume siap untuk diproses ke tahap pelatihan model.
Sebelum melakukan pelatihan, dataset dibagi menjadi 3 (tiga)  bagian  utama,  yaitu  data  pelatihan  ( train ),  data validasi,  dan  data  pengujian  ( test )  dengan  rasio  masing- masing  60:20:20.  Data  pengujian  dengan  jumlah  24  ribu total  durasi  200  jam  perekaman.  Dari  data  tersebut dilakukan  uji  sebanyak  lima  kali  pengujian  dengan membagi 24 ribu berdasarkan rasio yang telah ditentukan. Selanjutnya,  model  Wav2Vec2  menjalani  fase  training menggunakan  dataset  pelatihan  menggunakan  model trained  yang  sudah  ada  dalam  bahasa  Arab.  Fase  ini digunakan  untuk  membantu  model  memahami  hubungan antara urutan  audio  dan  teks. Hasil  dari proses ini adalah proses pelatihan model yang telah diadaptasi secara khusus untuk  mengenali  dan  mentranskripsi  bacaan  Al-Qur’an dalam bahasa Arab. Diharapkan model yang telah dibangun ini  siap  digunakan  untuk  penelitian  lebih  lanjut  atau aplikasi yang memerlukan pengenalan suara dalam konteks bahasa  Arab  dengan  tingkat  akurasi  yang  optimal.  Pada Gambar  3,  dapat  dilihat  bahwa  ASR  membuat  beberapa kesalahan dalam memprediksi kata.
Gambar. 3 Contoh pemrosesan data Original Text dan hasil ASR.
Saat  memprediksi  kata,  ASR  bisa  saja  salah  dalam memprediksi huruf karena adanya sebuah dialek dan aksen yang  bersifat  samar.  Seperti  contoh,  Di  QS.  Al-Kafirun Ayat 6 huruf hijaiyah “ن” tidak terdeteksi oleh ASR, ada kemungkinan huruf “ن” tidak terbaca karena mad thobi’i yang  dibaca  panjang  2  harakat  saat  membaca “يِديِل َو” yang lebih dominan ke huruf “ي” daripada huruf “ن” .
TABEL I
H ASIL P REDIKSI W AV 2V EC 2 D ENGAN C ONTOH T ARGET No. Teks Target Teks Prediksi 1 ساَّنلٱ ِ ب َرِب ُذوُعَأ ْلُقِ اَنٍّ ب َرِب ُذوُعَأ ْلُق 2 ِل ۡهَا  ۡنِم ا ۡو ُرَفَك َنۡيِذَّلا ِنُكَي  ۡمَل ىّٰتَح َنۡيِ كَفۡنُم َنۡيِك ِر ۡشُمۡلا َو ِبٰتِكۡلا ةَنِ يَبۡلا ُمُهَيِتۡاَتُ ِلْهَأ  ْنِم او ُرَفَك َنيِذَّلا  ْنُكَي ْمَل ىَّتَح َنيِكَف ُم َنيِك ِرْشُمْلا َو ِباَتِكْلا َنِيَبْلا ُمُهَيِتْأَت 3 ْمُكَل ِنْيِد َيِل َو ْمُكُنْيِد يِديِل َو مُكنيِد ْمُكَل 4 اَهَلا َزۡل ِز  ُض ۡرَ ۡلۡا ِتَل ِزۡل ُز اَذِا اَهَلا َزْل  ِز ِضرَلأا ِتَل ِزْن ُز اَذِإ
5 ۡمُكِسُفۡنَا  ۡنِ م  ۡمُكَل َقَلَخ  ۡنَا ٖۤ هِتٰيٰا  ۡنِم َو ۡمُكَنۡيَب َلَعَج َو اَهۡيَلِا ا ٖۤۡوُنُك ۡسَتِ ل اًجا َو ۡزَا ًةَم ۡح َر َّو ًةَّد َوَّم ؕ َكِل ٰذ  ۡىِف َّنِا َن ۡو ُرَّكَفَتَّي  ٍّم ۡوَقِ ل ٍّتٰيٰ َلۡ ْمُكِسُفْنَأ  ْنِم مُكَل َقَلَخ  ْنَأ ِتاَيآ  ْنِم َو َّمُكَنْيَب َلَعَج َو اَهْيَلِإ وُنُكْسَتِل اًجا َو ْزَأ ٍّتاَي َلَ  َكِلَذ يِف َّنِإ َمْح َر َو ًةَّد َو
و ُرَّكَف َةَّيِإٍّموَقِل
Tabel 1 menunjukkan contoh perbandingan antara teks target  (yang  seharusnya  dibaca)  dan  teks  prediksi  yang dihasilkan  oleh  Automatic  Speech  Recognition  (ASR). Pada  contoh  pertama,  ASR  seharusnya  mengenali  kata " ساَّنلٱِ" (an-nas) sebagai teks target, tetapi menghasilkan "اَن ٍّ ب َر" (rabbina), yang berarti "Tuhan kami". Kesalahan ini bisa disebabkan oleh dialek atau aksen yang berbeda dalam pengucapan "ساَّنلٱِ" .  Pada  contoh  kedua,  ASR  tidak mengenali  kata "ن ۡي ِ كَف ۡنُمَ" (munfakkin)  dengan  benar. Kesalahan ini mungkin disebabkan oleh pengucapan yang tidak  jelas  atau  dialek  yang  berbeda.  Pada  contoh  ketiga,
ASR  tidak  mengenali  kata "نْي ِد  َيِل َوِ" (waliya  deeni) dengan  benar.  Kesalahan  ini  bisa  disebabkan  oleh pengucapan  yang  tidak  jelas  atau  perbedaan  dialek.  Pada contoh  keempat,  ASR  mengalami  kesalahan  dalam mendeteksi  kata "تَل ِز ۡل ُزِ" (zulzilat)  dengan  benar.
Kesalahan  ini  bisa  disebabkan  oleh  ketidakjelasan  dalam pengucapan.  Pada  contoh  kelima,  ASR  mengalami kesalahan  dalam  mendeteksi  kata "ة َّيِإَ" (iyyata)  dengan benar.  Kesalahan  ini  bisa  disebabkan  oleh  ketidakjelasan dalam pengucapan atau variasi dalam dialek.
Dalam penggunaan ASR, berbagai jenis kesalahan dapat terjadi  saat  mengenali  dan  mentranskripsikan  ucapan menjadi  teks.  Kesalahan-kesalahan  ini  adalah  contoh bagaimana ASR dapat salah memprediksi kata-kata dalam teks  karena  variasi  dalam  bahasa  dan  pengucapan. Kesalahan  ASR  bisa  disebabkan  karena  substitusi  kata, penghilangan  kata,  perubahan  kata,  ketidakjelasan  dalam pengucapan, kesalahan dalam pengenalan tanda baca atau spasi, kesalahan dalam pengenalan nomor atau angka, serta penggantian  aksen  atau  dialek.  Bahasa  seringkali dipengaruhi  oleh  dialek  regional,  aksen,  atau  variasi individu.  ASR  harus  bisa  mengatasi  berbagai  variasi  ini untuk dapat mengenali ucapan yang akurat sehingga untuk meningkatkan akurasi ASR, penting memiliki pemahaman tentang  konteks  dan  pengetahuan  bahasa  yang  lebih  luas untuk  memperbaiki  hasil  yang  dihasilkan  oleh  ASR, terutama saat bekerja dengan teks yang bersifat samar atau mengandung variasi dialek.
TABEL II H ASIL P REDIKSI W AV 2V EC 2 D ENGAN A CCURACY , P RECISION , R ECALL , F1-S CORE DAN W ORD E RROR R ATE Pengujian Akurasi Presisi Recall F1 WER 1 65.52% 0.83 0.66 0.73 0.5 2 27.97% 0.30 0.28 0.29 0.75 3 41.94% 0.57 0.42 0.48 0.75 4 46.15% 0.49 0.46 0.47 1.0 5 10.94% 0.12 0.11 0.12 0.9
Tabel 2 menampilkan hasil prediksi yang dilakukan dari penerapan  model  Wav2Vec2  pada  kumpulan  data  audio yang berisi bacaan Al-Qur'an. Evaluasi hasil ini dilakukan dengan  menggunakan  berbagai  matrik  evaluasi  standar, termasuk Akurasi, Precision , Recall , F1-Score , serta Word Error  Rate (WER).  Akurasi  mencerminkan  sejauh  mana model berhasil mengklasifikasikan audio secara tepat dan dalam  analisis  ini,  dapat  diamati  bahwa  tingkat  akurasi yang dihasilkan tidak rata
dengan performa tertinggi pada pengujian pertama dan dan performa yang terendah pada pengujian yang terakhir. Hal ini  disebabkan  dataset  yang  dihasilkan  ketika  recording sangat bervariasi atau bisa disebabkan hasil datasetnya ada noisy  sehingga  mengakibatkan  akurasinya  menjadi  naik turun. Precision mengukur  jumlah  prediksi  positif  yang
tepat dibandingkan dengan total prediksi positif, sementara Recall mengukur  jumlah  prediksi  positif  yang  tepat dibandingkan  dengan  total  data  yang  sebenarnya  positif. F1-Score ,  sebagai  rata-rata  dari precision dan recall , memberikan  gambaran  keseluruhan  tentang  performa model.
Hasil  prediksi  ini  juga  telah  berhasil  mencapai  tingkat Word Error Rate (WER) 0.5%. Tingkat Word Error Rate (WER)  sebesar  0.5%  adalah  indikator  bahwa  model  ini telah  mengalami  pelatihan  yang  baik  dan  mampu mengekstraksi  fitur  audio  dari  ucapan  dengan  tingkat akurasi  yang  tinggi.  Ini  menunjukkan  kemajuan  yang signifikan  dalam  pengenalan  dan  transkripsi  audio  dalam konteks  bacaan  Al-Qur'an.  Namun  demikian,  tidak  dapat diabaikan  bahwa  masih  terdapat  error  dalam  prediksi model.  Salah  satu  penyebabnya  adalah  keterbatasan pre- trained model yang digunakan untuk bacaan dan penulisan Al-Qur'an. Pre-trained model  ini  mungkin  belum memahami  variasi  yang  ada  dalam  bacaan  Al-Qur'an dengan cukup mendalam, sehingga menghasilkan beberapa kekeliruan dalam transkripsi. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat  ruang  untuk  pengembangan  lebih  lanjut  dalam pemahaman  model  terhadap  pembahasan  khusus  seperti bacaan Al-Qur'an.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan  Metode Wav2Vec dengan konsep “ self-supervised learning ” yang memungkinkan  model  untuk  memahami  data  tanpa memerlukan  label  (data  tanpa  transkripsi  teks).  Dengan demikian, model ini dapat bekerja efektif tanpa bergantung pada  jumlah  data  yang  memiliki  label.  Hasil  dari  proses pelatihan adalah model yang telah diadaptasi secara khusus yang  dapat  mengenali  dan  mentranskripsi  ucapan  bahasa Arab  dengan  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  daripada model yang belum melalui fine-tuning. Hasil prediksi yang telah  dilakukan  menggunakan  Wav2Vec  terhadap  dataset audio  bacaan  Al-Qur’an  berhasil  mencapai  tingkat Word Error Rate (WER) 1%. Hal ini menjelaskan bahwa model sudah  terlatih  dengan  cukup  baik  sehingga  mampu mengekstraksi fitur audio ucapan dengan akurat. Meskipun demikian,  masih  terdapat  sedikit  kekeliruan  terhadap model  prediksi  dikarenakan pre-trained model  untuk bacaan  atau  penulisan  bacaan  Al-Qur’an  masih  belum masif  sehingga  belum  bisa  mencapai  akurasi  yang  baik. Untuk  penelitian    lebih  lanjut,  diperlukan  dataset  audio dengan  aksen,  makhroj  dan  pelafalan  yang  jelas  untuk mengurangi  tingkat Word  Error  Rate (WER).  Selain  itu, perlu  adanya  pengembangan  model  baru  yang  mampu memprediksi  sekaligus  aksen  dan  makhraj  agar  tingkat WER tidak terlalu tinggi.
U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Kami  mengucapkan  rasa  terima  kasih  kepada  semua pihak  yang  telah  memberikan  kontribusi  dan  dukungan penuh dalam menyelesaikan penelitian dan penulisan paper
ini dengan sepenuhnya. Kami juga ingin mengucapkan rasa terima kasih kepada Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi (Ditjen Dikti) yang melalui program Matching Fund telah memberikan dukungan keuangan yang sangat berarti dalam pelaksanaan  penelitian  ini  sehingga  memungkinkan penelitian kami berjalan lancar dan sukses.

## R EFERENSI
[1]  Yasir, Muhammad, Jamaruddin, and Ade, Studi Al-Qur’an . 2002. [2]  S. Maharani, “Pembelajaran Baca Tulis Al-Qur’an Anak Usia Dini,”
Jurnal Pendidikan Tambusai , 2020.
[3]  D.  I.  Fitriani,  “Penerapan  Metode  Tahsin  untuk  Meningkatkan Kemampuan Membaca Al-Qur’an Siswa Sekolah Menengah Atas,” Jurnal  Pendidikan  Islam  Indonesia ,  vol.  5,  no.  1,  2020,  doi: 10.35316/jpii.v4i1.227.
[4]  M.  Novela  and  T.  Basaruddin,  “DATASET  SUARA  DAN  TEKS BERBAHASA INDONESIA PADA REKAMAN PODCAST DAN TALK SHOW,” Agustus , vol. 11, no. 2, pp. 61–66.
[5]  O.  Iosifova,  I.  Iosifov,  V.  Sokolov,  O.  Romanovskyi,  I.  Sukaylo Ender  Turing  OÜ,  and  P.  str,  “Analysis  of  Automatic  Speech Recognition Methods,” 2021.
[6]  A.  M.  Deshmukh,  “Comparison  of  Hidden  Markov  Model  and Recurrent  Neural  Network  in  Automatic  Speech  Recognition,” European Journal of Engineering Research and Science , vol. 5, no.
8, pp. 958–965, Aug. 2020, doi: 10.24018/ejers.2020.5.8.2077.
[7]  S. Karita, N. E. Y. Soplin, S. Watanabe, M. Delcroix, A. Ogawa, and T.  Nakatani,  “Improving  transformer-based  end-to-end  speech recognition with connectionist temporal classification and language model integration,” in Proceedings of the Annual Conference of the International Speech Communication Association, INTERSPEECH , International Speech Communication Association, 2019, pp. 1408– 1412. doi: 10.21437/Interspeech.2019-1938.
[8]  S.  Schneider,  A.  Baevski,  R.  Collobert,  and  M.  Auli,  “wav2vec: Unsupervised  Pre-training  for  Speech  Recognition,”  Apr.  2019, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1904.05862
[9]  L.  Pepino,  P.  Riera,  and  L.  Ferrer,  “Emotion  Recognition  from Speech  Using  Wav2vec  2.0  Embeddings,”  Apr.  2021,  [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2104.03502
[10]  A.  Baevski,  S.  Schneider,  and  M.  Auli,  “vq-wav2vec:  Self- Supervised  Learning  of  Discrete  Speech  Representations,”  Oct. 2019, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1910.05453
[11]  S.  Siriwardhana,  A.  Reis,  R.  Weerasekera,  and  S.  Nanayakkara,
“Jointly  Fine-Tuning  ‘BERT-like’  Self  Supervised  Models  to Improve  Multimodal  Speech  Emotion  Recognition,”  Aug.  2020, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2008.06682
[12]  M. Macary, M. Tahon, Y. Estève, and A. Rousseau, “On the use of Self-supervised  Pre-trained  Acoustic  and  Linguistic  Features  for Continuous  Speech  Emotion  Recognition,”  Nov.  2020,  [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2011.09212
[13]  J.  Boigne,  B.  Liyanage,  and  T.  Östrem,  “Recognizing  More Emotions with Less Data Using Self-supervised Transfer Learning,” Nov. 2020, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2011.05585