http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Pengembangan Aplikasi Edukasi Android Huruf Hijaiyah dengan Kecerdasan Buatan untuk Anak

## Development of Android Education Application for Arabic Alphabet with Artificial Intelligence for Children
1 Brian Aji Pamungkas*, 2 Alexander Dharmawan, 3 Yusup
1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas AKI Jl. Imam Bonjol No.15 - 17, Dadapsari, Kec. Semarang Utara, Kota Semarang, Jawa Tengah 50173 *e-mail: 223200033@student.unaki.ac.id
( received: 28 April 2024, revised: 5 May 2024, accepted: 28 May 2024)

## Abstrak
Sebanyak  72%  dari  masyarakat  muslim  Indonesia  buta  huruf  hijaiyah  sehingga  perlu  diberikan pembelajaran sejak usia dini. Anak usia dini seringkali belum bisa mempelajari huruf hijaiyah secara langsung  sehingga  membutuhkan  peran  pengajar  dan  sebagian  besar  pengajar  di  sekolah  madrasah belum  mengajarkan  huruf  hijaiyah  secara  intensif  sehingga  diperlukan  media  pembelajaran  yang interaktif dan menarik untuk anak-anak. Oleh karena itu, diperlukan pengembangan aplikasi android untuk media pembelajaran huruf hijaiyah pada anak-anak usia dini. Dengan metode RAD , maka dapat dikembangkan aplikasi android dengan menerapkan gamifikasi untuk pendekatan pembelajaran yang interaktif  dan AI  Life  Cycle untuk  mengembangkan  model  deteksi  obyek  3D  huruf  hijaiyah  yang berguna untuk sistem koreksi otomatis. Model AI dikembangkan dengan menggunakan SSD Mobilenet v2  FPN  Lite  640x640,  dilakukan  percobaan  permodelan  huruf  hijaiyah  pisah  sebanyak  16  kali  dan sambung sebanyak 2 kali. Pemodelan pisah memperoleh hasil terbaik pada percobaan ke-8 dengan total loss sebesar 0.182882 dari 1 menggunakan paramater 16 batch size , 30.000 num steps , dan checkpoint pemodelan ke-7. Pemodelan sambung memperoleh hasil terbaik pada percobaan ke-2 dengan paramater 8 batch size , 14.000 num steps , dan checkpoint pemodelan ke-1. Luaran berupa aplikasi android offline yang  terintegrasi  gamifikasi  dan teknologi  AI,  didalamnya  memiliki  2  kategori soal,  masing-masing kategori memiliki 20 soal.
Kata kunci: aplikasi, gamifikasi, hijaiyah, kecerdasan buatan.

## Abstract
Seventy-two percent of the Muslim population in Indonesia is illiterate in Arabic script, thus requiring early childhood education. Young children often struggle to directly learn Arabic script, necessitating the role of instructors. However, most instructors in madrasahs do not teach Arabic script intensively, prompting  the  need  for  interactive  and  engaging  learning  media  for  children.  Therefore,  the development  of  an  Android  application  for  teaching  Arabic  script  to  young  children  is  crucial.  By employing  the  Rapid  Application  Development  (RAD)  method,  an  Android  application  can  be developed, incorporating gamification for interactive learning and the AI Life Cycle for developing a 3D  Arabic  script  object  detection  model  useful  for  automatic  correction  systems.  The  AI  model  is developed using SSD MobileNet v2 FPN Lite 640x640. Sixteen trials are conducted for separate letter modeling and two for connected letters. The separate letter modeling yields the best result in the 8th trial with a total loss of 0.182882 out of 1, using parameters of 16 batch size, 30,000 num steps, and checkpoint  from  the  7th  trial.  Connected  letter  modeling  yields  the  best  result  in  the  2nd  trial  with parameters of 8 batch size, 14,000 num steps, and checkpoint from the 1st trial. The output is an offline Android application integrating gamification and AI technology, featuring two categories of questions, each with 20 items.
Keywords: application, artificial intelligence, gamification, hijaiyah.
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1449-1463

## 1 Pendahuluan
Pendidikan memegang peran penting dalam kehidupan manusia, salah satunya yaitu pendidikan agama. Dalam konteks pendidikan agama, setiap muslim diwajibkan memperoleh ilmu agama untuk bekal  kehidupan  [1].  Namun,  tantangan  buta  aksara  Al-Qur'an  masih  menjadi  masalah  serius  di Indonesia. Sebanyak 72% dari mayoritas masyarakat muslim di Indonesia mengalami buta aksara Al- Qur’an [2]. Hal ini menunjukkan bahwa masyarakat muslim di Indonesia perlu diberikan pembelajaran huruf hijaiyah sejak usia dini. Namun, anak di usia tersebut seringkali belum bisa memahami bentuk dan cara membaca huruf hijaiyah dengan benar, sehingga peran orang tua dan pendidik sangat penting dalam proses pembelajaran ini [3].
Banyak orang tua disibukkan oleh pekerjaannya sehingga tenaga pendidik seringkali mengalami kesulitan dalam mengevaluasi setiap muridnya. Kesibukan orang tua juga mengakibatkan banyak anak usia dini yang lahir di generasi alpha (2010  - 2025) sudah diberikan smartphone tanpa pengawasan, sehingga mereka pandai mengoperasikan smartphone . Meskipun smartphone bisa menjadi alat untuk pembelajaran, namun belum banyak pengajar di sekolah madrasah yang mengajarkan huruf hijaiyah secara  intensif  [4].  Bagi  anak-anak  usia  dini  yang  telah  diberikan smartphone ,  mereka  biasanya menggunakannya untuk bermain game karena efek visual dan audio yang dihasilkan dari game dapat menarik perhatian [5]. Oleh sebab itu, diperlukan pemanfaatan smartphone sebagai media pembelajaran yang interaktif dan menarik untuk meningkatkan keimanan anak usia dini. Salah satu pendekatannya yaitu dengan game edukasi.
Game edukasi dapat meningkatkan motivasi anak-anak untuk memperluas pengetahuan mereka, menjadikannya metode pembelajaran yang sangat efektif, terutama bagi mereka yang masih dalam usia anak-anak [6]. Selain menyenangkan, mereka juga mudah mengingat apa yang telah ditampilkan dalam game tersebut. Saat ini, perkembangan teknologi berkembang pesat, salah satu hasil nyata yaitu adanya sistem operasi android. Di Indonesia, banyak anak-anak usia dini telah memiliki smartphone [7] yang didalamnya terdapat sistem operasi android. Dibalik perkembangan android, juga telah bermunculan teknologi  kecerdasan  buatan (Artificial  Intelligence) yang  kini  bisa  diterapkan  pada smartphone android.
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi edukasi berbasis android huruf hijaiyah dengan  memanfaatkan  konsep  game  edukasi  ( gamification )  dan  kecerdasan  buatan  ( Artificial Intelligence ).  Harapan  dari  penelitian  ini  yaitu  dapat  membantu  mengatasi  masalah  buta  aksara  Al- Qur’an  di  Indonesia  dengan  memberikan  edukasi  huruf  hijaiyah  pada  anak-anak  usia  dini  melalui aplikasi edukasi yang bernama HijaiyahKu.

## 2 Tinjauan Literatur
Penggunaan  smartphone  sangat  memudahkan  para  penggunanya  dalam  menunjang  aktivitas mereka, salah satunya bermain game . Selain tidak kesusahan ketika dibawa khususnya untuk anak usia dini, penggunaan smartphone untuk bermain game menjadi salah satu gaya hidup masyarakat saat ini. Saat ini, bermain game tidak memandang usia karena tidak hanya usia anak-anak saja melainkan dewasa juga melakukannya. Namun, yang perlu diperhatikan yaitu kemampuan kognitif mereka. Kemampuan kognitif usia anak-anak cenderung lebih bagus dikarenakan masa-masa tersebut dikatakan usia emas (Golden Age) [8], dimana anak-anak usia dini dapat dengan cepat menangkap informasi apa saja yang mereka  lihat.  Hal  ini  diperkuat  oleh  studi  [4],  dimana smartphone dapat  meningkatkan  kemampuan kognitif  anak  usia  dini.  Android  pada smartphone memudahkan  bagi  para  pengembang  untuk menciptakan aplikasi, salah satunya aplikasi edukasi yang dikembangkan dalam penelitian ini. Aplikasi ini  menerapkan  gamifikasi  berupa  penguncian  soal  dan  notifikasi  berhasil  atau  gagal.  Terdapat penelitian serupa yaitu penelitian [1], [3], [7], [9]-[15], dimana belum menerapkan kecerdasan buatan untuk sistem koreksi jawaban. Hal ini mengakibatkan anak-anak condong ke smartphone tanpa adanya interaksi  dengan  dunia  luar.  Dengan  adanya  kecerdasan  buatan,  dapat  meminimalisir  hal  tersebut dikarenakan anak-anak tetap ada interaksi dengan dunia luar berupa aktivitas merangkai obyek 3D huruf hijaiyah sesuai susunan yang ada di soal pada aplikasi tersebut. Penelitian terkait penerapan kecerdasan buatan untuk pengenalan huruf hijaiyah juga telah dilakukan sebelumnya, seperti penelitian [16]-[27], dimana obyek yang dideteksi bukan obyek 3D dari suatu alat peraga BTQ dan model pre-train SSD MobileNet  belum  diterapkan  pada  penelitian  sebelumnya.  Pada  penelitian  ini,  model  pre-train  yang digunakan yaitu model pre-train SSD MobileNet V2 dengan fitur FPN Lite berukuran 640x640 yang
dilatih ulang menggunakan dataset yang telah diperoleh. Pemilihan model pre-train tersebut didasari oleh  performa  yang  dihasilkan  pada  penelitian  sebelumnya.  Penelitian  [28],  menunjukkan  performa yang  dihasilkan  oleh  model  bagus  dan  juga  tergolong  ringan  untuk  android  karena  ukurannya  yang kecil. Jadi, perbedaan penelitian ini dengan sebelumnya yaitu penerapan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) pada  aplikasi  edukasi  huruf  hijaiyah,  dimana  aplikasi  tersebut  mirip  dengan  aplikasi edukasi  lain  yang  sama-sama  menerapkan  gamifikasi.  Penelitian  saat  ini  berbeda  dari  penelitian sebelumnya melalui kontribusi pembuatan aplikasi HijaiyahKu dengan fitur koreksi jawaban otomatis dengan memanfaatkan kecerdasan buatan khususnya deteksi objek agar aplikasi dapat mendeteksi foto rangkaian huruf hijaiyah.

## 3 Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  penulis  melakukan  beberapa  metode  untuk  melakukan  pengumpulan  data dan mengembangkan aplikasi. Berikut metode yang diterapkan dalam penelitian ini.
1) Metode  pengumpulan  data  menggunakan  studi  pustaka  berupa  paper  yang  terkait  dan observasi  terkait  masalah  yang  terjadi  di  Indonesia  melalui  portal  berita  serta  melakukan perbandingan terhadap aplikasi serupa yang tersedia di Google Play Store.
2) Pengembangan  model  deteksi  obyek  3D  huruf  hijaiyah  dengan AI  Life  Cycle ,  dapat  dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. AI life cycle – metodologi CRISP-DM
a) Business  Understanding:  mengidentifikasi  masalah  bisnis  yang  ingin  dipecahkan  dan kriteria keberhasilannya.
b) Data  Understanding:  memahami  data  yang  akan  digunakan  untuk  mengatasi  masalah bisnis.
c) Data Preparation: mengumpulkan berbagai data yang dibutuhkan dengan rentang waktu tertentu.
d) Modeling: proses memodelkan suatu data agar bisa digunakan untuk mengatasi masalah bisnis.
e) Evaluation:  proses  mengevaluasi  performa  dari  model  yang  telah  dihasilkan  untuk mengetahui tingkat akurasi.
f) Deployment: setelah tingkat akurasi tercapai atau sudah maksimal maka perlu diterapkan untuk  mengatasi  masalah  bisnis,  biasanya  diterapkan  di  suatu  sistem  yang  terhubung langsung dengan proses bisnis.
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1449-1463
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
3) Metode Rapid  Application Development (RAD) untuk pengembangan aplikasi, dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Metode rapid application development [29]
a) Perencanaan Syarat-syarat (Requirements Planning) : mengidentifikasi tujuan dan syarat- syarat informasi.
b) Workshop  Desain (Design  Workshop) :  peneliti  bekerja  sama  dengan  pengguna  untuk mengembangkan sistem.
c) Implementasi: menerapkan system yang telah dikembangkan dengan tujuan mengenalkan inovasi atau sistem yang baru.
4) Pengujian :
a. Pengujian Black Box
b. Pengujian oleh validator ahli
c. Pengujian kuesioner

## 4 Hasil dan Pembahasan
Peneliti melakukan tahapan-tahapan secara berurutan dari beberapa metode yang telah disebutkan. Berikut hasil dari setiap tahap.

## 4.1 Perbandingan Aplikasi Serupa
Di Google Play Store, terdapat banyak aplikasi edukasi huruf hijaiyah, namun pada penelitian ini, penulis mengambil beberapa aplikasi yang mirip dengan aplikasi yang dikembangkan yang tentunya memiliki rating tertinggi dan dijelaskan pada Tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan aplikasi edukasi huruf hijaiyah
Nama Aplikasi Fitur Learn Arabic Alphabet: Games (Quran Perfected) Animasi menarik, basis game ( puzzle , melukis, pecah balon, mengurutkan), fitur suara, offline Marbel Belajar Hijaiyah (Educa Studio) Animasi menarik, fitur pengelompokkan kata dan frasa ( AI ), fitur notifikasi bandit
( AI ), fitur roleplay berbasis chatbot ( AI ),
fitur feedback jawaban ( AI ) Duolingo (Duolingo) UI interaktif, basis game ( puzzle ), animasi
menarik
Dalam  Tabel  1,  terdapat  pembandingan  fitur  dari  beberapa  aplikasi  yang  telah  dipilih  oleh peneliti.  Analisis  tersebut  menunjukkan  bahwa  aplikasi  sejenis  yang  tersedia  di  Google  Play  Store memiliki fitur yang serupa, termasuk penerapan kecerdasan buatan seperti chatbot. Namun, terdapat perbedaan  fungsionalitas  antara  aplikasi-aplikasi  tersebut.  Secara  khusus,  aplikasi  HijaiyahKu
menitikberatkan  pada  penggunaan  kecerdasan  buatan  untuk  mendeteksi  rangkaian  obyek  3D  huruf hijaiyah,  yang  merupakan  inovasi  dari  penelitian  sebelumnya.  Sebagai  hasilnya,  penelitian  ini menghasilkan  aplikasi  android  offline  yang  berbasis  gamifikasi  dan  terintegrasi  dengan  teknologi kecerdasan buatan. Proses pengembangan aplikasi ini dimulai dengan metode RAD dan digabungkan dengan siklus hidup kecerdasan buatan untuk mengembangkan model deteksi obyek.

## 4.2 Pengembangan Model Deteksi Obyek 3D Huruf Hijaiyah
Pengembangan model deteksi pada penelitian ini menggunakan AI Life Cycle yang tahapannya meliputi Business  Understanding , Data  Understanding , Data  Preparation , Modeling , Model Evaluation dan Model Deployment [30]. A. Business Understanding
Tahap  pertama  ini,  model AI dibangun  untuk  memberikan  dukungan  pada  sistem koreksi jawaban otomatis di dalam aplikasi HijaiyahKu.
B. Data Understanding
Selanjutnya,  diperlukan  pemahaman  jenis  data  untuk  diproses.  Tahap  ini,  data  yang dibutuhkan adalah data sekunder dalam bentuk gambar digital yang berisi rangkaian huruf hijaiyah  yang  terdiri  dari  3-5  huruf  hijaiyah.  Dalam  hal  ini,  huruf  hijaiyah  yang  disusun berasal dari obyek 3D alat peraga BTQ yang disediakan oleh PT Insan Madani.
C. Data Preparation
Setelah memahami kebutuhan data, penulis mengumpulkan gambar digital yang berisi rangkaian huruf hijaiyah yang tersusun 3-5 huruf hijaiyah di atas papan hitam dari alat peraga BTQ. Data yang terkumpul dikenal sebagai dataset dan disimpan di platform Roboflow, yang terbagi 2 bagian yaitu dataset huruf hijaiyah kategori pisah dan kategori sambung.
Gambar 3. Dataset rangkaian huruf hijaiyah kategori pisah
Dataset  huruf  hijaiyah  kategori  pisah  dapat  dilihat  pada  Gambar  3,  berisi  21.950 gambar rangkaian huruf hijaiyah yang telah  dilakukan  anotasi  dengan  total  420  kelas obyek,  dimana  dibagi  menjadi  2  bagian  yaitu  19.752  gambar  untuk  data  latih  dan  2.198 gambar untuk data validasi.

## Gambar 4. Dataset rangkaian huruf hijaiyah sambung
Dataset  huruf  hijaiyah  kategori  sambung  dapat  dilihat  pada  Gambar  4,  berisi  3.589 gambar  rangkaian  huruf  hijaiyah  yang  telah    dilakukan    anotasi    dengan    total    20    kelas
obyek, dimana dibagi menjadi 2 bagian yaitu 3.188 gambar untuk data latih dan 401 gambar untuk data validasi.
Selanjutnya, dilakukan pengolahan dataset dengan memanfaatkan platform Roboflow berupa perubahan ukuran gambar menjadi 640x640, konversi ke skala abu-abu ( grayscale ) untuk  mengurangi  dimensi  gambar  dan  tidak  menghabiskan  memori  yang  banyak,  dan penerapan  augmentasi  data  seperti  rotasi  acak (Random    Rotation) untuk  mengatasi perubahan variasi  sudut objek dalam dataset dan mencegah overfitting dengan menambah variasi pada data pelatihan, dan pemotongan (Shear) yang fungsinya mirip dengan Rotation , dimana perubahan terletak pada pemotongan frame sesuai derajat yang ditentukan. Seluruh proses pengolahan dataset dapat dilihat pada Gambar 5 dan 6.
Gambar 5. Pemrosesan dataset huruf hijaiyah pisah

## Gambar 6. Pemrosesan dataset huruf hijaiyah sambung
Dataset yang telah diolah selanjutnya diubah ke dalam format Pascal VOC agar SSD MobileNet  dapat  beroperasi  dengan  baik  [31].  Selain itu, dataset  berisi  file  XML  yang memuat informasi anotasi gambar seperti nama, kelas obyek, dan koordinat obyek.
D. Modeling
Pada  tahap  ini,  penulis  melakukan  pelatihan  dataset  atau  sering  disebut  pemodelan. Pemodelan  menggunakan SSD  MobileNet  v2  FPN  Lite  640x640 di  platform Google Colaboratory versi Pro+. Pemodelan pada dataset huruf hijaiyah pisah dilakukan sebanyak 16 kali percobaan dan dataset huruf hijaiyah sambung dilakukan sebanyak 2 kali, keduanya menggunakan  parameter  yang  berbeda  untuk  mengetahui  perbedaan  hasil.  Percobaan pemodelan dataset huruf hijaiyah pisah terbagi 2 bagian seperti Tabel 2 dan 3. Sedangkan, percobaan pemodelan dataset huruf hijaiyah sambung dapat dilihat pada  Gambar 6 dan 7. Percobaan pemodelan ini sangat terbatas dikarenakan terbatasnya jumlah compute unit pada Google Colaboratory versi Pro+.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 2. Hasil pemodelan dataset 80% data latih & 20% data uji
Training Batch Size Num Steps Checkpoint Total Loss 1 16 30.000 (Terhenti di step 13.600) SSD MobileNet v2 FPN Lite 640x640 0.286573 2 8 10.000 Training 1 0.276573 3 8 20.000 Training 2 0.231887 4 8 20.000 Training 3 0.218001 5 8 20.000 Training 4 0.212798 6 8 30.000 Training 5 0.202931 7 16 30.000 Training 6 0.185348 8 16 30.000 Training 7 0.182882 9 4 50.000 Training 8 0.215636 10 4 80.000 Training 9 0.205327 11 4 150.000 Training 10 0.191589 12 10 50.000 (Terhenti di step 41.900) SSD MobileNet v2 FPN Lite 640x640 0.217351 13 10 50.000 Training 12 0.193859 Tabel 3. Hasil pemodelan dataset 70% data latih & 30% data uji Training Batch Size Num Steps Checkpoint Total Loss 1 4 50.000 SSD MobileNet v2 FPN Lite 640x640 0.238810 2 16 50.000 (Terhenti di step 21.700) Training 1 0.235828 3 8 50.000 (Terhenti di step 30.900) Training 1 0.228340
Gambar 7. Matrix hasil pemodelan huruf hijaiyah pisah ke- 8
Pemodelan  yang  dilakukan  pada  Tabel  2  dan  3  memperoleh  hasil  terbaik  pada percobaan ke- 8 yang dapat dilihat pada Gambar 7, dengan total loss sebesar 0.182882 dari 1 yang artinya semakin menjauhi angka 1 maka akurasi keseluruhan yang dihasilkan model sudah cukup bagus.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 8. Total loss pemodelan huruf hijaiyah sambung ke- 1
Pada percobaan pertama pemodelan huruf hijaiyah kategori sambung, grafik total loss pada Gambar 8 menunjukkan posisi ke atas yang berarti tingkat akurasi model masih rendah, sehingga perlu dilakukan percobaan kedua.

## Gambar 9. Total loss pemodelan huruf hijaiyah sambung ke- 2
Pada Gambar 9 menunjukkan percobaan kedua dengan  parameter 8 batch size, 14.000 num steps, dan checkpoint pada training ke- 1 (12.000 num steps) memperoleh hasil  grafik total loss menurun yang artinya tingkat akurasi model sudah cukup bagus.
E. Model Evaluation
Setelah pemodelan dilakukan, penulis melakukan evaluasi terhadap kinerja model yang telah  dipilih  yaitu  hasil  percobaan  ke-  8.  Proses  evaluasi  dilakukan  dengan menggunakan aplikasi yang telah dirancang secara khusus untuk menguji performa model tersebut.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 10. Evaluasi model
Pada  Gambar  10,  menunjukkan  hasil  deteksi  dari  model  yang  dikembangkan menghasilkan akurasi yang cukup bagus yaitu diatas 70%.
F. Model Deployment
Tahap  terakhir  pembuatan model  deteksi  ini  yaitu  penulis  menyusun  logika aplikasi yang memanfaatkan hasil dari model, seperti kotak pembatas, label obyek, dan skor akurasi. Luarannya,  yaitu  sistem  koreksi  jawaban  otomatis  akan  memberikan  umpan  balik  kepada pengguna  mengenai  kesesuaian  jawaban  yang  dikirim  dengan  soal  dalam  aplikasi HijaiyahKu.

## 4.3 Pengembangan Aplikasi HijaiyahKu
Pengembangan  aplikasi  menggunakan  metode Rapid  Aplication  Development ( RAD ),  yaitu metode pengembangan perangkat lunak yang menggunakan pendekatan inkremental sehingga cocok untuk proyek yang memiliki waktu pengerjaan singkat dengan tahapan Requirements Planning , Design Workshop dan Implementation [32].
A. Requirements Planning
Tahapan ini menghasilkan use case diagram dan activity diagram yang dapat dilihat pada  gambar  dibawah  ini.  Pada  Gambar  11  merupakan  use  case  diagram  aplikasi.  Pada tampilan  awal,  pengguna  akan  melihat  tampilan  untuk  masuk.  Setelah  itu,  pengguna  bisa melihat kategori soal dan mengerjakannya.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 12. Activity diagram aplikasi hijaiyahku
Gambar 12 merupakan representasi dari aktivitas yang terjadi di dalam aplikasi. Ketika pengguna ingin mengerjakan soal maka harus merangkai susunan obyek 3D huruf hijaiyah sesuai soal yang telah dipilih sebelumnya. Setelah disusun, maka pengguna memanfaatkan kamera smartphone  dengan  pilih tombol “kamera” jika  masih  didalam aplikasi atau pilih tombol “Galeri” jika sudah memiliki foto susunan. Selanjutnya, pengguna bisa pilih tombol “Cek Jawaban” agar sistem koreksi otomatis bekerja. Dalam hal ini, aplikasi menggunakan model  AI  untuk  deteksi  susunan  tersebut  sehingga  aplikasi  dapat  menampilkan  notifikasi benar atau salah kepada pengguna.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## B. Design Workshop

## Gambar 13. Tampilan antarmuka aplikasi
Pada Gambar 13, aplikasi terbagi menjadi empat bagian utama: halaman awal, kategori soal, pilih soal, dan detail soal. Halaman awal memiliki tombol merah untuk mengatur musik dan tombol kuning "Mulai" untuk menuju ke kategori soal. Di kategori soal, ada opsi "Huruf Pisah"  dan  "Huruf  Sambung".  Pada  halaman  pilih  soal,  dikarenakan  menerapkan  sistem gamifikasi  berarti  untuk  pertama  kalinya  hanya  tersedia  1  soal  yang  bisa  dikerjakan,  dan tombol gembok menandakan jika soal belum bisa dikerjakan karena soal sebelumnya belum dikerjakan  atau  belum  berhasil  dijawab  dengan  benar.  Di  halaman  detail  soal,  pengguna dapat mengirim jawaban melalui kamera atau galeri ponsel, lalu memeriksa jawaban dengan tombol "Cek Jawaban". Ada juga tombol "?" untuk petunjuk di halaman kategori, pilih, dan detail soal.
C. Implementation
a. Umpan Balik Berhasil

## Gambar 14. Notifikasi berhasil
Gambar 14 merupakan gambaran dari umpan balik aplikasi ketika foto yang dikirim sesuai dengan susunan soal dan model dapat mendeteksi foto maka akan tampil berhasil beserta  terjemahan  dari  susunan  tersebut.  Dalam  hal  ini,  soal  berikutnya  sudah  bisa dikerjakan dengan pilih tombol “Lanjutkan”.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
b. Umpan Balik Gagal

## Gambar 15. Notifikasi gagal
Gambar  15  juga  sebagai  gambaran  dari  umpan  balik  aplikasi  jika  foto  yang  dikirim belum  sesuai  dengan  susunan  soal  atau  model  kesulitan  dalam  mendeteksi  foto  maka akan tampil gagal dan pilih tombol “Coba Lagi” untuk mengulangi soal tersebut. Dalam hal ini, soal berikutnya belum bisa dikerjakan.

## 4.4 Pengujian Aplikasi
A. Pengujian Black Box
Pengujian ini bertujuan untuk meneliti fungsionalitas dari aplikasi yang dikembangkan. Berikut hasil pengujiannya.
Tabel 4. Hasil pengujian black box aplikasi hijaiyahku
No. Nama Tombol / Menu Nama Pengujian Hasil 1 Tombol Mulai/Masuk Menampilkan 2 pilihan menu kategori soal Berhasil 2 Menu Huruf Pisah Menampikan list soal yang berisikan soal-soal huruf hijaiyah pisah Berhasil 3 Menu Huruf Sambung Menampikan list soal yang berisikan soal-soal huruf hijaiyah sambung Berhasil 4 Tombol Soal Menampilkan halaman yang berisi detail soal, tombol upload gambar (kamera & galeri), dan tombol cek jawaban Berhasil 5 Tombol Kamera Mengaktifkan kamera smartphone Berhasil 6 Tombol Galeri Menampilkan isi galeri smartphone Berhasil 7 Tombol Cek Jawaban Melakukan proses cek jawaban dan menampilkan notifikasi berhasil/gagal Berhasil
Tabel 4 menunjukkan hasil pengujian Black Box pada aplikasi, yang menegaskan bahwa semua tombol atau menu yang ada dalam aplikasi berhasil diuji dengan sukses. Dengan kata lain, tidak ditemukan kegagalan atau cacat pada tombol/menu aplikasi tersebut.

## B. Pengujian Validator Ahli
Selain pengujian Black Box, aplikasi juga dilakukan uji kelayakan oleh mentor proyek, mentor owner , dan dosen dari kampus penulis yang ahli dalam pembuatan aplikasi mobile sebagai validator ahli. Berikut hasil pengujiannya.
Tabel 5. Hasil pengujian validator ahli Aspek Penilaian Nilai Tampilan Visual 88 Kemudahan Penggunaan 79 Tata Bahasa 85 Persentase Nilai Akhir 84
Tabel 5 menggambarkan hasil evaluasi oleh validator ahli yang mencakup aspek mulai dari tampilan visual hingga tata bahasa aplikasi, dengan nilai akhir sebesar 84. Nilai tersebut menunjukkan bahwa aplikasi ini cocok bagi anak-anak.

## C. Pengujian Kuesioner
Tahap terakhir yang dilakukan penulis untuk menguji kelayakan aplikasi yaitu dengan uji coba aplikasi langsung ke anak usia dini mulai jenjang PAUD/TK sampai SD dengan total responden  sebanyak  17  anak  di  area  Demak  dan  sekitarnya.  Hal  ini  dilakukan  untuk memperoleh umpan balik dengan beberapa indikator penilaian, dapat dilihat pada Gambar 16.

## Gambar 16. Penilaian uji coba pengguna aplikasi
Pada  Gambar  16  menunjukkan  14  dari  17  anak  yang  dijadikan  sampel  pengujian kuesioner menyukai aplikasi yang telah dikembangkan ini dengan rentang nilai 80-100. Dari ketiga tahap pengujian aplikasi dapat disimpulkan bahwa aplikasi layak digunakan. Namun, masih  diperlukan  peningkatan  dari  sisi  akurasi  model  deteksi  obyek  agar  lebih  konsisten memperoleh  nilai  akurasi  diatas  85%.  Selain  itu,  juga  diperlukan  peningkatan  dari  aspek keindahan agar aplikasi selain dapat berjalan dengan baik juga menarik perhatian khususnya untuk anak usia dini.
5 Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  kecerdasan buatan ( AI ) dalam aplikasi edukasi huruf hijaiyah berbasis gamifikasi berhasil diterapkan. Model pre- train SSD  MobileNet  v2  FPN  Lite  640x640 yang  telah  dilatih  ulang  dengan  percobaan  pemodelan sebanyak 16 kali. Hasil pemodelan pisah terbaik diperoleh pada percobaan ke- 8 dengan parameter 16 batch size, 30.000 num steps, dan checkpoint pada iterasi ke-7 yang menghasilkan total loss 0.182882 dari 1. Hasil pemodelan sambung  terbaik diperoleh pada percobaan ke- 2 dengan parameter 8 batch size, 14.000 num steps, dan checkpoint pada iterasi ke-1. Uji kelayakan yang dilakukan sebanyak 3 kali mulai  dari  pengujian  Black  Box,  validator  ahli  dan  pengguna  menunjukkan  bahwa  aplikasi  layak digunakan. Meskipun aplikasi dinilai layak untuk digunakan, aplikasi masih perlu ditingkatkan dari sisi akurasi  model  dan  keindahan.  Aplikasi  yang  dikembangkan  ini  diharapkan  dapat  meningkatkan
motivasi anak-anak untuk belajar huruf hijaiyah sehingga membantu mengatasi masalah  buta aksara Al-Qur'an di Indonesia dan membantu pengajar menilai perkembangan siswa. Dalam saran penelitian selanjutnya, penulis menyarankan untuk improvisasi lebih lanjut agar aplikasi dapat berjalan lebih baik lagi berupa penambahan fitur tambah soal; pemberian instruksi pengerjaan; peningkatan akurasi model.

## Ucapan Terima Kasih
Dengan  terselesaikannya  penelitian  ini,  penulis  mengucapkan  terima  kasih  yang  sedalam- dalamnya  kepada  pimpinan,  Person  In  Charge  Magang  dan  Studi  Independen  Bersertifikat  Batch  5, mentor proyek, dan koordinator lapangan PT Stechoq Robotika Indonesia.

## Referensi
[1] H. C. Kirana and I. S. Wibisono, “Aplikasi Edukasi Islam berbasis Android: Pengenalan huruf hijaiyah  dan  Hukum  Tajwid  dengan  Metode Waterfall di  TPQ  sidiq  al-musirun,” Jurnal Kependidikan , vol. 12, no. 4, pp. 773–792, Nov. 2023, doi: 10.58230/27454312.308.
[2] D.  Puspitasari,  “Waka  MPR  Ungkap  72%  Umat  Muslim  RI  Buta  Aksara  Al-Qur’an: Mengkhawatirkan,”  detikNews. Accessed : Feb. 27, 2024. [Online]. Available: https://news.detik.com/berita/d-6602553/waka-mpr-ungkap-72-umat-muslim-ri-buta-aksara-al- quran-mengkhawatirkan
[3] W. K. Nofa, D. A. P. Hapsari, and D. S. Putri, “Aplikasi Pembelajaran Huruf Hijaiyah berbasis Android,” Jurnal IlmiahTeknik , vol. 2, no. 1, pp. 11–19, Jan. 2023, doi: 10.56127/juit.v2i1.473.
[4] D. A. Feryando, A. P. E. Wibowo, A. Darmawan, S. Triwijaya, and S. Sunardi, “Edukasi dini Penggunaan Smartphone yang Baik pada Anak-Anak,” Jurnal Masyarakat Mandiri , vol. 6, no. 2, pp. 1102–1113, Apr. 2022, doi: 10.31764/jmm.v6i2.7004.
[5] B.  Hssina,  M.  Erritali,  B.  Bouikhalene,  and  A.  Merbouha,  “ Edugame  an  Android  Game  for Teaching Children ,” 2014. [Online]. Available: http://www.ijias.issr-journals.org/
[6] A. M. Kannabi and Norhikmah, “ Implementation of the Fisher-Yates Shuffle Game Algorithm in  Learning  Hijaiyah  Letters ,” SISTEMASI ,  vol.  11,  no.  3,  pp.  681–695,  Sep.  2022,  doi: 10.32520/stmsi.v11i3.2053.
[7] A. T. Zy and E. Edora, “Media Pembelajaran Huruf Hijaiyah untuk Anak Usia Dini berbasis Game Android,” Jurnal Teknologi Pendidikan , vol. 11, no. 02, pp. 319–328, Dec. 2022, doi: 10.34005/akademika.v11i02.2019.
[8] I. N. Cahyanti and S. Katoningsih, “Strategi Guru dalam Meningkatkan Kemampuan Membaca Huruf Hijaiyah Anak Usia Dini,” Jurnal Obsesi : Jurnal Pendidikan Anak Usia Dini , vol. 7, no. 1, pp. 1269–1278, Mar. 2023, doi: 10.31004/obsesi.v7i1.3925.
[9] W. Gunawan, “Pengembangan Aplikasi Berbasis Android untuk Pengenalan Huruf Hijaiyah,” Jurnal Informatika , vol.
6,
no. 1, pp. 69–76, Apr. 2019, doi: https://doi.org/10.31294/ji.v6i1.5373.
[10] S.  Pratama  and  S.  Ratna,  “Aplikasi  Interaktif  dan  Game  Puzzle  Pengenalan  Huruf  Hijaiyah berbasis  Android,” Technologia :  Jurnal  Ilmiah ,  vol.  13,  no.  2,  p.  115,  Apr.  2022,  doi: 10.31602/tji.v13i2.6231.
[11] N.  A.  D.  Fortuna  and  H.  D.  Hermawan,  “Media  Pembelajaran  Huruf  Hijaiyah  untuk  Siswa Sekolah Dasar berbasis Augmented Reality,” Jurnal Pendidikan Informatika , vol. 7, no. 1, pp. 88–97, Jun. 2023, doi: https://doi.org/10.29408/edumatic.v7i1.13373.
[12] H. T. Majid and S. N. Huda, “Gamifikasi Pembelajaran Huruf Hijaiyah dan Bahasa Arab: Studi Kasus  PAUD  Terpadu  Mutiara  Yogyakarta,” Jurnal  Automata ,  vol.  1,  no.  2,  Jun.  2020, Accessed: Feb. 27, 2024. [Online]. Available:
https://journal.uii.ac.id/AUTOMATA/article/view/15583
[13] F.  E.  Irianto et  al. ,  “Perancangan  Aplikasi  Belajar  Huruf  Hijaiyah  dan  Baca  Iqra  1  Berbasis Android untuk Taman Kanak-Kanak,” Jurnal Rekayasa Komputasi Terapan) , vol. 02, 2022.
[14] Isa Bahroni and R. Purwanto, “Aplikasi Pembelajaran (E-Learning) Mengenal Huruf Hijaiyah bagi Anak-Anak Berbasis Mobile untuk Mendukung Pembelajaran Secara Mandiri,” 2018.
[15] S. K. Mahardikha, M. Yusuf, and A. A. Musdad, “ Development of Learning Media Based on Gamification of Hijayyah Letters in Elementary Schools ,” Jurnal Teknologi Pendidikan , vol. 25, no. 1, pp. 29–41, Apr. 2023, doi: https://doi.org/10.21009/jtp.v25i1.34554.
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1449-1463
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[16] D. Mulya, “ Classification of Hijaiyah Letters Using Hybrid CNN-CatBoost ,” Intelmatics , vol. 3, no. 2, pp. 39–44, Aug. 2023, doi: 10.25105/itm.v3i2.17521.
[17] D. I. Mulyana, M. F. Lazuardi, and M. B. Yel, “Deteksi Bahasa Isyarat dalam Pengenalan Huruf Hijaiyah dengan Metode YOLOV5,” Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM) , vol. 4, no. 2, pp. 145–151, Aug. 2022, doi: 10.32528/elkom.v4i2.8145.
[18] M.  Abror  and  N.  Nopiyanto,  “ Pattern  Recognition Tulisan  Tangan  Huruf  Hijaiyah menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” Jurnal Informasi dan Komputer , vol. 9, no. 2, pp. 174–178, Oct. 2021, doi: 10.35959/jik.v9i2.218.
[19] M.  M.  Kamruzzaman,  “ Arabic  Sign  Language  Recognition  and  Generating  Arabic  Speech Using  Convolutional  Neural  Network ,” Wirel  Commun  Mob  Comput ,  vol.  2020,  2020,  doi: 10.1155/2020/3685614.
[20] K. K. Podder et al. , “ Signer-Independent Arabic Sign Language Recognition System using Deep Learning Model ,” Sensors , vol. 23, no. 16, p. 7156, Aug. 2023, doi: 10.3390/s23167156.
[21] M. A. Bencherif et al. , “ Arabic Sign Language Recognition System using 2D Hands and Body Skeleton Data ,” IEEE Access , vol. 9, pp. 59612–59627, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3069714.
[22] A. A. Alani and G. Cosma, “ArSL-CNN: A  Convolutional  Neural  Network  For  Arabic  Sign Language Gesture Recognition ,” Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science , vol. 22, no. 2, pp. 1096–1107, 2021, doi: 10.11591/ijeecs.v22i2.pp1096-1107.
[23] M.  Ritonga et  al. ,  “ Machine  Learning  Approach  for  Gesture  Based  Arabic  Sign  Language Recognition for Impaired People ,” 2021, doi: 10.21203/rs.3.rs-942259/v1.
[24] R. El Rwelli, O. R. Shahin, and A. I. Taloba, “ Gesture based Arabic Sign Language Recognition for Impaired People based on Convolution Neural Network ,”  2021.  doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2203.05602.
[25] S.  Alyami,  H.  Luqman,  and  M.  Hammoudeh,  “ Isolated  Arabic  Sign  Language  Recognition Using A Transformer-based Model and Landmark Keypoints ,” ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing , Jan. 2023, doi: 10.1145/3584984.
[26] G. Latif, N. Mohammad, R. AlKhalaf, R. AlKhalaf, J. Alghazo, and M. A. Khan, “ An Automatic Arabic Sign Language Recognition System Based On Deep  CNN : An assistive system for the deaf and hard of hearing ,” International Journal of Computing and Digital Systems , vol. 90, no. 4, pp. 715–724, Jul. 2020, doi: 10.12785/ijcds/090418.
[27] I. Faturrahman, “Pengenalan Pola Huruf Hijaiyah Khat Kufi Dengan Metode Deteksi Tepi Sobel Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” Jurnal Teknik Informatika , vol. 11, no. 1, pp. 37–46, May 2018, doi: 10.15408/jti.v11i1.6262.
[28] U. Supriyadi, M. M. Bachtiar, and I. K. Wibowo, “ Goalpost Detection and Recognition on Robot Soccer  ERSOW  Using  SSD  MobileNet-V2  FPNlite ,”  in 2023  International  Electronics Symposium (IES) , IEEE, Aug. 2023, pp. 342–347. doi: 10.1109/IES59143.2023.10242560.
[29] R. Nuku, E. J. A. Masihor, and R. L. Pasaribu, “Penerapan Metode RAD dalam Perancangan Sistem  Informasi  Aplikasi  Penelusuran  Putusan  (SIAPP),” Jointer  -  Journal  of  Informatics Engineering , vol. 1, no. 02, pp. 54–60, Dec. 2020, doi: 10.53682/jointer.v1i02.19.
[30] J.  Kozhaya,  “ AI  model  lifecycle  management:  Build  phase ,”  IBM.  Accessed:  Feb.  27,  2024. [Online]. Available: https://www.ibm.com/blog/ai-model-lifecycle-management-build-phase/
[31] K. Gosaye and D. R. K. Moloo, “A mobile application for fruit fly identification using deep transfer learning: A case study for Mauritius,” in International Conference for Advancement in Technology , Goa: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc ., Jan. 2022, pp. 1–5. doi: 10.1109/ICONAT53423.2022.9725945.
[32] Y.  H.  Natbais  and  A.  B.  S.  Umbu,  “Aplikasi  Deteksi  Penyakit  pada  Daun  Tomat  Berbasis Android Menggunakan Model Terlatih Tensorflow Lite,” TEKNOTAN ,  vol.  17,  no.  2,  p.  83, Aug. 2023, doi: 10.24198/jt.vol17n2.1.