Judul: Pengenalan Suara Bacaan Ayat Alquran menggunakan Model WaveNet
Abstrak: Penelitian ini membuat model pengenalan bacaan Alquran menggunakan WaveNet. Implementasi prototipe aplikasi dilakukan pada platform Android karena potensi penggunanya yang cukup besar, sedangkan model yang dibuat diimplementasikan menggunakan Node.js dan Python. Pendekatan kesamaan yang digunakan untuk menentukan kebenaran suatu bacaan yaitu dengan kesamaan kode fonetik pada teks, sehingga input pengguna berupa suara harus dikonversi menjadi teks terlebih dahulu. Model neural network WaveNet digunakan untuk pengenalan suara, dengan ekstraksi ciri menggunakan mel-frequency cepstral coefficients. Penelitian ini sudah dapat mendeteksi kesalahan bacaan seseorang ketika membaca Alquran pada prototipe aplikasi Android secara realtime. Model yang dihasilkan untuk mengubah suara bacaan Alquran menjadi kode fonetiknya menggunakan WaveNet masih overfitting terhadap data latih. Nilai rataan character error rate untuk data uji pada model terbaik yang berhasil diperoleh yaitu 28%. Prototipe aplikasi yang dihasilkan pada penelitian ini, hanya mampu mengenali bacaan pengguna pada surat Al-Fatihah saja dengan akurasi sebesar 93%.
Keyword: Alquran, deep learning, suara menjadi teks, WaveNet

Judul: Implementasi Pengenalan Suara dalam Pencarian Ayat-Ayat al-Quran Menggunakan MFCC dan Codebook
Abstrak: Pencarian teks ayat-ayat al-Quran tidaklah mudah dikarenakan dibutuhkan keahlian khusus dalam pengetahuan bahasa Arab. Oleh karena itu, dibuatlah sebuah sistem pencarian teks ayat-ayat al-Quran dengan bantuan transkripsi suara agar mempermudah pencarian ayat-ayat al-Quran. Dengan menggunakan MFCC sebagai ekstraksi ciri, suara diubah menjadi sebuah data vektor yang dapat dicirikan dan dijadikan sebuah codebook. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan pengenalan suara ke dalam sebuah sistem pencarian teks al-Quran. Terdapat 4 potongan ayat Al-Quran yang akan diidentifikasi ke dalam ayat-ayat yang mengandung potongan ayat terebut. Penelitian ini berhasil menghasilkan sebuah sistem yang dapat mendeteksi potongan ayat al-Quran pada sebuah ayat dengan akurasi sebesar 85%
Keyword: al-Quran, codebook, K-means clustering, MFCC, transkripsi suara

Judul: Insecticidal Activity of Essential Oils Leaves of Cinnamomum spp. (Lauraceae) against Crocidolomia pavonana and Their Phytotoxicity on Broccoli Seedlings
Abstrak: Essential oils from leaves of 13 species of Cinnamomum were tested for their insecticidal activity on the cabbage head caterpillar Crocidolomia pavonana with leaf immerse method. The results showed that the treatment with 1% (w/v) essential oils leaves of C. celebicum, C. multiflorum, C. sintoc, and C. verum caused 21.45, 93.65, 60.30, and 76.10% mortality, respectively. Based on the results of phytotoxicity and insecticidal activity tests, C. multiflorum oil was further tested at 6 concentration levels. In all treatments, larval mortality has occurred at 24 hours after treatment (HAT) and increased at 48 HAT. LC50 of C. multiflorum oil at 24 and 48 HAT was 0.504 and 0.396%, respectively. The treatment with C. multiflorum oil at ≤0.31% did not inhibit the development of C. pavonana larvae. Determination of the chemical constituents of Cinnamomum oils were carried out by gas chromatography-mass spectrometry (GCMS). Totally, 345 compounds were identified. Methyleugenol constituted the main component (49.4%) of leaf essential oil of C. multiflorum and was assumed to be responsible for the insecticidal activity of the oil against C. pavonana larvae. LC50 of pure methyleugenol obtained at 0.365% (48 HAT) and 0.363% (72 HAT). The results showed that C. multiflorum was more effective with LC50 value equivalent to methyleugenol content of 0.32% (24 HAT) and 0.24% (48 HAT).
Keyword: