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: Pengembangan Model Learning Vector Quantization (LVQ) dengan Optimasi Hierarchical Clustering pada Pengenalan Bacaan Al-Quran per Suku Kata
Abstrak: Keterbatasan sumberdaya dalam mempelajari Al-Quran dengan benar dari seorang ahli tidak seimbang dengan banyaknya jumlah pemeluk agama Islam di Indonesia. Membaca dan memahami Al-Quran menempati posisi yang sangat penting bagi umat Islam. Umat Islam juga dituntut untuk dapat membaca Al-Quran dengan benar sesuai hukum-hukum bacaannya, karena kesalahan membaca bisa saja merubah makna bacaannya. Untuk menghindari kesalahan dalam membaca Al-Quran maka pembelajaran harian Al-Quran sangat diperlukan. Benar salahnya bacaan Al-Quran dikoreksi oleh seorang pengajar Al-Quran. Bacaan Al-Quran diverifikasi berdasarkan hukum tajwid yang dituliskan oleh para cendikiawan muslim dari bagaimana Nabi Muhammad SAW mengajarkan Al-Quran. Penelitian ini melakukan pembuatan model klasifikasi pengucapan bacaan Al-Quran per suku kata dengan metode codebook, Learning Vector Quantization (LVQ) dan optimasi LVQ. Model yang dibentuk oleh ketiga metode tersebut digunakan untuk memverifikasi bacaan Al-Quran per suku kata. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa baik dan benarnya bacaan Al-Quran dapat diukur dari pengucapan suku kata. Hal ini dapat dilihat dari nilai kemampuan akurasi verifikasi yang diperoleh dalam penelitian ini, yaitu sebanyak 75%. Artinya suku kata cukup mewakili pengukuran kemampuan membaca Al-Quran. Adapun dari tiga metode yang digunakan dalam penelitian ini, metode pembentukan model dengan optimasi LVQ memberikan akurasi verifikasi yang lebih tinggi dibandingkan kedua metode lainnya. Pada metode codebook akurasi verifikasi sangat fluktuatif namun tidak signifikan meningkatkan akurasi, meski jumlah cluster yang dicobakan dalam penelitian ini mulai dari 5 cluster sampai 40 cluster. Adapun akurasi model verifikasi menggunkan model LVQ dapat meningkat lebih baik dibandingkan menggunakan model codebook, namun tidak lebih bagus dibandingkan model optimasi LVQ.
Keyword: codebook, ekstraksi fitur, LVQ, pembelajaran Al-Quran, verifikasi wicara

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: