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: 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: Buprenorphine and Fischer-344 Rats Post-operative Stress Levels: Impact on Serum Corticosterone Levels.
Abstrak: The use of laboratory animals in experiment often requires surgical operations. Post-operative condition often associated with pain and stress. Preemptive analgesia and post operative treatment with buprenorphine can reduce post operative pain and stress and prevent prolonged pain. Therefore, the aim of the present study was to test the hypothesis that pre operative treatment of buprenorphine reduces stress and suppresses the pre-operative serum corticosterone levels in Fischer 344 rats. A total of 14 adult male Fischer 344 (F344/Sca) rats permanently catheterized in artery carotis communis were used. During 94 hour post-operatively the blood sample was collected at specific time point using Accusampler®, an automated blood sampling. Corticosterone levels were quantified with ELISA method using sheep polyclonal antibody to corticosterone. Buprenorphine is effective as pre-emptive analgesia in F344 strain. However the dose is higher than what has been reported in Sprague Dawley strain. Buprenorphine 1.0 mg/kg significantly suppressed serum corticosterone levels immediately after rats regain consciousness. Rats in buprenorphine 1.0 mg/kg group were protected from post operative body weight loss and reduced water intake compare to control, nutella, and buprenorphine 0.4 mg/kg group. Quantification of fecal corticosteroid metabolites failed to detect stress in present study.
Keyword: