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: Distribution and Diversity of Ectoparasite Mites on Geckos in Indonesia
Abstrak: Data on the diversity and dispersal of parasitic mites on house geckos in Indonesia are very scarce. In this work, the distribution and diversity of mites living on three species of house geckos, namely Cosymbotus platyurus, Hemidactylus frenatus, and H. garnotii collected throughout Indonesia, has been elaborated. Geckos and mites were captured and immediately preserved in 70% ethanol. Whole mount of the mites was prepared by clearing in lactophenol followed by mounting on polyvinyl lactophenol solutions. The SEM preparation was conducted to examine the detail morphological characters of the mites. The results showed that among 448 individuals of geckos, 221 geckos were infected by Geckobia mites. Prevalences of C. platyurus, H. frenatus, and H. garnotii infested by mites were 14.8%, 50.69%, and 79.6%, respectively. Three different spesies of Geckobia (G1, G2, and G3) could be differentiated; and based on similarities of their morphological characters to ones described in published literatures, Geckobia G2 is Geckobia glebosum and Geckobia G3 is Geckobia bataviensis while G1 could not be identified to the species level. The highest mean intensity of Geckobia G1 infestation was found on H. garnotii (I=7.0), G. glebosum infestation on H. frenatus (I=3.5), and G. bataviensis infestation on H. garnotii (I=11.8). In general, C. platyurus was infested by the least number of mites. Geckobia G1 were found living on the skin folds on the claws, G. glebosum were found mainly on the body and thigh, and G. bataviensis were found on almost all parts of the host’s body. Geckobia mites are distributed randomly throughout Indonesian Archipelago, following the pattern of distribution of their hosts. So it is concluded that Geckobia G1, G. glebosum, and G. bataviensis are sympatric.
Keyword: