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: 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: