Repository Universitas Pakuan

Detail Karya Ilmiah Dosen

Tjut Awaliyah Zuraiyah, Regi Dwi Septian

Judul : Deteksi Tajwid Ikhfa Menggunakan Metode Deteksi Tepi dan Support Vector Machin

Abstrak :
enelitian untuk mendeteksi hukum tajwid pada Al-Qur’an dapat dilakukan menggunakan pengolahan citra digital. Citra Al-Qur’an tajwid yang diinputkan dapat dideteksi dan dikenali sehingga menghasilkan informasi hukum tajwid. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan deteksi dan pengenalan terhadap hukum tajwid ikhfa haqiqi menggunakan deteksi tepi dan support vector machine (SVM). Metode penelitian yang dilakukan meliputi tahap Preprocessing, Segmentasi Ekstraksi Fitur dan Pengenalan, Citra Hasil Deteksi dan Uji Coba. Aplikasi ini telah melalui proses uji coba yang terdiri dari uji coba struktural, uji coba fungsional dan uji coba validasi. Uji coba validasi terhadap Cropping dan Deteksi Citra menghasilkan tingkat akurasi pengujian sebesar 42,39 % dengan tingkat kesalahan 57,61 %. Uji coba validasi terhadap Deteksi Citra menghasilkan tingkat akurasi pengujian sebesar 74,11 % dengan tingkat kesalahan 25,89 %. Uji coba validasi terhadap Deteksi Citra Uji Coba juga dilakukan dengan pembalikan antara Data Latih dan Data Uji dengan hasil tingkat akurasi pengujian sebesar 63,54 % dengan tingkat kesalahan 36,46 %.

Tahun : 2017 Media Publikasi : Jurnal Nasional Terakreditasi B

Kategori : Jurnal No/Vol/Tahun : 2 / 14 / 2017

ISSN/ISBN : 16937554

PTN/S : Universitas Pakuan Program Studi : ILMU KOMPUTER

Bibliography :
[1] Aryuanto. Segmentasi Warna untuk Ekstraksi Simbol dan Karakter pada Citra Rambu Lalu Lintas. Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi. 2010; 1 : 18-24.

[2] Boukharouba, A. Novel Feature Extraction Technique for The Recognition of Handwritten Digits. Applied Computing and Informatics. 2017; 13 : 19-26.

[3] D. J. Bora, A.K.Gupta dan F.A. Khan. Comparing the performance of L*A*B* and HSV color spaces with respect to color image segmentation. International Journal Of Emerging Technology and Advanced Engineering. 2015 ; 2 : 192-203.

[4] Handayani, L. Rancang Bangun Sistem Temu Kembali Gambar Ikan Berdasarkan Estraksi Ciri Warna HSV, Bentuk Canny dan Tekstur Orde Dua. Jurnal Sains, Teknologi dan Industri. 2016; 2 : 174-180.

[5] Rizal. Detection System Tajwid Al Qur’an on Image Using Bray Curtis Distance. International Journal of Computing and Technology. 2015; 8 : 293-300.

[6] Tanuja. Handwritten Hindi Character Recognition System Using Edge Detection and Neural Network. International Journal of Advanced Technology and Engineering Exploration. 2015; 2 : 71-75.

[7] Viona, L. L. Sistem Pendeteksi Ilmu Tajwid pada Al-Qur’an Menggunakan Algoritma Light Stemming. Teknik Informatika. 2014; 40 : 1-10.

URL : https://drive.google.com/file/d/1__mbcntbquztxHT3rsX9nGYk9YccEIEa/view?usp=share_link

Document

back

@official_unpak	@unpak
@unpak	UNPAK TV

Welcome Repository Universitas Pakuan

Student's Achievments

Unggul, Mandiri & Berkarakter

Detail Karya Ilmiah Dosen

Tjut Awaliyah Zuraiyah, Regi Dwi Septian

Judul	:	Deteksi Tajwid Ikhfa Menggunakan Metode Deteksi Tepi dan Support Vector Machin
Abstrak	:	enelitian untuk mendeteksi hukum tajwid pada Al-Qur’an dapat dilakukan menggunakan pengolahan citra digital. Citra Al-Qur’an tajwid yang diinputkan dapat dideteksi dan dikenali sehingga menghasilkan informasi hukum tajwid. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan deteksi dan pengenalan terhadap hukum tajwid ikhfa haqiqi menggunakan deteksi tepi dan support vector machine (SVM). Metode penelitian yang dilakukan meliputi tahap Preprocessing, Segmentasi Ekstraksi Fitur dan Pengenalan, Citra Hasil Deteksi dan Uji Coba. Aplikasi ini telah melalui proses uji coba yang terdiri dari uji coba struktural, uji coba fungsional dan uji coba validasi. Uji coba validasi terhadap Cropping dan Deteksi Citra menghasilkan tingkat akurasi pengujian sebesar 42,39 % dengan tingkat kesalahan 57,61 %. Uji coba validasi terhadap Deteksi Citra menghasilkan tingkat akurasi pengujian sebesar 74,11 % dengan tingkat kesalahan 25,89 %. Uji coba validasi terhadap Deteksi Citra Uji Coba juga dilakukan dengan pembalikan antara Data Latih dan Data Uji dengan hasil tingkat akurasi pengujian sebesar 63,54 % dengan tingkat kesalahan 36,46 %.
Tahun	:	2017	Media Publikasi	:	Jurnal Nasional Terakreditasi B
Kategori	:	Jurnal	No/Vol/Tahun	:	2 / 14 / 2017
ISSN/ISBN	:	16937554
PTN/S	:	Universitas Pakuan	Program Studi	:	ILMU KOMPUTER
Bibliography	:	[1] Aryuanto. Segmentasi Warna untuk Ekstraksi Simbol dan Karakter pada Citra Rambu Lalu Lintas. Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi. 2010; 1 : 18-24. [2] Boukharouba, A. Novel Feature Extraction Technique for The Recognition of Handwritten Digits. Applied Computing and Informatics. 2017; 13 : 19-26. [3] D. J. Bora, A.K.Gupta dan F.A. Khan. Comparing the performance of LAB and HSV color spaces with respect to color image segmentation.* International Journal Of Emerging Technology and Advanced Engineering. 2015 ; 2 : 192-203. [4] Handayani, L. Rancang Bangun Sistem Temu Kembali Gambar Ikan Berdasarkan Estraksi Ciri Warna HSV, Bentuk Canny dan Tekstur Orde Dua. Jurnal Sains, Teknologi dan Industri. 2016; 2 : 174-180. [5] Rizal. Detection System Tajwid Al Qur’an on Image Using Bray Curtis Distance. International Journal of Computing and Technology. 2015; 8 : 293-300. [6] Tanuja. Handwritten Hindi Character Recognition System Using Edge Detection and Neural Network. International Journal of Advanced Technology and Engineering Exploration. 2015; 2 : 71-75. [7] Viona, L. L. Sistem Pendeteksi Ilmu Tajwid pada Al-Qur’an Menggunakan Algoritma Light Stemming. Teknik Informatika. 2014; 40 : 1-10.
URL	:	https://drive.google.com/file/d/1__mbcntbquztxHT3rsX9nGYk9YccEIEa/view?usp=share_link