Implementasi Learning Vector Quantization (LVQ) untuk mendeteksi huruf hijaiyah pada kitab IQRO'

INDONESIA:

Metode pembelajaran membaca Al-Qur’an di era sekarang terdapat berbagai macam metode pembelajaran, seperti IQRO’, Yanbu’a, Qiroati, Ummi, dan sebagainya. IQRO’ merupakan salah satu metode pembelajaran Al-Qur’an yang umum di pelajari bagi para pembelajar Al-Qur’an. Didalamnya diajarkan dari mengenali dan memahami huruf hijaiyah sampai tata cara membaca Al-Qur’an dengan baik dan benar. Mengingat bahwa saat ini perkembangan teknologi dan informasi sangat maju dan modern, bahkan banyak teknologi pengolahan citra digital yang sudah dikembangkan, seperti pendeteksi tulisan tangan, bahasa isyarat, kualitas air sungai, dan sebagainya. Maka dikembangkan sebuah aplikasi pendeteksi huruf hijaiyah pada kitab IQRO’ untuk mengenali setiap huruf hijaiyah yang ada pada kitab IQRO’ menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ) untuk mendapatkan nilai tingkat akurasi yang maksimal. Learning Vector Quantization (LVQ) adalah salah satu metode penelitian yang merupakan bagian dari Neural Network, LVQ menggunakan metode klasifikasi pola gambar/citra yang di ambil sebagai data latih (training) dan akan di uji coba dengan data uji (testing) sehingga menghasilkan nilai klasifikasi yang diinginkan. Berdasarkan hasil uji coba (pengujian), disimpulkan bahwa aplikasi dapat mendeteksi huruf hijaiyah pada kitab IQRO’ dengan benar, semakin banyak data training maka semakin baik hasilnya, serta didapatkan tingkat akurasi sebesar 85,7% dengan data training sebanyak 560 citra yang dibagi dalam setiap huruf hijaiyah.

ENGLISH:

In the present era there are various kinds of learning method for reading Al-qur’an, such as: IQRO’, Yanbu’a, Qiroati, Ummi, and so on. IQRO’ is one of Al-qur’an learning method that is commonly learned by the people who learn it. Inside is learned how to recognize and understand hyjaiyah letter until the procedure of reading al-qur’an well and properly. remembering that the technology and information development is currently developed and modern, even a lot of digital image processing technology was developed, such as handwritten detection, sign language, river water quality, and so on. So that the application for detecting hyjaiyah letter in IQRO’ is developed for identifying each hyjaiyah letter in IQRO’ using Learning Vector Quantization (LVQ) Method to get a full degree of accuracy. Learning Vector Quantization (LVQ) is one of research method that is a part of Neural Network, LVQ uses picture patterns or image classification method that is taken as a training data and will be experimented on test data so bring out the classification value that is desirable. based on test result, it can be concluded that application can detect hyjaiyah letter in IQRO’ correctly, the more training data the better the result. and it is gotten an accuracy rate of 8(,7 with training data as much 560 image which is shared in each hyjaiyah letter.

ARAB :

كانت أنواع منهج التعلم قراءة القرآن فى زمان الحال كالإقراء, ينبع, قراءتي, أمي و غيرذالك. إقراء هو إحدى من أنواع منهج التعلم القرآن الذي يُتعَلم عادة لمن يتعلم القرآن. كان يُتعلم فيه من إدراك و فهم حرف الهجائية حتًى كيفية قراءة القرآن جيدا و صحيحا. ونتذكر أنً نمو التكنولوجية والإخبار متقدما و الحداثة, حتًى قد تطوًرت كثير من الكنولوجية التي تحول الصورة الرقيمة كالإكتشاف الكتابات اليدية. لغة لإشارة, صفة ماء النهر و غير ذالك. ثم قد تطوًرت إستمارة لاكتشاف حرف الهجائية فى لإقراء لإدراك كل حرف الهجائية فى لإقراء باستخدام منهج Learning Vector Quantization ليحصل على درجة الإحكام القصوى. Learning Vector Quantization هو إحدى من منهج البحث من جهة Neural Network. يستخدم منهج التصنيفية التي كانت الصورة المأخوذة كالبيانات التمرينة و سيجرّب بالبيانات التجربة حتّى يحصل على الدرجة التصنيفية المطلوبة. بناء على التجريبة, يستنتج أنّ الإستمارة تقدر ان تكتشف حرف الهجائية فى لإقراء صحيحا, وأكثر البيانات التمرينة فأحسن النتيجة, و يوجد درجة الإحكام تبلغ على 85, 7% بالبيانات التمرينة تبلغ على 560 الصورة التي تقسم فى كلّ حرف الهجائية.