| dc.description.abstract | Al-Quran adalah kitab suci umat muslim yang menjadi pegangan dalam menjalankan kehidupan sehari-hari. Membaca Al-Quran menupakam amalan yang luar biasa karena membaca sahu huruf saja beilai sebagai sepuluh kebaikan. Bagi seorang muslim membaca Al-Quran hukumnya fardhu ain yang artinya setiap individu muslim wajib wajib. Di Indonesia sendiri angka tidak bisa mengaji masih cukup tinggi seperti yang dikatakan Wakil Ketua Dewan Masjid Indonesia (DMI) Syarifudin yaitu sebesar 65%, angka yang besar untuk tidak bisa membaca Al-Quran. Hal ini tentu saja menjadi sebuah pramugari. Untuk dapat mcmbaca Al-Quran perlu dasar salah satunya adalah tajwid. Di zaman sekarang variasi pembelajaran banyak, yang scharusnya dapat dimanfaatkan juga untuk pembelajaran tajwid. Dengan kecanggihan teknologi sekarang juga dapat disalurkan kepada pembelajaran, dalam hal ini khususnya pembelajaran tajwid. Dengan kecanggihan komputer sekarang dan mengharapkan algortimanya, terdapat istilah deep learning yang dapat digunakan untuk mendeteksi sebuah objek dan sudah banyak digunakan penelitian-penelitian dengan tema serupa, Kecanggihan ini dapat dimanfaatkan untuk pembelajaran tajwid. Dengan harapan dapat meningkatkan pembelajaran tajwid melalui deteksi objck, maka pada penelitian ini dilakukan percobaan untuk menerapkan salah satu algoritma dari deep learning yaitu SSD MobileNet V2. Tajwid yang akan menjadi objek deteksi pada penelitian ini adalah Mad Layyin dan Mad Arid Lissukun yang datanya diperoleh melalui tangkapan layar dari aplikasi Qur'an Kemenag dan didapat sebanyak 520 citra. Dengan bantuan framework TensorFlow akan dibuat tiga skema dengan konfigurasi yang menghasilkan tiga model yang berbeda pula untuk mengetahui perbandingan dari hasil ketiga model tersebut. Dari ketiga konfigurasi yang dihasilkan tiga model, setelah melewati pengujian model dari konfigurasi pertama akurasi akurasi secbesai 92.307%, model dari konfigurasi kedua sebesar 96,153%, dan model dari konfigurasi ketiga sebesar 90,384% dan. Di antara model ketiga tersebut, model dengan konfigurasi kedua memiliki kinerja yang lebih unggul dibandingkan model dengan konfigurasi pertama dan ketiga. | en_US |
