APLIKASI PENDETEKSI HUKUM TAJWID NUN MATI MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DAN ARSITEKTUR SINGLE SHOT MULTIBOX DETECTOR

Fu'adi, Muhammad (2025) APLIKASI PENDETEKSI HUKUM TAJWID NUN MATI MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DAN ARSITEKTUR SINGLE SHOT MULTIBOX DETECTOR. Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

	Text (Full Text) RAMA_55201_2113020087.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB) | Request a copy
	Text (Similarity) RAMA_55201_2113020087_SIMILARITY.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (964kB)
	Text (Cover sd BAB 1 + References) RAMA_55201_2113020087_0703018704_0720117501_01_front_ref.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (413kB)
	Text (BAB 2) RAMA_55201_2113020087_0703018704_0720117501_02.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (302kB) | Request a copy
	Text (BAB 3) RAMA_55201_2113020087_0703018704_0720117501_03.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (314kB) | Request a copy
	Text (BAB 4) RAMA_55201_2113020087_0703018704_0720117501_04.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (301kB) | Request a copy
	Text (BAB 5) RAMA_55201_2113020087_0703018704_0720117501_05.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (181kB) | Request a copy
	Text (References) RAMA_55201_2113020087_0703018704_0720117501_06_ref.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (183kB)
	Text (Lampiran) RAMA_55201_2113020087_0703018704_0720117501_07_lamp.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (575kB) | Request a copy

Abstract

Ilmu tajwid merupakan cabang ilmu yang sangat penting dalam membaca Al-Qur’an secara benar sesuai dengan kaidah. Salah satu hukum tajwid yang perlu dikenali adalah hukum nun mati dan tanwin, yang terbagi menjadi empat, yaitu idzhar, idgham, ikhfa, dan iklab. Namun, fakta di lapangan menunjukkan bahwa tingkat literasi tajwid masyarakat Indonesia masih rendah. Berdasarkan survei Kementerian Agama RI, hanya 44,57% responden yang mampu membaca Al-Qur’an dengan lancar sesuai tajwid. Menanggapi permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendeteksi hukum tajwid berbasis citra menggunakan pendekatan kecerdasan buatan. Sistem ini dirancang untuk mendeteksi hukum tajwid dari gambar ayat Al-Qur’an dengan memanfaatkan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dan Single Shot Multibox Detector (SSD) yang menggunakan arsitektur MobileNetV3. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi empat jenis hukum tajwid dengan nilai precision sebesar 95,46%, recall sebesar 95,86%, dan F1-score sebesar 95,61%. Sistem ini berhasil diimplementasikan dalam bentuk aplikasi web berbasis Flask yang dapat mendeteksi dan menampilkan lokasi hukum tajwid secara otomatis dan real-time. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan dapat menjadi solusi pendukung edukasi dalam pembelajaran dan pengenalan hukum tajwid secara interaktif dan efisien.

Actions (login required)

View Item