ABSTRAKSI: Dewasa ini perkembangan zaman sangatlah pesat. Perkembangan tersebut diikuti dengan perkembangan teknologi. Hal tersebut menimbulkan berbagai macam dampak positif dan negatif yang tidak bisa kita pungkiri. Pentingnya pendidikan sangat mendasari perkembangan seorang manusia. Pendidikan Agama merupakan salah satu pendidikan paling mendasar dan penting. Bagi umat islam, pendidikan kitab suci Alquran sejak dini dimulai pada saat mempelajari huruf hijaiyah. Bacaan huruf hijaiyah pun harus sesuai kaidah pengucapan huruf yang benar agar menimbulkan arti bacaan yang benar pula.
Pada tugas akhir kali ini, penulis merancang sebuah sistem pendeteksi suara berbasis ekstraksi ciri. Ekstraksi ciri yang di gunakan adalah Mel-Frequency Cepstral Coefficient dan Fast Fourier Transform. Metode ini mengamati spektrum suara dengan parameter-parameter tertentu. Akan di amati ciri dari sinyal suara lalu di lakukan klasifikasi untuk mendeteksi suara. Aplikasi yang di gunakan berbasis pemrograman MATLAB. Dalam pengujiannya di rekam beberapa suara pengucapan huruf hijaiyah sebagai database. Lalu di uji secara offline suara yang di deteksi, untuk kemudian di bandingkan kebenaran bacaannya.
Hasil penelitian menunjukkan ekstraksi ciri MFCC dapat mencapai akurasi maksimal sebesar 88.07% sedangkan akurasi maksimal yang di dapatkan pada ekstraksi ciri FFT sebesar 62.65%.
Kata Kunci : Huruf Hijaiyah, Ekstraksi Ciri, Deteksi suara, Mel-Frequency CepstralABSTRACT: This day times moving so fast. That things is followed by the development of technology. This sparked a wide range of positive and negative impacts that we can not deny. The importance of education is underlying the development of a human being. Religious Education is one of the most fundamental and important education. For the Moslem, Qur’an education begins at early age, starts to learn the hijaiyah letters. Reading the hijaiyah letter should be according to the rules in accordance with the correct pronunciation in order to create a true sense of reading as well.
In this Final Project, I design a voice detection system based on feature extraction. Feature extraction used are Mel-Frequency Cepstral Coefficient and Fast Fourier Transform. This method observes the sound spectrum with certain parameters. It will first observe characteristics of the speech signal and classify it to detect sound. The application is based on MATLAB programming. In the test, it has been recorded some voices saying the hijaiyah letters as database. Then it is tested with offline voice, and then compared with the truth way of pronunciation.
The results showed characteristics extraction of MFCC can achieve maximum accuracy of 88.07% while the maximum accuracy on characteristics extraction of the FFT is 62.65%.
Keyword: Hijaiyah Letter, Feature Extraction, Voice detection, Mel-Frequency