Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Betrik : Besemah Teknologi Informasi dan Komputer PELS (Procedia of Engineering and Life Science)
Faisal Reza Pradana
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Mad Reading Law Classification Using Mel Frequency Cepstal Coefficient (MFCC) and Hidden Markov Model (HMM) Oddy Virgantara Putra; Faisal Reza Pradana; Jordan Istiqlal Qalbi Adiba
Procedia of Engineering and Life Science Vol 2 (2021): Proceedings of the 3rd Seminar Nasional Sains 2021
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sidoarjo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (635.217 KB) | DOI: 10.21070/pels.v2i0.1148

Abstract

The COVID-19 pandemic is a disaster that hit the world at this time, all activities are limited. This pandemic has also greatly impacted the process of teaching and evaluating the reading of the Koran which was carried out using the talaqqi and musyafahah methods. Machine Learning research has been developed for the legal classification of Quran recitation. This study aims to be able to classify the law of recitation of recitation, especially in the law of Mad recitation of the letter Maryam verses 1 to 15. This study builds a model using the Mel Frequency Ceptral Coefficient (MFCC) feature extraction with the Hidden Markov Model (HMM) algorithm method. MFCC is used for feature extraction in voice that processes voice data in several stages, including pre-emphasis, frame-blocking, windowing, Fast Fourier Transform, Mel Frequency Wrapping, and Ceptral Liftering. HMM is used in speech recognition with standard sentence percentages. The dataset used in this study is voice data taken from the voice of the Quran reciter that has been recognized and has been affiliated. The test results on the model that has been built have an average percentage of 80% accuracy of the test data.
IMPLEMENTASI FRAMEWORK LARAVEL PADA SISTEM PEMINJAMAN AULA (STUDI KASUS UNIVERSITAS DARUSSALAM GONTOR) aziz musthafa; Faisal Reza Pradana; Sufriadi
JURNAL ILMIAH BETRIK : Besemah Teknologi Informasi dan Komputer Vol 13 No 2 (2022): JURNAL ILMIAH BETRIK : Besemah Teknologi Informasi dan Komputer
Publisher : LPPM Sekolah Tinggi Teknologi Pagar Alam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36050/betrik.v13i2.507

Abstract

Penjadwalan penggunaan aula di lingkungan perguruan tinggi merupakan suatu hal yang penting. Terutama jumlah aula dalam perguruan tinggi tersebut lebih dari satu, seperti Universitas Darussalam Gontor (UNIDA Gontor) yang mempunyai 5 aula dengan luas dan fasilitas yang berbeda. Namun terdapat kendala berupa informasi seputar aula masih sulit didapatkan dan penjadwalan masih manual. Mahasiswa yang ingin meminjam diharuskan datang ke kantor pengelola aula dan menulis manual jadwal peminjamannya. Karena masih manual, maka resiko kehilangan data atau jadwal yang ganda bisa terjadi. Pada penelitian kali ini , di sistem informasi berbasis web yang mempermudah staf aula dalam proses penjadwalan dan manajemen peminjaman aula. Sedangkan pengembangan sistem berbasis web ini menggunakan framework laravel. Hasil dari penelitian ini telah menjawab kesulitan yang seringkali dihadapi pengguna dan pengelola aula. Hal tersebut dibuktikan dengan kuisioner pengguna dan pengelola aula yang menghasilkan nilai rata-rata keseluruhan sejumlah 4,33 atau 86,6% dengan tingkat kepuasan tinggi.
Co-Authors Aziz Musthafa Jordan Istiqlal Qalbi Adiba Oddy Virgantara Putra Sufriadi