ANALISIS PREDIKSI TAJWID NUN MATI PADA AYAT AL-QURAN DENGAN METODE YOLOV8 (YOU ONLY LOOK ONCE) - Padilah, Dandi; Pambudi, Agung; Frazna Az-Zahra, Fathia (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Al-Quran adalah wahyu ilahi yang diberikan kepada Nabi Muhammad SAW dan menjadi mukjizat abadi yang memengaruhi berbagai generasi dan bangsa sepanjang sejarah. Umat Islam diwajibkan untuk mengimani, membaca, dan memahami isi Al-Quran, termasuk mempelajari ilmu tajwid guna membaca Al-Quran dengan benar. Berdasarkan berita dari Antara News, Ahmad Zayadi, Direktur Penerangan Agama Islam Kementerian Agama, menyatakan bahwa kemampuan umat Islam dalam mengenali huruf dan harkat Al-Quran mencapai 61,51 persen, membaca urutan huruf menjadi kata sebesar 59,92 persen, dan membaca ayat dengan lancar sebanyak 48,96 persen. Kemampuan membaca Al-Quran dengan kaidah Tajwid dasar tanpa kesalahan berada dalam kategori sedang, yaitu 44,57 persen. Hal ini menunjukkan bahwa banyak umat Islam yang masih kesulitan dalam membaca Al-Quran dengan benar sesuai kaidah tajwid. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini bertujuan memfasilitasi pemahaman hukum tajwid dasar dan memastikan pembaca Al-Quran mengikuti kaidah dengan benar. Sebagai solusi, dikembangkan sebuah platform yang mampu mengenali dan mendeteksi objek tajwid menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dengan model You Only Look Once (YOLO). Hasil pelatihan menunjukkan akurasi total sebesar 91,7%, dengan tingkat akurasi untuk idzhar mencapai 94,6%, idgham bigunnah 92%, ikhfa 92,2%, dan iklab 84,5%. Evaluasi model menggunakan matriks evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score juga memberikan hasil yang memuaskan. Penelitian ini berhasil menghasilkan sebuah platform berbentuk website yang mampu mengidentifikasi tajwid secara real-time, sehingga dapat menjadi alat bantu yang efektif bagi umat Islam dalam membaca Al-Quran sesuai dengan kaidah tajwid.