Analisis Tingkat Akurasi Algoritma Mfcc Dan Knn Untuk Mendeteksi Bacaan Ayat Suci Al-Qur’an (Study Kasus : Qs. Al-Fatihah Ayat 1-7)

Al-Quran merupakan pedoman hidup yang penting untuk dipelajari kaum muslimin, adapun agar kaum muslimin senantiasa berinteraksi dengan Al-Qur‟an sebagaimana penggunaan teknologi seperti handphone menjadi alat yang paling sering dipakai oleh manusia, maka perlu keduanya disatukan menjadi satu pemakaian yang dapat digunakan dimanapun dan kapanpun pengguna berada. Penelitian ini menggunakan file suara berbentuk .mp3 yang kemudian diubah ke format .wav dengan menggunakan algoritma ekstraksi ciri fitur suara MFCC dan klasifikasi KNN. Dengan metode MFCC ini dapat membantu mendapatkan pola suara berbentuk nilai yang menghasilkan nilai akurat dalam mengklasifikasi model yang digunakan oleh KNN. Jumlah dataset yang digunakan yaitu 322 rekaman suara bacaan Al-Fatihah ayat 1-7 yang sudah dipotong per ayatnya. Pada pembuatan model juga dibantu dalam menghasilkan akurasi yang tepat menggunakan Confusion Matrix dengan menghasilkan tingkat akurasi terbaik dengan nilai k=1 sebesar 86%, k=2 sebesar 82%, k=3 sebesar 82%, k=5 sebesar 79% dan k=7 sebesar 76%.