INTISARIPenelitian ini berawal ketika takmir Masjid Al-Amin Kertek ingin membeli alat jam digital masjid yang tampil pada lampu LED, namun setelah mempertimbangkan harga dan manfaat yang dapat digunakan sehingga takmir masjid berfikir bagaimana caranya memiliki aplikasi jam digital masjid yang dapat di tayangkan di sebuah TV LED yang dapat menampilkan beberapa informasi serta memiliki kemudahan dalam melakukan setting aplikasi hanya dengan menggunakan laptop atau smartphone. Penelitian ini merancang aplikasi jam digital masjid berbasis web yang di akses melalui web browser pada raspbery pi 3 yang ditampilkan menggunakan monitor TV LED 32 inch. Rancang bangun aplikasi ini dibangun dengan metode prototype. Adapun tahapan metode Prototype antara lain menetapkan kebutuhan perangkat lunak, menterjemahkan data yang telah dianalisis ke bentuk yang mudah di mengerti, evaluasi terhadap program yang sudah jadi dan bila terdapat kekurangan pada program bisa ditambahkan hingga semua kebutuhan user terpenuhi, dan yang terakhir produk rekayasa. Fitur utama aplikasi ini antara lain menampilkan jam secara realtime, hari, tanggal masehi dan hijriyah, teks arab dan arti, perubahan background otomatis, pesan pendek, running teks, info khotib dan bilal, jam waktu sholat, 20 menit sebelum adzan akan otomatis mengeluarkan murottal alquran, 5 menit sebelum adzan akan mengeluarkan suara qiroah, adzan otomatis, 1 menit setelah adzan akan menampilkan info 10 menit detik mundur kemudian menampilkan info saatnya sholat luruskan shaf. Aplikasi ini telah di ujicobakan di Masjid Al-Amin Kertek. Dari hasil ujicoba fungsionalitas sistem menggunakan metode black box, semua fungsionalitas sistem sudah berhasil diterapkan dan berjalan dengan baik.Kata kunci – aplikasi jam digital, masjid, raspbery pi 3, web.  ABSTRACTThis research began when officer of Al-Amin Kertek Mosque wanted to buy a digital mosque clock that appeared on the LED lights, but after considering the prices and benefits that could be used, the mosque officer thought how to have a mosque digital clock application that can be displayed on an LED TV which can display some information and has the ease of setting applications only by using a laptop or smartphone. This study designed a web-based mosque digital clock application that was accessed via a web browser on Raspbery Pi 3 that was displayed using a 32-inch LED TV monitor. The design of this application is built with the prototype method. The stages of the Prototype method is initial requirements, design, prototyping, customer evaluation, review and updation, development, test and maintain. The main features of this application include displaying hours in realtime, days, dates and hijriyah, arabic texts and meanings, automatic background changes, short messages, running text, preaching and public info, hours of prayer time, 20 minutes before the call to prayer will automatically issue murottal the Qur'an, 5 minutes before the call to prayer will issue qiroah, automatic adhan, 1 minute after the call to prayer will display info 10 minutes seconds back then display the info when the prayer is straightening the prayer. This application has been tested at Al-Amin Kertek Mosque. From the results of testing the system's functionality using the black box method, all system functionality has been successfully implemented and running well.Keywords –  digital clock application; mosque; raspbery pi 3; web.

The internet is one of the media needed in the Madura University Office, whether to find information or download and upload research files. The Peer Connection Queue (HTB) method used for bandwidth distribution in the Madura University Office LAN network is weak. It is not optimal in using the network when traffic is heavy, and there is a bandwidth leak, and the divided bandwidth is not following the rules. Hierarchical Token Bucket (HTB) is a method that can maximize bandwidth and manage bandwidth on the network hierarchically with a priority system based on the class on the network. This study aims to compare the previous method, namely PCQ, with HTB, which is implemented on a Linux CentOS server. The method will be compared using the calculation of QoS (Quality Of Service), which is a method of calculating network quality, in this study will calculate delay, jitter, throughput on the PCQ and HTB methods. In this study, the authors use the open-source HTB-Tools application to implement the HTB method, which is expected to maximize bandwidth usage and comfort users in the Madura University environment.Keywords: Bandwidth, Hierarchical Token Bucket, CentOS, HTB-Tools ABSTRAKInternet merupakan salah satu media yang dibutuhkan di lingkungan Kantor Universitas Madura, baik itu untuk mencari informasi, ataupun mengunduh dan mengupload berkas  penelitian. Metode Peer Connection Queue (HTB)  yang digunakan untuk pembagian bandwidth di jaringan LAN Kantor Universitas Madura memiliki kelemahan sehingga tidak optimal dalam penggunaan jaringan saat traffic sedang padat dan terjadi kebocoran bandwidth sehingga bandwidth yang terbagi tidak sesuai dengan aturan. Hierarchical Token Bucket (HTB) merupakan metode yang mampu  memaksimalkan bandwidth dan mengatur bandwidth pada jaringan secara hierarki  dengan sistem prioritas berdasarkan kelas yang berada pada jaringan. Tujuan dari penelitian membandingkan metode sebelumnya yaitu PCQ dengan HTB yang diimplementasikan di server Linux CentOS. Metode tersebut akan dibandingkan menggunakan perhitungan QoS (Quality Of Service) yang merupakan metode perhitungan kualitas jaringan, pada penelitian ini akan menghitung delay, jitter, througrput pada metode PCQ dan HTB. Pada Penelitian ini penulis menggunakan aplikasi open source HTB-Tools untuk menerapkan metode HTB yang diharapkan dapat memaksimalkan penggunaan bandwidth serta memberi kenyamanan bagi pengguna di lingkungan Universitas Madura.Kata Kunci: Bandwidth, Hierarchical Token Bucket, CentOS, HTB-Tools

Voice recognition is one part of an application that allows a device to recognize spoken words by digitizing words and matching digital signals with a particular pattern stored in a device. Spoken words are converted into digital signals by converting voice waves into a set of numbers which is then compared with the voice pattern to identify the words. MFCC can be an alternative method to solve the problem of voice extraction because this method is reliable for recognizing the unique features of human voice. Hidden Markov Model is used to recognize the voice pattern, so it can be used to compare the voice signal obtained from e-learning with the trained voice signal. Bahasa Madura is a regional language used by ethnic Madurese to communicate daily. Currently the number of Madurese people who understand this language is reduced so that the use of Bahasa Madura is also reduced. Therefore, it is necessary to conduct speech recognition research in Madura Language as one of effort to preserve and develop the use of Regional Language. The experimental results show that the average accuracy for testing the system with one model is 85% and the average accuracy for testing the system with multi model is 90%.

Penelitian ini berawal ketika takmir Masjid Al-Amin Kertek ingin membeli alat jam digital masjid yang tampil pada lampu LED, namun setelah mempertimbangkan harga dan manfaat yang dapat digunakan sehingga takmir masjid berfikir bagaimana caranya memiliki aplikasi jam digital masjid yang dapat di tayangkan di sebuah TV LED yang dapat menampilkan beberapa informasi serta memiliki kemudahan dalam melakukan setting aplikasi hanya dengan menggunakan laptop atau smartphone. Penelitian ini merancang aplikasi jam digital masjid berbasis web yang di akses melalui web browser pada raspbery pi 3 yang ditampilkan menggunakan monitor TV LED 32 inch. Rancang bangun aplikasi ini dibangun dengan metode prototype. Adapun tahapan metode Prototype antara lain menetapkan kebutuhan perangkat lunak, menterjemahkan data yang telah dianalisis ke bentuk yang mudah di mengerti, evaluasi terhadap program yang sudah jadi dan bila terdapat kekurangan pada program bisa ditambahkan hingga semua kebutuhan user terpenuhi, dan yang terakhir produk rekayasa. Fitur utama aplikasi ini antara lain menampilkan jam secara realtime, hari, tanggal masehi dan hijriyah, teks arab dan arti, perubahan background otomatis, pesan pendek, running teks, info khotib dan bilal, jam waktu sholat, 20 menit sebelum adzan akan otomatis mengeluarkan murottal alquran, 5 menit sebelum adzan akan mengeluarkan suara qiroah, adzan otomatis, 1 menit setelah adzan akan menampilkan info 10 menit detik mundur kemudian menampilkan info saatnya sholat luruskan shaf. Aplikasi ini telah di ujicobakan di Masjid Al-Amin Kertek. Dari hasil ujicoba fungsionalitas sistem menggunakan metode black box, semua fungsionalitas sistem sudah berhasil diterapkan dan berjalan dengan baik.

<p class="Abstrak">Bahasa Madura adalah Bahasa Daerah yang digunakan di Pulau Madura. Bahasa ini memiliki banyak variasi pengucapan dan dialek. Hal ini menyebabkan Bahasa Madura tidak mudah untuk dipelajari bahkan oleh masyarakat Madura khususnya anak-anak. Saat ini belum ada media pembelajaran Bahasa Madura yang menarik untuk mempelajari Bahasa Madura. Padahal melalui pembelajaran yang menyenangkan diharapkan dapat membantu anak untuk memperoleh kemampuan melatih penerapan pengucapan nama binatang, angka, buah dan benda dalam Bahasa Madura. Karena itulah perlu dibuat <em>e-learning</em> Bahasa Madura dengan menerapkan pengenalan pola suara sehingga dapat membantu anak mengenal Bahasa Madura yang memiliki variasi pengucapan untuk objek yang sama. Aplikasi <em>e-learning</em> Bahasa Madura untuk anak usia dini digunakan untuk mengenalkan nama objek dalam Bahasa Madura melalui pengenalan pola suara yang diucapkan dibuat dengan menggunakan teknik Mel-Frequency Cesptral Coefficients (MFCC) sebagai ekstrak fitur suara dan Hidden Markov Model (HMM) sebagai teknik pembelajarannya. Penerapan MFCC dan HMM untuk pengenalan pengucapan Bahasa Daerah khususnya Bahasa Madura belum pernah ada sebelumnya, sehingga dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat membantu anak usia dini mengenal pengucapan kata Bahasa Madura dengan benar. Pada penelitian ini, sejumlah anak direkam suaranya untuk dijadikan sebagai data training. Data suara yang digunakan adalah data suara yang pengucapan dianggap benar. Skenario percobaan dilakukan dengan menggunakan satu model dan multi model. Setelah dilakukan serangkaian percobaan, hasil penelitian menunjukkan yaitu rata-rata akurasi untuk pengujian sistem dengan satu model yaitu 73% dengan akurasi tertinggi 75% dan rata-rata akurasi untuk pengujian sistem dengan multi model yaitu 80% dengan akurasi tertinggi 81%.</p><p class="Abstrak"> </p><p class="Abstrak"><em><strong>Abstract</strong></em></p><p class="Judul2"><em>Bahasa Madura is a regional language used in Madura island. This language has many variations of pronunciation and dialect that makes it not easy to learn, even by the local people especially children.</em><em> </em><em>There hasn’t been any interesting learning media to learn Bahasa Madura so far. In fact, a fun learning activity is needed to help children to enhance their ability in pronouncing animals’ names, numbers, fruits and things in Bahasa Madura. Thus, it’s considered important to create Bahasa Madura e-learning by implementing the recognition of voice patterns in order to make it easier for the children to learn Bahasa Madura which has several variations of pronunciation only for one single object. This Bahasa Madura e-learning application for young learners is used to introduce Bahasa Madura vocabularies by recognizing the voice pattern recordings which have been processed through MFCC technique as the extracted voice features and HMM as the learning techniques. The implementation of MFCC and HMM as the learning tool to introduce the pronunciation of regional language vocabularies especially Bahasa Madura has never been done before. Therefore, this research is expected to help the young learners to be able to pronounce Bahasa Madura vocabularies properly.  In this study, a number of young learners’ voices were recorded and were set as the trial data. Only the proper voice data that were used—voice data that were considered to be pronounced correctly. The trial method was done through one-single model and multi-model. After doing several simultaneous trials, the result showed the accuracy level. The average accuracy level for one-single model system was 73% (with the highest accuracy reached 75%) and the average accuracy level for multi-model system was 80% (with the highest accuracy reached 81%). </em></p><p class="Abstrak"><em><strong><br /></strong></em></p>