Holle, Khadijah Fahmi Hayati (2012) Rancang bangun Search Engine ayat Al Quran yang mampu memproses teks berbahasa Indonesia menggunakan metode Cosine Similarity. Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
Text (Full text)
08650008.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (5MB) | Request a copy |
Abstract
ABSTRAK
Al-Quran sebagai landasan segala perkara, karena al-Quran merupakan sumber hukum Islam yang komprehensif dan mengatur segala aspek kehidupan. Hanya saja, masih banyak orang yang kesulitan dalam mencari ayat al-Quran yang sesuai dengan suatu permasalahan. Dengan adanya teknologi digital, al- Quran yang dahulu berupa teks yang ditulis manual, sekarang sudah dapat dijumpai versi digital, baik yang berupa teks maupun dalam bentuk database. Atas dasar ini, maka dilakukan penelitian dengan tujuan untuk merancang dan membangun search engine ayat al-Quran yang mampu memproses teks bahasa Indonesia.
Dalam mencari ayat yang sesuai dapat dilakukan dengan mengukur kemiripan terjemahan ayat dengan dokumen terkait (document similarity). Salah satu metode ukuran kemiripan yang dapat digunakan adalah cosine similarity. Sebelum melakukan perhitungan kemiripan, terdapat beberapa tahap text mining yang dilakukan, yaitu case folding, tokenizing, filtering, stemming. Term hasil proses tersebut direpresentasikan dalam model ruang vektor dengan pembobotan TF-IDF. Setelah itu, dilakukan perhitungan jarak cosinus antar vektor menggunakan cosine similarity.
Dari ujicoba yang dilakukan, metode cosine similarity dapat digunakan untuk untuk search engine ayat al-Quran dengan tingkat precision 9,56%, recall 56,33%, dan accuracy 99,76%. Sehingga search engine ini dapat digunakan dalam melakukan pencarian ayat yang sesuai dengan pembahasan suatu dokumen guna mempelajari al-Quran dan menjadikannya sebagai landasan kehidupan sebagaimana yang di perintahkan dalam Islam.
ABSTRACT
Al-Quran is the foundation of all things, because the al-Quran is a comprehensive source of Islamic law and regulate all aspects of life. However, there are still many people who have difficulty in finding a verse from the Qur'an in accordance with an issue. With the digital technology, the first al-Quran texts written in the form of manuals, now the digital version can be found, either in the form of text or in a database. On this basis, the research conducted with the purpose to design and build search engine verses of the Quran that is capable to process the text of the Indonesian language.
In searching for an appropriate verse can be done by measuring the similarity ofIndonesian translation of the verse with the related documents (document similarity).One method that can be used measure of similarity is the cosine similarity. Before performing the calculation of similarity, there are several stages of text mining to be done, the case folding, tokenizing, filtering, stemming. Term results of the process isrepresented in a vector space model with TF-IDF weighting. Then, the cosine distance calculations performed using the cosine similarity between vectors.
Of tests conducted, the cosine similarity method can be used for search engine verses of the Quran with the 9,56% level of precision, recall 56,33% and 99.76% accuracy. So, search engines can be used in conducting the search in accordance with paragraph discussion of a document in order to study the Quran and made it a basis in the life as commanded in Islam.
Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
---|---|
Supervisor: | Abidin, Zainal and Fatchurrochman, Fatchurrochman |
Keywords: | search engine; cosine similarity; text mining; model ruang vektor; TF-IDF weighting; search engine; cosine similarity; text mining; vector space model; TF- IDF weighting |
Departement: | Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Teknik Informatika |
Depositing User: | Nada Auliya Sarasawitri |
Date Deposited: | 01 Jul 2023 05:52 |
Last Modified: | 01 Jul 2023 05:52 |
URI: | http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/51377 |
Downloads
Downloads per month over past year
Actions (login required)
View Item |