Mesin penjawab otomatis al-Hadits menggunakan metode Bayesian

Azhar, Nurul (2013) Mesin penjawab otomatis al-Hadits menggunakan metode Bayesian. Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.

[img] Text (Fulltext)
07650096.pdf - Accepted Version
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives.

Download (3MB)

Abstract

INDONESIA:

Sebagai Sumber kedua Setelah Al-qur’an, hadits menjadi salah satu rujukan yang dipakai para ulama dalam menjawab setiap persoalan yang banyak diperdebatkan oleh masyarakat, salah satunya adalah persoalan hukum fiqih dan segala aspek dalam kehidupan manusia. Bagi orang awam yang tidak mengerti mengenai persoalan hukum akan kebingungan dalam mengambil tindakan. Untuk itu sebagai umat islam belajar ilmu hadits itu diperlukan, untuk membekali diri dan menambah pengetahuan tentang agama.

Penelitian ini menggunakan tf-idf untuk pemberian bobot berdasarkan kesesuaian kata pada pertanyaan dan dokumen. pemberian bobot ini digunakan untuk menentukan kandidat jawaban berdasarkan pertanyaan yang diajukan oleh user. Tf-idf juga digunakan untuk pembobotan jawaban.

Naïve Bayes adalah metode yang berdasarkan probabilitas dan teorema bayes dengan asumsi bahwa setiap variabel bersifat bebas (independence) Dengan kata lain, naive bayes mengansumsikan bahwa keberadaan sebuah atribut (variabel) tidak ada kaitannya dengan keberadaan atribut (variabel)yang lain. Naïve Bayes juga merupakan algoritma yang digunakan untuk mencari nilai probabilitas tertinggi dalam mengklasifikasikan data.

Dari hasil ujicoba yang dilakukan, algoritma naïve bayes bisa mengukur kemiripan teks, ini dibuktikan dengan hasil pengukuran Nilai relevansi yang tertinggi adalah 96% yaitu relevansi pada kata Tanya berapa. Nilai relevansi terendah adalah 44.284%, pada kata Tanya bagaimana

ENGLISH:

As second sources after al-qur’an, hadits is as one of source which is used by many scholar of Islam. It is for answering every problems that are debatable by society, such as problematic of fiqih verdict and many aspects in human life. As far as common humans who do not know about the problem of verdict. They do not have guidance to act. Therefore, we are as moslems should study about hadist because it is important to save ourselves and improve our religious knowledge.

This research uses tf-idf in giving integrity based on coherent word on question and document. the giving integrity is used to determine the answer relates to the question which is used by user. tf-idf is also used in answering of intregity.

Naive bayes is a methode based on probability. Bayes uses the assumption that every variable is independent. In other words, naive bayes assumpts that the existence of variable does not have correlation with other variables. Naive bayes is also algorithm used to look for the highest score of probability in classifying the data.

As the result, the naïve bayes algorithm is able to measure the similarity of text, it is proven by measuring. The highest relevant score is 96 % which is relevance on question word “how many”. The lowest relevant score is 44.284% on question word “how”

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Supervisor: Abidin, Zainal and Fatchurrochman, Fatchurrochman
Keywords: Bulughulmaram; Question Answering; Naïve bayes; tf-idf; text mining; Bulughulmaram; Question Answering; Naïve bayes; tf-idf; text mining
Departement: Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Teknik Informatika
Depositing User: Sri Widiyanah
Date Deposited: 03 Aug 2017 02:53
Last Modified: 03 Aug 2017 02:53
URI: http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/7512

Actions (login required)

View Item View Item