RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI TERJEMAHAN AL-QUR’AN MENGGUNAKAN INFORMATION RETRIEVAL DENGAN METODE VECTOR SPACE MODEL BERBASIS ANDROID

Noviyan, Arigoh Syah Putra (2019) RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI TERJEMAHAN AL-QUR’AN MENGGUNAKAN INFORMATION RETRIEVAL DENGAN METODE VECTOR SPACE MODEL BERBASIS ANDROID. Sarjana thesis, Sekolah Tinggi Informatika dan Komputer Indonesia.

	Text Abstrak.docx Download (19kB)
	Text BAB I.docx Restricted to Registered users only Download (25kB)
	Text BAB II.docx Restricted to Repository staff only Download (468kB)
	Text BAB III.docx Restricted to Repository staff only Download (552kB)
	Text BAB IV.docx Restricted to Repository staff only Download (905kB)
	Text BAB V.docx Restricted to Registered users only Download (20kB)

Abstract

Banyaknya jumlah surat dan ayat yang ada pada Al-Qur’an membuat user khususnya bagi umat muslim untuk mencari terjemahan yang sesuai dengan apa yang dicari oleh user. User juga membutuhkan keakuratan mengenai sistem pencarian yang dikhususkan untuk mencari surat dan ayat pada Al-Qur’an terjemahan Bahasa Indonesia. Sehingga peneliti merancang sebuah aplikasi yang tidak hanya memberikan informasi Al-Qur’an beserta terjemahannya, namun juga membantu mencari terjemahan secara relevan sesuai dengan inputan usernya. Untuk membuat sistem pencarian terjemahan tersebut, peneliti menggunakan information retrieval dengan metode Vector Space Model. Dimulai dengan proses text mining, dilanjutkan dengan text preprocessing, pattern discovery, dan menghitung menggunakan Vector Space Model. Setelah nilai rangking keluar maka akan ditampilkan daftar terjemahan relevan dari urutan angka rangking terbesar sampai terkecil. Kemudian angka terbesar inilah yang menjadi acuan paling relevan dari keyword yang diinputkan oleh user. Aplikasi pencarian terjemahan Al-Qur’an ini akan berjalan diatas sistem operasi Android. Seluruh data proses perhitungan dilakukan oleh server. Hasil dari perhitungan akan dikirimkan ke perangkat user dan ditampilkan berupa daftar surat dan ayat Al-Qur’an terjemahan Bahasa Indonesia. Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh nilai rata-rata recall sebesar 99%, sedangkan nilai rata-rata precision sebesar 39% dan nilai rata-rata accuracy sebesar 70%. Hal ini berkaitan dengan jumlah dokumen yang berhasil di indeks. Semakin banyak jumlah dokumen yang berhasil di indeks maka jumlah dokumen yang relevan bisa juga semakin besar dan akan berpengaruh pada nilai recall, namun besar pula jumlah dokumen yang tidak relevan, sehingga tingkat precision pun menjadi rendah.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Subjects:	Information system > Information retrieval
Divisions:	Engineering Sciences
Depositing User:	Unnamed user with username editor_perpustakaan
Date Deposited:	18 Mar 2021 04:45
Last Modified:	12 Aug 2021 08:17
URI:	http://repository.stiki.ac.id/id/eprint/1501

Actions (login required)

View Item