Analisis dan Implementasi Vector Space Model dengan Tiga Pendekatan Term Weighting
pada Pembangunan Ensiklopedia Kosa Kata Al Qur’an

FAKRY ADI PERMANA

Informasi Umum

Kode

20.04.1021

Klasifikasi

C -

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Informatics

Dilihat

186 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Al Qur’an adalah sumber utama hukum Islam yang terdiri dari 30 juz, 114 surat dan lebih dari 6000 ayat yang terkandung didalamnya. Bagi orang awam masih kesulitan untuk memahami tafsir suatu kosakata Al Qur’an secara komperhensif. Contohnya pencarian kata ”Kafir” yang disebut dalam Al-Qur’an sebanyak 525 kali, akan sangat sulit apabila harus mencari tafsir kata ”Kafir” secara manual. Dibutuhkan ensiklopedia yang dikhususkan membahas kosakata dalam Al Qur’an untuk memperoleh informasi dengan pedoman buku tafsir. Saat ini masih jarang ditemui ensiklopedia yang dikhususkan untuk membahas kosakata dalam Al Qur’an. Penelitian ini membangun ensiklopedia kosakata Al Qur’an dengan pedoman tafsir Al-Misbah dan kedepannya diharapkan dapat menambah dokumen yang menjadi pedoman seperti Hadist atau pendapat ahli tafsir lainnya. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Vector Space Model yang dimodifikasi pada bagian term weighting untuk mendapatkan dokumen yang relevan dengan kosakata. Dari hasil modifikasi term weighting Vector Space Model, pendekatan Tf-Idf dan Normalised Frequency menghasilkan MAP lebih tinggi yaitu 87,93% dibanding pendekatan Term Count yaitu 87,72%.