Sistem Pencarian Lintas Ayat Al-Qur'an Berdasarkan Kesamaan Fonetis

  • Eki Rifaldi Telkom University
  • Moch Arif Bijaksana Telkom University
  • Kemas Muslim Lhaksamana Telkom University
Abstract views: 774 , PDF downloads: 420

Abstract

Mencari teks Arab dalam Al-Qur'an tidak mudah bagi pengguna yang tidak memiliki cukup pengetahuan tentang bahasa dan tulisan Arab. Banyaknya ayat dan perbedaan bahasa dalam Al-Qur'an menimbulkan kesulitan tersendiri untuk pencarian ayat oleh masyarakat muslim Indonesia. Dibutuhkan sistem pencarian ayat Al-Qur'an berbasis fonetis yang dapat memudahkan pengguna dalam mencari ayat menggunakan tulisan latin berhuruf alfabet yang merepresentasikan bunyi pengucapan pengguna. Sebagai contoh, jika dilakukan pencarian kata الْحَمْد٠لÙلَّـهÙ maka sistem akan menampilkan seluruh ayat yang memiliki kemiripan bunyi dengan kata kunci. Untuk saat ini, sudah ada sistem pencarian ayat Al-Qur'an dengan menggunakan phonetic string matching, namun terbatas hanya dapat menemukan ayat berdasarkan query yang tidak lintas ayat. Kemudian jika dilakukan pencarian kata lintas ayat يَوْم٠الدÙّين٠(4) Ø¥Ùيَّاكَ
dengan pencocokan string dalam database, maka sistem tidak dapat memberikan hasil pencarian dua ayat sekaligus. Oleh karena itu, dibangun suatu sistem pencarian ayat Al-Qur'an berdasarkan kemiripan bunyi (fonetis) yang dapat melintasi ayat. Algoritma N-gram berupa trigram digunakan untuk menemukan ayat-ayat yang memiliki kemiripan bunyi (fonetis) karena memiliki MAP yang tinggi untuk kata kunci panjang. Untuk mencari lintas ayat, lima buah trigram ayat selanjutnya ditambahkan ke ujung trigram ayat sebelumnya. Kemudian diperoleh nilai MAP 0,9 dan Recall 0,93.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Istiadi MA. Sistem Pencarian Ayat Al-Quran Berbasis Kemiripan Fonetis. Final Project IPB. Bogor; 2012.

Syaroni M, Munir R. Pencocokan String Berdasarkan Kemiripan Ucapan (Phonetic String Matching) dalam Bahasa Inggris.In: Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI); 2005.

Cavnar WB, Trenkle JM, et al. N-gram-based text categorization. In: Proceedings of SDAIR-94, 3rd annual symposium ondocument analysis and information retrieval. vol. 161175; 1994.

Hamzah A. Deteksi Bahasa untuk dokumen teks berbahasa indonesia. In: Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF). vol. 1;2015.

Hsu W, Du M. Computing a longest common subsequence for a set of strings. BIT Numerical Mathematics. 1984;24(1):45–59.

Cohen W, Ravikumar P, Fienberg S. A comparison of string metrics for matching names and records. In: Kdd workshop ondata cleaning and object consolidation. vol. 3; 2003. p. 73–78.

Rochmawati Y, Kusumaningrum R. Studi Perbandingan Algoritma Pencarian String dalam Metode Approximate StringMatching untuk Identifikasi Kesalahan Pengetikan Teks. Jurnal Buana Informatika. 2016;7(2).

Gueddah H, Yousfi A, Belkasmi M. The filtered combination of the weighted edit distance and the Jaro-Winkler distance toimprove spellchecking Arabic texts. In: Computer Systems and Applications (AICCSA), 2015 IEEE/ACS 12th InternationalConference of. IEEE; 2015. p. 1–6.

Manning C, Raghavan P, Schütze H. Introduction to information retrieval. Natural Language Engineering. 2008;16(1):100–103.

Han S, He D, Yue Z, Jiang J. Contextual support for collaborative information retrieval. In: Proceedings of the 2016 ACMon Conference on Human Information Interaction and Retrieval. ACM; 2016. p. 33–42.

Published
2019-09-09
How to Cite
Rifaldi, E., Bijaksana, M. A., & Lhaksamana, K. M. (2019). Sistem Pencarian Lintas Ayat Al-Qur’an Berdasarkan Kesamaan Fonetis. Indonesia Journal on Computing (Indo-JC), 4(2), 177-188. https://doi.org/10.34818/INDOJC.2019.4.2.342
Section
Computer Science