Rizqa, Muhammad Nuzul (2025) Implementasi Whisper dan Sentence Bidirectional Encoder Representations from Transformers untuk pencocokan ayat Al-Qur'an dari suara. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.
|
Text (COVER)
Cover.pdf Download (164kB) | Preview |
|
|
Text (ABSTRAK)
Abstrak & Abstract.pdf Download (195kB) | Preview |
|
|
Text (LEMBAR PERNYATRAAAN)
surat pernyataan karya sendiri (8).pdf Download (644kB) | Preview |
|
|
Text (DAFTAR ISI)
Daftar Isi.pdf Download (186kB) | Preview |
|
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (295kB) | Preview |
|
![[img]](https://digilib.uinsgd.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (575kB) |
|
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (515kB) |
|
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (959kB) |
|
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (187kB) |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (205kB) |
|
|
Text (LAMPIRAN)
Lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (271kB) |
Abstract
Penelitian ini membahas pengembangan sistem pencarian ayat Al-Qur’an berbasis suara dengan menerapkan pendekatan Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Latar belakang penelitian ini didorong oleh meningkatnya penggunaan platform digital berbasis audio-visual yang membuka peluang dalam menghadirkan inovasi dakwah digital yang lebih interaktif. Tujuan utama penelitian ini adalah membangun sistem yang mampu mentranskripsi suara bacaan ayat Al-Qur’an menjadi teks dan mencocokkannya dengan ayat yang relevan dalam Al-Qur’an. Metode penelitian dilakukan dengan tahapan CRISP-DM, mulai dari business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, hingga deployment. Sebanyak 15 data audio uji digunakan sebagai dataset untuk mengevaluasi sistem. Model Whisper-small digunakan untuk melakukan transkripsi suara bahasa Arab menjadi teks. Hasil evaluasi menggunakan Word Error Rate (WER) menunjukkan rata-rata kesalahan sebesar 18,95%, yang mengindikasikan sistem mampu mengenali teks dengan akurasi yang cukup tinggi meski terdapat kesalahan minor akibat variasi pelafalan pengguna. Selanjutnya, model Sentence-BERT (SBERT) dengan pretrained asafaya/bert-base-arabic digunakan untuk menghasilkan embedding teks dan melakukan pencocokan dengan ayat Al-Qur’an berdasarkan cosine similarity. Evaluasi menunjukkan skor kemiripan rata-rata sebesar 0,9289, yang berarti sistem mampu menampilkan ayat terdekat dengan relevansi tinggi. Hasil penelitian membuktikan bahwa integrasi Whisper dan SBERT efektif dalam mendukung pencarian ayat Al-Qur’an berbasis suara. Sistem ini berpotensi menjadi sarana inovatif untuk mendukung dakwah digital serta memudahkan umat Islam dalam menemukan ayat Al-Qur’an secara praktis melalui input suara.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Whisper; SBERT; Speech-to-Text; Pencarian Ayat Al-Qur’an; CRISP-DM |
| Subjects: | Data Processing, Computer Science Al-Qur'an (Al Qur'an, Alquran, Quran) dan Ilmu yang Berkaitan > Al-Qur'an dan Terjemahannya |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika |
| Depositing User: | Muhammad Nuzul Rizqa |
| Date Deposited: | 08 Sep 2025 03:49 |
| Last Modified: | 08 Sep 2025 03:49 |
| URI: | https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/117659 |
Actions (login required)
 |
View Item |
