Implementasi algoritma Multinomial Naïve Bayes dan Rapid Automatic Keyword Extraction pada aplikasi Chatbot Taharah

Muhtar, Rizkhita Habib (2019) Implementasi algoritma Multinomial Naïve Bayes dan Rapid Automatic Keyword Extraction pada aplikasi Chatbot Taharah. Diploma thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

Preview	Text (COVER) 1_cover.pdf Download (736kB) | Preview
Preview	Text (ABSTRAK) 2_abstrak.pdf Download (885kB) | Preview
Preview	Text (DAFTAR ISI) 3_daftarisi.pdf Download (776kB) | Preview
Preview	Text (BAB I) 4_bab1.pdf Download (416kB) | Preview
	Text (BAB II) 5_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (385kB) | Request a copy
	Text (BAB III) 6_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (549kB) | Request a copy
	Text (BAB IV) 7_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (439kB) | Request a copy
	Text (BAB V) 8_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (91kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 9_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (773kB) | Request a copy

Abstract

Kaum muslim dalam kehidupan sehari-hari mereka tidak dapat dipisahkan dari hukum Islam, salah satunya dalam konteks taharah (bersuci). Hukum taharah adalah wajib dan tidak sah apabila dalam pengerjaannya tidak sesuai syariat Al-Qur’an dan As-Sunnah. Karena itu, penting bagi umat muslim untuk mengetahui hukum taharah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memanfaatkan teknologi Natural Language Processing (NLP) dalam memfasilitasi umat Islam mengakses informasi tentang hukum taharah, salah satunya dalam bentuk chatbot. Itu karena chatbot memiliki kemampuan untuk menjawab pertanyaan dengan bahasa alami atau dapat disebut sebagai conversational search engine. Metode yang digunakan pada mesin chatbot adalah Multiniomial Naïve Bayes (MNB) dengan vektorisasi TF-IDF, dan Rapid Automatic Keywords Extraction (RAKE). MNB digunakan sebagai chatbot’s intent classifier dan RAKE digunakan sebagai chatbot’s entity classifier. Pengujian metode MNB dan RAKE pada chatbot hukum taharah dilakukan menggunakan 132 data training dan 44 data test dalam bentuk pertanyaan. Berdasarkan hasil pengujian yang direpresentasikan dengan Confusion Matrix menunjukkan implementasi MNB dan RAKE pada chatbot memiliki overall accuracy sebesar 97% dengan rata-rata precision 90% dan rata-rata recall 97%. Hasil ini menunjukan bahwa MNB dan RAKE dapat memberikan jawaban tentang taharah dengan baik.

Actions (login required)

View Item