Hasan, Arih Adilah (2025) Analisis algoritma BERT untuk pencocokan ayat Al-Qur’an berdasarkan ungkapan perasaan pengguna. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.
|
Text (COVER)
COVER - ARIH ADILAH HASAN.pdf Download (163kB) | Preview |
|
|
Text (ABSTRACT)
ABSTRACT.pdf Download (206kB) | Preview |
|
|
Text (HALAMAN BEBAS PLAGIASI)
BEBAS PLAGIASI.pdf Download (170kB) | Preview |
|
|
Text (DAFTAR ISI)
DAFTAR ISI.pdf Download (221kB) | Preview |
|
|
Text (BAB I)
BAB 1.pdf Download (286kB) | Preview |
|
![[img]](https://digilib.uinsgd.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB II)
BAB 2.pdf Restricted to Registered users only Download (464kB) |
|
|
Text (BAB III)
BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (365kB) |
|
|
Text (BAB IV)
BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (870kB) |
|
|
Text (BAB V)
BAB 5.pdf Restricted to Registered users only Download (226kB) |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (218kB) |
Abstract
Pencarian ayat Al-Qur’an yang relevan dengan kondisi emosional pengguna sering kali menjadi tantangan karena keterbatasan sistem pencarian berbasis Semantic Matching yang mampu memahami makna semantik yang lebih dalam. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pencocokan ayat Al-Qur’an berdasarkan ungkapan perasaan pengguna dengan pendekatan Semantic Text Similarity menggunakan model IndoBERT. Penelitian ini menggunakan dua dataset yang berbeda jumlahnya. Tahap pertama, model dilakukan fine-tuning menggunakan dataset sebanyak 3.813 data. Lalu kedua, dilakukan fine-tuning lagi menggunakan dataset sebanyak 4.137 data. Proses pelatihan dilakukan pada tiga skenario kombinasi epoch dan batch size, lalu dievaluasi menggunakan metrik Recall@1, @3, @5, Mean Reciprocal Rank (MRR), dan cosine similarity. Hasil penelitian menunjukkan bahwa semakin besar dan berkualitas dataset, maka semakin tinggi nilai akurasi. Scenario paling bagus ditunjukkan dari scenario ke-5 (epoch 45, batch size 32) memberikan performa terbaik dengan Recall@5 sebesar 0.8889 dan MRR sebesar 0.8564. daei penelitian yang telah dilakukan pengaruh kuantitas dan kualitas dataset, semakin ingginya epoch serta semakin kecilnya batch size mempengaruhi hasil kinerja dari suatu model. Hasil ini membuktikan bahwa pendekatan IndoBERT mampu menangkap keterkaitan semantik antara ekspresi emosional dan ayat Al-Qur’an dengan akurasi yang cukup baik. Sistem ini berpotensi menjadi alat bantu dakwah dan konsultasi Islami berbasis teknologi.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | IndoBERT; Recall@K; MRR; Cosine Similarity; Semantic Text Similarity |
| Subjects: | Special Computer Methods > Artificial Intelligence Al-Qur'an (Al Qur'an, Alquran, Quran) dan Ilmu yang Berkaitan Applied Physics > Computer Engineering |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika |
| Depositing User: | Arih Adilah Hasan |
| Date Deposited: | 30 Sep 2025 06:59 |
| Last Modified: | 30 Sep 2025 06:59 |
| URI: | https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/122457 |
Actions (login required)
 |
View Item |
