HASIBUAN, ACHMAD ALWI (2026) SISTEM REKOMENDASI AYAT AL-QUR’AN OTOMATIS BERDASARKAN ANALISIS SUASANA HATI PENGGUNA MENGGUNAKAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP) DAN ALGORITMA KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINES (SVM). Sarjana thesis, Universitas Pasir Pengaraian.
![[img]](http://repository.upp.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
COVER.pdf Download (582kB) |
|
Text
BAB 1 2 3.pdf Download (567kB) |
|
Text
BAB 4 5.pdf Restricted to Repository staff only Download (612kB) | Request a copy |
Abstract
Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem rekomendasi ayat Al-Qur’an otomatis berdasarkan analisis suasana hati pengguna menggunakan Natural Language Processing (NLP) dan algoritma Support Vector Machine (SVM). Permasalahan yang diangkat adalah belum tersedianya aplikasi Al-Qur’an digital yang mampu memahami ekspresi emosi pengguna tanpa memasukkan kata kunci tertentu. Data teks emosi berbahasa Indonesia digunakan untuk melatih model klasifikasi lima kategori emosi, yaitu cinta, marah, sedih, senang, dan takut. Tahapan praproses meliputi case folding, tokenisasi, stopword removal, stemming, dan ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF. Model SVM dengan kernel Radial Basis Function (RBF) dilatih dan diuji menggunakan data terpisah. Hasil pengujian menunjukkan akurasi sebesar 92% dengan nilai precision, recall, dan f1-score yang seimbang pada seluruh kelas. Confusion matrix memperlihatkan dominasi prediksi benar dibandingkan prediksi salah, menandakan konsistensi model dalam mengenali pola emosi teks Bahasa Indonesia. Sistem berbasis web yang dibangun mampu menampilkan ayat Al-Qur’an yang relevan dengan emosi pengguna sebagai sarana pendukung spiritual yang cepat, tepat, dan personal. Hasil ini membuktikan integrasi NLP dan SVM efektif serta berpotensi dikembangkan lebih lanjut dengan metode dan data yang lebih luas.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Al-Qur’an, Analisis Emosi, Klasifikasi Teks, Natural Language Processing (NLP), Support Vector Machine (SVM) |
| Subjects: | Dewey decimal Classification Subject Areas > 000 Karya Umum > 000-009 Ilmu Umum dan Komputer |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Pustaka - - |
| Date Deposited: | 10 Sep 2026 08:30 |
| Last Modified: | 10 Sep 2026 08:30 |
| URI: | http://repository.upp.ac.id/id/eprint/4703 |
Actions (login required)
 |
View Item |
