Pencarian Potongan Ayat Al-Qur’an dengan Perbedaan Bunyi pada Tanda Berhenti Berdasarkan Kemiripan Fonetis
Naufal Rasyad ∗† , Moch. Arif Bijaksana ‡§ , Kemas Muslim Lhaksmana ∗¶ ∗ Program Studi Sarjana Informatika, Fakultas Informatika, Universitas Telkom Jl. Telekomunikasi No. 01 Dayeuhkolot, Bandung, Indonesia
∗ naufalrsyd@students.telkomuniversity.ac.id
¶ kemasmuslim@telkomuniversity.ac.id
§ arifbijaksana@telkomuniversity.ac.id
Ringkasan —Al-Quran merupakan kitab suci utama bagi umat Islam yang ditulis menggunakan bahasa Arab. Sei- ring dengan perkembangan teknologi, telah dikembangkan sistem pencarian ayat Al-Qur’an berdasarkan kemiripan fonetis salah satunya adalah Lafzi. Namun untuk menangani perbedaan bunyi pada tanda berhenti di pertengahan ayat, sistem Lafzi belum bisa menanganinya dengan baik. Maka dari itu, dibutuhkan sistem yang dapat membantu pengguna dalam melakukan pencarian ayat Al-Quran, terutama untuk perbedaan bunyi pada tanda berhenti sehingga pencarian bisa menemukan kata yang berbeda pengucapan pada tanda berhenti. Berdasarkan permasalahan tersebut, dari sistem Lafzi, dilakukan pengembangan supaya dapat melakukan pencarian yang bisa menangani perbedaan bunyi pada tanda berhenti. Digunakan pengindeksan trigram untuk memper- kirakan kecocokan string antara kueri dengan transliterasi ayat Al-Qur’an serta dibuat aturan pada input dengan huruf akhir ’T’ menjadi ’H’. Sistem yang sudah ada mendapatkan nilai recall sebesar 81% dan nilai MAP sebesar 65%. Se- dangkan hasil dari penelitian ini diperoleh nilai recall sebesar 100% dan nilai MAP sebesar 84%.
Kata Kunci —Al-Qur’an, sistem pencarian, kemiripan fo- netis, trigram

## I. P ENDAHULUAN
Al-Qur’an merupakan kitab suci utama yang menjadi pedoman bagi seluruh umat Islam di seluruh dunia. Al- Qur’an diturunkan dalam Bahasa Arab dan ditulis dengan aksara Arab (hijaiyyah) . Secara statistik, Al-Qur’an terdiri atas 114 surat, 6236 ayat, dan 77.845 kata [1]. Untuk jumlah yang cukup banyak tersebut, pencarian akan sulit dilakukan terutama untuk pencarian secara manual. Maka dapat digunakan alat bantu yaitu komputer untuk memu- dahkan melakukan pencarian potongan ayat dalam Al- Qur’an
Penelitian tentang pengembangan sebuah sistem yang dapat membantu memudahkan pencarian ayat Al-Qur’an sudah dilakukan sejak lama [2], salah satunya yaitu meng- gunakan metode pencarian secara sekuensial. Saat ini juga telah banyak dikembangkan aplikasi perangkat lunak un- tuk mempelajari Al-Qur’an. Bahkan telah dikembangkan
juga sistem pencarian potongan ayat berdasarkan kemirip- an fonetis. Salah satu contoh yang berbasis web ialah Lafzi [3]
Pada aplikasi perangkat lunak Al-Qur’an yang telah disebutkan, dapat dilakukan pencarian ayat yang mengha- ruskan pengguna untuk memasukkan kata kunci pencarian berupa potongan ayat dalam aksara latin. Namun pada aplikasi tersebut belum bisa menangani pencarian untuk perubahan bunyi pada tanda berhenti secara maksimal terutama untuk kueri pendek. Beberapa kata yang diikuti waqaf atau kata pada akhir ayat biasanya berbeda pelafa- lannya terutama untuk kata yang huruf akhirnya adalah ta marbuthoh ( è ) yaitu mengubah huruf ta menjadi ha seperti pada contoh lafadz é ª  Ü Ï@ atau dalam tulisan latin yaitu al-mudhghota. Jika lafadz tersebut diwaqafkan, maka cara membacanya menjadi A ê ª  Ü Ï@ atau dalam tulisan latin yaitu al-mudhghoh.

## II. S TUDI T ERKAIT

## A. Cara Mewaqafkan Bacaan
Ada beberapa aturan untuk membaca kalimat yang diwaqafkan [4] diantaranya
1) Jika terdapat huruf terakhir berharakat sukun atau mati, maka membacanya tidak ada perubahan sa- ma sekali. Contoh lafadz ( Ñ ê ËA Ô « @ ) tetap dibaca ”a’maalahum”
2) Jika huruf terakhir berharakat fathah, kasrah, dan dhammah, maka huruf terakhir tersebut harus dibaca sukun atau mati. Contoh lafadz ( Y ÊJ.Ë @ ) ditulis ”albalaadi”, dan dibaca menjadi ”albalaad”
3) Jika huruf terakhirnya ta marbuthoh ( è ), baik le- taknya di tengah ataupun di akhir kalimat, maka membacanya yaitu menggantikannya dengan huruf ha ( è ) yang dibaca sukun.
4) Jika huruf terakhirnya berharakat atau hidup, tetapi sebelumnya didahului dengan huruf sukun atau mati, maka dua huruf tersebut dibaca mati dan huruf yang
terakhir dibaca dengan suara pelan. Contoh pada lafadz ( È Qê ËAK. ) ditulis ”bilhazli”, dibaca menjadi ”bilhazl”
5) Jika di akhir kalimat didahului bacaan mad asli atau mad layyin (bacaan mad yang huruf sebelumnya berharakat fathah), maka cara membacanya yaitu de- ngan mematikan huruf yang terletak di akhir kalimat tersebut dengan dipanjangkan sedikit. Contoh pada lafadz ( Õ æ º mÌ'@ ) ditulis ”alhakiimu”, dibaca menjadi ”alhakiim”
6) Ketika berhenti di akhir kalimat, tetapi huruf akhir- nya berharakat fathah tanwin, maka hanya harakat fathahnya saja yang dibaca sebanyak dua harakat. Contoh pada lafadz ( A g.@ ñ ¯ @ ) ditulis ”afwaajan”, dan dibaca menjadi ”afwaajaa”
7) Jika huruf terakhir bertasydid, maka membacanya yaitu mematikan tanpa menghilangkan fungsi ta- sydidnya. Contoh pada lafadz ( áê®Ê  g ) ditulis
”kholaqohunna”, dibaca menjadi ”kholaqohunn”
8) Hamzah di akhir kata yang ditulis di atas waw ( ð ) di- matikan bila waqaf, dan dibaca pendek bila washal. Contoh pada lafadz ( @ ñJ ® JK ) ditulis ”yatafayyaw”, dibaca menjadi ”yatafayya”

## B. Pencocokan String Berdasarkan Kemiripan Fonetis
Fonetik atau sistem bunyi bahasa merupakan suatu aspek bahasa yang harus dipelajari pertama kali ketika suatu bahasa diajarkan, karena kata maupun kalimat dari suatu bahasa tersusun dari bunyi-bunyi tersebut [5].
Pencocokan string berdasarkan kemiripan fonetis me- rupakan pencocokan string yang dilakukan berdasarkan kemiripan dari segi pengucapannya meskipun terdapat per- bedaan penulisan pada string yang dibandingkan tersebut [6]. Contoh kata ”eyes” dengan kata ”ice” merupakan tulisan yang berbeda dengan makna yang berbeda, namun dari segi pengucapan, kedua string tersebut mirip, sehingga kedua string tersebut dianggap cocok.

## C. N-Gram
N-gram merupakan potongan karakter sebanyak N yang diambil dari suatu string yang lebih panjang [7]. Untuk membentuk suatu N-gram yang utuh biasanya ditambahkan penanda pada awal dan akhir string. Salah satu penanda untuk awal dan akhir kata bisa menggunakan karakter underscore (” ”). Dengan demikian, suatu string ”WORD” akan terdiri dari N-gram berikut :
• bigram : W, WO, OR, RD, D
• trigram : WO, WOR, ORD, RD , D
• quadgram : WOR, WORD, ORD , RD , D
Secara umum, string dengan panjang k yang memiliki penanda, akan memiliki panjang k+1 bigram, k+1 trigram, k+1 quadgram, dan seterusnya. Manfaat utama yang bisa didapat dengan menggunakan N-gram yaitu berdasarkan
karakteristik N-gram itu sendiri sebagai bagian dari string. Karena setiap string [8] terurai menjadi bagian-bagian kecil, setiap kesalahan cenderung hanya mempengaruhi beberapa bagian saja.

## III. S ISTEM YANG D IBANGUN
Alur sistem secara keseluruhan digambarkan pada gam- bar 1. Pertama, dilakukan proses tokenisasi per kata ter- hadap teks kueri, untuk memudahkan dalam pengkodean fonetis. Hasil pemisahan perkata kemudian akan diubah menjadi kode fonetis. Kode fonetis yang ada dalam korpus dan kueri masukan kemudian diukur nilai kesamaannya. Jika kedua kode fonetis memiliki nilai kesamaan yang tinggi, maka antara korpus dan kueri tersebut dinyatakan cocok dan kemudian dikeluarkan sebagai hasil.
Mulai Kueri
Praproses Kueri Tokenisasi Trigram Pencocokan Trigram Pemeringkatan Hasil Pencarian Stop Korpus Teks Al-Qur’an
Gambar 1. alur sistem pencarian ayat Al-Qur’an berdasarkan kemiripan fonetis

## A. Pengkodean Fonetis Kueri
Setiap kueri yang dimasukan merupakan teks latin yang harus dilakukan praproses salah satunya yaitu diubah kedalam kode fonetis supaya dapat dicocokan dengan hasil pengkodean fonetis pada teks Al-Qur’an. Teks kueri terlebih dahulu diubah kedalam huruf kapital, kemudian spasi ganda dihapus, dan karakter selain huruf serta bebe- rapa tanda baca (tanda kutip tunggal, apostrof, dan tanda hubung) dihapus. Beberapa prosedur praproses untuk teks latin dijelaskan pada langkah-langkah berikut [3]:
1) Substitusi Huruf Vokal
Pada aksara Arab, hanya terdapat tiga jenis huruf vo- kal yaitu A, I dan U saja [9]. Sedangkan pada aksara latin terdapat vokal lainnya yaitu E dan O. Maka
Jurnal Linguistik Komputasional (JLK), Vol. 2, No. 2, September 2019
dari itu, vokal harus disubstitusi. Huruf vokal O, misalnya pada kata ”ARROHMAN” diganti menjadi A sehingga kata tersebut menjadi ”ARRAHMAN”. Untuk huruf vokal E, misalnya pada kata ”MUT- TAQIEN” diganti menjadi I sehingga kata tersebut menjadi ”MUTTAQIIN”.
2) Penghilangan Karakter Ganda Huruf-huruf konsonan atau vokal sama yang ber- dampingan dijadikan satu huruf saja. Tahap ini se- tara dengan penghilangan tasydid untuk huruf kon- sonan dan penghilangan bacaan panjang untuk huruf vokal.
3) Substitusi Diftong Huruf vokal yang membentuk diftong disesuaikan dengan pengkodean teks Al-Qur’an yang sudah di- buat. Diftong AI diubah menjadi AY, sedangkan AU diubah menjadi AW.
4) Substitusi Bacaan Idgham Aturan pada tajwid idgham yaitu pada saat huruf nun mati ( à ) bertemu dengan huruf-huruf idgham, diantaranya ya, nun, mim, wau, lam, dan ra ( ø , à , Ð , ð , È , dan P ). Pada kasus demikian, huruf N dihilangkan apabila bertemu dengan huruf idgham.
5) Substitusi Bacaan Iqlab
Aturan pada tajwid iqlab yaitu pada saat huruf nun mati ( à ) bertemu dengan huruf ba ( H. ) sehingga huruf NB akan berubah bunyi menjadi MB.
6) Substitusi Bacaan Ikhfa
Aturan pada tajwid idgham yaitu pada saat huruf nun mati ( à ) bertemu dengan huruf-huruf ikhfa. Baca- an ikhfa yaitu bunyi huruf N yang dibaca samar- samar bila diikuti huruf konsonan tertentu, dan terkadang dituliskan dengan bunyi NG. Misalnya pada kata ”ANGFUSINA”. Karakter G dihilangkan supaya setara dengan pengkodean teks Al-Qur’an.
7) Pemadanan Huruf Pemadanan huruf dari teks latin perlu mempertim- bangkan huruf arab yang direpresentasikan kedalam lebih dari satu huruf latin konsonan. Misalkan huruf tsa dituliskan TS, dan huruf dza ditulisakan DZ [10]. Oleh karena itu, dibuat aturan pemadanan huruf supaya bisa disesuaikan dengan pengkodean teks Al- Qur’an. Pemadanan huruf dituliskan dalam tabel I.
8) Penghilangan Spasi Seluruh spasi harus dihilangkan supaya setara de- ngan hasil pada prosedur pengkodean teks Al- Qur’an.
9) Penambahan aturan untuk tanda berhenti Korpus teks Al-Qur’an memiliki beberapa ciri salah satu diantaranya adalah tidak ada tanda berhenti di tengah ayat. Maka dari itu, dibuat sebuah aturan supaya bisa menemukan kata yang diikuti oleh tanda berhenti terutama untuk kata dengan akhiran ta marbuthoh ( è ) yang dilafalkan menjadi ha.

## Tabel I ATURAN PEMADANAN AKSARA LATIN
Aksara Latin Padanan SH, TS, SY S KH, CH H ZH, DZ Z DH D TH T GH G NG (’ain) X F, V, P F Q, K K J, Z Z
’,‘ (apostrof) X
Sebagai contoh, kata ”ghisyawatun” ( èñ  « ) jika berada di akhir ayat atau tanda berhenti maka akan menjadi ”ghisyawah”. Supaya sistem dapat menam- pilkan hasil untuk kueri ”ghisyawah”, maka dibuat aturan atau rule sebagai berikut :
a) Setiap kueri yang berakhiran huruf ’h’ akan diubah menjadi huruf ’t’. Kata ”ghisyawah” akan diproses sebagai ”ghisyawat”
b) Setiap kueri yang berakhiran huruf ’h’ mes- kipun tidak terletak pada tanda berhenti ak- an tetap ditampilkan sebagai output dengan akhiran huruf ’h’. Sebagai contoh, untuk kueri ”alhamdulillah” akan tetap menampilkan hasil sesuai dengan kueri tersebut.
Prosedur pengkodean fonetis pada kueri dilakukan se- cara berurutan. Contoh penerapan prosedur pengkodean fonetis ini tercantum pada tabel II untuk kueri ”maliki yaumiddiin” setelah dirubah kedalam huruf kapital. Peng- kodean fonetis kueri ini dilakukan supaya menghasilkan string yang setara dengan pengkodean pada teks Al-Qur’an atau korpus.
Tabel II

## CONTOH PENGKODEAN FONETIS KUERI
Langkah Hasil Deskripsi 1 MALIKI YAUMIDDIIN tidak ada substitusi vokal E dan O 2 MALIKI YAUMIDIN karakter ganda dihilangk- an 3 MALIKI YAWMIDIN substitusi diftong AU de- ngan AW 4 MALIKI YAWMIDIN tidak ada substitusi bacaan idgham 5 MALIKI YAWMIDIN tidak ada substitusi bacaan iqlab 6 MALIKI YAWMIDIN tidak ada substitusi bacaan ikhfa 7 MALIKI YAWMIDIN tidak ada pemadanan hu- ruf 8 MALIKIYAWMIDIN
spasi dihilangkan

## B. Tokenisasi Trigram
Setiap string yang dihasilkan dari hasil kode fonetis Al- Qur’an maupun kueri, dilakukan tokenisasi untuk meng- ambil trigram. Pembentukan trigram tidak membutuhkan
penanda awal atau penanda akhir string karena kueri pasti merupakan bagian atau substring dari teks Al-Qur’an [3]. Untuk hasil tokenisasi dari contoh pada tabel II, trigram yang didapatkan yaitu { MAL, ALI, LIK, IKI, KIY, IYA, YAW, AWM, WMI, MID, IDI, DIN } , sesuai dengan string ”maliki yaumiddiin” yang telah diubah kedalam kode fonetis.

## C. Pencocokan Trigram
Trigram yang dihasilkan dari kueri kemudian diban- dingkan dengan trigram yang terdapat pada indeks. Tri- gram yang ada pada indeks tersebut telah tersedia pada sistem Lafzi. Trigram dari dokumen dan trigram dari kueri dibandingkan kemudian jumlah trigram yang sama dihitung [3]. Perhitungan dilakukan dengan memanfaatkan informasi yang tersimpan dalam indeks. Trigram yang memiliki jumlah sama paling banyak kemudian dikalikan dengan nilai ambang batas dimana hasilnya digunakan sebagai minimal skor. Kecocokan trigram yang memiliki jumlah lebih dari sama dengan minimal skor akan dimak- sukkan sebagai kandidat output.

## D. Pemeringkatan Dokumen
Untuk pemeringkatan dokumen, dibuat mekanisme pemberian skor sedemikian sehingga dokumen yang posisi kemunculan trigramnya terurut dan rapat memiliki skor yang lebih tinggi dibandingkan dengan trigram yang posisi kemunculannya teracak dan terpisah-pisah. Untuk mencari kandidat hasil, digunakan longest increasing subsequence (LIS) [11] yang diterapkan pada posisi kemunculan tri- gram untuk memberi skor keterurutan. LIS dari sebuah sekuens S adalah subsekuens monoton naik dari S dengan panjang maksimum [12]. Index yang memiliki keterurutan paling panjang, maka akan dijadikan kandidat hasil. Misal- nya terdapat suatu baris ayat dengan index seperti berikut 4[11, 12, 13, 14, 15]. Index tersebut memiliki skor LIS dengan panjang 5. Kemudian dihitung nilai kerapatannya yaitu dari rata-rata dari invers dari selisih antar elemen yang berdampingan. Nilai kerapatan c dari suatu LIS sepanjang n dengan elemen { t1, t2, ..., tn } [3] dirumuskan pada persamaan 1.
c = 1 n − 1 n − 1 X i =1 1 ( t i +1 ) − t i (1)
Dari contoh diatas, didapatkan nilai n adalah 5, dan nilai t adalah elemen dari index tersebut. Hasil dari rumus 1 diatas kemudian dikalikan dengan jumlah trigram yang sesuai antara trigram kueri dengan trigram teks Al-Qur’an untuk mendapatkan skor keterurutan. Skor dengan nilai paling tinggi akan diletakkan paling atas pada output.

## IV. E VALUASI
Evaluasi dilakukan untuk mendapatkan hasil akurasi sistem berdasarkan nilai recall dan nilai Mean Average Precision (MAP) .
Recall merupakan jumlah dokumen relevan yang di- ambil dibagi dengan sejumlah dokumen yang relevan dalam korpus [13]. Skor dari recall menentukan tingkat keberhasilan sistem dalam melakukan pencarian potongan ayat. Skor maksimum untuk recall adalah 1 dan skor minimumnya adalah 0. Jika nilai recall sistem adalah 1 artinya sistem berhasil melakukan pencarian sesuai dengan dokumen relevan dalam korpus. Dokumen relevan pada korpus disebut sebagai standar emas. Untuk menghitung skor recall , digunakan rumus 2.
Recall = T P T P + F N (2)
Dimana TP adalah jumlah output yang sesuai dengan standar emas, sedangkan FP adalah jumlah standar emas yang tidak dikeluarkan oleh sistem.
Mean Average Precision atau MAP merupakan skor yang didapatkan dengan menghitung rata-rata AP atau average precision . AP dihitung untuk setiap dokumen relevan yang diambil [13]. AP juga memperhitungkan posisi dokumen yang relevan dalam daftar hasil. Contoh penghitungan AP tertera pada tabel III
Tabel III T ABEL CONTOH UNTUK MENGHITUNG AP
Output ke- Benar/Salah Presisi Keterangan 1 Benar 1/1 Presisi pada urutan 1 2 Salah - Tidak presisi 3 Salah - Tidak presisi 4 Benar 2/4 Presisi pada urutan 4 5 Benar 3/5 Presisi pada urutan 5
Dari tabel contoh diatas, maka didapatkan skor AP yaitu 1 2 + 2
4 + 3 5 3 = 0 . 53

## A. Hasil Pengujian
Tabel IV menunjukan hasil pengujian pada penelitian ini. Pengujian juga dibandingkan dengan penelitian se- belumnya yaitu aplikasi Lafzi dengan menggunakan test set yang sama. Test set dijelaskan pada analisis hasil pe- ngujian. Tabel V menampilkan nilai recall dan nilai MAP sebagai percobaan untuk mendapatkan nilai ambang batas paling optimal mulai dari 0.7 sampai 1.0 menggunakan kumpulan data yang sama.
Tabel IV T ABEL HASIL PENGUJIAN MENGGUNAKAN EVALUASI recall DAN MAP DENGAN NILAI AMBANG BATAS 0.7 Sistem Dengan Tanda Berhenti (skenario pertama) Bacaan Aslinya (skenario kedua) Recall MAP Recall MAP Lafzi+ (this work) 100% 84% 85% 58% Lafzi [3] 81% 65% 85% 58%

## Tabel V
T ABEL HASIL PERCOBAAN UNTUK MENCARI NILAI AMBANG BATAS
YANG OPTIMAL Nilai Ambang Batas Recall MAP 1.0 98% 84% 0.9 98% 84% 0.8 98% 84% 0.7 100% 84%

## B. Analisis Hasil Pengujian
Pada skenario pertama, pengujian dilakukan dengan menggunakan 50 kueri yang merupakan kata pendek dan kalimat yang diikuti dengan tanda berhenti setelahnya. Hasil pengujian pada skenario pertama didapatkan nilai recall sebesar 100% dan MAP sebesar 84%. Lebih tinggi dari sistem Lafzi yang hanya mendapatkan mendapatkan nilai recall sebesar 81% dan MAP sebesar 65% seperti yang tertera pada tabel IV. Hal ini dikarenakan sistem lafzi belum bisa menangani pencarian pada tanda berhenti secara maksimal terutama perubahan bunyi pada ta mar- buthoh ( è ) yang diikuti tanda berhenti. Contoh kueri untuk skenario pertama dapat dilihat pada tabel VI.

## Tabel VI CONTOH KUERI UNTUK SKENARIO PERTAMA
No Teks Arab Teks Latin Kemunculan pada Al-Qur’an (surah:ayat) 1 èñ  « gisyawah 2:7
2 é ®JÊ g kholifah
2:30
3 è ñ  ¯ qoswah 2:74 4 è PA m.k ð wal hijaroh 2:24, 66:6 5 èQ ê ¢ Ó mutohharoh 2:25, 4:57, 80:14, 98:2
Dengan diterapkannya aturan untuk menangani pencari- an kata dan kalimat yang diikuti tanda berhenti, sistem ini dapat menghasilkan nilai recall dan nilai MAP yang lebih baik daripada Lafzi aslinya. Sebagian besar kueri yang mengandung ta marbuthoh ( è ) yang diikuti tanda berhenti pada pertengahan ayat tidak ditemukan pada sistem Lafzi. Kata kunci ”ghisyawah” ( èñ  « ) seharusnya ditemukan pada surah Al-Baqoroh ayat 7. Perbedaan antara trigram yang dihasilkan kueri dengan trigram pada teks Al-Qur’an menyebabkan kueri tersebut tidak ditemukan pada sistem Lafzi. Setelah diterapkan aturan untuk tanda berhenti pada kueri, ada kenaikan terhadap nilai recall yaitu sebesar 19% dan nilai MAP sebesar 19%.
Terdapat beberapa hasil pencarian yang kurang relevan dengan kueri. Hal ini disebabkan karena skor pencocok- an antara trigram kueri dengan trigram teks Al-Qur’an berada diatas nilai ambang batas. Dalam penelitian ini, nilai ambang batas yang ditentukan yaitu sebesar 0.7, karena nilai tersebut dianggap nilai paling optimal dengan menghasilkan nilai recall sempurna sebesar 100% sesuai dengan hasil percobaan pada tabel V.
Perbedaan nilai ambang batas antara 0.7 dan 0.8 yang menyebabkan perubahan nilai recall berada pada kueri ”khofiyah”. Untuk kueri tersebut terdapat hasil pencari- an yang menghasilkan skor kerapatan yang berada pada rentang 0.7 dan 0.8 sehingga menyebabkan hasil tidak ditemukan pada nilai ambang batas yang lebih besar dari 0.8.
Pada skenario kedua, sistem diuji dengan menggunakan bacaan aslinya. Bacaan aslinya yaitu dimana tulisan arab tersebut dibaca sesuai dengan aslinya. Misalkan ( èñ  « ) tetap dibaca ”ghisyawatun”. Kasus ini diuji sebagai perbandingan apakaah dengan menerapkan aturan tanda berhenti dapat mengubah hasil pencarian yang seharusnya. Pengujian ini dilakukan menggunakan 100 kueri dimana 50 diantaranya adalah bacaan asli dari kueri yang diuji sebelumnya, dan 50 lainnya adalah kueri yang ada pada dokumentasi lafzi [3]. Kueri tambahan yang diperoleh dari dokumentasi Lafzi mengandung beberapa variasi penulis- an seperti untuk kueri ”asshobiriin”, ”ash shoobiriin”, ”as- shabiriina”, ”ash-shaabiriin”. Contoh kueri untuk skenario kedua dapat dilihat pada tabel VII.

## Tabel VII
C ONTOH KUERI UNTUK SKENARIO KEDUA
No Teks Arab Teks Latin Kemunculan pada Al-Qur’an (surah:ayat) 1 èñ  « gisyawatun 2:7 2 é ®JÊ g kholifatan 2:30, 38:26
3
è PA m.k ð wal hijarotu 2:24, 66:6 3 áKQ. Ë @ asshobiriin 21:85, 47:31, 16:126, 3:17, 2:153, 3:142, 22:35, 8:46, 2:155, 3:146, 37:102, 8:66, 33:35, 2:177, 2:249 5 àñªJ¢ J  yastathi’un 26:211, 36:75, 7:192, 36:50, 68:42, 25:9, 17:48, 21:40, 18:101, 7:197, 21:43, 4:98, 16:73, 11:20, 2:273
Hasil nilai recall dan nilai MAP yang diperoleh masing- masing mendapatkan nilai yang sama yaitu 85% dan 58%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa dengan ditam- bahkannya rule untuk tanda berhenti, tidak mempengaruhi pencarian untuk kueri seharusnya.
Nilai MAP sebesar 58% dikarenakan hasil dari kueri tambahan tersebut banyak yang tidak terurut sesuai dengan standar emas yang telah ditetapkan. Misalnya untuk pen- carian dengan standar emas [2:173, 2:182, 2:192, 2:199, 2:226, 3:89, 5:3, 5:39, 8:69, 9:5, 9:99, 9:102, 16:115, 24:5, 24:62, 49:14, 58:12, 60:12, 64:14, 73:20], namun sistem mengeluarkan hasil [60:12, 24:62, 2:199, 8:69, 73:20, 9:102, 2:192, 9:5, 2:173, 2:182, 3:89, 5:39, 24:5, 2:226, 5:3, 9:99, 16:115, 49:14, 58:12, 64:14, 16:18, 5:34, 24:33]. Meskipun seluruh hasil yang ditemukan sesuai dengan standar emas dan nilai recall nya adalah 1, tapi nilai Ave- rage Precision nya menjadi 0 karena keterurutannya tidak ada yang sesuai dengan standar emas. Pada pemeringkatan dokumen, hasil dengan skor keterurutan paling tinggi akan
dikeluarkan paling atas.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan analisis hasil pengujian, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa sistem Lafzi yang telah dikembangkan rata-rata dapat meningkatkan nilai recall dan nilai MAP untuk pencarian potongan ayat yang diikuti tanda berhenti. Untuk menangani pencarian potongan ayat yang diikuti tanda berhenti, Sistem yang dikembangkan mendapatkan nilai recall dan nilai MAP masing-masing sebesar 100% dan 84%. Hasil ini lebih baik daripada sistem Lafzi yang hanya mendapatkan nilai recall dan nilai MAP masing- masing sebesar 81% dan 65%.

## P USTAKA
[1] B. Hammo, A. Sleit, and M. El-Haj, “Effectiveness of query expansion in searching the holy quran,” 2007.
[2] Z. Yahya, M. T. Abdullah, A. Azman, and R. A. Kadir, “Query translation using concepts similarity based on quran ontology for cross-language information retrieval,” Journal of Computer Science , vol. 9, no. 7, p. 889, 2013.
[3] M. A. Istiadi, “Sistem Pencarian Ayat Al-Quran Berbasis Kemirip- an Fonetis,” Master’s thesis, Final Project, IPB, Bogor, 2012.
[4] Nadiazhr, “13 macam tanda waqaf yang wajib kamu ketahui,” accessed: 2019-06-22. [Online]. Available: https://tabbayun.com/ tanda-waqaf/
[5] A. Lundeto, “Analisis metode pengajaran fonetik dan morfologi bahasa arab,” Jurnal Ilmiah Iqra’ , vol. 3, no. 1, 2018.
[6] M. Syaroni and R. Munir, “Pencocokan string berdasarkan kemi- ripan ucapan (phonetic string matching) dalam bahasa inggris,” in Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) , 2005. [7] W. B. Cavnar, J. M. Trenkle et al. , “N-gram-based text categori- zation,” in Proceedings of SDAIR-94, 3rd annual symposium on document analysis and information retrieval , vol. 161175, 1994.
[8] B. Zhao and E. Zhang, “Modifying a tokenizer based on pseudo data for natural language processing,” May 24 2016, uS Patent 9,348,809.
[9] S. Hadi, S. C. Soeratno, M. Ramlan, and I. D. P. Wijana, Perubahan Fonologis Kata-kata Serapan dari Bahasa Arab dalam Bahasa Indonesia . Gadjah Mada University, 2003.
[10] A. M. Ismail and M. U. Nawawi, “Pedoman ilmu tajwid,” Suraba- ya: Karya Abditama , 1995.
[11] D. Romik, The surprising mathematics of longest increasing sub- sequences . Cambridge University Press, 2015, vol. 4.
[12] D. Liben-Nowell, E. Vee, and A. Zhu, “Finding longest increasing and common subsequences in streaming data,” Journal of Combi- natorial Optimization , vol. 11, no. 2, pp. 155–175, 2006.
[13] D. Kelly et al. , “Methods for evaluating interactive information re- trieval systems with users,” Foundations and Trends in Information Retrieval , vol. 3, no. 1–2, pp. 1–224, 2009.