## PERBANDINGAN METODE COSINE SIMILARITY DENGAN METODE JACCARD SIMILARITY PADA APLIKASI PENCARIAN TERJEMAH AL-QUR’AN DALAM BAHASA INDONESIA
Ogie Nurdiana 1 , Jumadi 2 , Dian Nursantika 3 1,2,3 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sunan Gunung Djati Bandung Jl. A.H. Nasution 105, Bandung 40614 Indonesia
1 ogie.nurdiana447@gmail.com, 2 jumadi@uinsgd.ac.id, 3 dianursantika@gmail.com
Abstract — Todays  there  are  more  applications supporting  Alqurán  to  facilitate  such  a  study, which  could  be  called  digital  AL-Quran.  But when  using  applications  digital  AL-Quran, which  has  many  applications  users  experience difficulties  when  searching  for  a  word  that users  want. This  occurs  when  users  misspell  a word you want to search and applications that are not yet able to identify or justify the wrong word.  In  this  thesis  made  the  information retrieval  system  that  is  used  to  find information  that  is  relevant  to  the  needs  of  its users automatically based on conformity to the query of a collection of information. Algoritma used  to  determine  the  similarity  (degree  of similarity)  or  relevant  similarity  algoritma, cosine,  Jaccard,  and  nearest  neighbor  (k-nn) for  comparing  algoritma  that  are  more relevant to the translation application alquran. The test result proves that the cosine similarity algoritma  has  the  highest  value  with  the percentage  of  41%  compared  with  Jaccard 19%  algoritma  and  nearest  neighbor  (k-nn) 40% on translation of AL-Quran as much 6326 document and 33 query different experiments.
Keyword - Alqur’an, Relevan, Cosine, Jaccard, Nearest Neighbor (K-NN)

## I. PENDAHULUAN

## A. Latar Belakang
Al-Quran  merupakan  wahyu  Allah  atau  kalam Ilahi  yang  diturunkan  sebagai  mukjizat  kepada Nabi  Muhammad  SAW.  Al-Quran  diturunkan untuk menjadi pegangan bagi umat manusia yang ingin  mencapai  kebahagiaan,  baik  di  dunia maupun  di  akhirat.  Al-Quran  mengandung  nilai- nilai  yang  berhubungan  dengan  keimanan, syariah,  akhlak  serta  peraturan-peraturan  yang mengatur  tingkah  laku  dan  tata  cara  hidup manusia,  baik  sebagai  makhluk  individu  maupun makhluk  sosial.  Al-Quran  juga  mengandung
falsafah, kisah-kisah dan sumber ilmu pengetahuan,  sebagai  pelajaran,  nasihat  dan pencerdasan bagi umat manusia. Al-Quran dengan susunan  kata  yang  indah,  kalimat  yang  baik  dan terang  serta  gaya  bahasa  yang  mengagumkan, memberikan inspirasi yang tidak pernah kering.
Dengan  kemajuan  teknologi  yang  sangat  pesat  ini sudah  banyak  aplikasi  penunjang  Al-Quran  untuk memudahkan untuk mempelajarinya, yang bisa disebut atau di artikan dengan adanya Al-Quran Digital.  Akan tetapi,  ketika  menggunakan  aplikasi  Al-Quran  Digital yang  sudah  banyak  beredar  di  dunia  maya,  pengguna aplikasi  mengalami  kesulitan  pada  saat  mencari  dari sebuat  kata  yang  pengguna  inginkan  dengan  salah satunya  yaitu  dengan  kesalahan  pengguna  dalam penulisan  dari  suatu  kata  yang  dicarinya  dan  aplikasi pada saat ini masih kurang atau belum menangani atau membenarkan  kata  yang  salah.  Maka  dilakukan perancangan dan pembuatan aplikasi yang memudahkan  seseorang  dalam  menemmukan  padanan terjemah al-qur’an, untuk mencari padanan yang sesuai dilakukan  dengan  mengukur  kemiripan  dokumen terkait ( document similarity ) tetapi dalam pengaplikasian  banyak  yang  beredar  penggunaan pengukuran  kemiripan  tanpa  melihat  keakuratan  dari metode  atau  algoritma  yang  digunakan,  pada permasalahan  tersebut  maka  dibuatkan  perbandingan untuk  memilih  metode  yang  lebih  menunjang keakuratan dari pengukuran kemiripan.

## B. Tujuan
Mengimplementasikan text  mining menggunakan perbandingan  algoritma cosine  similarity dengan algoritma jaccard  similarity dan  metode  tambahan k- nearest neighbor (K-NN) untuk mendukung pencocokan kata yang lebih akurat dalam terjemah Al- Qur’an.

## II. LANDASAN TEORI
A. Text Mining Data
mining sebagai proses untuk mendapatkan informasi yang berguna dari gudang basis  data  yang  benar.  Data mining juga  dapat diartikan  sebagai  pengekstrakan  informasi  baru yang  diambil  dari  bongkahan  data  besar  yang
membantu  dalam  pengambilan  keputusan.  Istilah data  mining kadang  disebut  juga knowledge discovery. [1]
Data teks akan diproses menjadi data numerik agar dapat  dilakukan  proses  lebih  lanjut.  Sehingga  dalam text mining ada istilah preprocessing data, yaitu proses pendahulu  yang  diterapkan  terhadap  data  teks  yang bertujuan  untuk  menghasilkan  data numerik .  Pada proses preprosesing merupakan tahap dimana deskripsi di  tangani  untuk  dapat  siap  diproses  memasuki  tahap text mining. [2] Tahap-tahap tersebut adalah :
1. Parsing/ Tokenizing Parsing yaitu  sebuah  proses  yang  dilakukan seseorang  untuk  menjadikan  sebuah  kalimat menjadi  lebih  bermakna  atau  berada  dengan  cara memecah  kalimat  tersebut  menjadi  kata-kata  atau frase-frase (“Parsing”).
2. Stopwords Removal/ Filtering
Stopwords removal merupakan proses penghilangan  kata  tidak  penting  pada  deskripsi melalui  pengecekan kata-kata hasil parsing deskripsi  apakah  termasuk  di  dalam  daftar  kata tidak penting ( stoplist ) atau tidak. Jika termasuk di dalam stoplist maka  kata-kata  tersebut  akan  di- remove dari  deskripsi  sehingga  kata-kata  yang tersisa  di  dalam  deskripsi  di  anggap  sebagai  kata- kata penting atau keywords .
3. Stemming stemming digunakan  untuk  mengurangi  ukuran dari  suatu  ukuran index  file .  Misalnya  dalam  suatu deskripsi  terdapat variant kata  “memberikan”, “diberikan”,  “memberi”  dan  “diberi”  hanya memiliki akar  kata ( stem ) yaitu “beri”. Ukuran file daftar index yang  semula  berjumlah  lima record akan di- reduce sehingga menjadi satu record saja. 4. Tagging
Tahap tagging merupakan tahap mencari bentuk awal atau root dari tiap kata lampau atau kata hasil stemming yang  bukan  bahasa  indonesia.  Berikut contoh tagging dalam bahasa inggris . 5. Anayizing
Tahap analyzing merupakan  tahap  penentuan seberapa  jauh  keterhubungan  antara  kata-kata dengan dokumen yang ada.
B. Pembobotan Term  Frequency-Invers  Document Frequency Tf-Idf yaitu  perhitungan  yang  menggambarkan seberapa  pentingnya  kata  ( term )  dalam  sebuah dokumen.  Proses  ini  digunakan  untuk  menilai  bobot relevansi term dari  sebuah  dokumen  terhadap  seluruh dokumen. Term frequency adalah  ukuran  seringnya kemunculan sebuah term dalam sebuah dokumen. IDF merupakan banyaknya istilah tertentu dalam keseluruhan dokumen, dapat dihitung dengan persamaan (1) :[3] 𝑖𝑑𝑓 𝑗 =𝑙𝑜𝑔 𝑛 𝑛 𝑗 (1)
Dimana n merupakan  jumlah  dokumen  yang  di gunakan, n j merupakan  hasil df ( document frequency ), log digunakan  untuk  memperkecil  pengaruhnya
relative terhadap tf .  Bobot  dari  term  dihitung menggunakan ukuran tf-idf dalam persamaan (2) : w = tf x idf (2) Dimana tf merupakan  kemunculan  term  dari  setiap dokumen,  dan w merupakan  bobot  dokumen  terhadap kata atau bobot dari key terhadap dokumen.
C. Cosine Siimilarity Metode Cosine  Similarity merupakan  metode  yang digunakan  untuk  menghitung similarity (tingkat kesamaan)  antar  dua  buah  objek.  Secara  umum penghitungan metode ini didasarkan pada vector space similarity  measure .  Metode cosine  similarity ini menghitung similarity antara dua buah objek (misalkan D1  dan  D2)  yang  dinyatakan  dalam  dua  buah vector dengan  menggunakan keywords (kata  kunci)  dari sebuah dokumen sebagai ukuran. [4]
CosSim ( 𝑑 𝑖 , 𝑞 𝑖 ) = 𝑞 𝑖 .𝑑 𝑖 |𝑞 𝑖 ||𝑑 𝑖 | = (𝑞 𝑖𝑗 .𝑑 𝑖𝑗 ) 𝑡 𝑗 =1 (𝑞 𝑖𝑗 ) 2 . 𝑡 𝑗 =1 (𝑑 𝑖𝑗 ) 2 𝑡 𝑗 =1
(3)
Keterangan : 𝑞 𝑖𝑗 = bobot istilah j pada dokumen i= 𝑡𝑓 𝑖𝑗 . 𝑖𝑑𝑓 𝑗 𝑑 𝑖𝑗 = bobot istilah j pada dokumen i= 𝑡𝑓 𝑖𝑗 . 𝑖𝑑𝑓 𝑗
D. Jaccard Similarity Jaccard  Coeficient adalah  salah  satu  metode  yang dipakai untuk menghitung similarity antara dua objects ( items ).  Seperti  halnya cosine distance dan matching coefficient ,  secara  umum  perhitungan  metode  ini didasarkan pada vector space similarity measure. [5]
J (X,Y) = 𝑥 𝑖 𝑦 𝑖 𝑝 𝑖=1 𝑥 𝑖 2 𝑝 𝑗 =1 + 𝑦 𝑖 2 − 𝑥 𝑖 𝑦 𝑖 𝑝 𝑖=1 𝑝 𝑗 =1 (4)
Dimana x merupakan nilai dari key dan y nilai dari dokumen.
E. K-NN (K-Nearest Neighbor) K-Nearest  Neighbor merupakan  sebuah  algoritma yang  sering  digunakan  untuk  klasifikasi  teks  dan  data. Penggunaan K-Nearest Neighbor mempunyai sifat self- learning dimana  jika  semakin  banyak  dokumen,  maka makin  banyak  pula  sumber  yang  dapat  digunakan untuk  dibandingkan. K  Nearest  Neighbor berarti mencari  tetangga  yang  paling  dekat  dengan  sets  yang akan di klasifikasi.[6]
𝐷 𝑒𝑢𝑐 𝑃, 𝑄  = (𝑝 𝑖 − 𝑞 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (5)
Keterangan : P dan Q = titik pada ruang vector n- dimensi. p i dan q i = besaran scalar untuk dimensi ke- i dalam ruang vector n- dimensi Untuk mengukur jarak antara p i dan q i maka di lakukan nilai 1 untuk nilai maksimum karena akar kuadrat jika jarak biasanya lebih besar dari 1, dan jika jarak kurang dari 1 akan menghasilkan nilai yang sangat penting untuk similarity, maka rumusnya :
𝐷 𝑒𝑢𝑐 𝑃, 𝑄  = 1 1+ (𝑝 𝑖 −𝑞 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (6)

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN
A. Analisis
Analisis kebutuhan yaitu tahapan untuk mengidentifikasi  permasalahan  serta  proses  yang terjadi  dalam  membangun  sebuah  sistem.  Analisis dilakukan  terhadap  kebutuhan website yang  akan dibangun,  agar  permanfaatan website yang  digunakan memperoleh  hasil  yang  optimal.  Kemudian  dilakukan analisis  terhadap  pengguna website ,  yang  digunakan sebagai  pembagian  otoritas  penggunaan website .  Pada analisis  kebutuhan  bertujuan  untuk  mengidentifikasi jalannya suatu sistem dan permasalahan- permasalahan yang terjadi pada sistem yang dibuat. B. Perancangan Sistem
Dalam  pembahasan  perancangan  sistem  akan menjelaskan tentang perancangan sistem. Penelitian  aplikasi  yang  dirancang  yaitu  aplikasi berbasis web yang  terdiri dari admin istrator yang berperan  untuk  mengelola  aplikasi  meliputi  data sepenuhnya  dan user yang  berperan  untuk melakukan pencarian berkaitan informasi.
1. Use Case Diagram
Gambar 3.1 Use Case Diagram
Dalam representasi Gambar  3.1  terdapat  dua actor yakni administrator dan user . Administrator berperan sebagai pengelola utama dari aplikasi yang dapat mengakses semua fasilitas  yang  ada  dalam  aplikasi.  Sedangkan user adalah pengguna secara umum dari membaca surat Al-Qur’an  dan  melakukan  proses  pencarian terjemah.
2. Skema Aplikasi

## Gambar 3.2 Skema Aplikasi
Skema  proses  aplikasi  terdapat  2  pengguna  yaitu user dan admin , admin bisa melakukan manajemen dan penghitungan tfidf akan  tetapi  terdapat  pemilihan setelah login admin yaitu pemilihan apakah admin akan mengedit  atau  sudah  memenej,  apabila  sudah  maka proses admin akan  selesai,  jika  belum  maka  ada pemilihan untuk memenej atau penghitungan tfidf , alur dari tfidf admin yaitu  proses  yang  dilakukan  di database  berupa  data  dari  quran  dan  di proses text mining yang  terdiri  dari tokenizing , filtering dan
stemming dari data yang sudah ada di database , apabila admin memilih  menejemen  yang  terdiri daftar stoplist , daftar  kata  dasar  dan  data  quran  akan  otomatis terpanggil  di database ketika  pemilihan  berlangsung. Pada proses user terdapat 2 pemilihan yaitu surat untuk melihat  data  quran  dan similarity untuk  menghitung kemiripan yang di awali dengan input key dan di proses ke  tahap text mining dan  menghitung  keiripan  dengan metode yang digunakan.
3. Arsitektur Sistem

## Gambar 3.3 Arsitektur Sistem
Pada  Gambar  3.3  sistem  aplikasi  terdapat  2 pengguna  yaitu user dan human  expert atau admin , human  expert bisa  melakukan  apapun  yang  berada  di database ,  sedangkan  user  dari input pertanyaan  akan menghasilkan  hasil  akhir  dari  pertanyaan  itu  dengan proses text mining kemudian  pembobotan tfidf dan penghitungan kemiripan atau similarity dengan metode yang di gunakan.

## IV. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
A. Implementasi
1. Implementasi User Interface
Pada  tampilan menu utama user terdapat dari  2 menu yaitu browse surat  yaitu menu utama user dan menu search cosine jaccard k- nearest  neighbor  (K-NN) similarity merupakn menu input key.
Gambar 4.1 User Interface
2. Implementasi Admin Interface Halaman  utama admin terdapat  3  menu yaitu  browse  surat  merupakan  tampilan  utama admin ,  menu  hitung tfidf merupakan  halaman proses  penghitungan tfidf seluruh  dokumen, dan  menu logout merupakan  proses  keluar akses sebagai admin
Gambar 4.2 Admin Interface 3. Pengujian Dari hasil
uji
coba
penghitungan probabilitas atau kemunculan dan menghitung kemiripan  dokumen text dari  algoritma cosine similarity,  jaccard dan nearest  neighbor  (K- NN) similarity dari seluruh dokumen Al-Quran yaitu  6236  dokumen  dengan  pengujian dilakukan  30  kali  dengan key yang  berbeda.
Maka  hasil  persentasi  dan  hasil  rata-rata  dari pengujian tersebut yaitu :
Tabel 4.1 Hasil Pengujian Kode Cosine Jaccard KNN K1 0,139872 0,06099 0,095979 K2 0,02405 0,010935  0,128219 K3 0,061694  0,028895  0,125886 K4 0,133569  0,055498  0,105569 K5 0,081169 0,03594 0,119472 K6 0,070034 0,03223 0,112465 K7 0,277538  0,146228  0,062198 K8 0,295603  0,145796  0,090548 K9 0,148879 0,06319 0,056636 K10 0,198596  0,086176  0,073927 K11 0,140768  0,059974  0,101357 K12 0,103904  0,050617  0,141535 K13 0,206611  0,104605  0,108184 K14 0,103681  0,052328  0,139716 K15 0,332589  0,148003  0,117515 K16 0,203543  0,071302  0,066478 K17 0,116736  0,040292 0,08266 K18 0,14797 0,072231  0,130688 K19 0,064945  0,030819  0,147392 K20 0,094797  0,043095  0,143484 K21 0,205474  0,074278  0,066845 K22 0,057496  0,026982  0,128787 K23 0,114819  0,053021  0,147111 K24 0,202506  0,074082 0,04579 K25 0,241771  0,097114 0,08082 K26 0,090073  0,035277  0,085085 K27 0,188607  0,094438  0,095274 K28 0,238873  0,103154  0,035005 K29 0,1786 0,079652  0,103013 K30 0,084209  0,039216 0,13612 K31 0 0 0 K32 0,127077  0,057255  0,073326 K33 0 0 0
Dari  hasil setiap uji coba dengan 33 percobaan keyword yang  berbeda  maka  di  dapat  hasil perbandingan dari setiap metode yang di gunakan,
untuk  mendapatkan  hasil  perbandingan  yang  di lakukan  dalam persentase maka  pada  setiap metode  harus  di  dapatkan  hasil  rata-rata  terlebih dahulu.  Kemudian  dilakukan  penghitungan  hasil persentase dari setiap metode. Hasil perbandingan dari setiap metode terdapat pada Tabel 4.2
Tabel 4.46 Hasil Perbandingan
Cosine  Jaccard KNN Rata-rata  0,141699 0,062837 0,095366 Persentase 47% 21% 32%

## V. KESIMPULAN DAN SARAN A. Kesimpulan
Berdasarkan  Hasil  Pengujian  yang  telah dilakukan didapat beberapa kesimpulan :
1. Metode cosine , jaccard dan k-nearest  neighbor (K-NN) yang  digunakan  pada  proses  klasifikasi dokumen teks dengan hasil akhir dari percobaan 33 kali dengan key yang berbeda dan total 6326 dokumen  di  dapat  metode cosine yang  nilai kemiripannya  tertinggi  yaitu  41%  dari  metode jaccard 19%  dan k-nearest  neighbor  (K-NN)
40% , karena metode cosine similarity mempunyai  konsep  normalisasi  panjang vektor data  dengan  membandingkan N-gram yang sejajar  satu  sama  lain  dari  2  pembanding. Sedangkan pada metode jaccard hanya membandingkan  isi N-gram dengan eksak dan hanya melihat apakah ada suatu N-gram tertentu pada pembanding tanpa melihat posisi penulisan yang  berbeda.  Pada euclidean distance yang diterapkan  di  metode k-nearest  neighbor  (K- NN) tidak  mempunyai  konsep normalisasi panjang vektor data,  sehingga  nilai  akurasi metode  dipengaruhi  oleh  panjang  2  data pembanding  dan  harus  menentukan  nilai  dari pamameter K (jumlah  dari  tetangga  terdekat). Maka  metode cosine similarity menjadi  usulan alternatif  untuk  mencari  kemiripan  dari  teks mining .
2. Keakuratan hasil yang dicari sangat berpengaruh  pada  kata  kunci  yang  di  cari,  agar hasil  yang  ingin  dicari  lebih relevan maka  kata kunci  harus  sesuai  dengan  aturan  penulisan bahasa Indonesia.
3. Keakuratan  pengelompokan  dokumen  teks  dan pemilihan  kata  untuk  dijadikan  sebagai term sangat  terpengaruh  oleh  kelengkapan  daftar stoplist dan hasil root kata dari stemming untuk teks bahasa Indonesia.

## B. Saran
Hasil dari proyek akhir ini belumlah sempurna, untuk  meningkatkan  hasil  yang  dicapai  dapat dilakukan :
1. Penambahan  metode  yang  biasa  digunakan untuk  jenis  teks mining seperti  metode Inner Similarity dan Dice Similarity
2. Untuk  penelitian  selanjutnya  disarankan  untuk perbaikan dalam pengindeksan seluruh
dokumen  sehingga  dalam  pemrosesan Term Frequency - Invers Document Frequency ( TF- IDF) tidak memakan waktu lama.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  Prasetyo, Data  Mining  –  Konsep  Dan Aplikasi Manggunakan Maltab . Yogyakarta
: ANDI , 2012.
[2] S. Nurhayati, “Text Mining”, Implementasi
Text  Mining  Untuk  Klasifikasi  Kesenian Tradisional  Dengan  Metode  Nbc  (Naïve
Bayes Classifier) , Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Komputer  Indonrsia. Bandung, 2010, pp. 1-5.
[3] M.  Fitri,  Kombinasi  Tf-Idf, Perancangan Sistem  Temu  Balik  Informasi  Dengan Metode  Pembobotan  Kombinasi  Tf-Idf
Untuk  Pencarian  Dokumen  Berbahasa Indonesia , Tanjungpura, 2013, pp. 1-6 [4] G.  A.  Pradnyana  dan  N.  A.  Sanjaya, “Cosine  Similarity”,
Perancangan  Dan Implementasi Automated Document Integration Dengan Menggunakan Algoritma Complete Linkage Agglomerative  Hierarchical  Clustering , vol. 5, (2), pp. 1-10, September 2012.
[5] S.  S.  S.  Purwandari, Rancang  Bangun Search  Engine  Tafsir  Al-Quran  Yang Mampu Memproses Teks Bahasa Indonesia Menggunakan  Metode  Jaccard  Similarity , Fakultas  Sains  dan  Teknologi  Universitas Islam  Negeri  Maulana  Malik  Ibrahim Malang, 2012, pp. 9-27.
[6] N.  Krisandi,  Helmi,  dan  B.  Prihandono,
“Klasifikasi  Data”, Algoritma  K-Nearest
Neighbor  Dalam  Klasifikasi  Data  Hasil Produksi  Kelapa  Sawit  Pada  PT.Minamas Kecamatan  Parindu ,  vol.  2,  (1),  pp.  33-38, 2013.