SISTEM PENJAWAB TAFSIR AL-QUR’AN BERBASIS HYBRID SPARSE-DENSE RETRIEVAL DAN RETRIEVAL AUGMENTED GENERATION: (STUDI KASUS TAFSIR IBN KATHIR)Abdul Majid RodwanTyastonoatmajaauthorMasyarakat Muslim awam mengalami kesulitan dalam memahami tafsir Al-Qur’an klasik, khususnyaTafsir Ibn Kathir, akibat kompleksitas bahasa Arab klasik, besarnya volume teks, serta rendahnya literasi membaca di era digital. Kondisi ini membatasi akses terhadap pengetahuan keislaman yang kredibel dan memperlebar kesenjangan antara sumber rujukan klasik dan kebutuhan informasi masyarakat modern yang menuntut kecepatan serta kemudahan akses. Penelitian ini mengembangkan sistem penjawab tafsir Al-Qur’an berbasis Retrieval-Augmented Generation(RAG) dengan pendekatanHybrid Sparse-Dense Retrieval. Metode yang digunakan mengombinasikan algoritma BM25 untuk pencocokan leksikal dan model embedding E5 Large Multilingual untuk menangkap kesamaan semantik lintas bahasa, dengan model bahasa Llama 3.2 3B sebagai penyusun jawaban. Evaluasi sistem dilakukan menggunakan metrik Mean Average Precision (MAP), Normalized Discounted Cumulative Gain (nDCG), BERTScore, serta pengukuran latensi respons. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konfigurasi hybrid dengan bobot seimbang (α= 0,5) menghasilkan performa terbaik dengan nilai nDCG@10 sebesar 0,94 (leksikal) dan 0,99 (semantik). Sistem mampu menghasilkan jawaban yang relevan dengan sumber tafsir dan latensi rata-rata 5,93 detik. Penelitian ini berkontribusi pada penerapan kecerdasan buatan di bidang studi keislaman dan dapat dimanfaatkan oleh institusi pendidikan serta masyarakat umum untuk meningkatkan literasi digital keagamaan.000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum2026-01-26Universitas AMIKOM Yogyakarta;Fakultas Ilmu KomputerThesis