PENGUKURAN SIMILARITY TEMA PADA JUZ 30 AL QUR’AN MENGGUNAKAN TEKS KLASIFIKASI

Abstract

Klasifikasi teks adalah proses mengkelompokan teks ke satu kelompok atau lebih dari daftar yang telah ditentukan sebelumnya. Statistik ayat-ayat Alquran dipelajari dan dijelaskan dalam literatur, seperti jumlah surah dan ayat, ukuran ayat menurut kata-kata, ukuran ayat dengan huruf dan hubungan ayat satu dengan lainnya. Ini memberi wawasan yang komprehensif tentang struktur ayat.   Penelitian ini akan membahas kedekatan tema ayat-ayat pada juz 30 yang berkaitan dengan kiamat, hisab, surga dan neraka. Langkah-langkah penelitian yaitu (1) pengumpulan data (2) preprocessing, (3) klasifikasi. Pengumpulan data dilakukan dengan me-record keseluruhan ayat pada juz 30 dilanjutkan dengan mendefiniskan tema tiap ayat yang berkaitan dengan kiamat, hisab, surga dan neraka.   Preposesing mempunyai tahapan tokenizing, filtering dan stemming. Kasifikasi dilakukan dengan menggunakan beberapa algoritma seperti Decision Tree, Support Vector Machine (SVM) dan    Naïve Bayes (NB). Dari hasil klasifikasi tersebut diperoleh hasil terbaik dengan klasifikasi decision tree akurasi 74,34%, SVM dengan akurasi 75,84%, dan Naïve Bayes dengan akurasi 66,29%.

Kata kunci: data mining, teks klasifikasi, ayat Al Qur’an, similarity, algoritma klasifikasi.