| dc.contributor |
|
|
| dc.contributor |
|
|
| dc.creator |
Hilwah, Nadya |
|
| dc.creator |
Kudus, Abdul |
|
| dc.creator |
Sunendiari, Siti |
|
| dc.date |
2017-08-11 |
|
| dc.identifier |
http://karyailmiah.unisba.ac.id/index.php/statistika/article/view/8575 |
|
| dc.description |
The Qur'an is a document and a shield for guidance especially for Muslims (Muslim). In Qur'anic the studying, people have to knowledge at least about the classification in the Qur'an. Which have the function in studying further of a verse and facilitate in searching for verses related to something else or beetwen verses relationship. One method that can be used for the classification of Qur’an verses is Naive Bayes Classifier method. This is one of the statistical methods that used to perform classification analysis. This paper discusses about formation of document classification models using it. Verse classification is based on the wordlist in the verse. Then class labeling is based on selected words. In this study, the document used is document translation of the verses of Qur'an. The Naive Bayes model is applied to data testing, which is a document of Qur'anic verses that do not yet have a class label. The result of this research are: (1) There are 198 wordlist from result of preproccessing which is used to process formation of Naive Bayes classification model. (2) The prediction results of the new document using 15 models that have been established, there are 47 verses that do not belong to the 15 predetermined categories, while the other 707 verses have been determined in that categories. |
|
| dc.description |
Al-Qur’an adalah sebuah dokumen dan sebuah perisai untuk umat manusia khususnya untuk umat yang beragama Islam (Muslim). Dalam mempelajari Ilmu Al-Qur’an seseorang minimal harus mengetahui tentang pengklasifikasian yang terdapat dalam Al-Qur’an. Dimana pengklasifikasian tersebut dapat berfungsi untuk pengkajian lanjut mengenai sebuah ayat dan memudahkan dalam mencari ayat-ayat yang berhubungan dengan sesuatu atau dalam mencari hubungan ayat satu dengan ayat lainnya. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk pengklasifikasian ayat-ayat Al-Qur’an yaitu metode klasifikasi Naive Bayes. Naive Bayes adalah salah satu metode statistika yang digunakan untuk melakukan analisis klasifikasi. Makalah ini membahas cara pembentukan model klasifikasi dokumen dengan menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes. Pengklasifikasian suatu ayat berdasarkan pada kata-kata penting dalam ayat tersebut. Dan pelabelan kelas didasarkan pada kata-kata yang terseleksi. Dalam penelitian ini dokumen yang digunakan adalah dokumen terjemahan ayat-ayat Al-Qur’an. Model Naive Bayes diterapkan pada data testing, yaitu dokumen ayat-ayat Al-Qur’an yang belum memiliki label kelas. Hasil dari penelitian ini adalah: (1) Terdapat 198 wordlist dari hasil preproccessing yang digunakan untuk proses pembentukan model klasifikasi Naive Bayes. (2) Hasil prediksi dari dokumen baru menggunakan 15 model yang telah dibentuk, terdapat 47 ayat yang tidak termasuk ke dalam 15 kategori yang telah ditentukan, sedangkan 707 ayat lainnya termasuk ke dalam beberapa kategori yang telah ditentukan. |
|
| dc.format |
application/pdf |
|
| dc.language |
ind |
|
| dc.publisher |
Universitas islam Bandung |
|
| dc.relation |
http://karyailmiah.unisba.ac.id/index.php/statistika/article/view/8575/pdf |
|
| dc.rights |
Copyright (c) 2017 Prosiding Statistika |
|
| dc.source |
Prosiding Statistika; Vol 3, No 2, Prosiding Statistika (Agustus, 2017); 179-185 |
|
| dc.source |
Prosiding Statistika; Vol 3, No 2, Prosiding Statistika (Agustus, 2017); 179-185 |
|
| dc.source |
2460-6456 |
|
| dc.subject |
Statistics |
|
| dc.subject |
Qur’an, Classification, Naive Bayes |
|
| dc.subject |
Statistika |
|
| dc.subject |
Al-Qur’an, Klasifikasi, Naive Bayes |
|
| dc.title |
Text Mining Classification for Translation of Al-Qur'an Verses using the Naive Bayes Classifier |
|
| dc.title |
Klasifikasi Text Mining untuk Terjemahan Ayat-Ayat Al-Qur’an menggunakan Metode Klasifikasi Naive Bayes |
|
| dc.type |
info:eu-repo/semantics/article |
|
| dc.type |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
|
| dc.type |
Peer-reviewed Article |
|
| dc.type |
Quantitative |
|
| dc.type |
Kuantitatif |
|