Klasifikasi Teks Hadis Bukhari Terjemahan Indonesia Menggunakan Recurrent Convolutional Neural Network (CRNN)
Hadis merupakan sumber hukum dan pedoman kedua bagi umat Islam setelah Al-Qur’an dan banyak sekali hadis yang telah diriwayatkan oleh para ahli hadis selama ini. Penelitian ini membangun sebuah sistem yang dapat melakukan klasifikasi teks hadis Bukhari terjemahan berbahasa Indonesia. Topik ini diang...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
University of Brawijaya
2021-10-01
|
| Series: | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| Online Access: | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/3750 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1823860756510146560 |
|---|---|
| author | Muhammad Yuslan Abu Bakar Adiwijaya Adiwijaya |
| author_facet | Muhammad Yuslan Abu Bakar Adiwijaya Adiwijaya |
| author_sort | Muhammad Yuslan Abu Bakar |
| collection | DOAJ |
| description | Hadis merupakan sumber hukum dan pedoman kedua bagi umat Islam setelah Al-Qur’an dan banyak sekali hadis yang telah diriwayatkan oleh para ahli hadis selama ini. Penelitian ini membangun sebuah sistem yang dapat melakukan klasifikasi teks hadis Bukhari terjemahan berbahasa Indonesia. Topik ini diangkat untuk memenuhi kebutuhan umat Islam dalam mengetahui apa saja informasi mengenai anjuran dan larangan yang terdapat dalam suatu hadis. Klasifikasi teks memiliki tantangannya tersendiri terkait dengan jumlah fitur yang sangat banyak (dimensi sangat besar) sehingga waktu komputasi menjadi besar dan mengakibatkan sulitnya mendapatkan hasil yang optimal. Pada penelitian ini, digunakan salah satu metode hibrid dalam dunia deep learning dengan menggabungkan Convolutional Neural Network dan Recurrent Neural Network, yaitu Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN). Convolutional Neural Network dipilih sebagai metode seleksi dan reduksi data dikarenakan dapat menangkap informasi spasial yang saling berhubungan dan berkorelasi. Sementara Recurrent Neural Network digunakan sebagai metode klasifikasi dengan mengusung kemampuan utamanya yaitu dapat menangkap informasi kontekstual yang sangat panjang khususnya pada data sekuens seperti data teks dengan mengandalkan ‘memori’ yang dimilikinya. Hasil penelitian menyajikan beberapa hasil klasifikasi menggunakan deep learning, dimana hasil akurasi terbaik diberikan oleh Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN), yakni sebesar 80.79%.
Abstract
Hadith is a source of law and guidance for Muslims after the Qur'an and many hadith have been narrated by hadith experts so far. This research builds a system that can classify Bukhari hadith in Indonesian translations. This topic was raised to meet the needs of Muslims in knowing what information about the suggestions and prohibitions that exist in a hadith. Text classification has its own challenges related to several features whose dimensions are very large so that it increases computing time and causes difficulties in getting optimal results. This research uses a hybrid method in deep learning by combining a Convolutional Neural Network and a Recurrent Neural Network, namely Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN). Convolutional Neural Network was chosen as a method of selecting and reducing data that can be determined as spatial information that is interrelated and correlated. While Recurrent Neural Networks are used as a classification method by carrying out capabilities that can be used as very long contextual information specifically on sequential data such as text data by relying on the ‘memory’ it has. This research presents several classification results using deep learning, where the best accuracy results are given by the Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN), which is equal to 80.79%.
|
| format | Article |
| id | doaj-art-bfd7794995054c61a16c8daa57152375 |
| institution | Kabale University |
| issn | 2355-7699 2528-6579 |
| language | Indonesian |
| publishDate | 2021-10-01 |
| publisher | University of Brawijaya |
| record_format | Article |
| series | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| spelling | doaj-art-bfd7794995054c61a16c8daa571523752025-02-10T10:41:30ZindUniversity of BrawijayaJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer2355-76992528-65792021-10-018510.25126/jtiik.2021853750769Klasifikasi Teks Hadis Bukhari Terjemahan Indonesia Menggunakan Recurrent Convolutional Neural Network (CRNN)Muhammad Yuslan Abu Bakar0Adiwijaya Adiwijaya1Universitas Telkom BandungUniversitas Telkom BandungHadis merupakan sumber hukum dan pedoman kedua bagi umat Islam setelah Al-Qur’an dan banyak sekali hadis yang telah diriwayatkan oleh para ahli hadis selama ini. Penelitian ini membangun sebuah sistem yang dapat melakukan klasifikasi teks hadis Bukhari terjemahan berbahasa Indonesia. Topik ini diangkat untuk memenuhi kebutuhan umat Islam dalam mengetahui apa saja informasi mengenai anjuran dan larangan yang terdapat dalam suatu hadis. Klasifikasi teks memiliki tantangannya tersendiri terkait dengan jumlah fitur yang sangat banyak (dimensi sangat besar) sehingga waktu komputasi menjadi besar dan mengakibatkan sulitnya mendapatkan hasil yang optimal. Pada penelitian ini, digunakan salah satu metode hibrid dalam dunia deep learning dengan menggabungkan Convolutional Neural Network dan Recurrent Neural Network, yaitu Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN). Convolutional Neural Network dipilih sebagai metode seleksi dan reduksi data dikarenakan dapat menangkap informasi spasial yang saling berhubungan dan berkorelasi. Sementara Recurrent Neural Network digunakan sebagai metode klasifikasi dengan mengusung kemampuan utamanya yaitu dapat menangkap informasi kontekstual yang sangat panjang khususnya pada data sekuens seperti data teks dengan mengandalkan ‘memori’ yang dimilikinya. Hasil penelitian menyajikan beberapa hasil klasifikasi menggunakan deep learning, dimana hasil akurasi terbaik diberikan oleh Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN), yakni sebesar 80.79%. Abstract Hadith is a source of law and guidance for Muslims after the Qur'an and many hadith have been narrated by hadith experts so far. This research builds a system that can classify Bukhari hadith in Indonesian translations. This topic was raised to meet the needs of Muslims in knowing what information about the suggestions and prohibitions that exist in a hadith. Text classification has its own challenges related to several features whose dimensions are very large so that it increases computing time and causes difficulties in getting optimal results. This research uses a hybrid method in deep learning by combining a Convolutional Neural Network and a Recurrent Neural Network, namely Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN). Convolutional Neural Network was chosen as a method of selecting and reducing data that can be determined as spatial information that is interrelated and correlated. While Recurrent Neural Networks are used as a classification method by carrying out capabilities that can be used as very long contextual information specifically on sequential data such as text data by relying on the ‘memory’ it has. This research presents several classification results using deep learning, where the best accuracy results are given by the Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN), which is equal to 80.79%. https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/3750 |
| spellingShingle | Muhammad Yuslan Abu Bakar Adiwijaya Adiwijaya Klasifikasi Teks Hadis Bukhari Terjemahan Indonesia Menggunakan Recurrent Convolutional Neural Network (CRNN) Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| title | Klasifikasi Teks Hadis Bukhari Terjemahan Indonesia Menggunakan Recurrent Convolutional Neural Network (CRNN) |
| title_full | Klasifikasi Teks Hadis Bukhari Terjemahan Indonesia Menggunakan Recurrent Convolutional Neural Network (CRNN) |
| title_fullStr | Klasifikasi Teks Hadis Bukhari Terjemahan Indonesia Menggunakan Recurrent Convolutional Neural Network (CRNN) |
| title_full_unstemmed | Klasifikasi Teks Hadis Bukhari Terjemahan Indonesia Menggunakan Recurrent Convolutional Neural Network (CRNN) |
| title_short | Klasifikasi Teks Hadis Bukhari Terjemahan Indonesia Menggunakan Recurrent Convolutional Neural Network (CRNN) |
| title_sort | klasifikasi teks hadis bukhari terjemahan indonesia menggunakan recurrent convolutional neural network crnn |
| url | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/3750 |
| work_keys_str_mv | AT muhammadyuslanabubakar klasifikasitekshadisbukhariterjemahanindonesiamenggunakanrecurrentconvolutionalneuralnetworkcrnn AT adiwijayaadiwijaya klasifikasitekshadisbukhariterjemahanindonesiamenggunakanrecurrentconvolutionalneuralnetworkcrnn |