Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal eProceedings of Engineering
Arif Irfan, Rafisa
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Ayat Al-Quran Terjemahan Bahasa Inggris Menggunakan Long Short Term Memory dan Bidirectional Long Short Term Memory Arif Irfan, Rafisa; Muslim Lhaksmana, Kemas
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 5 (2023): Oktober 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak— Di dalam Al-Quran terdapat kandungan ayat yang berbeda-beda, maka sangatlah penting untuk memahami ayat Al-Quran. Al-Quran terdiri atas 30 juz, 144 surat, 6236 ayat, dan 77845 kata. Banyak ayat dan kata yang terdapat pada Al-Quran, untuk mempermudah umat muslim dalam mempelajari ayat maka perlu dilakukan pengklasifikasian terhadap ayat Al-Quran. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi multi label ayat Al-Quran berdasarkan topik-topik yang ada. Perancangan sistem dilakukan dengan menggunakan dua metode yaitu convolutional long short term memory (C-LSTM) dan bidirectional long short term memory (Bi-LSTM) yang mampu mengklasifikasikan ayat kedalam kelompoknya masing-masing. C-LSTM mampu mengungguli Bi-LSTM pada hampir setiap skenario. Nilai hamming loss terbaik yang diberikan C-LSTM sebesar 0.09985, dan BiLSTM 0.10122 pada skenario 90% data latih dan dropout.Kata Kunci— Klasifikasi, Multi Label, Recurrent Neural Network, Long Short Term Memory, Convolutional Neural Network, Bidirectional Long Short Term Memory, Hamming loss.
Co-Authors Muslim Lhaksmana, Kemas