Text Classification System Based on Islamic Jurisprudence Using Multinomial Naïve Bayes Classifier - Riyan Wibowo Saputra; Benny Sukma Negara; Rahmad Kurniawan; Muhammad Irsyad; Iis Afrianty; Fitra Lestari (UIN Sultan Syarif Kasim Riau, 2021)
Indonesia merupakan negara dengan populasi umat muslim terbesar di dunia. Islam tidak hanya mengajarkan tentang ibadah tetapi juga masalah kehidupan seorang muslim yang diatur dalam hukum Islam (Fiqih). Ilmu hukum Islam dapat diketahui dengan cara belajar kepada seorang ulama bidang Fiqih atau membaca buku dari ulama tersebut. Namun, tidak semua orang dapat bertemu ulama dan dapat memahami isi buku dari ulama tersebut. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem klasifikasi teks yang dapat digunakan umat untuk pertimbangan jawaban dari hukum Islam yang ditanyakan. Algoritme Multinomial Naïve Bayes dipilih sebagai metode untuk menyimpulkan jawaban hukum Islam karena ketepatannya sebagai mesin inferensi. Buku yang ditulis oleh pakar Fiqih Asia Tenggara yaitu Ustaz Abdul Somad yang berjudul “37 Masalah Popular, 77 Tanya Jawab Tentang Shalat dan 33 Tanya Jawab Seputar Kurban” telah digunakan sebagai basis pengetahuan dalam aplikasi berbasis web ini. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, didapatkan sistem klasifikasi teks hukum Islam ini menghasilkan akurasi sebesar 75%. Berdasarkan eksperimen dan pengujian tersebut, dapat disimpulkan bahwa sistem klasifikasi teks berdasarkan hukum Islam ini berpotensi digunakan sebagai pertimbangan dalam memahami ilmu Fiqih.