Klasifikasi Topik Ayat Al-qur’an Terjemahan Berbahasa Inggris Menggunakan Metode Support Vector Machine Berbasis Vector Space Model Dan Word2vec - Anisa Salama; Adiwijaya Adiwijaya; Said Al Faraby (eProceedings of Engineering, 2019)
AbstrakTujuan diturunkannya Al-Qur’an adalah sebagai petunjuk hidup bagi umat manusia. Al-Qu’an memilikikandungan makna dan hikmah disetiap ayatnya. Didalam Al-Qur’an terdapat ayat-ayat yang memilikimakna yang tersirat. Al-Qur’an mengandung beberapa topik yang antar surat Al-Qur’an dapat memilikikemiripan topik dengan surat Al-Qur’an yang lainnya. Pada penelitian ini, dilakukan implementasi metodeSupport Vector Machine dan Word2vec pada terjemahan ayat Al-Qur’an berbahasa Inggris yang digunakanuntuk pengklasifikasian berdasarkan topik. Kategori topik Al-Qur’an yang digunakan pada penelitian inidibagi menjadi tiga yaitu perintah, larangan, dan lainnya. Dokumen tersebut diubah kedalam bentukvektor dengan tf-idf weighting dan Word2vec. Vektor-vektor kata tersebut dipemetakan berdasarkan nilaikedekatan vektor antar kata pada dokumen. Selanjutnya metode Support Vector Machine digunakan untukmengklasifikasikan topik Al-Qur’an dengan memberikan hyperplane pada tiap kategori. Hasil pengujiandari penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan Word2vec dan Support Vector Machine mendapatkannilai akurasi tertinggi sebesar 0.64 dengan jumlah data training sebesar 70% dari keseluruhan dataset.Kata kunci : Topik Al-Qur’an, Klasifikasi, Support Vector Machine, Word2vecAbstractThe purpose of the Qur'an is as a guide for human’s life. Al-Qu’an has meaning and wisdom in every verse.In the Qur'an there are verses that have implied meaning. Al-Qur’an contains several topics which amongthe Surahs of the Qur'an can have a similarity to the topic of other Al-Qur’an's surah. In this research, theimplementation of the Support Vector Machine and Word2vec method is used to classify based on topics inthe English translation of Al-Qur’an verses. The used topic categories in this study are divided into threenamely commands, prohibitions, and others. The document is converted into vector with tf-idf weightingand Word2vec. Then the word vectors are mapped based on the value of the proximity of the vectors betweenwords in the document. Then Support Vector Machine method is used to classify the topic of the Qur'an bygiving hyperplane in each category. The test results of this study showed that the implementation ofWord2vec and Support Vector Machine has the highest accuracy results of 0.64 with the amount of trainingdata is 70% of the entire dataset.Keywords: Topics of Al-Qur’an, Classification, Support Vector Machine, Word2vec