KOMPARASI METODE K-NEAREST NEIGHBORS DAN LONG SHORT TERM MEMORY PADA KLASIFIKASI TERJEMAHAN AL-QUR’AN

Nurul Fatiara
Nazruddin Safaat H
Surya Agustian
Yusra
Iis Afrianty

Zonasi: Jurnal Sistem Informasi
Vol. 6 No. 2 (2024): Publikasi Artikel ZONAsi: Periode Mei 2024

Al-Qur’an merupakan kitab suci yang diturunkan untuk umat islam. Secara harfiah, Al-Qur'an berasal dari kata qara’a yang artinya membaca atau mengumpulkan. Namun untuk memahami terjemahan dari Al-Qur’an tidaklah mudah. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk memahami dan mempelajarinya adalah melakukan klasifikasi terhadap terjemahan ayat Al-Qur’an. Penelitian ini mengklasifikasikan terjemahan Al-Qur'an bahasa Indonesia ke enam kelas yang berbeda. Metode yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor (KNN) dan Long Short Term Memory (LSTM) dan membandingkan kedua metode untuk mendapatkan hasil performa klasifikasi yang tertinggi. Hasil klasifikasi menunjukkan model LSTM menghasilkan performa klasifikasi yang lebih tinggi yaitu berupa rata-rata F1-Score sebesar 65% dan rata-rata accuracy 96% dibandingkan model KNN dengan nilai rata-rata F1-Score sebesar 55% dan rata-rata accuracy 93%.