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...

Descripción completa

Guardado en:

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Muhammad Yuslan Abu Bakar, Adiwijaya Adiwijaya
Formato:	article
Lenguaje:	ID
Publicado:	University of Brawijaya 2021
Materias:	Technology T Information technology T58.5-58.64
Acceso en línea:	https://doaj.org/article/bfd7794995054c61a16c8daa57152375
Etiquetas:	Agregar Etiqueta Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!

id	oai:doaj.org-article:bfd7794995054c61a16c8daa57152375
record_format	dspace
spelling	oai:doaj.org-article:bfd7794995054c61a16c8daa571523752021-11-25T05:01:09ZKlasifikasi Teks Hadis Bukhari Terjemahan Indonesia Menggunakan Recurrent Convolutional Neural Network (CRNN)2355-76992528-657910.25126/jtiik.2021853750https://doaj.org/article/bfd7794995054c61a16c8daa571523752021-10-01T00:00:00Zhttps://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/3750https://doaj.org/toc/2355-7699https://doaj.org/toc/2528-6579Hadis 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%.Muhammad Yuslan Abu BakarAdiwijaya AdiwijayaUniversity of BrawijayaarticleTechnologyTInformation technologyT58.5-58.64IDJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vol 8, Iss 5, Pp 907-918 (2021)
institution	DOAJ
collection	DOAJ
language	ID
topic	Technology T Information technology T58.5-58.64
spellingShingle	Technology T Information technology T58.5-58.64 Muhammad Yuslan Abu Bakar Adiwijaya Adiwijaya Klasifikasi Teks Hadis Bukhari Terjemahan Indonesia Menggunakan Recurrent Convolutional Neural Network (CRNN)
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
author	Muhammad Yuslan Abu Bakar Adiwijaya Adiwijaya
author_facet	Muhammad Yuslan Abu Bakar Adiwijaya Adiwijaya
author_sort	Muhammad Yuslan Abu Bakar
title	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_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_sort	klasifikasi teks hadis bukhari terjemahan indonesia menggunakan recurrent convolutional neural network (crnn)
publisher	University of Brawijaya
publishDate	2021
url	https://doaj.org/article/bfd7794995054c61a16c8daa57152375
work_keys_str_mv	AT muhammadyuslanabubakar klasifikasitekshadisbukhariterjemahanindonesiamenggunakanrecurrentconvolutionalneuralnetworkcrnn AT adiwijayaadiwijaya klasifikasitekshadisbukhariterjemahanindonesiamenggunakanrecurrentconvolutionalneuralnetworkcrnn
_version_	1718414663891288064

Klasifikasi Teks Hadis Bukhari Terjemahan Indonesia Menggunakan Recurrent Convolutional Neural Network (CRNN)

Ejemplares similares