## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 567-577 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5156

## Perbandingan Performa Klasifikasi Terjemahan Al-Qur'an Menggunakan Metode Random Forest dan Long Short Term Memory
Dhea Putri Aftari, Nazruddin Safaat H * , Surya Agustian, Yusra, Iis Afrianty
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 12050120341@students.uin-suska.ac.id, 2,* nazruddin.safaat@uin-suska.ac.id, 3, surya.agustian@uin-suska.ac.id
4, yusra@uin-suska.ac.id 5, iis.afrianty@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: nazruddin.safaat@uin-suska.ac.id Submitted: 10/05/2024; Accepted: 18/05/2024; Published: 30/05/2024
Abstrak −Penelitian  ini  berfokus  pada  penggunaan  Al-Qur'an  sebagai  sumber  utama  ajaran  Islam  dengan  tujuan mempermudah  pemahaman  umat  Islam  terhadap  isinya.  Untuk  mencapai  tujuan  ini,  dilakukan  pengelompokan  ayat terjemahan Al-Qur'an melalui proses klasifikasi. Dua metode yang jarang digunakan untuk data terjemahan Al-Qur'an adalah Random Forest (RF) dan Long Short Term Memory (LSTM), karena keduanya mampu mengolah data besar dan kompleks. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  terjemahan  Al-Qur'an  yang  telah  diklasifikasikan  ke  dalam  15  topik oleh penelitian  sebelumnya,  namun  penelitian  ini  hanya  berfokus  pada  6  topik.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  membandingkan kinerja  RF  dan  LSTM  dalam  mengklasifikasikan  terjemahan  Al-Qur'an  ke  dalam  6  kategori  berbeda.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa pada kategori dakwah, LSTM secara konsisten mengungguli RF, dengan nilai F1-Score sebesar 57,3% dan accuracy 96,8%, sedangkan RF memiliki F1-Score sebesar 49,4% dan accuracy 97,5%. Temuan ini menunjukkan bahwa LSTM memiliki kinerja yang lebih baik, terutama dengan preprocessing yang tepat, penyetelan parameter optimal, dan data yang seimbang. Penelitian ini memberikan wawasan penting dalam pengembangan model klasifikasi untuk teks terjemahan Al-Qur'an, serta menekankan pentingnya proses preprocessing dan penyetelan parameter yang tepat.
Kata  Kunci: Accuracy ;  Klasifikasi; Long  Short  Term  Memory ; Preprocessing ;  Penyetelan  Parameter;  Terjemahan  Al- Qur'an; Random Forest
Abstract −This  study  focuses  on  the  use  of  the  Qur'an  as  the  primary  source  of  Islamic  teachings,  aiming  to  facilitate Muslims' understanding of its content. To achieve this, the classification of translated Qur'anic verses  was conducted. Two methods that are rarely used  for Qur'anic translation data are Random Forest (RF) and Long Short Term Memory (LSTM) due to their ability to process large and complex data. The data used in this study are translations of the Qur'an that have been classified into 15 topics by previous research, but this study will only focus on 6 topics. The objective of this research is to compare the performance of RF and LSTM in classifying Qur'anic translations into  6 different categories. The results show that in the preaching category, LSTM consistently outperformed RF, with an F1-Score of 57.3% and an accuracy of 96.8%, whereas  RF  achieved  an  F1-Score  of  49.4%  and  an  accuracy  of  97.5%.  These  findings  indicate  that  LSTM  has  better performance,  especially  with  proper  preprocessing,  optimal  parameter  tuning,  and  balanced  data.  This  study  provides important insights into the development of classification models for Qur'anic translation texts, highlighting the importance of proper preprocessing and parameter tuning.
Keywords : Accuracy ;  Classification;  Quran  Translation;  Parameter  Tuning;  Preprocessing;  Long  Short  Term  Memory; Random Forest

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  Kemenag  pada  tahun  2023,  proyeksi  populasi  dunia  dan  umat  Muslim  menunjukkan  peningkatan signifikan  dalam  beberapa  dekade  mendatang.  Diperkirakan  populasi  dunia  akan  tumbuh  sebesar  32%, sementara umat Muslim diproyeksikan meningkat sekitar 70% hingga tahun 2060[1]. Islam, sebagai agama yang diperkenalkan  oleh  Nabi  Muhammad  SAW.,  memiliki  sumber  utama  dari  Al-Qur'an  dan  hadis.  Al-Qur'an dianggap  sebagai  firman  Allah  yang  diwahyukan  kepada  Nabi  Muhammad  SAW.  melalui  ruh  al-amin  (Jibril) dalam bahasa Arab. Kandungan Al-Qur'an dijamin kebenarannya dan dianggap sebagai panduan kerasulan Nabi, petunjuk  ibadah,  sumber  hukum,  dan  landasan  utama  dalam  kehidupan  manusia  [2].  Sebagai  umat  Islam, tentunya  diwajibkan  untuk  memahami  dan  mengamalkan  Al-Qur’an  sebagai  pedoman  hidup.  Untuk memaksimalkannya, upaya yang dapat dilakukan yaitu dengan dilakukannya proses mengkategorikan ayat-ayat Al-Qur’an  berdasarkan  tema  atau  topik,  melalui  proses  pengelompokan  yang  memanfaatkan  terjemahan  untuk memberikan  kemudahan  bagi  umat  Islam  dalam  memahami  isi  Al-Qur'an.  Seperti  pada  penelitian  yang mengklasifikasikan ayat-ayat Al-Qur’an menggunakan Doc2vec [3].
Klasifikasi  teks  saat  ini  menjadi  tren  populer,  seperti  yang  ditunjukkan  dalam  penelitian  oleh  Pane  & Mubarok  pada  tahun  2018  yang  mengklasifikasikan  Al-Qur'an  berdasarkan  struktur,  tema,  dan  gaya  bahasa. Topik yang dibahas ayat-ayat Al-Qur’an dapat diklasifikasikan ke dalam 15 kelas, yaitu (1) Arkanul Islam, (2) Iman,  (3)  Al-Qur’an,  (4)  Ilmu  dan  Cabang-cabangnya,  (5)  Amal,  (6)  Dakwah,  (7)  Jihad,  (8)  Manusia  dan Hubungan  Kemasyarakatan,  (9)  Akhlak,  (10)  Peraturan  yang  Berhubungan  dengan  Harta,  (11)  Hal-hal  yang Berkaitan  dengan  Hukum,  (12)  Negara  dan  Masyarakat,  (13)  Pertanian  dan  Perdagangan,  (14)  Sejarah  dan Kisah-kisah,  dan  (15)  Agama-agama[4].  Dalam  klasifikasi  Al-Qur'an,  setiap  ayat  memiliki  potensi  untuk termasuk  ke  beberapa  kelas,  yang  dikenal  sebagai  klasifikasi  multi-label.  Namun,  kelemahan  penelitian  ini

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 567-577 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5156
adalah accuracy yang belum optimal karena ketidakseimbangan data antar kelas Al-Qur'an. Saran yang diajukan adalah  melakukan  penyeimbangan  penggunaan  data  untuk  meningkatkan  hasil  klasifikasi  terjemahan  ayat  Al- Qur'an.
Random  Forest sangat  banyak  digunakan  dalam  proses  klasifikasi,  seperti  untuk  memprediksi  win  ratio pemain PUBG( Player Unknown Battle Ground ) berdasarkan data  statistik  yang dimana tahap awal  melibatkan pengumpulan  dan  seleksi  atribut  relevan  [5].  Klasifikasi  dengan Bayesian  weighted Random  Forest juga digunakan untuk klasifikasi data yang berdimensi tinggi [6]. Disisi lain, penggunaan algoritma Random Forest untuk klasifikasi  kebakaran  hutan di  Riau [7], Implementasi Random Forest juga dilakukan  untuk  menentukan penerima  bantuan  raskin  [8],  dan  untuk  klasifikasi  kata  sarkasme  pada  media  social  facebook[9].  Klasifikasi dengan Random  Forest juga  digunakan  untuk  dataset  credit  approval  [10],  dan  pada  kasus  gagal  jantung diklasifikasikan dengan menggunakan Random Forest dan Naïve Bayes [11]. Random Forest , sebagai algoritma Machine Learning, memiliki keunggulan dalam memproses data besar secara  efisien  dan  telah  menjadi  populer  dalam  penelitian  beberapa  tahun  terakhir.  Sebagai  contoh,  Penelitian [12]  melakukan  penelitian  menggabungkan  metode  SIFT  dan Random  Forest dalam  klasifikasi  motif  Songket Palembang, mencapai accuracy rata-rata sebesar 92,98%. Meskipun demikian, kelemahan muncul karena tidak semua  objek  citra  dapat  diklasifikasikan  sepenuhnya,  disarankan  untuk  memperbanyak  dataset  agar  klasifikasi menggunakan Random Forest berjalan lebih baik. Penelitian lain oleh Husin, tentang membandingkan algoritma Random  Forest ,  Naive  Bayes,  dan  BERT  untuk  klasifikasi  multi-class  pada  artikel  CNN.  Meski  mencapai accuracy sempurna  pada  tahap  pelatihan,  terdapat  kekurangan  dalam  lamanya  proses  pencarian  kombinasi parameter, dengan saran untuk menggunakan dataset seimbang dan perangkat dengan spesifikasi memadai guna meningkatkan efisiensi selama penelitian[13].
Selain  algoritma  Machine  Learning,  proses  klasifikasi  juga  menggunakan  pendekatan Deep  Learning , khususnya dengan menggunakan Long Short Term Memory (LSTM). Keunggulan Deep Learning terletak pada kemampuannya untuk  menganalisis  hubungan nonlinier  yang  kompleks  melalui representasi  fitur  hierarkis dan terdistribusi.  LSTM  dapat  mengatasi  ketergantungan  jangka  panjang  dalam  data  deret  waktu,  yang  seringkali menjadi  hambatan  bagi  metode  tradisional  [14].  Penelitian  [15]  menunjukkan  bahwa  LSTM  memiliki  kinerja lebih baik daripada Convolutional Neural Network (CNN) dalam klasifikasi teks. Namun, masalah muncul pada waktu pelatihan yang lama ketika memproses teks dengan panjang yang signifikan. Untuk meningkatkan kinerja klasifikasi, disarankan untuk memaksimalkan penggunaan label, membagi data label, dan memperluas fitur node pada analisis sintaksis untuk meminimalkan masalah waktu pelatihan yang lama.
Dalam konteks klasifikasi, LSTM digunakan untuk mengatasi masalah pemrosesan teks yang panjang dan urutan  data.  LSTM  memiliki  memori  sel  yang  membantu  sistem  untuk  mempertahankan  kondisinya,  sehingga dapat mengatasi masalah " exploding " dan " vanishing gradient " yang sering terjadi pada jaringan saraf rekuren. Dengan  demikian,  LSTM  memungkinkan  pengolahan  teks  yang  lebih  panjang  dan  kompleks,  sehingga  cocok digunakan dalam analisis sentimen terhadap teks panjang seperti ulasan hotel [16]. Di sisi lain, LSTM digunakan pada  penelitian  klasifikasi  Sentimen  Vaksin  Covid-19  pada  twitter.  Yang  mana  hasil  dari  penelitian  tersebut dapat  menghasilkan  model  menjadi  kalimat  baru  [17].  Penelitian  lain  yang  menggunakan  metode Long  Short Term  Memory (LSTM)  untuk  memprediksi  harga  saham,  menguji  beberapa  parameter  seperti  jumlah  layer, epoch,  dan  time  step  untuk  mendapatkan  model  prediksi  yang  optimal  [18].  Penelitian  yg  serupa  melakukan prediksi  harga  listrik  berdasarkan  model  hibrida  jaringan  syaraf  tiruan  LSTM  yang  dioptimasi  adam  dan transformasi wavelet [14].
Dari  isu  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya  diatas,  Penulis  berencana  melakukan  penelitian  dengan memanfaatkan  dataset  dari  penelitian  [4]  yang  berjumlah  15  topik.  Tetapi  dalam  penelitian  ini  hanya  akan berfokus  pada  6  topik  terjemahan  Al-Qur'an,  yakni  Dakwah,  Jihad,  Manusia  dan  Hubungan  Kemasyarakatan, Akhlak,  dan  Peraturan  yang  Berhubungan  dengan  Harta,  serta  satu  topik  tambahan  untuk  data  yang  tidak termasuk  ke  dalam  kelas  manapun  ( undefined ).  Penelitian  ini  menerapkan  metode Random  Forest dan Long Short Term Memory , yang masih jarang digunakan dalam penelitian klasifikasi Al-Qur’an, yang bertujuan untuk meningkatkan accuracy dari  hasil  klasifikasi  pada  data  terjemahan  Al-Qur’an  yang  tidak  seimbang. Perbandingan  hasil accuracy antara  metode Random  Forest dalam  Machine  Learning  dan  LSTM  dalam  Deep Learning juga menjadi fokus penelitian ini.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam penelitian ini, berbagai tahapan metodologi akan dijalankan secara sistematis untuk mencapai tujuan yang telah  ditetapkan.  Berikut  gambar  1  adalah  langkah-langkah  dari  proses  metodologi  penelitian  yang  akan dijalankan pada penelitian ini.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 1. Alur metode penelitian Random Forest dan Long Short Term Memory
Dari Gambar 1, dapat dijelaskan bahwa penelitian ini menggunakan data dari terjemahan Al-Qur’an yang kemudian  diolah  dengan  proses prepocessing , vectorizer ,  dan split  data pada  data training lalu  diuji  kedalam algoritma Machine Learning dengan menggunakan Random Forest dan algoritma Deep Learning menggunakan Long  Short  Term  Memory. Sedangkan  untuk  data Test ing  tidak  dilakukan  split  karena  data  sudah  di  split  dari awal. Dari proses tersebut menghasilkan hasil optimal score yang berisi nilai optimal dari masing- masing data.

## 2.2 Dataset
Penelitian  ini  memanfaatkan  dataset  Al-Qur'an  yang  mulia[19],  sebagai  sumber  data  terjemahan  Al-Qur’an berbahasa  indonesia,  kemudian  data  telah  diberi  label  oleh  Pane  dan  Mubarok  pada  penelitiannya  yang berjumlah  15  label  [4].  Adapun  15  topik  yang  terdapat  pada  data  Al-Qur’an  yaitu  Arkanul  Islam,  Iman,  Al- Qur’an, Ilmu dan Cabang-cabangnya, Amal, Dakwah, Jihad, Manusia dan Hubungan Kemasyarakatan, Akhlak, Peraturan  yang  Berhubungan  dengan  Harta,  Hal-hal  yang  Berkaitan  dengan  Hukum,  Negara  dan  Masyarakat, Pertanian  dan  Perdagangan,  Sejarah  dan  Kisah-kisah,  dan  Agama-agama.  Dan  1  topik  untuk  kelas  yang  tidak termasuk  ke  dalam  topik  manapun  (undefined).  Tetapi  pada  penelitian  ini  hanya  membahas  6  kelas  saja  yaitu Dakwah,  Jihad,  Manusia  dan  Hubungan  Kemasyarakatan,  Akhlak,  Peraturan  yang  Berhubungan  dengan  Harta dan undefined class. Dataset bersumber dari data Al-Qur’an yang mulia berbahasa Indonesia. 1. Data Training dan Validation
Data  training  terdiri  dari  22%  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan  surah  ke  2(Al-Baqarah) sampai dengan surat ke 6 (Al-An’am) yang berjumlah 917 ayat, serta pada surah ke 67 (Al-Mulk) berjumlah 431  ayat  sampai  dengan  surah  ke  77  (Al-Mursalat)  total  dari  data  training  yaitu  1244.  Adapun  untuk  data Validation diambil dari 10% data training.
2. Data Test
Data Test yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  jumlah  keseluruhannya  terdapat  16  juz  dan  3551  ayat. Pembagian juz berdasarkan kategori ayat-ayat panjang (juz 10 sampai juz 20) sebanyak 2003 ayat, ayat-ayat sedang (juz 25 sampai juz 28) sebanyak 977 ayat dan ayat-ayat pendek (juz 30 dan Al-Fatihah) sebanyak 571 ayat.

## 2.3 Text Prepocessing
Text  prepocessing pada  klasifikasi  teks  Al-Qur'an  bertujuan  untuk  mencapai  kinerja  optimal  dengan merepresentasikan dokumen sebagai vektor fitur. Proses ini melibatkan tokenisasi dokumen, representasi dalam ruang vektor data, penghapusan fitur  non-informatif seperti stop words , angka, dan karakter khusus. Fitur-fitur yang  tersisa  mengalami  standarisasi  melalui  proses stemming untuk  mereduksi  kata-kata  ke  bentuk  akar[20]. Meskipun  telah  dilakukan  penghapusan  fitur  tidak  informatif,  proses  stemming,  dan  standardisasi,  diperlukan penerapan ambang batas untuk mengurangi dimensi ruang fitur pada setiap dokumen teks[21].

## 2.4 Vectorizer
Feature Construction adalah proses kunci dalam analisis data yang melibatkan pembuatan fitur baru berdasarkan hubungan antara fitur yang ada, dengan tujuan meningkatkan kinerja algoritma klasifikasi [22]. Dalam penelitian

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 567-577 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5156
ini,  menggunakan  proses  vectorizer  yang  merupakan  sebuah  konsep  dalam  pemrosesan  teks  yang menggabungkan teknik TF.IDF ( Term Frequency-Inverse Document Frequency ) untuk mengekstraksi fitur dari teks. TF.IDF memberikan bobot pada kata-kata berdasarkan frekuensi mereka dalam dokumen dan dataset secara keseluruhan.  Dengan  menggunakan  vectorizer,  teks  dapat  diubah  menjadi  representasi  vektor  numerik  yang berguna  untuk  tugas  seperti  klasifikasi  atau  analisis  sentimen  menggunakan  algoritma  pembelajaran  mesin. Untuk  menentukan  nilai  dari  hasil  klasifikasi  pada  penelitian  ini  menggunakan F1-Score . F1-Score adalah ukuran statistik yang menggabungkan presisi ( precision ) dan recall dalam satu metrik tunggal. Presisi mengukur seberapa banyak dari prediksi positif yang sebenarnya benar, sedangkan recall mengukur seberapa banyak dari kelas  positif  yang  diprediksi  dengan  benar. F1-Score memberikan  keseimbangan  antara  presisi  dan recall ,  dan nilainya  berkisar  dari  0  hingga  1,  di  mana  1  menunjukkan  kinerja  yang  sempurna. F1-Score sangat  berguna dalam  evaluasi  model  klasifikasi,  terutama  ketika  kelas  yang  dihasilkan  oleh  model  tidak  seimbang.  Ini memberikan  gambaran  yang  lebih  komprehensif  tentang  seberapa  baik  model  dapat  mengidentifikasi  kelas positif  dan  menghindari  kesalahan  klasifikasi.  Adapun  rumus  untuk precision,  recall ,  dan F1-Score adalah sebagai berikut: Precision (P) dihitung dengan rumus:
(1)
Recall (R) dihitung dengan rumus:
(2)
F1-Score dihitung dengan rumus:
(3)
Di mana TP adalah true positive , yaitu jumlah dokumen teks yang secara benar diklasifikasikan ke dalam kategori  tertentu.  FP  adalah false  positive ,  yaitu  jumlah  dokumen  teks  yang  secara  keliru  diklasifikasikan  ke dalam  kategori  tertentu.  FN  adalah false  negative ,  yaitu  jumlah  dokumen  teks  yang  secara  keliru  ditolak diklasifikasikan ke dalam kategori tertentu.
2.5 Random Forest
Random Forest adalah algoritma pembelajaran mesin yang bekerja dengan cara menggabungkan sejumlah besar pohon keputusan ( decision trees ) secara acak. Setiap pohon keputusan dihasilkan dari sampel data yang diambil secara  acak  dari  kumpulan  data  pelatihan.  Ketika  melakukan  prediksi,  setiap  pohon  memberikan  prediksi  dan hasil  akhir  diambil  berdasarkan  mayoritas  suara  dari  semua  pohon  keputusan.  Hal  ini  memungkinkan Random Forest untuk  mengatasi overfitting dan  meningkatkan accuracy prediksi  [23].  Dalam  penelitian  ini,  metode Random  Forest digunakan  untuk  memproses  data  terjemahan  Al-Qur’an.  Terdapat  2  pengaturan  model  yang diterapkan pada penelitian ini dengan menggunakan Random Forest yaitu, pengaturan pertama model yang tidak dilakukan  penyetelan  parameter.  Kemudian  model  kedua  dilakukan  penyetelan  parameter  dengan  proses pencarian best parameter RF untuk mendapatkan hasil yang optimal. Untuk Random Forest yang terdiri dari N- trees dapat digunakan rumus sebagai berikut :
∑ (4)
Di sini, adalah tree ke-n dari total 𝑁 pohon dalam ensemble, dan adalah fungsi indikator yang bernilai 1  jika  tree  ℎ 𝑛 hn  memprediksi  instance sebagai  kelas 𝑐 ,  dan  0  jika  tidak.  Penjumlahan ∑ menghitung  frekuensi  prediksi  kelas 𝑐 oleh  semua  pohon.  Operasi
kemudian  mencari  kelas 𝑐 yang paling  sering  diprediksi  oleh  pohon-pohon  tersebut,  sehingga
adalah  kelas  dengan  prediksi  mayoritas, memastikan keputusan akhir berdasarkan konsensus terbanyak dalam Random Forest .

## 2.6 Long Short Term Memory
Long  Short  Term  Memory (LSTM)  adalah  variasi  dari  RRN,  yang  dapat  berhubungan  dengan  konteks  dan memproses  data  secara  lebih    baik.  LSTM  merupakan  konfigurasi  khusus  dari  RNN  yang  terdiri  dari  blok memori berulang, yang memiliki tiga gerbang: yaitu gerbang masukan, gerbang keluaran, dan gerbang lupakan. Gerbang-gerbang ini memungkinkan LSTM untuk mengingat informasi dalam jangka waktu yang lama, secara selektif melupakannya ketika suatu nilai tidak lagi penting. Pada penelitian ini, LSTM digunakan setelah lapisan embedding untuk memproses input teks, diikuti oleh dropout layer untuk mengurangi overfitting , dan dilanjutkan dengan  lapisan dense untuk  melakukan  klasifikasi.  Penggunaan callback  ModelCheckpoin t  juga  memastikan penyimpanan  model  pada  setiap epoch hanya  jika  kinerja  pada  data Validation meningkat,  yang  memilih pemulihan model terbaik selama pelatihan. Untuk menghasilkan nilai LSTM dapat digunakan persamaan berikut [24]:
𝑐

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 567-577 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5156
𝑐 (6) 𝑐 (7) 𝑐 𝑐 𝑛 (8) 𝑐 (9)
Persamaan diatas merupakan komponen dari Long Short-Term Memory (LSTM), sebuah tipe khusus dari Recurrent  Neural  Network  (RNN)  yang  digunakan  untuk  memproses  urutan  data.  Fungsi adalah  fungsi sigmoid  logistik  yang  mengatur  nilai  antara  0  dan  1.  Rumus  (5)  menghitung  nilai  pintu  masuk ,  rumus  (6) menghitung nilai pintu lupa , dan rumus (7) menghitung nilai pintu keluar , semuanya berdasarkan input saat ini , status tersembunyi sebelumnya , dan status sel sebelumnya 𝑐 dengan bobot terkait dan bias masing- masing. Rumus (8) memperbarui nilai sel 𝑐 dengan menggabungkan informasi dari pintu lupa dan pintu masuk. Terakhir, rumus (9) menghitung vektor tersembunyi dengan mengalikan nilai pintu keluar dengan aktivasi tangens  hiperbolik  dari  nilai  sel  yang  diperbarui 𝑐 .  Pintu-pintu  ini  membantu  LSTM  mengendalikan  aliran informasi dan mengatasi masalah vanishing gradient yang sering terjadi pada RNN tradisional.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  percobaan  yang  dilakukan,  penulis  menggunakan python sebagai  bahasa  pemrograman  untuk  memproses data terjemahan Al-Qur’an. Adapun proses yang digunakan terdiri dari dua macam yaitu Baseline dan Optimal. Berikut merupakan proses Baseline yang dilakukan pada penelitian ini.

## 3.1 Model Baseline
Pada model baseline , dilakukan percobaan tanpa proses balancing dengan menggunakan metode Random Forest dan Long Short Term Memory tanpa mengatur parameternya. Dari percobaan tersebut di dapatkan hasil sebagai berikut:
Tabel 1 Hasil Baseline RF pada Data Train dan Validation Kelas Train Validation F1-Score  Accuracy  F1-Score  Accuracy Dakwah 100,0% 100,0% 48,4% 93,6% Jihad 100,0% 100,0% 47,9% 92,0% Manusia dan hubungan kemasyarakatan 99,8% 99,9% 46,6% 87,2% Akhlak 100,0% 100,0% 58,1% 88,8% Peraturan yang berhubungan dengan harta 99,4% 99,8% 63,3% 96,0% Undefined 98,2% 99,6% 48,4% 93,6%
Pada tabel 1, menunjukkan hasil penggunaan metode Random Forest untuk klasifikasi. Meskipun model berhasil  dengan  baik  pada  data  pelatihan  dengan F1-Score dan accuracy mencapai  tingkat  tinggi  (bahkan mencapai  100%),  kinerjanya  menurun  drastis  pada  data Validation .  Ini  mengindikasikan  adanya overfitting ,  di mana  model  tidak  dapat  menggeneralisasi  dengan  baik  pada  data  baru  yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya. Perlu dilakukan penyesuaian atau pengoptimalan lebih lanjut untuk meningkatkan kinerja pada data Validation . Selain  pada  data Training dan Validation ,  metode  RF  juga  diujikan  kedalam  data Test .  Dimana  hasil  dari pengujian proses baseline RF sebagai berikut :
Tabel 2 Hasil Baseline RF pada Data Test Kelas Data Test Juz 30 Data Test Juz 10-20 Data Test Juz 25-28 F1-Score Accuracy F1-Score Accuracy F1-Score Accuracy Dakwah 48,7% 94,8% 54,5% 97,4% 49,4% 97,4% Jihad 49,8% 99,1% 50,0% 94,0% 48,1% 92,6% Manusia dan hubungan kemasyarakatan 49,7% 84,1% 51,3% 91,0% 50,8% 91,0% Akhlak 48,0% 92,1% 54,4% 87,2% 52,7% 91,0% Peraturan yang berhubungan dengan harta 48,0% 92,3% 51,6% 96,3% 53,9% 96,2% Undefined 48,8% 89,5% 44,7% 80,9% 47,8% 91,5% Rata-Rata 48,9% 91,4% 50,4% 89,9% 50,7% 92,5%
Pada tabel 2, menampilkan hasil evaluasi metode Random Forest pada data uji yang dibagi berdasarkan bagian-bagian  Al-Qur’an.  Meskipun  kinerja  bervariasi,  secara  umum  model  menunjukkan  kinerja  yang  baik dengan F1-Score sekitar  48-55%  dan accuracy 80-99%.  Namun,  ada  penurunan  kinerja  pada  beberapa  kasus,

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 567-577 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5156
seperti  kelas  Undefined  pada  beberapa  bagian  terjemahan  Al-Qur’an,  menunjukkan  perlunya  analisis  dan penyesuaian lebih lanjut pada model.
Selain metode Random Forest , penelitian ini juga dilakukan dengan menggunakan metode Deep Learning yaitu Long  Short  Term  Memory (LSTM).  Pada  metode  LSTM  baseline  pengaturan  parameter  yang  digunakan yaitu dense layer = 286, dropout = 0.2, epochs = 50, batch size = 64. Berikut merupakan hasil dari pengujian baseline dengan LSTM :
Tabel 3 Hasil Baseline LSTM pada Data Train dan Validation Kelas Parameter Tuning Train Validation F1- Score Accuracy F1- Score Accuracy Dakwah dense layer = 286, dropout = 0.2, epochs = 50, batch size = 64 100,0% 100,0% 74,6% 98,6% Jihad dense layer = 286, dropout = 0.2, epochs = 50, batch size = 64 100,0% 100,0% 76,2% 94,2% Manusia dan hubungan kemasyarakatan dense layer = 286, dropout = 0.2, epochs = 50, batch size = 64 100,0% 100,0% 77,2% 92,8% Akhlak dense layer = 286, dropout = 0.2, epochs = 50, batch size = 64 93,2% 93,2% 47,6% 90,7% Peraturan yang berhubungan dengan harta dense layer = 286, dropout = 0.2, epochs = 50, batch size = 64 99,8% 99,8% 59,8% 95,0% Undefined dense layer = 286, dropout = 0.2, epochs = 50, batch size = 64 99,5% 99,5% 47,9% 92,1%
Pada  tabel  3,  menampilkan  hasil  penggunaan  metode  LSTM  dengan  penyetelan  parameter  pada  data pelatihan  dan Validation .  Meskipun  model  mencapai  kinerja  yang  tinggi  pada  data  pelatihan,  terutama  dengan beberapa  kelas  mencapai  100%  pada F1-Score dan Accuracy ,  kinerja  menurun  pada  data Validation , menunjukkan adanya penurunan kemampuan generalisasi. Perlu dilakukan analisis lebih lanjut dan penyesuaian tambahan pada model untuk meningkatkan kinerja pada data yang belum terlihat sebelumnya.
Selain pada data Training dan Validation , metode LSTM juga diujikan kedalam data Test . Dimana hasil dari pengujian proses baseline LSTM sebagai berikut :
Tabel 4 Hasil Baseline LSTM pada Data Test Kelas Data Test Juz 30 Data Test Juz 10-20 Data Test Juz 25-28 F1-Score Accuracy F1-Score Accuracy F1-Score Accuracy Dakwah 48,7% 94,8% 54,0% 97,2% 54,9% 96,8% Jihad 49,8% 99,1% 57,1% 94,2% 55,5% 92,8% Manusia dan hubungan kemasyarakatan 52,0% 82,5% 57,6% 89,1% 63,3% 86,7% Akhlak 48,1% 92,8% 46,6% 87,1% 47,6% 90,9% Peraturan yang berhubungan dengan harta 48,0% 92,3% 52,8% 96,3% 55,8% 96,1% Undefined 47,2% 89,3% 44,7% 80,9% 47,8% 91,5% Rata-Rata 49,0% 91,2% 51,8% 89,5% 54,0% 91,6%
Pada  tabel  4  menampilkan  hasil  evaluasi  metode  LSTM  pada  data  uji  yang  dibagi  berdasarkan  bagian- bagian  terjemahan  Al-Qur’an.  Secara  umum,  model  menunjukkan  kinerja  yang  baik  dengan F1-Score berkisar antara 47-63% dan accuracy mencapai 80-99%. Namun, ada penurunan kinerja pada beberapa kelas dan bagian- bagian  terjemahan  Al-Qur’an  tertentu,  menunjukkan  perlunya  analisis  lebih  lanjut  dan  mungkin  penyesuaian pada model.

## 3.2 Model Optimal
Untuk  mendapatkan  model  dengan  hasil  yang  optimal  dilakukan balance data  pada  setiap  kelas  dengan menggunakan teknik oversampling . Terdapat 4 macam eksplorasi untuk mendapatkan nilai paling optimal pada data terjemahan ayat Al-Qur’an yaitu :
a. Data yang tidak dilakukan proses balance dan prepocessing tetapi tidak dilakukan pencarian best parameter pada metode RF dan best model pada metode LSTM
b. Data  yang  tidak  dilakukan  proses balance yang  dilakukan  proses prepocessing tetapi  tanpa stemming dan stopword dan tidak dilakukan pencarian best parameter pada metode RF dan best model pada metode LSTM
c. Data yang dilakukan proses balance dan prepocessing serta dilakukan pencarian best parameter tuning pada metode RF. Lalu pada metode LSTM dilakukan pencarian best model dan penyesuaian parameter tuning .

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 567-577 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5156
d. Data  yang  dilakukan  proses balance dan prepocessing dengan  tidak  menggunakan  proses stemming dan stopword serta  dilakukan pencarian  best  parameter  tuning pada  metode  RF.  Lalu  pada  metode  LSTM dilakukan pencarian best model dan penyesuaian parameter tuning .
Berikut merupakan hasil penelitian berupa F1-Score dan Accuracy tiap kelas pada metode Random Forest terhadap data Training dan Validation :
Tabel 5 Hasil Pengujian Paling Optimal dari Data Training dan Validation dengan menggunakan RF Kelas Optimasi Proses Parameter Tuning Train Validation F1- Score Accura cy F1- Score Accura cy Dakwah Full Prepocessing Criterion : entropy, Max_depth : 35, Max features : sqrt, n_estimators : 90 100,0% 100,0% 49,5% 97,8% Jihad Full Prepocessing Criterion : entropy, Max_depth : 20, Max features : sqrt, n_estimators : 75 97,3% 97,3% 75,3% 92,8% Manusia dan hubungan kemasyarakatan Full Prepocessing Criterion : entropy, Max_depth : 88, Max features : log2, n_estimators : 60 99,1% 99,1% 56,9% 88,5% Akhlak Full Prepocessing Criterion : gini, Max_depth : 68, Max features : sqrt, n_estimators : 50 99,8% 99,8% 55,6% 87,1% Peraturan yang berhubungan dengan harta Full Prepocessing Criterion : entropy, Max_depth : 50, Max features : sqrt, n_estimators : 50 100,0% 100,0% 48,5% 94,2% Undefined Full Prepocessing Criterion : entropy, Max_depth : 46, Max features : sqrt, n_estimators : 36 98,8% 98,8% 56,5% 92,8%
Pada  tabel  5  tersebut  menampilkan  hasil  optimal  dari training dan Validation menggunakan  metode Random Forest dengan pengaturan parameter  yang berbeda untuk  setiap kelas. Meskipun sebagian besar  kelas mencapai tingkat kinerja yang tinggi pada data pelatihan, kinerja pada data Validation menunjukkan variasi. Ini menunjukkan  pentingnya  penyesuaian  parameter  dan  teknik  pemrosesan  yang  tepat  untuk  meningkatkan generalisasi  model  pada  data  yang  belum  terlihat  sebelumnya,  dengan  tujuan  mencapai  kinerja  yang  lebih konsisten pada berbagai kelas.
Selain pada data Training dan Validation , metode RF Optimal juga diujikan kedalam data Test . Dimana hasil dari pengujiannya dapat dilihat pada tabel 6 sebagai berikut :
Tabel 6 Hasil Pengujian Paling Optimal pada Data Test menggunakan metode RF Kelas Data Test Juz 30 Data Test Juz 10-20 Data Test Juz 25-28 F1-Score Accuracy F1-Score Accuracy F1-Score Accuracy Dakwah 48,7% 94,8% 52,8% 97,4% 49,4% 97,5% Jihad 49,7% 99,0% 53,1% 94,6% 56,5% 92,8% Manusia dan hubungan kemasyarakatan 46,6% 83,7% 51,7% 91,0% 51,8% 91,0% Akhlak 53,1% 91,2% 59,4% 87,1% 58,3% 90,4% Peraturan yang berhubungan dengan harta 52,2% 92,3% 60,6% 96,7% 62,2% 96,5% Undefined 51,5% 89,1% 45,7% 80,9% 47,7% 91,2% Rata-Rata 50,6% 91,1% 56,1% 90,0% 55,3% 92,4%
Dari  tabel  6  tersebut,  dapat  dilihat  performa  model  pada  setiap  klasifikasi  dan  bagian-bagian  data  tes. Misalnya, kelas Peraturan yang Berhubungan dengan Harta dengan proses Full Prepocessing memiliki F1-Score yang bervariasi tergantung pada bagian data tes yang digunakan, dengan nilai tertinggi pada Data Test Juz 25-28 (62,2%) dan terendah pada Data Test Juz 30 (46,6%). Hal ini menunjukkan bahwa performa model bisa berbeda tergantung  pada  bagian-bagian  tertentu  dari  data  tes.  Selain  itu,  perbedaan  dalam  proses  pengolahan  data  juga mempengaruhi  performa  model,  seperti  yang  terlihat  dari  perbedaan F1-Score dan Accuracy antara  klasifikasi dengan dan tanpa penggunaan stemming dan stopword prepocessing . Selain metode Random Forest , penelitian ini juga dilakukan dengan menggunakan metode Deep Learning yaitu Long Short Term Memory (LSTM). Berikut merupakan hasil dari pengujian dengan LSTM :

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 567-577 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5156
Tabel 7 Hasil Paling Optimal dari Proses Training dan Validation dengan Metode LSTM Kelas Optimasi Proses Parameter Tuning Train Validation F1- Score Accuracy F1- Score Accuracy Dakwah Full Prepocessing dense layer = 347, dropout = 0.5, best model epochs = 10, batch size = 256 100,0% 100,0% 78,0% 97,8% Jihad Prepocessing without stemming and stopword dense layer = 300, dropout = 0.5, best model epochs = 14, batch size = 64 100,0% 100,0% 78,5% 94,2% Manusia dan hubungan kemasyarakatan Full Prepocessing dense layer = 340, dropout = 0.5, best model epochs = 14, batch size = 128 99,7% 99,7% 74,5% 91,4% Akhlak Full Prepocessing dense layer = 290, dropout = 0.5, best model epochs = 6, batch size = 256 93,2% 93,2% 58,9% 84,2% Peraturan yang berhubungan dengan harta Full Prepocessing dense layer = 340, dropout = 0.5, best model epochs = 9, batch size = 256 99,8% 99,8% 71,8% 95,0% Undefined Full Prepocessing dense layer = 340, dropout = 0.5, best model epochs = 4, batch size = 32 99,5% 99,5% 62,4% 92,8%
Dari  tabel  7  tersebut  merupakan  hasil  dari  proses  pelatihan  ( training )  dan Validation menggunakan metode Long Short Term Memory (LSTM) untuk klasifikasi.  Dari tabel tersebut, dapat dilihat bahwa performa model  bervariasi  tergantung  pada  klasifikasi  dan  proses  yang  dilakukan  sebelumnya.  Misalnya,  kelas  Jihad dengan proses Prepocessing without stemming and stopword memiliki F1-Score tertinggi pada data Validation (80,3%), sementara kelas Akhlak memiliki F1-Score terendah (58,9%). Penyetelan parameter tuning pada LSTM sangat  berpengaruh  untuk  memberikan  hasil  optimal.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  penggunaan  LSTM  dengan penyetelan parameter yang tepat dan proses prepocessing yang sesuai dapat meningkatkan kinerja model dalam melakukan klasifikasi.
Selain pada data Training dan Validation , metode LSTM juga diujikan kedalam data Test . Dimana hasil dari pengujian proses optimal LSTM sebagai berikut :
Tabel 8 Hasil Pengujian Data Test paling optimal dari proses Test pada metode LSTM
Kelas Data Test Juz 30 Data Test Juz 10-20 Data Test Juz 25-28 F1-Score Accuracy F1-Score Accuracy F1-Score Accuracy Dakwah 48,6% 94,8% 54,3% 96,6% 57,3% 96,8% Jihad 49,7% 99,0% 62,2% 94,4% 57,0% 92,5% Manusia dan hubungan kemasyarakatan 52,5% 83,2% 59,2% 88,2% 64,2% 89,1% Akhlak 59,1% 91,6% 62,4% 85,8% 60,6% 87,4% Peraturan yang berhubungan dengan harta 56,8% 91,9% 67,9% 96,4% 67,7% 95,9% Undefined 51,7% 87,6% 52,3% 79,7% 54,1% 89,7% Rata-Rata 54,0% 90,6% 60,8% 88,9% 60,7% 90,9%
Pada  tabel  8  tersebut  menunjukkan  hasil  pengujian  menggunakan  metode Long  Short  Term  Memory (LSTM)  pada  data  uji,  yang  diproses  dengan  parameter  optimal  dari  proses  pelatihan  dan Validation sebelumnya.  Hasilnya  menunjukkan  variasi  kinerja  antara  kelas  dan  bagian-bagian  Al-Qur’an  yang  berbeda. Sebagian  besar  kelas  mencapai  tingkat  kinerja  yang  cukup  baik,  Kinerja  model  bervariasi  antar  kategori  dan bagian  data  tes,  dengan  rata-rata F1-Score berkisar  antara  54,5%  hingga  61,2%  dan accuracy antara  88,9% hingga 90,8%, menunjukkan kemampuan model dalam mengklasifikasikan teks Al-Quran dengan baik meskipun ada perbedaan dalam tingkat kinerja antar kategori dan bagian data tes yang diuji.
Tabel 9 Hasil Rata-Rata F1-Score dari Data Test dengan metode RF dan LSTM Model Data Test Juz 30 Accuracy Data Test Juz 1020 Accuracy Data Test Juz 2528 Accuracy RF Optimal 50,6% 91,1% 56,1% 90% 55,3% 92,4% RF Baseline 48,9% 91,4% 50,4% 89,9% 50,7% 92,5% LSTM Optimal 54,0% 90,6% 60,8% 88,9% 60,7% 91,2%

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 567-577 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5156
LSTM Baseline 49,0% 91,2% 51,8% 89,5% 54,0% 91,6%
Tabel  9  merupakan  perbandingan  hasil  rata-rata F1-Score dari  data Test dengan  menggunakan Random Forest dan Long Short Term Memory . Dimana model RF optimal memiliki nilai rata-rata(50-55%) lebih rendah dari model LSTM optimal yang rata-ratanya(54-61%).
(a) (b)
(c) (d) Gambar 1 . Grafik Perbandingan F1-Score Model Baseline dan Optimal
Berdasarkan  grafik diatas,  yang  merupakan perbandingan  dari nilai data Test juz 30, juz 10-20, dan juz 25-28  antara  proses baseline dan  proses  optimal  yang  dilakukan  pada  metode  RF  dan  LSTM.  Dapat  dilihat bahwa  pada  LSTM  optimal  memiliki  nilai  yang  lebih  dominan  tinggi  di  setiap  data  tes.  Gambar  diatas merupakan confusion  matriks dari  salah  satu  kelas  yaitu  kelas  Dakwah  pada Test juz  25-28.  Pada  gambar  (a) merupakan confusion matriks dengan menggunakan metode RF baseline sedangkan pada gambar (b) merupakan confusion matriks dengan menggunakan RF optimal. Dapat dilihat dari gambar  tersebut pada proses model RF tidak  mengalami  peningkatan  di  model  optimalnya.  Untuk  gambar  (c)  merupakan confusion  matriks dengan menggunakan  metode  LSTM baseline dan  gambar  (d)  merupakan confusion  matriks dengan  menggunakan metode LSTM optimal. Pada confusion matriks di LSTM baseline menunjukkan proses baseline dapat membaca data  0  dan  1.  Tetapi  proses  optimal  masih  memiliki  nilai  lebih  tinggi  dalam  mengelola  data  1  daripada  proses baseline .  Berikut  merupakan  tabel  dari  kelas  jihad  yang  terdiri  dari baseline dan  optimal  yang  menunjukkan perbandingan F1-Score dan Accuracy .
Tabel 10 Kesalahan Klasifikasi pada Data Test 2528 di Kelas Dakwah dengan metode RF Optimal
Terjemahan Data Label Hasil Prediksi Dan orang-orang yang mengambil pelindung-pelindung selain Allah, Allah mengawasi (perbuatan) mereka; adapun engkau (Muhammad) bukanlah orang yang diserahi mengawasi mereka.(42:06) 1 0 Maka sungguh, sekiranya Kami mewafatkanmu (sebelum engkau mencapai kemenangan), maka sesungguhnya Kami akan tetap memberikan azab kepada mereka (di akhirat),(43:41) 1 0
Pada  tabel  10,  menampilkan  hasil  kesalahan  klasifikasi  pada  data Test pada  juz  25-28  dalam  kelas dakwah menggunakan metode Random Forest (RF) yang dioptimalkan. Di dalam tabel, terdapat dua contoh ayat Al-Qur'an beserta terjemahan dan label asli dari data, serta hasil prediksi yang diberikan oleh model klasifikasi. Angka  "1"  menunjukkan  bahwa  ayat  tersebut  termasuk  dalam  kategori  tertentu,  sedangkan  angka  "0" menunjukkan sebaliknya. Pada contoh pertama, model memprediksi ayat sebagai kategori yang salah, sedangkan pada  contoh  kedua,  hasil  prediksi  juga  tidak  sesuai  dengan  label  yang  seharusnya.  Ini  menunjukkan  adanya kesalahan dalam klasifikasi oleh model terhadap data uji yang diberikan.
Tabel 11 Kesalahan Klasifikasi pada Data Test 2528 di Kelas Dakwah dengan Metode LSTM Optimal
Terjemahan Data Label Hasil Prediksi Dan  lenyaplah  dari  mereka  apa  yang  dahulu  selalu  mereka  sembah,  dan  mereka  pun 0 1

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 567-577 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5156
Terjemahan Data Label Hasil Prediksi tahu bahwa tidak ada jalan keluar (dari azab Allah) bagi mereka(48:41). Dan  ketika  putra  Maryam  (Isa)  dijadikan  perumpamaan,  tiba-tiba  kaummu  (Suku Quraisy) bersorak karenanya.(43:57) 1 0
Tabel  11  tersebut  menampilkan  hasil  kesalahan  klasifikasi  pada  data Test pada  juz  25-28  dalam  kelas dakwah menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM) yang dioptimalkan. Dalam tabel ini, disajikan dua  contoh  ayat  Al-Qur'an  beserta  terjemahannya,  label  asli  dari  data,  dan  hasil  prediksi  yang  diberikan  oleh model  klasifikasi  LSTM.  Angka  "1"  menunjukkan  bahwa  ayat  tersebut  termasuk  dalam  kategori  tertentu, sedangkan angka "0" menunjukkan sebaliknya. Pada contoh pertama, model memprediksi ayat sebagai kategori yang  salah,  sedangkan  pada  contoh  kedua,  hasil  prediksi  juga  tidak  sesuai  dengan  label  yang  seharusnya.  Ini menunjukkan  adanya  kesalahan  dalam  klasifikasi  oleh  model  terhadap  data  uji  yang  diberikan.  Kesalahan klasifikasi  pada  metode  RF  dan  LSTM  terjadi  karena  model  gagal  memahami  makna  kompleks  dan  struktur kalimat  yang  rumit  dalam  ayat  Al-Qur'an.  Hal  ini  menyebabkan  prediksi  yang  tidak  sesuai  dengan  label  yang seharusnya,  baik  untuk  ayat  yang  seharusnya  termasuk  dalam  kategori  tertentu  (label  1)  maupun  yang seharusnya tidak (label 0).
Tabel 12 Perbandingan F1-Score dan Accuracy pada kelas Dakwah Kelas Metode F1-Score  Accuracy Dakwah RF Baseline 49,4% 97,5% Dakwah RF Optimal 49,4% 97,5% Dakwah LSTM Baseline 54,9% 96,8% Dakwah LSTM Optimal 57,3% 96,8%
Dapat  dilihat  pada  tabel  12,  model  optimal  memiliki  nilai  lebih  tinggi  daripada  model baseline .  Pada metode Random  Forest optimal  tidak  mengalami  kenaikan  dari baseline .  Sedangkan  pada  metode Long  Short Term Memory model optimal, F1-Score mengalami peningkatan sebesar 2,4% dari baseline dan Accuracy yang masih sama dengan proses baseline . Dapat tarik kesimpulan bahwa model optimal LSTM memiliki peningkatan lebih besar daripada model optimal RF. Sehingga Long Short Term Memory dianggap sebagai model yang lebih baik dalam melakukan proses klasifikasi pada data terjemahan Al-Qur’an daripada model Random Forest .

## 4. KESIMPULAN
Dari  percobaan  yang  telah  dilakukan  terhadap  6  kelas  yaitu  Dakwah,  Jihad,  Manusia  dan  Hubungan Kemasyarakatan,  Akhlak, Peraturan  yang Berhubungan dengan Harta dan undefined class . Metode Long Short Term Memory (LSTM) menghasilkan F1-Score dan Accuracy yang lebih baik daripada metode Random Forest (RF).  Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  metode Random  Forest (RF)  dan Long  Short  Term Memory (LSTM)  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  terjemahan  Al-Qur'an,  dapat  disimpulkan  bahwa performa  model  klasifikasi  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor,  termasuk  jenis  proses prepocessing ,  penyetelan parameter,  dan  metode  klasifikasi  yang  digunakan.  Percobaan  menunjukkan  bahwa  penggunaan prepocessing yang  lengkap,  penyetelan  parameter  yang  optimal,  dan  data  yang  seimbang  cenderung  menghasilkan  performa yang lebih baik dalam hal F1-Score dan Accuracy . Selain itu, pentingnya generalisasi model terhadap berbagai bagian data tes juga  menjadi faktor kunci dalam  mengembangkan  model  yang  handal.  Dengan demikian, hasil penelitian  ini  memberikan  wawasan  penting  bagi  peneliti  atau  praktisi  dalam  pengembangan  model  klasifikasi untuk  kasus-kasus  yang  melibatkan  teks  terjemahan  Al-Qur'an.  Adapun  saran  untuk  pengembangan  penelitian selanjutnya yaitu dapat membahas tentang teknik lainnya seperti undersampling dalam mencapai nilai yang lebih optimal.  Pada  model  RF  dengan  menggunakan best  parameter tentunya  telah  menghasilkan  nilai  terbaik. Sedangkan pada metode LSTM tentunya masih bisa di kembangkan lagi dalam proses penyetelan parameternya agar mencapai hasil yang lebih optimal.

## REFERENCES
[1] Kemenag,  ‘Menjadi  Muslim,  Menjadi  Indonesia  (Kilas  Balik  Indonesia  Menjadi  Bangsa  Muslim  Terbesar)’, https://kemenag.go.id.  Accessed:  Nov.  28,  2023.  [Online].  Available:  https://kemenag.go.id/opini/menjadi-muslim- menjadi-indonesia-kilas-balik-indonesia-menjadi-bangsa-muslim-terbesar-03w0yt
[2] M. A. S. Nuruddaroini and Muh. H. Zubaidillah, ‘Penghafal Alquran Perspektif Sikap Kognitif’, AM , vol. 1, no. 2, p. 112, Feb. 2023, doi: 10.35931/am.v1i2.1472.
[3] M. Alshammeri, E. Atwell, and M. Alsalka, ‘Classifying Verses of the Quran using Doc2vec’, Proceedings of the 18th International Conference on Natural Language Processing , pp. 284–288, 2021.
[4] R.  A.  Pane  and  M.  S.  Mubarok,  ‘Klasifikasi  Multi-Label  Pada  Topik  Ayat  Al-Quran  Terjemahan  Bahasa  Inggris Menggunakan Multinomial Naive Bayes’, 2018.
[5] R. A. Haristu and P. H. P. Rosa, ‘Penerapan Metode Random Forest untuk Prediksi Win Ratio Pemain Player Unknown Battleground’, MEANS , pp. 120–128, Oct. 2019, doi: 10.54367/means.v4i2.545.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[6] O.  R.  Olaniran  and  M.  A.  A.  Abdullah,  ‘Bayesian  weighted  random  forest  for  classification  of  high-dimensional genomics data’, Kuwait Journal of Science , vol. 50, no. 4, pp. 477–484, Oct. 2023, doi: 10.1016/j.kjs.2023.06.008.
[7] A.  Efendi,  I.  Iskandar,  R.  Kurniawan,  and  M.  Affandes,  ‘Klasifikasi  Kebakaran  Hutan  Riau  Menggunakan  Random Forest dan Visualisasi Citra Sentinel-2’, vol. Vol 4, pp. 1602–1612, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i3.1521.
[8] I.  Kurniawan,  D.  C.  P.  Buani,  A.  Abdussomad,  W.  Apriliah,  and  R.  A.  Saputra,  ‘Implementasi  Algoritma  Random Forest  Untuk  Menentukan  Penerima  Bantuan  Raskin’, JTIIK ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  421–428,  Apr.  2023,  doi: 10.25126/jtiik.20231026225.
[9] C. S. Arsya and M. Elsera, ‘Implementasi Random Forest Dalam Melakukan Klasifikasi Kata Sarkasme Pada Media Sosial Facebook’, Com, Engine, Sys, Sci , vol. 4, no. 1, pp. 216–223, Jul. 2023, doi: 10.46576/djtechno.v4i1.3361.
[10]  N.  Widjiyati,  ‘Implementasi  Algoritme  Random  Forest  Pada  Klasifikasi  Dataset  Credit  Approval’, J.  Janitra  Inform. Sis. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, Apr. 2021, doi: 10.25008/janitra.v1i1.118.
[11]  B. R. Khalil, ‘Heart Failure Patients Are Classified Using The Random Forest And Naïve Bayes Algorithms’, Journal of Northeastern University , vol. 26, no. 03, 2023.
[12]  S.  Devella,  Y.  Yohannes,  and  F.  N.  Rahmawati,  ‘Implementasi  Random  Forest  Untuk  Klasifikasi  Motif  Songket Palembang Berdasarkan SIFT’, JATISI , vol. 7, no. 2, pp. 310–320, Aug. 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.289.
[13]  N. Husin, ‘Komparasi Algoritma Random Forest, Naïve Bayes, dan Bert Untuk Multi-Class Classification Pada Artikel Cable News Network (CNN)’, Infokom , vol. 7, no. 1, pp. 75–84, May 2023, doi: 10.55886/infokom.v7i1.608.
[14]  Z.  Chang,  Y.  Zhang,  and  W.  Chen,  ‘Electricity  price  prediction  based  on  hybrid  model  of  adam  optimized  LSTM neural network and wavelet transform’, Energy , vol. 187, p. 115804, Nov. 2019, doi: 10.1016/j.energy.2019.07.134.
[15]  H. Wang and F. Li, ‘A text classification method based on LSTM and graph attention network’, Connection Science , vol. 34, no. 1, pp. 2466–2480, Dec. 2022, doi: 10.1080/09540091.2022.2128047.
[16]  P. F. Muhammad, R. Kusumaningrum, and A. Wibowo, ‘Sentiment Analysis Using Word2vec And Long Short-Term Memory  (LSTM)  For  Indonesian  Hotel  Reviews’, Procedia  Computer  Science ,  vol.  179,  pp.  728–735,  2021,  doi: 10.1016/j.procs.2021.01.061.
[17]  M. Ihsan, Benny Sukma Negara, and Surya  Agustian, ‘LSTM (Long Short Term Memory)  for Sentiment COVID-19 Vaccine  Classification  on  Twitter’, Digitalzone , vol. 13, no. 1, pp. 79–89, May 2022, doi: 10.31849/digitalzone.v13i1.9950.
[18]  G. Budiprasetyo, M. Hani’ah, and D. Z. Aflah, ‘Prediksi Harga Saham Syariah Menggunakan Algoritma Long Short- Term  Memory  (LSTM)’, TEKNOSI ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  164–172,  Jan.  2023,  doi:  10.25077/TEKNOSI.v8i3.2022.164- 172.
[19]  ‘Al-Quran yang mulia’, Quran.com. Accessed: Feb. 13, 2024. [Online]. Available: https://quran.com/id
[20]  R.  Ulgasesa,  A.  B.  P.  Negara,  and  T.  Tursina,  ‘Pengaruh  Stemming  Terhadap  Performa  Klasifikasi  Sentimen Masyarakat  Tentang  Kebijakan  New  Normal’, justin ,  vol.  10,  no.  3,  p.  286,  Sep.  2022,  doi: 10.26418/justin.v10i3.53880.
[21]  A. I. Kadhim, ‘An Evaluation of Preprocessing Techniques for Text Classification’, International Journal of Computer Science and Information Security (IJCSIS) , vol. Vol. 16, No. 6, no. 6, pp. 22–32, Jun. 2018.
[22]  R.-C. Chen, C. Dewi, S.-W. Huang, and R. E. Caraka, ‘Selecting  Critical Features For Data Classification Based On Machine Learning Methods’, J Big Data , vol. 7, no. 1, p. 52, Dec. 2020, doi: 10.1186/s40537-020-00327-4.
[23]  T.  Kam  Ho,  ‘Random  Decision  Forest’,  in Proceedings  of  3rd  international  conference  on  document  analysis  and recognition , IEEE, Aug. 1995, pp. 278–282.
[24]  A.  Qayyum,  S.  Latif,  and  J.  Qadir,  ‘Quran  Reciter  Identification:  A  Deep  Learning  Approach’,  in 2018  7th International  Conference  on  Computer  and  Communication  Engineering  (ICCCE) ,  Kuala  Lumpur:  IEEE,  Sep. 2018, pp. 492–497. doi: 10.1109/ICCCE.2018.8539336.