## Terakreditasi SINTA Peringkat 3
Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Nomor 225/E/KPT/2022 masa berlaku mulai Vol.7 No. 1 tahun 2022 s.d Vol. 11 No. 2 tahun 2026
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 8 No. 1 (2024) 41 - 54

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science) e-ISSN:2541-6448 p-ISSN:2541-3619
Penerapan Long Short-Term Memory untuk Klasifikasi Multi-Label Terjemahan Al-Qur’an dalam Bahasa Indonesia
Ismail Akbar 1 , Muhammad Faisal 2 , Totok Chamidy 3
Magister Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang
1 ismaelakbar12@gmail.com, 2 mfaisal@ti.uin-malang.ac.id, 3 to2k2013@ti.uin-malang.ac.id

## Abstract
This  research  develops  a  multi-label  classification  model  for  translated  texts  of  the  Al-Qur'an  in  Indonesian  using  Bi- Directional  Long  Short-Term  Memory  (Bi-LSTM)  and  the  Word2Vec  embedding  technique  with  the  Continuous  Bag  of Words (CBOW) architecture. The data used is the official translation from the Indonesian Ministry of Religion, specifically from  Surah  An-Nisa',  Surah  Al-Maidah,  and  Surah  Al-An'am,  with  a  total  of  461  verses.  The  classification  of  verses considers  four  main  categories:  Tauhid,  Worship,  Morals,  and  History  (Tarikh).  This  model  was  tested  with  various  data sharing scenarios and evaluated using accuracy, precision, recall and Hamming Loss metrics. The results show that the Bi- LSTM  model  with  Word2Vec  achieves  70.21%  accuracy,  64.31%  precision,  61.13%  recall,  and  36.52%  Hamming  Loss. Although  showing  significant  improvements,  this  model  still  faces  challenges  in  achieving  higher  accuracy  due  to  the complexity  of  the  language  of  the  Qur'an.  This  research  suggests  the  use  of  more  representative  data,  other  embedding techniques,  and  more  sophisticated  model  architectures  for  further  improvements.  This  model  is  expected  to  facilitate learning and understanding the Koran more accurately and efficiently.
Keywords: al-qur'an; verse classification; lstm; word embedding; translation.

## Abstrak
Mempelajari  Al-Qur'an  adalah  salah  satu  ibadah  yang  sangat  dianjurkan  dalam  Islam,  dan  memahami  cara mengklasifikasikan  ayat-ayatnya  sangat  penting.  Pengelompokan  ayat-ayat  ini  mempermudah  pencarian  dan  mempelajari ayat-ayat  terkait,  karena  setiap  ayat  dapat  termasuk  dalam  satu  atau  lebih  kategori  yang  berbeda.  Penelitian  ini  bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi multi-label untuk teks terjemahan Al-Qur’an dalam bahasa Indonesia menggunakan Bi-Directional  Long  Short-Term  Memory (Bi-LSTM) dan  teknik word  embedding  Word2Vec dengan  arsitektur Continuous Bag  of  Words (CBOW).  Data  yang  digunakan  berasal  dari  terjemahan  resmi  Kementerian  Agama  Republik  Indonesia, khususnya  dari  Surah  An-Nisa',  Surah  Al-Maidah,  dan  Surah  Al-An'am,  dengan  total  461  ayat.  Proses  klasifikasi mempertimbangkan  empat  kategori  utama:  Tauhid,  Ibadah,  Akhlaq,  dan  Sejarah  (Tarikh).  Model  diuji  dengan  berbagai skenario  pembagian  data  dan  dievaluasi  menggunakan  metrik  akurasi, precision , recall ,  dan Hamming  Loss .  Hasil menunjukkan  bahwa  model  Bi-LSTM  dengan Word2Vec mencapai  akurasi  70,21%, precision 64,31%, recall 61,13%,  dan Hamming  Loss 36,52%.  Meskipun  menunjukkan  peningkatan  signifikan,  model  ini  masih  menghadapi  tantangan  dalam mencapai  akurasi  yang  lebih  tinggi  karena  kompleksitas  bahasa  Al-Qur’an.  Penelitian  ini  menyarankan  penggunaan  data yang lebih representatif, teknik embedding lain, dan arsitektur model yang lebih canggih untuk perbaikan lebih lanjut. Model ini diharapkan dapat mempermudah pembelajaran dan pemahaman Al-Qur’an secara lebih akurat dan efisien.
Kata kunci: al-qur'an; klasifikasi ayat; lstm; word embedding; terjemahan.
1. Pendahuluan
Pemahaman  dan  pembelajaran  Al-Qur’an  merupakan aspek  yang  sangat  penting  bagi  umat  Islam  dan  umat manusia secara umum. Al-Qur'an bukan hanya sekedar kitab suci, tetapi juga panduan hidup yang berisi ajaran- ajaran  esensial  yang  harus  dipahami  dan  diaplikasikan dalam  kehidupan  sehari-hari.  Oleh  karena  itu, mempelajari  dan  memahami  isi  Al-Qur’an  merupakan salah  satu  ibadah  yang  sangat  dianjurkan  dalam  Islam [1].  Dengan  memahami  ajaran-ajaran  yang  terkandung dalam  Al-Qur’an,  setiap  individu dapat  lebih mendalami  prinsip-prinsip  Islam  secara  komprehensif, yang pada akhirnya membantu mereka untuk mematuhi ajaran-ajaran  tersebut  dengan  lebih  akurat  dan  tegas. Namun,  memahami  dan  mengklasifikasikan  ayat-ayat Al-Qur’an  menjadi  sebuah  tantangan  tersendiri,  yang memerlukan  pendekatan  yang  tepat  agar  pembelajaran dapat  dilakukan  dengan  lebih  mudah  dan  efisien  [2]. Dengan mengklasifikasikan ayat-ayat dalam Al-Qur’an, seorang  yang  mendalami  makna  Al-Quran  dapat  lebih mudah  menemukan  ayat  yang  diinginkan.  Seperti halnya  pencarian  makna  dalam  penerjemahan  Al- Qur’an [3].
Secara tradisional, ayat-ayat Al-Qur’an diklasifikasikan ke  dalam  beberapa  kategori  seperti  Tauhid,  Ibadah, Muamalah,  etika,  Tarikh  (Sejarah),  dan  Syariah  [4]. Klasifikasi  ini  mempermudah  dalam  memahami konteks dan isi dari setiap ayat. Pengklasifikasian yang akurat sangat penting karena satu ayat sering kali dapat masuk  ke  dalam  lebih  dari  satu  kategori,  membuat pendekatan multi-label menjadi  lebih  relevan  [5]. Dengan  pendekatan  ini,  proses  pencarian  dan pembelajaran  makna  ayat-ayat  dalam  Al-Qur’an  dapat menjadi  lebih  efektif.  Misalnya,  dalam  penerjemahan Al-Qur’an,  sering  kali  ditemukan  kata-kata  yang memiliki  arti  yang  sama,  yang  menunjukkan  bahwa setiap  ayat  dapat  memiliki  banyak  konteks  yang  perlu dipertimbangkan secara simultan.
Berbagai metode telah dikembangkan untuk menangani masalah  klasifikasi  teks,  termasuk  klasifikasi  ayat-ayat Al-Qur’an.  Salah  satu  metode  awal  yang  digunakan adalah K-Nearest Neighbor (K-NN). Penelitian oleh M. Fauzan  dan  kolega  mengaplikasikan  K-NN  untuk mengklasifikasikan  hadis  Bukhari  terjemahan  bahasa Indonesia,  namun  metode  ini  menghadapi  kesulitan dalam  menangani  data  berdimensi  tinggi,  yang mengakibatkan  waktu  komputasi  yang  lama  dan efisiensi  klasifikasi  yang  rendah  [6].  Putrisanni  dan timnya  juga  mengevaluasi  K-NN  untuk  klasifikasi  Al- Qur’an  terjemahan  bahasa  Inggris,  tetapi  hasil  yang diperoleh  masih  kurang  memuaskan  dengan  akurasi sekitar  64,10%  [7].  Sebagai  alternatif,  metode  lain seperti Support  Vector  Machine (SVM)  dan Naïve Bayes (NB)  juga  telah  digunakan,  di  mana  SVM berhasil  mencapai  akurasi  lebih  tinggi  hingga  70% dibandingkan metode lainnya [8].
Pendekatan deep learning mulai mendapatkan perhatian  lebih  dalam  klasifikasi  teks,  khususnya LSTM  yang  merupakan  salah  satu  jenis Recurrent Neural Network (RNN) yang efektif untuk data urutan. Kholifatullah  dan  timnya  menggunakan  LSTM  untuk klasifikasi  ujaran  kebencian  dan  mencapai  hasil  yang optimal dengan akurasi sebesar 86,23% [9]. Selain itu, Bi-directional  Long  Short  Term  Memory (Bi-LSTM) yang  dipadukan  dengan Word2Vec CBOW  berhasil mencapai  akurasi  sangat  tinggi  hingga  96,86%  dalam penelitian  klasifikasi  teks  [10].  LSTM  memiliki keunggulan dalam mengingat informasi jangka panjang dan  pendek  secara  simultan,  serta  kemampuan  untuk memproses  data  urutan  dengan  lebih  efisien  tanpa kehilangan  informasi  penting  [11].  Hal  ini  membuat LSTM sangat cocok untuk tugas-tugas yang memerlukan  pemahaman  konteks  penuh  dari  kalimat atau  dokumen,  yang  seringkali  diperlukan  dalam klasifikasi teks terjemahan Al-Qur’an [12].
Sehingga penelitian ini menggunakan algoritma LSTM sebagai model klasifikasi terjemahan Al-Qur’an bahasa Indonesia,  dikarenakan  LSTM  dirancang  untuk mempertahankan informasi jangka panjang dan pendek, sehingga  sangat  efektif  dalam  memproses  data  teks yang  membutuhkan  pemahaman  konteks  penuh  [13]. Kemampuan  LSTM  untuk  menangani  urutan  panjang tanpa mengalami masalah yang biasanya dihadapi oleh RNN  standar,  seperti  hilangnya  informasi  penting, membuatnya  ideal  untuk  tugas  klasifikasi  teks  [14]. Selain  itu,  LSTM  juga  unggul  dalam  menangani  tugas klasifikasi multi-label , di mana satu teks atau ayat dapat termasuk  dalam  beberapa  kategori  berbeda  [15]. Dengan  memanfaatkan  keunggulan  ini,  diharapkan penelitian ini dapat  mengklasifikasikan terjemahan Al- Qur’an  bahasa  Indonesia  ke  dalam  empat  kelompok utama  yaitu  Tauhid,  Ibadah,  Akhlaq,  dan  Sejarah (Tarikh) dengan akurasi yang tinggi.
Berdasarkan penjelasan di atas, penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan terjemahan Al-Qur’an dalam bahasa  Indonesia  menggunakan  model  Bi-LSTM  ( Bi- Directional  Long  Short-Term  Memory )  dengan  teknik word  embedding Word2Vec yang  menggunakan arsitektur  CBOW.  Pendekatan  ini  memungkinkan setiap  ayat  Al-Qur’an  untuk  diklasifikasikan  ke  dalam beberapa  label  secara  simultan,  sehingga  memudahkan pencarian  dan  pemahaman  ayat-ayat  yang  relevan dengan  topik  yang  dipelajari.  Proses  klasifikasi  ini meningkatkan  efisiensi  dalam  pembelajaran  Al-Qur’an dan  membantu  menemukan  konteks  yang  lebih mendalam  dan  akurat.  Keunggulan  LSTM  dalam menangani  data  urutan  dan  klasifikasi  multi-label membuatnya sangat cocok untuk tugas ini, memastikan bahwa hasil klasifikasi lebih tepat dan bermanfaat bagi umat  Muslim.  Dengan  demikian,  Penelitian  ini diharapkan  dapat  mempermudah  pembelajaran  dan pemahaman  Al-Qur’an  dengan  cara  yang  lebih terstruktur dan akurat.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian.

## 2. Metode Penelitian
Klasifikasi multi-label berbeda dengan klasifikasi label tunggal.  Klasifikasi  label  tunggal  mengklasifikasikan teks  ke  dalam  kategori  label  tunggal.  Sedangkan klasifikasi multi-label dapat  mengelompokkan  teks  ke dalam  beberapa  kategori  atau  label  [16].  Penelitian  ini menggunakan model LSTM secara dua arah atau biasa disebut  dengan  Bi-LSTM  ( Bi-Directional  Long  Short- Term Memory )  untuk  mengklasifikasikan  beberapa label  terjemahan  Al-Qur’an  bahasa  Indonesia,  seperti terlihat pada Gambar 1.
2.1. Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini,  klasifikasi  teks  dilakukan menggunakan  objek  yang  berbentuk  teks.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  terjemahan  Al- Qur’an  ke  dalam  bahasa  Indonesia  yang  diterbitkan pada  tahun  2022  oleh  Kementerian  Agama  Republik Indonesia.  Terjemahan  ini  diambil  dari  situs  resmi Kementerian Agama yang tersedia di https://quran.kemenag.go.id.  Dengan  menggunakan data  ini,  penelitian  bertujuan  untuk  mengembangkan model  klasifikasi  yang  dapat  mengelompokkan  ayat- ayat  Al-Qur’an  ke  dalam  beberapa  kategori  utama seperti Tauhid, Ibadah, Akhlaq, dan Sejarah (Tarikh).
2.2. Pelabelan Data
Proses  pelabelan  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan cermat oleh para ahli yang melakukan pelabelan secara manual untuk memastikan akurasi dan relevansi dalam konteks  studi.  Label  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  memuat  empat  kategori  utama  yang  berkaitan  erat dengan  tema-tema  sentral  dalam  Al-Qur'an.  Pertama, Tauhid  merupakan  label  yang  menggambarkan  teks- teks  yang  menekankan  keesaan  Allah  Subhanahu  Wa Ta’ala dan keyakinan umat Muslim terhadap ketuhanan yang  tunggal  dan  absolut  [17].  Label  ini  mencakup ayat-ayat  yang  mengajarkan  prinsip  dasar  dalam  Islam yaitu  keyakinan  terhadap  satu  Tuhan  [18].  Kedua, Ibadah  mencakup  teks-teks  yang  mengandung  makna ketundukan  dan  kepatuhan  dalam  menjalankan  serta menghadapi  segala  larangan  Allah  Subhanahu  Wa
Ta’ala  [19].  Ayat-ayat  ini  memberikan  panduan  bagi umat Muslim mengenai cara-cara beribadah yang benar dan  bagaimana  menghindari  larangan  yang  telah ditetapkan  dalam  agama  [20].  Ketiga,  Akhlaq  adalah label  yang  menggambarkan  teks  yang  menunjukkan watak  dan  perilaku  seseorang,  serta  dampaknya terhadap  perbuatan  baik  dan  buruk  dalam  kehidupan sehari-hari  [21].  Ayat-ayat  ini  berfungsi  sebagai panduan  moral  dan  etika,  membantu  individu  dalam mengembangkan  karakter  yang  mulia  dan  menjaga perilaku  sesuai  dengan  ajaran  Islam  [22].  Keempat, Sejarah  (Tarikh)  menggambarkan  teks  yang  berisi cerita  atau  peristiwa  dari  masa  lalu  yang  memberikan pelajaran dan inspirasi kepada umat Muslim masa kini [23].  Ayat-ayat  yang  termasuk  dalam  kategori  ini sering kali menceritakan kisah bangsa-bangsa terdahulu,  nabi-nabi,  dan  umat-umat  sebelumnya  yang bertujuan  untuk  memberikan  pelajaran  bagi  generasi sekarang  [24].  Dengan  memahami  konteks  sejarah dalam Al-Qur'an, pembaca dapat memperoleh wawasan yang  lebih  dalam  tentang  peristiwa  masa  lalu  yang membentuk  dasar  bagi  ajaran-ajaran  agama  yang dipelajari saat ini.
2.3. Text Preprocessing
Tujuan  utama  dari  pemrosesan  awal  teks  atau text preprocessing adalah untuk meningkatkan kualitas data dengan  membuatnya  lebih  terstruktur  dan  siap  untuk analisis  lanjutan  [25].  Langkah preprocessing teks diperlukan  untuk  mengubah  kumpulan  data  mentah menjadi  teks yang lebih  terstruktur, sehingga data siap untuk  diproses  pada  langkah-langkah  berikutnya  [26]. Proses  ini  sangat  penting  karena  data  teks  yang  tidak terstruktur  dapat  mengandung  banyak noise atau informasi yang tidak relevan yang dapat mempengaruhi performa dan akurasi model klasifikasi yang digunakan [27].  Dengan  menerapkan preprocessing yang  tepat, kita dapat meningkatkan kinerja model dan memastikan bahwa  analisis  dilakukan  pada  data  yang  relevan  dan bersih.
Proses preprocessing pada penelitian ini terdiri dari tiga tahapan  utama.  Tahapan  pertama  adalah cleansing ,
yang  melibatkan  penghapusan  atau  pembersihan elemen-elemen  yang  tidak  relevan  atau  mengganggu dalam  teks  terjemahan,  seperti  angka,  tanda  baca  yang tidak  penting  seperti  koma  (,)  dan  titik  (.),  serta delimiter  lainnya  [28].  Penghapusan  elemen  ini bertujuan untuk menyederhanakan teks dan mengurangi kebisingan  yang  dapat  mengganggu  proses  analisis berikutnya.  Kedua  adalah case  folding ,  yaitu  proses konversi  semua  karakter  dalam  teks  menjadi  huruf kecil.  Langkah  ini  penting  untuk  mengurangi keragaman  data  yang  disebabkan  oleh  perbedaan kapitalisasi  huruf,  misalnya  kata  "Allah"  dan  "allah" dianggap  sebagai  entitas  yang  sama  dalam  konteks analisis  teks.  Langkah  ketiga  adalah tokenizing ,  yang melibatkan  pemisahan  teks  menjadi  unit-unit  yang lebih  kecil  seperti  kalimat,  kata,  atau  frasa.  Proses  ini memecah  teks  ke  dalam  bagian-bagian  yang  disebut token,  yang  dapat  dianalisis  secara  individual  untuk memahami  distribusi  dan  frekuensi  kata  atau  frasa dalam  teks  [29].  Misalnya,  dalam  teks  terjemahan  Al- Qur'an, tokenizing membantu  dalam  mengidentifikasi dan  menghitung  kata-kata  penting  yang  mungkin berkaitan  dengan  kategori  tertentu  seperti  Tauhid  atau Ibadah. Selain ketiga langkah utama ini, preprocessing juga dapat mencakup teknik tambahan seperti stopword removal untuk  menghapus  kata-kata  umum  yang  tidak memiliki  makna  signifikan,  dan stemming atau lemmatization untuk  mengurangi  kata  ke  bentuk dasarnya.
Gambar 2. Arsitektur CBOW dan Skip-Gram .
2.4. Word2Vec
Word2Vec salah  satu  teknik word  embedding yang diusulkan  oleh  Mikolov  pada  tahun  2013,  dengan mempertimbangkan  korpus  sebagai  masukan  dan keluaran  sebagai  vektor. Word2Vec mengubah  setiap kata menjadi vektor. Kelebihan Word2Vec adalah dapat merepresentasikan kesamaan kontekstual dua kata pada vektor  hasil  [30]. Word2Vec memiliki  tiga  parameter yang  mempengaruhi  proses  pembelajaran  model,  yaitu arsitektur,  metode  evaluasi,  dan  ukuran.  Masing- masing  dari  ketiga  parameter Word2Vec memiliki pengaruh terhadap kinerja akurasi deep learning [31].
Arsitektur word  embedding mencakup  dua  jenis,  yaitu Continuous Bag of Words (CBOW) dan Skip-gram [32] yang digambarkan pada  Gambar 2. Continuous Bag of
Words (CBOW)  dipilih  sebagai  arsitektur  model word embedding , karena Continuous Bag of Words (CBOW) menghasilkan  kinerja  yang  lebih  baik  karena  memiliki akurasi yang sedikit lebih tinggi pada kata yang sering muncul dan pada dataset pencarian ini terdapat banyak kata  yang  sering  muncul  [10].  Skenario  model pengujian  dengan word  embedding dilihat  pada  Tabel 1.
Tabel 1. Skenario Pengujian Word Embedding Word Embedding
Dimensi Size Epoch Word2Vec
100 10,  20,  30,  50, 100, 1000 200 10,  20,  30,  50, 100, 1000 300 10,  20,  30,  50, 100, 1000

## 2.6. Pembagian Data
Kumpulan  data  penelitian  ini  dibagi  menjadi  dua bagian  utama  yaitu  data  latih  dan  data  uji.  Data  latih adalah  subset  dari  kumpulan  data  yang  digunakan untuk  melatih  model  agar  dapat  belajar  dan  mengenali pola-pola  dalam  data  [33].  Sementara  itu,  data  uji merupakan  bagian  dari  data  yang  disisihkan  dan  tidak digunakan  selama  proses  pelatihan;  data  ini  digunakan untuk  mengevaluasi  kinerja  model  dan  memastikan bahwa model dapat menggeneralisasi dengan baik pada data  yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya  [34]. Pembagian  ini  penting  untuk  menghindari overfitting dan  memberikan  estimasi  yang  lebih  akurat  tentang bagaimana  model  akan  berkinerja  pada  data  dunia nyata.
Setiap  model  dalam  penelitian  diuji  dengan  empat skenario  pembagian  data  untuk  menilai  kinerja  dan generalisasi model. Skenario-skenario tersebut membagi data latih dan data uji dengan proporsi: 60%- 40%, 70%-30%, 80%-20%, dan 90%-10%. Tujuan dari variasi  ini  adalah  untuk  melihat  bagaimana  perubahan proporsi  data  latih  dan  data  uji  mempengaruhi kemampuan  model  dalam  memprediksi  data  baru. Melalui  pengujian  berbagai  skenario,  penelitian  ini bertujuan  menemukan  konfigurasi  terbaik  untuk klasifikasi multi-label teks terjemahan Al-Qur'an.
2.7. Bi-Directional Long Short-Term Memory
Bidirectional  Long-Short  Term  Memory (Bi-LSTM) merupakan  arsitektur  jaringan  saraf  yang  terdiri  dari dua lapisan LSTM, yaitu LSTM maju ( forward LSTM) untuk  memodelkan  konteks  sebelumnya  dan  LSTM mundur ( backward LSTM) untuk memodelkan konteks selanjutnya  [35]. Bidirectional  Long-Short  Term Memory (Bi-LSTM)  menghubungkan  dua  lapisan tersembunyi  yang  datang  dari  arah  berlawanan  dengan keluaran  yang  sama.  Dengan  menggunakan  bentuk pembelajaran  generatif  mendalam  ini,  lapisan neuron dapat  secara bersamaan  memperoleh informasi tentang keadaan  masa  lalu  dan  masa  depan  [36].  Gambar  3
menunjukkan  arsitektur  dari Bidirectional  Long-Short Term  Memory (Bi-LSTM). Input diberikan  dari 𝑡 −  1 hingga  waktu 𝑡 − 𝑛 untuk  lapisan  sebelumnya  dan untuk  lapisan  berikutnya,  input  diberikan  dalam  arah berlawanan  dari 𝑡 − 𝑛 hingga 𝑡 –  1. Forward LSTM operasi  dari  awal  hingga  akhir  sesuai  dengan  urutan data. Pada setiap langkah waktu, informasi dari langkah sebelumnya  diintegrasikan  ke  dalam  pemrosesan langkah  saat  ini.  Setiap  sel  LSTM  ( Long  Short-Term Memory ) memiliki tiga gerbang, yaitu input gate , forget gate , dan output gate , yang memungkinkan pengorganisasian  dan  penyimpanan  informasi  jangka panjang. Rumus Forward LSTM disajikan pada rumus 1.
Gambar 3. Arsitektur Bi-LSTM.
ℎ ⃗ 𝑡 =  𝜎 (𝑊 𝑥ℎ ⃗⃗ . 𝑥 𝑡 +   𝑊 ℎ ⃗⃗ ℎ⃗⃗ . ℎ ⃗ 𝑡−1 +   𝑏 ℎ ⃗⃗ ) (1)
Dimana, ℎ ⃗ 𝑡 output  yang  dihasilkan  oleh  sel  LSTM untuk  langkah  waktu  tertentu. 𝜎 fungsi  aktivasi  yang diterapkan pada hasil penjumlahan yang ada di sebelah kanan. 𝑊 𝑥ℎ ⃗⃗ hasil  perkalian  matriks  antara  bobot 𝑊 𝑥ℎ ⃗⃗ dan vektor input 𝑥 𝑡 . 𝑊 ℎ ⃗⃗ ℎ⃗⃗ hasil  perkalian matriks antara bobot 𝑊 ℎ ⃗⃗ ℎ⃗⃗ dan vektor output dari langkah waktu sebelumnya ℎ ⃗ 𝑡−1 . 𝑏 ℎ ⃗⃗ adalah bias. Sedangkan backward LSTM  beroperasi  dari  awal  hingga  akhir  mengikuti urutan  data  yang  sama.  Seperti forward LSTM, backward LSTM juga memiliki struktur serupa dengan tiga gerbang, sehingga memungkinkan untuk memahami  konteks  langkah  waktu  mundur.  Rumus  2 merupakan rumus dari backward LSTM.
ℎ ⃖⃗ 𝑡 =  𝜎 (𝑊 𝑥ℎ ⃖⃗⃗ . 𝑥 𝑡 +   𝑊 ℎ ⃖⃗⃗ℎ⃖⃗⃗ . ℎ ⃖⃗ 𝑡+1 +   𝑏 ℎ ⃖⃗⃗ ) (2)
Dimana, ℎ ⃖⃗ 𝑡 output ( hidden state ) pada langkah waktu t dari  LSTM  yang  bergerak  mundur. 𝜎 fungsi  aktivasi yang  diterapkan  pada  hasil  penjumlahan linier dari input dan state sebelumnya. 𝑊 𝑥ℎ ⃖⃗⃗ hasil  matriks  bobot yang  menghubungkan input 𝑥 𝑡 ke ℎ ⃖⃗ 𝑡 . 𝑊 ℎ ⃖⃗⃗ℎ⃖⃗⃗ matriks bobot  yang  menghubungkan ℎ ⃖⃗ 𝑡 pada  langkah  waktu sebelumnya t +  1  ke ℎ ⃖⃗ 𝑡 pada  langkah  waktu  i. 𝑏 ℎ ⃖⃗⃗ adalah  bias. Output dari  Bi-LSTM,  baik forward dan backward ,  digabungkan  pada  setiap  langkah  waktu. Artinya  lapisan  Bi-LSTM  menghasilkan vector
keluaran 𝑦𝑡 ,  dimana  setiap  elemen dihitung  dengan menggunakan rumus 3.
𝑦 𝑡 =   𝑊 ℎ ⃗⃗ 𝑦 ℎ ⃗ 𝑡 + 𝑊 ℎ ⃖⃗⃗𝑦 ℎ ⃖⃗ 𝑡 +   𝑏 𝑦 (3)
Dimana, 𝑦 𝑡 output pada  langkah  waktu 𝑡 . 𝑊 ℎ ⃗⃗ 𝑦 bobot yang  menghubungkan  representasi  tersembunyi  dari langkah  waktu  sebelumnya  ke output 𝑦 𝑡 . ℎ ⃗ 𝑡 representasi tersembunyi pada langkah waktu sebelumnya. 𝑊 ℎ ⃖⃗⃗𝑦 bobot yang  menghubungkan representasi tersembunyi dari langkah waktu berikutnya ke output 𝑦 𝑡 . ℎ ⃖⃗ 𝑡 Representasi  tersembunyi  pada langkah waktu berikutnya. 𝑏 𝑦 bias untuk output .
2.8. Evaluasi & Pengujian
Tahapan  pengujian  merupakan  proses  melakukan pengujian  terhadap  model  pada  penelitian  ini.  Kinerja model diukur menggunakan metriks accuracy , precision , recall dan Hamming  loss merupakan  salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengevaluasi kinerja. Metode ini bertujuan untuk menghitung jumlah kesalahan  klasifikasi  pada  data  yang  diuji.  Semakin kecil  nilai  yang  diperoleh  maka  kinerja  klasifikasi semakin baik dan sebaliknya. Rumus untuk menghitung kerugian Haming dapat dilihat pada Rumus 4.
𝐻𝑎𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔𝐿𝑜𝑠𝑠(ℎ) = 1 𝑝 ∑ 1 𝑞 𝑝 𝑖=1 | ℎ(𝑥 𝑖 )∆𝑦 𝑖 | (4)
Dimana 𝑝 adalah  jumlah  data  yang  akan  digunakan dalam  klasifikasi  dan q adalah  jumlah  total  label  yang ada.  Di  dalam  rumus  ini  |h( 𝑥 ) △𝑌 |  mewakili  jumlah kesalahan  yang  terjadi  pada  saat  klasifikasi,  yaitu perbedaan antara label yang diprediksi oleh model dan label  sebenarnya  untuk  setiap  data.  Metrik  ini  sangat penting  untuk  memahami  seberapa  sering  model  salah dalam memprediksi label yang tepat dari setiap sampel. Dengan  menggunakan Hamming  Loss ,  kita  dapat mengevaluasi kinerja model klasifikasi dalam memprediksi  beberapa  label  secara  simultan  dan menentukan  seberapa  akurat  model  dalam  tugas multi- label . Sedangkan Accuracy digunakan untuk mengukur sejauh  mana  model  dapat  mengklasifikasikan  dengan benar  seluruh  label  pada  data  uji. Precision mendeskripsikan  dalam  mengukur  sejauh  mana prediksi  positif  yang  dilakukan  oleh  model  dengan benar. Recall menentukan  kapasitas  model  untuk mendeteksi  atau  mengidentifikasi  label  yang  sesuai dalam kumpulan data.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari Al-Qur’an terjemahan yang diterbitkan oleh Kementerian  Agama  Republik  Indonesia.  Secara keseluruhan,  Al-Qur’an  memiliki  6.236  ayat  yang tersebar  di  berbagai  surah.  Namun,  penelitian  ini memfokuskan  pada  teks  terjemahan  dari  tiga  surah utama,  yaitu  Surah  An-Nisa',  Surah  Al-Maidah,  dan Surah Al-An'am, yang secara total terdiri dari 461 ayat.
Pemilihan ketiga surah ini dilakukan untuk memberikan  variasi  dan  representasi  yang  cukup  dari teks  terjemahan  Al-Qur’an.  Dengan  menggunakan subset data ini, penelitian bertujuan untuk mengembangkan  dan  menguji  model  klasifikasi multi- label yang  efektif  dalam  memprediksi  kategori  setiap ayat.
Tabel 2. Pelabelan Terjemahan Al-Qur’an Terjemahan Tauhid Ibadah Akhlaq Sejarah Allah berfirman: "(Jika demikian), maka sesungguhnya negeri itu diharamkan atas mereka selama empat puluh tahun, … 0 0 1 1 Sungguh kalau kamu menggerakkan tanganmu kepadaku untuk
membunuhku, aku sekali-kali tidak
akan menggerakkan …. 1 0 1
1
Kemudian  proses  pelabelan  dilakukan  secara  manual oleh  para  ahli  dengan  memberi  label  Tauhid,  Ibadah, Akhlaq dan Sejarah pada setiap ayat dalam terjemahan Al-Qur’an. Berdasarkan Tabel 2, setiap label mendapat nilai  1  jika  terjemahannya  termasuk  dalam  kategori pada  label  dan  nilai  0  jika  terjemahannya  tidak termasuk dalam label.  Dengan demikian, sebaran label ditunjukkan  pada  Gambar  4  dengan  jumlah  label Tauhid sebanyak 324 label, Ibadah sebanyak 205 label, Akhlaq sebanyak 265 label,  dan Sejarah sebanyak 141 label.
Gambar 4. Distribusi Label Terjemahan Al-Qur’an.

## 3.1. Text Preprocessing
Data  yang  digunakan  dalam  proses  ini  mewakili  461 terjemahan  Al-Qur’an  bahasa  Indonesia.  Langkah  ini membersihkan  data,  mengubah  semua  huruf  menjadi huruf  kecil,  dan  membagi  kalimat  menjadi  beberapa bagian. Preprocessing menghasilkan  data  terjemahan
Al-Qur’an  yang  bersih,  yang  kemudian  digunakan untuk  data  pelatihan  dan  pengujian.  Tabel  3 menyajikan hasil preprocessing teks.
Tabel 3. Hasil Preprocessing Terjemahan Terjemahan Original Sesudah Preprocessing Dan mereka (orang-orang munafik) mengatakan: "(Kewajiban  kami  hanyalah)
taat".  Tetapi  apabila  mereka telah pergi dari sisimu,
sebahagian dari mereka
mengatur  siasat  di  malam  hari (mengambil  keputusan)  lain dari yang telah mereka katakan  tadi.  Allah  menulis siasat  yang  mereka  atur  di malam hari itu, maka berpalinglah kamu dari mereka dan  tawakallah  kepada  Allah. Cukuplah Allah menjadi Pelindung. dan mereka orangorang munafik mengatakan kewajiban  kami  hanyalah  taat tetapi  apabila  mereka  telah pergi  dari  sisimu  sebahagian dari mereka mengatur siasat di malam hari mengambil keputusan  lain  dari  yang  telah mereka  katakan  tadi  allah menulis  siasat  yang  mereka atur  di  malam  hari  itu  maka berpalinglah kamu dari mereka dan  tawakallah  kepada  allah cukuplah allah menjadi pelindung

## 3.2. Pembagian Data Latih dan Data Uji
Memisahkan  data  pelatihan  dan  data  pengujian  untuk mengklasifikasikan  terjemahan  Al-Qur’an  bahasa Indonesia  penting  dilakukan  untuk  menguji  performa model  secara  akurat.  Biasanya,  pembagian  data  ini memungkinkan model untuk belajar dari data yang ada (data  latih),  yang  kemudian  dievaluasi  oleh  model selama pelatihan dan dilakukan penyesuaian parameter untuk  menghindari overfitting (data  validasi).  Setelah itu,  data  baru  (data  uji)  digunakan  untuk  mengukur seberapa baik model dapat memprediksi informasi yang belum pernah dilihat sebelumnya. Dalam penelitian ini, kami menguji model dengan beberapa variasi data latih dan  data  uji  pada  ukuran  60%:40%,  70%:30%, 80%:20%,  dan  90%:10%.  Pendekatan  ini  memastikan bahwa  model  diuji  dalam  berbagai  kondisi  untuk mendapatkan  gambaran  yang  komprehensif  tentang kinerjanya.
Pembagian data latih dan data uji divisualisasikan pada Gambar  5,  menunjukkan  empat  skenario  pengujian model klasifikasi. Pada skenario pertama (a), 60% data digunakan  untuk  pelatihan  dan  40%  untuk  pengujian. Jumlah  data  adalah  168  untuk  pelatihan,  113  untuk validasi, dan 180 untuk pengujian. Pada skenario kedua (b),  70%  data  digunakan  untuk  pelatihan  dan  30% untuk  pengujian,  dengan  224  data  untuk  pelatihan,  96 data untuk validasi, dan 141 untuk pengujian. Skenario ketiga  (c)  membagi  80%  untuk  pelatihan  dan  20% untuk  pengujian,  menghasilkan  296  data  untuk pelatihan,  74  untuk  validasi,  dan  91  untuk  pengujian. Terakhir,  pada  skenario  keempat  (d),  90%  data  untuk pelatihan  dan  10%  untuk  pengujian,  dengan  372  data untuk  pelatihan,  42  untuk  validasi,  dan  47  untuk pengujian.  Melalui  berbagai  skenario  ini,  penelitian bertujuan  untuk  mengevaluasi  bagaimana  perubahan dalam  pembagian  data  dapat  mempengaruhi  kinerja model secara keseluruhan.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 5. Visualisasi Pembagian Data Latih dan Uji.
3.3. Pengujian Bi-directional Long Short-Term Memory
Pada  tahapan  ini  dengan  pengujian  Bi-LSTM  langkah awal  dilakukan  dengan preprocessing seperti  yang dilakukan  pada  model  dasar  tahap  pertama.  Langkah selanjutnya  adalah  menentukan  panjang  maksimal rangkaian  token  kata  yang  dapat  diakomodasi  oleh model  dengan  menghitung  distribusi  panjang  token kata  untuk  setiap  kalimat  dalam  data.  Dari  Gambar  6,
panjang  token  terbesar  sekitar  20  hingga  50  token, sedangkan  panjang  token  terkecil  sekitar  125  hingga 150  token.  Oleh  karena  itu,  nilai 𝑚𝑎𝑥 _ 𝑠𝑒𝑞 _ 𝑙𝑒𝑛𝑔𝑡 ℎ pada  model  dasar  tahap  kedua  ditentukan  sebesar  150. Selanjutnya  model  Bi-LSTM  didefinisikan  pada Gambar  7  yangmerupakan  struktur  model  yang menunjukkan  bahwa  ini  adalah  model sequential dengan  beberapa  lapisan  yang  diterapkan  untuk klasifikasi teks terjemahan Al-Qur'an Bahasa Indonesia.  Pertama,  lapisan embedding dipakai  untuk mengonversi  kata-kata  ke  dalam  representasi  vektor numerik  dengan  dimensi  300  di  dalam  jendela sepanjang 150 kata.
Gambar 6. Distribusi token kata dalam data.
Gambar 7. Struktur model Bi-LSTM.
Ini  berguna  untuk  memahami  konteks  dan  hubungan antar-kata dalam teks Al-Qur'an yang diinterpretasikan. Lapisan Bidirectional LSTM  ( Long  Short-Term Memory ) digunakan untuk mempelajari pola sekuensial dan hubungan antar kata secara dua arah, memungkinkan  pemahaman  yang  lebih  mendalam terhadap urutan kata dalam teks Al-Qur'an. Selanjutnya,  lapisan dense ( Dense )  dengan  128  unit diikuti  oleh  lapisan dropout untuk  mengurangi overfitting dengan mengabaikan sebagian koneksi antar unit.  Lapisan dense terakhir  dengan  4  unit  adalah output dari  model  ini,  yang  mengindikasikan  bahwa model  ini  didesain  untuk  menghasilkan  prediksi  pada empat  kategori  yang  ditentukan  sebelumnya,  yaitu Tauhid,  Ibadah,  Akhlaq,  dan  Sejarah  (Tarikh).  Total parameter  yang  digunakan  dalam  model  ini  adalah sekitar 1,91 juta parameter dengan semua parameter ini dapat  disesuaikan  ( trainable ),  yang  artinya  seluruh parameter  ini  akan  disesuaikan  secara  otomatis  selama proses pelatihan model.
Berdasarkan  hasil  evaluasi  model  menggunakan algoritma  Bi-LSTM  disampaikan  pada  Tabel  4 menunjukkan  nilai  akurasi  sebesar  50%,  yang mengindikasikan  bahwa  model  berhasil  memprediksi dengan  benar  setengah  dari  keseluruhan  data  uji. Precision sebesar  62%  menunjukkan  seberapa  tepat model  dalam  mengidentifikasi  setiap  kelas  secara individual, sedangkan recall sebesar 56% mencerminkan  sejauh  mana  model  mampu  mengambil data  yang  relevan  dari  setiap  kelas  yang  diuji. Hamming  loss sebesar  35%  menggambarkan  tingkat kesalahan  prediksi  pada  setiap  sampel.  Meskipun model  ini  memberikan  hasil  yang  cukup  baik  dalam beberapa  aspek,  nilai-nilai  evaluasi  yang  terjadi  perlu diperhatikan  untuk  perbaikan  lebih  lanjut  agar  dapat meningkatkan  akurasi,  presisi, recall ,  dan  mengurangi tingkat  kesalahan  dalam  prediksi  klasifikasi  teks  Al- Qur'an Bahasa Indonesia. Sehingga untuk meningkatkan  performa  pada  model  ini,  dilakukan pengujian dengan menambahkan fitur word embedding pada model.
Tabel 4. Hasil evaluasi model Bi-LSTM Skenario Accuracy Precision Recall Hamming Loss 60:40 43% 61% 45% 40% 70:30 50% 62% 56% 35% 80:20 48% 60% 54% 37% 90:10 45% 62% 55% 37%

## 3.4 Word Embedding
Tahapan ini menerapkan representasi kata-kata sebagai vektor  dan  diharapkan  mampu  meningkatkan  nilai akurasi  dari  model  Bi-LSTM.  Skema  pengujian  pada word  embedding dipaparkan  pada  Tabel  1  dengan menghasilkan model word embedding dengan 100, 200, dan  300  dimensi  menggunakan word2vec .  Hasil pelatihan word  embeddings disajikan  pada  Tabel  5. Tabel 5 tersebut menampilkan hasil evaluasi dari model
menggunakan  algoritma Word2Vec dalam  empat skenario  pengujian  yang  berbeda.  Setiap  skenario mewakili  proporsi  pembagian  data  latih  dan  data  uji yang berbeda. Skenario 1 membagi data latih 60% dan data uji 40%, Skenario 2 membagi 70% latih dan 30% uji, Skenario 3 menggunakan pembagian 80% latih dan 20% uji, sementara Skenario 4 memiliki proporsi 90% latih dan 10% uji.
Dalam  setiap  skenario,  terdapat  evaluasi  model  yang diukur  menggunakan  dimensi  dan epochs yang berbeda.  Dimensi  merujuk  pada  dimensi  representasi vektor  kata-kata,  sedangkan epochs adalah  jumlah iterasi  selama  pelatihan  model.  Melalui  hasil  yang dicatat  dalam  tabel,  terlihat  performa  beragam  dari model  pada  kombinasi  dimensi  dan epochs tertentu dalam masing-masing skenario. Secara umum, terdapat variasi performa yang cukup signifikan antara skenario- skenario.  Sebagai  contoh,  pada  skenario  1  untuk Word2Vec ,  peningkatan  dimensi  dari  100  hingga  300 pada  20  epochs  menunjukkan  peningkatan  akurasi secara konsisten dari sekitar 47% menjadi sekitar 53%, dengan variasi kecil dalam pengujian berbeda. Skenario 4  cenderung  menunjukkan  performa  yang  lebih  tinggi, terutama  pada  kombinasi  dimensi  dan  epochs  tertentu. Analisis  lebih  lanjut  terhadap  variasi  ini  dapat membantu  menentukan  konfigurasi  terbaik  untuk pembagian  data  latih  dan  uji,  serta  parameter  model seperti  dimensi  dan epochs yang  dapat  meningkatkan akurasi klasifikasi teks Al-Qur'an Bahasa Indonesia.
Tabel 5. Hasil pengujian Bi-LSTM dengan Word Embedding
Dimensi Epoch Word2Vec 60:40 70:30 80:20 90:10 100 10 47.45% 52.54% 52.11% 57.27% 20 51.20% 51.00% 54.58% 60.64% 30 50.00% 52.66% 54.12% 56.91% 50 51.11% 50.47% 56.14% 61.52% 100 49.91% 48.64% 54.30% 57.09% 1000 50.42% 51.60% 54.85% 56.03% 200 10 48.94% 54.37% 53.85% 60.82% 20 51.30% 53.07% 54.85% 60.46% 30 52.41% 55.85% 55.86% 59.04% 50 52.92% 52.96% 56.87% 58.16% 100 52.13% 57.33% 54.85% 58.16% 1000 48.10% 53.25% 53.11% 57.62% 300
10 50.69% 55.20% 56.96% 57.80% 20 53.80% 56.21% 57.60% 57.45% 30 51.85% 56.56% 56.78% 58.87%
50 51.16% 55.32% 54.21% 56.74%
100 53.47% 55.56% 58.61% 54.43%
1000 52.18% 50.83% 56.23% 58.51%
3.5 Hyperparameter Tuning
Untuk  melatih  model  dengan  lebih  baik  dengan mengimplementasikan word embeddings , penting untuk menentukan hyperparameter . Hyperparameter digunakan  untuk  mencari  nilai  optimal  dalam  model dan  meningkatkan  performa  model. Hyperparameter yang  ditentukan  mencakup epoch , batch  size ,  dan learning rate . Hyperparameter terbaik akan diterapkan untuk  menguji  model  dasar  terbaik  yang  telah diintegrasikan  pada  fitur word  embeddings ,  sehingga akurasi yang diperoleh akan lebih baik.
Setiap model word embeddings baik itu word2vec akan pengujian  parameter learning  rate dengan range 0.00001  (1e-5)  sampai  dengan  0.1  (1e-1). Batch  size dengan range 16 – 128 dan epochs dengan range 10 – 100  pengujian.  Hasil  yang  didapatkan  selama  proses hyperparameter disajikan  pada  Tabel  6.    Model word2Vec menghasilkan learning  rate 0,092857763, batch  size 107  dan epoch 96.  Berdasarkan  Gambar  8, hasil  pengujian hyperparameter dengan  parameter terbaik  sebanyak  96 epoch , batch  size 107,  dan learning  rate sebesar  0,092857763  dari  pengujian model Bi-Directional  Long  Short-Term  Memory (Bi- LSTM)  dengan Word2Vec menunjukkan  nilai  akurasi sebesar  70,21%, precision 64,31%, recall 61,13%  dan hamming loss 36,52%.
Tabel 6. Hasil Parameter Terbaik Hyperparameter Tuning Word Embedding Learning Rate Batch Size Epochs Word2Vec 0,092857763 107 96
Gambar 8. Hasil pengujian model dengan hyperparameter .
3.6 Analisa Hasil Pengujian
Berdasarkan  pengujian  model  untuk  klasifikasi multi- label terjemahan  Al-Qur’an  berbahasa  Indonesia  hasil klasifikasi  tanpa  menggunakan word  embedding dan penyetelan hyperparameter memiliki  akurasi  yang rendah.  Akurasi  berangsur  naik  jika  model Bi- Directional  Long  Short-Term  Memory (Bi-LSTM) dengan  model word  embedding  word2Vec yang dilakukan tuning  hyperparameter optimal  pada  model Bi-directional  Long  Short-Term  Memory (Bi-LSTM) dengan  penyematan  kata Word2Vec menghasilkan akurasi  mencapai  70,21.  %.  Namun,  akurasinya  belum
mencapai  100%  dalam  mengklasifikasikan  beberapa label terjemahan Al-Qur’an Indonesia. Hal ini mungkin disebabkan  oleh  beberapa  faktor.  Pertama,  alasannya adalah  bahasa  yang  kompleks  dan  konteks  Al-Qur’an yang  sangat  spesifik  dapat  menyebabkan  variasi penafsiran  yang  sulit  diwakilkan  sepenuhnya  oleh model  bahasa  mesin.  Kedua,  adanya  variasi  gaya penulisan dan struktur kalimat yang dapat mempersulit pemodelan  bahasa.  Selain  itu,  keberhasilan  klasifikasi multi-label juga  bergantung  pada  ketersediaan  dan kualitas  kumpulan  data  yang  digunakan  untuk  melatih model. Faktor-faktor ini dapat menyebabkan keterbatasan  dalam  prediksi  sempurna,  bahkan  dengan pengaturan hyperparameter terbaik.  Dalam  konteks kompleks seperti ini, mencapai  akurasi 100% bisa jadi sangat  sulit  karena  kompleksitas  bahasa  dan  variasi penafsiran yang mungkin timbul.

## 3.7 Perbandingan Penelitian Terdahulu
Dalam upaya untuk memahami dan mengklasifikasikan teks  terjemahan  Al-Qur’an,  berbagai  pendekatan  telah dikembangkan  dan  diterapkan  oleh  para  peneliti  di masa  lalu.  Penelitian  terdahulu  ini  menjadi  fondasi yang  penting  dalam  pengembangan  metode  klasifikasi teks  yang  lebih  efisien  dan  akurat.  Memahami  temuan dan metodologi yang telah digunakan dalam penelitian- penelitian  sebelumnya  membantu  dalam  mengevaluasi kontribusi baru dari penelitian ini dan menempatkannya dalam konteks pengetahuan yang sudah ada. Penelitian ini  tidak  hanya  melihat  bagaimana  teknik-teknik  yang berbeda  telah  diterapkan  tetapi  juga  mengeksplorasi bagaimana  inovasi  dan  perbaikan  dapat  dilakukan untuk menangani tantangan yang ada dalam klasifikasi multi-label teks terjemahan Al-Qur’an. Melalui analisis perbandingan  ini,  dapat  diidentifikasi  keunggulan, kelemahan,  dan  kontribusi  unik  yang  ditawarkan  oleh pendekatan  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini,  yang pada  akhirnya  bertujuan  untuk  memperluas  dan meningkatkan  pemahaman  tentang  klasifikasi  teks keagamaan yang kompleks. Tabel 7 berikut memberikan  perbandingan  ringkas  antara  hasil  dari berbagai  penelitian  sebelumnya  dengan  hasil  yang dicapai dalam studi ini.
Tabel 7. Perbandingan Penelitian Terdahulu Reference Algoritma Accuracy Precision Recall [4] SVM 70,00% 68,00% - [6] K-NN 64,10% - - [7] K-NN 65,35% 63,00% 61,00% [8] NB 60,09% - - Penulis Bi-LSTM + Word2Vec CBOW + Tuning Hyperparameter 70,21% 64,31% 61,13%
Dari  Tabel  7  diatas  menyajikan  perbandingan  antara berbagai  algoritma  yang  digunakan  dalam  penelitian sebelumnya  dengan  pendekatan  yang  diusulkan  dalam studi ini. Penelitian terdahulu yang dirujuk dalam tabel
ini  telah  menggunakan  metode  seperti Support  Vector Machine (SVM), K-Nearest  Neighbor (K-NN),  dan Naïve Bayes (NB) untuk klasifikasi teks terjemahan Al- Qur’an.  Setiap  metode  memiliki  kekuatan  dan kelemahan  masing-masing  dalam  menangani  data  teks yang kompleks dan multi-label . Penelitian ini bertujuan untuk  mengkaji  bagaimana  pendekatan Bi-Directional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) yang dipadukan dengan Word2Vec CBOW  dapat  memberikan  hasil yang  lebih  baik  dalam  konteks  klasifikasi multi-label terjemahan  Al-Qur’an.  Pada  [4],  algoritma  SVM menunjukkan  akurasi  yang  cukup  tinggi  sebesar 70,00%. Precision yang  dicapai  oleh  SVM  dalam penelitian ini adalah 68,00%, menunjukkan kemampuan  yang  baik  dalam  mengidentifikasi  label yang  benar  dalam  data  teks.  Namun,  tabel  tidak menyertakan  nilai Recall ,  yang  penting  untuk memahami  sejauh  mana  model  dapat  menangkap semua label yang relevan. SVM, meskipun kuat dalam klasifikasi teks, terkadang menghadapi kesulitan dalam menangani  data  yang  sangat  variatif  dan  kompleks seperti  teks  Al-Qur’an,  di  mana  beberapa  ayat  dapat memiliki konteks multi-label.
Dua  referensi  menggunakan  K-NN  sebagai  metode klasifikasi.  Pada  [6],  K-NN  mencapai  akurasi  sebesar 64,10%.  Meskipun  nilai  akurasinya  lebih  rendah dibandingkan  dengan  SVM  dan  metode  lain,  K-NN tetap  relevan  dalam  studi  teks  karena  kesederhanaan dan kemudahannya dalam implementasi. Precision dan Recall tidak  dilaporkan  dalam  penelitian  ini,  yang membuat  sulit  untuk  sepenuhnya  mengevaluasi performanya  dalam  klasifikasi multi-label .  Pada referensi  [7],  K-NN  mencapai  akurasi  yang  sedikit lebih  baik  yaitu  65,35%,  dengan Precision dan Recall masing-masing  sebesar  63,00%  dan  61,00%.  Nilai  ini menunjukkan  bahwa  K-NN  dapat  memberikan  hasil yang konsisten tetapi masih di bawah performa metode deep  learning seperti  yang  diusulkan  dalam  penelitian ini.  Pada  [8]  menggunakan Naïve  Bayes sebagai pendekatan klasifikasi. Algoritma ini mencapai akurasi sebesar  60,09%,  yang  merupakan  nilai  terendah  di antara  metode  yang  dibandingkan  dalam  tabel. Meskipun Naïve Bayes dikenal dengan kesederhanaannya dan efisiensi komputasinya, hasil ini menunjukkan  bahwa  NB  mungkin  kurang  optimal dalam  menangani  klasifikasi multi-label pada  teks  Al- Qur’an  yang  kompleks. Precision dan Recall tidak disediakan  dalam  penelitian  ini,  sehingga  sulit  untuk menilai  sepenuhnya  efektivitasnya  dalam  memprediksi label dengan benar dalam konteks multi-label .
Metode  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini,  yaitu  Bi- LSTM  yang  digabungkan  dengan Word2Vec CBOW dan tuning  hyperparameter ,  menunjukkan  akurasi sebesar  70,21%. Precision sebesar  64,31%  dan Recall sebesar  61,13%  menunjukkan  bahwa  metode  ini  tidak hanya mampu mengidentifikasi label dengan baik tetapi juga cukup efektif dalam menangkap semua label yang relevan.  Meskipun  akurasi  hanya  sedikit  lebih  tinggi
dibandingkan  SVM,  keunggulan  dalam Precision dan Recall menunjukkan bahwa pendekatan ini lebih efisien dalam  menangani  kompleksitas  dan  variabilitas  data teks  terjemahan  Al-Qur’an.  Ini  menunjukkan  potensi besar dari pendekatan deep learning dalam meningkatkan  klasifikasi  teks  keagamaan  yang kompleks. Melalui analisis ini, bahwa pendekatan yang diusulkan dalam penelitian ini menawarkan keunggulan signifikan  dibandingkan  dengan  metode  tradisional seperti SVM, K-NN, dan Naïve Bayes . Pendekatan Bi- LSTM  + Word2Vec CBOW  + tuning  hyperparameter tidak  hanya  memberikan  hasil  yang  kompetitif  dalam hal  akurasi  tetapi  juga  unggul  dalam  aspek Precision dan Recall ,  menjadikannya  pilihan  yang  kuat  untuk klasifikasi multi-label teks terjemahan Al-Qur’an.

## 4.   Kesimpulan
Penelitian ini berhasil mengembangkan model klasifikasi multi-label untuk teks terjemahan Al-Qur’an dalam  bahasa  Indonesia  menggunakan Bi-Directional Long  Short-Term  Memory (Bi-LSTM)  dengan  teknik word  embedding  Word2Vec .  Fokus  penelitian  adalah pada  tiga  surah  utama:  Surah  An-Nisa',  Surah  Al- Maidah,  dan  Surah  Al-An'am,  dengan  total  461  ayat terjemahan.  Model  Bi-LSTM  dengan Word2Vec terbukti  lebih  efektif  dibandingkan  metode  klasifikasi tradisional  seperti K-Nearest  Neighbor (K-NN)  dan Support  Vector  Machine (SVM),  khususnya  dalam menangani  klasifikasi multi-label . Pengujian dilakukan dengan berbagai skenario pembagian data latih dan data uji  (60%-40%,  70%-30%,  80%-20%,  dan  90%-10%) untuk  mengevaluasi  kinerja  model.  Hasil  akhir menunjukkan bahwa model Bi-LSTM dengan Word2Vec dan tuning hyperparameter optimal mencapai  akurasi  hingga  70,21%,  yang  merupakan peningkatan  signifikan  dari  metode  lainnya.  Meskipun demikian,  tantangan  tetap  ada  dalam  mencapai  akurasi 100%, yang sebagian besar disebabkan oleh kompleksitas bahasa dan konteks dalam teks Al-Qur'an serta variasi dalam gaya penulisan dan struktur kalimat. Faktor-faktor  ini  menunjukkan  bahwa  meskipun  telah ada  perbaikan,  masih  ada  ruang  untuk  peningkatan lebih  lanjut  dalam  model  klasifikasi  teks  terjemahan Al-Qur’an.
Untuk  meningkatkan  akurasi  dan  efisiensi  model  lebih lanjut,  beberapa  langkah  dapat  diambil.  Pertama, peningkatan kualitas data dengan mengumpulkan lebih banyak  data  yang  representatif  dan  melibatkan  lebih banyak  ahli  dalam  proses  pelabelan  manual  dapat meningkatkan  keakuratan  model.  Kedua,  pengujian teknik word  embedding lain  seperti GloVe atau FastText mungkin  memberikan  hasil  yang  lebih  baik dalam  representasi  konteks  kata.  Ketiga,  eksplorasi arsitektur  model  lain  seperti Transformer atau  BERT, yang  telah  menunjukkan  hasil  yang  unggul  dalam pemahaman bahasa alami, dapat memberikan alternatif yang  lebih  efektif.  Selain  itu,  penambahan  fitur
kontekstual  seperti  metadata  atau  informasi  tambahan tentang  ayat  dan  surah,  serta  integrasi  teknik  attention dalam  model,  dapat  membantu  model  memahami konteks dengan lebih baik. Evaluasi lebih lanjut dengan data uji yang lebih bervariasi dan melibatkan pengguna akhir  dapat  memberikan  gambaran  yang  lebih  jelas tentang  relevansi  hasil  klasifikasi  dalam  penggunaan nyata.  Terakhir,  melakukan  analisis  kesalahan  dapat membantu mengidentifikasi jenis kesalahan yang sering terjadi,  memungkinkan  penyesuaian  model  untuk mengatasi  kekurangan  tersebut.  Dengan  penerapan saran-saran  ini,  model  klasifikasi multi-label untuk terjemahan  Al-Qur’an  dapat  terus  ditingkatkan, memberikan  kontribusi  yang  lebih  besar  dalam mempermudah  pembelajaran  dan  pemahaman  Al- Qur’an secara lebih akurat dan efektif.

## Daftar Pustaka
[1] M.  Oktarina,  “Faedah  Mempelajari  Dan Membaca  Al-Quran  Dengan  Tajwid,” Serambi Tarbawi , vol. 8, no. 2, pp. 147–162, 2020, doi: 10.32672/tarbawi.v8i2.5072.
[2] S.  Qutub,  “Sumber-Sumber  Ilmu  Pengetahuan Dalam  Al  Qur’an  Dan  Hadits,” Humaniora , vol.  2,  no.  2,  p.  1339,  Oct.  2011,  doi: 10.21512/humaniora.v2i2.3198.
[3] M.  Robani  and  A.  Widodo,  “Algoritma  K- Means  Clustering  Untuk  Pengelompokan  Ayat Al Quran Pada Terjemahan Bahasa Indonesia,” Jurnal Sistem Informasi Bisnis , vol. 6, no. 2, p. 164, 2016, doi: 10.21456/vol6iss2pp164-176.
[4] M.  Fauzan,  H.  Junaedi,  and  E.  Setyati, “Klasifikasi  Al  –  Qur’an  Terjemahan  Bahasa
Indonesia  Dengan  Menggunakan  Algoritma Support Vector Machine (SVM),” KONVERGENSI ,  vol.  18,  no.  2,  pp.  42–49, Dec. 2022, doi: 10.30996/konv.v18i1.6912.
[5] M.  Irfan,  W.  Uriawan,  N.  Lukman,  O. Kurahman,  and  W.  Darmalaksana,  “The Qur’anic Classification  Uses Algorithm  C4.5,” 2020, doi: 10.4108/eai.2-10-2018.2295558.
[6] A.  Hanafi,  A.  Adiwijaya,  and  W.  Astuti, “Klasifikasi  Multi  Label  Pada  Hadis  Bukhari Terjemahan  Bahasa  Indonesia  Menggunakan Mutual Information Dan K-Nearest Neighbor,”
Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  357–364,  2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i3.980.
[7] T.  H.  Putrisanni,  A.  Adiwijaya,  and  S.  Al Faraby,  “Klasifikasi  Ayat  Al  -  Quran Terjemahan  Bahasa  Inggris  Menggunakan  K- Nearest  Neighbor  Dan  Information  Gain,”
KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi  dan  Komputer) ,  vol.  3,  no.  1,  pp. 362–369, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1614.
[8] A.  Abdullahi,  N.  A.  Samsudin,  M.  H.  A. Rahim, S. K. A. Khalid, and R. Efendi, “Multi- Label  Classification  Approach  For  Quranic Verses  Labeling,” Indonesian  Journal  of Electrical  Engineering  and  Computer  Science , vol.  24,  no.  1,  pp.  484–490,  2021,  doi: 10.11591/ijeecs.v24.i1.pp484-490.
[9] B.  A.  H.  Kholifatullah  and  A.  Prihanto, “Penerapan Metode Long Short Term Memory Untuk  Klasifikasi  Pada  Hate  Speech,” Journal
of Informatics and Computer Science (JINACS) , vol. 04, pp. 292–297, Jan. 2023, doi: 10.26740/jinacs.v4n03.p292-297.
[10] D. I. Af’idah, D. Dairoh, S. F. Handayani, and R. W. Pratiwi, “Pengaruh Parameter Word2Vec Terhadap  Performa  Deep  Learning  Pada Klasifikasi  Sentimen,” Jurnal  Informatika: Jurnal  Pengembangan  IT ,  vol.  6,  no.  3,  pp. 156–161, 2021, doi: 10.30591/jpit.v6i3.3016.
[11] A.  Sepas-Moghaddam,  A.  Etemad,  F.  Pereira, and  P.  L.  Correia,  “Long  Short-Term  Memory With  Gate  And  State  Level  Fusion  For  Light Field-Based Face Recognition,” IEEE
Transactions  on  Information  Forensics  and Security ,  vol.  16,  pp.  1365–1379,  2021,  doi: 10.1109/TIFS.2020.3036242.
[12] B.  Jang,  M.  Kim,  G.  Harerimana,  S.  U.  Kang, and J. W. Kim,  “Bi-LSTM Model To Increase Accuracy  In  Text  Classification:  Combining Word2vec  CNN  And  Attention  Mechanism,” Applied Sciences (Switzerland) , vol. 10, no. 17, Sep. 2020, doi: 10.3390/app10175841.
[13] R.  A.  Rajagede  and  R.  P.  Hastuti,  “Al-Quran Recitation  Verification  For  Memorization  Test
Using Siamese LSTM Network,”
Communications  in  Science  and  Technology , vol.  6,  no.  1,  pp.  35–40,  2021,  doi: 10.21924/CST.6.1.2021.344.
[14] W. K. Sari, D. P. Rini, and R. F. Malik, “Text Classification Using Long Short-Term Memory With  GloVe  Features,” Jurnal  Ilmiah  Teknik Elektro  Komputer  dan  Informatika ,  vol.  5,  no. 2, p. 85, 2020, doi: 10.26555/jiteki.v5i2.15021.
[15] W. Chen, X. Liu, D. Guo, and M. Lu, “Multi- label  Text  Classification  Based  On  Sequence Model,”  in Communications  in  Computer  and Information  Science ,  Springer  Verlag,  2019,
pp.  201–210.  doi:  10.1007/978-981-32-9563- 6_21.
[16] R.  B.  Afrianto  and  L.  Y.  Kurniawati, “Kategorisasi  Dokumen  Teks  Secara  Multi Label  Menggunakan  Fuzzy  C-Means  Dan  K- Nearest  Neighbors  Pada  Artikel  Berbahasa
Indonesia,” JUTI:  Jurnal  Ilmiah  Teknologi Informasi ,  vol.  11,  no.  1,  p.  23,  2013,  doi: 10.12962/j24068535.v11i1.a17.
[17] S.  Sayyida,  “Ayat-Ayat  Tauhid  Terhadap Budaya  Pemeliharaan  Keris  Di  Jawa  (Studi Kasus  Buku  Mt  Arifin),” Journal  of  Qur’an and  Hadith  Studies ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  24–52, 2019, doi: 10.15408/quhas.v6i1.13403.
[18] S.  Hadi  and  L.  M.  Mujahid  Imaduddin, “Tawhid sebagai  Prinsip Primordial  Peradaban Islam: Studi Pemikiran Isma’il Raji al-Faruqi,” Tsaqafah  -  Jurnal  Peradaban  Islam ,  vol.  15,
no.  2,  pp.  265–290,  2019,  [Online].  Available: www.irf.net
[19] A.  Kallang,  “Konteks  Ibadah  Menurut  Al- Quran,” Al-Din:  Jurnal  Dakwah  dan  Sosial Keagamaan , vol. 4, no. 2, pp. 1–13, 2018, doi: 10.35673/ajdsk.v4i2.630.
[20] R.  Abdul  Hadi  and  Y.  Suharyat,  “Dakwah Dalam  Perspektif  Al  Qur’an  Dan  Al  Hadits,” Jurnal  Agama,  Sosial  dan  Budaya  (Religion) , vol. 1, no. 5, 2022.
[21] M.  Murharyana,  I.  I.  Al  Ayyubi,  and  R. Rohmatulloh,  “Pendidikan  Akhlak  Anak Kepada  Orang  Tua  Dalam  Perspektif  Al- Quran,” Piwulang:  Jurnal  Pendidikan  Agama Islam ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  175–191,  2023,  doi: http://dx.doi.org/10.32478/piwulang.v5i2.1515.
[22] M.  Astuti,  R.  Febriani,  and  N.  Oktarina, “Pentingnya Pendidikan
Islam Dalam
Membentuk  Karakter  Generasi  Muda,” Jurnal
Faidatuna ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  140–149,  2023, doi: 10.53958/ft.v4i3.302.
[23] J.  Mirdad  and  S.  Rahmat,  “Sejarah  Dalam Perspektif  Islam,” El  -Hekam ,  vol.  6,  no.  1,  p. 9, 2021, doi: 10.31958/jeh.v6i1.3303.
[24] A.  S.  Mainiyo  and  M.  M.  Sule,  “Impact  Of Qur’anic  Moral  Excellence  On  The  Lives  Of Muslim Society:  An Exposition,” Jurnal  Ilmu- Ilmu  Sosial  (Spectra) ,  vol.  6,  no.  1,  2024,  doi: 10.34005/spektra.v6i1.3637.
[25] L. Hickman, S. Thapa, L. Tay, M. Cao, and P. Srinivasan,  “Text  Preprocessing  For  Text Mining  In  Organizational  Research:  Review And  Recommendations,” Organ  Res  Methods , vol.  25,  no.  1,  pp.  114–146,  Jan.  2022,  doi: 10.1177/1094428120971683.
[26] M. Nesca, A. Katz, C. K. Leung, and L. M. Lix, “A Scoping Review Of Preprocessing Methods For  Unstructured  Text  Data  To  Assess  Data Quality,” International  Journal  of  Population Data  Science  Journal  Website:  www.ijpds.org ,
vol.
7,
no. 1, 2022, doi: 10.23889/ijpds.v6i1.1757.
[27] S.  Bessou  and  R.  Aberkane,  “Subjective Sentiment  Analysis  For  Arabic  Newswire Comments,” Journal  of  Digital  Information Management , vol. 17, no. 5, p. 289, 2019, doi: 10.6025/jdim/2019/17/5/289-295.
[28] A.  A.  Firdaus,  A.  Yudhana,  and  I.  Riadi, “Public  Opinion  Analysis  Of  Presidential Candidate  Using  Naïve  Bayes  Method,”
Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics,  and  Control ,  vol.  4,  no.  2,  2023, doi: 10.22219/kinetik.v8i2.1686.
[29] E.  Y.  Sari,  A.  D.  Wierfi,  and  A.  Setyanto, “Sentiment  Analysis  Of  Customer  Satisfaction On  Transportation  Network  Company  Using Naive  Bayes  Classifier,” 2019  International
Conference on Computer Engineering,
Network,  and  Intelligent  Multimedia,  CENIM 2019  -  Proceeding ,  vol.  2019-Novem,  2019, doi: 10.1109/CENIM48368.2019.8973262.
[30] E.  H.  Mohamed  and  W.  H.  El-Behaidy,  “An Ensemble Multi-label
Themes-Based
Classification  For  Holy  Qur’an  Verses  Using Word2Vec  Embedding,” Arab  J  Sci  Eng ,  vol. 46,  no.  4,  pp.  3519–3529,  2021,  doi: 10.1007/s13369-020-05184-0.
[31] J.  Hermanto,  “Klasifikasi  Teks  Humor  Bahasa Indonesia  Memanfaatkan  SVM,” Journal  of Information  System,Graphics,  Hospitality  and Technology ,  vol.  3,  no.  01,  pp.  39–48,  2021, doi: 10.37823/insight.v3i01.118.
[32] L.  Xiao,  G.  Wang,  and  Y.  Zuo,  “Research  On Patent Text Classification Based On Word2Vec And  LSTM,” Proceedings  -  2018  11th International  Symposium  on  Computational Intelligence  and  Design,  ISCID  2018 ,  vol.  1, pp. 71–74, 2018, doi: 10.1109/ISCID.2018.00023.
[33] A.  Saifudin,  “Metode  Data  Mining  Untuk Seleksi  Calon  Mahasiswa,”  vol.  10,  no.  1,  pp. 25–36, 2018, doi:
https://dx.doi.org/10.24853/jurtek.10.1.25-36.
[34] C. An, Y. W. Park, S. S. Ahn, K. Han, H. Kim, and  S.  K.  Lee,  “Radiomics  Machine  Learning Study  With  A  Small  Sample  Size:  Single Random  Training-Test  Set  Split  May  Lead  To Unreliable  Results,” PLoS  One ,  vol.  16,  no.  8 August, Aug. 2021, doi: 10.1371/journal.pone.0256152.
[35] A. M. Ertugrul and P. Karagoz, “Movie Genre Classification  From  Plot  Summaries  Using Bidirectional LSTM,” Proceedings - 12th IEEE International Conference on Semantic
Computing,  ICSC  2018 ,  vol.  2018-Janua,  pp. 248–251, 2018, doi: 10.1109/ICSC.2018.00043.
[36] A.  R.  Isnain,  A.  Sihabuddin,  and  Y.  Suyanto, “Bidirectional  Long  Short  Term  Memory Method  And  Word2vec  Extraction  Approach For Hate Speech Detection,” IJCCS (Indonesian  Journal of Computing and Cybernetics  Systems) ,  vol.  14,  no.  2,  p.  169, 2020, doi: 10.22146/ijccs.51743.
Halaman ini sengaja dikosongkan