p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Analisa Topik Pendidikan Dalam Al-Quran dengan Pendekatan Text Mining
Bustami Yusuf 1* , Muhammad Zaeki 2 , Hendri Ahmadian 3 , Khairan Ar 4 , Sri Wahyuni 5
1,3,4,5 Prodi Teknologi Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Ar-Raniry Banda Aceh
2 Prodi Pendidikan Teknologi Informasi, Fakultas Tarbiyah dan Keguruan, UIN Ar-Raniry Banda Aceh * Koresponden email : bustamiyusoef@ar-raniry.ac.id
Diterima: 17 Desember 2020 Disetujui: 26 Desember 2020

## Abstract
Education is one of the sciences that makes humans much better by learning various scientific disciplines. Al-Quran  is  one  of  the  sources  of  knowledge  that  is  believed  by  Muslims  around  the  world.  Because technology has penetrated almost every domain of our lives , including the world of education. Thus, the authors  make  technology  as  tool    for  researching  educational  topics  in  Al-Quran  by  implementing  text exploration . The research was carried out by making some basic words that were related to the subject of education as the keywords in this study. The  keywords are “Ajar”, “Bicara”, “Cipta”, “Dengar”, “Ingat” and “Lihat”.  Then, the  authors implemented the Naïve Bayes Classifier algorithm. To test and evaluate the  results,  the  author  used  two  methods, i.e .  recall  and  precision.  The  study  results  are  the  keyword “cipta” by 3.05 %, “Ingat” 2.25 %, “Ajar” 1.96 %,“Lihat” 0.82 %, finally “Dengar” 0.62% and “Bicara” 0.34% with  total  weight of 3,516 words that  have been filtered. The overall percentage of the results is 9.04% of  the  total  number  of  words  38,761  in  the  Al-Quran.  For  the  Naïve  Bayes  algorithm  evaluation method,  the recall and precision scores are 0.605 and 0.366, respectively.
Keywords: text mining, education, Al-Quran, naïve bayes, recall, precision

## Abstrak
Pendidikan  merupakan  salah  satu  ilmu  untuk  menjadikan  manusia  lebih  baik  dengan  belajar  berbagai disiplin  ilmu  pengetahuan.  Al-Quran  menjadi  salah  satu  sumber  ilmu  pengetahuan  yang  diyakini  oleh umat  muslim  di  seluruh  dunia.  Oleh  karena  teknologi  sudah  merambah  ke  seluruh  aspek  kehidupan termasuk  ke  dalam  dunia  pendidikan,  penulis  menjadikan  teknologi  sebagai  bahan  untuk  meneliti  topik pendidikan  di  dalam Al-Quran dengan  mengimplementasikan text  mining .  Penelitian  dilakukan  dengan menjadikan Al-Quran sebagai  objek  penelitian  dan  menjadikan  beberapa  kata  dasar  yang  dianggap memiliki hubungan dengan topik pendidikan sebagai kata kunci pada penelitian ini. Kata kuncinya adalah “Ajar”,  “Bicara”,  “Cipta”,  “Dengar”,  “Ingat”  dan  “Lihat”.  Kemudian  penulis  mengimplementasikan algoritma  Naïve  Bayes  Classifier.  Untuk  menguji  dan  sebagai  evaluasi  hasil  penulis  menggunakan  dua Metode  yaitu  recall  dan  precision.  Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  adalah  pertama  kata  kunci “cipta”  3,05  %,  kemudian  “Ingat”  2,25  %,  selanjutnya  “Ajar”  1,96  %,  lalu  “Lihat”  0,82  %,  terakhir “Dengar” 0,62 % serta “Bicara” 0,34% dengan total bobot kata sebanyak 3.516 kata yang di filter. Hasil persentase  keseluruhan  adalah  9,04  %  dari  total  38.761  kata  bersih  dalam Al-Quran .  Untuk  metode evaluasi  pada  algoritma  Naïve  Bayes,  recall  mendapat scor e  sebanyak  0,605  dan  p recision sebanyak 0,366.
Kata Kunci: text mining, pendidikan, Al-Quran, naïve bayes, recall, precision

## 1. Pendahuluan
Data mining mengacu pada proses untuk menambang ( mining ) pengetahuan dari sekumpulan data yang sangat besar dan dapat diterapkan pada setiap bidang [1]. Saat ini, p enerapan teknologi data mining memiliki  banyak  kegunaan  pada  setiap  bidang,  dikarenakan data  mining memberikan  pemaparan  hasil yang optimal dan dapat dipertanggung jawabkan. Data mining mengimplementasikan  sains untuk setiap prosesnya  pada  objek  penelitian.  Salah  satu  penerapan data  mining dapat  dilakukan  pada Al-Quran . Contoh  implementasi data  mining pada Al-Quran adalah  untuk  perulangan  kata  dan  mengkalkulasikan kata dalam Al-Quran [2], klasifikasi kata [3], proses teks dan mengukur frekuensi kata pada Al-Quran [4], dan  menganalisa  topik  tertentu  termasuk  topik  pendidikan  dalam Al-Quran secara  ilmiah,  logis,  dan akurat [5].
Mempelajari  topik  pendidikan  dalam Al-Quran dapat  dilakukan  dengan  pendekatan text  mining . Text Mining merupakan bagian dari data mining yang mana proses kerjanya adalah fokus pada dokumen
berbentuk teks. Tujuan utamanya adalah untuk menghasilkan kata kunci dan keterkaitan antar kata dalam dokumen. Text Mining yang diimplementasikan pada Al-Quran lebih dikenal dengan istilah quran mining [6] . Agar  pencarian  kata  kunci  pendidikan  pada Al-Quran dapat  dilacak  ( tracer )  dengan  baik,  penulis menggunakan algoritma klasifikasi naive bayes , yang merupakan salah satu algoritma andal dalam proses klasifikasi kata.
Analisa  kata-kata  yang  berafiliasi  dengan  topik  pendidikan  dalam Al-Quran dengan  pendekatan text  mining didasarkan  pada  beberapa  kata  kunci  yang  memiliki  hubungan  dengan  pendidikan. Berdasarkan  definisi  umum,  pendidikan  adalah  usaha  sadar  manusia  yang  terencana  untuk mengembangkan  potensi  dalam  dirinya  untuk  memiliki  kemampuan  spiritual,  karakter,  kecerdasan  serta keterampilan  [7].  Beberapa  kata  kunci  yang  memiliki  keterkaitan  dan  rujukan  mengenai  konsep pendidikan  dalam al-qu’ran diantaranya At-Tarbiyyah (membina), Rabbani (sempurna  ilmu)  [8],  dan Ta’lim (Mengajar)  [9].  Namun,  ketiga  kata  tersebut  tidak  cukup  kuat  jika  dijadikan  rujukan  yang mewakili  konsep  pendidikan  dalam Al-Quran. Hal  ini  disebabkan  oleh  banyaknya  kata-kata  lain  dalam Al-Quran yang berafiliasi dengan topik pendidikan dalam Al-Quran, misal kata “bacalah” Q.S. Al-‘Alaq (95:1)  [9],  “mengajar”  Q.S.  Ar-Rahman  (55:2)  [10],  “menciptakan”  Ar-Rahman  (55:3)  [10],  dan  lain sebagainya.  Oleh  karena Al-Quran mengandung  sangat  banyak  kata-kata  dengan  makna  yang  berbeda- beda,  maka  masih  terbuka  peluang  untuk  mendalaminya.  Salah  satu  caranya  adalah  pemilihan  beberapa kata  dalam Al-Quran untuk  dijadikan  sebagai  “ keyword” dan  kemudian  dilakukan  analisis kata  tersebut yang berafiliasi dengan topik pendidikan [11] .
Banyaknya  perbendaharaan  kata  yang  berkonotasi  dengan  istilah  pendidikan  pada Al-Quran menjadi  tantangan  tersendiri  bagi  penulis  untuk  menganalisis  teks Al-Quran tersebut  dengan  cara mengimplementasikan  metode text  mining pada  pencarian  kata  pendidikan  pada Al-Quran .  Hal  tersebut menjadi  tujuan  utama  penulis,  sehingga  penulis  mengambil  langkah-langkah  analisis  dengan  memilih kata-kata  yang  berafiliasi  dengan  pendidikan  untuk  dianalisa  dengan  menggunakan  pendekatan text mining .  Prosesnya  dilakukan  dengan  pendekatan text  mining dengan  metode  klasifikasi  dan  algoritma naives bayes , seperti yang telah penulis sampaikan sebelumnya.

## 2. Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini  metodologi  yang  akan  digunakan  adalah  metodologi  penelitian  kuantitatif. Langkah-langkah penelitiannya digambarkan dengan diagram alir seperti yang terlihat pada Gambar 1 .

## Proses Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan file data Al-Quran digital terjemahan Bahasa Indonesia yang diperoleh dari  laman website resmi  Kementerian  Agama  RI.  Proses  download  adalah  dengan  cara request pada layanan  aplikasi  website  Kementerian,  kemudian file data  akan  dikirimkan  ke  email.  Berikut  alamat website- Nya https://quran.kemenag.go.id / .

## Pemilihan Tools
Proses  penelitian  ini  tidak  dilakukan  secara  manual  tetapi  tetap  menggunakan tools atau software pembantu  dalam  mengolah  data. Tools yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  aplikasi Orange Canvas Data Mining . Aplikasi ini bisa didapatkan secara gratis dan diinstall pada komputer tanpa harus membeli lisensi penggunaan aplikasi.

## Penginputan Data
Data Al-Quran digital  terjemahan  Bahasa  Indonesia  yang  telah  disiapkan  sebelumnya  diinput  ke dalam aplikasi. Data yang diinput berbentuk TXT ( Text ). Setiap surat dipisah-pisah untuk dijadikan satu file . Untuk seluruh dokumen maka data yang harus ada adalah 134 file , dikarenakan jumlah surat dalam Al-Quran adalah 134 surat. Data yang akan di input juga nantinya adalah dengan import folder dalam hal ini isi folder tersebut adalah semua data dari 134 surat yang telah disebutkan sebelumnya.

## Persiapan data
Ada  beberapa  persiapan  yang  harus  dilakukan  sebelum  proses  penelitian  dengan tools (aplikasi pembantu). Adapun beberapa hal yang harus dipersiapkan adalah sebagai berikut.
a. Preprocessing
Preprocessing adalah proses mengubah teks menjadi term index dari kata per kata. Tujuannya agar  setiap  kata  pada  data  teks  terindikasi  array  untuk  dikenali  oleh  sistem tools untuk  dilakukan proses implementasi text mining [3] .
b. Tokenization
Merupakan  proses  mengubah  teks  menjadi  kumpulan  term  dengan  cara  menghapus  seluruh karakter tanda baca dalam data. Parsing merupakan proses pemecahan data menjadi beberapa bagian unit-unit  kecil.  Misal  satu  paragraf  teks  akan  dipecah  menjadi  bagian-bagian  teks  saja.  Contoh kalimat  “saya  adalah  mahasiswa”,  maka  secara  otomatis  di  dalam  sistem  aplikasi  akan  diubah menjadi 3 token yaitu “saya”, “adalah”, “mahasiswa” [3].
c. Filtering
Proses  filtering  ini  adalah  proses  pemilihan  kata-kata  penting  setelah  dilakukan  proses Tokenisasi.  Kata-kata  penting    yang  dimaksud  adalah  dengan  membuang  kata-kata  yang  tidak penting  seperti  kata  penghubung,  kata  imbuhan  dan  kata  sambung  contohnya  adalah  “di”,  “dan”, “atau”, “dia”, “itu” dan lain sebagainya. Contoh proses filtering dalam sebuah kalimat adalah sebagai berikut: “saya sering baca quran di teras rumah pada saat sore hari”
d. Tokenization : “saya”, “sering”, “baca”, “quran”, “di”, “teras”, “rumah”, “pada”, “saat”, “sore”, “hari”
e. Filtering : “saya”, “sering”, “baca”, “quran”, “teras”, “rumah”, “sore”, “hari” [3].
Tujuan dari pada penerapan proses ini adalah untuk menyaring dan membuang kata-kata yang tidak  penting.  Karena  jika  tidak  pada  saat  mengeluarkan  hasil  nanti  akan  sangat  banyak mengeluarkan kata-kata yang demikian dan bahkan akan menjadi sangat dominan daripada kata-kata utama (penting).
f. Stemming
Stemming merupakan  sebuah  proses  yang  dilakukan  untuk  mendapatkan  sebuah  kata  dasar dalam  sebuah  kalimat,  dokumen  atau  teks.  Dimana  cara  kerjanya  adalah  dengan  cara  memisahkan kata  dasar  dengan  imbuhannya,  baik  itu  awalan  ( prefix )  maupun  akhiran  ( sufiks ).  Sebagai  contoh cara kerjanya adalah sebagai berikut. Kata “Bersama”, “Kebersamaan”, “Menyamai” akan dianggap dan dijadikan menjadi satu kata dasar yaitu “Sama” [13].
Stemming juga  menerapkan  yang  namanya  algoritma  untuk  proses  sistem  kerjanya.  Untuk setiap  Bahasa  memiliki  teknik  s temming yang  berbeda-beda.  Hal  ini  menjadikan  penerapan algoritma  s temming sendiri  tidaklah  boleh  dipakai  sembarangan.  Sebagai  contoh  dalam  Bahasa Inggris  memiliki  morfologi  yang  berbeda  dengan  Bahasa  Indonesia,  sehingga  penggunaan  teknik stemming untuk kedua Bahasa ini juga pasti akan berbeda [13].
Sebagai  contoh  penerapan  kata  kunci  untuk  penelitian  ini  adalah  Cipta,  Bicara,  Ajar,  Ingat, Dengar  dan  Lihat.  Semua  ini  adalah  kata  dasar  yang  menjadi  kata  kuncinya.  Tetapi  dalam  Bahasa Indonesia (Teks, Dokumen, File DLL) tidaklah menerapkan Bahasa yang hanya menggunakan kata dasarnya  saja,  tetapi  disertakan  juga  dengan  Imbuhannya  (awalan  dan  akhiran).  Oleh  karena  itu
dalam hal mendapatkan hasil penelitian nantinya juga diharuskan mencari setiap kata yang memiliki kata dasar  yang telah disebutkan di atas. Hal ini tentu dengan pemilihan semua  kata yang  memiliki kata  dasar  yang  sama  walaupun  sudah  disertakan  dengan  imbuhan  pada  masing-masing  kata. Kemudian barulah akan diperhatikan lagi pada pandangan Sinonim kata yang mana berfungsi untuk melihat  makna  dari  pada  setiap  kata  tersebut.  Kata  dasar  yang  disebutkan  di  atas  akan  dijadikan sebagai kata kunci pada penelitian ini.  Berikut ini beberapa pemilihan kata dasar yang juga disertai dengan kata imbuhannya.
Alasan  pemilihan  beberapa  kata  yang  telah  dipaparkan  pada  tabel  di  atas  adalah  karena dilatarbelakangi  pada  sebuah  jurnal  referensi  yang  ditulis  oleh  Syukur  Abu  Bakar.  Pada  jurnal tersebut  membahas  masalah  pendidikan  dalam  dalam  A l-Quran dan  menjadikan  surat Ar-Rahman ayat  1-4  sebagai  objek  kajian.  Oleh  karena  itu  peneliti  mengambil  kesimpulan  berdasarkan  jurnal tersebut  dan  mengambil  beberapa  kata  dasar  pada  surat Ar-Rahman ayat  1-4.  Kata-kata  yang dimaksud adalah Ajar, Cipta dan Bicara [10].
Untuk  kata-kata  Ingat,  Lihat,  dan  Dengar,  peneliti  memperolehnya  dari  hasil  wawancara dengan Drs. Saifuddin Mahmud, M.Pd, ahli bahasa Indonesia Universitas Syiah Kuala Banda Aceh.
g. Sinonim Kata
Sinonim  merupakan  istilah  yang  berasal  dari  Bahasa  Yunani  Kuno  yang  terdiri  dari  kata syn yang berarti “dengan” dan kata anima yang  berarti “nama”. Jadi jika diartikan  kedua kata tersebut memiliki makna yang berarti “Nama lain untuk benda yang sama” [14].
Dengan  bahasa  yang  lebih  sederhana  dapat  dikatakan  juga  bahwa  sinonim  merupakan penyebutan kepada sebuah benda, nama, istilah atau lain  sebagainya dengan sebutan  yang berbeda. Misal  jika  kita  ingin  mengatakan  “cerdas”  kepada  seseorang,  kita  juga  bisa  dengan  hanya  cara menyebutkan “Pintar”. Dikarenakan kedua kata tersebut memiliki persamaan arti yang sama.
Pada penelitian ini beberapa kata kunci yang digunakan juga memiliki sejumlah kata-kata lain yang  memiliki  persamaan  kata  (sinonim)  yang  sama.  Misalnya  dalam  penelitian  ini  mengandung kata  kunci  “cipta”,  kata  “cipta”  ini  memiliki  persamaan  kata  juga  dengan  kata  “membuat”, “menjadikan”, “Menghasilkan” dan lain sebagainya.
h. Ayat Yang Mengandung
Penelitian  ini  memiliki  keterkaitan  dan  implementasinya  pada  kitab  suci Al-Quran .  Oleh karena itu setiap item (kata kunci) pada penelitian ini juga akan di kaitkan dengan ayat-ayat yang ada dalam Al-Quran. Ada sekitar enam item yang dipakai pada penelitian ini. Adapun beberapa ayat yang terkandung adalah Ar-Rahman Ayat 2, 3 dan 4. Nahl 78 dan Al-Baqarah ayat 30.

## Pengujian
Data  yang  telah  dipersiapkan  yang  dimulai  dari Tokenization sampai Filtering maka  telah  siap untuk  dilakukan  pengujian  dengan  mengimplementasikan text  mining dengan  menggunakan  metode klasifikasi  algoritma naïve  bayes. Setelah  mengeluarkan  hasil  dari  pengujian  dan  penerapan text  mining maka barulah masuk ke tahap analisa. Jika tidak mengeluarkan hasil yang diharapkan pada saat pengujian maka proses akan diulangi.

## Hasil Awal
Hasil  awal  berupa  hasil  dari  tahap  setelah  pengujian.  Dimana  pada  tahapan  ini  akan dipertimbangkan  keberhasilannya  berdasarkan  hasil  yang  diharapkan  sebelumnya.  Setelah  hasil  ini didapatkan  baru  kemudian  akan  dilakukan  proses  analisis  untuk  menilai  keberhasilan  dan  mengambil keputusan untuk menetapkan hasil akhir dari penelitian.

## Analisa dan Evaluasi dengan Algoritma Naïve Bayes
Pada proses analisa akan dilakukan  proses penjabaran dari hasil uji coba pada saat penerapan text mining. Proses  penjabaran  adalah  mendeskripsikan  dan  memberi  keterangan  lanjutan  pada  hasil  yang diperoleh dari pengujian. Hasil pengujian seperti Cloud Data Text akan diberi penguatan, penjelasan dan hasil  persentase  untuk  setiap  item  kata  yang  berafiliasi  dengan  pendidikan  dalam Al-Quran .  Sehingga hasil yang harapkan dapat dipertanggungjawabkan dengan logis dan real.
Kemudian  untuk  evaluasi  dengan  menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes pada  penelitian  ini dilakukan  juga  dalam  aplikasi Orange  Canvas  Data  Mining. Hasil score yang  dikeluarkan  berdasarkan dengan  algoritma  yang  ditentukan.  Oleh  karena  penentuan  algoritma  pada  penelitian  ini  adalah Naïve Bayes, maka  pada  saat  melakukan  evaluasi  juga  dilakukan  berdasarkan  dengan  hasil score algoritma naïve bayes. Sistem aplikasi akan mengeluarkan hasil evaluasi score dengan otomatis pada saat dilakukan proses (relasi) dengan algoritma yang ditentukan.

## Hasil Akhir
Hasil  akhir  yang  diharapkan  dari  penelitian  ini  adalah  hasil  dari  proses  pengujian  yang  logis, analisa dan penguatan yang bagus serta akurat. Kemudian juga hasil dari Cloud Data Text yang menjadi visualisasi  hasilnya  benar-benar  mendapatkan  hasil  yang  sesuai  dengan  harapan.  Kata-kata  yang  keluar dari  proses  uji  serta  analisa  akan  dilakukan  proses  persentase  dari  setiap  item  kata.  Hasil  analisis persentase  dan  bentuk  visualisasi  dengan cloud  data  text diharapkan  benar-benar  dapat dipertanggungjawabkan  dan  dapat  mewakili  isi  dari Al-Quran sesuai  dengan  topik  penelitian  yaitu pendidikan.

## Metode Evaluasi Penelitian
Pada  setiap  penelitian  dipastikan  akan  mengeluarkan  hasil  setelah  semua  proses  dilakukan.  Hasil yang  diperoleh  haruslah  dapat  diperhitungkan  keberhasilannya.  Adapun  hal  yang  bisa  dilakukan  adalah dengan  evaluasi  sebuah  penelitian  produk,  ada  beberapa  cara  dan  metode  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan proses evaluasi antara lain adalah recall, precision, entropy dan lain sebagainya.
Pada  penelitian  ini  metode  yang  akan  digunakan  untuk  melakukan  proses  evaluasi  adalah  dengan menggunakan recall dan precision. Adapun recall itu  adalah  nilai  yang  menunjukkan  tingkat  perolehan hasil  yang  dikembalikan.  Nilai  yang  diperoleh  dengan  membandingkan  jumlah  item  relevan  yang dikembalikan.  Nilai recall yang  semakin  besar  tidak  dapat  menunjukkan  suatu  sistem  baik  atau  tidak. Nilai tertinggi dari recall adalah 1 yang berarti bahwa seluruh dokumen dalam koleksi berhasil ditemukan [15].
Berikut adalah rumus dari recall [16] .
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑟𝑒𝑙𝑒𝑣𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖 𝑡𝑒𝑚𝑢𝑘𝑎𝑛 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑟𝑒𝑙𝑒𝑣𝑎𝑛 𝑑𝑖𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑘𝑜𝑙𝑒𝑘𝑠𝑖 𝑥 100% ..............................(1)
Precision adalah  kemampuan  sebuah  sistem  untuk  tidak  mengembalikan  nilai  yang  tidak  relevan. Dapat  diartikan  juga  bahwa precision adalah  meminimalisir  gangguan.  Hal  ini  digunakan  agar mengetahui jumlah data salah yang dikembalikan [15]. Berikut dibawah ini adalah  rumus  dari precision [16] .
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑟𝑒𝑙𝑒𝑣𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖 𝑡𝑒𝑚𝑢𝑘𝑎𝑛 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑡𝑒𝑚𝑢𝑘𝑎𝑛 𝑥 100% .............................(2)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  menggunakan Al-Quran digital  yang  diperoleh  dari  Website  resmi  Kementerian Agama RI. Untuk keperluan penelitian, penulis hanya mengambil Al-Quran terjemahan Bahasa Indonesia saja. Selain itu, penulis  juga menggunakan  aplikasi pendukung  untuk menyelesaikan penelitian ini  yaitu aplikasi orange canvas data mining.
Data Al-Quran yang telah penulis siapkan, diinput ke aplikasi orange canvas data mining barulah dilakukan  proses  olah  data  untuk  mendapatkan  hasil.  Hasil  akhir  akan  dipaparkan  menjadi  dua  bagian. Berikut proses untuk mendapatkan hasil dari penelitian ini. Sebagai catatan kata-kata yang akan dijadikan fokus penelitian adalah cipta, bicara, ajar [10], dengar, lihat, dan ingat.

## Proses Input Data
Persiapan  data  yang  dilakukan  semuanya  dilakukan  pada  aplikasi orange  canvas  data  mining. Dimulai dari tokenization dan filtering.
Gambar 2 . Import data Al-Quran ke aplikasi orange Sumber: Hasil penelitian, 2020.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Input data berupa sebuah folder yang berisikan data file al-quran. Al-Quran diinput dengan format TXT ( Text Format ). Pada aplikasi orange canvas data mining proses dilakukan dengan teratur dan harus bertahap. Proses Input data ke Aplikasi Orange tidaklah dilakukan sekaligus. Tetapi dilakukan bertahap, yaitu Per Juz Al-Quran. Data file yang al - quran dipisah menjadi 30 bagian, selanjutnya diinputkan pada Aplikasi Orange Canvas Data Mining. Setelah proses input selesai maka barulah melanjutkan ke proses selanjutnya.

## Proses Filtering
Proses filtering adalah preprocess atau  hal  yang  dilakukan  pada  data  sebelum  diambil  hasil  atau menambahkan proses selanjutnya. Adapun proses filter yang dilakukan adalah membuang kata-kata yang tidak  perlu,  tanda  baca,  tidak  membedakan  huruf  besar  dan  kecil,  link  web,  angka  dan  lain  sebagainya ( stop words ). Adapun beberapa kata yang dibuang dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1 . Tabel stopwords pada data No. Kata Angka 1. Tidak 0 2. Telah 1 3. Dalam 2 4. Untuk 3 5. Yaitu 4 6. Yang 5 7. Di 6 8. Ini 7 9. Aku 8 10. Ke 9 Sumber: Hasil penelitian, 2020.
Adapun  beberapa  kata  yang  dibuang  adalah  kata-kata  sambung,  5  W  +  1  H  ( what,  where,  when, who, why and how ) karakter pada data, angka yang telah dijabarkan diatas dan ada lain sebagainya. Oleh karena banyaknya jumlah kata-kata yang harus di filter peneliti tidak dapat menjabarkan semuanya tetapi peneliti melampirkannya dalam sebuah lampiran yang bisa di akses publik.  Tujuan filtering kata karena kata-kata dan angka yang telah dijabarkan pada Tabel 1 dan juga pada lampiran tidaklah memiliki makna yang mendalam, hanya sebagai kata sambung, kata petunjuk, numerik dan lain sebagainya.
Gambar 3 . Proses filtering pada aplikasi orange Sumber: Hasil penelitian, 2020
Berdasarkan Gambar  3 dapat  dijabarkan  item-item  yang  di filter, antara  lain  adalah lowercase, remove accent, parse html, remove url. Adapun pengertiannya adalah sebagai berikut.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
a. Filtering
Filtering dilakukan  dengan  memasukkan  kata-kata  secara  manual.  Kata-kata  yang  telah dijabarkan  dalam Tabel  1 diinput  ke  aplikasi orange  canvas  data  mining. Beberapa  kata  yang telah  dijabarkan  pada Tabel  1 diketikkan  pada text  editor (pada  penelitian  ini  peneliti menggunakan  aplikasi notepad )  dengan  format txt ( text ).  Pada Gambar  3 peneliti  melingkari dengan garis warna hitam, yaitu sebagai langkah untuk melakukan input data kata-kata yang akan dibuang pada data.
Kata-kata yang telah diketikkan pada text editor notepad yang kemudian di input ke aplikasi orange canvas data mining . Sehingga aplikasi akan membaca kata-kata yang telah di input pada data nantinya, kata-kata yang telah di input tidak akan lagi dimunculkan pada saat mengeluarkan hasil nantinya.
Kata-kata yang telah diketikkan pada text editor notepad yang kemudian di input ke aplikasi orange canvas data mining.  Sehingga aplikasi akan membaca kata-kata  yang telah di input pada data nantinya, kata-kata yang telah di input tidak akan lagi dimunculkan pada saat mengeluarkan hasil nantinya.
b. Bentuk Kerangka Proses Menggunakan Aplikasi Orange
Setiap proses  yang  telah dijelaskan diatas, dimulai dari input data sampai hasil sebelumnya telah  dijelaskan  bahwa  seluruh  proses  dilakukan  dengan  menggunakan  aplikasi  orange  canvas data mining. Berikut dibawah ini peneliti lampirkan gambar kerangka proses yang dilakukan pada aplikasi orange.
Gambar 4 . Bentuk rangkaian proses pada aplikasi Orange Sumber: Hasil penelitian, 2020.

## c. Evaluasi Dengan Algoritma Naïve Bayes
Pada  penelitian  ini  dilakukan  sebuah  evaluasi  penelitian  yang  didasari  pada  sebuah algoritma, dimana algoritma yang dimaksud adalah Naïve Bayes. Algoritma Naïve Bayes Classifier memiliki  keunggulan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  paling  relevan  dengan  tingkat  kemungkinan yang  paling  tinggi  dan  lebih  tepat  dipakai  untuk  klasifikasi  teks,  seperti  pada  penelitian  ini. Perhatikan pada Gambar 4 point ke 5 menunjukkan penerapan proses algoritma Naïve Bayes dan point  ke  6  yang  menunjukkan  proses  t est and score atau  hasil  evaluasi.  Antara  point  ke  5  dan  6 adalah  proses  relasi  antara  algoritma  Naïve  Bayes  dengan  proses test and score yang  mana  ini adalah proses untuk mengeluarkan hasil atau skor yang berhasil diperoleh.
Kemudian score yang dikeluarkan oleh algoritma Naïve Bayes juga didasari pada beberapa metode  evaluasi,  sesuai  dengan  penjelasan  sebelumnya  bahwa  pada  penelitian  ini  akan digunakannya  metode  evaluasi  dan  metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah recall dan precision .  Algoritma  Naïve  Bayes  memberikan  hasil score dengan  beberapa  metode  evaluasi seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5 dan hasil  yang diambil hanyalah dua metode saja  yaitu
recall dan precision .  Untuk  hasil  skor  keduanya  sudah  peneliti  jabarkan  pada  point  4.2.2  yang membahas  tentang  kerangka  proses  penelitian  yang  menggunakan  aplikasi Orange  Canvas  Data Mining .
Gambar 5 . Bentuk hasil dari Algoritma Naïve Bayes Sumber: Hasil penelitian, 2020.
d. Hasil Data Cloud
Hasil  data cloud adalah  hasil  dari  proses  mendapatkan  informasi  pada  data  atau  bentuk visualisasi  informasi.  Informasi yang dimaksud berupa kata-kata dalam  Al-Quran. Beberapa kata- kata  yang  diambil  untuk  dilakukan  proses  analisa  dan  diberikan  penjabaran  serta  definisi  adalah seperti yang dijelaskan di atas yaitu ajar, cipta, bicara, dengar dan lihat. Hasil data cloud yang telah dihasilkan dapat dilihat pada Gambar 6 .
Gambar 6 . Bentuk visualisasi hasil data cloud al-quran yang telah di filter Sumber: Hasil penelitian, 2020.

## e. Analisis Data Cloud
Berdasarkan  kata-kata  yang  telah  dipilih  dan  dijabarkan  diatas  maka  peneliti  memberikan penjabaran  secara  definisi  berdasarkan  hasil  dari  data cloud .  Adapun  kata-kata  pokok  untuk melakukan  penelitian  adalah  kata-kata  yang  berafiliasi  dengan  pendidikan.  Beberapa  kata-kata tersebut adalah ajar, cipta, bicara, dengar, dan lihat.
Berdasarkan  hasil output dari text data cloud jumlah  kata-kata  yang  berafiliasi  dengan pendidikan  dalam Al-Quran adalah  seperti  yang  telah  dijabarkan  pada Tabel  3 .  Dari  ke-enam kata tersebut memiliki jumlah yang bervariasi, definisi yang berbeda dan ketegasan yang berbeda juga. Persentase dari jumlah seluruh bobot dari keenam item kata yang disebutkan pada Tabel 3 beserta jumlah bobot seluruhnya yang mana adalah 3.516 kata.
Tabel 3 . Tabel persentase setiap bobot kata serta penjabaran
Sumber: Hasil penelitian, 2020.

## Hasil Persentase
Hasil dengan persentase ini merupakan jumlah persentase  setiap kata yang telah ditetapkan diatas. Persentase setiap kata diacukan kepada jumlah total data bersih pada Al-Quran. Jumlah kata bersih yang diperoleh  dari Al-Quran adalah  sebanyak  38.761  kata  dan  jumlah  ini  yang  akan  dikalkulasikan  dengan jumlah  bobot  masing-masing  kata  dalam Tabel  3. Berikut  hasil  dan  penjabaran  persentase  setiap  kata tersebut pada Tabel 4 .
Tabel 4 . Tabel persentase setiap bobot kata serta penjabaran No. Kata Persentase 1. Ajar 763 / 38.761 * 100 = 1,96 % 2. Bicara 134 / 38.761 * 100 = 0,34 % 3. Cipta 1.184 / 38.761 * 100 = 3,05 % 4. Dengar 244 / 38.761 * 100 = 0,62 % 5. Ingat 873 / 38.761 * 100 = 2,25 % 6. Lihat 318 / 38.761 * 100 = 0,82 % Sumber: Hasil penelitian, 2020. No. Item Jumlah Return Penjabaran 1. Ajar - Mengajarkan = 11 - Pelajaran = 70 - Memperhatikan = 62 - Ilmu = 62 - Mengikuti = 110 - Petunjuk = 278 - Ketahuilah = 64 - Memperoleh = 106 Total 763
Kata dasar “Ajar” beserta dengan beberapa kata- kata  yang  memiliki persamaan kata dengan kata dasar  “ajar”  (sinonim  ajar)  yang  berhasil diperoleh  setelah  melakukan  beberapa  tahap proses adalah sebanyak 763 kata.
2. Bicara - Perkataan = 70 - Berita = 64 Total 134 Beberapa  kata-kata  yang  peneliti  peroleh  yang didasari  pada  kata  dasar  “Bicara”  adalah sebanyak 134 Kata . Kata  yang  diperoleh  adalah kata  yang  memiliki  persamaan  kata  (sinonim) dengan kata dasar “bicara”. 3. Cipta - Jadikan = 100 - Menjadikan = 228 - Berbuat = 260 - Menciptakan = 144 - Kehendaki = 151 - Kerjakan = 181 - Melaksanakan = 59 - Tangan = 61 Total 1.184 Kata  dasar  “cipta”  mendapatkan  jumlah  hasil terbanyak, yaitu 1.184 kata total dari keseluruhan. Keseluruhan kata ini diperoleh dari beberapa  kata  yang  memiliki  imbuhan  dengan kata dasar dan memiliki arti yang sama (sinonim) dengan kata dasar “cipta”.
4. Dengar - Memperhatikan = 62 - Berita = 64 - Mendengar = 118 Total 244 Perolehan  hasil  yang  didapat  pada  kata  dasar “Dengar” adalah sebanyak 244 kata saja. 5. Ingat - Ketahuilah = 64 - Perintah = 65 - Bertakwalah = 71 - Bertakwa = 139 - Kehendaki = 151 - Peringatan = 178 - Ingatlah = 205 Total 873 “Ingat”  mendapatkan  hasil  sejumlah 873 kata. Perolehan  kata  dasar  “ingat”  tergolong  banyak juga,  hal  ini  mungkin  dikarenakan  dengan ketegasan  dan  peringatan  dari  Allah  SWT. Dalam  firman-firmannya  yang  ada  di  dalam  Al- Qur’an.
6. Lihat - Ketahuilah = 64 - Mata = 69 - Saksi = 77 - Berpaling = 108 Total 318 Kata  dasar  “Lihat”  yang  memiliki  hubungan dengan  panca  indera  penglihatan  manusia  ini mengeluarkan hasil sebanyak 318 kata.
Berdasarkan  jumlah  bobot  dan  persentase  maka  setiap  kata-kata  yang  berafiliasi  dengan pendidikan yang telah dijabarkan diatas, maka dapatlah diambil  kesimpulan bahwa  setiap  kata memiliki jumlah persentase masing-masing. Ada yang lebih banyak dan ada juga yang lebih sedikit. Dari keenam kata  tersebut  kata  “cipta”  mendapatkan  skor  persentase  yang  paling  banyak  dengan  mendapatkan  skor 3,05 %. Ini adalah yang tertinggi dari keenam kata lainnya. Kemudian disusul oleh kata “Ingat” dengan jumlah  skor  2,25  %,  kata  “Ajar”  1,96  %,  kata  “Lihat”  0,82  %,  kata  “Dengar”  0,62  %  dan  kata  dasar “Bicara”  yang  mendapat  peringkat  yang  paling  sedikit  yaitu  0,34%.  Persentase  keseluruhan  kata  atau keenam kata-kata yang berafiliasi dengan topik pendidikan dalam Al-Quran yang telah disebutkan diatas dapat dilihat pada Tabel 4.
Hasil  9,04  %  didapat  dari  hasil  persentase  keenam  kata-kata  yang  berafiliasi  dengan  pendidikan dalam al-quran (berdasarkan  data  bersih  yang  diperoleh  dari  aplikasi orange ).  Nilai  9,04  %  adalah persentase  dari  sejumlah  38.761  kata  dalam al-quran ,  sebagaimana  yang  telah  didapat  dari  hasil  proses dengan menggunakan aplikasi orange canvas data mining .
Hasil  yang  diperoleh  dapat  dikatakan  besar  dengan  mendapatkan  hasil  sebesar  9,  04  %  total  dari data bersih dalam Al-Qur'an . Hasil ini menunjukkan pentingnya pendidikan kepada umat manusia. Dalam Al-Quran masih terdapat banyak makna dan kata-kata yang tersirat, tentu masih banyak juga yang belum bisa dipecahkan dengan berbagai cara termasuk  studi ilmiah.  Itu semua harus dikembalikan lagi kepada Allah  SWT.  Kita  sebagai  manusia  hanyalah  makhluk  tempat  segala  kesalahan  dan  keburukan  dan manusia hanyalah bisa berusaha dengan caranya masing-masing.

## 4. Kesimpulan
Dari pembahasan pada bagian sebelumnya, dapat disimpulkan bahwa  sebanyak 9, 04 % total dari seluruh  data  bersih  di  dalam  al-quran  sesuai  dengan  peneliti  dapatkan.  Hasil  dari  9,  04  %  tersebut diperoleh  dari  enam  kata  yang  peneliti  jadikan  sebagai  kata  kunci  (kata-kata  yang  berafiliasi  dengan pendidikan)  pada  penelitian  ini.  Kemudian  hasil  dari  keenam  kata  dasar  atau  kata-kata  kunci  tersebut dijabarkan sebagai berikut. Kata pertama adalah “cipta” mendapatkan skor persentase yang paling banyak dengan mendapatkan skor 3,05 %. Ini adalah yang tertinggi dari keenam kata lainnya. Kemudian disusul oleh kata “Ingat” dengan  jumlah skor 2,25 %, kata “Ajar” 1,96 %, kata “Lihat” 0,82 %, kata  “Dengar” 0,62  %  dan  kata  dasar  “Bicara”  yang  mendapat  peringkat  yang  paling  sedikit  yaitu  0,34%.  Sebagai metode evaluasi keberhasilan peneliti mengambil dua metode yaitu recall dan precision . Recall berfungsi sebagai metode evaluasi untuk mengeluarkan data yang relevan untuk dikeluarkan kepada user sedangkan untuk precision adalah  metode  untuk  mengevaluasi  tingkat  keberhasilan  pengeluaran  data  yang  tidak relevan untuk dikeluarkan. Hasil metode evaluasi recall menunjukkan score sebesar 0,604 dan precision mengeluarkan hasil score sebesar 0,366.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Penulis mengucapkan terima  kasih pada Program  Studi Pendidikan Teknologi  Informasi  UIN  Ar- Raniry  Banda  Aceh  atas  kesempatan  serta  kerja  sama  yang  diberikan  kepada  penulis  dalam  rangka penyelesaian  penelitian  ini.  Serta  ucapan  terima  kasih  tak  terhingga  kepada  pihak orange biolab (https://orange.biolab.si/) atas penggunaan aplikasi pengolahan teks yang penulis telah gunakan.

## 6. Daftar Pustaka
[1] D.  Firdaus,  “Penggunaan  Data  Mining  dalam  Kegiatan  Sistem  Pembelajaran  Berbantuan Komputer,” J. Format , 6 (2), pp. 91–97, 2017.
[2] A.  M.  Rusli,  “Penerapan  Data  Mining  Dengan  Algoritma  C4.5 Untuk  Kalkulasi  Data  Dalam  Al- Quran  Terjemahan,” Klik  -  Kumpul.  J.  Ilmu  Komput. , 6 (2),  p.  152,  2019,  doi: 10.20527/klik.v6i2.214.
[3] E.  Supriyati,  M.  Iqbal,  “Pengukuran  Similarity  Tema  Pada  Juz  30  Al  Qur’an  Menggunakan  Teks Klasifikasi,” Simetris  J.  Tek.  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu  Komput. , 9 (1),  pp.  361–370,  2018,  doi: 10.24176/simet.v9i1.1955.
[4] M. Alhawarat, M. Hegazi, A. Hilal, “Processing the Text of the Holy Quran: a Text Mining Study,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , 6 (2), 2015, doi: 10.14569/ijacsa.2015.060237.
[5] C.  S.  Algorithm,  “Penerapan  Algoritma  Cosine  Similarity  pada  Text  Mining  Terjemah  Al-Quran Berdasarkan Keterkaitan Topik,” 22 (1), pp. 41–50, 2019, doi: 10.18196/st.221235.
[6] M.  Kom,  “Implementasi  Text  Mining  dengan  Metode  Naive  Bayes  pada  Tafsir  Al-Quran PROPOSAL,” 2017.
[7] S. Asyafiq, “Berbagai Pendekatan Dalam Pendidikan Nilai Dan Pendidikan Kewarganegaraan,” J. Dimens. Pendidik. dan Pembelajaran , 5 (1), pp. 29–37, 2016, doi: 10.2426/dpp.v4i1.56.
[8] S. Wahidin, Unang, Ahmad, “Media Pendidikan Dalam Perspektif Pendidikan Islam” J. Pendidik. Islam , vol. 07, no. 1, pp. 47–66, 2018.
[9] A.  I.  Daroini,  “Tafsir  Ayat  Pendidikan  Dalam  Q.S.  Al-’Alaq  Ayat  1-5  Menurut  Quraish  Shihab,” UIN Raden Intan Lampung, 2018.
[10]  A.  S.  Abu  Bakar,  “Pendidikan  Dalam  Al-Quran  Kajian  Pada  Qs.  Al-Rahman  1-4,” Inspiratif Pendidik. , 7 (2), p. 281, 2018, doi: 10.24252/ip.v7i2.7911.
[11]  S.  Chua,  P.  N.  E.  Nohuddin,  “Relationship  analysis  of  keyword  and  chapter  in  Malay-translated tafseer of Al-Quran,” J. Telecommun. Electron. Comput. Eng. , 9 (2-10), pp. 185–189, 2017.
[12]  C. Narbuko and Abu achmadi, “Teori Metodologi Penelitian,” Teor. Metodol. Penelit. , 2011.
[13]  D. Wahyudi, T. Susyanto, D. Nugroho, “Implementasi Dan Analisis Algoritma Stemming Nazief & Adriani Dan Porter Pada Dokumen Berbahasa Indonesia,” J. Ilm. SINUS , 15 (2), pp. 49–56, 2017, doi: 10.30646/sinus.v15i2.305.
[14]  U. Ridlo, “Sinonim Dan Antonim Dalam Al-Quran,” J. Al Bayan J. Jur. Pendidik. Bhs. Arab , vol. 9, no. 2, 2018, doi: 10.24042/albayan.v9i2.2253.
[15]  K. D. P. Novianti, N. A. Setiawan, S. S. Kusumawardani, “Peningkatan Nilai Recall dan Precision pada  Penelusuran  Informasi  Pustaka  Berbasis  Semantik  (Studi  Kasus:  Sistem  Informasi  Ruang Referensi  Jurusan  Teknik  Elektro  dan  Teknologi  Informasi  UGM),”  Proceeding  Konferensi Nasional Sistem dan Informatika, 2015.
[16]  E.  Musvida,  “Recall  dan  Precision  Pada  Sistem  Temu  Kembali  Informasi  Bidang  Ilmu  Fikih  Di Perpustakaan UIN Ar-Raniry Banda Aceh,” 2017.