## Journal of Technology and Informatics (JoTI)
Vol. 3,  No. 2, Bulan April Tahun 2022 E-ISSN: 2686-6102 P-ISSN: 2712-4842

## Klasifikasi Wazan pada Kata-Kata Al Qur’an Menggunakan
Natural Language Processing
Ira Puspasari 1 ,  Pranoto Hidaya Rusmin 2 1,2 Teknik Elektro Institut Teknologi Bandung Email: 33221050@ std.stei.itb.ac.id, pranoto.hr@itb.ac.id
Abstrak: Pengolahan  bahasa  Arab  merupakan  pengembangan  teknik  yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisis bahasa Arab dalam konteks tertulis dan lisan. Natural Language Processing (NLP) memberikan kontribusi terhadap banyak sistem yang dikembangkan. Saat ini NLP telah dikembangkan dengan menggunakan teknik Machine Learning (ML). Algoritma ML banyak digunakan dalam NLP karena akurasinya yang tinggi. Penelitian ini membahas review penelitian pada kajian morfologi dalam Al Qur’an serta hubungannya dengan penerapan bidang komputasi sekarang, Natural Language Processing (NLP), klasifikasi  wazan menggunakan NLP dengan beberapa tahapannya, termasuk pre-processing  dan  ekstraksi  fitur.  Penelitian  ini  menguji  pola  pemrosesan  klasifikasi  wazan  menggunakan  NLP dengan  tahapan  proses  tokenization  dan Term  Frequency  Inverse  Document  Frequency (TD-IDF).  Hasil  evaluasi model  menghasilkan  angka  “1”  untuk  nilai precision , recall , F1-score ,  dan  akurasi.  Hal  ini  mengartikan  bahwa program mampu mengklasifikasi secara tepat kata dalam pola wazan  َف َعُل ُ dari pengujian sebanyak 30 data.
Kata Kunci: Al Qur’an, Morfologi, Wazan, NLP
Abstract: Arabic processing is the development of technique that can be used to analyze Arabic in written and spoken contexts. Natural Language Processing (NLP) contributed to many systems being developed. Currently, NLP has been developed using Machine Learning (ML) techniques. The ML algorithm is widely used in NLP because of its high accuracy. This study provided literature review  on the study of morphology in the Qur'an and its relationship with the application of the current field of computing, Natural Language Processing (NLP), wazan classification using NLP with its corresponding steps, including pre-processing and feature extraction. This study tested the processing pattern  of  wazan  classification  using  NLP  with  the  steps  of  tokenization  process  and  Term  Frequency  Inverse Document Frequency (TD-IDF). The results of the model evaluation generated number  "1" for the value of precision, recall, F1-score, and accuracy. This means the program is able to correctly classify words in the wazan pattern ُُلُعْفَي from a test of 30 data.
Keywords : Al Qur’an, Morphology, Wazan, NLP

## PENDAHULUAN
Al-Qur'an  adalah  buku  klasik  dan  bahasanya merupakan bahasa Arab tradisional yang dikenal sebagai i'rab [1]. Al-Qur'an memiliki kelebihan, yaitu merupakan bentuk  korpus  tertutup,  yang  meliputi:  Pertama, memiliki  pengulangan  struktur  yang  sering  dari  frasa yang  sama.  Kedua,  Al-Qur'an  secara  tradisional diidentifikasi  dengan  satu  orang,  wilayah  tertentu,  dan jangka  waktu  tertentu  dan  jumlahnya  relatif  terbatas. Kedua  fakta  ini  membenarkan  perlakuan  terhadap  Al- Qur'an  sebagai  korpus  independen  yang  layak mendapatkan studi independen bahasanya secara umum dan sintaksis pada khususnya [2]. Memahami Al-Qur'an adalah  tantangan  besar  bagi  masyarakat,  untuk pendidikan  umum  barat,  pendidikan  Muslim  di  dunia, representasi  pengetahuan  dan  penalaran,  pengetahuan ekstraksi  dari  teks,  kebenaran,  dan  kolaborasi  online. Memahami  Al-Qur'an  adalah  hal  yang  utama  dan merupakan  tantangan  besar  untuk  ilmu  komputer  dan kecerdasan buatan [3].
Linguistik  komputasi  merupakan  persilangan antara  linguistik  dan  ilmu  komputer.  Terapannya
berfokus  pada  mengembangkan  aplikasi  praktis  yang memiliki beberapa fasilitas dengan bahasa manusia. Saat ini aplikasi menggunakan penelitian linguistik komputasi  yang  tersedia  termasuk:  perangkat  lunak pengenalan  suara,  web  mesin  pencari,  pengolah  kata (pemeriksa  ejaan,  tata  bahasa  checker),  sistem terjemahan  mesin  (bahasa  otomatis  terjemahan).  Ada banyak  aplikasi  yang  lebih  menarik  saat  ini  sedang dikembangkan; informasi multibahasa, ekstraksi informasi,  mesin  terjemahan  dan  sistem  yang  bisa membaca surat kabar, jurnal dan majalah [4].
Aplikasi linguistik pada Qur'an, dibedakan menjadi dua:  Bahasa  Arab  secara  umum,  dan  Bahasa  Arab  Al- Quran.  Bahasa  Arab  mendapat  perhatian  khusus  oleh komunitas  natural  language  processing  (NLP),  karena kepentingan  politik  dan  perbedaannya  dengan  Bahasa Eropa.  Karakteristik  linguistik  ini,  memiliki  morfologi yang  kompleks,  memberikan  tantangan  bagi  peneliti NLP  [5].  Seiring  perkembangan  waktu  komputasi terbaru,  memiliki  kemajuan  dan  hal  ini  memungkinkan anotasi Al-Qur'an dengan akurasi tinggi [6].
Salah  satu  tujuan  utama  pemrosesan  bahasa  arab adalah  pengambilan  dokumen  yang  efektif.  Misalnya, jika query adalah masukan melalui mesin pencari, yang relevan  dokumen  yang  diambil  harus  didasarkan  pada akar  atau  batang  dari  kata  tersebut.  Oleh  karena  itu, tujuan  dari  sebagian  besar  bahasa  Arab  penganalisis morfologi dan mesin pencari adalah untuk mengekstraksi akar dan/atau batang dari sebuah kata. Penelitian terbaru dilakukan  di  bidang  Al-Quran  Komputasi  dapat diklasifikasikan sebagai: Pengambilan Informasi, Pengenalan Suara, Pengenalan Karakter Optik, Analisis Morfologi, Pemeriksaan Semantik, Pendidikan Aplikasi [7]  Qur'an  Corpus  [8].  Al-Qur'an,  memiliki  gaya  yang unik  dan  sifat  alegoris,  hal  ini  memerlukan  perhatian khusus  dalam  hal  masalah  pencarian  dan  pengambilan informasi.  Teknik  pencarian  kata  kunci  tidak  mampu mengambil ayat-ayat semantik yang relevan [9].
Tokenisasi  dalam  bahasa  Arab  menghadirkan masalah  karena  kompleksitas  morfologi  bahasa  Arab. Token  biasanya  didefinisikan  sebagai  urutan  satu  atau lebih.  Huruf-huruf  didahului  dan  diikuti  oleh  tanda. Definisi  ini  bekerja  dengan  baik  untuk  nonglutinasi bahasa  seperti  bahasa  Inggris.    Tokenisasi  Teks-teks Arab merupakan pekerjaan yang tidak  mudah [10]. Hasil dari  tokenisasi  memberikan  pengaruh  yang  positif signifikan pada Named Entity Recognition (NER). Nilai F1  mengalami  peningkatan  saat  ukuran  isi  -1/+1  pada puncak  tokenisasi  [11].  Penelitian  lain  tentang  tiga bahasa Inggris, Arab dan Urdu, peneliti mendeskripsikan sebuah  metode  yang  secara  otomatis  mengekstrak kondisi  khusus  pada  tata  bahasa  lokal,  dengan membandingkan  perilaku  token  tunggal  dan  majemuk pada  bahasa  secara  umum  untuk  menentukan  token berperilaku seperti istilah atau bukan [12].
Berbagai  varian  dan  kajian  morfologi  dalam  Al- Qur’an  merupakan  keragaman  pola  konstruksi. Penelusuran  tentang  wazan-wazan  dalam  bahasa  arab diperlukan  untuk  memahami  proses  pembentukan  kata serta penggunaannya.  Secara substansi dari  kajian ilmu linguistik  terfokus  kepada  empat  standar  substansi bahasa yaitu: Standar formasi bunyi (Standar bunyi yang mengkaji  tentang  eksistensi  bunyi),  Standar  morfologi disebut ilmu bentukan kata yang mengkaji derivasi kata dan  unit-unit  sharafnya,  termasuk  wazan  didalamnya, Standar syntax-grammar, dan standar semantik atau ilmu al-maany [13].
Bentrcia,  pada  penelitiannya  tentang  pendekatan untuk mengekstrak hubungan semantik dari Corpus Arab Quran,  ditulis  dalam  aksara  Arab  dan  menambah konstruksi  otomatis  ontologi  Al-Quran.  Penelitian  ini memiliki fokus pada semantik hubungan yang dihasilkan dari  pola  konjungtive  “DAN”  [14].  Penelitian  tentang metode menggunakan kategori teks untuk mengklasifikasikan  kategori  dengan  interelasi  antara berbagai  sumber.  Beberapa  interelasi  disimulasikan dengan  menggunakan  kombinasi  sumber  dataset  yang berbeda  dengan  membandingkan  Quran  dan  Hadis. Ketiga  kategori  tersebut:  Haji,  Sholat,  Zakat  yang diklasifikasikan  menggunakan  metode  (Naïve  Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM),  dan  K-Nearest
Neighbour  (KNN))  dengan  kondisi  pembobotan, Frequency–  Inverse  Document  Frequency (TF-IDF) [15].  Penelitian  ini  berfokus  pada  tools  dan  sumber korpus  untuk  analisis  dan  pemodelan  Standar  Arab Modern,  data  yang  dihasilkan  adalah  Qur’an  arab sebagai  data  set  untuk  Artificial  Intelligence  and Machine Learning research [16].
Cherif  et  al,  melakukan  penelitian  tentang  text mining  menggunakan  data  yang  cukup  besar  dengan membangun  rule  sintaks  berbasis  stemmer  untuk meningkatkan  efektivitas  dalam  pencarian  kata  pada bahasa  arab  [17]. Penelitian  [18]  tentang  analisis  novel yang  berjudul  “Qātilu  Hamzah”  untuk  mencari  wazan atau pola dan jenis-jenis jama’ takṡīr berdasarkan wazan, jenis jama’ takṡīr , dan juga tanda-tanda gramatikal jama’ takṡīr, dengan sistem manual dan analisis dihasilkan dari 61 data, peneliti mengklasifikasikan sesuai dengan pola derivasinya  serta  fungsi  dan  kedudukan  terhadap  data yang ditemukan sesuai dengan pola wazn (bentuk) jama’ takṡīr. Penelitian tentang “kata penting” telah dilakukan dengan  Inferensi  menggunakan  Bidirectional  LSTM model dan Inner-Attention [19].  Klasifikasi text dengan berbagai kategori telah dilakukan oleh [20] menggunakan Support vector machine, Naïve Bayes and Neural Network, hasil presisi dengan menggunakan 600 input layer sebesar 0.778, 0.754, and 0.717.
Proses  anotasi  melibatkan  segmentasi  morfologi proofreading,  bagian  dari  speech  tag  dan  fitur  infleksi, serta  menggunakan  dependensi  tata  bahasa.  Penelitian tentang  penganalisis  morfologi  berbasis  aturan,  yang digunakan  untuk  penandaan  offline  awal  Quranic Arabic,  menghasilkan  anotasi  otomatis  dengan  skor akurasi F-measure sebesar 77% [21]. Adeleke et al. [22], mereview  penelitian  tentang  klasifikasi  versi  ayat menggunakan empat metode (Decision tree, kNN, SVM, NB) untuk memperoleh keefektifan, sejumlah 1.227 ayat digunakan untuk data training dari 6.236 ayat, hasilnya Naive Bayes (NB) memiliki akurasi tertinggi (99.9099%) dan error (0.0901%).  Penelitian [23] tentang isi representasi Al Quran pada NLP yang dibagi menjadi dua, yaitu: lokal dan distribusi, hal ini digunakan untuk Algoritma "machine learning" and "deep learning" yang diperlukan pada NLP.
Memahami makna wazan pada Al Qur’an akan memberikan pengetahuan tentang perbedaan makna dari kata  yang  ditulis  menggunakan  susunan  huruf  yang sama.  Wazan  berjumlah  29  dengan  berbagai  bentuk derivasinya  dengan  bentuk  kata  yang  terdiri  dari  tiga, empat,  lima,  dan  enam  huruf.  Wazan  merupakan  pola mendasar  yang  ada  di  dalam  ilmu  bahasa  Arab,  pola tersebut terdiri dari tiga buah huruf asli: ‘ain fi’il (  َ), fa’ fi’il  (  َ),  dan  lam  fi’il  (  َ).  Jika  digabung,  membentuk sebuah  kata  yaitu    ف ع َ  yang  artinya  mengerjakan. Pembahasan  wazan  yang  meluas  membuat  peneliti mengembangkan  NLP  sebagai  kajian  morfologi  untuk proses  klasifikasi  wazan.  Penelitian  ini  merupakan penelitian  awal  dengan  mengambil  hanya  satu  jenis wazan  Yaf’ulu,  dengan  harapan  bisa  diterapkan  pada jenis  wazan  yang  lain  karena  wazan  ini  termasuk  pola dasar  yang  paling  sederhana  sehingga  bisa  diterapkan
dengan  membuat  aplikasi  yang  memilii  tingkat kompleksitas  rendah.  Beberapa  penelitian  dan  latar belakang dibahas pada Bagian I Pendahuluan, bagian II membahas  tinjauan  pustaka  yang  berisi  tentang penjelasan  Al  Qur’an,  pola  pada  kata-kata  Al  Qur’an, Natural Language Processing (NLP) dan dataset. Bagian III  merupakan  metode  penelitian  klasifikasi  wazan menggunakan NLP dengan beberapa tahapannya, Bagian IV  merupakan  pengujian  serta  pembahasan  penelitian sedangkan Bagian V adalah kesimpulan dan saran.

## Al Qur’an
Al  Quran  terbagi  menjadi  30  juz,  114  surat, yang  dibagi  menjadi  dua  versi  makiyah  dan  madinah, memiliki  total  lebih  dari  78.000  kata.  Tabel  1 menunjukkan kandungan secara statistik dari Al Qur’an [24].
Tabel 1. Kandungan Al Qur’an [3] Isi Total Isi Total Halaman 604 Ayat 6236 Bagian 30 Ayat Makki 4613 Halaman per bagian 20-23 Ayat Madani 1623 Section 60 Kata 78245 Surat 114 Kata unik 14870 Surat Makki 86 (75.4%)  Kata vokal 19273 Surat Madani  28 (24.6%) Karakter 332837
Kandungan dari Al-Qur'an diselingi oleh satu set tanda- tanda,  baik  dalam  baris  yang  sama  dari  ayat  atau  di atasnya, masing-masing memiliki arti sendiri. Beberapa tanda  diantaranya:  tanda  berhenti  (tanda  Wakaf),  tanda sujud, tanda bab, dan tanda ayat.
Al Qur’an ditulis dari kanan ke kiri dengan bahasa Arab. Terdiri dari 28 huruf dasar ( ا، ب ،ت، ث، ج، ح، خ، د، ذ، ر، ،ك ،ق ،َ ،غ ،َ ،ظ ،ط ،ض ،ص ،ش ،س ،ز ،م ،َ ,( ي ،و ،ه ،ن (ء،أ،إ،ؤ،ئ ) dan dimodifikasi (آ،ى،ة ).

## Wazan
Penelitian  tentang  pencarian  dan  ektraksi informasi  text  klasik  menggunakan  ontology  berbasis semantik [25] mengungkapkan bahwa dengan menggunakan frame work ini ontology dapat mendeskripsikan struktur dari Qur’an bagian Juz, surat dan ayat. Dokumen ini diberikan anotasi  menggunakan metode NLP seperti pemberhentian kata, stemming, dan analisis  morfologi.  Dalam  analisis  morfologi  terdapat kata  benda,  kata  kerja  dan  pola  yang  disebut  dengan wazan. Struktur bahasa arab mengenal Subjek (Laki-laki, perempuan, dan Jamak), serta dikategorikan berdasarkan Madhi, Mudhari dan Amr.
Pola dasar tersebut mengalami perubahan yaitu [18]:
1. Wazan   َُ ُوَعََ  (fu’ūlun)  :  Perubahan  bunyi  vokal, afiks vokal panjang (infiks)
2. Wazan  أ َء  لَاعَُ  (af’ilāu)  :  Afiks  konsonan  (konfiks) dan perubahan bunyi vokal panjang
3. Wazan   ََُ عاَ (fi’ālun) : Perubahan bunyi vokal  dan afiks vokal panjang (infiks)
4. Wazan   ََُاعََ  (fu’ālun)  :  Perubahan  bunyi  vokal, penanggalan  vokal  panjang,  geminasi,  dan  afiks vokal panjang (infiks)
5. Wazan   ََُاع َ  (fa’ālun)  :  Perubahan  bunyi  vokal, penanggalan  vokal  panjang,  geminasi,  dan  afiks vokal panjang (infiks)
6. Wazan   َء لَ عََ  (fu’alāu’)  :  Perubahan  bunyi  vokal, afiks  bunyi  vokal  panjang  (infiks),  dan  afiks konsonan (sufiks).
Beberapa contoh kata pada wazan   ف ع َ َفَعُل ُ terdapat pada Tabel 2.
Tabel 2. Contoh Kata pada Wazan  َفَعُل ُ
No.  Kata  Surat ke-  Ayat ke- 1 ُُدُب ۡعَن 1 5 2 133 26 71 2 ُ ُُمُك ۡحَي 2 113 3 47 4 58 68 36
68 39 3 ُ ُُقُل ۡخَي 3 47
5 17 7 191 16 17 16 20

## Natural Language Processing (NLP)
NLP  merupakan  bentuk  menyeluruh  dari Artificial Intelligence (AI).
Gambar 1. NLP-tahapan machine learning [23].
Gambar  2.  Metode  ekstraksi  fitur  pada  Tahun    2004- 2018  [26].
Sebagai simulasi pikiran manusia, teknologi ini membantu  mesin  untuk  memahami  dan  menganalisis bahasa manusia. Untuk meningkatkan kinerja algoritma machine  learning  (ML),  teknik  ini  digunakan  untuk mewakili  kumpulan  data  yang  digunakan  untuk mencapai  tujuan  yang  diinginkan.  Seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 1. Tahap analisis data pertama
terdiri dari pengumpulan data dan kemudian memprosesnya  agar  siap  digunakan  untuk  representasi, yang  merupakan  tahapan  ke  penerapan  algoritma pembelajaran mesin.

## Data Set
Langkah  pertama  dalam  studi  Machine Learning berbasis NLP adalah pengumpulan data. Data ini adalah sampel teks yang cocok untuk bidang subjek yang  bersangkutan.  Seperti,  Al-Nahar,  Al-Jazeera,  Al- Ahram, Al-hayat, dan Koran Al- Dostor, Hadith korpus, Akhbar-Alkhaleej korpus, Arabic NEWSWIRE, Quranic Arabic  korpus,  korpus  Watan-2004,  KACST  Arabic korpus,  BBC  korpus,  CCN  korpus  dan  Open  Source Arabic Corpora (OSAC), NADA korpus [26].

## Klasifikasi Wazan Menggunakan Nlp
Beberapa tahapan klasifikasi wazan diantaranya adalah  pre-processing  pengolahan  data  sebelum  masuk ke ekstraksi fitur yang kemudian menjadi data masukan pada  Machine  Learning.  Paper  ini  mereview  beberapa tahapan pre-processing, ekstraksi fitur yang dipakai pada NLP serta beberapa model Machine Learning .

## Pre-processing
Teks pre  processing merupakan  tahapan  awal pengolahan  teks.  Pada  NLP,  MADAMIRA  dan RapidMiner  didalamnya  terdapat  pemrosesan  bahasa. MADAMIRA menyediakan studi tentang struktur kata- kata dan bagian dari kata-kata (akar kata-kata, preks, dan sufxes) dalam bahasa Arab. Sistem  pemrosesan Bahasa Arab MADA dan AMIRA.
RapidMiner terdiri dari banyak operasi preprocessing termasuk  stemming,  cleaning,  dan  visualization,  dapat dioperasikan dengan sistem operasi apa pun. Pembersihan Data, normalisasi, tokenisasi, dan stemming  adalah  operasi pre  processing teks  umum  di sebagian besar Aplikasi NLP.
i. Pembersihan  Data:  terdiri  dari  penghapusan dan/atau  koreksi  catatan  yang  salah  dari kumpulan data.
ii. Normalisasi:  berfokus  pada  penghapusan ketidakkonsistenan variasi teks Arab.
iii. Tokenisasi:  bertujuan  untuk  mendeteksi  dan memisahkan  kata-kata  dengan  menghilangkan komponen tambahan seperti Tanda baca, ruang putih, dan karakter unik.
iv. Stemming:  digunakan untuk mengurangi berbagai  bentuk  kata,  sehingga  satu  bentuk menghasilkan akar atau batang.

## Feature Selection (FS)
Pengurangan  dimensi  atau  pemilihan  fitur adalah  pusat  dalam  pengenalan  pola,  terutama  dalam aplikasi NLP. FS bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi NLP dengan memilih kata-kata yang relevan. Tidak semua fitur (kata-kata dari dokumen teks) berguna untuk tahap klasifikasi karena dimensi fitur mempengaruhi  kinerja  klasifikasi.  Untuk  mengatasi
tantangan  tersebut,  banyak  fitur  metode  seleksi digunakan  dalam  penelitian  NLP  seperti  term frequency/inverse document frequency (TF/IDF).
Selain  itu,  Chi-Squared  statistics  (X2), information  gain  (IG),  Mutual  information  (MI),  dan document  frequency serta  information  gain  juga digunakan  pada  seleksi  fitur.  Tambahan  lainnya  antara lain: Latent Dirichlet Allocation (LDA), Particle Swarm Optimization  (PSO),  Ant  Colony  Optimization  (ACO), Bee  Swarm  Optimization  (BSO),  Genetic  Algorithm (GA), Singular Value Decomposition (SVD) dan Fire_y Algorithm (FFS). Gambar 2. merupakan state of the art dari beberapa metode ekstraksi fitur pada Tahun  2004- 2018.

## Supervised Machine Learning Techniques
Teknik  pembelajaran  mesin  telah  berkembang selama  yang  terakhir  dekade  dan  telah  berguna  dalam domain  yang  berbeda  termasuk  NLP,  sehingga menghasilkan  beberapa  perangkat  lunak  pemrosesan bahasa yang supervised dan non supervised  [26].
a. Support  Vector  Machines  (SVMs  merupakan salah  satu  teknik  pembelajaran  mesin  yang diawasi.  SVM  telah  digunakan  secara  efektif dalam banyak masalah. terkait dengan pengenalan  pola  seperti  bioinformatika  dan biometrik.  Mengenai  pemrosesan  teks,  SVM memiliki  hasil  terbaik  dalam  kategorisasi  teks dan  digunakan  secara  luas  dalam  masalah terkait  NLP  dalam  berbagai  bahasa  seperti bahasa  Arab  untuk  metode  seperti  prediksi keterbacaan [27].
b. Klasifikasi Naive Bayes (NB) adalah pengklasifikasi  yang  paling  mudah  dan  paling banyak  digunakan  kedua.  Merupakan  teknik yang  lazim  untuk  kategorisasi  teks  yang menetapkan  dokumen  ke  dokumen  terkait kategori  seperti  spam  atau  asli  dan  positif, negatif, atau netral [28]
c. Decision  Trees  telah  digunakan  dalam  banyak masalah  klasifikasi  terkait  NLP.  Selain pengklasifikasi  Naive  Bayes,  metode  ini memberikan  hasil  yang  sangat  baik  untuk deteksi  spam.  Decision  Trees  adalah  teknik pembelajaran  mesin  yang  banyak  diminati karena modelnya mudah dimengerti [29].
d. K-Nearest  Neighbor  (k-NN)  telah  berhasil diterapkan  pada  beberapa  masalah  yang berkaitan  NLP  karena  kesederhanaannya (misalnya,  Ekstraksi  Semantik  Hubungan antara Konsep. K-NN terdiri dari pembelajaran berbasis instans, atau pembelajaran “malas”, di mana pembelajaran ditunda sampai klaasifikasi dilakukan [30].

## METODE PENELITIAN
Terdapat  beberapa  tahapan  sebelum  proses  klasifikasi pada  penelitian  ini,  diantaranya  adalah  proses  pre- processing, proses ini dilakukan untuk memilih data kata yang termasuk dalam wazan yaf’ulu dan bukan termasuk wazan yaf’ulu.

## Pre-processing
Dataset  pada  penelitian  ini  dibuat  dengan  memilih beberapa kata pada dataset Qroots, data awal ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Pemilihan kata yang termasuk wazan.
Setelah  dilakukan  pemilihan  beberapa  kata,  proses selanjutnya  adalah  membuat  dataset  untuk  proses training.  Gambar  4  merupakan  dataset  yang  digunakan pada penelitian ini, telah diberikan label untuk angka 1 merupakan  wazan  dan  0  bukan  wazan.  Penelitian klasifikasi wazan ini telah dibuat sebanyak total 92 data untuk pelatihan, dengan target error <0.1. Tahapan alur progam  untuk  klasifikasi  wazan  ditunjukkan  pada Gambar  5.  Langkah  pertama  adalah  persiapan  data seperti  pada  sub  bab  yang  dibahas  sebelumnya.  Proses berikutnya  adalah  tokenisasi,  pada  tahap  ini  adalah membuat komputer memahami teks, perlu memecah kata tersebut dengan cara yang dapat dipahami mesin. Konsep ini  penting  pada Natural  Language  Processing (NLP). Proses  tokenization  pada  ditunjukkan  pada  Gambar  6. Setelah  proses  tokenization  selanjutnya  proses Term Frequency-Inverse  Document  Frequency yang  pada dasarnya memberitahukan pentingnya suatu kata dalam korpus  atau  dataset.  TF-IDF  berisi  dua  konsep  Term Frequency (TF) dan Inverse Document Frequency (IDF). Penelitian  ini  kata  pada  korpus  diubah  menjadi  vektor, untuk  prosesnya  ditunjukkan  pada  Gambar  7.  Proses akhir  setelah  tercapai  bentuk  model  yang  diinginkan adalah klasifikasi dimana pada penelitian ini klasifikasi menggunakan  binary  text  classification  dengan  angka “1” menunjukkan bahwa kata terssebut termasuk wazan Yaf’ulu”,  dan  angka  “0”  bukan  termasuk  pola  wazan Yaf’ulu”.
Gambar 4. Labelling dataset wazan.
.
Gambar 5. Alur program klasifikasi wazan.
Gambar 6. Tokenization

## Gambar 7. Proses TD-IDF.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian ini membahas tentang hasil dari tahapan proses  dari  pre-processing,  sampai  dengan  tahapan evaluasi data.

## Pengujian Evaluasi Model NLP
Langkah awal adalah menguji model, sebelum dilakukan testing  untuk  data  yang  lain,  Gambar  8  merupakan program  untuk  menampilkan  hasil  evaluasi  dari  NLP yang telah dibuat:
Gambar 8. Program menampilkan hasil evaluasi.
Hasil dari evaluasi ditunjukkan pada Gambar 9. Terdapat nilai precision, recall, F1-score.
Gambar 9. Hasil Evaluasi.
Pengujian  dilakukan  pada  30  jumlah  kata  untuk menguji  kesesuaian  pengelompokan  kata  berdasarkan klasifikasi wazan atau bukan wazan. Terdapat beberapa batasan dalam penelitian ini antara lain: wazan dibatasi hanya 1 jenis yaitu pada bentuk  َفَعُل ُ, deteksi hanya dua subjek:  laki-laki  dan  perempuan  serta  posisi  waktu wazan  adalah  mudhari.  Pengujian  untuk  pengenalan wazan dengan hasil “1” yang berarti sesuai dengan pola wazan  yaf’alu  dtunjukkan  pada  Gambar  10.  Pengujian untuk pengenalan  wazan dengan hasil  “0”  yang berarti sesuai  dengan  pola  wazan  yaf’alu  ditunjukkan  pada
Gambar 11. Tabel 3. hasil klasifikasi pengujian 30 kata pada data.
Gambar 10. Pengujian wazan.
Gambar 11. Pengujian bukan wazan. Tabel 3. Hasil Pengujian Klasifikasi Kata “Wazan Yaf’ulu” No. Kata Hasil Klasifikasi 1 ُُ ُقُلْخَي 1 2 ُْمُكُقُلْخَي 1 3 ُُ َنوُدُجْسَي 1 4 ُُُُُُُُ ُب ٰحْصَأ 0 5 ُُُِدوُدْخُ ْلْا 0 6 ُُُُُُُُ ِراَّنلا 0 7 ُُُُُُُُُدُبْعَن 1 8 ُُُ َنوُمُتْكَيَل 1 9 ُُُُُ َنوُمُتْكَي 1 10 ُُُُُُُُ ُق ُز ْرَي 1 11 ُُُُ َنو ُرُكْشَي 1 12 ُُُُُُُُ ُق ُز ْرَي 1 13 ُُُُُُُُ ُقُلْخَي 1 14 ُُُِتاَذ 0 15 ُُُُُُِدوُق َوْلا 0 16 ُُُْذِإ 0 17 ُْمُه َو 0 18 ُْمُه 0 19 ُُُُُُُاَهْيَلَع 0 20 ٌُدوُعُق 0 21 ُُُُُُُُُدُبْعَن 1 22 ُُُ َنوُبُتْكَي 1 23 ُُُُُُُُُمُكْحَي 1 24 ُى ٰلَع 0 25 ُاَم َو 0 26 ُُاَم 0 27 ُُُُُ َنوُلَعْفَي 0 28 ُُُُُُُُْمُهْنِم 0 29 ُُمُكْحَيَل 1 30 ُُُُُُُُ ُقُلْخَي 1
Pada penelitian ini telah dibuat program klasifikasi wazan, namun klasifikasi ini hanya pada satu pola wazan yaitu:   َفَعُل ُ..  Dari  tahapan  pre-processing  data  hanya dipilih 92 kata  dalam  Al Qur’an. Hasil evaluasi  model menghasilkan angka “1” untuk nilai precision, recall, F1- score, serta akurasi. Hal ini mengartikan bahwa program ini  mampu  memprediksi  secara  tepat  kata  dalam  pola wazan yaf’ulu ataukah bukan. Kata bukan dalam laporan ini  dituliskan  “0”  berarti  kata  tersebut  bisa  merupakan golongan  wazan  yang  lain  seperti:   َُ ُوَعََ  (fu’ūlun),  أَء  لَاعَُ (af’ilāu),  ََُ عاَ (fi’ālun) atau bahkan bukan bentuk-bentuk wazan.  Dari  hasil  pengujian  sebanyak  30  data  telah dilakukan  dan  memberikan  ketepatan  hasil  bahwa kelompok kata tersebut termasuk wazan  َفَعُل ُ. atau bukan. Seperti pada kata:
ُُقُلْخَي Berdasarkan  hasil  pengujian  klasifikasi  bentuk tersebut  memberikan  nilai  1  yang  berarti  kelompok wazan yaf’ulu. Hal ini dapat dilihat dari pola huruf awal yaitu: ئ. Pola berikutnya dapat dilihat pada harokat yang sesuai dengan pola harokat ف ع َ َفَعُل ُ yaitu:
َ  َ  َ  َ
Kata yang terdeteksi bukan wazan seperti: َُنوُلَعْفَي Berdasarkan  hasil  pengujian  klasifikasi  bentuk tersebut  memberikan  nilai  0  yang  berarti  bukan kelompok wazan yaf’ulu. Meskipun dari pola huruf awal yaitu: ئ, akan tetapi memilki harokat yang tidak sesuai yaitu:

## َ  َ  َ  َ  َ
Dari 30 kata yang diklasifikasikan terdapat  15 kata yang  termasuk  pola  wazan  dan  15  kata  yang  termasuk bukan  wazan,  dengan  ketepatan  prediksi  100%.  Hasil matrik  evaluasi  menunjukkan  akurasi  1.    Nilai  akurasi menunnjukkan  bahwa  kata  terklasifikasi  secara  tepat pada data uji yang diberikan. Hal ini dikarenakan data uji yang diterapkan masih sedikit jika dibandingkan dengan jumlah kata pada Al Qur’an. Data set pada penelitian ini belum terdapat di Internet karena harus membuat secara manual  dengan  verifikasi  dari  ahli  sastra  arab.  Data penelitian ini masih sangat besar memiliki peluang untuk dikembangkan,  dengan  pengembangan  data  nantinya tidak menutup kemungkinan menurunkan tingkat akurasi sehingga  kedepannya  terdapat  pengembangan  tahapan- tahapan penelitian untuk meningkatkan akurasi.
Klasifkasi wazan  َُ ُوَعََ (fu’ūlun), أَء  لَاعَُ (af’ilāu),  ََُ عاَ (fi’ālun) dan lainnya berpotensi besar dilakukan dengan menerapkan  NLP,  sehingga  pengembangannya  bisa dilakukan bahkan dengan variasi subjek tidak hanya laki- laki,  namun  perempuan  dan  jamak.  Pengembangan  ini dimungkinkan karena NLP merupakan proses pemahaman  bahasa  yang  mengandung  konsep  penting tokenisasi,  yang    membuat  komputer  memahami  teks, dengan cara yang dapat dipahami mesin dan konsep TD- IDF yang mengubah korpus menjadi vektor.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Klasifikasi  wazan  erat  kaitannya  dengan karakteristik  bahasa  Arab  yang  secara  intrinsik menantang  untuk  pemrosesan  bahasa  Arab  bagi  para
pengembang  dan  peneliti.  Karakteristik  yang  paling menonjol  adalah  akurasi  yang  tinggi  dan  tidak  adanya kapitalisasi aturan tanda baca. Beberapa tools dasar telah ditetapkan oleh peneliti NLP untuk memproses teks Arab seperti kalimat splitters, tokenizers, dan stemmers.  Hasil pengujian  diperoleh  beberapa  kesimpulan:  pemrosesan klasifikasi wazan menggunakan NLP terdapat beberapa tahapan seperti: Proses tokenization dan Proses TD-IDF. Penelitian ini mampu mengklasifikasi bentuk wazan   َف َعُل ُ ف ع َ  pada  dataset  sebanyak  92  kata  pada  Al  Qur’an, dengan  ketepatan  klasifikai  100%.  Klasifikasi  wazan pada  penelitian  ini  hanya  untuk  subjek  laki-laki  dan perempuan dan bukan untuk subjek jamak dengan waktu “Mudhari”.  Untuk  pengenalan  deteksi  yang  lebih  baik dan  lengkap,  penelitian  selanjutnya  dilengkapi  dengan beberapa  hal:  ditambahkan  dataset  untuk  pola  Yaf’ulu, kelas wazan yang lain dan objek jamak (mereka, kalian).

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  B.  Rahima,  Z.  Samir  and  M.  Farhi,  "Extracting semantic relations from the Quranic Arabic based on  Arabic  conjunctive  patterns, Journal  of  King Saud  University, vol.  30,  no.  Computer  and Information Sciences, p. 382–390, 2018.
[2]  J.  Dror,  D.  Shaharabani,  R.  Talmon  and  S. Wintner, "Morphological Analysis of the Qur'an," Literary  and  Linguistic  Computing, vol.  19,  pp. 431-452., 2004.
[3]  E.  Atwell,  K.  Dukes,  A.  Sharaf  and  N.  Habash, "Understanding  the  Quran:  A  new  Grand Challenge  for  Computer  Science  and  Artificial Intelligence," Edinburgh, 2010.
[4]  S. Rahmath and K. Abdullah, "Quranic Computation  A  Review  of  research  and application," in Quranic Computation A Review of research  and  application  RahIEEE  Xplore: International Conference on Advances in Information  Technology  for  the  Holy  Quran  and Its Sciences , Taibah, 2013.
[5]  Y.  Salem,  "A  Generic  Framework  for  Arabic  to English Machine Translation of Simplex Sentences Using the Role and Reference Grammar Linguistic  Model  and  Engineering,"  School  of Informatics  at  the  Institute  of  Technology Blanchardstown, Blanchardstown, 2009.
[6]  K. Dukes, "Computational  Analysis of the Quran through Traditional Arabic Linguistics," 2011.
[7]  A.-K. H.S, M. Al-Yahya, A. Bahanshal and I. Al- Odah,  "“SemQ:  A  Proposed  Framework  for Representing  Semantic  Opposition  in  the  Holy Quran  using  Semantic  Web  Technologies,"  in CTIT-2009 , Dubai, 2009.
[8]  D. K and T. Buckwalter, "A Dependency Treebank of the Quran using Traditional Arabic Grammar," in INFOS 2010 , Cairo, 2010.
[9]  M.  Shoaib,  M.  Yasin,  K.  H.  Ullah  and  M.  M.I. Saeed,  "Relational  WordNet  model  for  semantic
search  in  Holy  Quran,"  in 2009  International Conference on Emerging Technologies , Islamabad, Pakistan, 2009. [10]  A. Farghaly, "Arabic Natural Language Processing: Challenges and Solutions," ACMTransactions on Asian Language Information Processing, vol. 8, no. 12, 2009.
[11]  B. Yassine, D. Mona and R. Paolo, "Arabic Named Entity Recognition: An Svm-Based Approach," In First Arab International Conference and Exhibition  on  The  Uses  of  White  Cement ,  Cairo, 2008.
[12]  M.  D.  Rehab  and  Q.  Islam,  "Arabic  Sentiment Analysis  using  Supervised  Classification,"  in Arabic  Sentiment  Analysis  using  Supervised Classification,  RehabIEEE:  2014  International Conference  on  Future  Internet  of  Things  and Cloud , Barcelona, 2014.
[13]  M.  Dr.  Amrah  Kasim,  "Linguistiq  Al  Qur’an," Jurnal Shaut Al-'Arabiyah, vol. V, no. 1, 2017.
[14]  Rahima,  Z.  Samir  and  M.  Farhi," Extracting semantic relations from the Quranic Arabic based on  Arabic  conjunctive  patterns,  Journal  of  King Saud  University  –  Computer  and  Information Science, vol. 30, p. 382–390, 2018.
[15]  Nur,  H.  Nurul  and  H.  M.  Ahamed,  "Text categorisation  in  Quran  and  Hadith:  Overcoming the interrelation challenges using machine learning and  term  weighting," Journal  of  King  Saud University, vol. 33, p. 658–667, 2021.
[16]  Atwell,  "An  artificial  intelligence  approach  to Arabic and Islamic content on the internet," IEEE: Proceedings  of  NITS  3rd  National  Information Technology Symposium , Leeds, 2011.
[17]  W.  Cherif,  A.  Madani  and  M.  Kissi,  "Building  a syntactic  rules-based  stemmer  to  improve  search effectiveness  for  arabic  language, IEEE:  9th International  Conference  on  Intelligent  Systems: Theories and Applications (SITA-14) , 2014.
[18]  D.  Agustina,  Y.  Yoyo  And  M.  T.  Bin  Pa,  "Pola Kata  Jama’taksīr  Dalam  Novel  “Qātilu  Hamzah” Karya  Najib  Kailani  (Analisis  Morfosintaksis, A Jamiy: Jurnal Bahasa Dan Sastra Arab, Vol. 10, No. 2, Pp. 308-325, 2021.
[19]  Y.  Liu,  C.  Sun,  L.  Lin  and  X.  Wang,  "  Learning natural  language  inference  using  bidirectional LSTM model and inner-attention," arXiv preprint arXiv:1605.09090., 2016.
[20]  A.  H.  Mohammad,  T.  Alwada’n  and  O.  Al- Momani, "Arabic text categorization using support vector  machine,  Naïve  Bayes  and  neural network, Journal on Computing (JoC), vol. 5, no.
1, 2016.
[21]  K. Dukes, E. Atwell and N. Habash, "Supervised collaboration  for  syntactic  annotation  of  Quranic
Arabic," Journal  of  Language  resources  and evaluation, 47(1), vol. 47, no. 1, pp. 33-62, 2013.
[22]  A. O. Adeleke, N. A. Samsudin, A. Mustapha and N.  M.  Nawi,  "A.,Comparative  analysis  of  text classification algorithms for automated labelling of Quranic verses, J. Adv. Sci. Eng. Inf. Technol, vol. 7, no. 4, p. 1419, 2017.
[23]  Z.  Touati-Hamad,  M.  R.  Laouar  and  I.  Bendib, "Quran content representation in NLP,
Proceedings of the 10th International Conference on Information Systems and Technologies , 2020.
[24]  H.  Bassam,  S.  Azzam  and  E.-H.  Mahmoud," Enhancing  retrieval  effectiveness  of  diacritisized arabic passages using stemmer and thesaurus, The 19th Midwest Artificial Intelligence and Cognitive Science Conference (MAICS2008) , 2008.
[25]  O. Ahmad, I. Hyder, R. Iqbal, M. A. A. M. Murad, S.  N.  M.  A.  and  M.  Mansoor,  "  A  survey  of searching and information extraction on a classical text using ontology-based semantics modeling: A case of Quran, Life Science Journal, vol. 10, no. 4, pp. 1370-1377, 2013.
[26]  S. L. Marie-Sainte, Alalyani, A. S. N., S. Ghouzali and  I.  Abunadi,  "  Arabic  natural  language processing and  machine learning-based systems," IEEE Access, vol. 7, pp. 7011-7020, 2018.
[27]  H. A. R. T. Khasawneh, M. N. Al-Kabi and I. M. Alsmadi,  "Sentiment  analysis  of  Arabic  social media content: A comparative study, Proc. 8th Int. Conf. Internet Technol. Secured Trans. (ICITST) , 2013.
[28]  N.  H.  M.,  S.  Elmougy,  A.  Ghoneim,  T.  Hamza, "Naive  Bayes  classier  based  Arabic  document categorization, Proc.  7th  Int.  Conf.  Inform.  Syst. (INFOS) , 2010.
[29]  J. R, T. Saleh, S. Khattab and I. Farag, "Detecting Arabic  spam  Web  pages  using  content  analysis," Int. J. Rev. Comput, vol. 6, p. 18, 2011.
[30]  S.  S.  A,  A.  Q.  AlHamad,  M.  Al-Emran  and  K. Shaalan,  " A  survey  of  arabic  text  mining  in Intelligent Natural
Language Proces", Switzerland: Springer, vol. 740, 2018.