## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Klasifikasi Mazhab Menggunakan Metode Naïve Bayes (Studi Kasus: Salat)
Siti Ummi Masruroh #1 , Siti Hanna *2 , Nadia Azza #3 , Kamarusdiana *4 , Nanda Alivia Rizqy Vitalaya #5
# Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
Jl. Ir. H. Juanda No.95, Cemp. Putih, Kec. Ciputat Tim., Kota Tangerang Selatan, Banten
1 ummi.masruroh@uinjkt.ac.id
3 nadia.azza15@mhs.uinjkt.ac.id
5 nanda.vitalaya17@mhs.uinjkt.ac.id
* Fakultas Syariah dan Hukum, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta Jl. Ir. H. Juanda No.95, Cemp. Putih, Kec. Ciputat Tim., Kota Tangerang Selatan, Banten
2 sitihanna@uinjkt.ac.id
4 kamarusdiana@uinjkt.ac.id
Abstrak— Salat dimulai dengan gerakan takbir dan diakhiri dengan  gerakan  salam  berdasarkan  rukun  dan  syarat  pada ketentuan  hukum  Islam.  Dunia  fikih  penuh  dengan perbedaan  pendapat,  termasuk  dalam  pembahasan  salat. Perbedaan  dalam  fikih  terwujud  dalam  bentuk  mazhab- mazhab.  Sebagai  umat  islam  dianjurkan  untuk  mengetahui mazhab  siapa  yang  diterapkan  dalam  beribadah  kepada Allah  SWT.  Klasifikasi  fikih  dalam  salat  bertujuan  untuk mengetahui  kecenderungan  mazhab  yang  diikuti  oleh seseorang. Naïve Bayes adalah salah satu jenis metode untuk melakukan  klasifikasi  data.  Penelitian  ini  akan  membuat suatu  aplikasi  pengklasifikasian  mazhab  fikih  salat  yang berbasis  android  dengan  4  mazhab  dan  menggunakan metode naïve bayes. Sistem ini dibangun dengan Flutter dan database  MySQL.  Teknologi  aplikasi  mobile  android  ini diharapkan  dapat  memberikan  solusi  alternatif  untuk mengklasifikasikan  mazhab  dalam  fikih  salat.  Teknik pengujian  dilakukan  dengan  pengujian  alpha  oleh  user (ustadz)  dan  uji  akurasi  sistem  dilakukan  dengan membandingkan  hasil  antara  perhitungan  manual  dan perhitungan  oleh  sistem  yang  dibuat.  Pengujian  alpha menunjukkan  hasil  bahwa  aplikasi  mampu  bekerja  dengan baik, dan sesuai dengan pengujian akurasi yang menunjukkan akurasi sistem pada aplikasi adalah 100%.
Kata kunci — Fikih, Salat, Mazhab, Naïve Bayes, Klasifikasi

## I. P ENDAHULUAN
Al-Qur'an  dan  As-Sunnah  diturunkan  dalam  bahasa Arab untuk mewujudkan Syariah Islam dan penuh makna. Sehingga,  untuk  memahami  syariat  Islam,  para  ulama telah  menggunakan  berbagai  metode  atau  pendekatan yang  digeneralisasikan  dalam  ilmu  fikih.  Dunia  fikih penuh  dengan  inkonsistensi,  dan  perbedaan  fikih  muncul dalam bentuk aliran mazhab [1].
Bermazhab  merupakan  alternatif  bagi  individu  yang tidak  bisa  melakukan  ijtihad.  Ketika  seseorang  tidak  bisa melakukan  ijtihad,  maka  orang  tersebut  dianjurkan  untuk bertanya kepada orang alim dan mengikutinya. Pendapat- pendapat  dari  orang-orang  alim  tersebut  kemudian dimaknai  sebagai  bermazhab  [2].  Mazhab  yang  terkenal hingga  sekarang,  yaitu  pemahaman  dan  ajaran  yang diajarkan  oleh  empat  imam:  Mazhab  Hanafi,  Mazhab Maliki,  Mazhab  Syafi’I,  dan  Mazhab  Hambali  dan kemudian  dikenal  dengan  mazhab  yang  empat  atau  Al- Madzahibul ‘Arba’ah.
Salah satu cabang pembahasan fikih dari empat mazhab yakni  dalam  perkara  salat  [3].  Salat  dimulai  dengan gerakan  takbir  dan  diakhiri  dengan  gerakan  salam berdasarkan  rukun  dan  syarat  pada  ketentuan  hukum Islam sebagai  ibadah yang dipersembahkan kepada Allah SWT  [4].  Klasifikasi  fikih  dalam  salat  bertujuan  untuk mengetahui  kecenderungan  mazhab  yang  diikuti  oleh seseorang.  Banyak  orang  yang  hanya  melaksanakan  salat tanpa  mengetahui  mazhab  dari  imam  siapa  yang diterapkan dalam melaksanakan salat. Sebagai umat islam, dianjurkan  untuk  mengetahui  mazhab  siapa  yang diterapkan  dalam  beribadah  kepada  Allah  SWT.  Melihat pentingnya  menyadari  bahwa  terdapat  keberagaman  fikih salat dari empat mazhab, maka penulis ingin membangun aplikasi  yang  dapat  melakukan  klasifikasi  fikih  salat dalam empat mazhab.
Salah  satu  jenis  metode  yang  dapat  diterapkan  dalam melakukan  pengklasifikasian  data  (mazhab)  adalah algoritma  Naïve  Bayes.  Naïve  Bayes  merupakan  jenis metode  pelatihan  data  berdasarkan  probabilitas  bersyarat [5].  Pengklasifikasian  Naive  Bayes  dilakukan  untuk menemukan  probabilitas  tertinggi  dari  kemungkinan
klasifikasi  dengan  menerapkan  cabang  matematika  yang dikenal dengan teori probabilitas [6].
Metode Naïve Bayes dinilai sebagai metode yang lebih akurat  dalam  pengklasifikasian  dibandingkan  dengan metode C4.5 [7] dan metode SVM [8]. Dalam komunitas data mining dan machine learning, algoritma Naïve Bayes menjadi  salah  satu  dari  10  algoritma  teratas  secara  terus menerus  [9].  Salah  satu  alasan  Naïve  Bayes  dipilih  dan digunakan dalam metode pengklasifikasian adalah karena model  pada  Naïve  Bayes  sederhana  namun  kuat,  mudah diimplementasikan dan menguntungkan, tidak hanya pada prediksi  tetapi  juga  pada  tingkat  kepastian  yang  sangat bermanfaat dalam klasifikasi [10][11].
Saat  ini,  android  berkembang  dengan  pesat  dan merupakan  smartphone  yang  populer  di  masyarakat. Sehingga, pada pembuatan aplikasi ini penulis menggunakan android. Android tidak hanya terbatas pada satu  merek  ponsel  saja,  akan  tetapi  banyak  vendor terkenal  yang  sistem  operasinya  menggunakan  android. Android  bersifat open  source yang  membantu  para pengembang  dalam  pembuatan  dan  pengembangan aplikasinya  sendiri  sehingga  dengan  tersedianya  platform untuk pengembang membuat siapa saja dapat menciptakan dan mengembangkan aplikasi yang berbasis android [12].
Sistem klasifikasi yang diusulkan menggunakan konsep dari  sistem  pakar  dengan  tidak  menerapkan  proses inferensi.  Data  training  diambil  dari  data  mazhab  yang kemudian  dilakukan  proses  klasifikasi  dengan  Naïve Bayes.  Perbedaan  sistem  pakar  dengan  klasifikasi  pada penelitian  ini  adalah  tidak  adanya  mekanisme  inferensi yang  merupakan  salah  satu  komponen  dari  sistem  pakar. Oleh  karena  itu,  sistem  pada  aplikasi  ini  tidak  dapat disebut  sebagai  sistem  pakar  karena  fakta-fakta  dari pengalaman  ahli  madzhab  hanya  disimpan  sebagai  data latih  dan  kemudian  diolah  menggunakan  metode  Naïve Bayes. Kesimpulan dari sistem tersebut adalah mengklasifikasikan mazhab dan menyajikan mazhab yang terpilih  berdasarkan deskripsi  ciri  yang dipilih.  Penelitian ini  bertujuan  untuk  memperkenalkan  algortitma  Naïve Bayes  dalam  mengklasifikasikan  aliran  pemikiran  dalam salat.
Makalah  ini  dibagi  menjadi  empat  bagian:  Bagian  1 Pendahuluan,  Bagian  2  Penelitian  Terkait,  Bagian  3 Metodologi, Bagian 4 Hasil dan Pembahasan, dan Bagian 5 Kesimpulan.

## II. P ENELITIAN T ERKAIT
Terdapat beberapa  penelitian  sebelumnya  yang berkaitan  dengan  klasifikasi  menggunakan  Naïve  Bayes, penelitian  oleh  Harahap,  dkk  (2019),  menunjukkan keakuratan  penerapan  naïve  bayes  memperoleh  75% untuk  keakuratan  prediksi.  Dimana  15  dari  20  data  dapat diklasifikan diklasifikasikan dengan benar [13]. Penelitian tersebut  dilakukan  untuk  memprediksi  pembelian  mobil berdasarkan pemilihan dan pengklasifikasian kriteria oleh konsumen dengan menggunakan metode Naïve Bayes.
Penelitian  oleh  Bustami,  dkk  (2018),  membandingkan algoritma  Naïve  Bayes  dan  Decision  Tree  untuk
mengklasifikasikan tingkatan
Hadits [14]. Pengklasifikasian hadits tersebut bertujuan untuk menghindari adanya hadits palsu. Pada penelitian tersebut menunjukkan hasil bahwa Decision Tree memiliki akurasi lebih  besar  yakni  sebesar  (7.81%)  jika  dibandingkan dengan metode Naïve Bayes.
Penelitian  oleh  Dwiasnati  dan  Devianto  (2019), memprediksi calon nasabah asuransi dengan membandingkan  Naïve  Bayes  dan  C4.5  (Decision  Tree) [8].  Penelitian  tersebut  menunjukkan  hasil  bahwa  nilai akurasi dengan algoritma Naïve Bayes sebanyak (90.11%) atau  (15%)  lebih  tinggi  dibandingkan  algoritma  C4.5, yaitu sebanyak (90.11%) untuk Naïve Bayes dan (75.27%) untuk  C4.5.  Berdasarkan  hasil  akurasi,  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  metode  yang  diterapkan  sudah  baik dalam memprediksi calon nasabah asuransi.
Penelitian  oleh  Sangounpao  dan  Muenchaisri  (2019), melakukan  pendekatan  menggunakan  ontologi  untuk membangun  kumpulan  data  dan  Naïve  Bayes  untuk mengklasifikasikan  teks  pendek  [15].  Penelitian  tersebut menunjukkan  hasil  bahwa  metode  yang  diterapkan berhasil  mengklasifikasikan  lebih  dari  80%  data  dengan benar.
Penelitian  oleh  Yusof,  dkk  (2020),  mengklasifikasikan teks hadis berdasarkan tema dan kata-kata dari teks Hadits dengan  menerapkan  algoritma  Naïve  Bayes  dan  Support Vector  Machine  (SVM)  [16].  Penelitian  tersebut menunjukkan  bahwa  Naïve  Bayes  memberikan  nilai akurasi 2,4% lebih baik dibandingkan dengan SVM.
Berdasarkan  uraian  studi  literatur  sejenis  yang  telah dijelaskan dapat disimpulkan bahwa metode Naïve Bayes dapat diterapkan dengan baik pada pengklasifikasian data. Peneliti  ingin  merancang  dan  membangun  sebuah klasifikasi  mazhab  menggunakan  metode  naive  bayes, dengan  studi  kasus  salat  dimana  pengguna  dapat melakukan  klasifikasi  mazhab  melalui  perbedaan- perbedaan  dalam  fikih  dalam  sebuah  aplikasi  Android. Solusi yang ditawarkan akan ditawarkan dengan algoritma Naïve Bayes.

## III. M ETODOLOGI
Metode  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini dilakukan  dengan  wawancara  dan  pencarian  referensi dengan  studi  pustaka.  Sedangkan  metode  pengembangan sistem menggunakan metode Rapid Application Development  (RAD).  Metode  pengujian  sistem  aplikasi android  menggunakan  pengujian alpha dan  uji  akurasi. Pada  Gambar  1  disajikan  kerangka  berpikir  pada penelitian ini.
Gambar. 1 Kerangka berpikir penelitian

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Proses Perencanaan Syarat
1)  Analisisa Kebutuhan Sistem: Fase perencanaan ini, dilakukan pengumpulan  data dan informasi  sebagai  dasar dalam  pembuatan  sistem.  Wawancara  dan  studi  pustaka dilakukan  untuk  pengumpulan  data.  Hasilnya,  ada beberapa mazhab yang  masih  memiliki  banyak  penganut, seperti Hanafi, Maliki, Syafii dan Hambali.
2)  Tujuan  Informasi: Mengimplementasi  metode naive  bayes  dalam  mengklasifikasi  mazhab  dengan menggunakan  ciri-ciri  fikih  salat,  relasi  mazhab  dengan ciri  fikih  salatnya,  dan  penjelasan  lengkap  tiap  ciri-ciri yang  dimasukan  ke  dalam  sistem.  Metode  naive  bayes digunakan untuk mengklasifikasi mazhab dari probabilitas evidence ciri yang ditentukan.

## B. Tahap Desain
1) Menyusun  Representasi  Pengetahuan: Beberapa pengetahuan yang digunakan dalam penelitian ini meliputi daftar mazhab dan biografi imam mazhab, daftar kategori
dan  ciri-ciri  tiap  mazhab  berdasarkan  fikih  salatnya, disertai  penjelasan  lengkap  dari  tiap  cirinya.  Tabel  1 menunjukkan tahap pengkodean Nama Mazhab.
TABEL I K ODE DAN I MAM M AZHAB No. Kode Mazhab Nama Mazhab 1. M001 Hanafi 2. M002 Maliki 3. M003 Syafi’i 4. M004 Hambali
2)  Menyusun  Basis  Pengetahuan: Pada  tahap  ini, berdasarkan  pengetahuan  yang  sudah  dikumpulkan, selanjutnya  dibuat  tabel  relasi  antara  mazhab  dengan  ciri dari  tiap  kategorinya.  Satu  ciri  dapat  dimiliki  oleh  lebih dari satu mazhab. Tabel relasi dapat dilihat pada Tabel 2.
TABEL II R ELASI M AZHAB DAN C IRI -C IRI
No. Kode Mazhab Kode Ciri 1. M001 C002, C005, C008, C010, C011, C014, C016, C018, C021, C022, C024, C026, C029, C032, C039 2. M002 C003, C006, C007, C009, C013, C015, C017, C020, C023, C024, C027, C031, C033, C036 3. M003 C002, C004, C007, C009, C012, C015, C016, C021, C023, C025, C027, C028, C034, C038 4. M004 C001, C006, C007, C009, C012, C015, C016, C019, C021, C023, C024, C027, C030, C035, C037
3) Perhitungan  dalam  Sistem: Pada  aplikasi  ini digunakan  metode  Naïve  Bayes  (lihat  Gambar  2)  untuk menghitung  nilai  probabilitas  dan  mengklasifikasikan mazhab  yang  dianut  berdasarkan  ciri  yang  telah dimasukan  oleh  pengguna.  Setelah  itu  dilakukan perhitungan  persentase  keyakinan  pengguna  terhadap kesimpulan.
Sumber  pengetahuan  yang  akan  digunakan  dalam acuan penelitian didapatkan dari buku “Salat dalam Fikih 4  Mazhab”  karya  Al-Jaziri,  S.A..  Data  yang  digunakan dan di uji pada penelitian ini terdiri dari 4 data mazhab, 10 kategori  fikih  salat  dan  39  data  ciri.  Berikut  merupakan beberapa langkah perhitungan dengan menggunakan naïve bayes:
• Menentukan nilai N, m, x, nc setiap class dan P (vj).
• Menentukan nilai P(ai|vj).
• Melakukan perhitungan P(ai|vj) x P(vj) untuk setiap v.
4) Perancangan  UML: Pada  tahap  ini,  deskripsi konseptual  sistem  diselesaikan  dengan  menggunakan pendekatan  Unified  Modeling  Language  (UML).  Peneliti mengidentifikasi  partisipan  dan  mendesain  skenario  use case,  diagram  use  case,  sequence  diagram,  task  diagram, dan class diagram.
Gambar. 2 Proses perhitungan metode naïve bayes
5) Perancangan Tabel:
Peneliti melakukan
perancangan tabel user, tabel mazhab, tabel kategori, tabel ciriciri, dan tabel cirimazhab.
6) Perancangan Antarmuka: Peneliti melakukan perancangan  mockup  sebelum  pembuatan  aplikasi. Antarmuka  yang  dirancang  yakni  halaman  utama  sistem, halaman  info,  halaman  login,  halaman  utama  admin, halaman  mazhab,  halaman  kategori,  halaman  ciri-ciri, halaman penjelasan ciri serta halaman klasifikasi dan hasil.
7) Implementasi: Pada tahap implementasi ini, peneliti menerjemahkan rancangan sistem dan rancangan interface ke  dalam  bentuk  kode  program.  Sistem  yang  dibangun peneliti  diimplementasikan  dengan  bahasa  pemrograman Dart dan PHP, framework Flutter untuk pembuatan sistem, dan  framework  Lumen  sebagai  web  service  serta menggunakan MySQL untuk menyimpan basis pengetahuan.

## C. Tahap Pengujian
1) Pengujian Alpha: Teknik pengujian yang dilakukan oleh user pada lingkungan internal pengembangan.
2) Uji  Akurasi  Sistem:  Teknik pengujian  yang dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  perhitungan manual, dengan hasil klasifikasi oleh sistem yang penulis buat, dan persentase akurasi aplikasi dihitung.

## D. Hasil Pengujian Sistem
1) Hasil Pengujian Alpha: Pengujian Alpha dilakukan dengan  teknik Black  Box  Testing untuk  memverifikasi bahwa  aplikasi  bekerja  dengan  baik  dan  tersedia  untuk
user (ustadz). Tabel 3 menunjukkan hasil pengujian untuk halaman user (ustadz).
TABEL III P ENGUJIAN A LPHA O LEH U SER (U STADZ ) No. Skenario Uji Hasil yang diharapkan Hasil 1. Menekan Halaman Klasifikasi Menampilkan Halaman Klasifikasi Berhasil 2. Menekan Halaman Kategori Menampilkan Halaman Kategori Berhasil 3. Memilih beberapa ciri-ciri pada Halaman Ciri-Ciri Berhasil memilih ciri-ciri pada Halaman Ciri-Ciri Berhasil 4. Menekan button terpilih pada Halaman Ciri-Ciri Menampilkan hasil klasifikasi mazhab berdasarkan ciri-ciri yang dipilih Berhasil
2) Hasil  Pengujian  Akurasi  Sistem: Keakuratan  hasil sistem  pakar  diuji  dengan  membandingkan  hasil perhitungan  manual  dengan  perhitungan  sistem.  Tabel  4 menunjukkan  hasil  pengujian  akurasi  pada  aplikasi  dari salah satu mazhab yakni Mazhab Hanafi.
TABEL IV H ASIL U JI A KURASI S ISTEM M AZHAB H ANAFI Skenario Mazhab Tertinggi Hanafi Ciri C002, C005, C010, C011, C014, C018, C023, C027, C034, C037 Proses Klasifikasi Manual • Menentukan  nilai  N,  m,  x,  nc  setiap  class dan P (vj).
N=1; m=39; x=4; P=0,25; n c 5=1; n c 10=1; n c 11=1;  n c 14=1;  n c 18=1;  n c 23=0;  n c 27=0; n c 34=0; n c 37=0;
• Menentukan nilai P(ai|vj). P(5|1) = (1+39x0,26875) / (1+39) 0,26875 P(10|1) = (1+39x0,26875) / (1+39) 0,26875
P(11|1) = (1+39x0,26875) / (1+39) 0,26875 P(14|1) = (1+39x0,26875) / (1+39) 0,26875 P(18|1) = (1+39x0,26875) / (1+39) 0,26875 P(23|1) = (0+39x0,26875) / (1+39) 0,24375 P(27|1) = (0+39x0,26875) / (1+39) 0,24375 P(34|1) = (0+39x0,26875) / (1+39) 0,24375 P(37|1) = (0+39x0,26875) / (1+39) 0,24375
• Melakukan  perhitungan  P(ai|vj)  x  P(vj) untuk setiap v.
P(S) = 0,25 x [0,26875 x 0,26875 x 0,26875 x 0,26875 x 0,26875 x 0,26875 x 0,24375 x
0,24375 x 0,24375 x 0,24375] = 0,00000033251 Hasil Klasifikasi Manual Hanafi 0.0000003325 Proses Klasifikasi dalam Sistem if (mazhab.length !=0) { for (var mi = 0; mi < mazhab.length; mi++) { collection_mazhab_id.add(mazhab[mi].id); pfinal.add(1.0); ncc.add(0);
for (var i = 0; ciriciri_id.length;
Skenario Mazhab Tertinggi Hanafi
i++) { List<CiriMazhabModel > pivot = awalt CiriMazhabModel.getCiriMazhab_byid (ciriciri_id[i], mazhab[mi].id); if (pivot.length !=0) { nc.add({mi: 1.0}); ncc[mi] += 1; }else{ nc.add({mi: 0.0}); } var c = ((nc[ii][mi] + (m*pvj)) / (n+m).toStringAsFixed(6); p.add({mi: double.parse(c)}); pfinal[mi] = pfinal[mi] * p[ii][mi]; ii++; } } }
Hasil
Klasifikasi Sistem Hanafi 0.0000003325 Status

## Selesai
Dari  uji  akurasi  sistem  ini  diketahui  dari  8  data  yang diuji,  8  data  uji  sistem  sesuai  dengan  8  data  uji  manual. Oleh karena itu hasil dari uji akurasi sistem adalah:
Jadi tingkat akurasi sistem terhadap akurasi uji manual yaitu 100%.

## E. Hasil Tamplian Antarmuka
Bagian  ini  menjelaskan  bagaimana  cara  kerja  sistem klasifikasi  Mazhab  dalam  bentuk  tampilan  antar  muka pada  aplikasi  android.  Selanjutnya  akan  ditampilkan beberapa  tampilan  antarmuka  yang  telah  dibuat  oleh peneliti.
Gambar 3 merupakan tampilan saat memasuki halaman sistem utama. Terdapat menu konsultasi pada halaman ini sehingga user dapat langsung melakukan pengklasifikasian  mazhab  tanpa  harus  masuk  ke  dalam sistem,  selain  itu  terdapat  menu  info  dan  terdapat  menu login untuk admin masuk ke dalam sistem.
Gambar. 4 Halaman utama admin
Gambar  4  menyajikan  halaman  utama  admin  yang memiliki  menu  untuk  mengelola  kategori,  mazhab,  ciri- ciri  dan  penjelasan  hasil.  Selain  itu  terdapat  menu konsultasi,sehingga  admin  tidak  harus  keluar  dari  sistem untuk melakukan konsultasi.
Gambar. 5 Halaman Mazhab
Pengolahan  data  mazhab  terdapat  pada  Halaman Mazhab yang disajikan pada Gambar 5. Pada pengolahan data  mazhab  admin  dapat  mengelola  data  mazhab  fikih salat  dengan  tambah  mazhab  fikih  salat,  edit  mazhab mazhab  fikih  salat,  dan  hapus  mazhab  fikih  salat  pada aplikasi.
Gambar. 6 Halaman klasifikasi
Gambar  6  menampilkan  halaman  klasifikasi  mazhab. Pada halaman tersebut,  user  atau admin dapat  melakukan pengklasifikasian  dengan  memilih  kategori  dan  ciri  yang telah disediakan.
Setelah  memilih  kategori  dan  ciri,  maka  hasil klasifikasi  akan  dimunculkan  dan  beberapa  keterangan, mulai  dari  hasil  perhitungan,  biografi  imam  dari  mazhab tertinggi  hasil  klasifikasi,  seperti  yang  disajikan  pada Gambar 7.

## Gambar. 7 Halaman Hasil

## V. K ESIMPULAN
Aplikasi klasifikasi mazhab dengan metode naive bayes dapat  melakukan  proses  pengklasifikasian  mazhab. Teknologi mobile android ini diharapkan dapat memberikan  solusi  alternatif  untuk  mengklasifikasikan mazhab  berdasarkan  karakteristik  yang  dimasukkan user , pendekatan  Naïve  Bayes  dan  persentase  untuk  keyakinan pengguna  mampu  mengidentifikasi  masukan  berdasarkan rule  yang  terdiri  dari  4  mazhab,  10  kategori  dan  39  ciri. Pengujian Alpha menunjukkan  hasil  bahwa  aplikasi mampu bekerja dengan baik, dan sesuai dengan pengujian akurasi  yang  menunjukkan  akurasi  sistem  pada  aplikasi adalah 100%.
R EFERENSI
[1] P. Komarudin and M. R. Hidayat, “Konsekuensi Perbedaan Fikih Terhadap  Kaidah  Fikih,” Al  Falah ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  124–139,
2019.
[2] M.  Z.  Karimuddin,  “Kedudukan  Mazhab,  Taklid  Dan  Ijtihad Dalam  Islam,” Al-Qadha ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  55–65,  2019,  doi:
10.32505/qadha.v6i1.1291.
[3] A. Syarifuddin, Garis-Garis Besar Fikih . Kencana Pranada Media Group, 2013.
[4] S.  Maryam,  “Shalat  dalam  Perspektif  Imam  Al-Ghazali  (Kajian Sufistik),” vol. 5, no. 3, 2018.
[5] C.  Chazar,  N.  Harani,  and  A. Kurninawan,  “Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Kucing Menggunakan Metode Naïve Bayes,” J. Tek. Inform. , vol. 11, no. 1, pp. 18–24, 2019.
[6] H.  Hermanto,  A.  Mustopa,  and  A.  Y.  Kuntoro,  “Algoritma Klasifikasi  Naive  Bayes  dan  Support  Vector  Machine  dalam Layanan  Komplain  Mahasiswa,” J.  Ilmu  Pengetah.  dan  Teknol. Komput. , vol. 5, no. 2, pp. 211–220, 2020, doi:
https://doi.org/10.33480/jitk.v5i2.1181.
[7] F.  Provost  and  T.  Fawcett,  “Robust  classification  for  imprecise environments,” Mach.  Learn. , vol. 42, no. 3, pp. 203–231, 2001,
doi: 10.1023/A:1007601015854.
[8] S. Dwiasnati and Y. Devianto, “Utilization of Prediction Data for Prospective Decision Customers Insurance Using the Classification  Method  of  C.45  and  Naive  Bayes  Algorithms,” J. Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1179,  no.  1,  2019,  doi:  10.1088/1742- 6596/1179/1/012023.
[9] L.  Jiang,  L.  Zhang,  C.  Li,  and  J.  Wu,  “A  Correlation-Based Feature  Weighting  Filter  for  Naive  Bayes,” IEEE  Trans.  Knowl. Data  Eng. ,  vol.  31,  no.  2,  pp.  201–213,  2019,  doi: 10.1109/TKDE.2018.2836440.
[10]  V. Chaurasia, S. Pal, and B. B. Tiwari, “Prediction of benign and malignant  breast  cancer  using  data  mining  techniques,” J. Algorithms Comput. Technol. , vol. 12, no. 2, pp. 119–126, 2018, doi: 10.1177/1748301818756225.
[11]  Y.  An,  S.  Sun,  and  S.  Wang, “Naive  Bayes  classifiers  for  music emotion  classification  based  on  lyrics,” Proc.  -  16th  IEEE/ACIS Int. Conf. Comput. Inf. Sci. ICIS 2017 , no. 1, pp. 635–638, 2017, doi: 10.1109/ICIS.2017.7960070.
[12]  Aprizum  Putra  ZM,  Ernawati,  and  Aan  Erlansari,  “Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Tiroid  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Berbasis Android,” J. Rekursif , vol. 5, no. 3, pp. 270–284, 2017.
[13]  F.  Harahap,  A.  Y.  N.  Harahap,  E.  Ekadiansyah,  R.  N.  Sari,  R. Adawiyah,  and  C.  B.  Harahap,  “Implementation  of  Naïve  Bayes Classification  Method  for  Predicting  Purchase,” 2018  6th  Int.
Conf.  Cyber  IT  Serv.  Manag.  CITSM  2018 ,  no.  Citsm,  pp.  1–5, 2019, doi: 10.1109/CITSM.2018.8674324.
[14]  Bustami, T. F. Abidin, K. Munadi, Z. A. Hasibuan, and M. Fikry, “Classification  of  hadith  levels  using  data  and  text  mining techniques,” Eurasian J. Anal. Chem. , vol. 13, no. 6, pp. 186–191, 2018.
[15]  K.  Sangounpao  and  P.  Muenchaisri,  “Ontology-Based  Naive Bayes  Short  Text  Classification  Method  for  a  Small  Dataset,” Proc. - 20th IEEE/ACIS Int. Conf. Softw. Eng. Artif. Intell. Netw. Parallel/Distributed  Comput.  SNPD  2019 ,  pp.  53–58,  2019,  doi: 10.1109/SNPD.2019.8935711.
[16]  N.  Yusof,  S.  A.  Rosidi,  N.  K.  Ibrahim,  and  A.  E.  B.  Ali, “Thematic  textual  hadith  classification:  An  experiment  in rapidminer using support vector machine (SVM) and naïve bayes algorithm,” Int. J. Adv. Trends Comput. Sci. Eng. , vol. 9, no. 4, pp. 5967–5972, 2020, doi: 10.30534/ijatcse/2020/262942020.