## PENGUKURAN SIMILARITY TEMA PADA JUZ 30 AL QUR’AN MENGGUNAKAN TEKS KLASIFIKASI

## Endang Supriyati
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Muria Kudus Email: endang.supriyati@umk.ac.id
Mohammad Iqbal Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Elektro Email: mohammad.iqbal@umk.ac.id

## ABSTRAK
Klasifikasi  teks  adalah  proses  mengkelompokan  teks  ke  satu  kelompok  atau  lebih  dari  daftar  yang telah ditentukan sebelumnya. Statistik ayat-ayat Alquran dipelajari dan dijelaskan dalam literatur, seperti jumlah surah dan ayat, ukuran ayat menurut kata-kata, ukuran ayat dengan huruf dan hubungan ayat satu dengan  lainnya.  Ini  memberi  wawasan  yang  komprehensif  tentang  struktur  ayat.    Penelitian  ini  akan membahas kedekatan tema ayat-ayat pada juz 30 yang berkaitan dengan kiamat, hisab, surga dan neraka. Langkah-langkah penelitian yaitu (1) pengumpulan data (2) preprocessing , (3) klasifikasi. Pengumpulan data  dilakukan  dengan  me-record  keseluruhan  ayat  pada  juz  30  dilanjutkan  dengan  mendefiniskan tema tiap  ayat  yang  berkaitan  dengan  kiamat,  hisab,  surga  dan  neraka.    Preposesing  mempunyai  tahapan tokenizing , filtering dan stemming . Kasifikasi dilakukan dengan menggunakan beberapa algoritma seperti Decision  Tree,  Support  Vector  Machine  (SVM)  dan      Naïve  Bayes  (NB).  Dari  hasil  klasifikasi  tersebut diperoleh hasil terbaik dengan klasifikasi decision tree akurasi 74,34%, SVM dengan akurasi 75,84%, dan Naïve Bayes dengan akurasi 66,29%.
Kata kunci: data mining, teks klasifikasi, ayat Al Qur’an, similarity, algoritma klasifikasi.

## ABSTRACT
Text  classification  is  the  process  of  grouping  text  into  one  or  more  groups  of  previously  selected lists. The statistics of  the Qur'anic verses studied and explained in the literature, such as the number of suras and verses, the size of the verse according to the words, the size of the verse with the letters and the relation of verse one. It provides a comprehensive insight into the structure of the verse. This study  will discuss the proximity of  the verse themes in  juz 30 that relate to the apocalypse, reckoning, heaven and hell. The research steps are  (1) completion data  (2) preprosessing, (3) coverage. The data  collection is done  by  recording  the  verses  on  juz  30  times  with  themes  appropriate  to  the  apocalypse,  reckoning, heaven  and  hell.  Preposesing  give  tokenizing  stage,  filtering  and  stemming.  The  classification  is  done using several algorithms such as Decision Tree, Support Vector Machine (SVM) and Naïve Bayes (NB). From  the  result  of  the  difference  with  the  decision  result.  74,34%,  SVM  with  acceptance  75,84%,  and Naïve Bayes with acceptance 66,29%.
Keywords: text mining, classification, Al Qur’an, text classification.

## 1. PENDAHULUAN
Secara  alami,  manusia    menggunakan  kata-kata  dalam  suatu  urutan  atau  struktur.  Kata-kata  dalam kalimat    memiliki  semantik  dan  struktur  sintaksis.  Natural  Language  Processing  (NLP)  merupakan cabang  ilmu AI ( Artificial  Intelligence )  yang  berfokus  pada  pengolahan  bahasa  natural.    Pemrosesan Bahasa  Alami  atau Natural  Language  Processing  (NLP) adalah  komponen  penting  dalam  text  mining, yang  berfokus  pada  pengolahan  bahasa  alami  (bahasa  antar  manusia).  Bahasa  yang  diterima  oleh komputer  butuh  untuk  diproses    dengan  baik  oleh  komputer.  Beberapa  penelitian  di  bidang  NLP  [1] adalah (1) Question Answering Systems (QAS) , pada sistem ini user menginputkan pertanyaan dalam teks bahasa natural bukan berbasis keyword. (2) Summarization , pembuatan ringkasan dokumen, (3) Machine Translation,  mesin  penerjemah,  https://translate.google.co.id/  sebagai  contoh,  (4) Speech  Recognition , mesin  pengenalan  bahasa,  mengartikan  pembicaraan  siapa  saja,  (5) Document  classification , mengelompokan dokumen sesuai dengan tema, misalnya aplikasi spam filtering, klasifikasi  artikel berita,
review film, review musik dan sebagainya.  Selain itu ada juga penelitian di bidang NLP yang lain seperti information retrieval , information extraction dan sebagainya. Information Retrieval (IR) digunakan untuk menemukan  dokumen  atau  menemukan  kembali  informasi  yang  tersimpan  dari  berbagai  sumber  yang revelan  dengan  kebutuhan user . Information  extraction tujuannya  adalah  untuk  mengekstrak  secara otomatis  informasi  terstruktur,  data  yang  sudah  terdefinisi  dengan  baik  secara  semantik  dan  secara kontekstual yang sudah terkelompok dari domain tertentu, dengan menggunakan berbagai dokumen tak- terstruktur yang bisa terbaca oleh mesin.[2]
Mengevaluasi  kemiripan  dalam  dokumen  banyak  digunakan  untuk  aplikasi  yang  berkaitan  dengan pencarian  informasi,  pemrosesan  bahasa  alami,  dll.  Contoh  aplikasi  di  mana  ada  kebutuhan  untuk mengurutkan,  mengklasifikasi  atau  mengklasifikasikan  dokumen  berdasarkan  jumlah  atau  tingkat kesamaan  meliputi:  Pengindeksan  database,  web,  dan  mesin  telusur,  mengelompokkan  clustering otomatis  dan  klasifikasi,  dan  sebagainya.  Evaluasi  kemiripan  dokumen  banyak  digunakan    untuk pencarian  informasi,  pemprosesan  bahasa  alami  dan  sebagainya.  Aplikasi  kemiripan  dokumen  banyak digunakan  untuk  mengurutkan,  klasifikasi  atau  klasifikasi  dokumen.   Kemiripan  ini  berdasarkan  jumlah atau tingkat kesamaan.  Data mining mempunyai tujuan untuk menemukan pola data, demikian pula text mining bertujuan menemukan pola data. Mayoritas text tidak terstruktur, tidak berformat dan relatif sulit untuk  dibandingkan/dicocokkan  dengan  data  yang  di  simpan  dalam  database[3].  Bahasa  alami  adalah sumber infromasi utama tentang penggunaan bahasa. Bahasa alami mewakili bank linguistik/bahasa  yang besar  yang  dapat  digunakan  untuk  menemukan  tren,  pola  atau  fenomena  linguistik  lain  yang  kemudian digunakan untuk pemprosesan bahasa.  Sebagai contoh, corpora bahasa dapat mendukung studi terperinci tentang  bagaimana  kata-kata  tertentu  digunakan,  dengan  memberikan  contoh-contoh  yang  luas  tentang kalimat  bahasa  alami  dalam  konten.  Informasi  tentang  frekuensi  kata,  korelasi,  kolokasi  dll  dapat diturunkan  dari corpora dan  digunakan  untuk  membangun  model  languange  statistik,  untuk  kata disambiguasi atau pengenalan ucapan. [4]
Islam  adalah  agama  yang    didasarkan  pada  dua  sumber.    Sumber  pertama  adalah  Alquran  yang mewakili  kata  demi  kata  firman  Allah  dan  wahyu  terakhir  kepada  umat  manusia.  Oleh  karena  itu dianggap  sebagai  sumber  sastra  yang  sangat  terhormat.  Sumber  kedua  yang  Islam  dasarkan  adalah Sunnah (ucapan Nabi  Muhammad SAW). Sunnah mencakup  interpretasi tentang Quran, ajaran dan cara hidup  nabi.  Alquran  sebagai  mukjizat  Nabi  Muhammad  SAW  berbeda  dengan  mukjizat  pendahulunya (Nabi Musa dan Nabi Isa). Jadi ini adalah keajaiban abadi karena ia mencirikan kesempurnaan linguistik dan tidak tertandingi, nubuat yang benar, dan validasi penemuan ilmiah terkini. Al Quran  aslinya ditulis dalam  bahasa Arab tanpa  menggunakan tanda diakritik. Ortografi  Arab sedang dikembangkan pada saat pewahyuan Alquran. Evolusi alfabet Arab dimulai pada abad ke-7 sampai  berakhir pada abad ke-8 oleh Al-Khalil ibn Ahmad al-Farahidi. Oleh karena itu, tulisan-tulisan Arab pada saat pewahyuan Quran tidak terbuka dan terbebas dari hamzas dan tanda diakritik. [5]
Dalam  Al  Quran  memiliki  apa  yang  disebut  kesatuan  subjek.  Alquran  dibagi  menjadi  114  bab (Surah) dan setiap bab terdiri dari sejumlah ayat (ayat). Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan setiap  ayat  ke  subjek  yang  telah  ditentukan,  karena  Quran  sebagai  kitab  tidak  diklasifikasikan  pada subjek. Literatur tidak memiliki kajian tentang klasifikasi topikal otomatis ayat Quran. Meski menghadapi tantangan bahasa Arab, ada sejumlah studi tentang klasifikasi teks topik dalam Al Quran.
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi algoritma klasifikasi terbaik untuk mengklasifikasikan ungkapan teks (ayat). Oleh karena itu algoritma klasifikasi (Support Vector Machine (SVM)  ,  Naïve  Bayes  (NB)  dan  Decision  Tree)  diuji.  Hasil  awal  menunjukkan  bahwa  Support  Vector Machine (SVM) adalah yang terbaik .

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  adalah    suatu  prosedur,  cara,  atau  teknik  tertentu  dalam  memperoleh  sesuatu, gambar 1 menujukkan langkah-langkah yang harus dilakukan untuk mendapatkan klasifikasi teks.

## Gambar 1. Metode Penelitian Teks Klasifikasi

## 2.1 Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  juz  ke-30  Al  Quran.    Juz  ini  banyak menyampaikan  ayat-ayat  yang  berkaitan  dengan  hari  akhir.  Di  juz  30  banyak  surat  pendek  yang merupakan surat  golongan Makkiyah. Juz 30 terdiri dari 37 surat  dan 564 ayat. [6] Dalam penelitian  ini
yang  digunakan  adalah  surat  An  Naba  sampai  surat  Al  Kautsar  sehingga  jumlah  ayat  yang  dianalisis sejumlah 534 ayat.

## 2.2 Teks Preprocessing Dan Ekstraksi Fitur
Preprocessing adalah  merubah  teks  menjadi  term  index  dengan  tujuan  menghasilkan  sebuah  set term  index  yang  bisa  mewakili  dokumen.  Dalam  klasifikasi  fase  pendahuluan  sangat  penting  yaitu preprocessing  teks  dan  ekstraksi  ciri.  Dalam  proses  ini  setiap  teks  diubah  dalam  bentuk  vektor.  Setiap dokumen diwakili oleh frekuensi term (tema). Langkah-langkah dalam fase ini adalah[7] :

## 2.1.1 Word Parsing And Tokenization
Yaitu  mengubah  dokumen  menjadi  kumpulan  term  dengan  cara  menghapus  semua  karakter  dalam tanda  baca  yang  terdapat  pada  dokumen  dan  mengubah  kumpulan  term  menjadi lowercase .  Parsing merupakan  proses  memecah    isi  dokumen  menjadi  unit-unit  kecil  yang  akan  menjadi  penciri.  Misalnya kalimat dengan 100 kata, dipecah menjadi 100 data. Unit terkecil ini yang disebut sebagai token, bagian dasar dalam parsing dari dokumen teks disebut tokenizer . Parsing  menghasilkan daftar istilah(term) dan informasi  tambahan  seperti  frekuensi  yang  akan  digunakan  untuk  proses  selanjutnya.  Tokenisasi adalah proses  untuk  mengubah  kalimat,  paragraf,  dokumen  menjadi    teks/token-token/bagian-bagian  tertentu. Spasi  dan  tanda  baca  digunakan  sebagai  acuan  pemisah  antar  token.  Contoh  Tokenisasi  :  “Aku  suka makan  bakso  pedas  di  warung    bersama  teman”,  menghasilkan  9  token  yaitu  “aku”,  “suka”,  “makan”, “bakso”,  “pedas”,  “di”  ,  “warung”,  “bersama”,  “teman”.  Token-token  ini  yang  akan  di  proses  untuk analisis lebih lanjut.

## 2.1.2 Stop-Words Removal
Langkah  ini  sering  disebut  filtering.  Filtering  adalah  tahap  pemilihan  kata-kata  penting  dari  hasil token,    yang  akan  digunakan  untuk  mewakili  dokumen. Stop-words  removal ini  membuang  kata-kata yang  tidak  penting  misalnya  kata  “adalah”,  “agar”,  “supaya”  dan  lainnya.  Setiap  bahasa  mempunyai daftar stop-words removal. Pada tahap ini akan dipunyai database kata-kata yang deskriptif(penting)”.
Contoh kalimat : “Aku suka makan bakso pedas di warung  bersama teman” Tokenisasi : “aku”, “suka”, “makan”, “bakso”, “pedas”, “di” , “warung”, “bersama”, “teman”
Stop words removal : “aku”, “suka”, “makan”, “bakso”, “pedas”,  “warung”, “teman”

## 2.1.3 Stemming And Lemmatization
Setiap bahasa mempunyai algoritma stemming dan lemmatization. Stemming adalah proses mencari kata  dasar  dari  sebuah  kata  imbuhan,  dengan  menghilangkan  imbuhan-imbuhan  pada  kata  dalam dokumen. Dalam penelitian ini, proses stemming menggunakan algoritma algoritma yang berbasis Nazief dan Adriani [8]. Contoh stemming :  membetulkan  -  betul, berpegangan  pegang. Resiko dari proses stemming  adalah  hilangnya  informasi  dari  kata  yang  di-stem.  Stemming  menyebabkann    menurunnya akurasi atau presisi. Keuntungannya adalah bisa meningkatkan kemampuan untuk melakukan recall . Lemmatization adalah  sebuah  proses  untuk  menemukan  bentuk  dasar  dari  sebuah  kata. Lemma adalah  bentuk  dasar  dari  sebuah  kata  yang  memiliki  arti  tertentu  berdasar  pada  kamus.  Perbedaan antara stemming dan lemmatization adalah :
Stemming : memotong akhir kata, dan sering juga membuang imbuhan melalui proses heuristic. Lemmatization :  Serupa  stemming,  hanya  lebih  baik  hasilnya,  karena  Memperhatikan  kamus  dan analisis morfologi dan Menghasilkan kata dasar (lemma)

## 2.1.4 Term Selection/Feature Extraction
Term  yang  ditetapkan  pada  fase  sebelumnya  masih  harus  di  filter,  untuk  menhgapus  term  yang memiliki  kemampuan  prediksi  yang  buruk  (untuk  kelas  dokumen)atau  sangat  berkorelasi  dengan persyaratan  lain.  Tugas  ekstraksi  fitur  juga  mengarah  pada  klasifikasi  yang  lebih  sederhana  dan  lebih efisien.
Model default pencarian teks (text retrieval) adalah mengubah kata menjadi vektor boolean, artinya setiap  dokumen  direpresentasikan  dengan  vektor  boolean  n-dimensi,  dimana  n  adalah  ukuran  kosakata, dan setiap nilai memodelkan keberadaan atau tidak adanya istilah kosakata dalam dokumen. Tetapi model yang  sering  digunakan  adalah  model  berbasis  frekuensi  seperti  model  bobot  TF-IDF,  yang  juga
digunakan  dalam  penenlitian  ini.  Dalam  Al  Quran,    sebuah  ayat  bisa  Sebuah  ayat  mencakup  kata-kata dengan atau tanpa frekuensi.[9]  Adapun rumus bobot term  adalah :
Term Weight = wi = tfi * log (D/dfi) (1)
Dimana : tfi mewakili  istilah  frekuensi  atau  berapa  kali  sebauah  term (i) muncul  dalam  sebauah  ayat. dfi =  ayat frekuensi atau jumlah ayat yang mengandung term (i) . D = jumlah ayat dalam dokumen korpus.

## 2.3 Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  pembagian  sesuatu  menurut  kelas-kelas.  Proses  pembagian/pengemlompokan berdasarkan  ciri-ciri  persamaan  dan  perbedaan.  Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  perbandinga beberapa klasifikasi [10]  yaitu SVM, NaiveBayes dan Decision Tree. Pada tahap  ini dilakukan uji  coba dengan langkah sebagai berikut :
a. Menyiapkan fitur-fitur dari hasil presprocessing ke dalam dataset.
b. Untuk  setiap  dataset,  dillakukan  pengujian  dengan k-fold  cross-validation ,  kemudian  lakukan klasifikasi dengan SVM,  Naive Bayes dan Decision Tree.

## 2.4 Akurasi K-Fold Cross Validation
K-fold  cross  validation [11]  adalah  salah  satu  teknik  untuk  mengestimasi  tingkat  kesalahan.  Cara kerja k-fold  cross  validation adalah  mengelompokan  data  latih  dan  data  uji,  kemudian  dilakukan  proses pengujian sebanyak k kali. Contoh dalam 10 fold cross validation (seperti gambar 2), data dibagi menjadi 10  fold  berukuran  sama,  sehingga  ada  10  subset  data  untuk  mengevaluasi  kinerja  algoritma.  Dari  10 subset data tersebut, 9 fold akan digunakan sebagai pelatihan dan 1 fold untuk pengujian.

## Gambar 2. 10 Fold Cross Validation
Pada  pengujian k-fold  cross  valiation ,  seluruh  data  secara  acak  dibagi  menjadi  K  buah  subset dengan  ukuran  yang  sama  dimana
merupakan  himpunan  bagian  dari sehingga dan . Kemudian dilakukan iterasi sebanyak K kali. Pada iterasi
kw  k,  subset menjadi  test  set,  sedangkan  ubset  yang  lain  menjadi  training  set.  Setelah  itu  rata-rata
error dihitung menggunakan daridari K buah iterasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Yang Diolah
Juz  30  terdiri  dari  37  surat  dan  564  ayat,  ketika  diolah  dengan word  cloud akan  menjadi  seperti gambar 2. Gambar 2 menunjukan 50 kata dengan frekuensi yang paling tinggi. Dengan banyaknnya kata yang  tidak  mendeskripsikan  term  untuk  klasifikasi  maka  harus  dilakukan preprocessing untuk mendapatkan  term-term  yang  mampu  untuk  dilakukan  analisa  lebih  lanjut.  Kata  yang  paling  banyak
muncul pada data adalah yang sebanyak 71 kali, dan sebanyak 71. Pada gambar 3, semakin besar ukuran font kata, maka semakin sering muncul.
Gambar 3. Word Cloud Untuk 50 Kata Dengan Frekuensi Tertinggi

## 3.2 Alat Yang Digunakan
Alat  yang  digunakan  untuk  mengembangkan  penelitian  ini  adalah  software  PHP  untuk  text processing, dan tools WEKA 3.8 untuk melakukan klasifikasi.

## 3.3 Prepocessing
Tahap ini akan dilakukan preprocessing sebelum memasuki tahap klasifikasi.
a. Langkah  pertama  dilakukan  proses  tokensisasi  dan stop  words  removal .  Pada  gambar  4, ditampilkan  form  yang  harus  dimasukkan  kalimat  yang  akan  dilakukan  tokenisasi  dan stop words removal . Dalam contoh ini dimasukkan ayat ke-3 dari surat Al Ikhlas.

## Gambar 4. Form Input Kalimat Ayang Akan Di Pecah
Gambar 5 merupakan hasil dari proses tokenisasi kemudian dilanjutkan dengan stopwords. Awal teks    adalah  “  Dia  tiada  beranak  dan  tidak  pula  diperanakan”.  Hasil  dari  proses  adalah diperanakkan beranak tiada. Hasil ini masih harus dilanjutkan dengan proses stemming .
Gambar 5. Hasil Tokenisasi Dan Stop Words Removal
b. Langkah  kedua  dilakukan  proses stemming .  Teks  yang  dihasilkan  dari  proses  pertama dilanjutkan  dengan  proses stemming .  Hasil  yang  didapatkan  adalah  teks  kata  dasar.  Proses
stemming membuang imbuhan pada kata dasar, apakah itu awalan maupun akhiran. Seperti yang terlihat pada gambar 6.
Gambar 6. Hasil S temming
c. Ekstraksi Fitur
Proses  no.1  dan  no.2  dilakukan  dengan  pemprogram  dengan  tools  PHP,  sedangkan  untuk mencari ekstraksi fitur/term menggunakan tools WEKA didapat 703 term , seperti yang terlihat pada gambar 7.
Gambar 7. Lingkaran Merah Menunjukkan Jumlah Attribute

## 3.4 Klasifikasi

## 3.4.1 Algoritma Decision Tree
Decision  tree adalah  mesin  prediksi  menentukan  nilai  target  (variabel  dependen)  dari  sampel  baru berdasarkan  berbagai  nilai  atribut  dari  data  yang  ada.  Konsep entropy digunakan  untuk  penentuan  pada atribut  mana  sebuah  pohon  akan  terbagi  ( split ).  Semakin  tinggi entropy sebuah  sampel,  semakin  tidak murni  sampel  tersebut.  Rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung entropy sampel  S  adalah  sebagai berikut :
(2) Dimana
masing-masing menyatakan proposi kelas 1, kelas 2 …kelas n dalam dalam output.
Gambar 9. Confusion Matrix Untuk Decision Tree, 10-Cross Validation
Dari  hasil  decision  tree  (gambar  8.)  didapatkan  hasil  akurasi  73%,  kesalahan  klasifikasi  sebanyak 26%,  dari  hasil  pengujian  10- fold  cross  validation .  Gambar  9,  menampilkan confusion  matrix dari klasifikasi decision tree. Uji coba dilakukan dengan  beberapa  nilai k, seperti pada tabel 1. Hasil terbaik pada 14-fold cross validation dengan akurasi 74,34%.
Tabel 1. Hasil akurasi k-fold validation 2 5.49 71.16 5 4.31 73.22 8 4.49 73.22 10 4.25 73.22 12 5.83 73.22 14 4.89 74.34 16 4.41 72.65 18 5.05 72.65
k-Fold Cross
Decision Tree (%)
waktu (detik)

## 3.4.2 Naïve Bayes
Klasifikasi  Naïve  Bayes  didasarkan  pada  probabilitas  bersyarat  Bayes  (Bayes  Rule).  Ini memanfaatkan semua atribut yang terdapat  dalam  data, dan menganalisisnya secara terpisah seolah-olah sama pentingnya dan tidak tergantung satu sama lain.
Bayes Rule  rumusnya :
(3)
Dimana : E = Data dengan class yang belum diketahui H : Hipotesis data merupakan suatu class spesifik P(H|E) :Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi E (posteriori probabilitas) P(H) : Probabilitas hipotesis H (prior probabilitas) P(E|H) :Probabilitas E berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(E) : Probabilitas E
Rumus Naive Bayes diatas disesuaika sebagai berikut :
(4)
Dimana : C : kelas F1 ... Fn : kriteria yang dibutuhkan untuk melakukan klasifikasi

## Gambar 10. Hasil Klasifikasi Dengan Naïve Bayes, 10 Cross Validation

## Gambar 11. Confusion Matrix Untuk Decision Tree, 10-Cross Validation
Dari hasil Naïve Bayes (gambar 10.) didapatkan hasil akurasi 66%, kesalahan klasifikasi  sebanyak 33%,  dari  hasil  pengujian  10- fold  cross  validation .  Gambar  11,  menampilkan confusion  matrix dari klasifikasi  naïve  bayes.   Uji  coba  dilakukan  dengan  beberapa  nilai  k,  seperti  pada tabel  2.  Hasil  terbaik pada 10-fold cross validation dengan akurasi 66.29%.
Tabel 2. Hasil Akurasi K-Fold Validation
2 0.44 63.85 5 0.13 66.29 8 0.14 64.60 10 0.19 66.29 12 0.17 65.35 14 0.14 66.29 16 0.14 64.23 18 0.14
66.29
Naïve Bayes (%) k-Fold Cross Waktu (detik)

## 3.4.3 SVM
Support  Vector  Machine  (SVM)  adalah  sistem  pembelajaran  yang  pengklasifikasiannya menggunakan  ruang  hipotesis  berupa  fungsi-fungsi  linear  dalam  sebuah  ruang  fitur  (feature  space) berdimensi  tinggi.  Dalam  konsep  SVM  berusaha  menemukan  fungsi  pemisah  (hyperplane)  terbaik diantara  fungsi  yang  tidak  terbatas  jumlahnya.  Hyperplane  pemisah  terbaik  antara  kedua  kelas  dapat ditemukan  dengan  mengukur  margin  hyperplane  tersebut  dan  mencari  titik  maksimalnya.  Adapun  data yang berada pada bidang pembatas disebut support vector.  Secara matematika, konsep dasar SVM yaitu :
(5) (6) Dimana untuk kelas 1, dan untuk kelas 2,   adalah data set,
adalah output dari data   dan  w, b adalah parameter yang dicari nilainya.
Gambar 11. Hasil Klasifikasi Dengan SVM, 10-Cross Validation

## Gambar 12. Confusion Matrix Untuk Decision Tree, 10-Cross Validation
Dari  hasil  SVM  (gambar  11.)  didapatkan  hasil  akurasi  75%,  kesalahan  klasifikasi  sebanyak  24%, dari hasil pengujian 10- fold cross validation . Gambar 12, menampilkan confusion matrix dari klasifikasi SVM. Uji coba dilakukan dengan beberapa nilai k, seperti pada tabel 3. Hasil terbaik pada 10-fold cross validation dengan akurasi 75.84%.
Tabel 3. Hasil Akurasi K-Fold Validation
2 4.19 70.59 5 1.03 75.09 8 0.80 73.78 10 0.94 75.84 12 1.42 74.71 14 0.91 75.65 16 0.97
73.4
18 0.70 75.84 k-Fold Cross Waktu (detik) SVM (%

## 4. KESIMPULAN
Tabel 4. Menampilkan hasil akurasi dari klasifikasi Naive Bayes, SVM dan Decision Tree. Akurasi tertinggi  diperoleh  dengan  klasifikasi  SVM  sebanyak  75.84%.  Penelitian  ini  masih  sebatas mengklasifikasikan  ayat-ayat  yang  berkaitan  dengan  tema  akhir  jaman.  Sehingga  perlu  dikembangkan menjadi ontology berbasis klasifikasi teks.

## Tabel 4. Perbandingan akurasi dari 3 classifier
Naïve Bayes SVM Decision Tree 2 63.85 70.59 71.16 5 66.29 75.09 73.22 8 64.6 73.78 73.22 10 66.29 75.84 73.22 12 65.35 74.71 73.22 14 66.29 75.65 74.34 16 64.23 73.4 72.65 18 66.29 75.84 72.65
k-Fold Cross Akurasi

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Pustejovsky,  J.,  Stubbs  A.  (2012).  Natural  Language  Annotation  for  Machine  Learning.  Beijing: O’Reilly, ISBN13:  9781449306663.
[2] Russel,  S.  J.,  Norvig,  P.  (2010).  Artificial  Intelligence  A  Modern  Approach.  New  Jersey:  Pearson Education Inc, ISBN-13: 978-0136042594.
[3] Mohammed Naji Al-Kabi, Ghasan K, Riyad Al-Shalabi dkk,2005, "Statistical Classifier of the Holy Quran Verses (Fatiha and Yaseen Chapters", Journal of Applied Science 5 (3): 580-583, ISSN 1812- 5654
[4] Wanjiku, N, 2003, "Semantic analysis of kiswahili words using the self organizing map", Nordic J. African Studies, pp 407-425.
[5] Mohammed  N.  Al-Kabi,  Belal  M.  Abu  Ata,  Heider  A.  Wahsheh,  Izzat  M.  Alsmadi,  2013,  “A Topical  Classification  of  Quranic  Arabic  Text”,  Taibah  University  International  Conference  on Advances in Information Technology for the Holy Quran and Its Sciences, December 22 – 25, 2013, Madinah, Saudi Arabia.
[6] http://quran.kemenag.go.id./
[7] Salton, Gerard (1983) Introduction to Modern Information Retrieval, McGraw Hil
[8] Nazief,  B.  A.  A.  &  Adriani,  M.  (1996),  Confixstripping:  Approach  to  Stemming  Algorithm  for Bahasa  Indonesia.  Internal  publication,  Faculty  of  Computer  Science,  University  of  Indonesia, Depok, Jakarta.
[9] Mohammed  Akour,  Izzat  Alsmadi,  Iyad  Alazzam,  2014,  “MQVC:  Measuring  Quranic  Verses Similarity  and  Sura  Classification  Using  N-gram”, WSEAS  Transactions  on  Computers,  13 ,  485- 491.
[10] Jin  Huang  ,  Jingjing  Lu  ,  Charles  X.  Ling,  2003,  “Comparing  Naive  Bayes,  Decision  Trees,  and SVM with AUC and Accuracy ”, The Third IEEE International Conference on Data Mining [11] Juan Diego Rodrı´guez, Aritz Pe´rez, and  Jose Antonio Lozano, 2010, “Sensitivity  Analysis of k- Fold Cross Validation in Prediction Error Estimation”, IEEE Transactions On Pattern Analysis And Machine Intelligence, Vol. 32, No. 3, March 2010.