## PENGELOMPOKAN SURAT DALAM AL QUR’AN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

## Tutik Khotimah
Dosen Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Muria Kudus Email: tutik.khotimah@gmail.com

## ABSTRAK
Kitab suci Al Qur’an terdiri dari 114 surat . Masing-masing surat memiliki jumlah ayat yang berbeda. Ayat- ayat  tersebut  ada  yang  panjang  dan  ada  yang  pendek.  Banyak  atau  sedikit  jumlah  ayat  dalam  suatu  surat,  dan panjang  atau  pendek  ayat  memberi  pengaruh  terhadap  lama  waktu  membaca  surat- surat  dalam  Al  Qur’an. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  pengelompokan  (clustering)  surat- surat  dalam  Al  Qur’an  berdasarkan jumlah ayat, jumlah ruku’ dan lama waktu membaca surat. Algoritma clustering yang digunakan adalah K-means. Dari  percobaan  yang  dilakukan,  nilai  optimal  diperoleh  pada iterasi ke-14  dengan  nilai  k  sebanyak  4 cluster. Cluster_0 terdiri dari 18 anggota dengan nilai centroid pada variabel ayat sebesar 106,389, variabel ruku’ sebesar 9,778, dan variabel lama sebesar 1333,5. Cluster_1 terdiri dari 26 anggota dengan nilai centroid pada variabel ayat sebesar  62,038,  variabel  ruku’  sebesar  4,885,  dan  variabel  lama  sebesar  662,5. Cluster_2  memiliki  7  anggota dengan nilai centroid pada variabel ayat sebesar 183,143, variabel ruku’ sebesar 22,857 dan variabel lama sebesar 3310,571.  Sedangkan cluster_3  memiliki  63  anggota  dengan  nilai centroid pada  variabel  ayat  sebesar  22,635, variabel ruku’ sebesar 1,508, dan variabel lama sebesar 145,635.
Kata kunci: Clustering, K-means , Al Qur’an

## ABSTRACT
Holy Qur ’ an consists of 114 surah . Each letter has a different number of ayat. The ayat have a long and some short . A lot or a little amount of ayat in a surah , as well as long and short ayat giving effect to a long time to read the surah in the Qur'an . This study aims to clustering surah in the Qur'an based on the ayat ,  the ruku’ and  a  long  time  to  read  the  letter  .  Clustering  algorithm  used  is  the  K - means clustering . From the experiments conducted , the optimal value is obtained at iteration 14th with k= 4 . Cluster_0 consists of  18 members  with the centroid  of the  variable ayat=106.389 , the variable ruku’= 9.778  ,  and the variable duration=1333.5  .  Cluster_1  consists  of  26  members  with  the  centroid  of  the variable ayat= 62.038  , the variable ruku’= 4.885  ,  and the variable duration=662.5.  Cluster_2  has  7 members  with  the  centroid  of  the  variable ayat=183.143  ,  variable ruku’= 22.857  and the variable duration=3310.571. While cluster_3 has 63 members with the centroid of the variable ayat=22.635, the variable ruku’= 1,508 , and the variable duration=145.635.
Keywords: Clustering, K- means, Al Qur’an

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang Masalah
Al Qur’an adalah kitab suci yang digunakan sebagai pedoman hidup manusia, khusu snya umat Islam. Maka, membaca dan mempelajari Al Qur’an adalah sesuatu yang wajib dan bernilai sebagai amal ibadah. Sejak zaman sahabat, Al Qur’an telah dibagi -bagi menjadi beberapa bagian, di antaranya adalah dua bagian, tiga bagian, lima bagian, tujuh bagian dan sebagainya. Pembagian tersebut dilakukan untuk mempermudah dalam penghafalan atau pembacaan Al Qur’an pada amalan - amalan harian, atau pembacaan Al Qur’an dalam sholat. Al Qur’an terdiri dari 114 surat, masing -masing surat terdiri dari beberapa a yat. Jumlah ayat dalam Al Qur’an mencapai 6236 ayat. Al Qur’an dibagi lagi menjadi 30 bagian yang sama banyak yang disebut dengan juz. Setiap juz  dibagi  menjadi  beberapa  ruku’.  Surat - surat  dalam  Al  Qur’an  memiliki  jumlah  ruku’  yang  berbeda -beda tergantung banyaknya ayat dalam surat dan panjang pendeknya masing-masing ayat.
Berdasarkan panjang pendeknya ayat, surat- surat dalam Al Qur’an dikelompokkan menjadi empat macam [1] yaitu: ath-thiwal, al- mi’uun, al -matsaani, dan al- mufashshol. Ath-thiwal adalah surat-surat yang memiliki ayat yang panjang. Al- mi’uun adalah surat -surat yang memiliki ayat lebih dari atau mendekati 100. Al-matsaani adalah surat-
surat pendek yang sering dibaca. Sedangkan Al-mufashshol adalah surat-surat selain ath-thiwal, al- mi’uun, dan al- matsaani.  Pengelompokan  tersebut  bertujuan  untuk  memudahkan  manusia  dalam  menghafal,  mempelajari,  dan mengkaji Al Qur’an. Namun, para ulama’ masih berbeda pendapat mengenai pengelompokan tersebut.
Pengelompokan surat- surat dalam Al Qur’an adalah hal yan g penting. Untuk itu, diperlukan suatu teknik yang dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan  surat- surat  Al  Qur’an  agar  dapat  mempermudah  manusia  dalam menghafal, mempelajari, dan mengkaji Al Qur’an. Pada penelitian ini, pengelompokan tersebut didasarkan pada j umlah ayat dan jumlah ruku’ dari masing -masing surat, mengingat bahwa banyak sedikitnya jumlah ayat dalam suatu surat dan panjang pendeknya masing-masing ayat memberi pengaruh terhadap lama waktu yang dibutuhkan untuk membaca surat tersebut. Lama waktu yang dibutuhkan itu juga digunakan sebagai variabel pengelompokan. Namun,  lama  waktu  yang  dibutuhkan  masing-masing  orang  adalah  berbeda-beda,  tergantung  tingkat  kefasihan dalam  membaca  Al  Qur’an.  Semakin  fasih  seseorang,  ia  akan  semakin  lancar  dan  cepat  dalam membaca  Al Qur’an. Sehingga pada penelitian ini lama waktu yang digunakan adalah lama waktu yang diperlukan oleh imam Masjidil Haram, Syaikh Abdurrahman As-Sudais.

## 1.2 Tujuan
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  melakukan  pengelompokan surat-surat  dalam Al  Qur’an berdasarkan jumlah ayat, jumlah ruku’ dan lama waktu membaca surat dengan menggunakan algoritma K-means.

## 1.3 Manfaat
Hasil  penelitian  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  terhadap  pembagian  Al  Qur’an  agar  dapat membantu memudahkan manusia dalam m enghafal, mempelajari, dan mengkaji Al Qur’an .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Clustering
Pengelompokan  (clustering)  merupakan  bagian  dari  ilmu data  mining yang  bersifat  tanpa  arahan (unsupervised)  [2]. Clustering adalah  proses  pembagian  data  ke  dalam  kelas  atau cluster berdasarkan  tingkat kesamaannya  [3].  Dalam clustering,  data  yang  memiliki  kesamaan  dimasukkan  ke  dalam cluster yang  sama, sedangkan data yang tidak memiliki kesamaan dimasukkan dalam cluster yang berbeda [4].

## 2.2 K-means
K-means adalah  salah  satu  algoritma clustering yang  menggunakan  metode  partisi  [3]. K-means adalah algoritma clustering yang membagi masing-masing item data ke dalam satu cluster [4][5]. Berikut ini adalah langkah-langkah dalam algoritma K-means [5]: 1. Tentukan jumlah cluster (k) pada data set 2. Tentukan nilai pusat (centroid)
Penentuan  nilai centroid pada  tahap  awal  dilakukan  secara  random,  sedangkan  pada  tahap iterasi digunakan rumus seperti pada persamaan (1) berikut ini:
(1)
Keterangan:
= centroid rata-rata cluster ke-i untuk variabel ke-j = jumlah anggota cluster ke-i
= indeks dari cluster
= indeks dari variabel = nilai data ke-k variabel ke-j dalam cluster tersebut
3. Pada masing-masing record, hitung jarak terdekat dengan centroid.
Jarak centroid yang digunakan adalah Euclidean Distance, dengan rumus seperti pada persamaan (2):
(2)
Keterangan:
= Euclidean Distance
= banyaknya objek
= koordinat objek
= koordinat centroid
4. Kelompokkan objek berdasarkan jarak ke centroid terdekat
5. Ulangi langkah ke-2, lakukan iterasi hingga centroid bernilai optimal

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini adalah penelitian eksperimen dengan langkah-langkah penelitian sebagai berikut: 1. Pengumpulan data
Data yang digunakan adalah data jumlah ayat dan jumlah ruku’ dalam masing -masing surat dalam Al Qur’an.  Data  ini  diambil  dari  mushof  Al  Qur’an.  Data  lain  yang  dibutuhkan  adalah  data  duras i pembacaan  surat  Al  Qur’an  oleh  imam  Masjidil  Haram,  Syaikh  Abdurrahman  bin  Abdul  Aziz  As - Sudais An-Najdi berupa file murotal 1 . 2. Pre-processing
Pada tahap pre-processing dilakukan data integration dan data transformation. Data integration yaitu penggabung an  data dari  data  mushof Al Qur’an  dan data  dari file murotal  sehingga menjadi  1 tabel. Data  transformation dilakukan  dengan  mengubah value dari  durasi  pembacaan  yang  bertipe time menjadi tipe integer.
3. Clustering Pada  tahap  ini,  algoritma  yang  digunakan  adalah  algoritma K-means,  dengan  nilai  k  sebanyak  4 cluster. Percobaan  dilakukan  berulang-ulang  dengan  menggunakan software RapidMiner  hingga diperoleh nilai optimal, yaitu nilai dimana nilai centroid tidak mengalami perubahan. Nilai optimal ini diperoleh pada iterasi ke-14 ke atas.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Hasil Clustering
Cluster Model  yang  dihasilkan  dari  pengelompokan  surat  dalam  Al  Qur’an  dengan    algoritma K- means ditampilkan dalam Gambar 1. Pada Gambar 1 tampak bahwa keanggotaan Cluster 0 terdiri dari 18 item,  keanggotaan Cluster 1  terdiri  dari  26 item, keanggotaan Cluster 2  terdiri  dari  7 item, dan keanggotaan Cluster 3 terdiri dari 63 item. Jumlah keseluruhan item sebanyak 114.
Gambar  2  menampilkan nilai centroid pada  masing-masing cluster dengan  atribut  yang  digunakan adalah Ayat, Ruku’, dan Lama . Pada cluster_0, centroid atribut Ayat berada pada value 106,389, atribut Ruku’ berada  pada value 9,778 dan atribut  Lama  berada pada value 1333,500. Pada cluster_1, centroid atribut  Ayat  berada  pada value 62 ,038,  atribut  Ruku’  berada  pada value 4,885  dan  atribut  Lama  berada pada value 662,500.  Pada cluster_2, centroid atribut  Ayat  berada  pada value 183,143,  atribut  Ruku’ berada  pada value 22,857  dan  atribut  Lama  berada  pada value 3310,571.  Sedangkan  pada cluster_3, centroid atribut Ayat berada pada value 22,635, atribut Ruku’ berada pada value 1,508 dan atribut Lama berada pada value 145,635.
1 http://quranicaudio.com
Gambar 1. Cluster model pengelompokan surat Al Qur’an
Gambar 2. Nilai centroid
Ada pun daftar keanggotaan cluster dapat dilihat pada tabel 1 berikut ini:
Tabel 1. Daftar anggota cluster No Cluster Anggota Jml 1 Cluster_0 Al Anfaal, Yunus, Huud, Yusuf,  An Nahl, Al Israa', Al Kahfi, Thaahaa, Al Anbiyaa', Al Hajj, Al Mu'minuun, An Nuur, Asy Syu'araa', An Naml, Al Qashash,  Al Ahzab,  Az Zumar, Al Mu'min 18 2 Cluster_1 Ar Ra'd, Ibrahim, Al Hijr,   Maryam,  Al Furqaan,   Al 'Ankabuut, Ar Ruum, Luqman,  Saba', Faathir, Yaasiin, Ash Shaaffat, Shaad, Fushshilat, Asy Syuura, Az Zukhruf,  Al Jaatsiyah, Al Ahqaaf, Muhammad, Al Fath,  Qaaf, Ar Rahmaan, Al Waaqi'ah, Al Hadiid, Al Mujaadilah, Al Hasyr 26 3 Cluster_2 Al Baqarah, Ali 'Imran, An Nisaa', Al Maa-idah, Al An'am, Al A'raaf, At Taubah 7 4 Cluster_3 Al Faatihah, As Sajdah, Ad Dukhaan, Al Hujuraat, Adz Dzariyaat, Ath Thuur, An Najm, Al Qamar, Al Mumtahanah, Ash Shaff, Al
Jumu'ah, Al Munaafiquun, At Taghaabun, Ath Thalaaq, At Tahriim, Al Mulk, Al Qalam, Al Haaqqah, Al Ma'aarij, Nuh, Al Jin, Al Muzzammil, Al Muddatstsir, Al Qiyaamah, Al Insaan, Al Mursalaat, An Naba', An Nazi'at, 'Abasa, At Takwiir, Al Infithaar, Al Muthaffifiin, Al Insyiqaaq, Al Buruuj, Ath Thaariq, Al A'laa, Al Ghaasyiyah, Al Fajr, Al Balad, Asy Syams, Al Lail, Adh Dhuhaa, Alam Nasyrah, At Tiin, Al 'Alaq, Al Qadr, Al Bayyinah, Al
Zalzalah, Al 'Aadiyaat, Al Qaari'ah, At Takaatsur, Al 'Ashr, Al
Humazah, Al Fiil, Quraisy, Al Maa'uun, Al Kautsar, Al Kaafiruun,
An Nashr, Al Lahab, Al Ikhlash, Al Falaq, An Naas 63 Total 144

## 4.2 Analisis Cluster
Keanggotaan cluster dikelompokkan  berdasarkan  kemiripannya.  Dari  pengamatan  hasil clustering diperoleh  bahwa surat-surat  yang menempati cluster_2  memiliki  jumlah ayat  yang  banyak (120-190an), demikian juga jumlah ruku’nya ( 15-40an), dan waktu yang dibutuhkan untuk membaca adalah lama yaitu berkisar  antara  2.000 - 5.500an  detik. Cluster_2  merupakan  kelompok  surat  yang  panjang,  yang  terdiri dari  7  surat  yaitu: Al  Baqarah,  Ali  'Imran,  An  Nisaa',  Al  Maa-idah,  Al  An'am,  Al  A'raaf,  At  Taubah. Cluster_3  terdiri  dari  surat-surat  pendek  yang  memiliki  jumlah  ayat  antara  3- 62  dan  jumlah  ruku’  1 -3. Waktu yang dibutuhkan untuk membaca surat-surat pada cluster_3 adalah sebentar, yaitu kurang dari 400 detik. Cluster_0  merupakan  kumpulan  dari  surat-surat  yang  membutuhkan  waktu  1.000-2.000  detik untuk  membacanya.  Sedangkan cluster_1  terdiri  dari  surat-surat  yang  bacaannya  membutuhkan  waktu
sekitar  400-900an  detik.  Komposisi  keanggotaan cluster berdasarkan  jumlah  ayat  dan  jumlah  ruku’ ditampilkan pada Gambar 3. Komposisi keanggotaan cluster berdasarkan jumlah ayat dan lama membaca ditampilkan  pada  Gambar  4.  Sedangkan  komposisi  keanggotaan cluster berdasarkan  jumlah  ruku’  dan lama membaca ditampilkan pada Gambar 5.
Gambar 3. Analisis cluster berdasarkan jumlah ayat dan jumlah ruku’
Gambar 4. Analisis cluster berdasarkan jumlah ayat dan lama membaca
Gambar 5. Analisis cluster berdasarkan jumlah ruku’ dan lama m embaca

## 5. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Telah dilakukan pengelompokan surat- surat dalam Al Qur’an dengan menggunakan algoritma K-means.
2. Pengelompokan menghasilkan 4 cluster dengan anggota cluster_0 sebanyak 18 surat, cluster_1 sebanyak 26 surat, cluster_2 sebanyak 7  surat, cluster_3 sebanyak 63  surat.  Pengelompokan  ini  telah  mencapai  nilai optimal pada iterasi ke-14.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Al-Qaththan, Syaikh Manna. (2007). Pengantar Studi Ilmu Al Qur’an , Pustaka Al-Kautsar.
[2] Agusta,  Yudi.  2007. K-means – Penerapan,  Permasalahan  dan  Metode  Terkait. Jurnal  Sistem  dan Informatika, Vol 3 bulan Pebruari 2007. hal 47-60.
[3] Han, Jiawei, Micheline  Kamber. (2006). Data  Mining:  Concepts  and  Techniques,  Second  Edition. Elsevier.
[4] Bramer, Max. (2007). Principles of Data Mining. Springer.
[5] Larose, Daniel T. (2005). Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining. Wiley.