## PEMODELAN TOPIK DALAM AL-QUR'AN MENGGUNAKAN LIBRARY BERTOPIC PADA MODEL BAHASA BERT

## Herwinsyah
Fakultas Sains Dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga, Yogyakarta Email: herwinsy@gmail.com

## ABSTRAK
Al-Qur'an adalah kitab suci bagi umat beragama Islam Islam yang terdiri dari 114 surah dan 6236  ayat.  Para  Ulama  besar  dari  seluruh  dunia  telah  mengkategorikan  ke  dalam  berbagai  topik diantaranya  hukum,  adat  (perang),  kenikmatan,  sejarah,  dan  kehidupan  setelah  kematian.  Dalam penelitian  ini  penulis  melakukan reserch dengan  tujuan  mencari  topik-topik  dalam  Al  Qur'an melalui  pendekatan  metode Deep Learning dengan  menggunakan Library model  bahasa  BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) , khususnya BERTopic, untuk seluruh 6236  ayat  Al-Qur'an  sebagai  dataset.  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  pemodelan  topik, tahapan penelitian dilakukan melalui beberapa tahap yaitu; pengumpulan data, Preprocessing dan pemodelan  topik.  Metode  pemodelan  topik  menggunakan  BERTOPIC.  Hasil  penelitian  adalah pemodelan topik menghasilkan 8 topik utama secara terperinci sebagai berikut; Topic 0 Al Quran dengan prosentase sebesar 6%, Topic 1 Aku (Allah) sebesar 6,5%, Topic 2 Langit 3,8%, Topic 3 Rasul 8%, Topic 4 Malaikat 12,5%, Topic 5 Wanita 5%, Topic 6 Neraka dengan prosentase 13%, serta  Topic  7  Dibangkitkan sebesar 5,5%.  Kata-kata  tersebut  dianggap  sangat  penting  dalam mewakili topik-topik yang dihasilkan dan juga termasuk dalam kategori spiritual, moral, dan hukum.
Kata kunci: model bahasa, BERTopic, pemodelan topik, Qur’an

## ABSTRACT
The Quran is the holy book for the Islamic faith, consisting of 114 chapters and 6236 verses. Esteemed scholars from around the world have categorized it into various topics, including law, customs (war), pleasures, history, and life after death. In this study, the author conducted research with the aim of identifying topics within the Quran using the Deep Learning approach, utilizing the BERT  (Bidirectional  Encoder  Representations  from  Transformers)  language  model  library, particularly BERTopic, on the entire dataset of 6236 Quranic verses. This research adopted a topic modeling  approach,  and  the  research  process  encompassed  several  stages:  data  collection, preprocessing,  and  topic  modeling.  The  topic  modeling  method  employed  was  BERTOPIC.  The research  findings  revealed  that  the  topic  modeling  generated  8  detailed  main  topics  as  follows: Topic 0 - The Quran with a percentage of 6%, Topic 1 - God (Allah) with 6.5%, Topic 2 - Heaven with 3.8%, Topic 3 - Messenger with 8%, Topic 4 - Angels with 12.5%, Topic 5 - Women with 5%, Topic 6 - Hell with a percentage of 13%, and Topic 7 - Resurrection with 5.5%. These words are considered highly significant in representing the generated topics and also fall within the categories of spiritual, moral, and legal matters.
Keywords: language model, BERTopic, topic modeling, Qur'an

## 1. PENDAHULUAN
Al-Qur'an adalah kitab suci umat Islam yang terdiri dari 114 surah yang panjangnya bervariasi. Bab-bab dalam Al-Qur'an merupakan bagian-bagian terpisah yang membentuk kitab suci tersebut. Al-Qur'an  disusun  berdasarkan  panjangnya,  dimulai  dari  bab  yang  terpanjang  hingga  yang terpendek.  Setiap  bab  memiliki  nama  unik  yang  menggambarkan  isi  atau  tema  yang  dibahas  di dalamnya. Nama bab dalam Al-Qur'an diambil dari kata-kata yang terdapat di awal ayat pertama
dari bab tersebut. Contohnya, bab pertama dalam Al-Qur'an dinamakan "Al-Fatihah" yang berarti "pembukaan" [1] karena kata tersebut merupakan kata pertama di ayat pertama dari bab tersebut. Topik yang dibahas dalam bab-bab Al-Qur'an sangat beragam, termasuk ajaran-ajaran agama seperti keimanan kepada Allah, kewajiban shalat, puasa, dan zakat [2]. Selain itu, ada juga perintah-perintah yang  harus  dilakukan  oleh  umat  Islam,  seperti  menjauhi  hal-hal  yang  haram  dan  bertindak  adil terhadap sesama.
Selain itu, Al-Qur'an juga terdiri dari bab-bab yang berisi kisah-kisah nabi dan para sahabatnya, seperti kisah Nabi Ibrahim, Nabi Musa, dan Nabi Muhammad SAW. Ada pula bab yang berisi ayat- ayat yang mengandung hikmah dan pelajaran moral, seperti bab Al-Kahfi yang menceritakan kisah para penghuni gua, dan bab Ar-Rahman yang mengajarkan tentang kebesaran Allah. Tiap bab dalam Al-Qur'an  memiliki  makna  dan  pesan  yang  tersendiri  bagi  umat  Islam.  Oleh  karena  itu,  setiap muslim  diwajibkan  untuk  membaca  dan memahami  isi  dari  setiap  bab  dalam  Al-Qur'an.  Dengan memahami  isi  dari  tiap  bab,  umat  Islam  dapat  lebih  memahami  ajaran-ajaran  agama  dan melaksanakan perintah-perintah yang terkandung dalam Al-Qur'an dengan lebih baik.
Al-Quran adalah kitab suci Islam yang diyakini sebagai firman Allah yang diturunkan kepada Nabi Muhammad SAW melalui malaikat Jibril selama 23 tahun [3]. Al-Quran terdiri dari 114 surah, yang  masing-masing  memiliki  panjang  unik  dan  total  terdiri  dari  6.236  ayat.  Kata  "ayah"  dalam bahasa Arab berarti "tanda" atau "ayat". Ayat dalam Al-Quran terdapat dalam ayat-ayat tersendiri yang dikelompokkan bersama dalam bab-bab yang masing-masing mengandung pesan dari Allah. Setiap  ayat  dalam  Al-Quran  dianggap  sebagai  petunjuk  atau  nasehat  bagi  orang  yang  beriman, sehingga mampu memperbaiki kehidupan dan akhlak mereka. Al-Quran dipandang sebagai sumber doktrin dan hukum yang paling otoritatif dalam agama Islam.
Mayoritas  pembaca  Alquran  mengandalkan  ringkasan  para  ahli  untuk  mendapatkan pengetahuan tentang masalah utama yang dibahas dalam kitab suci ini. Setiap surat dalam Al-Qur'an memiliki tema yang berbeda, yang didasarkan pada latar belakang kejadian atau asbabun nuzul-nya [4].  Secara  umum,  subjek-surat  dapat  dibagi  menjadi  tiga  kategori,  yaitu  spiritual,  moral,  dan hukum.  Keimanan,  ketauhidan,  dan  akhirat  adalah  contoh  dari  masalah  spiritual,  sedangkan kebajikan,  kesabaran,  dan  kejujuran  adalah  contoh  prinsip  moral.  Masalah  hukum  dalam  Islam merupakan subjek hukum. Namun, apakah seluruh isi Al-Qur'an mengikuti tema yang ditentukan oleh ayat-ayatnya? Banyak orang sampai pada kesimpulan bahwa seluruh substansi Al-Qur'an terdiri dari  lima  masalah  utama  [5],  yaitu:  hukum,  perselisihan,  penyebutan  nikmat  Allah,  penyebutan peristiwa sejarah yang terjadi di masa lalu, dan penyebutan kehidupan setelah kematian.
Cara ntuk mengetahui apakah pokok-pokok bahasan tersebut konsisten dengan prediksi topik- topik  pada  pembahasan  di  paragraf  sebelumnya,  penelitian  ini  mencoba  mengusulkan  sebuah metode  yang  sejalan  dengan  pengertian natural  language  processing (NLP)  [6].  Dalam  model bahasa  berbasis  BERT  ( Bidirectional  Encoder  Representations  from  Transformers )  [7],  terdapat modul  Python  [8]  populer  yang  disebut  BERTopic  [9],  yang  merupakan  representasi  dari transformer [10] canggih dengan teknik unsupervised [11], yang dapat mengidentifikasi subjeknya sendiri  hanya  dengan  menggunakan  dokumen  korpus  dataset.  Paket  ini  tidak  memerlukan  label untuk setiap dokumen.
Pemodelan  topik  pada  model  bahasa  BERT  melibatkan  penggunaan  metode  BERT ( Bidirectional Encoder Representations from Transformers ) untuk mengidentifikasi dan memahami topik atau subyek yang dibicarakan dalam suatu teks. BERT adalah model bahasa yang telah dilatih secara mendalam menggunakan data besar untuk memahami konteks kata dalam teks dengan baik. Dalam  pemodelan  topik,  tujuannya  adalah  untuk  mengelompokkan  teks-teks  yang  berhubungan dengan  topik  yang  sama  ke  dalam  kelompok-kelompok  tertentu.  Ini  dapat  membantu mengklasifikasikan  dan  mengatur  teks-teks  yang  ada  dalam  koleksi  besar,  serta  memfasilitasi pencarian informasi yang lebih efektif. Berikut adalah beberapa langkah umum yang terlibat dalam pemodelan topik dengan metode BERT:
Pemrosesan  Teks:  Teks-teks  yang  akan  diolah  pertama  kali  dibersihkan  dan  diolah  untuk menghapus  karakter  khusus,  tanda  baca,  dan  kata-kata  umum  yang  tidak  memberikan  banyak informasi ( stop words ). Pemahaman Konteks dengan BERT: Setiap kalimat atau dokumen dalam koleksi teks diubah menjadi representasi vektor yang menggambarkan pemahaman konteks kata-
kata di dalamnya. Ini mencakup informasi tentang bagaimana kata-kata tersebut saling berhubungan dalam konteks kalimat.
Klasifikasi  atau  Pengelompokan:  Setelah  dokumen-dokumen  diubah  menjadi  representasi vektor dengan  BERT,  teknik klasifikasi  atau  pengelompokan  diterapkan  untuk  mengelompokkan dokumen-dokumen ke dalam topik-topik yang sesuai. Ini bisa melibatkan algoritma seperti k-means clustering atau  algoritma  klasifikasi  yang  lebih  kompleks.  Penyaringan  dan  Interpretasi:  Hasil keluaran  dari  pemodelan  topik  bisa  memerlukan  penyaringan  lebih  lanjut  dan  interpretasi.  Ini termasuk  mengidentifikasi  topik-topik  yang  muncul,  memberi  label  pada  kelompok-kelompok dokumen  yang  relevan,  dan  menghapus  hasil  yang  tidak  informatif  atau  ambiguitas.  Evaluasi: Evaluasi dilakukan untuk memeriksa sejauh mana hasil pemodelan topik sesuai dengan ekspektasi dan  tujuan  analisis.  Evaluasi  bisa  melibatkan  metrik  kualitatif  dan  kuantitatif  untuk  mengukur seberapa baik topik-topik yang dihasilkan merepresentasikan konten sebenarnya.
Penelitian yang membahas tentang pemodelan topik seperti pemodelan teks berita berbahasa Indonesia dengan pengambilan data sebanyak 68.537 data, metode yang digunakan pada penelitian ini menggunakan metode LDA dan memperoleh nilai topic coherence sebesar 0.67 [12]. Penelitian selanjutnya  pemodelan  topik  pada  teks  berita  berbahasa  Indonesia  dengan  pengambilan  data sebanyak  59.279  data,  metode  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  LDA,  hasil  nilai  topic coherence sekitar 0.2 [13]. Kemudian Penelitian lainnya adalah analisis sentimen pada judul teks berita  berbahasa  Indonesia,  metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  metode  LDA  dan LSTM, hasil akurasi yang dihasilkan sebesar 71.13% [14].
Berdasarkan hal di atas maka tujuan penelitian ini adalah mencari topik-topik dalam Al Qur'an melalui  pendekatan  metode Deep Learning dengan  menggunakan Library model  bahasa  BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) , khususnya BERTopic, untuk seluruh 6236 ayat Al-Qur'an sebagai dataset.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahap  pertama  dalam  metode  penelitian  topic  modeling  menggunakan  BERTopic  adalah mengumpulkan  data.  Data  dapat  diperoleh  dari  berbagai  sumber,  seperti  basis  data,  survei,  dan lainnya.  Selanjutnya,  tahap  berikutnya  adalah  preprocessing  data  [15].  Preprocessing  data melibatkan  tahap-tahap  seperti  membersihkan  data,  mengubah  data  menjadi  format  teks,  dan memilih kata-kata yang akan digunakan dalam topic modeling. Setelah itu, tahap selanjutnya adalah pemodelan topik menggunakan BERTopic. BERTopic adalah salah satu algoritma topic modeling yang  menggunakan  metode  embedding  untuk  mengidentifikasi  topik-topik  yang  terdapat  dalam data. Pada tahap ini, kita juga perlu menentukan jumlah topik yang diinginkan. Dengan BERTopic, jumlah  topik  akan  secara  otomatis  ditentukan.  Tahap  terakhir  dalam  metode  penelitian  topic modeling menggunakan BERTopic adalah interpretasi hasil. Pada tahap ini, kita perlu menganalisis hasil pemodelan topik untuk memahami tema-tema apa yang terdapat dalam data yang telah kita kumpulkan.

## 2.1. Pengumpulan Data
Data dapat diambil dari berbagai sumber, seperti database, survei, dan lain sebagainya. Dalam penelitian  ini,  dataset  yang  digunakan  adalah  terjemahan  Al-Quran  berbahasa  Indonesia.  Proses pengumpulan  data  untuk  menerjemahkan  Al-Quran  ke  dalam  bahasa  Indonesia  memerlukan langkah-langkah  yang  teliti  dan  terencana.  Pertama,  orang  yang  bertanggung  jawab  untuk menerjemahkan  harus  memastikan  bahwa  ia  memiliki  akses  ke  sumber  data  yang  akurat  dan terpercaya,  yaitu  teks  Al-Quran  dalam  bahasa  Arab  asli.  Kedua,  orang  tersebut  juga  harus memastikan bahwa ia memiliki akses ke berbagai sumber terjemahan Al-Quran ke dalam bahasa Indonesia yang telah ada sebelumnya, untuk memastikan bahwa terjemahan yang dihasilkan akurat dan sesuai dengan konvensi yang telah ditetapkan. Ketiga, orang tersebut harus memastikan bahwa ia  memiliki  akses  ke  sumber-sumber  lain  yang  dapat  membantu  dalam  proses  menerjemahkan, seperti  kamus  bahasa  Arab-Indonesia  atau  kamus  tata  bahasa  Indonesia.  Dengan  melakukan
langkah-langkah tersebut, orang yang bertanggung jawab untuk menerjemahkan dapat memastikan bahwa  data  yang  dikumpulkan  akurat  dan  sesuai  dengan  tujuan  yang  ingin  dicapai.  Untuk mendapatkan  dataset  berupa  terjemahan  Al-Quran  yang  terpercaya,  penelitian  ini  menggunakan dataset  terjemahan  Al-Quran yang diunduh  melalui  website  resmi  Kementerian  Agama Republik Indonesia. Setelah itu, data tersebut yang terpecah persurahannya disatukan kembali menjadi satu Al-Quran lengkap. Setelah dataset diproses, tahap selanjutnya adalah preprocessing data.

## 2.2. Teks Preprocessing
Preprocessing data memiliki beberapa fungsi yang sangat penting dalam proses analisis data. Pertama,  preprocessing  data  bertujuan  untuk  membersihkan  data  dari  kesalahan-kesalahan  atau kekurangan-kekurangan yang mungkin terjadi [16]. Hal ini sangat penting karena data yang tidak bersih dapat menyebabkan hasil analisis yang tidak akurat atau bahkan tidak mungkin dilakukan. Kedua, preprocessing data bertujuan untuk mengubah data ke dalam format yang lebih sesuai untuk analisis, seperti mengubah data ke dalam bentuk tabel atau mengubah tipe data dari teks ke numerik. Ketiga,  preprocessing  data  juga  bertujuan  untuk  mengintegrasikan  data  dari  berbagai  sumber menjadi satu kesatuan yang lebih terstruktur. Hal ini sangat penting karena data dari sumber yang berbeda  mungkin  memiliki  format  yang  berbeda,  sehingga  diperlukan  integrasi  data  untuk memudahkan proses analisis. Preprocessing data memiliki peran yang sangat penting dalam proses analisis data karena dapat membantu menghasilkan hasil yang lebih akurat dan terstruktur. Tahap- tahap dalam preprocessing data meliputi pembersihan data, pengubahan data ke dalam bentuk teks, dan  pemilihan  kata-kata  yang  akan  digunakan  dalam  topic  modelling  [17].  Proses  dalam preprocessing data, antara lain:

## 2.2.1. Remove Simbol dan Number
Pada tahap preprocessing , langkah yang sering dilakukan adalah menghapus simbol dan angka yang terdapat dalam data. Hal ini dilakukan karena simbol dan angka biasanya tidak memiliki makna yang signifikan dalam proses analisis dan dapat mengganggu pemodelan topik atau analisis lainnya. Untuk menghapus simbol dan angka, kita dapat menggunakan fungsi seperti re sub () atau string punctuation pada  Python.  Dengan  menggunakan  fungsi  tersebut,  kita  dapat  mengidentifikasi  dan menghapus simbol dan angka yang terdapat dalam data. Namun, perlu diingat bahwa langkah ini harus dilakukan dengan hati-hati karena beberapa simbol atau angka mungkin memiliki makna yang signifikan dalam konteks tertentu, seperti tanda baca atau angka pada alamat email. Oleh karena itu, sebelum  menghapus  simbol  dan  angka,  perlu  dipastikan  bahwa  kita  tidak  menghapus  informasi penting dalam proses analisis yang akan dilakukan.

## 2.2.2. Remove Duplicate
Langkah selanjutnya adalah menghapus duplikat atau data yang sama dengan data lain yang telah ada. Tahap ini dilakukan untuk menghindari adanya data yang tidak akurat atau tidak relevan yang mungkin terjadi akibat adanya data yang sama dengan data lain. Untuk menghapus duplikat, kita dapat menggunakan fungsi-fungsi seperti drop duplicates () atau unique () pada Python. Dengan menggunakan  fungsi  tersebut,  kita  dapat  mengidentifikasi  dan  menghapus  baris-baris  data  yang sama  dengan  baris-baris  data lain  yang  telah  ada.  Namun, perlu  diingat  bahwa  langkah  ini  harus dilakukan dengan hati-hati karena ada beberapa kasus di mana data yang sama mungkin memiliki makna  yang  berbeda  dalam  konteks  tertentu.  Oleh  karena  itu,  sebelum  menghapus  duplikat,  kita perlu memastikan bahwa kita tidak menghapus informasi yang penting.

## 2.2.3. Lower case
Lower case adalah proses mengubah semua teks menjadi huruf kecil (lower case).  Proses ini dilakukan  untuk  menghindari  perbedaan  bentuk  yang  mungkin  terjadi  akibat  adanya  huruf  besar
(upper case) dalam data. Misalnya, kata "Analisis" dan "analisis" mungkin dianggap sebagai kata yang  berbeda  oleh  beberapa  algoritma  pemodelan  topik  atau  analisis  lainnya.  Untuk  mengubah semua  teks  menjadi  huruf  kecil,  kita  dapat  menggunakan  fungsi  lower  ()  pada  Python.  Dengan menggunakan fungsi tersebut, kita dapat dengan mudah mengubah semua teks dalam data menjadi huruf kecil.

## 2.2.4. Tokenizing
Pada tahap preprocessing berikutnya, terdapat tokenisasi, yaitu proses membagi teks menjadi sejumlah token atau kata-kata. Tujuan dari tokenisasi adalah untuk memudahkan proses pemodelan topik  atau  analisis  lainnya  dengan  memecah  teks  menjadi  kata-kata  yang  lebih  kecil.  Untuk melakukan tokenisasi, kita dapat menggunakan library seperti NLTK (Natural Language Toolkit) atau spaCy pada Python. Dengan menggunakan library tersebut, kita dapat memecah teks menjadi token dengan mudah menggunakan metode seperti word_tokenize() atau .sent_tokenize(). Meskipun demikian,  perlu  diingat  bahwa  tokenisasi  harus  dilakukan  dengan  hati-hati  karena  ada  beberapa kasus  di  mana  token  yang  dihasilkan  mungkin  tidak  sesuai  dengan  konteks  atau  makna  yang sebenarnya.  Oleh  karena  itu,  pemilihan  teknik  tokenisasi  yang  tepat  sangat  penting  dalam memastikan hasil analisis yang akurat.

## 2.2.5. Remove Stopword
Tahap selanjutnya adalah menghapus stopword, yaitu kata-kata yang sering muncul dalam teks tetapi  tidak  memiliki  makna  yang  signifikan  dalam  konteks  tertentu.  Stopword  biasanya  tidak membawa informasi yang berguna dalam proses pemodelan topik atau analisis lainnya dan dapat mengganggu proses analisis. Untuk menghapus stopword, kita dapat menggunakan library seperti NLTK ( Natural Language Toolkit ) atau spaCy pada Python. Dengan menggunakan library tersebut, kita dapat dengan mudah mengakses daftar stopword yang telah tersedia dan menghapus stopword yang terdapat dalam teks. Namun, perlu diingat bahwa dalam beberapa kasus, ada kata stopword yang  mungkin  memiliki  makna  penting  dalam  konteks  tertentu,  sehingga  penghapusan stopword harus dilakukan secara hati-hati.

## 2.2.6. Join Case
Tahap terakhir dalam proses preprocessing pada penelitian ini adalah penggabungan kembali kata-kata yang terpisah menjadi satu kata. Langkah ini dilakukan untuk mengembalikan kata-kata ke  dalam  bentuk  aslinya  setelah  melalui  proses  tokenisasi  atau  pemecahan  kata  menjadi  token. Untuk menggabungkan kembali kata-kata yang terpisah, kita dapat menggunakan fungsi " ".join () pada  Python.  Dengan  menggunakan  fungsi  tersebut,  kita  dapat  menggabungkan  kembali  token- token menjadi kata-kata dengan mudah. Namun, perlu diingat bahwa langkah ini harus dilakukan dengan  hati-hati  karena  terdapat  kasus  di  mana  kata-kata  yang  terpisah  memiliki  makna  yang berbeda  dalam  konteks  tertentu.  Sehingga  sebelum  menggabungkan  kembali  kata-kata  yang terpisah,  kita  harus  memastikan  bahwa  kata-kata  yang  seharusnya  dipisahkan  tidak  ikut digabungkan.

## 2.3. Model Generation and Visualization (Model BERTOPIC)
Setelah itu, tahap selanjutnya adalah pemodelan topik menggunakan BERTopic.  BERTopic adalah  salah  satu  algoritma  pemodelan  topik  yang  menggunakan  metode embedding untuk mengidentifikasi topik-topik yang terdapat dalam data. Pada tahap ini, kita juga perlu menentukan jumlah  topik  yang  diinginkan.  Tahap  terakhir  dalam  metode  penelitian  pemodelan  topik menggunakan  BERTopic  adalah  interpretasi  hasil.  Pada  tahap  ini,  kita  perlu  menganalisis  hasil pemodelan  topik  untuk  memahami  tema-tema  apa  yang  terdapat  dalam  data  yang  telah dikumpulkan.  Model  generasi  dan  visualisasi  merupakan  tahap  penting  dalam  proses  pemodelan
topik menggunakan BERTopic. Pada tahap model generasi, kita menggunakan algoritma BERTopic untuk memodelkan topik-topik yang terdapat dalam data yang telah dikumpulkan. Pada tahap ini, kita juga perlu menentukan jumlah topik yang diinginkan dan mengatur parameter-parameter lain yang  diperlukan  oleh  algoritma  BERTopic.  Setelah  model  topik  tergenerasi,  tahap  selanjutnya adalah  visualisasi.  Visualisasi  dilakukan  untuk  membantu  kita  memahami  hasil  pemodelan  topik dan  mengevaluasi  seberapa  baik  model  topik  tersebut  dalam  mengidentifikasi  topik-topik  yang terdapat  dalam  data.  Ada  beberapa  cara  untuk  menvisualisasikan  hasil  pemodelan  topik menggunakan BERTopic, seperti dengan menggunakan diagram sankey atau word cloud. Dengan melakukan visualisasi, kita dapat lebih mudah memahami dan mengevaluasi hasil pemodelan topik yang telah dilakukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini, digunakan software Google Colab yang diakses melalui browser Google Chrome  dan  aplikasi  bawaan  dari  Google  yaitu  Google  Drive  sebagai  tempat  penyimpanan  data korpus  yang  akan  diproses.  Dataset  yang  digunakan  merupakan  terjemahan  dari  Al-Quran  yang diunduh melalui website resmi Kementerian Agama Republik Indonesia. Data ini dijadikan sumber rujukan  utama  untuk  Al-Quran  yang  diakui  dan  digunakan  oleh  masyarakat  Indonesia.  Setelah dataset diunduh, langkah selanjutnya adalah membersihkan data dari teks, karakter, dan angka yang tidak diperlukan dan tidak bermakna, seperti yang terlihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Preprocessing dataset al-qur’an
Setelah  selesai preprocessing data,  selanjutnya  dataset  yang  telah  dibersihkan  dijadikan  list data yang akan diimplementasikan pada model Bahasa BERTopic dengan Bahasa Indonesia. Proses implementasi model Bahasa BERTopic pada dataset ayat Al-Quran merupakan proses pembuatan model. Proses pembuatan model adalah menjalankan algoritma BERTopic untuk memodelkan topik yang  terdapat  dalam  dataset  ayat  Al-Quran  yang  telah  disiapkan.  Pada  tahap  ini,  algoritma BERTopic akan memproses dataset dan mengelompokkan term-term yang terdapat dalam dataset ke dalam kelompok-kelompok topik seperti pada Gambar 2.

## Gambar 2. Pengelompokan berdasarkan topik
Setelah berhasil meng- generate model topik, langkah selanjutnya adalah melakukan visualisasi hasil pemodelan topik agar memudahkan dalam memahami dan mengevaluasi hasil pemodelan yang telah dilakukan. Hasil visualisasi dari pemodelan topik dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Pengelompokan berdasarkan topik
Berdasarkan analisis dari visualisasi, terdapat 84 topik yang muncul dari seluruh ayat Al-Quran yang berjumlah 6236 ayat.  Peta jarak intertopik merupakan salah satu alat visualisasi yang dapat digunakan untuk mengevaluasi hasil pemodelan topik. Peta jarak intertopik menampilkan informasi tentang bagaimana topik-topik yang dihasilkan oleh algoritma pemodelan topik saling terkait satu sama lain. Setiap topik ditampilkan sebagai sebuah titik pada peta jarak intertopik dan jarak antar titik  menunjukkan  tingkat  keterkaitan  antar  topik  tersebut.  Semakin  dekat  titik-titik  tersebut, semakin  terkait  topik-topik  tersebut.  Sebaliknya,  semakin  jauh  titik-titik  tersebut,  semakin  tidak terkait topik-topik tersebut. Peta jarak intertopik yang diterapkan pada hasil pemodelan topik Al- quran memberikan gambaran yang lebih jelas tentang topik-topik yang terdapat dalam Al-Quran dan bagaimana topik-topik tersebut saling terkait satu sama lain, dengan melihat peta jarak intertopik kita dapat mengevaluasi hasil pemodelan topik dan memahami struktur topik yang terdapat dalam Al-quran.
Skor  kata  topik  adalah  salah  satu  metrik  yang  dapat  digunakan  untuk  mengevaluasi  hasil pemodelan  topik.  Metrik  ini  memberikan  informasi  tentang  seberapa  penting  kata-kata  tertentu dalam  mewakili  sebuah  topik  yang  dihasilkan  oleh  algoritma  pemodelan  topik.  Skor  kata  topik dihitung  dengan  menggunakan  rumus  yang  mempertimbangkan  jumlah  kemunculan  kata-kata tertentu  dalam  topik  tersebut  dan  jumlah  kemunculan  kata-kata  tersebut  dalam  seluruh  dokumen yang  telah  dianalisis.  Semakin  tinggi  skor  kata  topik  sebuah  kata,  maka  semakin  penting  kata tersebut  dalam  mewakili  sebuah  topik.  Dengan  demikian,  skor  kata  topik  dapat  membantu  kita dalam mengevaluasi hasil pemodelan topik dan memahami kata-kata yang paling banyak mewakili sebuah topik. Dalam hasil analisis ini, terdapat 8 topik utama, yaitu Al-Quran, Aku (Allah), Langit, Rasul,  Malaikat,  Wanita,  Neraka,  dan  Dibangkitkan.  Kata-kata  tersebut  dianggap  sangat  penting dalam mewakili topik-topik yang dihasilkan.

## 4. KESIMPULAN
Setelah dilakukan pemodelan topik terhadap dataset Al-Quran sebanyak 6236 ayat, ditemukan beberapa  topik  utama  dari  masing-masing  topik  yang  dapat  dilihat  melalui  visualisasi  topik. Berdasarkan hasil implementasi BERTopic dalam proses pemodelan topik terhadap kitab suci Al- Quran. Dengan menggunakan BERTopic, kita dapat dengan mudah memodelkan topik-topik yang terdapat  dalam  Al-Quran  dan  mengekstrak  informasi  yang  bermanfaat  dari  teks  tersebut. Berdasarkan  penelitian  ini  hasil  pemodelan  topik  menghasilkan  8  topik  utama  yang  terwakilkan dengan  kata,  yaitu  Al-Quran,  Aku  (Allah),  Langit,  Rasul,  Malaikat,  Wanita,  Neraka,  dan Dibangkitkan.  Sebanyak  8  topik  utama  tersebut  secara  terperinci  memiliki  prosentase  sebagai berikut; Topic 0 Al Quran sebesar 6%, Topic 1 Aku (Allah)  sebesar 6,5%, Topic 2 Langit 3,8%, Topic 3 Rasul 8%, Topic 4 Malaikat 12,5%, Topic 5 Wanita 5%, Topic 6 Neraka dengan prosentase 13%, serta Topic 7 Dibangkitkan sebesar 5,5%. Kata-kata tersebut dianggap sangat penting dalam mewakili topik-topik yang dihasilkan dan juga termasuk dalam kategori spiritual, moral, dan hukum.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Achmad Chodjim, al-Fatihah. Jakarta, 2017.
[2]  E.  Agustina,  “Kajian  Referensi  Ayat-Ayat  Al  Qurâ€TMan  Dalam  Skripsi  Mahasiswa Pendidikan  Biologi  Fakultas  Tarbiyah  Dan  Keguruan  Uin  Ar-Raniry,”  Biot.  J.  Ilm.  Biol. Teknol. dan Kependidikan, vol. 3, no. 1, p. 69, 2017, doi: 10.22373/biotik.v3i1.994.
[3]  S.  Sunarsa,  “Teori  Tafsir,”  Al-Afkar,  vol.  2,  no.  1,  pp.  248–260,  2019,  doi: 10.5281/zenodo.2561512.
[4]  M. I. Helmy, “Kesatuan Tema dalam Al-Qur’an,” Ilmu Ushuludddin, vol. 19, no. 2, 2020, doi: 10.18592/jiiu.v.
[5]  F. Rahman, Tema-Tema Pokok Al Qur’an. Bandung: Mizan Media Utama, 2017.
[6]  S. Nath, A. Marie, S. Ellershaw, E. Korot, and P. A. Keane, “New meaning for NLP: the trials and  tribulations  of  natural  language  processing  with  GPT-3  in  ophthalmology,”  Br.  J. Ophthalmol., vol. 106, no. 7, pp. 889–892, 2022, doi: 10.1136/bjophthalmol-2022-321141.
[7]  J. Devlin, M. W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, “BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers  for  language  understanding,”  NAACL  HLT  2019  -  2019  Conf.  North  Am. Chapter Assoc. Comput. Linguist. Hum. Lang. Technol. - Proc. Conf., vol. 1, pp. 4171–4186, 2019.
[8]  A. Nagpal and G. Gabrani, “Python for Data Analytics, Scientific and Technical Applications,”
in 2019 Amity International Conference on Artificial Intelligence (AICAI), 2019, pp. 140–145, doi: 10.1109/AICAI.2019.8701341.
[9]  M. Grootendorst, “BERTopic: Neural topic modeling with a class-based TF-IDF procedure,” 2022, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2203.05794.
[10]  T.  Wolf  et  al.,  “Transformers :  State-of-the-Art  Natural  Language  Processing,”  pp.  38–45, 2020.
[11]  M. Usama et al., “Unsupervised Machine Learning for Networking: Techniques, Applications and  Research  Challenges,”  IEEE  Access,  vol.  7,  pp.  65579–65615,  2019,  doi: 10.1109/ACCESS.2019.2916648.
[12]  M. Andika, L. Chaerani, K. K. Data, L. D. Allocation, M. Online, and P. Topik, “Pemodelan Topik  Berita  pada  Portal  Berita  Online  Berbahasa  Indonesia  Menggunakan Latent  Dirichlet Allocation  (LDA),”  J.  Ilm.  Komputasi,  vol.  20,  no.  2,  pp.  173–180,  2021,  doi: 10.32409/jikstik.20.2.2719.
[13]  W.  Wahyudin,  “APLIKASI  TOPIC  MODELING  PADA  PEMBERITAAN  PORTAL BERITA ONLINE SELAMA MASA PSBB PERTAMA,” Semin. Nas. Off. Stat., vol. 2020, no. 1, pp. 309–318, Jan. 2020, doi: 10.34123/SEMNASOFFSTAT.V2020I1.579.
[14]  C. Naury, D. H. Fudholi, and A. F. Hidayatullah, “Topic Modelling pada Sentimen Terhadap Headline  Berita  Online  Berbahasa  Indonesia  Menggunakan  LDA  dan  LSTM,”  J.  MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 5, no. 1, pp. 24–33, Jan. 2021, doi: 10.30865/MIB.V5I1.2556.
[15]  S.-A.  N.  Alexandropoulos,  S.  B.  Kotsiantis,  and  M.  N.  Vrahatis,  “Data  preprocessing  in predictive  data  mining,”  Knowl.  Eng.  Rev.,  vol.  34,  p.  e1,  2019,  doi: 10.1017/S026988891800036X.
[16]  F. A. Muttaqin and A. M. Bachtiar, “Implementasi Teks Mining Pada Aplikasi Pengawasan Penggunaan Internet Anak ‘Dodo Kids Browser,’” J. Ilm. Komput. dan Inform., pp. 1–8, 2016.
[17]  A. B. Dieng, F. J. R. Ruiz, and D. M. Blei, “Topic Modeling in Embedding Spaces,”  Trans. Assoc. Com put. Linguist. , vol. 8, pp. 439–453, 2020, doi: 10.1162/tacl_a_00325.