IRPIIRPI

MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer ScienceMALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science

Hadits merupakan fondasi utama kedua dalam Islam, yang memandu umat Islam dalam menafsirkan nilai-nilai Islam dan mengimplementasikannya secara nyata dalam berbagai aspek kehidupan. Salah satu perawi hadits yang paling dihormati adalah Imam Bukhari, yang dikenal dengan ketelitian dan ketegasannya dalam memilih hadits-hadits yang otentik. Penelitian ini menggunakan data dari terjemahan hadis dari Sahih Bukhari ke dalam bahasa Indonesia yang telah diklasifikasikan ke dalam tiga kategori utama, yaitu anjuran, larangan, dan informasi. Untuk mengidentifikasi karakteristik masing-masing kategori, klasifikasi teks dilakukan dengan menggunakan dua metode populer, yaitu Random Forest (RF) dan Long Short-Term Memory (LSTM), yang dikenal efektif dalam memproses data teks berskala besar dan kompleks. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji perbedaan kinerja antara kedua metode tersebut dalam mengelompokkan hadis yang datanya telah lengkap. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa metode RF mencapai akurasi tertinggi sebesar 89,48%, sedikit lebih unggul dari LSTM yang memperoleh 88,52%. Kedua metode mencatat nilai Hamming Loss yang sama, yaitu 0,1048 (89,52%). Temuan ini menunjukkan bahwa kelengkapan dan kualitas data hadis Bukhari berkontribusi dalam meningkatkan akurasi klasifikasi dengan memberikan konteks dan variasi yang lebih baik untuk model.

Berdasarkan hasil penelitian, model Random Forest (RF) memiliki sedikit keunggulan dalam akurasi dibandingkan dengan model Long Short-Term Memory (LSTM).Meskipun demikian, LSTM lebih unggul dalam menciptakan keseimbangan antara presisi dan recall, seperti yang terlihat pada nilai F1-Score tertinggi sebesar 72,77%, yang menandakan kemampuannya dalam mengatasi variasi kategori pada klasifikasi multi-label.Hal ini memperlihatkan bahwa LSTM lebih andal dalam menangani variasi kategori pada klasifikasi multi-label.Di sisi lain, nilai Hamming Loss yang sama pada kedua metode mengindikasikan bahwa rata-rata jumlah kesalahan label per instance relatif serupa.

Penelitian ini membuka peluang untuk eksplorasi lebih lanjut mengenai pemanfaatan teknik klasifikasi teks dalam bidang lain. Apakah penggunaan metode pembelajaran mendalam dapat ditingkatkan dengan mengintegrasikan pendekatan ensemble untuk meningkatkan akurasi klasifikasi? Selanjutnya, apakah penerapan teknik-teknik peningkatan data seperti data augmentation dapat berkontribusi dalam mengatasi tantangan distribusi data yang tidak seimbang dalam klasifikasi hadits? Terakhir, bagaimana pengembangan arsitektur model yang lebih kompleks atau hybrid dapat memanfaatkan kelebihan masing-masing metode dalam meningkatkan hasil klasifikasi teks multikelas?.

  1. Systematic Literature Review: Perbandingan Algoritma Klasifikasi | Pangestu | INOVTEK Polbeng - Seri... doi.org/10.35314/isi.v8i2.3698Systematic Literature Review Perbandingan Algoritma Klasifikasi Pangestu INOVTEK Polbeng Seri doi 10 35314 isi v8i2 3698
  2. A Multi-label Classification on Topic of Hadith Verses in Indonesian Translation using CART and Bagging... ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib/article/view/3787A Multi label Classification on Topic of Hadith Verses in Indonesian Translation using CART and Bagging ejurnal stmik budidarma ac index php mib article view 3787
  3. Prediksi Harga Saham Syariah Menggunakan Algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) | Jurnal Nasional Teknologi... doi.org/10.25077/teknosi.v8i3.2022.164-172Prediksi Harga Saham Syariah Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory LSTM Jurnal Nasional Teknologi doi 10 25077 teknosi v8i3 2022 164 172
  4. Pengaruh Penyeimbangan Data Pada Klasifikasi Terjemahan Al-Quran Dengan Metode Naïve Bayes dan Long... doi.org/10.47065/josyc.v5i3.5181Pengaruh Penyeimbangan Data Pada Klasifikasi Terjemahan Al Quran Dengan Metode Nayve Bayes dan Long doi 10 47065 josyc v5i3 5181
Read onlineRead online
File size523.02 KB
Pages13
DMCAReportReport

Related /

juris Perbandingan Performa Metode Klasifikasi Teks Multilabel Hadis Terjemahan Bukhari Menggunakan Support Vector Machine dan Long Short Term Memory 2025More at 2025

IRPIIRPI Hasil penelitian menunjukkan bahwa Support Vector Machine (SVM) memberikan performa terbaik pada label Larangan dengan Macro F1-score sebesar 82,57%, melaluiHasil penelitian menunjukkan bahwa Support Vector Machine (SVM) memberikan performa terbaik pada label Larangan dengan Macro F1-score sebesar 82,57%, melalui

juris Perbandingan Kinerja Algoritma Clustering K Means dan K Medoids dalam Pengelompokan Sekolah di Provinsi Riau Berdasarkan Ketersediaan Sarana dan Prasarana 2025More at 2025

IRPIIRPI Hasil pengelompokan ini dapat dijadikan dasar perumusan kebijakan pendidikan yang lebih merata, seperti alokasi anggaran, distribusi guru, dan pembangunanHasil pengelompokan ini dapat dijadikan dasar perumusan kebijakan pendidikan yang lebih merata, seperti alokasi anggaran, distribusi guru, dan pembangunan

juris Implementasi Computer Vision dalam Mendeteksi Penyakit pada Tanaman Cabai dan Tomat Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Networks 2025More at 2025

IRPIIRPI 9619 dan memiliki precision tertinggi 0. 9711. Sementara pada Tomat Late Blight mendapatkan skor terendah pada Recall 0. 7594 dan F1-Score 0. 8510, menunjukkan9619 dan memiliki precision tertinggi 0. 9711. Sementara pada Tomat Late Blight mendapatkan skor terendah pada Recall 0. 7594 dan F1-Score 0. 8510, menunjukkan

juris Pengunaan Barcode dalam Sistem Inventory Modern untuk Meningkatkan Akurasi dan Kecepatan Operasional 2025More at 2025

IRPIIRPI Pengelolaan stok di gudang sering menghadapi tantangan seperti kesalahan pencatatan, inefisiensi proses, dan kurangnya transparansi data. Untuk mengatasinya,Pengelolaan stok di gudang sering menghadapi tantangan seperti kesalahan pencatatan, inefisiensi proses, dan kurangnya transparansi data. Untuk mengatasinya,

Useful /

juris Pengaruh Kebijakan Dividen Struktur Modal Ukuran Perusahaan Dan Profitabilitas Terhadap Nilai Perusahaan Pada Perusahaan Keuangan Dan Perbankan Di Bursa Efek Indonesia Periode 2017 2020 2025More at 2025

UNISTIUNISTI Hasil penelitian menunjukkan bahwa kebijakan dividen tidak berpengaruh terhadap nilai perusahaan. Struktur modal berpengaruh negatif dan signifikan terhadapHasil penelitian menunjukkan bahwa kebijakan dividen tidak berpengaruh terhadap nilai perusahaan. Struktur modal berpengaruh negatif dan signifikan terhadap

juris Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Pasien Di Instalasi Gawat Darurat IGD Pada RSUD Kayuagung 2025More at 2025

UNISTIUNISTI Metode penelitian menggunakan teknik pengumpulan data melalui kuesioner dengan teknik simple random sampling. Analisis data meliputi uji validitas, ujiMetode penelitian menggunakan teknik pengumpulan data melalui kuesioner dengan teknik simple random sampling. Analisis data meliputi uji validitas, uji

juris Pengaruh Harga Dan Ketersediaan Produk Terhadap Keputusan Pembelian Pada Toko Sembako Sheza Palembang 2025More at 2025

UNISTIUNISTI Metode penelitian kuantitatif dengan analisis regresi linier berganda menunjukkan pengaruh positif dan signifikan antara harga dan ketersediaan produkMetode penelitian kuantitatif dengan analisis regresi linier berganda menunjukkan pengaruh positif dan signifikan antara harga dan ketersediaan produk

juris Pengaruh Motivasi Kerja Dan Kepuasan Kerja Terhadap Kinerja Pegawai Negeri Sipil PNS Pada Bagian Hubungan Masyarakat Humas Sekretariat Daerah Kabupaten Kaimanaa 2025More at 2025

UNISTIUNISTI Metode penelitian bersifat kuantitatif dengan pendekatan korelasional. Sampel terdiri dari 20 PNS yang dipilih secara purposive. Alat pengumpulan dataMetode penelitian bersifat kuantitatif dengan pendekatan korelasional. Sampel terdiri dari 20 PNS yang dipilih secara purposive. Alat pengumpulan data

ads-block-test