Klasifikasi Multi-Label pada Hadis Bukhari dalam Terjemahan Bahasa Indonesia Menggunakan Mutual Information dan Backpropagation Neural Network

HENDRO PRASETYO

Informasi Dasar

131 kali
19.04.1990
C
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Hadis adalah segala sesuatu yang disandarkan pada Nabi Muhammad SAW baik perkataan, perbuatan, taqrir (sikap diam setuju) dan yang lainnya. Hadis merupakan sumber hukum tersendiri bagi umat muslim yang tidak dijelaskan dalam Al Qur’an. Ada banyak hadis yang telah diriwayatkan oleh para ahli hadis, salah satunya adalah hadis shahih Bukhari. Penelitian ini membuat sebuah sistem yang dapat melakukan klasifikasi hadis Bukhari Muslim Terjemahan berbahasa Indonesia. Metode klasifikasi Backpropagation Neural Network digunakan karena dapat melakukan klasifikasi data dengan jumlah fitur yang banyak dan beragam, didukung dengan Mutual Information sebagai metode seleksi fitur dalam memilih fitur-fitur yang berpengaruh pada setiap label kelas multi-label. Pada penelitian ini dilakukan beberapa skenario pengujian dengan memodifikasi tahapan preprocessing, seleksi fitur, dan parameter Backpropagation Neural Network. Pengujian tersebut menunjukan bahwa nilai hamming loss terbaik adalah sebesar 0,0892 dan waktu komputasi 5284,8 s dengan melibatkan tiga poin pengujian yaitu: stemming, Mutual Information dan nilai learning rate terbaik.

Kata kunci : klasifikasi teks, hadis, backpropagation neural network, mutual information, multi-label

Subjek

NEURAL NETWORKS
 

Katalog

Klasifikasi Multi-Label pada Hadis Bukhari dalam Terjemahan Bahasa Indonesia Menggunakan Mutual Information dan Backpropagation Neural Network
 
 
 

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

HENDRO PRASETYO
Perorangan
Adiwijaya, WidiAstuti
 

Penerbit

Universitas Telkom
 
2019

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini