Klasifikasi Anjuran, Larangan dan Informasi pada Hadis Sahih Al-Bukhari berdasarkan Model Unigram menggunakan Artificial Neural Network (ANN)

Umat Islam memiliki kepercayaan pedoman dalam hidupnya yang merujuk kepada Al-quran dan Hadits. Ada beberapa hadits yang sering kita dengar, namun para ulama sepakat hadits yang diriwayatkan oleh Imam Bukhari berpegang teguh pada tingkat kesahihan paling tinggi. Untuk itu banyak umat islam yang mempelajari dan mendalami ilmu hadits. Dalam upaya pembelajaran ilmu hadits dalam era yang serba teknologi ini tentunya tidak luput dari perkembangan dunia digital ini. Oleh karena itu penulis ingin melakukan sebuah penelitian klasifikasi anjuran, larangan, dan informasi pada Hadits Sahih Al-Bukhari yang diharapkan dapat mengembangkan aplikasi yang ada dan membantu masyarakat untuk lebih mudah mempelajari ilmu hadits. Klasifikasi akan terbagi menjadi tiga buah kelas, yaitu hadits yang merupakan kalimat anjuran, larangan, dan informasi. Metode yang akan digunakan dalam klasifikasi ini ialah menggunakan n-gram model dan Artificial Neural Network (ANN). Metode tersebut dipilih berdasarkan penelitian yang telah dilakukan sebelumnya mengenai klasifikasi hadis menggunakan ANN yang di lakukan oleh M. Arshi Shaloot, Norisma Idris, Rohana Mahmod yang menghasilkan hasil akurasi sebesar 94%. Pada penelitian ini dilakukan beberapa scenario pengujian dengan memodifikasi tahapan preprocessing, feature extraction, dan parameter ANN. Pengujian tersebut menghasilkan hasil evaluasi terbesar yaitu 85% dengan menggunakan precision, recall, dan f1-score

Tagging documents using neural networks based on local word features

Keywords and key-phrases that concisely represent text documents are integral to many knowledge management and text information retrieval systems, as well as digital libraries in general. Not all text documents, however, are annotated with good keywords; and the quality of these keywords is often dependent on a tedious, sometimes manual, extraction and tagging process. To automatically extract high quality keywords without the need for a semantic analysis of the document, it is shown that artificial neural networks (ANN) can be trained to only consider in-document word features such as word frequency, word distribution in document, use of word in special parts of the document, and use of word formatting features (i.e. bold-faced, italicized, large-font size). Results show that purely local features are adequate in determining whether a word in a document is a keyword or not. Classification performance yields a G mean of a least 0.83, and weighted f-measure of 0.96 for both keywords and non-keywords. Precision for keywords alone, however, is not as high. To understand the basis for classifying keywords, C4.5 is used to extract rules from the ANN. The extracted rules from C4.5, in the form of a decision tree, show the relative importance of the different document features that were extracted. © 2014 IEEE