Klasifikasi Topik Multi Label Pada Al-Qur'an dengan Metode K-Nearest Neighbor dan  Latent Semantic Analysis - Dalam bentuk buku karya ilmiah

GHINA ANNISA SHABRINA

Informasi Umum

Kode

24.04.5783

Klasifikasi

000 - General Works

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Klasifikasi

Dilihat

76 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Al-Qur'an, dengan lebih dari 80.000 kata, 6.236 ayat, dan 114 surah, merupakan kitab suci yang kompleks dan kaya akan makna, memerlukan pemahaman mendalam terhadap konteks sejarah, bahasa Arab klasik, dan tafsir. Meskipun tidak ada klasifikasi resmi yang universal, berbagai pendekatan telah dikembangkan untuk mengklasifikasi isi Al-Qur'an. Penelitian ini membahas klasifikasi topik multi-label pada ayat-ayat Al-Qur'an menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dan Latent Semantic Analysis (LSA). Studi ini bertujuan untuk mengevaluasi dampak penerapan LSA sebagai teknik reduksi dimensi dalam meningkatkan performa KNN pada tugas klasifikasi multi-label.