I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m p u t er   Science   Vo l.   1 2 ,   No .   1 ,  Octo b er   201 8 ,   p p .   4 0 6 ~ 4 1 1   I SS N:  2502 - 4752 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ee cs . v 1 2 .i 1 . p p 406 - 4 1 1           406       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s co r e. co m/jo u r n a ls /in d ex . p h p / ijeec s   Co m pa ra tive  Ana ly sis  f o r To pic Cl a ss ificatio n    in Ju z  Al - Ba qa ra h       M o ha m a d Izzu dd i n Ra h m a n,  No o r  Aza h Sa m s ud in ,   Ai d a   M us t a ph a ,   Adelek e  A bd u ll a hi   F a c u lt y   o f   Co m p u ter S c ien c e   a n d   In f o rm a ti o n   T e c h n o l o g y ,  Un iv e rs it i  T u n   Hu ss e in   On n   M a lay sia ,   8 6 4 0 0   P a rit   Ra ja,  Ba t u   P a h a t ,   Jo h o r,   M a lay sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma y   1 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   J u l 1 0 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   Ju l 2 5 ,   2 0 1 8     In   Isla m ,   Qu ra n   is  th e   h o ly   b o o k   th a t  w a s   r e v e a led   to   th e   P ro p h e t   M u h a m m a d .   It  f u n c ti o n s  a s  c o m p lete   c o d e   o f   li f e   f o r  th e   M u sli m s.  Re m a r k s   f ro m   A ll a h   w h ich   c o n tain s  m o re   th a n   7 7 , 0 0 0   w o rd s  th a t  w a s  p a ss e d   d o w n   th ro u g h   P ro p h e t  M u h a m m a d   to   th e   m a n k in d   f o r  2 3   y e a rs   sta rted   in   6 1 0   c e .   T h e   Qu ra n   w a s  d i v id e d   in t o   1 1 4   c h a p ters .   A ra b ic  lan g u a g e   is  th e   o rig in a l   tex t.   T h e   n e e d   f o r  th e   M u sli m s   a c ro ss   th e   w o rld   to   f in d   th e   m e a n in g   to   u n d e rsta n d   th e   c o n ten t  in   t h e   Qu ra n   is  n e c e ss a r y .   Ne v e rth e les s,   u n d e rsta n d i n g   th e   Q u ra n   is   a n   in tere st  f o r  t h e   M u slim s  a s  w e ll   a s  th e   a tt e n ti o n   o f   m il li o n s o f   p e o p le f ro m   th e   f a it h s.    F o ll o w in g   th e   g e n e r a ti o n ,   l o ts  o f   c o n ten t   th a t   re late d   t o   t h e   Qu r a n   h a s  b e e n   b ro a d c a st  b y   M u sli m s  sc h o lars   in   th e   w a y   o f   th e   ta f sirs,  tr a n sla ti o n   a n d   th e   b o o k   o f   h a d it h s.  P r o b lem   h a s   h a p p e n e d   a t  c u rre n t  is  m o st  M u sl im   in   M a la y sia   d o   n o t  u n d e rsta n d   se n ten c e s  in   t h e   Qu ra n   d u e   t o   lan g u a g e   b a rrier.  T h e   p u r p o se   o f   th is  re se a rc h   is   c las si f ied   to p ic  in   e a c h   v e rse s   o f   th e   Qu ra n   se n ten c e   b a se d   o n   i ts  sp e c i f ic   th e m e .   It  in v o lv e s  th e   o b jec ti v e   o f   te x t  m in in g   w h ic h   a re   b a se d   o n   li n g u isti c   in f o rm a ti o n   a n d   d o m a in .   T h e   u sa g e   o f   c o rp u s  h e lp s   to   p e rf o rm   v a rio u s  d a ta   m in in g   tas k s  in c lu d in g   in f o rm a ti o n   e x trac ti o n ,   tex t  c a teg o riz a ti o n ,   t h e   re latio n sh i p   o f   c o n c e p ts,   a ss o c iat io n   d isc o v e ry ,   th e   e v a lu a ti o n   o f   p a tt e rn   a n d   a ss e s s e d .   T h is  re se a rc h   p ro jec t  is  a i m in g   to   c re a te   c o m p u ti n g   e n v iro n m e n t  th a t  e n a b le  u s  u se   to   tex t  m in in g   th e   Qu ra n .   T h e   c las sif ica ti o n   e x p e rime n t  is   u sin g   th e   S u p p o rt   V e c to r   M a c h in e   to   f in d   th e m e s  in   Ju z ‟  Ba q a ra h .   T h e   S V M   p e rf o r m a n c e   is  th e n   c o m p a re d   a g a in st   o t h e r  c las sif ica ti o n   a lg o rit h m s  su c h   a s  Na iv e   Ba y e s,  J4 8   De c isio n   T re e   a n d   K - Ne a re st  Ne i g h b o u rs.  T h i s  re se a rc h   p ro jec t  a im s  a t  c re a ti n g   a n   e n a b li n g   c o m p u tati o n a l  e n v ir o n m e n t  f o r  tex t   m in in g   th e   Qu r‟a n   a n d   t o   f a c il it a te  u se rs  to   u n d e rsta n d   e v e r y   v e rse   in   J u z ‟  Ba q a ra h .   K ey w o r d s :   Qu r an   Ver s e  C las s i f icatio n   T ex t M in in g   Co p y rig h t  ©   2 0 1 8   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   No o r   A za h   Sa m s u d i n ,    Facu lt y   o f   C o m p u ter   Scien ce   an d   I n f o r m atio n   T ec h n o lo g y ,   Un i v er s iti T u n   H u s s ei n   On n   Ma la y s ia ,   8 6 4 0 0   P a r it R aj a,   B atu   P ah at,   J o h o r ,   Ma lay s ia .   E m ail:  az a h @ u t h m . ed u . m y       1.   I NT RO D UCT I O N   Al - Q u r an   [ 1 ]   w as  p as s ed   d o w n   f o r   2 3   y ea r s   in   6 1 0   ce ,   w h e n   P r o p h et  Mu h a m m ad   w as   at   th e  a g e  o f   40.   First  s en te n ce   w as  p as s ed   d o w n   i n   Mecca   cit y .   P r o p h et  Mu h a m m ad   b eg i n   to   s p r ea d   th ese  h o l y   v er s e s   s ec r etl y   a n d   t h e n   o p en l y .   A l - Qu r an   th e m e   o f   h o l y   v er s es  is   e m p h asi s   i n   d o ctr in e  o f   m o n o th eis m   w h ic h   o n l y   w o r s h ip   to   A lla h   an d   f i g h t a g a in s t p o l y th e is tic  b elie f   i n   Me c ca   p eo p le.   T h er ef o r e,   m a n y   a m o n g   Me cc a  p eo p le  at  th at   ti m e  o p p o s in g   t h e  n e w   r eli g io n   a n d   g r ad u al l y   h i s   f o llo w er   i n cr ea s e.   P r o p h et  Mu h a m m ad   m is s io n   co n tin u ed   f u r th er   f o r   1 3   y ea r s   in   Me cc a.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       C o mp a r a tive  A n a lysi s   fo r   To p ic  C la s s i fica tio n   in   Ju z   A l - B a q a r a h   ( Mo h a ma d   I z z u d d in   R a h ma n )   407   Af ter   P r o p h et  Mu h a m m ad   d ie s ,   A l - Qu r a n ,   A l - S u n n a h   a n d   o ld   b o o k   I s la m ic  h as  b ec o m e   t h e  s o u r ce   fo r   th e   I s la m   f o llo w er   to   m ak e  s o u r ce   o f   k n o w led g e,   w is d o m   a n d   la w .     T h e  c h alle n g e  f o r   C o m p u ter   Scie n ce   is   w a y   to   e x tr ac t  an d   r ep r esen t  k n o w led g e,   w is d o m   a n d   la w  in   co m p u ter   s y s te m   w h ic h   ar e  th e  s m ar t  s y s te m   th at  ca n   a n s w er   t h e  v ar io u s   q u esti o n s   b ased   o n   k n o w le d g e  f r o m   A l  Q u r an   a n d   als o   A l  Su n n ah .   T h i s   ap p licatio n   w ill  h elp   th e  s o cie t y   eit h er   th e   Mu s li m   o r   n o t,  to   u n d er s ta n d   an d   g r o w   th e  lo v e   f o r   th e  r eli g io n   o f   I s la m .   T ec h n ical l y ,   t h is   p r o j ec t  is   to   u n d er s tan d   h o w   t h e  n e w   tec h n iq u e  in   m i n i n g   tex t  ca n   ex tr ac t   I s la m   k n o w led g e  f r o m   th e   s o u r ce   a n d   r ep r esen t t h is   k n o w led g e.   C an   h elp   s o ciet y ,   b o t h   M u s l i m   an d   n o n - Mu s li m ,   to   u n d er s ta n d   an d   ap p r ec iate  th e  I s la m ic  r eli g io n .     W e  b eliev ed   th at  A l - Q u r an   b e  th e  o n l y   h o l y   d o cu m e n t  in   h is to r y   to   p r eser v e  its   co n te n t ,   s tr u ctu r e,   w o r d s ,   p o in t s ,   a n d   ac ce n t s   c o n s er v ati v el y .   M u s li m s   ac r o s s   t h e  g lo b e,   r eg ar d less   o f   th e ir   n ati v e  lan g u ag e ,   s h o u ld   r ec ite  th e  Qu r a n   in   A r ab ic,   in cl u d in g   d u r i n g   p r a y er s .   T h is   asp ec t  is   ex tr e m e l y   i m p o r tan t  w h e n   an al y z in g   t h e  Q u r an ,   a s   t h e  s e t  o f   w o r d s   i n   Q u r an   is   f i x ed   a n d   w id el y   m e m o r ized .   E ac h   v er s e  in   th e  c h ap ter s   o f   th e  Q u r a n   h a s   a  s i g n if ica n t  m ea n i n g .   Hen ce ,   t h e  m as s iv e  n u m b er   o f   Q u r a n   in ter p r etatio n   b o o k s   an d   s tu d ie s .   A ll  t h ese  f ea t u r es  m a k e  A l - Q u r an   a s   te m p t in g   tar g e t  to   co m p u tes   th e  tex t  ad d itio n   w h ic h   is   to   ai m   to   lo o k   f o r   n e w   i n f o r m atio n   f r o m   A l - Qu r a n   i n   ter m s   o f   r e latio n s h ip ,   p atter n ,   co in cid e n ce ,   ass o ciatio n   a n d   h id d en   tr en d .   C o m p ar ed   to   o th er   tex t u al  d at a,   th er e  ar e  a  f e w   r esear ch   s t u d ies in   Q u r an ic  v er s e  cla s s i f ic atio n   b ased   o n   th e  tr an s latio n   o f   E n g li s h   [ 2 ] ,  [ 3 ] .   Sev er al  s tu d ies  f o cu s e d   o n   A l - Q u r an   v er s e  clas s i f y i n g   i n   A r ab ic  [ 4 ] - [ 6 ] .   J am i l  et   al.   [ 7 ]   p r o p o s ed   th e  u s e   o f   ter m   f r eq u e n c y   i n   s u b ject  id en ti f icat io n   in   o r d er   to   class i f y   te x t  g r o u p s   in to   ce r tai n   s u b j ec t.  T h eir   d at aset  f o r   th e  e x p er i m e n t  co n s i s ted   o f   2 8 6   A l - Q u r an   v er s e   an d   th e  v er s e  co n ta in s   1 6   k e y w o r d s .   L ab el  th at   ar e  p r ep ar ed   f o r   class i f y   v er s e  c h o s en   i s   I ma n ,   I b a d a h   an d   A kh la k .   T h e  p er f o r m an ce   m etr ics  u s ed   in cl u d ed   th e  r a n k in g   s co r e  an d   clas s i f icatio n   ac cu r ac y   o f   th e   v er s e s   id en ti f i ed   as  s u b j ec t  in   th e   Al - B aq ar ah   ch ap ter .   T h is   r esear ch   f o c u s e s   o n   A l - Q u r an   w eb   p o r tal  ch ec k i n g   a n d   f o r ec ast b y   u s i n g   d ata  m i n i n g   ap p r o ac h .   T h e  d ataset  u s ed   is   s o u r ce d   f r o m   th e  W eb   A le x a ' s   co m p a n y   o f   Am az o n . co m ,   w h ic h   p r o v i d es  an al y s i s   to   all  w eb s i tes.  T h e  o b j ec tiv e  f o r   th e  s tu d y   is   to   s ee   ac ce s s   p atter n   o f   s o m e  w eb s ite  t h at  u s e  d at a  m i n i n g   to o l  b ased   o n   class i f icat io n .   T o   ca r r y   o u t  t h i s   tas k ,   1 0 0 0   Qu r an   v er s e  f r o m   d atab ase  wer e  d iv id ed   in to   t w o   s ets  o f   tr ain i n g   a n d   test i n g   d ataset,   r esp ec ti v el y .   T h e  tr ain in g   s et  co n s is t s   o f   8 0 0   s en ten ce s   an d   th e  te s ti n g   s et  co n s i s ts   o f   2 8 6   s en te n ce s .   T h r ee   class e s   w er e  ch o s e n   ( I m an ,   I b ad ah ,   A k h lak )   af ter   tr an s f o r m i n g   f r o m   A r ab ic  to   Ma la y   lan g u a g e.   R es u lt s   ar e  e v al u at ed   b ased   o n   P r ec is io n   a n d   R ec all  m etr ics   w it h   S u p p o r t  v ec to r   m ac h in e   t h e   h ig h e s t r ec all  v al u e  o f   8 6 % a n d   Naïv e  B a y es  h as t h e  lo w e s t  r ec all  v alu e  o f   7 1 %.       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   C R I SP - DM   r ef er s   to   cr o s s   p r o ce s s   i n d u s tr y   f o r   d ata  m i n i n g .   C R I SP - DM   m et h o d o lo g y   [ 1 7 ]   p r o v id es  s tr u ct u r e  ap p r o ac h   to   p lan   a  p r o j ec t  esp ec ially   d a ta  m in i n g .   I t  is   a  m et h o d o lo g y   t h at  r i g h t  an d   s u itab le.   I t  h as   th e  s tr en g t h   t h at   is   d is ti n cti v e,   f le x ib ilit y   a n d   u s ed   to   an al y s e s   to   r e s o lv e   is s u e s   t h at   co m p licated .   T h e   Fo llo w i n g   is   C R I SP - D M  m o d el  s a m p le  s h o w n   i n   F ig u r e  1 .           Fig u r e  1 .   C R I SP - DM   m et h o d o lo g y       Fig u r e  2   s h o w s   t h e  o r d er   o f   in cid en t  th at  i s   id ea l.  I n   m o s t  ta s k s   it  ca n   b e  d o n e  in   v ar io u s   a r r ay s   th a t   ar e  d if f er e n t  a n d   n ee d ed   to   g o   to   tas k s   p r ed ec ess o r   an d   r ep ea t  th e   ac tio n .   T h i s   m o d el   w ill   n o t  b lo ck   a n y   r o u te   w il l th r o u g h   p r o ce s s   d ata  m i n i n g .     T h e  class if icatio n   m et h o d o lo g y   i n   Fi g u r e  2   w ill   b eg i n   w it h   a  co llectio n   o f   Q u r an ic   v er s e s   f r o m   t h e   s u r a h   A l - B aq ar ah   in   t h e  Qu r a n .   Nex t,  t h e  tr an s latio n   f o r   t h e   v er s es  ar e  p r ep ar ed   f o r   tex t  p r o ce s s in g   i n clu d i n g   to k en izat io n ,   s te m m i n g ,   an d   p ar t - of - sp ee ch   tag g i n g .   Ne x t,   th e  v er s es  ar e  cla s s f ied   i n to   th r ee   ca te g o r ies  o r   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l .  1 2 ,   No .   1 ,  Octo b er   201 8   :    4 0 6   –   411   408   class   lab els,  w h ic h   ar e  ' I m an '   ( f aith ) ,   ' I b ad ah '   ( w o r s h ip ) ,   an d   'A k h la k '   ( v ir t u es).   T h e  class if icatio n   alg o r it h m s   u s ed   ar e  Naiv e  B a y e s ,   K - Nea r est Ne ig h b o r ,   Dec is io n   T r ee   J 4 8 ,   an d   Su p p o r t   Vec to r   Ma ch i n e  ( SVM) .     2 . 1   Da t a s et   T h e  d ataset  co n s is t s   o f   2 8 6   v er s es  f r o m   c h ap ter   t w o   Su r a h   al - B aq ar ah   o f   t h e  Ho l y   Q u r a n .   Data s et  tak en   f r o m   t h is   i s   tr an s lati o n   f r o m   A l - Q u r an   cla s s ical   b y   A b d u lla h   Y u s u f   Ali.  I t  ac h iev ed   f r o m   www . q u r an d atab s e. o r g   w eb s it e.   C u r r en tl y ,   t h er e  is   n o   d atase t A l - Q u r an   f o r   m ac h in e  lear n i n g .           Fig u r e  2 .   T h e  p r o p o s ed   g r o u p - b ased   class if icatio n   al g o r ith m .       2 . 2   E v a lua t io n M e t ric   T h e  o b j ec tiv e  o f   th e  s t u d y   is   t o   d is tin g u i s h   i n f lu e n ce   al g o r ith m   cla s s i f icat io n   t h at  w h er e  s ig n if ican t   in   cla s s i f icatio n   p r o ce s s .   C las s if icatio n   e x p er i m e n t t h at  w a s   ca r r ied   o u t is to   m ea s u r e  ac c u r ac y   a n d   ar ea   u n d er   r ec ip ien t o p er atio n   ch ar ac ter is tic  cu r v e  ( A U C )   w h ic h   e x ce ed ed   alg o r ith m   in   cla s s i f icatio n   [ 8 ] .     2 . 1 . 1   Cla s s if ica t io n Ac cura cy   C las s i f icatio n   ac cu r ac y   s h o wn   i s   p er ce n ta g e  o r   p r o p o r tio n   f r o m   f o r ec ast   th a t  h a v e  b ee n   class i f ied .   T h e  ac cu r ac y   ca n   b e  ca lcu late d   w it h   th e  f o r m u la  as s h o w n   i n   E q u atio n   1 .     ac cu r ac y                                             ( 1 )     w h e n   t h e  T P   is   p o s itiv e   tr u e,   i t  co u ld   b e  ca te g o r ized   as  p o s it iv e,   w h ile  if   th e   T N  is   n eg at iv e  T r u e,   it  co u ld   b e   ca teg o r ized   co r r ec t  as  n eg ati v e.   FP   is   p o s itiv e  f al s e,   it  ca n n o t  b e  ca teg o r ized   as  p o s itiv e,   f o r   FN  is   n eg at iv e   f alse,  it c ate g o r ized   f alse  w i ll  b e  s ep ar ated   as n eg ati v e.     2 . 1 . 2   Are a   un der  ( RO C)   curv e  ( AUC)   R OC   h as  b e s t  p er f o r m a n ce   f o r   th e  class i f icat io n   p r o b le m .   R o c  v al u e  s h o w s   t h e  o v er all   r esu lt  f o r   class i f icatio n   p er f o r m a n ce .   T h is   p er f o r m an ce   s h o w   th at  m etr ic  ev al u ati n g   cla s s i f icat io n   p er f o r m a n ce .   T h is   v alu e  co u ld   b e  s ee n   b et w ee n   0   an d   1 ,   w h er e  R OC   =1   eq u i v alen t  to   class if ica tio n   t h at  r i g h t,  w h ile  R O C =0 . 5   co n s id er ed   in   b et w ee n   o f   ac c u r ate  an d   n o t  ac cu r ate  a n d   R O C =0   s u itab le  class if y   b y   o v er t u r n ed   clas s i f icatio n .   I f   R O C   v al u e  i n cli n ed   to w ar d s   1 ,   th is   m ea n   t h e  alg o r it h m   cla s s i f icatio n   is   r ig h t a n d   co r r ec t.     2 . 1 . 3   C la s s if ica t io n Alg o rit h m   T h e  co m p ar ativ e  e x p er i m e n ts   in   th is   r esear ch   u s ed   f o u r   alg o r ith m s ,   w h ich   ar e  Nai v e  B a y e s ,   J 4 8   an d   K - Nea r est Ne ig h b o r   ap ar t f r o m   th e  p r o p o s ed   Su p p o r t V ec to r   Ma ch in e.   a)   Naïv e  B a y es   Naïv e  B a y e s   m eth o d   is   o n e  o f   th e  s ets  a lg o r it h m   lear n i n g   tak e n   b ased   o n   u s a g e  f r o m   t h eo r y   t h at  g iv e n   b y   B a y e s '   th eo r e m   n a m e  b y   i m p l y i n g   „ n aï v e‟   i n d ep en d en ce   to   ev er y   f ea t u r e.   Giv e n   b y   Y  clas s   v ar iab le  an d   v ec to r   f ea t u r e  d ep en d   o n   x 1 ,   b ay e s   th eo r e m   s h o w s   t h e  r elatio n s h ip   as s h o w n   i n   E q u ati o n   2 ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       C o mp a r a tive  A n a lysi s   fo r   To p ic  C la s s i fica tio n   in   Ju z   A l - B a q a r a h   ( Mo h a ma d   I z z u d d in   R a h ma n )   409     (   |               )       (   )   (               |   )   (               )               ( 2 )     u s i n g   th i s   n aï v e  i n d ep en d en ce   ass u m p tio n   in   E q u a tio n   3   f o r   all  i.       (     |                                               (     |   )               ( 3 )     T h e  s i m p li f ied   r elatio n s h ip   is   s h o w n   a s   E q u atio n   4 .       (   |               )       (   ) ∏   (     |   )           (               )               ( 4 )     Sin ce   th e   p r o b ab ilit y   o f   x 1   t h r o u g h   x n   i s   co n s ta n t  g i v en   th e  in p u t,  w e  ca n   u s e  t h e   f o llo w i n g   class i f icatio n   r u le  i n   E q u atio n   5 .       (   |               )       (   ) ∏   (     |   )             ̂                (   ) ∏   (     |   )             ( 5 )     Naiv e  B a y es  lear n er s   an d   cla s s if ier s   ca n   b e  e x tr e m el y   f ast  c o m p ar ed   to   m o r e  s o p h i s ticate d   m et h o d s .   T h e  d ec o u p lin g   o f   th e  cla s s   co n d itio n al  f ea t u r e  d is tr ib u tio n s   m ea n s   th a t  ea ch   d is tr ib u tio n   ca n   b e   in d ep en d en tl y   esti m ated   as  a  o n e - d i m en s io n al  d is tr ib u tio n .   T h is   in   tu r n   h elp s   to   allev iate  p r o b lem s   s te m m i n g   f r o m   t h e  cu r s e  o f   d i m e n s io n ali t y .   b)   Dec is io n   T r ee   J 4 8   A   d ec is io n   tr ee   ( C 4 . 5   alg o r it h m )   i s   an   a lg o r it h m   th at  u s e s   a  tr ee - li k e  s tr u ct u r e  to   r ep r esen t  t h e  f ea t u r es/attrib u tes  as  w ell  as  t h e  clas s   lab els.  I n   W e k a,   th e  C 4 . 5   alg o r ith m   is   ca lled   J 4 8   [ 1 2 ] .   C 4 . 5   h as  s ev er al   p ar am eter s ,   b y   th e  d e f au l t v i s u aliza tio n   ( w h e n   y o u   in v o k e  t h e  clas s if ier )   o n l y   s h o w s   C .   C   is   C o n f id e n ce   v al u e   ( d ef au lt   2 5 %):  lo w er   v al u es  in cu r   h ea v ier   p r u n in g .   T h en   M   i s   Mi n i m u m   n u m b er   o f   i n s ta n c es  i n   t h e   t w o   m o s t   p o p u lar   b r an ch es ( d ef au l t 2 ) .   T h e  ex p er im e n t  u s e s   all  th e  d e f au lt p ar a m eter   s etti n g s   f o r   th i s   class i f ier .   c)   Su p p o r t V ec to r   Ma ch in e   Su p p o r t  Vec to r   Ma ch in e  ( SV M)   [ 1 3 ]   is   a  s u p er v i s ed   m ac h i n e  lear n i n g   alg o r it h m   th at  i s   w ell - k n o w n   f o r   b o th   class if icatio n   o r   r eg r ess io n   p r o b le m s .   T h e  SVM  alg o r ith m   w ill  p lo t  ea ch   d ata  ite m   o r   in s tan ce   as  a   p o in t  i n   a n   n - d i m e n s io n al  s p ac e  w h er e  n   is   n u m b er   o f   f ea t u r es  w it h   t h e  v al u e  o f   ea c h   f ea t u r e  b ein g   th e   v a lu e   o f   a  p ar ticu lar   co o r d in ate.   Nex t,  th e  alg o r it h m   p er f o r m s   class i f icatio n   b y   f i n d in g   th e  h y p er - p lan e  th a t   s ep ar ates th e  t w o   clas s es a s   s h o w n   in   F ig u r e  3 .       Fig u r e  3 .   SVM  H y p er p lan e       d)   K - n ea r est n e ig h b o r s   class i f ier   K  n ea r est  n eig h b o r s   is   a  s i m p le  alg o r ith m   th a t  s to r es  all  av ailab le  ca s es  a n d   clas s i f ies   n e w   ca s e s   b ased   o n   a  s i m ilar it y   m ea s u r e.   KNN  h as  b ee n   u s ed   in   s tatis ti ca l  esti m a tio n   a n d   p atter n   r ec o g n itio n   alr ea d y   in   th e  b eg i n n i n g   o f   1 9 7 0 ‟ s   as  a  n o n - p ar a m etr ic  tech n iq u e.   W h en   KNN  is   u s ed   f o r   class i f icat io n ,   th e  o u tp u t  ca n   b e  ca lcu lated   as  th e  class   w i t h   th e  h ig h es t  f r eq u e n c y .   E ac h   in s ta n ce   in   es s e n ce   v o tes  f o r   th eir   class   an d   t h e  class   w it h   t h e  m o s t v o tes a n d   it tak en   a s   th e  p r ed ictio n .   C las s   p r o b ab ilit ies  ca n   b e  ca lcu lated   as  t h e  n o r m a lized   f r e q u en c y   o f   s a m p les  t h at  b elo n g   to   ea ch   class   i n   th e  s et  o f   K  m o s t  s i m ilar   in s ta n ce s   f o r   a  n e w   d ata  i n s ta n ce .   Fo r   ex a m p le  in   E q u a tio n   6 ,   in   a  b in ar y   class i f icatio n   p r o b lem   ( clas s   i s   0   o r   1 ) .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l .  1 2 ,   No .   1 ,  Octo b er   201 8   :    4 0 6   –   411   410   p   clas s     )   c ount  c las s       c ou n t  c las s         c ou n t  c las s                   ( 6 )       3.   RE SU L T S  A ND  AN AL Y SI S   T h is   p ar t  p r esen ts   r esu lt s   o f   th e  r esear ch   w o r k   w i th   f o u r   clas s if ica tio n s   alg o r it h m s ,   w h ic h   ar e  Naïv e   B ay e s ,   J 4 8 ,   SVM,   an d   k - NN.   T h e  r esu lts   ar e  p r esen ted   in   te r m s   o f   clas s i fi ca t io n   ac cu r ac y   an d   A U C .   T ab les  1   to   5   s h o w   t h e  co m p ar ativ e  r es u lts   i n   ter m s   o f   ac c u r ac y .       T ab le   1 .   R esu lts   f o r   Naïv e  B ay es  C las s if ier   C l a ss   P r e c i si o n   R e c a l l   F - M e a su r e   R O C   A r e a   I man   0 . 8 3 9   0 . 8 9 7   0 . 8 6 7   0 . 8 3 7   I b a d a h   0 . 4 1 7   0 . 3 7 5   0 . 3 9 5   0 . 7 5 6   A k h l a k   0 . 5 3 1   0 . 4 0 5   0 . 4 5 9   0 . 8 2 8   W e i g h t e d   A v g   0 . 7 3 5   0 . 7 5 2   0 . 7 4 1   0 . 8 2 4       T ab le   2 .   R esu lts   f o r   J 4 8   C lass if ier   C l a ss   P r e c i si o n   R e c a l l   F - M e a su r e   R O C   A r e a   I man   0 . 7 8 0   0 . 9 0 2   0 . 8 3 6   0 . 6 2 1   I b a d a h   0 . 2 6 1   0 . 1 5 0   0 . 1 9 0   0 . 4 8 3   A k h l a k   0 . 4 0 7   0 . 2 6 2   0 . 3 1 9   0 . 6 6 4   W e i g h t e d   A v g   0 . 6 5 2   0 . 7 0 3   0 . 6 7 0   0 . 6 0 8       T ab le   3 .   R esu lts   f o r   SVM  C la s s i f ier   C l a ss   P r e c i si o n   R e c a l l   F - M e a su r e   R O C   A r e a   I man   0 . 8 2 7   0 . 9 3 6   0 . 8 7 8   0 . 7 3 0   I b a d a h   0 . 7 0 8   0 . 4 2 5   0 . 5 3 2   0 . 7 0 8   A k h l a k   0 . 6 1 3   0 . 4 5 2   0 . 5 2 1   0 . 7 8 5   W e i g h t e d   A v g   0 . 7 7 9   0 . 7 9 4   0 . 7 7 7   0 . 7 3 5       T ab le   4 .   R esu lts   f o r   K - NN  C l ass i f ier   C l a ss   P r e c i si o n   R e c a l l   F - M e a su r e   R O C   A r e a   I man   0 . 8 0 0   0 . 8 2 4   0 . 8 1 2   0 . 6 5 5   I b a d a h   0 . 3 5 6   0 . 4 0 0   0 . 3 7 6   0 . 6 3 0   A k h l a k   0 . 3 8 7   0 . 2 8 6   0 . 3 2 9   0 . 5 9 2   W e i g h t e d   A v g   0 . 6 7 7   0 . 6 8 5   0 . 6 8 0   0 . 6 4 2       T ab le  5 .   C o m p ar ativ e  r es u lt s   f o r   all  class if ica tio n   al g o r ith m s   A l g o r i t h m   P r e c i si o n   R e c a l l   F - M e a su r e   R O C   A r e a   N a ï v e   B a y e s   0 . 7 3 5   0 . 8 9 7   0 . 7 4 1   0 . 8 2 4   J4 8   0 . 6 5 3   0 . 7 0 3   0 . 6 7 0   0 . 6 0 8   S V M   0 . 7 7 9   0 . 7 9 4   0 . 7 7 7   0 . 7 3 5   K - NN   0 . 6 7 7   0 . 6 8 5   0 . 6 8 0   0 . 6 4 2       B ased   o n   th e  ex p er i m e n tal  r esu lt s ,   th e  p r o p o s ed   alg o r ith m   ac h iev ed   class if icatio n   ac cu r ac y   ab o v e   8 5 %  u s in g   th e  t w o   class i f icat i o n   alg o r ith m s :  S VM   an d   J 4 8   class i fi er s .   No n eth e less ,   a  r elativ el y   lo w   ac cu r ac y   r esu lt  w a s   ac h ie v ed   w h e n   u s i n g   th e  Naï v e  B a y e s   an d   th e  K - NN  class i fier s .         4.   CO NCLU SI O N S   C las s i f y n g   Al - Qu r a n   s en ten ce   in to   ca teg o r y   t h at  h ad   b ee n   g i v en   i s   i m p o r tan t  ta s k   i n   al - Q u r an   s tu d y .   I n   th i s   p r o j ec t,  w e  d is p la y   al g o r ith m   cla s s i f icat io n   to   lab el  Qu r an   v er s e s   b y   au to m atic  to   co n n ec t  s en te n ce s   w it h   th r ee   f u n d a m e n tal   asp ec t s   i n   I s la m   n a m el y   „ I m an ‟ ,   ' r eli g io u s   w o r s h ip     r elig io u s   w o r s h ip   ' ,   an d   „ Ak h lak ‟ .   Data s et  co n s is ti n g   o f   2 8 6   s en te n ce s   f r o m   A l - B aq ar ah ' s   s u r a h ,   h ad   d en o r m ali za tio n   b y   u s i n g   Strin g T o W o r d Vec to r   in   W E KA  w it h   I D F - T F  m et h o d .   Fo u r   d if f er e n t  al g o r ith m   th a t  w as   ch o s e n   f o r   class i f icat io n   th at  u s u al  a n d   s u b s et  s elec tio n   ap p r o ac h   h as b e en   u s ed   to   ai m   ex p er i m en t i n   c lass i f icatio n   tas k .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       C o mp a r a tive  A n a lysi s   fo r   To p ic  C la s s i fica tio n   in   Ju z   A l - B a q a r a h   ( Mo h a ma d   I z z u d d in   R a h ma n )   411   I n   co n cl u s io n ,   Naï v e  B a y es,  Su p p o r t  Vec to r   Ma ch i n e,   K - Nea r est  Nei g h b o u r ,   a n d   J 4 8   d ec is io n   tr e e   w a s   i m p le m e n ted   ac co r d in g   t o   alg o r ith m   clas s if icatio n   to   d e ter m i n e  class   m e m b er s h ip   to   ev er y   s e n te n ce   an d   co u n t  d ec is io n   i n   ter m s   o f   ac c u r ac y   a n d   ar ea   u n d er   A U C   cu r v a  o p er atio n   f ea t u r e.   Dec is io n   f r o m   ex p er i m en t   th at  w er e  ca r r ied   o u t  b y   t h e  c l ass i f icatio n   r es u lt s ,   s u p p o r t  v e cto r   m ac h in e   ( SVM)   a n d   J 4 8   class i f ier   al g o r ith m   h av e   th e   o v er all   b est  ac c u r ac y   p er f o r m a n ce   o f   8 5 %  w h ile   Naïv e  B a y es  h ad   t h e  la s t  ac c u r ac y   r e s u l t  o f   7 1 %.  T h is   s h o w s   t h at  th er e  is   n o   s p ec if ic  b est  clas s i f icatio n   al g o r ith m .   L a s t  b u t  n o t  leas t,  w e  h o p e  th at  ca n   ex p an d   d ataset's  co m p lete  s et  Ko r an   a n d   co n s eq u e n tl y   w id e n   al - Q u r an   h o l y   v er s es  i n to   lab el  as   was  ex p lai n ed   b y   al - Qu r an .   B esid es t h at,   th is   m et h o d   is   ca n   b e  u s ed   f o r   Had ith .       ACK NO WL E D G E M E NT   T h is   p r o j ec t  is   s u p p o r ted   b y   t h e  F u n d a m e n tal  R e s ea r ch   Gr an t  Sc h e m e,   v o t  1 6 0 9   f r o m   Min i s tr y   o f   Hig h er   E d u ca tio n ,   Ma la y s ia.       RE F E R E NC E S   [1 ]   A b d u l  Ba q u e e   M u h a m m a d ,   2 0 1 2 ,   “ A n n o tatio n   o f   c o n c e p t u a l  Co - re f e r e n c e   a n d   T e x t  M in in g   th e   Q u ra n . ”   [2 ]   Ha m e d ,   S . K.,   A b   A z iz,  M . J.:  A   q u e stio n   a n sw e rin g   s y st e m   o n   h o l y   Qu ra n   tran sla ti o n   b a se d   o n   q u e stio n   e x p a n si o n   tec h n iq u e   a n d   n e u r a l  n e tw o rk   c las sifi c a ti o n .   J.   Co m p u t.   S c i.   1 2 ,   1 6 9 – 1 7 7   (2 0 1 6 )   [3 ]   Ha m o u d ,   B. ,   A twe ll ,   E. :  Qu ra n   q u e stio n   a n d   a n sw e r  c o rp u s  f o r  d a ta  m in in g   w it h   W EK A ,   p p .   2 1 1 – 2 1 6 .   I EE E   Co n f e re n c e   o f   Ba sic   S c ien c e s an d   En g in e e rin g   S t u d ies ,   L e e d s (2 0 1 6 )   [4 ]   S id d iq u i,   M . K.,   Na a h id ,   S . ,   K h a n ,   M . N.I . :  A   re v ie w  o f   Qu ra n ic   w e b   p o rtals  th ro u g h   d a ta  m in in g .   V A WKUM   T ra n s.  Co m p u t.   S c i.   5 ,   1 – 7   (2 0 1 4 )   [5 ]   Hilal,   A . ,   S rin iv a s,  N.:   A n a ly ti c a l  o f   th e   i n it ial  h o ly   Qu ra n   letters   b a se d   o n   d a ta  m in in g   stu d y .   Am .   In t.   J.  Re s.   F o rm a l  A p p l.   Na t.   S c i.   1 0 ,   1 – 8  ( 2 0 1 5 )   [6 ]   Ak o u r,   M . ,   A lsm a d i,   I. ,   A laz z a m ,   I. :  M QV C:   m e a su rin g   Qu ra n ic  v e rse s  si m il a rit y   a n d   S u ra h   c las sifi c a ti o n   u sin g   N - G ra m .   W S E A S   T ra n s.  Co m p u t.   1 3 ,   4 8 5 – 4 9 1   (2 0 1 4 )   [7 ]   Ja m il ,   N.S . ,   Ku - m a h a m u d ,   K.R. ,   Din ,   A . M . ,   A h m a d ,   F . ,   Ch e p a ,   N.,   Ish a k ,   W . H.W . ,   Din ,   R. ,   A h m a d ,   F . K.:   A  su b jec t  id e n ti fi c a ti o n   m e th o d   b a se d   o n   term   f re q u e n c y   tec h n iq u e .   J.  A d v a n c .   Co m p u t.   Re s.  7 ,   [8 ]   S a n tra,  A . K.,   Ch risty ,   C. J.:  G e n e ti c   a lg o rit h m   a n d   c o n f u sio n   m a tr ix   f o r  d o c u m e n t  c lu ste rin g .   I n t.   J.  Co m p u t.   S c i .   Iss .   9 ,   3 2 2 – 3 2 8   (2 0 1 2 )   [9 ]   Ya n g ,   J.,   Qu ,   Z. ,   L iu ,   Z. :  Im p ro v e d   F e a tu re   S e lec ti o n   M e th o d   Co n si d e rin g   th e   Im b a lan c e   P ro b lem   in   T e x t  Ca teg o riza ti o n .   S c ien t ifi c   W o rld   J.  1 – 1 7   (2 0 1 4 )   [1 0 ]   Ho ss in ,   M . ,   S u laim a n ,   M . N.:   A   r e v ie w   o n   e v a lu a ti o n   m e tri c s  f o r  d a ta  c las sifi c a ti o n   e v a lu a ti o n s .   I n t.   J.  Da ta  M i n in g   Kn o w led g e   M a n a g .   P r o c e ss .   5 ,   1 – 1 1   (2 0 1 5 )   [1 1 ]   sc ik it - lea rn   h tt p : // sc ik it - lea rn . o rg / sta b le/m o d u les /n a ïv e   _ b a y e s.h t m l   [1 2 ]   W e k a   De c isio n   T re e   h tt p :/ /sc ik it - lea rn . o rg /stab le/  m o d u les /n a iv e _ b a y e s.h t m l   [1 3 ]   Am a ra p p a ,   S . ,   S a th y a n a ra y a n a ,   S . V . :   Da ta  c las sifi c a ti o n   u sin g   su p p o rt   v e c to r  m a c h in e    S V M  ,   a   sim p li fi e d   a p p ro a c h .   J.  El e c tro n .   C o m p u t.   S c i.   En g in e e rin g .   3 ,   4 3 5 – 4 4 5   ( 2 0 1 4 )   [1 4 ]   G h a re h c h o p o g h ,   F . S . ,   Kh a z e ,   S . R. ,   M a lek i,   I. :  A  n e w   a p p ro a c h   in   b lo g g e rs  c las si fi c a ti o n   w it h   h y b rid   o f   k - n e a re st  n e ig h b o r   a n d   a rti fi c ial  n e u ra l  n e t w o rk   a l g o rit h m s.  I n d ian   J.   S c i. T e c h n o l .   8 ,   2 3 7 – 2 4 6   (2 0 1 5 )   [1 5 ]   De y ,   L . ,   Ch a k ra b o rt y ,   S . ,   Bisw a s,  A . ,   Bo se ,   B. ,   T iw a ri,   S . :  S e n t im e n t  a n a l y sis  o f   re v ie w   d a ta se t s  u sin g   Na ïv e   Ba y e s‟ an d   k -   NN   c las si fi e rs.  J.  In f o rm a t.   En g .   El e c tro n .   B u sin e ss .   4 ,   5 4 – 6 2   (2 0 1 6 )   [1 6 ]   Ja so n   Bro w n lee ,   „ K - N e a re st   Ne i g h b o rs  f o r  M a c h in e   Lea rn in g ‟,   h tt p s:/ /m a c h in e lea rn in g   m a st e r y .   c o m /k - n e a re st - n e ig h b o rs - f o r - m a c h in e - lea rn in g /   [1 7 ]   S m a rt  V isio n - E u ro p e ,   h tt p s:/ /www . s v - e u ro p e . c o m /     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.