Pengelompokan Pada Hadits Menggunakan Naive Bayes Classifier

Abstrak

Hadits merupakan landasan syariat islam dan dijadikan sumber hukum kedua setelah al-Qur’an. Hadits memiliki pokok pembahasan yang bermacam-macam pada setiap bab. Pada tugas akhir ini dilakukan penelitian tentang pengelompokan pada hadits dengan menggunakan TF-IDF untuk menghitung bobot yang diperoleh pada kata yang menjadi identitas pada setiap kategori dan naïve bayes classifier untuk memprediksi dataset serta mengevaluasi nilai akurasi. Pengujian dilakukan sebanyak dua kali pengujian dengan skenario yang berbeda. Dari dua skenario diketahui akurasi TF-IDF tanpa normalisasi sebesar 87,97% serta akurasi paling tinggi yaitu pada skenario dengan menggunakan TF-IDF yang dinormalisasi dengan akurasi sebesar 89,29%. Kata kunci : naive Bayes, klasifikasi