Implementasi Principal Component Analysis dan Backpropagation Neural Network dalam Pengklasifikasian Terjemahan Ayat-Ayat Ilmu Pengetahuan dalam Alquran

ABSTRAKSI: Alquran adalah kitab suci umat islam. Di dalamnya mengandung informasi-informasi yang penting. Akan tetapi informasi-informasi ini menyebar secara tidak urut dan tidak terklasifikasi di dalam alquran. Karena persebaran informasi yang tidak merata ini, maka akan sangatlah penting jika informasi-informasi tersebut diklasifikasikan, yang bertujuan untuk memudahkan dalam mencari ayat-ayat yang berhubungan dengan sesuatu atau mencari hubungan ayat satu dengan ayat lainnya.Text Classification merupakan salah satu bidang yang dapat menyelesaikan permasalahan ini. Dalam text classification, terdapat tahapan-tahapan yang pada umunya adalah feature identification, dimention reduction, dan classification. Pada tugas akhir ini akan digunakan algoritma principal component analysis sebagai algoritma preduksi dimensi dan algoritma backpropagation sebagai algoritma classification.Dari observasi dan pengujian yang dilakukan. Hasil terbaik yang diperoleh adalah 68.93 % yang menunjukkan akurasi sistem dapat mengenali data yang di ujikan.Kata Kunci : text classification, backpropgation, principal component analysis.ABSTRACT: Holy Qoran is the guid book for the moslem. Inside this book contain important informations. But this informations spread over the qoran by not sorted and not classified. Because of this, so it is very important to classify this infomations for make easy to looking for verses about something or looking for rText classification is a subject which can solve this problem. In text classification, generally contain tree step that is feature identification, dimention reduction, and classification. In this thesis for the dimention reduction will use principal component analysis algorithm and for classification will use backpropagation algorithm.elations between verses each other.From the observation and testing. The best result is 68.93 % showing accuracy system to recognized data testing.Keyword: text classification, backpropgation, principal component analysis