Representasi Matan Jauharah Tauhid Menggunakan Metode Recurrent Neural Network dengan Model Arsitektur Long-Short Term Memory

Perkembangan teknologi informasi ini memberikan dampak dan manfaat yang dapat diimplementasikan pada bidang keagamaan. Manfaat teknologi informasi pada bidang keagaamaan adalah untuk memudahkan umat Islam mempelajari hukum dan fatwa dalam Islam. Mempelajari ilmu tauhid merupakan kewajiban bagi umat Islam. Salah satu kitab yang mempelajari tentang ilmu tauhid adalah Matan Jauharah Tauhid. Mempelajari Matan Jauharah Tauhid memerlukan kemampuan pemahaman terhadap makna matan. Upaya pengintegrasian teknologi informasi untuk membantu pembaca memahami makna Matan Jauharah Tauhid yaitu dengan merepresentasikan matan kitab melalui proses text summarization.
Penelitian ini menggunakan metode Recurrent Neural Network (RNN)dengan model arsitektur Long-Short Term Memory (LSTM) untuk text summarization. Dataset penelitian ini berjumlah 1012 baris data. Dataset terdiri dari terjemahan Matan Jauharah Tauhid dan sampel ringkasan dari ahli. Metode
RNN dengan model arsitektur LSTM pada penelitian ini menerapkan lima skenario percobaan dengan menggunakan bahasa pemograman python dan framework keras. Evaluasi terhadap hasil text summarization metode RNN dengan model arsitektur LSTM menggunakan metode ROUGE. Hasil evaluasi dengan metode ROUGE memiliki nilai akurasi tertinggi sebesar 70%. Secara
keseluruhan hasil text summarization Matan Jauharah Tauhid menggunakan metode RNN dengan model arsitektur LSTM dapat dikategorikan baik.