AUTOMATIC QURANIC ARABIC COMPLETION FOR QURAN LANGUAGE BASED ON RECURRENT NEURAL NETWORK - Risa Riski Amalia; Asti Dwi Sripamuji; Agi Prasetiadi (Khazanah: Jurnal Mahasiswa, 2023)
Dalam aksara arab semua kata eksplisit bisa dibaca, sedangkan dalam dialek arab bukan tata bahasa yang mudah untuk dimengerti. Sekalipun seseorang dapat menghafal banyak kosakata bahasa Arab (mufradat/vocabulary) atau menguasai ilmu Tasrif (bukan hanya teori), tidak ada jaminan seseorang tersebut akan bisa membaca dengan tepat teks gundul. Automatic Quranic Arabic ini merupakan suatu inovasi dalam bidang Deep Learning yang memberikan output berupa harakat secara otomatis untuk teks bahasa Arab gundul. Penelitian sebelumnya menggunakan Long Short-Term Memory (LSTM) untuk memperbaiki kesalahan pada tingkat karakter mendapatkan akurasi 83,76%. Sedangkan pada penelitian ini, kami menawarkan suatu inovasi berupa pengimplementasian algoritma Recurrent Neural Network (RNN) untuk menormalisasikan kembali aksara arab tanpa harakat menjadi tulisan arab yang lengkap dengan harakat. Model kami adalah model pertama di dunia yang mencoba memulihkan kata-kata Bahasa Arab yang sepenuhnya tanpa harakat dengan kalimat yang sepenuhnya berharokat menggunakan dataset training berbasis al-Qur’an dengan pencapaian akurasi 98% komponen arsitektur model LSTM yaitu 3 layer (64, 128, 64), optimizer “adam”, dan activation “relu”. Kata kunci: Al-Qur’an, Pelengkap Harakat Arab, Long Short-Term Memory (LSTM)