Hadits merupakan sumber hukum kedua bagi umat muslim setelah Al-Qur’an. Hampir seluruh tata cara beribadah dalam islam dijelaskan dalam hadits secara mendetail. Penilitian ini dapat membantu umat muslim menemukan jenis kesahihan dari hadits yang beredar sekarang. Penulis mengklasifkasikan hadits menurut kesahihannya bersadasarkan perawi hadits menggunakan metode Backpropagation Neural Network sebagai classifier dan Principal Component Analysis sebagai pereduksi dimensi fitur. Ada tiga target kategori yang digunakan dalam penelitian ini yaitu sahih, hasan, dan dhaif. Set data hadits sahih diambil dari kitab Sahih Bukhori, hasan dari kitab Sahih Sunan Tirmidzi, dan dhaif dari kitab Dhaif Abu Daud. Penulis memanfaatkan fungsi split dan unique dari bahasa pemrograman python untuk mengambil dan memfilter nama-nama perawi yang ada pada set data. Nama-nama perawi yang sudah terseleksi dikonversi menggunakan Tf-Binary. Setelah mencoba beberapa model pada proses validasi, didapatkan bahwa hasil akurasi yang terbaik adalah dengan menggunakan model PCA sebanyak 1500 fitur dari 3330 dan BPNN menggunakan satu hidden layer dengan jumlah node sebanyak 100 yakni sebesar 86,53%.
Hadith is the second source of law for Moslems after the Qur'an. Almost all the ordinances of Islamic Worship are explained in the Hadith in detail. This study can help Moslems find the kind of validity of the hadith circulating now. The author classifies the hadith according to his validity is the literature of hadith using the Backpropagation method of Neural Network as the classifier and Principal Component Analysis as a dimension reduction feature. There are three target categories used in this study namely Sahih, Hasan, and Dhaif. The valid hadith data set is derived from the book of Sahih Bukhari, Hasan from the book of Sahih Sunan Tirmidhi, and Dhaif from the book of Dhaif Abu Daud. The author leverages the split and unique functions of the Python programming language to retrieve and filter the names of existing scripts on the data set. The selected name of the narrator is converted using Tf-Binary. After trying several models in the validation process, it is known that the best accuracy result is to use the Principal Component Analysis with 1500 features of 3330 and Backpropagation Neural Network using one hidden layer with the number of nodes as much as 100, 86.53%.