APLIKASI TANYA JAWAB TENTANG FIQIH BERSUCI BERBASIS WEB
DOI:
https://doi.org/10.31849/zn.v6i2.19970Keywords:
Sistem Tanya Jawab, Fiqih Bersuci, Artificial Intelligence, NLP, ChatbotAbstract
Dalam konteks perkembangan masyarakat yang semakin antusias terhadap teknologi dan keilmuan keagamaan, terdapat tantangan signifikan terkait akses terhadap informasi fiqih bersuci. Kesulitan mengakses dan mengorganisir data terstruktur dari berbagai sumber web seringkali menimbulkan kebingungan. Penelitian ini mengeksplorasi potensi penerapan Artificial Intelligence (AI), khususnya Question Answering System (QAS), sebagai solusi untuk meningkatkan akses dan pemahaman terhadap fiqih bersuci. QAS memungkinkan komputer memahami pertanyaan dengan bahasa alami dan memberikan respons berdasarkan informasi yang tersedia. Implementasi multimedia dalam pembelajaran dan pemanfaatan metode Natural Language Processing (NLP) juga diintegrasikan untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi. QAS dibangun dengan frame work chatbot yang sudah ada yaitu streamlit dengan aplikasi Web sebagai antarmuka, Dengan memanfaatkan teknologi AI dan NLP, penelitian ini bertujuan mengembangkan platform pembelajaran yang menyajikan informasi fiqih bersuci secara mudah, cepat, dan terkini. Diharapkan, implementasi ini dapat memberikan kontribusi positif terhadap kemudahan akses dan pemahaman masyarakat terhadap aspek hukum Islam, khususnya mengenai kebersihan dan kesucian. Pengujian terhadap aplikasi menunjukkan kinerja yang relatif tinggi dalam memahami dan memproses bahasa manusia. Akurasi jawaban dengan BERTScore didapati precision sebesar 69%, recall sebesar 56% dan F1-score sebesar 83%.
References
[2] W. Alshammari and S. Alhumoud, “TAQS: An Arabic Question Similarity System Using Transfer Learning of BERT with BiLSTM,” IEEE Access, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3198955.
[3] Guntoto, L. Costaner, and Lisnawita, “Aplikasi Chatbot untuk Layanan Informasi dan Akademik Kampus Berbasis Artificial Intelligence Markup Language (AIML),” 2020, doi: 10.31849/digitalzone.v11i2.5049ICCS.
[4] M. Lenni, R. Kristoforus, J. Bendi, M. Universitas, and K. M. Charitas, “Question Answering System Informasi Pariwisata Kota Palembang,” Jurnal Ilmiah MATRIK, vol. 21, no. 2, 2019, [Online]. Available: www.altavista.com
[5] D. Apriliani, S. F. Handayani, T. N. Anugrahaeni, A. Miftahudin, L. Nurarifiah, and I. T. Saputra, “Apliksi Question Answering Sebagai Medis Pembelajaran Interaktif Untuk Mata Pembelajaran Akuntansi,” JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri), vol. 7, no. 2, p. 2003, Apr. 2023, doi: 10.31764/jmm.v7i2.13867.
[6] A. Dhandapani and V. Vadivel, “Question Answering System over Semantic Web,” IEEE Access, vol. 9, pp. 46900–46910, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3067942.
[7] R. A. Yunmar and I. W. W. Wisesa, “Pengembangan Mobile-Based Question Answering System Answering Dengan Basis Pengetahuan Ontologi,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), vol. 7, no. 4, pp. 693–700, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202072255.
[8] R. Cahyana, E. Satria, and N. H. Nisa, “Pengembangan Aplikasi QNA Sebagai Jembatan Komunikasi Pengelola Wisata Industri Dengan Masyarakat,” Jurnal Algoritma, vol. 16, no. 2, pp. 92–99, 2020, doi: 10.33364/algoritma/v.16-2.92.
[9] M. Lenni and R. K. J. Bendi, “Question Answering System Informasi Pariwisata Kota Palembang,” Jurnal Ilmiah Matrik, vol. 21, no. 2, pp. 128–138, 2019, doi: 10.33557/jurnalmatrik.v21i2.566.
[10] F. Ishlakhuddin, A. Basir, and N. Nurlaela, “Rancang Bangun Sistem Tanya-jawab Berbasis Aturan STMIK Muhammadiyah Paguyangan Brebes dengan Menggunakan Telegram Chatbot,” Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, vol. 5, no. 3, pp. 100–105, 2020, doi: 10.30591/jpit.v5i3.2900.
[11] W. Alshammari and S. Alhumoud, “TAQS: An Arabic Question Similarity System Using Transfer Learning of BERT with BiLSTM,” IEEE Access, vol. 10, no. September, pp. 91509–91523, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3198955.
[12] M. Haris, T. Pustaka, M. H. Diponegoro, S. Kusumawardani, and I. Hidayah, “Tinjauan Pustaka Sistematis: Implementasi Metode Deep Learning pada Prediksi Kinerja Murid (Implementation of Deep Learning Methods in Predicting Student Performance: A Systematic Literature Review),” 2021.
[13] S. Rahayu and S. Ma’mun, “Rancang Bangun Aplikasi Fiqih Ibadah 4 Madzhab Berbasis Android,” Jurnal Algoritma, vol. 18, no. 1, pp. 41–49, 2021, doi: 10.33364/algoritma/v.18-1.833.
[14] J. T. Terpadu, I. Arifin, R. Fakhran Haidi, and M. Dzalhaqi, “Penerapan Computer Vision Menggunakan Metode Deep Learning Pada Perspektif Generasi Ulul Albab,” Jurnal Teknologi Terpadu, vol. 7, no. 2, pp. 98–107, 2021, [Online]. Available: https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt
[15] S. Hidayat, B. Handrianto, and A. Sastra, “Konsep Pendidikan Thahara Menurut Syeikh Mahmud Al Mishri dalam kitab Alfiqhul Muyassar Liltiflilmuslim,” vol. 31, no. 1, pp. 881–892, 2023.
[16] J. Risch, T. Möller, J. Gutsch, and M. Pietsch, “Semantic Answer Similarity for Evaluating Question Answering Models,” Aug. 2021, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2108.06130
[17] N. N. Moon et al., “Natural Language Processing Based Advanced Method Of Unnecessary Video Detection,” International Journal of Electrical and Computer Engineering, vol. 11, no. 6, pp. 5411–5419, Dec. 2021, doi: 10.11591/ijece.v11i6.pp5411-5419.
[18] A. Samih, A. Ghadi, and A. Fennan, “Enhanced Sentiment Analysis Based On Improved Word Embeddings And XGboost,” International Journal of Electrical and Computer Engineering, vol. 13, no. 2, pp. 1827–1836, Apr. 2023, doi: 10.11591/ijece.v13i2.pp1827-1836.
[19] M. Zhang, L. Yang, Y. Dong, J. Wang, and Q. Zhang, “Picture Semantic Similarity Search Based on Bipartite Network of Picture-Tag Type,” PLoS One, vol. 16, no. November, Nov. 2021, doi: 10.1371/journal.pone.0259028.
[20] Q. Rizqie, N. Afifah, and A. Bardadi, “NetPLG Journal of Network and Computer Applications Eksplorasi Penggunaan Large Language Model (LLM) dalam Pembangunan Permainan Minesweeper dengan Python Programming”, [Online]. Available: https://jurnal.netplg.com/jnca
[21] R. F. Saldhi, Z. K. A. Baizal, and R. Dharayani, “Question Answering System at the Kingdom of Sumedang Larang with Naïve Bayes Method,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), vol. 3, no. 4, pp. 322–329, Sep. 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i4.2079.
[22] F. Fajri et al., “Membandingkan Nilai Akurasi BERT dan DistilBERT pada Dataset Twitter,” JUSIFO (Jurnal Sistem Informasi), vol. 8, no. 2, pp. 71–80, 2022.
Downloads
Published
Issue
Section
License
CC BY-SA 4.0
Attribution-ShareAlike 4.0
You are free to:
- Share — copy and redistribute the material in any medium or format for any purpose, even commercially.
- Adapt — remix, transform, and build upon the material for any purpose, even commercially.
- The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.
Under the following terms:
- Attribution — You must give appropriate credit , provide a link to the license, and indicate if changes were made . You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
- ShareAlike — If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
- No additional restrictions — You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.
Notices:
You do not have to comply with the license for elements of the material in the public domain or where your use is permitted by an applicable exception or limitation .
No warranties are given. The license may not give you all of the permissions necessary for your intended use. For example, other rights such as publicity, privacy, or moral rights may limit how you use the material.
