Visualisasi Tematik Al-Qur’an Berbasis Knowledge Graph

  • Lukman Nul Hakim Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Riau
  • Winda Monika Perpustakaan Universitas Islam Riau
  • Salhazan Nasution Program Studi Teknik Informatika, Universitas Riau
  • Arbi Haza Nasution Universitas Islam Riau

Abstract

Al-Qur`an merupakan firman Allah SWT yang diturunkan kepada nabiyullah baginda Nabi Muhammad SAW yang mana Al-Qur’an terdiri dari berbagai tema yang memiliki kaitan antar satu dengan yang lainnya. Penelitian ini menyajikan desain model manajemen publikasi tematik untuk mengintegrasikan metadata ilmiah berdasarkan knowledge graph. Berdasarkan model ini, platform media visualisasi tematik direalisasikan untuk pengambilan sumber daya ilmiah dan analisis, yang tujuannya adalah untuk meningkatkan efisiensi pencarian ilmiah dan mengurangi kesulitan dalam mempelajari tematik dalam Al-Qu’ran. Pada penelitian ini, hubungan ayat-ayat Al-Qur’an dan tematiknya dirumuskan dalam bentuk knowledge graph dengan menggunakan basis data grafik Neo4j. Data tematik Al-Quran diambil dari Al-Qur’an Amazing (Cordoba) dan data Al-Qur’an diambil dari qurandatabase.org. Aplikasi web visualisasi hubungan ayat-ayat Al-Qur’an dengan tematiknya yang ditampilkan dalam bentuk grafik telah dibangun dengan nilai rata-rata precision 1 dan F-score 0.56 untuk pencarian berdasarkan surat dan ayat dan nilai rata-rata precision 1 dan F-score 1 untuk pencarian berdasarkan tema.

References

[1] T. T. Nur, “Perancangan Aplikasi Pembelajaran Membaca al-Qur’an dengan Metode Qiro’ah Berbasis Android,” Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, 2013.
[2] B. Ali and M. Ahmad, “Al-Quran themes classification using ontology,” Icoci. C. Net. My, vol. 74, pp. 383–389, 2013.
[3] M. F. Noordin, T. M. T. Sembok, R. Othman, and R. H. Gusmita, “Constructing an ontology-based and graph-based knowledge representation of English Quran,” J. Teknol., vol. 78, no. 8–2, 2016.
[4] Z. Farihan Elyana, “Ontology application for the Al-Quran,” Universiti Utara Malaysia, 2009.
[5] A. R. Yauri, R. A. Kadir, A. Azman, and M. A. A. Murad, “Quranic verse extraction base on concepts using OWL-DL ontology,” Res. J. Appl. Sci. Eng. Technol., vol. 6, no. 23, pp. 4492–4498, 2013.
[6] A. R. Yauri, R. A. Kadir, A. Azman, M. Azrifah, and A. Murad, “Semantic Web Application for Historical Concepts Search in Al-Quran.,” Int. J. Islam. Appl. Comput. Sci. Technol., vol. 2, no. 2, pp. 1–7, 2014.
[7] N. K. Farooqui, M. F. Noordin, and R. Othman, “Ontology Matching: A Case of English Translation of Al-Quran Tafsir,” in 2018 International Conference on Information and Communication Technology for the Muslim World (ICT4M), 2018, pp. 1–6.
[8] Y. Chi, Y. Qin, R. Song, and H. Xu, “Knowledge Graph in Smart Education: A Case Study of Entrepreneurship Scientific Publication Management,” Sustainability, vol. 10, no. 4, p. 995, Mar. 2018.
[9] A. H. Nasution, Y. Murakami, and T. Ishida, “Generating Similarity Cluster of Indonesian Languages with Semi-Supervised Clustering,” Int. J. Electr. Comput. Eng., vol. 9, no. 1, pp. 1–8, 2019.
[10] A. H. Nasution and Y. Murakami, “Visualizing Language Lexical Similarity Clusters: A Case Study of Indonesian Ethnic Languages,” J. Data Sci. Its Appl., vol. 2, no. 2, pp. 45–59, Nov. 2019.
Published
2020-03-11
How to Cite
HAKIM, Lukman Nul et al. Visualisasi Tematik Al-Qur’an Berbasis Knowledge Graph. Jurnal Linguistik Komputasional, [S.l.], v. 3, n. 1, p. 1 - 6, mar. 2020. ISSN 2621-9336. Available at: <http://inacl.id/journal/index.php/jlk/article/view/28>. Date accessed: 10 aug. 2020. doi: https://doi.org/10.26418/jlk.v3i1.28.
Section
Articles