Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Linguistik Komputasional

Visualisasi Tematik Al-Qur’an Berbasis Knowledge Graph Lukman Nul Hakim; Winda Monika; Salhazan Nasution; Arbi Haza Nasution
Jurnal Linguistik Komputasional Vol 3 No 1 (2020): Vol. 3, No. 1
Publisher : Indonesia Association of Computational Linguistics (INACL)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (528.053 KB) | DOI: 10.26418/jlk.v3i1.28

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.
Sistem Rekomendasi Pembuatan Sampiran Pantun Menggunakan Tail Similarity Winda Monika; Evizariza Evizariza; Arbi Haza Nasution
Jurnal Linguistik Komputasional Vol 5 No 2 (2022): Vol. 5, No. 2
Publisher : Indonesia Association of Computational Linguistics (INACL)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jlk.v5i2.111

Abstract

Pantun adalah puisi lama bentuk tradisi lisan melayu yang termasuk dalam warisan budaya tak benda. Di samping maraknya kegiatan berpantun di masyarakat, ditemukan bahwa pantun modern saat ini banyak terdapat penyimpangan dimana sebagian tidak mencerminkan nilai-nilai leluhur, tidak sesuainya jumlah larik dalam bait, jumlah kata dalam larik yang tidak menentu, sampiran tidak mengantarkan sisi pantun, serta tidak memperhatikan susunan rima pantun. Oleh karena itu, pada penelitian ini dibangun sistem rekomendasi pembuatan sampiran pantun menggunakan tail similarity. Dengan input dua baris isi, sistem akan memberikan rekomendasi sampiran yang sesuai dengan skema rima ab-ab dengan melakukan perbandingan urutan antara kata terakhir dari isi A & isi B dengan kata terakhir dari sampiran A & sampiran B dari seluruh pantun di basis data. Algoritma ini mampu memberikan rekomendasi sampiran pantun dengan tepat sesuai dengan kemiripan kata akhir.