## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 16  No. 1,   M e i   2 0 2 4 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## SISTEM TANYA JAWAB PERNIKAHAN DALAM ISLAM BERBASIS WEB
Resti Marlina 1 , Nazruddin Safaat Harahap 2 , Muhammad Fikry 3 , Muhammad Affandes 4 1,2,3,4 Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Jl. H.R. Soebrantas No. 155 Km 15, Simpang Baru, Panam , Pekanbaru Kode pos 28293 e-mail : 12050121679@students.uin-suska.ac.id 1 , nazruddin.safaat@uin-suska.ac.id 2 , muhammad.fikry@uin-suska.ac.id 3 ,  affandes@uin-suska.ac.id 4

## ABSTRAK
Fiqih  munakahat  merupakan  cabang  dari  ilmu  fiqih  yang  membahas  tentang  hukum  –  hukum yang berkaitan dengan perkawinan dan segala hal yang terkait dengannya, seperti meminang, menikah, talak, nafkah, waris, dan lain – lain. Pernikahan dalam islam dianggap sebagai jalur menuju pengabdian kepada  Allah  SWT  dan  memiliki  tujuan  –  tujuan  yang  mulia  seperti  menjaga  kehormatan  dan melanjutkan  keturunan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  sebuah  sistem  yang  mampu  menerima pertanyaan  seputar  fiqih  munakahat  (pernikahan  dalam  islam)  dalam  bentuk  bahasa  alami,  serta menjawab  pertanyaan  tersebut  dengan  kata  –  kata  yang  mudah  dipahami  oleh  pengguna.  Adapun teknologi yang digunakan pada penelitian ini seperti LangChain dan Large Language Model, dan GPT- 3,5  untuk  pengimplementasiannya  menggunakan  chatbot  berbasis  web.  Sistem  question  answering  ini telah  di  uji  menggunakan  BERTScore,  hasil  dari  pengujian  menggunakan  BERTScore,  berupa  skor precision  sebesar  76%,  recall  sebesar  67%,  dan  F1  Score  sebesar  71%  menunjukkan  bahwa  tingkat akurasi yang cukup tinggi dalam mengatasi pertanyaan terkait data pernikahan dalam Islam.
Kata kunci : Fiqih Munakahat, GPT-3.5, Large Language Model, LangChain, Sistem Tanya Jawab

## ABSTRACT
Munakahat  is  a  branch  of  fiqh  that  discusses  the  laws  relating  to  marriage  and  all  matters related  to  it,  such  as  proposing,  marriage,  divorce,  maintenance,  inheritance,  and  others.  Marriage  in Islam is considered a path to devotion to Allah SWT and has noble goals such as maintaining honor, and continuing offspring. This research aims to create a system that can receive questions about munakahat (marriage in Islam) in the form of natural language and answer these questions in words that are easily understood  by  users.  The  technologies  used  in  this  research  such  as  LangChain  and  Large  Language Model, and GPT-3,5 for implementation using a web-based chatbot. This question-answering system has been tested using BERTScore, and the results of testing using BERTScore, in the form of a precision score of  76%,  recall  of  67%,  and  F1  Score  of  71%  shows  a  high  level  of  accuracy  in  addressing  questions related to marriage data in Islam.
Keywords : Munakahat, GPT-3,5, Large Language Model, LangChain, Question Naswering System

## 1. PENDAHULUAN
Fiqih  adalah  ilmu  yang  mempelajari  hukum –hukum  Islam  yang  berdasarkan  dalil–dalil  dari Al-qur’an, Hadits, Ijma’ (kesepakatan ulama), dan Qiyas  (analogi)  (Umar  &  Rahayu,  2021).  Salah satu  ilmu  fiqih  dalam  syariat  Islam  adalah  fiqih munakahat.  Fiqih  munakahat  merupakan  cabang
dari  ilmu  fiqih  yang  membahas  tentang  hukum– hukum  yang  berkaitan  dengan  perkawinan  dan segala  hal  yang  terkait  dengannya,  seperti meminang,  menikah,  talak,  nafkah,  waris,  dan lain–lain  (Basri,  2019).  Menikah  adalah  jalur menuju  pengabdian  kepada  Allah  SWT  dan mendapatkan  pahala  jika  dilaksanakan  sesuai

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 16  No. 1,   M e i   2 0 2 4 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
dengan  norma–norma  Islam  (Nurliana,  2022). Karena  penikahan  itu  adalah  suatu  hal  yang penting dan sakral, jadi penting untuk mempersiapkan pengetahuan mengenai pernikahan  sebelum  menikah,  karena  pernikahan adalah  suatu  hubungan  yang  sah  antara  laki–laki dan perempuan yang bertujuan untuk membentuk keluarga  yang  harmonis,  bahagia  dan  beriman (Aeni et al., 2022).
Pernikahan  dalam  Islam  juga  memiliki tujuan–tujuan  yang  mulia,  seperti  menjaga kehormatan, melanjutkan keturunan, menyempurnakan  agama,  dan  menciptakan  rasa cinta  dan  kasih  sayang  antara  suami  istri (Musyafah,  2020).  Namun,  pernikahan  juga memiliki  berbagai  tantangan  dan  resiko  yang harus  dihadapi  oleh  pasangan  suami  istri,  seperti masalah  keuangan  keluarga,  komunikasi,  konflik dan  lain–lain  (Fadilah,  2021).  Oleh  karena  itu, perlu  untuk  mempersiapkan  diri  secara  fisik, mental  dan  finansial  sebelum  menikah,  agar  bisa menjalani pernikahan dengan baik dan bertanggung  jawab.  Salah  satu  cara  untuk mempersiapkan  pengetahuan  tentang  pernikahan sebelum  menikah adalah konsultasi atau bertanya kepada  Ustadz.  Namun,  tidak  semua  orang memiliki waktu untuk berkonsultasi atau bertanya kepada  Ustadz.  Dalam  situasi  di  mana  waktu terbatas  atau  sulit  untuk  berkonsultasi  langsung dengan seorang Ustadz.
Dalam  menghadapi  tantangan  seperti  itu, perkembangan  teknologi  informasi  yang  semakin pesat  seperti  sekarang  ini  terutama  dalam  bidang artificial  intelligence salah  satunya  adalah  sistem tanya jawab ( question answering system ) menjadi solusi  yang  relevan  dan  praktis  (Setiarini  et  al., 2020).  Sistem  ini  dapat  memberikan  akses  cepat dan  mudah  terhadap  informasi  yang  dibutuhkan mengenai  pernikahan,  membantu  individu  untuk mempersiapkan  diri  secara  efisien.  Dengan menggunakan  teknologi  ini,  individu  dapat memperoleh  jawaban  atas  pertanyaan–pertanyaan mereka tentang pernikahan tanpa harus konsultasi atau  bertanya  langsung  dengan  Ustadz,  sehingga memungkinkan  mereka  untuk  memanfaatkan waktu dengan lebih efektif dalam mempersiapkan diri untuk tahap berikutnya dalam kehidupannya.
Dalam  penelitian  terkait  melakukan  analisis metode pattern based approach question answering  system pada  dataset  hukum  Islam berbasis  Bahasa  Indonesia.  Penelitian  tersebut menggunakan  metode pattern  based  approach berdasarkan  tipe  kategori  pertanyaan  “Apa”, “Kapan”,”Berapa”,”Siapa”, dan “Dimana” dengan hasil  akurasi  jawaban  sebesar  63,3%,  65%,
73,3%,  65%,  dan  40%  (Sapitri  et  al.,  2018). Penelitian  lainnya  mengenai  sistem question answering untuk  Bahasa  Bali menggunakan metode rule-based dan string similarity memanfaatkan  dataset  lima  puluh  dokumen berbahasa bali dan melakukan pengujian menggunakan  dua  puluh  kalimat  tanya. Metode yang diusulkan melibatkan memasukkan pertanyaan,  mengambil  dokumen  yang  relevan, dan memperoleh jawaban berdasarkan aturan yang telah ditentukan untuk setiap pertanyaan, mencapai akurasi  40%  untuk  dua  puluh  pertanyaan  yang diuji  (Subali  &  Wijaya,  2021).  Penelitian  lainnya menganalisis perbandingan ChatGPT berbasis web , dan  juga  ChatGPT  berbasis  ChatBot  telegram. Hasil    pada  penelitian  ini  adalah  jawaban  pada ChatBot  telegram  lebih  singkat  dibandingkan ChatGPT  pada website yang  menghasilkan jawaban lebih Panjang dan lengkap (Avisyah et al., 2023).
Pada  penelitian  ini  proses  implementasi sistem  tanya  jawab  menggunakan Framework LangChain dan Large Language Model . LangChain  adalah  sebuah framework yang digunakan  untuk  membangun  aplikasi  yang memanfaatkan Large  Language  Model dengan tujuan Large  Language  Model dapat  berinteraksi dengan  aplikasi  lainnya  (Topsakal  &  Akinci, 2023). LangChain akan berperan untuk menghubungkan Large  Language  Model dengan data  eksternal  yang  di  gunakan,  sehingga terciptanya  aplikasi  yang  mampu  memproses  dan menghasilkan bahasa alami.
Large  Language  Model adalah  sebuah algoritma yang sudah dilatih dengan menggunakan sejumlah data yang besar dengan tujuan agar dapat mengenali,  meringkas,  dan  memahami  serta menghasilkan  teks  berdasarkan  pengetahuan  yang telah  didapatkan  dari  kumpulan  data  besar  yang telah  diberikan  (Alberts  et  al.,  2023). Large Language Model bisa digunakan untuk menghasilkan teks dalam bentuk bahasa alami dan juga menerima serta memproses bahasa alami yang diberikan  serta  dapat  digunakan  untuk  membantu membuat aplikasi  yang lebih kompleks, salah satu contohnya  ialah  dengan  menerapkan Large Language  Model untuk  mempercepat  pemrosesan bahasa alami pada chatbot.
Model Large Language Model yang nantinya digunakan pada penelitian ini adalah model seperti Generative  Pre-trained  Transform (GPT-3,5). Generative  Pre-trained  Transform merupakan salah  satu  model  yang  dikembangkan  oleh OpenAI,  model  ini  dirancang  untuk  memproses serta  menghasilkan  teks  dalam  bentuk  bahasa

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 16  No. 1,   M e i   2 0 2 4 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
alami  (Laraswati,  2023).  OpenAI  menyediakan beberapa  model  bahasa  serta  sumber  daya  secara public , sehingga orang lain dapat menggunakannya  untuk  mengembangkan  sistem yang mereka buat sendiri.
Tujuan  penelitian  ini  menerapkan  sistem question  answering (QA)  dalam  konteks  fiqih munakahat  untuk  memberikan  jawaban  yang akurat  dan  komprehensif  terhadap  pertanyaan- pertanyaan yang terkait dengan pernikahan dalam agama Islam dan mengevaluasi akurasi penerapan sistem question qnswering (QA) dalam memberikan jawaban terhadap pertanyaan- pertanyaan yang berkaitan dengan fiqih munakahat,  dengan  fokus  pada  keakuratan  dan kehandalan dalam merespons pertanyaan- pertanyaan  yang  kompleks  dan  beragam  terkait hukum  pernikahan  dalam  Islam.  Manfaat  dari penelitian  ini  diharapkan  dapat  meningkatkan aksesibilitas  terhadap  informasi  tentang  hukum pernikahan  dalam  Islam  dengan  menyediakan jawaban  yang  akurat  dan  komprehensif  melalui sistem question  answering (QA),  sehingga memungkinkan  individu  untuk  memperoleh pemahaman yang lebih baik secara mandiri.

## 2. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  menjelaskan  tahapan yang  akan  dilakukan  dalam  proses  penelitian. Tahapan yang akan dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 1. Alur Metodologi Penelitian
Dari  gambar  1  diatas,  dapat  dijelaskan bahwa  penelitian  ini  menggunakan  data  dari  3 buah  buku  fiqih  munakahat  dalam  format  pdf yang  kemudian  dokumen  buku  fiqih  munakahat
itu  dilakukan  proses  pemotongan  teks  ( chunk  of text ),  proses chunk  of  text dilakukan  untuk mengubah  teks  yang  panjang  menjadi  beberapa bagian  agar  nantinya  teks  tersebut  dapat  diproses oleh Large  Language  Model .  Ukuran  pemotongan teks  ialah  sebesar  1000  karakter  perpotongannya. setelah  proses chunk  of  text selesai,  selanjutnya dilakukan  proses embedding ,   di  mana embedding itu merubah hasil potongan–potongan teks menjadi bentuk vector numerik  0101  dan  di  bantu  dengan OpenAI,  setelah  proses embedding selesai  semua potongan-potongan  teks  tersebut  di  simpan kedalam vector  store dengan  tujuan  agar  model Large Language Model dapat memahami hubungan  tiap–tiap  kata.  Pada  penelitian  ini, peneliti  menggunakan library untuk  menyimpan vector store yaitu FAISS . FAISS merupakan  sebuah library yang  bisa digunakan  untuk  menyimpan vector  store ,  tidak hanya  itu FAISS juga  bisa  melakukan  pencarian kesamaan  ( similarity  search ),  mengelompokkan dan  juga  mengubah vector .  Setelah  terciptanya knowledge  base ,  proses  selanjutnya  adalah menggunakan knowledge  base sebagai database dari question answering system . Kemudian user bertanya  kepada  sistem misalnya  “Berapa  minimal  mahar  yang  diberikan dalam  pernikahan?”,  lalu  pertanyaan  tersebut  di embedding dan  dilakukan similarity  search pada vector store untuk mencari beberapa jawaban yang sesuai  dengan  pertanyaan  tersebut  dan  setelah mendapatkan  beberapa  jawaban  yang  sesuai  maka jawaban  tersebut  di  rangking  dan  di  proses  oleh
Large Language Model (LLM) untuk mengeluarkan jawaban yang paling cocok a. Dataset Penelitian  ini  menggunakan  data  yang bersumber dari beberapa buku–buku fiqih munakahat  diantaranya  buku  fiqih  munakahat karangan  Dr.  Hj.  Iffah  Muzammil  yang  memiliki jumlah halaman sebanyak 361 halaman, buku fiqih munakahat  karangan  Muhamad  Dani  Somantri, MH  yang  memiliki  jumlah  halaman  sebanyak  77 halaman,  dan  buku  fiqih  munakahat  karangan Hikmatullah,M.Sy  yang  memiliki  jumlah  halaman sebanyak  164  halaman.  Data  yang  awalnya berformat  pdf  di  ubah  menjadi  txt  dengan  tujuan memaksimalkan  hasil  pada  proses  pemotongan teks dan embedding .
b. Chunk of Text (document)
Proses Chunk  of  text merupakan  proses memotong  teks  yang  besar  di  pecah  menjadi bagian–bagian  yang  lebih  kecil  dan  lebih  mudah dikelola  (Moon  et  al.,  2021).  Proses  ini  dapat

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 16  No. 1,   M e i   2 0 2 4 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
membantu memudahkan
pemahaman, pengelolaan, dan penggunaan teks untuk berbagai tujuan,  seperti  pencarian,  generasi  atau  analisis. Chunk  of  text merujuk  pada  sekelompok  kata yang  secara  bersama–sama  membentuk  satu  unit makna  atau  gagasan  tertentu  dalam  sebuah  teks (Trisna  &  Nurwidyantoro,  2020).  Biasanya, sebuah chunk of text terdiri dari beberapa kalimat yang  berkaitan  atau  berhubungan  satu  sama  lain. Tujuan  dari  melakukan  pengelompokan  ini  untuk mempermudah  pemrosesan  dan  pemahaman  teks secara efektif.

## c. Embedding
Embedding adalah  proses  yang  mengubah kata  atau  dokumen  menjadi vector numerik  yang dapat digunakan untuk pemrosesan data (Samih et al.,  2023).  Proses  pertama  yang  di  lakukan  pada tahap  embedding  ini  adalah  mengload  data  fiqih munakahat  dalam  bentuk  pdf  menggunakan DirectoryLoader  dan  loader_cls.  Hasil  load  data tersebut di simpan di variabel documents,  setelah di  simpan  dokumen  yang  berhasil  di  load kemudian di potong-potong menggunakan method  RecursiveCharacterTextSpliter  dengan ketentuannya  dipotong  sebesar  per  1000  karakter dengan  pengecekan  kebelakang  sebesar  200 karakter.  Setelah  itu  melakukan  pengembeddan menggunakan OpenAIEmbeddings dan menyimpan  hasil  embed  menggunakan  library FAISS (Moudhich & Fennan, 2024).
d. Similarity Search
Similarity  Search adalah  sebuah  metode pencarian  yang  menggunakan Large  Language Model (LLM)  untuk  menghasilkan vector teks yang  merepresentasikan  makna  semantik  dari dokumen  (Abdulsada  et  al.,  2021).  LangChain dapat  digunakan  untuk  membangun  sistem pencarian  semantik  yang  dapat  menjawab pertanyaan–pertanyaan  yang  berkaitan  dengan dokumen yang diindeks (Devarajan & Subramanian,  2022) .  Misalnya,  jika  kita memiliki  korpus  dokumen  tentang  buku–buku fiqih  munakahat,  kita  dapat  menggunakan LangChain  untuk  mencari  bagian-bagian  yang paling relevan dengan pertanyaan kita. LangChain akan menggunakan Large Language Model untuk menghitung  kemiripan  antara vector pertanyaan dan vector dokumen, dan kemudian mengembalikan  hasil  yang  paling  cocok  (Zhang et  al.,  2021).  Selain  itu,  langchain  juga  dapat menggunakan Large Language s untuk menghasilkan jawaban yang ringkas dan informatif dengan menggunakan konteks dokumen  yang  ditemukan.  Adapun  proses
similarity  search pada  langchain  adalah  sebagai berikut:
1) LangChain menggunakan model bahasa besar (LLM)  seperti GPT-3 atau GPT-3,5 dari OpenAI untuk menghasilkan embedding teks, yaitu  representasi vector yang  menangkap makna semantik dari teks.
2) Langchain menggunakan pustaka vector store untuk menyimpan dan mengambil embedding
teks di basis data vector , seperti Elasticsearch, Meilisearch , atau ChromaDB . 3) Langchain menggunakan pustaka document_loaders untuk  memuat  dokumen dari berbagai sumber, seperti direktori, URL, atau API 4) Langchain menggunakan pustaka
similarity_search untuk  mencari  dokumen yang  paling  mirip  dengan  permintaan pengguna,  berdasarkan  kesamaan vector embedding .
5) LangChain  menggunakan Large  Language Model lagi  untuk  menghasilkan  jawaban yang  ringkas  dan  informatif  dari  dokumen yang ditemukan, atau menampilkan dokumen secara utuh jika diperlukan.
e. Large Language Model (LLM) Large  Language  Model merupakan  jenis model  kecerdasan  buatan  yang  terlatih  dengan jumlah parameter yang sangat besar, memungkinkannya untuk memahami dan menghasilkan  teks  dengan  tingkat  kompleksitas yang tinggi (Fitria, 2023). Model-model ini seperti GPT -3,5  mampu  menangani  berbagai  tugas pemrosesan  bahasa  alami,  seperti  penerjemahan, generasi teks, dan pemahaman pertanyaan, dengan tingkat  keterampilan  yang  semakin  meningkat seiring  dengan  peningkatan  jumlah  data  dan parameter  yang  digunakan  dalam  pelatihannya (Milani Fitria, 2023).

## f. LangChain
Langchain  adalah  kerangka  kerja  sumber terbuka  yang  dirancang  untuk  mempermudah pembuatan  aplikasi  yang  menggunakan  model bahasa  besar  (LLM)  seperti GPT -3,5  dan Bard (Pesaru  et  al.,  2023).  Tujuan  LangChain  adalah untuk  menghubungkan Large  Language  Model yang kuat, seperti GPT -3.5 dan GPT -4 OpenAI ke serangkaian sumber data eksternal untuk membuat dan memperoleh manfaat dari aplikasi pemrosesan bahasa alami (Hashemi, 2023). Langchain memungkinkan Large  Language  Model untuk berinteraksi  dengan  data  dari  berbagai  sumber, seperti database ,  API,  dan  file  teks.  Langchain dapat  digunakan  untuk  membangun  sistem  tanya

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 16  No. 1,   M e i   2 0 2 4 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
jawab  yang  dapat  menjawab  pertanyaan  tentang berbagai topik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Implementasi Hasil  implementasi  dari  sistem question answering pernikahan  dalam  Islam  berbasis web adalah sebagai berikut:
1. Tampilan Chatbot Fiqih Munakahat
Gambar 2. Tampilan Chatbot Menjawab Pertanyaan
Gambar  3.  Tampilan  Jawaban  yang  Mengandung Tulisan Arab Tampilan  ini  merupakan  tampilan  untuk memulai bertanya kepada chatbot fiqih munakahat.  Tampilan  chatbot  ini  di  buat  dengan menggunakan platform  streamlit .  Chatbot  fiqih munakahat  ini  dapat  digunakan  oleh  siapa  saja yang  ingin  mendapatkan  informasi  tentang pernikahan  dalam  Islam.  Pengguna  hanya  bisa mengajukan  pertanyaan  seputar  fiqih  munakahat saja dan chatbot fiqih munakahat akan memberikan jawaban berdasarkan informasi yang terdapat dalam 3 buku fiqih munakahat yang telah di  programkan.  Pada  tampilan  diatas  pengguna
mengajukan pertanyaan mengenai “berapa minimal  mahar  dalam  pernikahan?”  dan  sistem memberikan  jawaban  mengenai  jumlah  minimal mahar  dalam  pernikahan  berdasarkan  informasi yang  terdapat  dalam  buku–buku  fiqih  munakahat yang  telah  di  programkan,  dan  menampilkan  4 referensi  yang  di  kutip  dari  buku–buku  fiqih munakahat  tersebut.  Chatbot  fiqih  munakahat  ini juga  bisa  menampilkan  jawaban  hadist  atau  ayat Al-qur’an dalam bentuk bahasa arab.

## b. Pengujian
Pengujian  evaluasi  jawaban  sistem  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  pengujian validasi  jawaban  sistem  dan  pengujian  untuk menilai  akurasi  jawaban  dari  sistem.  Pengujian dilakukan  menggunakan BERTScore dengan menggunakan  sampel  10  pertanyaan. BERTScore merupakan  metrik  yang  berbasis  pada  model BERT  (Bidirectional  Encoder  Representations from Transformers) , yang mengevaluasi kesamaan semantik  antara  jawaban  yang  di  hasilkan  oleh sistem question  answering dengan  jawaban referensi  (Rahma  et  al.,  2023).  Metrik  ini  terdiri dari tiga komponen utama, yaitu :
1) Precision Nilai  yang  digunakan  untuk  mengukur seberapa  akurat  sistem  dalam  mengevaluasi kesamaan semantik antara teks yang dihasilkan  dengan  teks  referensi  yang  ada. Nilai precision berkisaran  antara  0  hingga  1 dengan  nilai precision yang  lebih  tinggi menunjukkan keakuratan yang lebih tinggi. 2) Recall Nilai  yang  digunakan  untuk  mengukur seberapa  banyak  token  atau  kata-kata  yang relevan  dalam  jawaban  sistem  yang  juga terdapat dalam jawaban referensi. Nilai recall berkisar  antara  0  hingga  1  dengan  nilai  yang lebih  tinggi  menunjukkan  keakuratan  yang lebih tinggi.
3) F1 Score
Rata-rata  harmonik dari precision dan recall , memberikan  satu  nilai  yang  mencerminkan keseimbangan  antara  kedua  metrik  tersebut. F1 Score berkisar antara 0 hingga 1, di mana 0  menunjukkan  tidak  ada  kesamaan  antara teks  yang  dihasilkan  mesin  dengan  teks referensi,  dan  1  menunjukkan  kesesuaian yang sempurna dengan teks referensi. Pengujian evaluasi sistem question answering menggunakan BERTScore melibatkan  penilaian seberapa baik jawaban yang dihasilkan oleh sistem question  answering sesuai  dengan  jawaban referensi. BERTScore mengukur kesamaan

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 16  No. 1,   M e i   2 0 2 4 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
semantik  antara  jawaban  sistem  dengan  jawaban referensi  dengan  membandingkan  representasi vector kata  yang  diperoleh  dari  model BERT. Skor  yang  lebih  tinggi  menunjukkan  bahwa jawaban  sistem  memiliki  kesesuaian  semantik yang  lebih  dekat  dengan  jawaban  referensi,  yang menandakan  performa  sistem question  answering yang  lebih  akurat  dalam  memahami  dan menjawab  pertanyaan  secara  konsektual.  Berikut adalah hasil dari pengujian menggunakan BERTScore : Tabel 1. Hasil Pengujian Precision No Question Precision 1 Apa  pengertian  pernikahan dalam Islam? 0,8271
2 Berapa  minimal  mahar  yang diberikan dalam pernikahan? 0,7629
3 Bagaimana cara memilih pasangan  yang  baik  dalam Islam? 0,7518
4 Siapa  yang  berhak  menjadi wali  nikah  bagi  pengantin perempuan  yang  ayahnya telah meninggal dunia? 0,7521 5 Kapan  waktu  yang  tepat untuk menikah? 0,7356
6 Apa perbedaan antara pernikahan siri dan pernikahan resmi? 0,7670 7 Apa  hak  dan  kewajiban suami istri dalam Islam? 0,7496
8 Apa  saja  anggota  tubuh wanita  terpinang  yang  boleh dipandang? 0,7279 9 Mengapa pernikahan dianggap sebagai sunnah yang dianjurkan dalam Islam? 0,7910 10 Jika seorang istri bekerja dan suami  juga  bekerja  apakah penghasilan istri menjadi hak suami? 0,7677 Jumlah 7,6327 Rata – rata 0,76327
Pada tabel 1, didapatkan nilai dari precision adalah  0,76327  atau  76%.  Berikut  adalah  rumus mencari precision :
P = 1 |𝐶| ∑ max cosine(𝑐, 𝑟) 𝑐∈𝐶 (1)
Keterangan: P: Precision |C|: Jumlah token di kalimat kandidat
c: Token di kalimat kandidat
R: Himpunan token di kalimat referensi
Cosine (c,r): Cosine similarity antara token (c) dan (r)
Tabel 2. Hasil Pengujian Recall No Question Recall 1 Apa  pengertian  pernikahan dalam Islam? 0,7260 2 Berapa  minimal  mahar  yang diberikan dalam pernikahan? 0,6309 3 Bagaimana cara memilih pasangan  yang  baik  dalam Islam? 0,6973 4 Siapa  yang  berhak  menjadi wali  nikah  bagi  pengantin perempuan yang ayahnya telah meninggal dunia? 0,6819 5 Kapan waktu yang tepat untuk menikah? 0,6528 6 Apa perbedaan antara pernikahan siri dan pernikahan resmi? 0,6520 7 Apa  hak  dan  kewajiban  suami istri dalam Islam? 0,6654 8 Apa saja anggota tubuh wanita terpinang yang boleh dipandang? 0,6443 9 Mengapa pernikahan dianggap sebagai sunnah yang dianjurkan dalam Islam? 0,6992 10 Jika  seorang  istri  bekerja  dan suami  juga  bekerja  apakah penghasilan  istri  menjadi  hak suami? 0,6821 Jumlah 6,7319 Rata - rata 0,67319
Pada  tabel  2,  didapatkan  nilai  dari Recall adalah  0,67319  atau  67%.  Berikut  adalah  rumus mencari Recall :
R = 1 |𝑅| ∑ max 𝑐𝑜𝑠𝑖𝑛𝑒(𝑟, 𝑐) 𝑟∈𝑅 (2)
Keterangan: R: Recall |R|: Jumlah token di kalimat referensi (r): Token di kalimat referensi (C): Himpunan token di kalimat kandidat

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 16  No. 1,   M e i   2 0 2 4 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Cosine  (r,c):  Cosine  similarity  antara  token  (r) dan (c) Tabel 3. Hasil Pengujian F1 Score No Question F1 Score 1 Apa  pengertian  pernikahan dalam Islam? 0,7733 2 Berapa  minimal  mahar  yang diberikan dalam pernikahan? 0,6906
3 Bagaimana cara memilih pasangan  yang  baik  dalam Islam? 0,7236 4 Siapa  yang  berhak  menjadi wali  nikah  bagi  pengantin perempuan yang ayahnya telah meninggal dunia? 0,7153 5 Kapan  waktu  yang  tepat untuk menikah? 0,6917 6 Apa perbedaan antara pernikahan siri dan pernikahan resmi? 0,7048 7 Apa hak dan kewajiban suami istri dalam Islam? 0,7050
8 Apa saja anggota tubuh wanita  terpinang  yang  boleh dipandang? 0,6836 9 Mengapa pernikahan dianggap sebagai sunnah yang dianjurkan dalam Islam? 0,7423 10 Jika  seorang  istri  bekerja  dan suami  juga  bekerja  apakah penghasilan  istri  menjadi  hak suami? 0,7224 Jumlah 7,1526 Rata – rata 0,71526
Pada tabel 3, didapatkan nilai dari F1 Score adalah  0,71526  atau  71%.  Berikut  adalah  rumus mencari F1 Score :
𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × Precision  × Recall 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
Keterangan:
Prescision : Rata–rata cosine  similarity dari token–token  yang  dipasangkan  di kalimat  kandidat  dengan  kalimat referensi.
Recall       : Rata–rata cosine  similarity dari token–token yang di pasangkan di kalimat  referensi  dengan  kalimat kandidat.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  penelitian  yang  sudah dilakukan  menggunakan  Langchain  dan Large Language Model , di dapatkan bahwa penulis telah berhasil  melakukan  implementasi  sistem  tanya jawab  ( question  answering  system )  pada  data pernikahan dalam Islam berbasis web dengan hasil pengujian  menggunakan BERTScore mendapatkan nilai precision sebesar  0,76327  atau  76%,  nilai recall sebesa 0,67319 atau 67% dan nilai F1 Score sebesar  0,71526  atau  71%  dapat  disimpulkan bahwa  implementasi  sistem  tanya  jawab  yang  di lakukan  memiliki  tingkat  akurasi  yang  cukup tinggi  dalam  mengatasi  pertanyaan  terkait  data pernikahan dalam Islam.

## 5.    REFERENSI
Abdulsada,  A.  I.,  Honi,  D.  G.,  &  Al-Darraji,  S.
(2021).  Efficient  multi-keyword  similarity search  over  encrypted  cloud  documents.
Indonesian Journal of Electrical Engineering  and  Computer  Science , 23 (1),
510–518.
https://doi.org/10.11591/ijeecs.v23.i1.pp510- 518
Aeni, A. N., Adireza, R., Putri, D. E. N., & Utari,
R.  (2022).  Pemanfaatan  E  –  Book  Jenis WOW (World Of Wedding) Untuk Meningkatkan Pengetahuan Pernikahan
Dalam  Islam  di  Kalangan  Mahasiswa. Al Qalam:  Jurnal  Ilmiah  Keagamaan  Dan Kemasyarakatan , 16 (5), 1721. https://doi.org/10.35931/aq.v16i5.1153
Alberts,  I.  L.,  Mercolli,  L.,  Pyka,  T.,  Prenosil,  G.,
Shi,  K.,  Rominger,  A.,  &  Afshar-Oromieh, A.  (2023).  Large  language  models  (LLM) and  ChatGPT:  what  will  the  impact  on nuclear  medicine  be? European  Journal  of Nuclear  Medicine  and  Molecular  Imaging , 50 (6), 1549–1552. https://doi.org/10.1007/s00259-023-06172-w
Avisyah,  G.  F.,  Putra,  I.  J.,  &  Hidayat,  S.  S. (2023). Open Artificial Intelligence Analysis using  ChatGPT  Integrated  with  Telegram Bot. Jurnal ELTIKOM , 7 (1), 60–66.
https://doi.org/10.31961/eltikom.v7i1.724
Basri, R. (2019). Fiqh Munakahat 4 Mazhab dan Kebijakan . Devarajan,  V.,  &  Subramanian,  R.  (2022). Analyzing  semantic  similarity  amongst textual documents to suggest near duplicates.
Indonesian Journal
of Electrical Engineering  and  Computer  Science , 25 (3), 1703–1711.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 16  No. 1,   M e i   2 0 2 4 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
https://doi.org/10.11591/ijeecs.v25.i3.pp170 3-1711
Fadilah, D. (2021). Tinjauan Dampak Pernikahan
Dini  dari  Berbagai
Aspek. Pamator Journal , 14 (2), 88–94. https://doi.org/10.21107/pamator.v14i2.105 90 Fitria,  T.  N.  (2023).  Artificial  intelligence  (AI) technology in OpenAI ChatGPT
application:  A  review  of  ChatGPT  in writing English essay. ELT Forum: Journal of  English  Language  Teaching , 12 (1),  44– 58. https://doi.org/10.15294/elt.v12i1.64069 Hashemi, C. (2023). Definisi LangChain . Techtarget.Com.
https://www.techtarget.com/searchenterpris eai/definition/LangChain
Jeong, C. (2023). A Study on the Implementation of  Generative  AI  Services  Using  an Enterprise  Data-Based  LLM  Application
Architecture. Advances in Artificial
Intelligence  and  Machine  Learning , 3 (4), 1588–1618.
https://doi.org/10.54364/aaiml.2023.1191 Laraswati, B. D. (2023). Large Language Models, Cikal Bakal Lahirnya Chat GPT .
Blog.Algorit.Ma.
https://blog.algorit.ma/large-language- models/
Milani  Fitria,  K.  (2023).  Information  Retrieval Performance  in  Text  Generation  using Knowledge  from  Generative  Pre-trained Transformer  (GPT-3). Jambura  Journal  of Mathematics , 5 (2), 327–338.
https://doi.org/10.34312/jjom.v5i2.20574 Moon,  N.  N.,  Salehin,  I.,  Parvin,  M.,  Hasan,  M. M., Talha, I. M., Debnath, S. C., Nur, F. N., &  Saifuzzaman, M.  (2021).  Natural language processing based advanced method  of  unnecessary  video  detection. International  Journal  of  Electrical  and Computer  Engineering , 11 (6),  5411–5419. https://doi.org/10.11591/ijece.v11i6.pp5411 -5419
Moudhich,  I.,  &  Fennan,  A.  (2024).  Graph embedding  approach  to  analyze  sentiments on cryptocurrency. International Journal of Electrical  and  Computer  Engineering , 14 (1), 690–697. https://doi.org/10.11591/ijece.v14i1.pp690-
697
Musyafah,  A.  A.  (2020).  Perkawinan  Dalam Perspektif Filosofis Hukum Islam. Crepido , 2 (2), 111–122. https://doi.org/10.14710/crepido.2.2.111- 122 Nurliana,  N.  (2022).  Pernikahan  dalam  Islam Antara  Ibadah  dan  Kesehatan  Menuju Keselamatan. Al-Mutharahah: Jurnal
Penelitian  Dan  Kajian  Sosial  Keagamaan ,
19 (1),  39–49.  https://doi.org/10.46781/al- mutharahah.v19i1.397
Pesaru,  A.,  Gill,  T.  S.,  &  Tangella,  A.  R.  (2023). AI  assistant  for  document  management Using Lang Chain and Pinecone. International Research Journal of Modernization  in  Engineering  Technology and Science , 06 , 3980–3983. https://doi.org/10.56726/irjmets42630
Rahma,  I.  A.,  Suadaa,  L.  H.,  Timur,  J.,  &
Korespondensi,  P.  (2023). Penerapan  Text Augmentation  Untuk  Mengatasi  Data  Yang Tidak  Seimbang  Pada  Klasifikasi  Teks Berbahasa  Indonesia  Studi  Kasus :  Deteksi Judul  Clickbait  Dan  Komentar  Hate  Speech Application  of  Text  Augmentation  To Handling  Imbalanced  Data  Problem  in
Indonesia . 10 (6), 1329–1340. https://doi.org/10.25126/jtiik.2023107325
Samih,  A.,  Ghadi,  A.,  &  Fennan,  A.  (2023).
Enhanced  sentiment  analysis  based  on improved  word  embeddings  and  XGboost. International  Journal  of  Electrical  and Computer  Engineering , 13 (2),  1827–1836. https://doi.org/10.11591/ijece.v13i2.pp1827- 1836
Sapitri,  A.  I.,  Al-Faraby,  S.,  &  Adiwijaya,  A. (2018).  Analisis  Metode  Pattern  Based
Approach Question  Answering System Pada Dataset  Hukum  Islam  Berbasis  Bahasa Indonesia. Jurnal Media Informatika Budidarma , 2 (4), 159. https://doi.org/10.30865/mib.v2i4.950 Setiarini, D., Gusmita, R. H., & Agustin, F. (2020). Sistem  Tanya  Jawab  Menggunakan  Kata Tanya  Non-Factoid  pada  Terjemah  Bahasa
Indonesia Surat Al Baqarah. Jurnal Linguistik  Komputasional  (JLK) , 3 (1),  25. https://doi.org/10.26418/jlk.v3i1.31 Subali,  M.  A.  P.,  &  Wijaya,  P.  (2021).  Sistem Question  Answering  untuk  Bahasa  Bali menggunakan  Metode  Rule-Based  dan String  Similarity. Techno.Com , 20 (2),  300– 308. https://doi.org/10.33633/tc.v20i2.4390
Topsakal,  O.,  &  Akinci,  T.  C.  (2023).  Creating
Large Language Model Applications Utilizing LangChain: A Primer on Developing  LLM  Apps  Fast. International Conference  on  Applied  Engineering  and
Natural Sciences , 1 (1), 1050–1056.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 16  No. 1,   M e i   2 0 2 4 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
https://doi.org/10.59287/icaens.1127 Trisna,  I.  N.  P.,  &  Nurwidyantoro,  A.  (2020). Single  document  keywords  extraction  in
Bahasa  Indonesia  using  phrase  chunking. Telkomnika (Telecommunication Computing Electronics and Control) , 18 (4), 1917–1925.
https://doi.org/10.12928/TELKOMNIKA.V
18I4.14389
Umar,  A.,  &  Rahayu,  W.  (2021).  Aplikasi  Game Edukasi Fiqih  Kelas 2 Madrasah Ibtidaiyah
Berbasis Android. Jurnal Riset Dan Aplikasi Mahasiswa  Informatika  (JRAMI) , 2 (03), 421–428. https://doi.org/10.30998/jrami.v2i03.2227 Zhang,  M.,  Yang,  L.,  Dong,  Y.,  Wang,  J.,  & Zhang, Q. (2021). Picture semantic similarity search based on bipartite network of picture- tag  type. PLoS  ONE , 16 (November),  1–16. https://doi.org/10.1371/journal.pone.025902
8