## Visualisasi Tematik Al-Qur’an Berbasis Knowledge Graph
1 Lukman Nul Hakim, 2 Winda Monika, 3 Salhazan Nasution, 4 Arbi Haza Nasution
1, 4 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Riau
2 Perpustakaan Universitas Islam Riau
3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Riau
1,2,4 Jl. Kaharuddin Nst No.113, Simpang Tiga, Kec. Bukit Raya, Pekanbaru, Riau 2828428284
3 Kampus Bina Widya Km 12,5 Simpang Baru, Pekanbaru, Riau 28293
1 lukmannulhakim@student.uir.ac.id , 2 winda@tensaitech.id , 3 salhazan@lecturer.unri.ac.id , 4 arbi@eng.uir.ac.id
Abstrak—  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.
Kata kunci — Al-Qur’an, Tematik, Knowledge Graph, Visualisasi, Graph Database

## I. P ENDAHULUAN
Al-Qur’an tematik merupakan berbagai kumpulan tema yang  ada  pada  Al-Qur’an,  yang  mana  bertujuan  untuk menghubungkan  satu  tema  dengan  tema  lainnya.  Pada dasarnya  1  ayat  dapat  digolongkan  dalam  beberapa  tema yang berbeda. Pada saat ini dibutuhkan sebuah media yang bisa  memberikan  kemudahan  pengguna  untuk  mencari berbagai  macam  tema  yang  ada  pada  Al-Qur’an,  dan mengetahui  hubungan  antar  tema  dan  hubungan  ayat berdasarkan relasi  nya, yang mana relasi  nya berupa ayat dengan tema dan tema dengan tema.
Metode knowledge graph secara garis besar merupakan implementasi  data  yang  direalisasikan  menggunakan visualisasi  grafik  dimana  semua  relasi  antara  tema  akan dipaparkan .
Dalam  perancangan  media  visualisasi  tematik  Al- Qur’an  ini,  peneliti  mengkaji  beberapa  penelitian
sebelumnya  yang  berhubungan  dengan  implementasi teknologi knowledge  graph dan  visualisasi  Al-Qur’an. Peneliti sebelumnya telah merancang aplikasi pembelajaran  membaca  Alqur’an  dengan  metode  qiro’ah berbasis android [1]. Aplikasi pembelajaran membaca Al- Qur’an  melalui  smartphone  tersebut  dirasakan  masih kurang  efektif  karena  hanya  bisa  diakses  menggunakan android dengan versi minimal 2.3 (Gingerbread) sehingga tidak semua orang dapat mengaksesnya. Selain itu, aplikasi tersebut hanya memiliki fitur membaca Al-Qur’an saja.
Beberapa  peneliti  sebelumnya  telah  berupaya  untuk membangun  media  representasi  pengetahuan  ( knowledge representation ) yang bertujuan mempelajari dan mengambil pengetahuan dari Al-Qur’an dengan membangun  ontologi  Al-Qur’an  [2]–[5]  dan  aplikasi semantik  web  Al-Qur’an  [6].  Peneliti  lain  juga menggunakan terjemahan bahasa Inggris tafsir  Al-Qur’an untuk  membangun  ontologi  tafsir  Al-Qur’an  [7]. Namun, penelitian-penelitian tersebut hanya terbatas pada pemodelan  ontologi  saja  dan  belum  pada  tahap implementasi menghasilkan aplikasi visualisasi yang dapat digunakan untuk mempelajari Al-Qur’an. Dalam penelitian ini,  penulis  tidak  membuat  ontologi  baru,  penulis  hanya menggunakan  data  tematik  Al-Qur’an  yang  diambil  dari Al-Qur’an  Amazing  (Cordoba),  namun,  penelitian  ini menghasilkan  aplikasi  visualisasi  Al-Qur’an  yang  dapat digunakan dengan mudah.
Knowledge Graph juga digunakan dalam domain lain, seperti  pendidikan  [8] dan linguistik. Penelitian  linguistic sebelumnya  membuktikan  bahwa  pengelompokan  bahasa daerah  Indonesia  secara  tradisional  dengan hierarchical clustering dan k-means  clustering dianggap  memiliki kelemahan dalam bidang fleksibilitas eksplorasi [9]. Untuk meningkatkan  kemudahan  dalam  menelusuri  kekerabatan antar  bahasa  daerah  di  Indonesia knowledge  graph digunakan  dalam  visualisasi  pengelompokan  kekerabatan bahasa  daerah  Indonesia  menggunakan  pendekatan berbasis  grafik  untuk  membuat  dan  memvisualisasikan pengelompokan  kekerabatan  leksikal  bahasa  daerah
dengan memanfaatkan pangkalan data Automated Similarity Judgment Program (ASJP) untuk menghasilkan matrik  kekerabatan  bahasa  daerah,  dan  kemudian merumuskan data dalam bentuk grafik [10].
Penelitian-penelitian  tersebut  menjadi  motivasi  bagi penulis  bahwa knowledge  graph akan  berpotensi  untuk mempermudah  pengguna  dalam  temu  kembali  informasi dan pembelajaran Al-Qur’an.

## II. M ETODE PENELITIAN
Pada media visualisasi tematik ini, data diambil dari dua sumber yaitu http://www.qurandatabase.org/ (Database Al- Qur’an) dan Al-Qur’an Amazing Cordoba (Data Al-Qur’an Tematik).

## A. NEO4J
Neo4j merupakan suatu platform grafik yang mengambil pendekatan  koneksi-pertama  ke  data.  Pendekatan  ini memperluas kemampuan pengguna mengenali pentingnya menjaga  hubungan  dan  koneksi  melalui  setiap  transisi eksistensi:  dari  ide,  untuk  merancang  dalam  model  logis, untuk  implementasi  dalam  model  fisik,  untuk  operasi menggunakan  bahasa  kueri  dan  untuk  persistensi  dalam meningkatkan  skala,  suatu  sistem  basis  data  harus  bisa diandalkan. Dasar representasi data yang terhubung dikenal dengan basis data berbentuk grafik.

## Gambar. 1 Model Grafik Neo4j
Permodelan  basis  data  grafik  terdiri  dari  empat  bagian seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  1  yaitu  sebagai berikut:
• Node
Node merupakan  elemen  data  utama  yang  saling terhubung  ke node lain. Node dapat  memiliki  satu atau  lebih  properti  (yaitu,  atribut  yang  disimpan sebagai pasangan kunci / nilai). Node memiliki satu atau  lebih  label  yang  menggambarkan  perannya dalam grafik, contoh: Node Al-Qur’an, Tema, dll.
• Relationships Relationships adalah  proses  menghubungkan  dua node bersifat  dan  terarah. Node dapat  memiliki banyak  hubungan,  bahkan  rekursif. Relationships
dapat memiliki satu atau lebih properti (yaitu, atribut yang  disimpan  sebagai  pasangan  kunci  /  nilai). Contoh relationships pada Gambar 1 ialah Ayat  dan Subtema.
• Properties
Properties  merupakan  tempat  penyimpanan  data ( metadata )  tentang Node ataupun Relationship berupa  pasangan  nama  properti  dan  nilai  properti. Nilai pada suatu Node berupa string , dapat diindeks dan dibatasi. Contoh properties dari node Tema ialah Nama: ikhsan.
• Label
Label  digunakan  untuk  mengelompokkan node ke dalam  himpunan/grup,  yang  mana  label  ini  bagian dari nodes .  Label  diindeks  untuk  mempercepat pencarian node dalam grafik.

## B. GRAPH DATABASE
Graph database merupakan suatu model database untuk penyimpanan  menggunakan  prinsip  teori  grafik,  dimana semua  data  dilambangkan  dengan node dan  setiap node saling berkaitan yang sering disebut dengan edge .
Adapun  pemodelan node pada  basis  data  grafik  ini ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar. 2 Model Node.

## 1) Tema
Tema  merupakan node yang  menampung  semua  data berbagai  macam  data  tema  dengan  satu  properti  yaitu “nama”.
2) Al-Qu’ran. Al-Qur’an  merupakan node yang  menampung  semua data Al-Quran dengan lima properti yang ditunjukkan pada Tabel I.
TABEL I
TABEL NODE A L -Q UR ’ AN No Properti 1 Kode_Index
2 Kode_surat 3 Ayat 4 Bhs_arab 5 Bhs_Indonesia Al-Qur`an Tema Ayat Node Property Relationship Subtema Nama: ikhsan Tema Al-Quran Surah

## 3) Surah.
Surah  merupakan node yang  menyimpan  semua  data terjemahan surat dari Al-Qur’an dengan lima properti yang ditunjukkan pada Tabel II.
TABEL II
TABEL NODE S URAH
No Property 1 Kode_surat 2 Nama_surat 3 Arti_Surat 4 Jumlah_ayat
5 Tempat_turun

## C. CYPHER
Cypher  merupakan  perintah  yang  digunakan  pada Neo4j, yang mana teknik yang paling berguna dari bahasa kueri  ini  adalah  menggunakan  pencocokan  pola  antara kueri dan pola serupa yang ada dalam grafik. Fitur cypher load digunakan  dalam  penginputan  data  dengan  bentuk inputan  file  dalam  format  csv  ke  basis  data  neo4j. Sedangkan  dalam  pencarian  data  dengan  jarak  tertentu digunakan fitur cypher hops .
1) Cypher Load CSV
Pada  media  ini cypher  load digunakan  untuk  proses penginputan data sekaligus untuk mengelompokkan semua tema yang ada. Tahapan pengelompokan sebagai berikut:
• Load Tema. Pada  tahapan  load  tema  ini,  semua  data  tema  akan dimasukan pada label tema, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar. 3 Load Tema.
• Load Subtema
Load  subtema  merupakan  tahapan  yang  dilakukan untuk  mencari  hubungan  antar  berbagai  tema  yang ada , seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar. 4 Load Subtema.

## • Load Tematik
Load  tematik  merupkan  tahapan  yang  dilakukan menghubungkan  antara  tema  dengan  Al-Qur’an berdasarkan  key  yang  ada  pada  Al-Qur’an  berupa kode_index ,  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar 5.
Gambar. 5 Load Tematik.
2) Cypher Hops.
Cypher hops merupakan suatu kode cypher yang tersedia di platform Neo4j yang berguna unuk mencari semua relasi data  yang  terhubung  dengan  jarak  hubungan  yang dinginkan , seperti yang ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar. 6 Cypher Hops.

## D. PENGEMBANGAN DAN PERANCANGAN MEDIA
Dalam  membangun  atau  mengembangkan  media visualisasi ini tentunya diperlukan perancangan agar media yang  dibangun  berjalan  dengan  baik.  Alur  kerja  media visualisasi  tematik  Al-Quran  berbasis knowledge  graph dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar. 7 Alur Kerja Media Visualisasi Tematik Al-Qur’an.
Proses  aliran  data  yang  terjadi  pada  media  visualisasi diawali dengan konversi data file csv yang diinputkan oleh admin yang kemudian disimpan ke dalam database Neo4j menggunakan  bantuan  kueri cypher  load yang  diramu dalam aplikasi web berbasis php seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7. Setelah data dikonversi dalam bentuk basis data  grafik  Neo4j,  pengguna  dapat  mengakses  data  Al-
LOAD CSV WITH HEADERS FROM
'http://localhost/neo4j/tema.csv' AS row CREATE (:Tema {Name: row.tema});
LOAD CSV
WITH HEADERS FROM "http://localhost/neo4j/tematik2.csv" AS row MATCH (t:Tema),  (st:Tema) WHERE t.Name  = row.tema AND st.Name = row.subtema
CREATE (t)-[:Subtema]->(st)
LOAD CSV WITH HEADERS FROM
"http://localhost/neo4j/tematik.csv" AS row MATCH (t:Tema), (st:Tema),(k1:AlQuran) WHERE t.Tema  =  row.tema AND st.Tema  = row.subtema AND k1.Kode_Index = row.tematik CREATE (st)-[:Ayat]->(k1)
match (a:AlQuran  {Surat: "2" ,  Ayat: "177" })-[r*1..3]- (c) return c,a,r
Qur’an dan tematik dengan menggunakan aplikasi berbasis web.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## E. DESAIN ANTARMUKA
Berikut  merupakan  contoh  tampilan  hasil  media visualisasi tematik Al-Qur’an:
Gambar. 9 Desain Antarmuka Pengguna Tematik.
Gambar  9  menunjukkan  tampilan  media  visualisasi dengan data tema sebanyak 46 tema dan 274 surat dan ayat. Untuk  pencarian  berdasarkan  estimasi  jarak  bisa  dilihat pada Gambar 10.

## Gambar. 10 Pencarian Surat dan Ayat.
Data yang dicari pada Gambar 10 merupakan pencarian surat  =  2  dan  ayat  =  177  dengan  panjang  hubungan sebanyak  =  3.  Untuk  pencarian  panjang  hubungan menggunakan cypher  hops yang  berfungsi  untuk mencari tetangga dari node yang dicari sebanyak 3 jarak hubungan.
Gambar 11 menunjukkan contoh pencarian tema dalam media  visualisasi  yang  telah  dibangun.  Data  yang  dicari pada Gambar 11 merupakan pencarian tema = janda dengan panjang  hubungan  sebanyak  =  2.  Pada  pencarian  tema hanya  perlu  memaksukan  key  kata  yang  ingin  dicari  dan menampilkan node dengan panjang hubungan sebanyak 2.

## Gambar. 11 Pencarian Tema.
Gambar  12  menunjukkan  contoh  pencarian  kalimat lengkap atau kosakata dalam terjemahan dari surat dan ayat di terjemahan Al-Qur’an berbahasa Indonesia dalam media visualisasi yang dibangun.
Gambar. 12 Pencarian kalimat Dalam Terjemahan Surat dan Ayat.

## F. PENGUJIAN MEDIA
Pengujian sistem dilakukan dengan cara membandingkan antara pencarian manual pada Al-Qur’an Amazing Cordoba dengan pencarian menggunakan media visualisasi  tematik  Al-Qur’an.  Terdapat  2  cara  pengujian yaitu  (1)  pencarian  berdasarkan  surat  dan  ayat  untuk melihat ketepatan tema yang dihasilkan, dan (2) pencarian berdasarkan  tema  untuk  melihat  ketepatan  surat  dan  ayat yang  dihasilkan.  Hasil  pengujian  pencarian  berdasarkan surat  dan ayat  dapat  dilihat pada Tabel  III, dan pencarian berdasarkan tema dapat dilihat pada Tabel IV.
TABEL III TABEL P ENCARIAN B ERDASARKAN S URAT DAN AYAT No Pertanyaan Data Dari Al-Quran Amazing Cordoba Data Dari Media Visualisasi Tematik Precis ion Recall F1 Score 1 Coba cari surat = 2 dan ayat = 177, panjang hubungan= 1 Ada 20 tema yang dihasilkan { ihsan, hakikat kebaikan, jalan taqwa, ganjaran sabar, sabar dalam menghadapi sesuatu yang kita benci, keutamaan berhati-hati dalam berbuat jujur, sabar saat berperang, siaga, perintah memberi solat salah satu rukun islam, kewajiban zakat, menunaikan zakat salah satu rukun islam, tauhid uluhiyyah, kewjiban beriman kepada malaikat, kewajiban dan keutamaan beriman pada kitab-kitab, kewajiban beriman pada  para rasul, kewajiban beriman pada hari akhir, iman adalah ucapan  dan perbuatan, balasan dan pahala dari allah, memenuhi sumpah dan janji, Melindungi janda-janda dan orang miskin, infaq-pelindug dari api neraka  } Ada 5 tema yang dihasilkan {Mendahulukan kepentingan orang, ihsan, Melindungi janda-janda dan orang miskin, siaga, infaq- pelindug dari api neraka} 1 0.25 0.4 2 Coba cari surat = 3 dan ayat = 17, panjang hubungan = 1 Ada 6 tema yang dihasilkan {Anjuran untuk berinfaq, infaq pelindung dari api neraka, rendah diri dan khusuk, keutamaan berhati-hati dalam berbuat jujur, keutamaan istighfar, kapan disunnatkan istighfar} Ada 2 tema yang dihasilkan {Anjuran untuk berinfaq, infaq pelindung dari api neraka} 1 0.33 0.5 3 Coba cari surat = 7 dan ayat = 199, panjang hubungan = 2 Ada 11 tema yang dihasilkan {Tawadhu, Rahmat diantara orang-orang beriman, memaafkan orang yang bersalah, berbaur dengan orang-orang bodoh, cara berdakwah kepada allah, amar ma’ruf dan nahi munkar, kesetiaan, cinta, lemah lembut, kelapangan dada orang alim, Menjauhi syubhat} Ada 3 tema yang dihasilkan {Rahmat diantara orang-orang beriman, cinta, lemah lembut} 1 0.28 0.4 4 Coba cari surat = 37 dan ayat = 102, panjang hubungan = 1 Ada 9 tema yang dihasilkan {sabar dalam menghadapi sesuatu yang kita benci, keyakinan, Allah menguji nabi Ibrahim AS, mimpi menyembelih anaknya (Ismail), taat kepada orang tua, mematuhi perintah Allah & Rasulnya, Nabi Ismail AS. yang disembelih, Sifat nabi Ismail AS. dalam Al Quran, keyakinan} Ada 3 tema yang dihasilkan {Nabi Ismail AS. yang disembelih,Sifat nabi Ismail AS. dalam Al Quran, keyakinan} 1 0.3 0.5 5 Coba cari surat = 37 dan ayat = 107, panjang hubungan = 1 Tema {Nabi Ismail AS. disembelih, Pengorbanan nabi Ismail} Tema {Nabi Ismail AS. disembelih, Pengorbanan nabi Ismail} 1 1 1
TABEL IV TABEL P ENCARIAN B ERDASARKAN T EMA No Pertanyaan Data Dari Al-Quran Amazing Cordoba Data Dari Media Visualisasi Tematik Precis ion Recall F1 Score 1 Coba cari tema = etika terhadap allah, panjang hubungan = 1 Surat dan ayat {11:47, 11:45, 20:84, 26:51, 20:12, 27:19, 2:23, 18:24, 7:143} Surat dan ayat {11:47, 11:45, 20:84, 26:51, 20:12, 27:19, 2:23, 18:24, 7:143} 1 1 1 2 Coba cari tema = pembicaraan khusus dengan nabi, panjang hubungan = 1 Surat dan ayat {58:12, 58:13} Surat dan ayat {58:12, 8:13} 1 1 1 3 Coba cari tema = khusus, panjang hubungan = 1 Surat dan ayat {58:13, 58:12} Pembicaraan khusus dengan nabi {58:13, 58:12} 1 1 1 4 Coba cari tema = Nasihat, panjang hubungan = 1 Surat dan ayat {103:3, 24:17, 11:34, 90:17, 7:159, 36:20, 4:63, 28:76, 28:20, 5:79} Surat dan ayat {103:3, 24:17, 11:34, 90:17, 7:159, 36:20, 4:63, 28:76, 28:20, 5:79} 1 1 1 5 Coba cari tema = Siaga, panjang hubungan = 1 Surat dan ayat {3:200, 2:177} Surat dan ayat {3:200, 2:177} 1 1 1
Berdasarkan  Tabel  III,  hasil  pencarian  berdasarkan surat dan ayat untuk menentukan ketepatan tema, rata-rata F1 Score yang dihasilkan adalah:
Rata-rata = 0.4+0.5+0.4+0.5+1
5 = 0.56
Walaupun  semua  pengujian  menghasilkan precision bernilai 1, namun nilai F1 Score media visualisasi tematik Al-Qur’an  berbasis  knowledge  graph  dalam  pencarian berdasarkan  surat  dan  ayat  hanya  bernilai  0.56,  hal  ini dikarenakan  tidak  semua  data  pada  Al-Qur’an  Cordoba dimasukan ke dalam media visualisasi.  Namun, berdasarkan  Tabel  IV,  hasil  pencarian  berdasarkan  tema untuk  menentukan  ketepatan  surat  dan  ayat,  seluruh pengujian  memiliki  F1  Score  bernilai  1.  Hal  ini dikarenakan surat dan ayat pada beberapa tema yang sudah ditetapkan  sebagai sample diinputkan  semua  ke  dalam media visualisasi.

## IV. K ESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  media  visualisasi  dibuat  untuk memudahkan  pengguna  untuk  melakukan  pencarian berbasis  tematik  pada  Al-Quran  dan  semua  hubungan antara tema dengan tema yang lain, tema dengan ayat, dan ayat  dengan  ayat  lain  berdasarkan  tema.  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.
U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Penelitian  ini  didanai  oleh  Universitas  Islam  Riau melalui  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  Kepada
Masyarakat  dengan  Nomor:  687/KONTRAK/LPPM- UIR/5-2019.

## R EFERENSI
[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.