## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 548-557 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5148

## Penerapan Chatbot pada Aplikasi Web Tanya Jawab Tentang Fiqih Jual Beli Islam Menggunakan LangChain
Nurhapiza, Nazruddin Safaat Harahap * , Muhammad Fikry, Muhammad Affandes
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, UIN Sultan Syarif Kasim, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 12050127062@students.uin-suska.ac.id, 2,* nazruddin.safaat@uin-suska.ac.id, 3 muhammad.fikry@uin-suska.ac.id,
4 affandes@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: nazruddin.safaat@uin-suska.ac.id Submitted: 07/05/2024; Accepted: 18/05/2024; Published: 30/05/2024
Abstrak −Fiqih  adalah  bidang  yang  mempelajari  aturan  Islam  tentang  bagaimana  manusia  berperilaku,  baik  dalam  ucapan maupun  tindakan.  Fiqih  jual  beli  Islam  adalah  cabang  fiqih  yang  berkonsentrasi  pada  hukum  dan  aturan  yang  berkaitan dengan transaksi dan interaksi sosial yang terjadi dalam kehidupan sehari-hari umat Islam. Banyak sumber belajar fiqih jual beli,  termasuk  buku  dan  internet.  Namun,  pencarian  manual  dapat  memakan  waktu  lama  dan  menyulitkan  beberapa  orang untuk  mendapatkan  pemahaman  mendalam.  Penerapan  chatbot  pada  aplikasi  web  tanya  jawab  dapat  memberikan  solusi untuk  menyedikan  akses  yang  lebih  mudah.  Penelitian  ini  bertujuan  memberikan  solusi  yang  efektif  dan  efisien  dalam memahami fiqih muamalah (jual beli Islam). Penelitian ini mengembangkan sistem tanya jawab tentang fiqih jual beli Islam untuk  memudahkan  pengguna  memahaminya,  dengan  memanfaatkan  pendekatan  deep  learning  melalui  teknologi  seperti LangChain, OpenAI, Large Language Model, dan ChatGPT 3.5 turbo. Implementasi dilakukan melalui aplikasi web chatbot yang menyediakan tampilan awal dan menu, memungkinkan pengguna mengajukan pertanyaan tentang fiqih jual beli Islam serta  melihat  jawaban  dan  referensinya.  Pengujian  dilakukan  oleh  mahasiswa  UIN  Sultan  Syarif  Kasim  Riau  dan  seorang ustaz  yang  memiliki  pemahaman  yang  baik  mengenai  fiqih  muamalah  menggunakan  sepuluh  pertanyaan  yang  diuji  coba melalui  aplikasi  web  tanya  jawab  sebagai  panduan.  Hasil  pengujian  menunjukkan  evaluasi  jawaban  sebesar  88,8%  dengan kategori sangat sesuai terkait kebenaran respons yang diberikan.
Kata Kunci: Fiqih Muamalah; LangChain; Large Language Model; OpenAI; Question Answering System
Abstract −Fiqh  is  the  field  that  studies  Islamic  rules  on  how  humans  behave,  both  in  speech  and  action.  Islamic  Fiqh  of buying and selling is a branch of fiqh that concentrates on the laws and rules relating to transactions and social interactions that occur in the daily lives of Muslims. There are many sources of learning about the fiqh of buying and selling, including books and the internet. However, manual searches can take a long time and make it difficult for some people to gain in-depth understanding. The application of a chatbot to a question and answer web application can provide a solution to provide easier access. This research aims to provide an effective and efficient solution in understanding fiqh muamalah (Islamic buying and selling). This research develops a question and answer system about the fiqh of Islamic buying and selling to make it easier for  users  to  understand,  by  utilizing  a  deep  learning  approach  through  technologies  such  as  LangChain,  OpenAI,  Large Language Model, and ChatGPT 3.5 turbo. Implementation is done through a chatbot web application that provides an initial display  and  menu,  allowing  users  to  ask  questions  about  the  fiqh  of  Islamic  buying  and  selling  and  see  the  answers  and references. Testing was conducted by students of UIN Sultan Syarif Kasim Riau and an ustaz who has a good understanding of fiqh muamalah using ten questions that were tested through the question and answer web application as a guide. The test results showed an answer evaluation of 88.8% with a very suitable category regarding the correctness of the responses given.
Keywords : Fiqh Muamalah; LangChain; Large Language Model; OpenAI; Question Answering System

## 1. PENDAHULUAN
Fiqih adalah bidang ilmu yang menjelaskan aturan agama Islam tentang manusia berperilaku, baik dalam kata- kata maupun tindakan [1]. Fiqih mencakup dua topik utama tentang ibadah kepada Allah. Yang pertama adalah tentang  bagaimana  seorang  hamba  harus  berhubungan  dengan  Allah  SWT  sang  pencipta,  atau  ibadah  secara langsung  („ibadah  mahdah),  yang  sering  disebut  sebagai  fiqih  ibadah.  Yang  kedua  adalah  tentang  bagaimana seorang  hamba  dalam  hubungannya  dengan  sesama  manusia  dan  lingkungannya,  atau  ibadah  tidak  langsung („ibadah ijtima„iyyah), yang sering disebut Fiqih Muamalah [2].
Ajaran  tentang  Muamalah  membahas  persoalan-persoalan  yang  timbul  dari  interaksi  manusia  dalam memenuhi  kebutuhan  individu,  sesuai  dengan  prinsip-prinsip  yang  terdapat  dalam  Al-Qur'an  dan  As-Sunnah. Salah satu cabang ilmu fiqih  yang signifikan untuk dipelajari adalah Fiqih Muamalah. Muamalat adalah istilah Islam untuk hubungan antara manusia sebagai makhluk sosial. Transaksi jual beli, gadai, hutang piutang, sewa- menyewa, upah, dan lain-lain adalah contoh jenis muamalat. Jual beli adalah komponen penting dalam muamalat yang  umum,  yang  mencakup  pertukaran  barang  dengan  barang,  uang  dengan  barang,  atau  sebaliknya,  dengan syarat tertentu. Salah satu bagian penting dari ilmu fiqih adalah fiqih muamalah, yang menekankan aturan-aturan tentang bagaimana manusia berinteraksi satu sama lain dalam kehidupan sehari-hari [3].
Fiqih muamalah juga dikenal sebagai jual beli Islam dibahas dalam banyak literatur yang dapat digunakan sebagai  pedoman  etika  sosial  bagi  seorang  Muslim.  Sumber-sumber  ini  biasanya  berupa  buku  atau  kitab  yang tersedia  secara  umum.  Namun,  seiring  berjalannya  waktu,  buku-buku  tidak  lagi  menjadi  sumber  informasi utama.  Aplikasi  berbasis  web  semakin  diminati  sebagai  metode  pembelajaran  online.  Aplikasi  tersebut  dapat diakses  kapan  saja  dan  dari  mana  saja  dengan  koneksi  internet.  Hal  ini  membantu  orang  memahami  Fiqih Muamalah (jual beli Islam) dengan cepat dan efektif [4].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 548-557 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5148
Perkembangan  teknologi  seperti  kecerdasan  buatan  dan  pemrosesan  bahasa  alami  telah  membawa dampak  yang  signifikan.  Salah  satu  teknologi  yang  semakin  populer  adalah  sistem  tanya  jawab (question answering  system) . Sistem  ini  memungkinkan pengguna untuk menyampaikan pertanyaan dalam  bahasa alami, dan  bukan  hanya  memberikan  daftar  dokumen  yang  harus  disortir  untuk  menemukan  jawaban.  Sebaliknya, sistem  ini  memberikan  jawaban  langsung  dalam  bentuk  potongan  teks  atau  frasa  singkat  atas  pertanyaan  yang diajukan [5]. Beberapa metode digunakan dalam sistem jawaban pertanyaan ini yaitu pengumpulan, pengolahan bahasa alami, pengajaran mesin dan jaringan neural, pengajaran mendalam, dan pengukuran kemiripan ucapan. Sistem  ini  dirancang  untuk  memahami  dan  memproses  konteks  pertanyaan  pengguna  untuk  memberikan jawaban  yang  akurat  dan  ringkas.  Sistem  ini  menggunakan  pemrosesan  bahasa  alami,  pengambilan  informasi, dan  pembelajaran  mesin  untuk  menganalisis  dan  mengekstrak  informasi  yang  relevan  dari  dataset  atau  basis pengetahuan yang tersedia [6].
Salah  satu  penelitian  yang  dilakukan  Rosyadi  pada  tahun  2018  tentang  penerapan question  answering system pada  pembahasan  agama  islam  dengan  pendekatan  metode pattern  based mendapatkan  akurasi  yang dicapai sebesar 39,36%. dihitung berdasarkan evaluasi kinerja sistem dalam menghasilkan jawaban yang relevan terhadap  282  pertanyaan  [7].  Penelitian  selanjutnya  juga  dilakukan  Saputra  &  Nurpajriah  pada  tahun  2023 tentang question answering system menggunakan metode rule-based tentang nabi Ibrahim dan nabi Muhammad SAW, Dari pengujian yang dilakukan sebanyak 80 kali, didapatkan rata-rata waktu menemukembalikan jawaban sebesar  1.12  detik  [8].  Penelitian  selanjutnya  juga  dilakukan  oleh  oleh  Khusna  &  Mardhia  pada  tahun  2019 tentang  perancangan  aplikasi question  answering  system pada  terjemahan  al-quran,  Penelitian  ini  merancang aplikasi question answering  system pada terjemahan al quran untuk  membantu pengguna  menemukan  jawaban terjemahan  Al-quran  dengan  menggunakan  pertanyaan  yaitu  dimana,  apa,  siapa,  berapa,  kapan  dan  mengapa. Berdasarkan  hasil  pengujian  rancangan  aplikasi  diperoleh  nilai usability 28  dari  35  yang  menunjukkan  bahwa rancangan  aplikasi  layak  dikembangkan  sebagai  alat  bantu  dalam  mencari  jawaban  terjemahan  Al  quran  dan sesuai kebutuhan pengguna[9].
Penelitian  tentang  sistem  tanya  jawab  menggunakan  pendekatan deep  learning yang  dikenal  sebagai pembelajaran  mendalam,  yang  menggunakan arsitektur jaringan  saraf tiruan  yang  mendalam untuk  memahami pola  dan  karakteristik  data  yang  kompleks.  pada  penelitian  sebelumnya  oleh  Tahsin  Mayeesha  tahun  2021 tentang deep  learning  based  question  answering  system  in Bengali  menggunakan  metode deep learning untuk peningkatan  signifikan  dalam  akurasi  sistem  QA  [10].  Penelitian    tentang  sistem  penjawab  pertanyaan  di Vietnam  menggunakan  metode deep  learning juga  di  lakukan  oleh  Phuc  tahun  2023  dalam  meningkatkan kinerja  sistem,  memahami  bahasa  manusia,  mengenali  pola  kompleks,  dan  memungkinkan  pembelajaran otomatis [11].
Dalam  penelitian  ini,  implementasi  aplikasi  tanya  jawab  menggunakan  LangChain  dan  Streamlit bertujuan untuk menyederhanakan proses pencarian dan ekstraksi informasi dari dokumen PDF. LangChain yang didukung  oleh  Natural  Language  Processing  (NLP)  dan  Large  Language  Models  (LLM),  menggunakan algoritma NLP canggih untuk menganalisis konten PDF dan mengekstrak informasi penting. Natural Language Processing  (NLP)  adalah  bidang  kecerdasan  buatan  di  mana  komputer  dirancang  untuk  berkomunikasi  dengan manusia menggunakan bahasa alami, seperti Bahasa Indonesia [12]. LangChain menggunakan kerangka aplikasi web  Streamlit  untuk  membuat  antarmuka  pengguna  yang  ramah  pengguna.  Ini  memungkinkan  pengguna berinteraksi  dengan  dokumen  PDF  dengan  mudah.  Dengan  LangChain  dan  Streamlit,  mereka  dapat  dengan mudah  berkomunikasi  dengan  dokumen  PDF,  membuat  pencarian  dan  ekstraksi  informasi  lebih  mudah. LangChain  juga  memungkinkan penyimpanan kueri, pembuatan  bookmark, dan penandaan  bagian  penting dari dokumen PDF, yang memungkinkan pengguna mengekstrak informasi dengan mudah.[13].
LangChain  dapat  berinteraksi  dengan  banyak  sumber  data  dan  aplikasi  dengan  mudah.  Komponen modular dari framework ini dapat disesuaikan untuk memenuhi berbagai kebutuhan penggunaan, memungkinkan pengembangan aplikasi kecerdasan buatan yang disesuaikan dengan cepat. Dalam penelitian ini, Large Language Models  (LLM)  digunakan  untuk  menjawab  pertanyaan  tentang  dokumen  tertentu.  Dengan  bantuan  LLM, aplikasi  dapat  dibangun  untuk  menjawab  pertanyaan  tentang  isi  dokumen,  sehingga  membantu  pengguna mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang isi dokumen [14].
Large  Language  Models  (LLM)  adalah  model  kecerdasan  buatan  yang  canggih  yang  dirancang  untuk memahami dan menghasilkan teks yang mirip manusia untuk berbagai tujuan. Model ini dilatih dengan data teks dalam jumlah besar dan memiliki kemampuan untuk memprediksi kata-kata akan muncul dalam situasi tertentu. Untuk  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  pola  bahasa  yang  kompleks,  LLM  menggunakan arsitektur  transformator  seperti  GPT  (Generative  Pre-trained  Transformer).  Selain  itu,  LLM  dapat  disesuaikan dengan input pengguna dan digunakan dalam berbagai lingkungan, seperti aplikasi web atau API [15].
Penelitian ini menggunakan deep learning dengan teknologi LangChain, Open AI, dan Large Language Model (LLM)  untuk  memperdalam  pemahaman  terhadap  konteks  yang  rumit  dalam  pertanyaan  dan  jawaban. Dalam  bidang pemrosesan  bahasa alami (NLP),  deep  learning  adalah teknik  yang  menggunakan  jaringan  saraf tiruan (neural  network) untuk  memahami dan  merepresentasikan  struktur bahasa  manusia. Dengan  metode  ini, komputer  dapat  belajar  secara  otomatis  dari  data  yang  ada  tanpa  memerlukan  pengaturan  manual  untuk  setiap aturan atau fitur. Model-model NLP yang menggunakan jaringan saraf dapat memilih kata-kata yang lebih sesuai dengan  konteks  yang  benar  dengan  memeriksa  teks  paralel  dalam  jumlah  besar.  Hal  ini  membantu  dalam

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 548-557 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5148
menggambarkan  konteks  yang  serupa  dengan  lebih  baik  [16]. Deep  learning memiliki  kemampuan  untuk mengelola  dataset  yang  besar  dengan  efisien,  yang  seringkali  diperlukan  dalam  sistem  tanya  jawab  yang memanfaatkan  banyak  data  untuk  memahami  pola  dan  hubungan  antara  pertanyaan  dan  jawaban.  Berdasarkan penjelasan  tersebut,  peneliti  akan  mengembangkan  sistem  tanya  jawab  tentang  fiqih  jual  beli  Islam  dengan menerapkan pendekatan deep learning menggunakan LangChain dan OpenAI.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  tahap,  yaitu  identifikasi  masalah,  pengumpulan  data,  analisis  sistem, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
1. Identifikasi Masalah
Pada tahap ini, dilakukan identifikasi terhadap permasalahan yang akan dijadikan fokus penelitian.
2. Pengumpulan Data
Studi  literatur  adalah  langkah  awal  dalam  pengumpulan  data,  di  mana  dilakukan  pencarian,  pembelajaran, dan pemahaman dari berbagai literatur yang relevan, seperti buku, jurnal, atau situs web yang terkait dengan topik penelitian.
3. Analisa Sistem
Analisa  kebutuhan  data  menganalisis  jumlah  data  yang  diperlukan  untuk  penelitian.  Dalam  penelitian  ini, penulis  mengumpulkan  informasi  tentang  fiqih  muamalah,  atau  jual  beli  Islam  dari  buku-buku  fiqih muamalah.  A  nalisis  model  Bahasa  adalah  proses  mengevaluasi  model  bahasa  yang  tepat  untuk  diterapkan dalam  system  tanya  jawab.  Peneliti  menggunakan  Large  Langugae  Model  (LLM),  yang  terdiri  dari  model GPT-3,5 turbo dan OpenAI. Selain itu, mereka menggunakan kerangka kerja LangChain untuk meningkatkan keakuratan dan relevansi model. LangChain membantu dalam pengolahan data fiqih muamalah, yang dikenal sebagai  fiqih  jual  beli,  sehingga  model  dapat  memahaminya  dan  menyimpannya  di  vector  store,  yang berfungsi  sebagai knowledge base untuk penelitian. Langchain  membantu memproses pertanyaan pengguna melalui berbagai Langkah dan memberikan jawaban yang tepat.
4. Perancangan Sistem
Perancangan sistem dalam penelitian ini menggunakan konsep LangChain yang mencakup beberapa tahapan yang akan dilakukan secara berurutan, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2 berikut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 2. Kerangka Tahapan Penelitian
Dari  Gambar  2,  dijelaskan  bahwa  penelitian  ini  menggunakan  data  dari  tiga  buku  fiqih  muamalah dalam format PDF. Buku-buku tersebut dilakukan proses chunk of text atau pemotongan teks  yaitu dipecah menjadi  bagian-bagian  teks  yang  lebih  kecil  dengan  memotong  setiap  1000  karakter.  Selanjutnya,  proses embedding  dilakukan  untuk  mengubah  potongan-potongan  teks  ini  menjadi  representasi  numerik  (vektor), seperti  0101,  dengan  bantuan  OpenAI.  Setelah  itu,  hasil  embedding  disimpan  dalam  Vector  Store menggunakan Facebook AI Similarity Search (FAISS).
FAISS adalah library yang digunakan untuk  menyimpan  vector store. FAISS  juga dapat  melakukan pencarian  kesamaan  (similarity  search),  mengelompokkan,  dan  mengubah  vektor.  Setelah  itu,  terbentuklah knowledge  base  yang  akan  digunakan  sebagai  database  untuk  sistem  tanya  jawab  ini.  Ketika  pengguna mengajukan pertanyaan, seperti “apa hukum tawar-menawar dalam jual beli?”, pertanyaan tersebut juga akan di  embedding  dan  dilakukan  similarity  search  pada  vector  store  untuk  menemukan  beberapa  jawaban  yang relevan.  Jawaban-jawaban  ini  kemudian  dirangking  dan  hasil  perangkingan  tersebut  diproses  oleh  LLM menjadi jawaban yang dapat dimengerti oleh manusia.
a. Data
Penelitian  menggunakan  data  dalam  format  PDF yang  terdiri  dari  tiga  buku  yaitu  Fiqih  Muamalah  dari Klasik Hingga  Kontemporer  karya  Akhmad  Farroh Hasan,  M.SI dengan 201  halaman,  Fiqih Muamalah karya Umi Hani, S.Ag., M.Pd dengan 149  halaman, dan  Fiqih  Muamalah karya Subairi, S.E, Sy., M.E. dengan 237 halaman.
b. Chunk Of Text
Chunk  of  text atau  pemotongan  teks  adalah  proses  membagi  dokumen  fiqih  muamalah  menjadi  bagian- bagian yang lebih kecil dengan tujuan mengumpulkan teks yang relevan dalam konteks yang sebanding. Setiap  kalimat  dipisahkan  menjadi  segmen-segmen  yang  tidak  tumpang  tindih  melalui  teknik  yang disebut shallow  parsing. Shallow  parsing sering  disebut chunking yang  memiliki  dua  pendekatan  yaitu machine  learning dan rule-based .  Ini  melibatkan  pemisahan  kalimat  menjadi  himpunan  frasa  untuk memastikan potongan teks yang tepat dan tidak mengubah arti sebenarnya [17]. Chunking teks memecah menjadi bagian-bagian yang lebih kecil atau unit yang lebih mudah diatur dan dipelajari. Ini membantu menyederhanakan teks dan memudahkan langkah-langkah berikutnya dalam proses pengolahan natural language processing (NLP) dan text  mining . Dalam proses pengolahan  NLP, chunking  memainkan peran penting karena  membantu dalam  ekstraksi  informasi, analisis sentimen, dan deteksi plagiarisme. [18][19].
c. Embeddi ng
Embedding atau  penyematan  kata  adalah  teknik  yang  digunakan  untuk  merepresentasikan  kata-kata dengan  menggunakan  representasi  vector  [20]. Embedding atau word  embedding sebenarnya  merujuk pada  konsep  yang  sama.  Keduanya  mengacu  pada  proses  mengubah  kata  menjadi  representasi  numerik (vektor)  yang  menangkap  hubungan  semantik  antara  kata-kata.  Representasi  kata  adalah  teknik  penting dalam pemrosesan bahasa alami (NLP) dan digunakan dalam berbagai tugas NLP. Beberapa algoritmanya seperti  ELMo,  GloVe,  word2vec,  dan  FastText  [21][22]. Word  embedding merupakan  penerapan  dari unsupervised learning dengan menggunakan Deep Neural Network [23]. d. Vector Store
Vector store atau penyimpan vector adalah jenis basis data khusus yang dirancang untuk menyimpan dan mengelola embedding vector. Dalam penelitian ini, penyimpan vektor menggunakan library FAISS untuk menyimpan  representasi  numerik  (vektor)  dari  teks,  gambar,  dan  data  lain  yang  telah  diproses sebelumnya. Vector  store melakukan  pencarian  berdasarkan  kesamaan,  berbeda  dengan  pencarian

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 548-557 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5148
database tradisional yang bergantung pada kata kunci. Store ini mencari titik data dalam koleksinya yang memiliki representasi vektor paling mirip saat menerima data baru yang telah dikonversi menjadi vektor.
e. Similarity Search
Pencarian  kesamaan  (similarity  search)  adalah  proses  untuk  mengambil  data  yang  serupa  dengan  kueri yang diberikan, berdasarkan ukuran kesamaan tertentu  [24]. Pencarian kemiripan adalah proses  mencari objek  yang  serupa  dengan  objek  kueri  yang  ada  dalam  kumpulan  data  [25].  Pencarian  kemiripan  juga merujuk  pada  proses  memilih  objek  data  dari  kumpulan  yang  serupa  dengan  objek  kueri  berdasarkan ukuran  kemiripan  tertentu    [26]. Similarity dapat  dihitung  menggunakan  berbagai  metode  atau  fungsi, tergantung pada jenis data dan tujuan pencarian. [27].
f. Rangked Result
Rangked Result adalah daftar hasil yang disusun oleh LangChain dalam urutan tertentu. Dalam proses ini, hasil  yang  paling  relevan  atau  paling  sesuai  dengan  permintaan  pengguna  ditempatkan  di  peringkat teratas,  berdasarkan  tingkat  kesesuaian  setiap  respons  dengan  permintaan  pengguna  dan  pemahaman internal  model  bahasa.  Data  disusun  berdasarkan  relevansi  dengan  permintaan  atau  kriteria  pencarian tertentu.  Faktor-faktor  seperti  kesamaan  kosa  kata,  struktur  kalimat,  kehadiran  entitas  (seperti  nama orang,  tempat,  atau  organisasi),  dan  relevansi  topik  antara  dokumen  dan  pertanyaan  dihitung  untuk mengukur relevansi ini.
g. Large Language Model (LLM)
Penelitian  ini  menggunakan  model  bahasa  GPT-3.5  turbo  dan  data  dari  buku  fiqih  muamalah  untuk melatih model untuk memahami dan menjawab pertanyaan tentang fiqih jual beli Islam. LLM ChatGPT, yang  dikembangkan  oleh  OpenAI  di  San  Francisco,  memiliki  kemampuan  untuk  memproses  dan merespons  pertanyaan  berbasis  teks  secara  humanistik.  [28].  Large  Language  Model  (LLM)  adalah kecerdasan  buatan  yang  dapat  memahami  dan  menghasilkan  teks  yang  serupa  dengan  tulisan  manusia. LLM  dapat  menangani  tugas-tugas  pemrosesan  bahasa  alami  seperti  analisis  sentimen,  terjemahan, ringkasan teks, dan produksi teks. [15].
LLM  adalah  salah  satu  sistem  kecerdasan  buatan  paling  populer  saat  ini  yang  berfungsi  untuk memahami  dan  menghasilkan  bahasa  manusia.  Model  ini  dilatih  melalui  deep  learning,  sebuah  teknik kecerdasan buatan (AI). Inovasi di berbagai bidang, seperti pemrograman komputer, telah didorong oleh kecerdasan  buatan.  Pemahaman  LLM,  seperti  ChatGPT  3.5,  telah  memasukkan  aspek  baru  ke  dalam penggunaan  AI  dalam  proses  pembangunan  perangkat  lunak.  Pengembangan  kecerdasan  buatan  dalam pemrograman Python, terutama melalui LLM, sangat memengaruhi pengembangan perangkat lunak [29].
h. LangChain
LangChain  adalah  framework  yang  memungkinkan  berbagai  langkah  dalam  pengolahan  data,  seperti memuat,  mentransformasi  (memecah),  menyimpan,  dan  mengajukan  pertanyaan  terhadap  data. LangChain  juga  menyediakan  berbagai  kelas  untuk  mendukung  kemampuan  ini,  seperti  Document Loaders, Document Transformers, Text Embedding Models, Vector Stores, dan Retriever [14].
LangChain adalah kerangka kerja sumber terbuka yang digunakan untuk membangun aplikasi web tanya  jawab  fiqih  jual  beli  Islam  dengan  menggunakan  model  bahasa  besar  (LLM),  yang  merupakan model  pembelajaran  mendalam  yang  dilatih  pada  banyak  data.  LLM  memiliki  kemampuan  untuk menghasilkan respons terhadap pertanyaan pengguna. Dengan meningkatnya penggunaan produk digital, menemukan  dan  mengekstrak  informasi  dari  dokumen  PDF  menjadi  sulit.  LangChain  memanfaatkan pemrosesan  bahasa alami (NLP) dan  LLM untuk  melakukannya dengan cara  yang  lebih  mudah dengan mengajukan  pertanyaan  dan  mengekstrak  informasi  dari  dokumen  PDF.  LangChain  menggunakan Streamlit untuk membuat antarmuka yang mudah digunakan. Ini menghilangkan kebutuhan akan keahlian dalam pengembangan web seperti HTML dan CSS [13].
i. Streamlit
Streamlit adalah  perangkat  lunak  sumber  terbuka  yang  memungkinkan  pembuatan  aplikasi web untuk proyek machine  learning dan data  science secara  cepat  dan  efisien.  Dengan  Streamlit,  kita  dapat membuat plot visualisasi  interaktif,  model, dan dasbor tanpa perlu  memikirkan kerangka kerja web atau infrastruktur backend . Streamlit  juga  menyediakan  fitur untuk  menambahkan widget  yang  memudahkan interaksi  pengguna  dengan  aplikasi web dan  model  yang  digunakan.  Framework  ini  mengintegrasikan paket-paket  populer  seperti  NumPy,  Pandas,  Matplotlib,  Seaborn,  Scikit-learn,  dan  TensorFlow, memungkinkan penggunaan model yang telah dilatih dengan cepat [13] .
5. Implementasi
Pada  penelitian  ini,  Streamlit  digunakan  sebagai  antarmuka  web  karena  dapat  membangun  antarmuka  web yang interaktif yang memungkinkan pengguna memasukkan teks dan mengunggah file PDF. Beberapa fitur unggulan  Streamlit  termasuk  visualisasi  data  interaktif  yang  memudahkan  pengguna  memahami  hasil analisis,  prototyping  cepat  yang  mempercepat  pengembangan  aplikasi,  dan  kolaborasi  real-time  yang memungkinkan banyak pengguna untuk[14].
6. Pengujian
Metode  pengujian  pada  penelitian  ini  menggunakan  User  Acceptance  Test  (UAT),  skala  yang  digunakan skala  likert.  Pengujian  User  Acceptance  Testing  termasuk  tahapan  terakhir  dalam  proses  pengujian  pada

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 548-557 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5148
sistem seteleh proses implementasi selesai. UAT yaitu pengujian aplikasi terhadap pengguna yang dilakukan sehubungan  dengan  kebutuhan  pengguna  terakhir  atau  end  user.  UAT  bertujuan  untuk  memastikan  bahwa solusi yang dibuat sesuai dengan kebutuhan pengguna sistem [30]. Pengujian dilakukan oleh mahasiswa dari berbagai jurusan, seperti Pendidikan Agama Islam, Ilmu Al-Quran dan Tafsir, serta Hukum Ekonomi Syariah di UIN Sultan Syarif Kasim Riau, serta seorang ustaz yang memiliki pemahaman yang baik mengenai fiqih muamalah. Rumus persentase UAT adalah sebagai berikut:
(1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengumpulan Data
Peneliti  melakukan  pengumpulan  data  dari e-book [31]  berjudul  Fiqih  Muamalah  dari  Klasik  Hingga Kontemporer  memiliki  jumlah  halaman  yaitu  201  halaman.  Dan e-book dari  [32],  [33]  dengan  judul    fiqih muamalah dengan  jumlah  halaman 149 dan  237 halaman. Data yang berbentuk pdf ini diubah menjadi format file txt dengan tujuan memaksimalkan hasil pada proses chunk of text dan embedding.

## 3.2 Hasil Perancangan
Hasil perancangan dari proses ini peneliti menggunakan LangChain dimulai dari chunk of text atau pemotongan teks yaitu proses membagi dokumen fiqih muamalah menjadi bagian-bagian kecil dengan tujuan mengumpulkan teks  yang  memiliki  relevansi  dengan  konteks  yang  serupa,  kemudian  hasil  dari  pemotongan    teks    tersebut dilakukan  proses embedding yaitu  meng  load  data  fiqih  muamalah  dalam  bentuk  pdf  menggunakan DirectoryLoader  dan  disimpan  pada  variable  documents,  hasil  tersebut  di  potong-potong  menggunakan RecursiveCharacterTextSpliter  dengan  ketentuan  dipotong  per  1000  karakter  dengan  pengecekan  kebelakanag sebesar 200 karakter untuk mengubah teks menjadi representasi angka (vektor) yang dapat diolah oleh algoritma pembelajaran  mesin.  Hasil  proses  embedding  di  simpan  ke  dalam  vector  store  menggunakan  library  FAISS (Facebook AI Similarity Search) dan disebut knowledge base sebagai database pada penelitian ini.
Selanjutnya  pertanyaan  dari  pengguna  di  embeeding  dan  dilakukan  similarity  search,  Similarity  search adalah metode untuk menemukan objek dalam kumpulan data fiqih muamalah yang disimpan dalam vector store menggunakan  library  FAISS.  Proses  ini  melibatkan  LLM  seperti  GPT-3  atau  GPT-3.5  untuk  menghasilkan embedding  teks.  LangChain  menggunakan  vector  store  untuk  menyimpan  dan  mengambil  embedding,  serta document_loaders  untuk  memuat  dokumen.  Pustaka  similarity_search  mencari  dokumen  mirip  berdasarkan kesamaan vektor embedding. Selanjutnya dilakukan proses  rangked result yaitu hasil yang ditemukan diurutkan berdasarkan  seberapa  mirip  dengan  objek  referensi  atau  query  yang  diberikan.  Setelah  proses rangked  result LLM akan menghasilkan jawaban yang mirip bahasa manusia dan akan dikirimkan dalam bentuk jawaban pada system tanya jawab, menerjemahkan bahasa dan menjawab pertanyaan berdasarkan data teks besar dan mampu menghasilkan output yang menyerupai manusia.

## 3.3 Hasil Implementasi Tampilan
Berikut  merupakan  hasil  implementasi  dari  Aplikasi Web Tanya  Jawab  menggunakan    Langchain framework chatbot yang sudah ada yaitu streamlit dengan tampilan awal dan tampilan menu.
a. Tampilan Awal Sistem Tanya Jawab
Ini  adalah  halaman  awal  dari  aplikasi web pertanyaan  jawaban  mengenai  fiqih  jual  beli  Islam.  Pengguna dapat mengakses aplikasi web dan akan langsung diarahkan ke halaman chatbot fiqih muamalah. Pengguna diberikan  instruksi  untuk  menanyakan  sesuatu  tentang  fiqih  muamalah  dengan  menulis  pertanyaan  pada kotak yang tersedia, seperti yang terlihat pada gambar 2.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 3. Tampilan Awal Sistem Tanya Jawab Fiqih Muamalah (Jual Beli Islam).
b. Tampilan Menu Sistem Tanya Jawab
Ini adalah menu dari aplikasi web tanya jawab tentang fiqih jual beli Islam. Di sini, pengguna dapat melihat jawaban dari pertanyaan yang diajukan serta referensi jawabannya, seperti yang terlihat pada gambar 3.
Gambar 4. Tampilan Menu Sistem Tanya Jawab Fiqih Muamalah (Jual Beli islam).

## 3.4 Hasil Pengujian
Dalam penelitian ini metode pengujian menggunakan User Acceptance Test (UAT), skala yang digunakan skala likert, Skala ini menggunakan ukuran ordinal sehingga dapat membuat ranking dari responden. Tanggapan untuk setiap item instrumen pada skala Likert memiliki kriteria penilaian dari positif sampai dengan negatif, kata yang digunakan misalnya: tidak baik, baik, cukup, kurang baik dan tidak baik [30]. Tabel skala likert ditunjukan pada tabel 1.
Pengujian  dilakukan  untuk  memvalidasi  keakuratan  jawaban  yang  diberikan  oleh  sistem  tanya  jawab terkait dasar-dasar fiqih muamalah. Pengujian ini melibatkan beberapa mahasiswa dari berbagai jurusan, seperti Pendidikan Agama Islam, Ilmu Al-Quran dan Tafsir, serta Hukum Ekonomi Syariah di Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, serta seorang ustaz yang memiliki pemahaman yang baik mengenai fiqih muamalah. Terdapat  10  pertanyaan  yang  diajukan  kepada  sistem,  dengan  jumlah  responden  sebanyak  15  orang.  Setiap responden  menjawab  pertanyaan  dengan  memilih  salah  satu  pilihan  objektif  yang  disediakan.  Adapun  pilihan jawaban terdiri dari 5 kategori dengan skor ditunjukan pada tabel 2.
Tabel 1. Skala Likert Kategori Range Tidak Setuju (TS) 0% - 20% Kurang Setuju (KS) 21% - 40% Cukup Setuju (CS) 41% - 60% Setuju (S) 61% - 80%

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 548-557 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5148
Kategori Range Sangat Setuju (SS) 81% 100% Tabel 2. Kategori dan Skor Jawaban Kategori Skor Tidak Setuju 1 Kurang Setuju 2 Cukup Setuju 3 Setuju 4 Sangat Setuju 5 Tabel 3. Hasil Pengujian No Pertanyaan TS  KS  CS  S  SS 1 Apa pengertian fiqih muamalah? 8 7 2 Bagaimana hukum jual beli yang melibatkan riba didalam islam? 3 12 3 Siapa saja yang berhak melakukan transaksi jual beli menurut fiqih muamalah dan Apa syarat-syarat sahnya transaksi jual beli? 1 3 11 4 Sebutkan macam-macam jual beli? 1 12 2 5 Apa hukum jual beli online didalam islam? 6 9 6 Apa hukum tawar menawar dalam jual beli? 1 5 9 7 Apa saja jual beli yang tidak diperbolehkan didalam islam? 1 2 4 8 8 Apa  surah Al-Quran beserta artinya dan penjelasan yang membahas tentang jual beli? 1 1 3 10 9 Kapan pembayaran upah atau sewa di anggap terlambat dan bagaimana hukumnya dalam fiqih muamalah? 2 2 4 7 10  Bagaimana cara menyelesaikan hutang jika terjadi ketidakmampuan pembayaran? 1 4 10 Jumlah 1 4 8 52  85
Dari 10 pertanyaan yang diajukan didapatkan ada 85 jawaban sangat setuju, 52 jawaban setuju, 8 jawaban cukup  setuju,  4  jawaban  kurang  setuju  dan  1  jawaban  tidak  setuju,  maka  dari  hasil  tersebut  dilakukan perhitungan sebagai berikut.
a. SS (Sangat Setuju) = 5 x 85 = 425
Total Skor = 666
b. S (Setuju) = 4 x 52 = 208 c. CS Cukup Setuju = 3 x 8 = 24 d. KS (Kurang Setuju) = 2 x 4 = 8 e. TS (Tidak Setuju) = 1 x 1 = 1 Menghitung nilai X dan Y Menghitung nilai X (skor tertinggi) dan nilai Y (skor terendah) yaitu sebagai berikut:
X =  Skor tertinggi x (jumlah pertanyaan x jumlah responden)
X = 5 x (10 x 15) = 750 Y = Skor terendah x (jumlah pertanyaan x jumlah responden) Y = 1 X (10 X 15) = 150
Dari 10 pertanyaan yang diajukan diatas, hasil pengujian memberikan skor atas jawaban yang diberikan oleh sistem tanya jawab mendapatkan persentase penerimaan pengguna sebesar 88,8 %.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menghasilkan  sistem  tanya  jawab  tentang  fiqih  jual  beli  islam  dengan  menggunakan  pendekatan deep  learning (LangChain  dan  OpenAI).  Penggunaan  teknologi  seperti  LangChain  dan  OpenAI  telah memungkinkan  pemrosesan  bahasa  alami  yang  lebih  baik,  sehingga  sistem  mampu  memahami  konteks  yang kompleks  dalam  pertanyaan  dan  memberikan  jawaban  yang  lebih  relevan.  Dengan  demikian,  akses  terhadap informasi  tentang  fiqih  muamalah  menjadi  lebih  mudah  dan  cepat,  memungkinkan  individu  untuk  memahami aturan-aturan  yang  terkandung  dalam  agama  islam  terkait  dengan  transaksi  jual  beli.  Metode  penelitian  yang cermat dan sistematis, seperti  yang dijelaskan dalam  bagian  metodologi, telah  memberikan  landasan  yang kuat dalam pengembangan sistem  ini. Penggunaan teknik-teknik seperti  LangChain prosesnya terdiri dari data  yang berasal  dari  buku-buku  fiqih  muamalah  dalam  format  pdf    dengan  memanfaatkan  teknik chunk  of  text untuk

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 548-557 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5148
membagi  dokumen  menjadi  segmen-segmen  kecil  yang  lebih  mudah  dikelola. Embedding berperan  dalam mengubah teks  menjadi representasi  numerik  yang dapat diolah oleh algoritma pembelajaran  mesin, sementara large language model (LLM) merupakan model statistik yang dilatih dengan data teks dalam jumlah besar untuk membantu dalam memahami konteks yang kompleks dan menghasilkan bahasa manusia. LangChain digunakan sebagai kerangka kerja sumber terbuka untuk membangun aplikasi berdasarkan model bahasa besar (LLM) yang disediakan oleh OpenAI.  Pengujian dilakukan oleh 14 orang  mahasiswa  jurusan Pendidikan  Agama Islam,  Al- Quran dan Tafsir serta  jurusan Hukum Ekonomi  Syariah di UIN Sultan Syarif  Kasim Riau serta  seorang ustaz yang memiliki pemahaman yang baik mengenai fiqih muamalah dengan menggunakan sepuluh pertanyaan yang diuji  coba  melalui  aplikasi  web  tanya  jawab  sebagai  panduan.  Hasil  pengujian  yang  dilakukan  menunjukkan tingkat  penerimaan  pengguna  yang  tinggi,  dengan  hasil  evaluasi  jawaban  sebesar  88,8%  termasuk  kategori sangat sesuai terkait kebenaran respons atau jawaban yang diberikan. Hal ini menunjukkan bahwa sistem telah mampu memberikan jawaban yang relevan dan memuaskan bagi pengguna, serta memberikan kemudahan dalam memahami konsep-konsep dalam fiqih muamalah. Namun demikian, penelitian ini juga menyoroti beberapa area yang  perlu  ditingkatkan  di  masa  depan.  Salah  satunya  adalah  peningkatan  kinerja  dan  fungsionalitas  sistem, mungkin  dengan  mengintegrasikan  teknologi  baru  seperti  kecerdasan  buatan  yang  lebih  canggih  atau  analisis data  yang  lebih  mendalam.  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  meningkatkan  data  dan  perbaikan konsistensi dalam penyajian hasil jawaban sesuai dengan pertanyaan pengguna.

## REFERENCES
[1] Mardiah,  “Pengembangan  Media  Pembelajaran  Fiqih  Berbasis  Android  Untuk  Meningkatkan  Penguasaan  Materi Peserta Didik Madrasah Aliyah Ma‟arif Qasmiyah Polewali Mandar,” jurnal pendidikan islam , vol. 5, pp. 108–123, 2021.
[2] Hidayatullah, Fiqh ,  Cetakan  Pertama  2019.  Banjirmasin:  Universitas  Islam  Kalimantan  Muhammad  Arsyad  Al- Banjari, 2019.
[3] Wahyuddin, “Pembidangan Ilmu Fiqih,” vol. I, no. 2, 2020, [Online]. Available: http://deskripsimakalah.blogspot.com/2017/01/pembidangan-ilmu-fiqh.html?m,
[4] Dian  Pramana,  “Perancangan  Aplikasi  Fiqih  Berbasis  Web  Dengan  .NET  Framework,” Seminar  Nasional  Sistem Informasi dan Teknologi Informasi , vol. 12, 2018.
[5] R.  P.  Heriawan  and  N.  Hayatin,  “Aplikasi  Tanya  Jawab  Otomatis  Seputar  Rekayasa  Perangkat  Lunak  Dengan Menggunakan Metode Cosine Similarity Berbasis Android,” Repositor , vol. 2, no. 9, pp. 1183–1194, 2020.
[6] 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, 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i4.2079.
[7] R.  Rosyadi  and  S.  Al-Faraby,  “Penerapan  Question  Answering  System  Pada  Pembahasan  Agama  Islam  Dengan Pendekatan Metode Pattern Based,” Media Informatika Budidarma , vol. 2, no. 4, 2018.
[8] Y.  Saputra  and  E.  S.  Nurpajriah,  “Perancangan  Strategis  Sistem  Informasi  Question  Answering  System  dengan Menggunakan Metode Rule-Based Tentang Nabi Ibrahim a.s dan Nabi Muhammad saw,” IJNU: Indonesian Journal of Nahdlatul Ulama E , vol. 1, no. 1, 2023.
[9] A. N.  Khusna and M. M. Mardhia, “Perancangan Aplikasi Question  Answering System Pada Terjemahan Alquran,” Journal of Information System Management (JOISM) , vol. 1, no. 1, pp. 8–12, 2019, doi: 10.24076/joism.2019v1i1.19.
[10]  T. Tahsin Mayeesha, A. Md Sarwar, and R. M. Rahman, “Deep learning based question answering system in Bengali,” Journal of Information and Telecommunication , vol. 5, no. 2, pp. 145–178, 2021, doi: 10.1080/24751839.2020.1833136.
[11]  D. T. Phuc, D. Van Nghiem, B. B. Minh, T. M. Linh, and D. S. Hieu, “Apply deep learning to improve the question analysis  model  in  the  Vietnamese  question  answering  system,” International  Journal  of  Electrical  and  Computer Engineering , vol. 13, no. 3, pp. 3311–3321, 2023, doi: 10.11591/ijece.v13i3.pp3311-3321.
[12]  H. Husamuddin, D. Boedi Prasetyo, and H. Cahya Rustamadji, “OTOMATISASI LAYANAN FREQUENTLY ASK QUESTIONS BERBASIS NATURAL LANGUGAE PROCESSING PADA TELEGRAM BOT,” TELEMATIKA , vol. 17, no. 2, pp. 145–157, 2020.
[13]  N. Tejaswisni, Vidya S, and Dr. T Vijaya Kumar, “LangChain-Powered Virtual Assistant for PDF Communication,” International  Research  Journal  of  Modernization  in  Engineering  Technology  and  Science ,  Jul.  2023,  doi: 10.56726/irjmets43587.
[14]  O.  Topsakal  and  T.  C.  Akinci,  “Creating  Large  Language  Model  Applications  Utilizing  LangChain:  A  Primer  on Developing LLM Apps Fast,” International Conference on Applied Engineering and Natural Sciences , vol. 1, no. 1, pp. 1050–1056, Jul. 2023, doi: 10.59287/icaens.1127.
[15]  I. O. William and M. Altamimi, “Large Language Model for Creative Writing and Article Generation,” International Journal  of  Advanced  Natural  Sciences  and  Engineering  Researches ,  2024,  [Online].  Available:  https://as- proceeding.com/index.php/icsis
[16]  D.  Chen,  “Challenges  of  Natural  Language  Processing  from  a  Linguistic  Perspective,” International  Journal  of Education and Humanities , vol. 13, no. 2, 2024.
[17]  A. Primadita, M. Arif Bijaksana, and E. Darwiyanto, “Pencarian  Kesamaan Redaksional pada Terjemahan Al-Quran Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Rule-based Chunking,” Jurnal Linguistik Komputasional , vol. 3, no. 1, 2020.
[18]  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.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 548-557 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5148
[19]  P. Kavehzadeh, M. M. Abdollah Pour, and S. Momtazi, “A Transformer-based Approach for Persian Text Chunking,” Technology  Journal  of  Artificial  Intelligence  and  Data  Mining ,  vol.  10,  no.  3,  pp.  373–383,  2022,  doi: 10.22044/jadm.2022.11035.2250.
[20]  Y.  Ahn,  E.  Rhee,  and  J.  Lee,  “Dual  embedding  with  input  embedding  and  output  embedding  for  better  word representation,” Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science , vol. 27, no. 2, pp. 1091–1099, Aug. 2022, doi: 10.11591/ijeecs.v27.i2.pp1091-1099.
[21]  I.  Moudhich  and  A.  Fennan,  “Evaluating  sentiment  analysis  and  word  embedding  techniques  on  Brexit,” IAES International  Journal  of  Artificial  Intelligence  (IJ-AI) ,  vol.  13,  no.  1,  p.  695,  Mar.  2024,  doi: 10.11591/ijai.v13.i1.pp695-702.
[22]  I. R. Wijayanto, I. Cholissodin, and Y. A. Sari, “Pengaruh Metode Word Embedding dalam Vector Space Model pada Pemerolehan Informasi Materi IPA Siswa SMP,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 5, no. 3, pp. 950–959, 2021, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[23]  A.  Nurdin,  B.  Anggo,  S.  Aji,  A.  Bustamin,  and  Z.  Abidin,  “Perbandingan  Kinerja  Word  Embedding  Word2Vec, Glove, dan FastText Pada Klasifikasi Teks,” Jurnal Teknokompak , vol. 14, no. 2, p. 74, 2020.
[24]  A.  I.  Abdulsada,  D.  G.  Honi,  and  S.  Al-Darraji,  “Efficient  multi-keyword  similarity  search  over  encrypted  cloud documents,” Indonesian  Journal  of  Electrical  Engineering  and  Computer Science ,  vol.  23,  no.  1,  pp.  510–518,  Jul. 2021, doi: 10.11591/ijeecs.v23.i1.pp510-518.
[25]  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.
[26]  Y.  Hanyf  and  H.  Silkan,  “A  fast  and  scalable  similarity  search  in  high-dimensional  image  datasets,” International Journal of Computer Applications in Technology , vol. 59, no. 1, p. 95, 2019, doi: 10.1504/ijcat.2019.10018181.
[27]  Y.  Hanyf  and  H.  Silkan,  “A  queries-based  structure  for  similarity  searching  in  static  and  dynamic  metric  spaces,” Journal of King Saud University  - Computer and Information Sciences , vol. 32, no. 2, pp. 188–196, Feb. 2020, doi: 10.1016/j.jksuci.2018.05.004.
[28]  M. Hasnain, B. Mehboob, and S. Imran, “The role of ChatGPT in sports trauma: a mini review on strengths and limits of open AI application,” Discover  Artificial  Intelligence ,  vol.  3,  no.  1,  p.  40,  Nov.  2023,  doi:  10.1007/s44163-023- 00093-1.
[29]  Q. Rizqie,  N. Afifah, and  A. Bardadi, “Eksplorasi Penggunaan Large  Language Model (LLM)  dalam Pembangunan Permainan Minesweeper dengan Python Programming,” NetPLG Journal of Network and Computer Applications , vol. 2, no. 3, 2023, [Online]. Available: https://jurnal.netplg.com/jnca
[30]  Wulandari,  H.  Hasugian,  and  Nofiyani,  “User  Acceptance  Testing  (UAT)  pada  Electornic  Data  Prepocessing  Guna Mengetahui Kualitas Sistem,” Jurnal Mahasiswa Ilmu Komputer , vol. 4, no. 1, pp. 20–27, 2023.
[31]  A. Farroh Hasan, Fiqh Muammalah dari Klasik hingga Kontemporer (Teori dan Praktek) , Cetakan I. Malang: UIN- Maliki Malang Press, 2018. [Online]. Available: www.malikipress.uin-malang.ac.id
[32]  Subairi, Fiqh  Muamalah .  Jl.  Masjid  Nurul  Falah  Lekoh  Barat  Bangkes  Kadur  Pamekasan:  Duta  Media  Publishing, 2021.
[33]  U.  Hani, Fiqih  Muamalah ,  Cetakan  Pertama.  Banjarmasin:  Universitas  Islam  Kalimantan  Muhammad  Arsyad  Al- Banjary, 2021 .