Relevansi Ayat al-Quran Secara Tematik Menggunakan Pendekatan Graph-Based Knowledge dan Lexical-Search
M. Abd. Rouf 1 , Abd. Charis Fauzan 2,*
1 Program Studi Ilmu Al-Qur’an dan Tafsir, Universitas Nahdlatul Ulama Blitar, Indonesia
2 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Nahdlatul Ulama Blitar, Indonesia
1 abdrouf@unublitar.ac.id; 2 abdcharis@unublitar.ac.id
* penulis korespondensi

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel Diterima: 15 Desember 2022 Direvisi: 6 Maret 2022 Diterbitkan: 30 April 2023 Tematik  Al-Qur’an  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.  Pengumpulan  kelompok tema  yang berbeda  ini  menunjang salah  satu metode tafsir, yakni tafsir maudhu’i. Yaitu metode tafsir yang berusaha mencari jawaban  al-Qur’an  dengan  cara  mengumpulkan  ayat-ayat  al-Qur’an  yang mempunyai tujuan yang satu, yang bersama-sama membahas topik/judul tertentu dan  menertibkannya  sesuai  dengan  masa  turunnya  dan  selaras  dengan  sebab- sebab turunnya, kemudian pemperhatikan ayat-ayat tersebut dengan penjelasan- penjelasan, keterangan-keterangan dan hubungan-hubungannya dengan ayat-ayat yang  lain,  kemudian  mengistimbatkan  hukum-hukum.  Pada  saat  ini,  sebagai penjunjang tema-tema dalam tafsir maudhu’i, 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  relasinya,  yang  mana  relasinya  berupa  ayat  dengan  tema  ataupun tema  dengan  tema.  Metode  knowledge  graph  secara  garis  besar  merupakan implementasi  data  yang  direalisasikan  menggunakan  visualisasi  grafik  dimana semua  relasi  antara  tema  akan  dipaparkan.  Penelitian  ini  mengusulkan  bahwa knowledge graph akan berpotensi sebagai penunjang tafsir maudhu’i bagi para pengguna yang dalam hal ini adalah para ahli tafsir Al-Qur’an. Hasil dari uji coba dilakukan menunjukkan rata-rata f-measure yaitu 64.2% pada keseluruhan query, serta 63.1% dan 65.7% pada short query dan long query .
Kata Kunci
Tematik Ayat al-Quran Kemiripan leksikal Graph-Based Knowledge

## PENDAHULUAN
Al-Qur’an  secara  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. Pengumpulan kelompok tema yang berbeda ini menunjang salah satu metode tafsir, yakni tafsir maudhu’i. Yaitu metode tafsir yang berusaha mencari jawaban al-Qur’an dengan cara mengumpulkan ayat-ayat al-Qur’an yang mempunyai tujuan yang  satu,  yang  bersama-sama  membahas  topik/judul  tertentu  dan  menertibkannya  sesuai  dengan masa turunnya dan selaras dengan sebab-sebab turunnya, kemudian pemperhatikan ayat-ayat tersebut dengan penjelasan-penjelasan, keterangan-keterangan dan hubunganhubungannya dengan ayat-ayat yang lain, kemudian mengistimbatkan hukum-hukum.
Pada  saat  ini,  sebagai  penjunjang  tema-tema  dalam  tafsir  maudhu’i,  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  peneliti  bahwa  knowledge  graph akan berpotensi sebagai penunjang tafsir maudhu’i bagi para  pengguna yang dalam hal ini adalah para ahli tafsir Al-Qur’an.

## METODE

## Pengumpulan Data
Pada  media  visualisasi  tematik  ini,  data  diambil  dari  Quran  Kemenag  yang dapat  diakses dari  situs  quran.kemenag.go.id.  Data  yang diambil  adalah  Teks  ayat  al-Quran  berbahasa  arab  dan terjemah berbahasa indonesia.

## Perancangan Neo4J sebagai Basis Visualisasi Tematik al-Quran
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. Permodelan basis data grafik terdiri dari empat bagian sebagaimana Gambar 1.
Al-Qur`an Tema Node Relationship Property Nama: ikhsan Ayat Subtema
Vol. 5, No. 1, April 2023, Halaman 96-104
• 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.

## Perancangan 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. Pemodelan Node
1. Tema merupakan node yang menampung semua data berbagai macam data tema dengan satu properti yaitu “nama”.
2. Al-Qur’an merupakan node yang menampung semua  data Al-Quran dengan lima properti yang ditunjukkan pada  Tabel I.
No Properti 1 Kode_Index 2 Kode_surat 3 Ayat 4 Bhs_arab 5 Bhs_Indonesia
3. Surah merupakan node yang menyimpan semua data terjemahan surat dari Al-Qur’an dengan lima properti yang ditunjukkan pada Tabel II.
No Property 1 Kode_surat 2 Nama_surat 3 Arti_Surat
Vol. 5, No. 1, April 2023, Halaman 96-104
4 Jumlah_ayat 5 Tempat_turun

## Pembentukan 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.
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/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) 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)
Vol. 5, No. 1, April 2023, Halaman 96-104
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.

## Pengembangan Visualisasi Tematik
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. Pengembangan Visualisasi Tematik
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-Qur’an dan tematik dengan menggunakan aplikasi berbasis web.

## Preprocessing Dokumen
Tahap pertama perangkingan dokumen adalah preprocessing . Preprocessing dilakukan pada dokumen dan query yang terdiri dari tiga tahap yaitu tokenisasi, stopwords removal dan stemming . Tokenisasi adalah proses pemecahan dokumen, di mana jika satu dokumen direpresentasikan sebagai satu halaman al-Quran maka dipecah menjadi kumpulan kalimat yang  selanjutnya  dipecah  kembali  menjadi  kumpulan  kata.  Kemudian,  kumpulan  kata tersebut  dilakukan  penghapusan diacritic atau  harokat  yang  terdapat  pada  bahasa  Arab. Selanjutnya,  tahap  kedua  adalah stopwords  removal yaitu  penghapusan  kata-kata  tidak penting. Penghapusan kata tidak penting dilakukan agar tidak mempengaruhi nilai bobot saat dilakukan  pembobotan  kata,  di  mana  frekuensi  kemunculan  kata-kata  tidak  penting  akan
match (a:AlQuran  {Surat: "2" ,  Ayat: "177" })- [r*1..3]-
(c) return c,a,r
muncul  lebih  banyak  daripada  kata  pentingnya. Library  stopword yang  digunakan berdasarkan  https://pypi.org/project/Arabic-Stopwords/.  Tahap  ketiga  adalah stemming yaitu merubah suatu kata menjadi kata dasarnya. Stemming yang digunakan adalah Arabic Light Stemmer .

## Perhitungan Kemiripan Secara Leksikal
Perhitungan  kemiripan  leksikal  adalah  perhitungan  kemiripan  menggunakan pembobotan  kata.  Pembobotan  kata  yang  digunakan  ialah Term  Frequency  Inverse Document Frequency (TF.IDF). Setelah pembobotan kata selanjutnya dilakukan perkalian vektor antara query dan dokumen. Nilai kemiripan leksikal antara tiap dokumen dan query dihitung menggunakan Cosine Similarity . Alur perhitungan kemiripan leksikal antara lain:
1) Pembobotan Term Frequency Inverse Document Frequency (TF.IDF)
Pembobotan 𝑇𝐹. 𝐼𝐷𝐹(𝑤 𝑖 , 𝑑 𝑗 ) ditunjukkan pada Persamaan (1). Bagian pertama menghitung frekuensi kemunculan suatu kata menggunakan 𝑊 𝑡𝑓 (𝑤 𝑖 , 𝑑 𝑗 ) . 𝑊 𝑡𝑓 (𝑤 𝑖 , 𝑑 𝑗 ) adalah frekuensi kata  dimana 𝑤 𝑖 adalah  kata  ke-i,  sedangkan 𝑑 𝑗 adalah  dokumen  ke-j.  Selanjutnya, menghitung inverse document frequency yang ditunjukkan pada Persamaan (2).
𝑇𝐹. 𝐼𝐷𝐹(𝑤 𝑖 , 𝑑 𝑗 ) =   𝑊 𝑡𝑓 (𝑤 𝑖 , 𝑑 𝑗 ) ∗   𝑊 𝑖𝑑𝑓 (𝑤 𝑖 ) (1)
𝑊 𝑖𝑑𝑓 (𝑤 𝑖 ) = log 𝑁 𝑑𝑓(𝑤 𝑖 ) (2)
dimana N adalah jumlah dokumen dalam koleksi korpus. Sedangkan df( 𝑤 𝑖 ) adalah jumlah dokumen yang berisi kata ke-i.
2) Perkalian Vektor antara Query dan Dokumen
Perkalian antara query dan tiap dokumen dilakukan untuk menghasilkan nilai bobot dari tiap kata  pada  suatu  dokumen.  Nilai  bobot  dari  tiap  kata  dijumlahkan,  di  mana  nilai  ini dimasukkan ke dalam perhitungan kemiripan leksikal.
3) Perhitungan Kemiripan Leksikal
Perhitungan kemiripan leksikal didasarkan pada penggunaan Cosine Similarity . Perhitungan kemiripan tersebut memiliki nilai minimum yaitu 0 dan nilai maksimumnya sama dengan 1. Dalam pengukuran kemiripan ini, kemiripan antara dua objek dikatakan mirip jika nilainya mendekati  1.  Sebaliknya,  kemiripan  antara  dua  objek  dikatakan  tidak  mirip  jika  nilainya semakin mendekati 0. Persamaan (3) menunjukkan perhitungan kemiripan leksikal.
𝐿𝑒𝑥𝑆𝑖𝑚 (𝑄, 𝑑 𝑗 ) = ∑(𝑇𝐹.𝐼𝐷𝐹(𝑤 𝑖 ,𝑄)).(𝑇𝐹.𝐼𝐷𝐹(𝑤 𝑖 ,𝑑 𝑗 )) √∑|𝑇𝐹.𝐼𝐷𝐹 𝑄 | 2 .√∑|𝑇𝐹.𝐼𝐷𝐹 𝑑𝑗 | 2 (3)
dimana  Q  adalah query yang  berisi  sejumlah  kata  dan 𝑑 𝑗 adalah  suatu  dokumen  ke-j. 𝑇𝐹𝐼𝐷𝐹 (𝑤 𝑖 ,𝑄) di mana 𝑤 𝑖 kata ke-i pada query , sedangkan 𝑇𝐹. 𝐼𝐷𝐹 (𝑤 𝑖 ,𝑑 𝑗 ) di mana 𝑤 𝑖 adalah kata ke-i pada dokumen ke-j. Sehingga 𝑇𝐹. 𝐼𝐷𝐹 (𝑤 𝑖 ,𝑄) dikali dengan 𝑇𝐹. 𝐼𝐷𝐹(𝑤 𝑖 , 𝑑 𝑗 ) adalah perhitungan TF.IDF antara query dan dokumen ke-j. Selain itu, 𝑇𝐹. 𝐼𝐷𝐹 𝑄 adalah jumlah atau panjang kata pada query dan 𝑇𝐹. 𝐼𝐷𝐹 𝑑 𝑗 adalah jumlah atau panjang kata pada dokumen ke-
Vol. 5, No. 1, April 2023, Halaman 96-104
j.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Rancangan  sistem  dibangun  menggunakan  aplikasi  berbasis  web  sebagaimana ditampilkan pada Gambar 8. Uji coba dilakukan terhadap 10 query berbahasa Indonesia. Uji coba  dilakukan  dengan  menghitung  kemiripan  secara  leksikal.  Uji  coba  juga  dilakukan terhadap hasil pencarian 5, 10,  dan 15 teratas. Selain terhadap keseluruhan query , uji coba juga dilakukan terhadap frekuensi kata dalam query yang terbagi ke dalam dua bagian, yaitu: query dengan frekuensi kata kurang dari sama dengan 2 kata ( short query ) dan query dengan dengan frekuensi kata lebih dari 2 kata ( long query ). Hal ini bertujuan untuk menunjukkan performa query sebagai bagian penting dalam pencarian dokumen.
Gambar 8. Sistem pencarian tematik ayat al-Quran
Tabel  1  menunjukkan  query  uji  coba  yang  dilakukan.  Hasil  penelitian  dievaluasi menggunakan recall , precision dan f-measure . Recall , precision dan f-measure biasa digunakan untuk mengukur performa hasil retrieved dokumen dalam sistem temu kembali informasi. Recall adalah  tingkat  keberhasilan  sistem  dalam  menemukan  kembali  sebuah informasi.  Dalam  konteks  ini, recall adalah  rasio  dokumen  yang  di- retrieve dan  relevan berdasarkan query terhadap dokumen yang relevan secara keseluruhan atau dengan kata lain dokumen yang berhasil di- retrieve di antara dokumen yang relevan. Precision adalah rasio dari dokumen yang di- retrieved dan relevan berdasarkan query terhadap dokumen yang di-
Vol. 5, No. 1, April 2023, Halaman 96-104
retrieved oleh sistem dengan kata lain dokumen yang relevan di antara semua dokumen yang berhasil di- retrieved , dengan kata lain precision adalah tingkat ketepatan antara informasi yang diminta oleh pengguna dengan jawaban yang diberikan oleh sistem.  Serta, f-measure merupakan  perhitungan  kombinasi  dari precision dan recall untuk  mencari  nilai  tengah antara precision dan recall.
Tabel 1. Contoh Query untuk Uji Coba Query Bahasa Arab Query Bahasa Indonesia Short Query “ي ِحاَضَلأْا ُحْبِذ”, “ ِةَأ ْرَمْلِل ُم ِراَحَملا”,
“ ِلاَج ِ رلِل ُم ِراَحَملا”, “ ِع ُّوَطَّتلا ُم ْوَص”, “ ِة َلََّصلا  ُت َلَِطْبُم”, “ ِرْمَخلْا  ُب ْرُش”, “ ِناَمْيِلإْا ُناَك ْرَأ”, “ ِتاَنَبْلِل ُةَقْيِقَعلا”, “ ِة َلََص ِة َزاَنَجلْا”, “ ِدُّجَهَّتلا ِة َلََص”, “ ِتِ يَملْا ُلْسَغ”, “ءوضولا ناكرأ”
“menyembelih hewan qurban”, “mahram anak perempuan”, “mahram anak laki-laki”, “puasa sunnah”, “meminum minuman keras”, “rukun iman”, “aqiqah anak perempuan”, “sholat jenazah”, “sholat tahajud”, “memandikan jenazah”, “rukun wudhu” Long Query “ ُماَي ِص 6 لا َّوَش ىِف ٍماَّيَأ ”, “ ِ جَحلْا ىِف  ُفا َوَّطلا”, “ ِ جَحلْا ىِف ِتا َرُمُجلْا ُيْم َر”, “ ِمْحَل ُلْكَأ
ِرْي ِزْن ِخلْا”, “ ُةَض ْو ُرْفَملْا  ُسْمَخلْا  ُتا َوَلَّصلا”, “ ِرْطِفلْا ِةاَك َز ُجا َرْخِإ”, “ناضمر مايص ءاضق”, “ةرايطلا يف راطفلإا”
“puasa 6 hari di bulan syawal”,  “tawaf ibadah haji”, “lempar jumroh ibadah haji”,
“memakan daging babi”, “shalat fardhu lima
waktu”, “membayar zakat fitrah”, “qada puasa ramadhan”, “berbuka puasa di atas pesawat”
Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya bahwa query yang diinputkan mewakili dokumen pencarian yang akan di- retrieve . Salah satu contoh short query misalnya “ ِتِ يَملْا ُلْسَغ” yang berarti “memandikan jenazah”. Contoh long query misalnya “ ُماَي ِص 6 لا َّوَش ىِف  ٍماَّيَأ ” yang artinya “puasa 6 hari di bulan Syawal”. Dari 20 query uji coba, terdapat 12 query yang termasuk ke dalam golongan short query dan 8 query lainnya termasuk ke dalam golongan long query . Seluruh short query dilakukan uji coba yang hasilnya dapat dilihat pada Tabel 1. Sedangkan, hasil  uji  coba long  query terdapat  pada  Tabel  2.  Hasil  retrieve  dokumen  pencarian  yang dihasilkan oleh sistem divalidasi oleh pakar yang mampu berbahasa Arab dan ahli tafsir al- Quran serta berkualifikasi sebagai dosen Ilmu Al-Quran dan Tafsir di Universitas Nahdlatul Ulama Blitar.
Tabel 2. Recall dan Precision untuk short query Query bahasa indonesia Recall(%) All Query Precision(%) All Query Top 5 Top 10  Top 15 Top 5 Top 10 Top 15 Kesucian Jiwa 62.16%  74.49%  83.82%  78.00%  82.50%  66.33% Kebersihan 70.50%  82.43%  90.10%  78.00%  86.50%  66.33% Hewan Qurban 40.10%  62.99%  77.28%  65.00%  51.00%  42.33% Shalat 72.56%  84.49%  93.82%  78.00%  88.50%  66.33% Minuman Keras 24.06%  34.80%  48.40%  37.00%  41.50%  49.00%
Berdasarkan  Tabel  2  pengujian  terhadap  seluruh query ,  untuk query shalat  memiliki hasil tertinggi untuk recall dan precision . Tercatat pada hasil pencarian 5,10, dan 15 teratas yaitu  72.56%,  84.49%  dan  93.82%  pada recall secara  berturut-turut,  serta precision pada hasil  pencarian  5,  10  dan  15  teratas  yaitu  78.00,  88.50%  dan  66.33%.  Sedangkan,  untuk query minuman keras memiliki hasil terendah untuk recall dan precision . Tercatat pada hasil
Vol. 5, No. 1, April 2023, Halaman 96-104
pencarian 5,10, dan 15  yaitu 24.06%, 34.80% dan 48.40% pada recall secara berturut-turut, serta precision pada hasil pencarian 5, 10 dan 15 teratas yaitu 37.00, 41.50% dan 49.00%. Hasil query minuman  keras  memiliki  recall  dan  precision  yang  rendah  dikarenakan algoritma  pencarian  belum  menerapkan  pencarian  berbasis  semantik,  yaitu  makna  kata. Contoh dalam kata dalam al-Quran yang memiliki makna sepadan dengan minuman keras adalah kata “khamer” dan “memabukkan”.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  knowledge  graph  secara  garis  besar merupakan implementasi data yang direalisasikan menggunakan visualisasi grafik dimana semua  relasi  antara  tema  akan  dipaparkan.  Penelitian  ini  mengusulkan  bahwa  knowledge graph akan berpotensi sebagai penunjang tafsir maudhu’i bagi para pengguna yang dalam hal ini adalah para ahli tafsir Al-Qur’an. Hasil uji coba menunjukkan bahwa  untuk query shalat memiliki hasil tertinggi untuk recall dan precision . Tercatat pada hasil pencarian 5,10, dan  15  teratas  yaitu  72.56%,  84.49%  dan  93.82%  pada recall secara  berturut-turut,  serta precision pada  hasil  pencarian  5,  10  dan  15  teratas  yaitu  78.00,  88.50%  dan  66.33%. Sedangkan, untuk query minuman keras memiliki hasil terendah untuk recall dan precision . Tercatat pada hasil pencarian 5,10, dan 15  yaitu 24.06%, 34.80% dan 48.40% pada recall secara berturut-turut, serta precision pada hasil pencarian 5, 10 dan 15 teratas yaitu 37.00, 41.50% dan 49.00%. Hasil query minuman keras memiliki recall dan precision yang rendah dikarenakan  algoritma  pencarian  belum  menerapkan  pencarian  berbasis  semantik,  yaitu makna  kata.  Contoh  dalam  kata  dalam  al-Quran  yang  memiliki  makna  sepadan  dengan minuman keras adalah kata “khamer” dan “memabukkan”.

## REFERENSI
[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.