RIDHO AHADI, - (2025) RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION IN A WEB-BASED QUESTION ANSWERING SYSTEM FOR FIQH BOOKS. Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering (JAISE), 5 (2). pp. 626-635. ISSN E-ISSN: 2777-001X, DOI: 10.30811/jaise.v5i2.7005

Preview	Text (ARTIKEL) Daftar validasi wisuda RIDHO AHADI - Ahadrid Channel.pdf - Published Version Download (3MB) | Preview
Preview	Text (JURNAL ARTIKEL) Formulir persetujuan Publikasi Ridho Ahadi - Ahadrid Channel.pdf - Published Version Download (179kB) | Preview
Preview	Text (PERNYATAAN PUBLIKASI MAHASISWA) Surat pernyataan serah simpan karya Ridho Ahadi - Ahadrid Channel.pdf - Published Version Download (1MB) | Preview

Abstract

Mayoritas masyarakat Indonesia yang beragama Islam cenderung tidak mengetahui madzhab yang mereka anut, padahal pemahaman madzhab sangat penting untuk menjalankan ibadah secara benar dan sah. Salah satu madzhab yang berkembang di Indonesia, terutama melalui ulama Hadramaut, adalah madzhab Imam Asy-Syafi’i. Kurangnya akses terhadap literatur fikih otentik serta metode pembelajaran interaktif menyebabkan masyarakat kesulitan memahami fikih secara mendalam. Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (AI), memberikan dampak signifikan dalam berbagai aspek, termasuk pendidikan dan keagamaan. Salah satu implementasi AI yang berkembang adalah chatbot, sistem interaktif berbasis percakapan yang mampu memahami dan merespons pertanyaan secara alami. Dalam konteks pembelajaran keislaman, khususnya fikih, penggunaan chatbot AI menghadirkan peluang baru untuk pembelajaran yang lebih personal dan interaktif. Fikih sebagai cabang ilmu hukum Islam menuntut pemahaman mendalam terhadap sumber klasik dan aplikasinya dalam kehidupan modern. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengembangkan sistem tanya jawab fikih berbasis AI dan Natural Language Processing menggunakan Large Language Model (LLM), framework LangChain, serta metode Retrieval-Augmented Generation (RAG). Sistem ini dirancang memberikan jawaban relevan berdasarkan konteks fikih. Evaluasi menggunakan metrik BERTScore menghasilkan precision 86,50%, recall 84,76%, dan F1-score 85,52%, hasil ini menunjukkan akurasi tinggi dalam menjawab pertanyaan fikih.

Actions (login required)

View Item