Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Indonesia merupakan negara hukum yang mengadopsi asas Fictie Hukum. Asas tersebut memandang setiap orang tahu hukum tanpa pengecualian. Penyediaan akses yang mudah terhadap produk hukum merupakan konsekuensi dari hal tersebut. Meski telah tersedia beberapa layanan daring pencarian hukum, baik oleh pemerintah maupun swasta, layanan tersebut belum mampu menangkap relasi intradokumen dan antardokumen dengan baik. Dalam meningkatkan sistem pencarian hukum, terdapat knowledge graph (KG) bernama LexID yang menghadirkan representasi peraturan perundang-undangan Indonesia dalam sebuah graf. KG tersebut dikonstruksi dengan pendekatan rule-based. Namun, pendekatan rule-based tidak mudah beradaptasi dengan perubahan dalam format atau konten dokumen dan memerlukan pemeliharaan berkelanjutan. Penelitian ini mengusulkan pendekatan lain dalam konstruksi LexID. Proses konstruksi LexID dilakukan menggunakan pre-trained large language model (LLM) berupa CodeGemma parameter 7B, Code Llama parameter 7B, dan Phi-3 parameter 7B. Jenis prompt yang digunakan, yaitu prompt kode dan teks dengan variasi 1-shot dan 2-shot, sehingga total terdapat dua belas skenario percobaan. Hasil konstruksi KG kemudian dievaluasi terhadap KG LexID dan diukur menggunakan metrik precision, recall, dan skor F1. Dari hasil konstruksi, didapatkan skor F1 hasil dari prompt teks 1-shot: CodeGemma 0.405, CodeLlama 0.452, dan Phi 0.362; skor F1 hasil dari prompt kode 1-shot: CodeGemma 0.645, CodeLlama 0.567, dan Phi 0.526; skor F1 hasil dari prompt teks 2-shot: CodeGemma 0.572, CodeLlama 0.502, dan Phi 0.386; skor F1 hasil dari prompt kode 2-shot: CodeGemma 0.687, CodeLlama 0.583, dan Phi 0.539.

---

Indonesia operates under a legal system that adopts the principle of Legal Fiction, which posits that every individual is presumed to be aware of the law without exception. Consequently, providing easy access to legal documents is imperative. Despite the availability of several online legal search services offered by both government and private entities, these services have yet to effectively capture intra-document and inter-document relationships. To enhance the legal search system, a knowledge graph (KG) named LexID has been developed to represent Indonesian legislation in a graph format. This KG has traditionally been constructed using a rule-based approach. However, this approach struggles to adapt to changes in document format or content and necessitates continuous maintenance. This study proposes an alternative approach for the construction of LexID utilizing pre-trained large language models (LLMs), specifically CodeGemma with 7 billion parameters, Code Llama with 7 billion parameters, and Phi-3 with 7 billion parameters. The study employs both code and text prompts, with variations of 1-shot and 2-shot, resulting in a total of twelve experimental scenarios. The constructed KG is then evaluated against the existing LexID KG, using precision, recall, and F1 score metrics. The results of the construction indicate the following F1 scores: for 1-shot text prompts, CodeGemma achieved 0.405, Code Llama 0.452, and Phi 0.362; for 1-shot code prompts, CodeGemma achieved 0.645, Code Llama 0.567, and Phi 0.526; for 2-shot text prompts, CodeGemma achieved 0.572, Code Llama 0.502, and Phi 0.386; and for 2-shot code prompts, CodeGemma achieved 0.687, Code Llama 0.583, and Phi 0.539."

"Indonesia merupakan negara hukum yang mengadopsi asas Fictie Hukum. Asas tersebut memandang setiap orang tahu hukum tanpa pengecualian. Penyediaan akses yang mudah terhadap produk hukum merupakan konsekuensi dari hal tersebut. Meski telah tersedia beberapa layanan daring pencarian hukum, baik oleh pemerintah maupun swasta, layanan tersebut belum mampu menangkap relasi intradokumen dan antardokumen dengan baik. Dalam meningkatkan sistem pencarian hukum, terdapat knowledge graph (KG) bernama LexID yang menghadirkan representasi peraturan perundang-undangan Indonesia dalam sebuah graf. KG tersebut dikonstruksi dengan pendekatan rule-based. Namun, pendekatan rule-based tidak mudah beradaptasi dengan perubahan dalam format atau konten dokumen dan memerlukan pemeliharaan berkelanjutan. Penelitian ini mengusulkan pendekatan lain dalam konstruksi LexID. Proses konstruksi LexID dilakukan menggunakan pre-trained large language model (LLM) berupa CodeGemma parameter 7B, Code Llama parameter 7B, dan Phi-3 parameter 7B. Jenis prompt yang digunakan, yaitu prompt kode dan teks dengan variasi 1-shot dan 2-shot, sehingga total terdapat dua belas skenario percobaan. Hasil konstruksi KG kemudian dievaluasi terhadap KG LexID dan diukur menggunakan metrik precision, recall, dan skor F1. Dari hasil konstruksi, didapatkan skor F1 hasil dari prompt teks 1-shot: CodeGemma 0.405, CodeLlama 0.452, dan Phi 0.362; skor F1 hasil dari prompt kode 1-shot: CodeGemma 0.645, CodeLlama 0.567, dan Phi 0.526; skor F1 hasil dari prompt teks 2-shot: CodeGemma 0.572, CodeLlama 0.502, dan Phi 0.386; skor F1 hasil dari prompt kode 2-shot: CodeGemma 0.687, CodeLlama 0.583, dan Phi 0.539.

---

Indonesia operates under a legal system that adopts the principle of Legal Fiction, which posits that every individual is presumed to be aware of the law without exception. Consequently, providing easy access to legal documents is imperative. Despite the availability of several online legal search services offered by both government and private entities, these services have yet to effectively capture intra-document and inter-document relationships. To enhance the legal search system, a knowledge graph (KG) named LexID has been developed to represent Indonesian legislation in a graph format. This KG has traditionally been constructed using a rule-based approach. However, this approach struggles to adapt to changes in document format or content and necessitates continuous maintenance. This study proposes an alternative approach for the construction of LexID utilizing pre-trained large language models (LLMs), specifically CodeGemma with 7 billion parameters, Code Llama with 7 billion parameters, and Phi-3 with 7 billion parameters. The study employs both code and text prompts, with variations of 1-shot and 2-shot, resulting in a total of twelve experimental scenarios. The constructed KG is then evaluated against the existing LexID KG, using precision, recall, and F1 score metrics. The results of the construction indicate the following F1 scores: for 1-shot text prompts, CodeGemma achieved 0.405, Code Llama 0.452, and Phi 0.362; for 1-shot code prompts, CodeGemma achieved 0.645, Code Llama 0.567, and Phi 0.526; for 2-shot text prompts, CodeGemma achieved 0.572, Code Llama 0.502, and Phi 0.386; and for 2-shot code prompts, CodeGemma achieved 0.687, Code Llama 0.583, and Phi 0.539."

"Indonesia merupakan negara hukum yang mengadopsi asas Fictie Hukum. Asas tersebut memandang setiap orang tahu hukum tanpa pengecualian. Penyediaan akses yang mudah terhadap produk hukum merupakan konsekuensi dari hal tersebut. Meski telah tersedia beberapa layanan daring pencarian hukum, baik oleh pemerintah maupun swasta, layanan tersebut belum mampu menangkap relasi intradokumen dan antardokumen dengan baik. Dalam meningkatkan sistem pencarian hukum, terdapat knowledge graph (KG) bernama LexID yang menghadirkan representasi peraturan perundang-undangan Indonesia dalam sebuah graf. KG tersebut dikonstruksi dengan pendekatan rule-based. Namun, pendekatan rule-based tidak mudah beradaptasi dengan perubahan dalam format atau konten dokumen dan memerlukan pemeliharaan berkelanjutan. Penelitian ini mengusulkan pendekatan lain dalam konstruksi LexID. Proses konstruksi LexID dilakukan menggunakan pre-trained large language model (LLM) berupa CodeGemma parameter 7B, Code Llama parameter 7B, dan Phi-3 parameter 7B. Jenis prompt yang digunakan, yaitu prompt kode dan teks dengan variasi 1-shot dan 2-shot, sehingga total terdapat dua belas skenario percobaan. Hasil konstruksi KG kemudian dievaluasi terhadap KG LexID dan diukur menggunakan metrik precision, recall, dan skor F1. Dari hasil konstruksi, didapatkan skor F1 hasil dari prompt teks 1-shot: CodeGemma 0.405, CodeLlama 0.452, dan Phi 0.362; skor F1 hasil dari prompt kode 1-shot: CodeGemma 0.645, CodeLlama 0.567, dan Phi 0.526; skor F1 hasil dari prompt teks 2-shot: CodeGemma 0.572, CodeLlama 0.502, dan Phi 0.386; skor F1 hasil dari prompt kode 2-shot: CodeGemma 0.687, CodeLlama 0.583, dan Phi 0.539.

---

Indonesia operates under a legal system that adopts the principle of Legal Fiction, which posits that every individual is presumed to be aware of the law without exception. Consequently, providing easy access to legal documents is imperative. Despite the availability of several online legal search services offered by both government and private entities, these services have yet to effectively capture intra-document and inter-document relationships. To enhance the legal search system, a knowledge graph (KG) named LexID has been developed to represent Indonesian legislation in a graph format. This KG has traditionally been constructed using a rule-based approach. However, this approach struggles to adapt to changes in document format or content and necessitates continuous maintenance. This study proposes an alternative approach for the construction of LexID utilizing pre-trained large language models (LLMs), specifically CodeGemma with 7 billion parameters, Code Llama with 7 billion parameters, and Phi-3 with 7 billion parameters. The study employs both code and text prompts, with variations of 1-shot and 2-shot, resulting in a total of twelve experimental scenarios. The constructed KG is then evaluated against the existing LexID KG, using precision, recall, and F1 score metrics. The results of the construction indicate the following F1 scores: for 1-shot text prompts, CodeGemma achieved 0.405, Code Llama 0.452, and Phi 0.362; for 1-shot code prompts, CodeGemma achieved 0.645, Code Llama 0.567, and Phi 0.526; for 2-shot text prompts, CodeGemma achieved 0.572, Code Llama 0.502, and Phi 0.386; and for 2-shot code prompts, CodeGemma achieved 0.687, Code Llama 0.583, and Phi 0.539."

"Indonesia merupakan negara hukum yang mengadopsi asas Fictie Hukum. Asas tersebut memandang setiap orang tahu hukum tanpa pengecualian. Penyediaan akses yang mudah terhadap produk hukum merupakan konsekuensi dari hal tersebut. Meski telah tersedia beberapa layanan daring pencarian hukum, baik oleh pemerintah maupun swasta, layanan tersebut belum mampu menangkap relasi intradokumen dan antardokumen dengan baik. Dalam meningkatkan sistem pencarian hukum, terdapat knowledge graph (KG) bernama LexID yang menghadirkan representasi peraturan perundang-undangan Indonesia dalam sebuah graf. KG tersebut dikonstruksi dengan pendekatan rule-based. Namun, pendekatan rule-based tidak mudah beradaptasi dengan perubahan dalam format atau konten dokumen dan memerlukan pemeliharaan berkelanjutan. Penelitian ini mengusulkan pendekatan lain dalam konstruksi LexID. Proses konstruksi LexID dilakukan menggunakan pre-trained large language model (LLM) berupa CodeGemma parameter 7B, Code Llama parameter 7B, dan Phi-3 parameter 7B. Jenis prompt yang digunakan, yaitu prompt kode dan teks dengan variasi 1-shot dan 2-shot, sehingga total terdapat dua belas skenario percobaan. Hasil konstruksi KG kemudian dievaluasi terhadap KG LexID dan diukur menggunakan metrik precision, recall, dan skor F1. Dari hasil konstruksi, didapatkan skor F1 hasil dari prompt teks 1-shot: CodeGemma 0.405, CodeLlama 0.452, dan Phi 0.362; skor F1 hasil dari prompt kode 1-shot: CodeGemma 0.645, CodeLlama 0.567, dan Phi 0.526; skor F1 hasil dari prompt teks 2-shot: CodeGemma 0.572, CodeLlama 0.502, dan Phi 0.386; skor F1 hasil dari prompt kode 2-shot: CodeGemma 0.687, CodeLlama 0.583, dan Phi 0.539.

---

Indonesia operates under a legal system that adopts the principle of Legal Fiction, which posits that every individual is presumed to be aware of the law without exception. Consequently, providing easy access to legal documents is imperative. Despite the availability of several online legal search services offered by both government and private entities, these services have yet to effectively capture intra-document and inter-document relationships. To enhance the legal search system, a knowledge graph (KG) named LexID has been developed to represent Indonesian legislation in a graph format. This KG has traditionally been constructed using a rule-based approach. However, this approach struggles to adapt to changes in document format or content and necessitates continuous maintenance. This study proposes an alternative approach for the construction of LexID utilizing pre-trained large language models (LLMs), specifically CodeGemma with 7 billion parameters, Code Llama with 7 billion parameters, and Phi-3 with 7 billion parameters. The study employs both code and text prompts, with variations of 1-shot and 2-shot, resulting in a total of twelve experimental scenarios. The constructed KG is then evaluated against the existing LexID KG, using precision, recall, and F1 score metrics. The results of the construction indicate the following F1 scores: for 1-shot text prompts, CodeGemma achieved 0.405, Code Llama 0.452, and Phi 0.362; for 1-shot code prompts, CodeGemma achieved 0.645, Code Llama 0.567, and Phi 0.526; for 2-shot text prompts, CodeGemma achieved 0.572, Code Llama 0.502, and Phi 0.386; and for 2-shot code prompts, CodeGemma achieved 0.687, Code Llama 0.583, and Phi 0.539."

"Indonesia merupakan negara hukum yang mengadopsi asas Fictie Hukum. Asas tersebut memandang setiap orang tahu hukum tanpa pengecualian. Penyediaan akses yang mudah terhadap produk hukum merupakan konsekuensi dari hal tersebut. Meski telah tersedia beberapa layanan daring pencarian hukum, baik oleh pemerintah maupun swasta, layanan tersebut belum mampu menangkap relasi intradokumen dan antardokumen dengan baik. Dalam meningkatkan sistem pencarian hukum, terdapat knowledge graph (KG) bernama LexID yang menghadirkan representasi peraturan perundang-undangan Indonesia dalam sebuah graf. KG tersebut dikonstruksi dengan pendekatan rule-based. Namun, pendekatan rule-based tidak mudah beradaptasi dengan perubahan dalam format atau konten dokumen dan memerlukan pemeliharaan berkelanjutan. Penelitian ini mengusulkan pendekatan lain dalam konstruksi LexID. Proses konstruksi LexID dilakukan menggunakan pre-trained large language model (LLM) berupa CodeGemma parameter 7B, Code Llama parameter 7B, dan Phi-3 parameter 7B. Jenis prompt yang digunakan, yaitu prompt kode dan teks dengan variasi 1-shot dan 2-shot, sehingga total terdapat dua belas skenario percobaan. Hasil konstruksi KG kemudian dievaluasi terhadap KG LexID dan diukur menggunakan metrik precision, recall, dan skor F1. Dari hasil konstruksi, didapatkan skor F1 hasil dari prompt teks 1-shot: CodeGemma 0.405, CodeLlama 0.452, dan Phi 0.362; skor F1 hasil dari prompt kode 1-shot: CodeGemma 0.645, CodeLlama 0.567, dan Phi 0.526; skor F1 hasil dari prompt teks 2-shot: CodeGemma 0.572, CodeLlama 0.502, dan Phi 0.386; skor F1 hasil dari prompt kode 2-shot: CodeGemma 0.687, CodeLlama 0.583, dan Phi 0.539.

---

Indonesia operates under a legal system that adopts the principle of Legal Fiction, which posits that every individual is presumed to be aware of the law without exception. Consequently, providing easy access to legal documents is imperative. Despite the availability of several online legal search services offered by both government and private entities, these services have yet to effectively capture intra-document and inter-document relationships. To enhance the legal search system, a knowledge graph (KG) named LexID has been developed to represent Indonesian legislation in a graph format. This KG has traditionally been constructed using a rule-based approach. However, this approach struggles to adapt to changes in document format or content and necessitates continuous maintenance. This study proposes an alternative approach for the construction of LexID utilizing pre-trained large language models (LLMs), specifically CodeGemma with 7 billion parameters, Code Llama with 7 billion parameters, and Phi-3 with 7 billion parameters. The study employs both code and text prompts, with variations of 1-shot and 2-shot, resulting in a total of twelve experimental scenarios. The constructed KG is then evaluated against the existing LexID KG, using precision, recall, and F1 score metrics. The results of the construction indicate the following F1 scores: for 1-shot text prompts, CodeGemma achieved 0.405, Code Llama 0.452, and Phi 0.362; for 1-shot code prompts, CodeGemma achieved 0.645, Code Llama 0.567, and Phi 0.526; for 2-shot text prompts, CodeGemma achieved 0.572, Code Llama 0.502, and Phi 0.386; and for 2-shot code prompts, CodeGemma achieved 0.687, Code Llama 0.583, and Phi 0.539."

"Indonesia merupakan negara hukum yang mengadopsi asas Fictie Hukum. Asas tersebut memandang setiap orang tahu hukum tanpa pengecualian. Penyediaan akses yang mudah terhadap produk hukum merupakan konsekuensi dari hal tersebut. Meski telah tersedia beberapa layanan daring pencarian hukum, baik oleh pemerintah maupun swasta, layanan tersebut belum mampu menangkap relasi intradokumen dan antardokumen dengan baik. Dalam meningkatkan sistem pencarian hukum, terdapat knowledge graph (KG) bernama LexID yang menghadirkan representasi peraturan perundang-undangan Indonesia dalam sebuah graf. KG tersebut dikonstruksi dengan pendekatan rule-based. Namun, pendekatan rule-based tidak mudah beradaptasi dengan perubahan dalam format atau konten dokumen dan memerlukan pemeliharaan berkelanjutan. Penelitian ini mengusulkan pendekatan lain dalam konstruksi LexID. Proses konstruksi LexID dilakukan menggunakan pre-trained large language model (LLM) berupa CodeGemma parameter 7B, Code Llama parameter 7B, dan Phi-3 parameter 7B. Jenis prompt yang digunakan, yaitu prompt kode dan teks dengan variasi 1-shot dan 2-shot, sehingga total terdapat dua belas skenario percobaan. Hasil konstruksi KG kemudian dievaluasi terhadap KG LexID dan diukur menggunakan metrik precision, recall, dan skor F1. Dari hasil konstruksi, didapatkan skor F1 hasil dari prompt teks 1-shot: CodeGemma 0.405, CodeLlama 0.452, dan Phi 0.362; skor F1 hasil dari prompt kode 1-shot: CodeGemma 0.645, CodeLlama 0.567, dan Phi 0.526; skor F1 hasil dari prompt teks 2-shot: CodeGemma 0.572, CodeLlama 0.502, dan Phi 0.386; skor F1 hasil dari prompt kode 2-shot: CodeGemma 0.687, CodeLlama 0.583, dan Phi 0.539.

---

Indonesia operates under a legal system that adopts the principle of Legal Fiction, which posits that every individual is presumed to be aware of the law without exception. Consequently, providing easy access to legal documents is imperative. Despite the availability of several online legal search services offered by both government and private entities, these services have yet to effectively capture intra-document and inter-document relationships. To enhance the legal search system, a knowledge graph (KG) named LexID has been developed to represent Indonesian legislation in a graph format. This KG has traditionally been constructed using a rule-based approach. However, this approach struggles to adapt to changes in document format or content and necessitates continuous maintenance. This study proposes an alternative approach for the construction of LexID utilizing pre-trained large language models (LLMs), specifically CodeGemma with 7 billion parameters, Code Llama with 7 billion parameters, and Phi-3 with 7 billion parameters. The study employs both code and text prompts, with variations of 1-shot and 2-shot, resulting in a total of twelve experimental scenarios. The constructed KG is then evaluated against the existing LexID KG, using precision, recall, and F1 score metrics. The results of the construction indicate the following F1 scores: for 1-shot text prompts, CodeGemma achieved 0.405, Code Llama 0.452, and Phi 0.362; for 1-shot code prompts, CodeGemma achieved 0.645, Code Llama 0.567, and Phi 0.526; for 2-shot text prompts, CodeGemma achieved 0.572, Code Llama 0.502, and Phi 0.386; and for 2-shot code prompts, CodeGemma achieved 0.687, Code Llama 0.583, and Phi 0.539."

"Indonesia merupakan negara hukum yang mengadopsi asas Fictie Hukum. Asas tersebut memandang setiap orang tahu hukum tanpa pengecualian. Penyediaan akses yang mudah terhadap produk hukum merupakan konsekuensi dari hal tersebut. Meski telah tersedia beberapa layanan daring pencarian hukum, baik oleh pemerintah maupun swasta, layanan tersebut belum mampu menangkap relasi intradokumen dan antardokumen dengan baik. Dalam meningkatkan sistem pencarian hukum, terdapat knowledge graph (KG) bernama LexID yang menghadirkan representasi peraturan perundang-undangan Indonesia dalam sebuah graf. KG tersebut dikonstruksi dengan pendekatan rule-based. Namun, pendekatan rule-based tidak mudah beradaptasi dengan perubahan dalam format atau konten dokumen dan memerlukan pemeliharaan berkelanjutan. Penelitian ini mengusulkan pendekatan lain dalam konstruksi LexID. Proses konstruksi LexID dilakukan menggunakan pre-trained large language model (LLM) berupa CodeGemma parameter 7B, Code Llama parameter 7B, dan Phi-3 parameter 7B. Jenis prompt yang digunakan, yaitu prompt kode dan teks dengan variasi 1-shot dan 2-shot, sehingga total terdapat dua belas skenario percobaan. Hasil konstruksi KG kemudian dievaluasi terhadap KG LexID dan diukur menggunakan metrik precision, recall, dan skor F1. Dari hasil konstruksi, didapatkan skor F1 hasil dari prompt teks 1-shot: CodeGemma 0.405, CodeLlama 0.452, dan Phi 0.362; skor F1 hasil dari prompt kode 1-shot: CodeGemma 0.645, CodeLlama 0.567, dan Phi 0.526; skor F1 hasil dari prompt teks 2-shot: CodeGemma 0.572, CodeLlama 0.502, dan Phi 0.386; skor F1 hasil dari prompt kode 2-shot: CodeGemma 0.687, CodeLlama 0.583, dan Phi 0.539.

---

Indonesia operates under a legal system that adopts the principle of Legal Fiction, which posits that every individual is presumed to be aware of the law without exception. Consequently, providing easy access to legal documents is imperative. Despite the availability of several online legal search services offered by both government and private entities, these services have yet to effectively capture intra-document and inter-document relationships. To enhance the legal search system, a knowledge graph (KG) named LexID has been developed to represent Indonesian legislation in a graph format. This KG has traditionally been constructed using a rule-based approach. However, this approach struggles to adapt to changes in document format or content and necessitates continuous maintenance. This study proposes an alternative approach for the construction of LexID utilizing pre-trained large language models (LLMs), specifically CodeGemma with 7 billion parameters, Code Llama with 7 billion parameters, and Phi-3 with 7 billion parameters. The study employs both code and text prompts, with variations of 1-shot and 2-shot, resulting in a total of twelve experimental scenarios. The constructed KG is then evaluated against the existing LexID KG, using precision, recall, and F1 score metrics. The results of the construction indicate the following F1 scores: for 1-shot text prompts, CodeGemma achieved 0.405, Code Llama 0.452, and Phi 0.362; for 1-shot code prompts, CodeGemma achieved 0.645, Code Llama 0.567, and Phi 0.526; for 2-shot text prompts, CodeGemma achieved 0.572, Code Llama 0.502, and Phi 0.386; and for 2-shot code prompts, CodeGemma achieved 0.687, Code Llama 0.583, and Phi 0.539."

"Indonesia memiliki kekayaan warisan budaya yang berlimpah, salah satunya adalah aksara Pegon, sebuah modifikasi aksara Arab yang tumbuh dan berkembang pada zaman penyebaran agama Islam di Nusantara. Kekayaan tersebut tentu tak dapat dilepaskan pada keaktifan menulis para ulama sehingga terbentuklah kekayaan manuskrip Pegon yang kaya. Namun dikarenakan masyarakat Indonesia lebih paham aksara Latin, tidak banyak yang bisa membaca aksara Pegon, bahkan yang memahami aksara Arab pun belum tentu dapat mengerti Pegon. Oleh karena itu, dibutuhkan transliterasi antara aksara Pegon dan Latin. Penelitian ini berfokus pada peningkatan akurasi model transliterasi rule-based yang telah dikembangkan sebelumnya pada mata kuliah Proyek Perangkat Lunak (PPL) genap 2022/2023. Lalu, penelitian ini juga berfokus pada pengembangan transliterasi dengan model Naive Bayes berbasis tokenisasi bigram yang mengacu pada pedoman transliterasi Arab-Latin dari Kementerian Agama tahun 1987, Hasil Kongres Aksara Pegon 2022, dan SNI 9047:2023. Hasil uji coba model rule-based yang telah direvisi dengan perbaikan 15 rules dari total 87 rules menghasilkan akurasi 98.8%. Sedangkan model bigram yang telah dikembangkan menghasilkan akurasi 94%. Dua model tersebut terbukti memiliki hasil yang jauh lebih baik dibandingkan dengan model rule-based sebelumnya yang hanya memiliki akurasi 60% saja.

---

Indonesia is rich in cultural heritage, one of which is the Pegon script, a modification of the Arabic script that grew and developed during the spread of Islam in the archipelago. This wealth is undoubtedly linked to the writing activities of religious scholars, leading to the formation of a wealth of Pegon manuscripts. However, due to the Indonesian public’s better understanding of the Latin script, not many can read the Pegon script, and even those who understand the Arabic script may not necessarily understand Pegon. Therefore, a transliteration between the Pegon and Latin scripts is needed. This study focuses on improving the accuracy of a previously developed rule-based transliteration model in the Software Project (PPL) course in the even semester of 2022/2023. Then, this study also focuses on the development of transliteration with a Naive Bayes model based on bigram tokenization, referring to the Arabic-Latin transliteration guidelines from the Ministry of Religion in 1987, Kongres Aksara Pegon 2022 results, and SNI 9047:2023. The revised rule-based model, with corrections to 15 rules out of a total of 87, achieved an accuracy of 98.8%. Meanwhile, the developed bigram model achieved an accuracy of 94%. These two models have proven to yield much better results than the previous rule-based model, which only had an accuracy of 60%.

"

"Indonesia memiliki kekayaan warisan budaya yang berlimpah, salah satunya adalah aksara Pegon, sebuah modifikasi aksara Arab yang tumbuh dan berkembang pada zaman penyebaran agama Islam di Nusantara. Kekayaan tersebut tentu tak dapat dilepaskan pada keaktifan menulis para ulama sehingga terbentuklah kekayaan manuskrip Pegon yang kaya. Namun dikarenakan masyarakat Indonesia lebih paham aksara Latin, tidak banyak yang bisa membaca aksara Pegon, bahkan yang memahami aksara Arab pun belum tentu dapat mengerti Pegon. Oleh karena itu, dibutuhkan transliterasi antara aksara Pegon dan Latin. Penelitian ini berfokus pada peningkatan akurasi model transliterasi rule-based yang telah dikembangkan sebelumnya pada mata kuliah Proyek Perangkat Lunak (PPL) genap 2022/2023. Lalu, penelitian ini juga berfokus pada pengembangan transliterasi dengan model Naive Bayes berbasis tokenisasi bigram yang mengacu pada pedoman transliterasi Arab-Latin dari Kementerian Agama tahun 1987, Hasil Kongres Aksara Pegon 2022, dan SNI 9047:2023. Hasil uji coba model rule-based yang telah direvisi dengan perbaikan 15 rules dari total 87 rules menghasilkan akurasi 98.8%. Sedangkan model bigram yang telah dikembangkan menghasilkan akurasi 94%. Dua model tersebut terbukti memiliki hasil yang jauh lebih baik dibandingkan dengan model rule-based sebelumnya yang hanya memiliki akurasi 60% saja.

---

Indonesia is rich in cultural heritage, one of which is the Pegon script, a modification of the Arabic script that grew and developed during the spread of Islam in the archipelago. This wealth is undoubtedly linked to the writing activities of religious scholars, leading to the formation of a wealth of Pegon manuscripts. However, due to the Indonesian public’s better understanding of the Latin script, not many can read the Pegon script, and even those who understand the Arabic script may not necessarily understand Pegon. Therefore, a transliteration between the Pegon and Latin scripts is needed. This study focuses on improving the accuracy of a previously developed rule-based transliteration model in the Software Project (PPL) course in the even semester of 2022/2023. Then, this study also focuses on the development of transliteration with a Naive Bayes model based on bigram tokenization, referring to the Arabic-Latin transliteration guidelines from the Ministry of Religion in 1987, Kongres Aksara Pegon 2022 results, and SNI 9047:2023. The revised rule-based model, with corrections to 15 rules out of a total of 87, achieved an accuracy of 98.8%. Meanwhile, the developed bigram model achieved an accuracy of 94%. These

two models have proven to yield much better results than the previous rule-based model, which only had an accuracy of 60%.

"