Potensi Pengembangan Tajuk Subjek Islam Perpusnas dan Kemenag Berbasis Kosakata Kontemporer Hasil Generative AI (ChatGPT).

Triana, Serli (2026) Potensi Pengembangan Tajuk Subjek Islam Perpusnas dan Kemenag Berbasis Kosakata Kontemporer Hasil Generative AI (ChatGPT). Skripsi thesis, UIN Imam Bonjol Padang.

	Text (COVER - DAFTAR ISI) COVER - DAFTAR ISI (Serli Triana).pdf - Published Version Download (612kB)
	Text (Text BAB I) BAB I (Serli Triana).pdf - Published Version Download (405kB)
	Text (BAB III) BAB III (Serli Triana).pdf - Published Version Download (415kB)
	Text (BAB V - DAFTAR PUSTAKA) BAB V - DAFTAR PUSTAKA (Serli Triana).pdf - Published Version Download (477kB)
	Text (FULL TEXT) FULL TEXT (Serli Triana).pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Penelitian ini membahas ketercakupan istilah bidang fiqih yang dihasilkan ChatGPT dalam Bahasa Indeks Perpustakaan Nasional Republik Indonesia dan Daftar Tajuk Subjek Islam Kementerian Agama Republik Indonesia, serta potensi pengembangan tajuk subjek Islam berdasarkan kosakata yang belum terakomodasi. Perkembangan teknologi kecerdasan buatan seperti ChatGPT memungkinkan munculnya berbagai istilah baru dalam penelusuran informasi keislaman yang belum tentu sesuai dengan bahasa indeks yang digunakan di perpustakaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui persentase istilah yang ditemukan dan tidak ditemukan dalam kedua bahasa indeks tersebut serta mengidentifikasi kosakata yang berpotensi menjadi pengembangan tajuk subjek Islam. Penelitian ini menggunakan metode penelitian evaluatif dengan pendekatan kualitatif yang didukung kuantifikasi sederhana. Data diperoleh melalui dokumentasi istilah bidang fiqih yang dihasilkan ChatGPT dan dicocokkan dengan Bahasa Indeks Perpustakaan Nasional Republik Indonesia serta Daftar Tajuk Subjek Islam Kementerian Agama Republik Indonesia. Analisis dilakukan dengan menghitung persentase ketercakupan istilah dan mengidentifikasi kosakata yang tidak ditemukan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 176 istilah bidang fiqih yang dihasilkan ChatGPT, sebanyak 63 istilah (35,7%) ditemukan dalam Bahasa Indeks Perpusnas dan/atau Daftar Tajuk Subjek Islam Kementerian Agama, sedangkan 113 istilah (64,2%) tidak ditemukan. Temuan ini menunjukkan masih adanya kesenjangan kosakata (vocabulary gap) dalam kedua bahasa indeks tersebut. Kosakata yang belum terakomodasi berpotensi menjadi bahan evaluasi dan pengembangan tajuk subjek Islam agar lebih sesuai dengan perkembangan terminologi fiqih dan kebutuhan temu kembali informasi. Kata Kunci: tajuk subjek, kosakata kontemporer, ChatGPT, kemutakhiran istilah, vocabulary gap, Perpustakaan Nasional, Kementerian Agama.

Actions (login required)

View Item