A. Spesifikasi Teknis AL 'ILLM

A.1. Arsitektur Sistem

AL 'ILLM (Authorized Intelligence Islamic Large Language Model) dirancang dengan arsitektur modular yang memungkinkan fleksibilitas dan skalabilitas. Berikut adalah komponen utama dari arsitektur sistem:

1. Lapisan Data (Data Layer):

   • Corpus Digital Islam: Database komprehensif teks-teks Islam dari berbagai sumber dan mazhab.

   • Data Kontekstual: Informasi historis, geografis, dan sosio-kultural untuk kontekstualisasi.

   • User Data: Data pengguna terenkripsi untuk personalisasi (dengan izin pengguna).

2. Lapisan Pemrosesan (Processing Layer):

   • NLP Engine: Untuk analisis semantik dan sintaksis teks-teks Islam dalam berbagai bahasa.

   • Inference Engine: Menggunakan logika fuzzy dan reasoning probabilistik untuk interpretasi hukum Islam.

   • Machine Learning Core: Untuk pembelajaran adaptif dan peningkatan performa sistem.

3. Lapisan Aplikasi (Application Layer):

   • API Gateway: Untuk integrasi dengan aplikasi eksternal dan microservices.

   • Query Processor: Menangani dan mengoptimalkan query pengguna.

   • Content Generator: Menghasilkan konten Islam yang dipersonalisasi.

4. Lapisan Presentasi (Presentation Layer):

   • Web Interface: Antarmuka web responsif untuk akses via browser.

   • Mobile Apps: Aplikasi native untuk iOS dan Android.

   • Voice Interface: Asisten suara Islam untuk interaksi hands-free.

5. Lapisan Keamanan (Security Layer):

   • Encryption Module: Untuk keamanan data end-to-end.

   • Authentication System: Menggunakan multi-factor authentication.

   • Audit Trail: Untuk logging dan monitoring aktivitas sistem.

6. Lapisan Ontologi (Ontology Layer):

   • Islamic Knowledge Graph: Representasi terstruktur dari konsep-konsep Islam dan relasinya.

   • Ontology Management System: Untuk pemeliharaan dan pengembangan ontologi secara berkelanjutan.

7. Modul Multiaksara (Multiscript Module):

   • OCR Multiaksara: Untuk digitalisasi teks dalam berbagai sistem tulisan.

   • Transliterasi Engine: Konversi antar sistem tulisan secara akurat.

A.2. Teknologi Utama yang Digunakan

1. Natural Language Processing (NLP):

   • Bahasa: Arab, Indonesia, Inggris, dan bahasa-bahasa Muslim utama lainnya.

   • Model Bahasa: BERT, GPT-3, dan model bahasa khusus Islam.

   • Penerjemahan Otomatis: Dengan pemahaman konteks keislaman yang mendalam.

2. Machine Learning dan Deep Learning:

   • Framework: TensorFlow, PyTorch, dan Keras.

   • Algoritma: RNN, LSTM, Transformer, dan algoritma khusus NLP Islam.

   • Pembelajaran Adaptif: Menggunakan reinforcement learning dan supervised learning.

3. Big Data Analytics:

   • Penyimpanan Data: Hadoop, Spark, dan NoSQL databases.

   • Analisis Data: Pandas, NumPy, dan Scikit-learn.

   • Visualisasi Data: Matplotlib, Seaborn, dan Tableau.

4. Computer Vision:

   • Digitalisasi Manuskrip: Menggunakan OCR dan image processing.

   • Klasifikasi Artefak Islam: Menggunakan CNN dan transfer learning.

5. Chatbots dan Asisten Virtual:

   • Platform: Dialogflow, Rasa, dan Microsoft Bot Framework.

   • Kemampuan: Konsultasi keagamaan, tanya-jawab, dan personalisasi pembelajaran.

6. Recommender Systems:

   • Algoritma: Collaborative filtering, content-based filtering, dan hybrid models.

   • Personalisasi: Berdasarkan profil dan preferensi pengguna.

7. Speech Recognition dan Text-to-Speech:

   • Teknologi: Google Cloud Speech-to-Text, Amazon Polly, dan IBM Watson.

   • Fitur: Transkripsi otomatis ceramah dan kajian Islam, Al-Qur'an audio interaktif.

8. Blockchain:

   • Penggunaan: Manajemen zakat dan wakaf yang transparan.

   • Teknologi: Ethereum, Hyperledger, dan Solana.

9. Augmented Reality (AR) dan Virtual Reality (VR):

   • Platform: Unity, Unreal Engine, dan ARKit/ARCore.

   • Aplikasi: Simulasi virtual manasik haji dan umrah, rekonstruksi digital situs-situs bersejarah Islam.

10. Internet of Things (IoT):

    • Penggunaan: Manajemen masjid pintar, monitoring halal supply chain.

    • Teknologi: Raspberry Pi, Arduino, dan ESP32.

A.3. Spesifikasi Teknis Lainnya

1. Skalabilitas:

   • Infrastruktur Cloud: AWS, Google Cloud, dan Microsoft Azure.

   • Microservices Architecture: Menggunakan Docker dan Kubernetes.

   • Load Balancing: Menggunakan NGINX dan HAProxy.

2. Keamanan:

   • Enkripsi: TLS/SSL untuk data in-transit, AES-256 untuk data at-rest.

   • Authentication: OAuth 2.0, JWT, dan multi-factor authentication.

   • Penetration Testing: Dilakukan secara berkala oleh pihak ketiga.

3. Kinerja:

   • Waktu Respons: <500ms untuk 99% query.

   • Throughput: Dapat menangani 10,000+ query per detik.

   • Optimisasi: Menggunakan caching (Redis), indexing, dan query optimization.

4. Pengujian:

   • Unit Testing: Menggunakan JUnit, PyTest, dan NUnit.

   • Integration Testing: Menggunakan Postman dan SoapUI.

   • Performance Testing: Menggunakan JMeter dan LoadRunner.

5. Pengembangan:

   • Metodologi: Agile Development dengan Sprint 2 mingguan.

   • CI/CD: Menggunakan Jenkins, GitLab CI, dan CircleCI.

   • Version Control: Menggunakan Git dan GitHub/GitLab.

6. Monitoring dan Logging:

   • Monitoring: Prometheus, Grafana, dan ELK Stack.

   • Logging: Fluentd, Logstash, dan Splunk.

   • Alerting: PagerDuty dan Opsgenie.

7. Ekosistem Pengembangan:

   • IDE: Visual Studio Code, PyCharm, dan IntelliJ IDEA.

   • Package Manager: npm, pip, dan Maven.

   • Collaboration Tools: Slack, Microsoft Teams, dan Jira.