---
language:
  - id
  - ar
license: gemma
base_model: google/gemma-4-E2B
tags:
  - islamic
  - indonesia
  - quran
  - hadith
  - fiqh
  - fine-tuned
  - gemma
  - text-generation
  - conversational
  - instruction-tuned
datasets:
  - anisafifi/multilingual-quran
  - gurgutan/sunnah_ar_en_dataset
  - Faiz28/LCQA-Islamic
pipeline_tag: text-generation
model_type: gemma4
---

# IslamGPT-ID 🕌

**IslamGPT-ID** adalah model bahasa Indonesia pertama yang dikhususkan untuk menjawab pertanyaan seputar Islam secara komprehensif. Model ini di-*fine-tune* secara penuh (*full fine-tuning*) dari [google/gemma-4-E2B](https://huggingface.co/google/gemma-4-E2B) menggunakan lebih dari **261.000 pasang instruksi** berbahasa Indonesia dan Arab.

## Kemampuan Model

| Topik | Detail |
|---|---|
| 📖 **Al-Qur'an** | Teks Arab + Terjemahan Kemenag RI untuk semua 6.236 ayat |
| 📚 **Hadist** | Kutubussittah (Bukhari, Muslim, Abu Dawud, Tirmidzi, Nasa'i, Ibnu Majah) |
| ⚖️ **Fiqih** | Hukum Islam multi-madzhab (Syafi'i, Hanafi, Maliki, Hanbali) |
| 🕋 **Haji & Umrah** | Panduan manasik lengkap, doa-doa, tata cara |
| 📜 **Sirah Nabawiyah** | Kisah Nabi Muhammad ﷺ dan sejarah Islam |
| 🌙 **Ibadah Harian** | Sholat, puasa, zakat, doa sehari-hari |
| 🌍 **Wisata Halal** | Informasi destinasi wisata ramah Muslim |

## Detail Training

| Parameter | Nilai |
|---|---|
| Base model | google/gemma-4-E2B |
| Metode | Full Fine-Tuning (FSDP, bf16) |
| Training pairs | 261.170 (train) + 13.746 (validasi) |
| Epochs | 3 |
| Batch size efektif | 64 (4 GPU × 1 × grad_accum 16) |
| Learning rate | 1e-5 (warmup 5%) |
| Max sequence length | 1.024 tokens |
| Hardware | 4× NVIDIA A100-40GB |
| Durasi training | ~132 jam |
| Eval loss akhir | 1.941 |

## Cara Pakai

### Dengan Transformers

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "arisridwan/islamgpt-id"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

def tanya_islam(pertanyaan: str, max_new_tokens: int = 512) -> str:
    prompt = f"<start_of_turn>user\n{pertanyaan}<end_of_turn>\n<start_of_turn>model\n"
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
    with torch.no_grad():
        output = model.generate(
            **inputs,
            max_new_tokens=max_new_tokens,
            temperature=0.3,
            do_sample=True,
            repetition_penalty=1.1,
        )
    response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
    return response.split("<start_of_turn>model\n")[-1].strip()

# Contoh penggunaan
print(tanya_islam("Apa arti Ayat Kursi (QS Al-Baqarah 2:255)?"))
print(tanya_islam("Bagaimana tata cara sholat Tahajud?"))
print(tanya_islam("Sebutkan 5 hadist tentang keutamaan ilmu."))
```

### Dengan GGUF / Ollama / llama.cpp

Versi GGUF tersedia di: **[arisridwan/islamgpt-id-gguf](https://huggingface.co/arisridwan/islamgpt-id-gguf)**

```bash
# Dengan llama.cpp
./llama-cli -m islamgpt-id-Q4_K_M.gguf -p "<start_of_turn>user\nApa itu rukun Islam?<end_of_turn>\n<start_of_turn>model\n" -n 512

# Dengan Ollama (menggunakan Modelfile)
ollama create islamgpt-id -f Modelfile
ollama run islamgpt-id "Apa itu rukun Islam?"
```

## Contoh Output

**Pertanyaan:** Apa hukum sholat Jumat?

**Jawaban:**
> Sholat Jumat hukumnya **fardhu ain** (wajib) bagi setiap Muslim laki-laki yang baligh, berakal, merdeka, dan tidak memiliki uzur syar'i. Dalilnya adalah firman Allah dalam QS Al-Jumu'ah (62:9): *"Wahai orang-orang yang beriman! Apabila telah diseru untuk melaksanakan sholat pada hari Jumat, maka segeralah kamu mengingat Allah dan tinggalkanlah jual beli..."*

---

**Pertanyaan:** Sebutkan hadist tentang keutamaan membaca Al-Qur'an.

**Jawaban:**
> Rasulullah ﷺ bersabda: *"Sebaik-baik kamu adalah orang yang mempelajari Al-Qur'an dan mengajarkannya."* (HR. Bukhari no. 5027)

## Dataset Pelatihan

Model dilatih menggunakan kombinasi dataset:

- **[anisafifi/multilingual-quran](https://huggingface.co/datasets/anisafifi/multilingual-quran)** — Al-Qur'an 30 juz (Arab + terjemahan Indonesia)
- **[gurgutan/sunnah_ar_en_dataset](https://huggingface.co/datasets/gurgutan/sunnah_ar_en_dataset)** — Koleksi hadist dari Sunnah.com
- **[Faiz28/LCQA-Islamic](https://huggingface.co/datasets/Faiz28/LCQA-Islamic)** — Dataset QA Islami

Data kemudian dikonversi ke format instruksi Gemma dengan template:
```
<start_of_turn>user
{pertanyaan}<end_of_turn>
<start_of_turn>model
{jawaban}<end_of_turn>
```

## Evaluasi

| Metrik | Nilai |
|---|---|
| Eval Loss | 1.941 |
| Eval Runtime | ~1.417 detik/batch |
| Eval Samples/sec | 9.697 |

## ⚠️ Disclaimer

- Model ini dibuat untuk keperluan **edukasi dan referensi**, bukan pengganti fatwa ulama.
- Untuk pertanyaan fiqih personal atau sensitif, selalu konsultasikan dengan ulama terpercaya.
- Ayat Al-Qur'an diambil dari terjemahan Kemenag RI; hadist dari dataset terverifikasi — tetap cross-check dengan sumber primer.
- **Jangan gunakan model ini untuk membuat fatwa atau keputusan hukum Islam secara mandiri.**
- Output model bisa mengandung kesalahan — selalu verifikasi dengan ulama atau kitab rujukan.

## Lisensi

Model ini mengikuti [Gemma Terms of Use](https://ai.google.dev/gemma/terms). Dataset pelatihan menggunakan sumber dengan lisensi masing-masing (lihat detail di atas).

## Citation

```bibtex
@misc{islamgpt-id-2026,
  title        = {IslamGPT-ID: Indonesian Islamic Language Model},
  author       = {arisridwan},
  year         = {2026},
  publisher    = {Hugging Face},
  url          = {https://huggingface.co/arisridwan/islamgpt-id}
}
```