PENGARUH IBN ‘ARABĪ (1165-1240 M) TERHADAP FILSAFAT WUJŪD MULLᾹ ṢADRĀ (1572-1640 M)
Bibliographic record
Abstract
ABSTRAK \nMullā Ṣadrā (1572-1640 M) adalah seorang filosof yang dikenal mampu mensintesiskan berbagai pemikiran terdahulu dari para tokoh yang telah mempengaruhinya dalam filsafat wujūdnya. Terkenal di antaranya Ibn Sinā, Suhrāwardī, dan Ibn „Arabī. Namun belum adanya kajian secara signifikan terhadap pengaruh yang diterima Mullā Ṣadrā dari sosok Ibn „Arabī terkhusus di Indonesia, sehingga perlu dilakukan penelitian secara signifikan tentang permasalahan di atas. Penelitian ini adalah penelitian kepustakaan dengan menggunakan pendekatan deskriptif-analisis untuk mengkaji filsafat Ṣadrā secara komprehensif yang difokuskan pada dua permasalahan berikut, yaitu pemikiran filsafat wujūd Mullā Ṣadrā yang terdiri dari tiga prinsip utama yakni, aṣālat al-wujūd, waḥdat al-wujūd, tasykīk al-wujūd, serta pengaruh salah satu sufi yaitu Ibn „Arabī (1165-1240 M) terhadap filsafat wujūdnya. Pengkajian terhadap sumber-sumber yang tersedia, baik berasal dari karya-karya Ibn „Arabī dan Mullā Ṣadrā, maupun dari para komentator dan tulisan-tulisan yang telah mengkaji pemikiran mereka, menghasilkan bahwa meskipun filsafat Ṣadrā merupakan sintesis dari pemikiran terdahulu, namun dia telah memberikan reformulasi terhadap kajian penting dalam ranah filsafat Islam. Filsafat wujūd Ṣadrā telah memaparkan tentang metafisika ketuhanan yang didasarkan pada tiga prinsip yakni, aṣālat al-wujūd, waḥdat al-wujūd, dan tasykīk al-wujūd. Dalam merumuskan ketiga prinsip filsafat wujūdnya itu, tidak terlepas dari pengaruh yang berasal dari Ibn „Arabī, di antaranya, fundamentalitas wujūd, anggapan tentang tiada wujūd selain wujud Tuhan dalam argumentasi mengenai waḥdat al-wujūd, serta tingkatan wujūd dalam menangkap pantulan Tuhan yang dianalogikan seperti cermin dan cahaya. \nKata Kunci: Mullā Ṣadrā, Ibn ‘Arabī, filsafat wujūd, pengaruh.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.055 | 0.014 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".