PENGISLAMISAN SEJARAH ISLAM DI NUSANTARA DALAM CERAMAH USTAZ SALIM A FILLAH
Bibliographic record
Abstract
Artikel ini menganalisis ceramah seorang ustaz populer, Salim A Fillah (SAF), tentang sejarah masuknya Islam ke Nusantara yang beredar di YouTube. SAF dikenal sebagai aktivis salah satu gerakan islamisme di Indonesia, Partai Keadilan Sejahtera (PKS). Ceramah ceramahnya tentang berbagai tema banyak tersebar. Baik di media tulisan maupun media digital. Data didapatkan melalui observasi dunia digital dan kajian kepustakaan. Analisis data dilakukan dengan metode semiologi Roland Barthes yang melihat wacana dengan dua perspektif; denotasi dan konotasi. Pada tahap denotasi, SAF membagi periodesasi sejarah masuknya Islam ke Nusantara ke dalam tujuh gelombang. Setiap gelombang dinarasikan dengan ciri khas wacana yang khas. Pada tahap konotasi, tampak bahwa periodesasi SAF tentang sejarah masuknya Islam ke Nusantara itu dibingkai dengan narasi islamisme. Pada tahap inilah terungkap bahwa SAF sebenarnya sedang membuat mitos tentang sejarah Islam di Nusantara sebagai sejarah islamisme. SAF secara implisit sedang mengatakan bahwa para wali penyebar Islam di Nusantara adalah orang-orang yang memiliki misi dakwah layaknya kaum islamis di Indonesia hari ini. Tidak hanya itu, SAF juga menandaskan bahwa gerakan Islam transnasional seperti HTI dan Ikhwanul Muslimin yang merupakan induk gerakan PKS merupakan pelanjut dakwah para wali penyebar Islam di Nusantara. Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa SAF telah melakukan pengislamisan sejarah Islam di Indonesia. SAF juga telah mengaburkan antara fakta sejarah dan ideologi tertentu, yakni islamisme.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.155 | 0.035 |
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".