Kisah Nabi Musa as dalam perspektif studi stilistika al­ Qur'an

Al-Qur'an merupakan kitab sastra terbesar sepanjang sejarah dan mukjizat terbesar Rasulullah Muhammad saw. Salah satu bentuk i'jaz Al-Qur'an dimuatnya kisah-kisah umat terdahulu, seperti kisah Nabi Musa. Kisah tersebut dalam Al­ Qur'an dipaparkan dengan gaya yang sangat variatif dan diulang-ulang. Hal itu berhubungan dengan studi tentang kesustraan yaitu stilistika Al-Qur'an. Faktor ini yang mendorong penulis melak.ukan penelitian untuk mengetahui gaya pemaparan kisah Nabi Musa as dalam Al-Qur'an dalam perspektif studi stilistika Al-Qur'an. Disamping itu untuk mengetahui pengulangan kisah Nabi Musa as dalam Al-Qur'an. Penelitian ini bertolak dari pemikiran bahwa stilistika Al-Qur'an merupakan kajian bahasa yang menitik beratkan pada gaya bahasa Al-Qur'an. Penelitian ini bersifat penelitian kepustakaan (library research) dengan menggunakan metode penyajian data deskriptif dan analitis. Sesuai dengan tujuan tersebut, data primer yang digunakan berasal dari Al-Qur'an dan tulisan yang membahas tentang stilistika Al-Qur'an. Sedangkan data sekunder berasal dari tulisan-tulisan yang relevan dengan penelitian ini. Data yang ditemukan menunjukkan bahwa kisah Nabi Musa dalam Al­ Qur'an dituturkan dengan beberapa variasi, yaitu pendek, sedang, dan panjang. Kisah tersebut tertuang dalam beberapa fragmen yang tersebar dibeberapa surah Al-Qur'an, yaitu surah Al-Baqarah, surah Al-Mai.dab, surah Al-A'rfil, surah Vii.nus, surah 18hi, surah Al-Mu'miniin, surah Ash-Shu'ara', surah Az-Zukhruf, surah An­ Nazi'at. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa Gaya bahasa Al-Qur'an yang digunakan dalam memaparkan kisah Nabi Musa menggunakan gaya naratif. Kisah Nabi Musa dalam Al-Qur'an ditampilkan sebanyak 189 ayat yang tersebar dalam I 0 surah. Hampir setiap surat dalam Al-Qur'an versi sendiri dalam pemaparannya. Meskipun demikian, repetisi atau pengulangan merupakan sesuatu yang tak terelakkan. Repetisi atau pengulangan kisah Nabi Musa dalam Al-Qur'an bukan pengulangan secara 100 persen. Ada hal-hal yang baru baik dalam aspeks konteksnya maupun dalam aspek struktur kalimatnya (penambahan, pengurangan, pendahuluan, pengakhiran) tanpa mengabaikan unsur-unsur keindahan

Most common (a) individual metabolites and (b) pairs appearing in the 1000 best models, full feature set (discovery).

Most common (a) individual metabolites and (b) pairs appearing in the 1000 best models, full feature set (discovery).</p

Most common (a) individual metabolites and (b) pairs appearing in the best models, reduced feature set (replication).

<p>Most common (a) individual metabolites and (b) pairs appearing in the best models, reduced feature set (replication).</p

Most common (a) individual metabolites and (b) pairs appearing in the best models, reduced feature set (discovery).

<p>Most common (a) individual metabolites and (b) pairs appearing in the best models, reduced feature set (discovery).</p

ROC curve for logistic regression, the best model found on the reduced feature set (discovery).

<p>ROC curve for logistic regression, the best model found on the reduced feature set (discovery).</p

Network of the top 1% most common metabolite pairs, full feature set (discovery).

<p>Each vertex is a metabolite and its size is proportional to its corresponding metabolite’s individual occurrence frequency in the best models. An edge links two metabolites if their co-occurrence frequency in the best models is among the top 1% of all the pairs. The edge width is proportional to the co-occurrence frequency. The inset figure shows the degree distribution of this network, and the inset table lists the metabolites that have degrees higher than ten.</p

ROC curve for the best model found on the reduced feature set (replication).

<p>ROC curve for the best model found on the reduced feature set (replication).</p

Parameters used in the evolutionary modeling algorithm.

<p>Parameters used in the evolutionary modeling algorithm.</p

Statistics of the results on the full feature set (discovery).

<p>Statistics of the results on the full feature set (discovery).</p

Distributions of the (a) fitness (MCE) and (b) number of effective features for the 1000 best models, full feature set (discovery).

<p>Distributions of the (a) fitness (MCE) and (b) number of effective features for the 1000 best models, full feature set (discovery).</p