Pangestu, Aridho (2026) CHATBOT KONSULTASI AKADEMIK MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE LARGE LANGUAGE MODEL META AI DAN RETRIEVAL AUGMENTED GENERATION. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text COVER_Aridho Pangestu.pdf Download (180kB)
	Text ABSTRAK_Aridho Pangestu.pdf Download (225kB)
	Text BAB 1_Aridho Pangestu.pdf Download (234kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA_Aridho Pangestu.pdf Download (191kB)
	Text SKRIPSI_Aridho Pangestu.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)

Abstract

Konsultasi akademik merupakan layanan penting bagi mahasiswa dalam memperoleh informasi terkait peraturan, prosedur, dan ketentuan akademik. Namun, proses konsultasi yang masih dilakukan secara manual sering menyebabkan keterlambatan penyampaian informasi dan keterbatasan akses, terutama ketika mahasiswa membutuhkan jawaban secara cepat. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem yang mampu memberikan layanan konsultasi akademik secara otomatis dan berbasis dokumen resmi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun chatbot konsultasi akademik mahasiswa dengan memanfaatkan teknologi Large Language Model (LLM) dan arsitektur Retrieval Augmented Generation (RAG). Metode yang digunakan meliputi pemanggilan dokumen Pedoman Akademik, pemisahan teks menjadi beberapa bagian (text splitting), pembuatan embedding menggunakan model HuggingFace all-MiniLM-L12-v2, serta penyimpanan embedding ke dalam vector database. Selanjutnya, sistem melakukan proses pencarian dokumen relevan menggunakan retriever dan memanfaatkan model LLaMA 3.1-8B-Instant untuk menghasilkan jawaban berdasarkan konteks yang ditemukan. Evaluasi kinerja chatbot dilakukan menggunakan metrik ROUGE yang meliputi ROUGE-1, ROUGE-2, dan ROUGE-L dengan pengukuran precision, recall, dan F1-score. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa chatbot mampu memberikan jawaban yang relevan sesuai dengan dokumen akademik. Nilai rata-rata evaluasi yang diperoleh adalah precision sebesar 61,82%, recall 71,36%, dan F1-score 64,43%. Nilai recall yang lebih tinggi menunjukkan bahwa sistem cukup baik dalam mencakup informasi referensi, meskipun ketepatan pemilihan kata masih dapat ditingkatkan. Secara keseluruhan, chatbot yang dikembangkan dinilai cukup efektif dalam membantu mahasiswa memperoleh informasi akademik secara cepat dan efisien.

Item Type:	Thesis (S1)
Uncontrolled Keywords:	Kata Kunci: Konsultasi Akademik, LLM, Retrieval Augmented Generation, Chatbot, Rouge
Subjects:	Q Science > Q Science (General) Q Science > QA Mathematics Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	Aridho Aridho Pangestu
Date Deposited:	04 Mar 2026 06:31
Last Modified:	04 Mar 2026 06:31
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/18779

Actions (login required)

View Item