SAPUTRI, ROSITA (2026) RANCANG BANGUN CHATBOT AI SEBAGAI MEDIA LAYANAN INFORMASI AKADEMIK JURUSAN TEKNIK ELEKTRO. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text Cover.pdf Download (107kB)
	Text ABSTRAK.pdf Download (139kB)
	Text ABSTRACT.pdf Download (107kB)
	Text BAB I.pdf Download (187kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (143kB)
	Text Full Text.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)

Abstract

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh masih kurang optimalnya Layanan informasi akademik di Jurusan Teknik Elektro Universitas Malikussaleh menghadapi kendala efisiensi akibat tingginya frekuensi pertanyaan berulang dari mahasiswa mengenai prosedur, jadwal, dan administrasi yang masih bergantung pada jam operasional staf dan dosen. Untuk mengatasi kendala tersebut, penelitian ini bertujuan merancang dan membangun aplikasi mobile chatbot Artificial Intelligence (AI) bernama ROSI AI berbasis Retrieval-Augmented Generation (RAG) sebagai media layanan informasi akademik yang responsif, cepat, dan akurat. Penelitian ini menggunakan metode Research and Development (R&D) dengan model pengembangan Waterfall yang meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan evaluasi. Aplikasi dikembangkan menggunakan framework Flutter untuk antarmuka mobile, Laravel sebagai backend, MySQL untuk basis data, Python untuk eksekusi skrip RAG, serta Gemini API sebagai Large Language Model (LLM). Basis pengetahuan (knowledge base) chatbot bersumber dari dokumen resmi Buku Panduan Akademik, regulasi jurusan, serta situs web resmi Universitas Malikussaleh dan Jurusan Teknik Elektro yang telah diindeks. Penerapan metode RAG dilakukan dengan menelusuri konteks relevan dari vector database sebelum dibangkitkan oleh Gemini API guna mencegah halusinasi AI dan memastikan jawaban tetap akurat sesuai referensi resmi. Hasil pengujian fungsionalitas menggunakan Katalon Studio pada 17 skenario (fitur registrasi, login, chatbot, riwayat percakapan, edit profil, ubah password, dan logout) menunjukkan tingkat keberhasilan sebesar 100% (Passed). Sementara itu, pengujian User Acceptance Testing (UAT) terhadap 53 responden mahasiswa memperoleh nilai rata-rata sebesar 83,94% dengan kategori "Sangat Baik". Dengan demikian, aplikasi ROSI AI terbukti berhasil dibangun dan layak digunakan sebagai media pendukung layanan informasi akademik yang efisien di Jurusan Teknik Elektro Universitas Malikussaleh.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	Fakultas Teknik > 57201 - Jurusan Sistem Informasi
Depositing User:	Rosita Saputri -
Date Deposited:	07 Sep 2026 03:32
Last Modified:	07 Sep 2026 03:32
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/22496

Actions (login required)

View Item