• Login
    View Item 
    •   DSpace Home
    • Students & Alumnae
    • Undergraduate Thesis
    • Faculty of Mathematics and Natural Sciences
    • Statistics
    • View Item
    •   DSpace Home
    • Students & Alumnae
    • Undergraduate Thesis
    • Faculty of Mathematics and Natural Sciences
    • Statistics
    • View Item
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Pengembangan Chatbot Berbasis RAG untuk Optimalisasi Layanan Informasi Terpadu pada Website Statistika Universitas Islam Indonesia (Studi Kasus: Bidang Statistika)

    Thumbnail
    View/Open
    22611166_Abstrak.pdf (274.3Kb)
    22611166.pdf (7.000Mb)
    Date
    2026
    Author
    Amna, Faiz Mustafid
    Metadata
    Show full item record
    Abstract
    Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan chatbot berbasis Retrieval- Augmented Generation (RAG) guna mengoptimalkan layanan informasi terpadu pada website Program Studi Statistika Universitas Islam Indonesia (UII). Permasalahan utama yang dihadapi adalah kesulitan pengguna dalam menemukan informasi spesifik akibat penyebaran konten pada berbagai halaman website sehingga diperlukan sistem yang mampu memberikan jawaban secara cepat, akurat, dan kontekstual. Sumber data penelitian dibatasi pada informasi yang terdapat pada halaman visi misi, tujuan, dan sejarah website Statistika UII. Metode yang digunakan adalah pendekatan RAG yang menggabungkan proses retrieval dan generation. Data dikumpulkan melalui scraping pada web Statistika UII menggunakan Python kemudian diproses melalui tahapan indexing meliputi data loading, chunking, embedding, dan penyimpanan pada vector database Pinecone. Sistem dikembangkan menggunakan platform n8n dengan integrasi model Large Language Model (LLM) Mistral Medium. Evaluasi dilakukan menggunakan semantic similarity, metrics, persentase jawaban benar, uji McNemar, serta User Acceptance Test (UAT) dengan metode System Usability Scale (SUS). Hasil pengujian menunjukkan bahwa chatbot memiliki tingkat semantic similarity rata- rata sebesar 0,95 yang menunjukkan kesamaan makna yang sangat tinggi antara jawaban chatbot dan ground truth. Nilai F1-score sebesar 0,76 menunjukkan performa yang baik dalam kesesuaian kata. Selain itu, chatbot berbasis RAG memperoleh persentase jawaban benar sebesar 100%, sedangkan chatbot berbasis LLM memperoleh 0%. Hasil uji McNemar menunjukkan nilai χ 2 hitung = 20 lebih besar dari χ 2 tabel = 18.307 sehingga terdapat perbedaan yang signifikan antara performa chatbot berbasis RAG dan LLM tanpa RAG. Hasil UAT juga menunjukkan bahwa sistem berada pada kategori “Good” dan dapat diterima oleh pengguna.
    URI
    https://dspace.uii.ac.id/123456789/66069
    Collections
    • Statistics [1327]

    DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    @mire NV
     

     

    Browse

    All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

    My Account

    LoginRegister

    DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    @mire NV