Penerapan Langchain Dengan Algoritma RAG Pada Prototype Chatbot Layanan Pintu Polije

Prayogo, Dimas Fajar Katon (2025) Penerapan Langchain Dengan Algoritma RAG Pada Prototype Chatbot Layanan Pintu Polije. Diploma thesis, Politeknik Negeri Jember.

	Text (Ringkasan) Ringkasan.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (215kB)
	Text (Bab 1 Pendahuluan) Bab 1 Pendahuluan.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (191kB)
	Text (Daftar Pustaka) Daftar pustaka.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (183kB)
	Text (Laporan Lengkap) Laporan TA Lengkap.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Politeknik Negeri Jember melalui PINTU (Pusat Informasi dan Pelayanan Terpadu) menyediakan berbagai layanan informasi dan administrasi akademik bagi mahasiswa dan civitas akademika. Namun, sistem yang ada masih menghadapi kendala dalam memberikan respons yang cepat, terutama saat periode sibuk, karena ketergantungan pada ketersediaan admin. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan solusi chatbot yang mengintegrasikan LangChain dengan algoritma Retrieval Augmented Generation (RAG) untuk meningkatkan efisiensi layanan informasi di PINTU POLIJE. Pengembangan sistem menggunakan metode Waterfall dengan implementasi teknologi modern seperti Next JS dan Shadcn untuk frontend, serta LangChain untuk backend. Sistem ini menerapkan teknik chunking untuk memecah informasi menjadi bagian-bagian kecil, melakukan embedding untuk mengubah teks menjadi vector, dan menggunakan semantic search untuk menemukan informasi yang relevan. Database sistem dibangun menggunakan Pinecone yang menyimpan data dari website resmi PINTU, informasi dosen, dan berbagai informasi umum dari POLIJE. Hasil pengujian menunjukkan chatbot berhasil menjawab 83,2% dari 745 pertanyaan, dengan rata-rata waktu respons 7,64 detik untuk pertanyaan ambigu dan 8,25 detik untuk pertanyaan terstruktur. Evaluasi responden menunjukkan tingkat kesesuaian jawaban sebesar 84% pada pertanyaan pertama, 68% pada pertanyaan kedua, dan 76% pada pertanyaan ketiga. Chatbot yang dikembangkan dirancang untuk memberikan layanan informasi 24/7 dengan kemampuan pemrosesan bahasa alami yang mudah dipahami. Sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi pelayanan, dan dukungan standarisasi dalam pemberian informasi akademik.

Actions (login required)

View Item