RANCANG BANGUN CHATBOT MENGGUNAKAN LARGE LANGUAGE MODEL SEBAGAI SARANA INFORMASI SKRIPSI

Mahasiswa Jurusan Teknik Informatika dan Komputer Politeknik Negeri Jakarta seringkali menghadapi kesulitan dalam memperoleh informasi terkait skripsi yang menyebabkan inefisiensi layanan akademik. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem chatbot berbasis Large Language Model (LLM) dengan pendekatan Retrieval-Augmented Generation (RAG) sebagai sarana informasi skripsi yang interaktif dan efisien. Sistem ini diwujudkan melalui proses pengembangan yang iteratif dan adaptif,, dengan sistem yang dibangun menggunakan teknologi seperti FastAPI untuk backend, ReactJS untuk frontend, dan Pinecone sebagai vector database. Evaluasi sistem dilakukan melalui serangkaian pengujian komprehensif yang meliputi Black Box Testing, User Acceptance Test (UAT) yang melibatkan 24 mahasiswa dan 1 admin, System Usability Scale (SUS), dan Net
Promoter Score (NPS). Hasil pengujian menunjukkan fungsionalitas sistem mencapai 100persen efektif berdasarkan Black Box Testing. Skor UAT dari mahasiswa mencapai 92,6persen (Sangat Baik), dan dari admin mencapai 100persen (Sangat Efektif). Sistem juga memperoleh skor kegunaan rata-rata SUS sebesar 78,67 (Good) dan skor NPS 54,16persen (Excellent). Berdasarkan hasil tersebut, disimpulkan bahwa chatbot yang dikembangkan berhasil menjadi solusi yang fungsional, andal, dan diterima dengan sangat baik oleh pengguna untuk meningkatkan aksesibilitas informasi skripsi.