a PENGEMBANGAN CHATBOT RAG UNTUK LAYANAN INFORMASI AKADEMIK DAN PEMERINTAHAN

Abstrak

Layanan akademik dan pemerintahan menghadapi kebutuhan informasi yang semakin tinggi, berulang, dan sering kali tersebar di berbagai dokumen resmi, portal web, surat edaran, regulasi, dan standar operasional prosedur. Chatbot konvensional berbasis aturan dapat menjawab pertanyaan sederhana, tetapi kurang adaptif terhadap variasi bahasa alami, perubahan kebijakan, serta kebutuhan jawaban yang membutuhkan bukti sumber. Jurnal ini mengusulkan kerangka pengembangan chatbot berbasis Retrieval-Augmented Generation (RAG) untuk meningkatkan akurasi, keterlacakan, dan keamanan layanan informasi pada institusi pendidikan tinggi maupun instansi pemerintahan. Kerangka yang diusulkan mencakup tahap akuisisi dokumen, praproses, segmentasi teks, pembentukan embedding, penyimpanan pada vector database, retrieval, reranking, pembangkitan jawaban oleh large language model, pemberian sitasi sumber, guardrail keamanan, dan evaluasi berlapis. Metode penelitian menggunakan pendekatan design science research melalui analisis kebutuhan, perancangan arsitektur, penyusunan pipeline RAG, rancangan pengujian, serta pemetaan risiko dan mitigasi. Evaluasi yang disarankan meliputi precision@k, recall@k, mean reciprocal rank, context precision, context recall, faithfulness, answer relevancy, answer correctness, response latency, dan System Usability Scale. Hasil perancangan menunjukkan bahwa RAG chatbot berpotensi menjadi lapisan layanan informasi yang lebih akurat dan dapat diaudit dibanding chatbot generik, khususnya ketika sistem diwajibkan menjawab berdasarkan dokumen resmi yang mutakhir. Kontribusi utama artikel ini adalah kerangka arsitektur dan evaluasi yang dapat dijadikan blueprint awal untuk implementasi RAG chatbot pada layanan akademik dan layanan publik digital.