Layanan Informasi Peraturan Akademik Berbasis Chatbot Telegram Menggunakan Pendekatan Retrieval-Augmented Generation: Academic Regulation Information Service Based on a Telegram Chatbot Using a Retrieval-Augmented Generation Approach

Peraturan akademik merupakan pedoman penting dalam penyelenggaraan pendidikan tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan chatbot berbasis Telegram untuk layanan informasi peraturan akademik menggunakan pendekatan Retrieval-Augmented Generation (RAG) di Politeknik Negeri Padang dengan memanfaatkan basis pengetahuan institusi yang telah terverifikasi. Sistem dikembangkan menggunakan PHP dengan framework Laravel dan basis data PostgreSQL yang didukung oleh ekstensi pgvector untuk penyimpanan embedding. Model gemini-embedding-001 digunakan untuk mengubah dokumen peraturan akademik menjadi representasi vektor sehingga memungkinkan proses temu kembali dokumen berdasarkan kemiripan semantik, sedangkan model gemini-2.5-flash digunakan untuk menghasilkan respons berdasarkan konteks peraturan yang berhasil ditemukan. Basis pengetahuan sistem terdiri atas Peraturan Akademik Politeknik Negeri Padang yang mencakup 18 bab dan 75 pasal. Evaluasi proses temu kembali menggunakan 15 pertanyaan uji memperoleh nilai Precision sebesar 0,7467, Recall sebesar 0,9667, dan Mean Reciprocal Rank (MRR) sebesar 0,9333. Selanjutnya, evaluasi pembangkitan jawaban menggunakan 10 pertanyaan uji dengan metode Large Language Model (LLM)-as-a-judge menghasilkan skor relevansi rata-rata sebesar 4,90 pada chatbot berbasis RAG, lebih tinggi dibandingkan chatbot tanpa RAG yang memperoleh skor sebesar 3,20. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan RAG efektif dalam menyediakan layanan informasi akademik yang cepat, akurat, dan mudah diakses.

Authors

Institutions

Publication Details

Journal
MALCOM Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Published
2026-10-30
DOI
https://doi.org/10.57152/malcom.v6i4.2777
Primary Topic
Topic Modeling
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

Layanan Informasi Peraturan Akademik Berbasis Chatbot Telegram Menggunakan Pendekatan Retrieval-Augmented Generation: Academic Regulation Information Service Based on a Telegram Chatbot Using a Retrieval-Augmented Generation Approach

Fadhilah Oriyasmi, Widya Sri Wahyuni, Indah Salsabilla, Riyanto Riyanto
MALCOM Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Topic Modeling
article

Layanan Informasi Peraturan Akademik Berbasis Chatbot Telegram Menggunakan Pendekatan Retrieval-Augmented Generation: Academic Regulation Information Service Based on a Telegram Chatbot Using a Retrieval-Augmented Generation Approach

Fadhilah Oriyasmi, Widya Sri Wahyuni, Indah Salsabilla, Riyanto Riyanto
article en

Abstract

Peraturan akademik merupakan pedoman penting dalam penyelenggaraan pendidikan tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan chatbot berbasis Telegram untuk layanan informasi peraturan akademik menggunakan pendekatan Retrieval-Augmented Generation (RAG) di Politeknik Negeri Padang dengan memanfaatkan basis pengetahuan institusi yang telah terverifikasi. Sistem dikembangkan menggunakan PHP dengan framework Laravel dan basis data PostgreSQL yang didukung oleh ekstensi pgvector untuk penyimpanan embedding. Model gemini-embedding-001 digunakan untuk mengubah dokumen peraturan akademik menjadi representasi vektor sehingga memungkinkan proses temu kembali dokumen berdasarkan kemiripan semantik, sedangkan model gemini-2.5-flash digunakan untuk menghasilkan respons berdasarkan konteks peraturan yang berhasil ditemukan. Basis pengetahuan sistem terdiri atas Peraturan Akademik Politeknik Negeri Padang yang mencakup 18 bab dan 75 pasal. Evaluasi proses temu kembali menggunakan 15 pertanyaan uji memperoleh nilai Precision sebesar 0,7467, Recall sebesar 0,9667, dan Mean Reciprocal Rank (MRR) sebesar 0,9333. Selanjutnya, evaluasi pembangkitan jawaban menggunakan 10 pertanyaan uji dengan metode Large Language Model (LLM)-as-a-judge menghasilkan skor relevansi rata-rata sebesar 4,90 pada chatbot berbasis RAG, lebih tinggi dibandingkan chatbot tanpa RAG yang memperoleh skor sebesar 3,20. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan RAG efektif dalam menyediakan layanan informasi akademik yang cepat, akurat, dan mudah diakses.

MALCOM Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Politeknik Negeri Padang (ID)
Quality education
Openalex Percentile: Top 14%
Topic Modeling
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.

Laika access coming soon