Implementasi AI Chatbot Hybrid Berbasis Retrieval-Augmented Generation Untuk Optimalisasi Layanan Informasi Penerimaan Mahasiswa Baru Pada Universitas Victory Sorong

Abstract

Layanan informasi Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) membutuhkan respons yang cepat, konsisten, dan berbasis data resmi. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan AI Chatbot Hybrid berbasis Retrieval-Augmented Generation (RAG) untuk mengoptimalkan layanan informasi PMB pada Universitas Victory Sorong. Metode penelitian menggunakan pendekatan pengembangan sistem melalui analisis kebutuhan, pengumpulan data PMB, perancangan arsitektur hybrid RAG, pemodelan UML, implementasi endpoint chatbot, integrasi layanan Large Language Model (LLM), dan evaluasi sistem. Sistem menerapkan intent detection untuk mengidentifikasi pertanyaan pengguna, direct database answer untuk data kritis, serta RAG untuk pertanyaan umum yang memerlukan jawaban generatif berbasis konteks. Data yang digunakan berasal dari basis data PMB, meliputi profil kampus, biaya, prosedur, program studi, pengaturan sistem, log percakapan, dan status pendaftar. Evaluasi empiris terbatas dilakukan terhadap 35 responden dan 60 butir pertanyaan uji, disertai pengukuran waktu respons dan penilaian System Usability Scale (SUS). Hasil pengujian menunjukkan keberhasilan black-box sebesar 100%, akurasi jawaban 93,3%, waktu respons rata-rata 1,09 detik, dan skor SUS 82,1 yang termasuk kategori acceptable dengan grade B. Hasil tersebut menunjukkan bahwa pendekatan hybrid RAG dapat meningkatkan kecepatan, konsistensi, dan aksesibilitas layanan informasi PMB.