IMPLEMENTASI CHATBOT BERBASIS LARGE LANGUAGE MODEL (LLM) UNTUK MENINGKATKAN LAYANAN PELANGGAN PADA TOKO ONLINE CV. DARMA SENTOSA NUSWANTORO.

Dea Candra Amin, Nasichin (2025) IMPLEMENTASI CHATBOT BERBASIS LARGE LANGUAGE MODEL (LLM) UNTUK MENINGKATKAN LAYANAN PELANGGAN PADA TOKO ONLINE CV. DARMA SENTOSA NUSWANTORO. Other thesis, UNSADA.

	Text COVER.pdf Download (1MB)
	Text BAB 1.pdf Download (730kB)
	Text BAB 2.pdf Download (972kB)
	Text BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (874kB)
	Text BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB 5.pdf Download (703kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (706kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (851kB)
	Text HASIL TURNITIN.pdf Download (611kB)
	Text SUKET TURNITIN.pdf Download (673kB)

Abstract

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) telah mendorong penerapan dalam berbagai sektor, termasuk e-commerce. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan chatbot berbasis Large Language Model (LLM) dengan pendekatan Retrieval-Augmented Generation (RAG) guna meningkatkan layanan pelanggan pada toko online CV. Darma Sentosa Nuswantoro. Permasalahan utama yang diangkat adalah rendahnya efisiensi pelayanan akibat tingginya beban kerja admin dalam menangani pertanyaan berulang dari pelanggan. Untuk mengatasi hal ini, dikembangkan sistem chatbot yang mampu memberikan respons otomatis, relevan, dan kontekstual berdasarkan dokumen internal perusahaan. Metode pengembangan yang digunakan adalah waterfall, dengan tahapan meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan deployment. Teknologi yang digunakan antara lain model GPT-3.5 dan LLaMA 3.1, framework LangChain, serta vector store ChromaDB untuk mendukung pencarian semantik. Sistem dibangun dengan arsitektur terintegrasi, melibatkan Vue.js sebagai antarmuka frontend, Express.js dan Flask pada sisi backend, serta protokol WebSocket untuk komunikasi real-time. Hasil pengujian menunjukkan bahwa chatbot dengan GPT-3.5 mencapai akurasi sebesar 93,3%, sedangkan LLaMA 3.1 mencapai 86,7%. Penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan LLM dengan RAG dapat secara signifikan meningkatkan efisiensi operasional dan pengalaman pelanggan dalam layanan toko online.

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	Dosen Pembimbing : Herianto, S.Pd., M.T.
Uncontrolled Keywords:	Chatbot, Large Language Model, Retrieval-Augmented Generation, GPT-3.5, LLaMA, LangChain, e-commerce.
Divisions:	Fakultas Teknik > Teknik Informatika
Depositing User:	Suwatno Suwatno Perpustakaan
Last Modified:	17 Dec 2025 09:16
URI:	http://repository.unsada.id/id/eprint/10201

Actions (login required)

View Item