Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.842
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Andalasian International Journal of Applied Science, Engineering, and Technology Mejuajua Riau Jurnal Teknik Informatika
Fadlan Siregar, Muhammad
Unknown Affiliation
Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mechanical Engineering Public Health Other

Published : 19 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia

 1 
Pengembangan Question Answering System Menggunakan Large Language Model UU TNI 2025 Permata Bunda, Yola; Elyani, Elyani; Fadlan Siregar, Muhammad
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 10 (2025): JPTI - Oktober 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.1396

Abstract

Undang-Undang Tentara Nasional Indonesia (UU TNI) merupakan landasan hukum yang mengatur peran, tugas, dan fungsi TNI dalam menjaga kedaulatan negara. Seiring dengan perkembangan zaman, RUU TNI 2025 sedang dibahas untuk memperbarui undang-undang tersebut agar sesuai dengan tantangan zaman, khususnya dalam menghadapi ancaman siber dan perubahan global lainnya. Meskipun demikian, revisi RUU ini menuai kontroversi, terutama terkait dengan tiga pasal yang dianggap kontroversial dan berpotensi memperlebar ruang lingkup tugas TNI hingga melibatkan sektor sipil. Penelitian ini Bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem tanya jawab berbasis Large Language Model (LLM) untuk mempermudah masyarakat memperoleh informasi secara cepat, akurat, dan mudah dipahami mengenai pasal-pasal kontroversial dalam RUU TNI 2025. Dengan menggunakan model BERT, sistem ini dapat memberikan jawaban otomatis yang relevan dan memproses pertanyaan yang diajukan oleh pengguna. Metode penelitian melibatkan pengumpulan data, pemrosesan teks, pelatihan model LLM, dan evaluasi kinerja menggunakan metrik precision, recall, dan F1 score. Hasil evaluasi menunjukkan sistem mencapai precision 0,7240, recall 0,7850, dan F1 score 0,7529, yang menandakan performa tinggi dalam memberikan jawaban relevan dan akurat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu memberikan jawaban yang akurat dan relevan dengan tingkat keakuratan yang tinggi. Kesimpulannya, sistem tanya jawab berbasis LLM ini dapat menjadi solusi yang efektif dalam meningkatkan pemahaman masyarakat terhadap RUU TNI 2025, memperkenalkan teknologi kecerdasan buatan dalam mendukung transparansi informasi publik, serta mengurangi kebingungan terkait dengan peraturan yang kompleks.
Co-Authors AA Sudharmawan, AA Abdilah, Tomi Agus Kartini, Siti Anwar Syahputra, Sofyan Anwar Syahputra, Syofyan Anwar Syaputra, Sofyan Anwar, Khairi Arifin Karo Karo, Justaman Ayu Fitriani Bakti, Imam Rangga Budi Harianto, Budi Bulawolo, Urtat Batu Ajis Bunda, Yola Permata Chairu Sabila, Puji Darma, Mospa Dayana, Indri Dian Inda Sari Dila Handayani Elyani, Elyani Fevrier, M Rizky Ginting, Leoni Gunawan Habib Satria Hermansyah Hermansyah Hermansyah Ibrahim Muthawali, Dede ika agustina Ilham Maulana Indawan, Isnanda Indra Cahyadi, Catra Intan Zarina binti Raja Zaki Hashim, Raja Irwanto Misrun, Muhammad Irwanto, Muhammad Ismail Simanjuntak, Taufik Jhoni Hidayat Jusoh, Muzzammil Kurniawan Sinaga Maizana, Dina Marisa, Siti Muhammad Fauzi Mungkin, Moranain Murtopo Na`im, Khairun Nova Bukit , Andi Pantoza, Dimas Pantoza Parlindungan Simanjuntak, Richard Permata Sari Siregar, Ade Puspita Sari, Mega Riski Usman, Maliki Romi Nasution, Muhammad Rudi Salam Santri Kusuma, Budhi SIMANJUNTAK, LEO RIVALDO Simatupang, Ronaldo Sumantri, Ahmad Syafriwel, Syafriwel Syahputra Sembiring, Amsali Trisna Frianto, Herri Trsina Frianto, Herri Try Utari, Cut Ulum, Zahrul WINATA, SATRIA ANANDA Winda Sari, Vina Yoga Tri Nugraha Zainuddin Ginting Zakaria, Zulkarnay