Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sarjana Teknik Informatika
I Wayan Adi Maha Wiguna
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Perbandingan Performa LLaMA-2 dan GPT-3.5 Turbo Menggunakan Metode Retrieval Augmented Few-shot pada Analisis Sentimen I Wayan Adi Maha Wiguna; Ida Bagus Nyoman Pascima; Luh Putu Eka Damayanti
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol. 14 No. 1 (2026): Februari
Publisher : Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v14i1.31872

Abstract

Large Language Models (LLM) memerlukan metode tambahan untuk optimasi pada tugas spesifik seperti analisis sentimen. Penelitian ini membandingkan performa GPT-3.5 Turbo dan LLaMA-2 melalui penerapan metode Retrieval Augmented Few-shot (RAFS) pada domain pariwisata, dengan skenario Zero-shot sebagai baseline. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa LLaMA-2 mengalami peningkatan performa yang jauh lebih signifikan dibandingkan GPT-3.5 Turbo setelah penerapan RAFS. Akurasi LLaMA-2 meningkat dari 0,833 menjadi 0,862, sementara GPT-3.5 Turbo hanya meningkat tipis dari 0,851 menjadi 0,856. Perbedaan substansial terlihat pada metrik kelas minoritas; f1-score GPT-3.5 hanya naik dari 0,555 ke 0,572, sedangkan LLaMA-2 melonjak drastis dari 0,462 ke 0,676 dengan kenaikan presisi dari 0,395 ke 0,844. Secara head-to-head, LLaMA-2 terbukti sedikit lebih unggul dibanding dengan GPT-3.5 Turbo dalam menghasilkan klasifikasi yang tepat dan seimbang. Meskipun GPT-3.5 memiliki baseline awal yang lebih tinggi, LLaMA-2 menunjukkan kemampuan adaptasi dan skalabilitas yang lebih baik terhadap augmentasi konteks. Temuan ini menegaskan bahwa model open-source dengan dukungan RAFS mampu menyamai, bahkan melampaui model proprieter dalam menangani kompleksitas sentimen ulasan pelanggan.
Co-Authors Ida Bagus Nyoman Pascima Luh Putu Eka Damayanti