IMPLEMENTASI MODEL LLAMA VISION DENGAN IN-CONTEXT LEARNING UNTUK PEMBUATAN CAPTION OTOMATIS - Joe Aqilla Vandyta; Ketut Agus Seputra; Agus Aan Jiwa Permana (JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas), 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun aplikasi Android bernama Descripix yang memanfaatkan model LLaMA Vision untuk menghasilkan caption gambar secara otomatis. Latar belakang dari penelitian ini adalah banyaknya content creator, fotografer, dan pengguna media sosial yang mengalami creative block dalam membuat caption, sehingga menghambat konsistensi publikasi konten mereka. Metode pengembangan yang digunakan adalah Waterfall dengan pengujian Black Box. Sistem yang dibangun mengintegrasikan metadata gambar seperti author, tanggal pengambilan dan lokasi sebagai input tambahan dalam proses captioning. Penerapan metode In-Context Learning (ICL) dalam prompting menghasilkan caption yang lebih konsisten, kontekstual, dan sesuai dengan pola linguistik yang diharapkan. Perbandingan hasil generasi caption dengan dan tanpa metode ICL membuktikan bahwa, penerapan ICL menghasilkan output yang lebih akurat, konsisten, dan kontekstual dengan mengeliminasi elemen yang tidak relevan. Aplikasi memiliki dua mode pengguna: guest dapat mengunggah gambar dan menghasilkan caption, sementara authenticated user dapat menyimpan, mengedit, dan mengelola riwayat caption. Hasil pengujian Black Box terhadap 12 skenario menunjukkan bahwa seluruh fungsi utama aplikasi menunjukan tingkat keberhasilan 100%, memvalidasi bahwa seluruh fitur utama berfungsi sesuai espektasi. Dengan demikian, aplikasi ini dapat menjadi solusi efektif untuk membantu pengguna tetap aktif di media sosial saat mengalami creative block dan meningkatkan produktivitas dalam pembuatan konten.