Pengembangan Chatbot Berbasis Retrieval Augmented Generation untuk Penyediaan Informasi Tunjangan Karyawan pada PT. XYZ - Handala Simetris Harahap; Ahmad Sarif (Jurnal SIGMA, 2025)
Kecerdasan buatan (AI) semakin berperan dalam industri manufaktur Indonesia seiring implementasi Strategi Nasional Kecerdasan Artifisial (Stranas KA) 2020–2045, namun keterbatasan akses informasi terkait tunjangan karyawan dalam Perjanjian Kerja Bersama (PKB) masih menjadi tantangan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan chatbot berbasis Retrieval Augmented Generation (RAG) untuk menyediakan informasi tunjangan secara cepat dan akurat. Metode yang digunakan bersifat kuantitatif, meliputi pengumpulan dokumen PKB, pengolahan data ke dalam format terstruktur menggunakan basis data graf Neo4j, serta pengembangan sistem chatbot berbasis RAG yang terintegrasi dengan GPT-4. Pendekatan RAG mengombinasikan proses pencarian informasi dari dokumen terpercaya dengan kemampuan AI generatif untuk menghasilkan jawaban yang relevan dan kontekstual. Evaluasi sistem dilakukan melalui pengujian black-box terhadap 40 pertanyaan dengan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil pengujian menunjukkan performa yang sangat baik dengan akurasi 92%, presisi 92%, recall 100%, dan F1-score 96%, sementara pengujian langsung oleh karyawan menunjukkan tingkat keberhasilan jawaban benar sebesar 93,3%. Temuan ini menunjukkan bahwa chatbot berbasis RAG efektif dalam meningkatkan aksesibilitas informasi tunjangan karyawan serta mendukung transformasi digital di lingkungan industri.