Chatbot Hybrid Fatwa MUI Menggunakan Retrieval Augmented Generation dan Large Language Model - Surya Hidayatullah Firdaus; Nazruddin Safaat H; Yelfi Vitriani; Novriyanto (Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi (JUPTIK), 2026)
Aksesibilitas dokumen digital Fatwa Majelis Ulama Indonesia (MUI) yang terfragmentasi membuat pencarian informasi kurang efektif. Di sisi lain, sistem tanya jawab AI berbasis satu sumber dokumen (single-corpus) rentan menghasilkan jawaban tidak akurat (halusinasi) pada pertanyaan di luar domain. Penelitian ini mengembangkan Chatbot Hybrid Fatwa MUI menggunakan arsitektur Hybrid Retrieval bertingkat dengan dua sumber pengetahuan: dokumen Fatwa MUI sebagai korpus utama dan 12.370 hadis Bukhari-Muslim sebagai mekanisme cadangan (fallback). Sistem ini menerapkan pencarian semantik, verifikasi topik otomatis oleh model bahasa, dan pengalihan ke basis data hadis jika konteks fatwa dinilai tidak relevan. Hasil evaluasi menunjukkan peningkatan kesamaan makna jawaban sebesar 13,23% (dari 0,6664 menjadi 0,7546) dan peningkatan kesetiaan pada rujukan (faithfulness) sebesar 10,57% (dari 85,37% menjadi 94,39%), dengan tingkat penolakan (abstain rate) identik sebesar 26,83%. Pendekatan multi-korpus ini terbukti signifikan meningkatkan relevansi dan keakuratan jawaban dibandingkan RAG standar.