Pengembangan Question Answering System Menggunakan Large Language Model UU TNI 2025 - Permata Bunda, Yola; Elyani, Elyani; Fadlan Siregar, Muhammad (CV Infinite Corporation, 2025)
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.