Aplikasi Pencatatan Keuangan Berbasis Voice Recognition dan LLM dengan LangChain - Laia, Nico; Widjaja, Prya Artha (Pustaka Galeri Mandiri, 2026)
Pencatatan keuangan pribadi masih menjadi tantangan karena sebagian besar aplikasi yang tersedia mengharuskan pengguna memasukkan data transaksi secara manual. Proses tersebut sering dianggap tidak praktis sehingga pengguna enggan mencatat transaksi secara rutin. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi pencatatan keuangan pribadi bernama Finic yang mengintegrasikan teknologi voice recognition, Large Language Model (LLM), dan framework LangChain untuk memungkinkan pencatatan transaksi secara otomatis menggunakan bahasa alami. Sistem memungkinkan pengguna mencatat transaksi melalui perintah suara atau teks sederhana yang kemudian diproses dan dikategorikan secara otomatis. Aplikasi dikembangkan dalam bentuk Progressive Web App (PWA) dan memanfaatkan model LLaMA 3.1 yang dijalankan secara lokal menggunakan Ollama untuk memahami input pengguna serta melakukan analisis sederhana terhadap data transaksi. Proses pengembangan menggunakan metode Agile dengan beberapa tahap iteratif yang meliputi pengumpulan kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian pengguna. Evaluasi dilakukan melalui survei terhadap 103 responden dari berbagai latar belakang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi yang dikembangkan mampu meningkatkan efisiensi pencatatan transaksi dan membantu pengguna memahami pola pengeluaran mereka. Meskipun demikian, keterbatasan perangkat lokal menyebabkan waktu respons model LLM masih relatif lambat.