Evaluasi Kinerja Model LLM Terkuantisasi pada Tugas Bahasa Indonesia - Muhamamad Romadhona Kusuma; Leo Ternado; Yudhiarma (Algoria Global, 2025)
Kemajuan teknologi Large Language Model (LLM) telah membawa perkembangan signifikan dalam pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing, NLP). Namun, ukuran model yang sangat besar sering menjadi kendala dalam penerapannya pada perangkat dengan sumber daya terbatas, seperti laptop. Kuantisasi model ke format GGUF menawarkan solusi dengan mengurangi ukuran model tanpa menurunkan kualitas secara signifikan.Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja enam model LLM terkuantisasi GGUF Q4_K_M, yaitu DeepSeek-V2-Lite-Chat, Qwen2.5-3B-Instruct, openai_gpt-oss-20b, Phi-3-mini-4k-instruct, Meta-Llama-3.1-8B-Instruct, dan gemma-7b-it, pada tiga skenario utama: (1) menjawab pertanyaan dalam Bahasa Indonesia, (2) menyusun kesimpulan otomatis dari data kuantitatif, dan (3) menghasilkan narasi berita singkat. Evaluasi dilakukan menggunakan empat kriteria utama: Relevansi Jawaban (RJ), Kelengkapan Informasi (KI), Kealamian Bahasa (KB), dan Kemampuan Menyimpulkan Data (KD), serta kriteria tambahan untuk narasi berita yaitu Kesesuaian Gaya Jurnalistik (KJ), Keobjektifan (OB), dan Koherensi Narasi (KN).Hasil penelitian menunjukkan bahwa openai_gpt-oss-20b-Q4_K_M memperoleh skor tertinggi (4,80) dengan keunggulan dalam menyajikan kesimpulan singkat, akurat, dan informatif. Model Meta-Llama-3.1-8B-Instruct dan Qwen2.5-3B-Instruct juga menunjukkan kinerja kompetitif, sementara model dengan jumlah parameter lebih kecil seperti Phi-3-mini dan gemma-7b-it cenderung menghasilkan jawaban umum dengan detail terbatas. Temuan ini menegaskan bahwa ukuran dan kompleksitas model memiliki korelasi positif terhadap kualitas keluaran, terutama pada tugas penyusunan kesimpulan berbasis data dan pembuatan narasi berita.