Repositori Institusi

Politeknik Siber dan Sandi Negara

  • Home
  • Information
  • News
  • Help
  • Librarian
  • Member Area
  • Select Language :
    Arabic Bengali Brazilian Portuguese English Espanol German Indonesian Japanese Malay Persian Russian Thai Turkish Urdu

Search by :

ALL Author Subject ISBN/ISSN Advanced Search

Last search:

{{tmpObj[k].text}}
No image available for this title
Bookmark Share

Text

Sijesi: Large Language Model Chatbot dengan Pendekatan Retrieval Augmented Generation dan Prompt Engineering untuk Layanan JakartaProv-CSIRT

Girinoto - Personal Name; Nurul Qomariasih - Personal Name; Ray Novita Yasa - Personal Name; Happy Sandhiyadini Rosari - Personal Name;

Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk merancang chatbot berbasis Large Language Models (LLM) sebagai layanan konsultasi insiden siber pada JakartaProv-CSIRT dengan pendekatan Retrieval Augmented Generation (RAG), integrasi dengan GPT dan menggunakan teknik prompt engineering. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh kebutuhan akan inovasi dalam mengedukasi masyarakat DKI Jakarta mengenai keamanan siber, terutama karena rendahnya kesadaran akan keamanan siber di wilayah tersebut. Fokus utama penelitian ini adalah peningkatan layanan konsultasi pada masyarakat menggunakan teknologi otomasi berupa chatbot RAG.

Dalam konteks pengamanan chatbot, penelitian ini juga akan mengulas metode pengamanan dari serangan prompt injection. Penelitian ini menggunakan metode pengembangan perangkat lunak System Development Life Cycle Waterfall. Dengan demikian, diharapkan hasil yang didapatkan mampu memberikan kontribusi dalam meningkatkan kesadaran akan keamanan siber di DKI Jakarta melalui penerapan teknologi chatbot yang inovatif dan aman.

Chatbot LLM dengan pendekatan RAG menggunakan teknik prompt engineering mampu menghasilkan jawaban yang lebih baik dibandingkan dengan jawaban human based dan GPT 3.5 dengan mendapatkan nilai tertinggi sebesar 35,26% dalam pengujian A/B. Selain itu, chatbot RAG mendapatkan tingkat kepuasan sangat baik dengan perolehan nilai 86.47 % pada pengujian User Acceptance Testing.


Availability

No copy data

Detail Information
Series Title
--
Call Number
2024 HAP s
Publisher
Bogor : Politeknik Siber dan Sandi Negara., 2024
Collation
xv + 93 hlm
Language
Indonesia
ISBN/ISSN
--
Classification
Rekayasa Perangkat Lunak Kriptografi
Content Type
-
Media Type
-
Carrier Type
-
Edition
--
Subject(s)
-
Specific Detail Info
-
Statement of Responsibility
Happy Sandhiyadini Rosari
Other version/related

No other version available

File Attachment
No Data
Comments

You must be logged in to post a comment

Repositori Institusi
  • Information
  • Services
  • Librarian
  • Member Area

About Us

Search

start it by typing one or more keywords for title, author or subject

Keep SLiMS Alive Want to Contribute?

© 2025 — Senayan Developer Community

Powered by SLiMS
Select the topic you are interested in
  • Computer Science, Information & General Works
  • Philosophy & Psychology
  • Religion
  • Social Sciences
  • Language
  • Pure Science
  • Applied Sciences
  • Art & Recreation
  • Literature
  • History & Geography
Icons made by Freepik from www.flaticon.com
Advanced Search
Where do you want to share?