Perpustakaan Digital ITB

Penelitian pada Tugas Akhir ini membahas pemanfaatan generative artificial intelligence untuk pembuatan chatbot AI sebagai asisten pembelajaran matematika. Pengujian chatbot tersebut pada Tugas Akhir ini dibatasi pada materi aritmetika. Kehadiran generative artificial intelligence menjadi suatu tantangan tersendiri dalam bidang pendidikan saat ini. Pada bagian latar belakang dijelaskan bahwa chatbot AI sebagai asisten pembelajaran matematika sebaiknya dapat memberikan petunjuk bertahap secara interaktif. Penelitian pada Tugas Akhir ini menggunakan metode prompt engineering, fine-tuning, dan Retrieval Augmented Generation (RAG) pada model bahasa GPT-3.5 untuk pembuatan chatbot AI sebagai asisten pembelajaran matematika. Metode prompt engineering yang dilakukan pada penelitian ini menunjukkan bahwa pemberian konteks pertanyaan utama dan solusi bertahap pada model GPT-3.5 dapat meningkatkan kualitas respons chatbot secara signifikan. Pada Tugas Akhir ini, ditunjukkan bahwa akurasi model GPT-3.5 pada dataset MultiArith adalah 96,03%. Dengan metode fine-tuning, akurasi model fine-tuned GPT-3.5 pada dataset MultiArith adalah 99,48%. Selain itu, solusi bertahap yang dihasilkan oleh model fine-tuned GPT-3.5 lebih terstruktur daripada model dasarnya. Pada Tugas Akhir ini, juga dijelaskan pemanfaatan metode RAG untuk pengambilan solusi bertahap dari dokumen yang telah dipersiapkan. Dengan penulisan Tugas Akhir ini, penulis berharap penelitian ini dapat membantu guru dalam membuat chatbot AI sebagai asisten pembelajaran matematika.