Perpustakaan Digital ITB

Analisis Akar Penyebab Kegagalan (Root Cause Failure Analysis, RCFA) digunakan untuk mengidentifikasi penyebab utama gangguan pada Pembangkit Listrik Tenaga Uap (PLTU) agar kegagalan yang sama tidak terulang. Namun, gangguan berulang masih terjadi karena pengetahuan dalam laporan RCFA sulit ditelusuri dan dimanfaatkan kembali secara efektif. Selain itu, hubungan sebab-akibat yang kompleks memerlukan kemampuan penalaran multi-hop. Retrieval-Augmented Generation (RAG) berbasis vector retrieval memiliki keterbatasan dalam menangani kebutuhan tersebut, sedangkan Hybrid RAG dengan fusi statis belum mampu menyesuaikan kontribusi setiap sumber pengetahuan berdasarkan karakteristik pertanyaan dan kualitas hasil retrieval. Penelitian ini mengusulkan Adaptive Hybrid RAG yang mengintegrasikan vector retrieval dan knowledge graph melalui fusi adaptif berdasarkan kompleksitas pertanyaan, estimasi kualitas retrieval, Weighted Linear Combination, dan deteksi out-of-domain. Metode usulan dievaluasi menggunakan 282 dokumen RCFA dan 165 pasangan tanya-jawab bertipe simple, single-hop, dan multi-hop. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik RAGAS, metrik Information Retrieval, serta uji Wilcoxon signed-rank dengan koreksi Holm-Bonferroni. Pada pengujian yang dilakukan, metode usulan memperoleh skor komposit RAGAS tertinggi sebesar 0,833 dan Answer Correctness sebesar 0,666 dibandingkan skenario Naive RAG, Naive RAG dengan semantic chunking, KG-RAG, dan Hybrid RAG berbasis Reciprocal Rank Fusion (RRF). Peningkatan Answer Correctness terbukti signifikan dibandingkan Naive RAG dan Hybrid RAG berbasis RRF, tetapi belum signifikan dibandingkan KG-RAG. Hasil studi ablasi mengindikasikan bahwa komponen adaptif berbasis kompleksitas pertanyaan dan kualitas retrieval berkontribusi terhadap peningkatan kinerja. Validasi oleh tiga pakar menunjukkan korelasi yang kuat dengan skor RAGAS, sedangkan pengujian reproduksibilitas menghasilkan koefisien variasi Answer Correctness sebesar 0,89%. Selain itu, proses klasifikasi dan fusi hanya menyumbang sekitar 0,00617% dari total waktu eksekusi.