IMPLEMENTASI LARGE LANGUAGE MODEL (LLM) UNTUK PEMBANGUNAN AI PERSONA SEBAGAI PENDAMPING KONSELING MAHASISWA

Universitas Bina Insani telah menyediakan chatbot konseling mahasiswa melalui layanan Suara BiU. Namun, chatbot sebelumnya masih memiliki keterbatasan karena respons yang diberikan cenderung umum, kurang kontekstual, dan belum cukup empatik dalam menanggapi kondisi pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan chatbot konseling mahasiswa berbasis AI Persona yang mampu memberikan respons lebih spesifik, kontekstual, dan empatik sebagai pendamping awal layanan konseling mahasiswa. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah CRISP-DM, meliputi tahapan business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, dan deployment. Sistem dikembangkan dengan mengintegrasikan Large Language Model (LLM), Retrieval-Augmented Generation (RAG), dan prompt engineering. Model LLM yang digunakan adalah Gemini 3.1 Flash Lite, sedangkan proses embedding menggunakan intfloat/multilingual-e5-small dengan penyimpanan embedding pada PostgreSQL dan pgvector. RAG digunakan untuk mengambil konteks dari dokumen akademik dan data layanan kampus, sedangkan prompt engineering digunakan untuk mengarahkan persona chatbot agar menghasilkan respons yang suportif, tidak menghakimi, dan sesuai dengan ruang lingkup konseling mahasiswa. Evaluasi dilakukan melalui pengujian fungsional, LLM-as-a-Judge, validasi konselor, dan User Acceptance Testing (UAT). Hasil LLM-as-a-Judge memperoleh rata-rata skor 4,48 dari skala 5,00. Hasil UAT terhadap 20 responden memperoleh rata-rata persentase 93% dengan kategori sangat baik, meliputi spesifikasi jawaban 90%, kontekstualitas respons 93%, dan empati respons 96%. Berdasarkan hasil tersebut, chatbot yang dikembangkan dinilai mampu memberikan respons yang lebih spesifik, kontekstual, dan empatik dibandingkan chatbot sebelumnya, serta dapat digunakan sebagai pendamping awal layanan konseling mahasiswa tanpa menggantikan peran konselor profesional.