Implementasi Retrieval-Augmented Generation (RAG) untuk Sistem Rekomendasi dan Tanya Jawab Cerdas pada Aplikasi Marketplace Hidroponik (Studi Kasus: Aplikasi Kalponik)[EKD]
Abstract
Para penggemar hidroponik, khususnya pemula, sering dihadapkan dengan masalah dalam mendapatkan informasi teknis yang cepat dan akurat. Mereka kesulitan saat membutuhkan identifikasi masalah tanaman secara spesifik atau memilih rangkaian produk yang paling tepat di marketplace. Sistem pencarian konvensional dan marketplace yang ada saat ini sebagian besar hanya berfungsi sebagai katalog pasif dan gagal memberikan solusi yang kontekstual. Penelitian ini berfokus pada perancangan dan implementasi sistem cerdas pada aplikasi mobile marketplace Kalponik untuk menjembatani kesenjangan tersebut.
Metodologi yang diusulkan adalah Retrieval-Augmented Generation (RAG). Pendekatan ini menyatukan kemampuan model bahasa generatif dengan basis pengetahuan eksternal yang tersaring, yang berisi data dari jurnal ilmiah dan panduan pakar pertanian. Arsitektur sistem ini akan mengintegrasikan frontend Flutter dan backend Laravel untuk melayani dua fitur utama: sistem tanya jawab cerdas dan sistem rekomendasi produk yang disesuaikan secara pribadi.
Sistem akan dinilai untuk mengukur peningkatan kualitas, akurasi faktual, dan relevansi jawaban yang dihasilkan. Hipotesis awalnya adalah bahwa implementasi RAG akan menghasilkan jawaban yang secara signifikan lebih akurat dan rekomendasi yang lebih relevan secara kontekstual dibandingkan dengan model bahasa generatif standar tanpa proses retrieval. Hasil yang diharapkan adalah sebuah aplikasi marketplace cerdas yang tidak hanya menjual produk, tetapi juga berfungsi sebagai asisten ahli yang aktif membantu pengguna dalam pengambilan keputusan.
