Call Number | SK-2387 (Softcopy SK-1869) Source Code 852 |
Collection Type | Skripsi |
Title | Konstruksi Knowledge Graph pada Dokumen Peraturan Perundang-undangan Indonesia Menggunakan Large Language Model |
Author | Aulia Nur Fadhilah / Muhammad Haddad / Muhammad Halif; |
Publisher | Depok: Fasilkom UI, 2024 |
Subject | Peraturan Perundang-undangan Indonesia |
Location | FASILKOM-UI; |
Nomor Panggil | ID Koleksi | Status |
---|---|---|
SK-2387 (Softcopy SK-1869) Source Code 852 | TERSEDIA |
Nama Penulis 1 / Program Studi : Aulia Nur Fadhilah / Ilmu Komputer Nama Penulis 2 / Program Studi : Muhammad Haddad / Ilmu Komputer Nama Penulis 3 / Program Studi : Muhammad Halif / Ilmu Komputer Judul : Konstruksi Knowledge Graph pada Dokumen Peraturan Perundang-undangan Indonesia Menggunakan Large Language Model Pembimbing : Adila Alfa Krisnadhi, S.Kom., M.Sc., Ph.D Indonesia merupakan negara hukum yang mengadopsi asas Fictie Hukum. Asas tersebut memandang setiap orang tahu hukum tanpa pengecualian. Penyediaan akses yang mudah terhadap produk hukum merupakan konsekuensi dari hal tersebut. Meski telah tersedia beberapa layanan daring pencarian hukum, baik oleh pemerintah maupun swasta, layanan tersebut belum mampu menangkap relasi intradokumen dan antardokumen dengan baik. Dalam meningkatkan sistem pencarian hukum, terdapat knowledge graph (KG) bernama LexID yang menghadirkan representasi peraturan perundang-undangan Indonesia dalam sebuah graf. KG tersebut dikonstruksi dengan pendekatan rule-based. Namun, pendekatan rule-based tidak mudah beradaptasi dengan perubahan dalam format atau konten dokumen dan memerlukan pemeliharaan berkelanjutan. Penelitian ini mengusulkan pendekatan lain dalam konstruksi LexID. Proses konstruksi LexID dilakukan menggunakan pre-trained large language model (LLM) berupa CodeGemma parameter 7B, Code Llama parameter 7B, dan Phi-3 parameter 7B. Jenis prompt yang digunakan, yaitu prompt kode dan teks dengan variasi 1-shot dan 2-shot, sehingga total terdapat dua belas skenario percobaan. Hasil konstruksi KG kemudian dievaluasi terhadap KG LexID dan diukur menggunakan metrik precision, recall, dan skor F1. Dari hasil konstruksi, didapatkan skor F1 hasil dari prompt teks 1-shot: CodeGemma 0.405, CodeLlama 0.452, dan Phi 0.362; skor F1 hasil dari prompt kode 1-shot: CodeGemma 0.645, CodeLlama 0.567, dan Phi 0.526; skor F1 hasil dari prompt teks 2-shot: CodeGemma 0.572, CodeLlama 0.502, dan Phi 0.386; skor F1 hasil dari prompt kode 2-shot: CodeGemma 0.687, CodeLlama 0.583, dan Phi 0.539. Kata kunci: Konstruksi Knowledge Graph, Knowledge Graph Bidang Hukum, LexID, Large Language Model