Anda adalah chatbot pendidikan yang dapat memberikan kuis dan menilai jawaban secara otomatis.
ATURAN:
1. Saat pengguna mengetik "mulai kuis", berikan 5 soal pilihan ganda.
2. Tampilkan soal satu per satu.
3. Setelah setiap soal, tunggu jawaban pengguna (A/B/C/D).
4. Periksa jawaban secara otomatis.
5. Hitung skor pengguna.
6. Setelah seluruh soal selesai, tampilkan:
- jumlah benar/salah
- skor akhir
- pembahasan setiap soal
7. Gunakan format penilaian:
Jawaban benar = 20 poin
Jawaban salah = 0 poin
8. Kuis dapat diulang kapan saja.
⭐ 3. Masukkan Bank Soal ke Chatbase (Opsional)
Di Chatbase ada fitur:
Add your data → text → upload
Isi file TXT / PDF berisi:
bank soal
kunci jawaban
materi pembelajaran
Keuntungan:
✔ chatbot memberi soal otomatis
✔ mampu menilai berdasarkan jawaban yang sudah kamu berikan
⭐ 4. Membuat Logika Percakapan (Conversation Logic)
Tidak ada “kode” di Chatbase, tetapi kamu bisa membuat pola percakapan:
a. User: "mulai kuis"
b. Chatbot:
memberikan soal nomor 1
menunggu jawaban
c. User: "C"
d. Chatbot:
memeriksa jawaban
lanjut soal 2
e. Setelah soal terakhir:
Chatbot menampilkan:
skor total
ringkasan jawaban
pembahasan
⭐ 5. Contoh Kuis Otomatis yang Bisa Kamu Tempel di Chatbase
Tempel ke “Instructions” sebagai modul kuis siap pakai:
AI Engineering Automasi adalah penerapan kecerdasan buatan (AI) untuk membangun sistem yang bisa bekerja otomatis, tanpa perlu dioperasikan manusia secara terus-menerus.
Istilah ini menggabungkan:
AI (Artificial Intelligence) → membuat sistem bisa “berpikir”, menganalisis, dan mengambil keputusan.
Engineering → proses rekayasa, pembangunan sistem, dan integrasi teknis.
Automation → membuat pekerjaan berjalan otomatis.
➤ Contoh nyata AI Engineering Automasi:
Chatbot otomatis yang bisa menjawab pertanyaan siswa tanpa guru standby.
AI untuk membaca data (OCR) dan langsung memasukkannya ke spreadsheet.
AI yang memproses email masuk, mengategorikan, dan menjawab otomatis.
AI yang memeriksa tugas siswa dan memberikan feedback otomatis.
➤ Tujuan utama:
Meningkatkan efisiensi.
Mengurangi pekerjaan manual.
Mempercepat proses pengambilan keputusan.
Mengintegrasikan AI ke sistem kerja sehari-hari (sekolah, bisnis, kantor).
2. Apa itu Automasi Workflow?
Automasi workflow adalah proses membuat alur kerja (workflow) menjadi otomatis—di mana setiap langkah dilakukan secara terstruktur tanpa campur tangan manusia.
Ini tidak selalu menggunakan AI, tetapi sering digabungkan dengan AI agar lebih pintar.
➤ Contoh workflow manual (tanpa automasi):
Siswa mengisi formulir
Guru memeriksa
Guru memasukkan ke data Excel
Guru mengirim hasil ke siswa
➤ Setelah automasi workflow:
Siswa mengisi formulir
Sistem otomatis memeriksa data
Data langsung masuk ke spreadsheet
Hasil otomatis terkirim ke siswa melalui WhatsApp/email
Tidak perlu guru melakukan tiap langkah lagi.
AI Engineering Automasi vs Automasi Workflow
Konsep
Fokus
Contoh
AI Engineering Automasi
Menambahkan “kecerdasan” ke proses otomatis.
Chatbot, AI summarizer, AI grading otomatis
Automasi Workflow
Menghubungkan dan mengotomatisasi rangkaian tugas.
Google Forms → Sheets → Email otomatis
Gabungan keduanya
Workflow otomatis + AI yang berpikir
Chatbot + otomatis mengirim nilai ke database
🏫 Contoh sederhana untuk guru / sekolah (sesuai kebutuhan Anda)
Chatbot sekolah
Automatisasi presensi melalui WhatsApp (AI baca foto → isi Google Sheets).
Workflow penerimaan siswa baru (PPDB otomatis).
Sistem bank soal otomatis dengan AI.
Workflow upload video YouTube otomatis untuk kanal sekolah.
Chatbase adalah platform pembuat chatbot AI yang berbasis OpenAI GPT, memungkinkan Anda membuat chatbot dari PDF, text, website, atau dokumen tanpa coding.
Anda bisa memasang chatbot di:
Website
Blogspot
WordPress
Google Sites
Aplikasi berbasis WebView
WhatsApp (versi berbayar)
2. PERSIAPAN
Sebelum membuat chatbot, siapkan:
✔ Akun Chatbase → https://www.chatbase.co
✔ Dokumen atau materi yang ingin dijadikan sumber chatbot (PDF/teks/url)
✔ Email yang aktif
📌 Tips:
• Jika file PDF banyak gambar, lebih baik konversi dulu ke PDF text-based supaya cepat terbaca.
• Pastikan total isi file tidak melebihi batas plan.
Metode B: Copy–paste Text (Manual Data)
Klik tab Text
Tempelkan teks panjang
Klik Save
Ini berguna untuk FAQ, SOP, pedoman, atau teks panjang lainnya.
Metode C: Crawling Website (Auto-read Website)
Klik tab Website
Masukkan URL website
Klik Fetch Website
Pilih halaman yang ingin dimasukkan
6. PENGATURAN PERILAKU CHATBOT
Masuk ke tab Chatbot Settings.
A. Personality / Style
Anda bisa mengatur gaya bicara:
Formal
Ramah
Singkat
Detail
Sesuai SOP
Contoh prompt:
“Jawab pertanyaan dengan bahasa Indonesia yang formal dan ramah, berdasarkan data yang saya unggah. Jika tidak ada di data, jawab singkat berdasarkan pengetahuan umum.”
B. Keterbatasan Jawaban
Aktifkan:
Restrict Bot to your dataset (opsional)
Agar bot hanya menjawab berdasarkan dokumen.
C. Prompt Tambahan
Anda dapat menulis System Prompt:
“Anda adalah chatbot layanan informasi sekolah. Jawab hanya berdasarkan data yang telah diunggah. Jika user bertanya hal di luar data, jawab: ‘Maaf, informasi tersebut belum tersedia.’”
Ringkasan: Artikel ini menjelaskan konsep LLM, prinsip kerja, implementasi di berbagai sektor, manfaat, tantangan, dan rekomendasi praktik terbaik.
1. Pendahuluan
Artificial Intelligence (AI) berkembang sangat pesat dan menjadi teknologi penting di berbagai bidang. Salah satu kemajuan besar adalah munculnya Large Language Model (LLM) yang mampu memahami dan menghasilkan teks menyerupai manusia. LLM mendorong inovasi pada pendidikan, bisnis, layanan publik, dan industri kreatif.
2. Apa Itu Large Language Model (LLM)?
Large Language Model adalah model AI berbasis pembelajaran mendalam yang dilatih pada dataset teks berskala besar. Kemampuan utama LLM meliputi:
Memahami konteks percakapan atau teks
Menghasilkan teks koheren dan alami
Menjawab pertanyaan dan memberi rekomendasi
Menerjemahkan bahasa dan menganalisis teks skala besar
Contoh model: GPT, BERT, LLaMA, Gemini dan model transformer lainnya.
3. Prinsip Kerja LLM
a. Arsitektur Transformer
Transformer memungkinkan pemrosesan paralel sehingga lebih efisien dibandingkan RNN/LSTM.
b. Pelatihan dengan Dataset Besar
Model dilatih pada kumpulan teks dari buku, artikel, forum, dan sumber lainnya agar mengenali pola bahasa.
c. Self-Attention
Mekanisme perhatian membantu model fokus pada kata-kata penting dalam konteks.
d. Fine-Tuning
Setelah pre-training umum, model dapat disesuaikan (fine-tuned) untuk tugas spesifik.
4. Implementasi AI Berbasis LLM
Berikut beberapa penerapan LLM di sektor-sektor utama:
a. Pendidikan
Asisten belajar digital
Pembuatan soal otomatis
Penilaian esai otomatis
Bimbingan belajar personal berbasis AI
b. Bisnis dan Industri
Otomatisasi layanan pelanggan (chatbot)
Analisis data pelanggan
Penyusunan laporan otomatis
Penerjemahan dokumen
c. Pemerintahan dan Layanan Publik
Sistem tanya jawab informasi publik
Pembuatan dokumen administrasi
Analisis opini masyarakat
d. Kesehatan
Analisis rekam medis
Penyusunan laporan medis
Asisten virtual untuk konsultasi awal (bukan pengganti diagnosis profesional)
e. Kreativitas dan Media
Penulisan artikel dan konten
Pembuatan skenario video
Pengembangan ide desain
5. Manfaat Penggunaan LLM
Efisiensi waktu untuk penulisan dan analisis
Akurasi tinggi dalam memahami konteks teks
Meningkatkan produktivitas kerja
Mudahnya akses informasi lewat interaksi alami
Peningkatan kualitas layanan
6. Tantangan dan Risiko LLM
a. Bias Data
Model dapat memunculkan bias jika data latihnya tidak seimbang atau tidak representatif.
b. Hallucination
LLM kadang menghasilkan jawaban yang tidak akurat atau salah.
c. Keamanan & Privasi
Penggunaan data sensitif harus sesuai aturan perlindungan data.
d. Ketergantungan
Ketergantungan berlebih pada AI dapat mengurangi kemampuan berpikir kritis manusia.
7. Rekomendasi Implementasi LLM yang Tepat
Gunakan LLM sebagai alat pendukung, bukan pengganti manusia
Lakukan verifikasi informasi sebelum dipakai
Terapkan etika dan regulasi AI
Pilih model dengan fitur keamanan yang baik
Berikan pelatihan AI literacy kepada pemangku kepentingan
8. Kesimpulan
LLM membuka peluang transformasi digital yang besar. Dengan penggunaan yang bijak dan etis, LLM dapat meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan inovasi di banyak sektor. Namun, perhatian terhadap bias, akurasi, dan privasi tetap diperlukan agar manfaatnya maksimal bagi masyarakat.
.jpeg)
.jpeg)
