Pengembangan LISA RAG Menggunakan Model Qwen untuk Menghasilkan SQL Query di BCA

Wijaya, Richard (2026) Pengembangan LISA RAG Menggunakan Model Qwen untuk Menghasilkan SQL Query di BCA. Pro-Step Report, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	PDF BAB_I.pdf Download (211kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (324kB)
	PDF BAB_III.pdf Restricted to Registered users only Download (544kB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (205kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (209kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)
	PDF LEMBAR_PENGESAHAN.pdf Restricted to Registered users only Download (50kB)

Abstract

Periode magang sebagai IT Intern dilaksanakan di BCA yang dilatarbelakangi oleh minat, reputasi, dan kualitas perusahaan dalam informatika. Proyek yang dikembangkan adalah LISA Query Builder, yaitu pengembangan sistem RAG menggunakan model Qwen untuk menghasilkan SQL query pada engine Impala. Tahapannya adalah pembaruan kode Python untuk convert metadata ke markdown, kode Python untuk memasukkan markdown ke vector database, konfigurasi API, dan testing sekaligus evaluasi. Konfigurasi API utama yang diperbarui adalah model LLM, metode retrieval, dan persona. Model LLM yang dicoba adalah Qwen3-30B-A3B-Instruct, Qwen3.5-27B-FP8, dan Qwen3.6-27B-FP8 sebagai model terbaik. Metode retrieval yang digunakan adalah lexical. Persona berisi aturan SQL. Kendala yang ditemukan adalah keterbatasan model LLM saat awal magang, perbedaan penempatan dengan pembimbing lapangan, dan keterbatasan akses engine Impala sekaligus vector database. Solusinya adalah menyesuaikan persona, mengganti model LLM, melakukan bimbingan daring, mempelajari Impala SQL, dan menggunakan LAN yang mampu mengakses vector database. Melalui pelaksanaan magang, terjadi perkembangan pengetahuan sistem RAG, koordinasi, dan manajemen proyek di perbankan. Sistem RAG menghasilkan output cepat dan akurat sehingga proyek dinyatakan berhasil.

Item Type:	Technical Report (Pro-Step Report)
Creators:	Wijaya, Richard (00000087656)
Contributors:	Kurniawan, Vincentius (0308079501)
Keywords:	lexical, LLM, RAG, SQL query, vector database
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Date Deposited:	09 Jul 2026 12:00
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/47317

Actions (login required)

View Item