Perencanaan dan Implementasi Pipeline ETL dengan Preprocessing Data Terautomasi Menggunakan LLM pada PT Rekayasa Analisa Digital

Aryasatya Triputra, Muhammad (2026) Perencanaan dan Implementasi Pipeline ETL dengan Preprocessing Data Terautomasi Menggunakan LLM pada PT Rekayasa Analisa Digital. Pro-Step Report, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Download (920kB)
	PDF BAB_I.pdf Download (213kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (385kB)
	PDF BAB_III.pdf Restricted to Registered users only Download (643kB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (226kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (214kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)
	PDF LEMBAR_PENGESAHAN.pdf Restricted to Registered users only Download (52kB)

Abstract

Pengolahan data pengadaan secara manual cenderung lambat dan untuk mempercepat pengolahan data ini ada kecenderungan yang mengarah pada penggunaan AI publik tanpa izin yang berisiko pada kerahasiaan data (Shadow IT). Laporan ini memaparkan implementasi pipeline Extract, Transform, Load (ETL) terotomatisasi berbasis Large Language Model (LLM) pada platform internal Erica demi mempercepat proses pengolahan data sekaligus menjaga kerahasiaan data dari bocor tidak sengaja lewat penggunaan tool AI eksternal yang tidak aman. Sistem diorkestrasi menggunakan Apache Airflow dengan ekstraksi data bertahap (batching), sementara tahap transformasi memanfaatkan LangChain dan Prompt Engineering guna memastikan keluaran klasifikasi berformat JSON murni. Hasil implementasi membuktikan sistem berhasil mengekstraksi dan mengategorikan data pengadaan secara otomatis, sehingga dapat mempercepat operasional secara signifikan. Kesimpulannya, pipeline terpadu ini mampu memecahkan masalah efisiensi sekaligus memastikan pemanfaatan kecerdasan buatan tetap beroperasi aman di bawah pengawasan arsitektur korporasi.

Item Type:	Technical Report (Pro-Step Report)
Creators:	Aryasatya Triputra, Muhammad (00000100725)
Contributors:	Arko, Arko (0406086704)
Keywords:	Apache Airflow, ETL, LangChain, Large Language Model, Shadow IT
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Date Deposited:	09 Jul 2026 12:01
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/47327

Actions (login required)

View Item