Institut Teknologi PLN menghadapi tantangan dalam menangani tingginya jumlah pertanyaan dari calon mahasiswa terkait pemasaran dan admisi, dengan sekitar 40% pertanyaan tidak terjawab setiap hari karena keterbatasan waktu dan sumber daya manusia. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan chatbot berbasis AI menggunakan model GPT-3.5 Turbo dari OpenAI, yang dioptimalkan melalui metode fine-tuning dengan data spesifik dari Bagian Pemasaran dan Admisi ITPLN. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan signifikan dalam kinerja chatbot, dengan rata-rata F1-Score meningkat dari 13,5% sebelum fine-tuning menjadi 72,06% setelah fine-tuning. Pengujian dengan 25 data pertanyaan menunjukkan chatbot mampu menjawab 17 pertanyaan dengan benar dan 8 pertanyaan tidak sesuai, menunjukkan peningkatan konsistensi dalam respons yang akurat. Chatbot ini berhasil diintegrasikan dengan platform WhatsApp melalui API Twilio dan framework Flask, memudahkan calon mahasiswa dalam mengakses informasi penerimaan secara lebih efektif. Implementasi chatbot ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan kualitas layanan pemasaran serta penerimaan mahasiswa baru di ITPLN, sekaligus mengurangi beban kerja tim Pemasaran dan Admisi melalui otomatisasi interaksi rutin yang lebih cepat dan responsif.

Institut Teknologi PLN faces challenges in handling the high volume of inquiries from prospective students regarding marketing and admissions, with approximately 40% of questions left unanswered daily due to time constraints and limited human resources. This study aims to design and implement an AI-based chatbot using the GPT-3.5 Turbo model from OpenAI, optimized through fine-tuning with specific data from the ITPLN Marketing and Admissions Department. The results demonstrate a significant improvement in chatbot performance, with the average F1-Score increasing from 13.5% before fine-tuning to 72.06% after fine-tuning. Testing with 25 sample questions showed that the chatbot correctly answered 17 questions while 8 were incorrect, indicating improved consistency in providing accurate responses. The chatbot was successfully integrated with the WhatsApp platform using Twilio API and the Flask framework, facilitating easier access to admission information for prospective students. This chatbot implementation is expected to enhance the efficiency and quality of ITPLN's marketing and admissions services, while also reducing the workload of the Marketing and Admissions team through the automation of routine interactions in a faster and more responsive manner.