Pengembangan Chatbot Informasi Kesehatan Ibu dan Anak Jawa Barat Berbasis Hybrid RAG dan TextToSQL

Tingginya Angka Kematian Ibu dan prevalensi stunting di Jawa Barat menghambat pencapaian SDGs. Aksesibilitas informasi menjadi kendala utama karena data tersebar dalam format narasi dokumen Profil Kesehatan dan Buku KIA. Penelitian ini mengembangkan chatbot hibrida berbasis Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan Text-to-SQL menggunakan Large Language Model Google Gemini. Sistem mengintegrasikan mekanisme chunking hierarkis, router cerdas, memori percakapan, dan visualisasi data otomatis untuk menyajikan informasi faktual serta statistik secara presisi. Evaluasi sistem menunjukkan kinerja tinggi: Text-to-SQL mencapai akurasi eksekusi 93,33% dan akurasi Router 85%. Pada modul RAG, pengujian 60 pertanyaan menghasilkan skor Faithfulness 0,990, Context Recall 0,883, dan Answer Relevancy 0,950. Sistem mencapai skor sempurna 1,000 untuk penanganan pertanyaan di luar konteks, membuktikan keamanan dari halusinasi. Pengujian pengguna (UAT) mencatat tingkat keberhasilan 80%, di mana fitur grafik dinilai signifikan dalam membantu pemahaman data. Penelitian menyimpulkan bahwa pendekatan hibrida efektif meningkatkan aksesibilitas wawasan kesehatan bagi masyarakat dan pemangku kebijakan, meskipun ekstraksi tabel kompleks memerlukan optimalisasi lanjut.