Perancangan Prototipe Pembaca Causal Loop Diagram Pada Sistem Energi Terbarukan Untuk Mendukung Pemahaman Mekanisme Feedback Loop

Laila, Nur (2024) Perancangan Prototipe Pembaca Causal Loop Diagram Pada Sistem Energi Terbarukan Untuk Mendukung Pemahaman Mekanisme Feedback Loop. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5026201030-Undergraduete_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2026. Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Latar Belakang: Causal Loop Diagram (CLD) merupakan instrument penting dalam pemodelan sistem dinamis yang digunakan untuk visualisasi hubungan sebab-akibat, terutama di bidang energi terbarukan. Pemahaman dan aplikasi CLD masih menghadapi tantangan signifikan, terutama dalam hal pemrosesan kognitif dan kompleksitas sistem yang digambarkan. Kesulitan dalam mengidentifikasi hubungan sebab-akibat yang benar sering kali menjadi hambatan utama, yang dapat menyebabkan kesimpulan tidak akurat dan keputusan yang tidak efektif.
Permasalahan: Meskipun Large Language Model (LLM) telah digunakan untuk membantu memahami mekanisme feedback loop dan subsistem pada model CLD di bidang energi terbarukan, masih terdapat masalah dalam penyajian informasi yang sering kali tidak cukup intuitif atau mudah dipahami. Kekurangan ini dapat mengurangi efektivitas LLM dalam membantu pembaca memahami model CLD secara keseluruhan.
Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kebutuhan informasi yang dibutuhkan pembaca untuk memahami CLD, menyusun instruksi yang sistematis untuk memudahkan LLM dalam memberikan informasi mengenai feedback loop dan subsistem pada CLD, serta merancang antarmuka yang menyajikan informasi dan mendukung interaksi pembaca CLD.
Data dan Metode: Penelitian ini menggunakan metode prototyping untuk merancang antarmuka pengguna yang intuitif dan efektif. Untuk menghasilkan informasi yang akan disajikan pada antarmuka digunakan teknik prompting yang menjadi sebuah instruksi untuk mengarahkan LLM dalam menghasilkan informasi. Data terkait informasi dikumpulkan melalui wawancara dan studi literatur, kemudian diverifikasi menggunakan LLM sebelum diterapkan dalam antarmuka prototipe yang diuji melalui studi pengguna.
Hasil: Hasil penelitian menunjukkan bahwa antarmuka yang dirancang dengan teknik prompting mampu menyajikan informasi mengenai feedback loop dan subsistem CLD dengan lebih efektif dan intuitif. Validasi hasil konversi dan studi pengguna menunjukkan peningkatan pemahaman dan pengalaman pengguna dalam berinteraksi dengan model CLD.
Nilai Tambah/Manfaat: Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan metodologi baru untuk menganalisis dan memahami feedback loop dan subsistem pada model CLD di bidang energi terbarukan. Selain itu, penelitian ini juga memberikan wawasan mengenai penggunaan teknologi LLM dalam memahami kompleksitas sistem.
====================================================================================================
Background: Causal Loop Diagram (CLD) is an important instrument in dynamic system modeling used for visualization of cause-and-effect relationships, especially in the field of renewable energy. The understanding and application of CLDs still faces significant challenges, especially in terms of cognitive processing and the complexity of the systems depicted. The difficulty in identifying the correct cause-and-effect relationships is often a major obstacle, which can lead to inaccurate conclusions and ineffective decisions.
Problem: Although the Large Language Model (LLM) has been used to help understand the feedback loop mechanisms and subsystems in CLD models in the renewable energy field, there are still problems in the presentation of information that is often not intuitive or easy to understand. These shortcomings can reduce the effectiveness of the LLM in helping readers understand the CLD model.
Objectives: This study aims to identify the information needs that readers need to understand CLD, develop systematic instructions to facilitate LLM in providing information about feedback loops and subsystems in CLD, and design an interface that presents information and supports reader interaction with CLD.
Data and Methods: This study used prototyping method to design an intuitive and effective user interface. To generate information to be presented on the interface, a prompting technique was used, which became an instruction to direct LLM in generating information. Information-related data was collected through interviews and literature studies, then verified using LLM before being implemented in a prototype interface that was tested through a user study.
Results: The results showed that the interface designed with the prompting technique was able to present information regarding feedback loops and CLD subsystems more effectively and intuitively. Validation of the conversion results and user study showed an improved understanding and user experience in interacting with the CLD model.
Added Value/Benefit: This research contributes to the development of a new methodology for analyzing and understanding feedback loops and subsystems in CLD models in the field of renewable energy. In addition, this research also provides insight into the use of LLM technology in understanding system complexity.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Interface Design, Causal Loop Diagram, Renewable Energy, Feedback Loop, Large Language Model, Desain Antarmuka, Causal Loop Diagram, Energi Terbarukan, Feedback Loop, Large Language Model
Subjects:	T Technology > T Technology (General) T Technology > T Technology (General) > T385 Visualization--Technique T Technology > T Technology (General) > T58.8 Productivity. Efficiency T Technology > T Technology (General) > T59.7 Human-machine systems.
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Information System > 57201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Nur Laila
Date Deposited:	31 Jul 2024 07:40
Last Modified:	31 Jul 2024 07:40
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/109921

Actions (login required)

View Item