Di ranah akademis, tantangan signifikan dalam akuisisi pengetahuan melibatkan penggabungan informasi eksplisit dari dokumen akademis dan pengetahuan implisit melalui wawancara dengan ahli, seperti sekretaris prodi, dan dosen. Penelitian ini mengusulkan Sistem Akuisisi Pengetahuan (SAP) otomatis yang memanfaatkan Large Language Model (LLM) untuk mengatasi ketidakefisienan dalam ekstraksi pengetahuan eksplisit dan implisit. Latar belakang penelitian menyoroti urgensi efisiensi dalam akuisisi pengetahuan untuk mendukung proses akademis, termasuk permasalahan yang melibatkan tugas akhir, informasi wisuda, kerja praktik, dan registrasi mata kuliah. Metode tradisional cenderung kurang efektif dalam menangkap pengetahuan implisit, menghambat pemahaman holistik terhadap domain akademis. Penelitian ini mengintegrasikan LLM untuk mengumpulkan pengetahuan eksplisit dari dokumen dan pengetahuan implisit dari wawancara, menciptakan arsitektur sistem yang memfasilitasi akuisisi pengetahuan yang komprehensif. Hasil utama menunjukkan keefektifan sistem dalam mengakuisisi pengetahuan, dengan potensi untuk meningkatkan berbagai proses akademis, termasuk penyelesaian Tugas Akhir, Kerja Praktik, Wisuda, Registrasi Mata Kuliah, dan Kegiatan Eksternal. Penelitian ini mencapai kemajuan signifikan dalam metodologi akuisisi pengetahuan di lingkungan akademis, menawarkan pendekatan holistik dan efisien untuk mengelola pengetahuan eksplisit dan implisit, sambil memberikan solusi untuk sejumlah masalah akademik.