Abstrak
Penelitian ini mengembangkan aplikasi mobile dengan fitur itinerary builder otomatis berbasis Naive
Retrieval-Augmented Generation (RAG) menggunakan model LLM DeepSeek-V1 dan data destinasi
wisata dari Dinas Pariwisata Kota Bandung. Sistem bekerja dalam dua tahap, yaitu retrieval destinasi
sesuai kategori pilihan pengguna dan generation melalui prompt terstruktur untuk menghasilkan itinerary
dalam format JSON. Evaluasi menunjukkan capaian 100% pada metrik Grounding, Category Match, dan
No-Duplicate, dengan skor System Usability Scale (SUS) 81,17 (kategori “Excellent”) serta waktu respons
yang meningkat dari 40,10 detik (1 hari) hingga 112,30 detik (5 hari). Hasil ini membuktikan bahwa
pendekatan Naive RAG efektif menghasilkan itinerary yang relevan dan faktual, meskipun optimisasi
waktu respons diperlukan pada durasi perjalanan panjang.
Kata kunci : Naive Retrieval-Augmented Generation, Large Language Model, Itinerary, Pariwisata Digital.
Abstract
This study develops a mobile application featuring an automatic itinerary builder based on the Naive
Retrieval-Augmented Generation (RAG) approach, utilizing the DeepSeek-V1 Large Language Model
(LLM) and curated destination data from Firebase Realtime Database. The system operates in two
stages: retrieving destinations according to user-selected categories and generating a structured
prompt to produce an itinerary in JSON format. Evaluation results show a 100% score in Grounding,
Category Match, and No-Duplicate metrics, a System Usability Scale (SUS) score of 81.17
(“Excellent”), and response times increasing from 40.10 seconds (1-day trip) to 112.30 seconds (5-day
trip). These findings demonstrate that the Naive RAG approach is effective in generating relevant and
factual itineraries, although response time optimization is necessary for longer trip durations.
Keywords: itinerary builder, LLM, RAG, mobile application, SUS