Perancangan Chatbot Berbasis Large Language Model untuk Konsultasi Dharma Hindu dan Pelestarian Budaya Hindu Kaharingan di Era Transformasi Digital
Kata Kunci:
Large Language Model, Pendidikan Hindu, Agen Percakapan, Design Science ResearchAbstrak
Perkembangan kecerdasan buatan berbasis Large Language Model membuka peluang baru dalam pengembangan sistem konsultasi akademik digital di lingkungan pendidikan tinggi agama Hindu Indonesia, sekaligus menghadirkan potensi yang belum banyak dieksplorasi untuk mendukung pelestarian budaya Hindu Kaharingan sebagai warisan spiritual Dayak Ngaju Kalimantan Tengah. Penelitian ini merancang dan mendemonstrasikan DharmaBot, sebuah sistem chatbot cerdas yang mengintegrasikan mesin Large Language Model dengan pipeline Retrieval-Augmented Generation dan basis pengetahuan terstruktur dalam sepuluh domain Hindu Studies, mencakup filsafat Hindu klasik, kitab suci, teologi, etika, ritual, Hindu global, budaya Hindu, serta domain Hindu Kaharingan yang menjadi kebaharuan utama sistem ini. Menggunakan metodologi Design Science Research melalui empat tahap identifikasi masalah, penetapan tujuan, perancangan sistem, dan demonstrasi prototipe, penelitian ini menghasilkan antarmuka web bilingual Bahasa Indonesia dan Bahasa Inggris dengan filter topik terstruktur dan kartu kutipan sumber yang transparan pada setiap respons. Empat skenario demonstrasi mengkonfirmasi kapasitas sistem dalam menjawab kueri filosofis, teologis, komparatif lintas budaya, dan budaya Hindu Kaharingan termasuk ritual Tiwah dan peran Basir dalam tradisi Dayak Ngaju. DharmaBot berkontribusi sebagai rancangan sistem yang dapat direplikasi untuk pendidikan agama Hindu berbasis AI sekaligus platform digital pertama yang mengintegrasikan pelestarian pengetahuan budaya Hindu Kaharingan, dengan implikasi praktis bagi transformasi digital perguruan tinggi Hindu di Indonesia.
Unduhan
Referensi
Aditya, B. R., Ferdiana, R., & Kusumawardani, S. S. (2022). Identifying and prioritizing barriers to digital transformation in higher education: A case study in Indonesia. International Journal of Innovation Science, 14(3-4), 445-460. https://doi.org/10.1108/IJIS-11-2020-0262
Adeshola, I., & Adepoju, A. P. (2024). The opportunities and challenges of ChatGPT in education. Interactive Learning Environments, 32(10), 6159-6172. https://doi.org/10.1080/10494820.2023.2253858
Ansari, J. A. N., Khan, N. A., & Agarwal, S. (2024). Generative AI chatbots in higher education: A review of an emerging research area. Higher Education. https://doi.org/10.1007/s10734-024-01288-w
Bella, R., Gujali, A. I., Dewi, R. S., Lion, E., & Maryam, M. (2021). Sistem masyarakat dan organisasi suku Dayak Ngaju: Studi kasus di Desa Mandomai Kalimantan Tengah. Jurnal Kewarganegaraan, 5(2), 364-375. https://doi.org/10.31316/jk.v5i2.1676
Chauhan, S., & Dutt, V. (2026). Bridging ancient wisdom and cognitive engagement: A comparative study of chatbot-based moral instruction. Frontiers in Robotics and AI, 13, 1739259. https://doi.org/10.3389/frobt.2026.1739259
Chrostowski, W., & Najda, A. (2024). ChatGPT as a modern tool for Bible teaching in confessional religious education. Journal of Religious Education. https://doi.org/10.1007/s40839-024-00244-1
Corpuz, J. C. G. (2026). Artificial intelligence and interreligious dialogue: Emerging implications for faith-based organizations. Religions, 17(3), 354. https://doi.org/10.3390/rel17030354
Denny, P., Prather, J., Becker, B. A., Finnie-Ansley, J., Hellas, A., Leinonen, J., Luxton-Reilly, A., Reeves, B. N., Santos, E. A., & Sarsa, S. (2024). Computing education in the era of generative AI. Communications of the ACM. https://doi.org/10.1145/3624720
Güler, M. A., Da?, S., Kayal, S., Can, M., & ?im?ekkaya, S. N. (2026). Physiotherapy students' acceptance of AI-based chatbots including ChatGPT in education: A multi-institutional study from Turkey. BMC Medical Education. https://doi.org/10.1186/s12909-025-08535-3
Harisanty, D., Obille, K. L. B., Anna, N. E. V., Purwanti, E., & Retrialisca, F. (2024). Cultural heritage preservation in the digital age, harnessing artificial intelligence for the future: A bibliometric analysis. Digital Library Perspectives, 40(4), 609-630. https://doi.org/10.1108/DLP-01-2024-0018
Hevner, A. R., March, S. T., Park, J., & Ram, S. (2004). Design science in information systems research. MIS Quarterly, 28(1), 75-105. https://doi.org/10.2307/25148625
Kuhail, M. A., Alturki, N., Alramlawi, S., & Alhejori, K. (2023). Interacting with educational chatbots: A systematic review. Education and Information Technologies, 28(1), 973-1018. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11177-3
Lewis, P., Perez, E., Piktus, A., Petroni, F., Karpukhin, V., Goyal, N., Küttler, H., Lewis, M., Yih, W., Rocktäschel, T., Riedel, S., & Kiela, D. (2020). Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive NLP tasks. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 9459-9474. https://arxiv.org/abs/2005.11401
Munibi, I. (2025). Faith in the digital era: How language and artificial intelligence technology reshape religious practices. Jurnal SMART (Studi Masyarakat, Religi, dan Tradisi). https://doi.org/10.18784/smart.v11i1.2906
Nawawi, Nur, S., Januardi, A., & Moad. (2025). Integrating local wisdom and generative AI in Ethno-STEM materials: A case study in border education. Jurnal Penelitian Pendidikan IPA, 11(11). https://doi.org/10.29303/jppipa.v11i11.12795
Ocen, S., Elasu, J., Aarakit, S. M., & Olupot, C. (2025). Artificial intelligence in higher education institutions: Review of innovations, opportunities and challenges. Frontiers in Education, 10, 1530247. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1530247
Peffers, K., Tuunanen, T., Rothenberger, M. A., & Chatterjee, S. (2007). A design science research methodology for information systems research. Journal of Management Information Systems, 24(3), 45-77. https://doi.org/10.2753/MIS0742-1222240302
Perera, M., Vidanaarachchi, R., Chandrashekeran, S., Kennedy, M., Kennedy, B., & Halgamuge, S. (2025). Indigenous peoples and artificial intelligence: A systematic review and future directions. Big Data & Society, 12. https://doi.org/10.1177/20539517251349170
Raaijmakers, S., Cremers, A., Krahmer, E., & Westera, M. (2023). Editorial: Conversational AI. Frontiers in Artificial Intelligence. https://doi.org/10.3389/frai.2023.1203910
Søby, M. A., & Simensen, A. M. (2024). Perceptions and use of AI chatbots among students in higher education: A scoping review of empirical studies. Education Sciences, 14(8), 922. https://doi.org/10.3390/educsci14080922
Tella, A., Jatto, E. O., & Ajani, Y. A. (2025). Preserving indigenous knowledge: Leveraging digital technology and artificial intelligence. IFLA Journal, 1-19. https://doi.org/10.1177/03400352251342505
Terkowsky, C., Haertel, T., Ortelt, T. R., & May, D. (2022). Development of a method for the engineering of digital innovation using design science research. Information, 13(12), 573. https://doi.org/10.3390/info13120573
Thatcher, P. B., & Karimi, F. (2024). Feminist re-engineering of religion-based AI chatbots. Philosophies, 9(1), 20. https://doi.org/10.3390/philosophies9010020
Vidal-Silva, C., & Morales-Alarcón, K. (2024). An analysis of research trends for using artificial intelligence in cultural heritage. Electronics, 13(18), 3738. https://doi.org/10.3390/electronics13183738
Yigci, D., Eryilmaz, M., Yetisen, A. K., Tasoglu, S., & Ozcan, A. (2025). Large language model-based chatbots in higher education. Advanced Intelligent Systems, 7, 2400429. https://doi.org/10.1002/aisy.202400429
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2026 I Wayan Sindia Griya Danika

Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Naskah yang diterbitkan dalam Prosiding Seminar Nasional IAHN-TP Palangka Raya dilisensikan di bawah Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0).
Dengan lisensi ini, pembaca dan penulis bebas untuk:
- Berbagi: Menyalin dan menyebarluaskan kembali materi ini dalam bentuk atau format apapun.
- Adaptasi: Mencampur, mengubah, dan membuat turunan dari materi ini untuk kepentingan apapun, termasuk kepentingan komersial.
Dengan ketentuan sebagai berikut:
- Atribusi (Attribution): Anda harus memberikan kredit yang sesuai, mencantumkan tautan ke lisensi, dan menunjukkan jika ada perubahan yang dilakukan. Anda dapat melakukannya dengan cara yang wajar, tetapi tidak menunjukkan seolah-olah pemberi lisensi mendukung Anda atau penggunaan Anda.
- Berbagi Serupa (ShareAlike): Jika Anda mencampur, mengubah, atau membuat turunan dari materi ini, Anda harus menyebarluaskan kontribusi Anda di bawah lisensi yang sama dengan materi asli.

