%0 Thesis
%9 Skripsi
%A Muhammad Zhafran Hana Alfarossi, NIM.: 22106050061
%B FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
%D 2026
%F digilib:77383
%I UIN SUNAN KALIJAGA YOGYAKARTA
%K README.md, GitHub, Large Language Model, otomatisasi  dokumentasi, AI Acceptance Model, Context-Augmented
%P 162
%T RANCANG BANGUN SISTEM OTOMATISASI PEMBUATAN README.MD  PADA REPOSITORY GITHUB MENGGUNAKAN TEKNOLOGI  LARGE LANGUAGE MODEL
%U https://digilib.uin-suka.ac.id/id/eprint/77383/
%X README.md merupakan komponen dokumentasi penting dalam repositori  GitHub yang berperan dalam meningkatkan keterbacaan dan popularitas proyek  perangkat lunak. Namun, hasil survei terhadap 50 responden menunjukkan bahwa  hanya 12% responden yang selalu membuat README.md, dengan hambatan  utama berupa keterbatasan waktu, fokus pada pengembangan fitur, dan kurangnya  pemahaman mengenai format dokumentasi yang baik. Penelitian ini bertujuan  merancang dan membangun sistem berbasis web untuk mengotomatisasi  pembuatan README.md pada repositori GitHub publik menggunakan teknologi  Large Language Model (LLM), serta mengevaluasi tingkat penerimaan pengguna  menggunakan kerangka AI Acceptance Model (AIM). Sistem dikembangkan  menggunakan metode Prototyping secara iteratif dalam dua siklus. Pendekatan  Structural Contextualization diterapkan melalui pemetaan struktur direktori dan  ekstraksi metadata konfigurasi penting menggunakan GitHub REST API untuk  memitigasi risiko halusinasi AI. Proses generasi dokumentasi dilakukan  menggunakan Google Gemini 2.5 Flash dengan teknik prompt engineering.  Evaluasi dilakukan melalui dua tahap User Acceptance Testing (UAT) dengan total  77 responden. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil dibangun dan  mampu menghasilkan README.md secara otomatis dengan lebih efisien. UAT  iterasi kedua menunjukkan peningkatan pada seluruh dimensi AIM dengan nilai  Cronbach’s Alpha sebesar 0,8205. Penelitian ini menawarkan arsitektur singleagent  berbasis Context-Augmented Generation (CAG) yang lebih ringan tanpa  memerlukan basis data vektor maupun infrastruktur agen kompleks.  Kata kunci: README.md, GitHub, Large Language Model, otomatisasi  dokumentasi, AI Acceptance Model, Context-Augmented Generation.
%Z Muhammad Galih Wonoseto, M.T.