LLM GoTo: Pengembangan Kecerdasan Buatan untuk Bahasa dan Kebutuhan Indonesia

Perkembangan LLM GoTo

GoTo mengembangkan kecerdasan buatan yang disesuaikan dengan bahasa dan kebutuhan masyarakat Indonesia. Pada 19 Oktober 2026, perusahaan ini meluncurkan model bahasa besar atau Large Language Model (LLM) berkapasitas 27 miliar parameter dalam acara Bali Tech Week. Model tersebut tersedia untuk digunakan dan dikembangkan lebih lanjut oleh peneliti, universitas, pelaku bisnis, serta institusi publik.

LLM merupakan teknologi kecerdasan buatan yang mempelajari pola bahasa dari kumpulan data dalam jumlah besar. Teknologi ini dapat digunakan untuk menghasilkan teks, menjawab pertanyaan, merangkum dokumen, dan membantu penerjemahan. Dalam penggunaannya, pengguna memberikan pertanyaan atau instruksi, kemudian model menyusun tanggapan berdasarkan pola yang telah dipelajari serta konteks yang diberikan.

Awal Pengembangan melalui Sahabat-AI

Pengembangan LLM GoTo berkaitan dengan inisiatif Sahabat-AI yang diperkenalkan bersama Indosat Ooredoo Hutchison pada November 2024. Tahap awalnya menghadirkan model berkapasitas 8 miliar dan 9 miliar parameter untuk bahasa Indonesia dan bahasa daerah. Inisiatif tersebut melibatkan dukungan mitra teknologi, perguruan tinggi, dan media untuk memperkuat kesesuaian model dengan konteks Indonesia.

Perkembangan Model dari Tahun ke Tahun

Pada Juni 2025, GoTo dan Indosat memperkenalkan Sahabat-AI berkapasitas 70 miliar parameter beserta layanan percakapan multibahasa. Selanjutnya, GoTo meluncurkan model 27 miliar parameter pada Oktober 2026 sebagai kelanjutan inisiatif model terbukanya. Perbedaan ukuran tersebut menunjukkan bahwa pengembangan LLM dapat menghasilkan beberapa pilihan model untuk kebutuhan penggunaan yang berbeda.

Dasar Teknologi dan Dukungan Bahasa

Model terbaru bernama GoTo-AI-Gemma-3-27B-IT menggunakan arsitektur Gemma 3. Dokumentasinya mencantumkan GoTo dan AI Singapore sebagai pengembang. Bahasa yang didukung meliputi bahasa Indonesia, Inggris, Jawa, Sunda, Bali, dan Batak Toba. Model ini telah melalui pelatihan untuk mengikuti instruksi pengguna.

Menurut GoTo, model tersebut dilatih menggunakan teks dari mitra media, situs sektor publik, dan data bahasa daerah. Untuk bahasa Batak, GoTo bekerja sama dengan Universitas Sumatera Utara dalam pengumpulan data. Penggunaan sumber lokal ditujukan agar model lebih sesuai dengan cara masyarakat Indonesia berkomunikasi, termasuk penggunaan istilah dan ungkapan daerah.

Potensi Pemanfaatan bagi Pelaku Bisnis

Sebagai contoh pemanfaatan, pelaku bisnis dapat mengembangkan asisten layanan pelanggan yang membantu menyusun jawaban berdasarkan informasi produk. Model juga dapat dimanfaatkan untuk membuat draf deskripsi barang atau merangkum keluhan pelanggan. Penerapan semacam ini perlu diuji menggunakan kebutuhan usaha yang nyata, terutama untuk memastikan kesesuaian jawaban dengan harga, stok, dan kebijakan perusahaan.

Peluang dalam Pendidikan dan Penelitian

Di lingkungan pendidikan, model dapat dijadikan bahan eksperimen untuk meneliti pengolahan bahasa Indonesia dan bahasa daerah. Sebagai ilustrasi, peneliti dapat membandingkan kemampuan model dalam memahami pertanyaan berbahasa Indonesia formal dan percakapan sehari-hari. Hasil pengujian tersebut dapat membantu mengidentifikasi istilah, dialek, atau konteks budaya yang masih sulit diproses oleh model.

Akses Model dan Ketentuan Penggunaan

Model tersedia melalui akun resmi GoToCompany di Hugging Face. Dokumentasinya mencantumkan lisensi Gemma, sehingga pengguna perlu mengikuti ketentuan lisensi yang berlaku ketika menggunakan, memodifikasi, atau mendistribusikannya. Ketersediaan model untuk diunduh perlu dibedakan dari biaya infrastruktur untuk menjalankannya.

Penggunaan mandiri memerlukan perangkat komputasi yang sesuai. Dokumentasi menyebut kebutuhan memori GPU sekitar 54–60 GB untuk memuat model dengan presisi FP16 atau BF16. Angka ini perlu diperhatikan sebelum institusi memutuskan menyediakan server sendiri.

Dokumentasi GoTo mengakui bahwa model dapat menghasilkan informasi keliru, isi yang tidak relevan, dan penalaran yang tidak konsisten. Karena itu, jawaban perlu diperiksa sebelum digunakan sebagai informasi resmi. Pengembang juga perlu menyesuaikan pengamanan dengan tujuan penggunaan aplikasinya.

Evaluasi Sebelum Penerapan

Institusi yang ingin memanfaatkan LLM GoTo dapat memulai dengan pengujian terbatas pada satu pekerjaan, seperti penyusunan draf jawaban pelanggan. Penilaian dapat mencakup ketepatan informasi, kesesuaian bahasa, waktu pemrosesan, dan biaya operasional. Hasil evaluasi menjadi dasar untuk menentukan tugas yang dapat dibantu model serta kondisi yang tetap memerlukan pemeriksaan manusia.

Daftar Sumber

1. GoTo. (2026). GoTo Luncurkan LLM Terbaru Open-Source 27 Miliar Parameter yang Khusus Dikembangkan untuk Indonesia.
2. GoTo. (2024). GoTo Launches Sahabat-AI, Enhancing its Leadership in Indonesia’s Technology Sector.
3. GoTo dan Indosat Ooredoo Hutchison. (2024). Indosat Ooredoo Hutchison dan GoTo Luncurkan Sahabat-AI: LLM Open-Source Berbahasa Indonesia untuk Perkuat Kedaulatan Digital.
4. GoTo dan Indosat Ooredoo Hutchison. (2025). Sahabat-AI Semakin Canggih: Indosat dan GoTo Luncurkan Model 70 Miliar Parameter dengan Layanan Chat Multibahasa.
5. GoToCompany. Dokumentasi Model GoTo-AI-Gemma-3-27B-IT. Hugging Face.