Hasil Pencarian: "Chatbot" (Semua Bidang (Umum))
Penelusuran metadata karya ilmiah dan dokumen institusi Universitas Bina Insani.
Filter Otomatis
ResetHasil Pencarian: "Chatbot" (Semua Bidang (Umum))
Menampilkan 3 karya ilmiah repository terverifikasi (Skripsi & Artikel Jurnal OJS)
| Detail Karya Ilmiah & Metadata | Tipe & Program Studi | Aksi Metadata |
|---|---|---|
PENERAPAN CHATBOT BERBASIS NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP) UNTUK LAYANAN INFORMASI SPMB DI SMPS PLUS FAJAR SENTOSA
Penulis: Ahmad Gusnaedi, NADYA SAFITRI, S.T., M.Kom. |
2026
Sistem Penerimaan Murid Baru (SPMB) di SMPS Plus Fajar Sentosa masih menghadapi keterlambatan respons karena layanan informasi bergantung pada panitia yang juga bertugas sebagai guru, serta belum adanya standar jawaban yang menyebabkan informasi kurang konsisten. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengembangkan chatbot berbasis Natural Language Processing (NLP) dengan metode Naive Bayes untuk memberikan informasi SPMB secara cepat, tepat, dan seragam melalui website dan WhatsApp. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD) yang meliputi requirements planning, user design, construction, dan cutover, sedangkan pengumpulan data dilakukan melalui observasi, wawancara, dan studi pustaka. Pertanyaan pengguna diproses melalui tahapan preprocessing teks dan diklasifikasikan menggunakan Naive Bayes untuk menentukan jawaban sesuai kategori informasi. Hasil pengujian fungsional menunjukkan bahwa fitur-fitur sistem berjalan sesuai dengan skenario yang dirancang. Pengujian User Acceptance Testing (UAT) terhadap 28 responden yang terdiri atas 26 pengguna dan 2 admin memperoleh nilai keseluruhan sebesar 87,24% dari pengguna dan 95,00% dari admin, yang keduanya berada pada kategori sangat setuju. Hasil tersebut menunjukkan bahwa chatbot mampu membantu mempercepat layanan informasi, meningkatkan konsistensi jawaban, serta memudahkan admin dalam mengelola informasi SPMB. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan layak digunakan sebagai media layanan informasi SPMB di SMPS Plus Fajar Sentosa.
#Chatbot
#Natural Language Processing
#Naive Bayes
#SPMB
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
IMPLEMENTASI CHATBOT LAYANAN INFORMASI PPDB MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES PADA MTS ATTAQWA 04 BEKASI
Penulis: Ade Yusuf Ardiyansyah, NADYA SAFITRI, S.T., M.Kom. |
2026
Layanan informasi Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) di MTs Attaqwa 04 Kabupaten Bekasi saat ini dilayani melalui Group WhatsApp oleh sepuluh panitia yang merangkap mengajar, balasan respons sangat bergantung pada ketersediaan waktu petugas. Kondisi ini menyebabkan keterlambatan respons dan ketidaktersediaan layanan 24 jam serta komunikasi manual melalui pesan teks berpotensi menimbulkan kesalahan informasi yang dapat menyebabkan ketidaksesuaian informasi antara petugas PPDB dan calon pendaftar. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan chatbot WhatsApp berbasis Natural Language Processing (NLP) dengan algoritma Multinomial Naïve Bayes untuk klasifikasi intent pertanyaan calon pendaftar. Sistem dikembangkan menggunakan metode Extreme Programming (XP) dengan integrasi WhatsApp HTTP API (WAHA), backend Python-Flask, ekstraksi fitur Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), dan pipeline praproses yang mencakup case folding, cleaning, normalisasi berbasis aturan, serta symspell correction. Model dilatih menggunakan 1116 data intent dan diuji pada 224 data uji holdout. Hasil pengujian menunjukkan akurasi klasifikasi sebesar 87%, sedangkan Pengujian User Acceptance Testing (UAT) terhadap 28 responden memperoleh persentase penerimaan sebesar 85,21% dengan nilai rata-rata keseluruhan 4,26 (kategori "Sangat Setuju"). Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem chatbot WhatsApp mampu memberikan layanan informasi PPDB secara otomatis, cepat, mudah digunakan, dan tersedia selama 24 jam.
#Chatbot
#Naïve Bayes
#Natural Language Processing
#PPDB
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
RANCANG BANGUN APLIKASI E-RECRUITMENT BERBASIS MOBILE UNTUK MANAJEMEN DATA PADA PT NURTA PRATAMA ASIH
Penulis: Aditya Ristanto Mukti, WIWIT PRIYADI, S.Kom., M.M.S.I. |
2026
Sektor tenaga kerja informal di Indonesia terus berkembang, menuntut manajemen rekrutmen yang efisien. PT Nurta Pratama Asih, sebuah agen tenaga kerja informal, saat ini mengandalkan media sosial dan pesan WhatsApp manual untuk proses rekrutmen, yang menyebabkan tingkat miskomunikasi sebesar 60% terkait ketersediaan pekerjaan dan menimbulkan beban administratif yang signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang aplikasi e-recruitment berbasis mobile guna memusatkan manajemen data, menyediakan pembaruan kuota pekerjaan secara real-time, dan mengotomatiskan notifikasi status. Penelitian ini menggunakan metodologi Rapid Application Development (RAD), yang mencakup perencanaan kebutuhan, desain workshop iteratif, dan implementasi sistem. Aplikasi ini dibangun menggunakan framework Flutter untuk kompatibilitas mobile lintas platform, Supabase untuk manajemen basis data relasional (PostgreSQL) dengan mengimplementasikan Third Normal Form (3NF) dan Row Level Security (RLS) untuk data yang optimal dan aman, serta Firebase Cloud Messaging (FCM) untuk push notification otomatis. Selain itu, fitur AI Chatbot diintegrasikan untuk menangani pertanyaan rutin pengguna secara otonom. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang diusulkan secara efektif memusatkan data rekrutmen, menghilangkan komunikasi manual yang berulang, dan memungkinkan kandidat untuk melamar serta memantau status lamaran mereka secara real-time. Implementasi sistem e-recruitment ini secara signifikan meningkatkan efisiensi operasional, meminimalkan kesalahan manusia dalam pelacakan kuota, dan meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan baik bagi administrator maupun pencari kerja.
#E-recruitment
#Flutter
#Supabase
#Firebase Cloud Messaging
|
Skripsi (S1)
Rekayasa Perangkat Lunak (S1)
Restricted Fulltext PDF
|