Katalog Program Studi: Teknik Informatika (S1)
Penelusuran metadata karya ilmiah dan dokumen institusi Universitas Bina Insani.
Filter Otomatis
ResetKatalog Program Studi: Teknik Informatika (S1)
Menampilkan 5 karya ilmiah repository terverifikasi (Skripsi & Artikel Jurnal OJS)
| Detail Karya Ilmiah & Metadata | Tipe & Program Studi | Aksi Metadata |
|---|---|---|
IMPLEMENTASI TRANSFORMER-BASED LLM CHATBOT BERBASIS AI PADA WEBSITE REKRUTMENT PT PATRA DRILLING CONTRACTOR
Penulis: Ridar Setiawan Effendi, RITA WAHYUNI ARIFIN, S.Kom., M.Kom. |
2026
Pada proses rekrutment sebelumnya di PT Patra Drilling Contractor masih dilakukan secara manual menggunakan pretty form dan Google Form sehingga menimbulkan beberapa kendala dan masalah, diantaranya tingginya jumlah kandidat yang mengajukan pertanyaan seputar proses rekrutmen sehingga menambah beban kerja dari Tim Human Capital (HC), pertanyaan pelamar yang menumpuk melalui email sehingga Tim HC harus membuat media komunikasi tambahan melalui grup WhatsApp untuk menyampaikan informasi, serta Tim HC yang harus membalas satu per satu pertanyaan dari pelamar secara manual akibat belum tersedianya sistem yang dapat menjawab pertanyaan pelamar secara otomatis dan real-time. Penelitian kali ini bertujuan untuk merancang dan membangun sebuah website karir PT Patra Drilling Contractor yang dilengkapi oleh implementasi dari Transformer-Based Large Language Model (LLM) Chatbot yang berbasis Artificial Intelligence (AI) sebagai solusi dari permasalahan tersebut. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode Agile dengan melakukan pendekatan iteratif melalui tiga sprint, untuk sprint pertama difokuskan kepada perancangan dan pengembangan website rekrutmen dan database, sprint kedua pada pengembangan chatbot umum, serta sprint ketiga untuk melakukan pengembangan chatbot personal. Model AI yang diimplementasikan adalah Natural Language Processing berbasis Transformer-Based LLM dengan mekanisme Retrieval-Augmented Generation (RAG) yang diintegrasikan melalui sebuah API yakni Groq API dan Rule-Based Keyword Matching untuk klasifikasi intent pertanyaan pengguna. Sistem chatbot yang dibangun terdiri dari dua jenis yakni chatbot umum yang dapat diakses tanpa memerlukan login ke dalam aplikasi untuk menjawab pertanyaan seputar informasi lowongan dan tata cara melamar dan chatbot personal yang dapat diakses setelah login ke dalam aplikasi untuk memberikan rekomendasi posisi berdasarkan profil pelamar dan menyampaikan informasi status lamaran secara personal. Berdasarkan hasil pengujian fungsional menggunakan metode Blackbox Testing dan Whitebox Testing, seluruh jalur pemrosesan utama pada komponen chatbot AI berhasil berjalan sesuai spesifikasi yang dirancang.
#Transformer-Based LLM
#Chatbot AI
#Natural Language Processing
#Retrieval-Augmented Generation
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
PENGEMBANGAN SISTEM CHATBOT LAYANAN DI LAUNDRY ONDEL-ONDEL MENGGUNAKAN WHATSAPP DENGAN PENDEKATAN HYBRID ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Penulis: Bimo Aria Putra Pratama, Dr. Ir. SALUDIN MUIS, M.Kom. |
2026
Pelayanan pelanggan pada Laundry Ondel-Ondel masih dilakukan secara manual melalui WhatsApp sehingga admin harus menjawab pertanyaan yang berulang mengenai harga layanan, jam operasional, status cucian, layanan antar-jemput, dan estimasi pengerjaan. Kondisi tersebut menyebabkan waktu respons menjadi lebih lama dan mengurangi efisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem chatbot layanan pelanggan berbasis WhatsApp dengan pendekatan Hybrid Artificial Intelligence untuk meningkatkan kualitas pelayanan dan efisiensi kerja. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Evolutionary Prototype, sedangkan metode kecerdasan buatan yang diterapkan menggabungkan Rule-Based, Natural Language Processing (NLP), dan Generative AI (DeepSeek). Sistem dikembangkan menggunakan Node.js, WPPConnect, Supabase, serta dashboard berbasis web untuk mengelola data pelanggan dan pesanan laundry. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan informasi layanan secara otomatis, meliputi harga, jenis layanan, status pesanan, estimasi pengerjaan, dan layanan antar-jemput melalui WhatsApp. Berdasarkan pengujian Black Box Testing, seluruh fungsi utama sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan. Uji coba terhadap 11 responden menunjukkan bahwa 8 responden menyatakan sangat setuju, 2 responden setuju, dan 1 responden cukup setuju bahwa sistem layak digunakan. Dengan demikian, sistem chatbot yang dikembangkan mampu meningkatkan kecepatan penyampaian informasi, mempermudah pelanggan memperoleh layanan, serta meningkatkan efisiensi operasional pada Laundry Ondel-Ondel.
#Chatbot
#Generative AI
#Hybrid Artificial Intelligence
#Laundry
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
IMPLEMENTASI METODE RAG DALAM PENGEMBANGAN CHATBOT PADA LAYANAN INFORMASI PENGADUAN DENGAN INTERGRASI GPT 4.o PADA INSTANSI BEA CUKAI PUSAT
Penulis: Dedy Wijaya, NADYA SAFITRI, S.T., M.Kom. |
2026
Layanan pengaduan masyarakat pada Direktorat Jenderal Bea dan Cukai masih menghadapi beberapa kendala, seperti tingginya jumlah laporan, keterlambatan respons petugas, serta belum tersedianya layanan informasi yang dapat menjawab pertanyaan pengguna secara otomatis. Kondisi tersebut menyebabkan proses pelayanan menjadi kurang efektif dan memengaruhi kepuasan pengguna. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem layanan pengaduan berbasis chatbot dengan mengimplementasikan metode Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan mengintegrasikan API GPT-4o untuk meningkatkan kualitas layanan informasi pada Direktorat Jenderal Bea dan Cukai. Penelitian menggunakan metode pengembangan sistem Rapid Application Development (RAD) dengan teknik pengumpulan data berupa observasi, wawancara, dan studi pustaka. Metode RAG diterapkan untuk mengambil informasi dari dokumen dan basis pengetahuan internal sebelum diproses oleh GPT-4o, sehingga chatbot mampu menghasilkan jawaban yang lebih akurat, relevan, dan sesuai dengan informasi resmi instansi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa chatbot yang dikembangkan mampu memberikan informasi layanan pengaduan secara otomatis, membantu pengguna memahami prosedur pelaporan, serta mengurangi beban petugas dalam menjawab pertanyaan yang berulang. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan skala Likert terhadap 35 responden, sistem memperoleh tingkat kelayakan sebesar 86,86% dengan kategori sangat layak. Dengan demikian, implementasi metode RAG dan integrasi GPT-4o dapat mendukung peningkatan efektivitas layanan informasi pengaduan pada Direktorat Jenderal Bea dan Cukai.
#Bea dan Cukai
#GPT-4o
#Chatbot
#layanan pengaduan
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
IMPLEMENTASI SISTEM PENGELOLAAN RELAAS MENGGUNAKAN OPTICAL CHARACTER RECOGNITION DENGAN EXTREME PROGRAMMING DI PENGADILAN NEGERI BEKASI
Penulis: Muhammad Arkaan Zain, RULLY PRAMUDITA, S.T., M.Kom. |
2026
Pengelolaan surat relaas di Pengadilan Negeri Bekasi sebelumnya belum didukung oleh website khusus untuk pengiriman dan pengelolaan awal dokumen antara jurusita dan unit Perencanaan, Teknologi Informasi, dan Pelaporan (PTIP). Dokumen surat relaas dikirim dalam bentuk PDF hasil pemindaian sehingga petugas PTIP harus membuka dokumen dan mengetik ulang informasi penting ke dalam sistem, yang berpotensi menimbulkan kesalahan pencatatan data. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan website pengelolaan surat relaas berbasis Optical Character Recognition (OCR) yang mampu mengekstraksi informasi penting dari dokumen secara otomatis sehingga proses pengelolaan data menjadi lebih terstruktur dan efektif. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Extreme Programming (XP) yang meliputi tahapan Planning, Design, Coding, dan Testing. Website dibangun menggunakan CodeIgniter 3 dengan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Proses OCR memanfaatkan Tesseract OCR sebagai mesin pengenalan karakter dan Ghostscript untuk mengonversi dokumen PDF menjadi citra sebelum dilakukan Preprocessing. Informasi yang diekstraksi meliputi nomor perkara, nama penggugat, nama tergugat, tanggal surat, dan kategori relaas. Hasil pengujian terhadap 5 sampel dokumen surat relaas yang dipilih dari 15 dokumen yang diproses pada hari pengujian menunjukkan bahwa sistem memperoleh Word Accuracy sebesar 81,11%, Precision sebesar 83,00%, Recall sebesar 95,00%, dan F1-Score sebesar 87,78%. Selain itu, hasil evaluasi pengguna menggunakan kuesioner skala Likert memperoleh nilai rata-rata 4,50 atau 90,00% yang termasuk dalam kategori Setuju, sehingga menunjukkan bahwa website yang diterapkan dapat diterima dengan baik oleh pengguna. Berdasarkan hasil tersebut, implementasi website berbasis OCR mampu membantu mengurangi kebutuhan penelusuran dokumen dan pengetikan ulang data dari dokumen PDF, sehingga proses pengelolaan surat relaas menjadi lebih terstruktur dan risiko kesalahan pencatatan data dapat diminimalkan.
#Extreme Programming
#Ghostscript
#Optical Character Recognition (OCR)
#Surat Relaas
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
Sistem Pakar Identifikasi Minat Bakat dan Gaya Belajar Siswa Menggunakan Metode Forward Chaining Pada SMP Negeri 6 Babelan
Penulis: Nurul Aliyah, ARI NURUL ALFIAN, S.Pd., M.Kom. |
2026
Pemilihan jenjang pendidikan lanjutan merupakan langkah krusial bagi siswa Sekolah Menengah Pertama (SMP) dalam menentukan cara mengembangkan potensi diri mereka. Namun, proses untuk mengenali minat, bakat, dan gaya belajar siswa di SMP Negeri 6 Babelan masih dilakukan dengan cara manual, sehingga memakan waktu cukup lama dan belum bisa menjangkau seluruh siswa secara efektif. Di samping itu, kurangnya pemahaman mengenai potensi diri dapat membuat siswa dalam memilih pendidikan lanjutan lebih dipengaruhi oleh orangorang di sekitarnya atau fenomena rasa takut ketinggalan (FOMO). Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat Sistem Pakar yang dapat mengenali minat, bakat, dan gaya belajar siswa melalui platform web dengan menggunakan metode Forward Chaining sebagai penggerak inferensi. Sistem ini dikembangkan dengan metode Rapid Application Development (RAD) dengan memanfaatkan pengetahuan yang didapat dari wawancara dengan Guru Bimbingan Konseling (BK) dan psikolog yang merupakan ahli di bidangnya. Data yang digunakan dalam proses identifikasi meliputi nilai pelajaran sebagai tanda minat, pilihan kegiatan sebagai tanda bakat, serta hasil pengisian mengenai gaya belajar yang dikelompokkan menjadi kategori Visual, Auditorial, dan Kinestetik. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mampu mendeteksi minat, bakat, dan gaya belajar siswa serta memberikan rekomendasi pendidikan lanjutan seperti SMA, SMK, atau MA berdasarkan aturan yang telah ditetapkan. Berdasarkan pengujian alfa, seluruh fungsi sistem dapat beroperasi sesuai dengan rencana. Sementara itu, pengujian beta yang dilakukan dengan kuesioner kepada Guru BK dan 20 siswa kelas VIII SMP Negeri 6 Babelan menunjukkan bahwa sistem ini mendapatkan umpan balik yang positif dan diterima oleh pengguna sebagai alat bantu dalam layanan Bimbingan dan Konseling.
#Bimbingan Konseling
#Forward Chaining
#Gaya Belajar
#Minat Bakat
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|