Hasil Pencarian: "Skala Likert" (Semua Bidang (Umum))
Penelusuran metadata karya ilmiah dan dokumen institusi Universitas Bina Insani.
Filter Otomatis
ResetHasil Pencarian: "Skala Likert" (Semua Bidang (Umum))
Menampilkan 3 karya ilmiah repository terverifikasi (Skripsi & Artikel Jurnal OJS)
| Detail Karya Ilmiah & Metadata | Tipe & Program Studi | Aksi Metadata |
|---|---|---|
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
|
|
IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR REKOMENDASI JURUSAN SMK MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING PADA SMK BINA MANDIRI BEKASI
Penulis: Maratus Sholiha, ARI NURUL ALFIAN, S.Pd., M.Kom. |
2026
Perkembangan teknologi informasi mendorong sekolah untuk memiliki sistem yang mampu membantu proses penjurusan siswa secara lebih efektif dan terarah. Namun, proses penjurusan di SMK Bina Mandiri Kota Bekasi masih dilakukan secara manual dan belum memiliki sistem pendukung yang dapat membantu siswa mengenali minat, bakat, dan kecenderungan belajar secara optimal. Hal tersebut menyebabkan siswa sering mengalami kebingungan dalam menentukan jurusan yang sesuai dengan kemampuan dan ketertarikannya. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem rekomendasi jurusan berbasis web menggunakan metode Forward Chaining guna membantu proses penentuan jurusan siswa. Metode penelitian yang digunakan meliputi observasi, wawancara, dan studi pustaka. Wawancara dilakukan bersama Koordinator Bimbingan Konseling (BK) dan Psikolog Siswa untuk memperoleh informasi mengenai proses penjurusan, aturan (rule) penentuan jurusan, serta kendala yang dihadapi sekolah dalam proses penjurusan siswa. Sistem yang dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Proses rekomendasi dilakukan berdasarkan hasil jawaban siswa pada bagian kecenderungan belajar, minat, dan bakat menggunakan skala Likert, yaitu STS (Sangat Tidak Sesuai), TS (Tidak Sesuai), CS (Cukup Sesuai), S (Sesuai), dan SS (Sangat Sesuai). Hasil jawaban tersebut kemudian diproses menggunakan metode Forward Chaining untuk menghasilkan rekomendasi jurusan yang sesuai, yaitu Teknik Komputer dan Jaringan (TKJ), Teknik Kendaraan Ringan (TKR), dan Teknik Sepeda Motor (TSM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu membantu proses penjurusan siswa secara lebih cepat, terstruktur, interaktif, dan membantu siswa mengenali potensi dirinya dengan lebih baik.
#Forward Chaining
#Minat dan Bakat
#Sistem Rekomendasi Jurusan
#Sistem Pendukung Keputusan.
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|