Hasil Pencarian: "Chatbot" (Kata Kunci)
Penelusuran metadata karya ilmiah dan dokumen institusi Universitas Bina Insani.
Filter Otomatis
ResetHasil Pencarian: "Chatbot" (Kata Kunci)
Menampilkan 4 karya ilmiah repository terverifikasi (Skripsi & Artikel Jurnal OJS)
| Detail Karya Ilmiah & Metadata | Tipe & Program Studi | Aksi Metadata |
|---|---|---|
IMPLEMENTASI LARGE LANGUAGE MODEL (LLM) UNTUK PEMBANGUNAN AI PERSONA SEBAGAI PENDAMPING KONSELING MAHASISWA
Penulis: Vina Zahrotun Nazah, RULLY PRAMUDITA, S.T., M.Kom. |
2026
Universitas Bina Insani telah menyediakan chatbot konseling mahasiswa melalui layanan Suara BiU. Namun, chatbot sebelumnya masih memiliki keterbatasan karena respons yang diberikan cenderung umum, kurang kontekstual, dan belum cukup empatik dalam menanggapi kondisi pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan chatbot konseling mahasiswa berbasis AI Persona yang mampu memberikan respons lebih spesifik, kontekstual, dan empatik sebagai pendamping awal layanan konseling mahasiswa. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah CRISP-DM, meliputi tahapan business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, dan deployment. Sistem dikembangkan dengan mengintegrasikan Large Language Model (LLM), Retrieval-Augmented Generation (RAG), dan prompt engineering. Model LLM yang digunakan adalah Gemini 3.1 Flash Lite, sedangkan proses embedding menggunakan intfloat/multilingual-e5-small dengan penyimpanan embedding pada PostgreSQL dan pgvector. RAG digunakan untuk mengambil konteks dari dokumen akademik dan data layanan kampus, sedangkan prompt engineering digunakan untuk mengarahkan persona chatbot agar menghasilkan respons yang suportif, tidak menghakimi, dan sesuai dengan ruang lingkup konseling mahasiswa. Evaluasi dilakukan melalui pengujian fungsional, LLM-as-a-Judge, validasi konselor, dan User Acceptance Testing (UAT). Hasil LLM-as-a-Judge memperoleh rata-rata skor 4,48 dari skala 5,00. Hasil UAT terhadap 20 responden memperoleh rata-rata persentase 93% dengan kategori sangat baik, meliputi spesifikasi jawaban 90%, kontekstualitas respons 93%, dan empati respons 96%. Berdasarkan hasil tersebut, chatbot yang dikembangkan dinilai mampu memberikan respons yang lebih spesifik, kontekstual, dan empatik dibandingkan chatbot sebelumnya, serta dapat digunakan sebagai pendamping awal layanan konseling mahasiswa tanpa menggantikan peran konselor profesional.
#AI Persona
#Chatbot Konseling
#Large Language Model
#Prompt Engineering
|
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 AGENTIC AI PADA SISTEM LAYANAN INFORMASI PELANGGAN DI PT ABUYA BERKAH INDONESIA
Penulis: Ferrel Hermawan Putra, NADYA SAFITRI, S.T., M.Kom. |
2026
Dalam industri kuliner, kecepatan dan konsistensi penyampaian informasi kepada pelanggan merupakan faktor penting dalam menjaga kualitas layanan. PT Abuya Berkah Indonesia saat ini masih mengandalkan crew outlet yang juga merangkap menangani operasional harian untuk merespons pertanyaan pelanggan secara manual melalui WhatsApp, sehingga menyebabkan keterlambatan respons, ketidakkonsistenan informasi, serta meningkatnya beban kerja terutama ketika volume pertanyaan pelanggan meningkat di tengah kesibukan operasional outlet. Kondisi ini berpotensi menurunkan kepuasan pelanggan dan menghambat efisiensi operasional perusahaan. Untuk menjawab permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem layanan informasi pelanggan berbasis Agentic AI yang terintegrasi dengan platform WhatsApp. Metode pengembangan yang digunakan adalah metode Prototype, dengan pengumpulan data melalui observasi, wawancara, dan studi pustaka. Sistem dibangun menggunakan platform n8n sebagai automation engine, Large Language Model (LLM) sebagai komponen pemroses bahasa alami, Gateway API sebagai jembatan koneksi WhatsApp, Google Spreadsheet sebagai sumber data menu dan diskon, serta Supabase sebagai basis data penyimpanan log percakapan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan respons otomatis secara akurat sesuai dengan jenis permintaan pelanggan, mencakup informasi menu, harga, lokasi outlet, promo, dan alur pemesanan, serta mampu melakukan eskalasi percakapan kepada admin apabila dibutuhkan. Pengujian fungsional menggunakan metode Black Box Testing terhadap delapan skenario layanan menunjukkan bahwa seluruh fungsi sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan fungsional yang telah ditetapkan. Uji coba pengguna menggunakan metode User Acceptance Testing (UAT) yang melibatkan 24 responden pelanggan memperoleh skor rata-rata keseluruhan sebesar 3,94 dari skala 5, yang berada pada kategori "Setuju", sehingga sistem dinilai telah memenuhi ekspektasi pengguna. Dengan demikian, sistem Agentic AI berbasis n8n dan WhatsApp ini terbukti efektif sebagai solusi otomasi layanan informasi pelanggan dan memiliki potensi untuk dikembangkan lebih lanjut di masa mendatang.
#Agentic AI
#Chatbot
#Customer Service
#Large Language Model
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|