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 8 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
|
|
SISTEM MONITORING DETEKSI RESIKО STUNTING BAGI BALITA DENGAN IOT PADA POSYANDU BOUGENVELLE
Penulis: David Pakpahan, NADYA SAFITRI, S.T., M.Kom. |
2026
David Pakpahan (2021310054) ABSTRAK Monitoring Deteksi Resiko Stunting Bagi Balita dengan Iot pada Posyandu Bougenvelle. Stunting merupakan kondisi gagal tumbuh dalam balita akibat kekurangan gizi kronis, yang dapat memengaruhi perkembangan fisik dan kognitif anak. Di Posyandu Bougenvelle, pelaksanaan program "Zero New Stunting" menghadapi berbagai kendala, seperti keterlambatan pencatatan data dan kurangnya standar pemberian asupan gizi. Penelitian ini merancang sistem berbasis Internet of Things (loT) untuk memonitoring dan pemberian rekomendasi asupan gizi balita yang berisiko stunting. Sistem terdiri dari perangkat keras berupa sensor tinggi badan (VL53L1X) dan berat badan (Load Cell serta modul HX711) yang terintegrasi dengan mikrokontroler ESP8266, serta sistem berbasis web yang menyimpan dan menimpilkan riwayat data pertumbuhan. Sistem ini juga menghitung Z index Score untuk klasifikasi status gizi dan mengirim rekomendasi asupan protein melalui WhatsApp. Metode pengembangan yang digunakan adalah prototype, yang memungkinkan penyesuaian sistem secara iteratif berdasarkan kebutuhan pengguna. Hasil implementasi menunjukan bahwa sistem dapat membantu meningkatkan akurasi data dan mempermudah proses evaluasi serta pemantauan pertumuhan balita oleh tenaga Kesehatan dan Orang tua.
#Stunting
#IoT
#Z index Score
#Posyandu
|
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 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
|
|
PERANCANGAN PROTOKOL KOMUNIKASI PROPERTI COSPLAY SECARA REAL TIME MENGGUNAKAN ESP-NOW
Penulis: Neirfin Arie Prasasti, SUMARDIONO, S.Kom., M.Kom. |
2026
Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) pada wearable device menuntut performa komunikasi data yang cepat dan stabil. Pada ekosistem properti cosplay di Awan Merah Studio, penggunaan protokol Wi-Fi standar sering mengalami kegagalan akibat wireless congestion dan interferensi sinyal 2.4 GHz di area konvensi yang padat. Hal inimengakibatkan high latency dan packet loss padagerakan animatronik dan efek visual kostum. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan protokol ESP NOW sebagai solusi komunikasi Connectionless Peer-to-Peer guna meningkatkan responsivitas dan reliabilitas sistem tanpa ketergantungan pada infrastruktur router eksternal. Metode penelitian yang digunakan adalah eksperimen dengan model Prototyping yang mencakup tahap analisis kebutuhan, perancangan arsitektur jaringan, hingga pengujian iteratif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan ESP NOW mampu mereduksi latency hingga di bawah 10ms dan menjaga stabilitas koneksi pada kondisi trafik data tinggi. Implementasi ini memberikan solusi teknis bagi industri kreatif, khususnya Awan Merah Studio, dalam menciptakan properti panggung yang interaktif, profesional, dan tahan terhadap gangguan sinyal di lapangan.
#Cosplay
#ESP-NOW
#ESP32
#IoT (Internet of Things)
|
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
|
|
IMPLEMENTASI ALGORITMA RANDOM FOREST DALAM SISTEM PREDIKSI LEVEL BELAJAR SISWA PADA NEW CONCEPT
Penulis: Atha Zainum Muttaqin, NADYA SAFITRI, S.T., M.Kom. |
2026
Penentuan level belajar siswa baru di New Concept English Education Centre masih dilakukan secara manual sehingga berpotensi menimbulkan subjektivitas dalam penempatan kelas. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma Random Forest dalam sistem prediksi level belajar siswa berbasis web untuk mendukung proses penentuan level belajar yang lebih objektif, konsisten, dan efisien. Penelitian menggunakan metode Prototype dengan dataset sebanyak 1.522 data siswa yang terdiri atas variabel umur, tingkat kelas sekolah, nilai placement test, dan level belajar siswa. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, encoding, pembagian data training dan testing, pelatihan model Random Forest, evaluasi menggunakan confusion matrix dan classification report, serta implementasi model ke dalam sistem berbasis web yang dilengkapi fitur placement test online. Hasil pengujian menunjukkan model Random Forest memperoleh akurasi sebesar 85,57%, sedangkan hasil User Acceptance Testing (UAT) memperoleh nilai 84% pada aspek kemudahan penggunaan sistem. Sistem yang dikembangkan mampu menghasilkan prediksi level belajar secara otomatis dan membantu proses penentuan level belajar siswa secara lebih cepat, objektif, dan berbasis data.
#Machine Learning
#Prediksi Level Belajar
#Placement Test
#Random Forest
|
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
|