Jl. Siliwangi No. 6, Rawa Panjang, Bekasi Timur | [email protected] | (021) 82436886

Hasil Pencarian: "Chatbot" (Semua Bidang (Umum))

Penelusuran metadata karya ilmiah dan dokumen institusi Universitas Bina Insani.

Filter Otomatis
Reset
Filter otomatis disaring tanpa menekan tombol.
Hasil Pencarian: "Chatbot" (Semua Bidang (Umum))

Menampilkan 3 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
IMPLEMENTASI TF-IDF DAN COSINE SIMILARITY PADA CHATBOT WEBSITE INFORMASI PPDB DI SMP SEJAHTERA 2
Penulis: Raditya Mayesha Beldyq, RIKA APRIANI, S.Kom., M.Kom. | 2026

Pelayanan informasi Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) di SMP Sejahtera 2 Cileungsi masih dilakukan secara manual sehingga menyebabkan keterlambatan respon informasi dan penumpukan pertanyaan dari calon pendaftar. Selain itu, sekolah belum memiliki Website resmi sebagai media penyampaian informasi secara terpusat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun website informasi PPDB yang terintegrasi dengan chatbot berbasis kecerdasan buatan guna membantu penyampaian informasi secara otomatis, cepat, dan dapat diakses kapan saja. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD). Adapun metode Natural Language Processing (NLP) yang diterapkan yaitu Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk pembobotan kata dan Cosine Similarity untuk mengukur kemiripan pertanyaan pengguna dengan basis pengetahuan chatbot. Sistem yang dibangun dilengkapi dengan dashboard admin untuk pengelolaan dataset serta fitur Evaluasi Log guna mencatat seluruh riwayat pertanyaan pengguna baik yang berhasil dijawab maupun yang tidak terjawab oleh chatbot. Hasil pengujian fungsionalitas menggunakan Black Box Testing menunjukkan bahwa seluruh fitur pada sistem berjalan valid. Hasil pengujian User Acceptance Test (UAT) terhadap 25 responden memperoleh tingkat kepuasan pengguna sebesar 87,4% dengan kategori Sangat Baik/Sangat Layak. Selain itu, hasil evaluasi model menunjukkan tingkat akurasi sebesar 82,9% dalam proses pencocokan intent pertanyaan pengguna dengan rata-rata waktu respons sebesar 1,05 detik. Berdasarkan hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa implementasi chatbot berbasis TF-IDF dan Cosine Similarity mampu membantu layanan informasi PPDB SMP Sejahtera 2 secara lebih cepat, otomatis, dan mudah digunakan.

#Chatbot #Cosine similarity #Firebase #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