Hasil Pencarian: "WhatsApp" (Kata Kunci)
Penelusuran metadata karya ilmiah dan dokumen institusi Universitas Bina Insani.
Filter Otomatis
ResetHasil Pencarian: "WhatsApp" (Kata Kunci)
Menampilkan 4 karya ilmiah repository terverifikasi (Skripsi & Artikel Jurnal OJS)
| Detail Karya Ilmiah & Metadata | Tipe & Program Studi | Aksi Metadata |
|---|---|---|
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 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
|
|
NAMED ENTITY RECOGNITION BERBASIS FINE-TUNING INDOBERT UNTUK EKSTRAKSI DAN REKONSILIASI DATA LOGISTIK
Penulis: Alif Haikal, JAFAR SHADIQ, S.Kom., M.Kom. |
2026
PT. Rafay Anugrah Logistik mengandalkan WhatsApp untuk koordinasi pesanan armada harian, namun proses pemindahan pesanan multi-unit ke Excel serta pencocokan pesan susulan dengan pesanan induknya masih dilakukan secara manual, sehingga rawan penumpukan pekerjaan dan kesalahan seiring meningkatnya volume pesanan. Penelitian ini mengusulkan pipeline Deep Learning hibrida menggunakan dua model fine-tuning IndoBERT untuk mengotomasi kedua proses tersebut. Model pertama, berbasis Indobert-Base-Uncased, menerapkan Named Entity Recognition (NER) untuk mengekstraksi sembilan atribut inti pesanan dari teks WhatsApp mentah menggunakan skema anotasi BIO. Model kedua, berbasis IndoBERT-Base-p2, menerapkan Sequence-Pair Classification untuk menentukan apakah pesan susulan cocok dengan pesanan induk yang telah tersimpan, didukung mekanisme rulebased post-processing untuk standarisasi output. Sistem dikembangkan menggunakan metodologi CRISP-DM dan diimplementasikan sebagai purwarupa web berbasis Streamlit. Pada data uji sebanyak 36 pesan yang disusun manual, model NER mencapai F1-Score ratarata makro sebesar 99,4%, sedangkan model Sequence-Pair Classification mencapai F1-Score makro sebesar 97,2% (91,46% pada data validasi). Hasil ini menunjukkan bahwa pendekatan fine-tuning IndoBERT layak diterapkan untuk mengotomasi ekstraksi dan rekonsiliasi data pesanan logistik, meskipun temuan ini masih merupakan bukti kelayakan awal (proof of concept), bukan validasi pada skala operasional penuh.
#Ekstraksi Data Logistik
#Fine-tuning
#IndoBERT
#Named Entity Recognition
|
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
|