IMPLEMENTASI CHATBOT PADA PELAYANAN AKADEMIK MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS MARITIM RAJA ALI HAJI

Elfikri, RIjal and Hayaty, Nurul and Suswaini, Eka (2023) IMPLEMENTASI CHATBOT PADA PELAYANAN AKADEMIK MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS MARITIM RAJA ALI HAJI. S1 thesis, Universitas Maritim Raja Ali Haji.

	Text (Cover) Rijal_Elfikri_180155201009_Informatika - Cover.pdf - Published Version Download (395kB)
	Text (Abstrak) Rijal_Elfikri_180155201009_Informatika - Abstrak.pdf - Published Version Download (170kB)
	Text (BAB I) Rijal_Elfikri_180155201009_Informatika - BAB I.pdf - Published Version Download (186kB)
	Text (Daftar Pustaka) Rijal_Elfikri_180155201009_Informatika - Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (249kB)
	Text (Fulltesk) Rijal_Elfikri_180155201009_TeknikInformatika_Full Teks.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) \| Request a copy

Official URL: https://lib.umrah.ac.id/

Abstract

Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi di zaman sekarang ini telah membantu manusia dalam menjalankan aktivitasnya sehari-hari. Hal ini terlihat dengan munculnya aplikasi atau program yang sangat membantu manusia dalam berbagai aspek kehidupan. Peranan teknologi informasi dalam pelayanan akademik di jurusan Teknik informatika Universitas Maritim Raja Ali Haji masih dilakukan melalui whatsapp pribadi. Hal ini dianggap kurang efisien dan efektif dalam kegiatan berbagi informasi untuk pelayanan akademik, maka dari itu pemanfaatan teknologi harus diterapkan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang sebuah aplikasi chatbot dengan menggunakan natural language processing. Pada perancangannya menggunakan teknik FFNN atau feed forward neural network yang banyak digunakan untuk pemodelan data respon yang bersifat kategori dan dipengaruhi oleh jumlah unit neuron pada hidden layer, yang memungkinkan error yang di dapat lebih kecil. Dari penelitian yang telah dilakukan dalam pembangunan sistem chatbot didapatkan nilai accuracy sebesar 88%, nilai recall sebesar 91%, nilai precision sebesar 95%, dan f-measure sebesar 93% dengan memasukkan 25 kalimat uji coba.

Item Type:

Thesis (S1)

Contributors:

Contribution	Name	NIP / NIDN
UNSPECIFIED	Hayaty, Nurul	NIP.199103272019032019
UNSPECIFIED	Suswaini, Eka	NIP.198304122021212011

Subjects:

000 Karya Umum > 000. Ilmu Umum dan Komputer > 006.3 Artificial Intelligence/Kecerdasan Buatan

Divisions:

Fakultas Teknik > Program Studi Teknik Informatika

Depositing User:

user Teknik Informatika

Date Deposited:

26 Jan 2023 07:25

Last Modified:

26 Jan 2023 07:25

URI:

http://repositori.umrah.ac.id/id/eprint/4577

Actions (login required)

View Item

Search for collections on Repository Universitas Maritim Raja Ali Haji