Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Chatbot sebagai asisten virtual yang digunakan oleh suatu instansi dapat memberikan manfaat bagi penggunanya. Dengan adanya chatbot, pengguna dapat berbicara langsung kepada chatbot melalui pesan singkat, yang kemudian sistem secara spontan mengidentifikasi intent pesan tersebut dan merespons dengan tindakan yang relevan. Sayangnya, cakupan pengetahuan chatbot terbatas dalam menangani pesan oleh pengguna yang semakin bervariasi. Dampak utama dari adanya variasi tersebut adalah adanya perubahan pada komposisi label intent. Untuk itu, penelitian ini berfokus pada dua hal. Pertama, pemodelan topik untuk menemukan intent dari pesan pengguna yang belum teridentifikasi intent-nya. Kedua, pemodelan topik digunakan untuk mengorganisasi intent yang sudah ada dengan menganalisis hasil keluaran model topik. Setelah dianalisis, terdapat dua kemungkinan fenomena perubahan komposisi intent yaitu: penggabungan dan pemecahan intent, dikarenakan terdapat noise saat proses anotasi dataset orisinal. Pemodelan topik yang digunakan terdiri dari Latent Dirichlet Allocation (LDA) sebagai model baseline dan dengan model state-of-the-art Top2Vec dan BERTopic. Penelitian dilakukan terhadap dataset salah satu e-commerce di Indonesia dan empat dataset publik. Untuk mengevaluasi model topik digunakan metrik evaluasi coherence, topic diversity dan topic quality. Hasil penelitian menunjukkan model topik BERTopic dan Top2Vec menghasilkan nilai topic quality 0.036 yang lebih baik dibandingkan model topik LDA yaitu -0.014. Terdapat pula pemecahan intent dan penggabungan intent yang ditemukan dengan analisis threshold proporsi.

---

Chatbot, as a virtual assistant used by an institution, can provide benefits for its users. With a chatbot, users can speak directly to the chatbot via a short message, which then the system spontaneously identifies the intent of the message and responds with the relevant action. Unfortunately, the scope of chatbot knowledge is limited in handling messages by an increasingly varied user. The main impact of this variation is a change in the composition of the intent label. For this reason, this research focuses on two things. First, topic modeling to find intents from user messages whose intents have not been identified. Second, topic modeling is used to organize existing intents by analyzing the output of the topic model. After being analyzed, there are two possible phenomena of changing intent composition: merging and splitting intents because there is noise during the annotation process of the original dataset. The topic modeling used consists of Latent Dirichlet Allocation (LDA) as the baseline model and the state-of-the-art Top2Vec and BERTopic models. The research was conducted on one dataset of e-commerce in Indonesia and four public datasets. The evaluation metrics of coherence, topic diversity, and topic quality were used to evaluate the topic model. The results showed that the BERTopic and Top2Vec topic models produced a topic quality value of 0.036, better than the LDA topic model, which was -0.014. There are also intent splitting and intent merging found by proportion threshold analysis."

"Online grocery menjadi industri yang cepat pertumbuhannya sehingga sekarang menjadi potensi bisnis besar. Khususnya di Indonesia yang saat ini banyak perusahaan yang model bisnisnya menerapkan konsep online grocery. Online grocery secara luas sudah dikenal masyarakat Indonesia, tetapi masih belum diterima oleh mereka untuk penggunaan secara rutinitas. Hal ini menyebabkan beberapa perusahaan mengalami kesulitan bahkan menutup bisnisnya. Mengetahui hal tersebut, tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi niat keberlanjutan dari masyarakat saat menggunakan aplikasi online grocery. Penelitian ini menggunakan model CB-SEM denga dasar teori yang memadukan expectation confirmation theory, service quality dan personalized product recommendation. Pengumpulan data dilakukan dengan kuesioner yang didistribusikan secara self-selection dan snowball sampling (N=285). Ditemukan bahwa personalized product recommendation dan system quality secara signifikan memengaruhi continuance intention melalui confirmation, customer satisfaction dan perceived usefulness. Disisi lain, security, privacy dan content quality tidak ditemukan pengaruh terhadap customer satisfaction yang akan memengaruhi continuance intention. Selain itu, hasil penelitian dapat memberi manfaat bagi akademisi dan praktisi dengan menghasilkan rekomendasi untuk meningkatkan continuance intention dengan mengevaluasi sistem rekomendasi serta mempertahankan service quality platform online grocery.

---

Online grocery has become a fast-growing industry so now it is a big business potential. Especially in Indonesia that today many companies whose business models implement the concept of online groceries. Online Grocery is widely known to the Indonesian community, but still not accepted by them for routine use. This has caused some companies to have trouble even closing their. Knowing that, the aim of this research is to identify the factors that influence the sustainability intentions of people when using online grocery applications. The study uses the CB-SEM model on the basis of the theory that combines expectation confirmation theory, service quality and personalized product recommendation. Data collection was done using self-selection and snowball sampling (N=285) distributed questionnaires. It was found that personalized product recommendation and system quality significantly influenced continuuance intention through confirmation, customer satisfaction and perceived usefulness. In addition, research results can benefit academics and practitioners by generating recommendations to improve continuuance intention by evaluating recommendation systems as well asining service quality platform online grocery."

"Chatbot sebagai asisten virtual yang digunakan oleh suatu instansi dapat memberikan manfaat bagi penggunanya. Dengan adanya chatbot, pengguna dapat berbicara langsung kepada chatbot melalui pesan singkat, yang kemudian sistem secara spontan mengidentifikasi intent pesan tersebut dan merespons dengan tindakan yang relevan. Sayangnya, cakupan pengetahuan chatbot terbatas dalam menangani pesan oleh pengguna yang semakin bervariasi. Dampak utama dari adanya variasi tersebut adalah adanya perubahan pada komposisi label intent. Untuk itu, penelitian ini berfokus pada dua hal. Pertama, pemodelan topik untuk menemukan intent dari pesan pengguna yang belum teridentifikasi intent-nya. Kedua, pemodelan topik digunakan untuk mengorganisasi intent yang sudah ada dengan menganalisis hasil keluaran model topik. Setelah dianalisis, terdapat dua kemungkinan fenomena perubahan komposisi intent yaitu: penggabungan dan pemecahan intent, dikarenakan terdapat noise saat proses anotasi dataset orisinal. Pemodelan topik yang digunakan terdiri dari Latent Dirichlet Allocation (LDA) sebagai model baseline dan dengan model state-of-the-art Top2Vec dan BERTopic. Penelitian dilakukan terhadap dataset salah satu e-commerce di Indonesia dan empat dataset publik. Untuk mengevaluasi model topik digunakan metrik evaluasi coherence, topic diversity dan topic quality. Hasil penelitian menunjukkan model topik BERTopic dan Top2Vec menghasilkan nilai topic quality 0.036 yang lebih baik dibandingkan model topik LDA yaitu -0.014. Terdapat pula pemecahan intent dan penggabungan intent yang ditemukan dengan analisis threshold proporsi.

---

Chatbot, as a virtual assistant used by an institution, can provide benefits for its users. With a chatbot, users can speak directly to the chatbot via a short message, which then the system spontaneously identifies the intent of the message and responds with the relevant action. Unfortunately, the scope of chatbot knowledge is limited in handling messages by an increasingly varied user. The main impact of this variation is a change in the composition of the intent label. For this reason, this research focuses on two things. First, topic modeling to find intents from user messages whose intents have not been identified. Second, topic modeling is used to organize existing intents by analyzing the output of the topic model. After being analyzed, there are two possible phenomena of changing intent composition: merging and splitting intents because there is noise during the annotation process of the original dataset. The topic modeling used consists of Latent Dirichlet Allocation (LDA) as the baseline model and the state-of-the-art Top2Vec and BERTopic models. The research was conducted on one dataset of e-commerce in Indonesia and four public datasets. The evaluation metrics of coherence, topic diversity, and topic quality were used to evaluate the topic model. The results showed that the BERTopic and Top2Vec topic models produced a topic quality value of 0.036, better than the LDA topic model, which was -0.014. There are also intent splitting and intent merging found by proportion threshold analysis."