Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem chatbot yang mampu menjawab pertanyaan seputar akademik Teknik Komputer UI. Sistem ini memanfaatkan teknologi Large Language Model (LLM) Komodo-7B yang telah di-fine-tuning dengan teknik Low-Rank Adaptation (LoRA) dan diintegrasikan dengan Retrieval Augmented Generation (RAG). Dataset Ultrachat yang diterjemahkan ke Bahasa Indonesia digunakan untuk fine-tuning model Komodo-7B, sementara dokumen PDF Kurikulum Teknik Komputer UI 2020 v4 digunakan sebagai sumber informasi untuk model RAG. Pengujian performa model Komodo-7B menunjukkan bahwa LoRA efektif dalam meningkatkan kemampuan model dalam memahami dan menghasilkan teks percakapan Bahasa Indonesia. Namun, pengujian performa chatbot menggunakan dua dataset pertanyaan, yaitu dataset custom yang dihasilkan menggunakan Giskard dan API ChatGPT, dan dataset Fathurrahman Irwansa yang telah diadaptasi, menunjukkan bahwa sistem chatbot masih memiliki ruang untuk peningkatan. Tingkat akurasi yang rendah pada kedua dataset (32% pada dataset custom dan 24,1% pada dataset Fathur) mengindikasikan bahwa sistem retrieval yang digunakan kurang akurat dalam menemukan konteks yang relevan. Meskipun demikian, ketika model RAG dapat mengambil konteks yang relevan, model Komodo-7B menunjukkan akurasi yang cukup tinggi (80% pada dataset custom dan 91,29% pada dataset Fathur, dihitung dari jumlah ketika kedua Komodo-7B dan konteks benar, kemudian dibagi dengan jumlah ketika konteks benar). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Komodo-7B memiliki potensi yang baik untuk digunakan pada sistem chatbot jika dikombinasikan dengan sistem retrieval yang lebih akurat. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem chatbot berbasis LLM untuk menjawab pertanyaan seputar akademik, dan membuka peluang untuk penggunaan yang lebih luas di lingkungan Universitas Indonesia. ......This research aims to develop a chatbot system capable of answering questions regarding the academic curriculum of Computer Engineering at Universitas Indonesia. The system utilizes the Komodo-7B Large Language Model (LLM), fine-tuned with Low-Rank Adaptation (LoRA) and integrated with Retrieval Augmented Generation (RAG). The Ultrachat dataset, translated into Indonesian, is used for fine-tuning the Komodo-7B model, while the 2020 v4 Computer Engineering Curriculum PDF document serves as the information source for the RAG model. Performance evaluation of the Komodo-7B model demonstrates that LoRA effectively enhances the model's ability to understand and generate Indonesian text. However, chatbot performance testing using two question datasets, a custom dataset generated using Giskard and the ChatGPT API, and the Fathur dataset adapted from prior research, reveals that the chatbot system still has room for improvement. The low accuracy on both datasets (32% on the custom dataset and 24.1% on the Fathur dataset) indicates that the retrieval system employed is not sufficiently accurate in finding relevant context. Nevertheless, when the RAG model successfully identifies relevant context, the Komodo-7B model exhibits relatively high accuracy (80% on the custom dataset and 91.29% on the Fathur dataset, calculated from the total of when Komodo-7B and the context are both correct, then divided by the total of when the context is correct). The research findings suggest that the Komodo-7B model holds significant potential for chatbot systems when combined with a more accurate retrieval system. This study contributes to the development of LLM-based chatbot systems for answering academic-related questions and opens up opportunities for broader applications within Universitas Indonesia.

Abstrak :
Perkembangan teknologi dan penggunaan keceerdasan buatan yang pesat menekankan pentingnya mempertahankan pelanggan dalam menghadapi persaingan yang ketat, khususnya di sektor telekomunikasi. Salah satu penerapan utama kecerdasan buatan yang sudah banyak diterapkan adalah chatbot untuk layanan pelanggan. Namun, dalam implementasinya masih terdapat kesenjangan antara kualitas layanan chatbot yang dikembangkan dan harapan pelanggan, yang dapat menyebabkan keraguan dalam melanjutkan penggunaan teknologi tersebut. Penelitian ini menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) untuk memprediksi faktor-faktor yang mempengaruhi niat keberlanjutan penggunaan chatbot sebagai saluran pelayanan pelanggan pada perusahaan operator seluler. Hasil analisis dengan menggunakan PLS-SEM terhadap 303 responden pelanggan operator seluler di Indonesia menunjukkan bahwa terdapat tiga prediktor utama keberlanjutan penggunaan chatbot, yaitu persepsi kebergunaan, kepercayaan, dan norma subjektif. Berdasarkan hasil analisis hipotesis, disusun 10 rangkaian strategi menggunakan model integrasi IPA-Kano. Strategi-strategi yang diprioritaskan kemudian direkomendasikan untuk diterapkan oleh perusahaan operator seluler di Indonesia dalam mendukung keberlanjutan penggunaan teknologi chatbot dari sisi pelanggan. ......The rapid development of technology and the use of artificial intelligence underscore the importance of retaining customers in the face of fierce competition, particularly in the telecommunications sector. One of the main applications of artificial intelligence that has been widely implemented is chatbots for customer service. However, in its implementation, there remains a gap between the quality of chatbot services developed and customer expectations, which can lead to doubts about continuing to use the technology. This study uses the Technology Acceptance Model (TAM) to predict the factors influencing the continuous intention to use chatbots as a customer service channel in cellular operator companies. The results of the analysis using PLS-SEM on 303 respondents of cellular operator customers in Indonesia show that there are three main predictors of continuous use of chatbots, which are perceived usefulness, trust, and subjective norms. Based on the hypothesis analysis results, 10 series of strategies using the IPA-Kano integration model is developed. The prioritized strategies are then recommended to be implemented by cellular operator companies in Indonesia to support the continuous use of chatbot technology from the customer's perspective.

Abstrak :

Masa pasca pandemi COVID-19 telah merubah perilaku perusahaan untuk lebih melek terhadap transformasi digital. Penerapan chatbot dalam dunia bisnis merupakan salah satu bentuk digitalisasi yang dapat meningkatkan keunggulan kompetitif untuk menghadapi persaingan yang semakin ketat. Namun sayangnya masih minim penelitian yang membahas efektivitas implementasi chatbot di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh chatbot marketing efforts terhadap customer response melalui communication quality dan customer brand relationship pada pengguna Tanya Veronika di aplikasi My Telkomsel. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan teknik pengambilan melalui penyebaran kuesioner secara purposive sampling dengan Google Form kepada 196 responden yang merupakan pengguna aplikasi My Telkomsel, minimal berusia 18 tahun, dan pernah menggunakan fitur Tanya Veronika di aplikasi My Telkomsel minimal dua kali dalam satu tahun terakhir. Data yang diperoleh, diolah menggunakan SEM melalui SmartPLS 4.0. Hasil penelitian mengungkapkan bahwa customer response pada pengguna Tanya Veronika di aplikasi My telkomsel dipengaruhi secara positif dan signifikan oleh chatbot marleting efforts melalui communication quality dan customer brand relationship. ......The era of post-COVID-19 pandemic has driven changes in company behavior to emphasize awareness on digital transformation. The implementation of chatbots in the business sector is one of the forms of digitalization that can increase competitive advantage to compete in the increasingly tight competition. However, there is still a lack of research that discusses about the effectiveness of chatbot implementation in Indonesia. This study aimed to analyze the effect of chatbot marketing efforts on customer response through communication quality and customer brand relationship on Tanya Veronika's users in My Telkomsel application. This study used a quantitative approach with data collection techniques through distributing questionnaires using purposive sampling with Google Form to 196 respondents who are users of the My Telkomsel application, a minimum of 18 years old, and have used the Tanya Veronika feature in My Telkomsel application at the very least twice in the past year. The data obtained is processed using SEM through SmartPLS 4.0. The results revealed that customer response on Tanya Veronika's users in the My Telkomsel application is positively and significantly affected by chatbot marketing efforts through communication quality and customer brand relationship.

Abstrak :
Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pengaruh kualitas layanan chatbot berbasis AI terhadap loyalitas pelanggan yang dirasakan, dengan mempertimbangkan peran mediasi dari perceived value, trust, dan satisfaction. Metode yang digunakan adalah survei kuantitatif dengan pengambilan sampel dari pelanggan Lazada di DKI Jakarta. Data dikumpulkan melalui kuesioner dan dianalisis menggunakan KMO. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kualitas layanan AI chatbot secara signifikan mempengaruhi nilai yang dirasakan dan kepuasan pelanggan, yang selanjutnya berdampak pada kepercayaan pelanggan. Nilai yang dirasakan dan kepuasan pelanggan juga berperan sebagai mediator dalam hubungan antara kualitas layanan AI chatbot dan loyalitas pelanggan. Penelitian ini memberikan wawasan penting bagi Lazada dan perusahaan e-commerce lainnya dalam mengembangkan strategi layanan pelanggan berbasis AI. Implikasi praktis dari penelitian ini termasuk pentingnya mengintegrasikan solusi AI chatbot yang efektif untuk meningkatkan pengalaman pelanggan, yang pada gilirannya dapat mendorong loyalitas pelanggan. Penelitian ini juga menyarankan arah untuk penelitian masa depan, terutama dalam mengkaji dampak jangka panjang dari teknologi AI dalam layanan pelanggan pada berbagai sektor industri. ......This study aims to examine the influence of AI-based chatbot service quality on perceived customer loyalty, taking into consideration the mediating roles of perceived value, trust, and satisfaction. The research method employed was a quantitative survey, with a sample taken from Lazada customers in DKI Jakarta. Data were collected through questionnaires and analyzed using KMO. The research results indicate that the quality of AI chatbot services significantly affects perceived value and customer satisfaction, which subsequently impacts customer trust. Perceived value and customer satisfaction also act as mediators in the relationship between AI chatbot service quality and customer loyalty. This study provides valuable insights for Lazada and other e-commerce companies in developing AI-based customer service strategies. Practical implications of this research include the importance of integrating effective AI chatbot solutions to enhance customer experiences, ultimately driving customer loyalty. The study also suggests directions for future research, especially in examining the long-term impact of AI technology in customer service across various industry sectors.

Abstrak :
Dalam dekade terakhir, metode komunikasi lewat pengiriman pesan instan atau aplikasi chat mengalami peningkatan popularitas yang cukup drastis. Perkembangan hal ini menghasilkan peningkatan jumlah chatbot yaitu software yang didesain untuk menciptakan interaksi antara pengguna atau manusia dan komputer yang menggunakan bahasa yang serupa dengan percakapan biasa antara dua manusia. Dengan meningkatnya jumlah chatbot dalam berbagai bidang industri teknologi, makin diperlukan atensi lebih terhadap karakteristik-karakteristik yang mempengaruhi usability pada chatbot untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Diperlukan kumpulan karakteristik usability chatbot yang dapat digunakan untuk mengevaluasi kualitas usability chatbot dari bidang manapun. Discord merupakan aplikasi chat dengan jumlah pengguna chatbot yang tinggi namun masih belum ada penelitian yang mengevaluasi chatbot pada aplikasi tersebut. Untuk melakukan evaluasi ini, digunakan beberapa metode yaitu systematic literature review yang menghasilkan daftar karakteristik usability chatbot secara umum, usability testing dengan tujuh partisipan untuk mendapat umpan balik secara langsung dari pengguna aplikasi chatbot musik Hydra pada Discord, data 105 pengguna Discord lewat chatbot usability questionnaire untuk memperoleh sebuah nilai kuantitatif mengenai usability chatbot Discord, dan analisis tematik untuk menentukan umpan balik pengguna yang dapat diubah menjadi perbaikan usability Discord. Hasil penelitian berupa daftar karakteristik chatbot dari SLR, CUQ score untuk usability chatbot dan usulan perbaikan beberapa fitur chatbot Hydra yang fokus kepada merepresentasikan informasi dengan lebih baik, pemberian umpan balik efektif atas command yang diberikan, membuat chatbot yang lebih manusiawi dalam cara berkomunikasi. ...... Over the past decade, there has been a significant surge in the popularity of communication methods through instant messaging and chat applications. This surge has led to a corresponding increase in the prevalence of chatbots—software designed to facilitate interactions between users or humans and computers, emulating natural human conversation. With the growing presence of chatbots across various sectors of the technology industry, there is a heightened need to scrutinize the key attributes that influence chatbot usability, ultimately enhancing the user experience. To address this need, there is a requirement for a comprehensive set of chatbot usability features that can be universally applied to evaluate chatbots across different domains. While Discord, a chat application, boasts a substantial user base for chatbots, there remains a noticeable absence of research focused on evaluating chatbots within this platform. To undertake this evaluation, a multi-faceted approach was employed, encompassing a systematic literature review that culminated in a compilation of chatbot usability characteristics, usability testing involving seven participants to solicit direct feedback on the Hydra music chatbot application on Discord, a chatbot usability questionnaire administered to 105 Discord users to gather quantitative insights into Discord chatbot usability, and a thematic analysis aimed at identifying user feedback for potential enhancements in Discord's usability. The research findings provide recommendations for refining various features of the Hydra chatbot, with a particular focus on enhancing information representation, delivering effective feedback in response to commands, and fostering a more human-like communication style.

Abstrak :
Dalam dekade terakhir, metode komunikasi lewat pengiriman pesan instan atau aplikasi chat mengalami peningkatan popularitas yang cukup drastis. Perkembangan hal ini menghasilkan peningkatan jumlah chatbot yaitu software yang didesain untuk menciptakan interaksi antara pengguna atau manusia dan komputer yang menggunakan bahasa yang serupa dengan percakapan biasa antara dua manusia. Dengan meningkatnya jumlah chatbot dalam berbagai bidang industri teknologi, makin diperlukan atensi lebih terhadap karakteristik-karakteristik yang mempengaruhi usability pada chatbot untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Diperlukan kumpulan karakteristik usability chatbot yang dapat digunakan untuk mengevaluasi kualitas usability chatbot dari bidang manapun. Discord merupakan aplikasi chat dengan jumlah pengguna chatbot yang tinggi namun masih belum ada penelitian yang mengevaluasi chatbot pada aplikasi tersebut. Untuk melakukan evaluasi ini, digunakan beberapa metode yaitu systematic literature review yang menghasilkan daftar karakteristik usability chatbot secara umum, usability testing dengan tujuh partisipan untuk mendapat umpan balik secara langsung dari pengguna aplikasi chatbot musik Hydra pada Discord, data 105 pengguna Discord lewat chatbot usability questionnaire untuk memperoleh sebuah nilai kuantitatif mengenai usability chatbot Discord, dan analisis tematik untuk menentukan umpan balik pengguna yang dapat diubah menjadi perbaikan usability Discord. Hasil penelitian berupa daftar karakteristik chatbot dari SLR, CUQ score untuk usability chatbot dan usulan perbaikan beberapa fitur chatbot Hydra yang fokus kepada merepresentasikan informasi dengan lebih baik, pemberian umpan balik efektif atas command yang diberikan, membuat chatbot yang lebih manusiawi dalam cara berkomunikasi. ...... Over the past decade, there has been a significant surge in the popularity of communication methods through instant messaging and chat applications. This surge has led to a corresponding increase in the prevalence of chatbots—software designed to facilitate interactions between users or humans and computers, emulating natural human conversation. With the growing presence of chatbots across various sectors of the technology industry, there is a heightened need to scrutinize the key attributes that influence chatbot usability, ultimately enhancing the user experience. To address this need, there is a requirement for a comprehensive set of chatbot usability features that can be universally applied to evaluate chatbots across different domains. While Discord, a chat application, boasts a substantial user base for chatbots, there remains a noticeable absence of research focused on evaluating chatbots within this platform. To undertake this evaluation, a multi-faceted approach was employed, encompassing a systematic literature review that culminated in a compilation of chatbot usability characteristics, usability testing involving seven participants to solicit direct feedback on the Hydra music chatbot application on Discord, a chatbot usability questionnaire administered to 105 Discord users to gather quantitative insights into Discord chatbot usability, and a thematic analysis aimed at identifying user feedback for potential enhancements in Discord's usability. The research findings provide recommendations for refining various features of the Hydra chatbot, with a particular focus on enhancing information representation, delivering effective feedback in response to commands, and fostering a more human-like communication style.

Abstrak :
Dalam dekade terakhir, metode komunikasi lewat pengiriman pesan instan atau aplikasi chat mengalami peningkatan popularitas yang cukup drastis. Perkembangan hal ini menghasilkan peningkatan jumlah chatbot yaitu software yang didesain untuk menciptakan interaksi antara pengguna atau manusia dan komputer yang menggunakan bahasa yang serupa dengan percakapan biasa antara dua manusia. Dengan meningkatnya jumlah chatbot dalam berbagai bidang industri teknologi, makin diperlukan atensi lebih terhadap karakteristik-karakteristik yang mempengaruhi usability pada chatbot untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Diperlukan kumpulan karakteristik usability chatbot yang dapat digunakan untuk mengevaluasi kualitas usability chatbot dari bidang manapun. Discord merupakan aplikasi chat dengan jumlah pengguna chatbot yang tinggi namun masih belum ada penelitian yang mengevaluasi chatbot pada aplikasi tersebut. Untuk melakukan evaluasi ini, digunakan beberapa metode yaitu systematic literature review yang menghasilkan list karakteristik usability chatbot secara umum, usability testing dengan 7 partisipan untuk mendapat umpan balik secara langsung dari pengguna aplikasi chatbot musik Hydra pada Discord, data 105 pengguna Discord lewat chatbot usability questionnaire untuk memperoleh sebuah nilai kuantitatif mengenai usability chatbot Discord, dan thematic analysis untuk menentukan umpan balik pengguna yang dapat diubah menjadi perbaikan usability Discord. Hasil penelitian berupa list karakteristik chatbot dari SLR, CUQ score untuk usability chatbot dan usulan perbaikan beberapa fitur chatbot Hydra yang fokus kepada merepresentasikan informasi dengan lebih baik, pemberian umpan balik efektif atas command yang diberikan, membuat chatbot yang lebih manusiawi dalam cara berkomunikasi. ......In the last decade, communication methods via instant messaging or chat applications have increased in popularity quite drastically. This development has resulted in an increase in the number of chatbots, namely software designed to create interactions between users or humans and computers that use a language similar to an ordinary conversation between two humans. With the increasing number of chatbots in various fields of the technology industry, more and more attention is needed on the characteristics that affect the usability of chatbots to improve the user experience. A collection of chatbot usability features is needed that can be used to evaluate the usability quality of chatbots from any field. Discord is a chat application with a high number of chatbot users, but there is still no research evaluating chatbots in this application. To carry out this evaluation, several methods were used, namely a systematic literature review that results in a list of chatbot usability characteristics, usability testing with 7 participants to get direct feedback from users of the Hydra music chatbot application on Discord, data on 105 Discord users via a chatbot usability questionnaire to obtain a quantitative assessment of the usability of the Discord chatbot, and a thematic analysis to determine user feedback that can be turned into improvements to Discord usability. The results of the evaluation of the research are in the form of suggestions for improving several Hydra chatbot features that focus on better representing information, providing effective feedback on commands given, making chatbots more humane in the way they communicate.

Abstrak :
This book presents lectures given at the 8th International Workshop on Spoken Dialog Systems. As agents evolve in terms of their ability to carry on a dialog with users, several qualities are emerging as essential components of a successful system. Users do not carry on long conversations on only one topic—they tend to switch between several topics. Thus the authors are observing the emergence of multi-domain systems that enable users to seamlessly hop from one domain to another. The systems have become active social partners. Accordingly, work on social dialog has become crucial to active and engaging human–robot/agent interaction. These new systems call for a coherent framework that guides their actions as chatbots and conversational agents. Human–Robot/Agent assessment mechanisms naturally lend themselves to this task. As these systems increasingly assist humans in a multitude of tasks, the ethics of their existence, their design and their interaction with users are becoming crucial issues. This book discusses the essential players and features involved, such as chat-based agents, multi-domain dialog systems, human–robot interaction, social dialog policy, and advanced dialog system architectures.