Rancang Bangun Chatbot Informasi Objek Wisata Berbasis AIML Menggunakan Algoritma Enhanced Confix Stripping (Studi Kasus: Dinas Pariwisata dan Kebudayaan DKI Jakarta)
| Main Author: | Quamala, Richaer |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed application/pdf |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2019
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://kc.umn.ac.id/11016/1/HALAMAN_AWAL.pdf http://kc.umn.ac.id/11016/2/DAFTAR_PUSTAKA.pdf http://kc.umn.ac.id/11016/3/BAB_I.pdf http://kc.umn.ac.id/11016/4/BAB_II.pdf http://kc.umn.ac.id/11016/5/BAB_III.pdf http://kc.umn.ac.id/11016/6/BAB_IV.pdf http://kc.umn.ac.id/11016/7/BAB_V.pdf http://kc.umn.ac.id/11016/8/LAMPIRAN.pdf http://kc.umn.ac.id/11016/ |
Daftar Isi:
- Perkembangan teknologi membawa perubahan besar bagi kehidupan manusia. Salah satu perubahan yang paling menonjol dari adanya perkembangan teknologi adalah munculnya aplikasi-aplikasi yang memiliki kecerdasan buatan. Seiring berkembangnya teknologi mendorong para pelaku bisnis beralih ke teknologi Artificial Intelligence (AI). Industri layanan publik mulai mengakomodasi pergesaran dari manual ke digital. Hal ini membuktikan bahwa industri layanan publik seperti pemerintahan mulai berbenah untuk beralih ke teknologi AI. Dalam mengakomodasi pergeseran tersebut industri pariwisata Jakarta menjadi sorotan karena memiliki banyak objek wisata namun tidak semua orang mengetahui mengenai informasi objek wisata yang ada di DKI Jakarta. Data potensi dan permasalahan pariwisata Jakarta menyatakan bahwa publikasi dan informasi objek wisata yang terbatas dan kurang komunikatif menjadi salah satu permasalahan yang sangat disoroti oleh pemerintah Jakarta dalam pengembangan objek wisata DKI Jakarta. Chatbot merupakan sebuah program komputer bebasis AI yang mampu berinteraksi dengan penggunanya dengan menggunakan bahasa alami. Aplikasi chatbot informasi objek wisata dengan pemrosesan bahasa alami (Natural Language Precessing) dibangun dengan menggunakan metode Artificial Intelligence Markup Language (AIML) sebagai basis dasar pengetahuan chatbot dan algoritma Enhanced Confix Stripping (ECS) sebagai pengolah input user menjadi kata dasar. Aplikasi ini dibangun dan telah diuji dengan menggunakan metode Technology Acceptance Model (TAM) dengan menghasilkan angka sebesar 85.56% responden yang menyatakan setuju bahwa aplikasi tidak membutuhkan banyak usaha untuk menggunakannya (perceived ease of use) dan 85.78% responden yang setuju bahwa aplikasi ini dapat meningkatkan kinerja pengguna dalam menemukan infomasi objek wisata (perceived usefulness).