Generator jawaban dalam sistem Frequently Asked Questions (FAQ) Otomatis

Rohman, Ikhsan Khoerul (2025) Generator jawaban dalam sistem Frequently Asked Questions (FAQ) Otomatis. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

Preview	Text (COVER) 1_cover.pdf Download (72kB) | Preview
Preview	Text (ABSTRAK) 2_abstrak.pdf Download (93kB) | Preview
Preview	Text 3_skbebasplagiarism.pdf Download (904kB) | Preview
Preview	Text (DAFTAR ISI) 4_daftarisi.pdf Download (83kB) | Preview
Preview	Text (BAB 1) 5_bab1.pdf Download (310kB) | Preview
	Text (BAB 2) 6_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (331kB) | Request a copy
	Text (BAB 3) 7_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB 4) 8_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy
	Text (BAB 5) 9_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (22kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 10_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (166kB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model pembangkit jawaban pada sistem pembangkit Frequently Asked Questions (FAQ) guna menjawab pertanyaan yang dihasilkan oleh model pembangkit pertanyaan yang dikembangkan pada penelitian sebelumnya. Tujuan utama penelitian ini yaitu menjawab pertanyaan berulang yang diajukan melalui kolom komentar postingan akun Instagram uinsgd.official, sehingga tidak perlu dijawab secara manual oleh admin akun Instagram resmi UIN Sunan Gunung Djati Bandung. Pada penelitian ini, model pembangkit jawaban dikembangkan menggunakan arsitektur retriever-reader yang dipilih karena kemampuannya dalam menghasilkan jawaban berdasarkan informasi yang tersedia pada database. Jawaban yang dihasilkan oleh model pembangkit jawaban merupakan jawaban yang telah dianalisis secara sintaksis dan semantik untuk memastikan jawaban yang dihasilkan merupakan jawaban yang relevan dengan pertanyaan yang diajukan. Dalam mengembangkan model pembangkit jawaban, penelitian ini menggunakan framework Haystack dengan model BM25 sebagai retriever, model IndoBERT sebagai reader, dan Elasticsearch sebagai database. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model retriever memperoleh nilai 100% untuk nilai recall dan mean reciprocal rank pada setiap top_k. Sementara itu, model reader memiliki performa terbaik pada top_k = 1 dengan nilai f1-score sebesar 99,11% dan nilai exact match sebesar 92,31% dengan tambahan postprocessing ketika model menghasilkan jawaban berbentuk URL dan prosedural. Dengan demikian, model pembangkit jawaban yang dikembangkan pada penelitian ini berhasil menjawab pertanyaan yang dihasilkan oleh model pembangkit pertanyaan, sehingga membentuk pembangkit FAQ yang dapat menghasilkan pertanyaan berdasarkan komentar yang sering diajukan pada postingan Instagram, serta menjawab pertanyaan tersebut menggunakan informasi yang tersedia pada database

Actions (login required)

View Item