Ramadhan, Faizal (2025) Implementasi Bidirectional Encoding Representation from Transformer untuk klasifikasi teks pada tanya jawab penerimaan mahasiswa baru. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.
|
Text
1_cover.pdf Download (90kB) | Preview |
|
|
Text
2_abstrak.pdf Download (100kB) | Preview |
|
|
Text
3_skbebasplagiarism.pdf Download (2MB) | Preview |
|
|
Text
4_daftarisi.pdf Download (102kB) | Preview |
|
|
Text
5_bab1.pdf Download (187kB) | Preview |
|
![[img]](https://digilib.uinsgd.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
6_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (249kB) | Request a copy |
|
|
Text
7_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (273kB) | Request a copy |
|
|
Text
8_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (606kB) | Request a copy |
|
|
Text
9_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (104kB) | Request a copy |
|
|
Text
10_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (171kB) | Request a copy |
|
|
Text
11_lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (131kB) | Request a copy |
Abstract
Penelitian ini berfokus untuk mengembangkan model chatbot pada studi kasus penerimaan mahasiswa baru di UIN Sunan Gunung Djati Bandung. Chatbot ini menggunakan arsitektur model BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) dengan varian SBERT (Sentence BERT) dan dikembangkan dengan metode CRISP-DM. Model diintegrasikan ke dalam prototipe berbasis web dengan interaksi melalui API untuk simulasi penggunaan di dunia nyata. Hasil penelitian menunjukkan training loss sebesar 2.9% dan akurasi yang berkisar di angka 55-85% dibuktikan dengan 3 metode evaluasi yaitu Pearson-Spearman Correlation yang menunjukkan akurasi diatas 95%, MSE (Mean Squared Error) yang menunjukkan inakurasi sebesar 0.22 yang relatif kecil (mendekati angka 0), dan Blackbox Testing yang menunjukkan bahwa model dapat menjawab 88% pertanyaan dengan akurat dalam waktu 5 detik. Model yang dikembangkan mampu memberikan respon akurat dan efektif dalam simulasi chatbot penerimaan mahasiswa baru.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Chatbot; SBERT; NLP; Penerimaan Mahasiswa Baru; Klasifikasi Teks |
| Subjects: | Data Processing, Computer Science Special Computer Methods Special Computer Methods > Artificial Intelligence |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika |
| Depositing User: | Faizal Ramadhan |
| Date Deposited: | 14 Aug 2025 03:51 |
| Last Modified: | 14 Aug 2025 03:51 |
| URI: | https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/114984 |
Actions (login required)
 |
View Item |
