Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informa: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat
Anggi Novellia Zulva
Politeknik Indonusa Surakarta
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Pengaruh Chat Bot Berbasis Ai Terhadap Loyalitas Dan Kepuasan Pelanggan Di E-Commerce Ahmad Haidar; Indra Oktavian; Anggi Novellia Zulva; Norma Puspitasari
Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol. 10 No. 2 (2024): Desember
Publisher : Politeknik Indonusa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46808/informa.v10i2.277

Abstract

Penelitian ini mengkaji pengaruh chatbot berbasis Artificial Intelligence (AI) terhadap loyalitas dan kepuasan pelanggan pada platform e-commerce. Dengan pendekatan deskriptif kuantitatif berbasis data sekunder, penelitian ini menyoroti berbagai aspek penting, termasuk kecepatan respons, personalisasi konten, keamanan data, dan tantangan dalam memahami bahasa alami (NLP). Temuan utama menunjukkan bahwa chatbot Artificial Intelligence (AI) meningkatkan pengalaman pelanggan melalui respons cepat dan personalisasi layanan, yang berdampak positif pada loyalitas dan kepuasan pelanggan. Di sisi lain, keamanan data juga menjadi faktor utama yang memperkuat kepercayaan pelanggan terhadap platform e-commerce.Penelitian ini juga mengidentifikasi tantangan dalam implementasi chatbot, seperti keterbatasan dalam memahami konteks percakapan kompleks. Untuk mengatasi hal ini, pengembangan kemampuan NLP menjadi kebutuhan penting. Selain itu, integrasi media sosial meningkatkan interaksi pelanggan dengan menyediakan pengalaman yang lebih holistik di berbagai saluran komunikasi. Dengan demikian, chatbot berbasis Artificial Intelligence (AI) tidak hanya memperbaiki efisiensi layanan, tetapi juga menjadi alat strategis dalam mempertahankan pelanggan di lingkungan bisnis digital yang semakin kompetitif. Secara keseluruhan penelitian ini memberikan gambaran mengenai potensi besar chatbot berbasis Artificial Intelligence (AI) dalam mendukung loyalitas dan pertumbuhan platform e-commerce. Penelitian ini menyarankan pengembangan lebih lanjut pada teknologi chatbot Artificial Intelligence (AI) untuk mendukung keberlanjutan dalam pengalaman pelanggan di e-commerce.
Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma Random Forest Studi Kasus Pada Data Akademik Prizca Asty Andreana; Anggi Novellia Zulva; Silvi Hindun Myrohmah; Awal Adi Saputra; Norma Puspitasari
Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol. 11 No. 2 (2025): Desember
Publisher : Politeknik Indonusa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46808/informa.v11i2.294

Abstract

Tingkat kelulusan tepat waktu mahasiswa tetap menjadi masalah serius di perguruan tinggi karenadapat mempengaruhi kualitas akreditasi program studi. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksikelulusan mahasiswa menggunakan algoritma Random Forest berdasarkan data akademik, sehinggadapat mendukung program studi dalam mengidentifikasi mahasiswa berisiko dan menyususn strategipendampingan yang tepat. Data penelitian ini diperoleh dari 200 mahasiswa dengan variabel utamameliputi Indeks Prediksi Kumulatif (IPK), tingkat kehadiran, keaktifan organisasi, dan jam belajarharian. Tahapan penellitian mencakup pengumpulan data, pembersihan dara, analisis deskriptif,pemodelan menggunankan algoritma klasifikasi, serta evaluasi model dengan metrik akurasi,precision, dan recall. Hasil analisis menunjukkan bahwa IPK, kehadiran, jam belajar, dan keaktifanorganisasi memiliki pengaruh signifikan terhadap ketepatan waktu kelulusan. Mayoritas mahasiswa(78,5%) lulus tidak tepat waktu, sedangkan hanya 2% yang berhasil cumlaude. Model klasifikasiRandom Forest memberikan performa prediksi dengan akurasi 92%. Temuan ini menegaskanpentingnya peran faktor akademik dan manajemen belajar dalam mendukung mahasiswamenyelesaikan studi tepat waktu
Co-Authors Ahmad Haidar Awal Adi Saputra Indra Oktavian Norma Puspitasari Prizca Asty Andreana Silvi Hindun Myrohmah