Claim Missing Document
Check
Articles

Peringkasan Artikel Berita Menggunakan Pendekatan Abstraktif Dengan Model Transformers Affan Fattahila, Ananda; Romadhony, Ade; Al Faraby, Said
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 5 (2023): Oktober 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak— Membaca artikel berita merupakan kebiasan rutin bagi mayoritas orang, di mana biasanya digunakan sebagai bahan bacaan atau referensi untuk mendapatkan informasi terbaru yang sedang beredar. Salah satu bentuk atau cara mendapatkan informasi secara cepat dapat dipermudah dengan keberadaan ringkasan artikel berita. Peringkasan artikel berita juga dapat meminimalkan informasi yang berlebihan. Tujuan Tugas Akhir ini adalah menghasilkan ringkasan dengan kualitas yang lebih baik pada beberapa topik berita yang performansinya rendah karena keterbatasan data. Pendekatan peringkasan yang digunakan adalah metode abstraktif dengan memanfaatkan pre-trained model berbasis transformers. Pre-trained model yang digunakan adalah T5-small dan BART-BASE serta untuk meningkatkan performansi, diterapkan proses augmentasi data. Pengujian pada Tugas Akhir ini dilakukan pada dataset XLSum Multi News, yang berisi kategori government & politic, health, economic, infrastructure development, crime dan technology industry dengan crime dan economic mempunyai kualitas ringkasan paling rendah. Evaluasi terhadap hasil ringkasan dilakukan secara otomatis dengan metriks ROUGE dan penilaian secara subyektif dari responden. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa dari skor ROUGE tidak terjadi peningkatan performansi, namun responden menyimpulkan bahwa dari sisi relevansi, koherensi, dan kesesuaian, ringkasan yang dihasilkan setelah dilakukan augmentasi data mempunyai kualitas yang lebih baik.Kata Kunci — Berita, Artikel, Peringkasan, Abstraktif, Augmentasi Data, Transformers
Identifikasi Similar Question dengan IndoBERT (Studi Kasus Dataset QAS Covid-19) Pramana, Rifki Adi; Romadhony, Ade
LOGIC: Jurnal Penelitian Informatika Vol. 2 No. 1 (2024): Mei 2024
Publisher : Universitas Telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/logic.v2i1.7437

Abstract

Question answering system (QAS) merupakan sebuah task pada bidang informatika, secara lebih spesifik yaitu pada bidang Natural Language Processing (NLP). Sebuah QAS menyediakan jawaban secara otomatis berdasarkan pertanyaan yang diberikan oleh pengguna. Salah satu bagian dari tahapan pemrosesan dalam QAS adalah identifikasi pertanyaan yang mirip (similar question identifition). Tahapan similar question identification bertujuan untuk mengidentifikasi pertanyaan yang mirip, sehingga didapatkan jawaban yang tepat. Pada penelitian ini, dilakukan identifikasi similar question pada dataset yang berisi pertanyaan seputar Covid-19. Identifikasi similar question diaplikasikan dengan memanfaatkan model IndoBERT, dimana diterapkan pengukuran similarity berdasarkan cosine similarity. Berdasarkan eksperimen yang dilakukan, diperoleh 197 dari total 611 pasang pertanyaan yang berhasil diidentifikasi kemiripannya. Analisis terhadap hasil identifikasi menunjukkan bahwa faktor yang memperngaruhi dalam kemiripan antar pertanyaan antara lain adalah panjang dari suatu kalimat yang dibandingkan, kata awal dari kalimat yang dibandingkan, dan relevansi antar beberapa kata yang terdeteksi memiliki kemiripan satu sama lain.
Assessing Large Language Models for Zero-Shot Dynamic Question Generation and Automated Leadership Competency Assessment Gheartha, I Gusti Bagus Yogiswara; Adiwijaya, Adiwijaya; Romadhony, Ade; Ardiansyah, Yusfi
Journal of Applied Data Sciences Vol 7, No 1: January 2026
Publisher : Bright Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47738/jads.v7i1.970

Abstract

Automated interview systems powered by artificial intelligence often rely on fine-tuned models and annotated datasets, limiting their adaptability to new leadership competency frameworks. Large language models have shown potential for generating questions and assessing answers, yet their zero-shot performance, operating without task-specific retraining remains underexplored in leadership assessment. This study examines the zero-shot capability of two models, Qwen 32B and GPT-4o-mini, within a multi-turn self-interview framework. Both models dynamically generated questions, interpreted responses, and assigned scores across ten leadership competencies. Professionals representing the role of Digital Marketing and Account Manager participated, each completing two AI-led interview sessions. Model outputs were evaluated by certified experts using a structured rubric across three dimensions: quality of behavioral insights, relevance of follow-up questions, and fit of assigned scores. Results indicate that Qwen 32B generated richer insights than GPT-4o-mini (mean = 2.86 vs. 2.62; p less than 0.01) and provided more differentiated assessments across competencies. GPT-4o-mini produced more consistent follow-up questions but lacked depth in interpretation, often yielding generic outputs. Both models struggled with accurate scoring of candidate responses, reflected in low answer score ratings (Qwen mean = 2.35; GPT mean = 2.21). These findings suggest a trade-off between insight richness and scoring stability, with both models demonstrating limited ability to fully capture nuanced leadership behaviors. This study offers one of the first empirical benchmarks of zero-shot model performance in leadership interviews. It underscores both the promise and current limitations of deploying such systems for scalable assessment. Future research should explore competency-specific prompt strategies, fairness evaluation across demographic groups, and domain-adapted fine-tuning to improve accuracy, reliability, and ethical alignment in high-stakes recruitment contexts.
Speech to Text Correction for Indonesian Early Marriage Counseling Chatbots Using IndoRoBERTa and Mistral-7B Firdhaus Dwi Sukma; Rifki Wijaya; Ade Romadhony
Indonesian Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 10 No. 1 (2025): August, 2025
Publisher : Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21108/indojc.v10i1.9708

Abstract

Early marriage among individuals of immature age continues to draw significant attention in Lombok. As of 2021, the prevalence rate stands at 16.59%, indicating that this social issue remains unresolved within the region's community dynamics. Limited access to counseling services particularly in rural areas poses a significant barrier to prevention efforts. This study introduces a virtual counseling chatbot designed to detect and correct Indonesian language text errors during user interactions. The system integrates IndoRoBERTa for error detection and Mistral-7B-Instruct to refine speech to text transcriptions. IndoRoBERTa was trained on synthetic datasets to classify user input as accurate or incorrect, while Mistral-7B-Instruct generates context aware corrections. Achieving an accuracy rate of 98.90%, IndoRoBERTa outperformed benchmark models such as BERT and RNN. The proposed chatbot offers an adaptive and accessible digital solution, especially for communities with limited access to conventional counseling services. This approach highlights the potential of AI-driven tools to support early intervention strategies and reduce the incidence of child marriage in underserved regions.
Implementation of IndoRoBERTa to Improve the Clarity of the Context of Homograph Words in the Text-to-Speech System for Education Chatbot Early Marriage in Lombok Fikri Rahmanda Noor; Rifki Wijaya; Ade Romadhony
Indonesian Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 10 No. 2 (2026): February, 2026
Publisher : Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21108/indojc.v10i2.9709

Abstract

This study presents the implementation of IndoRoBERTa, a pre-trained Indonesian language model, to improve the contextual clarity of homograph words in Text-to-Speech (TTS) systems, particularly for virtual chatbot applications addressing early marriage education in Lombok. The proposed system integrates IndoRoBERTa into the TTS pipeline to classify the context of homographs prior to grapheme-to-phoneme (G2P) conversion, ensuring accurate pronunciation based on meaning. The research was conducted in two fine-tuning phases: the first utilized 500 manually labeled conversational samples, achieving 96% test accuracy, while the second expanded the dataset with 2,000 auto-labeled samples and yielded 88% accuracy. Evaluation metrics including precision, recall, and F1-score demonstrated the model’s effectiveness across 20 homograph categories. Despite strong results, the study acknowledges limitations in data authenticity and challenges in underrepresented classes. Future work is recommended to incorporate real-world dialogue data and enhance the system’s generalization in more complex linguistic settings. This research contributes to the advancement of Indonesian NLP in TTS systems, particularly in socially impactful educational contexts.
Pelatihan Berpikir Komputasional bagi Guru dan Siswa SD Mutiara Hati Ade Romadhony; Fazmah Arif Yulianto; Untari Wisesty
The Proceeding of Community Service and Engagement (COSECANT) Seminar Vol. 4 No. 2 (2024): The Proceeding of Community Service and Engagement (COSECANT) Seminar
Publisher : Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/cosecant.v4i2.8594

Abstract

Berpikir Komputasional (Computational Thinking/CT) merupakan sebuah kemampuan krusial yang penting untuk dipelajari pada jenjang sekolah dasar dan menengah. Kemampuan Berpikir Komputasional (BK) berkontribusi pada semakin terasahnya kemampuan analisis siswa serta penguasaan materi dengan level kompleksitas lebih tinggi. Berdasarkan istilahnya, kemampuan BK sering kali dianggap wajib memanfaatkan komputer sebagai sarana pembelajaran. Persepsi tersebut merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi implementasi pembelajaran BK di level pendidikan dasar dan menengah. SD Mutiara Hati yang berlokasi di kota Bandung saat ini belum mengimplementasikan pembelajaran BK pada program belajar siswa. Melalui program pelatihan BK yang dilaksanakan oleh tiga dosen dari Fakultas Informatika Universitas Telkom, para guru memperoleh informasi mengenai apa itu BK dan para siswa diberikan beberapa contoh soal serta aktivitas yang terkait dengan aspek BK. Evaluasi mengenai pemahaman guru terhadap BK yang dilakukan melalui survey yang diberikan sebelum dan sesudah pelatihan menunjukkan peningkatan pemahaman guru mengenai BK. Para siswa juga menunjukkan ketertarikan tinggi terhadap contoh implementasi BK, terutama pada aktivitas. Potens keberlanjutan program yang didapat berdasarkan saran/masukan dari guru adalah disediakannya media yang lebih sesuai bagi siswa SD, terutama siswa pada fase A (kelas satu dan dua), sehingga siswa dapat mengikuti pembelajaran BK dengan menyenangkan dan melalui contoh-contoh yang dekat dengan aktivitas sehari-hari.
Co-Authors A, Subaveerapandiyan Aditia Rafif Khoerulloh Adiwijaya Affan Fattahila, Ananda Agung Toto Wibowo Al Aufar, Arya Prima Al Faraby, Said Alfian Akbar Gozali Ali Ridho Fauzi Rahman Ananda Wulandari Anditya Arifianto Anisa Herdiani Anisah Firli Ardiansyah, Yusfi Arya Prima Al Aufar Bambang Pudjoatmodjo Bambang Pudjotatmodjo Barawi, Mohamad Hardyman Bedy Purnama Bhudi Jati Prio Utomo Bimmo Satryo Wicaksono Brady Rikumahu Dadan Rahadian Dade Nurjanah Dana Kusumo Dana S Kusumo Dana S Kusumo Dodi Wisaksono Sudiharto Donni Richasdy Ema Rachmawati Ema Rachmawati Fat'hah Noor Prawira Fat’hah Noor Prawira Fat’hah Noor Prawira Fazainsyah Azka Wicaksono Fazmah Arif Yulianto Fikri Rahmanda Noor Firdhaus Dwi Sukma Frima, Mariana Gheartha, I Gusti Bagus Yogiswara H Hasmawati Hamdy Nur Saidy Haryo Adi Nugroho Haryo Adi Nugroho Haryo Nugroho Hasmawat, Hasmawat Hasmawati Hasmawati Hasmawati Hasmawati Hasmawati Herman, Fizio Ramadhan Imelda Atastina Januarahman, Faishal Kemas Rahmat S.W Kemas Rahmat Saleh Wiharja Lintani Afina Hajar Raudhoti Luh Putri Ayu Ningsih Mahmud Dwi Sulistiyo Moch Arif Bijaksana Muhammad Arzaki Muhammad Aziz Pratama Muhammad Farrel Muhammad Iqbal Muhammad Iqbal Muhammad Taufik Wahdiat Muhammad Zaky Aonillah Nadine Azhalia Purbani Ningsih, Shabrina Retno Nugraha, Azhar Baihaqi Nur, Farhan Ahmadi Javier othman, mohd kamal Pramana, Rifki Adi Prawita, Fat’hah Noor Putu Harry Gunawan Ramanti Dharayani Rhesa Hermawan Ridea Valentini Peristiwari Siwabessy Rifki Wijaya Rimba Whidiana Ciptasari Riska Junia Wulandari Rita Rismala Said Faraby Selly Meliana Setiawan, Muhammad Rizki Ramadhan Siti Saadah Tresna Ariesta, Bayu Untari Novia Wisesty Untari Wisesty Wijaya, Kurniadi Ahmad