Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

Peningkatan Pengetahuan Guru dan Siswa Jurusan Tata Busana Dalam Pemanfaatan Aplikasi Berbasis Kecerdasan Buatan Af'idah, Dwi Intan; Handayani, Sharfina Febbi; Hidayattullah, Muhammad Fikri; Dairoh, Dairoh; Solikhin, Annur Riyadhus
Dedikasi Sains dan Teknologi (DST) Vol. 4 No. 1 (2024): Artikel Periode Mei 2024
Publisher : Information Technology and Science (ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/dst.v4i1.3847

Abstract

SMK Negeri 1 Warureja menghadapi masalah kurangnya pemahaman tentang penggunaan kecerdasan buatan di kalangan guru dan siswa program keahlian tata busana. Program Pengabdian kepada Masyarakat (PKM) sangat berguna dalam meningkatkan pengetahuan dan keterampilan mereka. Materi kecerdasan buatan disesuaikan secara khusus untuk memenuhi kebutuhan mereka, dengan melakukan evaluasi awal menggunakan pre-test. Selama sesi praktik, peserta diberikan pelatihan langsung dalam penggunaan aplikasi berbasis kecerdasan buatan seperti AutoDraw, LookaLogoMaker, dan ChatGPT dalam konteks tata busana. Dosen dan mahasiswa memberikan pendampingan untuk membantu peserta dalam menerapkan konsep kecerdasan buatan dalam bidang tata busana. Evaluasi dilakukan melalui umpan balik dan post-test, yang menunjukkan peningkatan yang signifikan dalam pemahaman dan keterampilan peserta. Selain itu, melalui pendampingan yang intensif selama sesi praktik, para peserta dapat mengatasi kendala dan memperdalam pemahaman mereka tentang penerapan kecerdasan buatan dalam konteks industri tata busana. Hal ini memberikan landasan yang kuat bagi mereka untuk mengembangkan keterampilan yang relevan dengan tuntutan dunia kerja yang terus berkembang. Dengan demikian, program ini tidak hanya meningkatkan kualitas pendidikan di SMK Negeri 1 Warureja, tetapi juga membuka jalan bagi para siswa dan guru untuk bersaing secara lebih efektif dalam dunia industri yang semakin terhubung dengan teknologi kecerdasan buatan. Melalui kolaborasi yang erat antara SMK dan institusi pendidikan lainnya, upaya bersama ini dapat memperkuat daya saing siswa dalam menghadapi tantangan masa depan yang kompleks.
Implementasi Natural Language Processing (NLP) Dalam Pengembangan Aplikasi Chatbot Pada SMK YPE Nusantara Slawi Apriliani, Dyah; Handayani, Sharfina Febbi; Saputra, Irfan Triadi
Techno.Com Vol. 22 No. 4 (2023): November 2023
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v22i4.9155

Abstract

Perkembangan teknologi informasi memberikan berbagai perubahan dalam berbagai bidang kehidupan, salah satunya adalah dalam dunia pendidikan. Perkembangan teknologi tersebut ditandai dengan munculnya teknologi berbasis Artificial Intelligence (AI) yang sudah mulai digunakan. Salah satunya adalah aplikasi chatbot. Aplikasi chatbot merupakan suatu aplikasi yang dibangun dengan mengadopsi pengetahuan manusia yang dapat memberikan respon secara cepat dan tepat. SMK YPE Nusantara Slawi sudah memiliki aplikasi chatbot akan tetapi aplikasi tersebut hanya digunakan untuk pembelajaran materi di salah satu prodi saja. Pihak sekolah mengalami kesulitan dalam promosi dan juga penyampaian informasi kepada masyarakat. Banyak masyarakat yang ketika membutuhkan informasi harus datang ke sekolah. Bahkan seringkali pertanyaan yang ditanyakan adalah sama antar satu dengan yang lainnya, sehingga terjadi ketidak efisiensi. Oleh karenanya dibutuhkan suatu aplikasi interaktif yang dapat memberikan informasi tentang sekolah tersebut. Aplikasi chatbot yang dibuat berisi informasi secara menyeluruh seputar sekolah yang terdiri dari jurusan, guru maupun data lainnya yang berkaitan dengan sekolah. Penelitian dilakuakn dalam beberapa tahapan mulai dari pengambilan data, analisis data, pembuatan aplikasi pengujian sampai ke implementasi sistem. Aplikasi dikembangkan dengan menggunakan Natural Language Procesing (NPL) yang akan dikembangkan berbasis website. Luaran penelitian yang ditargetkan adalah menghasilkan suatu aplikasi chatbot informasi sekolah dan hasilnya dapat dipublikasikan dalam jurnal nasional terakreditasi.
Improvement of knowledge in NLP based on AI for students and teachers in the fashion department Af'idah, Dwi Intan; Handayani, Sharfina Febbi; Hidayattullah, Muhammad Fikri; Imamah, Putri Ajeng
Journal of Community Service and Empowerment Vol. 5 No. 3 (2024): December
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/jcse.v5i3.32351

Abstract

The fashion department at SMK Negeri 1 Warureja faces significant challenges in understanding and applying Artificial Intelligence (AI)-based Natural Language Processing (NLP) among its students and teachers. Despite the potential benefits of NLP technology for the fashion industry, the limited knowledge and skills concerning NLP tools at SMK Negeri 1 Warureja impede effective utilization. This Community Service Program (CSP) is strategically designed to address these gaps by providing targeted training on NLP tools such as ChatGPT, Chatbot, and Brand24.com within the fashion context. This CSP activity applies the technique of training an initial evaluation through a pre-test assessed participants' baseline understanding prior to the training. During the practical tutorial phase, participants received hands-on training with NLP tools, including practical guidance to ensure real-world application of these concepts. Evaluation results indicated a significant improvement in participants' understanding and skills. The post-test average of 80.47 points showed a significant improvement of 32.19 points over the pre-test average of 48.28 points.
Comparative Analysis of Deep Learning Models for Retrieval-Based Tourism Information Chatbots Af'idah, Dwi Intan; Dairoh, Dairoh; Handayani, Sharfina Febbi
Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika Vol. 11 No. 1 (2025): March
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jiteki.v11i1.30373

Abstract

Despite significant advancements in deep learning models for chatbots, comprehensive analyses tailored to the tourism sector remain limited. This study addresses the gap by comparing the performance of six prominent models—MLP, RNN, GRU, LSTM, BiLSTM, and CNN—in creating chatbots designed to address traveler needs such as information about facilities, ticket prices, activity suggestions, and operational details. The methodology includes key stages such as data collection, preparation, model training, and evaluation using accuracy, precision, recall, F1-score, and qualitative assessments. The dataset, derived from interviews with managers of 11 tourism destinations, captures critical details to replicate real-world user interactions. The results indicate that the CNN model performed the best, achieving the highest accuracy (0.98), precision (0.99), recall (0.98), and F1-score (0.98), showcasing its ability to effectively handle user queries by identifying relevant patterns in data. While MLP achieved strong accuracy (0.94), its simpler design limited its capacity to manage complex questions. The RNN model had the lowest accuracy (0.82), highlighting its challenges in understanding structured information. These findings confirm CNN as the most effective model for retrieval-based chatbots in tourism, balancing accuracy and practicality. This research offers valuable insights for improving AI-driven tourism tools, providing guidelines for selecting optimal models and enhancing chatbot performance to enrich the traveler experience.
Assessment of Retrieval and Generative Chatbots in Tourism Information Service Handayani, Sharfina Febbi; Dairoh, Dairoh; Af'idah, Dwi Intan
JUITA: Jurnal Informatika JUITA Vol. 13 Issue 1, March 2025
Publisher : Department of Informatics Engineering, Universitas Muhammadiyah Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30595/juita.v13i1.24182

Abstract

Chatbots are essential for improving the customer experience on tourism websites, especially when it comes to arranging travel and offering precise information. The purpose of this study is to evaluate the effectiveness of generative and retrieval-based chatbots in the tourism information service. Two retrieval-based models are MLP-based single QA and multi QA and two generative-based models namely LLaMA 2 and GEMMA were evaluated using confusion matrix, BLUE score, correctness response and naturalness response. The study found that LLaMA 2 outperformed other models, with the highest response Accuracy of 0.89, naturalness of 0.75, and BLEU score of 0.33. GEMMA received the lowest score, suggesting that it has trouble coming up with precise and organic answers. The retrieval-based models showed strong accuracy but were less natural in their responses. The ease of dataset creation for generative models, which only requires narrative text, further positions LLaMA 2 as the most suitable option for improving user experience in Tegal tourism services.
PEMANFAATAN APLIKASI GOOGLE LOOKER STUDIO UNTUK MEMBANTU VISUALISASI LAPORAN DATA KEUANGAN Hidayattullah, Muhammad Fikri; Handayani, Sharfina Febbi; Af'idah, Dwi Intan; Hapsari, Yustia
JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) Vol 9, No 3 (2025): Juni
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/jmm.v9i3.30285

Abstract

Abstrak: SMKN 1 Warureja menghadapi tantangan dalam meningkatkan pemahaman siswa tentang pelaporan dan analisis data keuangan, yang merupakan keterampilan penting di dunia kerja. Proses pelaporan saat ini masih menggunakan metode konvensional yang kurang menarik secara visual, sehingga mengakibatkan rendahnya minat siswa untuk belajar dan memahami. Salah satu solusi yang potensial adalah implementasi Google Looker Studio, sebuah platform visualisasi data interaktif yang dapat menyederhanakan informasi keuangan yang kompleks. Kegiatan Pengabdian Kepada Masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan hard skill berupa pengenalan aplikasi Google Looker Studio kepada siswa-siswi SMKN 1 Warureja untuk memahami konsep dan fungsi dasar dalam memvisualisasikan data khususnya dalam pelaporan keuangan. Kegiatan Pengabdian Masyarakat ini terdiri dari dua sesi utama, yaitu sesi penyampaian materi dan sesi workshop dengan praktik pembuatan visualisasi laporan keuangan menggunakan Google Looker Studio. Kegiatan ini diikuti oleh 20 orang peserta. Berdasarkan hasil evaluasi pre-test dan post-test dengan jumlah soal sebanyak 5 soal, diperoleh hasil bahwa terjadi peningkatan pengetahuan dan kemampuan teknis peserta mengenai penggunaan Google Looker Studio.Abstract: SMK Negeri 1 Warureja faces challenges in enhancing students' understanding of financial data reporting and analysis, which are essential skills in the professional world. The current reporting process still relies on conventional methods that lack visual appeal, leading to low student interest and comprehension. One potential solution is the implementation of Google Looker Studio, an interactive data visualization platform that can simplify complex financial information. This community service program aims to introduce Google Looker Studio to students at SMK Negeri 1 Warureja, enabling them to understand its fundamental concepts and functions in data visualization, particularly in financial reporting. The program consists of two main sessions: a theoretical session and a workshop session involving hands-on practice in creating financial report visualizations using Google Looker Studio. A total of 20 participants took part in this program. Based on the evaluation results from the pre-test and post-test, there was a noticeable improvement in participants' knowledge and technical skills in utilizing Google Looker Studio.