Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.383
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran (JRPP) BioEksakta : Jurnal Ilmiah Biologi Unsoed Jendela ASWAJA
Sukarsa Sukarsa
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mechanical Engineering Social Sciences Veterinary Other

Published : 8 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran (JRPP)

 1 
PENGEMBANGAN ALGORITMA PEMROSESAN BAHASA ALAMI UNTUK APLIKASI CHATBOT DALAM PELAYANAN PELANGGAN Rosidin, Rosidin; Sulaeman, Dicky Andika; Sukarsa, Sukarsa; Kohar, Abdul; Habibi, Muhammad Irfan
Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran Vol. 7 No. 3 (2024): Volume 7 No 3 Tahun 2024
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jrpp.v7i3.29634

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan algoritma pemrosesan bahasa alami untuk aplikasi chatbot dalam pelayanan pelanggan. Metode studi literatur digunakan untuk mengeksplorasi berbagai pendekatan dan teknik dalam NLP serta mengidentifikasi tantangan utama dalam pengembangan chatbot. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan yang menggabungkan pemodelan bahasa, pemahaman konteks, dan analisis sentimen cenderung memberikan hasil yang lebih baik dalam pengembangan chatbot yang efektif. Selain itu, penting juga untuk memperhatikan aspek keamanan data dan privasi pengguna dalam pengembangan chatbot. Penelitian ini juga menyoroti pentingnya evaluasi dan validasi dalam menguji kinerja chatbot dalam situasi yang realistis. Implikasi penelitian ini adalah memberikan landasan yang kokoh bagi pengembangan chatbot yang responsif dan efektif dalam memenuhi kebutuhan pelanggan di era digital ini.
PENGEMBANGAN APLIKASI MOBILE BERBASIS KECERDASAN BUATAN UNTUK MENINGKATKAN EFISIENSI PROSES BISNIS Sulaeman, Dicky Andika; Sukarsa, Sukarsa
Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran Vol. 7 No. 3 (2024): Vol. 7 No. 3 (2024): Volume 7 No 3 Tahun 2024 (Special Issue)
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jrpp.v7i3.33045

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pengembangan aplikasi mobile berbasis kecerdasan buatan (AI) dalam meningkatkan efisiensi proses bisnis. Menggunakan metode studi literatur, penelitian ini mengidentifikasi potensi, manfaat, dan tantangan yang dihadapi dalam integrasi AI ke dalam aplikasi mobile. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan AI dalam aplikasi mobile dapat memberikan berbagai keuntungan, termasuk otomatisasi tugas, analisis data real-time, dan personalisasi layanan yang lebih baik. Aplikasi mobile berbasis AI mampu mengurangi biaya operasional, meningkatkan produktivitas, dan memberikan keunggulan kompetitif bagi perusahaan di berbagai sektor. Namun, penelitian ini juga menemukan bahwa terdapat tantangan signifikan dalam integrasi AI, seperti kebutuhan akan infrastruktur teknologi yang kuat, masalah privasi data, serta resistensi dari karyawan terhadap perubahan yang diakibatkan oleh otomatisasi. Penelitian ini menyajikan sebuah model konseptual yang dapat digunakan oleh perusahaan untuk mengembangkan aplikasi mobile berbasis AI secara efektif, dengan mempertimbangkan aspek teknis dan non-teknis. Model ini diharapkan dapat membantu perusahaan dalam memanfaatkan AI secara optimal untuk mencapai efisiensi yang lebih tinggi dalam operasional bisnis mereka. Selain itu, penelitian ini juga menyoroti pentingnya penelitian lebih lanjut untuk memahami dampak jangka panjang dari penerapan AI dalam aplikasi mobile dan bagaimana teknologi ini dapat terus berkembang seiring waktu.
PERANCANGAN SISTEM PENGOLAHAN BIG DATA UNTUK ANALISIS PREDIKTIF DALAM BISNIS DAN INDUSTRI Sukarsa, Sukarsa; Sulaeman , Dicky Andika
Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran Vol. 7 No. 3 (2024): Vol. 7 No. 3 (2024): Volume 7 No 3 Tahun 2024 (Special Issue)
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jrpp.v7i3.33046

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pengolahan Big Data yang efektif untuk mendukung analisis prediktif dalam konteks bisnis dan industri. Big Data memiliki potensi besar untuk membantu perusahaan dalam mengidentifikasi tren, membuat prediksi, dan mengambil keputusan yang lebih baik berdasarkan data yang sangat besar dan bervariasi. Namun, tantangan teknis dan manajerial dalam mengelola dan memanfaatkan data tersebut memerlukan pendekatan yang komprehensif dan terstruktur. Melalui metode studi literatur, penelitian ini mengidentifikasi berbagai teknologi, metode analisis, dan tantangan yang terkait dengan implementasi sistem pengolahan Big Data. Temuan utama mencakup kemajuan dalam teknologi pengolahan data, seperti Hadoop dan Spark, serta pentingnya integrasi data terstruktur dan tidak terstruktur untuk meningkatkan akurasi prediksi. Selain itu, penelitian ini mengungkapkan bahwa keberhasilan implementasi sistem pengolahan Big Data sangat bergantung pada kesiapan organisasi, termasuk infrastruktur teknologi dan kemampuan tenaga kerja. Penelitian ini juga menyusun kerangka kerja konseptual yang dapat digunakan oleh perusahaan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pengolahan Big Data yang efektif. Kerangka kerja ini mencakup komponen-komponen penting seperti infrastruktur teknologi, manajemen data, metodologi analisis, dan pertimbangan keamanan serta privasi data. Hasil penelitian ini memberikan kontribusi penting bagi literatur yang ada dengan menawarkan panduan praktis untuk perusahaan yang ingin mengadopsi analisis prediktif berbasis Big Data
Co-Authors Abdul Kohar Cirebon, Rosidin Dicky Andika Sulaeman Fatihul Barri Almahmudi Habibi, Muhammad Irfan Iman Budisantoso Jamil, Muhammad Ahsan Ma?sum, Aziz Mauliya, Nila Kholisotul Natalia, Nila Purnama, Eris Dwi Purnamaysah, Akhmad Rosidin Rosidin Siti Samiyarsih