Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.006
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JUTEI (Jurnal Terapan Teknologi Informasi) INSERT: Information System and Emerging Technology Journal Engineering, Mathematics and Computer Science Journal (EMACS) Green Intelligent Systems and Applications Makara Journal of Technology Electron: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Jurnal Informatika dan Teknik Elektro
Wahidin Wahab
Department of Electrical Engineering University of Indonesia
Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : INSERT: Information System and Emerging Technology Journal

 1 
Analisis Akurasi dan Kecepatan Waktu Pencarian Warna Produk Menggunakan ChatGPT dan Website Produk Susilowati, Vara; Setyaningsih, Endah; Wahab, Wahidin
INSERT : Information System and Emerging Technology Journal Vol. 5 No. 2 (2024)
Publisher : Information System Study Program, Faculty of Engineering and Vocational, Undiksha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/insert.v5i2.79903

Abstract

Informasi produk merupakan elemen penting dalam menarik minat konsumen, dimana nama dan warna produk memainkan peran krusial dalam keputusan pembelian. Warna produk, misalnya, dapat mempengaruhi emosi dan perasaan konsumen, sehingga presisi informasi mengenai warna sangat penting. Dalam konteks e-commerce, revisi terhadap nama, kode, dan warna produk sering dilakukan untuk memastikan kesesuaian antara data produk di situs website dan dataset internal perusahaan. Proses pengecekan manual terhadap warna produk pada situs website resmi memerlukan banyak waktu. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa efektif ChatGPT dalam mengidentifikasi warna produk dan bagaimana kecepatan waktu yang dibutuhkan untuk mencapai hasil. ChatGPT digunakan untuk mengidentifikasi warna produk dengan cara memberikan prompt yang relevan dan menunggu jawaban yang diberikan oleh ChatGPT. Kemudian, hasilnya dibandingkan dengan website pembuat produk. Kecepatan waktu yang dibutuhkan untuk mencapai hasil yang akurat juga dihitung dan dibandingkan dengan website produk. Penelitian ini menggunakan desain eksperimen, di mana akan dikumpulkan 200 data e - commerce yang terdiri dari nama produk dan kode produk. Data tersebut akan digunakan untuk mengevaluasi kinerja ChatGPT dan website dalam mengidentifikasi warna produk. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi ChatGPT dalam mengidentifikasi warna produk hanya mencapai 59% dengan kecepatan waktu rata-rata 4,37 detik, lebih cepat dibandingkan website produk. Meskipun demikian, website produk memberikan akurasi 100% dalam identifikasi warna produk, meskipun waktu yang dibutuhkan lebih lambat, yaitu 4,7 detik. Oleh karena itu, meskipun ChatGPT lebih cepat, website produk tetap lebih terpercaya dalam hal akurasi pencarian warna untuk melengkapi dataset suatu produk mengenai warna produk.
Co-Authors Beatrix, Maria Benyamin Kusumoputro Endah Setyaningsih Feri Yusivar Hanes, Natanael Michael Hugeng Kadir, Zuhal A. Kelvin Kelvin M. Ridwan Meirista Wulandari, Meirista Mulyo, Alfina Ridwan Gunawan Susilowati, Vara Yoshua, Axel Zuhal Kadir, Zuhal