This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknik ITS
Rizan Qardafil
Universitas Islam Indonesia

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Optimasi Kualitas Chatbot Jala Tech Melalui Implementasi Auto-GPT Rizan Qardafil; Ari Sujarwo
Jurnal Teknik ITS Vol 12, No 2 (2023): IN PRESS
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373539.v12i2.142588

Abstract

Dalam era digital ini, teknologi informasi menjadi kunci dalam meningkatkan efektivitas bisnis. Perusahaan teknologi terkemuka Jala Tech, telah mengembangkan aplikasi Jali untuk mendukung petani udang dalam meningkatkan produktivitas kolam mereka. Aplikasi Jali mengintegrasikan Chat-GPT sebagai chatbot untuk memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik dan bantuan yang relevan. Namun, dengan kemajuan penelitian di bidang kecerdasan buatan (AI), Auto-GPT muncul sebagai potensi peningkatan dalam respons dan pemahaman kontekstual. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi implementasi Auto-GPT dalam aplikasi Jali untuk meningkatkan kinerja, akurasi, dan kepuasan pengguna. Metode penelitian yang digunakan meliputi analisis komparatif antara Auto-GPT dan Chat-GPT yang sudah ada. Data interaksi pengguna akan dikumpulkan dan dianalisis untuk mengukur respons, pemahaman, dan kepuasan pengguna. Selain itu, aspek teknis implementasi Auto-GPT juga dieksplorasi, termasuk persyaratan komputasi dan kompabilitas dengan infrastruktur yang ada. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan berharga dan rekomendasi untuk meningkatkan kualitas aplikasi Jali dan memberdayakan petani udang dalam meningkatkan produktivitas dan efisiensi kolam mereka. Keberhasilan implementasi Auto-GPT dalam aplikasi Jali dapat mempengaruhi pengembangan teknologi kecerdasasn buatan (AI) di industri pertanian dan sektor-sektor terkait. Implementai penelitian ini meluas ke berbagai industri dengan potensi mendorong inovasi dan efisiensi. Dengan demikian, penilitan ini diharapkan dapat menjadi landasan bagi perusahaan teknologi lainnya dalam menerapkan solusi serupa berbasis AI.