Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JTECS : Jurnal Sistem Telekomunikasi Elektronika Sistem Kontrol Power Sistem dan Komputer
Widya Dara, Made Ayu Dusea
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
RSAL FM Ad Registration Chatbot Application Using Black-Box and White-Box Testing Methods Zulkarnain, Dicky Candra; Swanjaya, Daniel; Widya Dara, Made Ayu Dusea
Jurnal Sistem Telekomunikasi Elektronika Sistem Kontrol Power Sistem dan Komputer Vol 4 No 2 (2024): JTECS Juli 2024
Publisher : FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS ISLAM KADIRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32503/jtecs.v4i2.5687

Abstract

Radio Suara Anjuk Ladang (RSAL) FM merupakah stasiun radio pemerintah daerah Nganjuk, telah meraih banyak penghargaan, termasuk sebagai program siaran berjaringan terbaik oleh Pascasarjana Universitas Airlangga. Meskipun situs web resmi RSAL FM seringkali kurang lengkap dalam informasi, terutama terkait pendaftaran iklan radio, hal ini menyulitkan pengelolaan permintaan informasi. Solusi yang diusulkan adalah pengembangan chatbot dengan metode Pemrosesan Bahasa Alami (Natural Language Processing/NLP) untuk memberikan informasi yang tepat dan detail kepada pengguna sebelum mereka melakukan pemesanan iklan. Chatbot ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dalam mengelola pertanyaan dengan respons konsisten dan akurat, tersedia 24/7, dan meningkatkan aksesibilitas informasi RSAL FM. Pengujian Blackbox menunjukkan aplikasi dapat digunakan dengan baik, sementara pengujian Whitebox menunjukkan nilai yang konsisten untuk metrik Cyclomatic Complexity (8), Region (8), dan Independent Path (8). Hasil pengujian beta dengan pengurus RSAL FM dan pengguna, dengan jumlah 10 orang, hasil kuesioner menunjukkan bahwa sebagian besar responden dengan rata-rata keseluruhan hasil jawaban (87%) merasa chatbot efektif dalam membantu menangani masalah di RSAL FM.
Co-Authors Daniel Swanjaya Zulkarnain, Dicky Candra