Informasi Umum

Kode

24.04.2143

Klasifikasi

006.31 - Machine Learning

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Machine Learning

Dilihat

368 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Pelayanan publik di Disdukcapil Trenggalek masih belum efektif karena penanganan chat WhatsApp yang digunakan untuk menyampaikan pengaduan masih dilakukan secara manual. Hal ini mengakibatkan penumpukan chat yang tidak efisien. Untuk mengatasi masalah ini, dilakukan penelitian untuk mengembangkan sistem layanan pengaduan berbasis web yang dapat mengklasifikasikan pengaduan menjadi kategori kritik/saran dan pertanyaan, serta penambahan chatbot untuk respon cepat terhadap pengaduan masyarakat. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Long Short-Term Memory (LSTM) karena kemampuannya dalam menangani data teks yang kompleks dan memodelkan dependensi jangka panjang. Hasilnya menunjukkan bahwa arsitektur Bidirectional LSTM (BiLSTM) yang digunakan berhasil mencapai akurasi sebesar 93,56% dan nilai loss sebesar 0,3440. Selain itu, penggunaan model BiLSTM terbukti lebih efektif dibandingkan dengan model LSTM biasa dalam mengklasifikasikan keluhan dan memberikan jawaban yang sesuai dalam konteks layanan publik di Disdukcapil Trenggalek.<br />  

  • CBK4BAA4 - TUGAS AKHIR

Koleksi & Sirkulasi

Tersedia 1 dari total 1 Koleksi

Anda harus log in untuk mengakses flippingbook

Pengarang

Nama KHANSA YUMNA DHIYA'ULHAQ
Jenis Perorangan
Penyunting Bernadus Anggo Seno Aji, Amalia Nur Alifah
Penerjemah

Penerbit

Nama Universitas Telkom, S1 Teknologi Informasi - Kampus Surabaya
Kota Surabaya
Tahun 2024

Sirkulasi

Harga sewa IDR 0,00
Denda harian IDR 0,00
Jenis Non-Sirkulasi