Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 201955 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Arry Yanuar
Depok: Fakultas Farmasi Universitas Indonesia, 2019
PGB 0599
UI - Pidato  Universitas Indonesia Library
cover
Nur Hafsari Setyorini
"Kecerdasan Artifisial atau Artificial Intelligence (AI) merupakan teknologi yang memungkinkan mesin untuk menerima, mengolah, dan membuat keputusan berdasarkan data yang diterima. Kehadiran AI yang semakin menjamur di kehidupan masyarakat membuat pemerintah di berbagai negara berinisiatif untuk mengimplementasikan AI secara publik dengan mengeluarkan strategi AI nasional. Indonesia yang sudah mengeluarkan strategi AI nasional namun belum mengadopsi AI secara menyeluruh memiliki kesempatan untuk belajar dari negara lain agar adopsi AI di Indonesia berlangsung dengan efektif dan efisien.
Penelitian ini berfokus untuk menemukan pelajaran atau hikmah yang dapat digunakan oleh Indonesia dalam mengadopsi AI di ranah publik. Hal ini dicapai dengan meninjau aspek sosioteknis dalam implementasi AI dengan membandingkan kerangka kultur Hofstede, indeks kesiapan AI pemerintah 2022, dan survei menyangkut sikap publik dan perusahaan terhadap AI dari negara-negara pembanding. Aspek strategi juga diteliti dengan melihat strategi AI nasional di negara-negara pembanding dalam kerangka yang sama. Adapun negara-negara yang dilibatkan dalam penelitian ini adalah Singapura, Malaysia, Jepang, Korea Selatan, Australia, dan Indonesia.
Hal pertama yang dilakukan dalam penelitian ini adalah mengidentifikasi aspek-aspek yang diperlukan untuk memahami strategi AI nasional. Setelah itu, dilakukan literature review dengan metode 3C+2S (compare, contrast, criticize, synthesize, summary) terhadap semua data untuk menentukan apakah kondisi sosial dan teknologi dipertimbangkan dalam strategi AI nasional dan menemukan kesamaan serta perbedaan dari seluruh aspek. Semua jawaban dari penelitian ini kemudian ditarik kesimpulan untuk menemukan poin-poin penting yang perlu diperhatikan dalam implementasi AI di Indonesia.
Hasil dari penelitian adalah kerangka kerja untuk memahami strategi AI nasional yang secara umum terdiri dari kondisi saat ini, strategi yang digunakan, dan komunikasi strategi kepada pihak lain. Dengan meneliti strategi AI nasional di keenam negara menggunakan kerangka kerja yang telah dibuat, ditemukan bahwa aspek sosial masih jarang dipertimbangkan dalam strategi AI nasional dibandingkan dengan aspek teknologi.
Penelitian ini juga menunjukkan walaupun Indonesia memiliki beberapa kemiripan secara budaya dengan negara lain, Indonesia mengalami ketertinggalan jauh dalam kesiapannya untuk mengadopsi AI khususnya dari sektor teknologi. Kesamaan lain terlihat pada bidang yang diprioritaskan dalam strategi dan kesediaan setiap negara untuk membentuk ekosistem yang dapat mendukung perkembangan AI di negaranya masing-masing.
Temuan dari penelitian ini mencakup beberapa poin, yaitu: penyatuan langkah strategis, berfokus untuk menyelesaikan permasalahan mendasar, dan penekanan pada pengembangan manusia.

Artificial Intelligence (AI) is technology that enables machine to accept, process, and make decisions based on data given. As AI becomes ubiquitous in the society, governments in multiple countries plan to implement AI in public sector through National AI Strategy. Indonesia as a country that hasn't fully adopt AI still has the chance to learn from other countries so that AI implementation in Indonesia's public sector could be done in an effective and efficient manner.
This study focuses on finding lesson learned that could be used by Indonesia in adopting AI in public. This study was done through reviewing sociotechnical aspect in AI implementation by comparing Hofstede's cultural framework, Government AI Readiness Index 2022, and surveys related to public and companies' attitude towards AI from compared countries. Strategy aspect is also studied by looking at national AI strategies in compared countries through the same lens. Countries that are involved in this study are Singapore, Malaysia, Japan, South Korea, Australia, and Indonesia.
The first step from this study is to identify aspects needed to understand national AI strategy. Afterwards, literature review with 3C+2S method (compare, contrast, criticize, synthesize, summary) is conducted to all data to determine whether social and technological condition is considered in national AI strategy and found similarities and differences from all aspects. All answers from the study then summarized to identify important points for AI implementation in Indonesia.
The result from this study is a newly created framework to understand national AI strategies that generally consists current condition, strategy used, and strategy communication to other parties. By using the framework to compare national AI strategies in six countries, it is found that social aspect is still rarely considered in national AI strategy comparing to the technology aspect.
This study also shows that despite the similarities in culture between Indonesia and other countries, Indonesia is lagging far behind in its readiness to adopt AI especially technology-wise. Other similarities are seen at national priorities in the strategy and each countries' willingness to build an ecosystem that supports AI development in their respective countries.
Findings from this study covers points as follows: strategic steps unity, focus to solve the root problems, and emphasis on human development.
"
Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Yusuf Zhafir Shadiq
"Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi aplikasi AI chatbot dalam proses pencarian pengetahuan atau knowledge retrieval pada suatu organisasi. Metodologi pengembangan aplikasi mengikuti metodologi Agile, dengan tahapan yang meliputi preliminary research, perumusan masalah, studi literatur, pengembangan aplikasi, dan evaluasi. Aplikasi dibangun menggunakan teknologi seperti Node.js, Next.js, dan PostgreSQL, serta diimplementasikan melalui platform Vercel dan GitHub. Penelitian ini menggunakan scenario- based task untuk mengevaluasi efektivitas chatbot dengan model GPT-3.5-turbo. Partisipan dibagi menjadi dua kelompok, satu menggunakan metode pencarian tanpa bantuan AI chatbot dan yang lain mendapatkan bantuan AI chatbot. Eksekusi scenario-based task pada penelitian ini dilakukan terhadap organisasi RM. Payakumbuah Cibubur dan BPOM. Selain dua organisasi tersebut, dilakukan juga uji coba untuk memvalidasi model penelitian dengan melakukan scenario-based task terhadap lingkungan Fasilkom UI. Parameter yang diukur termasuk di dalamnya akurasi informasi dan efisiensi waktu. Akurasi diukur dengan membandingkan nilai jawaban partisipan dengan bantuan AI dan tanpa bantuan AI, sementara efisiensi waktu diukur dari durasi yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas. Analisis statistik dilakukan menggunakan Wilcoxon signed-rank test untuk efisiensi waktu dan Mann-Whitney U test untuk akurasi jawaban demi menentukan signifikansi perbedaan antara kedua kelompok. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan AI chatbot mampu mempercepat waktu yang dibutuhkan karyawan dalam pencarian informasi organisasi. Selain itu, implementasi AI chatbot mampu menyajikan jawaban dengan akurasi yang konsisten. Kesimpulan dari penelitian ini adalah integrasi AI chatbot dalam knowledge retrieval organisasi memberikan manfaat dalam hal efisiensi dan akurasi.

This research aims to develop and evaluate AI chatbot applications in the knowledge retrieval process in an organization. The application development methodology follows the Agile methodology, with stages including preliminary research, problem formulation, literature study, application development, and evaluation. The application was built using technologies such as Node.js, Next.js, and PostgreSQL, that implemented through the Vercel and GitHub platforms. This study used scenario-based tasks to evaluate the effectiveness of the chatbot with the GPT- 3.5-turbo model. Participants were divided into two groups, one using the search method without the help of AI chatbot and the other getting the help of AI chatbot. The execution of scenario- based tasks in this study was carried out on the RM. Payakumbuah Cibubur and BPOM. In addition to these two organizations, trials were also conducted to validate the research model by conducting scenario-based tasks on the Fasilkom UI environment. Parameters measured included information accuracy and time efficiency. Accuracy was measured by comparing the value of participants answers with and without AI assistance, while time efficiency was measured by the duration required to complete the task. Statistical analysis was conducted using Wilcoxon signed-rank test for time efficiency and Mann-Whitney U test for answer accuracy to determine the significance of the difference between the two groups. The results showed that the use of AI chatbot was able to speed up the time required for employees to search for organizational information. In addition, the implementation of AI chatbot is able to present answers with consistent accuracy. The conclusion of this research is that the integration of AI chatbot in organizational knowledge retrieval provides benefits in terms of efficiency and accuracy."
Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2024
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Yusuf Zhafir Shadiq
"Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi aplikasi AI chatbot dalam proses pencarian pengetahuan atau knowledge retrieval pada suatu organisasi. Metodologi pengembangan aplikasi mengikuti metodologi Agile, dengan tahapan yang meliputi preliminary research, perumusan masalah, studi literatur, pengembangan aplikasi, dan evaluasi. Aplikasi dibangun menggunakan teknologi seperti Node.js, Next.js, dan PostgreSQL, serta diimplementasikan melalui platform Vercel dan GitHub. Penelitian ini menggunakan scenario- based task untuk mengevaluasi efektivitas chatbot dengan model GPT-3.5-turbo. Partisipan dibagi menjadi dua kelompok, satu menggunakan metode pencarian tanpa bantuan AI chatbot dan yang lain mendapatkan bantuan AI chatbot. Eksekusi scenario-based task pada penelitian ini dilakukan terhadap organisasi RM. Payakumbuah Cibubur dan BPOM. Selain dua organisasi tersebut, dilakukan juga uji coba untuk memvalidasi model penelitian dengan melakukan scenario-based task terhadap lingkungan Fasilkom UI. Parameter yang diukur termasuk di dalamnya akurasi informasi dan efisiensi waktu. Akurasi diukur dengan membandingkan nilai jawaban partisipan dengan bantuan AI dan tanpa bantuan AI, sementara efisiensi waktu diukur dari durasi yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas. Analisis statistik dilakukan menggunakan Wilcoxon signed-rank test untuk efisiensi waktu dan Mann-Whitney U test untuk akurasi jawaban demi menentukan signifikansi perbedaan antara kedua kelompok. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan AI chatbot mampu mempercepat waktu yang dibutuhkan karyawan dalam pencarian informasi organisasi. Selain itu, implementasi AI chatbot mampu menyajikan jawaban dengan akurasi yang konsisten. Kesimpulan dari penelitian ini adalah integrasi AI chatbot dalam knowledge retrieval organisasi memberikan manfaat dalam hal efisiensi dan akurasi.

This research aims to develop and evaluate AI chatbot applications in the knowledge retrieval process in an organization. The application development methodology follows the Agile methodology, with stages including preliminary research, problem formulation, literature study, application development, and evaluation. The application was built using technologies such as Node.js, Next.js, and PostgreSQL, that implemented through the Vercel and GitHub platforms. This study used scenario-based tasks to evaluate the effectiveness of the chatbot with the GPT- 3.5-turbo model. Participants were divided into two groups, one using the search method without the help of AI chatbot and the other getting the help of AI chatbot. The execution of scenario- based tasks in this study was carried out on the RM. Payakumbuah Cibubur and BPOM. In addition to these two organizations, trials were also conducted to validate the research model by conducting scenario-based tasks on the Fasilkom UI environment. Parameters measured included information accuracy and time efficiency. Accuracy was measured by comparing the value of participants answers with and without AI assistance, while time efficiency was measured by the duration required to complete the task. Statistical analysis was conducted using Wilcoxon signed-rank test for time efficiency and Mann-Whitney U test for answer accuracy to determine the significance of the difference between the two groups. The results showed that the use of AI chatbot was able to speed up the time required for employees to search for organizational information. In addition, the implementation of AI chatbot is able to present answers with consistent accuracy. The conclusion of this research is that the integration of AI chatbot in organizational knowledge retrieval provides benefits in terms of efficiency and accuracy."
Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2024
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Winston, Patrick Henry
Reading: Addison-Wesley, 1993
006.3 WIN a
Buku Teks SO  Universitas Indonesia Library
cover
Andrew, A.M.
[Place of publication not identified]: Abacus Press, 1983
006.3 AND a
Buku Teks SO  Universitas Indonesia Library
cover
Rich, Elaine
New York: McGraw-Hill, 1983
006.3 RIC a
Buku Teks SO  Universitas Indonesia Library
cover
Winston, Patrick Henry
Massachussets: Addison-Wesley Publishing Comp., 1984
006.3 WIN a
Buku Teks SO  Universitas Indonesia Library
cover
Winston, Patrick Henry
Massachussets: Addison-Wesley Publishing Comp., 1977
006.3 WIN a
Buku Teks SO  Universitas Indonesia Library
cover
Rich, Elaine
New York: McGraw-Hill, c1991
006.3 RIC a
Buku Teks SO  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>