| NIM | H1D021037 |
|---|
| Namamhs | ALFI SYIFANA GHOZWY |
|---|
| Judul Artikel | Optimasi Proses Pendaftaran Event pada Chatbot Whatsapp dengan Named Entity Recognition dan Validasi Entitas Berbasis Koreksi Pengguna |
|---|
| Abstrak (Bhs. Indonesia) | Proses pendaftaran event di CNN Indonesia, masih bersifat sekali pakai, yaitu aplikasi harus dibuat ulang untuk setiap event baru. Kondisi ini menimbulkan inefisiensi serta meningkatkan risiko ketidakkonsistenan data. Penelitian ini mengembangkan sistem pendaftaran event berbasis chatbot WhatsApp yang dioptimalkan dengan Named Entity Recognition (NER) dan mekanisme validasi entitas berbasis koreksi pengguna. Sistem dibangun menggunakan Laravel sebagai aplikasi utama dan FastAPI sebagai layanan mikro yang menjalankan model NER spaCy. Dataset pendaftaran dikumpulkan melalui kuisioner dan ditingkatkan kualitasnya menggunakan teknik augmentasi Synonym Replacement dan Back-Translation. Model NER digunakan untuk mengekstraksi entitas penting seperti nama, lokasi, dan email, sementara proses validasi memungkinkan pengguna memperbaiki kesalahan input secara langsung dalam percakapan sehingga data yang tersimpan tetap akurat. Selain itu, dashboard admin dikembangkan untuk mendukung pengelolaan event dan pendaftar secara terpusat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa integrasi NER dan koreksi entitas mampu meningkatkan ketepatan data serta efisiensi alur pendaftaran, menjadikan sistem lebih fleksibel dan dapat digunakan untuk berbagai jenis event tanpa perlu membangun aplikasi baru. |
|---|
| Abtrak (Bhs. Inggris) | The event registration process at CNN Indonesia is still single-use, requiring a new application to be built for every event. This approach creates inefficiencies and increases the risk of data inconsistency. This study develops a WhatsApp-based event registration system enhanced with Named Entity Recognition (NER) and an entity-validation mechanism supported by user correction. The system is built using Laravel as the main application and FastAPI as a microservice responsible for executing the spaCy NER model. The registration dataset was collected through questionnaires and improved using data augmentation techniques, namely Synonym Replacement and BackTranslation. The NER model extracts key entities such as names, locations, and email addresses, while the validation mechanism allows users to correct input errors directly within the conversation, ensuring accurate stored data. Additionally, an admin dashboard was developed to support centralized event and participant management. The evaluation results show that the integration of NER and entity correction improves data accuracy and streamlines the registration workflow, making the system more flexible and suitable for various types of events without the need to build new applications. |
|---|
| Kata kunci | Back-Translation, Chatbot WhatsApp, Data Augmentation, FastAPI, Laravel, Named Entity Recognition, Registrasi Event, spaCy, Synonym Replacement, Validasi Entitas. |
|---|
| Pembimbing 1 | Drs. Ir. Eddy Maryanto, M.Cs |
|---|
| Pembimbing 2 | Mohammad Irham Akbar, S.Kom.,M.Cs |
|---|
| Pembimbing 3 | |
|---|
| Tahun | 2025 |
|---|
| Jumlah Halaman | 16 |
|---|
| Tgl. Entri | 2025-12-16 10:14:32.362185 |
|---|