Perancangan Intelligent Tutoring System Menggunakan Chatbot pada Mata Pelatihan Barang Dalam Keadaan Terbungkus

Abstract

ASN mempunyai kewajiban pengembangan kompetensi selama minimal 20 JP/tahun. Akan tetapi tidak semua ASN dapat mengikuti pelatihan sebagai bentuk pengembangan kompetensi dikarenakan terbatasnya kuota/jumlah pelatihan tatap muka (klasikal) yang tersedia. Regulasi terbaru memberikan alternatif pembelajaran non klasikal yang tidak harus bertatap muka antara lain e-learning, distance learning dan belajar mandiri. Belajar mandiri dapat digunakan siswa untuk meningkatkan kompetensinya menggunakan berbagai sumber belajar yang tersedia baik konvensional dan berbasis pada teknologi informasi. Dalam paper ini akan dibahas salah satu tools pendukung belajar mandiri berupa perancangan intelligent tutoring system menggunakan chatbot pada mata pelatihan barang dalam keadaan terbungkus (BDKT). Perancangan menggunakan framework Design Science Research, mulai dari penetapan tujuan, perancangan desain alur percakapan chatbot, pengembangan aplikasi menggunakan chatfuel, demonstrasi melalui simulasi via Facebook Messenger dan Evaluasi Blackbox. Prototype yang dihasilkan telah dapat mengikuti alur percakapan yang dirancang dan dapat digunakan sebagai pendukung belajar mandiri kapan saja dan dimana saja (domain pelajari materi dan evaluasi) asalkan terkoneksi dengan internet.

Survey of Chatbot Testing Methods on Social Media to Measure Accuracy

“…Menurut artikel yang ditulis oleh Davidson pada tahun 2015 lalu, pengguna internet menghabiskan sekitar satu jam 40 menit perhari di situs sosial, jika dibandingkan dengan satu:empat waktu yang digunakan untuk membaca e-mail yang merupakan aktivitas umum jika berkaitan dengan internet [17]. Data dari wearesocial menunjukkan bahwa per Januari 2019 pengguna internet di Indonesia mencapai 150 juta dengan tingkat persentase 56% dari populasi (populasi 268,2 juta) [18]. Data pengguna media sosial aktif 150 juta sementara langganan seluler mencapai 355,5 juta atau 133% dari total populasi [18].…”

“…Data dari wearesocial menunjukkan bahwa per Januari 2019 pengguna internet di Indonesia mencapai 150 juta dengan tingkat persentase 56% dari populasi (populasi 268,2 juta) [18]. Data pengguna media sosial aktif 150 juta sementara langganan seluler mencapai 355,5 juta atau 133% dari total populasi [18]. Dari survei ini juga ditemukan pengguna aktif media sosial yang mengakses menggunakan perangkat seluler, yaitu sejumlah 130 juta jiwa [18].…”

Survei Metode Pengukuran Aplikasi Chatbot Berbasis Media Sosial

“…Menurut artikel yang ditulis oleh Davidson pada tahun 2015 lalu, pengguna internet menghabiskan sekitar satu jam 40 menit perhari di situs sosial, jika dibandingkan dengan satu:empat waktu yang digunakan untuk membaca e-mail yang merupakan aktivitas umum jika berkaitan dengan internet [1]. Data dari wearesocial menunjukkan bahwa per Januari 2019 pengguna internet di Indonesia mencapai 150 juta dengan tingkat persentase 56% dari populasi (populasi 268,2 juta) [2]. Data pengguna media sosial aktif 150 juta sementara langganan seluler mencapai 355,5 juta atau 133% dari total populasi [2].…”

“…Data dari wearesocial menunjukkan bahwa per Januari 2019 pengguna internet di Indonesia mencapai 150 juta dengan tingkat persentase 56% dari populasi (populasi 268,2 juta) [2]. Data pengguna media sosial aktif 150 juta sementara langganan seluler mencapai 355,5 juta atau 133% dari total populasi [2]. Dari survei ini juga ditemukan pengguna aktif media sosial yang mengakses menggunakan perangkat seluler, yaitu sejumlah 130 juta jiwa [2].…”

“…Data pengguna media sosial aktif 150 juta sementara langganan seluler mencapai 355,5 juta atau 133% dari total populasi [2]. Dari survei ini juga ditemukan pengguna aktif media sosial yang mengakses menggunakan perangkat seluler, yaitu sejumlah 130 juta jiwa [2]. Penggunaan internet yang lebih tinggi dipicu oleh pengembangan infrastruktur dan kemudahan mendapatkan smartphone atau perangkat genggam [2].…”