Implementasi Sistem Tanya Jawab Berbasis Skenario untuk Mendukung Proses Akademik dengan IBM Watson Assistant
Abstract
Dalam makalah ini disampaikan sebuah hasil penelitian dengan memanfaatkan teknologi dari IBM, yaitu Watson Assistant. Watson Assistant digunakan untuk membuat chatbot terkait proses akademik. Analisis dan pengumpulan data dilakukan dengan berbasiskan skenario. Data-data tersebut dibuat ke dalam sebuah graph search. Watson Assistant akan menentukan node dengan nilai kepercayaan tertinggi untuk diberikan sebagai jawaban. Skenario percakapan yang ditanamkan dalam chatbot ini telah diimplementasikan ke dalam bentuk laman web, Facebook Messenger, dan Slack untuk membantu interaksi antara pihak fakultas dengan mahasiswa. Chatbot berperan pula sebagai sistem pendamping forum tanya jawab di dalam course learning system (CLS) untuk pertanyaan-pertanyaan rutin. Berdasarkan hasil uji coba, chatbot berbasis skenario telah dapat menjawab kebutuhan dasar mahasiswa untuk bertanya seputar hal akademis, sebagaimana tercantum dalam buku panduan, khususnya untuk proses perwalian dan deskripsi mata kuliah.
Keywords
Full Text:
PDFReferences
D. Ferrucci, E. Brown, J. Chu-Carroll, J. Fan, D. Gondek, A.A. Kalyanpur, A. Lally, J. W. Murdock, E. Nyberg, J. Prager, N. Schlaefer, and C. Welty, “Building Watson: An overview of the DeepQA project,” AI magazine vol. 31, no. 3: 59-79, 2010.
A. Azraq, H. Aziz, N. Nappe, C. R. Bravo and L. Sri, Building Cognitive Applications with IBM Watson Services Vol. 2 Conversation, IBM Redbooks, 2017.
A. Lally, S. Bagchi, M.A. Barborak, D.W. Buchanan, J. Chu-Carroll, D.A. Ferrucci, M.R. Glass, A. Kalyanpur, E.T. Mueller, J.W. Murdock, and S. Patwardhan, “WatsonPaths: scenario-based question answering and inference over unstructured information,” AI Magazine, vol. 38 no. 2, pp. 59-76, 2017.
M. Biswas, IBM Watson Chatbots: Beginning AI Bot Frameworks. Berkeley: Apress, 2018.
J. da Silva Oliveira, D.B. Espíndola, R. Barwaldt, L.M. Ribeiro, and M. Pias, “IBM Watson Application as FAQ Assistant about Moodle”, in Proc. IEEE Frontiers in Education Conference (FIE), 2019, pp. 1-8.
P. J. Lucas and L. C. v. d. Gaag, Principles of Expert Systems, Amsterdam: Addison-Wesley, 1991.
K. Nimavat and T. Champaneria, “Chatbots: An overview. Types, Architecture, Tools, and Future Possibilities,” International Journal for Scientific Research & Development (IJSRD), vol. 5, no. 7, pp. 1019-1024, 2017.
J.L. Jackson, A. Kuriyama, A. Anton, A. Choi, J-P. Fournier, A-K Geier, F. Jacquerioz, D. Kogan, C. Scholcoff, and R. Sun. “The Accuracy of Google Translate for Abstracting Data From Non–English-Language Trials for Systematic Reviews,” Annals of Internal Medicine, vol. 171, no. 9, pp. 677-679, 2019.
E.T. Murtisari, R. Widiningrum, J. Branata, and R.D. Susanto. “Google Translate in Language Learning: Indonesian EFL Students' Attitudes,” Journal of Asia TEFL, vol. 16, no. 3, pp. 978-986, 2019.
A. Barrio. (2017) Github PHP Google Translate Free. [Online]. Available: https://github.com/statickidz/php-google-translate-free
T. Marrs, JSON at work: practical data integration for the web, Sebastopol: O'Reilly Media, Inc., 2017.
Paladines, José, and Jaime Ramírez, “An Intelligent Tutoring System for Procedural Training with Natural Language Interaction”, in Proc. International Conference on Computer Supported Education (CSEDU), vol. 2, 2019, pp. 307-314.
L. Szeremeta, and D. Tomaszuk, Document-oriented RDF graph store, Studia Informatica, vol. 38, no. 2, pp. 31-43, 2017.
J. Collinaszy, M. Bundzel, and I. Zolotova, Implementation of intelligent software using IBM Watson and Bluemix, Acta Electrotechnica et Informatica, vol. 17, no. 1, pp. 58-63, 2017.
K. Ralston, C. Yuhao, H. Isah, and F. Zulkernine, A Voice Interactive Multilingual Student Support System using IBM Watson, in Proc. IEEE International Conference on Machine Learning And Applications (ICMLA), 2019, pp. 1924-1929.
DOI: http://dx.doi.org/10.26418/jp.v6i2.40715
Refbacks
- There are currently no refbacks.