IRPIIRPI
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer ScienceMALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer ScienceBuatEvent.id memanfaatkan platform berbasis kecerdasan buatan untuk perencanaan acara, didukung oleh Gemini.ai—sebuah model NLP canggih dengan tingkat akurasi 92,5%. Sistem ini mengintegrasikan berbagai teknologi, termasuk PHP, Python, Golang, Flutter, dan MySQL, untuk mengotomatisasi proses-proses esensial, mencapai peningkatan presisi perencanaan sebesar 25%. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi peran kecerdasan buatan dalam meningkatkan pengelolaan anggaran dan penyesuaian acara korporat. Dengan mengatasi ketidakefisienan perencanaan acara konvensional, platform ini mengoptimalkan alur kerja, meningkatkan produktivitas secara keseluruhan, dan menawarkan pengalaman pengguna yang mulus serta disesuaikan dengan berbagai kebutuhan klien. Hasil penelitian menunjukkan akurasi 92,5% dalam memproses kueri pengguna dan peningkatan efisiensi perencanaan acara sebesar 25%, menyoroti kemampuan platform untuk memberikan solusi yang hemat biaya dan dipersonalisasi. Angka-angka ini diperoleh melalui pengujian internal menggunakan dataset 200 kueri pengguna yang dianotasi. Platform ini terutama menargetkan acara korporat, termasuk lokakarya, peluncuran produk, dan rapat bisnis. Misalnya, sistem ini berhasil diterapkan selama acara pelatihan korporat di Jakarta, di mana waktu perencanaan berkurang hingga 30%.
Penelitian ini berhasil mendemonstrasikan integrasi kecerdasan buatan dalam perencanaan acara korporat melalui teknik pemrosesan bahasa alami dan optimasi anggaran.Sistem yang dikembangkan mencapai akurasi 92,5% dalam klasifikasi niat dan skor F1 lebih dari 89% dalam pengenalan entitas, hasil yang diperoleh dari validasi silang pada dataset 200 kueri.Evaluasi lapangan menunjukkan pengurangan waktu perencanaan hingga 30%, membuktikan potensi platform sebagai solusi efisien untuk pengelolaan acara.
Penelitian lanjutan dapat mengeksplorasi bagaimana sistem perencanaan acara yang menggunakan kecerdasan buatan bisa dikembangkan lebih lanjut untuk menangani acara-acara besar seperti festival internasional, di mana model-model canggih bisa digunakan untuk memprediksi perubahan anggaran berdasarkan data real-time cuaca dan tren pasar. Selain itu, apakah penambahan fitur pendukung bahasa lokal lainnya di luar Bahasa Indonesia bisa meningkatkan aksesibilitas sistem untuk pengguna internasional, seperti dengan mengintegrasikan model terjemahan otomatis yang mempertimbangkan nuansa budaya khusus. Lebih jauh, penyelidikan dapat dilakukan untuk menggabungkan data eksternal seperti tren ekonomi global ke dalam algoritma optimasi anggaran, sehingga membantu perencana acara menghindari risiko inflasi dengan lebih baik. Ide penelitian lain meliputi pengembangan modul pembelajaran mesin yang bisa belajar dari pola kesalahan perencanaan masa lalu untuk memberikan saran pencegahan otomatis, mengurangi kerugian materiil dalam acara korporat. Dengan memperluas dataset latih menggunakan kueri nyata dari berbagai industri, penelitian bisa menjawab pertanyaan apakah sistem AI dapat ditingkatkan untuk memahami konteks budaya khusus, seperti acara adat di Indonesia, yang sering kali melibatkan elemen tradisional yang kompleks. Selanjutnya, arah studi dapat difokuskan pada integrasi perangkat keras seperti sensor IoT untuk mengumpulkan data langsung dari lokasi acara, yang memungkinkan penyesuaian anggaran secara real-time berdasarkan kondisi aktual, seperti perubahan jumlah peserta mendadak. Hal ini tidak hanya melengkapi saran sebelumnya tentang optimasi backend, tetapi juga membuka peluang untuk penelitian tentang etika penggunaan data pribadi dalam perencanaan acara, memastikan sistem tetap aman dan transparan bagi pengguna. Dengan kata lain, penelitian masa depan bisa menggabungkan semua elemen ini dalam sebuah framework holistik yang menguji efektivitas AI dalam skenario multidimensi, dari aspek teknis hingga sosial-ekonomi, untuk mengembangkan solusi perencanaan acara yang lebih inklusif dan tahan banting terhadap tantangan global.
| File size | 381.54 KB |
| Pages | 9 |
| DMCA | Report |
Related /
IRPIIRPI Tiga kategori tersebut adalah positif, netral, dan negatif. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan metode terbaik mencapai F1-score sebesar 0,6767Tiga kategori tersebut adalah positif, netral, dan negatif. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan metode terbaik mencapai F1-score sebesar 0,6767
IRPIIRPI Riset ini dimaksudkan untuk menelusuri unsur-unsur yang memberikan pengaruh terhadap engagement video di TikTok dengan menerapkan algoritma Regresi LinearRiset ini dimaksudkan untuk menelusuri unsur-unsur yang memberikan pengaruh terhadap engagement video di TikTok dengan menerapkan algoritma Regresi Linear
IRPIIRPI Penelitian lanjutan harus fokus pada peningkatan sistem dengan mengintegrasikan teknologi sensor yang lebih beragam, memperluas cakupan jaringan pemantauan,Penelitian lanjutan harus fokus pada peningkatan sistem dengan mengintegrasikan teknologi sensor yang lebih beragam, memperluas cakupan jaringan pemantauan,
IRPIIRPI Pendidikan yang berkualitas sangat dipengaruhi oleh ketersediaan sarana dan prasarana yang memadai. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerjaPendidikan yang berkualitas sangat dipengaruhi oleh ketersediaan sarana dan prasarana yang memadai. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja
IRPIIRPI Penelitian ini menghasilkan aplikasi inventaris berbasis kode QR yang terbukti meningkatkan efisiensi, akurasi, serta mengurangi kesalahan manusia hinggaPenelitian ini menghasilkan aplikasi inventaris berbasis kode QR yang terbukti meningkatkan efisiensi, akurasi, serta mengurangi kesalahan manusia hingga
IRPIIRPI Saat diuji menggunakan dataset terpisah, model memperoleh akurasi tinggi. Namun, setelah diterapkan dalam aplikasi untuk deteksi nyata, akurasi menurunSaat diuji menggunakan dataset terpisah, model memperoleh akurasi tinggi. Namun, setelah diterapkan dalam aplikasi untuk deteksi nyata, akurasi menurun
IRPIIRPI Model SVM diterapkan untuk menangkap hubungan non-linear antara parameter iklim dengan indikator ketahanan pangan, sedangkan K‑NN digunakan untuk menganalisisModel SVM diterapkan untuk menangkap hubungan non-linear antara parameter iklim dengan indikator ketahanan pangan, sedangkan K‑NN digunakan untuk menganalisis
UIN WALISONGOUIN WALISONGO Penelitian ini menggunakan model Rasch untuk menjelaskan konstruksi internal instrumen dan mengadopsi metode gradient boosting classification untuk menilaiPenelitian ini menggunakan model Rasch untuk menjelaskan konstruksi internal instrumen dan mengadopsi metode gradient boosting classification untuk menilai
Useful /
JOURNAL IASSSFJOURNAL IASSSF 700 bank sampah dan 14.600 pemulung yang terlatih sebagai pelestari lingkungan. Simpulan: Penggunaan aplikasi merupakan alternatif efektif untuk memobilisasi700 bank sampah dan 14.600 pemulung yang terlatih sebagai pelestari lingkungan. Simpulan: Penggunaan aplikasi merupakan alternatif efektif untuk memobilisasi
UIN WALISONGOUIN WALISONGO Data dianalisis menggunakan teknik pemodelan persamaan struktural (SEM) dengan program IBM SPSS AMOS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konflik work-lifeData dianalisis menggunakan teknik pemodelan persamaan struktural (SEM) dengan program IBM SPSS AMOS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konflik work-life
ILOMATAILOMATA Di sisi regulasi, hasil ini dapat menjadi dasar kebijakan yang mendukung penerapan GCG. Untuk akademisi, penelitian ini memberikan dasar untuk studi lanjutanDi sisi regulasi, hasil ini dapat menjadi dasar kebijakan yang mendukung penerapan GCG. Untuk akademisi, penelitian ini memberikan dasar untuk studi lanjutan
ILOMATAILOMATA Namun, inovasi hijau, efisiensi ekologis, strategi diferensiasi, dan investasi teknologi informasi tidak memiliki dampak signifikan terhadap nilai perusahaan.Namun, inovasi hijau, efisiensi ekologis, strategi diferensiasi, dan investasi teknologi informasi tidak memiliki dampak signifikan terhadap nilai perusahaan.