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 | ReportReport |
Related /
IRPIIRPI Hasil ini menunjukkan bahwa kombinasi MLP Classifier dan TF-IDF dapat mengatasi keterbatasan dataset hingga tingkat tertentu dibandingkan metode baseline.Hasil ini menunjukkan bahwa kombinasi MLP Classifier dan TF-IDF dapat mengatasi keterbatasan dataset hingga tingkat tertentu dibandingkan metode baseline.
IRPIIRPI Sistem manajemen persediaan berbasis AI membantu restoran mengoptimalkan tingkat stok, mengurangi limbah, dan memprediksi permintaan dengan lebih akurat,Sistem manajemen persediaan berbasis AI membantu restoran mengoptimalkan tingkat stok, mengurangi limbah, dan memprediksi permintaan dengan lebih akurat,
IRPIIRPI Fenomena seperti curah hujan ekstrem, kenaikan suhu, dan perubahan pola angin telah memengaruhi produktivitas pertanian secara signifikan. Urgensi penelitianFenomena seperti curah hujan ekstrem, kenaikan suhu, dan perubahan pola angin telah memengaruhi produktivitas pertanian secara signifikan. Urgensi penelitian
IRPIIRPI Studi kasus dilakukan pada sebuah gudang distribusi untuk menguji potensi aplikasi dalam meningkatkan keandalan data dan transparansi pelaporan. PenelitianStudi kasus dilakukan pada sebuah gudang distribusi untuk menguji potensi aplikasi dalam meningkatkan keandalan data dan transparansi pelaporan. Penelitian
Useful /
JOURNAL IASSSFJOURNAL IASSSF Hal ini memicu inisiatif Octopus untuk terlibat dalam gerakan sosial di bidang lingkungan melalui peluncuran dan pengembangan aplikasi pengelolaan daurHal ini memicu inisiatif Octopus untuk terlibat dalam gerakan sosial di bidang lingkungan melalui peluncuran dan pengembangan aplikasi pengelolaan daur
IRPIIRPI Penelitian ini berkontribusi dalam pengembangan kota pintar dengan memberikan kerangka kerja efektif untuk manajemen kualitas udara, mendukung pengambilanPenelitian ini berkontribusi dalam pengembangan kota pintar dengan memberikan kerangka kerja efektif untuk manajemen kualitas udara, mendukung pengambilan
IRPIIRPI Data yang dianalisis meliputi jumlah guru, siswa, ruang kelas, laboratorium, akses internet, sanitasi, dan status akreditasi. Data diperoleh dari DinasData yang dianalisis meliputi jumlah guru, siswa, ruang kelas, laboratorium, akses internet, sanitasi, dan status akreditasi. Data diperoleh dari Dinas
UNDIKSHAUNDIKSHA Akuisisi yang dilakukan oleh perusahaan sub sektor makanan dan minuman belum mampu meningkatkan kinerja keuangan secara signifikan. Perusahaan perlu mengevaluasiAkuisisi yang dilakukan oleh perusahaan sub sektor makanan dan minuman belum mampu meningkatkan kinerja keuangan secara signifikan. Perusahaan perlu mengevaluasi