Pengembangan Aplikasi Sido Chatbot sebagai Aplikasi Pengenalan Objek Wisata Kediri Menggunakan Rule-Based Pattern Matching
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Pariwisata merupakan salah satu pendorong utama pertumbuhan ekonomi di Indonesia, dengan kontribusi yang signifikan terhadap lapangan kerja dan ekonomi kreatif. Provinsi Jawa Timur, khususnya Kabupaten Kediri, memiliki potensi besar sebagai destinasi wisata yang berdaya saing. Upaya transformasi digital dalam sektor pariwisata, termasuk pengembangan infrastruktur teknologi dan analisis data, menjadi langkah penting untuk meningkatkan daya tarik wisata. Salah satu solusi efektif dalam memberikan informasi wisata adalah melalui penerapan chatbot. Metodologi kuantitatif deskriptif diterapkan dengan menggunakan pendekatan rule-based pattern matching untuk pengembangan chatbot, serta pengujian keberhasilan mencapai persentase 83,33%, yang mengindikasikan sebagian besar fungsionalitas aplikasi berjalan dengan baik. Namun, masih terdapat area yang memerlukan perbaikan. Untuk meningkatkan performa, perlu diperluas cakupan data latih yang mencakup berbagai jenis percakapan, serta pengintegrasian kecerdasan buatan (AI) guna memperkaya pengetahuan chatbot. Evaluasi dan penyesuaian model chatbot secara berkala juga penting untuk meningkatkan kualitas dan responsivitasnya dalam memberikan informasi yang akurat kepada pengunjung wisata di Kediri.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.005 |
| Open science | 0.005 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it