Text

HUMAN-TO-MACHINE KNOWLEDGE TRANSFER DENGAN TEXT MINING DAN SENTIMENT ANALYSIS

---

Knowledge transfer (KT) adalah proses pemindahan pengetahuan antar entitas,
yang dilakukan secara terstruktur dan sistematis. KT sulit dilakukan karena pengetahuan
datang dari berbagai sumber dan banyak diantaranya yang bersifat tacit. KT dinyatakan
berhasil apabila human agent yang berbeda memiliki pemahaman yang sama terhadap
pengetahuan yang ditransfer. Namun masalah miskomunikasi dan faulty information
sering terjadi menyebabkan kegagalan pada proses KT. Penelitian ini bertujuan untuk
menganalisis dan mengoptimasi transfer pengetahuan berbasis teks dari human ke
human melalui perantara machine (human-to-machine). Analisis meliputi perbandingan
sentimen pada transfer pengetahuan melalui mesin dengan transfer pengetahuan secara
langsung (human-human).
Eksperimen dilakukan dengan metode diskusi online melalui group chat
WhatsApp. Sentimen chat ditentukan menggunakan text mining dan sentiment analysis.
Sentimen tersebut kemudian dibandingkan dengan data hasil wawancara yang
menunjukkan seberapa banyak pengetahuan yang berhasil dipahami setelah diskusi
online. Berdasarkan analisis yang dilakukan, dalam human-machine KT, pemahaman
yang sama antara sumber dan penerima pengetahuan dapat dikategorikan sebagai
sentimen positif. Sentimen netral menunjukkan ketidakpahaman, sebab pengetahuan
tidak tersampaikan kepada target transfer. Sedangkan sentimen negatif bermakna
ambigu, dapat berarti ketidakpahaman, namun dapat juga berarti kesalahpahaman
terhadap pengetahuan yang diterima.
Penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi pada perkembangan penelitian
human-machine KT dan pada peningkatan teknologi transfer pengetahuan. Optimasi
dengan text mining dan sentiment analysis dapat meningkatkan kualitas mesin chat,
chatbot, dan teknologi sejenis lainnya dengan menyediakan user-centered experience.

Kata Kunci: human-machine, Knowledge Transfer, Sentiment Analysis, Text Mining

---

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

Tugas Akhir teknik Informatika Sarjana

No. Panggil

2361-006

Penerbit

Padang : Fakultas Teknik ITP., 2023

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

2019610051

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

text

Tipe Media

computer

Tipe Pembawa

-

Edisi

2023

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

NURSYAHRINA

Informasi Lainnya

NIM

-

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar