IMPLEMENTASI AUTOMASI NOTIFIKASI PROPERTI DI BUKIT VISTA MENGGUNAKAN LARGE LANGUAGE MODEL (LLM) DAN INTEGROMAT (MAKE)

Irawan, Tri Nugroho Yosef - 215410043 (2025) IMPLEMENTASI AUTOMASI NOTIFIKASI PROPERTI DI BUKIT VISTA MENGGUNAKAN LARGE LANGUAGE MODEL (LLM) DAN INTEGROMAT (MAKE). Skripsi thesis, UNIVERSITAS TEKNOLOGI DIGITAL INDONESIA.

	Text 1_215410043_HALAMAN_DEPAN.pdf - Published Version Download (23MB)
	Text 2_215410043_BAB_I.pdf - Published Version Download (39kB)
	Text 3_215410043_BAB_II.pdf - Published Version Download (92kB)
	Text 4_215410043_BAB_III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (283kB)
	Text 5_215410043_BAB_IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (329kB)
	Text 6_215410043_BAB_V.pdf - Published Version Download (36kB)
	Text 7_215410043_LAMPIRAN.pdf - Published Version Download (7MB)

Abstract

Sistem Revenue Notifications di Bukit Vista dikembangkan dengan pendekatan microservices, Application Programming Interface (API), Large Language Model (LLM), serta otomatisasi jadwal melalui Integromat (Make). Sistem ini bertujuan untuk mengidentifikasi properti yang mengalami penurunan popularitas berdasarkan analisis tingkat reservasi mingguan dan proyeksi tingkat hunian. Data yang diperoleh diproses oleh LLM guna menghasilkan konten notifikasi yang relevan sebelum dikirimkan kepada tim internal melalui Slack. Pengujian dilakukan menggunakan metode manual testing untuk memastikan sistem berfungsi sesuai dengan rancangan, mulai dari ekstraksi data, pemrosesan LLM, hingga pengiriman notifikasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengotomatisasi proses analisis data dan distribusi informasi dengan akurat. Pendekatan berbasis microservices meningkatkan efisiensi dalam pemrosesan data serta mempermudah integrasi dengan layanan lain. Pengembangan Revenue Notifications ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi operasional Bukit Vista, mendukung pengambilan keputusan berbasis data, serta memberikan informasi strategis kepada mitra secara tepat waktu. Rekomendasi pengembangan lebih lanjut mencakup optimalisasi performa API, peningkatan akurasi LLM dalam menghasilkan rekomendasi, serta evaluasi berkala guna meningkatkan efektivitas fitur yang telah diterapkan. Kata kunci: microservices, API, otomatisasi, Large Language Model, Revenue Notifications, manual testing

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Additional Information:	Pembimbing : Bagas Triaji, S.Kom., M.Kom
Uncontrolled Keywords:	Microservices, API, otomatisasi, Large Language Model, Revenue Notifications, manual testing
Subjects:	A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Pengembangan Aplikasi A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > API (Application Programming Interface) A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Program Aplikasi
Divisions:	Jenjang S1 > Informatika (S1)
Depositing User:	Mr. Andi Setyanto
Date Deposited:	04 Mar 2025 07:22
Last Modified:	04 Mar 2025 07:22
URI:	http://eprints.utdi.ac.id/id/eprint/10680

Actions (login required)

View Item