IndonesiaChatKlasifikasi

Klasifikasi Tiket Customer Service Bahasa Indonesia

Arahkan tiket customer service berbahasa Indonesia ke tim pembayaran, pesanan, akun, teknis, atau informasi dengan model IndoBERT kecil yang berjalan di CPU.

Mengklasifikasikan pesan customer service berbahasa Indonesia menjadi pembayaran, pesanan, akun, teknis, atau pertanyaan produk, atau tidak ada, secara offline di CPU. Model menjawab ya atau tidak untuk setiap kategori, sehingga tiket dengan dua masalah sampai ke dua tim, sedangkan sapaan, ucapan terima kasih, atau spam tidak ke tim mana pun. Dibuat untuk cara orang Indonesia menulis ke customer service lewat WhatsApp, live chat, email, X, dan ulasan aplikasi: bahasa santai, singkatan (gk, blm, tlg), typo, campuran Indonesia-Inggris, dan logat daerah. Modelnya IndoBERT (indobenchmark/indobert-base-p1) yang dipangkas menjadi 6 dari 12 lapisan dan diekspor sebagai graf ONNX INT8 sekitar 67 MB, sehingga berjalan di CPU atau perangkat edge dalam beberapa milidetik per pesan. Contoh: "saldo kepotong tapi pesanan gagal" adalah billing_payment, "sudah bayar tapi paket belum sampai" adalah order_delivery, "akun diblokir, aktivitas mencurigakan" adalah account_access, dan "halo min" adalah tidak ada.

Apa yang dijawabnyaSetiap kategori yang `score`-nya melewati batas, beserta `score` untuk kelima kategori. Daftar kosong berarti pesan tidak berisi permintaan.

Juga tersedia dalamInggris

Spesifikasi

Di balik layar

Di balik layar
	Indonesia
Model dasar	indobenchmark/indobert-base-p1
Parameter	66.6M
Ukuran	67.2 MB
Format	ONNX INT8
Token maksimum	256

Didistilasi dari model dasar dengan mempertahankan lebih sedikit layer dan memangkas kosakata ke bahasa yang dilayani, lalu dikuantisasi ke INT8 agar muat di CPU, perangkat edge, atau perangkat embedded.

Contoh penggunaan

Apa yang bisa Anda lakukan

Triase help desk
Beri label setiap pesan baru saat masuk dan tugaskan ke tim pembayaran, pengiriman, keamanan akun, dukungan teknis, atau tim FAQ — dua tim bila ada dua masalah, tidak ada tim bila hanya sapaan atau spam.
Mengalihkan pertanyaan
Jawab tiket `product_inquiry` dari basis pengetahuan atau chatbot, dan sisakan agen untuk empat kategori yang benar-benar bermasalah.
Laporan volume
Hitung tiket per kategori per hari dari WhatsApp, live chat, email, dan media sosial untuk melihat tim mana yang paling sibuk.

Contoh hasil

Output nyata dari build ini pada baris uji — data yang tidak pernah dilihatnya saat pelatihan. Masing-masing menampilkan input, jawaban model, dan label rujukan pembandingnya. Tidak ada yang ditulis tangan.

python

>>> classify("Selamat pagi Uda, mohon pesanan nomor PS-77310 dibatalkan karena denai salah memilih jenis meteran.")

{
  "labels": [
    "order_delivery"
  ],
  "scores": {
    "billing_payment": 0.004,
    "order_delivery": 0.9932,
    "account_access": 0.0092,
    "technical_issue": 0.002,
    "product_inquiry": 0.0034
  }
}

# Rujukan: order_delivery ✗ Berbeda

>>> classify("NIK karyawan saya ditolak terus saat verifikasi")

{
  "labels": [
    "account_access"
  ],
  "scores": {
    "billing_payment": 0.0063,
    "order_delivery": 0.0051,
    "account_access": 0.9962,
    "technical_issue": 0.0042,
    "product_inquiry": 0.0066
  }
}

# Rujukan: account_access ✗ Berbeda

>>> classify("Aplikasi ini sering banget force close sendiri, terutama pas saya mau pilih nominal top up. Sudah saya uninstall dan install ulang, tetap sama. Tolong diperbaiki, awak sudah tua susah kalau begini.")
```
{
  "labels": [
    "technical_issue"
  ],
  "scores": {
    "billing_payment": 0.0038,
    "order_delivery": 0.0049,
    "account_access": 0.0037,
    "technical_issue": 0.9974,
    "product_inquiry": 0.0145
  }
}
```
# Rujukan: technical_issue ✗ Berbeda

>>> classify("gmn cara ganti nomor hp di akun? blm sy coba, tanya dulu")

{
  "labels": [
    "product_inquiry"
  ],
  "scores": {
    "billing_payment": 0.0038,
    "order_delivery": 0.0026,
    "account_access": 0.0074,
    "technical_issue": 0.0039,
    "product_inquiry": 0.9911
  }
}

# Rujukan: product_inquiry ✗ Berbeda

>>> classify("kak akun gue kena blokir karena KTP gak cocok, dan gue mau tanya syarat ganti data KTP di aplikasi gimana. tolong dibantu dua-duanya.")

{
  "labels": [
    "account_access",
    "product_inquiry"
  ],
  "scores": {
    "billing_payment": 0.0925,
    "order_delivery": 0.0666,
    "account_access": 0.9945,
    "technical_issue": 0.0712,
    "product_inquiry": 0.9953
  }
}

# Rujukan: account_access, product_inquiry ✗ Berbeda

Data latih

Pesan customer service sintetis berbahasa Indonesia yang dibuat dari empat belas industri, sembilan kanal, tujuh peran pelanggan, sembilan gaya penulisan, dan delapan logat daerah, dilabeli dengan satu rubrik; seperempat setiap batch berada di batas antara dua kategori, dan sisanya termasuk tiket dengan dua masalah serta pesan tanpa masalah.

Kelas yang dipelajari model ini untuk dikenali:

Kelas yang dipelajari model ini untuk dikenali:
Label	Arti
`billing_payment`	Tagihan, pembayaran gagal atau pending, refund, top up, saldo terpotong.
`order_delivery`	Pesanan, paket, perjalanan, atau booking yang sudah dibuat: status, terlambat, salah, batal, retur.
`account_access`	Login, PIN, OTP, akun diblokir atau dibobol, verifikasi, ubah data akun.
`technical_issue`	Aplikasi, situs, jaringan, atau perangkat tidak berfungsi: error, force close, gangguan, sinyal hilang.
`product_inquiry`	Pertanyaan tanpa masalah: harga, biaya, promo, ketersediaan, cara pakai.

Lima baris contoh pertama, beserta label masing-masing:

Lima baris contoh pertama, beserta label masing-masing:
#	Teks	Label
0	Selamat pagi Uda, mohon pesanan nomor PS-77310 dibatalkan karena denai salah memilih jenis meteran.	`order_delivery`
1	NIK karyawan saya ditolak terus saat verifikasi	`account_access`
2	Aplikasi ini sering banget force close sendiri, terutama pas saya mau pilih nominal top up. Sudah saya uninstall dan install ulang, tetap sama. Tolong diperbaiki, awak sudah tua susah kalau begini.	`technical_issue`
3	gmn cara ganti nomor hp di akun? blm sy coba, tanya dulu	`product_inquiry`
4	kak akun gue kena blokir karena KTP gak cocok, dan gue mau tanya syarat ganti data KTP di aplikasi gimana. tolong dibantu dua-duanya.	`account_access, product_inquiry`

Skrip intura-ai

Jalankan dengan SDK intura-ai

1
Dapatkan
Masuk di situs ini lalu tekan Dapatkan. Model masuk ke library Anda beserta semua versinya.
2
Buat kunci unduhan
Di halaman akun, buat kunci unduhan lalu pasang sebagai INTURA_API_KEY. Kunci ini hanya mengunduh yang Anda miliki.
3
Pasang
pip install "intura-ai[local]" — SDK beserta runtime CPU yang dipakainya untuk menjalankan model di mesin Anda.
4
Jalankan
Jalankan skripnya. Skrip mengunduh build sekali dan memeriksa SHA-256 setiap file, lalu berjalan di CPU, perangkat edge, atau Linux embedded Anda — tanpa panggilan jaringan setelah diunduh.

run.py

# pip install "intura-ai>=3.0.0"
# export INTURA_API_KEY=...  # a download key from your account
from intura_ai import Intura, LocalModel

client = Intura()
# Downloads once into ./chat-customer-support-ticket-id/v1.0; later runs reuse the files on disk.
model_dir = client.models.download("chat-customer-support-ticket-id", version="v1.0")
model = LocalModel.load(model_dir)  # CPU, no network from here on

print(model.predict('Selamat pagi Uda, mohon pesanan nomor PS-77310 dibatalkan karena denai salah memilih jenis meteran.'))
# {"labels": [...], "scores": {...}}

Kirim pesan pertama pelanggan sebagai teks biasa. Nomor pesanan, nominal, dan tanggal membantu: semuanya ada di data latih.

Ingin melihat jawabannya sebelum mendapatkannya? Baca bagian Contoh hasil

Versi

Setiap versi tetap bisa diunduh setelah Anda memiliki modelnya. ID versi menamai persis byte yang Anda unduh.

v1.0DirekomendasikanONNX INT867.2 MBDirilis 16 Okt 2026

Masukan

Perlu ada yang diubah di model ini?

Minta label atau bahasa baru, beri tahu kami di mana hasilnya meleset pada data Anda, minta bantuan menjalankannya, atau laporkan bug. Setiap pesan dibaca oleh tim kami dan dibalas lewat email.

Temukan model untuk tugas Anda.

Cari berdasarkan tugasnya, baca contoh hasil nyata, lalu unduh untuk dijalankan di CPU Anda sendiri — mulai $9 selama early bird.

Jelajahi model Buka library Anda

Di balik layar

Apa yang bisa Anda lakukan

Triase help desk

Mengalihkan pertanyaan

Laporan volume

Contoh hasil

Data latih

Jalankan dengan SDK intura-ai

Dapatkan

Buat kunci unduhan

Pasang

Jalankan

Versi

Perlu ada yang diubah di model ini?

Temukan model untuk tugas Anda.