> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.3dolphins.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.3dolphins.ai/5.3.0-id/analytic/wallboard/wallboard-classifier.md).

# Wallboard Tags

Wallboard tags memungkinkan Anda untuk menampilkan wallboard dengan semua classifier atau masalah tiket. Menggunakan wallboard tags dapat membantu supervisor untuk memantau masalah (tagging tiket) pada tiket yang masuk.

![Wallboard Classifier](/files/K6GUX9VZhZCfTYHVrWTa)

**Penjelasan Komponen:**

<table><thead><tr><th width="314">Nama</th><th>Deskripsi</th></tr></thead><tbody><tr><td>Top Tags</td><td>Fitur ini tidak hanya memungkinkan untuk menampilkan top tag saja, tetapi juga akan secara otomatis menampilkan jumlah tiket yang menggunakan tagging dan melihat daftar tiket yang menggunakan tagging tersebut.</td></tr><tr><td>Top 10 Tags</td><td>Hanya tagging yang sering digunakan pelanggan yang akan ditampilkan pada 10 bagian tag teratas.</td></tr><tr><td>Last 10 created ticket with tags</td><td>Menampilkan 10 tiket terakhir yang dibuat dengan tag.</td></tr></tbody></table>

Di bagian top tags, arahkan kursor ke tag, lalu Anda akan melihat jumlah tiket yang menggunakan tagging tersebut. Jika Anda mengklik pada tag tersebut, Anda akan melihat tiket yang menggunakan tag itu.

![Detail Ticket Tag](/files/PsQtgNxKldSuqjXYroFR)


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.3dolphins.ai/5.3.0-id/analytic/wallboard/wallboard-classifier.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.