PERANCANGAN CHATBOT INFORMASI PPDB MENGGUNAKAN ALGORITMA MULTINOMIAL NAIVE BAYES DI TK DELIMA

TK Delima belum memiliki website resmi sebagai media informasi Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB), sehingga penyampaian informasi dan penanganan pertanyaan dari wali calon peserta didik masih bergantung pada staf administrasi melalui komunikasi tatap muka, brosur, dan pesan WhatsApp. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun website informasi PPDB yang dilengkapi chatbot untuk membantu penyampaian informasi dan menangani pertanyaan berulang. Pembangunan sistem menerapkan metode Rapid Application Development (RAD). Untuk mengenali maksud pertanyaan pengguna dalam bahasa Indonesia tidak baku, chatbot menerapkan pendekatan Natural Language Processing (NLP) melalui tahapan text preprocessing dan algoritma Multinomial Naive Bayes sebagai metode klasifikasi intent. Algoritma tersebut dikombinasikan dengan teknik Laplace Smoothing untuk mengatasi permasalahan zero probability serta mekanisme confidence check untuk menangani masukan di luar domain chatbot. Sistem diimplementasikan secara native menggunakan bahasa pemrograman PHP, framework CodeIgniter 3, dan basis data MySQL tanpa menggunakan library machine learning eksternal. Pengujian menggunakan Confusion Matrix terhadap 40 kalimat uji menghasilkan nilai accuracy sebesar 92,50%, precision sebesar 93,24%, recall sebesar 92,50%, dan F1-Score sebesar 92,36%. Uji coba pengguna melalui kuesioner menghasilkan tingkat persetujuan sebesar 80,1% yang termasuk dalam kategori Setuju. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Multinomial Naive Bayes berhasil mengklasifikasikan intent pertanyaan pengguna dengan tingkat akurasi 92,50% dan chatbot dapat membantu menyediakan informasi PPDB secara terprogram kepada wali calon peserta didik di luar jam operasional sekolah.