Hasil Pencarian: "PPDB" (Kata Kunci)
Penelusuran metadata karya ilmiah dan dokumen institusi Universitas Bina Insani.
Filter Otomatis
ResetHasil Pencarian: "PPDB" (Kata Kunci)
Menampilkan 2 karya ilmiah repository terverifikasi (Skripsi & Artikel Jurnal OJS)
| Detail Karya Ilmiah & Metadata | Tipe & Program Studi | Aksi Metadata |
|---|---|---|
PENGEMBANGAN CHATBOT INFORMASI PPDB KB & TK AS SALAM MENGGUNAKAN TF-IDF DAN COSINE SIMILARITY
Penulis: Ikhwan Ningrattama, ARI NURUL ALFIAN, S.Pd., M.Kom. |
2026
Perkembangan teknologi informasi mendorong lembaga pendidikan menyediakan layanan informasi yang cepat, mudah diakses, dan interaktif. Chatbot pada website KB & TK As Salam sebelumnya masih menggunakan conditional statement dan pilihan menu, sehingga calon wali murid belum dapat mengajukan pertanyaan menggunakan kalimat sendiri. Selain itu, dataset pertanyaan dan jawaban tersimpan di dalam source code serta percakapan pengguna belum dicatat. Penelitian ini bertujuan mengembangkan chatbot informasi Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Cosine Similarity, dilengkapi halaman pengelolaan dataset dan log percakapan. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD), sedangkan pengumpulan data dilakukan melalui observasi, wawancara, dan studi pustaka. Pertanyaan pengguna diproses melalui case folding, tokenisasi, stopword removal, dan stemming, kemudian diberikan bobot TF-IDF dan dibandingkan dengan 77 pasangan pertanyaan dan jawaban pada basis pengetahuan menggunakan Cosine Similarity. Hasil hold-out testing terhadap 16 pertanyaan uji terpisah menghasilkan accuracy 93,75%, precision 92,86%, recall 100%, dan F1-Score 96,30%. Pengujian fungsional menggunakan Black-Box Testing menunjukkan seluruh 16 skenario memperoleh hasil sesuai. Uji coba pengguna terhadap 10 responden dengan 12 pernyataan menghasilkan nilai rata-rata 4,31 dan persentase penerimaan 86,17% dalam kategori Sangat Setuju. Dengan demikian, chatbot berhasil dikembangkan untuk memberikan informasi PPDB secara lebih fleksibel serta membantu administrator mengelola basis pengetahuan dan mengevaluasi percakapan pengguna.
#Kata Kunci: Chatbot
#Cosine Similarity
#PPDB
#TF-IDF
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
IMPLEMENTASI CHATBOT LAYANAN INFORMASI PPDB MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES PADA MTS ATTAQWA 04 BEKASI
Penulis: Ade Yusuf Ardiyansyah, NADYA SAFITRI, S.T., M.Kom. |
2026
Layanan informasi Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) di MTs Attaqwa 04 Kabupaten Bekasi saat ini dilayani melalui Group WhatsApp oleh sepuluh panitia yang merangkap mengajar, balasan respons sangat bergantung pada ketersediaan waktu petugas. Kondisi ini menyebabkan keterlambatan respons dan ketidaktersediaan layanan 24 jam serta komunikasi manual melalui pesan teks berpotensi menimbulkan kesalahan informasi yang dapat menyebabkan ketidaksesuaian informasi antara petugas PPDB dan calon pendaftar. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan chatbot WhatsApp berbasis Natural Language Processing (NLP) dengan algoritma Multinomial Naïve Bayes untuk klasifikasi intent pertanyaan calon pendaftar. Sistem dikembangkan menggunakan metode Extreme Programming (XP) dengan integrasi WhatsApp HTTP API (WAHA), backend Python-Flask, ekstraksi fitur Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), dan pipeline praproses yang mencakup case folding, cleaning, normalisasi berbasis aturan, serta symspell correction. Model dilatih menggunakan 1116 data intent dan diuji pada 224 data uji holdout. Hasil pengujian menunjukkan akurasi klasifikasi sebesar 87%, sedangkan Pengujian User Acceptance Testing (UAT) terhadap 28 responden memperoleh persentase penerimaan sebesar 85,21% dengan nilai rata-rata keseluruhan 4,26 (kategori "Sangat Setuju"). Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem chatbot WhatsApp mampu memberikan layanan informasi PPDB secara otomatis, cepat, mudah digunakan, dan tersedia selama 24 jam.
#Chatbot
#Naïve Bayes
#Natural Language Processing
#PPDB
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|