Implementasi algoritman multinominal Naive Bayes dan Chatbot layanan akademik

Patmawati, Sania (2021) Implementasi algoritman multinominal Naive Bayes dan Chatbot layanan akademik. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

Preview	Text (COVER) 1_cover.pdf Download (157kB) | Preview
Preview	Text (ABSTRAK) 2_abstrak.pdf Download (91kB) | Preview
Preview	Text (DAFTAR ISI) 3_daftarisi.pdf Download (158kB) | Preview
Preview	Text (BAB I) 4_bab1.pdf Download (260kB) | Preview
	Text (BAB II) 5_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (353kB) | Request a copy
	Text (BAB III) 6_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (610kB) | Request a copy
	Text (BAB IV) 7_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (531kB) | Request a copy
	Text (BAB V) 8_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (92kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 9_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (158kB) | Request a copy

Abstract

Layanan akademik di universitas memegang peranan penting bagi civitas akademik, terutama bagi mahasiswa. Universitas Islam Negeri Sunan Gunung Djati Bandung memiliki media informasi sebagai layanan akademik berbasis web sapa.uinsgd.ac.id untuk menampung segala bentuk pertanyaan sebagai salah satu penerapan dari sistem informasi layanan akademik. Namun, faktanya layanan tersebut belum cukup memberikan solusi yang memuaskan kepada mahasiswa. Sebagian besar, layanan akademik dalam penyampaian informasi oleh customer service tidak memiliki waktu banyak dan tidak melayani pengunjung selama 24 jam, hal ini karena keterbatasan waktu kerja yang telah ditetapkan dan hanya berpaku selama jam kantor berlangsung. Sehingga dampaknya adalah informasi yang diterima oleh mahasiswa akan lambat dan pemanfaatan waktu yang tidak efisien. Dari masalah tersebut, menjadi dasar untuk penelitian ini mengusulkan sebuah solusi dengan menggunakan chatbot sebagai media akses informasi akademik. Layanan ini dilakukan dengan fitur bot API pada messenger Telegram yang dirancang berbasis Natural Language Processing (NLP) menggunakan Machine Learning dengan algoritma Multinomial Naive Bayes sebagai intent classifier dan Tetxrank untuk keyword extraction. Hasil dari penelitian ini adalah chatbot dapat memberikan respon sesuai dengan konteks atas apa yang user tanyakan dengan menghasilkan nilai rata-rata akurasi 97%, dari 125 pertanyaan dengan 5 kali pengujian. Kata kunci : layanan akademik, Natural Language Processing, Chatbot, Multinomial Naïve Bayes, Textrank, messenger Telegram

Actions (login required)

View Item