Pengembangan Aplikasi Chatbot Untuk Layanan Penerimaan Mahasiswa Baru Berbasis Natural Language Processing

Abstrak – Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan sistem chatbot berbasis Natural Language Processing (NLP) untuk mendukung layanan informasi Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) di Universitas Janabadra. Layanan PMB selama ini masih bergantung pada interaksi manual yang terbatas pada jam kerja. Oleh karena itu, diperlukan solusi digital yang mampu memberikan informasi secara cepat, akurat, dan real-time. Sistem dikembangkan menggunakan framework CodeIgniter 4 dan memanfaatkan algoritma Naive Bayes untuk klasifikasi intent serta Levenshtein Distance untuk pencocokan kemiripan teks. Dataset pelatihan disusun berdasarkan kumpulan pertanyaan umum calon mahasiswa. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa chatbot mampu menjawab 70% dari 500 pertanyaan secara otomatis dengan akurasi 92% dan waktu respons rata-rata 0,5 detik. Selain itu, chatbot mampu menurunkan beban kerja staf administrasi hingga 30%. Survei terhadap 100 pengguna menunjukkan bahwa 85% responden merasa puas terhadap kecepatan dan keakuratan respons sistem. Sistem ini juga mendukung penyimpanan konteks percakapan dan integrasi langsung dengan informasi PMB universitas. Penelitian ini menyimpulkan bahwa chatbot berbasis NLP dapat menjadi solusi efektif dalam meningkatkan efisiensi layanan informasi pendidikan tinggi. Pengembangan lanjutan diarahkan pada perluasan dataset, adopsi model NLP berbasis Transformer, serta integrasi lintas platform komunikasi untuk memperluas jangkauan layanan. Kata Kunci: Chatbot, Natural Language Processing, Naive Bayes, Levenshtein Distance, Penerimaan Mahasiswa Baru.

Authors

Institutions

Publication Details

Journal
Jurnal Informatika Jurnal Pengembangan IT
Published
2025-09-15
DOI
https://doi.org/10.30591/jpit.v10i4.9406
Primary Topic
Information Retrieval and Data Mining
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

Pengembangan Aplikasi Chatbot Untuk Layanan Penerimaan Mahasiswa Baru Berbasis Natural Language Processing

Agustin Setiyorini
Jurnal Informatika Jurnal Pengembangan IT
Information Retrieval and Data Mining
article

Pengembangan Aplikasi Chatbot Untuk Layanan Penerimaan Mahasiswa Baru Berbasis Natural Language Processing

Agustin Setiyorini
article en

Abstract

Abstrak – Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan sistem chatbot berbasis Natural Language Processing (NLP) untuk mendukung layanan informasi Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) di Universitas Janabadra. Layanan PMB selama ini masih bergantung pada interaksi manual yang terbatas pada jam kerja. Oleh karena itu, diperlukan solusi digital yang mampu memberikan informasi secara cepat, akurat, dan real-time. Sistem dikembangkan menggunakan framework CodeIgniter 4 dan memanfaatkan algoritma Naive Bayes untuk klasifikasi intent serta Levenshtein Distance untuk pencocokan kemiripan teks. Dataset pelatihan disusun berdasarkan kumpulan pertanyaan umum calon mahasiswa. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa chatbot mampu menjawab 70% dari 500 pertanyaan secara otomatis dengan akurasi 92% dan waktu respons rata-rata 0,5 detik. Selain itu, chatbot mampu menurunkan beban kerja staf administrasi hingga 30%. Survei terhadap 100 pengguna menunjukkan bahwa 85% responden merasa puas terhadap kecepatan dan keakuratan respons sistem. Sistem ini juga mendukung penyimpanan konteks percakapan dan integrasi langsung dengan informasi PMB universitas. Penelitian ini menyimpulkan bahwa chatbot berbasis NLP dapat menjadi solusi efektif dalam meningkatkan efisiensi layanan informasi pendidikan tinggi. Pengembangan lanjutan diarahkan pada perluasan dataset, adopsi model NLP berbasis Transformer, serta integrasi lintas platform komunikasi untuk memperluas jangkauan layanan. Kata Kunci: Chatbot, Natural Language Processing, Naive Bayes, Levenshtein Distance, Penerimaan Mahasiswa Baru.

Jurnal Informatika Jurnal Pengembangan ITVol. 10(4)
Janabadra University (ID)
Openalex Percentile: Top 51%
Information Retrieval and Data Mining
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.

Pengembangan Aplikasi Chatbot Untuk Layanan Penerimaan Mahasiswa Baru Berbasis Natural Language Processing — Agustin Setiyorini · Jurnal Informatika Jurnal Pengembangan IT (2025) | TGRS Research Map | TGRS