Chatbot untuk konsultasi akademik mahasiswa menggunakan natural language processing (NLP) di Institut Bisnis dan Informatika Kosgoro 1957
Abstract
teknologi komunikasi seiring sejalan dengan kemajuan teknologi informasi, Chatbot sebagai salah satu inovasi perpaduan antara teknologi komunikasi dan teknologi informasi, merupakan aplikasi yang dapat berkomunikasi dengan manusia layaknya asisten virtual yang dapat merespon dan menjawab setiap pertanyaan yang diajukan. Beberapa pelaku utama industri komunikasi telah menerapkan teknologi chatbot ini kedalam perangkat meraka salah satunya Apple, Inc dengan produk SIRI. Institut Bisnis dan Informatika Kosgoro 1957 sebagai salah satu Perguruan Tinggi Swasta di Jakarta, dengan potensi jumlah mahasiswa yang dimilikinya khususnya Fakultas Ilmu Komputer akan sangatlah terbantu dengan aplikasi chatbot ini khususnya dalam hal konsultasi akademik yang bertujuan dapat membantu meringankan beban dosen pembimbing dengan menyediakan bimbingan secara virtual tanpa da batasan ruang dan waktu. Mengacu pada penelitian-penelitian yang sudah dilakukan sebelumnya, pada penelitian ini kami memanfaatkan teknologi dasar chatbot yakni pembelajaran mesin dengan Natural Language Processing(NLP) yang dapat memproses setiap hasil teks kemudian menganalisa dan melakukan pelatihan mesin menggunakan algoritma Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan model Supervised Machine Learning, kemudian membuat NLP Engine dengan kode Python yang terinstal di Server. Disisi pengguna End-user dibuat aplikasi berbasis Android dengan bahasa Kotlin dan IDE Android Studio. Uji coba aplikasi Android dilakukan dengan menggunakan kotak hitam, dari beberapa percobaan yang dilakukan kami mendapati hasil yang baik bahwa dengan pemanfaatan teknologi Chatbot ini dapat berfungsi sebagai media konsultasi akademik virtual yang dapat diakses tanpa Batasan ruang dan waktu, dengan menggunakan Natural Language Processing dan pemodelan Machine Learning dapat memberikan konstribusi dalam bidang kecerdasan buatan khususnya NLP.
Downloads
References
[2] Aleedy, M., Shaiba, H., & Bezbradica, M. (2019). Generating and analyzing Chatbot responses using natural language processing. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 10(9), 60–68. https://doi.org/10.14569/ijacsa.2019.0100910
[3] Apuke, O. D. (2017). Quantitative Research Methods : A Synopsis Approach. Kuwait Chapter of Arabian Journal of Business and Management Review, 6(11), 40–47. https://doi.org/10.12816/0040336
[4] Colace, F., De Santo, M., Lombardi, M., Pascale, F., Pietrosanto, A., & Lemma, S. (2018). Chatbot for e-learning: A case of study. International Journal of Mechanical Engineering and Robotics Research, 7(5), 528–533. https://doi.org/10.18178/ijmerr.7.5.528-533
[5] Cucus, A. (2019). Fakultas ilmu komputer. Data Mining : Concepts and Techniques. (2006). Data Mining : Concepts and Techniques (Second). University of Illinois at Urbana Campaign.
[6] Eka Yuniar, & Heri Purnomo. (2019). Implementasi Chatbot “Alitta” Asisten Virtual Dari Balittas Sebagai Pusat Informasi Di Balittas. Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika, 13(1), 24–35. https://doi.org/10.35457/antivirus.v13i1.714
[7] Gregor, K., Danihelka, I., Graves, A., Rezende, D. J., & Wierstra, D. (2015). DRAW: A recurrent neural network for image generation. 32nd International Conference on Machine Learning, ICML 2015, 2, 1462–1471.
Interactive, A. (2016). Chatbots in Customer Service.
[8] Kamiri, J., & Mariga, G. (2021). Research Methods in Machine Learning: A Content Analysis. International Journal of Computer and Information Technology(2279-0764), 10(2), 78–91. https://doi.org/10.24203/ijcit.v10i2.79
[9] Purohit, H., Dong, G., Shalin, V., Thirunarayan, K., & Sheth, A. (2015). Intent classification of short-text on social media. Proceedings - 2015 IEEE International Conference on Smart City, SmartCity 2015, Held Jointly with 8th IEEE International Conference on Social Computing and Networking, SocialCom 2015, 5th IEEE International Conference on Sustainable Computing and Communications, SustainCom 2015, 2015 International Conference on Big Data Intelligence and Computing, DataCom 2015, 5th International Symposium on Cloud and Service Computing, SC2 2015, 222–228. https://doi.org/10.1109/SmartCity.2015.75
[10] Sharma, V., Goyal, M., & Malik, D. (2017). An Intelligent Behaviour Shown by Chatbot System. International Journal of New Technology and Research, 4, 52–54.
[11] Soufyane Ayanouz, Boudhir Anouar Abdelhakim, M. B. (2020). A Smart Chatbot Architecture based NLP and Machine Learning for Health Care Assistance. Proceedings of the 3rd International Conference on Networking, Information Systems & Security.
[12] Suprihatin, T. (2017). Prestasi akademik ditinjau dari model bimbingan akademik. 321–330.
[13] Vichare, A., Gyani, A., Shrikhande, Y., & Rathod, N. (2015). A chatbot system demonstrating Intelligent Behaviour using NLP. International Journal of Advanced Research in Computer Engineering & Technology (IJARCET), 4(10), 4–6.
[14] Victor, R. (2003). L2a- Iterative Incremental Development - A Brief History [Larman,Basili IEEE.Computer 2003] (10pp). June, 47–56.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
_uk501.png)
.2022-2026_uk200_pxl_.jpg)
.png)
3.png)
