Aplikasi Chatbot Informasi Akademik Fasilkom-TI USU dengan Menggunakan Algoritma Term Frequency- Inverse Document Frequency dan Neural Network

Abstract

Delivery of interactive information with chatbots has been widely used in various fields such as trading to customer service. the delivery of information from chatbots is more interactive because users can interact directly with the system like interacting with humans. At the Faculty of Computer Science and Information Technology, information is still delivered manually, namely through circulars or via WhatsApp messages through groups, this study aims to develop a chatbot system around lectures in the Fasilkom-TI campus area by using a neural network and the Term Frequency – Inverse Document algorithm. Frequency (TF-IDF). This study uses the TF-IDF algorithm to find the weights of important words from queries or questions that will be used as input for training neural networks. The chatbot application in this study was developed using the Python programming language for the neural network training process and the JavaScript programming language using the Node.js. The result of research about this chatbot system is expected to be used as an interactive platform in providing information about the Fasilkom-TI campus.

Penyampaian informasi interaktif dengan chatbot telah banyak digunakan di berbagai bidang seperti perdagangan sampai customer service. penyampaian informasi dari chatbot lebih interaktif dikarenakan user dapat berinteraksi langsung dengan sistem layaknya berinteraksi dengan manusia. Pada Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, informasi masih disampaikan secara manual yaitu melalui surat edaran maupun melalui pesan WhatsApp melalui grup, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem chatbot seputar perkuliahan di wilayah kampus Fasilkom-TI dengan menggunakan neural network dan algoritma Term Frequency – Inverse Document Frequency (TF-IDF). Penelitian ini menggunakan algoritma TF-IDF digunakan untuk menemukan bobot kata-kata yang penting dari query atau pertanyaan-pertanyaan yang akan digunakan sebagai masukan dari training neural network. Aplikasi chatbot pada penelitian ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Python untuk proses training neural network dan bahasa pemrograman JavaScript dengan menggunakan Node.js. Sistem chatbot hasil dari penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai platform interaktif dalam memberikan informasi seputar kampus Fasilkom-TI.