Implementasi Natural Language Processing berbasis Machine Learning untuk Membangun Aplikasi Chatbot Sebagai Media Informasi Perpustakaan

Abstract

Perkembangan Artificial Intelligence (AI), khususnya dalam bidang Machine Learning (ML) dan Natural Language Processing (NLP), telah mendorong inovasi dalam pengembangan sistem layanan informasi berbasis chatbot. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi chatbot sebagai media layanan informasi perpustakaan di SMA Negeri 1 Kelapa, Bangka Belitung, yang sebelumnya masih menggunakan sistem manual. Metode penelitian yang digunakan adalah kualitatif deskriptif dengan pendekatan pengembangan perangkat lunak menggunakan model waterfall, yang meliputi tahap analisis kebutuhan, desain, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) untuk klasifikasi intent pengguna. Data yang digunakan meliputi data katalog buku serta data pertanyaan pengguna yang dikategorikan ke dalam beberapa intent. Hasil pelatihan model menunjukkan performa yang baik dengan akurasi sebesar 91% pada data uji dan nilai F1-score sebesar 0,90. Implementasi chatbot berbasis web menggunakan framework Flask menunjukkan bahwa sistem mampu merespons pertanyaan pengguna secara otomatis, akurat, dan kontekstual. Dengan demikian, chatbot yang dikembangkan dapat meningkatkan efisiensi layanan perpustakaan serta mempermudah akses informasi bagi siswa tanpa batasan waktu dan tempat.