Perpustakaan
DESKRIPSI DATA LENGKAP
JudulIMPLEMENTASI PEMBOBOTAN TF-IDF PADA CHATBOT TELEGRAM UNTUK SISTEM LAYANAN INFORMASI
Nama: MUHAMMAD SYAHPUTRA MAULANA
Tahun: 2024
Abstrak
ABSTRAK Chatbot populer dalam interaksi manusia-mesin dan efektif dalam layanan pelanggan, bantuan pengguna, dan pengelolaan informasi. Pengembangannya meliputi pengumpulan data pertanyaan, pemrosesan teks, dan penerapan algoritma TF-IDF untuk mengekstrak informasi relevan dari dataset. Penelitian ini mengkaji penerapan algoritma TF-IDF pada chatbot Telegram menggunakan dataset yang terdiri dari 94 dokumen dan 300 data uji. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma TF-IDF menghasilkan 268 respons yang relevan dan akurat, 12 respons yang tidak relevan namun tetap diberikan, dan 32 respons yang seharusnya relevan tetapi tidak ditemukan. Penggunaan algoritma TF-IDF, yang memberikan pembobotan pada kata-kata berdasarkan pentingnya dalam dokumen, menunjukkan akurasi yang cukup baik. Hasil ini didukung oleh pengujian relevansi menggunakan metrik umum dalam bidang information retrieval, yang menghasilkan nilai precision sebesar 95,71%, recall sebesar 89,33%, dan F1-Score sebesar 92,4%. Dengan nilai-nilai tersebut, kinerja chatbot Telegram dinilai sangat baik dalam memberikan respons. Kata Kunci : Chatbot Telegram; Algoritma TF-IDF; Sistem Layanan Informasi

Sign In to Perpus

Don't have an account? Sign Up