Pengembangan Chatbot Halo WARKOP dengan Metode TF-IDF dan Cosine Similarity 
Proposal Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pengembangan Chatbot Halo WARKOP dengan Metode TF-IDF dan Cosine Similarity Sukma Nirmala Dewi ( 221710021 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Yunarso Anang Ph.D Ringkasan— Warung Kompetensi Pegawai ( WARKOP ) Pusdiklat BPS merupakan platform pengembangan Sumber Daya Manusia ( SDM ) menggunakan berbagai metode pembelajaran dengan mengoptimalkan teknologi. Pengunjung WARKOP bervariasi baik dari pihak internal maupun eksternal BPS. Pertanyaan yang ditanyakan oleh pengunjung web WARKOP bervariasi meskipun topik pertanyaannya tidak jauh berbeda. Kesamaan topik pertanyaan yang muncul menyebabkan admin WARKOP menjawab pertanyaan yang sama secara berulang. Selain itu , pertanyaan yang muncul tidak dapat selalu terjawab dikarenakan kurangnya SDM. Oleh karena itu , fitur Chatbot Halo WARKOP dibuat. Fitur chatbot dibuat dengan menggunakan metode TF-IDF dan Cosine Similarity. Pada pengujian sistem didapatkan hasil SUS bahwa sistem dapat diterima oleh pengguna , serta precision sebesar 90.45 % dan recall sebesar 100 % . Kata Kunci— WARKOP , Pusdiklat , TF-IDF , Cosine Similarity , Chatbot. I. LATAR BELAKANG Pusat Pendidikan dan Pelatihan ( Pusdiklat ) adalah unsur pelaksana Badan Pusat Statistik ( BPS ) di bidang pendidikan dan pelatihan , dengan tugas melaksanakan penyelenggaraan pendidikan dan pelatihan prajabatan dan kepemimpinan serta pendidikan dan pelatihan teknis dan fungsional [ 1 ] . Untuk mempermudah penyelenggaraan pendidikan dan pelatihan , Pusdiklat BPS membuat platform berbasis web yang dinamakan Warung Kompetensi Pegawai atau WARKOP. WARKOP merupakan platform pengembangan SDM dalam bentuk pelatihan non-klasikal yang menggabungkan berbagai metode pembelajaran inovatif dengan mengoptimalkan penggunaan teknologi informasi dan komunikasi. WARKOP merupakan bagian pengembangan kompetensi Sistem Pembelajaran Terpadu untuk melengkapi pembelajaran formal atau klasikal di kelas [ 2 ] . Dengan adanya WARKOP , keterbatasan pegawai dalam mengembangkan kompetensi yang disebabkan oleh jarak dan waktu dapat diminimalkan. Di dalam WARKOP terdapat berbagai macam kursus online dengan narasumber yang berasal dari beragam latar belakang. Narasumber berasal dari internal BPS maupun eksternal BPS. Narasumber eksternal BPS seperti Institut Teknologi Bandung , Universitas Padjajaran , dan perguruan tinggi atau instansi lainnya. Pengunjung WARKOP sangat beragam mulai dari pihak internal BPS hingga pihak eksternal BPS. Pertanyaan yang ditanyakan oleh pengunjung web WARKOP juga bervariasi meskipun topik pertanyaannya tidak jauh berbeda. Pertanyaan yang serupa ini dijawab oleh admin web WARKOP secara satu per satu ( manual ) . Pertanyaan yang sudah pernah ditanyakan dan ditanyakan kembali oleh pengunjung web perlu didiskusikan kembali oleh admin WARKOP agar jawaban yang diberikan ini menyebabkan tetap konsisten. Hal diperlukan waktu lebih lama untuk menjawab pertanyaan permasalahan pengunjung web. Berdasarkan terjadi pekerjaan sebelumnya dapat disimpulkan bahwa berulang yang menghambat efektivitas kerja admin web WARKOP. uraian Pesan yang terkirim pada halaman pelayanan tanya jawab pengunjung web WARKOP tidak dapat direspons dengan cepat setiap saat. Hal ini disebabkan oleh ketiadaan admin yang khusus menangani bagian pelayanan tanya jawab. Selain itu , admin yang bertugas hanya dapat melayani tanya jawab pada waktu tertentu , yaitu jam 09.00 – 15.00 WIB. Admin yang bertugas menjawab pertanyaan pengunjung web merupakan pegawai TI Pusdiklat BPS yang memiliki tugas prioritas lain , seperti mengelola pelaksanaan diklat , monitoring IT , merancang proyek TI , dll. Oleh sebab itu , admin web WARKOP Pusdiklat jarang menjawab pertanyaan yang masuk. Dari permasalahan yang telah dipaparkan , dapat dinyatakan bahwa terdapat masalah kekurangan SDM untuk melayani pertanyaan pengunjung web WARKOP. komputer Berdasarkan masalah yang ditemukan , diperlukan sistem pelayanan tanya jawab yang dapat menjawab pertanyaan pengunjung web WARKOP Pusdiklat secara otomatis berupa chatbot Halo WARKOP. Keberadaan fitur jawab otomatis ( chatbot ) pada sistem Halo WARKOP diharapkan dapat mengurangi beban kerja admin web WARKOP tetapi tetap tampil interaktif bagi pengunjung WARKOP. Chatbot adalah program melakukan yang percakapan melalui media tulisan [ 3 ] . Sistem chatbot Halo WARKOP memerlukan metode pengolahan kata yang dapat menerjemahkan bahasa sehari-hari manusia menjadi bahasa yang dapat dimengerti oleh mesin. Metode pengolahan kata yang digunakan pada sistem ini adalah metode Term Frequency - Inverse Document Frequency ( TF-IDF ) dan Cosine Similarity. berfungsi untuk memberikan bobot / weight pada setiap dokumen jawaban yang tersedia dalam database. Setelah itu dilanjutkan dengan algoritma Cosine Similarity untuk mengukur kesamaan antara input dari customer dengan data jawaban yang ada di sistem [ 4 ] . Algoritma TF-IDF dapat II. TUJUAN PENELITIAN Tujuan dari penelitian ini dibagi menjadi dua yaitu tujuan umum dan tujuan khusus. Berikut uraian tujuan umum dan khusus dengan uraian sebagai berikut : Tujuan Umum Mengimplementasikan model pengolahan kata ke dalam sistem chatbot Halo WARKOP yang dapat menjawab pertanyaan pengunjung web secara otomatis sehingga mempermudah pekerjaan admin web WARKOP Pusdiklat. 1 / 8 Tujuan khusus 1. Menerapkan metode TF-IDF dan Cosine Similarity untuk metode pengolahan kata. 2. Membangun sistem yang dapat membantu admin mengelola pertanyaan dan jawaban yang tersedia.Penelitian Terkait III. PENELITIAN TERKAIT Penelitian sebelumnya mengenai pembangunan chatbot di lingkungan Politeknik Statistika STIS oleh W. Syahputra [ 5 ] . Chatbot tersebut digunakan untuk peningkatan layanan humas Penerimaan Mahasiswa Baru Politeknik Statistika. Penggunaan chatbot tersebut menerapkan metode TF-IDF dan Cosine Similarity. Selanjutnya Pengembangan chatbot dengan metode TF-IDF dan Cosine Similarity juga dikembangkan oleh D. Suryani et al. [ 3 ] . Chatbot tersebut diterapkan dalam mencari kata kunci dari dokumen yang terkait layanan publik kesehatan di Kota Malang. Beberapa ringkasan mengenai penelitian terkait adalah sebagai berikut. 1. Penelitian oleh W. Syahputra ( 2018 ) berjudul “Sistem Tanya Jawab Humas PMB Politeknik Statistika STIS” menjelaskan tentang penggunaan chatbot FAQ di lingkungan Penerimaan Mahasiswa Baru ( PMB ) Politeknik Statistika STIS. 2. Penelitian oleh D. S. Hormansyah dan Y. P. Utama berjudul “Aplikasi Chatbot berbasis Web pada Sistem Informasi Layanan Publik Kesehatan di Malang dengan Menggunakan Metode TF-IDF” vol. 4 no. 3 pada Jurnal Informatika Polinema ( 2018 ) menjelaskan tentang pemanfaatan TF-IDF pada chatbot untuk mencari informasi mengenai layanan publik Kesehatan di Kota Malang. 3. Penelitian oleh Dimas et al. berjudul “Penerapan Metode TF-IDF Untuk Chatbot Pada Sistem Informasi pada Seminar Pelayanan Percetakan Online” Informatika Aplikatif Polinema ( 2020 ) ( SIAP ) menjelaskan tentang pemanfaatan chatbot TF-IDF pada pelayanan pelanggan percetakan online. 4. Penelitian oleh E. L. Amalia dan D. W. Wibowo berjudul “Rancang Bangun Chatbot Untuk Meningkatkan Performa Bisnis” pada Jurnal Ilmiah Teknologi Asia vol. 13 no. 2 pada Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia ( 2019 ) menjelaskan tentang pengembangan chatbot. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik IV. METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Ruang lingkup penelitian ini mencakup analisis pada sistem pelayanan pertanyaan pengunjung web WARKOP Pusdiklat BPS yang telah berjalan , analisis terhadap sistem usulan , perancangan sistem usulan ( termasuk antarmuka pengguna dan basis data ) , serta implementasi dan evaluasi terhadap sistem usulan. Penelitian ini terbatas pada permasalahan metode menjawab pertanyaan yang masuk dari pengunjung web WARKOP Pusdiklat BPS , membuat sistem khusus untuk admin web dalam mengelola pertanyaan dan jawaban , serta menyimpan berbagai pertanyaan dan jawaban dalam sistem knowledge management. B. Metode Pengumpulan Data 1. Wawancara ini adalah Narasumber utama dalam penelitian pegawai bagian TI Pusdiklat BPS sekaligus merupakan admin web WARKOP Pusdiklat. Metode ini digunakan untuk menemukan masalah dalam sistem yang berjalan. 2. Observasi Peneliti memperhatikan proses pengunjung web melakukan pertanyaan hingga admin menjawab pertanyaan. 3. Kuesioner Kuesioner ini bertujuan untuk menguji kelayakan dan evaluasi sistem usulan. Pada penelitian ini kuesioner yang digunakan yaitu System Usability Scale ( SUS ) . SUS digunakan untuk mengetahui tingkat kepuasan pengguna layanan. Terdapat 10 item pertanyaan yang nantinya diajukan kepada responden. 4. Studi Pustaka Studi pustaka dilakukan dengan berbagai media seperti buku , jurnal , dll. Studi Pustaka dilakukan baik dengan media cetak maupun dengan media elektronik. Tujuan studi pustaka adalah untuk mendapatkan informasi terkait WARKOP Pusdiklat dan mengenai pemecahan masalah yang ada . C. Metode Analisis Sistem 1. Metode analisis masalah pada penelitian ini menggunakan fishbone diagram ( Ishikawa diagram ) yang dibagi menjadi 4 bagian yaitu , Manpower ( manusia ) , Method ( metode ) , Machine , dan Material ( bahan ) . 2. Metode analisis kebutuhan fungsional menggunakan analisis deskriptif telah ditemukan pada sistem sebelumnya. Sementara fungsional menggunakan diagram analisis non PIECES Information , Economy , Control , Efficiency , dan Service ) . terkait masalah yang ( Performance , 3. Metode pengujian sistem menggunakan SUS dan blackbox testing. D. Landasan Teori 1. TF-IDF ( Terms Frequency – Inverse Document Gambar 1. Peta literatur Frequency ) 2 / 8 dokumen [ 5 ] . Metode Metode TF-IDF merupakan suatu cara untuk memberikan bobot hubungan suatu kata ( term ) TF-IDF terhadap menggabungkan dua konsep untuk perhitungan bobot , yaitu frekuensi kemunculan sebuah kata di dalam sebuah dokumen tertentu ( Term Frequency ) dan inverse frekuensi dokumen yang mengandung kata tersebut ( Inverse Document Frequence ) . Frekuensi kemunculan kata di dalam dokumen yang mengandung kata tersebut menunjukkan seberapa umum penggunaan kata tersebut. Sehingga nilai bobot hubungan antara sebuah kata dan sebuah dokumen akan tinggi apabila frekuensi kata tersebut tinggi di dalam dokumen dan frekuensi keseluruhan dokumen yang mengandung kata tersebut sedikit pada kumpulan dokumen. Rumus TF-IDF : 𝑇𝐹 = 0,5 + 0,5 × 𝐷 𝑑𝑓𝑡 𝐼𝐷𝐹𝑡 = log 𝑇𝐹 ( 1 ) max ( 𝑇𝐹 ) ( 2 ) 𝑊𝑑 , 𝑡 = 𝑇𝐹𝑑 , 𝑡 × 𝐼𝐷𝐹𝑑 , 𝑡 Keterangan : TF Max ( TF ) Nilai D DFt IDF D T W : Banyaknya kata yang dicari pada sebuah dokumen : Jumlah kemunculan terbanyak term pada dokumen yang sama : Dokumen ke-d : Jumlah dokumen yang mengandung term t : Inversed Document Frequency : Dokumen ke-d : Kata ke-t dari kata kunci : Bobot dokumen ke-d terhadap kata ke- t 2. Cosine Similarity Consine Similarity digunakan untuk melakukan perhitungan kesamaan dari dokumen. Rumus yang digunakan oleh consine similarity adalah [ 7 ] : Cos a = 𝐴 • 𝐵 |𝐴||𝐵| = √∑ 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑛 𝑖=1 ×𝐵𝑖 𝐴𝑖 𝑛 𝑖=1 ×√∑ ( 𝐴𝑖 ) 2 ( 𝐵𝑖 ) 2 Keterangan : A B akan dibandingkan akan dibandingkan : Vektor A , yang kemiripannya : Vektor B , yang kemiripannya : Dot product antara vektor A dan vektor B : Panjang vektor A : Panjang vektor B : Cross product antara |A| dan |B| A • B |A| |B| |A||B| Dalam melakukan perhitungan cosine similarity , hal pertama yang perlu dilakukan adalah melakukan perkalian skalar antara pertanyaan dengan dokumen kemudian dijumlahkan , itu melakukan perkalian antara panjang dokumen dengan panjang setelah Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik pertanyaan yang telah dikuadratkan , setelah itu di hitung akar pangkat dua. Selanjutnya hasil perkalian skalar tersebut di bagi dengan hasil perkalian panjang dokumen dan pertanyaan. 3. Metode Pengembangan Sistem Metode pengembangan sistem yang digunakan pada penelitian ini adalah Software Development Life Cycle ( SDLC ) dengan model Waterfall. SDLC dengan model Waterfall meliputi aktivitas-aktivitas sebagai berikut : 1. Project planning 2. Analysis 3. Design 4. 5. Support Implementation Gambar 2. Waterfall model 4. Python Python adalah bahasa pemrograman interpretatif , berorinetasi objek dan semantik yang dinamis [ 8 ] . Python dilengkapi dengan modul-modul yang dapat digunakan kembali. Interpreter Python dan standard library-nya tersedia secara gratis untuk semua platform dan merupakan open source. Beberapa fitur yang dimiliki Python [ 9 ] : • memiliki kepustakaan yang luas ; dalam distribusi Python telah disediakan modul- modul. • memiliki tata bahasa yang jernih dan mudah dipelajari. • memiliki aturan layout kode sumber yang pembacaan memudahkan kembali dan penulisan ulang kode sumber. pengecekan , 5. Flask Flask merupakan web framework yang dirancang untuk bahasa pemrograman python. Flask dibuat agar dapat memudahkan dalam mengembangkan aplikasi berbasis web. ada beberapa fitur penting flask yaitu build-in web server dan debugger , mendukung unit testing , RESTful request , secure cookies , WSGI , dan mendukung Unicode [ 10 ] . pengguna python 6. System Usability Scale ( SUS ) System Usability Scale ( SUS ) merupakan kuesioner yang dapat digunakan untuk mengukur usability sistem menurut sudut pandang subyektif pengguna [ 11 ] . 3 / 8 Kuesioner ini dirancang oleh John Brooke pada tahun 1986 untuk mengevaluasi berbagai jenis sistem atau produk secara praktis. SUS menilai kepuasan pengguna melalui 10 item pertanyaan dengan pilihan jawaban dari sangat tidak setuju hingga sangat setuju dengan nilai satu sampai lima. Kuesioner SUS memiliki beberapa kelebihan yaitu sebagai berikut : ( 1 ) SUS tidak sangat mudah digunakan , karena membutuhkan perhitungan yang rumit [ 12 ] ; ( 2 ) SUS tersedia secara gratis , tidak membutuhkan biaya tambahan [ 13 ] ; dan ( 3 ) SUS terbukti valid dan andal , walau dengan ukuran sampel yang kecil [ 11 ] . Berikut adalah rumus SUS : 𝑆𝑘𝑜𝑟 𝑆𝑈𝑆 = ( ( 𝑅1 − 1 ) + ( 5 − 𝑅2 ) + ( 𝑅3 − 1 ) + ( 5 − 𝑅4 ) + ( 𝑅5 − 1 ) + ( 5 − 𝑅6 ) + ( 𝑅7 − 1 ) + ( 5 − 𝑅8 ) + ( 𝑅9 − 1 ) + ( 5 − 𝑅10 ) ) ∗ 2.5 7. Precision dan Recall Metode yang digunakan untuk mengukur ketepatan ini adalah jawaban yang diberikan oleh sistem precision dan recall. Recall adalah proporsi jumlah dokumen yang dapat ditemukan-kembali oleh sebuah proses pencarian di sistem Information Retrival. Sementara , precision adalah proporsi jumlah dokumen yang ditemukan dan dianggap relevan untuk kebutuhan si pencari informasi [ 14 ] . Menurut B. Zaman dan E. Winarko , precision dan recall memiliki rumus sebagai berikut sebagai berikut [ 15 ] : 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡 𝑟𝑒𝑙𝑒𝑣𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙𝑘𝑎𝑛 𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡 𝑟𝑒𝑙𝑒𝑣𝑎𝑛 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡 𝑟𝑒𝑙𝑒𝑣𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙𝑘𝑎𝑛 𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖 ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙𝑘𝑎𝑛 𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚 V. KERANGKA PIKIR solusi , perancangan Diagram kerangka pikir menggambarkan bahwa terdapat enam bagian pada pengembangan sistem chatbot. Enam bagian tersebut yaitu masalah , sistem , implementasi , pengujian , dan kesimpulan. Pada bagian masalah terdapat tiga masalah utama yang dapat teridentifikasi. Selanjutnya terdapat dua solusi yang dinilai dapat memecahkan permasalahan. Pada bagian implementasi sistem dipilih metode TF-IDF dan Cosine Similarity. Kemudian , dipilih framework Flask dan MySQL sebagai media implementasi. Setelah itu , sistem diuji dengan metode blackbox dan SUS. Dari pengujian ini dapat diketahui apakah sistem sudah dapat menyelesaikan permasalahan atau belum. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 3. Kerangka pikir VI. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Pengolahan Kata 1. Preprocessing Tahapan tokenization , Stopword Removal atau Filtering , dan Stemming. Tahapan ini bertujuan untuk mengubah data mentah menjadi siap olah. terdiri dari ini 2. TF-IDF Tahapan ini terdiri dari dua metode yaitu Term frequence ( TF ) dan Inverse Documen Frequency ( IDF ) . Metode term frequence ( TF ) merupakan metode yang menghitung frekuensi kemunculan suatu kata dalam dokumen jawaban dalam basis data. Sedangkan metode inverse document frequence ( IDF ) merupakan metode mengenai perhitungan persebaran kata pada dokumen. 3. Cosine Similarity Pada tahapan ini tujuan dari dilakukannya metode cosine similarity adalah untuk melakukan perhitungan kesamaan antar pertanyaan pengunjung web dan jawaban yang ada. B. Analisis Sistem Berjalan Pada tahap ini , peneliti melakukan wawancara dengan subject matter untuk mendapatkan informasi tentang sistem pelayanan tanya jawab pengunjung web yang sedang berjalan di web WARKOP Pusdiklat. Dari hasil wawancara diketahui bahwa sistem yang berjalan hanya dapat menjawab pertanyaan pengunjung web WARKOP 4 / 8 Pusdiklat saat admin sedang online saja. Sehingga , saat pengunjung bertanya melalui sistem ini dan admin sedang offline , pengunjung harus menunggu hingga admin online untuk mendapatkan jawaban. Pengunjung web juga sering menanyakan pertanyaan seputar topik yang sama dan sudah terjawab. Walaupun demikian , admin tetap harus menjawab pertanyaan sejenis dengan jawaban yang sama meskipun telah dijawab oleh admin sebelumnya. Gambar 4 berikut ini menunjukkan proses bisnis pada pelayanan tanya jawab pengunjung web WARKOP Pusdiklat yang sedang berjalan saat ini. Gambar 4. Proses Bisnis Sistem Berjalan C. Analisis Permasalahan Gambar 5. Fishbone Diagram Berdasarkan analisis sistem berjalan yang telah dilakukan , sumber permasalahan yang terjadi dapat digambarkan fishbone diagram. Fishbone diagram dibagi dengan menjadi 4 bagian yaitu , Manpower ( manusia ) , Method ( metode ) , Machine , dan Material ( bahan ) . Penjelasan dapat dilihat pada gambar 5. D. Analisis Kebutuhan TABEL II Kebutuhan non fungsional Faktor ( 1 ) Performance Permasalahan ( 2 ) Pertanyaan diajukan Solusi ( 3 ) yang oleh Membuat yang sistem dapat Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik pengunjung web tidak dapat selalu dijawab oleh admin. menjawab Untuk yang pertanyaan admin berulang harus memeriksa jawaban sebelumnya agar jawaban yang diberikan konsisten. tidak Pusdiklat memiliki Sumber Daya Manusia yang cukup untuk selalu menjawab pertanyaan pengunjung dengan cepat. web Admin web tidak dapat memberikan secara jawaban langsung saat admin sedang tidak online. yang pernah oleh web Admin web perlu menjawab pertanyaan sudah ditanyakan pengunjung secara manual. Pelayanan customer service tidak dapat dilakukan setiap saat oleh admin. Information Economy Control Efficiency Service menjawab yang pertanyaan oleh diajukan web pengunjung meskipun admin sedang tidak online. sistem Membuat yang dapat menjawab pertanyaan berulang dengan jawaban yang konsisten. sistem dapat web cepat yang sistem dapat web admin sistem dapat yang pernah oleh Membuat yang menjawab pertanyaan pengunjung dengan berdasarkan pengetahuan sudah diberikan. Membuat yang menjawab pertanyaan pengunjung meskipun sedang offline. Membuat yang menjawab pertanyaan sudah ditanyakan pengunjung web. Membuat yang dapat pertanyaan pengunjung web. setiap sistem saat melayani E. Sistem Usulan penulis Berdasarkan merancang proses bisnis sistem usulan seperti yang terlihat pada gambar 6. kebutuhan tersebut , analisis Gambar 6. Proses Bisnis Sistem Usulan 5 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pada sistem usulan , sistem diharapkan dapat melayani pertanyaan pengunjung web WARKOP Pusdiklat meskipun admin sedang offline. Selanjutnya , jika ada pertanyaan yang belum ada jawabannya dalam basis data sistem , pengunjung dapat mengajukan pertanyaan dalam form dengan mengisi nama , alamat email , dan pertanyaan. Berdasarkan pemaparan dari proses bisnis sebelumnya , dilakukan perancangan diagram use case untuk mendeskripsikan interaksi antar aktor sistem dengan fitur- fitur sistem tersebut. Diagram use case tersebut dapat dilihat pada gambar 7 sebagai berikut. 3. Tabel Pengguna untuk menyimpan data pengguna termasuk aktivitas penggunaan halaman web Halo WARKOP. 4. Tabel Konfigurasi untuk menyimpan data konfigurasi email seperti server email yang digunakan , port email , TLS , SSL , username email , serta password. Pada saat pertama kali membuka sistem Halo WARKOP , pengguna diwajibkan untuk mengisi nama dan email pengunjung sesuai dengan tampilan gambar 9. Setelah mengisi nama dan email , pengguna diarahkan ke halaman room chat seperti pada gambar 10. Gambar 9. Tampilan awal Halo WARKOP Gambar 7. Diagram Use Case Sistem Usulan Pada use case terlihat bahwa pengunjung web WARKOP Pusdiklat tidak login terlebih dahulu untuk mengakses chatbot. Hal ini dimaksudkan agar penggunaan chatbot oleh pengunjung web dapat lebih mudah dan simpel. Admin web diharuskan login terlebih dahulu agar dapat melakukan pengelolaan data pertanyaan dan jawaban. Pengelolaan data pertanyaan dan jawaban meliputi menambah , menghapus , dan mengedit. Gambar 10. Tampilan Halaman Chat Halaman di atas merupakan tampilan antarmuka room chat Halo Warkop. Terdapat navbar berupa informasi menu yang dapat dipilih oleh pengguna. Selain itu , pengguna juga dapat mengakses halaman cari jawaban. Halaman cari jawaban diperuntukkan kepada pengguna web yang tidak menemukan jawaban atas pertanyaannya di halaman chat room. Sementara halaman login diperuntukkan hanya untuk admin. Admin harus login untuk dapat mengakses halaman pengelolaan data pertanyaan dan jawaban. Gambar 8. Entity Relationship Diagram ( ERD ) Sistem Usulan Gambar 8 di atas merupakan gambar rancangan database yang digunakan pada sistem usulan. Terdapat 4 tabel yang digunakan pada sistem usulan dengan uraian sebagai berikut : 1. Tabel Admin untuk menyimpan data tiap admin web WARKOP Pusdiklat meliputi username , email , password , dan waktu terakhir kali login. Pertanyaan_jawaban untuk menyimpan kumpulan pertanyaan dan jawaban yang dijadikan sebagai pengetahuan awal chatbot. 2. Tabel 6 / 8 Gambar 11. Tampilan Halaman Admin ( Pengelolaan data pertanyaan dan jawaban ) jawaban , lima menu utama yaitu Halaman admin memiliki pertanyaan-jawaban , pengunjung , kirim konfigurasi email , serta tempat sampah. Gambar 11 merupakan halaman yang menampilkan pertanyaan dan jawaban sebagai pengetahuan awal chatbot. Pertanyaan dan jawaban ini dapat dikelola oleh admin. Pengelolaan pertanyaan dan jawaban yang dilakukan oleh admin meliputi menambah , mengedit , dan menghapus. Jika admin menghapus pertanyaan pada halaman ini , pertanyaan hanya terhapus sementara. Dengan begitu jika terjadi kesalahan hapus , admin dapat memulihkan Kembali pertanyaan dan jawaban. Gambar 12. Tampilan Halaman Admin ( Halaman Kirim Jawaban ) Gambar 12 merupakan halaman yang menampilkan pertanyaan yang telah dikirim oleh pengunjung web. Pertanyaan ini selanjutnya dijawab oleh admin melalui email. Pengunjung web mengirim pertanyaan kepada admin jika jawaban dari pertanyaan tersebut belum tersedia di pengetahuan awal chatbot. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 14. Tampilan Halaman Konfigurasi Gambar 14 menampilkan halaman konfigurasi email. Admin dapat mengubah konfigurasi email tanpa harus membongkar kode sistem. Admin dapat mengubah username email , password , server SMTP , serta port. Gambar 15. Tampilan Halaman Tempat Sampah Gambar 15 menampilkan halaman tempat sampah di mana pertanyaan yang telah terhapus sementara masih dapat dipulihkan kembali. Admin dapat menghapus permanen pertanyaan tersebut jika pertanyaan dan jawaban dianggap sudah tidak relevan. Setelah itu dilakukan pengujian sistem dengan kuesioner SUS. Pada pengujian ini kuesioner disebar kepada 10 orang yang merupakan admin WARKOP , pegawai BPS , serta orang yang berpotensi menjadi pengguna WARKOP. Dari pengujian didapatkan nilai rata-rata sus sebesar 84,54. Nilai SUS berada di atas 70 sehingga dapat dikategorikan Acceptable [ 11 ] . TABEL III Hasil Uji SUS Gambar 13. Tampilan Halaman Pengunjung Gambar 13 merupakan tampilan halaman pengunjung yang menampilkan aktivitas pengunjung web dalam jangka waktu satu minggu terakhir. Responden ( 1 ) R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 R9 R10 R11 Skor Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 Q10 Akhir ( 12 ) ( 2 ) 90 3 77.5 4 85 4 100 5 95 5 62,5 3 97,5 5 97,5 5 65 4 70 3 90 5 ( 9 ) ( 10 ) ( 11 ) 5 1 5 1 4 2 5 1 5 1 3 3 5 1 5 1 4 4 4 3 5 2 ( 8 ) 5 5 5 5 5 3 5 5 4 3 4 ( 6 ) 5 4 4 5 5 4 5 4 4 5 5 ( 4 ) 5 5 5 5 5 4 5 5 4 4 5 ( 5 ) 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 ( 3 ) 1 2 2 1 1 2 1 1 3 1 2 ( 7 ) 2 2 1 1 1 1 2 1 3 3 2 2 5 2 1 2 5 1 1 3 1 1 Rata- Rata 84,54 7 / 8 Pada Q8 dan Q10 memiliki respons yang beragam dibanding pertanyaan lain. Q8 merupakan pertanyaan mengenai “Saya merasa sistem ini membingungkan” dengan enam respon Sangat Tidak Setuju ( STS ) , satu respon Tidak Setuju ( TS ) , dua respon Ragu-ragu ( RG ) , satu respon Setuju ( ST ) , dan nol Sangat Setuju ( SS ) . Dari seluruh responden hanya 1 yang menganggap sistem ini membingungkan , sisanya cenderung mudah memahami sistem ini. Q10 merupakan pertanyaan mengenai “Saya perlu membiasakan diri terlebih dahulu sebelum menggunakan sistem ini” dengan tiga respon STS , empat respon TS , satu respon RG , satu respon ST , dan satu SS. Pada respon Q10 responden cenderung mudah menerima dan nyaman menggunakan sistem. Beragamnya respon Q8 dan Q10 dapat disebabkan oleh kekurangan yang ada pada sistem sehingga user masih ada yang menganggap membingungkan dan perlu waktu untuk beradaptasi. Hal ini dapat diatasi dengan menyediakan dokumentasi petunjuk yang lengkap untuk pengguna. Untuk menguji ketepatan jawaban yang diberikan sistem , maka dilakukan pengujian dengan precision dan recall. Pengujian dilakukan 95 kali dengan 6 merupakan salam dan 89 merupakan pertanyaan. Dari pengujian didapatkan precision sebesar 90.45 % dan recall sebesar 100 % . VII. PENUTUP Bagian ini berisi uraian kesimpulan dari hasil penelitian dan pembahasan , berikut saran penelitian. Berdasarkan pemaparan sistem diatas maka dapat disimpulkan : 1. Metode TF-IDF dan Cosine similarity berhasil diterapkan pada sistem dengan precision 90.45 % dan recall sebesar 100 % . 2. Sistem untuk mengelola pertanyaan dan jawaban berhasil dibuat dan telah diuji menggunakan SUS dengan hasil akhir diterima oleh pengguna. Adapun kekurangan dari penelitian ini adalah sebagai berikut 1. Chatbot masih belum dapat memahami pertanyaan dengan makna serupa tetapi kalimat pertanyaan berbeda yang tidak mengandung kata kunci. 2. Pada chatbot belum bisa diterapkan metode deep learning sebab jumlah data awal belum terpenuhi. 3. Halaman chat room masih belum dapat ditampilkan dalam mode widget javascript sehingga belum dapat ditampilkan langsung dalam web WARKOP. Berikut saran pada penelitian ini : 1. Pada penelitian selanjutnya diharapkan dapat menerapkan metode deep learning agar chatbot mengerti pertanyaan dengan kalimat berbeda namun konteks yang sama. 2. Pada penelitian selanjutnya halaman chat room dapat ditampilkan langsung dalam web WARKOP. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] Pusdiklat BPS. ( 2020 , 11 ) Profil Pusdiklat BPS [ Online ] . Available : https : / / www.pusdiklat-bps.id / web / profilpusdiklat [ 2 ] WARKOP Pusdiklat BPS. ( 2020,11 ) Profil WARKOP [ Online ] . Available : https : / / pusdiklat-bps.id / warkop / Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik [ 3 ] D. Suryani & E. L. Amalia , “Aplikasi Chatbot Objek Wisata Jawa Timur Berbasis AIML , ” SMARTICS Journal , vol.3 , no.2 , pp. 4754 , Oktober 2017. [ 4 ] D. W. Wibowo et al. , “Penerapan Metode TF-IDF untuk Chatbot pada Sistem Informasi Pelayanan Percetakan Online , ” Seminar Informatika Aplikatif Polinema ( SIAP ) , pp. 196200 , 2020. [ 5 ] W. Syahputra. “Sistem Tanya Jawab Humas PMB Politeknik Statistika STIS , ” skripsi , 2018. [ 6 ] M. Nurjannah , Hamdani , dan I. F. Astuti , “Penerapan Algoritma Term Frequency-Inverse Document Frequency ( TF-IDF ) untuk Text Mining , ” Jurnal Informatika Mulawarman , vol.8 , no.3 , pp. 110113 , September 2013. [ 7 ] J. ye , “Vector Similarity Measures of Simplified Neutrosophic Sets and Their Application in Multicriteria Decision Making , ” International Journal of Fuzzy Systems , vol. 16 , no. 2 , pp. 204211 , Juli 2014. [ 8 ] Python. ( 2021 , 6 ) . What is Python ? Executive Summary. [ Online ] . Available : https : / / www.python.org / doc / essays / blurb / [ 9 ] T. R. Perkasa et.al. “Rancang Bangun Pendeteksi Gerak Menggunakan Metode Image Subtraction pada Single Board Computer ( Sbc ) , ” Journal of Control and Network Systems , vol.3 , no.2 , pp.9097 , 2014. 6 ) . [ 10 ] Devopedia. Available : [ Online ] . ( 2021 , Flask. https : / / devopedia.org / flask [ 11 ] J. Brooke , “SUS : A Retrospective , ” JUS , vol.8 no.2 , pp.2940 , February 2013. [ 12 ] A. Bangor dan p. Kortum , “Determining What Individual SUS Scores Mean : Adding an Adjective Rating Scale , ” JUS vol. 4 , no. 3 , pp.114123 , Mei 2009. [ 13 ] I. Aprilia , P. I. Santoso , dan R. Ferdiana , “Pengujian Usability Website Menggunakan System Usability Scale Website Usability Testing using System Usability Scale , ” IPTEK-KOM , Vol. 17 No. 1 , pp. 3138 , Juni 2015. [ 14 ] D. S. Hormansyah dan Y. P. Utama , “Aplikasi Chatbot berbasis Web pada Sistem Informasi Layanan Publik Kesehatan di Malang dengan Menggunakan Metode TF-IDF , ” Jurnal Informatika Polinema , vol. 4 no. 3 , pp. 224228 , Mei 2018. [ 15 ] B. Zaman dan E. Winarko. “Analisis Fitur Kalimat untuk Peringkas Teks Otomatis pada Bahasa Indonesia , ” IJCCS , Vol.5 No.2 , pp. 6068 , Juli , 2011. [ 16 ] D. A. R. Ariantini et al. , “Pengukuran Kemiripan Dokumen Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Cosine Similarity , ” E-Journal Teknik Informatika , vol.9 no.1 , pp. 18 , 2016. [ 17 ] A. Sudyana. “Pembangunan Sistem Informasi Helpdesk Modul Sistem Tanya Jawab , ” skripsi , 2015. 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O B-METODE O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Proposal Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pengembangan Chatbot Halo WARKOP dengan Metode TF-IDF dan Cosine Similarity Sukma Nirmala Dewi ( 221710021 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Yunarso Anang Ph.D Ringkasan— Warung Kompetensi Pegawai ( WARKOP ) Pusdiklat BPS merupakan platform pengembangan Sumber Daya Manusia ( SDM ) menggunakan berbagai metode pembelajaran dengan mengoptimalkan teknologi. Pengunjung WARKOP bervariasi baik dari pihak internal maupun eksternal BPS. Pertanyaan yang ditanyakan oleh pengunjung web WARKOP bervariasi meskipun topik pertanyaannya tidak jauh berbeda. Kesamaan topik pertanyaan yang muncul menyebabkan admin WARKOP menjawab pertanyaan yang sama secara berulang. Selain itu , pertanyaan yang muncul tidak dapat selalu terjawab dikarenakan kurangnya SDM. Oleh karena itu , fitur Chatbot Halo WARKOP dibuat. Fitur chatbot dibuat dengan menggunakan metode TF-IDF dan Cosine Similarity. Pada pengujian sistem didapatkan hasil SUS bahwa sistem dapat diterima oleh pengguna , serta precision sebesar 90.45 % dan recall sebesar 100 % . Kata Kunci— WARKOP , Pusdiklat , TF-IDF , Cosine Similarity , Chatbot.
VII. PENUTUP Bagian ini berisi uraian kesimpulan dari hasil penelitian dan pembahasan , berikut saran penelitian. Berdasarkan pemaparan sistem diatas maka dapat disimpulkan : 1. Metode TF-IDF dan Cosine similarity berhasil diterapkan pada sistem dengan precision 90.45 % dan recall sebesar 100 % . 2. Sistem untuk mengelola pertanyaan dan jawaban berhasil dibuat dan telah diuji menggunakan SUS dengan hasil akhir diterima oleh pengguna. Adapun kekurangan dari penelitian ini adalah sebagai berikut 1. Chatbot masih belum dapat memahami pertanyaan dengan makna serupa tetapi kalimat pertanyaan berbeda yang tidak mengandung kata kunci. 2. Pada chatbot belum bisa diterapkan metode deep learning sebab jumlah data awal belum terpenuhi. 3. Halaman chat room masih belum dapat ditampilkan dalam mode widget javascript sehingga belum dapat ditampilkan langsung dalam web WARKOP. Berikut saran pada penelitian ini : 1. Pada penelitian selanjutnya diharapkan dapat menerapkan metode deep learning agar chatbot mengerti pertanyaan dengan kalimat berbeda namun konteks yang sama. 2. Pada penelitian selanjutnya halaman chat room dapat ditampilkan langsung dalam web WARKOP.
chatbot dibuat dengan menggunakan metode TF-IDF dan Cosine Similarity. Pada pengujian sistem didapatkan hasil SUS bahwa sistem dapat diterima oleh pengguna , serta precision sebesar 90.45 % dan recall sebesar 100 % . Kata Kunci— WARKOP , dapat disimpulkan : 1. Metode TF-IDF dan Cosine similarity berhasil diterapkan pada sistem dan telah diuji menggunakan SUS dengan hasil akhir diterima
O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O B-METODE O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O B-METODE O O O O