Penerapan Natural Language Processing Pada Sistem Chatbot Sebagai Helpdesk Obyek Wisata Menggunakan Metode Naïve Bayes

Yuhandri Yuhandri, Rini Sovia, Afif Syaiffullah, Firna Yenila, Randy Permana

Sari


Keberhasilan pengembangan sektor pariwisata tidak hanya bergantung pada daya tarik wisata semata. Terdapat banyak faktor dalam penghambat perkembangan sektor tersebut. Salah satu faktor tersebut adalah kurangnya perkembangan dalam pola periklanan dan sistem pengelolaan informasi pariwisata. Sebagai akibatnya, sasaran pariwisata tidak terdefinisi dengan baik, dan wisatawan mungkin tidak memilih destinasi tersebut. Bukitinggi sebagai salah satu destinasi wisata yang terdapat di Sumatera Barat juga tidak lepas dari permasalahan tersebut. Kurang tersedianya informasi lengkap tentang potensi pariwisata di Kota Bukittinggi membuat wisatawan mengandalkan sumber-sumber seperti media sosial, internet, dan sumber lainnya untuk mendapatkan informasi. Namun, informasi yang ada belum mencakup seluruh aspek pariwisata, sehingga menyebabkan ketidakpastian bagi calon wisatawan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dihadirkan sebuah sistem respons obrolan otomatis atau disebut dengan  Chatbot. Teknologi Chatbot merupakan salah satu bentuk sistem Natural Language Processing (NLP) dalam kecerdasan buatan. Chatbot berperan sebagai agen percakapan yang dapat berfungsi sebagai meja bantuan. Dalam konteks ini, helpdesk menjadi elemen penting yang menangani berbagai keluhan dari berbagai pihak dengan menyediakan informasi dan solusi. Dalam penelitian ini, dikembangkan sistem Chatbot menggunakan algoritma Naive Bayes untuk menjawab pertanyaan umum (FAQ) mengenai informasi pariwisata di Kota Bukittinggi.

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


Dongbo, m., miniaoui, s., fen, l., althubiti, s. A., & alsenani, t. R. (2023). Intelligent chatbot interaction system capable for sentimental analysis using hybrid machine learning algorithms. Information processing & management, 60(5), 103440. Https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ipm.2023.103440

Hutama, r. C., fauziah, f., & komalasari, r. T. (2021). Aplikasi chatbot berbasis teks menggunakan algoritma naive bayes classifier faq grabads. String (satuan tulisan riset dan inovasi teknologi), 6(1), 90. Https://doi.org/10.30998/string.v6i1.9919

Khurana, d., koli, a., khatter, k., & singh, s. (2023). Natural language processing: state of the art, current trends and challenges. Multimedia tools and applications, 82(3), 3713–3744. Https://doi.org/10.1007/s11042-022-13428-4

Maitri, a. L., & sutopo, j. (2019). Rancangan bangun chatbot sebagai pusat informasi lembaga kursus dan pelatihan menggunakan pendekatan natural language processing. Eprints.uty.ac.id, 1–9. Http://eprints.uty.ac.id/

Mukrodin, mukrodin, & mega sasmita, n. (2021). Rtificial inteligence dalam apilkasi chatbot sebagai helpdesk obyek wisata dengan permodelan natural language processing (studi kasus: kabupaten cilacap). Smart comp :jurnalnya orang pintar komputer, 10(1), 7–14. Https://doi.org/10.30591/smartcomp.v10i1.2135

Prasetyo, v. R., benarkah, n., & chrisintha, v. J. (2021). Implementasi natural language processing dalam pembuatan chatbot pada program information technology universitas surabaya. Teknika, 10(2), 114–121. Https://doi.org/10.34148/teknika.v10i2.370

Ratiasasadara, p. W., sudarno, s., & tarno, t. (2023). Analisis sentimen penerapan ppkm pada twitter menggunakan naïve bayes classifier dengan seleksi fitur chi-square. Jurnal gaussian; vol 11, no 4 (2022): jurnal gaussiando - 10.14710/j.gauss.11.4.580-590. Https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/article/view/35636

Thananukhun, k., jaiyen, s., jitkajornwanich, k., & hanskunatai, a. (2023). Question classification for thai conversational chatbots using artificial neural networks and multilingual bert models. 2023 15th international conference on knowledge and smart technology (kst), 1–4. Https://doi.org/10.1109/kst57286.2023.10086784

William, p., lanke, g. R., inukollu, v. N. R., singh, p., shrivastava, a., & ro. (2023). Framework for design and implementation of chat support system using natural language processing. Ieee xplore.

Zhou, s., silvasstar, j., clark, c., salyers, a. J., chavez, c., & bull, s. S. (2023). An artificially intelligent, natural language processing chatbot designed to promote covid-19 vaccination: a proof-of-concept pilot study. Digital health, 9, 20552076231155680. Https://doi.org/10.1177/20552076231155679




DOI: https://doi.org/10.31294/infortech.v5i2.20911

DOI (PDF): https://doi.org/10.31294/infortech.v5i2.20911.g6296

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


Dipublikasikan oleh LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Jl. Kramat Raya No.98, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat, DKI Jakarta 10450
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License