Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sistem Komputer & Kecerdasan Buatan Journal of Computer Science and Information Technology
Zidni, Pandu
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Environmental Science Social Sciences

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Journal of Computer Science and Information Technology

 1 
PERBANDINGAN ALGORITMA RATCLIFF/OBERSHELP DAN LEVENSHTEIN DISTANCE DALAM CHATBOT AIML UNTUK UNIVERSITAS XYZ Zidni, Pandu; Iskandar, Agus
Journal of Computer Science and Information Technology Vol. 2 No. 2 (2025): Maret
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70248/jcsit.v2i2.2041

Abstract

Pelayanan informasi akademik yang efektif dan responsif merupakan kebutuhan penting bagi institusi pendidikan tinggi untuk mendukung kebutuhan informasi mahasiswa. Namun, sistem berbasis web yang tersedia di Universitas XYZ masih memiliki keterbatasan karena sifatnya yang satu arah dan kurang fleksibel dalam memberikan respons langsung terhadap pertanyaan, terutama di luar jam operasional. Penelitian ini mengembangkan chatbot berbasis Artificial Intelligence Markup Language (AIML) sebagai solusi pelayanan informasi akademik dua arah. Fokus penelitian ini adalah membandingkan dua algoritma dari konsep text similarity, yaitu Ratcliff/Obershelp dan Levenshtein Distance, untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi chatbot dalam memahami dan merespons pertanyaan mahasiswa. Pengembangan chatbot ini menggunakan pustaka Sastrawi untuk proses stemming Bahasa Indonesia, serta JSON untuk penanganan sinonim. Algoritma Ratcliff/Obershelp dan Levenshtein Distance diterapkan untuk meningkatkan akurasi jawaban chatbot dalam mengenali berbagai variasi kata pada pertanyaan pengguna. Kedua algoritma ini digunakan untuk menghitung tingkat kemiripan antara input pengguna dan pola yang ada, sehingga chatbot mampu memberikan respons yang relevan dan sesuai dengan kebutuhan mahasiswa Universitas XYZ. Penggunaan chatbot berbasis AIML dengan algoritma yang dibandingkan ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi pengembangan sistem pelayanan informasi yang lebih interaktif dan efisien di lingkungan akademik.
Co-Authors Agus Iskandar Arofi, Afif Habibbullah, Perwira Khadavi, Muhammad Iqbal Lantana, Dhieka Mukti, Albie Frazza Nabhan, Muhammad Faris