CHATBOT PANDUAN FITUR APLIKASI WAKTOO MENGGUNAKAN TF-IDF DAN SUPPORT VECTOR MACHINE - Radio Ananto Hargiyanto; Woro Istirahayu; Noviana Riza (Competitive, 2026)
Efisiensi layanan karyawan merupakan aspek penting dalam manajemen sumber daya manusia. Namun, keterbatasan jumlah personel sering menghambat penyampaian informasi dan panduan penggunaan aplikasi perusahaan kepada karyawan baru, khususnya mahasiswa magang. Penelitian ini bertujuan mengembangkan chatbot sebagai media pendamping dalam memberikan informasi terkait penggunaan aplikasi Waktoo HRM, meliputi presensi, manajemen tugas, dan kebijakan perusahaan. Dataset yang digunakan terdiri atas pattern, response, dan label intent yang disimpan pada database MongoDB. Sistem chatbot dibangun menggunakan Streamlit dengan pendekatan Natural Language Processing (NLP), memanfaatkan Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF) sebagai metode ekstraksi fitur dan Support Vector Machine (SVM) melalui implementasi LinearSVC pada pustaka Scikit-Learn sebagai algoritma klasifikasi intent. Evaluasi model dilakukan menggunakan train-test split 80:20 serta Stratified 5-Fold Cross Validation pada data latih untuk mengukur konsistensi dan kemampuan generalisasi model. Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik accuracy, precision, recall, F1-score, dan confusion matrix. Hasil pengujian menunjukkan accuracy sebesar 84,44%, precision 85,69%, recall 84,44%, dan F1-score 84,01%. Selain itu, cross-validation menghasilkan rata-rata F1-score sebesar 0,87 dengan standar deviasi 0,02 yang menunjukkan performa model yang konsisten. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi TF-IDF dan SVM efektif dalam mengklasifikasikan intent pengguna pada chatbot Waktoo HRM.