Pengembangan Chatbot Telegram Berbasis NLP untuk Layanan Informasi Akademik dan Administrasi Mahasiswa Menggunakan Metode TF-IDF dan Cosine Similarity - Rizka Dewi Puspita; Paramitha Nerisafitra (Journal of Informatics and Computer Science (JINACS), 2026)
Abstrak— Perkembangan teknologi informasi mendorong perguruan tinggi untuk menyediakan layanan akademik yang lebih efektif melalui akses informasi yang cepat, akurat, dan mudah digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan chatbot Telegram berbasis Natural Language Processing (NLP) sebagai media layanan informasi akademik dan administrasi mahasiswa serta mengevaluasi kemampuan sistem dalam mengenali dan memberikan respons terhadap pertanyaan pengguna. Metode pengembangan sistem dilakukan melalui beberapa tahapan, yaitu identifikasi masalah, studi literatur, pengumpulan data, preprocessing, pembobotan menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), pengukuran kemiripan menggunakan Cosine Similarity, serta evaluasi menggunakan Confusion Matrix. Data yang digunakan berupa pasangan pertanyaan dan jawaban terkait layanan akademik Jurusan Teknik Informatika Universitas Negeri Surabaya yang diperoleh dari bagian akademik, kemahasiswaan, dan sumber informasi resmi universitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa chatbot berhasil diimplementasikan pada platform Telegram dan mampu memberikan respons otomatis terhadap pertanyaan mahasiswa. Berdasarkan pengujian, sistem memperoleh nilai akurasi sebesar 80%, presisi sebesar 77,78%, recall sebesar 100%, dan F1-score sebesar 87,5%. Berdasarkan hasil tersebut, chatbot dapat menjadi alternatif layanan informasi akademik yang fleksibel dan efisien dalam mendukung kebutuhan mahasiswa.   Kata Kunci— Chatbot, Telegram, Natural Language Processing, TF-IDF, Cosine Similarity, layanan akademik.