Implementasi Naive Bayes Classifier pada Chatbot Whatsapp untuk Layanan Informasi PPDB - Afrizal Rahman; Sholihin (Jurnal Riset Informatika dan Inovasi, 2026)
Perkembangan teknologi informasi yang pesat telah mendorong institusi pendidikan untuk mengadopsi solusi digital guna meningkatkan efisiensi pelayanan informasi kepada masyarakat. Chatbot berbasis Natural Language Processing (NLP) menjadi salah satu solusi yang efektif dalam merespons pertanyaan pengguna secara otomatis. WhatsApp, sebagai platform komunikasi populer di Indonesia, dipilih sebagai media integrasi chatbot dalam layanan informasi Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB). Tantangan utama dalam pengembangan chatbot adalah kemampuan mengklasifikasikan pertanyaan pengguna ke kategori yang tepat secara cepat dan akurat. Algoritma Naive Bayes Classifier (NBC) dipilih karena kecepatan dan efektivitasnya dalam menangani data teks berukuran besar, menjadikannya cocok untuk klasifikasi pertanyaan secara real-time. Penelitian ini bertujuan mengembangkan dan mengevaluasi implementasi Naive Bayes Classifier dalam chatbot WhatsApp untuk meningkatkan efektivitas pelayanan informasi di institusi pendidikan. Berdasarkan studi sebelumnya, penggunaan Naive Bayes telah terbukti unggul dalam klasifikasi pertanyaan administratif dan layanan pelanggan yang repetitif. Implementasi chatbot ini diharapkan dapat memberikan kemudahan akses informasi bagi calon peserta didik dan mengurangi beban kerja staf administrasi sekolah.