Optimisasi Chatbot Virtual Assistant di Stasiun Kereta Api KAI Cikarang Menggunakan TF-IDF dan Cosine similarity untuk Peningkatan Layanan Penumpang - Alvian S. Pratama; Choky Andriano; Fadli Ramadan; Viyan Qomarudin Noor (DPPM Universitas Pelita Bangsa, 2025)
Peningkatan jumlah pengguna kereta api di Stasiun KAI Cikarang membutuhkan layanan informasi yang cepat dan akurat. Masalah utama adalah keterbatasan sumber daya untuk memberikan informasi secara manual. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini mengembangkan chatbot berbasis metode TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) dan cosine similarity untuk menyediakan layanan informasi otomatis terkait jadwal keberangkatan, harga tiket, dan prosedur pembelian tiket. Dataset diambil dari sumber resmi, yaitu https://commuterline.id yang menyediakan informasi terkait layanan kereta api. Data tersebut diproses melalui tahapan text preprocessing, pembobotan dengan TF-IDF , dan pencocokan pertanyaan menggunakan cosine similarity . Chatbot diimplementasikan melalui Telegram dengan memanfaatkan fitur BotFather, serta integrasi Python untuk mendukung logika sistem. Hasil pengujian menunjukkan chatbot mampu memberikan jawaban yang relevan dengan tingkat akurasi 80%, dihitung dari dua puluh pertanyaan uji dengan 16 jawaban sesuai dan 4 jawaban tidak sesuai. Tingkat akurasi ini menunjukkan efektivitas metode TF-IDF dan cosine similarity dalam mencocokkan pertanyaan pengguna dengan jawaban yang relevan. Chatbot ini tidak hanya meningkatkan efisiensi layanan informasi di stasiun, tetapi juga memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik. Penelitian ini menawarkan solusi inovatif untuk meningkatkan kualitas layanan transportasi publik di Indonesia.