Penerapan Natural Language Processing Pada Model Chatbot Hybrid Untuk Optimasi Pelayanan Open Journal Systems - Siti Ernawati; Ilham Maulana; Nanang Ruhyana (LPPM Universitas Bina Sarana Informatika, 2025)
Open Journal Systems (OJS) merupakan platform manajemen jurnal yang banyak digunakan, namun pengguna, khususnya author pemula sering mengalami kesulitan dalam memahami prosedur submission, revisi, dan pengelolaan naskah. Hal ini menimbulkan beban layanan yang tinggi bagi admin serta memperlambat proses penerbitan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini mengembangkan model hybrid chatbot yang mengintegrasikan pendekatan rule-based dengan Large Language Model (LLM) yang berguna untuk menyediakan layanan bantuan otomatis yang fleksibel, dan tetap mengikuti aturan prosedural OJS. Kajian literatur menunjukkan bahwa penelitian sebelumnya umumnya berfokus pada chatbot generik atau layanan pendidikan, sehingga terdapat kesenjangan terkait pengembangan chatbot yang mampu menangani proses editorial ilmiah yang kompleks. Dalam penelitian ini, model chatbot dibangun dengan mengombinasikan NLP, rule-based, dan LLM, serta diintegrasikan dengan workflow automasi n8n untuk memungkinkan respons berbasis data real time. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model hybrid yang dikembangkan mampu memberikan jawaban yang akurat sesuai SOP OJS, sekaligus natural dalam memahami variasi pertanyaan pengguna. Penelitian ini berkontribusi secara praktis dengan menghadirkan solusi yang meningkatkan efisiensi layanan publikasi ilmiah, serta secara teoretis dengan memperluas penerapan model hybrid NLP dalam domain akademik. Rekomendasi pengembangan meliputi penambahan personalisasi, perluasan modul layanan, dan eksplorasi model LLM lokal untuk meningkatkan kinerja dan efisiensi sistem.