Pengembangan Telegram Chatbot Berbasis Natural Language Processing Terintegrasi dengan Sistem Informasi Inventory Koperasi Universitas Dr. Soetomo: Development of a Natural Language Processing-Based Telegram Chatbot Integrated with the Inventory Information System of Universitas Dr. Soetomo Cooperative - Ratna Nur Tiara Shanty; Cempaka Ananggadipa Swastyastu; Anggit Wikanningrum (STMIK PONTIANAK, 2026)
Sistem Informasi Inventory Koperasi (SIKOMO) Universitas Dr. Soetomo telah digunakan untuk mendukung pengelolaan stok dan transaksi secara terkomputerisasi serta memenuhi kebutuhan operasional internal pengurus koperasi. Namun, layanan informasi yang tersedia belum dapat diakses secara langsung oleh dosen dan karyawan sebagai pelanggan utama. Informasi mengenai stok, harga, dan kategori barang masih mengharuskan pelanggan datang ke lokasi koperasi, sehingga kurang efisien dan belum mendukung penyediaan layanan berbasis digital yang cepat dan real-time. Selain itu, belum tersedia Telegram chatbot yang terintegrasi langsung dengan sistem inventory dan mampu memahami pertanyaan pengguna dalam bahasa alami. Penelitian ini bertujuan mengembangkan Telegram chatbot berbasis Natural Language Processing (NLP) yang terintegrasi dengan SIKOMO melalui arsitektur webhook untuk menyediakan layanan pengecekan stok, harga, dan kategori barang secara real-time. Evaluasi sistem dilakukan melalui pengujian fungsional dan pengukuran waktu respons. Hasil pengujian fungsional menunjukkan tingkat keberhasilan sebesar 86%, yang mengindikasikan bahwa sistem mampu mengenali intent dan memberikan respons sesuai dengan skenario yang dirancang. Pengukuran waktu respons dilakukan dengan menghitung selisih waktu antara pesan yang dikirim pengguna dan balasan yang diterima melalui Telegram, serta dengan mengukur durasi pemrosesan pada sisi server menggunakan fungsi microtime dalam satuan milidetik. Setiap intent diuji sebanyak sepuluh kali pengulangan. Intent dengan kompleksitas rendah, seperti sapaan dan jam operasional, memiliki rata-rata waktu respons masing-masing sebesar 0,93 ms dan 0,86 ms. Sementara itu, intent yang memerlukan eksekusi query basis data, yaitu cek harga, cek stok, dan cek kategori, memiliki rata-rata waktu respons masing-masing sebesar 4371,37 ms, 4373,98 ms, dan 4442,55 ms dengan tingkat konsistensi yang stabil pada setiap pengujian. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem chatbot dapat berjalan dengan baik. Sedangkan faktor utama yang memengaruhi waktu respons adalah proses akses basis data. Secara keseluruhan, Telegram chatbot yang dikembangkan mampu mendukung penyediaan layanan informasi koperasi secara digital dan real-time, serta berpotensi meningkatkan efisiensi layanan dalam mendukung transformasi digital di lingkungan perguruan tinggi.