CHATBOT ASSISTANT DENGAN ALGORITMA LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) SEBAGAI LAYANAN TANYA JAWAB MENTEE DI INFINITE LEARNING - Rahmad Noor Ikhsan; Adi Suwondo; Muslim Hidayat; Dian Asmarajati; Sukowiyono (CV Nature Creative Innovation, 2026)
Mentor pada program Studi Independen di Infinite Learning sering menghabiskan waktu menjawab pertanyaan umum yang berulang dari mahasiswa, sehingga mengurangi efisiensi pendampingan. Penelitian ini bertujuan membuat chatbot sebagai layanan tanya jawab mentee dengan metode eksperimental. Pengembangan chatbot menggunakan Long Short-Term Memory (LSTM), arsitektur deep learning yang efektif untuk Natural Language Processing (NLP). Data berupa pertanyaan dan jawaban dibagi menjadi 3 bagian: pre-register, running program, dan end program. Model dilatih selama 39 epoch dengan nilai loss 0.0279, accuracy 99.71%, validation loss 0.0237, dan validation accuracy 99.72%. Evaluasi menggunakan confusion matrix menunjukkan accuracy 99%, precision 97%, recall 98%, dan f1-score 97%. Model kemudian diimplementasikan ke Telegram bot untuk layanan tanya jawab otomatis bagi mentee.