<![CDATA[Kesalahan pengguna saat mengetikkan kata pada pesan sangat mempengaruhi tingkat akurasi sistem chatbot dalam memberikan pesan balasan yang tepat. Masalah ini dapat diatasi dengan menambahkan fitur perbaikan kata pada sistem chatbot sehingga kesalahan penulisan kata dapat dimengerti oleh chatbot. Penelitian ini menggunakan algoritma Jaro-Winkler untuk membuat fitur perbaikan kata. Pemilihan algoritma Jaro-Winkler berdasarkan kecepatan pemrosesan dan keefektifan dalam membandingkan string pendek sehingga cocok untuk memperbaiki kata salah. Sistem chatbot dibangun pada instant messaging Telegram dengan data pengetahuan kalender Bali khususnya Dewasa Ayu dan memiliki basis percakapan Bahasa Indonesia. Pengujian algoritma Jaro-Winkler memberikan hasil nilai rata-rata similarity sebesar 95,21% dan tingkat akurasi dalam pemberian saran kata sebesar 76%. Hasil pengujian chatbot dengan perbaikan kata memperoleh hasil akurasi sebesar 96% dan sistem chatbot tanpa menggunakan fitur perbaikan kata memperoleh hasil akurasi sebesar 36%. Fitur perbaikan kata meningkatkan akurasi chatbot dalam memberikan respon sebesar 60%.]]>
Copyrights © 2020
