<![CDATA[Chatbot Questions and Answer (Q&A) telah menjadi alat yang sangat penting bagi perusahaan untuk memberikan dukungan dan layanan pelanggan yang cepat dan efektif. Namun, tantangan utama dalam pengembangan Chatbot Q&A adalah memastikan bahwa chatbot dapat memahami bahasa alami pengguna dan memberikan jawaban yang tepat. Dalam penelitian ini, metode Text Mining dan Natural Language Processing (NLP) diterapkan pada Chatbot Q&A untuk PT PLN (Perusahaan Listrik Negara) persero wilayah Sumatera Selatan dengan tujuan meningkatkan kemampuan chatbot dalam memahami pertanyaan pelanggan dan memberikan jawaban yang akurat. Aplikasi yang dirancang pada penelitian ini menggunakan metode pengembangan perangkat lunak yaitu model Rational Unified Process (RUP) dan diimplementasikan ke dalam sistem operasi android. Sedangkan untuk pengujiannya menggunakan perhitungan Root Mean Square Error (RMSE). Keakuratan pada pengujian ditunjukkan dengan hasil RMSE memiliki nilai kecil (mendekati nol). Dari hasil pengujian data sampel sejumlah 20 pertanyaan, nilai perhitungan RMSE sebesar 0.10, sehingga dapat disimpulkan tingkat akurasi prediksi pada proses text mining dalam aplikasi adalah sangat baik (RMSE mendekati 0). Hasil dari penelitian ini adalah alat bantu berupa aplikasi tanya-jawab informasi yang interaktif layaknya model diskusi dan dapat menggunakan bahasa sehari-hari.]]>
Copyrights © 2023
