<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan chatbot berbasis web yang mampu memberikan rekomendasi algoritma pengolahan data secara relevan dan efisien berdasarkan kebutuhan pengguna. Chatbot ini dirancang menggunakan pendekatan Natural Language Processing (NLP) dengan metode TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) untuk mengekstraksi fitur penting dari teks input pengguna. Algoritma Cosine Similarity digunakan untuk mencocokkan input tersebut dengan basis pengetahuan yang berisi berbagai algoritma pengolahan data dan deskripsinya. Sistem dibangun menggunakan framework Flask dengan antarmuka yang ramah pengguna.Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing teks, pengolahan data menggunakan TF-IDF, perhitungan kesamaan dengan Cosine Similarity, dan pengujian sistem. Hasil pengujian menunjukkan chatbot memiliki tingkat akurasi 92,1%, yang menunjukkan performa baik dalam memberikan rekomendasi yang relevan. Sistem ini mampu membantu mahasiswa, peneliti, dan praktisi dalam memilih algoritma yang sesuai untuk berbagai kasus analitik, seperti prediksi data, klasifikasi teks, atau segmentasi. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam mempermudah pengambilan keputusan berbasis data, dengan potensi pengembangan lebih lanjut melalui integrasi teknik NLP canggih dan perluasan basis pengetahuan. Chatbot ini diharapkan menjadi solusi inovatif yang mendukung kebutuhan analisis data di berbagai bidang. ]]>
Copyrights © 2025
