<![CDATA[Abstrak – Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan sistem chatbot berbasis Natural Language Processing (NLP) untuk mendukung layanan informasi Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) di Universitas Janabadra. Layanan PMB selama ini masih bergantung pada interaksi manual yang terbatas pada jam kerja. Oleh karena itu, diperlukan solusi digital yang mampu memberikan informasi secara cepat, akurat, dan real-time. Sistem dikembangkan menggunakan framework CodeIgniter 4 dan memanfaatkan algoritma Naive Bayes untuk klasifikasi intent serta Levenshtein Distance untuk pencocokan kemiripan teks. Dataset pelatihan disusun berdasarkan kumpulan pertanyaan umum calon mahasiswa. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa chatbot mampu menjawab 70% dari 500 pertanyaan secara otomatis dengan akurasi 92% dan waktu respons rata-rata 0,5 detik. Selain itu, chatbot mampu menurunkan beban kerja staf administrasi hingga 30%. Survei terhadap 100 pengguna menunjukkan bahwa 85% responden merasa puas terhadap kecepatan dan keakuratan respons sistem. Sistem ini juga mendukung penyimpanan konteks percakapan dan integrasi langsung dengan informasi PMB universitas. Penelitian ini menyimpulkan bahwa chatbot berbasis NLP dapat menjadi solusi efektif dalam meningkatkan efisiensi layanan informasi pendidikan tinggi. Pengembangan lanjutan diarahkan pada perluasan dataset, adopsi model NLP berbasis Transformer, serta integrasi lintas platform komunikasi untuk memperluas jangkauan layanan. Kata Kunci: Chatbot, Natural Language Processing, Naive Bayes, Levenshtein Distance, Penerimaan Mahasiswa Baru.]]>
Copyrights © 2025
