Keywords
Levenshtein Distance
NLP
How to Cite
Abstract
Pelayanan informasi Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) merupakan aspek penting dalam mendukung proses pendaftaran siswa baru di tingkat sekolah menengah. Di SMK PGRI 1 Kediri, pelayanan informasi PPDB sebelumnya masih mengandalkan tenaga manusia, yang memiliki keterbatasan dalam hal waktu dan kapasitas, terutama saat jumlah pertanyaan meningkat secara signifikan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini telah berhasil mengembangkan sebuah chatbot berbasis Natural Language Processing (NLP) yang diintegrasikan dengan metode Levenshtein Distance sebagai solusi otomatisasi layanan informasi. Chatbot yang dikembangkan mampu memahami pertanyaan pengguna dalam bahasa alami dan mencocokkannya dengan data yang tersedia secara cerdas, meskipun terdapat kesalahan ketik atau variasi kata. Berdasarkan hasil pengujian, sistem ini terbukti dapat meningkatkan efisiensi pelayanan, mempercepat respons, serta memberikan informasi yang akurat kepada calon peserta didik dan orang tua. Tingkat keberhasilan chatbot dalam mencocokkan input pengguna terhadap data relevan mencapai lebih dari 80%, sehingga menunjukkan bahwa sistem ini efektif dan layak diterapkan sebagai sarana layanan informasi PPDB yang modern dan responsif.
References
[1] M. Rizki and D. Safitri, “Pengembangan Chatbot Berbasis AI untuk Layanan Akademik Mahasiswa,” J. Teknol. dan Sist. Komput., vol. 9, pp. 210–217, 2021.
[2] N. Hanafiah and R. Suprapto, “Implementasi NLP dalam Layanan Informasi Pendidikan Menggunakan Chatbot Telegram,” J. Sist. Inf., vol. 18, pp. 45–53, 2022.
[3] R. N. Oktaviani and M. Arifin, “Analisis Perbandingan Algoritma String Matching dalam Pengembangan Chatbot Edukasi,” J. Inform. Univ. Pamulang, vol. 4, pp. 22–29, 2019.
[4] A. F. Kurniawan and A. Wibowo, “Penerapan Algoritma Levenshtein Distance untuk Chatbot Pendaftaran Mahasiswa Baru,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 7, pp. 225–230, 2020.
[5] A. Y. Putra and S. Handayani, “Implementasi Natural Language Processing untuk Sistem Chatbot Pendidikan,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 12, pp. 89–98, 2023.
[6] R. Nugroho and B. Santoso, “Optimasi Algoritma Levenshtein Distance untuk Pencocokan Teks dalam Chatbot,” J. Inform., vol. 15, pp. 45–54, 2022.
[7] D. Rahmawati and T. Kurniawan, “Pengembangan Chatbot Berbasis NLP untuk Layanan Informasi Pendidikan di Sekolah Menengah Kejuruan,” J. Sist. Inf. dan Komun., vol. 9, pp. 112–121, 2021.
[8] D. Fadillah, R., & Pratama, “Implementasi Levenshtein Distance pada Chatbot Penerimaan Mahasiswa Baru Berbasis Web.,” J. Sist. Inf. dan Teknol., vol. 10, pp. 55–63, 2022.
[9] A. Suryani, T., & Nugroho, “Penggunaan Algoritma Levenshtein Distance dalam Sistem Pencarian Teks Bahasa Indonesia.,” J. Ilmu Komput. dan Apl., vol. 19, pp. 134–142, 2021.
[10] H. Maulana, D., & Wijaya, “Klasifikasi Pertanyaan Menggunakan Pendekatan Levenshtein Distance dan Algoritma KNN.,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 8, pp. 267–275, 2020.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Copyright (c) 2025 Mochammad Al Farizi, Intan Nur Farida, M.Kom, Daniel Swanjaya, M.Kom