Klasifikasi Pola Bahasa pada Chatbot Perpustakaan Menggunakan Metode TF-IDF dan Support Vector Machine (SVM)
DOI:
https://doi.org/10.29407/cfg76y31Keywords:
Chatbot, Perpustakaan, TF-IDF, SVMAbstract
Perkembangan teknologi informasi mendorong perpustakaan untuk mendigitalkan layanannya dengan menggunakan chatbot yang didukung oleh kecerdasan buatan. Masalah utama dalam membuat chatbot adalah kemampuan sistem untuk memahami dan mengelompokkan ucapan pengguna secara tepat. Penelitian ini mencoba menggunakan dua metode, yaitu Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Support Vector Machine (SVM), untuk mengklasifikasikan jenis pertanyaan pengguna pada chatbot perpustakaan. Data yang digunakan adalah pertanyaan yang dibagi ke dalam dua kategori, yaitu faq dan cari_buku. Proses penelitian mencakup beberapa tahap, seperti mengolah teks, memberi bobot dengan TF-IDF, melatih model SVM, dan mengevaluasi hasilnya menggunakan Confusion Matrix. Hasil uji coba menunjukkan akurasi model mencapai 87,5%, yang menunjukkan metode ini efektif dalam membantu pengembangan chatbot perpustakaan berbasis teks.
Downloads
References
[1] A. Zulfahrizan, M. I. Drilanang, F. B. Hutagalung, dan A. Perdana, “PENGEMBANGAN APLIKASI LIBRARY INTEGRATED MANAGEMENT (LIM) SEBAGAI ALAT MANAJEMEN PEMINJAMAN BUKU DENGAN INTEGRASI AI CHATBOT BERBASIS WEB,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 9, no. 4, hlm. 6014–6020, 2025.
[2] O. Alvansyah, N. A. Yolandari, M. F. Zulfi, A. N. Nasution, dan A. Perdana, “Pembuatan Website Peminjaman Buku Perpustakaan Digital dengan Integrasi Fitur Kecerdasan Buatan untuk Meningkatkan Literasi,” Jurnal Bisnis Digital dan Enterpreneur (BISENTER), vol. 3, no. 2, hlm. 341–347, 2025.
[3] S. H. Bariah, W. Pratiwi, dan K. A. N. Imania, “Pengembangan Virtual Assistant Chatbot Berbasis Whatsapp Pada Pusat Layanan Informasi Mahasiswa Institut Pendidikan Indonesia-Garut,” Petik: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Dan Komunikasi, vol. 8, no. 1, hlm. 66–79, 2022.
[4] D. Kristanto, R. A. Ramadhani, dan A. B. Setiawan, “Pengembangan Chatbot Layanan Informasi Kampus Menggunakan TF-IDF”, doi: 10.33364/algoritma/v.22-2.2350.
[5] F. Hulu, “Pemanfaatan Chatbot Ai Berbasis Bahasa Indonesia Untuk Pelayanan Publik Digital,” Jurnal Ilmu Artificial Intelligence Nusantara, vol. 1, no. 1, hlm. 25–32, 2025.
[6] M. S. Maulana, Y. Anshori, R. Azhar, R. Laila, dan N. T. Lapatta, “IMPLEMENTASI PEMBOBOTAN TF-IDF PADA CHATBOT TELEGRAM UNTUK SISTEM LAYANAN INFORMASI,” JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), vol. 10, no. 3, hlm. 1869–1877, Agu 2025, doi: 10.29100/jipi.v10i3.6314.
[7] M. Riyadh dan R. Artikel, “PENGGUNAAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DALAM SISTEM QUALITY ASSURANCE (QA) CHAT BOT DAN VOICE BOT UNTUK MENINGKATKAN AKURASI RESPON INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK.”
[8] M. R. A. F. Rifqi dan M. R. Al Fauzan, “Kombinasi TF-IDF dan Neural Network Untuk Pelayanan Informasi Al-Qur’an Dalam Bentuk Chatbot,” JURNAL FASILKOM, vol. 14, no. 2, hlm. 318–324, 2024.
[9] F. Abdusyukur, “Penerapan Algoritma Support Vector Machine (Svm) Untuk Klasifikasi Pencemaran Nama Baik Di Media Sosial Twitter,” Komputa: Jurnal Ilmiah Komputer Dan Informatika, vol. 12, no. 1, hlm. 73–82, 2023.
[10] N. Setiawan, M. Akbar, A. Anto Tri Susilo, J. K. Jendral Besar Moh Soeharto, K. Lubuk Linggau, dan S. Selatan, “Pengembangan Chatbot Untuk Layanan Informasi Keanggotaan Guru Metode Support Vector Machine.”
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Eka Andy Yulianta, Muhammad Ghufron
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Copyright on any article is retained by the author(s).
- The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
- The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
