Pengembangan chatbot informasi PPDB KB & TK As Salam menggunakan TF-IDF dan Cosine Similarity

Counts differ because each database indexes a different set of publications. We treat OpenAlex as the canonical count; Google Scholar is not shown (no API, and crawling it violates its ToS).

Perkembangan teknologi informasi mendorong lembaga pendidikan menyediakan layanan informasi yang cepat, mudah diakses, dan interaktif. Chatbot pada website KB & TK As Salam sebelumnya masih menggunakan conditional statement dan pilihan menu, sehingga calon wali murid belum dapat mengajukan pertanyaan menggunakan kalimat sendiri. Selain itu, dataset pertanyaan dan jawaban tersimpan di dalam source code serta percakapan pengguna belum dicatat. Penelitian ini bertujuan mengembangkan chatbot informasi Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Cosine Similarity, dilengkapi halaman pengelolaan dataset dan log percakapan. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD), sedangkan pengumpulan data dilakukan melalui observasi, wawancara, dan studi pustaka. Pertanyaan pengguna diproses melalui case folding, tokenisasi, stopword removal, dan stemming, kemudian diberikan bobot TF-IDF dan dibandingkan dengan 77 pasangan pertanyaan dan jawaban pada basis pengetahuan menggunakan Cosine Similarity. Hasil hold-out testing terhadap 16 pertanyaan uji terpisah menghasilkan accuracy 93,75%, precision 92,86%, recall 100%, dan F1-Score 96,30%. Pengujian fungsional menggunakan Black-Box Testing menunjukkan seluruh 16 skenario memperoleh hasil sesuai. Uji coba pengguna terhadap 10 responden dengan 12 pernyataan menghasilkan nilai rata-rata 4,31 dan persentase penerimaan 86,17% dalam kategori Sangat Setuju. Dengan demikian, chatbot berhasil dikembangkan untuk memberikan informasi PPDB secara lebih fleksibel serta membantu administrator mengelola basis pengetahuan dan mengevaluasi percakapan pengguna.