Implementasi Chatbot Multi-Intent untuk Informasi Penerimaan Mahasiswa Baru Berbasis Jaringan Saraf Tiruan

Abstrak

Transformasi digital pada layanan pendidikan tinggi memerlukan penyediaan layanan informasi Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) yang cepat, akurat, dan tersedia secara berkelanjutan. Akan tetapi, layanan PMB konvensional masih menghadapi permasalahan keterbatasan waktu layanan, beban kerja staf, serta kesulitan dalam menangani pertanyaan pengguna yang bervariasi dan bersifat multi-intent. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan chatbot layanan informasi PMB berbasis Artificial Intelligence yang mampu menangani pertanyaan multi-intent secara efektif. Pendekatan yang diusulkan mengintegrasikan model bahasa pra-latih IndoBERT sebagai pengekstraksi fitur semantik dengan Artificial Neural Network (ANN) sebagai pengklasifikasi intent. Dataset penelitian terdiri dari 1.064 variasi pertanyaan yang dikelompokkan ke dalam 21 kategori intent. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mencapai tingkat akurasi sebesar 96%, dengan nilai precision, recall, dan F1-score masing-masing sebesar 0,96. Implementasi sistem membuktikan bahwa chatbot mampu memberikan respons yang relevan baik pada skenario single-intent maupun multi-intent. Dengan demikian, pendekatan ini efektif dalam meningkatkan kualitas dan fleksibilitas layanan informasi PMB berbasis chatbot.