IMPLEMENTASI RULE-BASED SYSTEM DAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING PADA CHATBOT LAYANAN JASA

STUDI KASUS WEBSITE PAPERTRUST

Abstract

Transformasi digital dalam ekosistem akademik memunculkan urgensi bagi platform layanan jasa untuk menyediakan respons informasi yang cepat, akurat, dan tersedia secara konstan. Artikel ini membahas pengembangan chatbot layanan jasa akademik pada platform PaperTrust yang fokus pada verifikasi plagiarisme dan penulisan artikel ilmiah profesional. Permasalahan utama yang diidentifikasi adalah ketergantungan pada layanan manual administratif yang berisiko menimbulkan respon antrean, menurunkan kepuasan pengguna, dan membatasi aksesibilitas di luar jam operasional. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan chatbot berarsitektur hybrid yang mengorkestrasikan Rule-Based System (RBS) dengan simulasi Natural Language Processing (NLP) menggunakan metode Prototype. Pendekatan ini diperkuat dengan algoritma komputasi Fuzzy String Matching menggunakan metode Levenshtein Distance untuk menangani kesalahan ejaan (typo). Lebih lanjut, sistem ini mengintegrasikan manajemen memori jangka pendek melalui variabel session guna mendeteksi maksud agen pengguna dan mengeksekusi transisi kontekstual kepada agen manusia. Sistem dievaluasi menggunakan scenario-based chatbot testing. Hasil pengujian menunjukkan bahwa integrasi prapemrosesan NLP dan Levenshtein Distance secara signifikan mengeliminasi kekakuan metode RBS konvensional, menghasilkan tingkat keberhasilan penyelesaian tugas yang optimal dalam menjawab skenario pengguna, sementara fitur session tracking berhasil menciptakan transisi layanan yang berkelanjutan dari mesin ke agen