Klasifikasi berita online Program Studi Teknik Informatika menggunakan neural network

INDONESIA: Pada masa pandemi Covid-19 semua pembelajaran diadakan secara daring, sehingga semua kegiatan perkuliahan sampai dengan administrasi kemahasiswaan harus dilakukan secara online. Untuk memudahkan mahasiswa dalam memperoleh informasi seputar akademik maupun administrasi dibutuhkan fitur chatbot yang mana dapat memberikan informasi sembari komunikasi dua arah kepada mahasiswa sebagai pengguna. Chatbot dapat memberikan pelayanan secara praktis, cepat, dan responsif. Agar chatbot dapat memberikan jawaban yang sesuai dengan harapan pengguna, maka kalimat pertanyaan yang masuk pada sistem harus dapat diklasifikasikan dengan baik dan benar. Pada penelitian ini menerapkan metode Neural Network dalam melakukan klasifikasi jawaban pada chatbot. Neural Network digunakan dalam metode penelitian karena dapat membangun model dengan mudah serta dapat digunakan untuk mengklasifikasi suatu text dengan tingkat akurasi yang tinggi. Untuk mengukur performa dari sistem chatbot dalam memberikan jawaban yang sesuai dilakukan evaluasi dengan menghitung nilai akurasi, presisi, recall, dan f-maesure menggunakan confusion matrix. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa metode Neural Network yang dibangun pada sistem chatbot dalam melakukan klasifikasi jawaban dapat berjalan dengan baik dengan nilai akurasi sebesar 99,21%, presisi sebesar 88,09%, recall sebesar 88,09%, dan f-measure sebesar 88,09%. ENGLISH: During the Covid-19 pandemic, all learning is held online, so all lecture activities up to student administration must be done online. To make it easier for students to obtain information about academics and administration, a chatbot feature is needed which can provide information while communicating in two directions to students as users. Chatbots can provide practical, fast, and responsive services. For the chatbot to provide answers that match user expectations, the questions entered in the system must be classified properly and correctly. This study applies the Neural Network method in classifying answers to the chatbot. Neural Network is used in research methods because they can build models easily and can be used to classify a text with a high level of accuracy. To measure the performance of the chatbot system in providing appropriate answers, an evaluation is carried out by calculating the values of accuracy, precision, recall, and f-measure using a confusion matrix. The results of the study show that the Neural Network method built on the chatbot system in classifying answers can work well with an accuracy value of 99,21%, precision of 88,09%, recall of 88,09%, and f-measure of 88,09%. ARABIC: في عصر جائحة (Covid-19) ، يتم إجراء جميع عمليات التعلم عبر الإنترنت ، لذلك يجب تنفيذ جميع أنشطة المحاضرات حتى إدارة الطلاب عبر الإنترنت. لتسهيل حصول الطلاب على معلومات حول الأكاديميين والإدارة ، هناك حاجة إلى ميزة روبوت الدردشة (chatbot) التي يمكن أن توفر المعلومات أثناء التواصل ثنائي الاتجاه للطلاب كمستخدمين. يمكن لروبوتات الدردشة تقديم الخدمات بطريقة عملية وسريعة وسريعة الاستجابة. لكي يقدم روبوت الدردشة (chatbot) إجابات تتوافق مع توقعات المستخدم ، يجب تصنيف جمل الأسئلة التي تم إدخالها على النظام بشكل صحيح وصحيح. في هذه الدراسة ، تم تطبيق طريقة الشبكة العصبية في تصنيف الإجابات على روبوتات الدردشة. تستخدم الشبكات العصبية في طرق البحث لأنها يمكن أن تبني نماذج بسهولة ويمكن استخدامها لتصنيف نص بمستوى عال من الدقة. لقياس أداء نظام روبوت الدردشة (chatbot) في توفير الإجابات المناسبة ، يتم إجراء تقييم عن طريق حساب قيم الدقة والدقة والتذكر و قياس (f-maesure) باستخدام مصفوفة الارتباك. أظهرت نتائج الدراسة أن طريقة الشبكة العصبية المبنية على نظام روبوت الدردشة (chatbot) في تصنيف الإجابات يمكن أن تعمل بشكل جيد بقيمة دقة تبلغ 99,21٪ ، ودقة ,0988٪ ، واستدعاء ,0988٪ ، وقياس بنسبة 88,09٪