PENERAPAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING ALGORITME SBERT PADA APLIKASI CHATBOT PENERIMAAN MAHASISWA BARU UNIVERSITAS PAMULANG

Abstrak

Proses Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) di Universitas Pamulang masih mengandalkan media informasi satu arah, seperti Instagram dan brosur di pos-pos tertentu. Kondisi ini menimbulkan keterbatasan akses informasi bagi calon mahasiswa, terutama ketika mereka membutuhkan jawaban cepat dan detail mengenai persyaratan pendaftaran, jadwal, maupun biaya kuliah. Selain itu, jumlah pendaftar yang dapat mencapai ribuan setiap periode membuat layanan tanya jawab manual oleh admin menjadi kurang efisien dan berpotensi menimbulkan keterlambatan penyampaian informasi. Oleh karena itu, diperlukan solusi berbasis teknologi yang mampu memberikan layanan informasi interaktif, cepat, dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Chatbot aplikasi berbasis Natural Language Processing (NLP) menggunakan algoritme Sentence-BERT (SBERT) untuk mendukung proses PMB Program Studi Teknik Informatika Universitas Pamulang. Chatbot ini dirancang untuk memberikan respon otomatis yang akurat dan relevan terhadap pertanyaan calon mahasiswa terkait informasi PMB. Pendekatan SBERT digunakan untuk meningkatkan kemampuan Chatbot untuk meningkatkan kemampuan Chatbot dalam memahami makna kalimat dan memberikan jawaban yang kontekstual. Metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan adalah model waterfall, yang mencakup tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Hasil yang diharapkan adalah Chatbot yang mampu menjawab pertanyaan dengan tingkat akurasi tinggi dan dapat meningkatkan efisiensi layanan PMB. Penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi dalam penerapan teknologi NLP di lingkungan akademik.

The New Student Admission (PMB) process at Pamulang University currently relies on one-way information channels such as Instagram and brochures only at designated posts. This condition limits access to information for prospective students, especially when they require quick and detailed answers regarding registration requirements, schedules, and tuition fees. In addition, the large number of applicants, which can reach thousands in each admission period, makes it difficult for administrators to handle inquiries manually, often resulting in inefficiencies and delays. Therefore, a technology-based solution must provide interactive, fast, and accurate information services. This study aims to develop a Chatbot based on Natural Language Processing (NLP) using the Sentence-BERT (SBERT) algorithm to support the New Student Admission (PMB) process at the Informatics Engineering Program, Pamulang University. The Chatbot is designed to provide accurate and relevant automated responses to prospective students' inquiries regarding PMB, such as registration requirements, schedules, and tuition fees. The SBERT algorithm enhances the Chatbot’s ability to understand sentence meanings and deliver contextual responses. The software development adopts the Waterfall model, encompassing requirements analysis, system design, implementation, and testing phases. The expected outcome is a Chatbot capable of answering questions with high accuracy, thereby improving the efficiency of PMB services. This research is anticipated to contribute to applying NLP technology in academic environments, particularly in automating information services for prospective students.