PENGEMBANGAN CHATBOT PENDAFTARAN E-KTP BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE NLP (Natural Language Processing) (Studi Kasus: Desa Tracal) 

CHATBOT DEVELOPMENT WEB-BASED E-KTP REGISTRATION USING NLP (Natural Language Processing) METHOD (Case Study: Tracal Village)

Desa tracal memiliki pelayanan masyarakat yang bisa digunakan untuk semua orang. Tetapi, pada saat ini pelayanan masyarakat masih manual fitur chatting menggunakan menggunakan social media khususnya E-KTP. Namun, pelayanan informasi yang di sediakan masih belum berjalan secara maksimal. Banyaknya chat masuk dan pengurus atau perangkat desa kurang memantau ponsel mengakibatkan penumpukan chat yang masuk sehingga chat tidak terbalas. Oleh sebab itu perlu sebuah sistem aplikasi web dengan fitur chatting yang bisa memberikan jawaban pertanyaan dari user secara otomatis seperti chatbot. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan chatbot menggunakan metode Natural Language Processing (NLP) yang terdiri dari case folding, tokenizing, stemming, dan bag of words. Setelah preprocessing, data akan dilatih dengan model Artificial Neural Network (ANN). Pengujian menggunakan 30 data dengan menggunakan beberapa variasi model training untuk mencari model yang cocok digunakan dalam pelatihan, hasil menunjukkan bahwa model yang cocok menggunakan 2 hidden layer, optimizer adam, aktivasi ReLU, loss categorical crossentropy dengan akurasi 1.000. Diharapkan pengembangan chatbot ini dapat memberikan pelayanan informasi dan dapat mempercepat proses pendaftaran E-KTP.

Kata kunci: Chatbot, E-KTP, Natural Language Processing

Tracal village has a public service that can be used by everyone. However, at this time the public service is still manual chat feature using social media especially E-KTP. However, the information service provided is still not running optimally. The large number of incoming chats and the administrators or village officials are not connected to the cellphone resulting in the intensity of incoming chats so that the chats are not replied to. Therefore, a web application system is needed with a chat feature that can provide answers to questions from users automatically like a chatbot. This study aims to develop a chatbot using the Natural Language Processing (NLP) method consisting of folding cases, tokenizing, stemming, and bag of words. After preprocessing, the data will be drilled with the Artificial Neural Network (ANN) model. Testing using 30 data using several variations of training models to find a suitable model for use in training, the results show that the suitable model uses 2 hidden layers, adam optimizer, ReLU activation, loss categorical crossentropy with an accuracy of 1,000. It is hoped that the development of this chatbot can provide information services and can speed up the E KTP registration process.

Keywords: Chatbot, E-KTP, Natural Language Processing