Chatbot Using NLP and ANN

Proyek ini adalah pengembangan chatbot berbasis web yang memanfaatkan Natural Language Processing (NLP) dan Artificial Neural Network (ANN). Chatbot ini ditujukan menyelesaikan Tugas Akhir dan membantu pengguna dalam registrasi E-KTP atau layanan informasi lainnya dengan mempermudah interaksi berbasis teks.

Tujuan Proyek

• Mengimplementasikan Natural Language Processing (NLP) Artificial Neural Network (ANN) dalam mengembangankan chatbot untuk memahami pertanyaan pengguna dan memberikan jawaban yang sesuai
• Mengembangkan aplikasi chatbot pendaftaran E-KTP berbasis web yang dapat berinteraksi dengan pengguna.

Arsitektur Chatbot

Proyek ini dibangun dengan beberapa komponen utama:

• NLP (Natural Language Processing): Untuk memproses teks yang diberikan pengguna, melakukan analisis, dan memahami maksudnya.
• ANN (Artificial Neural Network): Untuk mengklasifikasikan input dari pengguna dan memberikan respons yang sesuai.
• Database atau Local Storage: Menyimpan informasi pengguna dan interaksi dengan chatbot.

Komponen Utama

1. Natural Language Processing (NLP)

NLP bertanggung jawab untuk memproses dan memahami teks dari pengguna. Berikut langkah-langkahnya:

• Text Preprocessing: Meliputi case folding, tokenizing, stemming/lemmatization dan Bag of Words.
• Intent Recognition: Menganalisis niat atau maksud dari pesan pengguna dan mengklasifikasikannya dengan ANN.
• Entity Extraction: Mengidentifikasi entitas seperti nama, tanggal, atau nomor identitas yang relevan dengan konteks layanan.

2. Artificial Neural Network (ANN)

ANN adalah model prediksi utama yang digunakan dalam proyek ini, terdiri dari beberapa lapisan:

• Input Layer: Menerima data hasil pemrosesan dari NLP dalam bentuk numerik.
• Hidden Layer(s): Mengidentifikasi pola-pola dalam data yang membantu klasifikasi.
• Output Layer: Menghasilkan respons atau kategori yang sesuai berdasarkan input pengguna.

Tahapan utama pada ANN:

• Training dan Testing: Model dilatih menggunakan data pelatihan untuk mengenali pola, kemudian diuji untuk mengevaluasi performanya.
• Evaluasi Model: Model dievaluasi untuk memastikan akurasi yang baik.

3. Dataset

Dataset yang digunakan untuk pelatihan dan pengujian disimpan dalam format JSON, berisi kumpulan kalimat dan label yang sesuai.

• Data Training: Data yang digunakan untuk melatih model agar bisa mengenali pola.
• Data Testing: Data yang digunakan untuk menguji model dan mengevaluasi akurasi.

Implementasi

Proses pengembangan mencakup:

• Pengembangan Model NLP dan ANN: Model dibangun dengan library seperti TensorFlow/Keras untuk ANN dan NLTK/SpaCy untuk NLP.
• Integrasi ke Aplikasi Web: Chatbot diintegrasikan ke dalam aplikasi berbasis web untuk mempermudah interaksi pengguna.
• Pengelolaan Database: Database digunakan untuk menyimpan informasi pengguna dan riwayat interaksi.

Tantangan dan Peningkatan

Beberapa tantangan yang dihadapi dalam proyek ini adalah:

• Pemahaman Bahasa yang Kompleks: Bahasa alami memiliki struktur yang beragam, dan model NLP perlu dilatih dengan dataset yang beragam.
• Kualitas Model ANN: Performa ANN sangat tergantung pada parameter dan kualitas data pelatihan. Evaluasi model sangat penting untuk performa optimal.

Peningkatan dapat dilakukan dengan menambah data pelatihan, menggunakan teknik NLP lanjutan, atau mengoptimalkan parameter ANN.

Kesimpulan

Proyek chatbot berbasis NLP dan ANN ini menawarkan solusi otomatisasi pelayanan publik berbasis teks yang cepat dan efisien. Dengan kemampuan NLP untuk memahami bahasa alami dan ANN untuk mengenali pola, chatbot ini diharapkan dapat memberikan pengalaman interaksi yang lebih baik kepada pengguna.

---