Klasifikasi Intensi dengan Metode Ling Short-Term Memory pada Chatbot Bahasa Indonesia - Faiz Aulia Al Farisi; Rizal Setya Perdana; Putra Pandu Adikara (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
E-government merupakan sebuah konsep pemerintahan yang menyelenggarakan layanan publik secara digital yang didukung oleh teknologi informasi, sehingga menjadi lebih prima. Salah satu bentuk layanan publik digital yang umum ada di berbagai sektor adalah helpdesk. Helpdesk memungkinkan pengguna dapat bertanya atau melaporkan sesuatu untuk kemudian dijawab oleh staf. Permasalahan yang ada adalah ketersediaan staf yang hanya dapat menjawab pada jam kerja, sedangkan pengguna bisa jadi menemukan permasalahan yang urgent di luar jam kerja. Oleh karena itu, solusi yang ditawarkan adalah penerapan chatbot, sehingga dapat melayani kapan pun, sekaligus meringankan kerja dari staf. Penelitian ini mencoba untuk merancang salah satu komponen pada chatbot, yaitu model klasifikasi intensi, dengan metode Long Short-Term Memory. Data yang digunakan merupakan 501 teks riwayat pertanyaan dari database Helpdesk TIK UB yang termasuk ke dalam 7 kelas intensi yang ditentukan. Data akan melalui beberapa tahap prapemrosesan sebelum kemudian dilakukan pemodelan dan beberapa pengujian. Tahap pengujian meliputi pemilihan embedding yang digunakan, pemilihan teknik augmentasi data, dan penyetelan hyperparameter. Hasil dari keseluruhan pengujian, didapatkan model terbaik yang mampu menghasilkan akurasi sempurna untuk data latih dan data uji, serta loss 0,004 untuk data latih dan 0,044 untuk data uji.