PENGEMBANGAN CHATBOT KLASIFIKASI MITOS ATAU FAKTA KESEHATAN UMUM BERBAHASA INDONESIA

Putra, Rizky Ananda (2026) PENGEMBANGAN CHATBOT KLASIFIKASI MITOS ATAU FAKTA KESEHATAN UMUM BERBAHASA INDONESIA. Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

	Text (Full text) RAMA_55201_2213020119.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (4MB) | Request a copy
	Text (Similarity) RAMA_55201_2213020119_ SIMILARITY.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB)
	Text (Cover sd BAB 1 + References) RAMA_55201_2213020119_ 0708049001_0707079001_01_front_ref.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB)
	Text (BAB 2) RAMA_55201_2213020119_ 0708049001_0707079001_02.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (385kB) | Request a copy
	Text (BAB 3) RAMA_55201_2213020119_ 0708049001_0707079001_03.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (485kB) | Request a copy
	Text (BAB 4) RAMA_55201_2213020119_ 0708049001_0707079001_04.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB 5) RAMA_55201_2213020119_ 0708049001_0707079001_05.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (122kB) | Request a copy
	Text (References) RAMA_55201_2213020119_ 0708049001_0707079001_06_ref.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (173kB)
	Text (Lampiran) RAMA_55201_2213020119_ 0708049001_0707079001_07_lamp.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Tingginya volume pencarian informasi kesehatan di Indonesia yang diiringi oleh mudahnya peredaran hoaks memicu meluasnya mitos kesehatan di tengah masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk membangun dataset mitos dan fakta kesehatan umum berbahasa Indonesia yang divalidasi oleh ahli, serta mengimplementasikannya ke dalam sistem klasifikasi berbasis chatbot pada platform Telegram. Menggunakan desain Penelitian Pengembangan dengan model Waterfall, sebanyak 200 data mentah dikumpulkan secara kurasi manual dari berbagai situs web kesehatan terpercaya dan telah divalidasi kebenarannya oleh dokter umum. Untuk memperkaya variasi fitur teks, dataset diekspansi menjadi 400 entri melalui teknik augmentasi back-translation, kemudian diproses melalui tahapan normalisasi, tokenisasi, stopwords removal, stemming Sastrawi, dan pembobotan Term Frequency-Inverse Document Frequency. Klasifikasi dilakukan menggunakan algoritma Support Vector Machine yang dievaluasi melalui Stratified K-Fold Cross Validation. Hasil pengujian menunjukkan konfigurasi terbaik diperoleh pada kombinasi parameter Grid Search menggunakan fitur Unigram (max_features 800), kernel RBF, dan C=0.5, yang menghasilkan performa dengan akurasi 0.9500, serta F1-score sebesar 0.9000 untuk kelas Mitos dan 0.9667 untuk kelas Fakta. Pengujian generalisasi pada 20 data baru tervalidasi pakar mencatatkan akurasi 0.5500, yang menunjukkan keterbatasan fitur Unigram dalam menangkap semantik kata negasi dan kosa kata baru (out-of-vocabulary). Secara fungsional dan non-fungsional, chatbot terbukti valid secara Black Box, memiliki waktu respons di bawah 3 detik, serta mampu melakukan penolakan (error handling) terhadap masukan berformat non-teks, menjadikannya layak digunakan sebagai purwarupa media edukasi literasi kesehatan masyarakat.

Actions (login required)

View Item