Chatbot, Teknologi Machine Learning yang Mengerti Bahasa Manusia
Siapa yang tidak kenal dengan Chatbot? Layanan obrolan yang satu ini memang telah banyak diterapkan di berbagai bidang. Namun tahukah Anda bahwa Chatbot juga termasuk salah satu penerapan dari Machine Learning?
Chatbot dan Machine Learning
Chatbot adalah sistem yang berfungsi sebagai layanan obrolan, dirancang agar dapat berkomunikasi secara interaktif dengan penggunanya.
Di awal perkembangannya, Chatbot berinteraksi dengan memberikan beberapa menu atau tombol yang dapat dipilih oleh pengguna. Namun dengan kemajuan teknologi, kini Chatbot dapat berinteraksi dengan menggunakan bahasa alami manusia. Dengan menggunakan metode Machine Learning dan Artificial Intelligence, Chatbot dapat mempelajari percakapan dengan penggunanya, sehingga ia dapat memberikan respon yang tepat pada percakapan selanjutnya.
Mengapa Chatbot Dapat Mengerti Bahasa Manusia?
Jawabannya sederhana, karena ia belajar. Sebagai bagian dari Machine Learning, Chatbot belajar dari data. Bidang ilmu dari Machine Learning yang mempelajari bagaimana membuat mesin dapat berinteraksi dengan bahasa manusia yaitu Natural Language Processing (NLP).
“Natural Language Processing (NLP) is a field of computer science and linguistics concerned with the interactions between computers and human (natural) language.” [3]
Bagaimana Chatbot Belajar?
Chatbot belajar dari data latih (training data). Data latih merupakan data yang telah memiliki label atau hasil yang telah diketahui. Pada Chatbot, data latih yang digunakan yaitu contoh pesan yang mungkin diajukan oleh pengguna serta respon atau jawaban yang tepat untuk tiap pesan.
Text Preprocessing
Dalam Natural Language Processing (NLP), Text Preprocessing adalah tahap awal untuk mempersiapkan teks menjadi data yang baik dan dapat diolah pada proses Pembangunan Model. Ada berbagai proses yang dapat digunakan dalam tahap Text Preprocessing. Beberapa proses yang umum digunakan, antara lain:
1. Case Folding
Case Folding merupakan proses untuk mengkonversi teks ke dalam format huruf kecil (lowercase). Hal ini bertujuan untuk memberikan bentuk standar pada teks.
2. Tokenization
Tokenization adalah proses pemotongan teks menjadi bagian-bagian yang lebih kecil, yang disebut token. Proses ini dilakukan untuk memisahkan kalimat berdasarkan tiap kata penyusunnya.
3. Stopword Removal
Stopword Removal disebut juga Filtering. Ini adalah tahap pemilihan kata-kata penting dari hasil Tokenization.
4. Stemming
Stemming adalah proses pengubahan bentuk kata menjadi kata dasar atau tahap mencari root dari tiap kata.
Selanjutnya, data yang telah melalui Text Preprocessing akan digunakan dalam tahap Pembagunan Model atau Training Model. Dalam tahap ini, Chatbot akan mempelajari data dan mendeteksi pola pada data dengan menggunakan algoritma. Contoh algoritma yang dapat diterapkan pada Chatbot yaitu algoritma Neural Network.
Ketika pola telah didapatkan dan Chatbot Model telah terbentuk, maka dapat dilakukan pengujian dengan memberikan pesan pada Chatbot. Chatbot akan memberikan respon atas pesan tersebut sesuai dengan hasil pembelajarannya.
Agar dapat memberikan respon yang tepat atas berbagai pertanyaan dari penggunanya, maka harus terus dilakukan pengembangan pada Chatbot. Hal tersebut dapat dilakukan dengan menambah variasi data latih atau melakukan improvement pada proses Pembangunan Model.
Chatbot Bank Mandiri
Teknologi Chatbot juga telah diterapkan di Bank Mandiri, yaitu dengan hadirnya Mandiri Intelligent Assistant (MITA). MITA yang pertama kali diluncurkan pada tahun 2018, adalah layanan informasi kepada nasabah berbasis aplikasi chatting yang dapat diakses langsung oleh pengguna melalui smartphone.
MITA dapat menjawab pertanyaan Anda seputar informasi mengenai produk, layanan, promosi, dan lokasi ATM & cabang Bank Mandiri.
Saat ini, MITA dapat diakses melalui aplikasi LINE, Telegram dan Facebook Messenger dengan memastikan bahwa pengguna telah mengikuti (follow) akun resmi Bank Mandiri @bankmandiri/@bankmandiri_officialbot.
Punya pertanyaan seputar layanan Bank Mandiri? Yuk, saatnya tanya MITA!
Referensi
[1] Bank Mandiri. Syarat Dan Ketentuan MITA. https://www.bankmandiri.co.id/syarat-ketentuan-mita. Diakses pada 14 Juni 2020.
[2] Fauzi, M. A. (2016). Text Pre-Processing. http://malifauzi:lecture:ub:ac:id/files/2016/02/Text-Pre-Processing:pdf. Diakses pada 14 Juni 2020.
[3] Kumar, E. (2011). Natural Language Processing. IK International Pvt Ltd.
