Real-time Responses System Dalam Peningkatan Pelayanan Rumah Sakit Arun Lhokseumawe Menggunakan Metode Natural Language Processing

Berdasarkan data Badan Pusat Statistik, populasi Kota Lhokseumawe mencapai 191.396 jiwa pada tahun 2022, yang menuntut Rumah Sakit Arun Lhokseumawe untuk meningkatkan pelayanan kesehatan kepada masyarakat. Peningkatan jumlah penduduk ini membawa tantangan dalam menangani pasien yang menghadapi masalah kesehatan sehingga penulis mengusulkan pengembangan sistem "Real-Time Responses" untuk meningkatkan pelayanan di Rumah Sakit Arun dengan memanfaatkan metode Natural Language Processing (NLP). Sistem ini bertujuan membantu pasien dan masyarakat mencari informasi terkait kesehatan dan layanan yang tersedia di rumah sakit. Pendekatan yang digunakan dalam pengembangan chatbot menggunakan Long Short Term Memory (LSTM), yang merupakan salah satu komponen dalam teknologi Pemrosesan Bahasa Alami (NLP). NLP adalah cabang kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan komputer untuk memahami teks dan ucapan manusia. Teknologi ini mengintegrasikan komputasi linguistik dengan model statistik, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam, memungkinkan komputer untuk memproses bahasa manusia baik dalam bentuk teks maupun suara dan memahami maknanya serta sentimeni penulis atau pembicara dengan lebih baik. Dengan penerapan teknologi ini, diharapkan komunikasi antara rumah sakit dan masyarakat menjadi lebih efektif dan akses informasi kesehatan dapat diperoleh dengan lebih cepat, mendukung peningkatan kualitas pelayanan kesehatan di Lhokseumawe. Kata kunci: chatbot, NLP, LSTM , Arun Lhokseumawe, informasi