Nama : Devin Winardi Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Text Sequence Classification untuk Memprediksi Intent dalam Chatbot Pembimbing : Adila Alfa Krisnadhi, S.Kom., M.Sc., Ph.D Skripsi ini membahas tentang implementasi text sequence classification menggu- nakan data pesan pengguna asli dari perusahaan e-commerce Indonesia, untuk meningkatkan performa chatbot perusahaan dalam memprediksi intent. Problem yang menjadi fokus dalam skripsi ini adalah bagaimana cara untuk menggunakan konteks-konteks yang ada pada pesan pengguna di awal sesi untuk memprediksi intent dari pesan pengguna yang ada di akhir sesi. Skripsi ini bekerja sama dengan salah satu perusahaan ecommerce di Indonesia dan menggunakan data dari percaka- pan antara pengguna dan chatbot yang dimiliki perusahaan. Setelah eksplorasi data dilakukan, ditemukan bahwa terdapat ketidakseimbangan pada data sehingga di- gunakan focal loss agar model dapat memprediksi dengan baik intent-intent yang memiliki data sedikit. Selain itu, data juga diaugmentasi, yakni pesan-pesan peng- guna dalam sesi percakapan yang sama digabungkan agar konteks pada pesan per- tama dapat digunakan untuk memprediksi intent pada pesan selanjutnya. Penelitian ini juga bereksperimen dengan model LSTM dan Bi-LSTM, serta menggunakan attention layer untuk memilih data yang lebih penting daripada yang lain. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang diajukan pada akhir penelitian berhasil menyaingi model perusahaan yang sebelumnya. Selain itu, penulis juga melakukan analisis kesalahan dan menemukan bahwa model memiliki performa yang rendah ketika memprediksi beberapa intent, hal ini disebabkan oleh adanya kesamaan kan- dungan kata pada intent-intent tersebut, sehingga model mengalami kesulitan mem- bedakan intent-intent tersebut. Kata kunci: Intent classification, LSTM, focal loss, attention, chatbot