## RANCANG BANGUN CHATBOT BERBASIS WEB DENGAN MENGGUNAKAN METODE TEXT SIMILARITY PADA LAYANAN PUSAT INFORMASI PUSDIKLAT DPR RI
Thomas Reynaldi Prayoga, Suryo Adi Wibowo, Deddy Rudhistiar Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918116@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Pusdiklat  merupakan  bagian  dari  Sekretariat  Jenderal  dan  bertanggung  jawab  untuk  menyelenggarakan pendidikan dan pelatihan sumber daya manusia aparatur di lingkungan Sekretariat Jenderal DPR RI. Dalam era digital dan teknologi  informasi saat ini, permintaan akan akses  informasi  yang cepat  semakin  meningkat.  Pada laman  Pusdiklat  sebelumnya  untuk  mendapatkan  informasi  terkait  Pusdiklat  pengguna  harus  membaca  artikel seluruhnya. Dengan menggunakan chatbot user mendapatkan respons yang cepat dan tepat terkait informasi yang mereka butuhkan. Dalam pengembangan chatbot, metode text similarity digunakan untuk mengenali kesamaan antara pertanyaan pengguna dengan pertanyaan  yang telah ada dalam database . Dengan  menggunakan  metode ini,  chatbot  dapat  memberikan  jawaban  yang  relevan  berdasarkan  kesamaan  konten  teks  antara  pertanyaan pengguna dan database yang dimilikinya. Hasil dari uji responden yang dilakukan juga sangat positif. Dalam uji ini, sebanyak 76% responden yang dimana terdiri dari mahasiswa dan pegawai dari Pusdiklat menyatakan bahwa chatbot  dapat  ditemukan  dengan  mudah  oleh  pengguna.  Selain  itu,  persentase  yang  tinggi  (61%)  menyatakan bahwa chatbot memberikan jawaban sesuai dengan pertanyaan terkait Pusat Pendidikan dan Pelatihan DPR RI. Dengan demikian, berdasarkan hasil-hasil uji dan evaluasi yang telah dilakukan, chatbot yang diimplementasikan memberikan solusi yang efektif dalam hal akses informasi yang cepat dan responsif terkait Pusat Pendidikan dan Pelatihan Sekretariat Jenderal DPR RI.
Kata kunci: Chatbot, Cosine Similarity, Pusdiklat DPR RI, Text similarity

## 1. PENDAHULUAN
Pusat  Pendidikan  dan  Pelatihan  Sekretariat Jendral  DPR  RI    didirikan  berdasarkan  Peraturan Sekretaris  Jenderal  Republik  Indonesia  No.  6  Tahun 2015  tentang  Organisasi  dan  Prosedur  Operasional Sekretariat  Jendral.  sebagaimana  diatur  dalam Peraturan Presiden Nomor 26 Tahun 2020 .Pemerintahan  DPR  RI  adalah  elemen  pendukung dalam  lingkungan Sekretariat Umum,  yang berada di bawah  dan  bertanggung  jawab  kepada  Sekretaris Jenderal  yang  memiliki  tugas  melakukan  pendidikan dan  pelatihan sumber  daya manusia Aparat Sekretariat.  Dalam  era  digital  saat  ini  dan perkembangan  teknologi  informasi,  kebutuhan  untuk akses mudah dan cepat ke informasi meningkat. Salah satu solusi adalah menggunakan chatbot berbasis web. Chatbot  adalah  program  komputer  yang  dirancang untuk berinteraksi dengan pengguna melalui percakapan otomatis. Dengan chatbot, pengguna dapat dengan mudah mengajukan pertanyaan dan mendapatkan  jawaban  yang  cepat  dan  akurat  terkait dengan informasi yang mereka butuhkan.[1]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Hasil Penelitian Terkait
"Chatbot  dalam  bahasa Indonesia  menggunakan NLP untuk menyediakan informasi perbankan" adalah judul sebuah studi. Untuk mengidentifikasi kesamaan antara  kueri  pencarian  dan  pola  basis  pengetahuan, teknik  kesamaan  kosin  digunakan.  Akibatnya,  pola
dengan nilai cosine tertinggi dapat digunakan sebagai jawaban  untuk  pertanyaan  pengguna  karena  mereka dianggap  paling  sebanding  dengan  pertanyaan pengguna.  Sederhananya,  algoritma  menerapkan pemeriksaan struktur frasa menggunakan pohon parse untuk menimbang pola karena tidak memperhitungkan struktur kalimat.[2].

## 2.2. Chatbot
Chatbot  adalah  sebuah  aplikasi  komputer  yang dirancang untuk berinteraksi dengan manusia melalui pesan  teks  atau  suara.  Dibekali  dengan  kecerdasan buatan  dan  pemrosesan  bahasa  alami  (NLP)[3], Chatbot  menjadi  sebuah  aplikasi  komputer  yang cerdas,  mampu  merespons  pertanyaan  dari  manusia. Chatbot dengan penerapan Natural Language Processing  untuk  mengenali  pesan  yang  masuk  dan memberikan jawaban seperti bahasa manusia dan bisa aktif  selama  24  jam,  ditambah  dengan  pembobotan TF-IDF  untuk  mengetahui  nilai  konteks  suatu dokumen atau pesan yang  masuk, kemduian dihitung dengan metode pencari kesamaan suatu dokumen yaitu seperti  Cosine  Similarity  untuk  menemukan  mana jawaban yang tepat dari pertanyaan yang mirip.[4] [5]

## 2.3. Text Similarity
Text  similarity merupakan metode  yang mengindikasikan  sejauh  mana  dua  atau  lebih  teks memiliki  kesamaan  dalam  segi  struktur  maupun makna. Teknik text similarity dapat diterapkan dalam
beragam aplikasi, seperti mesin pencari, pengklasifikasian  dokumen,  dan  chatbot.  Dalam konteks ini, terdapat dua pendekatan konseptual untuk mengukur  tingkat  kesamaan.  Pada  ruang  tersebut, sampel-sampel  yang  relevan  dari  kedua  modality ditempatkan  dekat  satu  sama  lain.  Pengukuran kemiripan gambar-teks didasarkan pada nilai kemiripan kosinus atau jarak Euclidean. [6]

## 2.4. Pusdiklat DPR RI
Pusat  Pendidikan  dan  Pelatihan  Sekretariat Jenderal  DPR  RI  (Pusdiklat  DPR  RI)  merupakan lembaga  pendidikan  dan  pelatihan  yang  berada  di bawah  dan  bertanggung  jawab  kepada  Sekretaris Jenderal  DPR  RI.  Pusdiklat  DPR  RI  memiliki  tugas melaksanakan pendidikan dan pelatihan sumber daya manusia  aparatur  Sekretariat  Jenderal  DPR  RI. Pusdiklat  DPR  RI  berdiri  berdasarkan  Peraturan Sekretaris  Jenderal  DPR  RI  Nomor  6  Tahun  2015 tentang Organisasi dan Tata Kerja Sekretariat Jenderal DPR RI. [7]

## 2.5. Python
Python adalah bahasa pemrograman interpretatif yang  fleksibel  yang  memprioritaskan  kemampuan membaca kode. Python menawarkan berbagai macam perpustakaan yang komprehensif, memberikan pemrograman  kemampuan  untuk  membuat  aplikasi yang  rumit  dengan  kode  sumber  yang  tampaknya sederhana [8] .

## 2.6. TF – IDF
TF-IDF  (Term  Frequency-Inverse  Document Frequency)  adalah  metode  statistik  yang  digunakan dalam  pemrosesan  bahasa  alami  dan  analisis  teks untuk  mengukur  pentingnya  suatu  kata  dalam  suatu dokumen atau koleksi dokumen.[9]
TF (t,d) = (Jumlah kemunculan kata t dalam dokumen d) (Total kata dalam dokumen d)
(1) IDF (t) = log 10 (Total dokumen dalam koleksi)
(Jumlah dokumen yang mengandung kata t) (2)
TF − IDF (t) = TF (t,d) ∗ IDf (t) (3) Keterangan: d = Jumlah kata dalam database t = jumlah kemunculan kata yang mirip dalam TF =  Mencari  jumlah  daripada  nilai  tf  dengan membagi  jumlah      kemunculan  kata  dengan total kata dalam dokumen
IDF =Mencari  jumlah  dari  total  dokumen dalam  koleksi  dibagi  jumlah  dokumen yang  mengandung  kata  dan  dikalikan dengan log 10
TF-IDF  =Mencari  nilai  pembobotan  dengan  cara perkalian nilai tf dan idf

## 2.7. Cosine Similarity
Cosine similarity adalah metode yang mengukur kemiripan  antara  dua  vektor  teks  berdasarkan  sudut kosinus antara vektor-vektor tersebut[10].
cos 𝑎 = 𝐴 ∙ 𝐵 ||𝐴||𝐵|| (4)
Keterangan:
cos a =nilai  cosine  similarity  antara  vektor  A  dan B. A = TF - IDF Dokumen A B = TF – IDF Dokumen B
A∙B =dot  product  (hasil  perkalian  titik)  antara vektor A dan B. ||A|| = panjang (magnitude) dari vektor A. ||B|| = panjang (magnitude) dari vektor B.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Kebutuhan Fungsional dan Non Fungsional
Tabel 1. Kebutuhan fungsional user NO Halaman Menu Fungsional 1 Beranda Menampilkan informasi yang ada tentang Pusdiklat Chatbot tersedia di pojok kanan bawah. 2 Profile Menampilkan chatbot yang ada dipojok kanan bawah 3 Info diklat Menampilkan chatbot yang ada dipojok kanan bawah 4 Tentang Menampilkan chatbot yang ada dipojok kanan bawah 5 Kontak

## Menampilkan chatbot yang ada dipojok kanan bawah
Pada Tabel 1, merinci kebutuhan fungsional yang penting  bagi  pengguna.  Salah  satu  kebutuhan  yang mencolok  adalah  integrasi  chatbot  yang  akan ditempatkan  dengan  strategis  di  pojok  kanan  bawah setiap halaman yang ada dalam tabel.
Tabel 2. kebutuhan fungsional admin
NO Halaman Menu Fungsional 1 Login Menampilkan box login 2 Data Pertanyaan Menampilkan seluruh data pertanyaan yang ada di pusdikbot 3 Data Pertanyaan Tidak Terjawab Menampilkan seluruh data pertanyaan yang tidka terjawab oleh  pusdikbot.
Pada Tabel 2 menjelaskan kebutuhan fungsional dari  admin  dimana  admin  dapat  mengakses  2  menu utama  dari  admin  dan  juga  login.Dimana  kebutuhan untuk seorang admin nantinya adalah dapat mengakses login  yang  merupakan  pintu  masuk  bagi  admin sebelum  dapat  mengolah  data  pada database data pertanyan dan Data pertanyaan tidak terjawab.
3.2. Use Case Diagram
Pada Gambar 1 menjelaskan dua role yaitu admin dan user.
Gambar 1. Use Case Diagram
Menjelaskan dua role yaitu admin dan user yang nantinya admin akan mengelola pertanyaan yang yang sering  ditanyakan  didalam database yang  telah disediakan. Untuk user nantinya akan bisa mengakses chatbot di setiap halaman yang telah disediakan, untuk admin  juga  dapat  mengelola  pertanyaa  yang  tidak dapat terjawab oleh pusdikbot.

## 3.3. Struktur Menu User
Merupakan  struktur  menu  daripada  website Pusdiklat yang nantinya akan diterapkan Chatbot pada setiap menu yang ada dalam website tersebut.
Gambar 2. Struktur Menu User
Untuk  halaman  login  tidak  ditampilkan  chatbot dikarenakan hanya sebagai laman dimana admin akan memasukan  usernam  dan  password,  user  dapat menemukan  chatbot  pada  halaman  beranda,  info diklat,  profil,  tentang,  kontak  dan  semuanya  tedapat pada  posisi  yang  sama,  yaitu  di  pojok  kanan  bawah setiap laman.

## 3.4. Struktur Menu Admin
Merupakan  gambaran  daripada  struktur  menu yang  dapat  di  akses  oleh  admin  ketika  sudah  login kedalam halaman home di website Pusdiklat.
Gambar 3. Struktur Menu Admin
Admin  dapat  mengakses  ke-3  halaman  tersebut yang  nantinya  dalam  halaman  data  pertanyaan  dan pertanyaan tidak terjawab admin dapat menambahkan pertanyaan ataupun mengubah isi dari jawaban.

## 3.5. Flowchart Admin
Merupakan  penjelasan  alur  admin  pada  website pusdiklat akan dirancang pada website pusdiklat akan ada menu login untuk admin.
Gambar 4. Flowchart Admin Dalam  alur  admin  terdapat  2  fungsi  utama  dari admin  yaitu  mengatur  pada database faq,  dan  Not Answ.

## 3.6. Flowchart Chatbot
Merupakan  alur  yang  menunjukan  bagaiman chatbot bekerja dengan metode text similarity,
Gambar 5. Flowchart Chatbot
Dalam alur chatbot, langkah pertama dimulai saat pengguna  mengajukan  pertanyaan.  Pertanyaan  yang diajukan  oleh  pengguna  akan  diolah  terlebih  dahulu
menjadi token-token baru melalui tahapan preprocessing.

## 3.7. Flowchart Pre-Process Text
Menjelaskan  bagaimana  sebuah  text  di  proses dengan  menggunakan  fungsi  dari  tokenizing,  string punctuation, stemming, stopword.
Gambar 6. Flowchart Pre-Process Text
Pada  saat  preproces  pertanyaan  yang  di inputakan  oleh  user  akan  melalui  proses  tokenizing, string punctuation, stopwords, stemming.

## 3.8. Flowchart Text Similarity
Menjelaskan  bagaimana  metode  text  similarity yang  merupakan  proses  lanjutan  dari  proses  setelah pre-process text  yang  akan  mengeluarkan  jawaban berdasarkan inputan yang user tanyakan.
Gambar 7. Flowchart Text Similarity
Pada  proses  ini  kalimat  inputan  user  yang  telah diolah  akan  memasuki  tahapan  penggunaan  metode
TF-IDF  dan  Cosine  Similarity  yang  akan  berakhir menjadi jawaban untuk pertanyaan user .

## 3.9. Flowchart User
Gambar 8. Flowchart user
Pada  Gambar  8  menjelaskan  bagaimana  sebuah alur  dimana  ketika user membuka  chatbot  lalu memasukan  pertanyaan  hingga  chatbot  menjawab pertanyaan dari user tersebut.

## 3.10. Desain Halaman Beranda
Gambar 9. Desain Halaman Beranda
Pada  Gambar  9  merupakan  gambaran  pada halaman  utama  daripada  Pusdiklat  yang  dimana terdapat  Pusdikbot  pada  pojok  kanan  bawah  yang ketika dibuka akan muncul chatbot, pada pojok kanan atas  juga  terdapat  menu  login  yang  akan  digunakan untuk admin mengelola data.

## 3.11. Desain Kotak Dialog Chatbot
Gambar 10. Desain Kotak Dialog
Pada  Gambar  10  menggambarkan  bagaimana nantinya chatbot ketika dibuka  maka akan ada  salam dari  chatbot  untuk user lalu  dapat  bertanya  kepada chatbot  mengenai  informasi  yang  dicari  tentang Pusdiklat.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman beranda
Gambar 10. Beranda
Gambar  10  merupakan  hasil  dari  implementasi chatbot  pada  pojok  kanan  daripada  halaman  beranda dan terdapat juga menu login untuk admin pada pojok kanan atas halaman.

## 4.2. Dialog chatbot
Gambar 11. Chatbox
Pada  Gambar  11  merupakan  gambaran  ketika chatbot  dibuka  dan  muncul  kotak  dialog.  ketika chatbot dibuka oleh user maka akan otomatis disambut dengan kata pembuka oleh chatbot.

## 4.3. Respon chatbot
Gambar 12 Respon Chatbot
Pada  Gambar  12  merupakan  implementasi daripada hasil ketika user bertanya kepada pusdikbot dan  mendapatkan  jawaban  daripada  apa  yang ditanyakan.

## 4.4. Login Menu Admin
Gambar 13. Login Admin
Pada  Gambar  13  merupakan  gerbang  masuk admin  sebagai  pengelola  data  untuk database pertanyaan  dan  jawaban  dari  pusdikbot,  dan  data pertanyaan yang tidak terjawab.

## 4.5. Halaman Data Admin
Gambar 14. Halaman Data Admin
Pada Gambar 14 Halaman data ini akan memuat informasi tentang seluruh data pertanyaan dan jawaban yang  ada  pada  pusdikbot,  dan  admin  dapat menambah, edit , dan hapus data

## 4.6. Pengujian Website View User
Tabel 3.  Pengujian   Website Fungsi Browser Microsoft Edge Ver 93.0.961.52. Google Chrome Ver 93.0.4577.63. Opera GX Ver 77.0.4054.257 Halaman beranda ✓ ✓ ✓ Info Diklat ✓ ✓ ✓ Profil ✓ ✓ ✓ Tentang ✓ ✓ ✓ Kontak ✓ ✓ ✓ Membuka chatbot ✓ ✓ ✓ Mengetik pesan untuk chatbot ✓ ✓ ✓ Mengirim pesan ke chatbot ✓ ✓ ✓
Keterangan: ✓ = Berjalan   X = Tidak berjalan
Pada  pengujian  ini user mencoba  untuk membuka laman dan menggunakan chatbot dengan 3 browser  berbeda.  Dari  pengujian  fungsional  website bisa  di  simpulkan  bahwa  website  dapat  berjalan  di
ketiga  browser  untuk  menampilkan  semua  halaman yang  bisa  di  akses  oleh  user  seperti  beranda,  info diklat,  profil,  tentang,  kontak  serta  chatbot  dapat berjalan.

## 4.7. Pengujian Respon Chatbot
Tabel 4. Pengujian Respon Chatbot No Pertanyaan Nilai Cosine Output Sesuai 1 apakah setelah pelatihan dapat sertifikat? 0.5406 Ya, Pusdiklat DPR RI memberikan sertifikat kepada peserta yang telah successful completion (menyelesaikan dengan sukses) program pelatihan yang diikuti. ✓ 2 program pelatihan yang ada? 0.5807 Program pelatihan yang tersedia di Pusdiklat DPR RI meliputi pelatihan legislatif, pengembangan kapasitas SDM, pelatihan teknis, pengelolaan administrasi, manajemen risiko, dan sebagainya. ✓ 3 pelayanan apa saja yang ada di pusdiklat? 0.9262 Pusdiklat Setjen DPR RI memiliki layanan pengembangan kompetensi bagi ASN di lingkungan Setjen DPR RI (Pelatihan, Bimtek, Sosialisasi), layanan pemerimaan Siswa / Mahasiswa PKL, Magang dan Penelitian ✓ 4 cara untuk mengikuti pelatihan yang ada di pusdiklat? 0.6963 Anda dapat mengajukan permohonan Pelatihan yang ditujukan ke Kepala Pusat Pendidikan dan Pelatihan atau dapat melalui fitur Usulan Diklat di aplikasi Sisdiklat Portal Pegawai Setjen DPR RI ✓ 5 bagaimana cara magang di dpr? 0.5212 Anda dapat mengakses informasi lebih lanjut mengenai penerimaan Siswa/Mahasiswa PKL dan Magang di https://bit.ly/MagangDPR2021 dan untuk penelitian dapat mengakses tautan https://bit.ly/PenelitianDPR ✓
Keterangan: ✓ = Output Sesuai X = Output Tidak Sesuai
Untuk  pengujian  pada  respon  chatbot  dicoba untuk  menginputkan  beberapa  pertanyaan  yang mengambil  kata  kunci  dari  pertanyaan  tersebut  lalu dilihat apakah sesuai dengan pertanyaan. Kesimpulan
yang  dapat  diambil  dari  analisis  pada  Tabel  4 mengindikasikan  bahwa  berbagai  kata  kunci  yang digunakan untuk berinteraksi dengan chatbot berhasil menghasilkan respons yang sesuai.

## 4.8. Pengujian User
Tabel 5. Pengujian User No. Pertanyaan Sangat tidak setuju Tidak setuju Setuju Sangat setuju 1 Apakah anda setuju chatbot mudah ditemukan 0 0 6 20 2 Apakah anda setuju bahwa chatbot mudah dipahami untuk digunakan 1 2 9 19 3 Apakah anda setuju chatbot tidak mengalami kegagalan saat ingin dibuka 2 9 15 4 Apakah anda setuju bahwa respon chatbot sudah cepat 2 6 18 5 Apakah anda setuju respon yang diberikan sudah sesuai 1 3 6 16
No. Pertanyaan Sangat tidak setuju Tidak setuju Setuju Sangat setuju 6 Apakah anda setuju chatbot sangat membantu dalam pencarian informasi anda terkait PUSDIKLAT DPR RI 1 2 5 18 7 Saya pikir akan merekomendasikan PUSDIKBOT sebagai chatbot untuk pertanyaan seputar Pusdiklat 3 7 16
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  cara  user diberikan  tautan untuk mengisi kuesioner yang sudah disiapkan,  dalam  kuesioner  tersebut  telah  di  berikan juga  link  untuk  bisa  mengakses  pusdikbot  secara langsung,  responden  terdiri  dari  mahasiswa  dan pegwai  daripada  Pusdiklat.Pertanyaan  yang  diajukan sebanyak  7  pertanyaan  yang  dimana  nantinya responden akan diminta untuk  menilai dengan   format yang  sudah  di  sediakan,  dan    hasil  yang  di  dapatkan rata-rata responden menyatakan sangat setuju dengan penilaian  yang  terdapat  dalam  petanyaan  yang ditanyakan kepada responden.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  pengujian  website  menunjukkan  bahwa situs  100% berjalan di 3 browser berbeda. Pengujian terhadap  respons  chatbot,Pada  Tabel  5  Menunjukan bahwa  chatbot  memberikan  respon  untuk  seluruh inputan  uji.  Dari  sudut  pandang  responden,  sebagian besar  (76%)  menyatakan  bahwa  chatbot  mudah ditemukan  oleh  pengguna.  Selain  itu,  mayoritas responden  (61%)  setuju  bahwa  chatbot  memberikan jawaban  yang  relevan  terkait  dengan  Pusdiklat  DPR RI,  dan  sekitar  69%  responden  merasakan  bahwa chatbot membantu dalam pencarian informasi tentang Pusdiklat DPR RI. Saran untuk peningkatan  meliputi perluasan  basis  pengetahuan  chatbot  secara  berkala guna meningkatkan kualitas respons, serta pengembangan  metode  text  similarity  yang  lebih canggih untuk meningkatkan akurasi dan pemahaman chatbot terhadap pertanyaan pengguna. DAFTAR PUSTAKA
[1]  H. In dan H. Oktavianto, “SISTEM INFORMASI WEDDING  ORGANIZER  FITUR  CHATBOT DENGAN METODE COSINE SIMILARITY.”
[2]  A.  Elcholiqi  dan  A.  Musdholifah,  “Chatbot  in Bahasa Indonesia using NLP to Provide Banking Information,” IJCCS  (Indonesian  Journal  of Computing  and  Cybernetics  Systems) ,  vol.  14, no. 1, hlm. 91, Jan 2020, doi: 10.22146/ijccs.41289.
[3]  D. Ramadhan, S. Noertjahjono, and J. D. Irawan, “PENERAPAN  CHATBOT  AUTO  REPLY
PADA WHATSAPP
SEBAGAI PUSAT INFORMASI PRAKTIKUM MENGGUNAKAN ARTIFICIAL
INTELLIGENCE  MARKUP  LANGUAGE,”
JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika), vol.  4,  no.  1,  pp.  198–205,  Sep.  2020,  doi: 10.36040/jati.v4i1.2375.
[4]  S.  Informatika  dan  A.  Polinema,  “Aplikasi Chatbot  Untuk  Konsultasi  Pijat  Bayi  Dengan Metode Cosine Similarity (Studi Kasus: Mamina Mom and Baby Treatments),” SIAP) , hlm. 2020.
[5]  Nuzul  Hikmah,  Dyah  Ariyanti,  dan  Ferry  Agus Pratama, “Implementasi Chatbot Sebagai Virtual Assistant di Universitas Panca Marga Probolinggo  menggunakan  Metode  TF-IDF,” JTIM :  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Multimedia ,  vol.  4,  no.  2,  hlm.  133–148,  Agu 2022, doi: 10.35746/jtim.v4i2.225.
[6]  “PENERAPAN METODE  TF-IDF  DAN COSINE  SIMILARITY  DALAM  APLIKASI KITAB UNDANG-UNDANG HUKUM DAGANG.” http://lib.unnes.ac.id/28024/
[7]  Sekjen DPR RI. 2015. Peraturan nomor 6 Tahun 2015  Tentang  Organisasi  dan  Tata  Kerja Sekretariat  Jenderal  DPR  RI.  Sekjen  DPR  RI. Jakarta
[8]  Nugroho, K. S. 2018. "Dasar Text Preprocessing dengan Python." Medium. URL:
https://ksnugroho.medium.com/dasar-text- preprocessing-dengan-python-a4fa52608ffe. Diakses pada: 31 Agustus 2023.
[9]  D.  Wahyu  Wibowo,  M.  Zawaruddin  Abdullah, and J. Davian  Kristanto, (2020) “PENERAPAN METODE TF-IDF UNTUK CHATBOT PADA SISTEM INFORMASI PELAYANAN PERCETAKAN ONLINE,”
SEMINAR INFORMATIKA APLIKATIF POLINEMA.
[10]  R. Aziza, T. Ardanti, E. Yosrita, and R. Ningrum, “Pembangunan  Aplikasi  Chatbot  Informasi Akademik  berbasis  Cosine  Similarity  dan Library Sastrawi Stemmer (Studi Kasus: Teknik Informatika IT PLN)”, snekti, vol. 3, no. Tahun, Feb. 2023.