## Chatbot Cerdas Sebagai Helpdesk Objek Wisata Menggunakan Algoritma Smith-Waterman
Ach. Khozaimi Teknik Informatika /Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura Bangkalan, Indonesia khozaimi@trunojoyo.ac.id
Mohammad Fadhlul Adlim Teknik Informatika /Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura Bangkalan, Indonesia adhimfadlul@gmail.com
Husni
Teknik Informatika /Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura Bangkalan, Indonesia husni@trunojoyo.ac.id
Fika Hastarita Rachman Teknik Informatika /Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura Bangkalan, Indonesia fika.rachman@trunojoyo.ac.id
Yoga Dwitya Pramudita
Teknik Informatika /Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura Bangkalan, Indonesia yoga@trunojoyo.ac.id
Ika Oktavia Susanti Teknik Informatika / Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura Bangkalan, Indonesia
iosuzanti@trunojoyo.ac.id
Abstract—Delegan white sand beach tourism in Gresik, East Java has many tourist objects in it. However, it has a service that is not good in terms of delivering information about tourist objects, because  there  is  no  system  that  can  assist  in  finding  accurate information.  Therefore,  the  researcher  created  an  intelligent chatbot  application  that  was  built  using  the  Smith-Waterman method. This method will be used to determine the similarity of the text of the keywords entered by the user who has previously been pre-processed,  and  is  used  to  display  the  output  of  answers  that match  the  questions  asked.  The  application  of  the  Smith- Waterman  algorithm  aims  to  obtain  a  more  accurate  chatbot system to make it easier for visitors to get information. From the results of the tests that have been carried out, the smith-waterman algorithm gets an accuracy value of 84.375% by testing questions that are made directly by visitors and tested at a minimum value of 60 similarity. This works by calculating the similarity of sentences per  character or per  letter,  so the  sequence  or  order per  word is very important.
Keywords—  Chatbot,  Similarity,  Smith-Waterman,  Text  pre- processing.
Abstrak—  Wisata  pantai  pasir  putih  delegan  Gresik,  Jawa Timur  memiliki  banyak  objek  wisata  yang  ada  di  dalamnya. Namun hal tersebut mempunyai pelayanan yang kurang bagus dalam hal penyampaian informasi tentang objek wisata, karena tidak  adanya  sistem  yang  bisa  membantu  dalam  pencarian informasi  yang  akurat.  Oleh  karena  itu  Peneliti  membuat sebuah  aplikasi  chatbot  cerdas  yang  dibangun  menggunakan metode  Smith-Waterman.  Metode  tersebut  akan  digunakan untuk menentukan kemiripan teks dari keyword kata yang di- input-kan  oleh  user  yang  sebelumnya  telah  dilakukan  proses pre-processing  terlebih  dahulu,  dan  digunakan  untuk menampilkan  output  jawaban yang  sesuai dengan  pertanyaan yang diajukan. Penerapan algoritma  Smith-Waterman bertujuan untuk memperoleh sistem chatbot yang lebih akurat guna memudahkan pengunjung dalam mendapatkan informasi. Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,  algoritma  smith- waterman mendapatkan nilai akurasi sebesar 84,375% dengan pengujian  pertanyaan  yang  dibuat  langsung  oleh  pengunjung dan diuji pada nilai minimal similarity 60. Penentuan batas nilai minimal similarity dan format pertanyaan sangat berpengaruh terhadap  peningkatan  akurasi  hasil  chat  karena  algoritma  ini bekerja  dengan  menghitung  kemiripan  kalimatnya  per karakter  atau  per  huruf,  jadi  sequence  atau  urutan  per  kata sangat diperhatikan.
Keywords—  Chatbot,  Similarity,  Smith-Waterman,  Text  pre- processing.

## PENDAHULUAN
Wisata  pantai  pasir  putih  Delegan  merupakan  objek wisata yang cukup terkenal di kawasan Gresik, Jawa Timur. Berbagai objek wisata yang ditawarkan di pantai pasir putih Delegan  menjadiidaya  tarikotersendiri  bagiopara  wisatawan aneka  sarana  bermain  yang  ditawarkan  juga  bermacam- macam salah satunya adalah banana boat. Selain aneka sarana bermain  juga  terdapat  berbagai  jenis  makanan  dan  fasilitas yang  mendukung.  Namun  pelayanan  yang  digunakan  oleh wisatawan di tempat wisata tersebut masih menggunakan cara manual  dengan  bertanya  pada  orang-orang  di  sekitar  atau pemandu wisata pantai pasir putih.
Adanya  pelayanan  yang  tersedia  akan  berubah  seiring dengan  perkembangan  waktu  dimana  informasi  yang didapatkan  oleh  pengunjung  tidak  selalu  sesuai  dengan kondisi saat ini. Permasalahan yang ada di tempat wisata pasir putih  delegan  adalah  minimnya  informasi  mengenai pelayanan yang ada di tempat wisata. Misalnya kenaikan atau penurunan  harga  tiket  masuk  wisata  sesuai  dengan  fasilitas yang disediakan di tempat wisata tersebut. Hal tersebut juga akan  berpengaruh  pada  penambahan  dan  juga  pengurangan fasilitas dan aneka sarana bermain di tempat wisata tersebut. Selain minimnya informasi pelayanan, sistem parkir di tempat tersebut  juga  masih  menggunakan  cara  manual  dengan mencatat  plat  nomor  kendaraan  satu  persatu.  Terdapat  juga pelayanan lain seperti sistem pembayaran tiket masuk wisata yang masih menggunakan sistem manual.
Berdasarkan masalah di lapangan yang telah dipaparkan diatas,  peneliti  memilih  satu  permasalahan  yakni  minimnya informasi mengenai pelayanan  di tempat  wisata pantai pasir putih delegan. Terkait pelayanan yang ada, para pengunjung masih  mendapatkan  informasi  dengan  cara  menanyakan kepada  orang  sekitar  tempat  wisata  sehingga  infomasi  yang didapatkan  kurang  akurat  dan  efektif,  untuk  itu  pembuatan aplikasi  chatbot cerdas dapat menjadi jalan keluar yang bisa di  manfaatkan  sebagai  sarana  atau  percakapan  yang  dapat memberikan jawaban kepada pengguna terkait informasi yang diiinginkan[1], selain itu aplikasi chat juga dapat memberikan informasi yang lebih interaktif[2].
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  ada  sebelumnya, chatbot  yang  selama  ini  dikembangkan  mempunyai
permasalahan kalimat yang di-input-kan ejaan kata nya harus benar-benar  sesuai  dengan  keyword  atau  patern  yang  sudah disimpan,  dan  ketika  terjadi  kesalahan  penulisan  atau  typo, sistem  tidak  mampu  menjawab  pertanyaan  karena  keyword kata dianggap tidak sesuai[3].
Berdasarkan  permasalahan  diatas  dipilihlah  solusi algoritma  Smith-Waterman  sebagai  perhitungan  kemiripan kata,  karena  setelah  kata  melalui  proses  pre-processing dibutuhkan  sebuah  cara  untuk  menentukan  kemiripan  teks atau  keyword  dari  kata  yang  di-input-kan  dengan  keyword yang ada di database jawaban yang telah disediakan[4].
Metode  Smith-Waterman  dipilih  dikarenakan  algoritma tersebut  terbukti  merupakan  algoritma yang paling baik dan juga  menghasilkan  hasil  yang  paling  optimal  apabila digunakan  dalam  melakukan  penyejajaran  secara  Local Alignment  dan  bagus  untuk  penyejajaran  skuen  yang memiliki  jumlah  karakter  yang  tidak  terlalu  banyak  karena tidak membutuhkan waktu yang lama[4]. Metode water-smith efektif untuk mengukur kesamaan kata karena memiliki tiga tahapan yaitu penentuan skor, penentuan jalur traceback dan penentuan skor akhir[5]. Selain itu smith-waterman juga dapat dimodifikasi  dengan  melakukan  pengkodean  khusus  dan teknik paralel[4].
Pada  penelitian  sebelumnya  dengan  judul  “  Aplikasi Chatbot  untuk  Layanan  Informasi  Penerimaan  Mahasiswa Baru”    yang  dilakukan  Annisa  Nurul  Puteri  dkk  melakukan implementasi  aplikasi  chatbot  untuk  mengatasi  keterbatasan jam  kerja.  Hasil  pengujian  menunjukkan  tingkat  kepuasan user sebesar sebesar 97% atas aplikasi chatbot tersebut[6].
Oleh  karena  itu  penelitian  ini  dilakukan  dengan  harapan dapat  memperoleh  sistem  chatbot  yang  lebih  akurat  guna memudahkan wisatawan di pantai pasir putih delegan Gresik, Jawa Timur dalam memperoleh informasi terkait objek wisata di dalamnya.

## DASAR TEORI

## A. Chatbot
Chatbot  adalah  sebuah  progam  yang  mempunyai kecerdasan yang bisa menjalankan percakapan melalui media chat maupun suara, sering kali chatbot melakukan percakapan secara  singkat  dan  jelas[7].  Chatbot  memproses  dan mengartikan  pesan  dari  pengguna  yang  selanjutnya  akan  di proses  dengan  menentukan  respon  dari  chatbot  berdasarkan apa  yang  diperintahkan  oleh  pengguna,  dan  respon  tersebut akan disampaikan hasilnya kepada pengguna[8]. Hasil respon yang  diperoleh  dari  input  yang  dilakukan  oleh  pengguna berupa  balasan  dari  pemindaian  kata  kunci  yang  di  anggap paling  cocok.  Sehingga  percakapan  yang  dilakukan  seperti dua  orang  manusia  yang  sedang  melakukan  interaksi  dan saling berkomunikasi[9].
Pada tahun 1960-an adalah tahun pertama dimana chatbot itu dimulai, yang di bangun dengan tujuan pengujian apakah chatbot yang dibuat dapat menipu pengguna  supaya  mereka mengira  sedang  berinteraksi  dengan  manusia[10].  Dengan adanya  sistem  chatbot  tersebut  dapat  memudahkan  bagi pengguna untuk berkomunakasi atau mendapatkan informasi secara efektif dan efisien[11].
Chatbot juga memiliki seseorang yang bertanggung jawab untuk membuat kepribadian bot yang bernama bot master, dan dalam  pembuatan  pembuatan  bot  sendiri  dapat  diibaratkan seperti karakter dalam scenario ataupun seperti novel daripada penulisan program di komputer[12].

## B. Helpdesk
Helpdesk  merupakan  suatu  program  atau  struktur  yang menyediakan  segala  bentuk  informasi  atau  bisa  diartikan sebagai  titik  pusat  untuk  pelaporan  masalah  yang  kemudian dikelola, jika dilihat dari sudut pandang luas  helpdesk dapat diposisikan sebagai bagian utama dari sebuah fungsi layanan dan  memiliki  fungsi  untuk  menjembatani  sumberdaya penyelesaisan masalah dan kepuasan dari user[13]. Helpdesk sendiri adalah nama umum yang sering digunkan untuk piusat bantuan kepada user[14].
Dalam  implementasinya  helpdesk  sistem  adalah  sebuah sistem  yang  dipakai  untuk  mengatasi  problem  management yang biasanya digunakan perusahaan seperti sistem ticketing, dan  biasanya  masalah  manajement  diakibatkan  oleh  IT Service  dari  perusahaan  yang  biasanya  bisa  diindentifikasi dengan  berbagai  media  komunikasi,  seperti  telepon,  email, dan  juga  tampilan  web  sehingga  masalah  manajemen  dapat ditangani dan mendapatkan solusi sesuai dengan permasalahan yang muncul dan biasanya semua itu datasi oleh seorang  yang  bernama  service  desk,  service  dapat  diartikan sebagai  pelayanan  yang  diberikan  oleh  Departemen Teknologi  Informasi  (DTI)  yang  mempunyai  peran  sebagai single  point  of  contact  dalam  melakukan  interaksi  dengan user[13].

## C. Rule Based
Rule  Based  system  merupakan  rule  yang  dibuat  untuk memecahkan  permasalahan dengan dibuatkan  sebuah  aturan yang  didasarkan  pada  pengetahuan  dari  pakar.  Aturan  yang dibuat memiliki sebuah kondisi (if) dan tindakan (then) yang dimasukkan  ke  dalam  mesin  aplikasi.  Berdasarkan penyocokan  dari  aturan  dan  pola  yang  diatur  oleh  pembuat aplikasi,  mesin  akan  melakukan  pencocokan  dengan pengaturan  yang  telah  dibuat  dan  menentukan  aturan  yang saling  berhubungan.  rule  based  sangat  mudah  untuk dimengerti  dan digunakan. tetapi  rule based  tidak dirancang untuk  bisa  belajar,  jadi  rule  based  tidak  bisa  membuat peraturan  baru  atau  melakukan  perubahan  pada  peraturan yang sudah ada dengan sendirinya[15]. Salah satu penggunaan rule-based untuk chatbot untuk menjawab pertanyaan student pada Asia Pacific University[16].

## D. Text Mining (Text Preprocessing)
Teks  mining  adalah  suatu  proses  yang  dilakukan  untuk menambang sebuah data berupa text yang di ambil dari sebuah dokumen dengan tujuan mencari kata inti kata yang dimaksud dalam  dokumen,  yang  selanjutnya  bisa  di  analisa  hubungan yang  ada  di  dokumen.  Text  yang  terbentuk  dari  data  akan dijadikan  data  numerik  melalui  sebuah  proses  supaya  bisa dilakukan proses labih lanjut. Sehingga dalam teks mining ada sebuah  istilah  yaitu  preprocessing  data,  yang  dilakukan dengan tujuan memproses sebuah data sebelum data tersebut di proses ke proses selanjutnya[17].
Tahap text preprocessing antara lain yaitu :
1. Tokenizing
Pada  tahap  tokenizing  ini  data  yang  bentuknya  masih mentah  yang  berupa  susunan  karakter  tanpa  informasi  yang jelas  atau  eksplisit dari  batas sebuah  kata dan  kalimat.  Teks perlu di segmentasi terlabih dahulu sebelum dilakukan proses lanjutan,  peses  ini  dinamakan  tokenization.  Proses  ini memecah  urutan karakter  atau kalimat menjadi  token-token. Bukan hanya kata penting yang dipisah tetapi juga tanda baca, angka, tanda tanya, ataupun tanda lain tertulis dalam teks.

## 2. Filtering
Pada  tahap  selanjutnya  yaitu  proses  filtering  dengan melakukan  pengambilan  kata-kata  penting  dari  hasil tokenizing  sebelumnya.  Tahap  ini  bisa  dilakukan  dengan membuang  kata  yang  kurang  penting  atau  biasa  disebut dengan  algoritma  stopword,  atau  menyimpan  kata  penting yang biasa disebut stoplist. Stopword adalah sebuah kata yang dapat dibuang atau tidak mendeskripsikan sesuatu hal dalam pendekatan  bag_of_words.  Kata  stopword  seperti  “agar”, “untuk”, “yang”, “dari” dan lain-lain.
3. Stemming
Steming merupakan tahap penentuan kata dasar atau root dari  kata  yang  dihasilkan  dari  proses  filtering.  Ditahap  ini stemming akan melakukan proses pengembalian dari berbagai jenis  atau  bentuk  kata  menjadi  bentuk  dasar.  Teks  yang diproses pada tahap ini kebanyakan adalah teks dengan bahasa inggris  karena  pada  teks  Bahasa  Indonesia  tidak  memiliki bentuk rumus yang baku dan permanen, jadi lebih susah untuk diterapkan.

## E. Smith-Waterman
Pada  tahun  1981  TF  Smith  dan  MS  Waterman menamukan  algoritma  Smith-Waterman.  Algoritma  ini bekerja  dengan  menjajarkan  skuens  local  yang  membuat daerah  sama  antara  dua  sekuens,  dua  sekuens  yang disejajarkan  bisa  sebagian  sama  atau  bisa  juga  benar-benar sama atau dengan sekuens itu sendiri[18].
Algoritma  ini  bersal  dari  algoritma  Needleman  Wunsch yang  dikembangkan,  algoritma  ini  sama-sama  memakai teknik dynamic program. Hal yang membedakan dari kedua algoritma  ini  adalah  pada  penjajaran  sekuens,  yang  dimana algoritma  Needleman  Wunsch  yang  disejajarkan  sekuens global yang dimana kecocokan  dari panjang ujung ke ujung sekuens  terlibat  sedangkan  algorima  smith-waterman  yang disejajarkan dua sekuens lokal.
Program dinamis yang digunakan untuk mencari aligment optimal pada 2 sekuens menggunakan skor (nilai) dari setiap kesesuaian  dan  ketidak  sesuaian  pada  matriks  nilai  (martiks skor).  Alignment  dapat  secara  akurat  ditemukan  dengan mencari nilai tertinggi pada matriks[19].

## F. Perhitungan Smith-Waterman
Proses  perhitungan  manual  dengan  menggunakan perhitungan  Smith-Waterman  berguna  untuk  membuat gambaran  umum  dari  perhitungan  yang  ada  dalam  sistem nantinya.  Proses  perhitungan  nantinya  terdiri  dari  beberapa langkah. Contoh ini untuk perhitungan dari 2 contoh kata atau sekuens  dari  keyword  pertanyaan  dan  keyword  jawaban  di database yang telah dilakukan proses  text preprocessing dan pembobotan kata pada teks yang di inputkan terlebih dahulu. Berikut untuk contoh perhitungannya.
-kata 1 (Keyword Pertanyaan) = MAKAN -kata 2 (Keyword Jawaban) = MAKAN dengan ketentuan nilai match = +2, nilai  mismatch = -1, dan nilai gap = -1.
Langkah  pertama  proses  perhitungan  Smith-Waterman adalah  dengan  mendefinisikan  nilai  0  di  matriks  pada  titik (0,0),  (i,0),  dan  (0,j).  Selanjutnya  hitung  di  titik  (1,1).  Jika variable i sesuai dengan variable j, maka nilai yang digunakan adalah nilai match. Tetapi, jika variabel dariokedua huruf atau
sequence  berbeda,  nilai  yang  akan  digunakan  adalah  nilai mismatch.
Gambar 1. Penentuan nilai pada titik (1,1)
bisa diperhatikan pada gambar 1 bahwa variabel pada i dan j  bernilai  sama,  maka  digunakan  nilai  match.  Nilai  terbesar adalah 2, jadi pada titik (1,1) mendapat nilai 2 dan dimasukkan kedalam  matriks  titik  (1,1).  Untuk  titik  selanjutnya  dihitung dengan cara yang sama dengan  titik (1,1) seperti pada gambar dibawah ini [19].
Gambar 2. Hasil matriks dari dua pasang kata Setelah semua proses dalam matrik dihitung, selanjutnya dilakukan  traceback  dimulai  nilai  tertinggi  yang  ada  di matriks,  yaitu  mulai  pada  titik  (5,5).  Traceback  yang dihasilkan  pada  matriks  diatas  digambarkan  pada  gambar  3 dibawah ini[19].
Gambar 3. Hasil traceback matriks
Dari traceback pada gambar 3 diatas bisa ditentukan lokal similarity.  Lokal  Similarity  dari kedua  kata  tersebut  sebagai berikut.
Gambar 4. Local alignment dari kedua sequence
Dari  Local  alignment  pada  gambar  4  diatas,  bisa  kita hitung bobot kesamaannya. Dari satu alignment tersebut ada 5 karakter yang mempunyari karakter sama dari total karakter pada  masing-masing  dokumen,  maka  hasilnya  adalah
5 5 + 5 5 2 𝑥 100% = 100. Jadi, dapat diambil kesimpulan dari kedua sequence kata tersebut mempunyai kecocokan yakni 100%

## METODE PENELITIAN

## A. Alur Algoritma
Aplikasi  yang  akan  dikembangkan  ini  menggunakan metode smith-waterman. Dalam algoritma tersebut user akan melakukan input kata berupa sebuah pertanyaan, inputan dari pertanyaan  akan  melalui  proses  rule-based  untuk  mentukan apakah  inputan  yang  dimasukkan  termasuk  pertanyaan  atau tidak,  kemudian  hasil  inputan  akan  dilakukan  teks preprocessing terlebih dahulu, setelah dipisahkan per kata dan dihilangkan kata yang tidak penting kemudian hasil kata akan dijadikan  kata  dasar.  Kemudian  dilanjutkan  menggunakan algoritma smith-waterman yang digunakan untuk menentukan kesamaan  teks  antara  keyword  dari  pertanyaan  yang  akan dicocok kan dengan  keyword yang  ada di  database  jawaban untuk  mendapatkan  jawaban  yang  sesuai  dan  tepat  dengan inputan pertanyaan yang dimasukkan oleh pengguna. Setelah diterapkan metode tersebut akan dilakukan pengujian akurasi hasil  chat  dengan  mencoba  beberapa  pertanyaan    untuk mengetahui hasil dari metode yang diterapkan.
Berikut  adalah  flowchart  dari  alur  sistem  dapat  dilihat pada gambar 5 dibawah ini.

## Gambar 5. Flowchart alur sistem
Dalam flowchart pada Gambar 5 dijelaskan seluruh proses atau alur dari sistem, yaitu :
1.  input  kalimat  pertanyaan  dengan  harapan  mendapat respon output yang sesuai.
2.  kalimat  inputan  di  proses  oleh  rule-based  diterapkan sebuah  aturan  apakah  kalimat  tersebut  merupakan  kalimat pertanyaan atau tidak, dengan menerapkan sebuah kondisi (if) dimana  jika  kalimat  tersebut  mempunyai  kata  depan  kata
tanya  seperti  apa,  dimana,  dan  kapan  serta  akhir  kalimat  di akhiri  dengan  tanda  tanya  (?)  maka  kalimat  inputan dikategorikan sebagai kalimat tanya, dan jika tidak memenuhi aturan  itu  maka  masuk  ke  kondisi  (else)  dengan mengkategorikan kalimat tersebut bukan kalimat tanya.
3. Setelah kategori kalimat ditentukan, jika bukan kalimat tanya maka diberikan output jawaban permohonan maaf serta arahan  untuk  penulisan  kalimat  tanya  yang  sesuai,  dan  jika merupakan  kalimat  tanya  maka  dilanjutkan  ke  proses berikutnya.
4. Setelah kalimat yang di-input-kan melalui proses rule- based mendapatkan keputusan bahwa termasuk kalimat tanya, selanjutnya  kalimat  tersebut  akan  di  proses  melalui preprocessing  dengan  melakukan  case-folding  yang  akan mengubah  semua kata  inputan menjadi huruf kecil dan  juga menghilangkan  karakter  yang  tidak  dibutuhkan  untuk kedepannya,  setelah  dilakukan  case-folding  dilanjutkan dengan  tokenizing  yang  akan  memisahkan  kalimat  menjadi token-token,  selanjutnya  dilakukan  proses  stopword  atau menghilangkan  kata  yang  tidak  terlalu  memiliki  makna penting  dalam  proses,  dan  tahap  terakhir  dalam  proses  teks pre-processing adalah dengan melakukan stemming pada kata dengan  mengubahnya  menjadi  kata  dasar.  Setelah  semua proses  pre-processing  teks  dilakukan  smua  hasil  akan dilakukan  implode  untuk  digabungkan  menjadi  satu  string kalimat yang akan di proses ketahap algoritma selanjutnya.
5. Selanjutnya, dilakukan perhitungan kemiripan kalimat yang  di-input-kan  dengan  keyword  yang  ada  di  database menggunakan algoritma Smith-Waterman. Dalam proses ini, Smith-waterman  melakukan  perhitungan  similarity  untuk setiap keyword yang ada di database yang dicocokkan dengan keyword inputan dan dari semua keyword akan mendapatkan nilai satu persatu.
6. Hasil nilai perhitungan yang didapat akan menentukan keyword yang mempunyai nilai tertinggi dan telah melewati nilai  minimal similarity untuk ditampilkan jawabannya. Jika telah memenuhi syarat minimal similatiry dan termasuk nilai tertinggi  maka  jawaban  dari  keyword  itulah  yang  akan ditampilkan,  dan  jika  tidak  maka  akan  disampaikan permohonan  maaf  bahwa  jawaban  dari  pertanyaan  yang  di ajukan tidak tersedia.

## B. Rancangan Desain Interface
Rancangan  desain  interface  pada  sistem  atau  tampilan sistem merupakan suatu gambaran yang akan dirancang untuk membuat  tampilan  pada  sistem  ketika  user  mengakses  web tersebut.  Berikut  merupakan  gambaran  dari  rancangan  yang nantinya akan dibuat.

## C. Dashboard Tampilan User
Halaman  Dasboard  tampilan  pengunjung  menampilkan sebuah interface ketika user mengakses website pertama kali. Pada halaman ini berisi tombol untuk membuka chatbot dan juga  tombol  menu  untuk  mengakses  fitur  lain  seperti  login admin, galeri foto dan lain-lain. Gambar tampilan dashboard user dapat dilihat pada gambar 6 dibawah ini.
Gambar 6. Halaman dashboard user
Halaman  ini  berisi  tampilan  untuk  tempat  user  bisa mengajukan pertanyaan dan akan dijawab oleh sistem chatbot ini. Tampilan halaman dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Halaman User Mengajukan Pertanyaan
Halaman  ini  berisi  tampilan  database  chatbot  yang menampilkan seluruh data keyword dan jawaban yang sudah disimpan  di  database  yang  berisi  tentang  informasi  seputar tempat wisata. Tampilan halaman dapat dilihat pada gambar 8 dibawah ini.
Gambar 8. Halaman Dashboard Admin

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Implementasi
Aplikasi  Pada  tahap  implementasi  ini  menjelaskan mengenai  hasil  program  yang  telah  dibuat.  Hasil  program terdiri  dari  beberapa  tampilan  dari  halaman  dashboard  user, halaman tampilan chatbot untuk mengajukan pertanyaan dan juga  halaman  admin  dengan  semua  data  dari  database keyword dan jawaban.

## B. Halaman Utama User
Halaman  ini  merupakan  halaman  tampilan  ketika  URL pertama kali diakses yang merupakan halaman dashboard user yang bisa di akses tanpa melakukan login. Halaman ini berisi desain utama aplikasi dengan tampilan pemandangan tempat wisata dan juga galeri foto pendukung yang bisa dilihat lihat
oleh  user.  Hasil  tampilan  halaman  utama  user  dapat  dilihat pada gambar 9 dibawah ini.
Gambar 9. Halaman utama tampilan web
Halaman user mengajukan pertanyaan
Tampilan  ini  merupakan  tempat  dimana  user  bisa mengajukan pertanyaan yang diinginkan seputar objek wisata yang ingin diketahui. Tampilan ini berisi percakapan dan form inputan yang bisa user isi untuk menanyakan sesuatu, dan juga tombol  kirim  untuk  mengirim  pesan.  Disini  user  bisa mengisikan pertanyaan dengan format yang telah ditentukan yaitu diawali kata tanya dan di akhiri tanda tanya. Tampilan ini  juga  yang  digunakan  untuk  melakukan  pengujian  sistem yang akan dilakukan pada tahap selanjutnya. Hasil tampilan halaman  user  mengajukan  pertanyaan  dapat  dilihat  pada gambar 10 dibawah ini.
Gambar 10. Tampilan percakapan chatbot

## C. Halaman dashboard admin
Halaman  ini  merupakan  halaman  dari  admin  yang  bisa diakses  setelah  melakukan  login  yang  berisi  database  dari keyword dan jawaban dari sistem  chatbot yang telah dibuat. Disini admin bisa mengelola data-data jawaban dan key jika terdapat  perubahan  data  terbaru,  seperti  menambah  data keyword  dan  jawa2ban  jika  ada  suatu  hal  baru  yang  ingin dimasukkan  dalam  sistem  chatbot,  mengedit  data  keyword atau jawaban yang mengalami perubahan pada tempat wisata, dan juga menghapus data yang sudah tidak diperlukan. Hasil tampilan halaman dashboard admin dapat dilihat pada gambar 11 dibawah ini.

## Gambar 11. Halaman dashboard admin

## D. Hasil Pengujian dan Analisa
Pengujian  dilakukan  dengan  menentukan  berapa  nilai minimal  similarity dari  hasil  perhitungan smith-waterman yang  akan  dimunculkan  jawaban  nya.  Pada  pengujian  ini disiapkan  7  pertanyaan  yang  keluar  dari  topik  atau  tidak mempunyai  jawaban  dari  apa  yang  ditanyakan  dan  3 pertanyaan yang sudah dipastikan mempunyai jawaban tetapi format  pertanyaan  tidak  diperhatikan.  Pada  percobaan  ini pertanyaan  dibuat  berdasarkan  hasil  survey    jawaban  yang diperoleh  dari  wawancara  dengan  kepala  pengelola  tempat wisata.  Percobaan  dilakukan  dengan  menentukan  nilai minimal similarity dengan kelipatan 5 yang dimulai dari nilai 30, karena nilai kemiripan dibawah 30 sudah merupakan nilai yang buruk,  sampai dengan nilai  dimana  sistem  sudah  tidak bisa mengenali kata yang harusnya mempunyai jawaban tapi format tidak terstruktur atau  dalam penulisan nya salah atau typo.
Tabel 1. Perhitungan Penentuan Nilai Minimal Similarity untuk Tampil Jawaban
Nilai Pertanyaan Jawaban yang di harapkan Sesuai / Tidak
Hasil 30 apa itu hotel? Maaf tidak ada jawaban Tidak Sesuai 𝟑 𝟏𝟎 𝒙 𝟏𝟎𝟎 dimana bioskop?
Tidak Sesuai
berapa jumlah penjual? Tidak Sesuai siapa pembuat nasi pecel? Tidak Sesuai
kapan saya bisa pulang? Tidak Sesuai apakah nasi itu enak? Tidak Sesuai dimana letak alfamart? Tidak Sesuai Makanan Favorit ditempat wisata biasanya apa? Memberitahu Makanan Favorit
Sesuai
Harga Tiket masuk tempat Memberitahu harga tiket Sesuai
wisata berapa? Musala dimana?? Memberitahu mushola Sesuai
30 % 35
apa itu hotel? Maaf tidak ada jawaban Tidak Sesuai 𝟑 𝟏𝟎 𝒙 𝟏𝟎𝟎
dimana bioskop? Tidak Sesuai
berapa jumlah penjual? Tidak Sesuai siapa pembuat nasi pecel? Tidak Sesuai kapan saya bisa pulang? Tidak Sesuai apakah nasi itu enak? Tidak Sesuai dimana letak alfamart? Tidak Sesuai Makanan Favorit ditempat wisata biasanya apa? Memberitahu Makanan Favorit Sesuai Harga Tiket masuk tempat wisata berapa? Memberitahu harga tiket Sesuai Musala dimana?? Memberitahu mushola Sesuai
30% 40 apa itu hotel? Maaf tidak ada jawaban Tidak Sesuai 𝟑 𝟏𝟎 𝒙 𝟏𝟎𝟎 dimana bioskop? Tidak Sesuai
berapa jumlah penjual? Tidak Sesuai siapa pembuat nasi pecel? Tidak Sesuai kapan saya bisa pulang? Tidak Sesuai apakah nasi itu enak? Tidak Sesuai dimana letak alfamart? Tidak Sesuai Makanan Favorit ditempat wisata biasanya apa? Memberitahu Makanan Favorit Sesuai
Harga Tiket
masuk tempat wisata berapa? Memberitahu harga tiket
Sesuai Musala dimana?? Memberitahu mushola Sesuai
30% 45 apa itu hotel? Maaf tidak ada jawaban Sesuai 𝟓 𝟏𝟎 𝒙 𝟏𝟎𝟎 dimana bioskop? Tidak Sesuai berapa
jumlah penjual?
Tidak Sesuai
siapa pembuat nasi pecel? Sesuai kapan saya bisa pulang? Tidak Sesuai
apakah nasi itu enak?
Tidak
Sesuai dimana letak alfamart? Tidak Sesuai Makanan Favorit ditempat wisata biasanya apa?
Memberitahu Makanan
Favorit
Sesuai Harga Tiket masuk tempat wisata berapa?
Memberitahu harga tiket
Sesuai Musala dimana?? Memberitahu mushola Sesuai
50 % 50 apa itu hotel? Maaf tidak ada jawaban Sesuai 𝟓 𝟏𝟎 𝒙 𝟏𝟎𝟎 dimana bioskop? Tidak Sesuai
berapa jumlah penjual? Tidak Sesuai siapa pembuat nasi pecel? Sesuai kapan saya bisa pulang? Tidak Sesuai apakah nasi itu enak? Tidak Sesuai dimana letak alfamart? Tidak Sesuai Makanan Favorit ditempat wisata Memberitahu Makanan Favorit Sesuai
biasanya apa? Harga Tiket masuk tempat wisata berapa? Memberitahu harga tiket Sesuai Musala dimana?? Memberitahu mushola Sesuai
50% 55 apa itu hotel? Maaf tidak ada jawaban Sesuai 𝟖 𝟏𝟎 𝒙 𝟏𝟎𝟎 dimana bioskop? Sesuai berapa jumlah penjual? Sesuai siapa pembuat nasi pecel? Sesuai
kapan saya bisa pulang? Sesuai
apakah nasi itu enak? Tidak Sesuai dimana letak alfamart? Tidak Sesuai Makanan Favorit ditempat wisata biasanya apa? Memberitahu Makanan Favorit Sesuai Harga Tiket masuk tempat wisata berapa? Memberitahu harga tiket Sesuai Musala dimana? Memberitahu mushola Sesuai
80% 60 apa itu hotel? Maaf tidak ada jawaban Sesuai 𝟗 𝟏𝟎 𝒙 𝟏𝟎𝟎 dimana
bioskop?
Sesuai berapa jumlah penjual? Sesuai siapa pembuat nasi pecel? Sesuai kapan saya bisa pulang?
Sesuai
apakah nasi itu enak? Sesuai dimana letak alfamart?
Sesuai
Makanan Favorit ditempat wisata biasanya apa? Memberitahu Makanan Favorit
Sesuai Harga Tiket masuk tempat wisata berapa? Memberitahu harga tiket
Sesuai Musala dimana?? Memberitahu mushola Tidak Sesuai 90% 65 apa itu hotel? Maaf tidak ada jawaban Sesuai 𝟗 𝟏𝟎 𝒙 𝟏𝟎𝟎 dimana bioskop? Sesuai berapa jumlah penjual?
Sesuai siapa pembuat nasi pecel? Sesuai
kapan saya bisa pulang? Sesuai
apakah nasi itu enak?
Sesuai
dimana letak alfamart? Sesuai Makanan Favorit ditempat wisata biasanya apa?
Memberitahu Makanan Favorit Sesuai Harga Tiket masuk tempat wisata berapa?
Memberitahu harga tiket Sesuai
Musala dimana?? Memberitahu mushola Tidak Sesuai
90% 70 apa itu hotel? Maaf tidak ada jawaban Sesuai 𝟗 𝟏𝟎 𝒙 𝟏𝟎𝟎 dimana bioskop? Sesuai berapa
jumlah penjual? Sesuai siapa pembuat nasi pecel? Sesuai kapan saya bisa pulang? Sesuai
apakah nasi itu enak? Sesuai
dimana letak alfamart? Sesuai Makanan Favorit ditempat wisata biasanya apa? Memberitahu Makanan Favorit Sesuai Harga Tiket masuk tempat wisata berapa? Memberitahu harga tiket Sesuai Musala dimana?? Memberitahu mushola Tidak Sesuai
90% 75 apa itu hotel? Maaf tidak ada jawaban Sesuai 𝟖 𝟏𝟎 𝒙 𝟏𝟎𝟎 dimana
bioskop?
Sesuai berapa
jumlah penjual? Sesuai siapa pembuat nasi pecel?
Sesuai
kapan saya bisa pulang? Sesuai apakah nasi itu enak? Sesuai dimana letak alfamart? Sesuai Makanan Favorit ditempat wisata biasanya apa? Memberitahu Makanan Favorit Sesuai Harga Tiket masuk tempat wisata berapa? Memberitahu harga tiket Tidak Sesuai Musala dimana? Memberitahu mushola Tidak Sesuai
80% 80
apa itu hotel? Maaf tidak ada jawdaban Sesuai 𝟕 𝟏𝟎 𝒙 𝟏𝟎𝟎 dimana bioskop?
Sesuai
berapa jumlah penjual? Sesuai siapa pembuat nasi pecel? Sesuai kapan saya bisa pulang? Sesuai
apakah nasi itu enak? Sesuai dimana letak alfamart? Sesuai Makanan Favorit ditempat wisata biasanya apa? Memberitahu Makanan Favorit Tidak Sesuai Harga Tiket masuk tempat wisata berapa? Memberitahu harga tiket Tidak Sesuai Musala dimana? Memberitahu mushola Tidak Sesuai 70%
Dapat dilihat hasil percobaan pada table 1, presestase yang dihasilkan  dari  beberapa  nilai  similarity  yang  berbeda.  Dari nilai 30, 35 dan 40 menghasilkan presentase yang sama 30%, nilai  45  dan  50  menghasilkan  presentase  yang  sama  tetapi sedikit  lebih  tinggi  yaitu  50%,  nilai  55  menghasilkan peningkatan presentase yang signifikan yaitu 80%, pada nilai 60,  65,  dan  70  adalah  presentase  tertinggi  dan  terbaik  yaitu 90%.  Sedangkan  ketika  nilai  batas  minimal  similarity  naik menjadi 75, prosentase jawaban mengalami penurunan yaitu 80%, begitu juga untuk nilai minimal similarity 80 prosentase jawaban tepat menjadi 70%. Dari percatatan hasil percobaan yang  diperoleh  nilai  presentasi  terbaik  terdapat  pada  nilai kemiripan 60, 65, dan 70 sedangkan nilai presentase terendah dari percobaan di atas terdapat pada nilai kemiripan 30, lalu untuk  nilai  75  dan  di  atasnya  presentase  mulai  turun  lagi  di angka 80%, dan semakin turun lagi ketika menyentuh nilai di atasnya yaitu 80 ke atas.
Jadi  batas  nilai  minimal  yang  terlalu  rendah  tidak  bagus untuk  menentukan  kecocokan  jawaban  yang  tepat  karena pertanyaan  yang  keluar  dari  topik  tetap  akan  mendapatkan jawaban meskipun tidak sesuai, sebaliknya nilai yang terlalu tinggi  juga  tidak  bagus  karena  pertanyaan  yang  seharusnya mempunyai jawaban tetapi salah  dalam  pengejaan pertanyaannyan  (typo)  atau  mempunyai  format  pertanyaan yang tidak terstruktur jadi tidak bisa dijawab karena standar nilai kemiripan yang terlalu tinggi. Jadi pada penlitian ini akan di pakai nilai 60, 65 atau 70 untuk nilai kemiripan minimal. Lihat gamber 12.

## E. Hasil Pengujian Akurasi Hasil Chat
Pada  pengujian  akurasi  hasil  chat  ini,  diujicoba  dengan pertanyaan yang dibuat langsung oleh user atau pengunjung, yang terdiri dari 4 orang pengunjung di tempat wisata dan 4 orang diluar  tempat  wisata dengan  total 32  pertanyaan yang dimana  setiap  orang  memberikan  4  pertanyaan  yang bervariasi,  16  Pertanyaan  pertama  adalah  pertanyaan pengujung  di  tempat  wisata  dan  16  pertanyaan  selanjutnya adalah  pertanyaan  yang  dibuat  oleh  pengguna  diluar  tempat wisata. Sama seperti pengujian akurasi sebelumnya, pengujian ini  dilakukan  dengan  menginputkan  pertanyaan  atau  pesan secara langsung pada aplikasi chatbot dengan mengharapkan respon  jawaban  yang  sesuai  dengan  yang  diinginkan  oleh user. Pengujian ini dilakukan dengan penetapan minimal nilai kemiripan 60.

## Tabel 2. Tabel pengujian akurasi chat
No Pertanyaan Respon Jawaban Kesimpulan 1 Kapan tempat wisata ini tutup ? Pantai Pasir putih ini tutup pada jam 05.00 sore. Sesuai 2 Makanan enak apa yang bisa saya coba ? Makanan Favorit disini adalah ikan bakar asap Sesuai 3 Dimana toilet disini ? Menjelaskan lokasi toilet atau kamar mandi di tempat wisata Sesuai 4 Apa saja fasilitas disini ? Menjelaskan apa saja fasilitas yang ada ditempat wisata Sesuai 5 Apa disini ada tempat untuk ibu menyusui ? Menjelaskan apa saja fasilitas yang ada ditempat wisata Tidak Sesuai 6 Dimana anak saya bisa menyewa permainan banana boat? Menjelaskan apa saja fasilitas dan penyewaan yang ada ditempat wisata Sesuai 7 Apa oleh-oleh yang bisa saya bawa dari sini ? Menjelaskan berbagai macam oleh oleh yang bisa dibeli ditempat wisata Sesuai 8 Apa makanan enak yang bisa saya coba ? Menjelaskan daftar menu makanan yang bisa dibeli ditempat wisata Sesuai 9 Dimana toilet ? Menjelaskan lokasi toilet atau kamar mandi di tempat wisata Sesuai 10 Apa disini ada mukena untuk sholat ? Menjelaskan tentang mushola ditempat wisata dan perlengkapan sholat yang ada didalamnya Sesuai 11 Apakah ada tempat penitipan barang disini ? Maaf Kami Kurang Mengerti Maksud anda, silahkan tanyakan lebih detail lagi 😊 Tidak Sesuai 12 Apa ada petugas keamaanan yang menjaga disini ? Maaf Kami Kurang Mengerti Maksud anda, silahkan tanyakan lebih detail lagi 😊 Tidak Sesuai 13 Apa disini bebas berenang ? Menjelaskan ketentuan untuk berenang. Sesuai 14 Dimana lokasi kamar mandi ? Menjelaskan lokasi toilet atau kamar mandi di tempat wisata Sesuai 15 Apa makanan yang bisa saya coba disini ? Menjelaskan daftar menu makanan yang bisa dibeli ditempat wisata Sesuai 16 Apa sourvenir yang bisa saya beli dari sini ? Menjelaskan berbagai macam oleh oleh yang bisa dibeli ditempat wisata Sesuai
17 Berapa harga tiket masuk ? Harga Tiket masuk untuk anak usia 3 Tahun - Dewasa sekarang adalah Rp.10.000 Sesuai 18 Dimana saya bisa parkir motor ? Menjelaskan lokasi paskir motor Sesuai 19 Apa saja Makanan khas disana ? Menjelaskan daftar menu makanan yang bisa dibeli ditempat wisata Sesuai 20 Apa kondisi air disana bagus ? Menjelaskan kondisi air ditempat wisata Sesuai 21 Berapa tiket masuknya ? Menjelaskan harga tiket masuk Sesuai 22 Apa pantai buka ditanggal merah ? Silahkan Berkunjung, tempat wisata Buka setiap hari Senin-Minggu, Jam buka pukul 07.00 sampai 17.00 WIB Tidak Sesuai 23 Apa ada tempat istirahat disana ?
Menjelaskan tempat dan lokasi untuk bisa beristirahat Sesuai 24 Apa ada tempat parkir mobil ? Menjelaskan lokasi parkir mobil Sesuai 25 Jam berapa tempat wisata buka ? Silahkan Berkunjung, tempat wisata Buka setiap hari Senin-Minggu, Jam buka pukul 07.00 sampai 17.00 WIB Sesuai 26 Berapa harga tiketnya ? Menjelaskan harga tiket masuk Sesuai 27 Apa ada tempat untuk sholat ? Menjelaskan tentang tempat untuk sholat beserta perlengkapannya. Sesuai 28 Dimana lokasi pantai ini ? Menunjukkan lokasi dana rah menuju pantai Sesuai 29 Dimana lokasi tempat wisata ini ? memunculkan semua jawaban yang menunjukan lokasi semua objek wisata Tidak Sesuai 30 Berapa harga tiket masuknya? Menjelaskan harga tiket masuk Sesuai 31 Apa wisata ini buka setiap hari? Silahkan Berkunjung, tempat wisata Buka setiap hari Senin-Minggu, Jam buka pukul 07.00 sampai 17.00 WIB Sesuai 32 Apa fasilitas yang bisa saya nikmati disana? Menjelaskan apa saja fasilitas dan penyewaan yang ada ditempat wisata Sesuai
Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  tabel  2 diatas,  hasil  yang  didapatkan  dari  total  32  pertanyaan  yang dijicoba  kan  sistem  dapat  menjawab  27  pertanyaan  dengan benar  dan  5  sisanya  tidak  terjawab  atau  mendapat  response jawaban  yang  salah.  Untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  hasil chat dilakukan perhitungan dengan membagi jumlah jawaban yang  sesuai  dengan  total  jawaban  yang  ada  kemudian dikalikan 100, Berikut hasilnya :
Akurasi = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐽𝑎𝑤𝑎𝑏𝑎𝑛 𝑆𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑒𝑟𝑡𝑎𝑛𝑦𝑎𝑎𝑛 𝑥 100 % (1)
Akurasi = 27 40 𝑥 100% = 84,375 %
Dari hasil perhitungan di atas, nilai akurasi yang didapat dari  pengujian  adalah  sebesar  84,375%.  Berdasarkan  hasil yang  didapat  penulis  melakukan  analisa  dan  mendapatkan hasil bahwa rata-rata pertanyaan yang tidak bisa terjawab atau menampilkan  jawaban  tetapi  jawaban  tersebuat  salah  atau tidak  sesuai  adalah  pertanyaan  yang  memang  tidak mempunyai jawaban dari apa yang di tanyakan atau keyword
dari inti pertanyaan yang di ajukan tidak terdaftar di database, dan  sistem  menampilkan  jawaban  tetapi  tidak  sesuai  karena mungkin  nilai  minimal  similarity  yang  dipakai  dalam pengujian ini yaitu nilai 60 termasuk kurang tinggi, jadi sistem akan  tetap  mengeluarkan  jawaban  meskipun  jawaban  yang diharapkan  itu  tidak  sesuai.  Karena  keyword  itu  yang mempunyai  nilai  yang  paling  tinggi  dalam  perhitungan algorima  Smith-Waterman.  Ada  juga  beberapa  pertanyaan yang  tidak  bisa  terjawab  adalah  pertanyaan  yang  memang format atau struktur pertanyaan nya sudah jelas tetapi kalimat nya  terlalu  panjang  atau  mempunyai  banyak  kata  penjelas dibelakang  inti  pertanyaanya,  jadi  menurunkan  nilai perhitungan  dari  algoritma  Smith-Waterman.  Dari  hasil analisa,  penulis  mempunyai  beberapa  saran  yang  mungkin bisa meningkatkan nilai akurasi yang akan di dapat yang bisa diujicobakan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  dan  penelitian  yang  dilakukan, penelitian tentang penerapan algoritma smith-waterman untuk chatbot  cerdas  sebagai  helpdesk  objek  wisata  (studi  kasus  : wisata  pantai  pasir  putih  delegan)  disimpulkan  yaitu, presentase  terbaik  minimal  similarity  untuk  tampil  jawaban terdapat  pada  nilai  70%.  Pada  pengujian  akurasi  hasil  chat, didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  84,375%.  Dari  hasil pengujian diambil kesimpulan bahwa pertanyaan yang terlalu panjang dan mempunyai format yang tidak terstruktur sangat mempengarui akurasi chat, dan belum bisa ditentukan mana kata terpenting dari kalimat pertanyaan yang merupakan inti dari  pertanyaan  nya.  Berdasarkan  penelitan  yang  telah dilakukan,  adapun  saran  yang  yang  perlu  diperhatikan  yaitu dilakukan  pengkategorian  kata  dengan  dibuatkan  list  untuk kata dasar apa saja yang merupakan kata penting atau inti kata dari apa  saja  objek  yang  ada di tempat  wisata  tersebut.  Jadi ketika ada kalimat pertanyaan yang mempunyai kata penjelas terlalu  panjang  atau  berbelit  maka  sistem  akan  dapat mengidentifikasi dan menentukan mana kata yang merupakan inti pertanyaan nya, jadi kata yang akan di lakukan komputasi dengan  algoritma  smith-waterman  adalah  keyword  inti pertanyaan.

## REFERENSI
[1] R.  Wijayanto,  F.  Pradana,  and  F.  A.  Bachtiar,  “Pembangunan Sistem  Chatbot  Informasi  Objek  Wisata  Kota  Malang  berbasis Web,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 5, pp. 1524–1530, 2020, [Online]. Available: http://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/7267.
[2] D.  Suryani  and  E.  L.  Amalia,  “Aplikasi  Chatbot  Objek  Wisata Jawa Timur Berbasis AIML,” SMARTICS J. , vol. 3, no. 2, pp. 47– 54, 2017.
[3] B. Rusmarasy, B. Priyambadha, and F. Pradana, “Pengembangan Chat  Bot  pada  CoMa  untuk  memberikan  motivasi  kepada pengguna menggunakan AIML,” Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 5, pp. 4484–4490, 2019.
[4] Z.  Xia et  al. ,  “A  Review  of  Parallel  Implementations  for  the Smith–Waterman  Algorithm,” Interdiscip.  Sci.  –  Comput.  Life Sci. ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  1–14,  2022,  doi:  10.1007/s12539-021- 00473-0.
[5] L.  Amsir,  S.  Anraeni,  P.  Lestari,  and  L.  Belluano,  “Penerapan Algortima  Smith  Waterman  Untuk  Mengukur  Kemiripan  Tugas Kuliah Mahasiswa Implementation of Smith Waterman Algorithm In Measuring of Student Task Study,” Pros. Semin. Nas. Komun. dan Inform. , no. 2009, pp. 63–68, 2019.
[6] A.  N.  Puteri,  F.  Tamrin,  K.  R.  Nasir,  D.  W.  Anggraeni,  and  M. Arafah, “Aplikasi  Chatbot untuk  Layanan  Informasi  Penerimaan Mahasiswa Baru,” pp. 168–174, 2022.
[7] A.  Y.  Chandra,  D.  Kurniawan,  and  R.  Musa,  “Perancangan Chatbot Menggunakan Dialogflow Natural Language Processing (
Studi Kasus : Sistem Pemesanan pada Coffee Shop ),” J. MEDIA Inform.  BUDIDARMA ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  208–215,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i1.1505.
[8] R. Wijanarko and I. Afrianto, “Rancang Bangun Aplikasi Chatbot Media Informasi Parenting Pola Asuh Anak Menggunakan LINE,” J. MATRIX , vol. 10, no. 1, pp. 1–10, 2020.
[9] Eka  Yuniar  and  Heri  Purnomo,  “Implementasi  Chatbot  ‘Alitta’
Asisten Virtual Dari Balittas Sebagai Pusat Informasi Di Balittas,”
Antivirus  J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 13, no. 1, pp. 24–35, 2019, doi: 10.35457/antivirus.v13i1.714.
[10] E.  Adamopoulou  and  L.  Moussiades,  “Chatbots:  History, technology, and applications,” Mach. Learn. with Appl. , vol. 2, no. November, p. 100006, 2020, doi: 10.1016/j.mlwa.2020.100006.
[11] E.  Yuniar  and  H.  Purnomo,  “Implementasi  Chatbot  ‘Alitta’ Asisten Virtual Dari Balittas Sebagai Pusat Informasi Di Balittas,” Antivirus  J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 12, no. 1, pp. 24–35, 2019.
[12] P.  Studi,  K.  Toko,  and  B.  Online,  “INTEGRASI  CHATBOT BERBASIS AIML PADA WEBSITE E-COMMERCE SEBAGAI
VIRTUAL ASSISTANT DALAM PENCARIAN DAN PEMESANAN,” J. Masy. Inform. , vol. 5, no. 10, pp. 34–43, 2018, doi: 10.14710/jmasif.5.10.34-43.
[13] D.  Mediana  and  A.  I.  Nurhidayat,  “RANCANG  BANGUN APLIKASI  HELPDESK  (  A-DESK  )  BERBASIS  WEB MENGGUNAKAN  FRAMEWORK  LARAVEL  (  STUDI KASUS DI PDAM SURYA SEMBADA KOTA SURABAYA ),”
J. Manaj. Inform. , vol. 8, no. 02, pp. 75–77, 2018.
[14] R.  M.  Bahrudin,  M.  Ridwan,  and  H.  S.  Darmojo,  “Penerapan Helpdesk  Ticketing  System  Dalam  Penanganan  Keluhan Penggunaan Sistem Informasi Berbasis Web,” JUTIS , vol. 7, no. 1, pp. 71–82, 2019.
[15] S. A. Thorat and V. Jadhav, “A Review on Implementation Issues of Rule-based Chatbot Systems,” SSRN Electron. J. , no. Icicc, pp. 1–6, 2020, doi: 10.2139/ssrn.3567047.
[16] J. Singh, M. H. Joesph, and K. B. A. Jabbar, “Rule-based chabot for student enquiries,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1228, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1228/1/012060.
[17] S.  Khomsah  and  Agus  Sasmito  Aribowo,  “Model  Text- Preprocessing  Komentar  Youtube  Dalam  Bahasa  Indonesia,” Rekayasa Sist. dan  Teknol.  Informasi,  RESTI , vol. 4, no. 10,  pp. 648–654, 2020.
[18] Y. Cheng, I. Izadi, and T. Chen, “Pattern matching of alarm flood sequences by a modified Smith-Waterman algorithm,” Chem. Eng. Res.  Des. ,  vol.  91,  no.  6,  pp.  1085–1094,  2013,  doi: 10.1016/j.cherd.2012.11.001.
[19] D.  P.  Ernawati  and  Ambar  Pravitasari,  “IMPLEMENTASI ALGORITMA SMITH-WATERMAN PADA LOCAL ALIGNMENT DALAM PENCARIAN
KESAMAAN
PENSEJAJARAN  BARISAN  DNA  (STUDI  KASUS:  DNA TUMOR  WILMS),” J.  Pseudocode ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  170–177, 2014.