## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2021 Vol. 3 N o .   4 Hal:  142-147 e-ISSN: 2714-8491
Identifikasi Chatbot dalam Meningkatkan Pelayanan Online Menggunakan Metode Natural Language Processing
Muliyono 1 
1 Universitas Muhammadiyah Sumatera Barat

## muliyono94@gmail.com

## Abstract
Chatbot  is  a  software  with  artificial  intelligence  that  can  imitate  human  conversations  through  text  messages  or  voice messages.  This  chatbot  can  convey  information,  according  to  the  knowledge  that  has  been  given  previously.  Helping  the limitations of the academic section in answering questions posed by students. The method in this study was sourced from a questionnaire  distributed  to  students  at  the  Muhammadiyah  University  of  West  Sumatra.  Based  on  the  analysis  of  the questionnaire,  there  are  40  questions  that  are  often  asked  by  students  to  the  academic  section.  Then  it  is  processed  using Natural Language Processing (NLP). Natural Language Processing is a branch of science from artificial intelligence that is able to study communication between humans and computers through natural language. The processing stage is to identify the  intent,  process  the  input  and  display  the  results  according  to  the  input.  The  results  of  the  test  using  a  questionnaire addressed to 227 students got a score of 3,55 with a very good predicate. Then do the test using 40 question and answer data. So,  obtained  37  appropriate  answers  and  3  answers  that  are  not  in  accordance  with  the  percentage  of  answer  accuracy generated  from  the  chatbot  is  92.5  percent.  The  results  of  this  test  have  been  able  to  respond  to  the  questions  asked  by students. This chatbot can make it easier for students to get information with a very good level of accuracy.
Keywords: Chatbot, Service, Akademic, Natural Language Processing, Artificial Intelligence.

## Abstrak
Chatbot merupakan  sebuah  perangkat  lunak  dengan  kecerdasan  buatan  yang  dapat  menirukan  percakapan  manusia  melalui pesan teks ataupun pesan suara. Chatbot ini dapat menyampaikan sebuah informasi, sesuai pengetahuan yang telah diberikan sebelumnya.  Membantu  keterbatasan  bagian  akademik  dalam  menjawab  pertanyaan-pertanyaan  yang  diajukan  oleh mahasiswa.  metode  dalam  penelitian  ini  bersumber  dari  kuesioner  yang  dibagikan  kepada  mahasiswa  di  Universitas Muhammadiyah Sumatera Barat. Berdasarkan analisis kuesioner tersebut terdapat  40 pertanyaan yang sering diajukan oleh mahasiswa  kepada  bagian  akademik.  Selanjutnya  diolah  menggunakan Natural  Language  Processing (NLP). Natural Language Processing merupakan cabang ilmu dari kecerdasan buatan yang mampu mempelajari komunikasi antara manusia dengan komputer melalui bahasa alami. Tahapan pengolahannya adalah dengan mengidentifikasi intent , memproses inputan dan  menampilkan  hasil  sesuai  inputan.  Dilanjutkan  dengan  melakukan  pengujian  tingkat  akurasinya.  Hasil  pengujian menggunakan  kuesioner  yang  ditujukan  kepada  227  mahasiswa  mendapatkan  nilai  3,55  dengan  predikat  sangat  baik. Kemudian melakukan pengujian menggunakan 40 data pertanyaan dan jawaban. Maka, didapatkan 37 jawaban sesuai dan 3 jawaban  tidak  sesuai  dengan  persentase  akurasi  jawaban  yang  dihasilkan  dari chatbot adalah  sebesar  92,5  persen.  Hasil pengujian  ini  telah  mampu  merespon  pertanyaan-pertanyaan  yang  diajukan  mahasiswa. Chatbot ini  dapat  memudahkan mahasiswa mendapatkan informasi dengan tingkat akurasi yang sangat baik.
Kata kunci: Chatbot , Pelayanan, Akademik, Natural Language Processing , Kecerdasan Buatan.
© 2021 INFEB

## 1. Pendahuluan
Pelayanan akademik merupakan bagian yang terpenting di perguruan tinggi. Pelayanan yang dimiliki perguruan tinggi  akan  menjadi  gambaran  kualitas  lembaga tersebut. Pelayanan dikatakan berkualitas apabila sesuai dengan  kebutuhan  pelangganya.  Tuntutan  terhadap perguruan  tinggi  saat  ini  bukan  hanya  sebatas kemampuan  untuk  menghasilkan  lulusan  yang  baik diukur berdasarkan prestasi akademik semata, melainkan  keseluruhan  program  pelayanan  dari lembaga  perguruan  tinggi,  salah  satunya  adalah pelayanan akademik yang diberikan kepada mahasiswa [ 1 ].
Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Sumatera Barat  merupakan  fakultas  yang  memiliki  jumlah mahasiswa  aktif  terbanyak  ke-2  setelah  Fakultas Hukum.  Untuk  mengikatkan  pelayanan  online  kepada mahasiswa, Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah  Sumatera  Barat  sudah  memiliki website  yang  bisa  diakses  untuk  mendapatkan informasi seputar akademik. Selain itu, mahasiswa juga bisa  mendapatkan  informasi  dengan  bertanya  langsung kepada  staff  tenaga  kependidikan  bidang  akademik dilingkungan  kampus    secara  tatap  muka  ataupun melaui  aplikasi  Whatsapp.  Informasi  yang  diperoleh mahasiswa  tidak  semuanya  terakomodasi  dengan  baik karena  keterbatasan  jumlah  tenaga  kependidikan  dan
adanya  rotasi  jabatan  dilingkungan  Fakultas  Teknik Universitas Muhammadiyah Sumatera Barat.
Perkembangan  teknologi  saat  ini  bisa  membantu perguruan  tinggi  dalam  memudahkan  mahasiswa mendapatkan  informasi  akademik.  Untuk  mendukung kebutuhan  informasi  Fakultas  Teknik  yang  akurat  dan terkini  terkait  dengan  informasi  akademik,  maka diperlukan  sebuah  sistem  berbasis  teknologi  informasi yang  dapat  merangkum  dengan  baik  data  dan menampilkan informasinya kepada mahasiswa. Pengembangan chatbot dapat  menjadi  solusi  dalam memberikan  informasi  dan  menyediakan  layanan akademik di Fakultas Teknik Univeristas Muhammadiyah Sumatera Barat. Mahasiswa juga dapat konsultasi  akademik  secara  virtual  dengan  bantuan chatbot .
Chatbot adalah  sebuah  program  komputer  yang dirancang  untuk  menyimulasikan  sebuah  percakapan atau  komunikasi  yang  interaktif  kepada  pelanggan (manusia)  melalui  bentuk  teks,  suara,  dan  atau  visual. Percakapan  yang  terjadi  antara  komputer  dengan manusia  merupakan  bentuk  respon  dari  program  yang telah  dideklarasikan  pada database program  pada komputer [ 2 ]. Dalam implementasi chatbot agar sistem dapat  merespon query pengguna  secara  dinamis, penggunaan Natural  Language  Processing memegang peranan  yang  sangat  penting  yaitu  memahami query pengguna  dalam  bahasa  natural. Chatbot yang  sering dikenal  dengan Artificial  Conversational  Entity , bot atau Chatterbox merupakan  program  komputer  yang mampu  menirukan  percakapan  manusia  dengan menggunakan metode NLP [ 3 ].
Penelitian tentang chatbot ini mendapatkan akurasi 90.9 %,  sedangkan  waktu responsetime untuk  menjawab pertanyaan  kurang  dari  5  kata  adalah  0.01  detik  dan untuk  lebih  dari  5  kata  adalah  0.02  detik  dengan  data set  1000  baris  [ 4 ].    Aplikasi chatbot ini  mampu menjawab  pertanyaan-pertanyaan  yang  diajukan  oleh pengguna,  sesuai  dengan  pengetahuan  yang  telah diberikan sebelumnya [ 5 ]. Respon  yang diberikan oleh chatbot tergantung  dari  kata  kunci  yang  di  inputkan, chatbot akan  membalas  kata  kunci  dengan  pola  yang paling mirip dari basis data tekstual [ 6 ].
Teknologi  chatbot  merupakan  salah  satu  bentuk aplikasi  dengan Natural  Language  Processing (NLP), NLP  itu  sendiri  merupkaan  salah  satu  bidang  ilmu Kecerdasan  Buatan  (Artificial  Intelligence)  yang mempelajari  komunikasi  antara  manusia  dengan komputer  melalui  bahasa  alami  [ 7 ].  Aplikasi  ini terkenal  dengan  agen  percakapan  otomatis  yang berjalan  pada  pemrograman  komputer  atau  semacam interaksi Artificial  Intelligence (AI)  antara  pengguna dan  mesin  dengan  intervensi Natural  Language Processing . Chatbot berpotensi  disebut  sebagai  bentuk interaksi  manusia-mesin  yang  paling  menjanjikan  dan canggih  [ 8 ].  NLP  memiliki  banyak  tujuan  yang  dapat membantu  komunikasi  manusia,  seperti  terjemahan
mesin  dan  membantu  komunikasi  mesin  manusia, seperti  dengan  agen  percakapan  dan  lain-lain  [ 9 ]. Chatbot adalah teknologi yang tujuan utamanya adalah untuk  berinteraksi  dengan  pengguna  manusia  dengan memproses  masukan  bahasa  alami  dan  menghasilkan keluaran  relatif  melalui  mesin  yang  digerakkan  oleh aturan  atau  mesin  kecerdasan  buatan  [ 10 ]. Natural language processing menggunakan tahapan tokenizing , filtering , dan analisis serta menerapkan algoritma knuth morris prrat [ 11 ].
Penggunaan teknologi kecerdasan buatan telah menjadikan chatbot lebih  maju,  termasuk  memproses bahasa  alami  dan  pembelajaran  mesin  sehingga memberikan hasil yang akurat saat berinteraksi dengan bot  [ 12 ]. Chatbot yang  dikembangkan  menggunakan natural  language  processing agar  sistem  dapat  untuk memahami query pengguna  dalam  bentuk  bahasa natural  [ 13 ]. Chatbot mampu  berkomunikasi  dengan pengunjung  website  dan Chatbot dapat  di  optimalkan dalam  komunikasi  [ 14 ].  Dari  hasil  penelitian  ini  dapat disimpulkan  bahwa  NLP  memiliki  fitur  unik  dengan pendekatan komunikasi yang sangat baik [ 15 ]. aplikasi Chatbot kepada  10  penguji,  didapatkan  hasil  tingkat kesesuaian jawaban dengan masukan pengguna sebesar 84%  [ 16 ].  Temuan  ini  menunjukkan  bahwa  metode NLP/ML  dapat  digunakan  untuk  mampu  membedakan fitur stroke dari kelompok data besar untuk investigasi klinis dan terkait penelitian [ 17 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Kerangka kerja dalam penelitian ialah tahapan-tahapan yang  saling  berhubungan  dengan  susunan  yang sistematis    untuk  memecahkan  sebuah  masalah.  Pada kerangka kerja penelitian ini dilakukan tahapan-tahapan untuk  mempermudah  penyelesaian  masalah  yang berhubungan  dengan  Identifikasi Chatbot dalam Meningkatkan Pelayanan Online Menggunakan Metode Natural  Language  Processing .  Kerangkan  kerja  dalam tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
2.1.  Data  Informasi  akademik  Fakultas  Teknik Universitas Muhammadiyah Sumatera Barat
Teknik  pengumpulan  data  informasi  akademik  yang digunakan penulis dalam dalam penelitian ini adalah:
a. Wawancara  dilakukan  terhadap  mahasiswa  dan tenaga  kependidikan  Fakultas  Teknik  Universitas Muhammadiyah Sumatera Barat.
b. Studi  literatur  dilakukan  dengan  penelusuran referensi jurnal-jurnal.
c. Kuesioner  yang  ditujukan  kepada  mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Sumatera  Barat  sebagai  pengguna  sistem  untuk menilai chatbot .
2.2 Tahapan Analisa dan Perancangan
Algoritma 1. Program Chatbot ouput "Tanyakan Sesuatu" A = input if (A =! ''), then output "KKN" else output "Default Fallback Intent" Endif

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada tahapan ini penulis mengidentifikasi chatbot yang dibuat  dengan  menggunakan Framewok  Dialogflow untuk  meningkatkan  pelayanan  online.  Adapaun aplikasi chatbot disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Aplikasi Chatbot
3.1 Penentuan Training and Classification.
Training  and  Classification  dilakukan  agar  chatbot mempunyai  pengetahuan  untuk  memahami  bahasa alamiah manusia.
Gambar 3. Training Chatbot

## 3.2. Melakukan proses preprocessing pertanyaan
Proses preprocessing pertanyaan ini dilakukan menggunakan  algoritma  agar  menghasilkan  jawaban yang  sesuai  dalam  database.  Analisis  Sintaksi  dalam NLP dibagi ada 3 (tiga).
a. Case Folding yaitu sebuah proses dalam NLP untuk merubah semua kata  menjadi huruf kecil.
Gambar 4. Proses Case Folding
b. Tokenizing yaitu  sebuah  proses  dalam  NLP  untuk memecah  teks  masukan  berupa  pertanyaan  menjadi perkata.
Gambar 5. Proses Tokenizing
c. Filtering yaitu  sebuah  proses  dalam  NLP  untuk menghilangkan kata hubung seperti “akan” dan “serta”.
Gambar 6. Proses Filtering

## 3.3. Pengujian Beta
Pengujian Beta dilakukan  dengan  menggunakan kuesioner yang ditujukan kepada 227 orang mahasiswa Fakultas  Teknik  sebanyak.  Dimana,  isi  kuesioner  ini berjumlah  8 pertanyaan. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah aplikasi yang dikembangkan dalam meningkatkan layanan online di Fakultas Teknik sudah sesuai  dengan  tujuan  yang  diingikan.  Pengujian Beta disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Pengujian Beta No Pertanyaan A B C D E Total Hasil
1 Menurut  Saudara/i  Setelah  menggunakan chatbot ini,  apakah  dapat membantu memberikan Informasi Akademik? 150 376 282 14 2 824 3.63
2 Menurut  Saudara/i  Setelah  menggunakan  chatbot  ini,  apakah chatbot ini mempermudah dalam mendapatkan informasi? 115 376 297 20 1 809 3.56 3 Menurut Saudara/i Informasi/jawaban yang diberikan chatbot sudah sesuai dengan yang ditanyakan? 110 352 330 10 2 804 3.54 4 Menurut  Saudara/i  Apakah  perlu  pembaruan  untuk  menyempurnakan Aplikasi chatbot ini? 100 336 318 26 4 784 3.45 5 Menurut Saudara/i Apakah aplikasi chatbot dapat menjawab pertanyaan ? 90 356 342 10 1 799 3.52 6 Menurut Saudara/i Apakah tampilan aplikasi chatbot menarik?. 140 328 315 20 2 805 3,55 7 Menurut Saudara/i Apakah jawaban dari chatbot mudah dipahami? 135 324 333 14 1 807 3.56 8 Menurut  Saudara/i  Apakah  aplikasi chatbot efisien  dalam  mencari informasi akademik? 145 336 318 10 3 812 3.58 Jumlah Total 28.39 Rata Rata 3,55
Pada  Tabel  1,  dimana  A  memiliki  bobot  nilai  5,  B memiliki  bobot  nilai  4,  C  memiliki  bobot  nilai  3,  D memiliki bobot nilai 2 dan E memiliki bobot nilai 1. sedangkan ToT merupakan total dari nilai A, B, C, D dan E. Dari hasil pengisian kuesioner yang ditujukan kepada    227  mahasiswa  maka  didapatkan  nilai  rata- rata 3,55 hasil sangat baik dari skala nilai 4.
Skala  penilaian  untuk  menentukan  nilai  predikat Sangat  Baik,  Baik,  Cukup  dan  Kurang  Baik  dengan ketentuan:
a. Jika  Nilai  >=3,41  maka  predikat  yang  diperoleh sangat baik.
b. jika Nilai >= 2,41 maka predikat  yang diperoleh adalah baik.
c. jika Nilai >= 1,41 maka predikat  yang diperoleh cukup.
d. Jika  Nilai  >=  0  maka  predikat  yang  diperoleh Kurang Baik.
Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  dari  hasil  pengisian kuesioner yang ditujukan kepada maasiswa mendapatkan nilai Sangat Baik.
3.4. Pengujian Akurasi Chatbot
Pengujian  akurasi chatbot ini  dilakukan  dengan dengan  memasukkan dataset sebanyak  40  buah. Pengujian  ini  dilakukan  agar  mendapatkan  jawaban yang  sesuai  yang  diharapkan.  Pengujian  akurasi Chatbot disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Pengujian Akurasi Chatbot No Pertanyaan Jawaban 1 Biaya komprehensif Sesuai 2 Biaya Seminar Proposal Sesuai 3 Apakah cuti bisa di ambil oleh mahasiswa semester 2 ? Sesuai 4 Bagaimana untuk mengupdate foto profil mahasiswa ? S esuai 5 Kenapa tidak muncul foto profil di siak Sesuai 6 Apa itu KKN? Sesuai 7 Kenapa mahasiswa wajib ikut kkn? Sesuai 8 Bagaimana prosedur KKN? Sesuai 9 Apakah lokasi KKN bisa dilakukan di wilayah lingkungan tempat tinggal Mahasiwa pada saat pandemi ini? Sesuai 10 Berapa lama KKN Teknik Sipil Universitas Muhammadiyah Sumatera Barat ? Sesuai 11 Surat KP Sesuai 12 Dimana mengetahui jadwal KKN? Sesuai 13 Berapa biaya untuk KKN? Sesuai 14 Semisal KKN dan KP di laksanakan, berapa hari pelaksanaan dari masing-masing kegiatan tersebut ? Tidak Sesuai 15 Surat Edaran KKN Sesuai 16 Biaya Seminar Proposal Sesuai 17 Apa itu kalender akademik? Sesuai 18 Kalender Akademik Universitas Muhammadiyah Sumatera Barat Sesuai 19 Predikat Lulusan Sesuai 20 Bagaimana mengurus surat Kerja Praktek Sesuai 21 Surat Ucapan Terima Kasih Kerja Praktek/Penelitian Sesuai 22 Surat Keputusan Penguji Seminar Kerja Praktek Sesuai 23 apa itu kurikulum Sesuai 24 Kurikulum Fakultas Teknik Sesuai 25 Berapa lama libur setelah ujian akhir semester? Tidak Sesuai 26 Libur semester Ganjil Tidak Sesuai 27 Masa Studi S1 Sesuai 28 Beban SKS Sesuai 29 Matakuliah semester 1 Sesuai 30 Mata kuliah semester 4 Sesuai 31 Aturan Bobot Nilai Sesuai 32 Konversi Nilai Teknik Sipil Sesuai 33 Data Konversi Nilai Sesuai 34 Aturan konversi nilai Sesuai 35 Seminar Hasil Sesuai 36 pimpinan Fakultas Teknik Sesuai 37 Dekan Fakultas Teknik Sesuai 38 Pindah Program Studi Sesuai 39 Apa itu skripsi Sesuai 40 Kapan Wisuda
Sesuai
% x i aban Sesua Jumlah Jaw Akurasi 100 Pertanyaan Jumlah  (1) % x Akurasi 100 40 37  (2) % Akurasi 5 , 92  (3)
Berdasarkan pengujian Beta pada Tabel 1 yaitu dengan menggunakan kuesioner sebanyak 8 pertanyaan dengan jumlah responden 227 mendapatkan nilai rata-rata 3,55. Sedangkan  pada  Tabel 2  yaitu  dengan  cara  melakukan pengujian  akurasi chatbot menggunakan  40 dataset, diperoleh  37  jumlah  jawaban  sesuai  dan  3  jawaban tidak sesuai dengan akurasi sebesar 92,5%.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  pada  aplikasi chatbot menggunakan 40 data set. Maka, didapatkan 37 jawaban  sesuai  dan  3  jawaban  tidak  sesuai  dengan persentase  akurasi  jawaban  yang  dihasilkan  dari chatbot adalah sebesar 92,5 persen.

## Daftar Rujukan
[1] Kristiyan,  Y.,  &  Bachtiar,  D.  I.  (2020).  Analisis  Kualitas Pelayanan  pada  Bagian  Akademik  Politeknik  Sawunggalih  Aji Purworejo. AKSES:  Jurnal  Ekonomi  Dan  Bisnis ,  14(2).  doi: https://doi.org/10.31942/akses.v14i2.3268
[2] [2]Mashud, M., & Wisda, W. (2019). Aplikasi Chatbot Berbasis Website  sebagai  Virtual  Personal  Assistant  dalam  Pemasaran Properti. Inspiration:  Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan Komunikasi, 9 (2), 99. doi:
https://doi.org/10.35585/inspir.v9i2.2497
[3] Zuraiyah,  T.  A.,  Utami,  D.  K.,  &  Herlambang,  D.  (2019). Implementasi  Chatbot  pada  Pendaftaran  Mahasiswa  Baru Menggunakan  Recurrent  Neural  Network. Jurnal  Ilmiah Teknologi Dan Rekayasa, 24 (2), 91–101. doi:
https://doi.org/10.35760/tr.2019.v24i2.2388
[4] Apriliyanto, E., Kusrini, K., & Arief, R. (2020). Identification Of Diseases  In  Rice  Plant  Using  Chatbot  With  Methode  Artificial Intelligence Markup Language and Normalization. RESEARCH : Journal  of  Computer,  Information  System  &  Technology Management , 3(2), 67. doi:
https://doi.org/10.25273/research.v3i2.7060
[5] Guntoro,  G.,  Loneli  Costaner,  &  Lisnawita,  L.  (2020).  Aplikasi Chatbot  untuk  Layanan  Informasi  dan  Akademik  Kampus Berbasis  Artificial  Intelligence  Markup  Language  (AIML). Digital  Zone:  Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi ,
11(2), 291–300. doi:
https://doi.org/10.31849/digitalzone.v11i2.5049
[6] Oktavia,  C.  A.  (2020).  Implementasi  Chatbot  Menggunakan Dialogflow  dan  Messenger  Untuk  Layanan  Customer  Servic e Pada  E-Commerce. J  I  M  P  -  Jurnal  Informatika  Merdeka Pasuruan , 4(3). doi: https://doi.org/10.37438/jimp.v4i3.230
[7] Afrianto,  I.,  Irfan,  M.  F.,  &  Atin,  S.  (2019).  Aplikasi  Chatbot Speak  English  Media  Pembelajaran  Bahasa  Inggris  Berbasis Android. Komputika  :  Jurnal  Sistem  Komputer ,  8(2),  99–109. doi: https://doi.org/10.34010/komputika.v8i2.2273
[8] Battineni, G., Chintalapudi, N., & Amenta, F. (2020). AI Chatbot Design  during  an  Epidemic  like  the  Novel  Coronaviru s.
Healthcare , 8 (2), 154. doi:
https://doi.org/10.3390/healthcare8020154
[9] Aleedy,  M.,  Shaiba,  H.,  &  Bezbradica,  M.  (2019).  Generating and  Analyzing  Chatbot  Responses  using  Natural  Language Processing .  International  Journal  of  Advanced  Computer
Science and Applications , 10(9).
doi: https://doi.org/10.14569/ijacsa.2019.0100910
[10] Indrayani,  L.  M.,  Amalia,  R.  M.,  &  Hakim,  F.  Z.  M.  (2020). Emotive  Expressions  on  Social  Chatbot .  Jurnal  Sosioteknologi , 18(3), 509. doi: https://doi.org/10.5614/sostek.itbj.2019.18.3.17
[11] Amrizal,  V.,  Munandar,  A.,  &  Arini,  A.-.  (2019).  Identifikasi Matan  Hadits  Menggunakan  Natural  Language  Processing  Dan Algoritma  Knuth  Morris  Pratt  Berbasis  Web. Jurnal  CoreIT: Jurnal  Hasil  Penelitian  Ilmu  Komputer  Dan  Teknologi
Informasi , 5 (2), 56. doi: https://doi.org/10.24014/coreit.v5i2.8477
[12] Ayanouz,  S.,  Abdelhakim,  B.  A.,  &  Benhmed,  M.  (2020).  A Smart  Chatbot  Architecture  based  NLP  and  Machine  Learning for Health Care Assistance . Proceedings of the 3rd International Conference on Networking, Information Systems & Security . doi: https://doi.org/10.1145/3386723.3387897
[13] Elcholiqi,  A.,  &  Musdholifah,  A.  (2020).  Chatbot  in  Bahasa Indonesia  using  NLP  to  Provide  Banking  Informatio n.  IJCCS (Indonesian  Journal  of  Computing  and  Cybernetics  Systems) , 14 (1), 91. doi: https://doi.org/10.22146/ijccs.41289
[14] Herwin, H. H. (2019). Super Agent Chatbot “3S” Sebagai Media Informasi  Menggunakan  Metoda  Natural  Language  Processing (NLP). Jurnal  Teknologi  Dan  Open  Source , 2 (1),  53–64.  doi: https://doi.org/10.36378/jtos.v2i1.144
[15] J.,  S.,  &  Swamy,  S.  (2020).  A  prior  case  study  of  natural language  processing  on  different  domain .  International  Journal of  Electrical  and  Computer  Engineering  (IJECE) , 10 (5),  4928. doi: https://doi.org/10.11591/ijece.v10i5.pp4928-4936
[16] Khoirunisa, R. (2020). Penggunaan Natural Language Processing Pada  Chatbot  Untuk  Media  Informasi  Pertanian. Indonesian Journal of Applied Informatics , 4(2), 55. doi:
https://doi.org/10.20961/ijai.v4i2.38688
[17] Ong,  C.  J.,  Orfanoudaki,  A.,  Zhang,  R.,  Caprasse,  F.  P.  M., Hutch,  M.,  Ma,  L.,  …  Bertsimas,  D.  (2020).  Machine  learning and  natural  language  processing  methods  to  identify  ischemic stroke,  acuity  and  location  from  radiology  reports .  PLOS  ONE, 15 (6), e0234908.
doi:
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0234908