JURNAL ILMU KOMPUTER (JUIK) - V OL . 4 N O . 1 (2024) FEBRUARI 2024

## Implementasi Large Language Models Gemini Pada Pengembangan  Aplikasi Chatbot Berbasis Android
Nur Rachmat 1 , Dorie P. Kesuma 2
1,2 Universitas Multi Data Palembang, Jl. Rajawali No. 14, Palembang, Indonesia Email: rachmat.nur91@staff.mdp.ac.id, dpkesuma@staff.mdp.ac.id*
Corespondent : dpkesuma@staff.mdp.ac.id Submitted: 18-01-2024; Accepted: 06-02-2024; Published: 09-02-2024

## ABSTRACT
The  development  of  Large  Language  Models  (LLM)  as  part  of  artificial  intelligence  technology  is  currently  developing very rapidly, where its implementation has been widely used in various types of applications and across various fields. The presence of LLMs like GPT has given rise to many AI applications, such as chatbots which are much smarter than previous chatbot applications. In addition to OpenAI's GPT, there are also LLMs like Google's PaLM 2which is used in Bard, and now Google has released their latest LLM named Gemini, the newest and most advanced LLM from Google which is able to  compete  with  GPT.  To  enable  developers  interested  in  creating  their  own  AI  applications  using  Gemini,  Google  has opened access to the Gemini API key. This research was conducted to understand how the implementation of the Gemini API key can be carried out in AI applications, particularly in chatbot applications, and whether chatbot applications built using Gemini can function according to the functionality of Gemini LLM itself. In developing a chatbot application using LLM Gemini, the author uses a prototyping development methodology, and the developed chatbot application runs on the Android  platform.  After  the  chatbot  application  in  question  had  been  created  and  tested,  it  was  found  that  the  resulting chatbot application functioned as expected and was able to utilize the functionality of LLM Gemini.

## Keywords: LLM, chatbot, Gemini

## ABSTRAK
Perkembangan LLM sebagai bagian dari teknologi kecerdasan buatan saat ini sudah berkembang dengan sangat pesat, di mana implementasinya telah banyak digunakan pada berbagai jenis aplikasi dan digunakan di banyak bidang. Kehadiran LLM  seperti  GPT  melahirkan  banyak  aplikasi  AI  seperti chatbot yang  jauh  lebih  cerdas  dibandingkan  dengan  aplikasi- aplikasi chatbot sebelumnya. Selain GPT dari OpenAI , terdapat pula LLM seperti PaLM 2 dari Google yang digunakan di Bard, dan kini Google kembali merilis LLM terbaru mereka yang bernama Gemini, LLM terbaru dan paling mutakhir dari Google yang mampu menyaingi GPT. Agar Gemini bisa digunakan oleh pengembang aplikasi yang tertarik untuk membuat aplikasi AI mereka sendiri, maka Google membuka akses ke kunci API Gemini. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui bagaimana implementasi dari kunci API Gemini dapat dilakukan pada aplikasi AI, khususnya aplikasi chatbot dan apakah aplikasi chatbot yang  dibangun  dengan  menggunakan  Gemini  dapat  berfungsi  sesuai  dengan  fungsionalitas  dari  LLM Gemini itu sendir. Di dalam pengembangan aplikasi chatbot dengan menggunakan LLM Gemini ini penulis menggunakan metodologi pengembangan prototyping , dan aplikasi chatbot yang dikembangkan berjalan pada platform Android. Setelah aplikasi chatbot yang dimaksud selesai dibuat dan diuji, didapati hasil bahwa aplikasi chatbot yang dihasilkan berfungsi sebagaimana yang diharapkan dan mampu memanfaatkan fungsionalitas dari LLM Gemini.
Keywords: LLM, chatbot, Gemini

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  kecerdasan  buatan  atau artificial  intelligence (AI)  seperti  pembelajaran  mesin  atau machine  learning ,  pembelajaran mendalam  atau deep  learning ,  pengenalan  suara,  dan  pemrosesan  bahasa  alami  atau natural  languange  processing (NLP)  merupakan bentuk teknologi berkembang yang saat ini mengalami kemajuan yang sangat cepat dan signifikan serta memilliki dampak yang sangat luas dan besar pada berbagai bidang [1]. Salah satu jenis kecerdasan buatan yang banyak menarik perhatian orang saat ini adalah LLM ( Large Language Model ) atau model bahasa besar yang merupakan akumulasi dari berbagai pengembangan di bidang jaringan syaraf tiruan dan pemrosesan bahasa alami yang telah dilakukan di masa lalu yang dikenal dengan istilah Language Model (LM). LLM adalah salah  satu  jenis  model  AI  yang  dapat  memproses  dan  menghasilkan  teks  bahasa.  Model  pada  LLM  umumnya  dilatih  dengan menggunakan sejumlah besar data teks dan menggunakan teknik pembelajaran mendalam atau deep learning untuk mempelajari pola dan struktur bahasa [2]. LLM memungkinkan kita untuk menjalankan berbagai tugas yang terkait dengan pemakaian atau penggunaan bahasa, seperti menghasilkan teks, melakukan translasi bahasa, meringkas naskah, menjawab pertanyaan, menulis kode, dan melakukan analisa sentimen [2].
Kehadiran LLM sendiri menjadi sebuah fenomena luar biasa pada beberapa tahun terakhir ini, tepatnya setelah kehadiran ChatGPT yang dirilis oleh perusahaan OpenAI pada bulan November 2022 yang lalu. Hanya dalam kurun waktu dua bulan setelah perilisannya, pada  Januari  2023  jumlah  pengguna  ChatGPT  telah  mencapai  100  juta  pengguna  di  seluruh  dunia  [3].  ChatGPT  merupakan  sebuah aplikasi chatbot berbasis  kecerdasan  buatan  yang  menggunakan  teknologi  NLP  yang  memungkinkan  penggunanya  untuk  melakukan percakapan dengan mesin sebagai lawan bicaranya, namun terasa natural seolah-olah sedang melakukan percakapan dengan manusia. Rahasia  kesuksesan  ChatGPT  ada  di  balik  teknologi  yang  digunakannya,  yaitu  GPT  atau Generative  Pre-Trained  Transformer .  GPT merupakan salah satu model LLM yang paling populer dan banyak digunakan saat ini. Selain GPT, masih ada model LLM lainnya yang juga banyak digunakan, antara lain LLaMA ( Large Language Model Meta AI ) dari Meta dan PaLM 2 ( Pathways Language Model ) dari Google yang menjadi teknologi di balik Bard, layanan chatbot milik Google. Sebelum LLM mengalami perkembangan seperti saat ini, maka asal usul dari language model sendiri dapat dilihat sejak awal abad ke-20 melalui  hasil  kerja  dari  Andrey  Markov  dan  Claude  Shannon  [4].  Sejak  itu, language  model terus  mengalami  perkembangan  hingga kehadiran dari LLM pada saat ini [5]. Gambaran mengenai perkembangan LLM dari awal hingga dengan sekarang dapat dilihat pada Gambar 1 dan 2 berikut ini.

## Gambar 1. Garis Waktu Perkembangan LLM
Berdasarkan penjelasan sebelumnya bahwa selain LLM GPT yang berada dibalik ChatGPT, maka terdapat pula LLM PaLM 2 yang  menjadi  tulang  punggung  dari  Google  Bard,  yang  juga  merupakan  aplikasi chatbot yang  mendukung  pemrosesan  bahasa  alami. PaLM  2  merupakan  LLM  yang  dibuat  oleh  Google  Deep  Mind,  salah  satu  anak  perusahaan  Alphabet,  perusahaan  induk  dari  Google yang bergerak di bidang penelitian dan pengembangan kecerdasan buatan dan dirilis untuk umum pada bulan Mei 2023 yang lalu [7]. Saat ini, Google telah merilis penerus dari PaLM 2, yaitu LLM Gemini. Gemini merupakan model LLM dari Google yang paling besar dan canggih, sangat fleksibel sehingga dapat dijalankan di mesin apa pun, mulai dari data center sampai dengan perangkat mobile , dan juga bersifat multimodal sehingga dapat memahami dan beroperasi pada beragam jenis informasi seperti teks, kode, suara, gambar dan video  [8].  LLM  Gemini  memiliki  3  (tiga)  versi,  yaitu  Gemini  Nano,  Pro,  dan  Ultra.  LLM  Gemini  dapat  digunakan  untuk  bebragai keperluan,  seperti  meringkas  teks,  menjawab  pertanyaan,  mengklasifikasikan  data,  melakukan  analisis  sentimen,  mengekstrak  data, membuat content, membuat kode program, dan melakukan percakapan. Saat ini, Gemini Ultra menjadi model LLM pertama yang dapat mengalahkan manusia dalam MMLU ( massive multitask language understanding ), yang menggunakan kombinasi dari 57 bidang ilmu, mulai dari matematika, fisika, sejarah, hukum, pengobatan dan juga etika dalam pengujian baik mengenai pengetahuan umum mau pun kemampuan  pemecahan  masalah  dengan  nilai  skor  mencapai  90%,  melampaui  skor  GPT-4  yang  mendapat  nilai  86,4%  [8].  Hasil benchmarking dari LLM Gemini terhadap model LLM yang lain secara lebih lengkap dapat dilihat pada Gambar 3 berikut ini [9].
Gambar 3. Hasil Benchmarking LLM Gemini Dengan LLM Lain
Melihat kemampuan dari LLM Gemini ini, maka penulis tertarik untuk mencoba menerapkannya ke dalam aplikasi yang penulis sedang kembangkan, yaitu sebuah aplikasi chatbot diberi nama Tanya Pak Jr. Penggunaan LLM ke dalam aplikasi chatbot meningkatkan kemampuan chatbot untuk  meniru  perilaku  manusia  di  dalam  sebuah  percakapan,  memahami  konteks  dari  percakapan  tersebut,  dan memberikan  respon  balik  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  penggunanya  secara  langsung  tanpa  ada  campur  tangan  dari  manusia  [10]. Perkembangan di  bidang pembelajaran mesin, NLP dan kecerdasan buatan membuat aplikasi chatbot saat ini menjadi lebih cerdas, lebih akurat,  dan  lebih  berguna  dari  sebelumnya  dan  semakin  banyak  digunakan  di  bidang-bidang  yang  sebelumnya  belum  pernah memanfaatkan aplikasi chatbot seperti di bidang pendidikan, kesehatan, robotika dan industri [11] [10]. Aplikasi  ini  direncanakan  untuk  menjadi  sebuah  aplikasi custom    chatbot yang  didesain  secara  khusus  nantinya  untuk  keperluan pemrograman,  dalam  artian  bahwa  aplikasi  chatbot  ini  bisa  digunakan  oleh  penggunanya  untuk  bertanya,  berdiskusi,  atau  mencari informasi  mengenai  hal-hal  yang  berkaitan  dengan  pemrograman,  baik  teknis  atau  pun  teoritis.  Aplikasi chatbot ini  dirancang  untuk memberikan  respon  dari  pertanyaan-pertanyaan  atau request dari  pengguna  yang  berkaitan  dengan  keperluan  pemrograman.  Aplikasi chatbot ini juga didesain untuk berjalan di platform Android.
Untuk  bisa  menggunakan  LLM  Gemini  yang  akan  diimplementasikan  pada  aplikasi chatbot ini,  maka  dibutuhkan  akses  ke  API ( Application Programming Interface ) Key Gemini. Dalam hal ini, penulis menggunakan API Key dari Gemini Pro. Google sendiri telah membuka akses ke API dari Gemini Pro yang dapat dimanfaatkan oleh para pengembang perangkat lunak dan juga kalangan bisnis yang ingin memanfaatkan kemampuan Gemini pada aplikasi buatan mereka sendiri untuk berbagai skenario use case [12].

## 2. METODE PENELITIAN
Di  dalam  mengembangkan  aplikasi chatbot berbasis  Android  ini,  penulis  menggunakan  metodologi Prototyping yang  mana  di dalam  pelaksanaan  metodologi  ini,  penulis  melakukan  proses  analis,  desain,  pengujian,  dan  implementasi  yang  dapat  diilustrasikan separti pada Gambar 4 berikut ini [13].

## Gambar 4. Metode pengembangan sistem Prototyping

## 2.1 Analisis Kebutuhan
Pada proses pengembangan aplikasi, diperlukan analisis kebutuhan serta analisa terhadap ide dalam pengembangan aplikasi. Pada proses ini akan diketahui apa saja komponen yang dibutuhkan, mulai dari perangkat keras, perangkat lunak, hingga jenis pengguna akhir  dari  aplikasi  yang  akan  dikembangkan  serta  apa  saja  kebutuhan  dari  aplikasi  dari  sisi input ,  proses  serta output -nya.  Pada proses ini juga akan diketahui apa saja manfaat dari aplikasi yang dikembangkan [14].

## 2.2 Desain Sistem
Proses    desain  berarti  mendesain  aplikasi  yang  hasilnya  berupa  spesifikasi  dari  aplikasi  tersebut.  Tujuannya  adalah  agar  aplikasi dapat  menjalankan  fungsinya  sebagaimana  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Bagian  dari  proses  desain  ini  dapat  berupa  desain antarmuka yang bertujuan untuk menghasilkan spesifikasi aplikasi yang sesuai  dengan kebutuhan [14].

## 2.3 Pengujian Sistem
Pengujian sistem dilakukan dalam rangka untuk memastikan kesiapan aplikasi sebelum digunakan oleh pengguna akhir serta untuk melihat apakah aplikasi yang dikembangkan sesuai dengan rencana awal pengembangan aplikasi.Pengujian sistem dapat dilakukan baik oleh pengembang aplikasi sendiri atau pun oleh pengguna yang akan menjadi pemakai dari aplikasi. Tujuannya adalah untuk menemukan kesalahan dan kekurangan dari aplikasi yang tidak sesuai dengan desain awal serta melakukan revisi terhadap aplikasi.

## 2.4 Implementasi
Pada tahap ini, aplikasi yang telah selesai dikembangkan dan telah melewati proses pengujian bisa dirilis secara umum agar dapat digunakan  oleh  para  pengguna  akhir.  Pada  tahapan  ini,  tetap  perlu  dilakukan  proses  evaluasi  berdasarkan  umpan  balik  dari  para pengguna aplikasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Kebutuhan
Dikarenakan  aplikasi chatbot ini  direncanakana  akan  menjadi  aplikasi mobile berbasis  Android,  maka  pada  tahap  analisis kebutuhan,  penulis  menganalisa  kebutuhan  perangkat  lunak  dan  perangkat  keras  yang  akan  digunakan  selama  proses  pembuatan aplikasi  yang  disesuaikan  dengan platform aplikasi  yang  dipilih,  yaitu  Android.  Dalam  hal  ini,  penulis  menggunakan  Android Studio  versi  terbaru  dengan  API  level  21  sebagai  alat  pengembangan  aplikasi chatbot ini  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman Kotlin.

## 3.2 Desain Sistem
Pada tahap ini, mulai dilakukan proses pembuatan aplikasi chatbot yang terdiri dari beberapa langkah, seperti yang dapat dijabarkan sebagai berikut [15]:

## 3.3.1 Menyiapkan Kunci API Gemini
Hal penting yang harus diperhatikan adalah mempersiapkan kunci API (API Key ) dari LLM Gemini Pro yang dapat dilihat pada gambar 5 dan 6 di bawah ini. Kunci API adalah baris kode alfanumerik yang digunakan oleh pengembang API untuk mengontrol  akses  pengembang  lain  ke  API  mereka.  API  merupakan  suatu  mekanisme  komunikasi  yang  memungkinkan pertukaran data antara dua modul perangkat lunak untuk mengintegrasikan fungsionalitas dari API yang dimaksud ke dalam kode aplikasi yang sedang dibuat. Untuk menggunakan API dari Gemini Pro, maka kita bisa membuat terlebih dahulu kunci API di Google AI Studio yang disediakan secara gratis oleh Google. Saat ini, Google menawarkan model Gemini Pro yang mendukung input dan output berupa teks dan gambar untuk digunakan melalui API.
Gambar 5. Mendapatkan Kunci API Gemini Pro
Gambar 6. Kode API Yang Terbentuk
Setelah  itu  disarankan  untuk  mengamankan  kunci  API  dengan  cara  menyimpan  kunci  API  dalam file  local.properties dan gunakan plugin  Secrets  Gradle untuk  membaca  kunci  API  sebagai variabel  Build  Configuration .  Contoh  kodenya  dapat dilihat pada gambar 7 di bawah ini:
Gambar 7. Kode Variabel Build Configuration

## 3.3.2 Menambahkan Dependensi SDK ke Project Android
Selanjutnya,  menambahkan  dependensi  SDK  ke project aplikasi  dengan  cara  menambahkan  dependensi  untuk  Google  AI SDK  untuk  Android  di  dalam file modul  konfigurasi Gradle (level  aplikasi),  (pada  file  <project>/<app- modulem>/build.gradle.kts)  lalu  sinkronkan project Android  dengan  file Gradle .  Contoh  kode  dependensinya  dapat  dilihat pada gambar 8 dibawah ini.
Gambar 8. Kode Dependensi Untuk Google AI SDK

## 3.3.3 Menginisialisasi Model Generatif
Dalam melakukan panggilan API, perlu dilakukan inisialisasi objek GenerativeModel terlebih dahulu. Contoh kodenya dapat dilihat pada gambar 9 di bawah ini.
Untuk  pengembangan  aplikasi chatbot ini,  penulis  menggunakan  model  LLM  Gemini  Pro  untuk  kasus multi-turn conversation  (chat) .  LLM  Gemini  Pro  memungkinkan  pengembang  aplikasi  untuk  menerapkan  kunci  API-nya  untuk  kasus penggunaan yang berbeda, yaitu:
1. membuat teks berdasarkan input khusus teks,
2. membuat teks berdasarkan input teks dan gambar (multimodal), dan
3. membuat percakapan multi-turn conversation ( chat ) Percakapan multi-turn conversation yaitu membuat suatu percakapan yang tidak hanya sekali dilakukan dimana pengguna bertanya, kemudian chatbot memberikan jawaban lalu selesai ( single-turn conversation ), namun pada bentuk percakapan ini akan terbentuk aliran percakapan dua arah antara pengguna dengan chatbot dimana keduanya bisa menerima respon dan juga memberikan  respon  balik. Multi-turn  conversation sangat  berguna  untuk  bentuk  percakapan  yang  kompleks  yang  dilakukan untuk mendapatkan informasi yang detil.
Untuk  membuat  percakapan multi-turn  conversation ,  perlu  dilakukan  inisialisasi chat dengan  memanggil  fungsi startChat() . Kemudian, gunakan fungsi sendMessage() untuk mengirim pesan baru. Fungsi ini juga akan menambahkan pesan dan  respons  ke  histori chat .  Pada  percakapan multi-turn  conversation ,  penting  untuk  memastikan  agar  histori chat diimplementasikan  dengan  baik  karena  aplikasi chatbot harus  bisa  mengingat  semua  percakapan  yang  telah  berjalan sebelumnya. Kegunaan lain dari histori chat ini, kita bisa membangun setup awal dari chatbot pada aplikasi yang dibangun, misalnya  dengan  menentukan  persona,  peran  atau role ,  serta  batasan  dari  aplikasi chatbot ini.  Ada  dua  kemungkinan  opsi untuk role atau peran yang terkait dengan konten dalam multi-turn conversation , yaitu user , peran yang memberikan perintah serta model, peran yang memberikan respons. Contoh penentuan role atau peran yang akan diberikan kepada chatbot dapat dilihat pada gambar 10 berikut ini.
Gambar 10. Contoh Penentuan Role Untuk Model LLM Gemini
Pada pembuatan aplikasi chatbot ini, penulis memberikan beberapa informasi ke dalam history chat agar model dapat memahami perannya dengan baik. Semakin banyak informasi yang dimasukkan ke dalam chat history maka akan semakin baik respon yang dihasilkan oleh model. Implementasi kode Generative AI yang digunakan pada pembuatan aplikasi chatbot ini adalah sebagai berikut yang dapat dilihat pada gambar 11 dibawah ini:
Gambar 11. Implementasi Kode Generative AI

## 3.3.4 Desain Tampilan
Berikut ini desain tampilan yang penulis buat sebagai antarmuka untuk aplikasi chatbot Tanya Pak Jr yang dapat dilihat pada Gambar 12, 13, dan 14 berikut ini. Gambar 12 menunjukkan halaman awal dari aplikasi chatbot dimana pada halaman ini,  pengguna  akan  diminta  untuk login terlebih  dahulu  dengan  menggunakan  akun  Google  yang  aktif.  Kemudian  pada Gambar  13,  setelah  pengguna  berhasil login maka  akan  tampil  halaman  informasi  yang  berisikan  beberapa  keterangan mengenai aplikas chatbot ini. Lalu yang terakhir pada Gambar 14 merupakan halaman utamanya, dimana pada halaman ini pengguna sudah mulai bisa berinteraksi dengan chatbot yang ditenagai oleh LLM Gemini. Disini pengguna bisa memberikan pertanyaan-pertanyaan yang akan direspon oleh chatbot .
Gambar 12. Tampilan Halaman Awal Aplikasi Chatbot
Gambar 13. Tampilan Halaman Informasi Aplikasi Chatbot
Gambar 14. Tampilan Halaman Chat Aplikasi Chatbot

## 3.3 Pengujian
Pada tahap pengujian ini, penulis menguji fungsionalitas dari aplikasi chatbot Tanya Pak Jr ini untuk melihat apakah dapat berjalan sebagaimana semestinya. Disini, penulis mengajukan beberapa pertanyaan serta request , kemudian menguji respon yang diberikan oleh
aplikasi chatbot ini. Pada pengujian yang pertama, penulis menanyakan identitas dari chatbot pada aplikasi Tanya Pak JR ini, seperti yang dapat dilihat pada Gambar 15 dan 16 berikut ini beserta respon dari chatbot aplikasi Tanya Pak JR.
Gambar 15. Tampilan Percakapan 1
Selanjutnya  penulis  meminta  chatbot  aplikasi  Tanya  Pak  JR  untuk  membuatkan coding  html untuk  dua web sederhana,  yang pertama adalah web yang digunakan untuk melakukan pencarian informasi, seperti sebuah search engine namun prosesnya dialihkan ke Google  Search dan  yang  kedua web kalkulator online .  Kedua web ini  hanya  menggunakan html sebagai  dasarnya.  Hasil  respon  dari chatbot beserta dengan tampilan web yang dimaksud ketika dijalankan dapat dilihat pada Gambar 17 sampai dengan 21 berikut ini.
Gambar 17. Tampilan Percakapan 2
Gambar 18. Tampilan Halaman Web Tanya Pak JR
Gambar 19. Tampilan Percakapan 3
Gambar 21. Tampilan Halaman Web Kalkulator Online

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  pengembangan  aplikasi chatbot dengan  memanfaatkan  model  LLM  Gemini  Pro  dari  Google  ini  diperoleh  kesimpulan bahwa  aplikasi chatbot berjalan  seperti  yang  diharapkan  dan  sesuai  dengan  fungsionalitas  serta  karakteristik  dari  aplikasi chatbot berbasis  kecerdasan  buatan  dengan  teknologi  NLP  lainnya.  Implementasi  dari  kunci  API  Gemini  juga  mudah  dilakukan  ke  dalam program aplikasi. Namun, ada beberapa hal yang perlu diperhatikan berkenaan dengan penggunaan LLM Gemini secara umum dimana pada  proses  percakapan  dengan chatbot penting  untuk  memperhatikan  pola  serta  teknik  dari text  prompting yang  digunakan  karena kualitas text prompt yang diberikan sangat mempengaruhi kuantitas, kualitas serta kompleksitas dari respon yang diberikan oleh chatbot . Kemudian, respon yang diberikan oleh chatbot tidak bisa sepenuhnya langsung digunakan karena masih diperlukan perbaikan dan juga pemeriksaan  atas  kebenaran  respon  yang  disampaikan.  Kelemahan  yang  kerap  terjadi  pada  LLM  seperti  bias  dan  halusinasi  perlu menjadi  perhatian  khusus  bagi  pengguna  aplikasi chatbot untuk  meminimalisir  kesalahan  dari  respon  yang  diberikan  oleh chatbot . Aplikasi chatbot seperti aplikasi Tanya Pak Jr ini bisa digunakan sebagai alat bantu untuk pembelajaran atau pun untuk membantu di dalam pekerjaan dalam bidang-bidang tertentu dan dengan dibukanya akses ke kunci API dari LLM Gemini Pro membuat siapa pun bisa mengembangkan aplikasi chatbot -nya sendiri.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  F.  Wamba,  R.  E.  Bawack,  C.  Guthrie,  M.  M.  Querioz  dan  K.  D.  Carillo,  “Are  We  Preparing  For  A  Good  AI  Society?  A Bibliometric  Review  and  Research  Agenda,” Technological  Forecasting  and  Social  Change, vol.  164,  2021, https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120482.
[2]   M. U. Hadi, Q. Al-Tashi, R. Qureshi dan e. a. , “Large Language Models: A Comprehensive Survey of its Applications, Challenges, Limitations, and Future Prospects,” TechRxiv, vol. 4, Seoptember 2023, https://doi.org/10.36227/techrxiv.23589741.v3.
[3]   Hu, Krystal, “ChatGPT sets record for fastest-growing user base - analyst note,”. Internet: https://www.reuters.com/technology/chatgpt-sets-record-fastest-growing-user-base-analyst-note-2023-02-01/,  2  Februari  2023  [5 Januari 2024].
[4]   O.  Schwartz,  “Andrey  Markov  &  Claude  Shannon  Counted  Letters  to  Build  the  First  Language-Generation  Models,”.  Internet: https://spectrum.ieee.org/andrey-markov-and-claude-shannon-built-the-first-language-generation-models,  November  2019  [5 Januari 2024].
[5]   M.  Raeini,  “The  Evolution  of  Language  Models:  From  N-Grams  to  LLMs,  and  Beyond,” SSRN, 2023, https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4625356.
[6]   H.  Naveed,  A.  U.  Khan,  S.  Qiu  dan  e.  a.  ,  “A  Comprehensive  Overview  of  Large  Language  Models,” arXiv, 2023, https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.06435.
[7]   Z.  Ghahramani,  “Introducing  PaLM  2,”.  Internet:  https://blog.google/technology/ai/google-palm-2-ai-large-language-model/,  Mei 2023 [4 Januari 2024].
[8]   S.  Pichai  dan  D.  Hassabis,  “Introducing  Gemini:  Our  Largest  and  Most  Capable  AI  Model,”.  Internet: https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/#sundar-note, Desember 2023 [7 Januari 2024].
[9]   G. Team, “Gemini: A Family of Highly Capable,”. Internet: https://storage.googleapis.com/deepmind- media/gemini/gemini_1_report.pdf, 2023 [6 Januari 2024].
[10]  E. Adamopoulou dan L. Moussiades, “Chatbots: History, Technology, and Applications,” Machine Learning with Applications, vol. 2, 2020, https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2020.100006.
[11]  E.  Sadikoğlu,  M.  Gök,  M.  M.  Mijwil  dan  I.  Kösesoy,  “The  Evolution  and  Impact  of  Large  Language  Model  Chatbots  in  Social Media: A Comprehensive Review of Past, Present, and Future Applications,” Veri Bilimi, vol. 6, no. 2, pp. 67 - 76, 2023.
[12]  J.  Banks  dan  B.  Gokturk,  “It’s  Time  for  Developers  and  Enterprises  to  Build  with  Gemini  Pro,”.  Internet: https://blog.google/technology/ai/gemini-api-developers-cloud/. Desember 2023 [6 Januari 2024].
[13]  M.  H.  A.  Wahab  dan  N.  Hassan,  “E-Organizer:  Web  Based  Reminder  via  Short  Message  Service  (SMS),”  in E-Community
Research Center National Conference on Bridging Digital Divide: Malaysia Initiatives 2007 , Kuala Lumpur, 2007.
[14]  D. Purnomo, “Model Prototyping Pada Pengembangan Sistem Informasi,” Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan, vol. 2, no. 2, pp. 54 - 61, 2017, http://dx.doi.org/10.37438/jimp.v2i2.67.
[15]  Google  Team,  “Panduan  Memulai:  Memulai  Gemini  API  di  Aplikasi  Android  (SDK  Klien),”.  Internet: https://ai.google.dev/tutorials/android_quickstart?hl=id#generate-text-from-text-and-image-input. Januari 2024 [10 Januari 2024].