Pembuatan Chatbot Bahasa Aceh Menggunakan Artificial Intelligence Markup Language
Muhajjirsyah 1 , Mursyidah 2 , Jamilah 3
Jurusan Teknologi Informasi dan Komputer Politeknik Negeri Lhokseumawe
1 putra3syah@gmail.com, 2 mursyidah@pnl.ac.id, 3 jamilah@pnl.ac.id
Abstrak — Chatbot adalah salah satu sistem cerdas yang dihasilkan dari Pemrosesan Bahasa Alami atau Natural Language Processing (NLP) yang  merupakan  salah  satu  cabang  dari  Kecerdasan  Buatan  atau  Artificial  Intelligence  (AI).  Chatbot  memungkinkan  manusia  dapat berkomunikasi  dengan  mesin  menggunakan  perantaraan  bahasa  alami.  Bentuk  komunikasi  yang  terjadi  adalah  melalui  percakapan menggunakan media tulisan. Namun saat ini, chatbot yang dibuat banyak menggunakan bahasa asing sebagai bahasa percakapannya, belum ada yang menggunakan bahasa Aceh. Oleh karena itu, dibuat sebuah chatbot yang menggunakan bahasa Aceh sebagai bahasa percakapannya. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  persentase  keakuratan  chatbot  berbahasa  Aceh  yang  telah  dibangun.  Data  penelitian  diperoleh dengan cara mengedarkan kuisioner kepada user. Data yang telah diperoleh dianalisis dengan menggunakan skala Likert. Hasilnya, diperoleh bahwa keakuratan chatbot berbahasa Aceh adalah sebesar 84,8%.
Kata kunci — chatbot, artificial intelligence, AIML, bahasa Aceh .
Abstract — Chatbot is one of the intelligent system that  is produced of Natural  Language Processing (NLP) which is one of the branch of Artificial  intelligence  or  AI.  Chatbot  allows  humans  can  communicate  with  machines  using  natural  language  mediation.  The  form  of communication that occurs is through conversation using writing media. But nowadays, many chatbots are made using foreign languages as its  conversation  languages,  no  one  has  used  Aceh  language.  Therefore,  a  chatbot  is  made  that  uses  Aceh  language  as  the  language  of  its conversation.  This  study  aims  to  determine  the  percentage  of  accuracy  of  the  Acehnese  chatbot  which  has  been  built.  Research  data  is obtained by distributing questionnaires to users. Data that has been obtained is analyzed using a Likert scale. As a result, it was found that the accuracy of the Acehnese chatbot was 84,8%.
Keywords — chatbot, artificial intelligence, AIML, Aceh language.

## I. P ENDAHULUAN
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi,  banyak  aplikasi yang sudah dibuat menggunakan kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence ). Salah satunya yaitu chatbot. Chatbot merupakan program  komputer  yang  dapat  berkomunikasi  dengan user menggunakan  bahasa  sehari-hari. Chatbot  akan  menanggapi kalimat/pertanyaan  dari user dengan  jawaban  yang  sesuai karena program  ini  memiliki  sejumlah  data  [1].  Jika  seorang user memasukkan pertanyaan yang jawabannya tidak terdapat dalam  pengetahuan  chatbot,  chatbot  akan  mengalihkan  topik pembicaraan  kepada  hal  lain  agar  pembicaraan  dapat  terus berlanjut.
Program  chatbot  sudah  banyak  dirilis  seperti  chatbot ELIZA dan chatbot Cleverbot. Kedua chatbot ini diluncurkan oleh  ilmuwan  asing  dan  menggunakan  bahasa  asing  sebagai bahasa percakapannya. Bahasa yang paling banyak digunakan oleh  chatbot  di  setiap  negara  adalah  bahasa  Inggris  yang jumlahnya  mencapai  hingga  128  buah  chatbot.  Bahasa Spanyol berada di urutan kedua setelah bahasa Inggris dengan jumlah  14  buah  chatbot.  Selanjutnya  bahasa  Jerman  dengan 10  buah  chatbot,  di  bawahnya  ada  bahasa  Cina,  Rusia, Perancis,  dan  di  urutan  terakhir  ada  bahasa  Jepang  dengan jumlah 5 buah chatbot [2]. Chatbot yang menggunakan bahasa Aceh  dalam  percakapannya  belum  dijumpai  hingga  saat  ini, walaupun  sudah  beredar  chatbot  berbahasa  Indonesia.  Oleh karena  itu,  diperlukan  sebuah  chatbot  yang  berbahasa  Aceh dalam percakapannya untuk melestarikan dan mengembangkan  bahasa  Aceh,  baik  di  kalangan  masyarakat Aceh sendiri maupun kepada masyarakat luar.
Pembuatan  chatbot  berbahasa  Aceh  ini  menggunakan Artificial  Intelligence  Markup  Language (AIML)  sebagai basis  pengetahuannya. AIML  merupakan  bahasa  yang digunakan  untuk  menyusun  logika  chatbot  [3]. Pattern dan template yang  terdapat  dalam  AIML  akan  ditulis  dalam
bahasa  Aceh  sehingga  chatbot  dapat  memberikan  jawaban berbahasa Aceh yang sesuai terhadap setiap kalimat input dari user.
Chatbot  berbahasa  Aceh  ini  dilengkapi  dengan  beberapa fitur  yaitu  fitur  kurikulum  semester,  kalender  akademik, peraturan  akademik,  struktur  pimpinan  TRKJ,  unduhan dokumen  dan  file,  ruang  belajar,  laboratorium  praktikum mahasiswa  TIK,  dan  dosen  TRKJ.  Fitur-fitur  tersebut ditambahkan  ke  dalam  chatbot  berbahasa  Aceh  agar  chatbot ini dapat lebih bermanfaat bagi penggunanya.
Berdasarkan hal tersebut, dilakukan penelitian dengan judul “Pembuatan  Chatbot  Bahasa  Aceh  Menggunakan Artificial Intelligence Markup Language ”.
Chatbot  merupakan  salah  satu  program  dalam  kecerdasan buatan yang dirancang dapat berkomunikasi langsung dengan manusia  sebagai  penggunanya. Chat dapat  diartikan  sebagai obrolan. Bot merupakan  sebuah  program  yang  mengandung sejumlah  data,  jika  diberikan  masukan  maka  akan memberikan  jawaban.  Chatbot  dapat  menjawab  pertanyaan dengan  membaca  tulisan  yang  diketikkan  oleh  pengguna melalui keyboard [1].
Artificial  Intelligence  Markup  Language (AIML)  adalah sebuah bahasa yang mendeskripsikan objek data dan perilaku program  komputer  yang  memprosesnya.  AIML  sendiri merupakan  turunan  dari Extensible  Markup  Language  (XML) [3].
Bahasa  Aceh merupakan  salah  satu  bahasa  daerah  yang masih  hidup  di  Provinsi  Aceh  dan  digunakan  oleh  sebagian besar  penduduk  di  wilayah  Aceh  sebagai  alat  pengungkapan pikiran,  perasaan  dan  kehendaknya.  Kedudukan  bahasa  Aceh sebagai bahasa daerah berfungsi sebagai lambang kebanggaan daerah,  lambang  identitas  daerah  dan  alat  penghubung  dalam keluarga dan masyarakat [4].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  semua  fungsi chatbot  berbahasa  Aceh  berjalan  sebagaimana  diharapkan
sehingga  chatbot  yang  dimaksud  dapat  merespon  pertanyaan user dan  mengetahui  tanggapan  responden  terhadap keakuratan chatbot berbahasa Aceh yang telah dibangun.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
A. Perancangan Sistem
Perancangan sistem digunakan untuk menjelaskan gambaran  mengenai  perancangan  sistem  yang  akan  dibuat. Perancangan  sistem  pada  penelitian  ini  terdiri  dari perancangan  blok  diagram  sistem  secara  keseluruhan  yang menjelaskan  sistem  chatbot.  Pada  bagian  ini  akan  diuraikan tentang  blok  diagram  sistem,  alur  kerja  proses  input-output, dan blok diagram fitur chatbot.

## 1) Perancangan Blok Diagram Sistem:

## Gambar 1. Perancangan chatbot
Berdasarkan  gambar  1  chatbot  bekerja  dengan  cara menerima pesan dari user dan pesan tersebut akan dikirim  ke server  telegram.  Kemudian  komputer  akan  meminta update pesan ke server telegram dan telegram akan merespon dengan mengirim pesan tersebut ke komputer. Ketika komputer sudah mendapatkan  respon  dari  telegram,  secara  otomatis  chatbot akan membalas pesan user tersebut.

## 2) Alur Kerja Proses Input Output:
Gambar  2  merupakan  alur  kerja  proses input- output .  Proses  ini  dimulai  dengan  menerima kalimat input dari user . Kemudian kalimat input tersebut  akan  dinormalisasikan  agar  sesuai dengan knowledge  base dalam  bentuk  AIML. Setelah  kalimat input tersebut  dinormalisasikan, maka  tahap  selanjutnya  yang  akan  dilewati adalah  produksi  jalur input .  Di  dalam  proses produksi  jalur input akan  dilakukan  pengecekan kalimat  dan  didapatkan  pola  AIML  kalimat tersebut.  Setelah  itu,  kalimat  tersebut  akan dipecah  menjadi  kata  agar  dapat  dilakukan proses  pencocokan/pencarian  pada knowledge base .  Ketika  ditemukan  jawaban  yang  cocok
dengan  kalimat input dari user ,  maka  proses selesai dengan menampilkan jawaban tersebut.
Gambar 2. Alur kerja proses input-output
Proses input output terdiri dari 4 tahap, yaitu:
(a) Normalisasi Kalimat Input

## Gambar 3. Proses normalisasi
Dalam  proses  ini  semua  kalimat  input  dinormalisasikan terlebih  dahulu  melalui  tiga  tahap,  yaitu Substitution Normalization, Sentence-Splitting Normalization , dan Pattern-
Fitting  Normalization agar  dapat  disesuaikan  dengan knowledge base dalam bentuk AIML.
 Substitution Normalization
Pada tahap ini kalimat input akan diperiksa dan dikoreksi jika terdapat kesalahan penulisan dan penyingkatan kata. Hal  ini  dilakukan  untuk  menjaga  informasi  dari  kalimat input  yang  mungkin  akan  hilang  saat  melewati  proses sentence-splitting (pemilahan kalimat) dan pattern-fitting (perubahan pola).
 Sentence-Splitting Normalization Pada  tahap  ini  kalimat  input  akan  dipilah  menjadi  dua kalimat atau lebih dengan acuan bahwa  tanda “.” (tanda titik),  “,”  (tanda  koma),  “!”  (tanda  seru)  dan  “?”  (tanda tanya)  merupakan  batas  akhir  dari  kalimat.  Pemilahan kalimat dilakukan berdasarkan adanya tanda baca.
 Pattern-Fitting Normalization
Pada  tahap  yang  terakhir  ini  dilakukan  pengubahan bentuk karakter pada kalimat, menghilangkan tanda baca pada  kalimat  input  dan  mengubah (convert) kalimat input ke dalam huruf kapital (UPPERCASE) . Pengubahan ke dalam bentuk uppercase bertujuan untuk melakukan  proses  berikutnya  yang  akan  melakukan pencocokan  pola  pada pattern AIML  yang  berbentuk uppercase .

## (b) Produksi Jalur Input
Gambar 4. Produksi jalur input
Pada  proses  ini  semua  kalimat  input  akan  diubah  dan didapat  pola  dalam  bentuk  AIML.  Pola  ini  digunakan  untuk menelusuri jawaban yang sesuai dalam knowledge base .
(c) Pemecahan Kalimat

## Gambar 5. Proses pemecahan kalimat
Dalam proses ini kalimat dipecah ke dalam array kata. Hal ini  dilakukan  untuk  pencocokan/pencarian  jawaban  pada knowledge base secara kata per kata.
(d) Pencarian Jawaban Dalam Knowledge Base
Gambar 6. Flowchart graphmaster
Pada  tahap  ini  jawaban  yang  cocok  untuk  kalimat  input dari  user  akan  ditelusuri  dengan  cara  sebagai  berikut. Misalkan kalimat input “X”:
 Apakah nodemapper memiliki kata kunci “_”? Jika ya, cari  subgraph  di  anak  node  yang  berhubungan  dengan “_”. Coba semua sisa kata dari kalimat input “X” untuk melihat  jika  ada  salah  satu  yang  cocok.  Jika  tidak ditemukan yang cocok, coba:
 Apakah nodemapper memiliki kata kunci “X”? Jika ya cari  subgraph  di  anak  node  yang  berhubungan  dengan “X”,  menggunakan  masukan  terakhir  (akhiran  dari masukan  dengan  “X”  dihapus).  Jika  tidak  ditemukan data yang cocok, coba:
 Apakah nodemapper memiliki kata kunci “*”? jika ya, cari  subgraph  di  anak  node  yang  berhubungan  dengan “*”. Coba semua sisa kata dari kalimat input “X” untuk mencari jika ada yang cocok. Jika tidak ditemukan data yang  cocok,  kembali  ke  graph  atas  induk  node,  dan jadikan “X” sebagai awal masukan.
 Jika  masukan  adalah  kosong  (tidak  ada  lagi  kata)  dan nodemapper memiliki  kata  kunci  jawaban,  data  yang cocok  ditemukan.  Pencarian  berhenti  dan  kembalikan hasil data yang cocok.
3) Perancangan Database: Basis data dari sistem chatbot berbahasa  Aceh  dirancang  menggunakan  database
MySQL.  Pada  database  terdapat  tabel  aiml  yang berfungsi  untuk  menyimpan  data  pertanyaan  dan jawaban.  Tabel  2.1  berikut  ini  menunjukkan  struktur tabel aiml.
T ABEL 2.1 S TRUKTUR T ABEL A IML Kolom Tipe Keterangan pattern Text Pattern stimulus template Text Template response

## 4) Perancangan Blok Diagram Fitur Chatbot:

## Gambar 7. Blok diagram fitur chatbot
Gambar  7  merupakan  blok  diagram  perancangan  fitur chatbot. Fitur ini bekerja dengan cara user mengirim pesan ke chatbot  dan  kemudian  komputer  server  akan  meminta update informasi  ke  server  telegram,  apakah  ada  pesan  yang  masuk atau  belum.  Jika  server  telegram  belum  mempunyai  pesan, maka  server  telegram  akan  menahan  dulu  permintaan update dari  komputer  server  dan  menunggu  sampai  pesan  masuk. Ketika  pesan  masuk,  server  telegram  akan  langsung memberikan respon ke komputer server, dan komputer server akan  meminta  akses  ke  web  server  untuk  mendapatkan layanan.  Kemudian  web  server  akan  memberikan  akses layanan  ke  komputer  server,  dan  komputer  server  akan memberikan  pesan  ke  server  telegram.  Dan  kemudian  user akan  menerima  pesan  dari  chatbot.  Fitur-fitur  yang  terdapat pada  chatbot  ini  adalah  fitur  kurikulum  semester,  kalender akademik,  peraturan  akademik,  struktur  pimpinan  TRKJ, unduhan  dokumen  dan file ,  ruang  belajar,  laboratorium praktikum mahasiswa TIK, dan dosen TRKJ.

## B. Pengujian Sistem
Pengujian  dimulai  dengan  menginstal  aplikasi  Telegram pada smartphone ataupun PC .  Setelah  itu,  cari username chatbot  yaitu  @DedekAcehBot,  lalu  tekan  / start untuk memulai bot. Adapun pengujian ini dapat digambarkan dalam bentuk blok diagram seperti yang  ditunjukkan pada gambar 8 berikut.
Gambar 8. Blok diagram pengujian

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Setelah chatbot berbahasa Aceh melewati proses perancangan, maka tahap selanjutnya adalah proses pengujian dan pembahasan.
A. Implementasi Chatbot
Chatbot berbahasa Aceh menampilkan dua tampilan, yaitu tampilan awal chatbot dan tampilan fitur chatbot.
1) Tampilan  Chatbot: Tampilan  ini  merupakan  tampilan awal  saat  memulai  pembicaraan  dengan  chatbot  di telegram.
2) Tampilan  Fitur  Chatbot: Tampilan  ini  merupakan tampilan  yang  menampilkan  fitur-fitur  yang  ada  pada chatbot  berbahasa  Aceh.  Fitur-fitur  tersebut  adalah kurikulum  semester,  kalender  akademik,  peraturan akademik, struktur pimpinan TRKJ, unduhan dokumen  dan file ,  ruang  belajar,  laboratorium praktikum mahasiswa TIK, dan dosen TRKJ.
B. Alur Input Output
Alur input output merupakan  urutan pemprosesan  kalimat input dari user hingga menghasilkan output dari chatbot. Alur input output terdiri dari empat tahap yaitu normalisasi kalimat input, produksi jalur input, pemecahan kalimat, dan pencarian jawaban dalam knowledge base.
1) Normalisasi Kalimat Input: Normalisasi kalimat input merupakan tahap penyaringan kalimat yang dimasukkan  oleh user ke  dalam  kata  yang  terdapat pada  chatbot.  Kalimat  input  dari user tersebut  akan melewati  tiga  tahap  normalisasi  yaitu substitution normalization, s entence-splitting  normalization, dan pattern-fitting normalization.
 Substitution Normalization
Substitution  normalization merupakan  tahap pemeriksaan dan pengkoreksian kesalahan penulisan  huruf  dan  penyingkatan  kata.  Contoh substitution normalization adalah sebagai berikut.
defaultNormal = { "ketua  program  studi  trkj":
"kaprodi trkj",
"ketua jurusan teknologi informasi  dan  komputer":  "kajur tik", "ketua jurusan teknologi informasi komputer": "kajur tik", }
 Sentence-Splitting Normalization Sentence-splitting normalization merupakan tahap  pemilahan  kalimat  input  berdasarkan adanya  tanda  baca.  Contoh  s entence-splitting normalization adalah sebagai berikut. punctuation = "\"`~!@#$%^&*()- _=+[{]}\|;:',<.>/?" self._puncStripRE  =  re.compile("["
+ re.escape(punctuation) + "]")
 Pattern-Fitting Normalization Pattern-fitting  normalization merupakan  tahap pengubahan bentuk karakter pada kalimat seperti penghilangan  tanda  baca  dan perubahan  kalimat input  ke  dalam  huruf  kapital.  Contoh  sintaks pattern-fitting  normalization adalah  sebagai berikut.

## input = string.upper(pattern)
2) Produksi Jalur Input: Jalur input di chatbot ada dua, pertama input tentang percakapan baru, kedua input tentang percakapan yang sebelumnya. Untuk lebih mudahnya, dapat dilihat contoh percakapan di bawah ini:
User :  Pu haba uroe nyo? Bot :  Haba get, droeneuh kiban? User :  Geut syit. Bot :  Bahagia lon deungo
Input kalimat “Geut syit” sudah melalui proses normalisasi dan  diubah  ke  dalam  bentuk  AIML  yang  berperan  sebagai < pattern >,  dan  diubah  menjadi  < pattern >*</ pattern >.  Tanda * merupakan value dari input yang diberikan oleh user . Langkah berikutnya kalimat output yang telah ternormalisasi  dilihat  kembali  menjadi  “Haba  get”  dan “droeneuh kiban”, karena ada kalimat output sebelumnya lalu diubah  menjadi    < that >Pu  haba  uroe  nyo?</ that >,  jika  tidak terdapat  kalimat  sebelumnya  maka  nilai  < that >  menjadi < that >*</ that >, berdasarkan proses tersebut diperoleh bentuk berikut ini.
<category><pattern>*</pattern> <that> Haba get, droeneuh kiban? </that> <template>(jawaban yang dicari)</template> </category>
Berdasarkan  bentuk  di  atas,  diperoleh  satu  kunci  yang dicari,  apabila  chatbot  memberikan  pertanyaan  “Haba  get, droeneuh  kiban?”  lalu user akan  memberikan  kemungkinan menjawab yaitu “Geut syit”, maka respon apa lagi yang harus diberikan  oleh  chatbot  akan  ditelusuri  lagi  dalam knowledge base . Jika tidak ada, chatbot akan memberikan respon dengan mengalihkan  pembicaraan  sebelumnya  dengan  kalimat lainnya.
3) Pemecahan  Kalimat: Pada  tahap  ini  kalimat  akan dipecah  menjadi  kata  per  kata.  Sebagai  contoh:  “Peu haba  uroe  nyo?”  maka  akan  dipecah  menjadi array [0]=Peu, array [1]=haba,
array [2]=uroe, array [3]=nyo.
4) Pencarian  Jawaban  dalam  Knowledge  Base: Pada tahap ini jawaban yang cocok untuk kalimat input dari user akan  ditelusuri  dalam knowledge  base chatbot (otak  chatbot).  Proses  pencarian  jawaban  tergambar dalam gambar 18 di bawah ini.
Gambar 18. Graph tree
Berdasarkan gambar 18, dapat dibuat tabel 3.1 berikut.
T ABEL 3.1 P ENGETAHUAN C HATBOT Pattern Template _VISI MISI TRKJ
<get name=”visimisitrkj”/>
_ VISI MISI TRKJ _ <srai>VISI MISI TRKJ</srai> VISI MISI TRKJ <srai>VISI MISI TRKJ</srai> VISI MISI TRKJ _ <srai>VISI MISI TRKJ</srai> VISI * TRKJ <srai>VISI MISI TRKJ</srai> _VISI * TRKJ <srai>VISI MISI TRKJ</srai> _VISI * TRKJ _ <srai>VISI MISI TRKJ</srai> VISI * TRKJ _ <srai>VISI MISI TRKJ</srai> TUJUAN * TRKJ <get name=”tujuantrkj”/> _ TUJUAN * TRKJ <srai>TUJUAN TRKJ</srai> _ TUJUAN * TRKJ _ <srai>TUJUAN TRKJ</srai> TUJUAN * TRKJ _ <srai>TUJUAN TRKJ</srai> TUJUAN TRKJ <srai>TUJUAN TRKJ</srai> _ TUJUAN TRKJ <srai>TUJUAN TRKJ</srai> _ TUJUAN TRKJ _ <srai>TUJUAN TRKJ</srai>
TUJUAN TRKJ _ <srai>TUJUAN TRKJ</srai>

## C. Pengujian Chatbot
Pengujian  chatbot  dalam  tugas  akhir  ini  akan  dilakukan dengan  dua  metode,  yaitu  metode black  box dan user acceptance  test .  Pengujian  dengan  metode black  box yaitu pengujian  terhadap  cara  kerja  chatbot.  Sedangkan  pengujian user  acceptance  test digunakan  untuk  menilai  tingkat kepuasan user terhadap  chatbot  berbahasa  Aceh  yang  telah dibuat.
1) Pengujian Black Box: Pengujian dengan menggunakan metode black box ini dilakukan dengan mengevaluasi cara kerja chatbot berbahasa Aceh yang telah dibuat.
T ABEL 3.2
P ENGUJIAN B LACK B OX No Komponen Pengujian Input Output Status 1 Memulai chatbot User memilih tombol start atau mengetik /start Chatbot berhasil dijalankan Diterima 2 Chatting User memasukkan pertanyaan Chatbot berhasil menjawab pertanyaan tersebut
dengan benar Diterima
3 Menampilkan fitur kurikulum semester User memilih fitur kurikulum semester atau mengetik /kurikulumtrkj Chatbot berhasil menampilkan kurikulum semester Diterima 4 Menampilkan User memilih Chatbot Diterima
fitur kalender akademik fitur kalender akademik atau mengetik /kalenderakade mik berhasil menampilkan kalender akademik
5 Menampilkan fitur peraturan akademik User memilih fitur peraturan akademik atau mengetik /peraturanakade mik Chatbot berhasil menampilkan peraturan akademik Diterima 6 Menampilkan fitur struktur pimpinan TRKJ User memilih fitur struktur pimpinan TRKJ atau mengetik /strukturpimpin antrkj Chatbot berhasil menampilkan struktur pimpinan TRKJ Diterima 7 Menampilkan fitur unduh dokumen dan file User memilih fitur unduh dokumen dan file atau mengetik /unduh Chatbot berhasil mengunduh dokumen dan file Diterima 8 Menampilkan fitur ruang belajar User memilih fitur ruang belajar atau mengetik /ruangbelajartik Chatbot berhasil menampilkan lokasi dan foto ruang belajar Diterima 9 Menampilkan fitur laboratorium praktikum
User memilih fitur laboratorium praktikum atau mengetik /labtik
Chatbot berhasil menampilkan susunan manajemen dan foto lab
praktikum
Diterima
10
Menampilkan fitur dosen TRKJ User memilih fitur dosen TRKJ atau mengetik /dosentrkj Chatbot berhasil menampilkan biodata dosen TRKJ Diterima 11 Menampilkan fitur about User memilih fitur about atau mengetik /bantu Chatbot berhasil menampilkan fitur about Diterima
Kesimpulan  pengujian  menyatakan  bahwa  semua  fungsi chatbot  berbahasa  Aceh  berjalan  dengan  baik  dan  sesuai dengan yang diharapkan.
2) Pengujian Kuisioner: Pengujian kuisioner ini digunakan  untuk  menilai  tanggapan user terhadap keakuratan chatbot berbahasa Aceh. Untuk mendapatkan  penilaian  tersebut user diberikan  5 pernyataan  kuisioner.  Pengujian  ini  melibatkan  20 mahasiswa  Prodi  TRKJ  Jurusan  TIK  Politeknik Negeri  Lhokseumawe. User diberikan  waktu  sekitar 10  menit  untuk  mencoba  berbicara  dengan  chatbot berbahasa  Aceh  kemudian  menjawab  kuisioner. Materi  yang  diujikan  adalah  seputar  sapaan  bahasa Aceh,  informasi  Prodi  TRKJ,  dan  fitur-fitur  chatbot berbahasa Aceh.
Kategori penilaian yang digunakan untuk kuisioner adalah sebagai berikut.
 Sangat setuju (SS)
 Setuju (S)
 Cukup setuju (CS)
 Tidak setuju (TS)
 Sangat tidak setuju (STS)
Data  tentang  jawaban  responden  dapat  dilihat  pada  tabel 3.3 berikut.
T ABEL 3.3
J AWABAN R ESPONDEN
No Pernyataan Nilai SS S CS TS STS 1. Chatbot berbahasa Aceh dapat menjawab sapaan dengan benar. 8 11 1 - - 2. Chatbot berbahasa Aceh dapat menjawab pertanyaan tentang Prodi TRKJ dengan baik. 8 11 1 - - 3. Jawaban yang diberikan oleh chatbot berbahasa Aceh mudah dimengerti. 9 8 2 1 - 4. Fitur-fitur chatbot berbahasa Aceh berfungsi dengan baik. 4 15 1 - - 5. Penggunaan chatbot berbahasa Aceh memuaskan. 5 12 3 - -
Data  berupa  jawaban  responden  yang  telah  diperoleh ditentukan skor ideal seperti terlihat pada tabel 3.4 berikut.
T ABEL 3.4 S KOR I DEAL Rumus Skala
5x20=100 SS 4x20=80 S 3x20=60 CS 2x20=40 KS 1x20=20 STS
Selanjutnya,  semua  jawaban  responden  dijumlahkan  dan dimasukkan  ke  dalam rating  scale dan  ditentukan  daerah jawabannya. Rating scale = . Rating scale dapat dilihat pada tabel 3.5 berikut.
T ABEL 3.5 R ATING S CALE
Nilai Jawaban Skala 85-100 SS 69-84 S 53-68 CS 37-52 TS 20-36 STS
Langkah berikutnya dihitung nilai untuk setiap pernyataan. Pernyataan pertama: Chatbot berbahasa Aceh dapat menjawab sapaan  dengan  benar.  Jawaban  untuk  pernyataan  tersebut dapat dilihat pada tabel 3.6 berikut.
T ABEL 3.6 P ERHITUNGAN P ERNYATAAN K E -1 Keterangan Skor Responden Jumlah Skor Sangat Setuju 5 8 40 Setuju 4 11 44 Cukup Setuju 3 1 3 Tidak Setuju 2 - Sangat Tidak Setuju 1 - Jumlah 20 87
Berdasarkan tabel 3.6, nilai yang diperoleh adalah 87. Jika nilai tersebut dikonversikan ke rating scale termasuk kategori sangat baik dengan rentang nilai 85-100.
Pernyataan  kedua:  Chatbot  berbahasa  Aceh  dapat menjawab  pertanyaan  tentang  Prodi  TRKJ  dengan  baik. Jawaban untuk pernyataan tersebut dapat dilihat pada tabel 3.7 berikut.
T ABEL 3.7 P ERHITUNGAN P ERNYATAAN K E -2 Keterangan Skor Responden Jumlah Skor Sangat Setuju 5 8 40 Setuju 4 11 44 Cukup Setuju 3 1 3 Tidak Setuju 2 - Sangat Tidak Setuju 1 - Jumlah 20 87
Berdasarkan tabel 3.7, nilai yang diperoleh adalah 87. Jika nilai tersebut dikonversikan ke rating scale termasuk kategori sangat baik dengan rentang nilai 85-100.
Pernyataan  ketiga:  Jawaban  yang  diberikan  oleh  chatbot berbahasa Aceh mudah dimengerti. Jawaban untuk pernyataan tersebut dapat dilihat pada tabel 3.8 berikut.
T ABEL 3.8
P ERHITUNGAN P ERNYATAAN K E -3 Keterangan Skor Responden Jumlah Skor Sangat Setuju 5 9 45 Setuju 4 8 32 Cukup Setuju 3 2 6 Tidak Setuju 2 1 2 Sangat Tidak Setuju 1 - Jumlah 20 85
Berdasarkan tabel 3.8, nilai yang diperoleh adalah 85. Jika nilai tersebut dikonversikan ke rating scale termasuk kategori sangat baik dengan rentang nilai 85-100.
Pernyataan  keempat:  Fitur-fitur  chatbot  berbahasa  Aceh berfungsi  dengan  baik.  Jawaban  untuk  pernyataan  tersebut dapat dilihat pada tabel 3.9 berikut.
T ABEL 3.9 P ERHITUNGAN P ERNYATAAN K E -4 Keterangan Skor Responden Jumlah Skor Sangat Setuju 5 4 20 Setuju 4 15 60 Cukup Setuju 3 1 3 Tidak Setuju 2 - Sangat Tidak Setuju 1 - Jumlah 20 83
Berdasarkan tabel 3.9, nilai yang diperoleh adalah 83. Jika nilai tersebut dikonversikan ke rating scale termasuk kategori baik dengan rentang nilai 69-84.
Pernyataan  kelima:  Penggunaan  chatbot  berbahasa  Aceh memuaskan.  Jawaban  untuk  pernyataan  tersebut  dapat  dilihat pada tabel 3.10 berikut.
Berdasarkan  tabel  3.10,  nilai  yang  diperoleh  adalah  82. Jika  nilai  tersebut  dikonversikan  ke rating  scale termasuk kategori baik dengan rentang nilai 69-84.
T ABEL 3.10 P ERHITUNGAN P ERNYATAAN K E -5 Keterangan Skor Responden Jumlah Skor Sangat Setuju 5 5 25 Setuju 4 12 48 Cukup Setuju 3 3 9 Tidak Setuju 2 - Sangat Tidak Setuju 1 - Jumlah 20 82
Setelah  mengetahui  keseluruhan  nilai rating  scale , dihitung  nilai  persentase.  Hasil  pengujian  persentase  dengan nilai  424  :  5  =  84,8.  Perhitungan  untuk  persentase menggunakan rumus berikut ini.
Persentase =  84,8/100 x 100% = 84,8%
Berdasarkan  perhitungan  tersebut  diperoleh  hasil  84,8%. Angka  persentase  tersebut  jika  dikonversikan  ke  nilai  acuan dapat  dikategorikan  baik  dengan  nilai  85-100%.  Dengan demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa  responden  setuju  bahwa chatbot berbahasa Aceh akurat.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  sebelumnya dapat disimpulkan bahwa:
1. Chatbot  berbahasa  Aceh  berhasil  dibuat  dengan menggunakan Artificial Intelligence Markup Language dan  dapat  merespon  pertanyaan  dari user berdasarkan pengujian Black Box.
2. Berdasarkan  hasil  analisis  data,  84,8%  responden menyatakan  setuju  bahwa  chatbot  berbahasa  Aceh sudah akurat.

## R EFERENSI
[1] Mahdiyah, Evfi and Yanti Andriyani, “Analisa Algoritma Pemahaman Kalimat  pada  ALICE  ChatBot  dengan  Menggunakan  Artificial Intelligence Markup Language (AIML),” in Proc. Seminar SEMIRATA, 2013 , pp. 193-201. [ Online ]. Available: https://jurnal.fmipa.unila.ac.id/index.php/semirata/article/download/87 8/697 [2] Zaenudin,  Ahmad.  (2017)  “Chatbot,  Era  Manusia  Bercakap-cakap dengan Komputer,” tirto.id . [ Online ]. Available:
https://tirto.id/chatbot-era-manusia-bercakap-cakap-dengan-komputer- cv1D
[3] Setiaji,  Bayu,  Ema  Utami,  and  Hanif  Al  Fatta,  “Membangun  Chatbot Berbasis  AIML  dengan  Arsitektur  Pengetahuan  Modular,”  in  Proc. Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi dan  Multimedia ,  2013,  pp. 18-
15. [ Online ]. Available: https://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnasteknomedia/article/view/743
/0
[4] Rasyid,  Asriani  Harunnur,  and  Erfinawati,  “Analisis  Makna  dalam Ragam Dialek Lokal Aceh Besar dalam Bahasa Aceh,” Variasi vol. IX
no. 4 , pp. 47-51, Dec. 2017. [ Online ]. Available:
http://jurnal.umuslim.ac.id/index.php/VRS/article/download/876/812
[5] Sugiono, Metode  Penelitian  Pendidikan  Pendekatan  Kuantitatif, Kualitatif, dan R & D, Bandung: Alfabeta, 2015.
[6] Suryani,  Dhebys  dan  Eka  Larasati  Amalia.  2017.  "Aplikasi  Chatbot Objek  Wisata  Jawa  Timur  Berbasis  AIML," Smartics  Journal  Vol.  3 No.2 , pp. 47-54.
[7] Benedictus,  Ruspandi  R,  Hans  Wowor  dan  Alwin  Sambul.  2017. “Rancang Bangun Chatbot Helpdesk untuk Sistem Informasi Terpadu Universitas Sam Ratulangi,” E-Journal Teknik Informatika Vol 11 No.
1 .
[ Online ].
https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/informatika/article/download/16 557/16058
[8] N,  Rudiyanto.  2005. “Perancangan  dan  Implementasi  Perangkat Lunak  Natural  Language  Processing  untuk  Pengembangan  Chat  Bot
Berbahasa Indonesia,” Bandung. [ Online ]. https://repository.unikom.ac.id/6654/
[9] Santoso,  Ribut  Budi.  2011. “Rancang  Bangun  Prototype  Chatbot Customer  Service  System  Berbasis  Web,” Universitas  Islam  Negeri
Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Tugas Akhir Mahasiswa Jurusan Teknik Informatika.
[10] Harismawan,  Achmad  Fauzi,  Agi  Putra  Kharisma  dan  Tri  Afirianto. 2018.  “Analisis  Perbandingan  Performa  Web  Service  Menggunakan Bahasa  Pemrograman  Python,  PHP,  dan  Perl  pada  Client  Berbasis Android,” Journal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu
Komputer , pp. 237-245. [ Online ]. https://www.researchgate.net/publication/319160616_Analisis_Perban dingan_Performa_Web_Service_Menggunakan_Bahasa_Pemrograman _Python_PHP_dan_Perl_pada_Client_Berbasis_Android
[11] Dian,  Muhar.  2018.  “ Belajar  Pemrograman  Python:  Pengenalan Dasar  Python  dan  Persiapan  Awal ,”  (2018,  September)  [ Online ]. https://www.petanikode.com/python-linux/
[12] Basry,  M.  Hasan, Kamus  Umum  Indonesia-Aceh, Jakarta:  Yayasan
Cakra Daru, 1994. [13] Santoso, Teguh. 2012. “Asal-usul Bahasa Aceh,” Serambinews.com. (2012, January) [ Online ].
http://aceh.tribunnews.com/amp/2012/01/08/asal-usul-bahasa-aceh
[14] Utama,  Putu  Kussa  Laksana.  2018.  “Bot  Chat:  Customer  Relation dengan  Teknologi  Artificial  Intelligence,” Widya  Duta  Jurnal  Ilmiah Ilmu Agama dan Ilmu Sosial Budaya Vol. 13 N0. 4 , pp. 81-87. [ Online ]. http://ejournal.ihdn.ac.id/index.php/VidyaDuta/article/download/692/5 78