Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 3, Juli (2024),  pp. 1157-1164
Implementasi Chatbot dengan pendekatan Natural Language Processing dan Naïve Bayes dalam meningkatkan layanan  perusahaan
Alvin Christoper Sebayang 1 , Ivana Lucia Kharisma 2 *, Alun Sujjada 3 , Kamdan 4 1,2,3,4 Fakultas Teknik Komputer dan Desain, Universitas Nusa Putra, Indonesia E-mail: alvin.christoper_ti20@nusaputra.ac.id 1 , ivana.lucia@nusaputra.ac.id 2 , alun.sujjada@nusaputra.ac.id 3 , kamdan@nusaputra.ac.id 4

## Abstract
The development of information technology has influenced how organizations provide services to users. Customer service is an activity aimed at ensuring customer satisfaction through  the  assistance  provided  by  an individual in  addressing issues  and  meeting  their needs.  However,  in  certain  conditions,  customer  service  may  not  be  able  to  handle  or serve  customers,  such  as  outside  working  hours  and  recurring  general  inquiries  from users.  In  this  context,  Chatbots  have  become  a  promising  solution  to  enhance  service quality.  This  study  aims  to  implement  a  Chatbot  with  a  Natural  Language  Processing (NLP)  approach  and  Naive  Bayes  classification  method  to  improve  the  performance  of the  Mangcoding  web  service  or  PT  Anugrah  Kreasi  Digital.  The  system  development method  in  this  study  includes  user  needs  analysis,  Chatbot  architecture  design,  NLP model development, and integration with existing web service platforms. The use of NLP methods  is  expected  to  improve  accuracy  so  that  the  Chatbot  can  understand  the  users' natural language and provide relevant responses according to their requests. This study uses a qualitative approach to evaluate the performance of the Chatbot in enhancing web services.  The  results  of  this  study  are  expected  to  improve  the  efficiency  of  web  services through  the  implementation  of  a  Chatbot  with  an  NLP  approach  and  Naive  Bayes classification method, enabling the Chatbot to provide accurate answers. Additionally, it is  expected  to  provide  guidance  for  organizations  in  utilizing  Chatbot  technology  t o improve interactions with users in the context of web-based services.
Keywords: Customer  service,  Chatbot,  Natural  Language  Processing,  Web-Based Services, Performance, System Development, Naive Bayes

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  informasi  telah  memengaruhi  cara  organisasi  memberikan layanan  kepada  pengguna.  Customer  service  adalah  aktivitas  yang  bertujuan  untuk memastikan  kepuasan  pelanggan  melalui  bantuan  yang  diberikan  oleh  seorang  individu dalam  mengatasi  masalah  dan  memenuhi  kebutuhan  mereka.  Namun,  dalam  kondisi tertentu,  customer  service  tidak  dapat  menangani  atau  melayani  pelanggan,  seperti  di luar  jam  kerja  dan  pertanyaan  umum  yang  berulang  dari  pengguna.  Dalam  konteks  ini, Chatbot  telah  menjadi  solusi  yang  menjanjikan  untuk  meningkatkan  kualitas  layanan. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan Chatbot dengan pendekatan Natural Language  Processing  (NLP)  dan  metode  klasifikasi  Naive  Bayes  guna  meningkatkan kinerja  layanan  web  Mangcoding  atau  PT  Anugrah  Kreasi  Digital.  Metode pengembangan sistem dalam penelitian ini meliputi analisis kebutuhan pengguna, desain arsitektur  Chatbot,  pengembangan  model  NLP,  serta  integrasi  dengan  platform  layanan web yang sudah ada. Penggunaan  metode NLP diharapkan dapat meningkatkan akurasi sehingga  kemampuan  Chatbot  mampu  memahami  bahasa  alami  pengguna  dan memberikan  respons  yang  relevan  sesuai  permintaan  mereka.  Penelitian  ini menggunakan  pendekatan  kualitatif  untuk  mengevaluasi  kinerja  Chatbot  dalam meningkatkan layanan web. Hasil penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi layanan  web  melalui  implementasi  Chatbot  dengan  pendekatan  NLP  dan  metode klasifikasi  Naive  Bayes sehingga  Chatbot  diharapkan  dapat  memberikan  jawaban  yang

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 3, Juli (2024),  pp. 1157-1164
akurat.  Selain  itu,  diharapkan  juga  dapat  memberikan  panduan  bagi  organisasi  dalam memanfaatkan  teknologi  Chatbot  untuk  meningkatkan interaksi  dengan  pengguna  dalam konteks layanan berbasis web.
Kata  Kunci: Customer  service,  Chatbot,  Natural  Language  Processing,  Web-Based Services, Performance, System Development, Naive Bayes

## 1. Pendahuluan
Perkembangan teknologi saat  ini berlangsung  dengan cepat dan tidak dapat disangkal bahwa  kemajuannya  harus  dimanfaatkan,  dipelajari,  dan  diintegrasikan  dalam  kehidupan sehari-hari [1]. Era modern ini menempatkan teknologi sebagai kebutuhan utama manusia yang mengubah berbagai aspek kehidupan, terutama dalam hal komunikasi. Kemunculan teknologi  baru  terus  memberikan  peluang  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  kualitas hidup kita secara keseluruhan. Peningkatan ketergantungan masyarakat terhadap  internet, khususnya  dalam  sektor  belanja  online,  mendorong  pelaku  industri  ritel  untuk  terus berinovasi agar dapat memenuhi kebutuhan pelanggan dengan lebih efisien dan personal. Saat  ini,  ritel  online  menghadapi  tantangan  besar  berupa  layanan  pelanggan  yang  serin g kali  lamban  dan  kaku,  yang  dapat  mengakibatkan  ketidakpuasan  konsumen  dan  potens i kehilangan kepercayaan.  Terkadang ditemui kondisi dimana customer service tidak dapat meng handle customer  sehingga  memberikan  kondisi  yang  kurang  menguntungkan terhadap  sebuah  perusahaan.  Pada  Era  teknologi  terdapat  bermacam  macam  teknologi yang  menunjang  kebutuhan  manusia  salah  satunya  adalah Chatbot,  Chatbot dapat membantu customer service dalam menangani pertanyaan customer yang bersifat repetitif dan  umum.  Untuk  meningkatkan  kualitas  layanan  web  Mangcoding  atau  PT  Anugrah Kreasi  Digital,  penggunaan  teknologi Chatbot dengan  pendekatan Natural  Language Processing (NLP)  menjadi  sebuah  alternatif  yang  menjanjikan. Chatbot merupakan aplikasi  komputer  yang  diciptakan  untuk  berkomunikasi  dengan  pengguna  mela lu i percakapan  menggunakan  bahasa  alami,  meniru  cara  interaksi  manusia.  Dengan memanfaatkan  NLP, Chatbot dapat  memahami  dan  merespons  permintaan  pengguna dengan  lebih  efektif,  meningkatkan  efisiensi  layanan  dan  memberikan  pengalaman pengguna  yang  lebih  interaktif  dan  personal.  Teknologi  ini  diharapkan  dapat mempercepat  respon  terhadap  pertanyaan  pengguna  dan  meningkatkan  tingkat  kepuasan pelanggan  secara  signifikan.  Pendekatan  NLP  memungkinkan Chatbot untuk  memaham i dan merespons permintaan pengguna dalam konteks bahasa alami, sehingga memberikan pengalaman  berbelanja  yang lebih  intuitif  dan personal.

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian  terdahulu  telah  menunjukkan  berbagai  hasil  tentang  penggunaan  teknologi dalam  pendidikan.  Alifya  Hikmah  dan  kawan  kawan  (2023)  menemukan  bahwa chatbot dengan  menggunakan Natural  Language  Processing dan Artificial  Neural  Network pada pengujian  beta  menghasilkan  akurasi  93%.  Penelitian  lain  oleh  I  Gede  Ryoga  Kusnanda dan kawan kawan  (2022) menunjukkan bahwa chatbot dengan menggunakan Dialogflow dan  metode button  based dapat  memberikan  hasil  yang  baik  dalam  keberlangsungan sistemnya.  Pada  Penelitian  lain  oleh  Dicki  Wahyudi  dan  kawan  kawan  (2020) menunjukan  bahwa  chatbot  dengan  menggunakan Natural  Language  Processing dapat membantu  mengatasi  permasalahan  pelayanan  pada  website Helpdesk perpajakan.  Pada Penelitian lain oleh Eka Yuniar dan kawan kawan (2020) menunjukan bahwa penggunaan NLP  dapat  memudahkan  pengguna  dalam  memahami  informasi  yang  dibutuhkan  karena disampaikan dalam bahasa yang alami. Dalam penelitian  ini terdapat beberapa teori yan g diterapkan  sebagai  berikut  :

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 3, Juli (2024),  pp. 1157-1164
2.1. Chatbot
Chatbot adalah  program  komputer  yang  dapat  mensimulasikan  percakapan  manusia menggunakan  perintah  suara  atau  teks.  Untuk  memahami  bahasa  alami, Chatbot menggunakan Natural  Language  Processing (NLP)  untuk  mempelajari  dan  mengolah setiap  kata  yang  diucapkan  manusia  dalam  pesan  teks. Chatbot dirancang  untuk  bekerja secara  mandiri  dan  memberikan  respons  berdasarkan  skrip  yang  telah  diprogram  dalam bahasa  alami,  sehingga  dapat  merespons  seperti  manusia.  Secara  umum, Chatbot terdir i dari dua komponen utama: Chat, yang mengacu pada interaksi percakapan, dan Bot, yang merupakan  program  yang  menyimpan  data  dan  memberikan  jawaban  berdasarkan  input yang  diterima. Chatbot mampu  menjawab  pertanyaan  dengan  membaca  teks  yan g diketikkan  pengguna  melalui  keyboard[2].

## 2.2. Natural Language Processing
Natural  Language  Processing (NLP)  adalah  kemampuan  komputer  untuk  mengolah bahasa  yang  digunakan  manusia  dalam  percakapan  sehari-hari.  Dengan  demikian,  NLP memungkinkan Chatbot untuk  memahami  pesan  dan  merespons  dengan  akurat[2]. Kemampuan  NLP  juga  dapat  mendeteksi  kesalahan  ejaan  dan  tata  bahasa,  serta memungkinkan Chatbot untuk menafsirkan  pesan meskipun  terdapat kesalahan Terdapat beberapa tahapan dari Natural Language Processing sebagai  berikut:
1. Case Folding
2. Pada  tahap  ini,  input  dari  pengguna  diubah  menjadi  huruf  kecil.  Proses  ini bertujuan  untuk  memastikan  konsistensi  dalam  pemrosesan  data,  sehingga Chatbot dapat mengenali  dan memproses teks dengan  lebih  akurat[3].
3. Tokenizing
Proses ini mencakup memisahkan kalimat ke dalam kata-kata komponennya. Masukan  dari  pengguna  dianalisis  dan  diuraikan  menjadi  kata-kata  terpisah yang menyusun kalimat  itu[3].
4. Filtering
Setelah  kata-kata  penting  dipilih,  langkah  selanjutnya  adalah  menyusunnya kembali  menjadi  kalimat  baru  yang  mempertahankan  makna  asli  namun dengan  penekanan  yang  lebih  tajam  pada  inti  dari  apa  yang  ingin disampaikan[4].
5. Lematisasi
Proses ini terdiri dari tahap dimana kata-kata diurai menjadi bentuk dasarnya untuk mempermudah  analisis  teks[5].

## 2.3. Naïve Bayes
Metode  yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  dokumen  ini  berbasis  pada  prinsip probabilitas  dan  statistik  yang  dikembangkan  oleh  ilmuwan  Inggris,  Thomas  Bayes. Pendekatan  ini  memanfaatkan  informasi  probabilistik  untuk  menentukan  kategori  atau label  yang  paling  cocok  untuk  setiap  dokumen  berdasarkan  data  statistik  yang  relevan. Dengan  menggunakan  teori  Bayes,  metode  ini  dapat  memberikan  pengklasifikasian dokumen  yang  lebih  akurat  dan  cermat,  memungkinkan  aplikasi  yang  efektif  dalam analisis  dan  manajemen  informas[6].  Naive  Bayes  didasarkan  pada  asumsi  sederhana bahwa  nilai-nilai  atribut  secara  kondisional  independen  satu  sama  lain  jika  nilai  output diketahui.  Dengan  kata  lain,  probabilitas  mengamati  nilai-nilai  atribut  secara  bersamaan adalah  hasil  kali  dari  probabilitas  individu  jika  nilai  output  diketahui.  Keuntungan  dari Naive  Bayes  adalah  penggunaannya  yang  efisien  dengan  memerlukan  sedikit  data pelatihan untuk menentukan parameter yang diperlukan dalam proses klasifikasi. Di dunia nyata,  Naive  Bayes  sering  memberikan  performa  yang  lebih  baik  daripada  yan g diperkirakan,  terutama dalam  situasi  yang kompleks[7].
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 3, Juli (2024),  pp. 1157-1164
(1)
2.4. Confusion Matrix
Confusion  Matrix adalah  sebuah  metode  evaluasi  berbentuk  matriks  yang  digunakan untuk  mengukur  ketepatan  klasifikasi  dari  suatu  algoritma  terhadap  berbagai  kelas.  Ini memberikan detail tentang jumlah prediksi yang benar dan salah untuk setiap kelas dalam sebuah  sistem  klasifikasi . Berikut  adalah  beberapa  perhitungan  yang  dihasilkan  dar i Confusion Matrix : 1. Akurasi
Akurasi adalah proporsi dari prediks i yang tepat secara keseluruhan[8].
(2)
2. Presisi
Presisi  adalah  rasio  dari  prediksi  positif  yang  benar  dibandingkan  dengan  tota l prediksi  positif  yang dilakukan[8].  Berikut  merupakan rumus presisi  :
(3)
3. Recall
Recall adalah  rasio  dari  prediksi  yang  benar-benar  positif  terhadap  jumlah keseluruhan  dari data yang  sebenarnya positif[8].  Berikut adalah  rumus dari r ecall :
(4)
4. F1 Score
F1  Score adalah  sebuah  metrik  yang  menggabungkan  presisi  dan recall menjad i satu  nilai  tunggal  yang  mencerminkan  keseimbangan  antara  kedua  metrik tersebut[8]. Berikut adalah  rumus dari F1 Score :
(5)

## 2.5. Idenfitikasi Masalah
Dalam  kegiatan  penelitian  ini  terdapat  masalah  dimana  ketika customer  service menemui kondisi diluar jam kerja atau terlalu banyak pertanyaan dari calon customer atau customer lama yang memiliki  pertanyaan pertanyaan yang bersifat  repetitif  dan umum.

## 2.6. Pengumpulan  Data
Data  dalam  penelitian  ini  dikumpulkan  menggunakan  dua  teknik,  yaitu  studi  pustaka dan  wawancara.  Pada  studi  pustaka,  informasi  didapatkan  dari  sumber  seperti  jurnal, paper,  dan  lain-lain  dengan  menggunakan  kata  kunci  " Chatbot ".  Selain  itu,  dilakukan wawancara dengan perusahaan PT Anugrah Kreasi Digital  untuk mendapatkan informas i tentang  layanan, produk, dan informasi  umum lainnya  dari perusahaan tersebut.

## 2.7. Pengolahan Data
Pengolahan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  dengan  metode text  preprocessing dimana  nantinya  tiap  kata  dari  perintah  maupun  pertanyaan  akan  diterapkan  metode text Preprocessing. Pada tahap text preprocessing menggunakan library python yaitu  NLTK.

## 2.8. Modeling
Pada pemodelan dari sistem Chatbot ini menggunakan algoritma Naïve Bayes dimana Naïve  Bayes akan  melakukan  prediksi  terhadap intent atau  topik  dari  pertanyaan  atau

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 3, Juli (2024),  pp. 1157-1164
perintah yang diberikan. Pada tahap pemodelan menggunakan library python yaitu Scikit Learn
2.9. Evaluasi  Model
Dalam evaluasi model sistem Chatbot , digunakan metode Confusion Matrix yang akan menghasilkan  beberapa  perhitungan  seperti  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1  Score.   Pada tahap  evaluasi  peneliti  dapat  mengidentifikasi  area  ya ng  perlu  diperbaiki  untuk meningkatkan  kinerja Chatbot dalam  memahami  dan  merespons  permintaan  pengguna dengan  lebih  akurat  dan  efektif.  Evaluasi  berkala  dengan Confusion  Matrix akan membantu  memastikan  bahwa Chatbot terus  belajar  dan  berkembang  sesuai  dengan kebutuhan pengguna.

## 2.10. Arsitektur  Sistem
Dalam  pengembangan Chatbot ,  perencanaan  arsitektur  sistem  sangatlah  penting. Persiapan  yang  matang  memastikan  bahwa  sistem  yang  dibangun  berfungsi  dengan  baik dan sesuai harapan. Berikut adalah  alur sistemnya:
Gambar  1. Alur dari sistem
Dalam  Gambar  1  merupakan  alur  pada  sistem,  dimana  ketika  customer  memberikan pertanyaan melalui website dari website akan mengirimkan request menganai pertanyaan atau perintah dan nantinya akan ditembak kepada VPS yang telah terpasang Chatbot yan g memiliki flask sebagai perantara yang menyediakan API dimana ketika diterima oleh flask selanjutnya  akan  diolah  oleh  sistem Chatbot yang  berisikan  tahapan preprocessing dan modeling setelah  diterima  sistem Chatbot akan  memberikan  hasil  prediksi intent atau topik dan juga jawaban dari intent atau topik tersebut. Setelah memberikan hasil prediks i intent dan  jawaban  selanjutnya  akan  dikirim  melalui Flask API  yang  selanjutnya  akan diterima  oleh website dan ditampilkan  dalam bentuk chat .

## 2.11. Evaluasi  Sistem
Dalam  pengujian  sistem  ini,  terdapat  dua  metode  yang  digunakan,  yaitu  Black  Box Testing dan Usability Testing. Black Box Testing digunakan untuk menguji fungsionalitas implementasi Chatbot di  website,  sementara  Usability  Testing  dilakukan  untuk  menila i kemampuan Chatbot dalam memberikan  respons yang memenuhi  ekspektasi  pengguna.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Pengujian Model
Pengujian  model  menggunakan  metode Confusion  Matrix ,  model  akan  diuj i menggunakan data  test yang  telah  disiapkan  dengan  jumlah  20 data  test berikut  adalah hasil  dari pengujian Confusion Matrix :

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Gambar  2. Confusion Matrix dari Model Chatbot
Confusion  matrix  yang  diberikan  menunjukkan  performa  sempurna  dari  model klasifikasi  yang  digunakan.  Semua  nilai  diagonal  pada  matriks  ini  memiliki  angka  yan g menunjukkan  prediksi  yang  benar  untuk  setiap  kelas.  Tidak  ada  nilai  di  luar  diagonal, yang  berarti  tidak  ada  kesalahan  klasifikasi  yang  terjadi.  Setiap  kelas  dalam  matriks  in i memiliki  dua  instance  yang  benar-benar  diklasifikasikan  dengan  benar,  kecuali  untuk beberapa kelas seperti " shopifyOverview," "visionAndMission," "maintenance," "services,"  "aboutMangcoding,"  "futureCompany,"  dan  "wordpressOverview," yang masing-masing  hanya memiliki  satu instance.
Warna  pada  heatmap  menunjukkan  intensitas  nilai,  dengan  warna  biru  yang  lebih gelap menunjukkan jumlah prediksi yang lebih tinggi. Dalam hal  ini, warna biru tua pada diagonal menunjukkan dua prediksi yang  benar untuk sebagian besar kelas. Dari analisis ini, kita dapat menyimpulkan bahwa model memiliki akurasi 100%, dengan semua metrik seperti presisi, recall, dan F1-score masing-masing sebesar 1 untuk setiap kelas. Ini berart i bahwa  model  ini  sangat  efektif  dalam  mengklasifikasikan  data  yang  diberikan  tanpa kesalahan.

## 3.2. Hasil Penelitian
Berikut  adalah  hasil  dari  penelitian  berupa  chatbot  yang  diintegrasi  pada  website Perusahaan PT Anugrah  Kreasi Digital  :
Gambar  3. Sistem Chatbot pada Website

## 3.3. Pengujian Sistem
Pada  pengujian  sistem  menggunakan  2  metode  yaitu  metode Blackbox  Testing yang menguji  fungsionalitas  sistem Chatbot pada  sisi  website  dan  metode Usability  Testing , sebagai  berikut:

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 3, Juli (2024),  pp. 1157-1164
1. Blackbox Testing
Terdapat  beberapa  aspek  fungsionalitas  yang  harus  berjalan  dengan  baik  pada  sistem Chatbot sebagai  berikut.
Tabel 1. Blackbox Testing No Nama Tes Aksi Hasil yang diharapkan Hasil 1 Klik tombol Chatbot Klik tombol Chatbot Menampilkan tampilan chat dengan Chatbot Sesuai 2 Bertanya kepada Chatbot Memberikan pertanyaan pada  kolom chat Menampilkan jawaban  dari pertanyaan Sesuai 3 Klik tombol close tampilan Chatbot Klik tombol close Menghilangkan  tampilan chat dengan Chatbot Sesuai 4 Respon Time Memberikan pertanyaan pada  kolom chat Memiliki respon time yang cepat Sesuai

## 2. Usability Testing
Pada  pengujian  usability  testing  mengundang  responden  untuk  mencoba  sistem Chatbot dimana respondennya sendiri dari tim PT Anugrah Kreasi Digital. Berikut adalah hasil.
Tabel 2. Usability Testing No Nama Tes Testing Jawaban Hasil 1 Memberikan pertanyaan dan menerima respon dengan tepat Bagaimana  cara melakukan pemesanan? Untuk melakukan pemesanan, Anda  dapat mengunjungi halaman kontak yang tersedia pada menu di atas. Di sana, Anda akan  menemukan formulir yang  perlu diisi dengan detail dan kebutuhan  Anda. Setelah formulir dikirimkan, tim kami akan menghubungi  Anda  untuk mengonfirmasi detail dan melanjutkan proses pesanan Anda. Sesuai 2 Mengirim  pertanyaan yang  diluar konteks dan menerima respon tidak ditemukan/not found Saya  ingin membeli bola? Maaf, kami tidak dapat menemukan jawaban  untuk pertanyaan Anda.  Apakah ada pertanyaan  lain yang dapat kami bantu jawab? Sesuai 3 Memeriksa konsistensi respon dengan memberikan pertanyaan yang  sama beberapa kali Bagaimana  cara melakukan pemesanan? Anda  bisa melakukan pemesanan dengan mengakses halaman  kontak yang  tersedia di menu atas. Di situ, Anda  akan menemukan formulir yang harus diisi dengan detail dan kebutuhan  Anda. Setelah formulir terkirim, tim kami akan menghubungi  Anda  untuk memverifikasi detail dan melanjutkan proses pemesanan Anda. Sesuai

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  implementasi  dan  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada Chatbot website  ini  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dengan  library  NLT K  dan  Scikit Learn,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  keberadaan Chatbot dapat  meningkatkan tingkat responsivitas perusahaan dalam menangani pertanyaan -pertanyaan dari calon pelanggan. Chatbot mampu  memberikan  jawaban  dengan  cepat  dan  tepat  waktu, dengan  respons  time  0.2  detik,  sehingga  dapat  meningkatkan  kepuasan  calon pelanggan  terhadap  layanan  perusahaan.  Implementasi Chatbot dapat  mengurangi beban kerja tim customer service dalam menjawab pertanyaan yang bersifat repetitif dan  umum.   Penggunaan  teknologi  NLP  (Natural  Language  Processing)  dalam Chatbot memungkinkan  pengenalan  dan  pemahaman  pertanyaan  yang  lebih  baik,  sehingga jawaban yang diberikan  lebih  relevan.

## Daftar Pustaka
[1] S.  Anwar  And  Hermanto,  “Pemanfaatan  Internet  Of  Thing  (Iot)  Dalam Pengendalian Lampu Dan Kipas Berbasis  Android,” J. Restikom  Ris. Tek. Inform. Dan Komput. , Vol.  2, No. 1, Pp. 17–31, 2022, Doi:  10.52005/Restikom.V2i1.63.
[2] A.  Hikmah,  F.  Azmi,  And  R.  A.  Nugrahaeni,  “Implementasi Natural  Language Processing Pada Chatbot Untuk  Layanan  Akademik,” E-Proceeding  Eng. ,  Vol. 10, No. 1, Pp. 371–382, 2023.
[3] J.  D.  Linton Et  Al. ,  “Pembangunan Chatbot Menggunakan Natural  Language Processing Di Jurusan Teknik Industri Universitas Islam Indonesia,” Sustain. , Vol. 14, No. 2, Pp. 1–4, 2020, [Online]. Available : Http://Www.Unpcdc.Org/Media/15782/Sustainable Procurement Practice.Pdf%0ahttps://Europa.Eu/Capacity4dev/Unep/Document/Briefing-Note- Sustainable-Public-
Procurement%0ahttp://Www.Hpw.Qld.Gov.Au/Sitecollectiondocuments/Procure mentguideintegratingsustainabilit
[4] Yuyun,  Nurul  Hidayah,  And  Supriadi  Sahibu,  “Algoritma  Multinomial  Naïve Bayes  Untuk  Klasifikasi  Sentimen  Pemerintah  Terhadap  Penanganan  Covid-19 Menggunakan Data Twitter,” J. Resti (Rekayasa Sist. Dan Teknol. Informasi) , Vol. 5, No. 4, Pp. 820–826, 2021, Doi:  10.29207/Resti.V5i4.3146.
[5] M.  Prasetya,  M.  Wulandari,  And  S.  A.  Nikmah,  “Implementasi  Nlp  (Natura l Language  Processing)  Dasar  Pada  Analisis  Sentiment  Review  Spotify,” Stain. (Seminar Nas. Teknol. Sains) , Vol.  3, No. 1, Pp. 145–153, 2024.
[6] A.  D.  Wibisono,  S.  Dadi  Rizkiono,  And  A.  Wantoro,  “Filtering  Spam  Email Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Telefortech    J.  Telemat.  Inf.  Technol. ,  Vol. 1, No. 1, 2020, Doi:  10.33365/Tft.V1i1.685.
[7] M.  F.  Rifai,  H.  Jatnika,  And  B.  Valentino,  “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes Pada  Sistem  Prediksi  Tingkat  Kelulusan  Peserta  Sertifikasi  Microsoft  Office Specialist  (Mos),” Petir ,  Vol.  12,  No.  2,  Pp.  131–144,  2019,  Doi: 10.33322/Petir.V12i2.471.
[8] K.  L.  Kohsasih  And  Z.  Situmorang,  “Comparative  Analysis  Of  C4.5  And  Naïve Bayes  Algorithms In Predicting Cerebrovascular Disease,” J. Inform. , Vol. 9, No. 1, Pp. 13–17, 2022.