## PENERAPAN CHATBOT AUTO REPLY PADA WHATSAPP SEBAGAI PUSAT INFORMASI PRAKTIKUM MENGGUNAKAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKUP LANGUAGE
Dimas Fajar Ramadhan, Sidik Noertjahjono, Joseph Dedy Irawan Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1618049@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Kepopuleran AI ( Artificial Intelligence )  semakin  meningkat dari tahun ke tahun, dimulai di  bidang  medis,  bisnis, akademik sampai hiburan tak luput dari peran sebuah Artificial Intelligence didalamnya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk  membantu  memudahkan  Asisten Laboratorium dalam  melakukan rekapitulasi data  yang  berhubungan praktikum pada  Jurusan  Teknik  Informatika  S-1  Institut  Teknologi  Nasional  Malang,  sekaligus  untuk  meningkatkan  kualitas pelayanan yang bisa diberikan kepada para mahasiswa.
Pada penelitian ini, dibuat sebuah sistem yang melibatkan sebuah website Sistem Informasi Laboratoriumoratorium sebagai media untuk mengatur nilai dan informasi tentang praktikum, dan sebuah ChatBot dengan menerapkan Artificial Intelligence Markup Language sebagai sebuah virtual assistant yang menjebatani antara informasi dari database dengan mahasiswa.  Dimana ChatBot ini  selain  bisa  merespon  percakapan,  ia  juga  bisa  mengambil  data  berupa  nilai  ataupun informasi yang ada di Praktikum. Sistem yang dirancang menggunakan bahasa pemrograman PHP , Javascript , Python , PDO dan MySQL sebagai database nya.
Hasil  pengujian  sistem  menunjukkan  bahwa website Sistem  Informasi  Laboratoriumoratorium  berfungsi  dengan baik  dalam  mengelola  ( Create , Read , Update dan Delete )  data  mahasiswa,  nilai,  kelompok,  aslab  dan  data  lainnya. Sedangkan pada pengujian ChatBot menunjukkan bahwa program bisa merespon pesan yang dikirim melalui WhatsApp , mulai dari sekedar percakapan kosong sampai men- request informasi dari database.
Kata kunci : Artificial Intelligence, AIML, ChatBot, NLP, Virtual Assistant, Sistem Informasi.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  Lembaga  Pendidikan  Institut  Teknologi Nasional  yang  berlokasikan  di  kota  Malang,  terdapat kegiatan wajib tiap semester yang harus dilaksanakan oleh  para  Mahasiswa  yang  disebut  Praktikum. Praktikum  normalnya  dilaksanakan  di  laboratorium. Khususnya  di  Fakultas  Teknik  Informatika  S-1, terdapat  total  5  laboratorium  yang  aktif  tiap semesternya  untuk  menjadi  tempat  praktikum. Asisten Lab di masing-masing laboratorium bertanggung  jawab  dalam  melakukan  kegiatan mengajar  sekaligus  mengurus  penilaian,  absensi, asistensi  laporan  dan  kegiatan-kegiatan  lain  yang bersifat  membimbing  praktikan.  Dalam  kegiatan rekapitulasi nilai, seorang Aslab masih menggunakan cara  manual  yaitu  mencatatnya  pada  kertas.  Nilai praktikum  didapatkan  dari  pengumpulan  tugas  yang diberikan  tiap  minggunya,  dan  juga  didapat  dari Keaktifan  yang  didapat  selama  kegiatan  praktikum berlangsung.  Pernah  terjadi  sebuah  kejadian  dimana praktikan  meminta  untuk  mengkonfirmasi  apakah tugas  miliknya  sudah  lengkap,  yang  mana  setelah  di cek  belum  ada  pencatatan  dan  mengharuskan  aslab untuk mencari berkas yang terkait.
Disisi  lain  kepopuleran  Kecerdasan  Buatan semakin  meningkat  dari  tahun  ke  tahunnya. Kecerdasan buatan adalah kecerdasan yang ditambahkan  kepada  suatu  sistem  yang  bisa  diatur, bisa  juga  disebut Artificial Intelligence atau  hanya disingkat AI , didefinisikan sebagai
kecerdasan entitas ilmiah.  Para  ahli mendefinisikan kecerdasan buatan sebagai “kemampuan sistem untuk menafsirkan  data  eksternal  dengan  benar,  untuk belajar  dari  data  tersebut,  dan  menggunakan pembelajaran  tersebut  guna  mencapai  tujuan  dan tugas  tertentu  melalui  adaptasi  yang  fleksibel”. Kecerdasan  diciptakan  dan  dimasukkan  ke  dalam suatu  mesin  (komputer)  agar  dapat  melakukan pekerjaan  seperti  yang  dapat  dilakukan manusia. Beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatan antara lain sistem pakar, permainan  komputer ( games ), logika fuzzy , jaringan saraf tiruan dan robotika.
Dengan  ketidakefisienan  kinerja  dari  sistem rekapitulasi  nilai,  dimana  hampir  semua  kegiatan masih  bersifat  manual,  seperti  pengisian  ataupun pengecekan  nilai  yang  masih  menggunakan  kertas, begitupun  dengan  aliran  informasi  antara  aslab dengan  praktikan  yang  tidak  bisa  selalu  terjalin selama  Jam  kerja.  Ditambah  dengan  sedang  naiknya sebuah  Kecerdasan  Buatan  di  dunia  Teknologi, dengan  pondasi  dua  poin  tersebutlah,  penulis  ingin membangun  sebuah  sistem  yang  melibatkan  sebuah ChatBot yang  berperan  sebagai Customer Service dimana ChatBot tersebut akan memberikan informasi praktikum  yang  dilaksanakan  di  laboratorium  pada Fakultas  Teknik  Informatika  di  Institut  Teknologi Nasional, ChatBot tersebut  juga  bisa  digunakan sebagai  kotak  kritik  &  saran,  dan  semua  fasilitias tersebut bisa diakses melalui Aplikasi WhatsApp . Dan
ChatBot tersebut  akan  terintegrasi  dengan  Sistem Informasi  Laboratorium  yang  menampung  informasi praktikum, mahasiswa, nilai dan asisten laboratorium yang  bisa  diolah  secara  langsung  oleh  asisten laboratorium.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1   Penelitian Terdahulu
Kecerdasan  Buatan  adalah  salah  satu  cabang Ilmu  pengetahuan  berhubungan  dengan  pemanfaatan mesin  untuk  memecahkan  persoalan  yang  rumit dengan  cara  yang  lebih  manusiawi.  Kecerdasan Buatan  ( Artificial  Intelligence )  merupakan  salah  satu bagian  dari  ilmu  komputer  yang  mempelajari bagaimana membuat mesin (komputer) dapat melakukan  pekerjaan  seperti  dan  sebaik  yang dilakukan  oleh  manusia  bahkan  bisa  lebih  baik daripada  yang  dilakukan  manusia  [1].  Sistem Kecerdasan buatan dilakukan analisa tingkat efektivitas proses pembelajaran dengan membandingkan  beberapa  indikator-indikator  [2]. Salah  satu  aplikasi  yang  menggunakan  kecerdasan buatan  ( Artificial Intelligence )  adalah  aplikasi ChatBot . ChatBot dikategorikan  sebagai  pemrosesan bahasa alami atau natural  language yang  merupakan salah satu bidang kecerdasan buatan yang melakukan pengolahan  bahasa  alami  agar  pengguna  dapat berkomunikasi  dengan  komputer  menggunakan bahasa  sehari-hari  [3].  Aktivitas  kerja  sekarang semakin membutuhkan media komunikasi yang cepat yang  melahirkan  fasilitas  komunikasi  secara real- time ,  sehingga  dibutuhkan  peran ChatBot dalam memberikan Informasi [4].
Bermodalkan  teknik QnA,  Question-Answering System dalam bentuk ChatBot menggunakan Artificial  Intelligence  Markup  Language dapat berkomunikasi  dan  menyampaikan  informasi  [5]. ChatBot dapat  digunakan  sebagai Customer Service , Peran customer service sangat  di  perlukan  dalam melayani  pemesanan  pelanggan  [6].  Sifat  dari  sistem ChatBot memiliki  kesamaan  dengan  peralatan pemantau dan pengendali jarak untuk peralatan listrik jarak  jauh  yang  efektif  dan  efisien,  dengan menggunakan  telepon  seluler  (tanpa  kabel)  yang menyediakan  layanan SMS ,  dimana  fasilitas SMS tersebut  memberikan  kemudahan  untuk  bertukar informasi (berbasis teks) pada jarak jauh [7].
2.2   Artificial Intelligence Markup Language
AIML adalah singkatan dari Artificial Intelligence Markup Language yang  berbasis XML dengan  dimaksudkan  untuk  membuat  aplikasi kecerdasan  buatan. AIML merupakan  bahasa  yang diterapkan pada A.L.I.C.E ChatBot dengan mengimplementasikan  beberapa  konsep  penalaran yang  ada  pada Artificial Intelligence .  Unsur-unsur AIML terdiri  dari  beberapa tag yang  memiliki  fungsi masing-masing untuk kalimat dalam knowledge base - nya. Unsur tag yang ada akan mendefenisikan bentuk kalimat  tertentu  dengan  jawaban  tertentu  dalam
knowledge base .  Sedangkan ALICE  (Artificial Linguistic  Internet  Computer  Entity) adalah  aplikasi berdasarkan  bahasa  markup  yang  disebut AIML (Artificial Intelligence Markup Language) . Bahasa ini terstruktur file teks  yang  menyediakan  pola  dan respon yang diharapkan [8].
Contoh struktur AIML: <category> <pattern>HALO</pattern> <template> <random> <li>Hai</li> <li>Halo juga</li> </random> </template> </category>
Tabel 1.   Tabel Tag AIML No Tag Fungsi 1 <aiml></aiml> Mendefiniskan awal dan akhir 2 <category></category> Mendefinisikan unit of knowledge 3 <pattern></pattern> Matching part 4  <template></template> Returning part 5 <star/> Mengambil data * 6 <random></random> Memilih template secara random

## 2.3   Natural Language Processing
Natural  Language  Processing  (NLP) adalah salah satu bidang ilmu komputer, yang terkait dengan kecerdasan buatan, dan bahasa ( linguistik ) yang mana membahas  dengan  interaksi  antara  komputer  dan bahasa  alami  manusia,  seperti  halnya  bahasa Indonesia  ,  bahasa  Inggris,  bahkan  bahasa  Jawa. Dalam  arti  luas  untuk  mencakup  segala  jenis manipulasi komputer dari bahasa alami. Lebih lanjut, bisa  sesederhana  menghitung  frekuensi  kata  untuk membandingkan berbagai gaya penulisan. Di sisi lain, NLP melibatkan "pemahaman" ucapan  manusia  yang lengkap,  setidaknya  mampu  memberikan  tanggapan yang bermanfaat bagi pengguna [9].
Teknologi  berbasis NLP menjadi  semakin  luas. Sebagai  contoh,  telepon  dan  komputer  genggam mendukung  teks  prediksi  dan  pengenalan  tulisan tangan;  mesin  pencari web memberikan  akses  ke informasi  yang  dikunci  dalam  teks  yang  tidak terstruktur,  mesin  terjemahan  memungkinkan  kita untuk mengambil teks yang ditulis dalam bahasa Cina dan  membacanya  dalam  bahasa  Spanyol.  Dengan menyediakan  antarmuka  manusia-mesin  yang  lebih alami, dan akses yang lebih canggih untuk mengakses informasi  yang  tersimpan,  pemrosesan  bahasa  telah memainkan peran sentral dalam masyarakat informasi multibahasa [9].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1   Blok Diagram
Pada  Gambar  1  user  harus  membuka  aplikasi whatsapp dan  untuk  bisa  berbincang  Jika  sudah, maka user sudah bisa bertukar pesan dengan chatbot . Ketika user mengirim  pesan,  sistem  akan  membaca pesan yang tersebut dan melakukan normalisasi untuk memudahkan  sistem  dalam  memahami  makna  pesan yang diterima.dengan chatbot , user harus menyimpan nomor milik chatbot .
User Python Brain Database WhatsApp Gambar 1. Blok Diagram ChatBot
Setelah  itu  barulah  pesan  dicocokan  dengan Knowledge Base atau Brain yang berisikan kumpulan Pattern . Setelah diketahui Pattern yang sesuai, sistem mulai  mengambil  informasi  yang  berada  di  dalam database dan  mengirimkannya  kembali  ke user sebagai pesan balasan.

## 3.2   Flowchart Sistem
Start Input Pesan Teks Halaman Chat WhatsApp Pattern di temukan N Pencarian pattern dalam Knowledge base Membalas pesan Mengirim pesan ke Sistem Pos = 0 Recheck Y Menyimpan pesan di Log Preprocessing Pos = 1 Pos < 1 Y N Pattern not Found Gambar 2. Flowchart sistem
Gambar  2  menjelaskan  bahwa  setelah  masuk  ke  halaman WhatsApp dan  mengirim  pesan  ke  kontak ChatBot ,  pesan  akan  diterima  oleh  sistem  dan  kemudian  akan  dicocokan  dengan pattern yang  sudah  ada  di Knowledge  Base .  Jika pattern tidak  dikenali  dan  belum  melakukan  preprocessing  sebelumnya,  sistem  akan melakukan proses preprocessing untuk mengolah pesan untuk mempermudah brain dalam mencocokkan pesan dengan pattern ,  dan  jika pattern ditemukan,  maka  sistem  akan  masuk  ke  tahap Recheck untuk  mengolah informasi dari pesan yang diterima dan mengubah informasi tersebut menjadi kalimat dan mengirimnya kembali sebagai pesan balasan.
Preprocessing Sentence Splitting Tokenize Part-of-Speech Tagging Stemming Stopwords Named Entity Recognition
Return
Gambar 3. Flowchart sistem
Gambar  3  menjelaskan  bahwa  setelah  pesan yang  diterima  oleh  sistem  pertama-tama  akan memecah  kalimat  ( Sentence Splitting )  apabila ditemukan tanda baca “.”, “!” dan “?” di dalam pesan tersebut.  Kemudian  dari  sebuah  kalimat  tersebut, akan di pecah lagi per-kata atau yang disebut dengan Tokenize .  Dari  kumpulan  kata  yang  didapat  akan  di cek, apakah kata tersebut masuk ke kata kerja ( Verb ), kata  benda  ( Noun ),  kata  sifat  ( Adjective )  dan  lain- lain,  tahap  ini  disebut  dengan Part-of-Speech Tagging . Mengabaikan hasil POS-Tagging , berikutnya masuk ke tahap Stemming yang berfungsi untuk  mengubah  kata  hasil Tokenize menjadi  kata dasarnya.  Selanjutnya  pada Stopwords ,  hasil  dari Stemming akan di cek, apakah kata tersebut termasuk kata  penting  yang  akan  membantu  sistem  dalam memahami  intruksi  dalam  pesan  tersebut.  Terakhir pada  tahap Named  Entity  Recognition  (NER) ,  pesan dari  proses POS-Tagging akan  identifikasi  apakah kata  tersebut  nama  seseorang,  sebuah  organisasi, sebuah angka dan sebagainya.
Pesan mengandung kata QUERY  ? Recheck Return Menjalankan perintah untuk mengakses Database Menjalankan perintah untuk mengendalikan Sistem Pesan mengandung kata ADMIN PROGRAM  ? N Y Y N Gambar 4. Flowchart sistem
Pada  tahap Recheck ,  hasil  dari  pencocokan pesan  dengan  pattern  akan  di  cek  ulang  untuk menemukan keyword yang  bisa  dianggap  sebagai intruksi  dalam  mengendalikan  sistem.  Gambar  4 menunjukkan  bahwa  dija  pesan  hasil  proses  tersebut memiliki keyword “QUERY”  maka  pesan  tersebut memberikan intruksi untuk mengelola informasi pada database seperti Read , Update dan Delete .  Namun jika  ditemukan  keyword  “ADMIN  PROGRAM” maka  pesan  tersebut  mengintruksikan  sistem  untuk mengatur  kondisi ChatBot seperti  menjeda  proses chatting , sampai menghentikan program.

## 3.3   DFD Level 0
Sistem Informasi Lab Aslab Informasi Praktikum - Data Nilai - Data Mahasiswa Koordinator - Data Dosen - Data Kelompok - Data Aslab Informasi Praktikum
Gambar 5. DFD level 0
Pada  Gambar  5  menjelaskan  alur  diagram  level 0,  dimana  Aslab  dapat  menambahkan  data  baru berupa Mahasiswa dan Nilai, sedangkan Koordinator dapat  menambahkan  data  Aslab.  Kelompok  dan Dosen yang kemudian disimpan oleh sistem untuk di proses nantinya.
3.4   DFD Level 1
Aslab 2 Proses Penambahan Mahasiswa Data Mahasiswa data_mahasiswa NIM/Nama 8 Proses Penambahan Aslab data_nilai 5 Proses Mengolah Nilai NIM data_aslab 6 Proses Penambahan Dosen data_dosen 3 Pencarian Mahasiswa informasi_kelompo k Data Aslab NIM 9 Proses Mengolah Kelompok Data Dosen 10 Laporan Rekapitulasi Nilai Koordinator admin 1 Proses Penambahan Admin Data Admin *praktikum data_praktiku m 4 Proses Mengolah Praktikum Mahasiswa NIM NIM NIM praktikum *data_mahasiswa Kode Praktikum 7 Proses Mengolah Informasi Praktikum Data Praktikum Gambar 6. DFD Level 1
Pada  Gambar  6  menjelaskan  alur  diagram level 1,  dimana  Koordinator  dapat  menambahkan  akun  Aslab sebagai Admin yang memiliki hak untuk menambahkan mengolah (lihat, tambah dan ubah) data Mahasiswa dan Nilai  yang  kemudian  akan  disimpan  oleh  sistem.  Koordinator  memiliki  hak  khusus  dalam  menghapus  data mengolah data Dosen, Informasi Praktikum, Informasi Aslab, Kelompok dan cetak Laporan Rekapitulasi Nilai.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1   Halaman Mahasiswa
Gambar 7. Halaman Mahasiswa
Pada halaman Praktikum, user yang sudah login dapat  melihat  informasi  para  praktikan  yang  terdiri dari  NIM  dan  Nama.  Adapula Actions yang
digunakan  untuk  mengolah  data  praktikan,  yang terdiri  dari View , Edit dan Delete .  Namun  untuk Delete hanya bisa diakses oleh Koordinator. Terdapat pula  fitur  pagging  untuk  memudahkan  dalam berpindah halaman.

## 4.2   Halaman Nilai
Gambar 8. Halaman Nilai
Setelah  menggunakan  fitur view pada  halaman praktikum, user akan  dibawa  ke  halaman  baru  yang berfungsi  untuk  mengatur  informasi  nilai  praktikum yang  diikuti  oleh  praktikan  yang  terkait.  Terdapat
fitur view data  nilai  yang  digunakan  untuk  melihat data nilai dari praktikum yang diikuti oleh praktikan.

## 4.3  ChatBot
1. Validasi Akun
Gambar 9. Validasi akun
Pengujian  program ChatBot ini  didapatkan  dari penggabungan  4  komponen  yang  memiliki  tugas berbeda-beda  yaitu  sebagai  penghubung  sistem dengan WhatsApp , MySQL ,  lalu  pembuatan  brain menggunakan AIML dan  sebagai  pengolah  kata menggunakan NLP .  Pada  Gambar  10  menunjukkan bahwa  pesan  yang  diterima  dikenali pattern -nya  dan mengambil  jawaban  dari template -nya.  Kemudian, apabila  pengguna  belum  pernah  melakukan  kontak dengan ChatBot ,  maka  secara  otomatis  akan  diminta informasi  nim  dan  nama  panggilan  seperti  yang ditampilkan pada Gambar 9 dan 10.
Gambar 10. Validasi akun
2. Request Data
Pada Gambar 11 menunjukkan, setelah ditemukan pattern yang sesuai dan didalam template - nya didapati sebuah keyword yang akan menjalankan proses  yaitu request informasi  dari database, sistem akan  mengambil  infromasi  berdasarkan  kriteria  yang diminta.  Dapat  pula request informasi  NIP  dosen seperti yang ditunjukkan pada gambar 12.
Gambar 12. Request Data NIP Dosen
3. Input Data
Gambar 13. Input Data
Pada  Gambar  13  sama  seperti request  data, disini  sistem  menerima  data  untuk  disimpan  di database .  Namun  fitur  ini  hanya  bisa  diakses  oleh pengguna yang memiliki role Aslab atau Master. Jika pengguna  tidak  memiliki role tersebut,  maka  sistem akan merespon seperti pada Gambar 14.
Gambar 14. Input Data tanpa role

## 4.5   Pengujian Fungsional
Pengujian  fungsional  sistem  dilakukan  untuk menguji  fitur-fitur  yang  ada  pada  sistem  Sistem Informasi  Lab  dan Chatbot .  Hasil  pengujian fungsional  Sistem  Informasi  Lab  ditunjukan  dalam Tabel 2 sedangkan Hasil pengujian fungsional Sistem ChatBot ditunjukkan dalam Tabel 3.
Tabel 2. Hasil pengujian fungsional Sistem Informasi
Laboratorium No. Fungsi yang diuji Berhasil Gagal 1 Login  - 2 Halaman Praktikum a. Tambah Data Mahasiswa  - b. Edit Data Mahasiswa  - c. Delete Data Mahasiswa  - d. View informasi Praktikum  - e. Tambah informasi Praktikum  - f. Edit informasi Praktikum  - g. Delete informasi Praktikum  - h. View data Nilai  - i. Ubah data Nilai  - 3 Halaman Aslab  a. Tambah Data Aslab  - b. Edit Data Aslab  - c. Delete Data Aslab  - d. View informasi Kelompok  - e. Tambah informasi Kelompok  - f. Edit informasi Kelompok  - g. Delete informasi Kelompok  - 4 Halaman Sistem a. Sign Up Function  - b. Print Rekapitulasi Nilai  - c. Reset Data Mahasiswa  - d. Reset Data Praktikum  - e. Reset Data Nilai  - f. Reset Data Kelompok  - Tabel 3. Hasil pengujian fungsional Sistem Informasi Laboratorium No Fitur Pengujian Hasil 1 Validasi User Input NIM
Sesuai Input Nama Panggilan 2 Cek Nilai Input Minggu & Praktikum Sesuai 3 Input Nilai Input NIM, Minggu, Praktikum & Nilai Sesuai 4 Cek NIP Dosen Input Nama Dosen Sesuai
Dari  pengujian  Fungsional,  didapatkan  hasil berupa  fungsi  inti  dari  Web  Sistem  Informasi Laboratorium  berjalan  dengan  baik,  begitu  pula dengan  fungsi  dasar  milik  program  ChatBot, meskipun  koneksi  Internet  akan  mempengaruhi kinerja dari ChatBot.
Tabel 4. Hasil pengujian percakapan No Pengujian Hasil 1 Percakapan Ringan : Salam, Canda, Basa-basi 71.67% 2 Perintah : Cek Nilai, Cek NIP Dosen & Input Nilai 85.33%
Berdasarkan  hasil  pengujian  fungsional  yang telah dilakukan menggunakan 30 skenario, didapatkan sebanyak 71.67% sistem dapat memahami pesan  yang  diterima  untuk  percakapan  ringan  dan 85.33% sistem memahami pesan berupa perintah atau request  yang  berhubungan  dengan  data  yang  berada pada database .

## 4.6 Pengujian Pada Browser
Pada  tahapan  pengujian browser ini,  dilakukan pengujian  menggunakan  tiga  browser.  Dimana pengujian ini dilakukan untuk mengetahui kecocokan browser dengan web Sistem Informasi Laboratorium. Dan  berikut  adalah  tabel  hasil  pengujian  dari pembuatan web Sistem  Informasi  Laboratorium menggunakan  tiga browser yang  ditunjukkan  pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil pengujian Browser
Proses Browser GC MF IE Login    Halaman Praktikum    Halaman Aslab    Halaman Dosen    Halaman Sistem    Logout   
Keterangan:
GC = Google Chrome v79 MF = Mozilla Firefox v70 IE = Internet Explorer v10 Pada  hasil  pengujian web Sistem  Informasi Laboratorium  dengan  menggunakan  3 browser yang berbeda,  semua  tampilan  dan  fungsi  pada web berjalan  dengan  baik.  Namun  pada Mozilla  Firefox terdapat  sebuah delay dalam  menampilkan CSS dan JS milik  Web  Sistem  Informasi  Laboratorium, sehingga  Nampak  transisi  antara  halaman  polos menjadi  halaman  dengan CSS .  Sedangkan  untuk program ChatBot hanya bisa dijalankan menggunakan Google Chrome dikarenakan driver yang digunakan hanya untuk browser tersebut.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1   Kesimpulan Dari  hasil  pembuatan web Sistem  Informasi Laboratorium  dan  program ChatBot ,  maka  diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Pengujian  program ChatBot menunjukkan  bahwa kombinasi  antara AIML sebagai brain dan pengimplementasian NLP untuk  mengolah  sebuah kalimat  menghasilkan  kemudahan  sistem  dalam memahami perintah yang tidak tersedia pada brain .
2. ChatBot bisa  melakukan  percakapan  dengan user melalui  media  komunikasi WhatsApp ,  sekaligus
menyimpan  informasi user menggunakan Session disaat melakukan validasi akun.
3. Pengembangan Website Sistem Informasi
Laboratorium  dan  Program ChatBot yang  telah dibuat  menghasilkan  sebuah  Sistem  yang  saling terhubung,  dimana Website Sistem  Informasi Laboratorium digunakan sebagai media rekapitulasi  nilai,  dan  dengan  bantuan ChatBot Aslab  bisa  mengisi  nilai  melalui WhatsApp sehingga  tidak  ada  lagi  pengisian  nilai  secara manual  pada  kertas.  Ditambah  praktikan  bisa mengetahui  informasi  tentang  lab  langsung melalui ChatBot tersebut.

## 5.2   Saran
Untuk pengembangan kedepan yang lebih baik, web Sistem  Informasi  Laboratorium  dan  program Chatbot ini memiliki beberapa saran, yaitu: 1. Untuk  pengembangan  lebih  lanjut  pada web Sistem Informasi Laboratorium hendaknya ditambahkan fitur penjadwalan.
2. Untuk  pengembangan  lebih  lanjut  pada brain ChatBot hendaknya  ditambahkan  lebih  banyak  lagi pattern  supaya  membuat  percakapan  dengan  user lebih beragam, sekaligus fungsi dimana sistem dapat menggunakan  riwayat  percakapan  sebagai  informasi tambahan tentang user.
3. Penambahan  algoritma  pada  sistem ChatBot untuk men- generate XPATH secara  otomatis,  dikarenakan jalur XPATH bisa sewaktu-waktu berubah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hakiki, I., 2018. PENERAPAN METODE FUZZY PADA GAME 3D
“SIMPLE
WAY” (Institut Teknologi Nasional Malang).
[2] Dedy  Irawan,  J.,  Handoko,  F.  and  Adriantatri, E.,  2019.  Ruang  Kuliah  Pintar  Pemantau
Tingkat  Efektivitas  Pembelajaran  Yang  Dapat Mendeteksi  Mahasiswa  Bosan  Dan  Mengantuk. In Seminar  Nasional  Inovasi  dan  Aplikasi Teknologi di Industri .
[3] Mahdiyah,  E.  and  Andriyani,  Y.,  2013.  Analisa Algoritma  Pemahaman  Kalimat  Pada  ALICE ChatBot Dengan Menggunakan Artificial Intelligence Markup Language (AIML). Prosiding SEMIRATA 2013 , 1 (1).
[4] Pamungkas,  W.C.,  2011.  Internet  Relay  Chat BoT Dengan Menggunakan Artificial Intelligent Markup Languange (Aiml). Jurnal Informatika , 4 (1).
[5] Azwary,  F.,  Indriani,  F.  and  Nugrahadi,  D.T., 2016.  Question  Answering  System  Berbasis Artificial Intelligence Markup Language
Sebagai  Media  Informasi. KLIK-KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER , 3 (1), pp.48-60.
[6] Imamah,  F.  and  Dores,  A.,  2018.  Aplikasi Chatbot  (Milki  Bot)  Yang  Terintegrasi  Dengan Web  Cms  Untuk  Customer  Service  Pada  UKM Minsu. Jurnal  Cendikia , 16 (2 Oktober), pp.100- 106.
[7] Adi Jatmiko, P., Noertjahjono, S. and Sotyohadi, S., 2012. Pembuatan Sisem
Pengendali  On/Off  Peralatan  Listrik  via  SMS Dengan  Fasilitas  Konfigurasi  Nomor  HP Berbasis ATMEGA16. Jurnal Elektro ELTEK , 3 (1).
[8] Booth,  J.  D.  (2018). Natural  Language
Processing Succintly . Morrisville, NC:
Syncfusion
[9] Bind,  S.,  Etc  (2009). Natural  Language Processing  with  Python .  Sebastopol.  O’Reilly Meddia Inc.