## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika
(Telekomunikasi, Multimedia, dan Informasi) Volume 10, Nomor 1, Juni 2019
NO  JUDUL PENELITIAN / NAMA PENULIS HALAMAN 1. MODEL  SMART  ROOM  DENGAN  MENGGUNAKAN  MIKROKONTROLER ARDUINO UNTUK EFISIENSI SUMBER DAYA 1-9 Robby Yuli Endra , Ahmad Cucus, Freddy Nur Afandi, M. Bintang Syahputra
2. AUDIT TEKNOLOGI INFORMASI PADA PT XYZ MENGGUNAKAN FRAMEWORK COMMITTEE  OF  SPONSORING  ORGANIZATIONS  OF  THE  TREADWAY COMMISSION (COSO) 10-19 Yunda Heningtyas, Leila Fauziah, Akmal Junaidi 3 CHATTER BOT UNTUK KONSULTASI AKADEMIK DI PERGURUAN TINGGI 20-25 Ahmad Cucus, Robby Yuli Endra,Tiya Naralita 4 RANCANG  BANGUN  SISTEM  INFORMASI  KEGIATAN    SEMINAR  NASIONAL BERBASIS WEB PADA INSTITUT INFORMATICS DAN BISNIS DARMAJAYA 26-32 Melda Agarina , Arman Suryadi Karim 5 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERUMAHAN DI BANDAR LAMPUNG 33-40 Hilda Dwi Yunita , Fatimah Fahurian 6 E-AUDIT INTERNAL PERGURUAN TINGGI BERBASIS STANDAR BAN-PT 41-52 Erlangga, Yuliana, Fenty Ariani 7 APLIKASI GIS MENGGUNAKAN METODE LOCATION BASED SERVICE (LBS) BERBASIS ANDROID 53-58 Wiwin Susanty, Ismail Nanda Astari, Taqwan Thamrin 8 MODEL PENGAMBILAN KEPUTUSAN PENENTUAN KELAYAKAN PENERIMA BANTUAN BIBIT PERTANIAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS 59-69 Adi Prasetia Nanda, Rohmah Pitiasari, Dian Kusmawati 9 SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS RUTE ANGKUTAN UMUM DI BANDAR LAMPUNG BERBASIS MOBILE 70-74 Ruki Rizal Nul Fikri, Eko Yuliawan 10  SISTEM MONITORING ASAP ROKOK MENGGUNAKAN SMARTPHONE BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT) 75-82 Deka Hardika , Nurfiana Fakultas Ilmu Komputer

## Universitas Bandar Lampung
JIST Volume 10 Nomor 1 Halaman Lampung Juni 2019 ISSN 2087 - 2062

## Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia & Informatika)
Program Studi Teknik Informatika
Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Bandar Lampung

## PENANGGUNG JAWAB
Rektor Universitas Bandar Lampung
Ketua Tim Redaksi: Ahmad Cucus,S.Kom,M.Kom
Wakil Ketua Tim Redaksi: Marzuki,S.Kom,M.Kom

## TIM PENYUNTING :

## PENYUNTING AHLI (MITRA BESTARI)
Mustofa Usman, Ph.D (Universitas Lampung) Wamiliana, Ph.D (Universitas Lampung) Dr.Iing Lukman,M.Sc. (Universitas Malahayati)
Penyunting Pelaksana: Robby Yuli Endra S.Kom., M.Kom Yuthsi Aprilinda, S.Kom, M.Kom Fenty Ariani, S.Kom.,M.Kom

## Pelaksana Teknis:
Wingky Kesuma, S.Kom Shelvi, S.Kom

## Alamat Penerbit/Redaksi:

## Pusat Studi Teknologi Informasi -  Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Bandar Lampung Gedung M Lantai 2 Pascasarjana
Jl.Zainal Abidin Pagar Alam no.89 Gedong Meneng Bandar Lampung Email: explore@ubl.ac.id

## PENGANTAR REDAKSI
Jurnal explore adalah jurnal yang diprakrasai oleh program studi  Informatika, Fakultas Ilmu Komputer  Universitas  Bandar  Lampung,  yang  di  kelola  dan  diterbitkan  oleh  Fakultas  Ilmu Komputer / Pusat Sudi Teknologi Informasi.
Pada  Edisi  ini,  explore  menyajikan  artikel/naskah  dalam  bidang  teknologi  informasi khususnya dalam pengembangan aplikasi, pengembangan machine learning dan pengetahuan lain dalma bidang rekayasa perangkat lunak, redaksi mengucapkan terima kasih dan selamat kepada  penulis  makalah  ilmiah  yang  makalahnya  kami  terima  dan  di  terbitkan  dalam  edisi ini,  makalah  ilmah  yang  ada  dalam  jurnal  ini  memberikan  kontribusi  penting  pada pengembangan ilmu dan teknologi.
Selain  itu,  sejumlah  pakar  yang  terlibat  dalam  jurnal  ini  telah  memberikan  kontribusi  yang sangat berharga dalam menilai makalah yang dimuat, oleh sebab itu, redaksi menyampaikan banyak terima kasih.
Pada kesempatan ini redaksi kembali mengundang dan memberikan kesempatan kepada para peneliti,  di  bidang  pengembangan  perangkat  lunak  untuk  mempublikasikan  hasil penelitiannya dalam jurnal ini.
Akhirnya  redaksi  berharap  semoga  makalah  dalam  jurnal  ini  bermanfat  bagi  para  pembaca khususnya  bagi  perkembangan  ilmu  dan  teknologi  dalam  bidang  perekaan  perangkat  lunak dan teknologi pada umumnya.

## CHATTER BOT UNTUK KONSULTASI AKADEMIK DI PERGURUAN TINGGI
Ahmad Cucus 1 , Robby Yuli Endra 2 ,Tiya Naralita 3
Program Studi Informatika 12 , Program Studi Sistem Informasi 2
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung Jln. Z.A. Pagar Alam No.26 Labuhan Ratu Bandar Lampung 35142 Telp. (0721) 701463, (0721) 701979 Fax. (0721) 701467 Web. www.ubl.ac.id E-mail: ahmad.cucus@ubl.ac.id 1 , Robby.YulEndra@ubl.ac.id 2 ,Tiya .14411035@student.ubl.ac.id 3 Handphone: 085768121127 1 , 0819-799-0845 2 ,085773517214 3

## ABSTRAK
Pada  penelitian  ini  peneliti  mengembangkan  aplikasi  Chatterbot    berbasis  NLP.  Natural  Language Processing adalah salah satu bidang ilmu komputer,  kecerdasan buatan, dan bahasa linguistik yang berkaitan dengan  interaksi  antara  komputer  dan  bahasa  alami  manusia,  seperti  bahasa  Indonesia  atau  bahasa  Inggris. Tujuan  utama  dari  studi  NLP  adalah  membuat  mesin  yang  mampu  mengerti  dan  memahami  makna  bahasa manusia lalu memberikan respon yang sesuai. Dengan adanya aplikasi Chatterbot berbasis NLP dapat membantu mahasiswa dalam melakukan kegiatan konsultasi akademik menjadi lebih efektif.
Kata Kunci : Chatterbot, NLP, artificial intelligence
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Konsultasi ialah suatu proses yang biasanya didasarkan  pada  karakteristik  hubungan  yang sama ditandai dengan saling mempercayai dan komunikasi yang terbuka, bekerja sama dalam mengidentifikasi masalah, menyatukan sumber-sumber  pribadi  untuk  mengenal  dan memilih strategi yang mempunyai kemungkinan dapat memecahkan masalah yang telah  diidentifikasi,  dan  pembagian  tanggung jawab dalam pelaksanaan dan evaluasi program atau  strategi  yang  telah  direncanakan  (Zins, 1993).
Pelayanan konsultasi akademik di Perguruan Tinggi masih belum memanfaatkan teknologi  informasi,  proses  konsultasi  saat  ini masih manual yaitu dilakukan dengan bertemu secara  langsung  dengan  dosen  pembimbing akademik.  Dalam  proses  konsultasi  dosen pembimbing  membantu  mahasiswa  untuk melakukan  proses  akademik  agar  dapat melanjutkan  sampai  dengan  tugas  akhir, dengan  mengarahkan  mahasiswa  untuk  bisa menghadapi dan memecahkan masalah- masalah  akademik,  pemberian  masukan  serta evaluasi  dan  aktivitaas  lainnya.  Peran  dosen pembimbing  juga  menjadi  faktor  yang  ikut menentukan  dalam  proses  penyelesaian  tugas akhir.  Adapun  kendala  yang  dihadapi  dalam
proses  konsultasi  yaitu  sering  kali  mahasiswa dan  dosen  pembimbing  tidak  dapat  bertemu dikarenakan  tidak  adanya  kecocokan  waktu atau  availability  time  schedule  antara  kedua belah pihak maupun ketidaktahuan mahasiswa tentang jadwal dosen pembimbing.
Tingkat dari urgensi penelitian ini adalah di butuhkannya  sistem  yang  dapat    digunakan untuk  melakukan  konsultasi  akademik  secara online. Salah satu pendekatan yang digunakan adalah natural language processing atau Natural Language  Processing  (NLP)  merupakan  salah satu  cabang  ilmu  AI  yang  berfokus  pada pengolahan  bahasa  natural.  Bahasa  natural adalah  bahasa  yang  secara  umum  digunakan oleh  manusia  dalam  berkomunikasi  satu  sama lain.    Bahasa  yang  diterima  oleh  komputer butuh  untuk  diproses  dan  dipahami  terlebih dahulu supaya maksud dari user bisa dipahami dengan baik oleh komputer,Jurafsky D. Martin, J.H. (2008).
Tujuan  dari  penelitian  untuk  membangun Aplikasi  Chatbot  menggunakan  metode  NLP adalah  untuk  membantu  dalam  menyelesaikan permasalahan  yang  dihadapi  dalam  proses konsultasi  akademik  dilingkungan  Perguruan Tinggi.  Mengimplementasi  aplikasi  chatbot menggunakan metode natural language processing  (NLP)  yang  nantinya  digunakan untuk  membantu  konsultasi  akademik  secara
online dilingkungan perguruan tinggi. Mengembangkan  database  akademik  yang dapat  di  gunakan  secara  luas,  baik  bagi pengembang  system  maupun  peneliti  lainnya serta  Menghasilkan  karya  tulis  ilmiah  yang dapat  terpublikasi  baik  di  ranah  nasional maupun internasional

## 1.2 Rumusan Masalah
“Bagaimana mengembangkan Chatbot berbasis NLP dapat  membantu  proses konsultasi pembimbingan akademik dengan lebih efektif ?”

## 1.3 Batasan Masalah
Melihat  latar  belakang  tersebut  ,  maka Peneliti membatasi masalah yang akan dibahas dalam penelitian ini hanya pada pengembangan chatbot untuk konsultasi.

## 1.4 Tujuan & Manfaat Penelitian
1.4.1 Tujuan Penelitian
Berdasarkan  rumusan  masalah  diatas  maka penelitian ini bertujuan untuk :
1. mengembangan
Aplikasi
Chatbot menggunakan  metode NLP adalah untuk membantu dalam menyelesaikan permasalahan  yang  dihadapi  dalam proses konsultasi
akademik dilingkungan perguruan tinggi.
2. Mengimplementasi  aplikasi chatbot menggunakan metode
natural
language  processing  (NLP) yang nantinya  digunakan  untuk  membantu konsultasi  akademik  secara online dilingkungan perguruan tinggi.
3. Mengembangkan  database  akademik yang dapat di gunakan secara luas, baik bagi  pengembang  system  maupun peneliti
1.4.2 Manfaat Penelitian
Manfaat dari analisa ini adalah sebagai berikut
:
a. Sebagai salah satu alternatif perguruan tinggi untuk memberikan layanan kepada mahasiswa.
b. Sebagai bahan riset untuk peneliti selanjutanya.
2. TINJAUAN PUSTAKA DAN
LANDASAN TEORI
1. State of the art
Dalam perjalanannya penggunaan natural  language  processing  untuk  menjadi jembatan komunikasi manusia dan mesin sudah banyak  di  terapkan,  teknik  Natural  Language Processing  (NLP)  telah  digunakan  untuk menyusun  informasi  naratif  dalam  perawatan kesehatan  teknik  NLP  memiliki  kemampuan untuk menangkap informasi perawatan kesehatan yang tidak terstruktur, menganalisis struktur gramatikalnya, menentukan arti informasi  dan  menerjemahkan  informasi sehingga mudah dipahami oleh sistem perawatan  kesehatan  elektronik  (Iroju  & Olaleke, 2015). Tak hanya di bidang kesehatan, NLP juga telah di pakai untuk permasalahan di bidang pendidikan (Alhawiti, 2014).
Penggunaan NLP yang mungkin dapat di lakukan  adalah  dengan  melahirkan  aplikasi chatterbot atau biasa di sebut chatbot (Vichare, Gyani,  Shrikhande,  &  Rathod,  2015),  aplikasi aplikasi  yang  telah  di  bangun  dan  di  pakai secara  luas  seperti  ELIZA,  ALICE  dan  SIRI. Chatbots  adalah  program  yang  meniru percakapan  manusia  menggunakan  Artificial Intelligence (AI). Aplikasi ini dirancang untuk menjadi asisten virtual utama, bertujuan untuk hiburan,  menyelesaikan  tugas  mulai  dari menjawab  pertanyaan,  serta  dapat  di  gunakan untuk  mengendalikan  beberapa  perangkat sebagai  actuator.  (Ranoliya,  Raghuwanshi,  & Singh, 2017). Industri chatbot masih dalam Era pembangunan,  tetapi  tumbuh  sangat  cepat. Chatbot memiliki kemampuan untuk memahami  kata  pengguna  dan  itu  dapat memilih atau menghasilkan respons yang dapat didasarkan  pada  masukan  saat  ini  dan  pada konteks  percakapan.  (Rahman,  Al  Mamun,  & Islam,  2018).  Penggunaan  NLP  yang  di terapkan  dengan  melalui  Rentang  pertanyaan dan  tanggapan  dari  sitem  akan  dikodekan  ke AIML  dan  disimpan  ke  dalam  database. pengguna  akan  menanyakan  dalam  bentuk kueri,  kueri  ini  akan  dicocokkan  dengan berbagai  pola  hadir  dalam  database  dan template  sesuai  dengan  pola  itu  akan dikembalikan  dalam  bentuk  text  kepada pengguna.  Proses  ini  akan  cukup  memakan waktu  karena  queri  yang  di  berikan  akan membutuhkan  energy  yang  besar  untuk melakukan pemrosesan data, pada penelitian ini peneliti mencoba memberi entitas kepada setiap informasi,  sehingga  proses  pencarian  data knowledge tidak dengan menggunakan keseluruhan  queri  tetapi  akan  menggunakan
pencarian berbasis entitas, Pengertian Kecerdasan Buatan (artificial intelligence) Pengertian Kecerdasan Buatan - Kecerdasan  buatan  (artificial  intelligence) adalah  bagian  dari  ilmu  komputer  yang mempelajari tentang bagaimana sebuah komputer  bisa  dibuat dengan  sedemikian rupa agar  dapat  melakukan  pekerjaan  seperti  dan sebaik yang dilakukan oleh manusia . kecerdasan  buatan  adalah  suatu  sistem komputer yang terbentuk untuk mengetahui dan memodelkan  proses-proses  berpikir  manusia dan  mendesain  mesin  agar  dapat  menirukan perilaku manusia.
Manusia bisa dengan pandai menyelesaikan  masalah-masalah  yang  muncul karena  manusia  memiliki  pengetahuan  dan pengalaman  yang  dapat  membantu  dalam memecahkan  masalah.  Agar  komputer  dapat bertindak  seperti  dan  sebaik  manusia  maka komputer diberikan pengetahuan dan kemampuan untuk menalar  agar dapat mendapatkan  pengalaman  seperti  layaknya manusia. (Smith,  McGuire,  Huang,  &  Yang, 2006)
Entity Matching Pencocokan entitas merupakan
Pencocokan  dilakukan  dengan  mendeteksi kemiripan  antara  nilai  teks  yang  ditemukan pada  entitas.  Contoh  klasik  adalah  catatan relasional  yang  mewakili  suatu  entitas.  Untuk mengurangi masalah perbandingan nilai sebuah informasi,  maka  dua  atau  lebih  dari  nilai informasi  masing-masing  memiliki  entitas menjadi  satu  string.  dan  digunakan  dalam perbandingan nilai informasi sebagai perwakilan
entitas (Nataliya Rassadko, Yannis Velegrakis:2013). NLP Natural  Language  Processing  (NLP) merupakan  salah  satu  cabang  ilmu  AI  yang berfokus  pada  pengolahan  bahasa  natural. Bahasa  natural  adalah  bahasa  yang  secara umum digunakan oleh manusia dalam berkomunikasi  satu  sama  lain.   Bahasa  yang diterima  oleh  komputer  butuh  untuk  diproses dan  dipahami  terlebih  dahulu  supaya  maksud dari  user  bisa  dipahami  dengan  baik  oleh computer Jurafsky D. dan Martin, J.H. (2008). Ada  berbagai  terapan  aplikasi  dari  NLP. Diantaranya  adalah  Chatbot  (aplikasi  yang membuat  user  bisa  seolah-olah  melakukan komunikasi dengan komputer), Stemming atau Lemmatization  (pemotongan  kata  dalam bahasa tertentu menjadi bentuk dasar
pengenalan  fungsi  setiap  kata  dalam  kalimat), Summarization (ringkasan dari bacaan), Translation  Tools  (menterjemahkan  bahasa) dan aplikasi-aplikasi lain yang memungkinkan komputer  mampu  memahami  instruksi  bahasa yang diinputkan oleh user
3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1 Metode Penelitian
Metode penelitian merupakan cara ilmiah untuk mendapatkan data dengan tujuan dan kegunaan tertentu  (Sugiyono,  2013:2). Metodologi penelitian yang digunakan dalam tugas akhir ini adalah metodologi penelitian kualitatif. Penelitian  kualitatif  adalah  penelitian  yang bermaksud untuk memahami fenomena tentang apa  yang  dialami  oleh  subjek  penelitian misalnya perilaku, persepsi, motivasi, tindakan, dll.  secara  holistik,  dan  dengan  cara  deskripsi dalam bentuk kata-kata dan bahasa, pada suatu konteks  khusus  yang  alamiah  dan  dengan memanfaatkan  berbagai  metode  alamiah (Moleong, 2007:6).

## 3.2 Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  pada  tugas akhir ini terdiri dari beberapa teknik yaitu sebagai berikut : Jenis Pengumpulan Data
a. Data primer adalah sumber data penelitian yang  diperoleh  secara  langsung  dari sumber  aslinya  yang  berupa  wawancara, jajak pendapat dari individu atau kelompok (orang) maupun hasil observasi dari  suatu  obyek,  kegiatan  ini  di  lakukan dengan  menyebarkan  kuisioner  kepada beberapa mahasiswa dan dosen mengenai kegiatan konsultasi akademik.
b. Data  sekunder  adalah  sumber  data penelitian  yang  diperoleh  melalui  media perantara atau secara tidak langsung yang berupa buku, catatan, bukti yang telah ada, atau  arsip  baik  yang  dipublikasikan maupun  yang  tidak  dipublikasikan  secara umumTeknik Pengumpulan Data
Menurut  Sugiyono  (2013:224)  teknik pengumpulan  data  merupakan  langkah  yang paling strategis dalam penelitian, karena tujuan utama dari penelitian adalah mendapatkan data.
Terdapat beberapa teknik pengumpulan  data  yang  digunakan  pada penelitian tugas akhir ini adalah sebagai berikut :

## 3.2.1 Study Pustaka (Library Research)
Studi pustaka teknik pengumpulan data dengan  melakukan  penelahan  terhadap  buku, literatur,  catatan,  serta  berbagai  laporan  yang berkaitan dengan masalah yang ingin dipecahkan.

## 3.2.2 Kuesioner
Pada penelitian ini, peneliti menggunakan  kuesioner  untuk  keperluan  test pertama  ( pre-test )  dan  dilanjutkan  dengan kuesioner  ( post-test )  yang  bertujuan  untuk memperoleh  nilai  akurat  terhadap  kegiatan konsultasi akademik di perguruan tinggi. Pada penelitian  ini  akan  dilakukan  penyebaran kuesioner dengan sampel tiga puluh responden pada  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas Bandar Lampung.

## 3.2.3 Perhitungan Sampel
Setelah Kuesioner disebar dan terkumpul, tahap selanjutnya adalah mengolah data dari penyebaran kuesioner yang menggunakan  skala likert .  Skala likert digunakan  untuk  mengukur  sikap,  pendapat, dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang  fenomena  sosial.  Maka  dengan  ini, penulis  menggunakan  bobot  nilai  sebagai berikut :
Tabel 3. 1 Pernyataan Bobot Kuisioner
Pernyataan Bobot Sangat Setuju 5 Setuju 4 Cukup/Kurang Setuju 3 Tidak Setuju 2 Sangat Tidak Setuju 1
Untuk  menghitung  jumlah  skor  ideal (kriterium) dari  seluruh  item,  digunakan rumus berikut, yaitu:
Skor  Kriterium  =  Nilai  Skala  x  Jumlah Responden Dengan skor tertinggi adalah 5 (seandainya seluruh  responden  menjawab  “SS”)  dan jumlah responden 30, maka dapat dirumuskan menjadi : 5 x 30 = 150
Selanjutnya  semua  jawaban  responden dijumlahkan  dan  dimasukkan  kedalam rating scale dan ditentukan daerah
jawabannya.  Selanjutnya,  skor  yang  telah diperoleh  kemudian  dimasukkan  kedalam rating scale berikut ini :
Rating  scale berfungsi  untuk  mengetahui hasil data angket secara umumdan keseluruhan  yang  didapat  dari  penilaian angket.  Dengan  ketentuan  penilaian  yaitu sebagai berikut:

## Tabel 3. 2 Nilai Rating Scale
Pernyataan Bobot Sangat Tidak Setuju 0-30 Tidak Setuju 31-60 Cukup/Kurang Setuju 61-90 Setuju 91-120 Sangat Setuju 121-150

## 4. PEMBAHASAN
Desain  model  diagram  class  untuk  dapat membentuk  informasi  yang  dapat  di  olah dengan chatter bot adalah sebagai berikut :
Gambar 1. Class Diagram
Berikut merupakan relasi antar tabel yang terjadi :
class Class Diagram Informasi - Kode Informasi:  int +  Informasi:  char +  Label:  char +  add() +  update() +  delete() Keyw ord - Kode Keyword:  int +  Keyword:  char +  add() +  update() +  delete() Kata - Id:  int +  Kata:  char +  Kata Ganti:  char +  add() +  update() +  delete() Setkey - Kode Informasi:  int +  Keyword:  char +  add() +  update() +  delete() Pesan - id:  int +  Npm:  char +  Tanya:  char +  Tanggal +  add() +  update() +  delete() CI_Controller Admin +  __construct() : var +  index() : var +  klas_pilih() : var +  arsip_konsultasi() : var +  pesan() : var +  informasi() : var +  keyword() : var +  nlp() : var +  key() : var +  kata() : var +  register() : var +  gantiphoto() : var +  regis() : var +  profil() : var +  fchatbot() : var +  gantilahphoto() : var +  login() : var +  do_login() : var +  logout() : var
Gambar 2. Relasi antar tabel
Untuk dapat merealisasikan database kedalam aplikasi maka flowchart yang di hasilkan adalah sebagai berikut :
Proses NLP Menerima Input Pesan Memecah Kalimat Menjadi Kata Simpan Dalam Array Pesan [X] X = x + 1 Mencari Kata Ketemu Kata Cari di Keyword Rubah Kata ya Ketemu Simpan di Variabel Kata <x Menampilkan Blasan di Chatbot Balasan Chat Knowledge Keyword Kata Ganti Pesan “ “ Tidak tidak ya
Gambar 3. Flowchart NLP
Dengan  implementasi  pengkodean  untuk flowchart  tersebut,  maka  chattbot  akan menampilkan  respon  berupa  text  bagi  setiap
pertanyaan  yang  di  inputkan  kedalam  sistem melalui form
Gambar 3. Tampilan sistem

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan oleh penulis maka dapat disimpulkan bahwa :
1. Dengan  adanya  aplikasi Chatbot dapat membantu  mahasiwa  dalam  melakukan proses kegiatan konsultasi akademik, hal ini  didapat  dengan  proses  pengumpulan data setelah implementasi chatbot dilakukan.
2. Flowchart sistem yang di terapkan dapat di  gunakan  untuk  membuat  chatbot dengan berbagai informasi yang di input ke dalam database

## 6. SARAN
Keyword  yang  di  input  dalam  sistem  masih sulit  untuk  di  terapkan  karena  terlalu  banyak keyword  yang  terjadi,  perlu  adanya sistem
tersendiri untuk dapat menentukan keyword  setiap  informasi  yang  di  input secara otomatis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1].Alhawiti,  K.  M.  (2014).  Natural  Language Processing  and  its  Use  in  Education. IJACSA) International  Journal  of  Advanced  Computer Science and Applications , 5 (12), 72–76.
[2].Iroju,  O.  G.,  &  Olaleke,  J.  O.  (2015).  A Systematic  Review  of  Natural  Language Processing in Healthcare. International Journal of  Information  Technology  and  Computer Science , 7 (8), 44–50.
https://doi.org/10.5815/ijitcs.2015.08.07
[3].Rahman,  A.  M.,  Al  Mamun,  A.,  &  Islam,  A. (2018).  Programming  challenges  of  chatbot: Current and future prospective. 5th IEEE Region 10 Humanitarian Technology Conference 2017,
R10-HTC 2017 , 2018 – January , 75–78. https://doi.org/10.1109/R10- HTC.2017.8288910
[4].Ranoliya, B. R., Raghuwanshi, N., & Singh, S. (2017).  Chatbot  for  university  related  FAQs. 2017  International  Conference  on  Advances  in Computing,  Communications  and  Informatics,
ICACCI  2017 , 2017 – January ,  1525–1530. https://doi.org/10.1109/ICACCI.2017.8126057
[5].Smith, C., McGuire, B., Huang, T., & Yang, G. (2006).  The  History  of  Artificial  Intelligence. University of Washington , (December), 27.
[6].Vichare,  A.,  Gyani,  A.,  Shrikhande,  Y.,  & Rathod, N. (2015). A chatbot system demonstrating Intelligent Behaviour using NLP,
4 (10), 4–6.
[7].Jurafsky D. dan Martin, J.H. (2008). Speech and Language  Processing:  An  Introduction  to Natural  Language  Processing,  Computational Linguistics, and Speech Recognition . 2 nd Edition.
New Jersey: Pearson, Prentice Hall.
[8].Nataliya Rassadko,  Yannis Velegrakis  (2013). On  Generating  Benchmark  Data  for  Entity Matching  Journal  on  Data  Semantics  March 2013, Volume 2,
[9]. Prof.Dr.  Sugiyono.  2012.  Metode  Penelitian Kuantitatif  Kualitatif  Dan  R&D  penerbit Alfabeta.