## IMPLEMENTASI REST API DAN YELLOW.AI UNTUK MENGURANGI JUMLAH TROUBLE TICKET DATA REKENING YANG BERULANG DENGAN CHATBOT TBIG OLIVE
Muhammad Tri Toto Wiharjianto, Khoirudin, Febrian Wahyu Christanto *) Program Studi S1 Teknik Informatika, Universitas Semarang Jalan Arteri Soekarno-Harra, Tlogosari, Kota Semarang, Indonesia 50196 febrian.wahyu.christanto@usm.ac.id

## ABSTRAK
Permasalahan berulangnya Trouble Ticket terkait data rekening menjadi beban bagi Helpdesk di PT Tower Bersama Group, mendorong penelitian ini. Tujuan utama adalah mengembangkan fitur perubahan data rekening pada Chatbot TBIG Olive dengan integrasi REST API dan Yellow.ai . Fokusnya adalah mengurangi jumlah tiket dan mempercepat proses administrasi karyawan. Metode penelitian mencakup implementasi fitur perubahan data rekening pada Chatbot TBIG Olive dengan memanfaatkan Yellow.ai dan REST API . Evaluasi dilakukan melalui kuesioner  kepuasan  pengguna.  Hasil  penelitian  menunjukkan  keberhasilan  dengan  penurunan  54,3%  jumlah pengajuan  perubahan  data  rekening,  pemangkasan  waktu  rata-rata  menjadi  1,9  jam,  dan  tingkat  keberhasilan 89,3%  melalui Chatbot .  Implementasi REST  API dan Yellow.ai pada Chatbot TBIG Olive terbukti  efektif mengurangi  jumlah Trouble  Ticket terkait  data  rekening  yang  berulang  serta  signifikan  mempercepat  proses administrasi karyawan di perusahaan ini.
Kata kunci: Chatbot, Troble Tickets, REST API, Helpdesk, Yellow.AI

## 1. PENDAHULUAN
Perusahaan  PT.  Tower  Bersama  Group  adalah perusahaan  yang  bergerak  dibidang  penyediaan infrastruktur telekomunikasi. Perusahaan ini mempunyai  sistem  dan  cara  tersendiri  dalam menyelesaikan  setiap  permasalahan  yang  terjadi mengenai  pekerjaan.  Para  karyawan  akan  membuat suatu bentuk laporan yang nantinya akan ditangani dan diperbaiki  oleh Helpdesk atau tim  dukungan lainnya . Bentuk  laporan  tersebut  dinamakan Trouble  Ticket. Dimana Trouble  Ticket itu  adalah permintaan  atau laporan  tentang  masalah  atau  gangguan  yang  terjadi pada  suatu  sistem,  layanan,  atau  produk  [1]. Trouble Ticket ini  biasanya  digunakan  oleh  perusahaan  atau karyawan  untuk  melacak  permintaan  karyawan  dan memastikan  bahwa  masalah  tersebut  diatasi  secara tepat waktu dan efektif [2].
Dalam  sistem  kerja  perusahaan,  karyawan  yang menghadapi  masalah  atau  kesulitan  dalam  pekerjaan mereka membuat Trouble Ticket dan mengirimkannya ke Helpdesk .  Selanjutnya, Helpdesk akan  menerima Trouble Ticket tersebut dan menetapkan kepada siapa dari operator yang bertanggung jawab menanganinya. Proses ini memakan waktu sekitar 2 hari. Setelah 2 hari berlalu,  operator  akan  mengeksekusi Trouble  Ticket yang telah diberikan oleh Helpdesk . Setelah pekerjaan selesai,  Helpdesk  akan  merespon  dan  menutup Trouble  Ticket  tersebut  sebagai  tanda  masalah  telah terselesaikan.
Dalam sistem internal perusahaan, informasi dan Trouble  Ticket sering  ditanyakan  berulang  melalui WhatsApp , menyulitkan Helpdesk memberikan respons cepat  24  jam.  Permintaan  perubahan  Nomor rekening  sering  menjadi Trouble  Ticket karena karyawan  butuh  bantuan Helpdesk ,  penting  saat
perjalanan  dinas  untuk  penggantian  anggaran.  Untuk mengatasi tantangan ini, perusahaan memperkenalkan Chatbot TBIG Olive berbasis Yellow . ai. Chatbot ini menggunakan  integrasi REST API dan Yellow . ai , sebuah  platform Chatbot dan  AI  conversational terkemuka. dengan kemampuan NLU untuk memahami bahasa alami [3]. Penelitian ini bertujuan
untuk mengimplementasikan solusi inovatif dengan mengembangkan  fitur  perubahan  data  rekening  pada Chatbot  TBIG  Olive.  Hal  ini  diharapkan  dapat mengurangi  jumlah  Trouble  Ticket  terkait  data rekening  yang  berulang,  mempercepat  proses administrasi,  dan  meningkatkan  efisiensi  layanan perusahaan  serta  menangani  permintaan  pelanggan [4].  Dengan  judul  “Implementasi REST  API dan Yellow.ai untuk  mengurangi  jumlah Trouble  Ticket data  rekening  yang  berulang  dengan Chatbot TBIG Olive ”,  penelitian  ini  mengusung  harapan  untuk memberikan  kontribusi  positif  bagi  PT.  Tower Bersama  Group  serta  menjadi  sumbangan  ilmiah  di bidang teknologi informasi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. AI ( Artifical Intelligence ) Teknologi Artifical Intelligence dapat diterapkan di  berbagai  bidang,  termasuk  Robotika,  penglihatan komputer ( computer vision ), pemrosesan bahasa alami ( natural  language  processing ),    pengenalan  pola ( pattern  recognition ),  sistem  syaraf  buatan  ( artificial neural system ), pengenalan suara ( speech recognition ) dan sistem pakar  ( expert system ) [5].
2.2. Chatbot
Teknologi Chatbot adalah  aplikasi  komputer yang berinteraksi dengan manusia melalui pesan teks atau  suara.  Ditenagai  oleh  kecerdasan  buatan  dan pemrosesan  bahasa  alami  (NLP),  chatbot  mampu memberikan  jawaban  atas  pertanyaan  manusia. Fungsinya  meliputi  layanan  informasi, customer service , dan beragam topik lainnya [6].

## 2.3. Visual Studio Code
Visual  Studio Code  menyediakan  berbagai fitur yang sangat berguna, antara lain Intellisense, integrasi Git,  debugging ,  dan  fitur  ekstensi  yang  dapat meningkatkan kemampuan editor teks tersebut. Fitur- fitur  ini  terus  berkembang  seiring  dengan  rilis-versi baru dari Visual Studio Code [7].

## 2.4. Bahasa Pemrograman C#
Bahasa  Pemrograman  C#  adalah  bahasa pemrograman  berorientasi  objek  dan  dilengkapi dengan perpustakaan kelas yang sangat lengkap yang berisi prebuilt component , sehingga memudahkan para programmer dalam mengembangkan program dengan lebih cepat [8]. bahasa pemrograman C# tidak hanya dapat digunakan dalam sistem operasi Windows, tetapi juga  dapat  digunakan  dalam  berbagai  sistem  operasi lainnya  seperti  Mac  OS,  Linux,  dan  sistem  operasi berbasis  UNIX  lainnya  dengan  menggunakan  Mono Framework.
2.5. Basis Data ( Database ) Teknologi  Basis  Data  atau Database adalah himpunan kelompok data / kumpulan data yang saling berhubungan  secara  logis  dan  deskripsinya,  yang disimpan  secara  bersama  sedemikian  rupa  dan dirancang untuk memenuhi kebutuhan informasi [9].

## 2.6. Whatsapp
WhatsApp memfasilitasi komunikasi era teknologi dengan mudah. Sebagai bagian media sosial, pengguna  bisa  berbagi  info dengan  simpel. Kepraktisan  WhatsApp  populer  untuk  komunikasi perorangan  atau  kelompok  [10].  Secara  keseluruhan, WhatsApp dapat dijelaskan sebagai aplikasi chat yang berfungsi  sebagai  alat  komunikasi  melalui  pesan, panggilan suara, dan panggilan video.

## 2.7. Website
Website adalah suatu tempat di dunia maya yang menampilkan berbagai informasi terkait dengan profil pemiliknya.  Dalam  bentuk  halaman-halaman  web yang dapat diakses melalui internet, website berfungsi sebagai  sarana  untuk  menyampaikan  informasi, berkomunikasi, atau melakukan transaksi [11].

## 2.8. Rest Api
2.9.
Representatif  State  Transition  Application Programming  Interface ( REST  API ). REST sendiri merupakan  standar  arsitektur  komunikasi  yang  biasa
diterapkan  dalam  pengembangan  situs  website  dan layanan  berbasis  aplikasi,  sedangkan API adalah tautan yang memungkinkan aplikasi untuk berinteraksi dan  berbagi  data  [12].  Teknologi  REST  menjadi populer  karena  mengonsumsi  bandwidth  yang  lebih sedikit,  sehingga  lebih  sesuai  untuk  digunakan  di lingkungan internet.

## 2.10. NLU
NLU  adalah  bentuk  kecerdasan  buatan  yang menggunakan  perangkat  lunak  komputer  untuk menafsirkan teks dan data tak terstruktur. NLU dapat mengurai  teks,  menerjemahkannya  ke  dalam  Bahasa yang bisa dimengerti oleh komputer, dan menghasilkan  keluaran  yang  bisa  dipahami  oleh manusia [13].

## 3. METODE PENELITIAN
Untuk mengembangkan fitur Chatbot yang ada, penulis menggunakan metode pengembangan Waterfall dengan  tujuan  yang  jelas  dan  tidak memerlukan perubahan besar pada tiap tahapan  [14]. Dengan metode waterfall proses langkah langkah juga menjadi  urut  dan  sistematis.  Metode Waterfall merupakan  metode  pengembangan  perangkat  lunak linear yang berurutan, dimana tahap demi tahap harus diselesaikan  sebelum  masuk  ke  tahap  berikutnya. Tahap-tahap  pengembangan Chatbot TBIG Olive meliputi analisis, desain, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan.
Dalam  Gambar  1  merupakan  gambar  yang menjadi  langkah-langkah  proses  pengembangan Chatbot TBIG Olive dengan metode waterfall .
Gambar  1. Metode waterfall

## 3.1. Analisis
Tahap  pertama  yang  dilakukan  penulis  dalam pengembangan  fitur Chatbot adalah  tahap  analisis yang  sangat  penting.  Pada  tahap  ini,  penulis memastikan bahwa Chatbot yang akan dikembangkan dapat  memenuhi  kebutuhan user dan  membantu memecahkan  masalah.  Beberapa  hal  yang  dilakukan meliputi  identifikasi  masalah  melalui  studi  literatur dan  wawancara  untuk  memperoleh  hasil  bahwa  user terkendala dalam proses ubah data rekening saat dinas, pengumpulan  data  NIK  karyawan,  data  bank,  dan nomor  rekening,  serta  pemahaman  kebutuhan user untuk proses ubah data rekening mandiri. Penulis juga telah menentukan metode REST API untuk mengambil data dari database dan algoritma dari Yellow.ai yang dapat menjawab permasalahan user dalam pengembangan Chatbot ini.
3.2. Desain
Tahap selanjutnya setelah analisis adalah desain, bertujuan  merancang Chatbot berdasarkan  hasil analisis  agar  sesuai  kebutuhan user serta  memilih platform dan teknologi yang tepat. Penulis merancang alur  baru update data  rekening  bank  pada Chatbot TBIG Olive ,  dimana user memilih  opsi  tersebut, memasukkan OTP dari email untuk verifikasi, sistem memeriksa  data  rekening  user,  jika  ada  tampil  opsi update dan delete, jika belum ada hanya update . User diminta  input  NIK,  bank  dan  nomor  rekening  baru untuk update .  Sistem  kemudian  menjalankan API untuk  mengubah  data  di database ,  melakukan  insert jika data baru, dan update jika sudah ada. Sedangkan untuk  delete, user hanya  input  NIK  lalu  sistem menjalankan API untuk menghapus data rekening user tersebut.

## 3.3. Implementasi
Pada tahap implementasi, bertujuan mewujudkan rancangan Chatbot pada  tahap  sebelumnya  menjadi aplikasi  yang  berfungsi.  Beberapa  hal  dilakukan meliputi  pengkodean  dan  integrasi  algoritma  ke platform Yellow.ai untuk  membangun  antarmuka Chatbot , pengujian satuan komponen dan fungsionalitas  keseluruhan Chatbot ,  serta  pelatihan model  agar  mampu  memproses  data  dan  memberi jawaban  sesuai.  Tahap  implementasi  ini  kritis  dalam waterfall untuk  mengimplementasikan  rancangan menjadi  sistem  utuh  berfungsi  dengan  baik,  serta melakukan  pengujian  dan  pelatihan  model Chatbot guna meningkatkan kemampuan pemrosesan data dan pemberian jawaban yang tepat.

## 3.4. Pengujian
Tahap pengujian bertujuan memastikan Chatbot yang  dibangun  telah  berfungsi  dengan  baik  dan memenuhi  kebutuhan  pengguna.  Pada  tahap  ini dilakukan  pengujian  fungsionalitas  program Chatbot apakah  sudah  sesuai  keinginan  dan  kebutuhan user . Penulis  juga melakukan pengujian  secara  fungsional, performa,  keamanan,  usabilitas,  dan  integrasi.  Tahap pengujian  ini  untuk  memperbaiki  dan  memastikan Chatbot siap  diimplementasikan  secara  luas  setelah terbukti  memenuhi  kebutuhan  pengguna  melalui berbagai pengujian yang dilakukan.

## 3.5. Pemeliharaan
Tahap  pemeliharaan  adalah  tahap  akhir  dalam metode waterfall pengembangan Chatbot TBIG Olive . Setelah  diluncurkan,  dilakukan  pemeliharaan  agar Chatbot tetap  berfungsi  dengan  baik  dan  memenuhi kebutuhan user .  Pemeliharaan  mencakup  perbaikan bug ,  penambahan  fitur  baru  sesuai  permintaan user , pembaruan keamanan dan kinerja agar lebih cepat dan efisien  merespons.  Proses  pemeliharaan  dilakukan secara berkelanjutan selama fitur Chatbot digunakan, agar tetap memenuhi kebutuhan user .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi  sistem Chatbot TBIG Olive dilakukan melalui beberapa tahapan penting. Pertama, dilakukan implementasi struktur tabel pada Database SQL  Server  yang  digunakan Chatbot sesuai  dengan perancangan Database yang telah dibuat sebelumnya, termasuk  mengimplementasikan  tabel  Master  Bank, Master User , dan Master Rekening Bank User beserta data-data  yang  relevan  di  dalamnya.  Tujuan implementasi  struktur  tabel  ini  adalah  untuk mengintegrasikan tabel-tabel tersebut ke dalam sistem Database Chatbot yang sudah ada, sehingga data yang dibutuhkan sistem tersedia dan terstruktur dengan baik di dalam Database . Contoh implementasi tabel dapat dilihat  pada  Gambar  1  yang  menampilkan  Tabel Master  Bank  beserta  atribut-atributnya  setelah diimplementasikan pada Database SQL Server untuk kebutuhan sistem Chatbot TBIG Olive .
Gambar 1. Implementasi tabel master bank
Kedua,  dilakukan  implementasi REST  API dan flow  di  platform Yellow.AI yang  digunakan Chatbot
TBIG Olive , meliputi implementasi EmployeeBankAccount, DeleteEmployeeRekBanks, UpdateEmployeeRekBank, dan EmployeeUpdateDataRekeningBank beserta service dan repository masing-masing.  Tujuannya  adalah untuk  menerapkan REST  API dan  flow  yang  telah dirancang  agar  dapat  berfungsi  dengan  baik  dalam mendukung  sistem Chatbot TBIG Olive .  Contoh implementasi API dapat  dilihat  pada  Gambar  2  yang mencontohkan kode sumber API EmployeeBankAccount beserta  fungsinya  setelah diimplementasikan.
Gambar 2. API EmployeeBankAccont
Ketiga,  dilakukan  implementasi  sistem Chatbot TBIG Olive itu  sendiri  setelah API dan  flow  selesai
dikembangkan.  Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian terhadap API menggunakan Swagger untuk memastikan performa dan kecepatan respons dari API yang  telah  dibuat.  Contoh  tampilan  pengujian API dapat  dilihat  pada  Gambar  3  yang  menampilkan pengujian API EmployeeBankAccount beserta  hasil elapsed  time-nya  untuk  mengevaluasi  kecepatan respons API .
Gambar 3. Pengujian API
Keempat,  dilakukan  implementasi  antarmuka pengguna  untuk  fitur  perubahan  data  rekening  pada Chatbot TBIG Olive .  Antarmuka  pengguna  dibuat agar  interaksi  pengguna  dengan Chatbot dalam melakukan  perubahan  data  rekening  dapat  berjalan dengan  baik.  Contoh  tampilan  antarmuka  pengguna dapat  dilihat  pada  Gambar  4  yang  menampilkan tampilan interface update data rekening pada Chatbot.
Gambar 4. Tampilan update data rekening
Kelima,  dilakukan  penyebaran  kuesioner  untuk mengevaluasi  kepuasan  pengguna  terhadap  performa fitur  perubahan  data  rekening  pada Chatbot TBIG Olive .  Kuesioner  disebarluaskan  dan  berhasil mengumpulkan  data  dari  pengguna  untuk  kemudian dianalisis. Contoh tampilan rangkuman hasil kuesioner dapat dilihat pada Gambar 5. Hasil analisis menunjukkan  bahwa  rata-rata  pengguna  merasa  puas dengan  performa  fitur  perubahan  data  rekening  pada Chatbot dengan skor 3,86 dari skala 1-5.
Gambar 5. Hasil analisis kuesioner
Hasil analisis kuesioner mengungkapkan pencapaian yang signifikan, dengan rata-rata pengurangan  pengajuan  perubahan  data  rekening  ke helpdesk mencapai  54,3%.  Informasi  lebih  lanjut terkait  perhitungan  rata-rata  penurunan  pengajuan perubahan data rekening ke helpdesk dapat dipelajari melalui  Gambar  6.  Peningkatan  efisiensi  ini menandakan  dampak  positif  dari  implementasi  fitur perubahan  data  rekening  pada Chatbot TBIG Olive dengan  integrasi REST  API dan Yellow.ai dalam mengelola Trouble Ticket terkait data rekening di PT Tower Bersama Group.
Gambar 6. Detail perhitungan rata-rata penurunan
Penerapan  fitur  ini  berhasil  mengurangi  waktu rata-rata  penyelesaian  menjadi  kurang  dari  10  menit, berbeda  secara  signifikan  dengan  proses  sebelumnya yang  memakan  waktu  2  hari  melalui helpdesk . Informasi lebih lanjut dapat ditemukan pada Gambar 7.
Gambar 7. Penurunan waktu penyelesaian
Terakhir,  sistem Chatbot TBIG Olive beserta fitur perubahan data rekening yang telah dikembangkan  diserahkan  ke  pihak  perusahaan. Penyerahan  dilakukan  melalui  sosialisasi  dan dokumentasi pada portal internal perusahaan TbigSys dan  aplikasi  absensi  karyawan TbigMobile .  Contoh dokumentasi berupa flyer sosialisasi fitur pada portal TbigSys dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Flyer sosialisasi fitur pada portal TbigSys
Secara keseluruhan, sistem Chatbot TBIG Olive beserta  fitur  perubahan  data  rekening  berhasil diimplementasikan  dengan  melalui  beberapa  tahapan penting  tersebut.  Fitur  perubahan  data  rekening  pada Chatbot juga  terbukti  dapat  memberikan  kepuasan kepada pengguna dalam mempermudah dan mempercepat  administrasi  data  rekening  mereka berdasarkan  hasil  kuesioner  evaluasi  kepuasan pengguna.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  dapat disimpulkan  bahwa  implementasi REST  API dan Yellow.ai pada Chatbot TBIG Olive telah  berhasil mengurangi jumlah Trouble Ticket data rekening yang berulang.  Melalui  kuesioner  didapatkan  rata-rata pengurangan  pengajuan  perubahan  data  rekening  ke helpdesk sebesar  54,3%  setelah  menggunakan  fitur Chatbot . Selain itu, implementasi fitur ini juga berhasil mempercepat  waktu  rata-rata  penyelesaian  menjadi kurang  dari  10  menit  dibandingkan  2  hari  melalui helpdesk . Kuesioner menunjukkan tingkat keberhasilan  permintaan  perubahan  data  rekening melalui Chatbot mencapai 89,3%. Secara keseluruhan, implementasi fitur pada Chatbot TBIG Olive terbukti berhasil mengurangi Trouble Ticket data rekening dan mempercepat proses administrasi karyawan. Disarankan untuk melakukan evaluasi dan pemantauan  kinerja  Chatbot  TBIG  Olive  secara berkala  setelah  implementasi  fitur  baru,  memberikan pelatihan dan sosialisasi kepada karyawan, mengumpulkan  data  penggunaan  fitur  baru  untuk analisis perbaikan ke depan, serta promosi internal atas keberhasilan  implementasi  agar  integrasi  teknologi Chatbot  dan  otomasi  layanan  nomor  rekening  dapat berjalan optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R. Sanjaya and S. Sondari, “Sistem Pengelolaan Gangguan  Layanan  TI  Menggunakan  Trouble Ticket Di PT. Trindo Pratama,” J. Inform. , vol. 4, no. 1, 2017.
[2]  N. Ardi, “Pengembangan Aplikasi 5S Management System,” pp. 17–19, 2022.
[3]  L.  Anindyati,  “Analisis  dan  Perancangan Aplikasi  Chatbot  Menggunakan  Framework Rasa  dan  Sistem  Informasi  Pemeliharaan Aplikasi  (Studi  Kasus:  Chatbot  Penerimaan Mahasiswa  Baru  Politeknik  Astra),” J.  Teknol.
Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  291– 300, 2023.
[4]  M.  I.  I.  Djamal,  K.  Sujatmoko,  and  I.  I. Tritoasmoro,  “Perancangan  Chatbot  Penjualan
Obat Bebas Berbasis Whatsapp Dengan Integrasi Robotic Process Automation (RPA),”
eProceedings Eng. , vol. 9, no. 6, 2023.
[5]  E.  Yuniar  and  H.  Purnomo,  “Implementasi Chatbot"  Alitta"  Asisten  Virtual  Dari  Balittas Sebagai Pusat Informasi Di Balittas,” Antivirus J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 13, no. 1, pp. 24–35, 2019.
[6]  A.  Iswandi,  “Implementasi  Chatbot  Pada  Order Management,” Implementasi  Chatbot  Pada Order  Manag.  Syst.  Usaha  Mikro  Kecil Menengah ,  p.  105,  2018,  [Online].  Available: https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/5460
[7]  P.  Studi,  T.  Informatika,  S.  Tinggi,  M. Informatika,  And  D.  A.  N.  Komputer, “Implementasi  Chatbot  Asisten  Virtual  pada Website  Profil  Hima  Murung  Raya  di  Kota Forward Chaining” 2021.
[8]  Y.  Arkhiansyah  and  M.  Hidayat,  “Rancang Bangun Perangkat Lunak Monitoring
Menggunakan  Sensor  Timbangan  Dinamis Terhadap  Muatan  Kendaraan  Dan  Penindakan Pada Gerbang Tol,” J. SIMADA (Sistem Inf. dan Manaj. Basis Data) , vol. 4, no. 2, pp. 118–127, 2021.
[9]  N. E. Alfia, “Perancangan Aplikasi Retensi Data Pada  Database  MySQL  (Studi  Kasus:  PT. Telkomsigma),” JUSIBI (Jurnal Sist. Inf. dan E- Bisnis) , vol. 2, no. 3, pp. 364–374, 2021.
[10]  S. Okvireslian, “Pemanfaatan aplikasi Whatsapp sebagai  media  pembelajaran  dalam  jaringan kepada peserta didik paket B Uptd Spnf Skb Kota Cimahi,” Comm-Edu (Community Educ. Journal) , vol. 4, no. 3, pp. 131–138, 2021.
[11]  P. A. R. Devi, N. Fauziyah, A. R. Rahim, and S. Sukaris,  “Sistem  Informasi  Desa  Berbasis  Web Di  Desa  Tenggor  Kecamatan  Balongpanggang Kabupaten Gresik,” DedikasiMU  J.  Community Serv. , vol. 2, no. 4, pp. 598–606, 2020.
[12]  H. Asgar and B. Hartono, “Rancang Bangun Rest Api Aplikasi Weshare Sebagai Upaya Mempermudah Pelayanan Donasi Kemanusiaan,” J. Inform. Teknol. dan Sains , vol. 4, no. 1, pp. 8–14, 2022.
[13]  J.  A.  Putra,  “Penerapan  natural  language processing dalam aplikasi chatbot sebagai media pencarian informasi dengan menggunakan react: studi kasus Institut Bisnis dan Informatika Kwik Kian
Gie/Jasen Aprian Putra/52160253/Pembimbing:  Akhmad  Budi.” Institut  Bisnis  dan  Informatika  Kwik  Kian  Gie, 2020. [14]  T. Pricillia, “Perbandingan Metode Pengembangan  Perangkat  Lunak  (Waterfall, Prototype, RAD),” J. Bangkit Indones. , vol. 10, no. 1, pp. 6–12, 2021.