Walisongo Journal of Information Technology, Vol. 5 No. 1 (2023): 15‑26 DOI: https://doi.org/10.21580/wjit.2023.5.1.14793 Copyright © 2023 WJIT: Walisongo Journal of Information Technology

## Chatbot Telegram Menggunakan Natural Language Processing
Mhd. Furqan 1 , Sriani 1 , Muhammad Naufal Shidqi 1 , ∗
1 Department of Computer Science, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Indonesia ∗ Penulis Korespondensi: naufalshidqi.fal@gmail.com

## Abstract
Social media can help in everyday life to communicate and chat without distance limits. Poltekpar has a website that provides information about university entrance tests and Frequently Ask Questions (FAQ) which aims to help new students ind information regarding registration at the Poltekpar. To improve public services, Poltekpar must provide the best service to prospective students. Services that previously used FAQs had problems not being able to answer quickly, so they were considered less ef icient, so it will be easier with Chatbots that can answer questions in real time. The research method used is the Waterfall System Development Life Cycle (SDLC) which has four stages, namely analysis, design, coding and testing and uses the User Acceptance Testing (UAT) application testing technique. In this research, the process of making the system uses the Natural Language Processing (NLP) method which is applied to systems built with Telegram Messenger and the Python programming language. The Chatbot results tested got a percentage value of 94%. These results show that the Chatbot system is very feasible and effective in helping students obtain the information they need.
Keywords: Chatbot, Frequently Ask Question, Natural Language Processing, Telegram

## Abstrak
Media sosial dapat membantu dalam kehidupan sehari‑hari untuk berkomunikasi dan mengobrol tanpa batas jarak. Poltekpar memiliki website yang menyediakan informasi tentang tes masuk universitas dan Frequently Ask Question (FAQ) yang bertujuan membantu mahasiswa baru menemukan informasi terkait pendaftaran di Poltekpar. Untuk meningkatkan pelayanan publik, Poltekpar harus memberikan pelayanan yang terbaik pada calon mahasiswa. Pelayanan yang sebelumnya menggunakan FAQ memiliki kendala tidak dapat menjawab secara cepat, sehingga dinilai kurang e isien, maka akan lebih mudah dengan adanya Chatbot yang dapat menjawab pertanyaan secara realtime. Metode penelitian yang digunakan merupakan System Development
ISSN: 2715‑0143 (online), 2714‑9048 (print) https://journal.walisongo.ac.id/index.php/jit/index
Life Cycle (SDLC) Waterfall yang memiliki empat tahap yaitu analysis, design, coding dan testing dan menggunakan teknik pengujian aplikasi User Acceptance Testing (UAT). Dalam penelitian ini melakukan proses pembuatan sistem dengan menggunakan metode Natural Language Processing (NLP) yang diterapkan pada sistem yang dibangun dengan Telegram Messenger dan bahasa pemrograman Python. Hasil Chatbot yang diuji mendapat nilai persentase sebesar 94%. Hasil ini menunjukkan sistem Chatbot sangat layak dan efektif dalam membantu mahasiswa memperoleh informasi yang dibutuhkan.
Kata kunci: Chatbot, Frequently Ask Question, Natural Language Processing, Telegram

## 1 Pendahuluan
Memasuki era teknologi saat ini, banyak sekali kebutuhan pengguna akan media informasi yang cepat dan mudah (Budiman et al., 2021). Bentuk pemanfaatan teknologi adalah adanya alat yang dapat membantu komunikasi dalam kehidupan sehari‑hari, salah satunya melalui media sosial. Media sosial merupakan aplikasi berbasis internet, dengan pengguna media sosial dapat melakukan chatting tanpa dibatasi oleh jarak (Sudirman, 2016), salah satu contoh media sosial adalah aplikasi Telegram.
Telegram sebagai aplikasi pesan
instan diklaim bisa mengatasi kelemahan yang terdapat pada Whatsapp. Telegram adalah aplikasi
berbasis cloud dan alat enkripsi. Telegram menyediakan enkripsi end‑ to‑end, penghancuran pesan secara otomatis, dan infrastruktur multi‑pusat data (Hamburger, 2014).
Aplikasi Telegram banyak disukai karena multi platform dan ringan, Telegram juga menyediakan Application Programming Interface (API) dengan dokumentasi yang lengkap untuk pengembangan sehingga pembuatan chatbot di Telegram dapat dilakukan dengan baik (Ong et al., 2015). Ada itur utama yang disediakan Telegram
untuk chatting yaitu Chat Messenger. Beberapa agensi menggunakan Chat Messenger sebagai Layanan Pelanggan.
Poltekpar memiliki website yang di dalamnya terdapat layanan FAQ yang dirancang untuk membantu mahasiswa baru menemukan informasi terkait pendaftaran di perguruan tinggi. Dalam rangka meningkatkan pelayanan publik, sebagai lembaga pendidikan perlu memberikan pelayanan yang terbaik kepada calon peserta didik. Jika layanan dulu memiliki FAQ memiliki kendala tidak dapat menjawab secara cepat, maka akan lebih mudah dengan chatbot yang dapat menjawab pertanyaan secara real time.
Chatbot adalah program komputer yang dapat mensimulasikan percakapan dengan menggunakan bahasa alami (P dan Afrianto, 2015), pada dasarnya chatbot mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, sehingga komputer dapat melakukan percakapan dengan pengguna (Rosyadi et al., 2020). Natural Language Processing (NLP) atau sering disingkat NLP
adalah salah satu cabang kecerdasan buatan dimana komputer dirancang untuk berkomunikasi dengan manusia menggunakan bahasa alami, seperti bahasa Indonesia (Ali, 2017). Model komputasi seperti ini berguna untuk memudahkan komunikasi antara
WJIT: Walisongo Journal of Information Technology – Vol. 5 No. 1 (2023)
manusia dan komputer dalam hal pencarian informasi (Ridha et al., 2020).
Penelitian ini bertujuan untuk membangun Chatbot guna memaksimal‑ kan otomatisasi FAQ di Poltekpar Medan dengan menggunakan metode NLP dan diterapkan pada chat messenger Telegram. Sehingga chatbot yang telah dibangun dapat berkontribusi dalam meningkatkan pelayanan yang mampu menjawab pertanyaan secara otomatis.

## 2 Kerangka Teori
Natural Language Processing (NLP) adalah bidang kecerdasan buatan yang mempelajari interaksi manusia‑ komputer menggunakan bahasa alami. Model komputer seperti ini berguna untuk memudahkan komunikasi antara manusia dan komputer yang mencari informasi sehingga keduanya dapat berkomunikasi dalam bahasa alami (Ali, 2017). Beberapa proses preprocessing yang terdapat pada Natural Language Processing, yaitu:
1. Case folding, adalah salah satu proses pengolah kata. Proses ini mengubah huruf besar menjadi huruf kecil. Selain itu, angka dan simbol khusus seperti tanda seru (!), koma (,), garis miring (/), lebih dari (>), kurang dari (danlt;) dll tidak terlalu penting dalam klasi ikasi juga dilaksanakan (Hermawan dan Bellaniar Ismiati, 2020). 2. Tokenisasi, menggambarkan proses membagi teks menjadi kata‑kata, menggunakan spasi sebagai pemisah, dengan tujuan membuat setiap kata berdiri sendiri, tidak terkait dengan kata lain (Nata dan Yudiastra, 2017).
3. Part‑of‑Speech Tagging, adalah penugasan tag POS ke kalimat atau kata. Pengkodean POS dapat dilakukan dengan memberikan pengenal pada setiap kata seperti kata kerja, kata benda, kata sifat, dan aturan tata bahasa lainnya. 4. Syntactic Parsing, adalah proses menganalisis sintaksis kalimat berdasarkan teori gramatikal tertentu. Proses screening secara umum dapat dibagi menjadi dua bagian, yaitu kelompok ketergantungan dan kelompok daya tarik.
5. Stemming merupakan tahap
menciptakan kata dasar dari sebuah kata dengan menghilangkan su iks dari kata tersebut seperti ”in‑”, ”‑nya” dll (Sivakumar dan Gunasundari, 2017).
6. Stopword Removal adalah proses iltering, sebuah kalimat biasanya mengandung beberapa kata yang tidak lagi memiliki makna substantif, seperti ”ini”, ”ini”, dll. Oleh karena itu, untuk meningkatkan e isiensi klasi ikasi, kata‑kata yang sering muncul tetapi tidak berdampak tinggi dihilangkan pada langkah ini (Indraloka dan Santosa, 2017).
7. Stopword merupakan kumpulan kata umum (common words) yang tidak penting namun kerap muncul. Contoh stopword pada bahasa Indonesia adalah ”ke”, ”di”, ”yang”, dll.
Menurut Pendekatan Natural Language Processing percakapan dalam program chatbot seperti percakapan antar manusia. Obrolan dilakukan melalui koneksi Internet, sehingga pengguna dapat mengobrol dengan chatbot kapan saja, di mana saja. Analisis entitas dianggap sebagai
WJIT: Walisongo Journal of Information Technology – Vol. 5 No. 1 (2023)
masalah pemrosesan Natural Language Processing (NLP) (Hartono et al., 2016).

## 3 Metode
Pada penelitian ini, NLP diimplementasikan pada chat messenger Telegram. Proses yang dilakukan terlihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja
Dari perencanaan pada Gambar 1 dapat dijelaskan tahap‑tahapnya sebagai berikut:
1. Input Kalimat, Input pada sistem ini tentunya berupa kata kunci dengan kalimat sederhana yang akan disampaikan oleh pengguna ke sistem proses selanjutnya yang akan dijalankan dengan menggunakan metode natural language processing dalam pengecekan kalimat yang akan dimasukkan . 2. Case Folding, Pada tahap ini, Anda akan mengubah keseluruhan kalimat dari huruf besar menjadi huruf kecil (Hermawan dan Bellaniar Ismiati, 2020). 3. Normalisasi, Pada tahap ini mereka akan mengubah kata tidak
baku menjadi kata baku atau kata biasa.
4. Tokenization, yaitu proses yang digunakan untuk membagi input data atau teks menjadi token kata tunggal (Ab. Nasir et al., 2020). 5. Hapus Karakter Khusus. Tahap ini menghilangkan simbol dan tanda baca dalam kalimat. Pada penelitian ini, perintah‑ perintah yang disediakan oleh Python dapat digunakan untuk membersihkan tanda baca. 6. Hapus Angka, Pada tahap ini akan menghilangkan angka dalam kalimat (Nata dan Yudiastra, 2017). 7. (Stopword Removal), tahap ini berfungsi untuk memilah kata‑ kata yang penting pada token yang dihasilkan oleh proses sebelumnya. Daftar stopword dicatat dalam tabel menggunakan daftar stopword yang digunakan dalam penelitian ini oleh Tala
(2003), yaitu stopword bahasa Indonesia, yang meliputi kata‑ kata seperti: ini, itu, yang, ke, di, di, ke, dan seterusnya (Indraloka dan Santosa, 2017).
8. Stemming, Stemming merupakan proses pembentukan kata dasar. Istilah‑istilah yang diperoleh dari langkah eliminasi stopword diturunkan. Proses sebenarnya adalah menghasilkan kata kunci karena kata kunci ini memberikan dokumen/informasi yang lebih relevan (Sivakumar dan Gunasundari, 2017).
9. Hasil yang akan dikeluarkan pada sistem ini adalah jawaban atas pertanyaan pengguna berupa jawaban benar atau salah (tidak ditemukan jawaban). Selanjutnya akan dilakukan
WJIT: Walisongo Journal of Information Technology – Vol. 5 No. 1 (2023)
perencanaan sistem, di mana metode dan data yang telah diperoleh akan dirancang, sehingga selama proses
pembangunan sistem akan lebih mudah untuk diimplementasikan ke dalam aplikasi. Kemudian akan dilakukan pengembangan sistem berdasarkan
desain sistem yang telah dibuat.
Desain yang telah selesai kemudian diimplementasikan ke dalam sebuah aplikasi.
Identi ikasi sistem adalah contoh model skematik yang memperlihatkan tata letak keadaan suatu sistem dengan memperlihatkan komponen perangkat lunak yang beroperasi pada perangkat keras. Ponsel dan komputer (komputer) yang menggunakan salah satu fungsi Telegram Messenger yaitu bot digunakan sebagai perangkat keras. Bot ini kemudian akan menjawab atau menanggapi pertanyaan lebih lanjut dari pengguna atau pelanggan.
Arsitektur sistem ditunjukkan pada Gambar 2. Pengguna mengirim pesan teks ke akun bot melalui server
Telegram dan meneruskannya ke server bot. Server bot memproses pesan tersebut sehingga dapat memberikan respon yang benar kepada pengguna dalam bentuk pesan teks. Tanggapan dikirim ke pengguna melalui server Telegram.
Gambar 2. Arsitektur Sistem
Arsitektur sistem dalam Gambar 2 dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Pengguna atau Klien mengirim pesan frase (kueri) dari desktop atau seluler.
2. Pesan diterima oleh server Telegram, yang kemudian diteruskan melalui server bot API Telegram. 3. Server bot berbasis Python menerima pass dari API Telegram dan kemudian beralih ke sisi Python untuk melakukan NLP
pada input data.
4. Data yang sudah diolah menggunakan
NLP kemudian dilakukan pengecekan database untuk melihat apakah data yang diterima sesuai dengan data yang ada di database (Okta iani, 2020).
Penelitian ini akan menggunakan teknik pengumpulan data berikut:
1. Penelitian kepustakaan adalah teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara mencari informasi dari buku, jurnal ilmiah dan sumber lain, yang secara alami berkaitan dengan penelitian yang dilakukan oleh peneliti yaitu mengenai pembuatan chatbot menggunakan metode NLP.
2. Observasi adalah teknik yang akan digunakan untuk mengumpulkan data dengan cara mengamati secara langsung objek penelitian, akan dikumpulkan informasi dan pengetahuan berupa pertanyaan tentang pendaftaran mahasiswa baru yang akan menjadi fokus penelitian. Peneliti mengambil data berupa informasi dan berupa pertanyaan di Poltekpar yang terletak di Jalan Rumah Sakit Haji
No 12 Medan. Penggunaan sistem ini diawali
dengan pencarian jawaban atas
pertanyaan input dari pengguna. Proses
WJIT: Walisongo Journal of Information Technology – Vol. 5 No. 1 (2023)
pertama yang dilakukan Terdapat 3 langkah dalam proses klasi ikasi teks untuk memproses input berupa kalimat teks. Text preprocessing adalah tahapan yang paling penting dari klasi ikasi teks. Daftar umum untuk basis chatbot. Ada 2 langkah dalam pengolahan teks, yaitu tokenization dan stemming. Langkah tokenizing merupakan langkah pemisahan string input berdasarkan masing‑masing kata penyusunnya (Ratniasih et al., 2017) dengan memakai tanda baca dan spasi untuk pemisah. Perintah tokenisasi yang dipakai dalam penelitian ini yaitu kata token() yang telah tersedia pada Natural Language Toolkit (NLTK). Fungsi NLTK sebagai berikut:
1. Mendeteksi tanda baca sebagai karakter terpisah.
2. Pisahkan koma dan tanda petik jika diikuti dengan spasi.
3. Pisahkan titik‑titik yang muncul di akhir baris. Selain itu juga menggunakan API yang dibuat
dengan menggunakan bahasa pemrograman Python, Penelitian ini bertujuan untuk membantu pengguna dalam menemukan informasi terkait Poltekpar secara real time.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Pada penelitian ini data berupa dataset diambil dan dikumpulkan dari pihak Poltekpar dan website yaitu poltekparmedan.ac.id, data tersebut berupa FAQ yang berisi pertanyaan dan informasi seputar Poltekpar yang sering ditanyakan. Untuk menjalankan sistem, pengguna menginputkan kalimat ke dalam aplikasi chat Telegram. Antarmuka chatbot yang telah dibangun ditunjukkan pada Gambar 3.
Hasil dari sistem Chatbot tersebut adalah proses pencarian jawaban dan percakapan yang dilakukan. Beberapa skenario dibahas. Skenario digunakan untuk mencocokkan input dan output yang diharapkan. Skenario tersebut ditunjukkan dalam Tabel 1.
Gambar 3. Antarmuka Chatbot
Berdasarkan hasil chat yang dibangun, diperoleh sistem yang mampu memberikan jawaban berdasar‑ kan input dari pengguna. Saat pengguna menggunakan Chatbot untuk pertama kalinya. Pertanyaan yang dapat dijawab oleh chatbot terbatas pada pendaftaran perguruan tinggi, informasi terkait Poltekpar, dan sistem perkuliahan.
Pengembangan Chatbot mengguna‑ kan metode natural language processing membuahkan hasil yang baik. Sistem dapat yang telah dibuat dan jawaban yang telah ditentukan.
Sistem chatbot yang dibangun pada penelitian ini gagal merespon ketika terjadi salah ketik atau salah ketik pada input yang dimasukkan oleh pengguna.
WJIT: Walisongo Journal of Information Technology – Vol. 5 No. 1 (2023)
Tabel 1. Pengujian Chatbot
No Masukan Tanggapan Keterangan Status 1  /Star Pengujian pada pertama kali dengan Chatbot, untuk dapat melihat  tampilan  seperti gambar  diatas  adalah  yaitu mengakses https://t.me/poltekparmeda n.bot . Berhasil 2  Permisi saya ingin tau tentang Poltekpar? Langkah awal dalam menggali  informasi  seputar kampus adalah menanyakan mengenai  profil  kampus. Dengan memberikan masukan  berupa  kalimat “permisi  saya  ingin  tau tentang  Poltekpar?”,  maka Chatbot  akan  memberikan informasi  mengenai  profil Poltekpar. Berhasil 3  Di mana alamat Poltekpar? Pertanyaan mengenai alamat kampus  adalah  pertanyaan umum, maka peneliti memilih kalimat masukan “di mana  alamat  poltekpar?” kemudian  Chatbot  akan memberikan jawaban berupa  informasi  alamat lengkap Poltekpar. Behasil 4  Apa saja jurusan yang tersedia Pemilihan  kalimat  masukan “apa  saja  jurusan  yang tersedia  pada  Poltekpar?” karena  umumnya  calon mahasiswa  akan  melakukan
Berhasil
WJIT: Walisongo Journal of Information Technology – Vol. 5 No. 1 (2023)
No Masukan Tanggapan Keterangan Status pada Poltekpar? riset mengenai jurusan yang tersedia pada kampus tujuan,  maka  Chatbot akan menampilkan hasil pencarian  dari  pertanyaan yang telah diajukan. 5  Bagaimana tata cara daftar di Poltekpar? Pemilihan  kalimat  masukan “saya ingin bertanya mengenai  alur  daftar?” karena merupakan pertanyaan umum yang akan ditanyakan calon mahasiswa yang  ingin  mendaftar  di Poltekpar.  Dengan  balasan pesan dari Chatbot mengenai tahap pendaftaran di Poltekpar. Berhasil 6  Biaya kuliah di Poltekpar Biaya  kuliah  masih  menjadi salah  satu  faktor  utama sebagian  mahasiswa  dalam menyambung studinya. Maka calon pertanyaan biaya kuliah  akan  sering  sering ditanyakan. Berhasil 7  Bagaimana dengan sistem perkuliahan di poltekpar? Sistem  perkuliahan  menjadi salah satu faktor utama yang akan dipertimbangkan calon mahasiswa  dalam  memilih kampus,  maka  masukan pertanyaan
“Bagaimana dengan  sistem  perkuliahan di  poltekpar?”  dipilih  untuk Berhasil
WJIT: Walisongo Journal of Information Technology – Vol. 5 No. 1 (2023)
No Masukan Tanggapan Keterangan Status Chatbot  dapat  memberikan informasi sistem perkuliahan di Poltekpar. 8  Apakah beasiswa tersedia? Umumnya  calon  mahasiswa mencari tahu apakah kampus menyediakan beasiswa yang relevan, maka dipilih  masukan  “Apakah tersedia  beasiswa?” dengan balasan  pesan yang  berhasil direspons  oleh  bot  yaitu memberikan sebuah informasi  beasiswa  yang tersedia pada Poltekpar. Berhasil 9  Cek lulus Untuk mempermudah melihat  status  pendaftaran calon mahasiswa  yaitu dengan  memilih  kalimat masukan “Cek lulus”, dengan balasan  pesan yang  berhasil direspons  oleh  bot  yaitu memberikan  sebuah link untuk melihat daftar kelulusan. Berhasil 10  Kapan jadwal smm? Pertanyaan mengenai jadwal smm umum ditanyakan oleh mahasiswa,  maka  kalimat masukan  “Kapan  jadwal smm?” dipilih untuk Chatbot dapat memberikan informasi berupa link untuk mengetahui  jadwal  secara keseluruhan. Berhasil Jadi jika terjadi salah ketik, chatbot akan menjawab pertanyaan pengguna yang berulang‑ulang. Hal ini dikarenakan mesin chatbot menganalisis kata masukan yang sesuai dengan kata kunci yang ditentukan dan tidak menganalisis memberikan jawaban yang sesuai dengan input yang masukkan. Input dicocokkan terhadap kata kunci kesamaan antara kata input dan kata kunci. Jika kata yang tidak cocok maka terdeteksi salah, melihat kesamaan kata membuat Chatbot mendeteksi kata tersebut benar sesuai dengan skor kesamaan yang tinggi.
Karena adanya kecerdasan buatan dalam bentuk Chatbots, diharapkan dapat melakukan hal tersebut dimanfaatkan oleh pihak Poltekpar dalam upaya memberikan kemudahan dan kecepatan bagi mahasiswa untuk mendapatkan informasi yang mereka butuhkan.
Selanjutnya dilakukan pengujian dengan metode UAT untuk mengetahui keefektifan
Chatbot yang
telah dibangun. Pengujian dilakukan dengan memberikan 5 pertanyaan kepada
30 responden (mahasiswa) dimana terdapat 5 pilihan yaitu Sangat Tidak
WJIT: Walisongo Journal of Information Technology – Vol. 5 No. 1 (2023)
Setuju, Tidak Setuju, Cukup, Setuju, Sangat Setuju. Hasil pengujian ditunjukkan pada Tabel 2. Tabel 2. Hasil UAT No  Pertanyaan Hasil 1 Apakah Chatbot mudah dioperasikan? 93% 2 Apakah fitur Chatbot mudah dikenali? 94,6% 3 Apakah isi Chatbot mudah dipahami? 96,6% 4 Apakah jawaban yang disajikan sudah sesuai dengan kebutuhan? 94% 5 Apakah jawaban yang disajikan mudah dipahami? 92,6%
Berdasarkan hasil UAT pada Tabel 2, diperoleh nilai rata‑rata sebesar (93+94,6+96,6+94+92,6)%/5=94,16%.
Dengan demikian tingkat penerimaan pengguna terhadap Chatbot ini adalah
94%. Hasil pengujian dengan tingkat keberhasilan sebesar 94%
menunjukkan bahwa Chatbot sangat layak dan efektif untuk digunakan.

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, diperoleh kesimpulan bahwa dengan menerapkan proses NLP pada pengolah kata, data yang akan diolah dapat disaring dengan cepat dan tepat sehingga menghasilkan satuan kata yang baik sehingga program dapat mengidenti ikasi atau memahami pertanyaan yang diajukan oleh mahasiswa, antara lain mengenai pendaftaran perkuliahan.
Chatbot bekerja dengan baik sesuai dengan alur yang telah ditetapkan, yaitu dimulai dengan membuka pesan, setelah itu pengguna bisa bertanya sesuai dengan keinginan pengguna, kemudian Chatbot menjawab berdasarkan kata kunci yang telah ada sebelumnya. Pada pengujian UAT didapatkan hasil bahwa pengguna cukup puas dengan Chatbot, dan Chatbot sangat layak dan efektif dengan persentase sebesar 94%.

## Referensi
Ab. Nasir, A. F., Seok Nee, E., Sern Choong, C., Shahrizan Abdul Ghani, A., Abdul Majeed, A. P. P., Adam, A. dan Furqan, M. (2020), ‘Text‑based emotion prediction system using machine learning approach’, IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 769 (1), 012022. doi: 10.1088/1757‑899X/769/1/012022. URL: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1757‑899X/769/1/012022
Ali, A.‑R. (2017), ‘Pengenalan Natural Language Toolkit (NLTK)’.
URL: https://code.tutsplus.com/id/tutorials/introducing‑the‑natural‑language‑ toolkit‑nltk–cms‑28620
Budiman, I., Saori, S., Anwar, R. N., Fitriani dan Pangestu, M. Y. (2021), ‘ANALISIS PENGENDALIAN MUTU DI BIDANG INDUSTRI MAKANAN (Studi Kasus: UMKM

## WJIT: Walisongo Journal of Information Technology – Vol. 5 No. 1 (2023)

## Chatbot Telegram Menggunakan Natural Language Processing
Mochi Kaswari Lampion Kota Sukabumi)’, Jurnal Inovasi Penelitian 1 (10), 2185– 2190.
URL: https://stp‑mataram.e‑journal.id/JIP/article/view/419
Hamburger, E. (2014), ‘Why Telegram has become the hottest messaging app in the world’.
URL: https://www.theverge.com/2014/2/25/5445864/telegram‑messenger‑ hottest‑app‑in‑the‑world
Hartono, Abdullah, D., Hartama, D., Roslina, Furqan, M., Zarlis, M. dan Situmorang, Z. (2016), SENTIMENT ANALYSIS USING CONTEXT BASED FUZZY LINGUISTIC HEDGES, in ‘Proceeding International Conference of Computer, Environment, Social Science, Engineering and Technology (ICEST) 2016’, Medan, Indonesia, pp. 160–162.
Hermawan, L. dan Bellaniar Ismiati, M. (2020), ‘Pembelajaran Text Preprocessing berbasis Simulator Untuk Mata Kuliah Information Retrieval’, Jurnal
Transformatika 17 (2), 188. doi: 10.26623/transformatika.v17i2.1705. URL: https://journals.usm.ac.id/index.php/transformatika/article/view/1705
Indraloka, D. S. dan Santosa, B. (2017), ‘Penerapan Text Mining untuk Melakukan Clustering Data Tweet Shopee Indonesia’, Jurnal Sains dan Seni ITS 6 (2). doi: 10.12962/j23373520.v6i2.24419.
URL: http://ejurnal.its.ac.id/index.php/sains_seni/article/view/24419
Nata, G. N. M. dan Yudiastra, P. P. (2017), Preprocessing Text Mining Pada Email Box Berbahasa Indonesia, in ‘E‑Proceedings KNS&I STIKOM Bali’, Bali, Indonesia, pp. 479–483.
URL: http://knsi.stikom‑bali.ac.id/index.php/eproceedings/article/view/88
Ong, S. P., Cholia, S., Jain, A., Brafman, M., Gunter, D., Ceder, G. dan Persson, K. A. (2015), ‘The Materials Application Programming Interface (API): A simple, lexible and ef icient API for materials data based on REpresentational State Transfer (REST) principles’, Computational Materials Science 97 , 209–215. doi: 10.1016/j.commatsci.2014.10.037.
URL: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0927025614007113
P, E. N. S. C. dan Afrianto, I. (2015), ‘RANCANG BANGUN APLIKASI CHATBOT INFORMASI OBJEK WISATA KOTA BANDUNG DENGAN PENDEKATAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING’, Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika 4 (1), 49–54. doi: 10.34010/komputa.v4i1.2410.
URL: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/komputa/article/view/2410
Ridha, M. P., Nurhayatunnufus, L. dan Maulid, H. (2020), ‘Lappybot : Aplikasi Chatbot Untuk Informasi Pemilihan Laptop Menggunakan Metode Natural Language Processing (nlp)’, eProceedings of Applied Science 6 (2), 2586–2594. URL: https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/appliedscience/article/view/13613
WJIT: Walisongo Journal of Information Technology – Vol. 5 No. 1 (2023)
Rosyadi, H. E., Amrullah, F., Marcus, R. D. dan Affandi, R. R. (2020), ‘Rancang Bangun Chatbot Informasi Lowongan Pekerjaan Berbasis Whatsapp dengan Metode NLP (Natural Language Processing)’, Briliant: Jurnal Riset dan Konseptual 5 (3), 619– 626. doi: 10.28926/briliant.v5i3.487. URL: https://jurnal.unublitar.ac.id/index.php/briliant/article/view/487
Sivakumar, A. dan Gunasundari, R. (2017), ‘A Survey on Data Preprocessing Techniques for Bioinformatics and Web Usage Mining’, International Journal of Pure and Applied Mathematics 117 (20), 785–794. URL: https://acadpubl.eu/jsi/2017‑117‑20‑22/articles/20/68.pdf
Sudirman (2016), ‘ANALISIS KOMUNIKASI DATA DENGAN XML DAN JSON PADA WEBSERVICE’, Computer Engineering, Science and System Journal 1 (2), 1–6. doi: 10.24114/cess.v1i2.4066. URL: http://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/cess/article/view/4066
WJIT: Walisongo Journal of Information Technology – Vol. 5 No. 1 (2023)