## IMPLEMENTASI ALGORITMA ARTIFICIAL NEURAL NETWORK PADA CHATBOT WEBSITE PRODI INFORMATIKA UNSIKA
Yusril Arbizal 1 , Betha Nurina Sari 2 , Garno 3 Universitas Singaperbangsa Karawang 123
Jl. HS. Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Teluk Jambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361 Email : 1910631170057@student.unsika.ac.id 1 , betha.nurina@staff.unsika.ac.id 2 , garno@staff.unsika.ac.id 3

## ABSTRACT
The informatics study program is one of the computer science faculty study programs, and the informatics study program has a website to provide information to students of the computer science faculty, especially the informatics study program. But unfortunately the website still lacks the information provided and it is also  difficult  to  find  information.  Because  of  this,  students  often  ask  for  information  through  the  batch whatsapp group or ask directly to the head of  the study program. Therefore a chatbot  is needed to deal with this problem. The purpose of this research is to implement an artificial neural network algorithm on the  chatbot  website  of  the  Unsika  Informatics  Study  Program  which  is  useful  for  making  it  easier  for students to find information  quickly. By using  the AI Project  Cycle method  and assisted by the Artificial Intelligence Markup Language model so that  accuracy and response speed get  good results. The results of  the  System  Usability  Scale  test  on  the  implemented  chatbots  show  that  chatbots  can  be  accepted  by students in the with the grand scale category, namely excelent or B with a score of 86.6.
Keywords: Chatbot, Artificial Neural Network, AI Project Cycle, System Usability Scale.

## ABSTRAK
Program  studi  informatika  adalah  salah  satu  program  studi  fakultas  ilmu  komputer,  dan  program  studi informatika mempunyai website untuk memberikan informasi kepada mahasiswa fakultas ilmu komputer terutama program studi informatika. Tetapi sayangnya website tersebut masih kurangnya informasi  yang diberikan  dan  juga  sulitnya  mencari  informasi  karena  hal  tersebut,  mahasiswa  sering  kali  menanyakan informasi  melalui group whatsapp angkatan  atau  menanyakan  langsung  kepada  ketua  program  studi. Maka  dari  itu  dibutuhkannya  chatbot  untuk  menanggani  masalah  tersebut.  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah  untuk  mengimplementasikan  algoritma artificial  neural  network pada chatbot website prodi informatika  unsika  yang  berguna  untuk  mempermudah  mahasiswa  mencari  informasi  dengan  cepat. Dengan menggunakan metode AI Project Cycle dan dibantu dengan model Artificial Intelligence Markup Language agar  akurasi  dan  kecepatan  respon  mendapatkan  hasil  yang  bagus.  Hasil  pengujian System Usability Scale terhadap chatbot yang diimplementasikan menunjukan bahwa chatbot dapat diterima oleh mahasiswa dengan kategori grand scale yaitu excelent atau B dengan skor sebesar 86.6.
Kata Kunci: Chatbot, Artificial Neural Network, AI Project Cycle, System Usability Scale.

## 1. PENDAHULUAN
Universitas  Singaperbangsa  Karawang  adalah universitas  negeri  yang  berada  di  daerah Karawang. Universitas Singaperbangsa Karawang  mempunyai  beberapa  fakultas,  salah satunya  adalah  Fakultas  Ilmu  Komputer.  Pada Fakultas  Ilmu  Komputer  terdapat  dua  program studi yaitu Program Studi Informatika dan Sistem Informasi.
Program  Studi  Informatika  mempunyai  suatu website  yang  berguna  untuk  memberikan informasi-informasi kepada mahasiswa Informatika,  informasi  yang  sedang  terjadi maupun  informasi  yang  akan  terjadi  seperti informasi mengenai beasiswa, informasi mengenai  magang  bahkan  lowongan  pekerjaan yang berkaitan dengan Program Studi Informatika.
Gambar 1. 1 Hasil Survey
Website  tersebut  masih  mempunyai  kekurangan yaitu kurangnya  informasi  mengenai perkuliahan dan  juga  akademik  seperti  informasi  mengenai ukt, krs, informasi mengenai dosen seperti nomor yang  dapat  dihubungi,  email,  serta  informasi mengenai  akademik.  Dapat  dilihat  pada  hasil survey  yang  pada  gambar  1.1,  86  mahasiswa informatika  mengisi  survey  dan  didapatkan  hasil sebesar  85.1%  atau  74  mahasiswa  informatika menjawab  bahwa  website  prodi  informatika membutuhkan chatbot, 12.6% atau 11 mahasiswa informatika  menjawab  bahwa  mungkin  website prodi  informatika  membutuhkan  chatbot  dan 2.3% atau 2 mahasiswa menjawab bahwa website prodi  informatika  tidak  membutuhkan  chatbot. Dapat disimpulkan bahwa website prodi informatika membutuhkan chatbot untuk
mempermudah  mendapatkan  informasi  dengan cepat. Juga pada survey  yang sama pada gambar 1.1  mengenai  “apakah  informasi  mengenai perkuliahan  dan  akademik  pada  website  prodi informatika  sudah  cukup?”,  86  mahasiswa informatika  mengisi  survey  dan  hasilnya  yaitu sebanyak  73,6%  atau  64  mahasiswa  informatika menjawab bahwa informasi mengenai perkuliahan  dan  akademik  pada  website  prodi informatika  masih  belum  cukup  dan  sebanyak 26,4% atau 23 mahasiswa informatika menjawab bahwa  informasi  mengenai  perkuliahan  dan akademik  pada  website  prodi  informatika  sudah cukup. Maka dapat disimpulkan bahwa informasi mengenai  perkuliahan  dan  juga  akademik  pada website  prodi  informatika  masih  belum  cukup. Karena  saat  ini  kurangnya  informasi  mengenai perkuliahan  atau  akademik  pada  website  prodi informatika  seringkali  mahasiswa  informatika menanyakan  informasi  tersebut  kepada  kaprodi melalui grup whatsapp angkatan.
Berkembangnya  dunia  teknologi  informasi  yang begitu cepat telah membuat banyaknya perubahan  yang terjadi pada kehidupan  manusia. Salah  satunya  adalah  perkembangan  teknologi kecerdasan  buatan  atau  Artificial  Intelligence.
Dengan munculnya teknologi kecerdasan buatan,
komputer  dapat  mengerjakan  suatu  tugas  seperti yang  dilakukan  oleh  manusia  seperti  chatbot.
Chatbot merupakan pemrograman untuk berinteraksi  dengan  user  melalui  pesan  teks maupun suara [2].
Chatbot berperan membantu mahasiswa dan juga dosen.  Chatbot  mempunyai  basis  pengetahuan yang  diberikan  oleh  pembuatnya  yang  dapat  3 digunakan  untuk  melakukan  suatu  percakapan dengan  mahasiswa. Dengan adanya chatbot pada website  program  studi  informatika,  dosen  dapat mengefisienkan  waktu  apabila  ada  mahasiswa yang ingin bertanya, karena dengan menggunakan  chatbot  pada  website  tersebut dosen  tidak  perlu  menjelaskan  secara  panjang, cukup  dengan  meminta  mahasiswa  untuk menggunakan  chatbot  apabila  ingin  menanyakan sesuatu baik informasi ataupun hal lain mengenai perkuliahan.  Selain  itu,  chatbot  juga  dapat membantu  mahasiswa  dalam  mencari  informasi yang  diperlukan  karena  mahasiswa  tidak  perlu menunggu  waktu  lama  untuk  mendapatkan jawaban  dari  pertanyaan  yang  mahasiswa tanyakan.
Penelitian mengenai chatbot juga sudah dilakukan  oleh  beberapa  penelitian.  Seperti  yang
dilakukan oleh penelitian Ahmad Alim Akhsan & Faizah (2017) [1] penelitiannya dengan menggunakan  metode  google  design  sprint sebagai  pendekatan  user  centered  design  chatbot tersebut  menghasilkan  skor  rata  rata  32,5%  dan skor  tersebut  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan chatbot  sebelumnya  dan  skor  rata-rata  SUSnya meningkat  sebanyak  18,4  dibandingkan  chatbot sebelumnya.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Moechammad  Sarosa,  Achmad  Suyono,  Mila Kusumawardani,  Zamah  Sari  (2020)  [4]  dengan menggunakan  metode  pendekatan  nlp,  hasil pengujian  chatbot  tersebut  menunjukkan  bahwa 97,5%  chatbot  membantu  dalam  pembelajaran bahasa  inggris  dan  72,5%  chatbot  tidak membebani  kinerja  hardware.  Lalu  penelitian yang  dilakukan  oleh  Vincentius  Riandaru Prasetyo, Njoto Benarkah, Vioni Jannet Chrisintha  (2021)  [3]  dengan  menggunakan metode  pendekatan  nlp  dan  juga  menggunakan tf-idf,  chatbot  menghasilkan  akurasi  75%  yang artinya  metode pendekatan nlp cukup baik untuk diterapkan.
Berdasarkan  uraian  yang  telah  dijelaskan, penelitian
ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Artificial Neural  Network  pada  chatbot  website  prodi informatika  Unsika  yang  dapat  membantu mahasiswa  maupun  dosen  utuk  mendapatkan informasi secara cepat, mudah dan mengefisiensikan  waktu  dosen  apabila  ada mahasiswa  informatika  yang  bertanya.  Oleh karena  itu  penelitian  ini  dibuat  dengan  judul: “Implementasi  Algoritma  Artificial  Neural Network Pada
Chatbot
Website Prodi
Informatika Unsika”.

## 2. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah metodologi AI Project Cycle yang  terdiri  dari  beberapa  tahapan  dapat  dilihat pada  gambar  2,  diantaranya  yaitu  tahapan Problem Scoping yang bertujuan untuk menemukan  masalah  untuk  diselesaikan  lalu tahapan  Data  Acquisition  yang  bertujuan  untuk mendapatkan data-data yang diperlukan selanjutnya  tahapan  Data  Eksploration  yang bertujuan  untuk  menganalisis  data  yang  telah didapatkan  kemudian  tahapan  Modeling  yang bertujuan  untuk  membuat  agar  chatbot  yang  24 telah  dibuat  menjadi  pintar  selanjutnya  tahapan Evaluation  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah chatbot  yang  telah  diimplementasikan  berfungsi
dengan  semestinya  atau  tidak  lalu  tahapan terakhir yaitu Deployment bertujuan agar chatbot yang  telah  diimplementasikan  dapat  digunakan oleh user ketika mengakses sebuah website.
Gambar 2. 1 Tahapan penelitian
Pada gambar 2.1 terdapat alur metode AI Project Cycle yang dapat dijelaskan sebagai berikut.

## A. Problem Scoping
Pada  tahapan ini, menganalisis mengenai problem  scoping  yang  terdiri  dari  4w  yaitu  who, what, where, dan why. Who mengenai siapa yang menghadapi masalah atau terkena dampak karena masalah tersebut, what mengenai apa masalahnya,  lalu  where  mengenai  berkaitan dengan  lokasi  masalah  dan  terakhir  why mengenai  alasan  perlu  menyelesaikan  masalah tersebut.

## B. Data Acquisition
Pada  tahapan  ini.  mengumpulkan  data-data  yang diperlukan  dengan  cara  melakukan  survei kuesioner  dan  observasi.  Survei  kuesioner mengenai  data  awal  yaitu  tentang  apakah  web prodi informatika membutuhkan chatbot dan data akhir  yaitu  tentang  kepuasan  user  ketika menggunakan
chatbot yang telah
diimplementasikan,  survey  tersebut  disebarkan kepada mahasiswa
informatika Unsika menggunakan  google  form.  Dilakukan  juga observasi  pada  group  whatsapp  angkatan  untuk mengetahui  pertanyaan  yang  sering  ditanyakan oleh mahasiswa informatika.

## C. Data Eksploration
Pada  tahapan  ini,  memproses  data  yang didapatkan  untuk  memahami  isi,  komponen  dan karakteristik  sehingga  mendapatkan  pola  data tersebut.  Ada  beberapa  tahapan  yang  dilakukan yaitu:
1.  Tokenization,  Memecahkan  suatu  kalimat kedalam  kepingan-kepingan  kata,  dan  bertujuan untuk mendeteksi kata benda dan kata kerja yang ada dalam kalimat tersebut.
2.  Stemming,  Proses  penguraian  bentuk  suatu kata berimbuhan mejadi bentuk kata dasarnya.
3.  Bag  of  words,  Proses  mengubah  data  teks menjadi  data  vektor  yang  dapat  dimengerti  oleh komputer,  pada  dasarnya  bag  of  words  hanya menghitung  frekuensi  kemunculan  kata  pada seluruh dokumen.

## D. Modeling
Pada  tahapan  ini,  pembuatan  model  untuk chatbot  yang  akan  dibuat.  Modeling  adalah proses  pembelajaran  agar  mesin  atau  sistem yang dibuat menjadi cerdas. Pada penelitian ini modeling  yang  digunakan  yaitu  Deep  learning dengan  algoritma  Artificial  Neural  Network
(ANN) serta menggunakan Artificial Intelligence  Markup  Language  (AIML).  Pada AIML ini mempunyai beberapa unit
diantaranya  yaitu ada category atau tag, patern dan  template  atau  response.  Category  berguna untuk  mengkategorikan  data  yang  didapat
melalui  tahapan  data  acquisition,  patern berguna sebagai input atau masukan
pertanyaan, sedangkan template berguna sebagai  respond  dari  pertanyaan  yang  user masukkan.  Jadi  bisa  dikatakan  AIML  ini sebagai input dan output chatbot

## E. Evaluation
Pada  tahapan  ini,  dilakukannya  evaluation menggunakan blackbox testing untuk
mengetahui  apakah  chatbot  bekerja  dengan semestinya atau tidak. Dilakukan percobaan pada chatbot  apakah  jawaban  dari  pertanyaan  sesuai atau  tidak.  Dengan  menggunakan  blackbox testing  dilakukan  percobaan  satu  persatu  setiap pertanyaan dan apabila jawaban setiap pertanyaan  sesuai  maka  input  dan  output  pada pertanyaan tersebut sudah valid, dan apabila jika tidak sesuai maka tidak valid.

## F. Deployment
Pada tahapan ini, dilakukan implementasi chatbot pada  website  prodi  informatika  Unsika  tetapi hanya  pada  home  page  saja.  Pada  tahapan deployment,  framework  website  yang  digunakan yaitu  framework  Flask  sedangkan  framework chatbot  yang  digunakan yaitu framework PyTorch

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Problem Scoping
Pada  tahapan  ini  dilakukan  analisis  mengenai problem scoping yang terdiri dari 4W yaitu who, what,  where,  dan  why.  Lalu  didapatkan  hasil yaitu:
1. Who:  Mahasiswa  informatika  unsika  dan dosen informatika unsika.
2. What: Informasi mengenai perkuliahan dan akademik  pada  website  prodi  informatika unsika masih belum cukup.
3. Where: Program Studi Infomatika Universitas Singaperbangsa Karawang.
4. Why:  Untuk  mempermudah  mahasiswa informatika  unsika  mendapatkan  informasi dan  membantu  dosen  ketika  ada  mahasiswa yang bertanya.

## B. Data Acquisition
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pengumpulan  data melalui  survey  kepada  mahasiswa  informatika unsika, berikut hasil survey yang telah dilakukan dapat dilihat melalui Table 1
Table 1. Hasil survey
N o. Pertanyaan berdasarkan observasi  pada group  whatsapp angkatan dan wawancara kepada mahasiswa informatika unsika Sang at Berg una Cuk up Berg una Berg una Tida k Berg una 1. Kapan bisa melakukan pembayaran ukt  dan  kapan terakhir pembayaran ukt?" apakah informasi tersebut berguna apabila dimasukkan  ke dalam Chatbot? 74,4 %
24,4 % 1,2% - 2. "Bagaimana cara  membayar ukt?" apakah informasi tersebut berguna apabila dimasukkan  ke dalam   Chatbot ? 79,1 %
18,6 %
1,2% 1,2% 3. "Bagaimana cara  mendaftar penanguhan ukt dan apa saja persyaratannya ?" apakah informasi tersebut berguna 81,4 % 17,4 % 1,2% -
apabila dimasukkan  ke dalam Chatbot? 4. "Kapan bisa mengambil  krs dan hingga kapan?" apakah informasi tersebut berguna apabila dimasukkan  ke dalam Chatbot? 81,4 % 17,4 % 1,2% - 5. "Bagaimana cara mengambil mata kuliah semester atas dan  apa  saja persyaratannya ?" apakah informasi tersebut berguna apabila dimasukkan ke dalam Chatbot? 76,7 % 22,1 % - 1,2% 6. "Daftar mata kuliah dari semester 1 hingga semester 8" apakah informasi tersebut berguna apabila dimasukkan ke dalam Chatbot? 69,8 % 25,6 % 1,2% 3,5% 7. "Informasi dosen  fakultas ilmu  komputer seperti kontak,email,ni dn" apakah informasi tersebut berguna apabila dimasukkan ke dalam Chatbot? 77,9 % 19,8 % 1,2% 1,2% 8. "Kalender akademik, seperti kapan awal  semester dimulai, uts dan uas dilaksanakan, dan libur
77,9 % 18,6 % 2,3% 1,2%
semester"  apak ah informasi tersebut berguna apabila dimasukkan ke dalam Chatbot? 9. "Informasi mengenai  tugas akhir" apakah informasi tersebut berguna apabila dimasukkan ke dalam Chatbot?
73,3 % 24,3 % 1,2% 1,2% 1 0. "Apa saja persyaratan mengambil seminar proposal dan tugas akhir" apakah informasi tersebut berguna apabila dimasukkan ke dalam Chatbot? 72,1 %
24,4 %
1,2% 2,3% 1 1. "Bagaimana cara  mendaftar seminar proposal dan tugas  akhir  dan bagaimana alurnya" apakah informasi tersebut berguna apabila dimasukkan ke dalam Chatbot? 74,4 % 20,9 % 1,2% 3,5% 1 2. "Informasi mengenai magang" apakah informasi tersebut berguna apabila dimasukkan ke dalam Chatbot? 75,6 % 20,9 % 1,2% 2,3% 1 3. "Persyaratan magang dan alurnya  seperti apa" apakah informasi tersebut 75,6 % 20,9 % 1,2% 2,3%
berguna apabila dimasukkan ke dalam Chatbot? 1 4. "Informasi mengenai beasiswa dalam maupun luar negeri"  apakah informasi tersebut berguna apabila dimasukkan ke dalam Chatbot? 68,6 % 27,9 % 2,3% 1,2% 1 5. "Informasi mengenai kampus merdeka" apakah informasi tersebut berguna apabila dimasukkan ke dalam Chatbot? 70,9 % 26,7 % - 2,3% 1 6. "Informasi mengenai seminar dan webinar" apakah informasi tersebut berguna apabila dimasukkan ke dalam Chatbot? 58,1 % 33,7 % - 8,1% 1 7. "Informasi
mengenai perlombaan programming, multimedia, jaringan" apakah informasi tersebut
berguna apabila
dimasukkan ke dalam Chatbot? 55,8
%
39,5 %
- 4,7%
C. Data Eksploration
Setelah  memperoleh  data  yang  didapatkan melalui  tahapan  sebelumnya,  lalu  data  tersebut akan diproses melalui beberapa tahapan yaitu:
1. Tokenization,
2. Stemming,
3.    Bag of Words.
Setelah melakukan
tahapan tersebut mendapatkan hasil seperti pada gambar 3.1
Gambar 3. 1 Hasil dari tahapan data eksploration

## D. Modeling
Pada  tahapan  ini,  modeling  yang  digunakan yaitu Deep Learning dengan algoritma Artificial Neural  Network  (ANN)  serta  menggunakan
Artificial Intelligence Markup Language (AIML)  yang  terdiri  dari  tag,  patern,  dan responses.  Berikut  code  AIML  dapat  dilihat pada gambar 3.2
Gambar 3. 2 Code AIML
Pada  gambar  3.2,  code  AIML  terdiri  dari  tag, patterns,  dan  responses.  Tag  berguna  untuk menandakan  pada  suatu  pertanyaan,  patterns berguna  untuk  input  sebagai  pertanyaan,  dan responses berguna  untuk  output  sebagai jawaban.  Contoh  pada  gambar  4.6,  tag  berisi dosen, lalu patterns berisi “Daftar kontak,email,nidn,dosen”,”Daftar kontak
dosen”,”Daftar  email  dosen”,”Daftar  nidn dosen”,”6”, yang berarti apabila user menginputkan  kalimat  atau  pertanyaan  tersebut nanti  chatbot  akan  merespondnya,  lalu  chatbot akan  mengeluarkan  output  atau  responses
berupa “Kontak, Email, dan NIDN Dosen dapat dilihat
melalui link 32 https://ti.unsika.ac.id/tenaga-pendidik-2”, output atau  responses  dari  chatbot  tersebut  akan random  terpilih  salah  satu  kalimat  yang  berada didalam responses.

## E. Evaluation
Tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan  evaluation menggunakan blackbox testing untuk mengetahui  apakah  chatbot  bekerja  dengan benar  atau  tidak,  menjawab  pertanyaan  sesuai seperti  yang  sudah  diatur  atau  tidak  dan melakukan  metode  System  Usability  Scale untuk mengetahui kepuasan user ketika menggunakan chatbot yang telah diimplementasikan. 1. Black Box Testing
Setelah  melakukan  percobaan Black  Box Testing hasilnya  semua  inputan  dan  output sesuai harapan atau valid.
Gambar 3. 3 Hasil test chatbot
Pada  gambar  3.3,  menunjukkan  hasil  test  pada chatbot, ketika user melakukan input “bagaimana cara  mengambil  mk  atas?”  seperti  pada  gambar 3.3,  maka  chatbot  akan  menghasilkan  output yaitu “silahkan konsultasi dengan wali dosen atau pembimbing akademik”.
Apabila  user  menginputkan  pertanyaan  yang tidak  dipelajari  oleh  chatbot  atau  pertanyaan yang  tidak  tersedia  maka  chatbot  akan mengeluarkan  output  atau  jawaban  “List
pertanyaan:  1.Kapan  terakhir  bayar  ukt?, 2.Bagaimana cara bayar ukt?, 3.Bagaimana cara penangguhan ukt?, 4.Bagaimana cara
mengambil  mata  kuliah  semester  atas?,  5.Apa saja daftar mata kuliah?, 6.Daftar kontak,email,nidn  dosen,  7.Kalender  akademik, 8.Informasi  mengenai  tugas  akhir,  9.Apa  syarat sempro  dan  kolokium?,  10.Bagaimana  cara daftar sempro?, 11.Bagaimana caranya mendaftar  magang?,  12.Persyaratan  dan  alur magang?”, seperti pada gambar 3.4
Gambar 3. 4 Output ketika pertanyaan tidak valid
2. Pengujian Pengalaman Pengguna dengan menggunakan metode System Usabilty Scale
Pengujian  pada  tahap  ini  merupakan  pengujian aplikasi  yang  dilakukan  oleh  pengguna  atau end user .  Peneliti  dalam  melakukan  pengujian  ini dilakukan dengan metode survey yaitu membagikan  kuesioner  secara online mahasiswa prodi  informatika  Universitas  Singaperbangsa Karawang menggunakan G oogle form .
Teknik sampling yang digunakan dalam menentukan  sampel  pada  pengujian  ini  adalah menggunakan purposive sampling, yaitu pengambilan sampel dengan pertimbangan kriteria  tertentu.  Adapun  kriteria  sampel  dalam pengujian  ini  adalah  mahasiswa  aktif  prodi informatika universitas Singaperbangsa
Karawang.  Jumlah  mahasiswa  aktif  prodi informatika unsika sebanyak 654 orang. Pengambilan  sampel  dalam  pengujian  ini dihitung  menggunakan  rumus  Slovin  dengan taraf  kesalahan  adalah  10%.  Adapun  rumus Slovin dapat dilihat pada formula di bawah ini.
n = 𝑁 / 1 + 𝑁𝑒^2 Keterangan:
n = Jumlah sampel yang dicari N = Jumlah populasi
e = taraf kesalahan atau margin error
Berdasarkan  perhitungan  rumus  Slovin,  maka jumlah  sampel  yang  dibutuhkan  untuk  survey sebanyak 86 orang.
Tujuan  dari  pengujian ini  adalah  untuk mengetahui  penilaian  dari  end  user  terhadap chatbot  yang  telah  diimplementasikan  apakah chatbot yang diimplementasikan dapat membantu end  user  dan  bagaimana  penilaian  end  user terhadap pengalaman pengguna ketika menggunakan chatbot.
Adapun  rumus  dalam  perhitungan  nilai  rata-rata SUS adalah sebagai berikut.
X̄ = ∑ 𝑥 / 𝑛 Keterangan: x̄ = Skor rata-rata SUS ∑ x = Jumlah skor SUS n = Jumlah Responden Untuk penentuan penilaian mengenai grade scale, dan  acceptability  ranges  dapat  dilihat  pada gambar 3.5
Gambar 3. 5 Penilaian SUS
Berdasarkan  kalkulasi  nilai  kuesioner  yang  telah dibagikan  kepada  end  user  masing-masing mendapatkan skor System Usability Scale (SUS) sebesar  86.6  untuk  chatbot.  Dengan  skor  SUS tersebut, maka chatbot yang telah di implemenntasikan  masuk  ke  dalam  kategori
grade  scale  b  atau  excelent  dan  dapat  diterima oleh user berdasarkan pada gambar 3.5.
Dan  juga  didapatkan  hasil  bahwa  Q3  atau pernyataan  “saya  merasa  chatbot  ini  mudah digunakan” adalah skor dengan rata-rata tertinggi yang  berarti  dapat  disimpulkan  bahwa  chatbot yang  telah  dibuat  dapat  digunakan  dengan mudah.  Q10  atau  pernyataan  “Saya  merasa pertanyaan  dari  chatbot  ini  sudah  cukup”  adalah skor dengan rata-rata terendah yang berarti dapat disimpulkan  bahwa  chatbot  yang  telah  dibuat masih kurangnya pertanyaan yang dapat ditanyakan kepada chatbot. Maka dapat disimpulkan  secara  keseluruhan  bahwa  chatbot yang  telah  dibuat  mudah  untuk  digunakan  tetapi pertanyaan yang dapat ditanyakan kepada chatbot masih kurang.

## F. Deployment
Pada tahapan  terakhir  yaitu  deployment  dengan menggunakan  framework  Flask,  pada  gambar 3.6  adalah  code  untuk  melakukan  deployment menggunakan  framework  Flask  tetapi  hanya sebatas  homepagenya  saja  dan  hanya  melalui localhost
Gambar 3. 6 Code deployment menggunakan flask

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil pemaparan pada bab sebelumnya,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan sebagai berikut:
1. Dengan terimplementasinya algoritma
Artificial  Neural  Network  pada  chatbot
website  prodi  informatika  unsika  dapat mengatasi  kesulitan  kurangnya  informasi pada  website  prodi  informatika  dan  juga dapat  membantu  mahasiswa  informatika unsika mencari informasi dengan mudah dan cepat.
2. Dengan  menggunakan  System  Usability Scale  untuk  mengukur  kepuasan  user terhadap chatbot yang telah terimplementasi, didapatkan  hasil  score  86.6  atau  masuk  ke dalam  kategori  grand  scale  yaitu  excelent atau  B  yang  berarti  dapat  diterima  oleh  user dan  juga  hasil  lain  dari  System  Usability Scale didapatkan kesimpulan secara keseluruhan bahwa chatbot yang telah dibuat mudah  untuk  digunakan  tetapi  pertanyaan yang dapat ditanyakan kepada chatbot masih kurang.

## 4.2 Saran
Berikut  beberapa  saran  yang  dapat  diambil  dari analisis  yang  telah  dilakukan  terhadap  penelitian ini:
1. Untuk penilitian selanjutnya diharapkan menggunakan metode dan framework , seperti framework Tensor Flow. 2. Diperlukannya update secara berkala tiap semester dikarenakan berbedanya jawaban saat ini dan jawaban ketika nanti.
3. Input chatbot harus sesuai dengan yang telah dipelajari oleh chatbot , untuk penelitian selanjutnya diharapkan menggunakan modeling yang berbeda agar chatbot dapat mempelajari kata yang serupa atau similarity .

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada Universitas Singaperbangsa Karawang dan seluruh dosen yang terlibat dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Akhsan  &  Faizah.  (2017).  Analisis  dan Perancangan Interaksi Chatbot Reminder  Dengan  User  Centered
Design. Jurnal  Sistem  Informasi , 13(2), 78-89.
http://dx.doi.org/10.21609/jsi.v13i 2.555 [2]  Albayrak,  Naz,  Özdemir  &  Zeydan.  (2018).
An overview of artificial
intelligence  based  chatbots  and  an example  chatbot  application. 26th Signal processing and communications applications conference (SIU) . IEEE.
https://doi.org/10.1109/SIU.2018.8 404430. [3]  Prasetyo,  Benarkah  &  Chrisintha.  (2021).
Implementasi  Natural  Language Processing Dalam Pembuatan
Chatbot Pada Program Information Technology  Universitas  Surabaya.
Jurnal  TEKNIKA ,  10(2),  114-121. https://doi.org/10.34148/teknika.v 10i2.370.
[4]  Sarosa,  Suyono,  Kusumawardani  &  Sari. (2020). Implementasi Chatbot
Pembelajaran Bahasa Inggris Menggunakan Media Sosial. Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian
Informatika , 6(3), 317-322.
http://dx.doi.org/10.26418/jp.v6i3. 43191.