Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.2   May 2022

## CHATBOT UNTUK KONSULTASI AKADEMIK MENGGUNAKAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING
(NLP) DI IBI-K 1957
Syamsu Hidayat 1 , Astried Silvanie 2* , Rino Subekti 3
Departemen Teknik Informatika 123
Fakultas Ilmu Komputer 123 Institut Bisnis dan Informatika Kosgoro 1957 123
Email: Syamsuhi3009@gmail.com 1 , astried.silvanie.bk@gmail.com 2 , rino.subekti@gmail.com 3
Received: Febuary 17, 2022 . Revised: March 12, 2022 . Accepted: March 26, 2022 .  Issue Period: Vol.6 No.2 (2022), Pp.396-410
Abstrak: KemajuanTeknologi  komunikasi  seiring  sejalan  dengan  teknologi  informasi, Chatbot merupakan  inovasi perpaduan antara teknologi komunikasi dan teknologi  informasi, merupakan aplikasi yang dapat berkomunikasi dengan manusia layaknya asisten virtual yang dapat  merespon  dan  menjawab  setiap  pertanyaan  yang  diajukan.  Beberapa  pelaku  utama industri komunikasi telah  menerapkan teknologi chatbot ini  salah satunya Apple , Inc dengan produk SIRI. IBI-K 1957 sebagai salah satu Perguruan Tinggi Swasta di Jakarta akan  terbantu dengan  aplikasi chatbo t  ini  khususnya  dalam  hal  konsultasi  akademik  yang  bertujuan  untuk meringankan  beban  dosen  pembimbing  dengan  menyediakan  bimbingan  virtual  tanpa  ada batasan ruang dan waktu. Mengacu pada penelitian-penelitian sebelumnya, pada penelitian ini kami  memanfaatkan  teknologi  dasar chatbot yakni Machine  Learning dengan Natural Language  Processing (NLP)  yang  dapat  memproses  setiap  hasil  teks  kemudian  menganalisa dan melakukan pelatihan mesin menggunakan algoritma Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan model Supervised  Machine  Learning ,  kemudian  membuat  NLP Engine dengan  kode Python yang  terinstal  di Server .  Disisi  pengguna  dibuat  aplikasi  berbasis Android dengan  bahasa Kotlin .  Uji  coba  aplikasi  dengan  menggunakan  kotak  hitam,    hasil  baik    yang  didapat  dari beberapa  uji  coba  yang  dilakukan  bahwa  dengan  pemanfaatan  teknologi Chatbot dapat berfungsi  sebagai  media  konsultasi  akademik  virtual  dengan  menggunakan NLP dan pemodelan Machine  Learning dapat  memberikan  konstribusi  dalam  bidang  kecerdasan buatan khususnya NLP.
Kata Kunci : Data Mining , Text Mining , Machine Learning , Chatbot , Python , Natural Language Processing , Penelitian Kuantitatif.
Abstract: Advances  in  communication  technology  are  in  line  with  information  technology, Chatbot  is  an  innovative  combination  of  communication  technology  and  information technology, an application that can communicate with humans like a virtual assistant who can respond  and  answer  all  questions  asked.  Several  major  players  in  the  communications industry have implemented this chatbot technology, including Apple, Inc. with SIRI products. IBI-K  1957  as  one  of  the  private  universities  in  Jakarta  will  be  helped  by  this  chatbot application,  especially  in  terms  of  academic  consultation  which  aims  to  ease  the  burden  on supervisors by providing virtual guidance without any limitations of space and time. Referring to  previous  studies,  in  this  study  we  use  the  core  technology  of  chatbots,  namely  machine learning  with  natural  language  processing  (NLP)  which  can  process  each  text  result,  then
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.2   May 2022
analyze and perform machine training using  the  Artificial Neural  Network (ANN) Algorithm with  Machine  Learning  Model.  the  Supervised.  ,  then  build  NLP  Engine  with  Python  code installed  on  the  server.  On  the  user  side,  an  Android-based  application  is  created  with  the Kotlin language. Application trials using black boxes, good results are obtained from several trials conducted where using chatbot technology can function as a means of virtual academic counseling using NLP and machine learning modeling can contribute to the field of artificial intelligence, especially NLP
Keywords : Data Mining, Text Mining, Machine Learning, Chatbot, Python, Natural Language Processing, quantitative research.

## I. Pendahuluan
Perkembangan  media  komunikasi  seiring    sejalan  dengan  perkembangan  Teknologi  Informasi  dan  ini terjadi setiap waktu. Hal ini sangat berdampak positif bagi masyakarakat yang menggunakan manfaatnya. Selain itu pasti ada hal negatif yang dapat terjadi dari manfaat kemajuan komunikasi, bilamana digunakan secara salah cenderung  melanggar  hukum.  Pada  era  kemajuan  teknologi  seperti  sekarang  ini  ,  media    komunikasi  telah mengalami banyak perubahan dan telah bertransformasi kedalam berbagai bentuk yang baru. Media komunikasi hadir  dengan  bentuk  yang  beraneka  ragam  seperti  pesan  singkat ,  text  chat maupun  komunikasi  dengan  fitur panggilan audio video . Chatbot (atau Chatter  Bot )  merupakan  sebuah  perangkat  lunak  yang  dapat  berkomunikasi  kepada manusia seperti layaknya asisten virtual yang dapat berfungsi untuk dapat menjawab beberapa pertanyaan yang diajukan  oleh  pengguna    dan  dapat  merespon  setiap  pertanyaan  yang  diberikan  [4].    Saat  ini  penggunaan Chatbot sangat  populer  dan  sudah  diaplikasikan    seperti  SIRI  oleh Apple ,  Inc,  dan  Alexa  oleh Amazon ,  Inc. Chatbot ini  telah  diimplementasikan  diberbagai  bidang,  salah  satunya  adalah  bidang  Pendidikan  guna mendukung siswa  belajar  maupun konsultasi akademik.  Teknologi Chatbot ini dapat dianggap sebagai  sebuah inovasi    penting untuk  e-learning ,  selain  itu  dapat  menjadi  sebuah  solusi  paling  inovatif  untuk  mengisi kekosongan antara teknologi dan Pendidikan [4].
Perguruan  Tingi  berupaya  dalam  meningkatkan  model  dari  Pendidikan  dengan  menyesuaikan  dengan kebutuhan  siswa,  salah  satu  caranya  adalah  dengan    pengembangan  model  pendikan  dengan  pemanfaatan teknologi  informasi  dan  komunikasi  (TIK).  Teknologi  informasi  dan  komunikasi  telah  mengubah  paradigma masyarakat, bahkan dapat mengubah cara kita berkomunikasi, dan ini merupakan kontribusi pada pembangunan yang berkelanjutan dalam sektor Pendidikan.
Salah satu dari kelebihan yang dmiliki oleh Chatbot adalah[8] :
a) Ruang lingkup yang fokus. Chatbot dapat menjawab pertanyaan-pertanyaan di area spesifik dan jawabannya sudah diketahui.
b) Chatbot dapat  memahami  pertanyaan  yang  membutuhkan  beberapa  langkah  dengan  memahami  sintaks bahasa menggunakan Natural Language Processing (NLP). c) Chatbot cocok untuk menjawab pertanyaan yang umum ditanyakan dan sering dengan respon yang hampir mirip.
Menurut  Thomson  dkk    Kesuksesan  akademik  dipengaruhi  banyak  faktor,  diantaranya  manajemen waktu ( goal  setting ), nasehat atau bimbingan  akademik dilakukan oleh dosen pembimbing  yang  membimbing konsultasi puluhan siswa untuk masalah akademik [13].
Adapun kendala  yang kerap kali dihadapi saat proses konsultasi  adalah  karena ketidak cocokan  waktu antara kedua belah pihak yakni mahasiswa dan dosen pembimbingnya[5]. Sebagai salah satu Perguruan Tinggi Swasta  yang  berlokasi  di  Jakarta  Selatan,  Institut  Bisnis  dan  Informatika  Kosgoro  1957(IBI-K  57)  memiliki beberapa  fakultas diantaranya  fakultas ekonomi,  fakultas  ilmu  social dan politik serta  fakultas  ilmu komputer, dengan  jumlah  mahasiswa  aktif  sebanyak  2.492  mahasiswa.  Dengan  potensi  berupa  jumlah  mahasiswa  aktif yang sebanyak ini peneliti mempunyai ide untuk membuat aplikasi komunikasi antara mahasiswa fakultas ilmu komputer dengan pihak kampus dalam melakukan konsultasi akademik dengan tujuan membantu  meringankan beban  dosen  pembimbing  serta  menyediakan  juga  bimbingan    tanpa  ada  Batasan  ruang  dan  waktu  yang dilakukan secara virtual.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.2   May 2022

## II. Metode dan Materi
Dalam penelitian ini masalah yang akan dijawab adalah :
a) Bagaiman  mengembangkan  aplikasi chatbot untuk  konsultasi  akademik  mahasiswa  yang  dapat  diakses kapan saja dan dimana saja?.
b) Bagaimana  pengembangan  aplikasi chatbot untuk  dapat  memahami  data  tidak  terstruktur  yaitu  teks  atau bahasa.
c) Bagaimana  pengembangan  aplikasi chatbot untuk  dapat  memahami  data  tidak  terstruktur  yaitu  teks  atau bahasa.
Adapun kegunaan dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
a) Aplikasi chatbot ini dapat digunakan untuk konsultasi akademik secara virtual untuk mahasiswa IBI-K 57.
b) Aplikasi  c hatbot ini  dapat  dikembangkan  sebagai  bagian  dari  Sistem  Informasi  Akademik  berbasis kecerdasan buatan di IBI-K 57.
Dalam  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  beberapa  penelitian  sebelumnya  dan  juga  buku pengetahuan  sebagai  referensi,  berikut  adalah  beberapa  penelitian  sebelumnya  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Sharma  dengan  judul  Analisa  Mengenai  Kecerdasan  Dalam  Sistem Virtual  Chatbot [11].  Penelitian  yang dilakukan oleh (Colace et al., 2018) dengan penelitian berjudul Pembuatan Chatbot Untuk Pembelajaran Daring [4].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  ((Cucus,  2019),  dengan  penelitian  berjudul  Pembuatan Model  Chatbot Untuk  Konsultasi  Akademik  di  Perguruan  Tinggi  [5].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Eka  Yuniar  &  Heri Purnomo,  2019)  ,  dengan  penelitian  berjudul  Pembuatan  Asisten Virtual Berbentuk Chatbot Untuk  Pusat Informasi  BALITTAS  [6].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Adamopoulou  &  Moussiades,  2020),  dengan penelitian  berjudul    Rangkuman  Teknologi Chatbot [1].  C hatbots Sebuat  program  komputer  yang  dapat berinteraksi  dengan  pengguna  yang  menggunakan  bahasa  alami,  chatbots  menggunakan  bahasa  alami  dalam berkomunikasi dengan pengguna Vichare [14].
Terdapat tiga komponen pada chatbot [8] yaitu:
1. Antar muka yang mirip dengan fasilitas pengirim pesan.
2. Kecerdasan buatan
3. Integrasi dengan Sistem Informasi
Proses penemuan pengetahuan sebagai urutan dari  langkah-langkah berikut (Data  Mining : Concepts and Techniques , 2006) [5]:
1. Data Cleaning
2. Data Integration
3. Data Selection
4. Data Transformation
5. Data Mining
6. Pattern Evaluation
7. Knowledge Presentation
DOI: 10.52362/jisamar.v6i2.780 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.2   May 2022
Teknologi  dasar  dari  chatbot  adalah Machine  Learning , Natural  Language  Program, dan Artificial Intelegence [12], NLP bertindak sebagai pilar dasar  untuk pengenalan bahasa yang telah digunakan oleh Siri Apple dan Google .  Hal  ini  memungkinkan  teknologi  dapat  mengenali  bahasa  alami  manusia. Natural Language Processing  (NLP)  adalah  sub-bidang  dari  ilmu  komputer  dengan  Teknik  komputasi  untuk mempelajari,  memahami  dan  memproduksi  bahasa  manusia  [2].  Menurut  S.  Divya,  Dkk  dalam  (Soufyane Ayanouz,  Boudhir  Anouar  Abdelhakim,  2020). Natural  Language  Understand bertanggung  jawab  dalam menangani  dan  mengubah  data  tak  berbentuk  menjadi  bentuk  yang  tepat  sehingga  mudah  dipahami  [12]. Adapun lima langkah penting agar pesan dapat dimengerti oleh chatbot [12]:
1. Lexical Analysis
2. Syntactic Analyzer
3. Semantic Analysis
4. Discoource Integration
5. Pragmatic Analysis
Natural Language Generation melibatkan antara realisasi teks dan perencanaan teks untuk  tanggapan yang  dimengerti.  Adapun  tantangan  utama  yang  dihadapi  oleh  NLP  adalah  untuk  memahami  komplikasi bahasa alami manusia. Ide dasar dari jaringan saraf berulang dua arah adalah untuk menyajikan setiap urutan pelatihan  maju  dan  mundur  ke  dua  jaringan  berulang  yang  terpisah,  yang  keduanya  terhubung  ke  lapisan outpu t  yang  sama.  Ini  berarti  bahwa  untuk  setiap  titik  dalam  urutan  tertentu,  BRNN  memiliki  informasi berurutan  yang  lengkap  tentang  semua  titik  sebelum  dan  sesudahnya.  Juga,  karena  net  bebas  untuk menggunakan  konteks  ini  sebanyak  atau  sesedikit  yang  diperlukan,  tidak  perlu  menemukan  jendela  waktu (tergantung  tugas)  atau  ukuran  penundaan  target  [7].  Niat  didefinisikan  sebagai  tindakan  yang  bertujuan. Klasifikasi niat (berfokus pada tindakan dimasa depan) adalah sebuah klasifikasi teks [10].
Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif, merupakan metode dengan melakukan kuantifikasi dan analisis variable untuk  mendapatkan  hasil    dengan  menggunakan  analisis  data  numerik  dengan  statistic tertentu untuk dapat menjawab pertanyaan dipenelitian ini [3], adapun pertanyaan yang ingin dijawab adalah :
1) Bagaimana kita melatih mesin agar memahami data tidak terstruktur yaitu teks.
2) Bagaimana membuat aplikasi chatbot untuk konsultasi akademik masalah umum studi kasih  kampus IBI-K 57.
Penelitian ini dilakukan dalam waktu 5 bulan sejak bulan April 2021 sampai Agustus 2021. Berlokasi di  Institut  Bisnis  dan  Informatika  Kosgoro  1957  yang  beralamat  di  Jl.  M.  Kahfi  II  No.  56  Lenteng  Agung Jakarta  Selatan.  Penelitian  di  bidang  pembelajaran  mesin  mayoritas  adalah  kuantitatif  karena  melibatkan pemodelan data, pendekatan dan  formulasi statistic untuk  mengolah data [9], adapun  langkah-langlah dalam penelitian ini :
1. Pengumpulan data dan pemodelan data
2. Pelatihan mesin dengan algoritma Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
3. Pengujian model JST dengan menggunakan  metrik akurasi.
4. Pembangunan NLP Engine dengan Python dan terinstall di s erver 5. Membuat aplikasi Android dengan bahasa kotlin dan IDE Android Studio
6. Uji coba black box aplikasi Android .
Data  pada  penelitian  ini  bersumber  dari  data  primer  aktivitas  akademik  di  IBI-K  57  didalamnya termasuk  kegiatan  belajar  mengajar,  ujian  dan  skripsi,  semua  data  ini  didapatkan  dari  observasi  dokumen akademik.  Dari  kegiatan  observasi  dokumen,  kita  dapat  mendefinisikan  sebuah  dokumen  teks  pendek  yang
DOI: 10.52362/jisamar.v6i2.780 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.2   May 2022
relevan,  mendefinisikan  sebagai  pesan  yang  berisi  kata  kunci  terkait  peristiwa  apapun,  sehubungan  dengan acara kata kunci disediakan secara manual berdasarkan dokumen dari IBI-K 57. Klasifikasi maksud menjawab pertanyaan : Apa yang penanya (mahasiswa/i) coba katakana/tuliskan?.
Dalam klasifikasi maksud, kalimat d Є X dari sebuah dialog diberikan, di mana X adalah ruang ucapan dan K adalah jumlah d. D = {D i |1 ≤ i ≤ K} Satu set tetap kelas maksud ( Intent Class ),  sebanyak j didefinisikan sebagai berikut: C = {C i |1 ≤ i ≤ J} Satu set pelatihan D berlabel ucapan dialog {d i , c i }Ni=1 , di mana (d, c) Є X × C. Dalam penelitian ini  satu  kalimat  d  akan  diberi  label  tunggal  atau  dengan  kata  lain  klasifikasi  label  tunggal,  di  mana  setiap  d sesuai dengan satu dan hanya satu elemen C. Contohnya sebagai berikut ini: (d, c) = (‘Kapankah UTS dilakukan’, ‘Jadwal UTS’).
Sumber  data  training  berupa  pola  maksud  disimpan  dalam  file  JSON  ( JavaScript  Object  Notation )  dengan nama intents2id.json. Format: tags : maksud polatanya:macam-macam pertanyaan berkaitan   dengan maksud respon  : maksud
Cara  bertanya  dibagi  berdasarkan  maksud  arti,  cara  dan  waktu.  Misalkan  “pengartian  registrasi”, “bagaimana cara melakukan registrasi”, “kapan registrasi dilakukan”. Ditambahkan juga kata-kata yang tidak EYD (ejaan yang disempurnakan) seperti “gimana”, “hey”, “hi”, “sih”.
Model  JST  terdiri  dari  lapisan  masukan,  lapisan  tersembunyi  dan  lapisan  keluaran.  Jumlah  neuron masukan berjumlah banyak kelas yang dihasilkan dari tags dalam intents2id.json . Jumlah neuron luaran terdiri dari satu saja karena akan memilih satu respon yang tepat sesuai dengan maksud dari teks.
Gambar 1. Proses Pembelajaran mesin dengan intents
Fungsi aktivasi yang digunakan adalah Rectified Linear Unit (ReLu), fungsi ini mengembalikan nilai 0 jika input negatif dan nilai 1 jika input positif.
DOI: 10.52362/jisamar.v6i2.780 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.2   May 2022
Gambar 2. Rumus Fungsi Aktivasi Rectified Linear Unit (Relu)
Proses  pengembangan  bekerja  melalui  iterasi  berarti  bahwa  pengembangan  aplikasi  dibagi  menjadi bagian-bagian  yang  lebih  kecil.  Dalam  setiap  iterasi  fitur  didefinisikan,  dirancang,  dikembangkan  dan  diuji. Siklus iterasi diulang sampai perangkat lunak yang berfungsi penuh siap dikirim ke produksi. Prosesnya tidak langsung dimulai dengan set lengkap persyaratan dan desain. Sebaliknya, tim mencoba untuk mempersiapkan apa yang dibutuhkan untuk keberhasilan pengiriman iterasi berikutnya [15].

## III. PEMBAHASAN DAN HASIL
Pada  penelitian  ini  digunakan python dan jupyter  notebook ,  berikut  adalah  langkah  yang  dilakukan dalam pelatihan.
Gambar 3. Pelatihan Bagian 1
Langkah pertama adalah mengimpor semua pustaka yang dibutuhkan seperti tertera pada (gambar 4.1). kemudian membaca data dari file, kemudian memecahkan setiap pola tanya menjadi unit-unit kecil yaitu t oken . Memasangkan setiap pertanyaan tersebut dengan artinya, lalu simpan sebagai dokumen . hasilnya akan seperti berikut ini :
(['waktu', 'bayar'], 'waktu_registrasi'), (['waktu', 'registrasi'], 'waktu_registrasi'), (['kapan', 'bayar'], 'waktu_registrasi'), (['kapan', 'registrasi'], 'waktu_registrasi')
DOI: 10.52362/jisamar.v6i2.780 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.2   May 2022
Gambar 4. Pelatihan Kode 2
Dilanjutkan dengan proses Lemmatisasi dengan tujuan agar dapat dianalisis menjadi satu item, diidentifikasi dengan kata lemma atau bentuk kamus kata (gambar 5)
Gambar 5. Pelatihan Kode 3
Kemudian  melakukan  proses  pengubahan  teks  menjadi  ventor  dengan  Panjang  tetap  dengan menghitung setiap kata yang  muncul . adapaun model yang dihasilkan dari proses ini disebut Bag of Words (BOW) misal terdapat 1 dokumen seperti dibawah ini : dokumen 1 : “bayar kuliah” dokumen 2 : “syarat bayar kuliah”
Bag of words : [“bayar”, “kuliah”, “syarat”]
Vektorisasi  dokumen  1  adalah  [1,1,0]  dan  vektorisasi  dokumen  2  adalah  [1,1,1].  Kemudian  kita masukkan data teks ke pelatihan dimana pola tanya menjadi atribut predikator dan tags menjadi kelas target.
DOI: 10.52362/jisamar.v6i2.780 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.2   May 2022
Gambar 6. Pelatihan kode 4
Model Jaringan Syaraf Tiruan (JST) terdiri atas :
 Lapisan masukan dengan jumlah neuron token unik yang dihasilkan dari pola tanya.
 Lapisan tersembunyi pertama dengan jumlah neuron masuk 64 dan lapisan tersembunyi kedua dengan jumlah neuron keluar 128.
 Lapisan luaran dengan jumlah neuron menunjukan tags yang mungkin.
Misalkan  kita  punya  masukan  kalimat  “Selamat  siang”,  setelah  tokenisasi  dan  lemmitasi  maka  akan terbentuk: ['selamat', 'siang']; maka bentuk vektor BOW nya adalah sebagai berikut:
Dan kelas target yang cocok untuk masukan ini adalah :
Kita  melakukan  pelatihan  sebanyak-banyaknya  terhadap  JST    dengan  menggunakan  data  seperti diatas, untuk mencari bobot dari tiap neuron di JST dengan akurasi yang optimal
DOI: 10.52362/jisamar.v6i2.780 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.2   May 2022
Gambar 7. Pelatihan Kode 5
Untuk mengukur kinerja jaringan saraf dengan menggunakan akurasi seperti berikut : Accuracy = (TP+TN) / (TP+TN+FP+FN) Diketahui: TP = True Positive , adalah jumlah sampel yang diklasifikasikan secara benar dan memang benar. TN = True Negative , adalah jumlah sampel yang diklasifikasikan secara negatif dan memang benar. FN = False Neagtive , adalah jumlah sampel yang diklasifikasikan sebagai negatif tetapi sebenarnya positif. FP = False Positive , adalah jumlah sampel yang diklasifikasikan sebagai postif tetapi sebenarnya negatif
Gambar 8. Metrik Akurasi
DOI: 10.52362/jisamar.v6i2.780 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.2   May 2022
Kebutuhan fungsional dari sistem chatter bot berbasis NLP yang harus dipenuhi:
1) Login Aplikasi dengan input nama dan jurusan
2) Memasukkan pesan ke Robot via textbox pesan.
3) Robot merespon via kotak pesan.
4) Koneksi ke Cloud Server .
5) Cloud Server menjalankan kode python dengan model machine learning .
Setelah  mendapatkan  model  JST lengkap beserta bobotnya ,lalu kita akan  mengimplementasikan  model ini untuk membangun aplikasi.
Gambar 9. Implementasi dan Integrasi Model JST dengan Aplikasi
Adapun fungsi-fungsi python dalam menjalankan JST adalah sebagai berikut.
DOI: 10.52362/jisamar.v6i2.780 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.2   May 2022
Gambar 10. Flask digunakan untuk menjalankan kode python berupa NLP engine (Gambar 4.8).
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.2   May 2022
Gambar 11. Eksekusi Flask untuk menjalankan fungsi-fungsi python
Berikut ini adalah uji coba dalam bentuk black-box ,dengan setiap kasus diujikan lebih dari satu kalimat secara berkali-kali.
Tabel 1 Uji Coba Kotak Hitam / Black Box No Kasus Hasil yang diharapkan Hasil yang keluar 1 Kalimat  yang  ad  akelas  target  di intens2id.json Pengembangan  kelas  target  dan respon Tercapai 2 Kalimat yang tidak ad akelas target di intenst2id.json Pengembangan  kelas  target  404, respon “Pertanyaan kurang dimengerti”  dan  kalimat  tersebut disimpan di server   untuk  latihan selanjutnya Tercapai 3 Kalimat  yang  mempunyai  lebih  dari satu kelas target di intents2id.json Pengembangan  beberapa  kelas target dan responnya Tercapai
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.2   May 2022
Gambar 12. Kalimat Pembuka di Chatbot
Gambar 13.. Jawaban dari chatbot , disini terlihat terdeteksi dua maksud dalam kalimat tanya sehingga mengembalikan respone dua kali
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.2   May 2022
Adapun hambatan yang ditemui dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
(1) Spesifikasi  komputer  dan cloud dipilih  paling  minimum  sesuai  budget  penelitian,  hal  ini  akan  membuat latihan machine learning memakan  waktu lama (1 jam atau lebih) jika data cukup banyak.
(2) Pemilihan algoritma permodelan ML dicoba 3 model, dipilih model yang paling sederhana (karena alasan kompleksitas implementasi) dan lebih kecil (karena alasan keterbatasan kapasitas server )
(3) Pemilihan  antara  (a)  integrasi python + android atau  (b) cloud  server + python + android. Poin  a memerlukan TensorFLow Lite untuk menjalankan kode ML python di dalam kode kontlin android . Poin b memerlukan cloud server sebagai pihak yang menjalankan kode python .
(4) Pemilihan  beberapa  kandidat  VPS  (1. Google  Cloud ,  2. AWSLight ,  3. Linode ).  Dipilih Linode dengan alasan dapat voucher $100 dan juga lebih mudah untuk koneksi via remote .

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
1) Pembuatan Asisten Virtual/Chatter  Robot sebagai  media  konsultasi  akademik  virtual  untuk  menjawab pertanyaan-pertanyaan umum mengenai akademik.
2) Pembuatan  Aplikasi  mobile  based  terkoneksi  dengan  VPS  ( Virtual  Private  Server )  sebagai  media  yang dapat diakses tanpa batasan ruang dan waktu.
3) Chatter Robot dibangun dengan  model  Machine  Learning dan Natural  Language Processing (NLP)  yang dapat  memahami  maksud  kalimat.  Hasil  ini  memberikan  kontribusi  dalam  bidang  kecerdasan  buatan khususnya NLP.
Saran untuk penelitian  yang akan dilakukan adalah sebagai berikut :
1) NLP  untuk  memahami  maksud  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat  di  pasangkan  dengan  Sistem Pakar bisa menggunakan Use Case Based Reasoning atau Soft Computing .
2) Pelatihan  Model dapat ditambahkan kamus  besar  bahasa  indonesia untuk  menambah kosa kata. Memang akan membutuhkan storage yang lebih besar.

## REFERENSI
[1] Adamopoulou,  E.,  &  Moussiades,  L.  (2020).  An  Overview  of  Chatbot  Technology.  In IFIP  Advances  in Information  and  Communication  Technology:  Vol.  584  IFIP .  Springer  International  Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-49186-4_31
[2] Aleedy, M., Shaiba, H., & Bezbradica, M. (2019). Generating and analyzing Chatbot responses using natural language  processing. International  Journal  of  Advanced  Computer  Science  and  Applications , 10 (9), 60– 68. https://doi.org/10.14569/ijacsa.2019.0100910
[3]  Apuke, O. D. (2017). Quantitative  Research  Methods :  A Synopsis  Approach. Kuwait  Chapter of Arabian Journal of Business and Management Review , 6 (11), 40–47. https://doi.org/10.12816/0040336
[4]  Colace, F., De Santo, M., Lombardi, M., Pascale, F., Pietrosanto, A., & Lemma, S. (2018). Chatbot for e- learning:  A  case  of  study. International  Journal  of  Mechanical  Engineering  and  Robotics  Research , 7 (5), 528–533. https://doi.org/10.18178/ijmerr.7.5.528-533
[5]  Cucus, A. (2019). Fakultas ilmu komputer .Data Mining :  Concepts and Techniques. (2006). Data Mining : Concepts and Techniques (Second). University of Illinois at Urbana Campaign.
[6] Eka Yuniar, & Heri Purnomo. (2019). Implementasi Chatbot “Alitta” Asisten Virtual Dari Balittas Sebagai Pusat  Informasi  Di  Balittas. Antivirus :  Jurnal  Ilmiah  Teknik  Informatika , 13 (1),  24–35. https://doi.org/10.35457/antivirus.v13i1.714
[7]  Gregor,  K.,  Danihelka,  I.,  Graves,  A.,  Rezende,  D.  J.,  &  Wierstra,  D.  (2015).  DRAW:  A  recurrent  neural network  for  image  generation. 32nd  International  Conference  on  Machine  Learning,  ICML  2015 , 2 , 1462–1471.
[8] Interactive, A. (2016). Chatbots in Customer Service .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.2   May 2022
[9] Kamiri, J., & Mariga, G. (2021). Research Methods in Machine Learning: A Content Analysis. International Journal of Computer and
Information
Technology(2279-0764) , 10 (2), 78–91. https://doi.org/10.24203/ijcit.v10i2.79
[10] Purohit, H., Dong, G., Shalin, V., Thirunarayan, K., & Sheth, A. (2015). Intent classification of short-text on social  media. Proceedings  -  2015  IEEE  International  Conference  on  Smart  City,  SmartCity 2015, Held Jointly  with  8th  IEEE  International  Conference  on  Social  Computing  and Networking, SocialCom 2015, 5th IEEE International Conference on Sustainable Computing and
Communications, SustainCom 2015,
2015  International  Conference  on  Big  Data  Intelligence and Computing, DataCom 2015, 5th
International Symposium on Cloud and Service Computing, SC2 2015 , 222–228.   https://doi.org/10.1109/SmartCity.2015.75
[11]  Sharma,  V.,  Goyal,  M.,  &  Malik,  D.  (2017).  An  Intelligent  Behaviour  Shown  by  Chatbot  System. International Journal of New Technology and Research , 4 , 52–54.
[12] Soufyane Ayanouz, Boudhir Anouar Abdelhakim, M. B. (2020). A Smart Chatbot Architecture based NLP and Machine Learning for Health Care Assistance. Proceedings of the 3rd International Conference on Networking, Information Systems & Security . [13] Suprihatin, T. (2017). Prestasi akademik ditinjau dari model bimbingan akademik . 321–330.
[14] Vichare, A., Gyani, A., Shrikhande, Y., & Rathod, N. (2015). A chatbot system demonstrating Intelligent Behaviour  using  NLP. International  Journal  of  Advanced  Research  in  Computer  Engineering  & Technology (IJARCET) , 4 (10), 4–6.
[15]  Victor,  R.  (2003). L2a-  Iterative  Incremental  Development  -  A  Brief  History  [Larman,Basili IEEE.Computer   2003] (10pp) . June , 47–56.