## MEMBANGUN CHATBOT UNTUK INFORMASI MAGANG DAN STUDI INDEPENDEN KAMPUS MERDEKA DENGAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Cahya Diantoni, Ratna Mufidah, Heru Triana Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS. Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat, Indonesia 2010631170060@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Kampus  Merdeka  sebagai  program  lembaga  pendidikan  membutuhkan  sistem  informasi  efisien  untuk memenuhi kebutuhan mahasiswa terkait program Magang dan Studi Independen Bersertifikat (MSIB). Respons manual yang lambat dan potensi kesalahan manusiawi menjadi kendala utama dalam penyediaan informasi tepat waktu dan akurat. Oleh karena itu, penelitian ini berfokus pada pengembangan chatbot dengan algoritma Naive Bayes  untuk  mengatasi  tantangan  tersebut.  Metode  penelitian  mengikuti  pendekatan Cross  Industry  Standard Process  for  Data  Mining (CRISP-DM),  melibatkan  pemahaman  masalah,  pengumpulan  data, preprocessing , pembuatan  model  Naive  Bayes,  evaluasi  model,  dan  implementasi  di  platform  Telegram.  Hasil  penelitian menunjukkan model klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes dengan tingkat akurasi mencapai 88,9%. Meskipun  terdapat  kendala  data  terbatas,  algoritma  ini  dapat  menangani  distribusi  frekuensi  data  yang  tidak seimbang.  Chatbot  yang  dikembangkan  berpotensi  meningkatkan  akses  mahasiswa,  termasuk  Fakultas  Ilmu Komputer  Universitas  Singaperbangsa  Karawang  (Fasilkom  Unsika),  terhadap  informasi  MSIB  di  Kampus Merdeka.  Penelitian  ini  menegaskan  bahwa  chatbot  dengan  Naive  Bayes  dapat  efektif  menyediakan  informasi secara  cepat  dan  efisien.  Algoritma  ini  terbukti  efisien,  terutama  dalam  mengatasi  kendala  data  yang  terbatas. Diharapkan hasil penelitian ini menjadi dasar untuk pengembangan lebih lanjut dalam implementasi kecerdasan buatan guna meningkatkan kualitas layanan informasi di lembaga pendidikan, termasuk Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang.
Kata kunci : Algoritma  Naïve  Bayes,  Chatbot,  Fakultas  Ilmu  Komputer,  Magang  dan  Studi  Independen Bersertifikat, Sistem Informasi

## 1. PENDAHULUAN
Dalam dunia pendidikan, layanan informasi yang dapat  diakses  langsung  oleh  mahasiswa  tentu  sangat dibutuhkan. Segala informasi terkait Kampus Merdeka seperti  pendaftaran  mahasiswa,  program-program Kampus  Merdeka,  dan  lain  sebagainya  dapat  diakses dan  tersedia  di  web  resmi  Kampus  Merdeka (https://kampusmerdeka.kemdikbud.go.id/).  Namun, untuk  mendapatkan  informasi  lebih  lengkap,  pihak universitas  hanya  menyediakan  kontak  yang  dapat dihubungi untuk memperjelas informasi dan menjawab pertanyaan-pertanyaan dari mahasiswa.
Dalam menjawab pertanyaan-pertanyaan mahasiswa secara  manual, terdapat beberapa kendala yang  dapat  menghambat  proses  informasi  terkait Kampus Merdeka ini. Pertama, waktu tunggu jawaban yang  lama  karena  kesibukan  staf  akademik  terlalu lama  karena  tergantung  pada  ketersediaan  staf akademik  yang  sibuk  dengan  tugas  lain.  Kedua, adanya  potensi kesalahan  dalam memberikan informasi yang akurat dan konsisten. Dalam program Magang dan Studi Independen ini, detail-detail seperti syarat  pendaftaran,  jenis  magang  yang  tersedia,  atau batas waktu pendaftaran Studi Independen bisa sangat beragam.  Staf  akademik,  meskipun  berusaha  sebaik mungkin, bisa saja memberikan informasi yang tidak sepenuhnya  akurat.  Ketiga,  dalam  kondisi  tertentu, jumlah  pertanyaan  bisa  menjadi  sangat  banyak sehingga terjadi penumpukan pertanyaan. Hal tersebut
dapat menyebabkan ketidakpuasan mahasiswa terhadap layanan informasi yang lambat.
Layanan informasi Kampus Merdeka yang dapat diakses  langsung  oleh  mahasiswa  tentu  akan memberikan dampak yang sangat positif bagi lembaga pendidikan,  terutama  dalam  mengatasi  kendala- kendala  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya,  seperti waktu  respons  yang  lambat,  potensi  kesalahan manusiawi,  dan  lonjakan  pertanyaan  pada  kondisi tertentu.
Salah satu contoh implementasi dari NLP adalah aplikasi  chatbot  [1].  Chatbot  merupakan  suatu program  yang  dapat  melakukan  percakapan  melalui media  tulisan  atau  pesan  yang  dapat  merespon  suatu perintah  yang  diberikan  [2].  Tujuan  utama  dari Chatbot adalah untuk berinteraksi dengan manusia dan membantu dalam menyelesaikan berbagai tugas yang dapat  mengurangi  beban  kerja  manusia.  Chatbot memiliki  keunggulan  karena  dapat  memberikan layanan  24/7  kepada  pengguna,  yang  membuatnya menjadi alat yang sangat berguna dalam meningkatkan efisiensi  layanan  pelanggan  untuk  bisnis  dan perusahaan [3]. Oleh karena itu, penggunaan Chatbot dapat  menghasilkan  peningkatan  efisiensi  yang signifikan.
Dalam  penelitian  Moechammad  Sarosa  dkk  [4] menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  dan  Phase Reinforcement untuk menciptakan Chatbot yang dapat memberikan latihan wawancara dalam bahasa Inggris, terutama  untuk  wawancara  kerja.  Tujuannya  adalah
memberikan solusi alternatif bagi pelajar yang kurang mahir  dalam  melakukan  wawancara  kerja  dalam bahasa Inggris. Mereka menggunakan algoritma Naive Bayes untuk mengklasifikasikan hasil sesi wawancara antara  pengguna  dan  interviewer-bot  menjadi  tiga kategori,  yaitu  permintaan,  potensi,  dan  bakat. Klasifikasi  kategori  ini  didasarkan  pada  perhitungan probabilitas  dengan  menggunakan  Teorema  Bayes. Hasil  penelitian  ini  adalah  pengembangan  perangkat lunak dengan tingkat akurasi mencapai 86.93%.
Dalam  penelitiannya  Rena  dkk  [5]  membangun aplikasi  chatbot  menggunakan  algoritma  naive  bayes classifier  untuk  FAQ  Grabads.  Mereka  telah menyiapkan  dataset  berisi  pertanyaan  umum  (FAQ) sebanyak 10 pertanyaan dengan jawabannya. Dengan menggunakan  split  ratio  sebesar  0,8  dan  total  60 pertanyaan, mereka berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 93,33% dan tingkat kesalahan sebesar 6,66%.
Dari  hasil  studi  literatur  yang  sudah  dilakukan tersebut  serta  mengacu  pada  keberhasilan  penelitian sebelumnya  maka  peneliti  menjadikannya  sebagai referensi  dalam  mengembangkan  aplikasi  Chatbot menggunakan algoritma Naive Bayes.
Berdasarkan uraian tersebut, tujuan dari penelitian  ini  adalah  untuk  mengembangkan  chatbot yang  efektif  dalam  menyediakan  informasi  terkait kampus  merdeka,  khususnya  program  Magang  dan Studi  Independen  (MSIB)  untuk  mahasiswa  Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang (Fasilkom Unsika). Dengan adanya chatbot yang  dapat  memberikan  informasi  yang  akurat  dan cepat,  diharapkan  mahasiswa  Fasilkom  Unsika  akan lebih  terbantu  dalam  mengambil  keputusan  terkait magang dan studi independen. Selain itu, penggunaan algoritma  Naive  Bayes  sebagai  bagian  dari  chatbot juga  dapat  meningkatkan  kualitas  interaksi  dengan pengguna.  Kerangka  konseptual  dalam  penelitian  ini melibatkan  pengembangan  chatbot  menggunakan pendekatan  algoritma  Naive  Bayes.  Chatbot  akan diarahkan  untuk  memahami  pertanyaan  pengguna melalui  pemrosesan  klasifikasi  pertanyaan  dan memberikan  respons  yang  relevan  berdasarkan informasi yang tersedia.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Kampus Merdeka
Kampus  merdeka  merupakan  lanjutan  dari program merdeka belajar di tingkat pendidikan tinggi. Konsep ini bertujuan untuk mewujudkan SDM Unggul Indonesia  dengan  mengintegrasikan  Profil  Pelajar Pancasila.  Perguruan  tinggi  diharapkan  merancang pembelajaran  inovatif  melalui  Kurikulum  Merdeka Belajar Kampus (MBKM) agar  mahasiswa  mencapai pembelajaran optimal yang mencakup aspek kognitif, afektif, dan psikomotorik secara relevan [6].

## 2.1.1. Magang dan Studi Independen Bersertifikat
Program  Magang  dan  Studi  Independen Bersertifikat
(MSIB) bertujuan memberikan kesempatan kepada mahasiswa untuk mengembangkan  keterampilan,  pengetahuan,  dan sikap  yang  diperlukan  di  dunia  industri  melalui kombinasi  bekerja  dan  belajar  langsung  pada  proyek atau memecahkan masalah nyata [7].

## 2.2. Chatbot
Chatbot adalah program komputer yang dirancang  untuk  berkomunikasi  dengan  pengguna melalui media tulisan atau pesan. Dengan memanfaatkan  kecerdasan  buatan  dan  pemrosesan bahasa alami, chatbot dapat memahami perintah atau pertanyaan  yang  diberikan  oleh  pengguna  dan memberikan respon yang sesuai [2].

## 2.3. Algoritma Naïve Bayes
Algoritma  Naive  Bayes  merupakan  suatu pendekatan  klasifikasi  dalam  machine  learning  yang berasaskan  pada  teorema  Bayes.  Metode  ini mengoperasikan dengan asumsi sederhana dan "naif," yaitu bahwa semua fitur atau kata yang terdapat dalam data  input  dianggap  independen  satu  sama  lain. Dengan  kata  lain,  algoritma  ini  menganggap  bahwa keberadaan  suatu  fitur  tidak  dipengaruhi  oleh keberadaan  fitur  lainnya  [8].  Hal  ini  membuat Algoritma  Naive  Bayes  menjadi  model  yang  efisien dan efektif, terutama dalam konteks analisis teks dan klasifikasi data.

## 2.4. Pre-Processing Data
Pre-processing  data  mengacu  pada  langkah- langkah  yang  diambil  untuk  mempersiapkan  dan membersihkan  data  sebelum  diterapkan  pada  model atau algoritma tertentu [9].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metodologi penelitian  CRISP-DM.  Metodologi  CRISP-DM (Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  Mining) adalah  sebuah  metodologi  yang  digunakan  dalam pengembangan solusi untuk masalah data mining [10].
Alasan menggunakan CRISP-DM dalam konteks ini  adalah  karena  metodologi  ini  memberikan kerangka  kerja  yang  sistematis  dan  terstruktur  untuk mengelola  proses  penelitian  data,  dari  pemahaman awal  hingga  implementasi.  Hal  ini  dapat  membantu memastikan  bahwa  hasil  akhir  proyek  dapat  berhasil diintegrasikan  ke  dalam  platform  chat  seperti Telegram  dengan  efektif.  Diagram  Alur  penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode penelitian CRISP-DM
Metodologi penelitian meliputi beberapa tahapan, yaitu:

## 3.1. Penentuan Masalah
Pada  penelitian  ini,  masalah  yang  akan diselesaikan  adalah  bagaimana  membangun  chatbot informasi MSIB (Magang dan Studi Independen) yang dapat  memberikan  informasi  tentang  program  MSIB Kampus Merdeka dan menjadi penghubung informasi dari  panitia  MBKM  (Merdeka  Belajar  Kampus Merdeka)  Fakultas  Ilmu  Komputer  Unsika  kepada mahasiswa.  Chatbot  ini  diharapkan  dapat  membantu mahasiswa,  calon  peserta  program  MSIB  Kampus Merdeka dalam mendapatkan informasi yang relevan dan cepat mengenai program MSIB Kampus Merdeka.

## 3.2. Pengumpulan data
Pada  penelitian  ini,  data  yang  dikumpulkan adalah  data  informasi  MSIB  dan  FAQ  (Frequently Asked Questions) yang terkait dengan program MSIB. Data umum  mengenai informasi MSIB dapat diakses dari website resmi program Kampus Merdeka dan data khusus  yang  berisi  Informasi  MSIB  di  Fasilkom Unsika  didapatkan  dari  hasil  wawancara  dengan Panitia MBKM Fasilkom Unsika.
Data informasi MSIB yang dikumpulkan adalah data terbaru dan sedang berlaku sampai saat artikel ini ditulis. Data tersebut berisi 254 baris dataset dengan 2 atribut.  Atribut  yang  terdapat  dalam  dataset  adalah pertanyaan dan jawaban. Terdapat 35 nilai unik untuk jawaban, dan 254 nilai unik untuk pertanyaan. Adapun
deskripsi  dari  atribut  dataset  yang  digunakan  dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Deskripsi Dataset Penelitian Atribut Tipe Deskripsi Pertanyaan String Pertanyaan yang sering ditanyakan mengenai program MSIB Kampus Merdeka Jawaban String Berisi informasi valid yang menjawab pertanyaan pertanyaan yang telah dikumpulkan 3.3. Pre-processing Data
Setelah  data  terkumpul,  langkah  berikutnya adalah melakukan pre-processing data untuk memastikan  kebersihan  dan  kualitas  data  yang  akan digunakan  dalam  pembuatan  model.  Teknik pre- processing data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah tokenization,  stopwords,  lemmatization dan stemming serta bag of words . Berikut adalah penjelasan lengkap mengenai pre- processing data  yang  penulis  gunakan  dalam penelitian ini :
3.3.1. Tokenization Tokenization adalah  proses  memecah  teks menjadi unit-unit yang lebih kecil, yang disebut token [11]  .  Token  bisa  berupa  kata,  frasa,  atau  karakter, tergantung  pada  tingkat  tokenisasi  yang  digunakan seperti yang terlihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Contoh Tokenization
Teks Hasil “MSIB adalah singkatan dari Magang dan Studi Independen Bersertifikat.”
[“MSIB”, “adalah”,
“singkatan”, “dari”, “Magang”, “dan”, “Studi”,
“Independen”, “Bersertifikat”, “.”]
3.3.2. Stopwords Removal Stopwords adalah kata-kata umum yang sering muncul  dalam  teks  dan  tidak  memberikan  informasi yang signifikan [12]. Teknik ini menghapus stopwords dari teks untuk meningkatkan kualitas analisis. Contoh kata stopwords :  "dan",  "dari",  "atau".  Proses Stopwords Removal dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Contoh Stopwords Removal Teks Hasil Stopwords Removal “MSIB adalah singkatan dari Magang dan Studi Independen Bersertifikat.” [“MSIB”, “adalah”, “singkatan”, “Magang”, “Studi”, “Independen”,
“Bersertifikat”]
3.3.3. Lemmatization dan Stemming
Lemmatization dan Stemming adalah  proses mengubah  kata-kata  dalam  teks  menjadi  bentuk dasarnya (kata dasar) [13]. Misalnya, kata "mendapatkan"  akan  diubah  menjadi  "dapat".  Hal tersebut dapat membantu dalam penggabungan variasi kata yang memiliki makna yang sama. Adapun contoh
dari Lemmatization dan Stemming dapat  dilihat  pada Tabel 4.
Tabel 4. Contoh lemmatization dan stemming Teks Hasil “Mahasiswa mendapatkan peluang”. [“Mahasiswa”, “dapat”, “peluang”]
3.3.4. Bag of Words (BoW) Bag of Words adalah representasi teks dengan menghitung  frekuensi  kemunculan  setiap  kata  dalam teks  dan  mengabaikan  urutan  kata  [14].  Ini menghasilkan  vektor  berdasarkan  kata-kata  unik dalam teks terlihat dalam Tabel 5.
Tabel 5. Contoh bag of words
Contoh : terdapat 2 kalimat yaitu ”Apa itu Magang?” dan ”Apa itu Studi Independen”
Kalimat  Apa  itu Magang Studi Independen Kalimat 1 1 1 1 0 0 Kalimat 2 1 1 0 1 1

## 3.4. Pembuatan model
Algoritma  Naive  Bayes  adalah  sebuah  metode klasifikasi  dalam  machine  learning  yang  didasarkan pada  teorema  Bayes  dengan  asumsi  sederhana  dan "naif" bahwa semua fitur (atau kata dalam teks) dalam data input adalah independen satu sama lain [8].
Pada  tahap  pembuatan  model  chatbot  dengan algoritma  Naive  Bayes,  model  ini  memanfaatkan probabilitas kemunculan kata dalam teks input  untuk memprediksi kategori atau label yang paling mungkin [15].  Setiap  kata  dalam  teks  dihitung  dalam  konteks setiap  label  kategori,  dan  probabilitas  tersebut digunakan  untuk  mengidentifikasi  kategori  dengan probabilitas  tertinggi.  Model  Naive  Bayes  akan memilih  label  tersebut  sebagai  prediksi,  sehingga chatbot akan merespons berdasarkan label yang paling sesuai dengan teks input pengguna.

## 3.5. Evaluasi model
Setelah  berhasil  membangun  model  chatbot informasi MSIB, langkah berikutnya adalah melakukan  evaluasi  untuk  mengukur  sejauh  mana model  tersebut  dapat  menyelesaikan  masalah  yang telah  ditetapkan.  Evaluasi  dalam  jurnal  ini  akan difokuskan  pada  metrik  akurasi  sebagai  indikator utama kinerja chatbot.
Akurasi adalah metrik sederhana yang mengukur sejauh mana chatbot memberikan jawaban yang benar [16]. Rumusnya adalah:
Akurasi = 𝐽𝑎𝑤𝑎𝑏𝑎𝑛 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑒𝑟𝑡𝑎𝑛𝑦𝑎𝑎𝑛
(1)
Dalam  konteks  evaluasi  chatbot  MSIB,  akurasi memberikan  gambaran  langsung  tentang  seberapa efektif model dalam memberikan respons yang sesuai dengan  pertanyaan  pengguna.  Dengan  menekankan evaluasi  akurasi,  penelitian  ini  bertujuan  untuk memberikan pemahaman yang jelas tentang
kemampuan chatbot dalam memberikan jawaban yang benar dan sesuai dengan pertanyaan pengguna terkait informasi MSIB dan FAQ program MSIB. Evaluasi ini diharapkan  dapat  memberikan  informasi  yang  cukup untuk menilai kinerja chatbot secara keseluruhan.

## 3.6. Implementasi model
Tahap  implementasi  chatbot  dalam  jurnal penelitian  ini  merupakan  langkah  penting  dalam mewujudkan hasil penelitian ke dalam sebuah sistem yang praktis. Pada tahap ini, model chatbot yang telah dikembangkan diintegrasikan ke dalam server dengan memanfaatkan  API  Telegram.  Implementasi  dimulai dengan  persiapan  server  yang  mendukung  bahasa pemrograman  yang  digunakan  untuk  membangun chatbot.  Selanjutnya,  semua  dependensi  yang diperlukan,  termasuk  library  machine  learning  dan modul Telegram API, diinstal pada server. Setelah itu, sebuah  bot  Telegram  dibuat  dengan  bantuan BotFather,  yang  memberikan  token  API  yang diperlukan  untuk  menghubungkan  chatbot  dengan platform Telegram.
Langkah  berikutnya  adalah  mengintegrasikan chatbot  dengan  Telegram  API  dengan  menggunakan token  yang  diberikan  oleh  BotFather.  Server  juga dikonfigurasi  agar  dapat  menerima  permintaan  dari Telegram  API  melalui  pengaturan  webhook  atau endpoint yang sesuai. Kemudian, model chatbot yang telah  dikembangkan  diimplementasikan  ke  dalam server,  termasuk  pemuatan  model,  pengaturan  logika chatbot, dan ketersediaan respons yang tepat.
Selanjutnya,  chatbot  diuji  secara  menyeluruh untuk  memastikan  kemampuan  menerima  perintah dari  pengguna  dan  memberikan  respons  yang  sesuai. Selama  tahap  ini,  masalah  dan  kesalahan  yang mungkin  muncul  selama pengujian diidentifikasi dan diperbaiki. Proses ini dapat melibatkan pengembangan lanjutan  serta  penyesuaian  model  chatbot  jika diperlukan.
Terakhir,  tahap  implementasi  ini  melibatkan monitoring  kinerja  chatbot  dan  pemeliharaan  berkala untuk  memastikan  bahwa  bot  tetap  berjalan  dengan baik.  Seluruh  proses  diawali  dengan  pembuatan dokumentasi yang baik untuk pengguna akhir, dan jika diperlukan,  publikasi  aplikasi  chatbot  ini.  Tahap implementasi  chatbot  ini  menjadi  jembatan  penting yang  menghubungkan  penelitian  dengan  penerapan praktis,  sehingga  chatbot  dapat  memberikan  nilai tambah yang nyata dalam konteks yang relevan.
Dalam keseluruhan tahapan tersebut, metodologi CRISP-DM sering digunakan sebagai panduan dalam melakukan penelitian machine learning.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metodologi penelitian  CRISP-DM  karena  hasil  luaran  penelitian ini dalam bentuk produk chatbot.

## 4.1. Penentuan Masalah
Dalam rangka penelitian ini, fokus utama adalah mengatasi  tantangan  dalam  pembangunan  chatbot informasi MSIB (Magang dan Studi Independen) yang berperan  sebagai  sumber  informasi  utama  terkait program  MSIB  Kampus  Merdeka.  Tujuan  utama adalah  menciptakan  sebuah  chatbot  yang  efektif sebagai penghubung informasi antara panitia MBKM (Merdeka  Belajar  Kampus  Merdeka)  Fakultas  Ilmu Komputer  Unsika  dengan  mahasiswa.  Diharapkan bahwa  chatbot  ini  dapat  memberikan  bantuan  yang optimal kepada mahasiswa dan calon peserta program MSIB  Kampus  Merdeka  dengan  menyediakan informasi  yang  relevan  dan  responsif  mengenai berbagai aspek program tersebut.

## 4.2. Pengumpulan Data
Dalam  proses  pengumpulan  data,  peneliti menjalankan  kolaborasi  yang  erat  dengan  panitia MBKM  Fasilkom  Unsika  untuk  merangkum  dataset berupa pertanyaan dan jawaban  yang relevan dengan program MSIB. Data umum mengenai MSIB diakses dari  sumber  resmi,  yakni  website  program  Kampus Merdeka. Sementara itu, informasi spesifik mengenai MSIB  di  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas Singaperbangsa Karawang diperoleh melalui wawancara langsung dengan anggota panitia MBKM Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Singaperbangsa Karawang.
Tabel  informasi  yang  berhasil  dikumpulkan terdiri  dari  35  baris  data  dengan  dua  atribut  utama, yaitu  pertanyaan  dan  jawaban.  Untuk  memastikan relevansi dan akurasi data, penulis memastikan bahwa informasi  yang  diakses  dan  ditambahkan  ke  dalam dataset  adalah  yang  paling  terkini  dan  masih  berlaku pada saat penulisan artikel ini.

## Gambar 2. Informasi MSIB
Kemudian dari dataset di atas penulis memperluas  data  untuk  pertanyaan,  dengan  cara membuat  pertanyaan  yang  mirip  dan  sesuai  untuk beberapa jawaban yang sama. Dari hasil memperbanyak  pertanyaan  untuk  35  Jawaban  unik, didapatkan dataset baru dengan jumlah 1164 baris.
Dataset ini dibagi menjadi dua jenis dataset, yaitu untuk  pelatihan  model  dan  validasi.  Penulis membaginya  menjadi  910  dataset  untuk  tahap
pelatihan model dan 254 dataset untuk tahap validasi, kemudian dataset tersebut dikonversi kedalam format CSV.  Proses  ini  bertujuan  untuk  memastikan  bahwa model yang dibangun memiliki keberlanjutan dan daya prediksi yang baik terhadap pertanyaan yang mungkin diajukan oleh mahasiswa terkait MSIB.
Langkah-langkah  ini  menjamin  bahwa  dataset yang  dihasilkan  tidak  hanya  akurat  dan  up-to-date, tetapi  juga  mencerminkan  kebutuhan  mahasiswa secara  real-time.  Kolaborasi  erat  dengan  panitia MBKM  dan  referensi  dari  sumber  resmi  menambah kredibilitas  dan  validitas  dataset  yang  menjadi  dasar pembangunan  chatbot  untuk  menyediakan  informasi MSIB secara efektif kepada mahasiswa.

## Gambar 3. Dataset dengan format CSV
Gambar 4  mencakup kumpulan data pertanyaan yang  sering  diajukan  (FAQ)  yang  telah  diolah sehingga  dapat  dioperasikan  dengan  menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier . Data ini telah diolah dan diorganisir dalam format CSV ( Comma-Separated Values ), memudahkan proses analisis dan implementasi  algoritma  klasifikasi.  Dengan  struktur CSV, setiap pertanyaan dan informasi terkaitnya dapat dengan  mudah  diakses  dan  digunakan  oleh  sistem untuk  melatih  dan  menguji  model  klasifikasi  Naive Bayes. Format CSV juga memungkinkan interoperabilitas  yang  baik  dengan  berbagai  platform dan alat analisis data.

## 4.3. Pre-processing Data
Setelah  berhasil  mengumpulkan  data,  langkah selanjutnya adalah menjalankan proses pre-processing data  guna  memastikan  kebersihan  dan  kualitas  data yang  akan  menjadi  dasar  dalam  pembuatan  model. Penelitian  ini  menerapkan  beberapa  teknik  pre- processing  data,  antara  lain  tokenization,  removal stopwords,  lemmatization  dan  stemming,  serta pendekatan bag of words.
Sebelum  dapat  menerapkan  algoritma  Naive Bayes  Classifier  pada  dataset,  prapemrosesan  (pre- processing) diperlukan untuk mengoptimalkan kualitas data. Prapemrosesan ini melibatkan dua tahap utama pada kalimat-kalimat pertanyaan dalam dataset, yaitu tokenisasi dan penghapusan stopwords.
Pada  langkah  tokenisasi,  terdapat  dua  proses yang  harus  dilakukan.  Pertama,  semua  huruf  besar pada teks akan diubah menjadi huruf kecil (lowercase). Kedua, teks akan dibagi menjadi kumpulan kata tanpa memperhatikan keterhubungan antar kata satu dengan yang  lain,  serta  peran  dan  posisinya  dalam  kalimat.
Karakter  diterima  dalam  kumpulan  kata  menurut urutan abjad.
Sementara pada langkah penghapusan stopwords,  jika  sebuah  kata  dalam  dataset  terdapat pada  daftar  stopwords,  maka  kata  tersebut  akan dihilangkan. Namun, jika kata tersebut tidak terdapat dalam  daftar  stopwords,  proses  akan  berlanjut  tanpa menghilangkan kata tersebut.
Gambar 4. Code proses stopwords
Penggunaan tokenisasi dan penghapusan stopwords  dalam  pra-pemrosesan  teks  membantu menyederhanakan  representasi  teks,  sehingga Naive Bayes  Classifier dapat  lebih  efektif  memahami  dan memproses  informasi  relevan  yang  diperlukan  untuk klasifikasi  pertanyaan  pada  dataset.  Kemudian  dari kedua proses tersebut didapatkan contoh data.
Gambar 5. Hasil proses stopwords
Gambar 5 merupakan contoh data dalam bentuk kalimat  setelah  dilakukan  proses  tokenization  dan stopwords.  Contoh  kalimatnya  ”Apa  itu  MSIB?” menjadi ”MSIB”
Sebelumnya, dataset melalui tahap tokenisasi dan penghapusan  stopwords. Sekarang, setiap kata dalam kalimat  akan  diberikan  tanda  (tagging)  untuk mengekstrak  kata  kerja  dan  kata  benda.  Proses selanjutnya melibatkan lemmatisasi dan stemming, di mana  kata-kata  dalam  kalimat  akan  diubah  menjadi bentuk dasar mereka dan kemudian dikelompokkan.
Pada  metode  stemming,  terjadi  pemisahan imbuhan seperti awalan dan akhiran untuk mendapatkan  kata  dasar.  Untuk  meningkatkan efektivitas,  daftar  kata  yang  akan  dihilangkan  telah disusun  dan  disimpan  dalam  ruang  stem  list. Selanjutnya, data akan dibandingkan dengan stem list. Jika ada kesamaan, data tersebut dianggap bising dan dihapus.
Proses ini bertujuan untuk menyederhanakan dan membersihkan  kalimat  agar  dapat  memahami  kata- kata asalnya (melalui stemming) dan mengelompokkan  kata-kata  menjadi  satu  item (melalui lemmatisasi). Penggunaan stem list membantu  mengidentifikasi  kata-kata  yang  dianggap tidak relevan atau berisik, sehingga dapat dihilangkan dari dataset.
Gambar 6. Code proses stemming dan lemmatisasi
Lematisasi  dan  stemming  adalah  teknik  pra- pemrosesan teks yang bertujuan untuk menyederhanakan  kata-kata  dalam  sebuah  dokumen. Stemming  menghilangkan  awalan  atau  akhiran  kata untuk  menghasilkan  bentuk  dasar  atau  kata  dasar, sementara lemmatisasi mengubah kata-kata ke bentuk dasar  berdasarkan  kamus  atau  aturan  linguistik  yang memahami  makna  kata.  Meskipun  stemming  lebih cepat dan sederhana, lemmatisasi cenderung memberikan hasil yang lebih akurat karena melibatkan analisis linguistik yang lebih mendalam. Pilihan antara keduanya tergantung pada kebutuhan tugas pemrosesan teks, dengan stemming lebih cocok untuk situasi  di  mana  kecepatan  dan  sederhana  diperlukan, sedangkan lemmatisasi lebih cocok untuk tugas yang memerlukan  pemahaman  kata-kata  yang  lebih mendalam dan akurat.

## Gambar 7. Hasil proses stemming dan lemmatisasi
Gambar  7  memperlihatkan  contoh  data  yang telah  melalui  tahap  lemmatisasi  dan  stemming,  di mana proses ini melibatkan ekstraksi fitur dari setiap kalimat.  Selanjutnya,  data  tersebut  akan  menjalani proses  pembentukan  model  Bag  of  Words.  Dengan pendekatan yang sederhana, Bag of Words merepresentasikan sebuah kalimat sebagai sekumpulan  kata-kata,  mengabaikan  urutan  spesifik kemunculan kata-kata tersebut. Hasil ini menciptakan representasi  numerik  yang  dapat  digunakan  dalam analisis dan klasifikasi teks, memudahkan pemahaman dan  pengolahan  informasi  tanpa  mempertimbangkan struktur  urutan  kata  dalam  kalimat.  Dalam  konteks jurnal, langkah ini mendukung analisis fitur teks yang berguna  dalam  memahami  esensi  dan  makna  dari konten yang diolah, membantu pemahaman informasi yang relevan dalam dataset teks yang kompleks.

## 4.4. Pembuatan Model
Algoritma Naive Bayes, sebuah metode klasifikasi  dalam  machine  learning,  mendasarkan prediksinya  pada  teorema  Bayes  dengan  asumsi sederhana  dan  "naif"  bahwa  semua  fitur  (atau  kata dalam teks) dalam data input adalah independen satu sama  lain  [5].  Pada  tahap  pembuatan  model  chatbot menggunakan  algoritma  Naive  Bayes,  model  ini memanfaatkan  probabilitas  kemunculan  kata  dalam teks input untuk memprediksi kategori atau label yang paling  mungkin.  Setiap  kata  dalam  teks  dihitung dalam konteks setiap label kategori, dan probabilitas
tersebut  digunakan  untuk  mengidentifikasi  kategori dengan  probabilitas  tertinggi.  Model  Naive  Bayes akan  memilih  label  tersebut  sebagai  prediksi, sehingga chatbot dapat merespons berdasarkan label yang paling sesuai dengan teks input pengguna.
Dalam pengembangan lebih lanjut, implementasi algoritma  Naive  Bayes  pada  tahap  ini  dapat  dilihat pada kode di bawah ini:

## Gambar 8. Code training model
Pada  kode  di  atas,  dataset  training  diunduh  dan diproses menggunakan TfidfVectorizer untuk mengubah  teks  menjadi  representasi  vektor  dengan bobot  term  frequency-inverse  document  frequency (TF-IDF).  Selanjutnya,  model  klasifikasi  Naive Bayes MultinomialNB dilatih menggunakan fitur dan label yang telah dihasilkan.
Gambar 9. Code untuk mendapatkan jawaban
Fungsi `get_answer` digunakan untuk memprediksi  jawaban  berdasarkan  input  pengguna, dan  hasilnya  diuji  dengan  pertanyaan  "bagaimana cara mendapatkan sptjm?". Jawaban yang diprediksi kemudian ditampilkan dalam output program.

## Gambar 10. Hasil jawaban dari chatbot

## 4.5. Evaluasi Model
Dalam  penelitian  ini,  penulis  telah  melakukan evaluasi kinerja chatbot dengan menggunakan dataset evaluasi  yang  terdiri  dari  254  pertanyaan  yang  telah diberi  label  jawaban  yang  benar.  Hasil  evaluasi tersebut  menunjukkan  bahwa  chatbot  berhasil memberikan  jawaban  yang  benar  sebanyak  226 pertanyaan, atau setara dengan tingkat akurasi sebesar 88,9%. Akurasi ini mencerminkan sejauh mana model
chatbot  dapat  menanggapi  pertanyaan  pengguna dengan respons yang tepat dan sesuai dengan harapan. Hasil  evaluasi  ini  memberikan  gambaran  positif tentang  kemampuan  chatbot  dalam  memberikan jawaban  yang  akurat  dalam  konteks  informasi  MSIB dan FAQ program MSIB. Evaluasi ini dapat dijadikan dasar  untuk  menilai  efektivitas  dan  kualitas  respons chatbot dalam memenuhi kebutuhan pengguna terkait informasi yang dicari.
Gambar 11. Pengujian hasil jawaban chatbot

## 4.6. Implementasi Model
Tahap implementasi model chatbot menjadi poin krusial dalam menghadirkan hasil penelitian ke dalam lingkungan  praktis.  Hasil  dari  implementasi  chatbot dapat  diakses  melalui  aplikasi  Telegram  dengan  url https://t.me/MSIB_Chatbot Berikut  adalah  hasil implementasi chatbot melalui aplikasi Telegram, pada gambar X .
Gambar 12. Hasil deployment chatbot pada telegram
Tahap  implementasi  ini  membentuk  jembatan penting yang menghubungkan hasil penelitian dengan penerapan praktis, memungkinkan chatbot memberikan  nilai  tambah  yang  nyata  dalam  konteks yang relevan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah berhasilnya pengembangan chatbot menggunakan algoritma Naive Bayes  untuk  menyediakan  informasi  terkait  program Magang  dan  Studi  Independen  di  Kampus  Merdeka, khususnya  di  Fakultas  Ilmu  Komputer  Unsika. Metodologi  CRISP-DM  digunakan  secara  efektif dalam  tahapan  pengembangan,  mulai  dari  penentuan masalah hingga implementasi. Evaluasi kinerja model menunjukkan tingkat akurasi yang baik sebesar 88,9%. Tahap  implementasi  chatbot  berhasil  dilakukan melalui  Telegram,  memberikan  kontribusi  positif terhadap  pengalaman  pengguna  dalam  mendapatkan informasi  terkait  MSIB.  Meskipun  terdapat  batasan terkait  jumlah  data,  algoritma  Naive  Bayes  terbukti efisien,  dan  dengan  peningkatan  jumlah  data  serta tuning model, akurasi chatbot dapat ditingkatkan lebih lanjut.  Chatbot  ini  memiliki  potensi  besar  untuk meningkatkan kualitas interaksi dengan pengguna dan memberikan  kontribusi  positif  dalam  penyediaan informasi  di  lembaga  pendidikan.  Sebagai  saran, penelitian ini dapat menjadi dasar untuk pengembangan  lebih  lanjut  dalam  pemanfaatan teknologi AI guna meningkatkan layanan informasi di lingkungan pendidikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  A.  Purwitasari  and  M.  Soleh,  “Implementasi Algoritma  Artificial  Neural  Network  Dalam Pembuatan  Chatbot  Menggunakan  Pendekatan Natural  Language  Parocessing,” Jurnal  IPTEK , vol.  6,  no.  1,  pp.  14–21,  2022,  doi: 10.31543/jii.v6i1.192.
[2]  A.  Hikmah,  F.  Azmi,  and  R.  A.  Nugrahaeni, “Implementasi  Natural  Language  Processing Pada   Chatbot  Untuk  Layanan  Akademik,” e- Proceeding  of  Engineering ,  vol.  10,  no.  1,  pp. 371–382, 2023.
[3]  M.  I.  P.  N.  Mayla  Humaira  As-syiva,  “Analisis Peran  Chatbot  dalam  Meningkatkan  Pelayanan Terhadap  Konsumen  di  E-Commerce,” Jurnal Multidisiplin Saintek , vol. 1, no. 0, 2023.
[4]  M. Sarosa, M. Kusumawardani, A. Suyono, and Z.  Sari,  “Implementasi  Chatbot  Pembelajaran Bahasa  Inggris  menggunakan  Media  Sosial,” Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian  Informatika (JEPIN) ,  vol.  6,  no.  3,  p.  317,  2020,  doi: 10.26418/jp.v6i3.43191.
[5]  R. C. Hutama, F. Fauziah, and R. T. Komalasari, “Aplikasi  Chatbot Berbasis Teks Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier FAQ GrabAds,” STRING  (Satuan  Tulisan  Riset  dan Inovasi Teknologi) , vol. 6, no. 1, p. 90, 2021, doi: 10.30998/string.v6i1.9919.
[6]  R.  Vhalery,  A.  M.  Setyastanto,  and  A.  W. Leksono, “Kurikulum Merdeka Belajar Kampus Merdeka:  Sebuah  Kajian  Literatur,” Research and  Development  Journal  of  Education ,  vol.  8, no. 1, p.
185, 2022,
doi:
10.30998/rdje.v8i1.11718.
[7]  A.  Rahman,  D.  C.  Sukmajati,  M.  Mawar,  E. Satispi,  and  D.  Gunanto,  “Implementasi
Kebijakan  pada  Program  Magang  dan  Studi Independen Bersertifikat di Indonesia,”
SOSIOHUMANIORA: Jurnal Ilmiah Ilmu Sosial Dan  Humaniora ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  266–291, 2023, doi: 10.30738/sosio.v9i2.14832.
[8]  A. T. Gurinder Singh, Bhawna Kumar, Loveleen Gaur,  “Comparison  between  Multinomial  and Bernoulli Naïve Bayes for Text Classification,” 2019  International  Conference  on  Automation, Computational  and  Technology  Management (ICACTM), London, UK , pp. 593–596, 2019, doi: 10.1109/ICACTM.2019.8776800.
[9]  S.  Saifullah,  M.  Zarlis,  Z.  Zakaria,  and  R.  W. Sembiring,  “Analisa  Terhadap  Perbandingan Algoritma  Decision  Tree  Dengan  Algoritma Random  Tree  Untuk  Pre-Processing  Data,” J- SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) , vol.  1,  no.  2,  p.  180,  2017,  doi:  10.30645/j- sakti.v1i2.41.
[10]  Y. A. Singgalen, “… Metode CRISP-DM dalam Klasifikasi  Data  Ulasan  Pengunjung  Destinasi Danau  Toba  Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes  Classifier  (NBC)  dan  Decision  Tree (DT),” Jurnal  Media  Informatika  Budidarma , vol. 7, pp. 1551–1562, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6461.
[11]  G. N. R Prasad Sr Asst professor, “Identification of  Bloom’s  Taxonomy  level  for  the  given Question  paper  using  NLP  Tokenization technique,” Turkish  Journal  of  Computer  and Mathematics  Education ,  vol.  12,  no.  13,  pp. 1872–1875, 2021.
[12]  K.  S.  K.  V.  Ghag,  “Comparative  analysis  of effect  of  stopwords  removal  on  sentiment classification,” IEEE  International  Conference on Computer Communication and Control (IC4- 2015) , 2015, [Online]. Available: https://doi.org/10.1109/IC4.2015.7375527
[13]  A.  W.  Pradana  and  M.  Hayaty,  “The  Effect  of Stemming  and  Removal  of  Stopwords  on  the Accuracy of Sentiment Analysis on Indonesian- language  Texts,” Kinetik:  Game  Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control , vol. 4, pp. 375–380, 2019, doi: 10.22219/kinetik.v4i4.912.
[14]  Y.  HaCohen-Kerner,  D.  Miller,  and  Y.  Yigal, “The  influence  of  preprocessing  on  text classification using a bag-of-words representation,” PLoS One , vol. 15, no. 5, pp. 1– 22, 2020, doi: 10.1371/journal.pone.0232525.
[15]  R. Al Habsi, R. A. D. Anggoro, M. A. Valio, Y. Widiastiwi,  and  N.  Chamidah,  “Analisis Sentimen Terhadap Vaksin Covid-19 Di Jejaring Sosial  Twitter  Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes,” Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Bidang Ilmu  Komputer  dan  Aplikasinya ,  vol.  2, no.  2,  pp.  239–248,  2021,  [Online].  Available:
https://conference.upnvj.ac.id/index.php/senami ka/article/view/1714
[16]  B.  Falah  and  Nerisma  Eka  Putri,  “Artificial
Intelligence  Berbasis  Chatbot:  Sarana  Baru
Panduan Hukum Keluarga Digital,” QISTHOSIA : Jurnal Syariah dan Hukum , vol. 4,
no. 2, pp. 126–140, 2023, doi: 10.46870/jhki.v4i2.765.