BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.230 | Hal 208 − 217 https://hostjournals.com/bulletincsr

## Pengembangan Agen Virtual Berbasis Telegram Bot Pada SIMANTA Menggunakan Metode Similarity-Sentence Measurement
Tri Ramadani Arjo * , Eko Boedhi Santoso
Administrasi Niaga, Manajemen Pemasaran, Politeknik Negeri Malang, Malang, Indonesia Email: 1,* tri.ramadani@polinema.ac.id, 2 eko.boedhi@polinema.ac.id Email Penulis Korespondensi: tri.ramadani@polinema.ac.id
Abstrak− Penggunaan chatbot saat ini sudah mulai marak digunakan untuk mendukung layanan dari sistem informasi, salah satunya yaitu  pada  SIMANTA.  SIMANTA  yang  dikelola  oleh  Jurusan  Administrasi  Niaga  Politeknik  Negeri  Malang,  digunakan  sebagai manajemen terhadap tugas akhir dan skripsi mahasiswa. SIMANTA telah digunakan selama 3 tahun mulai dari tahun 2019 sampai dengan sekarang. Terdapat kendala yang belum diatasi pada SIMANTA yaitu ketergantungan mahasiswa dengan admin SIMANTA. Dengan  tingginya  permintaan  dalam  menggunakan  SIMANTA  di  lingkungan  Jurusan  Administrasi  Niaga  membuat  banyak  sekali pertanyaan-pertanyaan  yang  muncul  seputar  pendaftaran,  pengajuan  judul,  info  bimbingan,  pengajuan  seminar  proposal,  jadwal seminar  proposal,  ujian  laporan  akhir  melalui  aplikasi  social  media  yang  tidak  bisa  ditangani  oleh  pihak  tata  usaha,  sehingga menimbulkan masalah yang menyebabkan informasi yang disampaikan kurang responsif.  Penelitian ini membuat fitur  berupa agen virtual  chatbot  pada  SIMANTA  menggunakan  platform  Telegram.  Chatbot  dibuat  dengan  menggunakan  BotFather  dengan  nama @SIMANTA_BOT. Chatbot memanfaatkan metode Similarity-Sentences Measurement untuk mengukur tingkat kemiripan pertanyaan yang diperoleh, dan memberikan respon dengan menggunakan metode pattern-matching. Dengan adanya fitur chatbot pada SIMANTA, dapat  membantu  meningkatkan  layanan  kepada  mahasiswa,  tenaga  pendidik,  dan  tenaga  kependidikan  di  lingkungan  Jurusan Administrasi Niaga.
Kata Kunci: Chatbot; Simanta; Social Media; Similarity Sentence Measurement; Pattern Matching.
Abstract− The  use  of  chatbots  is  now  starting  to  be  widely  used  to  support  services  from  information  systems,  one  of  which  is SIMANTA. SIMANTA, which is managed by the Department of Business Administration, State Polytechnic of Malang, is used as the management of student final assignments and theses. SIMANTA has been used for 3 years starting from 2019 until now. There are obstacles that have not been overcome by SIMANTA, namely the dependence of students on the SIMANTA admin. With the hig h demand for using SIMANTA in the Commerce Administration Department, a lot of questions arise about registration, title submissions, guidance information, proposal seminar submissions, proposal seminar schedules, final report exams through social media applications that cannot be handled by the administration. , thus causing problems that cause the information conveyed to be less responsive. This research creates a feature in the form of a chatbot virtual agent on SIMANTA using the Telegram platform. Chatbot is created using BotFather with the name @SIMANTA_BOT. Chatbot utilizes the Similarity-Sentences Measurement method to measure the level of similarity of the questions obtained, and provides responses using the pattern-matching method. With the chatbot feature on SIMANTA, it can help improve services to students, teaching staff, and education staff within the Department of Business Administration.
Keywords : Chatbot; Simanta; SocialMedia; Similarity Sentence Measurement; Pattern Matching.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  Artificial  Intelligence(AI)  yang  pesat  membuat  interaksi  manusia  dengan  mesin  komputer menjadi  semakin  lebih  dinamis  dan  mudah.  Teknologi  AI  dapat  melakukan  tugas  sama  seperti  yang  dilakukan  oleh manusia,  salah  satunya  adalah  chatbot. Chatbot  adalah  sebuah  sistem  mesin  komputer  yang  melakukan  komunikasi dengan  mengadopsi  pengetahuan  berdasarkan  pemahaman  pemikiran  manusia,  sehingga  mesin  komputer  memiliki kemampuan tersebut[1], [2]. Pemanfaatan teknologi chatbot saat ini sudah banyak dimanfaatkan di berbagai sektor seperti e-commerce, pemerintahan, perusahaan, pendidikan, maupun bidang lainnya. Teknologi chatbot sangat bermanfaat ketika diterapkan di lingkungan pendidikan, dengan tujuan untuk melayani pertanyaan-pertanyaan yang muncul dari mahasiswa, tenaga  pendidik,  dan  tenaga  kependidikan.  Ada  berbagai  macam  platform  yang  sering  digunakan  untuk  mendukung layanan komunikasi dua arah antara user dan mesin yaitu Whatsapp bot, Telegram Bot, Line Bot, Kakao Talk Bot, dan sebagainya.  Dari  setiap  platform  chatbot  tersebut  memiliki  keunggulan  yang  ditawarkan,  misalnya  aplikasi  telegram. Telegram  Bot  yang  berbasis  open  source  memiliki  salah  satu  keunggulan  yang  dapat  digunakan  secara  gratis  dengan memanfaatkan Application Programming Interface(API) yang ditawarkan[3], [4].
Agen  Virtual  merupakan  chatbot  yang  memiliki  kemampuan  berkomunikasi  dua  arah  dengan  user,  yaitu melakukan  respon  terhadap  pertanyaan  yang  diterima  dari  user  dengan  teknik  pencocokan  menggunakan  Metode Similarity-Sentences  Measurement  (SSM)  dan  pattern-matching yang sudah disediakan di tempat  penyimpanan dalam bentuk  file teks atau dalam sistem basis data[5]. Semakin banyak dan beragam  pattern  yang tersimpan akan membuat percakapan terlihat lebih natural, karena dapat dicocokan dengan berbagai kemungkinan input yang diterima.
Sistem  Informasi  Manajemen  Tugas  Akhir  dan  Skripsi(SIMANTA)  yang  dikelola  oleh  Jurusan  Administrasi Niaga dari tahun 2019 sampai dengan saat ini memiliki fungsi sebagai sarana dan wadah bagi mahasiswa, tenaga pendidik, dan tenaga kependidikan dalam melakukan manajemen transaksi pertukaran data seputar pendaftaran, pengajuan judul, pengambilan  keputusan  judul,  penjadwalan,  pembimbingan,  pengujian  proposal  dan  ujian  laporan  akhir[2].  Selama  3 tahun  Jurusan  Administrasi  Niaga  sudah  melakukan  beberapa  peningkatan  fitur  pada SIMANTA  yang  berguna  untuk meningkatkan pelayanan kepada mahasiswa dengan menyesuaikan kebutuhan. Sudah tercatat kurang lebih sekitar 1500 judul yang sudah diajukan oleh mahasiswa melalui SIMANTA, dengan jumlah judul yang diterima dan diproses sebanyak
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.230 | Hal 208 − 217 https://hostjournals.com/bulletincsr
kurang lebih 900 judul. Pengelolaan SIMANTA melibatkan kepala jurusan, kepala program studi, dan tata usaha, dengan pemrosesan data berbeda-beda. Sistem informasi yang disajikan melalui SIMANTA dikelola oleh tenaga kependidikan melalui  tata  usaha,  sehingga  menyebabkan  tambahan  pekerjaan.  Dengan  tingginya  permintaan  dalam  menggunakan SIMANTA  di  lingkungan  Jurusan  Administrasi  Niaga  membuat  banyak  sekali  pertanyaan-pertanyaan  yang  muncul seputar  pendaftaran,  pengajuan  judul,  info  bimbingan,  pengajuan  seminar  proposal,  jadwal  seminar  proposal,  ujian laporan  akhir  melalui  aplikasi  social  media  yang  tidak  bisa  ditangani  oleh  pihak  tata  usaha,  sehingga  menimbulkan masalah yang menyebabkan informasi yang disampaikan kurang responsif.
Berdasarkan permasalahan di atas berupa informasi layanan yang kurang responsif, maka penelitian memiliki ide menggabungkan  teknologi  chatbot  dari  aplikasi  telegram  dengan  pengenalan  pola  menggunakan  metode  SSM  Pattern Matching yang tujuan meningkatkan performa layanan kepada mahasiswa, tenaga pendidik, dan tenaga kependidikan di lingkungan Jurusan Administrasi Niaga. Jenis chatbot yang akan digunakan yaitu telegram bot sebagai basis informasi bagi  mahasiswa,  tenaga  pendidik  dan  tenaga  kependidikan  dengan  sumber  data  dari  SIMANTA  secara  terintegrasi, sehingga diharapkan dapat merespon seluruh pertanyaan seputar SIMANTA.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Konsep Perancangan
Pada  penelitian  ini  konsep  perancangan  pengembangan  agen  virtual  berupa  chatbot  meliputi  pengumpulan  data, pembuatan  pattern-matching, pembuatan algoritma  Similarity-Sentence Measurement (SSM), pembuatan  telegram  bot berbasis Bot Father, melakukan integrasi SIMANTA dengan telegram bot, dan melakukan pengujian. Ilustrasi desain alur konsep perancangan disajikan pada gambar 1.

## Gambar 1. Diagram Alur Konsep Perancangan Penelitian

## 2.2 Pengumpulan Data
Pengetahuan chatbot dalam merespon pertanyaan yang diajukan oleh pengguna seperti mahasiswa, tenaga pendidik dan tenaga  kependidikan  yang  diperoleh  dari  data  informasi  SIMANTA  dan  telah  disederhanakan  dari  bentuk  gramatikal komplek menjadi lebih sederhana dan diletakkan ke dalam basis data. Data yang digunakan merupakan data yang sering ditanyakan oleh pengguna meliputi waktu pendaftaran, jadwal, dosen pembimbing, seminar proposal, ujian laporan akhir, unggah laporan, bimbingan tugas akhir maupun skripsi. Teknik pengumpulan data yang digunakan sebagai pengetahuan untuk chatbot dilakukan dengan 2 model antara lain:
1. Observasi; melakukan pengamatan terhadap setiap pertanyaan dari bersumber dari mahasiswa, tenaga pendidik, dan tenaga  kependidikan  yang  dikirimkan  melalui  pesan  whatsapp  kepada  admin  program  studi.  Setiap  pertanyaan tersebut beserta jawaban yang diberikan oleh pihak admin program studi akan diobservasi untuk mencari  pola yang akan dijadikan sebagai pengetahuan oleh chatbot.
2. Wawancara;  melakukan  wawancara  dengan  mahasiswa,  tenaga  pendidik  dan  tenaga  kependidikan  serta  admin program studi.
3. Studi pustaka; mencari dan menemukan informasi berupa artikel ilmiah yang relevan untuk mendapat riset terdahulu tentang penggunaan chatbot pada telegram bot, Natural Language Processing, Algoritma SSM.

## 2.3 Pattern Template
Pattern template adalah sebuah wadah yang digunakan sebagai tempat informasi pengetahuan bagi chatbot untuk belajar menjawab pertanyaan yang diberikan oleh user. Pattern template dirancang dan dibuat pada database MySQL yaitu berupa tabel[6].
Tabel 1. Struktur Tabel Pattern Template Field Tipe Keterangan idpatt int(11) id pattern pattern varchar(300) Pattern Pengumpulan Data Struktur Tabel Pattern • pattern-template Similarity- sentence Measurement Telegram BOT Integrasi Pengujian
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.230 | Hal 208 − 217 https://hostjournals.com/bulletincsr
Field Tipe Keterangan template text Respon
Berdasarkan tabel 1 di atas pattern terdiri dari field, yaitu idpatt digunakan sebagai identitas untuk pasangan pattern template. Field pattern digunakan untuk menyimpan pattern yang akan dicocokkan dengan masukan dari user, dan field template digunakan untuk menyimpan template sebagai respon kepada user. Tabel 2 berikut ini akan berisi contoh pattern template yang digunakan sebagai bahan pengetahuan oleh chatbot.
Tabel 2. Contoh Pattern Template idpatt pattern template 01 halo Halo selamat datang di layan chatbot SIMANTA 02 jadwal pendaftaran pengajuan judul tugas akhir Jadwal pendaftaran pengajuan judul tugas akhir untuk Program Studi D3 Administrasi Bisnis akan dilaksanakan mulai 17 s.d 23 Januari 2022. Jadi, silahkan persiapkan judul tugas akhir yang akan diajukan.

## 2.4 Similarity-Sentence Measurement
Pengetahuan  chatbot  dalam  menjawab  pertanyaan  yang  berasal  dari  user  diperoleh  dengan  menggunakan  Metode Similarity-Sentence Measurement (SSM).

## 2.4.1 Bigram
Bigram  adalah kata benda sebagai  istilah dibidang  linguistic yang memiliki arti sepasang unit yang tertulis berurutan, berupa huruf, suku kata, atau kata[6], [7]. Berikut ini contoh bigram yang merupakan pasangan 2 huruf dari sebuah string: string: “simanta” bigram: {“si”,”im”,“ma”,”an”,”nt”,”ta”}

## 2.4.2 Algoritma SSM
Algoritma  SSM  adalah  perhitungan  tingkat  kemiripan  antara  dua  kalimat  atau  string.  Skor  yang  dihasilkan  dari perhitungan  similarity  adalah  berupa  bilangan  real  0  sampai  dengan  1[5],  [8].  Dalam  kaitannya  dengan  penggunaan bigram dapat dibuat rumus(1) dibawah ini:
SSM = ∑(b1ϵb2)+ ∑(b2ϵ) ∑ b1+ ∑ b2 (1)
Penjelasan  rumus  (1)  di  atas  yaitu  SSM  adalah  nilai  akhir  hasil  perhitungan  similarity  antara  dua  string. ∑(b1 ∈ b2) adalah operasi himpunan untuk jumlah setiap anggota bigram b1 yang merupakan anggota pada bigram b2. ∑(b2 ∈ b1) adalah operasi himpunan untuk jumlah setiap anggota bigram b2 yang merupakan anggota pada bigram b1. ∑ b1 adalah jumlah himpunan bigram b1. ∑ b2 adalah jumlah himpunan bigram b2. Berikut ini adalah contoh penggunaan rumus (1) di atas:
string1: “simanta” string2: “simmanta”
Hasil perhitungan bigram untuk kedua string di atas sebagai berikut:
b1 = {"si", "im", "ma", "an", "nt", "ta"} b2 = {"si", "im", "mm", "ma", "an", "nt", "ta"} b1 ∈ b2 = {"si", "im", "ma", "an", "nt", "ta"} b2 ∈ b1 = {"si", "im", "ma", "an", "nt", "ta"}
Maka diperoleh perhitungan hasil similarity untuk perbandingan kata string1 dan string2 sebagai berikut:
SSM = 6+6 6+7 = 12 13 = 0,923
Nilai  SSM  0,923  artinya  kedua  string  yang  dibandingkan  yaitu  antara  string1  dan  string2  memiliki  tingkat similarity  yang  mendekati  sama  atau  bernilai  1.  Sebaliknya  apabila  nilai  SSM  dari  hasil  perhitungan  kedua  string menghasilkan nilai mendekati angka 0, maka tingkat similarity dari kedua string tersebut mendekati tidak sama.

## 2.5 Telegram BOT
Penggunaan bot pada aplikasi telegram sudah marak digunakan dikarenakan memiliki banyak kegunaan dan fungsi serta bersifat  open  source.  Hanya  dengan  melakukan  akses  ke  API  telegram  yang  telah  disediakan  pada  dokumentasi,  para pengembang dapat melakukan berbagai macam kegiatan seperti mengirimkan informasi masal secara periodik, membalas pesan, dan sebagainya[9], [10]. Banyak sekali kegunaan lain yang memanfaatkan telegram bot, sebagai berikut:
1. Bot dapat digunakan sebagai koran pintar(smart newspaper) dengan memberikan berita kepada pelanggan
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.230 | Hal 208 − 217 https://hostjournals.com/bulletincsr
2. Bot dapat digunakan menerima pembayaran dari user. Bot dapat menawarkan layanan berbayar atau bekerja sebagai etalase virtual.
3. Bot dapat digunakan sebagai alat khusus misalkan memberikan peringatan, ramalan cuaca, terjemahan
4. Bot dapat digunakan sebagai game baik single player atau multiplayer.
5. Bot dapat digunakan sebagai layanan social yang menghubungkan orang yang mencari mitra percakapan berdasarkan minat atau kedekatan yang sama.
Berikut ini langkah-langkah dalam membuat bot pada aplikasi telegram:
1. Lakukan  instalasi  aplikasi  telegram  berbasis  desktop  pada  komputer  yang  dapat  diunduh  melalui  laman  resmi telegram https://desktop.telegram.org/?setln=en
Gambar 2. Laman Website Resmi Telegram
2. Lakukan instalasi aplikasi telegram tersebut, setelah selesai buka aplikasi telegram pada komputer.
3. Untuk membuat bot baru, lakukan pencarian BotFather pada aplikasi telegram.

## Gambar 3. Akses ke BotFather
4. Klik icon command bot “/”, kemudian pilih /newbot
Gambar 4. Memasukkan perintah /newbot memulai pembuatan bot baru
5. Tuliskan judul Bot yang ingin dibuat
Gambar 5. Tuliskan Judul Bot
6. Tuliskan  username  dimana  username  tersebut  akan  menjadi  nama  unit  dari  Bot  yang  ingin  dibuat.  Ada  aturan pembuatan  username  yaitu  setiap  username  wajib  diakhiri  dengan  menggunakan  kata  bot  pada  akhir,  misalnya avi_bot.
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.230 | Hal 208 − 217 https://hostjournals.com/bulletincsr
7. Dapatkan token API dari BotFather, silahkan simpan token tersebut untuk digunakan saat melakukan interkoneksi ke dalam Bot telegram yang telah dibuat melalui SIMANTA.

## Gambar 7. Pastikan Mendapatkan Token API

## 2.6 Integrasi
Pada  penelitian  ini  dilakukan  integrasi  antara  SIMANTA  dengan  telegram  bot  berbasis  webhook.  Webhook  adalah panggilan balik yang terjadi ketika sesuatu terjadi bisa berupa data masuk dari user dengan memberikan pemberitahuan melalui protokol HTTP POST[7]. Webhook memiliki konsep menangani request berbasis aksi dan reaksi, sehingga setiap request yang datang dari user akan diproses secara realtime selama 24 jam. SIMANTA akan menyediakan user interface untuk memasukkan data pattern template sebagai pengetahuan yang akan diakses oleh telegram bot. Berikut ini format menghubungkan simanta dengan telegram bot melalui webhook[11]:
https://api.telegram.org/bot {my_bot_token} /setWebhook?url=

## 2.7 Pengujian
Pada penelitian ini pengujian menggunakan metode black-box yang berfokus pada keluaran yang dihasilkan dari proses masukan yang terjadi. Pengujian dengan metode black-box yaitu pengujian terhadap cara kerja chatbot[12]. Pengujian dilakukan  dengan  berdasarkan  kebutuhan  user  dengan  membuat  tabel  skenario  pengujian.  Berikut  ini  format  tabel pengujian chatbot disajikan pada tabel 3.
Tabel 3. Format Pengujian Chatbot Skenario Pengujian Masukkan Keluaran yang diharapkan Keluaran Hasil <<deskripsi skenario pengujian>> <<deskripsi masukkan>> <<deskripsi keluaran yang diharapkan>> <<deskripsi keluaran hasil dari chatbot>>

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Koleksi Data
Komunikasi yang dilakukan oleh chatbot menggunakan jenis komunikasi dua arah artinya ada informasi pesan berasal dari user seperti mahasiswa, dosen dan tenaga kependidikan, dan ada informasi yang dikirimkan oleh bot sebagai respon. Informasi pesan yang berasal dari user berupa pertanyaan, sedangkan informasi yang berasal dari  chatbot yaitu berupa informasi jawaban atas pertanyaan tersebut yang berasal dari tabel yang disediakan. Berdasarkan hasil wawancara dan observasi yang telah dilakukan pada penelitian ini, terdapat beberapa pertanyaan yang sering ditanyakan oleh mahasiswa maupun dosen. Adapun informasi pertanyaan tersebut disajikan pada tabel 4.
Tabel 4. Kumpulan Pertanyaan Mahasiswa dan Dosen
No. Pertanyaan Kelompok 1 Kapan waktu pendaftaran pengajuan judul tugas akhir? Pengajuan judul tugas akhir skripsi
2 Kapan waktu pendaftaran pengajuan judul skripsi?
3 Kapan waktu pengumuman hasil judul tugas akhir?
4 Kapan waktu pengumuman judul skripsi?
5 Kapan waktu pendaftaran ujian seminar proposal?
Ujian sidang seminar proposal
6 Apa saja persyaratan dalam mengikuti ujian seminar proposal?
7 Dimana mendapatkan informasi SOP pelaksanaa ujian seminar proposal?
8 Apakah diperbolehkan apabila mendaftar ujian seminar proposal hanya dengan tanda tangan dosen pembimbing 1?
9 Kapan jadwal ujian seminar proposal bisa dilihat?
10 Kapan waktu pendaftaran ujian laporan akhir?
Ujian sidang laporan akhir
11 Ada berapa jumlah gelombang dalam ujian laporan akhir?
12 Kapan terakhir waktu pendaftaran ujian laporan akhir gelombang 1?
13 Kapan terakhir waktu pendaftaran ujian laporan akhir gelombang 2?
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.230 | Hal 208 − 217 https://hostjournals.com/bulletincsr
No. Pertanyaan Kelompok 14 Apa saja persyaratan apabila ingin melakukan pendaftaran ujian laporan akhir? 15 Apakah diperbolehkan apabila daftar untuk mengikuti ujian laporan akhir dengan tanda tangan dosen pembimbing 1?

## 3.2 Pattern Template
Informasi yang digunakan oleh bot dalam menjawab pertanyaan yang diperoleh dari user dan tersimpan pada database MySQL  dengan  nama  tabel  anpolin_db_simkampus_bot_pt.  Pada  gambar  8  hasil  implementasi  pembuatan  tabel anpolin_db_simkampus_bot_pt dengan menggunakan phpmyadmin.
Gambar 8. Implementasi Pembuatan Tabel anpolin_db_simkampus_bot_pt
Berdasarkan dari tabel 5. di atas struktur tabel pattern template terdiri dari 8 field, yaitu bot_pt_id sebagai identitas untuk pasangan patter template, field bot_pt_pattern digunakan untuk menyimpan pattern yang akan dicocokan dengan dengan  input  user,  dan  field  bot_pt_template  sebagai  respon  dari  bot  ke  pengguna.  Template  respon  informasi  yang diberikan dari bot kepada pengguna akan disajikan pada tabel 6.
Tabel 6. Informasi Pattern Template No. Pattern Template 1 Waktu pendaftaran pengajuan judul tugas akhir tahun 2022 Berdasarkan  dari  Surat  Keputusan  Kepala  Jurusan  Administrasi  Niaga, pendaftaran  pengajuan  judul  tugas  akhir  bagi  mahasiswa/i  program  studi  D3 Administrasi  Bisnis  dilakukan  pada  tanggal  07  s.d  12  Februari  2022  melalui SIMANTA. Jadi, bagi mahasiswa/i program studi D3 Administrasi Niaga harap tidak melewatkan informasi ini.
2 Waktu pendaftaran pengajuan judul skripsi tahun 2022 Berdasarkan  dari  Surat  Keputusan  Kepala  Jurusan  Administrasi  Niaga, pendaftaran  pengajuan  judul  tugas  akhir  bagi  mahasiswa/i  program  studi  D4 Manajemen Pemasaran dilakukan pada tanggal 21 s.d 28 Februari 2022 melalui SIMANTA. Jadi, bagi mahasiswa/i program studi D4 Manajemen Pemasaran harap tidak melewatkan informasi ini. Terima kasih
3 Waktu pengumuman hasil judul tugas akhir tahun 2022 Pengumuman hasil usulan judul tugas akhir tahun 2022 akan diumumkan pada tanggal 22 Februari 2022 oleh panitia pengajuan judul tugas akhir. 4 Waktu pengumuman hasil judul skripsi tahun 2022
Pengumuman  hasil  usulan  judul  skripsi  tahun  2022  akan  diumumkan  pada tanggal 01 Maret 2022 oleh panitia pengajuan judul skripsi. 5 Waktu pendaftaran ujian seminar proposal tahun 2022 Pendaftaran  ujian  seminar  proposal  akan  dilakukan  melalui  SIMANTA  pada tanggal 04 s.d 10 April 2022. Bagi  mahasiswa/i  D4  Manajemen  Pemasaran  untuk  tidak  mengabaikan informasi ini. Terima kasih 6 Persyaratan dalam mengikuti ujian seminar proposal Persyaratan  untuk  mengikuti  ujian  seminar  proposal  bagi  mahasiswa/I  D4 Manajemen Pemasaran, antara lain: 1) Mempersiapkan proposal yang wajib diunggah ke dalam SIMANTA 2)  Telah  melakukan  bimbingan  dengan  dosen  pembimbing  1  dan  dosen pembimbing 2 minimal sebanyak 6 kali 3) Unggah scan tanda tangan dosen pembimbing, minimal dosen pembimbing 1 ke dalam SIMANTA Terima kasih 7 Informasi SOP pelaksanaan ujian seminar proposal SOP  pelaksanaan  ujian  seminar  proposal  dapat  dilihat  pada  link  berikut https://linktr.ee/mas.triya2014
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.230 | Hal 208 − 217 https://hostjournals.com/bulletincsr
No. Pattern Template 8 Jadwal ujian seminar proposal tahun 2022 Bagi mahasiswa/i D4 Manajemen Pemasaran yang telah mendaftarkan dirinya untuk  mengikut  ujian  sidang  Seminar  Proposal  dan  sudah  diverifikasi    oleh panitia pelaksana, maka  pelaksanaan ujian seminar proposal tahun 2022 akan dilangsungkan pada 02 s.d 06 Mei 2022.
Jadwal masing-masing mahasiswa/i beserta link zoom, sudah bisa dilihat pada akun SIMANTA masing-masing.
Terima kasih 9 Waktu pendaftaran ujian laporan akhir tahun 2022 Pendaftaran  ujian  laporan  akhir  akan  dilakukan  melalui  SIMANTA  pada tanggal 25 s.d 29 Juli 2022. Bagi mahasiswa/i D3 Administrasi Bisnis dan D4 Manajemen Pemasaran untuk tidak mengabaikan informasi ini. Terima kasih 10 Persyaratan apabila ingin melakukan pendaftaran ujian laporan akhir Adapun persyaratan ujian laporan akhir untuk mahasiswa program studi D3 dan D4 di lingkungan Jurusan Administrasi Niaga, sebagai berikut: 1) Unggah form SKLA ke SIMANTA 2) Unggah surat persetujuan mengikuti ujian laporan akhir oleh dosen pembimbing 1 dan pembimbing 2 ke SIMANTA
3) Unggah surat bebas PKLke SIMANTA
4) Unggah draft laporan akhir ke SIMANTA
5) Unggah materi power point ke SIMANTA
Perhatian: Seluruh  persyaratan  yang  diunggah  ke  dalam  SIMANTA  akan diverifikasi  oleh  tim  pelaksana  pendaftaran  Ujian  Laporan  Akhir.  Mohon segera menghubungi panitia apabila sudah menggunggah seluruh persyaratan.
Terima kasih 11 Apakah diperbolehkan apabila daftar untuk mengikuti ujian laporan akhir dengan tanda tangan dosen pembimbing 1 Berdasarkan  dari  informasi  yang  disebarkan  oleh  panitia  pelaksana  ujian laporan  akhir,   bahwa  mahasiswa/i  yang  ingin  mendaftar  ujian  laporan  akhir wajib  mendapatkan  tanda  tangan  dosen  pembimbing,  minimal  dosen pembimbing 1.

## 3.3 Algoritma SSM
Pembuatan  algoritma  dengan  membuat  fungsi  dengan  nama  f_text_similar()  yang  dapat  menghitung  nilai  SSM berdasarkan  penjelasan  dari  rumus(1).  Fungsi  f_text_similar()  selanjutnya  digunakan  di  dalam  core  proses  pattern- matching untuk mencari nilai skor tertinggi diantara pattern yang ada pada tabel 6. Template pada pattern dengan nilai skor SSM tertinggi inilah yang nantinya akan dijadikan sebagai  respon untuk dikembalikan pada  user. Proses  pattern- matching akan dilakukan oleh fungsi get_template() yang dijelaskan pada diagram alur proses pattern-matching gambar 9.
Gambar 9. Diagram Alur Pattern-Matching

## 3.4 Telegram BOT
Pada  penelitian  ini  nama  bot  yang  dibuat  dengan  menggunakan  BotFather  berupa  @SIMANTA_BOT.  Hal  ini  untuk merepresentasikan  penggunaan  SIMANTA  dengan  chatbot  pada  aplikasi  telegram.  Pengujian  chatbot @SIMANTA_BOT  dilakukan  dengan  memberikan  pertanyaan  berdasarkan  seputar  kategori  pattern  yang  telah didefinisikan pada tabel 6 melalui aplikasi telegram.
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.230 | Hal 208 − 217 https://hostjournals.com/bulletincsr
Gambar 10. Interaksi user dengan @SIMANTA_BOT

## 3.5 Integrasi
Integrasi  SIMANTA  dengan  chatbot  dilakukan  dengan  menggunakan  API  yang  disematkan  ke  dalam  SIMANTA. Telegram  bot akan memberikan inputan pertanyaan yang diperoleh dari pengguna  melalui  API, dan merespon dengan memberikan informasi yang diperoleh dari SIMANTA.
Gambar 11. Proses Integrasi chatbot @SIMANTA_BOT dengan SIMANTA
Pada  SIMANTA  dibuat  sebuah  form  user  interface  yang  dapat  melakukan  manajemen  informasi  dan  dapat dijadikan sebagai pengetahuan oleh @SIMANTA_BOT dalam merespon masukkan dari user yang disajikan pada gambar 12.

## Gambar 12. Form User Interface Manajemen pada SIMANTA

## 3.6 Pengujian
Hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  penelitian  ini  dengan  menggunakan  metode  black-box  yaitu  melihat  hasil respon  yang  diberikan  oleh  @SIMANTA_BOT  berupa  beberapa  pertanyaan  yang  sesuai  dengan  kategori  yang  telah dijelaskan pada tabel 6. Hasil data pengujian respon chatbot disajikan pada tabel 7.
Tabel 7. Pengujian Chatbot Menggunakan Black-box
Skenario Pengujian Masukkan Keluaran yang diharapkan Keluaran Hasil Pencarian informasi Ujian Laporan Akhir Apa saja persyaratan apabila ingin melakukan pendaftaran ujian laporan akhir? Informasi persyaratan pendaftaran ujian laporan akhir valid
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.230 | Hal 208 − 217 https://hostjournals.com/bulletincsr
Skenario Pengujian Masukkan Keluaran yang diharapkan Keluaran Hasil persyaratan pendaftaran ujian laporan akhir? Informasi persyaratan pendaftaran ujian laporan akhir valid syrat ujian lapran akhr? Informasi persyaratan pendaftaran ujian laporan akhir valid Waktu pendaftaran pengajuan  judul  tugas akhir Waktu pendaftaran pengajuan judul tugas akhir tahun 2022 Informasi pendaftaran pengajuan judul tugas akhir valid Kapan Waktu Pndaftaran pengajuan Jdul tugas akhir tahun 2022? Informasi pendaftaran pengajuan judul tugas akhir valid Informasi SOP pelaksanaan ujian seminar proposal cari Informasi SOP pelaksanaan ujian seminar proposal Menampilkan link SOP pelaksanaan ujian seminar proposal valid SOP Sempro Menampilkan link SOP pelaksanaan ujian seminar proposal invalid Persyaratan ujian laporan akhir Apa diperbolehkan apabila daftar untuk mengikuti ULA dengan tanda tangan dosen pembimbing 1 Informasi perysaratan ujian laporan akhir valid Waktu pengumuman hasil judul skripsi tahun 2022 pengumuman hasil judul skripsi tahun 2022 Informasi waktu pengumuman hasil judul skripsi tahun 2022 valid Waktu pengumuman judul skripsi tahun 2022 Informasi waktu pengumuman hasil judul skripsi tahun 2022 valid Waktu pengumuman judul skripsi Informasi waktu pengumuman hasil judul skripsi tahun 2022 valid
Berdasarkan hasil pengujian yang disajikan pada tabel 7, diperoleh bahwa dari beberapa masukan dilakukan oleh user  kepada  @SIMANTA_BOT  sesuai  dengan  kategori  yang  disajikan  pada  tabel  6,  maka  @SIMANTA_BOT memberikan  respon  berupa  informasi  sesuai  dengan  keluaran  yang  diharapkan  berupa  keluaran  valid  lebih  banyak daripada  invalid.  Keluaran  hasil  invalid  pada  pengujian  dikarena  penggunaan  kata  singkatan  yang  tidak  dimiliki @SIMANTA_BOT, sehingga menyebabkan respon tersebut. Pengujian juga melibatkan masukkan dengan kata typo pada kalimat.  Untuk  mengetahui  nilai  akurasi  dan  kesalahan  dari  jawaban  @SIMANTA_BOT,  maka  digunakan  rumus(2) dengan persamaan sebagai berikut[13]:
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ∑ 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 ∑ 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑥 100%
(2)
Dengan menggunakan rumus(2) tersebut, maka nilai akurasi yang dihasilkan pada pengujian @SIMANTA_BOT sebagai berikut:
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 10 11 𝑥 100% = 90,9%
Nilai  akurasi  yang  dihasilkan  mencapai  90%  berdasarkan  pengujian  dengan  jumlah  pertanyaan  sebanyak  11 pertanyaan dengan 10 diantara dapat  dijawab oleh @SIMANTA_BOT dengan respon valid, dan 1 pertanyaan dengan respon invalid.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari hasil uraian dan analisis penelitian yang telah dilakukan di atas, maka penelitian memiliki kesimpulan sebagai berikut Penggunaan chatbot sebagai agen virtual yang bernama @SIMANTA_BOT dapat memberikan penyajian informasi  seputar  SIMANTA  kepada  user  yang  menggunakan  aplikasi  telegram.  Penggunaan  metode  SSM  untuk pengenalan  pola  pada  @SIMANTA_BOT  dengan  mencari  nilai  skor  tertinggi.  Beberapa  masukan  berbeda  yang mengandung  arti  sama  bisa  diwakili  dengan  satu  pattern  dan  template  yang  sama.  Dibutuhkan  keragaman  informasi pattern  dan  template  untuk  dapat  memberikan  hasil  respon  yang  lebih  natural  pada  @SIMANTA_BOT  saat berkomunikasi dengan user.

## REFERENCES
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.230 | Hal 208 − 217 https://hostjournals.com/bulletincsr
[1]  A. D. Mulyanto, “Pemanfaatan Bot Telegram Untuk Media Informasi Penelitian,” MATICS, vol. 12, no. 1, p. 49, Apr. 2020, doi: 10.18860/mat.v12i1.8847.
[2]  A.  Suparno  and  S.  Yos  Sudarso  Purwokerto,  “Chat  Bot  sebagai  implementasi  Pemanfaatan  Teknologi  Artificial  Intelligence dengan Channel Telegram,” vol. 12, p. 2020, doi: 10.33488/1.ma.2.1.275.
[3]  A. D. Mulyanto, “Pemanfaatan Bot Telegram Untuk Media Informasi Penelitian,” MATICS, vol. 12, no. 1, p. 49, Apr. 2020, doi: 10.18860/mat.v12i1.8847.
[4]  “370-File Utama Naskah-1784-1-10-20220211”.
[5]  J. Wang and Y. Dong, “Measurement of text similarity: A survey,” Information (Switzerland), vol. 11, no. 9. MDPI AG, pp. 1– 17, Sep. 01, 2020. doi: 10.3390/info11090421.
[6]  A.  Mutiara,  O.  Dewi,  and  B.  Setiaji,  “PEMANFAATAN  SENTENCE-SIMILARITY  MEASUREMENT  UNTUK  PROSES PENCARIAN POLA PADA CHATBOT BERBASIS PATTERN-MATCHING,” 2014.
[7]  Z.  Pratama,  E.  Utami,  and  M.  Rudyanto  Arief,  “Analisa  Perbandingan  Jenis  N-Gram  Dalam  Penentuan  Similarity  Text  pada Deteksi Plagiat Comparative Analysis N-Gram Types in Determining Similarity on Plagiarism Detections,” Januari, 2018.
[8]  W. H. Gomaa and A. A. Fahmy, “A Survey of Text Similarity Approaches,” 2013.
[9]  A. A. Chandra, V. Nathaniel, F. R. Satura, F. Dharma Adhinata, and P. Studi, “Pengembangan Chatbot Informasi Mahasiswa Berbasis Telegram dengan Metode Natural Language Processing.”
[10] D. Rosmala and L. R. Rachmaniar, “Perancangan Chatbot Telegram Untuk Pelayanan Jasa Suatu Perusahaan.”
[11] Z. Rusdi, S. Srishty Kobalen, F. Fernando, A. R. Maulana, and R. Aprillie Vardha, “PENGEMBANGAN APLIKASI CHATBOT PEMESANAN RIZQY KATERING.” [Online]. Available: https://www.dictionary.com/browse/catering
[12] R. A. Sekarwati, A. Sururi, R. Rakhmat, M. Arifin, and A. Wibowo, “Survey of Chatbot Testing Methods on Social Media to Measure Accuracy,” SISFOTENIKA, vol. 11, no. 2, p. 172, Jul. 2021, doi: 10.30700/jst.v11i2.1099.
[13] R.  Cahya  Hutama  and  R.  Titi  Komalasari,  “STRING  (Satuan  Tulisan  Riset  dan  Inovasi  Teknologi)  APLIKASI  CHATBOT BERBASIS TEKS MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER FAQ GRABADS.”