Chatbot Dengan Algoritma Multilayer Perceptron Sebagai Layanan Informasi Sekretariat Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur
Mia Maulidia 1 , Mohammad Syafrullah 2*
1,2 Fakultas Teknologi Informasi, Teknik Informatika, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia Email: 1 miaaamaulidiii23@gmail.com, 2* mohammad.syafrullah@budiluhur.ac.id (* : corresponding author)

## Abstrak
Pusat  pelayanan  informasi  sangat  penting  di  zaman  sekarang,  dengan  adanya  pusat  layanan  informasi banyak orang terbantu dalam menyampaikan dan menerima informasi yang dibutuhkan, termasuk dalam dunia Pendidikan perguruan tinggi, informasi seputar akademik sangat dibutuhkan dalam kegiatan belajar mengajar di perkuliahan.  Meskipun untuk mendapatkan informasi umum terkait kegiatan belajar mengajar saat ini pada Fakulltas Teknologi Informasi di Universitas Budi Luhur dapat diakses melalui website, dosen pembimbing  dan  sosial  media.  Namun  yang  menjadi  permasalahan  saat  ini  yaitu  untuk  mendapatkan infromasi  yang  berasal  dari  dosen  pembimbing  yan  kadang  terlalu  lama  memberikan  respon  kepada mahasiswa atau bahkan terlewat tidak merespon. Salah satu cara untuk mengatasi masalah tersebut yaitu dengan  membuat  sistem chatbot sebagai  pelayanan  informasi  pada  Fakultas  Teknologi  Informasi  di Universitas  Budi    Luhur  menggunakan  pendekatan  bahasa  alami  Natural  Language  Processing  (NLP) dengan  metode Neural  Network dan  algoritma Multilayer  Perceptron dan  fitur  ekstraksi  menggunakan metode Bag of words biner dengan cara mencocokan dan memberikan nilai 1 pada setiap pertanyaan yang dijadikan token pada tahapan preprocessing yang sesuai pada data latih dan memberikan nilai  0 pada setiap token  yang  tidak  sesuai dengan token pada data latih.  Serta  menggunakan dataset  yang  disimpan dalam format JSON. Berdasarkan model yang telah di latih memperoleh hasil akurasi dan loss dengan nilai akurasi =  1.000  dan  nilai  loss  =  0.0117  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  model  yang  dilatih  tersebut  merupakan model yang baik.
Kata Kunci: Chatbot, Multilayer Perceptron, Natural Language Processing, bag of words

## Abstract
Information  service  centers  are  very  important  today,  with  the  existence  of  information  service  centers many people are helped in conveying and receiving the information needed, including in the world of higher education, information about academics is needed in teaching and learning activities in lectures.  Although to get general information related to current teaching and learning activities at the Faculty of Information Technology at Budi Luhur University can be accessed through the website, supervisors and social media. But the problem now is to get information from supervisors who sometimes take too long to respond to students or even miss not responding. One way to overcome this problem is to create a chatbot system as an information service at the Faculty of Information Technology at Budi Luhur University using a natural language Natural Language Processing (NLP) approach with the Neural Network method and Multilayer Perceptron algorithm and extraction features using the binary Bag of words method by matching and giving a value of 1 to each question that is used as a token at the appropriate preprocessing stage on The train data and assigns a value of 0 to each toen that does not match the token on the train data. As well as using datasets  saved  in  JSON  format.  Based  on  the  model  that  has  been  trained  to  obtain  accuracy  and  loss results with an accuracy value = 1,000 and a loss value = 0.0117, it can be concluded that the trained model is a good model.
Keywords: Chatbot, Multilayer Perceptron, Natural Language Processing, bag of words

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era digital saat ini, teknologi informasi dan komunikasi (TIK) telah mengubah cara berinteraksi  dengan  sistem  dalam  mendapatkan informasi.  Perkembangan  ilmu ini  mendukung terciptanya teknologi baru yang menandai kemajuan zaman. Sejauh ini, teknologi berkembang ke fase  digital.  Bahkan  di  Indonesia,  semua  sektor  sudah  mulai  menggunakan  teknologi  untuk memudahkan pekerjaan, termasuk di bidang pendidikan [1]. Dengan kondisi tersebut, pendidikan
tidak  lepas  dari  internet,  komputer  dan  media  TIK  lainnya  sebagai  alat  utama  dalam  proses pembelajaran. [2].
Sekretariat FTI (Fakultas Teknologi Informasi) Universitas Budi Luhur sebagai lembaga yang  melayani salah satunya  mahasiswa dan dosen. Yang  menjadi permasalahan saat ini yaitu untuk  mendapatkan  infromasi  yang  berasal  dari  dosen  pembimbing  yang  kadang  terlalu  lama memberikan respon kepada mahasiswa. Saat ini, proses komunikasi dengan dosen pembimbing masih dilakukan secara manual, seperti melalui email, telepon, atau tatap muka langsung. Metode ini  sering  kali  memerlukan  waktu  dan  sumber  daya  manusia  yang  signifikan,  dan  dapat menghambat  efisiensi  serta  aksesibilitas  informasi.  Maka  dari  itu  membutuhkan  sarana  yang efektif dan efisien untuk menyediakan informasi dan menjawab pertanyaan mahasiswa. Dalam upaya  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  kualitas  pelayanan  informasi  dan  komunikasi,  serta memberikan  akses  yang  lebih  mudah  bagi  mahasiswa  nantinya,  diperlukan  pengembangan aplikasi Chatbot berbasis web yang  menggunakan  algoritma  MLP  ( Multilayer  Perceptron ) sebagai metode utama untuk memahami dan merespons pertanyaan pengguna.
Chatbot adalah program komputer yang dirancang untuk mensimulasikan percakapan atau komunikasi  interaktif  dengan  pengguna  (manusia)  dalam  bentuk  teks,  suara,  dan/atau  gambar. [3]. Chatbot adalah  agen  cerdas  yang  dapat  meniru  kemampuan  manusia  untuk  dapat berkomunikasi dengan pengguna, khususnya manusia [4]. Pada umumnya chatbot akan merespon dengan  gaya  percakapan, dan  chatbot dapat  mengambil  tindakan  sebagai  respons  terhadap percakapan yang diminta atau diperintahkan. Aplikasi perpesanan yang biasa digunakan untuk membuat chatbot termasuk Facebook Messenger, Telegram, Whatsapp, Slack, atau SMS. Ada 2 jenis chatbot [5]. Yaitu: (1) Chatbot yang dapat beroperasi sesuai dengan sekumpulan aturan yang sudah dibuat dan di tentukan sebelumnya. Chatbot dapat merespon perintah yang tertentu. Jika ada seseorang melakukan perintah yang tidak sesuai dengan aturan yang diberikan, maka chatbot tidak  akan  mengetahui  perintah  dari  orang  tersebut.  (2) Chatbot yang  menggunakan machine learning dan artificial intelligence untuk menyediakan respon yang baik.
Algoritma MLP adalah algoritma yang menerapkan operasi jaringan saraf pada organisme hidup ( artificial neural network ) [6]. Berupa ANN feedforward dengan satu atau lebih lapisan tersembunyi ( hidden layer ). Biasanya, jaringan terdiri dari satu lapisan neuron yang menghitung output . Sinyal input ditransmisikan layer per layer dalam arah maju [7]. Pada penelitian Sinaga (2020)  menjelaskan  Metode Multilayer  perceptron dapat  digunakan  untuk  secara  akurat memprediksi penyakit dari gejala infeksi mata. Jaringan syaraf tiruan dapat diaplikasikan untuk memprediksi infeksi mata dengan metode multilayer Perceptron [8]. Pada penelitian Heryandi Suradiradja  et  al.  (2021)  menjelaskan  Pengoptimal  digunakan  pada  kedua  algoritma  tersebut adaptive learning rate optimization method (rmsprop) dan Adaptive Moment Estimation (Adam), maka  pengoptimal  Adam  memiliki  hasil  pengoptimal  rmsprop  yang  lebih  baik.  Walaupun algoritme prediksi harga cabai untuk keadaan data set yang digunakan kecil yaitu hanya 733 data atau  kurang  dari  1000  data,  namun  algoritme multilayer  perceptron (MLP)  lebih  cocok dibandingkan dengan algoritme neural network . pada kedua ukuran kerugian dengan nilai 0.0038 diikuti oleh MSE dengan nilai 10271959.0 dan MAPE dengan nilai persentase 3.79% bahkan dari segi  waktu  bukan  yang  tercepat  [9].  Selain  itu  sistem chatbot ini  juga  menggunakan  bahasa pendekatan  alami Natural  Language  Processing untuk preprocessing pembersihan  data.  Ini adalah  proses  pembuatan  model  bahasa  komputer  sehingga  memungkinkan  interaksi  manusia- komputer  terjadi  melalui  cara-cara  alami  yang  digunakan  oleh  manusia.  NLP  memodelkan pengetahuan  bahasa  dalam  hal  kata-kata,  bagaimana  kata-kata  digabungkan  untuk  membentuk kalimat, dan konteks kata-kata dalam kalimat. [10].
Untuk mengatasi permasalahan diatas, penulis ingin melakukan penelitian dan mencoba memecahkan  masalah  tersebut  dengan  membuat  sistem  chatbot  menggunakan  jaringan  syaraf tiruan  dengan  struktur multilayer  perceptron untuk  dapat  melayani  informasi  dan  komunikasi pada  Sekretariat  Fakultas.  Teknologi  informasi  Universitas  Budi  Luhur  khususnya  dosen  dan mahasiswa.

## 2. METODE PENELITIAN
Adapun metode penelitian yang di lakukan oleh penulis dalam pembuatan sistem chatbot ini dapat dilihat pada Gambar 1. berikut:
Gambar 1. Diagram Alur Metode Penelitian

## 2.1 Analisis Masalah
Analisis  kebutuhan  merupakan  proses  mengidentifikasi  masalah  dari  lingkungan  sekitar yang  membutuhkan  solusi  yang  tepat.  Dalam  menentukan  cakupan  masalah  diperlukan identifikasi masalah dengan cara salah satunya 4Ws.
a. Who : dimana who ini mengacu pada siapa yang menghadapi masalah.
b. What :  mengacu  pada  apa  yang  menjadi  permasalahannya  dan  bagaimana  mengetahui permasalahan tersebut.
c. Where :  hal ini  berkaitan  dengan  konteks  permasalahan  atau  situasi  yang  ditimbulkan  dari permasalahan tersebut atau karena lokasi terjadinya masalah.
d. Why: menga cu pada mengapa permasalahan ini perlu untuk diatasi sampai selesai dan apa manfaatnya bagi pemangku kepentingan atau orang-orang yang terlibat dalam permasalahan tersebut setelah masalah berhasil di atasi atau di selesaikan.
Setelah penulis  melakukan  Analisa  maka  Analisa  masalah  yang  di  peroleh  yaitu  kurang efektif dan efisiennya layanan informasi pada sekretariat Fakultas Teknologi Informasi terutama pada  dosen  dan  mahasiswa  dimana  pada  saat  mahasiswa  membutuhkan  informasi  terkadang dosen lama dalam membalas ataupun merespon pesan dari mahasiswa, sebaliknya pada 1 dosen yang sama seringkali mendapatkan banyak jenis pertanyaan yang sama dari mahasiswa berbeda sehingga  mengharuskan  dosen  tersebut  untuk  menjawab  pertanyaan  sama  kepada  mahasiswa berbeda. Masalah tersebut harus diatasi untuk memudahkan layanan informasi antara dosen dan juga mahasiswa.
2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  merupakan  tahapan  pengumpulan  data  yang  dilakukan  oleh  penulis untuk dapat digunakan menjadi dataset pada sistem. Dalam pembuatan sistem Chatbot ini data yang digunakan bersumber dari Fakultas Teknologi Informasi yang berisi daftar pertanyaan yang sering  ditanyakan  oleh  mahasiswa  beserta  jawaban  yang  sesuai.  Data  tersebut  diberikan  oleh Ketua Program studi Teknik Informatika Universitas Budi Luhur.

## 2.3 Preprocessing
Pada  tahapan  preprocessing  ini  mempersiapkan  teks  masukan  dari  pengguna  agar  dapat diproses lebih lanjut oleh Chatbot . Dengan menghilangkan elemen yang tidak relevan, mengubah kata-kata menjadi bentuk yang lebih standar, dan memahami struktur teks, tahapan preprocessing membantu Chatbot dalam  mengenali  niat  pengguna  dan  memberikan  respon  yang  lebih  tepat. Pada  tahapan  preprocessing  ini  peneleti  menggunakan Natural Language Processing sebagai bahasa pendeketan alami. Dimana NLP ini dilakukan dilakukan untuk membersihkan data yang berasal dari pertanyaan-pertanyaan mahasiswa. Adapun tahapan preprocessing yang dilakukan dalam pembuatan Chatbot ini adalah tokenisasi, stopwords removal dan stemming .
Gambar 2. Diagram Alur Preprocessing
1) Tokenisasi
Tahapan tokenisasi merupakan sebuah proses yang digunakan untuk memisahkan sebuah kalimat  menjadi  kumpulan  kata  atau  bisa  disebut  sebagai  token.  Tahapan  tokenisasi  ini dibutuhkan untuk memudahkan pada tahapan preprocessing selanjutnya, terutama pada tahapan stopwords removal , Hal ini dikarenakan stopword removal bekerja dengan cara menghapus kata yang sama dengan kata yang terdapat pada daftar stopword , sehingga kalimat yang didapatkan dari tahap sebelumnya harus dipecah terlebih dahulu menjadi kata-kata sebelum masuk ke tahap stopwords removal .
Contoh : Bagaimana cara mengubah absen sakit dan izin?
‘Bagaimana’, ’cara’,’ mengubah’, ‘absen’, ‘sakit’, ‘dan’, ‘sakit’
2) Stopwords Removal
Stopwords merupakan  kata  yang  tidak  akan  dan/atau  tidak  bisa  digunakan  untuk  proses selanjutnya  sehingga  harus  dihilangkan  melalui  tahap  ini.  Fungsi  dari  penghilangan  stopword adalah agar data yang akan diolah tidak mengandung kata-kata yang tidak penting sehingga sistem dapat  bekerja  secara  efektif  mengingat  data  yang  digunakan  jauh  lebih  sedikit.  Karena  daftar stopwords  dalam  Bahasa  Indonesia  sangat  banyak,  tahap  ini  akan  dilakukan  dengan memanfaatkan  data  berupa  stopword  dalam  Bahasa  Indonesia  yang  disediakan  oleh  library Python (NLTK). NLTK merupakan library yang sangat baik digunakan untuk melakukan NLP pada
suatu  dokumen.  Selain  menyediakan  modul  untuk  melakukan  proses  NLP  lainnya,  library  ini  juga menyediakan serangkaian data seperti yang digunakan pada tahap ini.
Contoh:
‘Bagaimana’, ’cara’,’ mengubah’, ‘absen’, ‘sakit’, ‘dan’, ‘sakit’
‘mengubah’, ‘absen’, ‘sakit’, ‘izin’
3) Stemming
Stemming merupakan  tahap  yang  berfungsi  untuk  menghilangkan  awalan,  akhiran,  atau imbuhan dari suatu kata sehingga kata tersebut bentuknya kembali menjadi kata dasar. Tahap ini dilakukan agar kalimat yang digunakan untuk membuat knowledge base, serta data latih dan data uji  hanya  mengandung  kata  dasar  saja  sehingga  akan  memudahkan  dalam  pembuatannya. Stemming  akan  dilakukan  dengan  menggunakan  library  Python  Sastrawi,  yang  menerapkan algoritma Nazief dan Adriani. Proses dari tahap stemming adalah sebagai berikut: seluruh kata pada suatu kalimat akan diperiksa apakah merupakan kata dasar atau bukan. Jika iya, maka proses dihentikan  dan  kata  tersebut  akan  dikembalikan,  untuk  kemudian  diperiksa  kata  selanjutnya. Namun  jika  tidak,  dilakukan  penghapusan inflection suffixes  (-lah,  -kah,  -ku,  -mu,  atau  -nya). Jika yang dihapus berupa particles suffix (-lah, -kah), maka possesive pronouns suffix (-ku, -mu, -nya)  juga  harus  dihapus.  Setelah  itu  diperiksa  kembali  apakah  hasil  penghapusan  inflextion suffixes merupakan kata dasar. Jika iya maka proses dihentikan, namun jika tidak akan dilakukan penghapusan derivational suffixes (-i, -an, atau -kan). Kemudian akan diperiksa lagi apakah hasil penghapusan derivational suffixes merupakan kata dasar. Jika iya maka proses dihentikan, namun jika  tidak  akan  dilakukan  penghapusan  derivation  prefix  (be-,  di-,  ke-,  me-,  pe-,  se-,  atau  te-). Kemudian akan diperiksa lagi apakah hasil penghapusan derivation prefix merupakan kata dasar. Jika iya maka proses dihentikan, namun jika tidak kata tersebut akan diasumsikan sebagai kata dasar dan proses dihentikan.
‘mengubah’, ‘absen’, ‘sakit’, ‘izin’
‘ubah’, ‘absen’, ‘sakit’, ‘izin’
4) Bag Of Words
Bag  of  Words  ( BoW ) atau  Tas  Kata  adalah  sebuah  metode  yang  digunakan  dalam Pemrosesan  Bahasa  Alamiah  (NLP)  untuk  merepresentasikan  teks  atau  dokumen  sebagai kumpulan  kata-kata  yang  tidak  memperhatikan  urutan  kata  dalam  teks.  Pendekatan  ini memperlakukan teks sebagai "tas" atau himpunan kata-kata yang mewakili isi teks .

## 2.4 Modelling
Proses penyajian masalah dalam bentuk yang lebih sederhana sehingga lebih jelas dan mudah dikerjakan.  Model  yang  baik  hanya  berisi  bagian-bagian  penting.  Pada  penelitian  ini,  penulis menggunakan  model  dengan  algoritma Multilayer  Perceptron.  Multilayer Perceptron  (MLP) adalah  JST  dari Perceptron .  Berupa  JST  maju  dengan  satu  atau  lebih  lapisan  tersembunyi. Biasanya,  jaringan  terdiri  dari  satu  lapisan neuron yang  menghitung output .  Sinyal input ditransmisikan lapis demi lapis dalam arah maju. Setiap kelas MLP memiliki misi tertentu. Tugas input  layer adalah  menerima  sinyal/vektor  input  dari  luar  dan  mendistribusikannya  ke  semua neuron yang ada di hidden layer . Lapisan keluaran menerima sinyal keluaran (atau dengan kata lain sampel eksitasi) dari lapisan tersembunyi dan menampilkan lapisan sinyal/nilai/keluaran dari seluruh jaringan. MLP dilatih dari data pelatihan melalui proses yang disebut backpropagation . Metode  pembelajaran  yang  digunakan  oleh  algoritma Back-propagation sama  dengan Perceptron .  Beberapa  data  pelatihan  sebagai input ditransmisikan  ke  jaringan.  Jaringan menghitung keluaran ( output) , jika terjadi error perbedaan antara target output yang diinginkan dengan  nilai output yang  diperoleh),  bobot  pada  jaringan  akan  diperbarui  untuk  mengurangi kesalahan ( error) .
Persamaan yang digunakan untuk MLP Backpropagation (1):
𝑣 = ∑ 𝑥 𝑖 𝑟 𝑖=1 . 𝑤 𝑖
𝑣      = Nilai keluaran hidden layer . 𝑥 𝑖 = Nilai input/fitur.
𝑤 𝑖 = Nilai bobot.
(1)
Nilai r adalah jumlah data input (fitur), x adalah nilai fitur/vektor, w adalah bobot vektor. Nilai v kemudian diaktivasi untuk menghasilkan sinyal output. Fungsi aktivasi yang digunakan adalah sigmoid biner atau sigmoid bipolar. Fungsi aktivasi sigmoid menjadi persamaan (2):
𝑦 = 1 1 + 𝑒 −𝑣 𝑦 = Nilai sigmoid. 𝑒 = Eksponen . (2)
Untuk mengirimkan sinyal output dimulai dari lapisan output dan naik ke lapisan tersembunyi ( hidden layer) . Sinyal kesalahan dalam k neuron pada iterasi p diberikan dalam persamaan (3):
𝑒 𝑘 (𝑃) = 𝑦 𝑑𝑘 (𝑃) − 𝑦 𝑘 (𝑃) ek = Nilai selisih/error.
ydk = Nilai sebenarnya. yk = Nilai prediksi. (3)
Prosedur yang digunakan untuk memperbarui bobot pada koneksi hidden layer ke output layer persamaan (4) :
𝑤 𝑗𝑘 (𝑝 + 1) = 𝑤 𝑗𝑘 (𝑝) + ∆𝑤 𝑗𝑘 ∆𝑤 𝑗𝑘 = 𝐾𝑜𝑟𝑒𝑘𝑠𝑖 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑤 𝑗𝑘 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 (4)
Situasi yang dihadapi adalah input neuron pada output layer berbeda dengan input neuron pada input layer 𝑥 𝑖 . Oleh karena itu yang digunakan untuk menghitung koreksi bobot adalah sinyal keluaran( output) dari neuron j pada hidden layer 𝑥 𝑖 , koreksi bobot pada MLP dihitung dengan persamaan (5):
∆𝑤 𝑗𝑘 (𝑝) =  𝜂 ∗ 𝑥 𝑖 (𝑝) ∗ 𝛿 𝑗 (𝑝) 𝜂 = Learning r𝑎𝑡𝑒. 𝛿 𝑗 (𝑝) = Gradient error . 𝑝        = Iterasi . ∆𝑤 𝑗𝑘 = Koreksi bobot .
(5)
𝜂 adalah learning rate , sedangkan 𝛿 𝑗 (𝑝) adalah gradient error pada neuron k dalam output layer pada iterasi ke p.
Untuk menghitung nilai gradient error pada fungsi aktivasi sigmoid biner didapatkan persamaan pada (6):
𝛿(𝑝) =   𝑦 𝑘 (𝑝) ∗ (1 − 𝑦 𝑘 (𝑝)) ∗ 𝑒 𝑘 (𝑝) ∗ 𝑤 𝑗𝑘 (6)

## 2.5 Evaluasi Model
Evaluasi model diperlukan untuk memastikan dari model MLP yang telah di latih sudah tepat. Pada evaluasi model ini dilakukan pengujian dengan mengirimkan pertanyaan pada sistem chatbot yang telah dibuat. Dan dari hasil pengujian tersebut chatbot dapat merespon pertanyaan sesuai dengan data yang ada pada dataset.

## 2.6 Deployment
Pada tahapan ini langkah-langkah penggunaan model telah dibuat sehingga model tersebut selanjutnya dapat dikembangkan menjadi program aplikasi sebagai metode prediksi fungsi atau respon Jurusan Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang dipakai pada penelitian ini adalah daftar pertanyaan yang sering ditanyakan oleh mahasiswa  kepada  bagian  sekretariat  Fakultas  Teknologi  Informasi  di  Universitas  Budi  luhur beserta  dengan  jaawaban  yang  sesuai  dengan  jumlah  56  data.  Dataset  disimpan  dalam  berkas JSON

## Gambar 3. Dataset JSON
Sebelum  melakukan preprocessing ,  dataset  dari  file  JSON  dimuat  terlebih  dahulu. Kemudian dilakukan preprocessing dengan urutan tokenisasi, stopwords removal , stemming dan bag  of  words .  Dari  proses  tokenisasi  akan  menghasilkan  pemisahan  kata  yang  disebut  token. Kemudian  data  dari  hasil  tokenisasi  di  proses  kembali  dengan  stopwords  removal  untuk menghilangkan kata yang tidak penting atau diabaikan, selanjutnya dilakukan proses stemming untuk menghilangkan kata imbuhan pada awal dan akhir kata. Setelah itu dilakukan proses bag of words untuk mengubah data menjadi vektor dan mencocokan data yang di uji dengan data latih.
Gambar 4. Data Hasil Tokenisasi, Stopwords Removal dan Stemming
Pada  penelitian  ini  proses  training Neural  Network  Multilayer  Perceptron penulis menggunakan hidden layer berjumlah 100, iterasi sebanyak 1000 dan learning rate 0.5 dengan masukkan( input )  sebanyak  data  yang  ada  pada vocabulary serta output yang  dihasilkan berdasarkan data prediksi, dari hasil tersebut di dapatkan hasil nilai akurasi sebesar 1 dan loss 0.0117 dapat di lihat pada Gambar 5 berikut:
Gambar 5. Hasil akurasi dan loss
Gambar 6. Respon Chatbot

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  dengan  implementasi neural  network  multilayer perceptron dan stemming Nazief  dan  Adriani  pada chatbot menggunakan  data  dari  kumpulan pertanyaan  yang  sering  ditanyakan  oleh  mahasiswa  beserta  dengan  jawaban  yang  sesuai didapatkan  hasil  akurasi  dengan  nilai  1.000  dan  loss  sebesar  0.0117.  Sehingga  algoritma Multilayer  Perceptron dapat  digunakan  untuk  sistem chatbot sebagai  pelayanan  informasi  di sekretariat Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih kepada bapak Dr. Indra, M.Kom., M.T.I selaku ketua program studi yang telah memberikan  kumpulan  data  pertanyaan  yang    sering  ditanyakan  oleh  mahasiswa  beserta jawabannya dalam format excel.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Lestari,  “Peran  Teknologi  dalam  Pendidikan  di  Era  Globalisasi,” Edureligia;  Jurnal Pendidikan Agama Islam , vol. 2, no. 2, pp. 94–100, 2018.
[2] A.  Akbar  and  N.  Noviani,  “Tantangan  dan  Solusi  dalam  Perkembangan  Teknologi Pendidikan  di  Indonesia,” Prosiding.  Seminar  Nasional  Pendidikan  Progrogram Pascasarjana Universitas Pgri Palembang , vol. 2, no. 1, pp. 18–25, 2019.
[3] D.  S.  Hormansyah  and  Y.  P.  Utama,  “Aplikasi  Chatbot  Berbasis  Web  Pada  Sistem Informasi Layanan Publik Kesehatan Di Malang Dengan Menggunakan Metode Tf-Idf,” Jurnal Informatika Polinema , vol. 4, no. 3, p. 224, 2018.
[4] S.  Nurhayati  and  M.  A.  H,  “Pembangunan  Aplikasi  Chatbot  Midwify  sebagai  Media Pendukung  Pembelajaran  Ilmu  Kebidanan  Berbasis  Android  di  Stikes  Bhakti  Kencana Bandung,” Komputika  Jurnal Sistem Komputer , vol. 8, no. 1, pp. 45–52, 2019.
[5] A.  Choesni  Herlingga,  I.  Putra,  E.  Prismana,  D.  R.  Prehanto,  and  D.  A.  Dermawan, “Algoritma Stemming Nazief & Adriani Dengan Metode Cosine Similarity Untuk Chatbot Telegram Terintegrasi Dengan E-layanan,” Jurnal Informatics Computer Science , vol. 02, 2020.
[6] A.  F.  Hardiyanti  and  D.  Fitrianah,  “Perbandingan  Algoritma  C4.5  dan  Multilayer
Perceptron untuk Klasifikasi Kelas Rumah Sakit di DKI Jakarta,” Jurnal Telekomunikasi dan Komputer , vol. 11, no. 3, pp. 198-209, 2021.
[7] T. F. Hadimarta, R. R. Muhima, and M. Kurniawan, “Implementasi Multilayer Perceptron Pada Jaringan Saraf Tiruan Untuk Memprediksi Nilai Valuta Asing,” INTEGER: Journal of Infomation Technology , vol. 5, no. 1, pp. 56–63, 2020.
[8] D.  Sinaga,  “Jaringan  Saraf  Tiruan  Infeksi  Mata  Dengan  Menggunakan  Metode Beraksitektur Multi Layer Perceptron,” INTI: Majalah  Ilmiah  (Informasi  dan  Teknologi Ilmiah , vol. 7, no. 2, pp. 189–192, 2020.
[9] K.  Heryandi  Suradiradja,  “Algoritme  Machine  Learning  Multi-Layer  Perceptron  dan Recurrent Neural Network untuk Prediksi Harga Cabai Merah Besar di Kota Tangerang,” Fakta Exacta , vol. 14, no. 4, pp. 194–205, 2021.
[10]  N. Busiarli, L. A. Aditya, and A. Y. Andika, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes & Natural Language Processing Untuk Mengklasifikasi Jenis Berita,” Seminar  Nasional  Teknologi Informasi dan Multimedia , pp. 6–7, 2016.