## Jurnal Informatika Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/JIT ISSN ONLINE : 2460-8998

## UMMIBOT SEBAGAI MEDIA LAYANAN INFORMASI PENERIMAAN MAHASISWA BARU UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SUKABUMI
M. Rizky Suherlan 1 , Asriyanik 2 , Agung Pambudi 3
1,2,3 Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Sukabumi Sukabumi, Jawa Barat, Indonesia 43113 rizkysuherlan07@gmail.com , asriyanik263@ummi.ac.id , agungpambd@ummi.ac.id

## Abstract
The  continuous  advancement  in  information  and  communication  technology  has  overcome  geographical  limitations  and enhanced the speed of information and knowledge transfer. Information and communication technology has been applied in various aspects, including improving services, speeding up communication processes, facilitating access to information, and effectively sharing information. One significant technological innovation is the chatbot, an artificial intelligence technology that  enables  interactive  communication.  Implementing  a  chatbot  at  the  Admissions  Office  of  Muhammadiyah  University Sukabumi (UMMI) aims to assist prospective students in obtaining information regarding new student admissions. The main challenge addressed is the limitation of office hours, which often hinders prospective applicants from accessing information quickly. This research employs the Natural Language Processing (NLP) method in chatbot development, intending to enable the chatbot to understand natural language and search for relevant information. The research objective is to create an efficient chatbot  to  respond  to  user  inquiries  outside  of  office  hours.  The  stages  of  chatbot  development  using  the  NLP  method encompass  data  collection,  text  processing,  feature  engineering,  modeling,  inference,  deployment,  and  evaluation.  The research results indicate that the chatbot, named UMMIBOT, successfully achieved a functional accuracy rate of 83.67%, addressing the issue of office hour limitations and providing responses that align with user input with high accuracy.

## Keywords: Chatbot, Machine Learning, Natural Language Processing, New Student Admissions, UMMIBOT

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  yang  terus  maju  telah  mengatasi  batasan  jarak  dan  meningkatkan kecepatan transfer informasi dan pengetahuan. Teknologi informasi dan komunikasi telah diterapkan dalam berbagai aspek, termasuk meningkatkan pelayanan, mempercepat proses komunikasi, memudahkan akses informasi, dan efektif dalam berbagi informasi. Salah satu inovasi teknologi yang penting adalah chatbot, sebuah teknologi kecerdasan buatan yang memungkinkan komunikasi interaktif. Penerapan chatbot di PMB Universitas Muhammadiyah Sukabumi bertujuan untuk membantu calon mahasiswa dalam mendapatkan layanan informasi seputar pendaftaran mahasiswa baru. Kendala utama yang diatasi adalah keterbatasan jam kerja yang seringkali menghambat calon pendaftar dalam mendapatkan informasi dengan cepat. Penelitian ini  menggunakan  metode  NLP  ( Natural  Language  Processing )  dalam  pengembangan chatbot, yang  bertujuan  untuk memungkinkan chatbot memahami  bahasa  alami  dan  mencari  informasi  yang  diperlukan.  Tujuan  penelitian  ini  adalah menciptakan  chatbot  yang  efektif  dalam  memberikan  respon  terhadap  pertanyaan  pengguna  di  luar  jam  kerja.  Tahapan pengembangan chatbot dengan  metode  NLP  meliputi data  collection,  text  processing,  feature  engineering,  modeling, inference,  deployment ,  dan evaluation .  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa chatbot yang dinamakan  UMMIBOT berhasil mencapai tingkat akurasi fungsionalitas sebesar 83,67%, mengatasi masalah keterbatasan jam kerja, dan memberikan respon yang sesuai dengan input pengguna dengan tingkat akurasi yang tinggi.
Kata kunci: Chatbot , Pembelajaran Mesin, Pemrosesan Bahasa Alami, Penerimaan Mahasiswa Baru, UMMIBOT

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  pesat  dalam  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi  (TIK)  telah  mengatasi  batasan  geografis  dan meningkatkan  transfer  informasi  serta  pengetahuan  secara dramatis.  Fenomena  ini  tercermin  dalam  adopsi  luas  oleh
masyarakat terhadap perangkat teknologi tinggi. Pemanfaatan  TIK  telah  meresap  ke  berbagai  sektor, termasuk dalam upaya meningkatkan pelayanan, mempercepat aliran informasi, memudahkan akses terhadap informasi,  dan  efektif  dalam  berbagi  pengetahuan.  Salah
83 | Jurnal Informatika Terpadu Vol. 9 No. 2 September 2023
satu  tonggak  penting  dalam  evolusi  teknologi  adalah chatbot, sebuah  aplikasi  kecerdasan  buatan  yang memungkinkan  komunikasi  interaktif.  Terdapat  beberapa pengertian  tentang chatbot ,  yaitu  teknologi  kecerdasan buatan  yang  memungkinkan  komunikasi  interaktif  [1]. Chatbot , yang juga dikenal sebagai Chatterbot , adalah suatu program  yang  memiliki  kemampuan  untuk  memproses input yang  diberikan  oleh  pengguna  dan  menghasilkan respon  yang  dikirim  kembali  ke  pengguna  [2]. Chatbot merupakan  aplikasi  yang  berfungsi  sebagai  wadah percakapan  ( chatting )  antara  mesin  dan  manusia  [3] .Dengan menerapkan NLP ( Natural language Processing ), chatbot memiliki  kemampuan  untuk memahami  informasi dan  secara  cerdas  mengumpulkan  data  spesifik  hanya dengan menggunakan bahasa alami. NLP, yang merupakan bagian  dari  kecerdasan  buatan,  merupakan  ilmu  yang memfasilitasi  interaksi  antara  mesin  dan  manusia  melalui penggunaan  bahasa  alami.  Dengan  kata  lain,  NLP memungkinkan  seseorang  berinteraksi  dengan  mesin seolah-olah  sedang  berkomunikasi  dengan  manusia  [4]. Natural  Language  Processing (NLP)  adalah  disiplin  ilmu dalam  bidang  kecerdasan  buatan  yang  memfasilitasi interaksi  antara  mesin  dan  manusia  melalui  bahasa  alami [5].
Penelitian  terdahulu  telah  mengeksplorasi  penggunaan chatbot  dalam  berbagai  konteks.  Sebagai  contoh,  dalam sebuah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Agung  Siswanto Bayu  Aji  dengan  judul  "Membangun Chatbot Layanan Helpdesk Perpajakan KPP Pratama Jakarta Setiabudi Satu", chatbot ini telah diintegrasikan ke dalam aplikasi WhatsApp dan  menggunakan  algoritma exact  match sebagai  metode responnya.  Algoritma exact  match beroperasi  dengan cara langsung  mencocokkan  input  pengguna  dengan  pola  yang telah  ditentukan  sebelumnya.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan  bahwa chatbot mampu  memberikan  respon dengan  cepat  dan  akurat  ketika  pengguna  memasukkan pesan yang cocok dengan pola yang telah ada. Namun, jika pengguna memasukkan pesan yang tidak sesuai dengan pola yang ada, chatbot mungkin tidak memberikan respons atau merespon  dengan  pola  yang  sama  berulang  kali  untuk mengarahkan  pengguna  agar  memasukkan  pesan  sesuai dengan  pola  yang  diminta  [6].  Penelitian  lain  oleh Bestralaga  Rusmarasy  mencoba  menerapkan chatbot dengan  judul  "Pengembangan Chatbot pada  CoMa  Untuk Memberikan  Motivasi  Kepada  Pengguna  Menggunakan AIML",  chatbot  dikembangkan  menggunakan  AIML ( Artificial  Intelligence  Markup  Language ).  AIML  bekerja dengan  prinsip template  matching ,  di  mana chatbot akan mencocokkan input dari pengguna dengan pola yang telah ditentukan sebelumnya. Penelitian ini menggunakan metode pengujian blackbox  dan  whitebox ,  yang  menghasilkan tingkat  akurasi  sebesar  100%  dan  tingkat  kegunaan ( usability )  sebesar  88,8%.  Namun,  terdapat  kekurangan dalam  pengembangan chatbot menggunakan  AIML,  yaitu jika terdapat input yang tidak sesuai dengan pola yang telah ditentukan, chatbot tidak dapat memberikan respon apapun
[2].  Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Eva  Mursidah dengan  judul  "Implementasi Chatbot Layanan  Informasi Pendaftaran  Mahasiswa  Baru  Program  Pascasarjana Departemen  Teknik  Informatika", chatbot digunakan sebagai  media  pendukung  untuk  memberikan  layanan informasi  pendaftaran  program  Pascasarjana  Departemen Teknik  Informatika  di  ITS. Chatbot ini  dikembangkan dengan menggunakan metode natural language processing (NLP)  dan  alat  bantu  dialogflow  yang  diintegrasikan  ke dalam  platform  WhatsApp. Chatbot yang  dihasilkan mampu  menerima input dari  pengguna  dengan  berbagai cara, baik melalui penggunaan angka maupun mengetikkan kata kunci dari topik yang telah tersedia. Selain itu, chatbot juga  dapat  memberikan  jawaban default jika input dari pengguna  tidak  sesuai  dengan  template  pertanyaan  yang telah ditentukan sebelumnya. Hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi sebesar 98,82% dari 85 kalimat pertanyaan terkait pendaftaran program Pascasarjana di ITS [7].
Di  Universitas  Muhammadiyah  Sukabumi, chatbot dapat menjadi solusi untuk memberikan layanan informasi terkait penerimaan  mahasiswa  baru.  Dimana  terdapat  kendala dalam hal keterbatasan waktu dalam memberikan informasi kepada  calon  mahasiswa  baru  di  luar  jam  kerja. Chatbot yang  dilengkapi  dengan  NLP  dapat  memberikan  respons yang cepat dan akurat terhadap pertanyaan-pertanyaan ini. Dengan  mengintegrasikan  pengalaman  dari  penelitian sebelumnya, tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan chatbot yang  mampu  mengatasi  masalah ini dengan memberikan layanan informasi yang lebih baik dan responsif kepada calon mahasiswa baru di Universitas Muhammadiyah Sukabumi. Hasil penelitian ini diharapkan akan  memberikan  manfaat  signifikan  dalam  memberikan informasi  yang  tepat  waktu  dan  akurat  kepada  calon mahasiswa baru di Universitas Muhammadiyah Sukabumi. Chatbot ini  akan  menjadi  alat  yang  efektif  dalam memfasilitasi penerimaan mahasiswa baru dengan memberikan  respon  yang  cepat  dan  relevan  terhadap pertanyaan-pertanyaan mereka. Dengan demikian, penelitian  ini  akan  membantu  meningkatkan  pengalaman calon mahasiswa baru dalam proses penerimaan, mengatasi kendala  waktu  yang  seringkali  menjadi  hambatan  dalam memperoleh informasi yang mereka butuhkan.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Tahapan Pengumpulan Data
Untuk mengumpulkan data dalam penelitian ini, digunakan beberapa teknik yang telah dipilih, antara lain:

## 2.1.1 Studi Pustaka
Dalam penelitian ini, digunakan metode studi pustaka yang melibatkan  pencarian,  pengumpulan,  dan  analisis  literatur serta  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  yang berasal dari jurnal, buku dan internet. Metode studi pustaka ini  bertujuan  untuk  memperoleh  pemahaman  yang
menyeluruh  mengenai  teori,  konsep,  dan  temuan  yang berkaitan dengan topik penelitian.

## 2.1.2 Wawancara
Pada tahap ini, dilakukan interaksi langsung dengan admin Hotline  HPPMB  UMMI  yang  melibatkan  wawancara mendalam serta diskusi terkait permasalahan yang dihadapi serta  solusi  yang  ditawarkan.  Wawancara  tersebut dilakukan  untuk  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih mendalam  mengenai  isu-isu  yang  relevan  dengan pendaftaran mahasiswa baru di Universitas Muhammadiyah Sukabumi. Dalam proses wawancara, dilakukan pengumpulan  data  berupa  pandangan,  perspektif,  dan pengalaman dari admin Hotline HPPMB UMMI. Informasi yang  diperoleh  dari  wawancara  ini  menjadi  sumber  data yang  sangat  berharga  dalam  penelitian  ini,  karena  dapat memberikan  wawasan  yang  lebih  komprehensif  mengenai berbagai  aspek  yang  terkait  dengan  proses  pendaftaran mahasiswa  baru.  Selain  itu,  wawancara  juga  memberikan kesempatan  untuk menggali  informasi  yang mungkin  sulit ditemukan melalui sumber lain, sehingga dapat memberikan kontribusi  yang  signifikan  dalam  menemukan  solusi  yang efektif  dan  relevan  dalam  meningkatkan  pelayanan informasi terkait pendaftaran mahasiswa baru di Universitas Muhammadiyah Sukabumi.
2.1.3 Observasi
Observasi  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  memperoleh pemahaman  tentang  situasi  dan  kondisi  yang  terjadi  pada proses  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  di  Universitas Muhammadiyah  Sukabumi.  Pada  tahap  ini,  observasi dilakukan  untuk  mengamati  langsung  dan  memperoleh informasi  mengenai  berbagai  aspek  yang  terkait  dengan proses  Penerimaan  Mahasiswa  Baru.  Observasi  dilakukan dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  pemahaman  tentang situasi  aktual  yang  terjadi  di  lingkungan  Universitas Muhammadiyah  Sukabumi  saat  pelaksanaan  penerimaan mahasiswa baru. Dalam observasi ini, berbagai aspek yang diamati  meliputi  proses  pendaftaran,  mekanisme  seleksi, komunikasi  antara  pihak  universitas  dengan  calon mahasiswa, serta keterlibatan berbagai pihak terkait dalam proses penerimaan. Observasi dilakukan dengan cermat dan sistematis  untuk  mendapatkan  data  dan  informasi  yang akurat mengenai situasi yang ada.

## 2.2 Tahapan Penelitian
Dalam pembuatan UMMIBOT metode pengembangan yang digunakan  yaitu Natural  Language  Processing  Pipeline . Natural  Language  Processing  Pipeline merupakan serangkaian  langkah  berurutan  yang  digunakan  untuk memproses  dan  menganalisis  teks  dalam  konteks  bahasa alami. Pipeline NLP  terdiri  dari  beberapa  tahapan  utama, termasuk  pra-pemrosesan,  pemrosesan  teks,  dan  analisis teks  [8].  Berikut  merupakan  tahapan  dari  NLP Pipeline sebagaimana ditunjukan pada Gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1. Alur Natural Language Processing Pipeline
2.2.1 Data Collection
Data  Collection merupakan  proses  yang  melibatkan pengumpulan data teks yang akan digunakan dalam analisis NLP. Sumber data yang digunakan dapat bervariasi, seperti korpus  teks,  data  pengguna,  atau  sumber  data  lain  yang relevan dengan tujuan aplikasi NLP.

## 2.2.2 Text Processing
Untuk  melakukan  pemrosesan  teks  pada  data  yang  telah diformatkan  sebagai  JSON,  data tersebut akan  dimuat  dan dimasukkan  ke  dalam  sebuah  daftar  yang  disesuaikan berdasarkan tag. Pada  tahap  ini,  langkah-langkah  berikut dilakukan  dalam  memproses  daftar patterns yang  berisi pertanyaan:
1) Menghapus  tanda  baca  dan  mengubah  huruf menjadi huruf  kecil (remove  punctuation  and  case  folding ), mengubah semua huruf kapital menjadi huruf kecil dan menghilangkan tanda baca yang tidak diperlukan[9].
2) Normalisasi kata ( word normalization ), kata-kata yang tidak  baku  atau  tidak  standar  akan  diubah  menjadi bentuk yang standar menggunakan teknik normalisasi kata.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mencapai  konsistensi dalam representasi kata-kata dalam teks [10].
3) Penghapusan stopword (stopword removal) , kata-kata yang  memiliki  tingkat  informasi  yang  rendah  atau sering  muncul  dalam  teks,  seperti  kata  hubung  atau kata penghubung, akan dihapus menggunakan library NLTK stopword . Tujuannya adalah untuk fokus pada kata-kata yang lebih relevan dalam analisis [9].
4) Stemming , kata-kata yang memiliki afiks atau imbuhan akan  diubah menjadi  bentuk  dasarnya melalui proses stemming menggunakan library  sastrawi. Dengan melakukan stemming , variasi bentuk kata dengan akar yang  sama  dapat  dikurangi,  sehingga  memudahkan pemrosesan dan pemahaman teks [10].
5) Tokenisasi, data yang telah dibersihkan akan dipecah menjadi token ,  yaitu  unit-unit  kecil  seperti  kata  atau frasa, menggunakan tokenizer . Setiap token akan diberi indeks  dan  kata  yang  sesuai  dalam  pembentukan kamus ( vocabulary ) [9].
6) Sequence ,  tahapan  dimana  teks  diubah  menjadi representasi numerik yang dapat dipahami oleh model machine learning. Setiap token dalam urutan tersebut mewakili kata atau unit penting dalam teks, dan urutan token tersebut  membentuk  informasi  berurutan  yang dapat dimanfaatkan oleh model [9].
7) Padding, sebelum  data  masuk  ke  lapisan embedding , dilakukan padding untuk  memastikan  panjang  teks dalam urutan yang seragam. Hal ini penting agar data dapat diproses secara efisien dan konsisten oleh model jaringan saraf [9].
2.2.3 Feature Engineering
Persiapan  data  untuk machine  learning seringkali melibatkan tugas utama yang disebut Feature Engineering [11]. Proses ini merupakan langkah dalam mengembangkan fitur-fitur  yang  relevan  dari  fitur-fitur  yang  ada,  dengan tujuan untuk meningkatkan kinerja prediksi atau klasifikasi. Feature  engineering merupakan  proses  ekstraksi  fitur  dari data mentah dan mengubahnya menjadi format yang sesuai dengan model machine learning [12].

## 2.2.4 Modeling
Pada tahap ini, dilakukan pelatihan model mesin yang telah di-vektorisasi  menggunakan  data  latihan.  Model  akan mempelajari  pola-pola  yang  ada  dalam  data  latihan  dan menyesuaikan  parameter  internalnya  untuk  meningkatkan performa.  Dalam  pengembangan chatbot, model  yang digunakan adalah Bidirectional Long Short-Term Memory . Metode  dalam deep  learning yang  dikenal  sebagai Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) terdiri dari dua layer LSTM yang beroperasi secara bertentangan. Layer pertama,  yang  disebut forward  layer ,  memproses kata-kata  dari  awal  hingga  akhir.  Sementara  itu, layer kedua, yang disebut backward layer , memproses kata-kata dari akhir hingga awal. Dengan demikian, Bi-LSTM mampu memperoleh  informasi  kontekstual  dari  kedua  arah,  yang berguna  dalam  pemrosesan  bahasa  alami  dan  tugas-tugas lain dalam analisis teks[13].
Setelah  proses  pelatihan  selesai,  model  siap  digunakan untuk  melakukan  klasifikasi  dan  prediksi  pada  data  baru. Activation function yang digunakan dalam model ini adalah softmax ,  yang  menghasilkan  probabilitas  untuk  setiap kategori atau label .
2.2.5 Inference
Tahap Inference melibatkan  replikasi chatbot dari  tahap menerima input hingga memberikan respon. Pada tahap ini, chatbot akan  menganalisis input yang  diterima  dan menggunakan  model  atau  algoritma  yang  telah  dilatih sebelumnya untuk menghasilkan respon yang sesuai. Proses ini melibatkan pemrosesan input , pemrosesan bahasa alami, dan  penerapan  aturan  atau  logika  yang  telah  ditentukan. Setelah input diproses dan informasi yang relevan diambil, chatbot akan  menggunakan  pengetahuan  dan  pemahaman yang  dimilikinya  untuk  memberikan  respon  yang  tepat. Respon  yang  dihasilkan  dapat  berupa  teks,  suara,  atau visual,  tergantung  pada  implementasi chatbot yang digunakan.

## 2.2.6 Deployment
Pada  langkah  ini, chatbot akan  diintegrasikan  ke  dalam sebuah website dengan menggunakan kerangka kerja Flask. Proses  ini  melibatkan  pengembangan  dan  konfigurasi chatbot agar  dapat  berinteraksi  dengan  pengguna  melalui website yang  telah  dibuat  menggunakan Flask. Kerangka kerja Flask memungkinkan  pengembang  untuk  membuat titik  akhir  ( endpoint )  dan  menghubungkan  fungsi-fungsi chatbot dengan permintaan pengguna yang diterima melalui website tersebut [14].

## 2.2.7 Evaluation
Pada  tahap  ini, dilakukan evaluasi  dan  pengujian terhadap model  untuk  mengevaluasi  kualitas  dan  performanya. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan metode blackbox testing yang  fokus  pada  pengujian  fungsionalitas chatbot. Blackbox testing adalah suatu pendekatan dalam pengujian perangkat  lunak  yang  berfokus  pada  pengujian  fungsi- fungsi  atau  fitur-fitur  aplikasi  tanpa  mempertimbangkan struktur internal atau  cara  kerja  aplikasi  tersebut. [15]. Evaluasi  ini  dilakukan  oleh  admin hotline UPT  HPPMB melalui website untuk menguji kesesuaian input dan respons chatbot.  Input  yang  diberikan  berupa  pertanyaan  yang sering  ditanyakan  kepada  admin hotline ,  termasuk  proses pendaftaran,  pembayaran,  perpindahan  jurusan,  informasi mengenai browsure ,  dan  beasiswa.  Melalui  evaluasi tersebut,  dapat  diidentifikasi  kelebihan  dan  kekurangan chatbot dalam  menjalankan  tugasnya.  Evaluasi  secara menyeluruh  memberikan  wawasan  yang  berharga  untuk meningkatkan kualitas dan performa chatbot.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggambarkan pengembangan UMMIBOT, sebuah  chatbot  yang  dibuat  untuk  membantu  calon mahasiswa  baru  di  Universitas  Muhammadiyah  Sukabumi dalam mendapatkan  informasi seputar  penerimaan mahasiswa  baru.  Chatbot  ini  dikembangkan  dengan menggunakan metode Natural Language Processing (NLP) Pipeline,  yang  memungkinkan  chatbot  untuk  memahami bahasa  alami  pengguna  dan  memberikan  respons  yang sesuai.
3.1. Data Collection
Dataset yang  diperoleh melalui  wawancara  dengan admin Hotline UPT  HPPMB  UMMI  serta  pengumpulan  data secara langsung melalui website PMB UMMI. Adapun data yang  dikumpulkan  yaitu  informasi  seputar  Universitas Muhammadiyah  Sukabumi  dan  riwayat  pertanyaan  dari calon mahasiswa pada admin hotline UPT HPPMB UMMI. Dalam  proses  pengumpulan  data,  diperoleh  101  kategori dataset dan  425  pertanyaan  yang  akan  digunakan  sebagai dataset dalam pembuatan UMMIBOT. Setelah memperoleh data,  dilakukan  analisis  dan  pemahaman  terhadap  data tersebut.  Data  yang  telah  diperoleh  akan  disusun  dalam format JSON yang mencakup elemen-elemen seperti intent, tag,  patterns ,  dan response. Elemen tag akan  berfungsi
sebagai label atau kategori, patterns berisi daftar pertanyaan yang terkait dengan tag tersebut, dan response merupakan jawaban  yang  akan  diberikan.  Struktur  JSON  yang digunakan  dapat  ditemukan  pada  Gambar  2  seperti  yang ditunjukkan di bawah ini.
Gambar 2. Implementasi Struktur JSON

## 3.2. Text Processing
Dataset yang  terdapat  dalam  daftar  patterns  akan  melalui proses  pembersihan  agar  lebih  terstruktur.  Berikut merupakan merupakan tahapan dari text processing :
3.2.1 Remove Punctuation and Case Folding
Pada tahap ini tanda baca akan dihilangkan dan mengganti semua  huruf  kapital  menjadi  huruf  kecil.  Untuk implementasi remove  punctuation  and  case  folding dapat dilihat pada Gambar 3 berikut ini.
Gambar 3. Perbandingan Teks Sebelum dan Sesudah Proses Remove Punctuation and Case Folding

## 3.2.2 Word Normalization
Pada  tahap  ini,  kata-kata  yang  tidak  standar  akan  diubah menjadi kata-kata standar atau baku. Contohnya, kata "abis" akan diubah menjadi "habis", dan kata "info" akan diubah menjadi "informasi". Implementasi dari word normalization bisa dilihat pada Gambar 4 berikut ini.
Gambar 4 . Contoh Implementasi Word Normalization
3.2.3 Stopword
Pada tahap ini kata yang tidak penting biasanya berupa kata hubung akan dihilangkan. Misalnya kata “ada”, “dan”, “di”, dan  lainnya.  Implementasi stopword bisa  dilihat  pada Gambar 5 berikut ini.
Gambar 5. Perbandingan Teks Sebelum dan Sesudah Proses Stopword

## 3.2.4 Stemming
Di  tahap  ini  kata  berimbuhan  akan  diubah  dalam  bentuk dasarnya, misalnya  kata “perpindahan” menjadi  “pindah”. Implementasi stemming dapat dilihat pada Gambar 6 berikut ini.
Gambar 6. Perbandingan Teks Sebelum dan Sesudah Proses Stemming
3.2.5 Tokenizing and Fit on Text
Di  tahap  ini  kalimat  pada dataset akan  dipecah  menjadi token. Dan  dijadikan  kamus  yang  berisi  kosa  kata  dalam dataset . Implementasi tokenizing and fit on text dapat dilihat pada Gambar 7 berikut ini.
Gambar 7. DaftarToken yang Dihasilkan Setelah Proses Tokenizing and Fit on Text

## 3.2.6 Sequence
Token yang  dipecah  akan  diubah  menjadi integer dimana nilai integer akan bergantung pada urutan kata dalam kamus yang  telah  dibuat.  Berikut  contoh  implementasi sequence sebagaimana ditunjukan pada Gambar 8 berikut ini.
Gambar 8 . Pembentukan Sequence pada Dataset
3.2.7 Padding
Di tahap ini akan dilakukan proses penyamarataan panjang dari sequence .  Berikut  implementasi  dari padding sebagaimana ditunjukan pada Gambar 9 berikut ini.
Gambar 9. Contoh Implementasi Padding pada Dataset
3.3. Feature Engineering
Setelah  data  melalui  tahapan text  processing ,  selanjutnya data  akan  diubah  menjadi  vektor  numerik  berdimensi rendah  dimana  vektor-vektor  tersebut  memiliki  hubungan semantik antar kata.

## 3.4. Modeling
Data yang sudah divektorisasi akan dimasukan dalam model untuk  ditrain.  Model  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu Bidirectional  Long  Short-Term  Memory. Berikut merupakan  struktur  model  yang  digunakan  sebagaimana ditunjukan pada Gambar 10 berikut ini.
Gambar 10. Struktur Model yang Digunakan
Berikut  merupakan  hasil training  model dari  500  iterasi dengan jumlah learning rate sebesar 0,01 yang ditunjukan pada Gambar 11 berikut ini.
Gambar 11. Hasil Training Model
Grafik dari hasil training model dapat dilihat pada Gambar 12 berikut ini.
Gambar 12. Grafik Hasil Train

## 3.5. Inference
Pada tahap ini akan dilakukan simulasi percakapan dengan model  yang  telah  dibuat.  Model  akan  menganalisis input dan  memberikan  respon.  Implementasi inference bisa dilihat pada Gambar 13 berikut ini.
Gambar 13. Inference
3.6. Deployment
Model yang telah dibuat akan diintegrasikan dalam website menggunakan flask. Adapun tampilan website dapat dilihat pada  Gambar  14  yang  menunjukan tampilan awal website sebelum bubble di  klik  dan  Gambar  15  yang  menunjukan tampilan chatbot setelah bubble di klik.
Gambar 14. Tampilan Awal Chatbot
Gambar 15. Tampilan Chatbox pada Chatbot
3.7. Evaluation
Pengujian  menggunakan blackbox  testing yang  berfokus pada  fungsionalitas  dan  kualitas  respon  yang  dihasilkan. Berikut merupakan hasil pengujian dari chatbot sebagaimana ditunjukan pada Tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Uji Fungsionalitas Chatbot
Komponen yang Diuji Skenartion Pengujian Keterangan
Input tidak  ada dalam datase t Menguji  percakapan  dimana input user tidak  ada  dalam dataset .
Sesuai
Input ada  dalam dataset namun susunan acak Menguji percakan dimana input user berada  dalam dataset tetapi  dengan  susunan  kata yang acak Sesuai
Komponen yang Diuji Skenartion Pengujian Keterangan Input sesuai dengan dataset Menguji percakan dimana input sesuai dengan dataset Sesuai Input dengan makna ganda Menguji percakan dimana input mengandung  dua  makna  yang berbeda Tidak Sesuai
Pada  Gambar  16  dapat  dilihat  bahwa  jika input tidak tersedia  atau  terdeteksi  dalam  kamus  maka  respon  yang diberikan adalah “maaf saya tidak mengerti”.
Gambar 16. Pengujian Input Tidak Ada dalam Dataset
Gambar 17 menunjukan bahwa jika user memberikan input sesuai  dengan patterns pada dataset maka  respon  yang diberikan akan sebagai berikut.
Jika user memberikan inpu t  dengan  susunan  acak  maka respon yang diberikan akan seperti pada Gambar 18 berikut ini.
Gambar 18. Pengujian Chatbot setelah Susunan Input Diacak
Gambar 19 dibawah ini menunjukan interaksi dimana jika input  user mengandung  dua  makna  yang  berbeda  maka respon yang diberikan akan menjadi miss klasifikasi.
Gambar 19. Input User Mengandung Dua Makna yang Berbeda
Untuk  memperoleh  akurasi, chatbot akan  diuji  dengan memberikan pertanyaan dari kategori-kategori yang sering ditanyakan  oleh  calon  mahasiswa  kepada  admin Hotline UPT HPPMB UMMI. Hasil pengujian dari setiap kategori pertanyaan yang ditunjukan pada Tabel 2 berikut ini.
Tabel 2. Uji Akurasi Berdasarkan Kesesuaian Pertanyaan
No Pertanyaan Keterangan 1. Bagaimana proses  pendaftaran  untuk  kuliah  di universitas ini? Sesuai 2. Apa  persyaratan  yang  harus  dipenuhi  untuk mendaftar sebagai mahasiswa baru? Sesuai 3. Bagaimana proses pendaftaran kuliah di ummi? Sesuai 4. Bagaimana  cara  mendapatkan  informasi  lebih lanjut  tentang  proses  pendaftaran  kuliah  di ummi? Sesuai 5. Apakah  ada  batas  waktu  pendaftaran  untuk kuliah di ummi? Sesuai 6. Bagaimana cara melakukan pembayaran perkuliahan di UMMI? Sesuai 7. Apa  saja  metode  pembayaran  yang  tersedia untuk pembayaran perkuliahan di UMMI? Sesuai 8. Apakah  bisa  melakukan  pembayaran  melalui bank BSI? Bagaimana caranya? Sesuai 9. Bagaimana  cara  pembayaran  perkuliahan menggunakan metode transfer bank di UMMI? Sesuai 10. Apakah  di  UMMI  menyediakan  pembayaran angsuran untuk perkuliahan? Sesuai
11. Apa saja persyaratan untuk melakukan perpindahan prodi di UMMI? Sesuai 12. Bagaimana tahapan untuk melakukan perpindahan program studi? Sesuai 13. Selain  pindah  program  studi  apakah  juga  bisa pindah fakultas? Sesuai 14. Apakah  ada  batasan  waktu  atau  semester tertentu untuk melakukan perpindahan prodi di UMMI? Tidak Sesuai 15. Syarat apa saja yang diperlukan agar bisa pindah kampus? Sesuai 16. Bagaimana  cara  mengajukan  beasiswa  di UMMI? Sesuai 17. Apa  saja  jenis  beasiswa  yang  tersedia  di UMMI? Sesuai 18. Bagaimana  cara  mengajukan  Beasiswa  KIP  di UMMI dan apa persyaratannya? Sesuai 19. Apakah ada beasiswa khusus untuk mahasiswa yang  berasal  dari  latar  belakang  ekonomi kurang  mampu,  seperti  Beasiswa  KIP  (Kartu Indonesia Pintar)? Tidak Sesuai 20. Kalo dapet beasiswa dapet potongannya berapa? Sesuai 21. Kak  kalau  misalnya  udah  ditahap  menunggu ujian masih bisa ganti prodi gak? Tidak Sesuai 22. Saya  dapat  nilai  ujian  terbesar  di  sekolah, apakah bisa mengajukan beasiswa? Sesuai 23. Bagaimana  cara  melakukan  pembayaran  lewat BCA Sesuai 24. Bagaimana cara melakukan pembayaran? Sesuai 25. Bagaimana cara melakukan pendaftaran? Sesuai 26. Penyetaraan jurusannya apa saja? Tidak Sesuai 27. Bagaimana cara melakukan transfer bank BNI? Sesuai
28. Kan  di  ummi  ada  beasiswa  non  akademik kriterianya apa saja?
Sesuai 29. Kak  pembayaran  melalui  bank  BCA  gmna caranya? Sesuai 30. Kalo beasiswa dapet potongan berapa? Sesuai 31. Untuk  pendaftaran  online  gimana  caranya  ya kak? Sesuai
No Pertanyaan Keterangan 32. Apakah  masih  ada  beasiswa  untuk  alumni muhammadiyah? Sesuai 33. Di  ummi  menerima  beasiswa  KIP  gak?  kalo menerima bagaimana langkah-langkahnya? Sesuai 34. Tahapan pendaftaran beasiswa KIP bagaimana? Sesuai 35. Kalo pembayaran lewat dana gimana caranya? Tidak Sesuai 36. Biaya pendaftaran untuk mahasiswa baru berapa ya kak? Tidak Sesuai 37. Biaya pendaftaran secara keseluruhan berapa? Tidak Sesuai 38. Saya ingin ganti pilihan jurusan saya, bisa ganti gak? Sesuai 39. Boleh saya tau biaya kuliah non reguler kak? Sesuai 40. Aku  mau  tanya  seputar  pendaftaram,  gimana caranya? Sesuai 41. Bagaimana tahapan untuk perpindahan program studi? Sesuai 42. Mau  tanya  boleh?  kalo  uang  semester  1  bisa dicicil atau harus langsung semua? Sesuai
43. Kalo kelas non reguler itu bagaimana? Sesuai 44. Kalo  biaya  pendidikan  itu  bayarnya  bisa bertahap gak? Sesuai 45. Apakah  sekarang  tersedia  beasiswa  peringkat kelas? Sesuai
46. Boleh minta info rincian biaya persemeternya? Sesuai 47. Izin  bertanya  mengenai  informasi  penggunaan kip di ummi? Tidak Sesuai 48. Kalo di ummi bisa menggunakan KIP kuliah? Sesuai 49. Untuk biaya perkuliahan itu bagaimana? Sesuai
Berdasarkan  tabel  di  atas  terdapat  satu  respon  yang  tidak sesuai.  Hal  ini  dikarenakan  ketika input diproses  dan diprediksi terdapat 2 atau lebih tag yang memiliki data yang sama seperti input . Kata “batasan waktu” terdapat pada tag “jadwal pendaftaran” dan “perpindahan prodi” berada pada tag “perpindahan  prodi  dan  fakultas”  sehingga  respon menjadi miss  predict .  Dengan  demikian,  akurasi  dari chatbot dapat dihitung dengan menggunakan rumus:

## 𝐽𝑎𝑤𝑎𝑏𝑎𝑛 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑒𝑟𝑡𝑎𝑛𝑦𝑎𝑎𝑛 𝑥 100%
Pada tabel 2 di atas dapat dilihat pengujian respon chatbot terhadap  inputan  dari  pengguna.  Hasil  yang  didapatkan yaitu terdapat 8 respon yang tidak sesuai dari 49 pertanyaan. Sehingga  dapat  dihitung  akurasi  dari  sistem  yaitu  sebesar 83,67 %.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  pada pembuatan chatbot sebagai  media  untuk  memberikan layanan  informasi  terkait  pendaftaran  mahasiswa  baru  di Universitas Muhammadiyah Sukabumi dengan menggunakan natural  language  processing ditemukan bahwa  chatbot  yang  telah  dibuat  dan  diberi  nama UMMIBOT berhasil mencapai tingkat akurasi
fungsionalitas sebesar 83,67%. Hal ini menunjukkan bahwa UMMIBOT  mampu  memberikan  respons  yang  sesuai dengan input yang diberikan oleh pengguna dengan tingkat keakuratan yang tinggi. Namun, selama pengujian terdapat beberapa  kelemahan  yang  perlu  diperhatikan  dalam UMMIBOT.  Salah  satu  kelemahan  yang  teridentifikasi adalah  ketidakmampuan  untuk  mengenali  kalimat-kalimat dengan  makna  ganda.  Misalnya,  ketika  pengguna memberikan  input  yang  mengandung  kata-kata  dengan makna  ganda,  UMMIBOT  tidak  mampu  membedakan konteks  yang  dimaksud oleh pengguna,  akibatnya  respons yang  diberikan  tidak  sesuai  dengan  harapan  pengguna. Secara  keseluruhan,  pengembangan  UMMIBOT  adalah langkah yang positif dalam memanfaatkan teknologi untuk meningkatkan  pelayanan  informasi  di  bidang  penerimaan mahasiswa baru. Dengan perbaikan yang tepat, UMMIBOT memiliki  potensi  untuk  menjadi  alat  yang  sangat  berguna dalam membantu calon mahasiswa baru dalam memahami proses  pendaftaran  dan  mendapatkan  informasi  yang dibutuhkan dengan cepat dan akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Z.  N.  Adesfiana,  I.  Astuti,  and  E.  Enawaty, “Pengembangan Chatbot Berbasis Web
Menggunakan  Model  Addie,” J.  Khatulistiwa Inform. , vol. 10, no. 2, pp. 147–152, 2022, [Online]. Available: https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/khatulis tiwa/article/view/14050
[2] B.  Rusmarasy,  B.  Priyambadha,  and  F.  Pradana,
“Pengembangan  Chat  Bot  pada  CoMa  untuk Memberikan Motivasi Kepada Pengguna Menggunakan AIML,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan
Ilmu Komput. , vol. 3, no. 5, pp. 4484–4490, 2019.
[3] A.  A.  Chandra,  V.  Nathaniel,  and  F.  R.  Satura, “Pengembangan  Chatbot  Informasi  Mahasiswa Berbasis  Telegram  dengan  Metode  Natural Language  Processing,”  vol.  3,  no.  1,  pp.  20–27, 2022.
[4] H. E. Rosyadi, F. Amrullah, R. D. Marcus, and R. R.  Affandi,  “Rancang  Bangun  Chatbot  Informasi Lowongan  Pekerjaan  Berbasis  Whatsapp  dengan Metode  NLP  (  Natural  Language  Processing  ),” BRILIANT J. Ris. dan Konseptual , vol. 5, no. 1, pp. 619–626, 2020.
[5] S.  Wijanarko,  “Analisis  Kesesuaian  Komentar Mahasiswa  Pada  Sistem  Akademi  Online  Angket Penilaian Dosen Menggunakan Supervised Model,” J. Tek. Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 74–84, 2022, doi: 10.51998/jti.v8i2.503.
[6] A.  S.  B.  Aji,  “Membangun  Chatbot  Layanan Helpdesk  Perpajakan  Kpp  Pratama  Jakarta Setiabudi  Satu,” Sebatik ,  vol.  26,  no.  1,  pp.  194– 201, 2022, doi: 10.46984/sebatik.v26i1.1916.
[7] E. Mursidah, L. Ambarwati, A. Karima, K. Kunci, : Chatbot,  and  M.  Baru,  “Implementasi  Chatbot Layanan  Informasi  Pendaftaran  Mahasiswa  Baru Program Pascasarjana Departemen Teknik
Informatika  Its  Implementation  of  Chatbot Information Services for New Student Registration
Postgraduate  Program Its  Information Engineering Departmen,” J.  Ilm.  NERO , vol.  7,  no.  1,  p.  2022,
2022.
[8] A.  Chen,  “NLP  Pipeline,” Python  Notes  For Linguistics , 2020.
https://alvinntnu.github.io/python-notes/nlp/nlp- pipeline.html#a-general-nlp-pipeline  (accessed Jul. 03, 2023).
[9] P. B. Wintoro, H. Hermawan, M. A. Muda, and Y. Mulyani, “Implementasi Long Short-Term Memory pada Chatbot Informasi Akademik  Teknik Informatika Unila,” Expert J. Manaj. Sist. Inf. dan Teknol. ,  vol.  12,  no.  1,  p.  68,  2022,  doi: 10.36448/expert.v12i1.2593.
[10] A. R. W. Rapsanjani and E. Junianto,
“Implementasi  Probabilistic  Neural  Network  Dan Word Embedding Untuk Analisis Sentimen Vaksin Sinovac,” J. Responsif  Ris. Sains dan Inform. , vol.
3, no. 2, pp. 233–242, 2021, doi:
10.51977/jti.v3i2.588.
[12] C.  M.  Sitorus,  A.  Rizal,  and  M.  Jajuli,  “Prediksi
Risiko  Perjalanan  Transportasi  Online  Dari  Data Telematik Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 6, no. 2, pp. 254–265, 2020, doi: 10.28932/jutisi.v6i2.2672.
[13] E. Subowo, F. Adi Artanto, I. Putri, and W. Umaedi, “BLTSM  untuk  analisis  sentimen  berbasis  aspek pada  aplikasi  belanja  online  dengan  cicilan,” J. Fasilkom , vol. 12, no. 2, pp. 132–140, 2022.
[14] R.  Somya,  “Perancangan  Aplikasi  Chatting Berbasis  Web  di  PT.  Pura  Barutama  Kudus menggunakan Socket.IO dan Framework Foundation,” Khazanah  Inform.    J.  Ilmu  Komput. dan  Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  8–15,  2018,  doi: 10.23917/khif.v4i1.5979.
[15] A. P. Putra, F. Andriyanto, K. Karisman, T. D. M. Harti, and W. P. Sari, “Pengujian Aplikasi Point of Sale  Menggunakan  Blackbox  Testing,” J.  Bina Komput. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  74–78,  2020,  doi: 10.33557/binakomputer.v2i1.757.