## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 5, Mei 2023 Hal 264-270 https://djournals.com/resolusi

## Implementasi Layanan Akademik Berbasis Chatbot untuk Meningkatkan Interaksi Mahasiswa
Akhyar Lubis * , Isnar Sumartono
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Komputer , Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan, Indonesia Email: 1,* akhyarlbs@pancabudi.ac.id.id, 2 isnar@pancabudi.ac.id Email Penulis Korespondensi: akhyarlbs@pancabudi.ac.id
Abstrak− Peningkatan teknologi informasi dan komunikasi telah mengubah lanskap pendidikan di berbagai institusi akademik. Untuk mengatasi  tuntutan  yang  semakin  kompleks  yang  dihadapi  oleh  mahasiswa,  perguruan  tinggi  perlu  mengadopsi  inovasi  untuk meningkatkan  kualitas  layanan  dan  interaksi  dengan  mahasiswa.  Salah  satu  inovasi  yang  menjanjikan  adalah  penggunaan  chatbot dalam  konteks  layanan  akademik.  Chatbot  adalah  aplikasi  berbasis  kecerdasan  buatan  yang  mampu  berinteraksi  dengan  pengguna melalui antarmuka percakapan. Dalam penelitian ini, diusulkan implementasi layanan akademik berbasis chatbot untuk meningkatkan interaksi mahasiswa di Universitas Pembangunan Panca Budi.  Hasil analisis kebutuhan menunjukkan bahwa mahasiswa membutuhkan akses langsung dan waktu nyata untuk berinteraksi dengan sistem layanan akademik. Dalam perancangan arsitektur chatbot, digunakan beberapa layanan di AWS seperti AWS Lambda, Amazon Lex, Amazon DynamoDB, Amazon API Gateway, Amazon CloudFront, dan Amazon S3. Implementasi chatbot dilakukan melalui pengaturan di Amazon Lex dan integrasi dengan Twilio. Hasil implementasi layanan  akademik  berbasis  chatbot  dapat  meningkatkan  interaksi  mahasiswa  dengan  memberikan  akses  informasi  yang  cepat  dan mudah terhadap informasi dengan.
Kata Kunci: Chatbot; Cloud Computing; AWS; WhatsApp
Abstract− Information and communication technology advancement has transformed the landscape of education in various academic institutions. To address the increasingly complex demands faced by students, universities need to adopt innovations to enhance the quality of services and interactions with students. One promising innovation is the use of chatbots in the context of academic services. A  chatbot  is  an  artificial  intelligence-based  application  capable  of  interacting  with  users  through  a  conversational  interface.  In  this study, the implementation of a chatbot-based academic service is proposed to enhance student interactions at Panca Budi University. The needs analysis results indicate that students require direct and real-time access to interact with the educational service system. In the design of the chatbot architecture, several services in AWS, such as AWS Lambda, Amazon Lex, Amazon DynamoDB, Amazon API  Gateway,  Amazon  CloudFront,  and  Amazon  S3,  are  utilized.  The  implementation  of  the  chatbot  is  performed  through configuration in Amazon Lex and integration with Twilio. The results of the performance of the chatbot-based academic service can improve student interactions by providing quick and easy access to information.
Keywords : Chatbot; Cloud Computing; AWS; WhatsApp

## 1. PENDAHULUAN
Peningkatan teknologi informasi dan komunikasi telah mengubah lanskap pendidikan di berbagai institusi akademik. Saat ini,  mahasiswa  menghadapi  tuntutan  yang  semakin  kompleks,  seperti  aksesibilitas  yang  lebih  tinggi  terhadap  sumber daya, peningkatan interaksi dengan fakultas dan staf administrasi, serta kebutuhan untuk mendapatkan informasi secara real-time.  Untuk  menghadapi  tantangan  ini,  institusi  akademik  perlu  mengadopsi  inovasi  yang  mampu  meningkatkan kualitas layanan dan interaksi dengan mahasiswa. Hal ini juga dapat dibuktikan dengan banyaknya perguruan tinggi yang telah menerapkan sistem informasi yang menjadi triger proses bisnis [1].
Universitas  Pembangunan  Panca  Budi  merupakan  salah  satu  perguruan  tinggi  swasta  di  Medan  yang  telah menerapkan  sistem  informasi  akademik  [2]yang  memudahkan  pengguna  dalam  pengelolaan  akademik  [3].  Pelayanan data informasi akademik disajikan dalam halaman portal website. Jenis pelayanan melalui portal website ini umumnya searah sehingga belum dapat dimanfaatkan dalam komunikasi dua arah.  Oleh karena itu, dukungan pelayanan akademik secara konvensional juga dilakukan dimana mahasiswa dapat mengunjungi pusat layanan informasi secara langsung yang dikelolah oleh biro pelaksana administrasi akademik (BPAA) [4] melalui unit Urusan Pelayanan Administrasi Akademik (UPAA).
Salah satu inovasi yang menjanjikan adalah penggunaan chatbot dalam konteks layanan akademik [5]. Chatbot adalah sebuah aplikasi berbasis kecerdasan buatan yang mampu berinteraksi dengan pengguna secara otomatis melalui antarmuka percakapan [6]. Dengan kemampuan untuk merespons pertanyaan, memberikan informasi, serta menawarkan solusi, chatbot dapat menjadi asisten virtual yang efektif dalam menyediakan layanan akademik kepada mahasiswa [7].
Dalam  dunia  pendidikan,  teknologi  chatbot  sangat  bermanfaat  dalam  melayani  atau  menjawab  pertanyaan  dari mahasiswa maupun calon mahasiswa. Aplikasi chatbot dapat meningkatkan kualitas pelayanan dan juga daya tarik bagi calon mahasiswa [8]. Salah satunya menggunakan chatbot yang terintegrasi whatsapp dimana menduduki tingkat teratas [9].  Melalui  aplikasi  chatbot  yang  diitegrasikan  pada  aplikasi  whatsapp  sehingga  pelayanan  akademik  menjadi  lebih fleskibel  dan  bekerja  selama  24  jam.  Keterbatasan  pelayanan  melalui  aplikasi  whatsapp  [10]  yang  selama  ini  dinilai lambat dan kurang fleksibel maka dinilai perlu dilakukan penelitian dalam pembuatan dan pengembangan dengan aplikasi chatbot dalam membantu peningkatan pelayanan akademik di universitas. Pengelolaan layanan chatbot ini membutuhkan core dalam prosesan input, salah  satu nya adalah penggunaan cloud computing[11]. Cloud computing  merupakan on- demand  komputasi,  database,  storage,  aplikasi,  dan  resource  IT  lainnya  sesuai  permintaan  melalui  platform  cloud

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
computing melalui internet[12] dan dibayar sesuai pemakaian [13]. Dengan cloud computing pengguna tidak memerlukan investasi besar di awal dalam penyediaan server [13] karena menyediakan permintaan ke client [14].
Chatbot  sangat  relevan  untuk  dikembangkan  karena  hasil  penelitian  [5]  menunjukkan  chatbot  dapat  menjawab pertanyaan terkait pendaftaran mahasiswa baru pasca sarjana dengan akurasi sebesar 98,82%.  Tingginya jumlah pesan yang masuk pada nomor pelayanan akademik melalui pesan whatsapp tanpa adanya botchat di biro akademik berdampak kepada menurunnya tingkat pelayanan kepada mahasiswa. Mahasiswa harus menunggu setidaknya dalam kurun waktu 1x24 jam sehingga pesan tersebut dibalas. Melalui chatbot, seluruh pesan yang masuk akan dijawab oleh mesin chatbot. Untuk  membangun  chatbot  ini  diperlukan  sebuah  mesin  komputasi  yang  mengelola  masukan  input  dari  pengguna memanfaatkan  komputasi  berbasis  awan  (cloud  computing).  Layanan  cloud  computing  ini  menjadi  core  dalam pengelolaan  layanan  chatbot  dengan  pendekatan  artificial  intelegent  (kecerdasan  buatan)  melalui  natural  language processing  (NLP)  .  Salah  satu  layanan  provider  yang  menyedikan  layanan  cloud  computing  adalah  AWS  [15]dengan beberapa layanan seperti amazone lex, amazon lamda, dynamodb dan sebagainya [16]  .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metodologi  dalam  membangun  chatbot  dengan  pendekatan  waterfall.  Metode  waterfall  digunakan  dalam mengembangkan  aplikasi  yang  membutuhkan  spesifikasi  dan  perencanaan  yang  jelas [17] ,  serta  tidak  terlalu  banyak mengalami  perubahan  dalam  proses  pengembangannya  [18].  Adapun  tahapannya  dalam  membangun  chatboat  ini dilakukan dengan tahapan sebagai berikut:

## Gambar 1. Metode Penelitian
1. Tahap Studi Literatur melibatkan peninjauan dan analisis mendalam terhadap literatur dan sumber daya yang relevan dengan topik penelitian. Pada tahap ini, peneliti mengumpulkan dan mempelajari artikel, buku, jurnal, dan sumber informasi lainnya yang terkait dengan layanan akademik berbasis chatbot. Tujuannya adalah untuk memahami isu- isu, perkembangan, dan penelitian terkait yang telah ada sebelumnya, serta membangun landasan teoritis yang kokoh untuk penelitian yang akan dilakukan.
2. Tahap  Analisis  Kebutuhan  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  dan  menganalisis  kebutuhan  pengguna  yang  harus dipenuhi  oleh  sistem  layanan  akademik  berbasis  chatbot.  Pada  tahap  ini,  peneliti  melakukan  pengumpulan  data melalui wawancara langsung untuk memahami kebutuhan dan harapan mahasiswa terkait layanan akademik. Analisis kebutuhan ini akan membantu merumuskan fitur dan fungsionalitas yang harus ada dalam chatbot. Tahap ini dilakukan pengumpulan data dan informasi primer dengan melibatkan biro pelayanan akademik. Data tersebut digunakan untuk memberikan informasi yang dibutuhkan dalam penelitian pengembangan chatbot
3. Tahap Perancangan melibatkan pembuatan rancangan atau desain sistem layanan akademik berbasis chatbot. Tahap ini  mencakup  pemilihan  platform,  pengaturan  aliran  percakapan,  pemodelan  basis  pengetahuan,  dan  antarmuka pengguna yang intuitif. Perancangan harus mempertimbangkan hasil analisis kebutuhan serta prinsip-prinsip desain yang memastikan pengalaman pengguna yang optimal.
4. Implementasi  adalah  tahap  di  mana  sistem  layanan  akademik  berbasis  chatbot  yang  telah  dirancang  akan dikembangkan dan diimplementasikan. Hal ini melibatkan proses pengkodean, integrasi dengan platform WhatsApp, dan konfigurasi sistem. Pada tahap ini, pengembang harus memastikan bahwa chatbot mampu berfungsi sesuai dengan perancangan yang telah dibuat
5. Pada tahap pengujian dan evaluasi ini dilakukan pengujian dengan skenario black box testing dengan melihat inputan dan output sistem aplikasi chatbot. Pengujian ini dilakukan untuk melihat akurasi sistem yang telah dibuat berdasarkan hasil yang telah diperoleh pada tahap pengujian dan sejauh mana cloud computing dalam penjalankan aplikasi layanan chatbot.
Studi Literatur Analisis Kebutuhan Perancangan Implementasi Pengujian dan Evaluasi

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 5, Mei 2023 Hal 264-270 https://djournals.com/resolusi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Kebutuhan
Berdasarkan  hasil  perencanaan  yang  telah  dilakukan,  implementasi  layanan  akademik  berbasis  chatbot  untuk meningkatkan interaksi mahasiswa yaitu membutuhkan akses langsung dan waktu nyata untuk berinteraksi dengan sistem layanan akademik. Dalam konteks penelitian ini, diperlukan penggunaan chatbot berbasis kecerdasan buatan yang mampu merespons dan memberikan informasi secara instan. Mahasiswa membutuhkan akses informasi yang cepat dan mudah terhadap informasi akademik seperti informasi informasi secara akurat dan tepat waktu.

## Gambar 2. Use Case
Dalam  konteks  pengembangan  chatbot  atau  sistem  berbasis  pemrosesan  bahasa  alami  (Natural  Language Processing), berikut menggunakan terminologi yaitu intent, utterances, slots, dan fulfillment. Intent mengacu pada niat atau  tujuan  yang  ingin  diungkapkan  atau  dicapai  oleh  pengguna  saat  berinteraksi  dengan  chatbot.  Intent  menentukan tindakan atau respons yang harus diambil oleh sistem berdasarkan masukan pengguna.  Utterances (ucapan) merupakan frasa atau kalimat yang diucapkan oleh pengguna saat berinteraksi dengan chatbot. Utterances ini menjadi masukan yang dianalisis oleh sistem untuk mengidentifikasi intent yang terkait. Slot mengacu kepada informasi yang spesifik atau entitas yang relevan dalam utterances pengguna. Mereka mewakili bagian penting dari masukan yang perlu diambil atau diproses oleh sistem. Sistem akan mencoba mengenali dan mengekstrak nilai-nilai dari slot-slot ini dalam utterances pengguna. Fulfillment (pemenuhan) berkaitan dengan tindakan atau langkah-langkah yang diambil oleh sistem untuk merespons dan memenuhi permintaan atau niat pengguna. Setelah intent dan slot diidentifikasi, fulfillment dapat melibatkan logika bisnis untuk memproses informasi, mengambil tindakan yang diperlukan, atau memberikan respons yang sesuai..
Integrasi  dari  intent,  utterances,  slots,  dan  fulfillment  ini  membantu  chatbot  dalam  memahami  dan  merespons interaksi  pengguna  dengan  cara  yang  lebih  terstruktur  dan  relevan.  Dalam  pengembangan  chatbot,  tahap-tahap  ini melibatkan penggunaan teknik pemrosesan bahasa alami, seperti pengenalan pola, pemodelan bahasa, dan penggunaan algoritma machine learning untuk memahami maksud pengguna dan memberikan respons yang tepat.

## 3.2 Perancangan Arsitektur
Perancangan  arsitektur  chatbot  menggunakan  beberapa  layanan  yang  ada  di  cloud  amazoe  web  service.  Rancangan arsitektur ini juga mengintegrasikan layanan twilio untuk terhubung ke aplikasi whatsapps yang ditunjukkan pada gambar 3.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 5, Mei 2023 Hal 264-270 https://djournals.com/resolusi
Beberapa layanan yang digunakan diantaranya:
1. AWS Lambda: Layanan komputasi serverless yang memungkinkan menjalankan kode tanpa perlu mengelola server. Penggunaan AWS Lambda untuk meng-host logika bisnis atau fungsi-fungsi yang digunakan dalam chatbot.
2. Amazon  Lex:  Layanan  pengenalan  suara  atau  teks  dengan  pemrosesan  bahasa  alami  (NLP)  yang  memungkinkan membangun antarmuka percakapan untuk aplikasi. AWS Lex digunakan untuk mengenali intent, mengelola dialog, dan menyediakan respons yang terkait dengan permintaan pengguna.
3. Amazon  DynamoDB:  layanan  database  NoSQL  yang  dapat  diskalakan  secara  horizontal  dan  tahan  terhadap kegagalan. Penggunaan Amazon DynamoDB untuk menyimpan data terstruktur, seperti informasi pengguna, riwayat percakapan, dan konfigurasi bot.
4. Amazon API Gateway: Layanan yang memungkinkan untuk membuat, mengelola, dan melindungi API (Application Programming Interface) yang digunakan.
5. Amazon  CloudFront:  Layanan  Content  Delivery  Network  (CDN)  yang  menyebarkan  konten  secara  global  dengan latency rendah. Amazon CloudFront digunakan untuk mengirimkan konten chatbot, seperti gambar, video, atau file media, kepada pengguna dengan cepat dan efisien.
6. Amazon S3: layanan penyimpanan objek yang aman, skalabel, dan hemat biaya. Dengan menggunakan Amazon S3 untuk  menyimpan  dan  mengelola  konten  statis  yang  digunakan  dalam  chatbot,  seperti  gambar,  audio,  atau  file konfigurasi.

## 3.2 Implementasi Chatbot
Dalam mengadopsi Chatbot dengan Amazon Lex dilakukan beberapa pengaturan diantaranya dijelaskan pada gambar 4
Gambar 4. Implementasi chatbot
Dalam membangun chat, digunakan Visual Builder melalui antarmuka grafis secara manual. Dialog, menyambungkan intents (tujuan), dan menentukan bagaimana chatbot harus merespons permintaan pengguna ditunjukkan pada gambar 5
Gambar 5. Visual Builder Chat
Implementasi Amazon Lex dengan Twilio dapat dilakukan dengan menggunakan layanan AWS Lambda dan API Twilio. AWS Lambda akan bertanggung jawab untuk mengakses Amazon Lex dan memberikan respon, sedangkan API Twilio akan digunakan  untuk  mengirim pesan atau  memanggil nomor telepon  yang ditentukan. Pada gambar  6  menunjukkan bagaimana integrasi generated callback URL untuk terkoneksi ke channel pada list alias yang ada
Amazon Lex Bot Configuration IAM Permissions Pemilihan Bahasa Intent Slot Context Configuration Build Test

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 6. Callback URL
Callback url yang ada di amazon lex dientry kedalam twilio sehingga user whatsapp dapat komunikasi melalui nomor yang telah didefenisikan melalui method post seperti pada gambar 7.

## Gambar 7 Pengaturan sanbox whatsapp twilio

## 3.3 Implementasi Whatsapp Chatbot
Twilio Sandbox pada WhatsApp digunakan dalam pengujian chatbot melalui aplikasi WhatsApp menggunakan Twilio API yang terlink ke amazon lex. Pengujian dan pengembangan aplikasi WhatsApp yang meliputi pengiriman pesan teks dengan nomor yang telah disediakan. Pengujian dengan melakukan pertanyaan pertanyaan berhasil dilakukan dan dijawab oleh mesin whatsapp chatbot pada gambar 8

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 5, Mei 2023 Hal 264-270 https://djournals.com/resolusi
Ketika pesan tidak ditemukan dalam database, chatbot whatsapp menampilkan informasi seperti pada gambar 9.
Gambar 9. Pesan balasan ketika tidak ada di data
Selanjutnya dilakukan pengujian yang dan hasil pengujian sesuai dengan harapan yang ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Pengujian No Detail Pengujian Uji Kasus Harapan Hasil 1 Uji masukan teks Memasukkan teks informasi kampus Chatbot mampu memahami berbagai pertanyaan dan permintaan yang diajukan oleh pengguna Berhasil 2 Uji Kesesuaian Respons Melihat kesusaian respon Chatbot memberikan respons yang relevan dan tepat terhadap pertanyaan dan permintaan pengguna Berhasil 3 Uji kemampuan dialog Konistensi kontek dan interaksi berkelanjutan Chatbot mampu menjaga konteks dan berinteraksi secara berkelanjutan dalam dialog dengan pengguna Berhasil

## 4. KESIMPULAN
Pertanyaan diproses dan ditranskripsikan oleh Amazon Lex menggunakan Natural Language Understanding (NLU) dan Natural  Language  Processing  (NLP).  Solusi  awalnya  adalah  melatih  mesin  NLP  untuk  mencocokkan  berbagai kemungkinan  pertanyaan  dan  pernyataan  sehingga  chatbot  Amazon  Lex  dapat  menerima  hampir  seluruh  pertanyaan pengguna. Model interaksi Amazon Lex diatur dengan intent dan contoh utterances. Pertanyaan pertanyaan ini kemudian dikirimkan ke amazon opensearch service untuk dicocokkan untuk memperoleh jawaban. Relavansi dihitung berdasarkan count  yaitu  seberapa  banyak  istilah  yang  muncul  dalamdi  dokumen,  freqency  yaitu  seberapa  sering  kata  kunci  dalam suatu dokumen dan importance yaitu kelangkaan atau kebaruan kata kunci muncul bersama frasa. Implementasi chatbot WhatsApp sebagai layanan akademik dapat meningkatkan interaksi antara mahasiswa dan institusi pendidikan. Chatbot dapat memberikan respons cepat, informasi yang akurat, dan solusi untuk pertanyaan umum mahasiswa. Adanya chatbot yang  dapat  diintegrasikan  whatsapp  memungkinkan  dapat  membantu  pusat  layanan  data  dalam  melayani  mahasiswa. Whatsapp chatbot dapat menanggapi pertanyaan yang diajukan dengan konsep pertanyaan dan jawaban yang telah diinput dalam penyimppanan. Jika chatbot tidak dapat menemukan jawaban yang cocok dengan filter kata kunci, maka ia akan menjawab  tidak  mengetahui  daripada  memberikan  jawaban  yang  tidak  sesuai  dengan  kata  kunci.  Chatbot  dapat mengotomatisasi  tugas-tugas  rutin  dan  memberikan  dukungan  24/7  tanpa  memerlukan  intervensi  manusia.  Hal  ini mengurangi  waktu  tunggu  mahasiswa  dan  meningkatkan  efisiensi  dalam  memberikan  layanan  akademik.  Dalam keseluruhan, implementasi chatbot WhatsApp berbasis kecerdasan buatan untuk layanan akademik memberikan manfaat dalam meningkatkan interaksi mahasiswa, memberikan layanan yang efisien dan responsif, serta mengurangi beban kerja staf  administrasi.  Dengan  penggunaan  teknologi  seperti  kecerdasan  buatan  dan  layanan  cloud,  aplikasi  ini  dapat  terus ditingkatkan  untuk  memenuhi  kebutuhan  pengguna  dan  memberikan  pengalaman  yang  lebih  baik  dalam  layanan akademik.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan terima  kasih  yang sebesar-besarnya  kepada semua pihak  yang telah  memberikan dukungan dan bantuan dalam penyelesaian penelitian ini. Ucapan terima kasih penulis ditujukan kepada Biro Pelayanan Administrasi Akademik (BPAA) yang telah memberikan kesempatan dan dukungan dalam melakukan penelitian terkait implementasi

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
chatbot. Terima kasih juga disampaikan  kepada Lembaga  Penelitian Pusat Studi (LPPS) yang telah  memberikan dana penelitian melalui skema Hibah Internal tahun anggaran 2023. Semua bantuan dan dukungan yang diberikan sangat berarti dalam menyelesaikan penelitian ini

## REFERENCES
[1]  D. Kurniadi and A. Mulyani, “Implementasi Pengembangan Student Information Terminal (S-IT) Untuk Pelayanan Akademik Mahasiswa,” Jurnal Algoritma , vol. 13, no. 2, pp. 437–442, 2017, doi: 10.33364/algoritma/v.13-2.437.
[2]  A. Lubis, R. Septian, F. Sain, U. Pembangunan, and P. Budi, “Pengembangan Aplikasi Troubleshooting Jaringan Melalui Sistem Notifikasi dengan Integrasi Cacti dan Telegram,” vol. 4, no. 1, pp. 104–109, 2022.
[3]  I.  MALIKHAH,  “PENGARUH  MUTU  PELAYANAN,  PEMAHAMAN  SISTEM  OPERASIONAL  PROSEDUR  DAN SARANA  PENDUKUNG  TERHADAP  KEPUASAN  MAHASISWA  UNIVERSITAS  PEMBANGUNAN  PANCA  BUDI,” Jurnal Manajemen Tools , vol. 11, pp. 67–79, 2019.
[4]  S. Wahyuni, K. Saputra, and M. Iswan Perangin-Angin, “IMPLEMENTASI RAPIDMINER DALAM MENGANALISA DATA MAHASISWA DROP OUT,” vol. 10, 2017.
[5]  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,” Jurnal Ilmiah NERO , vol. 7, no. 1, p. 2022, 2022.
[6]  A. Ramaditiya, S. Rahmatia, A. Munawar, and O. N. Samijayani, “Implementation chatbot whatsapp using python programming for broadcast and reply message automatically,” Proceeding - 2021 International Symposium on Electronics and Smart Devices: Intelligent Systems for Present and Future Challenges, ISESD 2021 , 2021, doi: 10.1109/ISESD53023.2021.9501523.
[7]  K. A. Nugraha and D. Sebastian, “Chatbot Layanan Akademik Menggunakan K-Nearest Neighbor,” Jurnal Sains dan Informatika , vol. 7, no. 1, pp. 11–19, Mar. 2021, doi: 10.34128/jsi.v7i1.285.
[8]  G.  Guntoro,  Loneli  Costaner,  and  L.  Lisnawita,  “Aplikasi  Chatbot  untuk  Layanan  Informasi  dan Akademik  Kampus  Berbasis Artificial Intelligence Markup Language (AIML),” Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi , vol. 11, no. 2, pp. 291–300, 2020, doi: 10.31849/digitalzone.v11i2.5049.
[9]  “digital 2022 Indonesia, The Essensial Guide To The Latest Connected Behaviours.”
[10] M. Khan, M. Kowsher, Y. Nagender Asst Professor, and K. H. Patil Asst Professor, “WhatsApp Auto Responder using Natural Language Processing and AI,” International Journal of Computer Engineering & Technology (IJCET) , vol. 8, no. 5, pp. 15–22,
2017, [Online]. Available: http://www.iaeme.com/IJCET/index.asp15http://www.iaeme.com/ijcet/issues.asp?JType=IJCET&VType=8&IType=5JournalIm pactFactor%0Awww.jifactor.comhttp://www.iaeme.com/ijcet/issues.asp?JType=IJCET&VType=8&IType=5%0Ahttp://www.ia eme.com/IJCET/index.asp15http://w
[11] S.  Supiyandi  and  D.  Kurnia,  “Analisis  Pengamanan  FTP  Server  Berbasis  Lokal  Dengan  Kombinasi  Autentikasi  Proxy  Pada Debian 7 Wheezy,” in Seminar Nasional Sains dan Teknologi Informasi (SENSASI) , 2018.
[12] S.  Supiyandi,  M.  Zen,  C.  Rizal,  and  M.  Eka,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Desa  Tomuan  Holbung  Menggunakan  Metode Waterfall,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 9, no. 2, pp. 274–280, 2022.
[13] A. S. S. K. Sreeharsha, S. M. Kesapragada, and S. P. Chalamalasetty, “Building Chatbot Using Amazon Lex and Integrating with A Chat Application,” Interantional Journal of Scientific Research in Engineering and Management , vol. 06, no. 04, pp. 1–6, 2022, doi: 10.55041/ijsrem12145.
[14] R. Pratama, A. Lubis, and S. Wahyuni, “RANCANG BANGUN SISTEM LOAD BALANCER DENGAN LAYANAN CLOUD AMAZONE WEB SERVICES DESIGN OF APPLICATION LOAD BALANCER WITH CLOUD COMPUTING SERVICES- AMAZON WEB SERVICES,” Journal of Information Technology and Computer Science (INTECOMS) , vol. 5, no. 2, 2022.
[15] “What is AWS.” https://aws.amazon.com/what-is-aws/?nc1=h_ls (accessed Dec. 03, 2022).
[16] R. Milsa Pratama, S. Wahyuni, and A. Lubis, “RANCANG BANGUN KEAMANAN KONEKSI PRIBADI MELALUI OPEN VPN BERBASIS CLOUD,” Journal of Information Technology and Computer Science (INTECOMS) , vol. 6, no. 1, 2023.
[17] S.  I.  H.  Arifin  Nurul,  “SISTEM  INFORMASI  ALAT  DAN  BAHAN  PRAKTIKUM  PADA  KOMPETENSI  KEAHLIAN TEKNIK KOMPUTER DAN JARINGAN DI SMKN 1 GOMBONG,” JURNAL SINKOM (Sistem Informasi, Informatika dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 1–12, 2022.
[18] F.  Supandi,  W.  Desta,  Y.  Ambar,  S.  Dan,  and  M.  Sudir,  “ANALISIS  RESIKO  PADA  PENGEMBANGAN  PERANGKAT LUNAK  YANG  MENGGUNAKAN  METODE  WATERFALL  DAN  PROTOTYPING.,” Prosiding  Seminar  Dinamika Informatika 2018 (SENADI 2018) , 2018.