Volume 6 Nomor 1, Juni 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## PEMANFAATAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKUP LANGUAGE (AIML) DAN LATENT SEMANTIC ANALYSIS (LSA) DALAM PENGEMBANGAN CHATBOT

## E-EDUCATION

## UTILIZATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKUP LANGUAGE (AIML) AND LATENT SEMANTIC ANALYSIS (LSA) IN E-EDUCATION CHATBOT

## DEVELOPMENT
Muhammad Febrilian Zulrahman 1 , Hermawan Syahputra 2
1,2 Universitas Negeri Medan febrilianzulrahman@gmail.com

## ABSTRACT
Chatbots  are  computerized  programs  that  act  like  a  common  language  between  humans  and  bots,  virtual assistants that have become very popular in recent years mainly due to dramatic improvements in fields such as artificial intelligence, machine learning and other foundational technologies such as neural networks and natural language processing. Unlike traditional education, e-education is an area where new technological possibilities are rapidly being explored and adopted. This is useful both for face-to-face education and for e-learning. That is why the importance of the educational platform must continue to be increased. In the era of industry 5.0, many artificial  intelligence  technologies  have  been  developed  to  facilitate  the  role  of  humans.  AIML  uses  the  LSA method  approach  in  building  chatbots  that  contain  education  about  basic  knowledge  about  Islam.  With  the development of Chatbot E-Education, it is hoped that it will be able to improve the quality of education, especially Islamic religious education. The results of this study are to produce an interactive tool for developing chatbots by utilizing Artificial Intelligence Markup Language (AIML) with the Latent Semantic Analysis (LSA) approach which contains education on basic knowledge of Islam. So that it can help in providing information and education about Islam.

## Keywords: Chatbot, Artificial Intelligence, E-education

## ABSTRAK
Chatbot  adalah  program  terkomputerisasi  yang  bertindak  seperti  bahasa  sehari-hari  antara  manusia  dan  bot, assisten virtual yang telah menjadi sangat  populer dalam beberapa tahun terakhir terutama karena peningkatan dramatis  di  bidang-bidang  seperti  kecerdasan  buatan,  pembelajaran  mesin,  dan  teknologi  dasar  lainnya  seperti jaringan saraf dan pemrosesan bahasa alami. Tidak seperti pendidikan tradisional, e-education adalah area di mana kemungkinan  teknologi  baru  dengan  cepat  dieksplorasi  dan  diadopsi.  Ini  berguna  baik  untuk  pendidikan  tatap muka maupun untuk e-learning. Itulah mengapa pentingnya platform pendidikan harus terus ditingkatkan. Di era industry 5.0 society banyak berkembang teknologi kecerdesan buatan untuk memudahkan peran manusia. AIML dengan pendekatan metode LSA dalam membangun chatbot yang berisi pendidikan tentang pengetahuan dasar tentang  Islam.  Dengan  pengembangan  Chatbot  E-Education  ini  diharapkan  mampu  meningkatkan  kualitas pendidikan terkhusus pendidikan agma islam. Hasil dari penelitian ini adalah untuk menghasilkan suatu sarana interaktif dalam pengembangan chatbot dengan memanfaatkan Artificial Intelligence Markup language (AIML) dengan  pendekatan  Latent  Semantic  Analysis  (LSA)  yang  berisikan  edukasi  pengetahuan  dasar  agama  Islam. Sehingga dapat membantu dalam memberikan informasi dan edukasi seputar agama Islam.
Kata Kunci: Chatbot, Artificial Intelligence, E-education

## PENDAHULUAN
Chatbot
merupakan program terkomputerisasi dengan bertindak layaknya bahasa sehari-hari antara manusia dan bot, assisten virtual yang telah menjadi begitu  populer  dalam  beberapa  dekade terakhir  karena  peningkatan  dramatis  di bidang-bidang  seperti  kecerdasan  buatan,
pembelajaran  mesin,  dan  teknologi  dasar lainnya seperti jaringan saraf dan pemrosesan  bahasa  alami.  Chatbot  ini berkomunikasi  secara  efektif  dengan manusia  mana  pun  menggunakan  kueri interaktif.  Baru-baru  ini,  ada  peningkatan besar-besaran  dalam  banyak  layanan  bot obrolan  berbasis  cloud  yang  telah  tersedia
untuk  pengembangan  dan  peningkatan sektor bot obrolan (Gupta, 2020; Setiaji &
Wibowo, 2016).
Menurut (Kiptonui,
2013)
Penggabungan  chatbot  ke  dalam  sektor pendidikan  selama  sepuluh  tahun  terakhir harus  ditingkatkan  atas  meningkatnya minat  pada  teknologi  di  mana  chatbot digunakan  untuk  mengajar  dan  belajar. Sistem  chatbot  yang  berguna  dapat memberikan ketersediaan  instan dan kapasitas  untuk  merespons  secara  alami melalui antarmuka percakapan, menawarkan  manfaat  yang  sama  seperti wawancara.  Pengajaran  bahasa  inggris menggunakan AI chatbot adalah salah satu penggunaan chatbot yang mendidik. (Sarosa  et  al.,  2020).  Itulah  mengapa pentingnya platform pendidikan harus terus ditingkatkan (Ardhito Prasetya et al., 2018).
Di  era  industry  5.0  society  banyak berkembang  teknologi  kecerdesan  buatan untuk memudahkan peran manusia. Dengan pengembangan Chatbot E- Education ini diharapkan mampu meningkatkan kualitas pendidikan terkhusus  pendidikan  agma  islam  yang dapat  berdaya  saing  sesuai  perkembangan zaman sekarang (Arnone et al., 2011).
Berdasarkan  latar  belakang  berikut, peneliti  akan  membangun  chatbot  dengan menggunakan  AIML  untuk  memberikan jawaban  yang  paling  tepat.  Chatbot  yang dapat menjawab pertanyaan tentang pengetahuan  dasar  agama  islam  dan informasi diharapkan muncul dari penelitian  ini.  Ini  akan  memberi  civitas akademika pilihan tambahan untuk memperoleh  informasi  agama  Islam  lebih interaktif.
1. Artificial Intelligence (AI) Artificial Intelligence adalah teknologi yang paling berkembang saat ini dan sedang tren yang dikenal oleh masing- masing dan setiap individu (Florea & Radu, 2019).  Pada  dasarnya  ini  adalah  cabang ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  di  mana mencakup  studi  lengkap  tentang  manusia, proses  otak  dan  bagaimana  perhitungan
analitis  terjadi  di  dalam  pikiran,  untuk melakukan  tugas  dengan  cara  yang  lebih cerdas. Artificial Intelligence adalah sistem komputer  untuk  melakukan  tugas  tertentu. Penelitian berbasis aplikasi yang berhubungan  untuk  melakukan  tugas  yang kompleks disebut sebagai Artificial Intelligence  (Ahmad,  2017;  Gang  et  al., 2014).  Ilmu  komputer  memiliki  bidang disebut  Artificial  Intelligence  (AI),  yang membuat  upaya  untuk  meningkatkan kecerdasan  sistem.  Kecerdasan  buatan dapat didefinisikan sebagai ilmu dan teknik membuat mesin cerdas, terutama digunakan  untuk  program  komputer  di tingkat lanjutan (Ting  et al., 2021; Cheng et al., 2018).
2. Artificial Intelligence Markup Language
(AIML)
Artificial Intelligence Markup Language  (AIML)  Merupakan  salah  satu teknologi kecerdasan buatan dalam bahasa markup.  AIML  memliki  template  yang didefinisikan dengan hampir semua pertanyaan  umum  seperti  apa  kabar?,  Ada apa?  dll.  AIML  ini  diigunakan  untuk menjawab  pertanyaan  umum.  Pertanyaan terkait  salam  juga  ditangani  oleh  AIML. Pola ini adalah bahasa sederhana, yang juga dapat memberikan respons acak untuk satu queri atau skrip. Kekurangan utama dalam AIML  adalah  pengembang  harus  menulis pola untuk semua kemungkinan pertanyaan yang  mungkin  akan  diajukan  pengguna. Jadi,  itu  adalah  tugas  yang  sulit  bagi pengembang  dalam  merancang  sistem seperti itu (Thomas, 2016; Julius, 2020).
Chatbot  berbasis  AIML  populer karena  ringan  dan  mudah  dikonfigurasi sehingga  memudahkan  untuk  membangun lebih  banyak  program  kecerdasan  buatan. Mereka mengurai bahasa alami dan melatih bot  menggunakan  template  terstruktur (Gupta, 2020; Desai & Narvekar, 2015).
Tabel 1. Required Basic Tags (Gupta, 2020).
No Basic Tag Keterangan 1 <aiml> Tag root yang menunjukkan  awal  dan akhir dokumen AIML.
2 <category> Membentuk  unit  dasar pengetahuan  dan  terdiri dari pola dan pola. 3 <pattern> Tag  ni  adalah  string  yang dimaksudkan untuk sesuai dengan  satu  atau  lebih inputan pengguna dan pola yang cocok dalam tag ini. 4 <template> Menentukan respons terhadap pola yang disesuaikan. Tabel 2. Additional Add Tags (Gupta, 2020). No Tags Keterangan 1 <star> Digunakan saat disematkan dalam tag , ini cocok  dengan  karakter wildcard * di tag. 2 <srai> Digunakan untuk mencocokkan kategori lainnya. Ketika kata kunci tertentu dimasukkan, respons sederhana dikembalikan. 3 <li> Digunakan dalam tag untuk tanggapan acak dari daftar  yang  diberikan. Menentukan item daftar. 4 <topic> Digunakan sebagai  buffer untuk menyimpan konteks sehingga tanggapan dapat didasarkan  pada  konteks itu.  Biasanya  digunakan dalam  percakapan  tipe Biner dan membantu AIML untuk mencari
kategori yang ditulis dalam konteks topik. 5 <random> Digunakan untuk mendapatkan rangkaian respons  potensial  acak. Memungkinkan AIML untuk  merespons  secara berbeda terhadap masukan yang sama. 6 <get> Setel apa pun yang ada di dalam  tag  ke  variabel VALUE. Itu dapat diambil melalui penggunaan tag <get>. 6 <set> Keluaran  apa  pun  yang ada  di  variabel  VALUE. Jika VALUE belum <set>, defaultnya adalah “ ”. 7 <think> Melakukan  apa  pun  yang ada  di  antara  tag  tetapi
tidak  menampilkan  apa pun kepada pengguna. 8 <condition> Digunakan untuk menanggapi  input  yang cocok.

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  jenis penelitian dan pengembangan atau Research and Development (R&D)
mengacu  pada  penelitian  ini.  Ini  adalah metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian dan pengembangan (R&D) untuk menciptakan komponen sistem pendidikan dan teknologi informasi. Langkah-langkah proses  ini,  yang  biasanya  disebut  sebagai siklus R&D, termasuk mempelajari temuan penelitian  terkait  sistem,  membuat  sistem berdasarkan temuan tersebut, dan akhirnya menguji  sistem  di  mana  sistem  akan digunakan.  Tahapan-tahapan  yang  akan dilakukan  pada  pelaksanaan  penelitian adalah sebagai berikut:

## Gambar 1. Prosedur Penelitian
1. Analisis Permasalahan Dalam  analisis  masalah,  kajian pustaka yang telah dikumpulkan pada tahap sebelumnya dilirik untuk mempelajari lebih lanjut  mengenai  metode  yang  digunakan untuk  membangun  Chatbot  E-Education dengan  menggunakan  AIML  dan  Dbpedia sebagai  database  pengetahuan  sistem chatbot.
2. Studi Literatur Dalam rangka mengumpulkan
referensi  Artificial  Intelligence,  Artificial Intelligence Markup Language, dan Chatbots dari berbagai buku, jurnal, artikel, dan  sumber  lainnya,  dilakukan  kajian kepustakaan.
3. Perancangan Sistem Desain arsitektur, pengumpulan data,
dan desain antarmuka semuanya dilakukan selama fase desain sistem ini. Temuan dari
analisis tinjauan pustaka berfungsi sebagai dasar untuk proses desain.
Gambar 2. Perancangan Data Kata dan Sistem Prosedur menjelaskan AIML menentukan  kategori  setelah  menerima input
dari pengguna
(stimulus) digambarkan  pada  gambar  di  atas. Latent
Semantic Analysis (LSA) digunakan untuk membantu  pencocokan  pola  sekali  lagi. Chatbot dapat  menggunakan  LSA  untuk menjawab  pertanyaan  yang  tidak  dapat dijawab oleh AIML. LSA akan menggunakan vektor [M,N] untuk menarik kesimpulan  dari  dokumen,  di  mana  M adalah  kata  unik  dalam  dokumen  dan  N adalah  jumlah  kata..  Dokumen  yang digunakan berisi FAQ seputar pengetahuan dasar agama islam.
Dalam perancangan sistem ini peneliti  memerlukan  perangkat  keras  dan perangkat  lunak  dalam  mengembangkan sistem pengembangan chatbot ini.
1. Spesifikasi Perangkat Keras
Pada  pegembangan  ini  peneliti menggunakan laptop yang memiliki spesifikasi perangkat keras sebagai berikut:
1)  Perangkat Laptop yang digunakan Asus
X442URR
2)  Prosesor Intel Core i5 8th Gen 64 bit 3)  Memory RAM 8GB 4)  Printer 5)  Mouse 6)  Hardisk berkapasitas 1TB
2.Spesifikasi Perangkat Lunak
Berikut  spesifikasi  perangkat  lunak
(software) yang digunakan sebagai
penunjang  aktifitas  berjalannya  program chatbot ini :
1)  Sistem Operasi Windows 11
2)  Bahasa  pemrograman  AIML,  Java
Phyton,HTML, dan CSS
3)  Visual Studio Code 4)  Dataset AIML 5)  Browser 4. Implementasi Implementasi sistem ini dilakukan ke dalam  kode  sesuai  dengan  desain  dan analisis  yang  dilakukan  pada  tahap sebelumnya.
5. Pengujian Dalam pengujian ini, hasil implementasi AIML dan LSA E-Education Chatbot dilakukan melalui langkah mereka dalam proses konstruksi.

## Peracangan Sistem
Pada  perancangan  sistem chatbot diperlukan beberapa coding untuk menjalankan  sistem  antara  lain  sebagai berikut:

## Gambar 3. Cara Kerja EIBOT
1. Bot

## Gambar 4. Bot Code
Pada  bot  ini  menggunakan  python sebagai  bahasa  pemrogramnya  yang  dapat menkoneksikan  ke  home.html  dari  dataset
aiml.  Pada  file eibot.py  ini  meloading  dan running  bot.  Kemudian  commands  load aiml menggunakan learning file aiml untuk mentraining  dataset  aiml  untuk  membuat model brain.dump agar dapat memperoleh respon  yang  sesuai  kemudian  bot ini  akan mengirim respon ke message di home.html.

## 2. Learning

## Gambar 5. Learning Code
Pada  proses  learning  ini  berfungsi untuk  meload  file-file  aiml  untuk  di training.
3. Dataset Pada dataset ini berisikan knowledge
base. Pembangunan knowledge base AIML memerlukan  data  yang  sudah  disiapkan untuk menjadikan Chatbot memiliki pengetahuan  dalam  menjawab  pertanyaan dari user. Data-data berisi informasi seputar pengetahuan  dasar  agama  Islam  yang meliputi  :  Salam,  pengertian  islam,  rukun islam,  rukun  iman,  pengertian  nabi  dan rasul,  pengertian  dan  syarat  puasa,  dsb. Kemudian  data-data  tersebut  diubah  ke dalam bentuk AIML seperti berikut:
Pada  kode  AIML  diatas  memiliki input  “Assalamualaikum”  maka  Chatbot sudah memiliki
knowledge untuk menjawab berupa output “Wa'alaikumusalam warahmatullahi
wabarakatuh, ada yang mau ditanya?”. Dan untuk mempermudah chatbot dalam merespon pertanyaan agar lebih efisien jika ditemukan  pertanyaan  yg  bermakna  sama dengan kalimat berbeda, dengan
menggunakan tag star untuk mengelompokkannya.
Pada  kode  AIML  diatas  memiliki output  yang  sama  pada  kode  sebelumnya dengan inputan yang berbeda. Dan berikut merupakan isi knowledge base keseluruham chatbot.
Pada kode AIML diata memiliki data informasi  tentang  pengertian  agama  islam yang  bersumber  dari  DBPedia  Islam.  Dan seterusnya  begitu  isi  dari knowledge  base atau dataset dari chatbo

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebagai hasil dari desain antarmuka yang diselesaikan dalam tahapan implementasi  ini  chatbot  diberi  nama EIBOT  (Edukasi  Islam  Chatbot)  adalah sebagai berikut:

## Gambar 6. Tampilan Utama EIBOT
1. Tampilan EIBOT Saat chatbot
pertama kali diluncurkan, tampilan utama akan ditampilkan. Dapat dilihat di awal tampilan chatbot  pada  gambar  bahwa  chatbot  ini telah memulai percakapan pertama,
menunjukkan
keramahannya. Nama chatbot,  kolom  pengisian  pesan,  tombol kirim pesan.

## Gambar 7. Tampilan Utama EIBOT

## 2. Tampilan Proses  EIBOT
Pada gambar proses diatas terlihat pada terminal inputan sedang proses untuk mendapatkan output yang sesuai.

## Gambar 8. Tampilan Hasil EIBOT
3. Tampilan Hasil EIBOT Tampilan  hasil  merupakan  hasil setelah  EIBOT  memproses  pesan  dan memperoleh  jawab  yang  tepat  untuk menjawab pesan dari user. Hasil dari pesan terlihat  bubble  chat  disebelah  kanan dibawah pesan dari user di sebelah kiri.
4. Pengujian Sistem
Pada  tahap  pengujian  sistem  ini dilakukan  pengujian  dengan  melakukan beberapa  inputan  berupa,  inputan  kalimat biasa,  inputan  kalimat  dengan  kesalahan pengetikan,  dan  dengan  inputan  kalimat dengan singkatan.
A. Pengujian dengan inputan kalimat biasa
Dalam pengujian sistem ini
menggunakan  kalimat  standar  sebagai input,  yaitu  “Jelaskan  pengertian  islam”. Gambar berikut menampilkan hasil dengan inputan “Jelaskan pengertian islam”
Gambar 9. Tampilan hasil EIBOT dalam pengujian inputan dengan kalimat biasa
Gambar 10. Tampilan proses EIBOT dalam Pengujian inputan dengan kalimat biasa
B. Pengujian  dengan  inputan  kalimat  ada kesalahan pengetikan
Pada  pengujian  sistem  ini  berupa inputan dengan kesalahan pengetikan yaitu “Jelaskam apa itu islam” yang seharusnya inputan  dalam  kalimat  biasa  adalah  “ Jelaskan  apa  itu  islam”.  Gambar  berikut menampilkan hasil dengan inputan “Jelaskam apa itu islam”.
Gambar 11. Tampilan EIBOT dalam pengujian inputan kesalahan pengetikan

## Gambar 12. Tampilan proses EIBOT dalam Pengujian inputan kesalahan pengetikan

## C. Pengujian dengan inputan kalimat ada singkatan
Pada  pengujian  sistem  ini  berupa inputan dengan singakatan pengetikan yaitu “Jelaskan pengertin islm” yang seharusnya inputan  dalam  kalimat  biasa  adalah “Jelaskan  pengertian  islam”  Gambar  4.6 menampilkan hasil dengan inputan “Jelaskan pengertin islm”.
Gambar 13. Tampilan EIBOT dalam pengujian yg terdapat singkatan didalam kalimat

## Gambar 14. Tampilan proses EIBOT dalam pengujian yg terdapat singkatan didalam kalimat
Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem diatas  dapat  dinyatakan  EIBOT  mampu menjawab  atau  memberikan  respon  atas pertanyaan yang bervariasi secara menyeluruh dengan sesuai

## SIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  sistem  dan implementasi  konstruksi  chatbot  peneliti menarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Chatbot dengan AIML dan metode LSA dapat membuat chatbot yang merespons input  pengguna  dengan  benar.  Bahkan jika  kalimat  pertanyaan  mengandung singkatan dan kesalahan pengetikan
2. Tingkat Akurasi chatbot adalah  100%.
3. Beberapa faktor yang memiliki dampak signifikan  pada  pembangunan  chatbot AIML  memerlukan  template,  pattern agar  matching  sehingga  menghasilkan output yang sesuai
4. AIML hanya memberikan jawaban dari pertanyaan  satu  makna  yang  berada  di knwoledge  base,  tidak  bisa  banyak makna. Namun bisa bervariasi

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad,  A.  (2017). Mengenal  Artificial Intelligence, Machine Learning, Neural Network, dan Deep Learning . www.teknoindonesia.com Ardhito  Prasetya,  S.,  Erwin,  A.,  & Galinium,  M.  (2018).  Implementing Indonesian Language Chatbot For E- Commerce  Site  Using  Artificial Intelligence Markup Language (AIML).  In Seminar  Nasional  Pakar ke 1 Tahun .
Arnone, M. P., Small, R. v., Chauncey, S.
A.,  &  McKenna,  H.  P.  (2011).
Curiosity, interest, and engagement in technology-pervasive learning environments: A new research agenda. Educational Technology
Research  and  Development,  59 (2), 181–198.
https://doi.org/10.1007/s11423-011- 9190-9
Cheng,  L.,  Leung,  A.  C.  S.,  &  Ozawa,  S. (Eds.).  (2018). Neural  Information Processing  (Vol.  11302) .  Springer International
Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-
04179-3
Desai,  N.,  &  Narvekar,  M.  (2015). Normalization  of  noisy  text  data. Procedia  Computer  Science,  45 (C), 127–132.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.
03.104
Florea,  A.M.&  Radu,  S.  (2019).  Artificial Intelligence  and  Education. 22nd International  Conference  on  Control
System and Computer Science
(CSCS)
Gang, W. Y., Bo, S., Chen, S. M., Yi, Z. C., &  Zi,  M.  P.  (2014).  Chinese intelligent  chat  robot  based  on  the AIML language. Proceedings  - 2014 6th  International  Conference  on
Intelligent  Human-Machine  Systems and  Cybernetics,  IHMSC  2014 ,  1, 367–370. https://doi.org/10.1109/IHMSC.2014 .96 Gupta, A., Hathwar, D., & Vijayakumar, A.
(n.d.). Introduction  to  AI  Chatbots . www.ijert.org Julius,  A.  (2020).  Artificial  Intelligence
Markup  Language  (AIML)  dan Latent  Semantic  Analysis  (LSA) dalam Pengembangan Chatbot Universitas Sumatera Utara (USU) Kiptonui, B. P. (2013). Chatbot technology:  A  possible  means  of unlocking  student  potential  to  learn how to
learn . https://www.researchgate.net/publica tion/291813780 Sarosa,  M.,  Kusumawardani,  M.,  Suyono, A.,  &  Wijaya,  M.  H.  (2020). Developing  a  social  media-based Chatbot  for  English  learning. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 732 (1).
https://doi.org/10.1088/1757-
899X/732/1/012074 Setiaji,  B.,  &  Wibowo,  F.  W.  (2016). Chatbot  Using  a  Knowledge  in Database:
Human-to-Machine Conversation Modeling. Proceedings
- International Conference on Intelligent  Systems,  Modelling  and Simulation, ISMS , 0, 72–77.
https://doi.org/10.1109/ISMS.2016.5 3
Thomas,  N.  T.  (2016).  An  e-business chatbot  using  AIML  and  LSA.  2016 International Conference on Advances in Computing, Communications,  and  Informatics , ICACCI 2016, 2740–2742. https://doi.org/10.1109/ICACCI.201
6.7732476
Ting, S.-H., Ng, Y.-J., & Neelam, M. (n.d.). Neelam MahaLakshmi (2021)
Aspects  of  Artificial  Intelligence  In. https://www.researchgate.net/publica tion/358119068