Vol. 8 No. 1, Juni, 2024, Hal. 56-64 DOI: 10.29408/edumatic.v8i1.25215

## Aplikasi Chatbot sebagai Layanan Informasi Virtual pada Website Infinite Learning
Hugo Irfenz Syarof 1, * , Isram Rasal 1
1 Program Studi Informatika, Universitas Gunadarma, Indonesia
* Correspondence: hugosyarof@student.gunadarma.ac.id

## Copyright : © 2024 by the authors
Received: 28 Januari 2024 | Revised: 30 Januari 2024 | Accepted: 3 Maret 2024 | Published: 20 Juni 2024

## Abstrak
Penelitian  ini  berfokus  pada  pengembangan  dan  implementasi  layanan  informasi  virtual  berbentuk chatbot berbasis kecerdasan buatan (AI) pada website Infinite Learning . Tujuan utama dari penelitian ini  adalah  untuk  mengembangkan  aplikasi  chatbot  sebagai  layanan  informasi  virtual  untuk meningkatkan kualitas dan keefektifan pembelajaran digital. Metode yang digunakan adalah Research and  Development guna  mengembangkan  produk  dan  menguji  tingkat  efektivitasnya,  dengan  model System  Development  Life  Cycle (SDLC)  dengan  tahapan  analisis  kebutuhan,  perancangan  sistem, pembuatan sistem, dan implementasi serta uji coba. Chatbot ini dirancang dan dibangun dengan bantuan aplikasi IBM, yaitu Watson Assistant dan Smart Document Understanding. Pengujian dalam penelitian ini menggunakan Black box testing untuk mendeteksi masalah pada sistem. Data dikumpulkan melalui survei,  angket  dan  wawancara  dengan  pengguna, dan  dianalisis  untuk  mengevaluasi  kinerja chatbot . Hasil penemuan kami berupa layanan informasi virtual pada website Infinite Learning menggunakan chatbot yang terintegrasi dengan teknologi aplikasi IBM. Hasil pengujian menunjukan sistem berjalan dengan baik dengan acceptable score sebesar 83%
Kata kunci: infinite learning ; ibm; watson assistant ; chatbot ; website

## Abstract
This  research  focuses  on  the  development  and  implementation of  virtual  information  services  in  the form of an artificial intelligence (AI)-based chatbot on the Infinite Learning website. The primary goal of this study is to develop a chatbot application as a virtual information service to improve the quality and  effectiveness  of  digital  learning.  The  method  used  is  Research  and  Development  to  develop  the product  and  test  its  effectiveness,  with  the  System  Development  Life  Cycle  (SDLC)  model  including stages of needs analysis, system design, system creation, and implementation as well as testing. This chatbot was designed and built with the help of IBM applications, namely Watson Assistant and Smart Document Understanding. Testing in this study used Black box testing to detect problems in the system. Data  was  collected  through  surveys,  questionnaires,  and  interviews  with  users,  and  analysed  to evaluate  the  chatbot's  performance.  Our  findings  are  a  virtual  information  service  on  the  Infinite Learning website using a chatbot integrated with IBM application technology. The test results show the system runs well with an acceptable score of 83%.
Keywords: infinite learning; ibm; watson assistant; chatbot; website

## PENDAHULUAN
Era teknologi yang terus berkembang, penggunaan chatbot sudah semakin berkembang pada  hampir  semua  bidang  seperti  kesehatan,  bisnis,  dan  Pendidikan  (Hakim  et  al.,  2020). Sebagai  contoh,  Rahma  et  al.  (2018)  telah  menerapkan  aplikasi  chatbot  untuk  menangani pemesanan  di  Usaha  Kecil  Menengah  pemasaran  produk  susu  sapi  dengan  nama  Milkibot . Chatbot pada bidang pendidikan dapat dikembangkan untuk membuat kuis interaktif & tanya
jawab  otomatis,  serta  sebagai  media  yang  dapat  memberikan  informasi  secara  instan  sesuai dengan yang diminta oleh pengguna saat kapan saja dan dapat dapat diakses melalui ponsel pintar atau komputer (Laksana & Fiangga, 2022) . Pada konteks ini, chatbot memberikan solusi yang  efektif  untuk  meningkatkan  interaksi  antara  pengguna  dan  website.  Chatbot  dapat digunakan untuk membantu kegiatan tanya jawab yang sering kali ditanyakan berulang-ulang yang dapat dilakukan setiap saat tanpa terkendala waktu (Adamopoulou & Moussiades, 2020; Luo  et  al.,  2022;  Yuniar  &  Purnomo,  2019).  Dengan  memberikan  respons  yang  instan  dan personal, chatbot merampingkan komunikasi, mengurangi waktu respons, dan memberdayakan siswa untuk menemukan informasi dan sumber daya secara efisien (Oliveira & Matos, 2023).
Pembelajaran  interaktif  berbasis  teknologi  menjadi  esensial  dalam  dunia  pendidikan, terutama dalam mempersiapkan mahasiswa untuk menghadapi tantangan di dunia kerja yang dinamis.  Program  Kampus  Merdeka,  dalam  kolaborasi  dengan  Infinite  Learning  dari  PT Kinema  Systrans  Multimedia,  menawarkan  pelatihan  di  bidang-bidang  seperti  Web Development, Mobile Android, Hybrid Cloud and AI, dan Game Development.
Salah  satu  permasalahan  utama  yang  dihadapi  website  Infinite  Learning  adalah keterbatasan  dalam  penyampaian  informasi  dan  interaksi  pengguna  melalui  website  Infinite Learning. Hasil dari wawancara dengan 30 pengguna telah mengungkapkan ketidakmampuan website  Infinite  Learning  dalam  menyampaikan  informasi  yang  relevan,  navigasi  yang kompleks,  serta  tampilannya  yang  kurang  menarik  bagi  pengguna.  Permasalahan  ini mengurangi  efektivitas  proses  pembelajaran  dan  membatasi  akses  informasi  yang  krusial dalam pendidikan.
Sebagai solusi, penelitian ini mengusulkan implementasi layanan informasi virtual pada website Infinite Learning menggunakan chatbot yang terintegrasi dengan teknologi IBM Cloud Watson  Assistant  dan  Watson  Discovery.  Pendekatan  ini  bertujuan  untuk  mengatasi keterbatasan interaksi dan penyampaian informasi yang ada. Menurut Thorat & Jadhav (2020), chatbot dengan AI membuat Chatbot mampu menjawab pertanyaan yang kompleks. Selain itu, menurut Chow et al. (2023), performa dari chatbot dapat ditingkatkan dengan AI, yang bisa membuat chatbot lebih unggul dibandingkan dengan website konvensional dan google search karena  chatbot  dapat  mempelajari  permintaan  pengguna  dan  meningkatkan  pengetahuannya dengan tiap interaksinya. Georgescu (2018) juga menyoroti potensi besar chatbot sebagai alat edukasi  yang  hemat  biaya  dan  ramah  pengguna.  Hasil  dari  penelitian  ini  akan  meliputi kuesioner  melalui  Google  Form  yang  menggunakan  skala  Likert  atau  skala  kepuasan pengguna, yang diperoleh dari 8 Mentor dan 22 Mentee dari Infinite Learning.
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Lubis  &  Sumartono  (2023)  telah menciptakan  chatbot  untuk  meningkatkkan  layanan  akademik.  Hasil  temuan  mereka menunjukkan  bahwa  implementasi  layanan  akademik  berbasis  chatbot  dapat  meningkatkan interaksi  mahasiswa  dengan  memberikan  akses  informasi  yang  cepat  dan  mudah  terhadap informasi  mengennai  kediatan  akademik  di  kampus.  Namun,  penelitian  tersebut  mengalami kekurangan  dalam  aspek  percakapan  yang  alami  dan  responsif,  serta  belum  mengeksplorasi penggunaan chatbot dalam konteks pembelajaran berbasis website, maka dari itu penelitian ini penting dilakukan dilihat dari keunggulannya chatbot dan diimplementasikan dalam konteks pembelajaran serta pemberian informasi berbasis chatbot website.
Hertantyo et al. (2021) pada penelitiannya juga telah membuat chatbot yang terintegrasi pada website. Disimpulkan bahwa dengan adanya chatbot pada website dapat menjawab semua pertanyaan dengan cepat, dan penggunaan chatbot dapat meningkatkan efisiensi dan interaksi kepada  pengguna.  Namun  dalam  penelitian  tersebut,  varian  pertanyaan  yang  sesuai    tidak banyak dan tidak ada popup dalam website. Oleh karena itu, penelitian ini akan mengintegrasi fitur pertanyaan serta respon yang variatif serta pop up chatbot di dalam website.
Selain  itu,  Rusmarasy  et  al.  (2019)  pada  penelitiannya  telah  membuat  chatbot  pada platform  aplikasi  pembelajaran.  Disimpulkan  bahwa  dengan  adanya  chatbot  pada  platform
pembelajaran  dapat  memotivasi  pengguna  dan  chatbot  yang  diciptakan  aktif  menangkap perilaku  pengguna  dan  menampilkan  pesan  berdasarkan  perilaku  pengguna.  Namun  dalam penelitian tersebut, chatbot masih belum bisa merespon input kata yang salah. Oleh karena itu, penelitian ini akan menyediakan respon untuk input kata yang bahkan tidak ada dalam keyword intent.
Penelitian ini bertujuan untuk untuk mengembangkan aplikasi chatbot sebagai layanan virtual  dengan  harapan  dapat  menjadikan  proses  pembelajaran  lebih  interaktif  dan  menarik, meningkatkan kualitas pembelajaran digital, serta memastikan informasi relevan dapat diakses dengan  mudah  oleh  mahasiswa,  dengan  mempertimbangkan  kekurangan  dari  penelitian sebelumnya,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  dampak  signifikan  dengan meningkatkan efisiensi dan efektivitas pembelajaran, serta memberikan pengalaman pengguna yang lebih memuaskan melalui penyediaan informasi real time yang dapat diakses secara cepat dan mudah oleh pengguna.

## METODE
Penelitian ini menggunakan pendekatan metodologi Research and development dengan model Software  Development  Life  Cycle (SDLC) Waterfall yang  diintegrasikan  dalam pengembangan chatbot untuk website Infinite Learning. Metode waterfall adalah pendekatan software development life cycle pada fase paling awal untuk pengembangan perangkat lunak dengan alur bersifat serial dan termasuk metode pengembangan perangkat lunak tertua (Satria et  al.,  2023). SDLC  merupakan  metode  pengembangan  perangkat  lunak  yang  terstruktur (Setiany et al., 2021), meliputi serangkaian tahapan yang sistematis yaitu analisis kebutuhan, perancangan sistem, pembuatan sistem, dan implementasi serta uji coba .
Tahap  Analisis  data  dilakukan  dengan  memahami  kebutuhan  data,  proses,  fungsional, dan non-fungsional yang berkaitan dengan chatbot. Tahap analisis dimulai dengan klasifikasi intent.  Klasifikasi  intent  adalah  proses  untuk  mengetahui  tujuan  dari  pesan  secara  umum . Chatbot ini menggunakan NLP dalam proses pengklasifikasian intent agar chatbot lebih mudah mengidentifikasi  kata-kata  atau  keyword  yang  dituliskan  pengguna  untuk  direspon.  NLP adalah  disiplin  ilmu  komputer  yang  bertujuan  untuk  memahami  konsep  dan  maksud  dari bahasa manusia (Huda, 2019). Analisis ini mengidentifikasi 12 intent utama yang akan diakses oleh pengguna, termasuk 'Halo', 'Apa itu Infinite Learning', dan 'Lowongan Kerja'. Penemuan ini menjadi dasar yang jelas untuk menentukan fitur dan fungsionalitas chatbot.
Berdasarkan  analisis  tersebut,  kami  memutuskan  untuk  menggunakan  IBM  Cloud dengan  fitur  IBM  Watson  assistant  dan  Watson  Discovery.  IBM  Cloud  dengan  fitur  IBM Watson  Assistant  dan  IBM  Watson  Discovery  dipilih  sebagai  platform  terbaik  untuk membangun  chatbot  ini.  Hal ini  dikarenakan  cloud computing  memungkinkan  sumber  daya komputasi yang lebih kuat, akses ke data besar, dan pembelajaran kolektif (Elfaki et al., 2023). IBM watson merupakan sekumpulan mutilcloud platform untuk mengembangkan kecerdasan buatan yang disediakan oleh IBM (Falakh et al., 2020). Watson Assistant dipergunakan untuk spesialisasi pembuatan chatbot, dan IBM Watson Discovery untuk pengolahan data. Selain itu, Microsoft Word digunakan untuk dokumentasi, dan VS Code untuk pengembangan.
Selanjutnya, pada tahap perancangan system atau desain sistem kami menggunakan use case  diagram.  Use    case    diagram    atau  diagram    use  case      adalah      diagram      untuk memodelkan perilaku  suatu  system yang  akan  dirancang dengan menggambarkan interaksi antara satu atau  lebih  aktor   yang   akan  menggunakan system (Hutabri dan Putri, 2019).
Selanjutnya,  pada  tahap  pembuatan  system  diindikasikan  dengan  jadinya  chatbot  dan bisa  di  deploy,  dan  uji  coba  meliputi  hasil  uji  coba  dari  mentee  yang  akan  dihitung menggunakan  skala  likert.  Dengan    Skala    Likert,    variabel    yang    akan    diukur dijabarkan menjadi   indikator  variabel.  Kemudian  indikator  tersebut  dijadikan  sebagai  titik  tolak untuk  menyusun  item-item  instrumen  yang  dapat  berupa  pertanyaan  atau  pernyataan.
Jawaban setiap  item  instrumen  yang  menggunakan  Skala  Likert  memiliki lima kategori: Sangat  Tidak  Setuju  (1),  Tidak  Setuju  (2),  Ragu-Ragu  (3),  Setuju  (4),  dan  Sangat  Setuju (5)(Simamora,  2022).  Dari  30  responden  yang  masing-masing  memberikan  lima  respon, terkumpul total  150  respon.  Hasil  penilaian  ini  kemudian  dihitung  untuk mendapatkan  skor keseluruhan berdasarkan bobot pada skala Likert. Perhitungan persentase didapatkan dengan cara menjumlahkan seluruh respon yang berasal dari responden untuk masing-masing bobot, kemudian  dari  hasil  tersebut  dilakukan  penjumlahan  secara  kesuluruhan.  Selanjutnya  untuk masing-masing hasil dari jumlah respon tiap bobot akan dibagi dengan jumlah keseluruhan lalu dikalikan dengan seratus (Asmi & Rasal, 2023).
Lalu,  pengujian  chatbot  menggunakan black  box  testing ,  dan  dibagi  dua  menjadi pengujian  internal  dan  eksternal.  Pengujian  dengan black  box  testing dipilih  pengujian perangkat  lunak  menggunakan  metode black  box  testing terbukti  memberikan  kemudahan kepada  penguji  perangkat  lunak  dalam  hal  pengujian  fungsionalitas  pada  perangkat  lunak. Teknik analisis data pada tahap ini dilakukan secara kuantitatif menggunakan survey berbentuk google form dan Acceptability Score untuk mengevaluasi fungsionalitas dan interaksi chatbot dari mentee, dengan fokus pada pengujian input dan output.
Lalu,  untuk  tahap  implementasi  dari  penelitian  ini  menggunakan  Teknik  statistik deskriptif untuk melihat respon  pengguna terhadap layanan virtual chatbot serta mengetahui acceptable score dari chatbot ini dengan memberikan  survey dan angket dengan skala likert sebagai instrumen pengumpulan data.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Pada gambar 1 terdapat rancangan sistem berupa use case diagram yang menggambarkan pengguna  sistem  (user)  yang  dapat  melakukan  beberapa  interaksi  terhadap  sistem  dengan menanyakan keyword kepada chatbot  yang  terkait  dengan  salah  satu  intent.  Kemudian  IBM Wattson  Assistant  akan  merespon  sesuai  dengan  IBM  Wattson  Discovery.  Dalam  tahap pembuatan sistem, model chatbot yang telah dirancang berhasil diaplikasikan dan diunggah ke GitHub. Selanjutnya, deployment chatbot berhasil dilakukan pada website Vercel.

## Gambar 1. Diagram use case
Kemudian, pada gambar 2 terlihat hasil preview chatbot yang telah diolah menggunakan IBM Watson  Assistant  yang  dibantu  pengolahan  data  serta  penyimpananya  oleh  IBM  Watson Discovery, preview ini bisa digunakan sebagai acuan sebelum tahap pembuatan system, dan merupakan  prototipe  atau  rancangan  dari  model  yang  aslinya  akan  di  deploy.  Hasil  pada
Gambar  3  menunjukkan  bahwa chatbot telah  siap  untuk  tahap  pengujian  dan  implementasi kepada  deployment  website.  Sementara  itu,  hasil  implementasi  dan  uji  coba  pada  gambar  4 menunjukkan bahwa chatbot yang telah di-deploy di Vercel berhasil diintegrasikan ke dalam website resmi Infinite Learning .
Gambar 2. Preview chatbot
Gambar 3. Hasil chatbot
Hasil website tersebut kemudian di uji coba dalam survey berbentuk Google Form yang telah dibagikan  kepada  30  orang,  termasuk  8  Mentor  dan  22  Mentee  melalui  grup  Telegram, bertujuan untuk menilai performa Chatbot Kak Ilea.  Form ini terdiri dari  5 pertanyaan yang menggunakan skala Likert. Hasil dari pengumpulan data tersedia pada  tabel 1.
Tabel 1. Hasil uji eksternal Kategori Bobot Poin Jumlah Respon Skor total per Kategori Persentase skor per kategori Sangat Tidak Setuju 1 0 0 0 % Tidak Setuju 2 0 0 0% Ragu Ragu 3 25 75 10% Setuju 4 75 300 40% Sangat Setuju 5 50 250 33% Acceptability Score 83%
Tabel  2  berisi  hasil  pengujian black  box oleh  kami  yang  menampilkan  hasil  berupa  seluruh elemen dan komponen dari sistem telah berjalan dengan baik. Pengujian black box dilakukan pada website infinite learning itu sendiri. Dalam melakukan pengujian aplikasi chatbot pada website, maka metode pengujian yang digunakan adalah black box testing .
Tabel 2. Pengujian black box Pengujian Skenario Pengujian Hasil yang Diharapkan Intent Introduksi Halo Pengguna menginput pertanyaan yang menyamai keyword "Halo", "Hi", atau "Selamat pagi" Berhasil Intent Informasi Infinite Learning Pengguna menginput pertanyaan yang menyamai keyword "Apa itu Infinite Learning?", "Info Infinite Learning", atau "Tentang Infinite Learning" Berhasil Intent Kontak Infinite Learning Pengguna menginput pertanyaan yang menyamai keyword "Kontak Infinite Learning", "Cara menghubungi", atau "Alamat Infinite Learning" Berhasil Intent Mitra Infinite Learning Pengguna menginput pertanyaan yang menyamai keyword "Mitra kerjasama", "Siapa mitra Infinite Learning?", atau "Kolaborasi Infinite Learning" Berhasil Intent Gombalan untuk User Pengguna menginput pertanyaan yang menyamai keyword "Gombalan", "Kata manis", atau "Buat aku tersenyum" Berhasil Intent Informasi seputar chatbot Pengguna menginput pertanyaan yang menyamai keyword "Fungsi chatbot", "Chatbot bisa apa saja?" Berhasil Intent Informasi mentor Infinite Learning Pengguna menginput pertanyaan yang menyamai keyword "Daftar mentor", "Profil mentor" Berhasil Intent AI Rekayasa sedang apa Pengguna menginput pertanyaan yang menyamai keyword "Proyek AI terkini", "AI rekayasa kerja apa?” Berhasil Intent Candaan dari AI Pengguna menginput pertanyaan yang menyamai keyword "Lelucon", "Cerita lucu", atau "Bikin aku ketawa dong" Berhasil Intent Pembantu pembuatan chatbot AI Pengguna menginput pertanyaan yang menyamai keyword "Cara buat chatbot", "Membangun chatbot AI", atau "Langkah pembuatan chatbot" Berhasil Intent Perjalanan Pembelajaran Infinite Learning Pengguna menginput pertanyaan yang menyamai keyword "Sejarah Infinite Learning", "Perkembangan Infinite Learning", atau "Capaian Infinite Learning" Berhasil Intent Terima Kasih Pengguna menginput pertanyaan yang menyamai keyword "Terima kasih", "Makasih banyak". Berhasil
Gambar 4. Hasil deployment di vercel

## Pembahasan
Integrasi  chatbot  dengan  teknologi  IBM  Cloud  Watson  Assistant  dan  Discovery  di website  Infinite  Learning  merupakan  langkah  inovatif  dalam  memajukan  pengalaman pengguna dan memperluas aksesibilitas informasi. Dengan dibekali 12 Intent yang dirancang khusus,  chatbot  ini  menawarkan  respons  yang  tidak  hanya  terbatas  pada  teks,  tetapi  juga gambar  dan  dokumen,  memenuhi  kebutuhan  informasi  pengguna  secara  komprehensif. Kemampuan ini  mencerminkan  kemajuan  signifikan  dalam  teknologi chatbot,  memfasilitasi interaksi yang lebih dinamis dan informatif dengan pengguna.
Analisis  kebutuhan  yang  mendalam  mengungkapkan  preferensi  pengguna  terhadap interface yang intuitif dan mampu berkomunikasi dengan bahasa alami, mirip dengan interaksi manusia.  Implementasi  bahasa  yang  natural  dan  responsif  oleh  chatbot  ini  berhasil menciptakan  dialog  yang  lebih  relatable  dan  mudah  dimengerti,  memperkuat  keterlibatan pengguna.  Kemampuan  untuk  mengupdate  konten  secara  real-time  dan  mempercepat implementasi  perubahan  secara  langsung  pada  website  menambah  nilai  lebih,  memastikan bahwa informasi yang disampaikan selalu terkini dan relevan.
Feedback  positif  dari  pengguna,  yang  diperoleh  melalui  uji acceptable  score , menegaskan efektivitas chatbot sebagai alat pendukung pembelajaran digital. Namun, terdapat juga  indikasi  adanya  ruang  untuk  peningkatan,  khususnya  dalam  aspek  perluasan  fitur  dan intent. Kritik ini menunjukkan pentingnya iterasi berkelanjutan dalam pengembangan chatbot, dengan tujuan untuk memperkaya pengalaman pengguna dan meningkatkan kualitas layanan.
Dibandingkan dengan penelitian terdahulu, seperti oleh Lubis & Sumartono, (2023) dan Hertantyo et al.  (2021), temuan kami menunjukkan perbedaan signifikan dalam penggunaan dan  fungsionalitas  chatbot.  Penelitian-penelitian  sebelumnya  menyoroti  kekurangan  dalam aspek percakapan alami, dimana respons chatbot sering kali terasa kaku dan kurang mengalir. Berbeda dengan temuan dari penelitian ini, yang lebih menekankan pada penciptaan interaksi yang alami dan konten yang dinamis. Selain itu, penelitian ini juga berhasil mengintegrasikan chatbot pada website yang bisa diakses melalui pop up tanpa harus membuka tab baru.  Hasil pengujian  eksternal  menghasilkan  skor  kepuasan  83%  ( acceptable )  dari  uji  kelayakan menandakan adanya peningkatan signifikan dalam penerimaan pengguna dan relevansi chatbot dengan  kebutuhan  pengguna.  Sedangkan,  dari  hasil  pengujian  internal,  website  infinite learning sudah berjalan seperti yang diharapkan.
Secara  keseluruhan,  hasil  temuan  ini  tidak  hanya  menunjukkan  kemajuan  dalam implementasi  chatbot  sebagai  mentor  digital,  tetapi  juga  memberikan  wawasan  berharga tentang  pentingnya  interaksi  yang  alami  dan  responsif  untuk  meningkatkan  pengalaman
pengguna.  Diharapkan  chatbot  dapat  terus  ditingkatkan  untuk  memenuhi  dan  melebihi ekspektasi pengguna.

## SIMPULAN
Layanan virtual chatbot sebagai mentor digital di website Infinite Learning bertujuan untuk  meningkatkan  kualitas  dan  keefektifan  pembelajaran  digital.  Dengan  menghadirkan sistem  respons  yang  dinamis  dan  interaktif  melalui  12  Intent  yang  mencakup  berbagai kebutuhan informasi, chatbot ini berhasil menawarkan metode penyampaian informasi yang intuitif dan alami. Aplikasi ini juga layak untuk digunakan berdasarkan hasil uji black box yang berjalan  sesuai  dengan  harapa  dan  angket  yang  diberikan  kepada  pengguna  dengan acceptability  score sebesar  83%  ( acceptable ),    sehingga  layanan  virtual  chatbot  ini  dapat diterima oleh pengguna.

## REFERENSI
Adamopoulou ,  E.,  &  Moussiades,  L.  (2020). An  overview  of  chatbot  technology.  In IFIP international conference on artificial intelligence applications and innovations (pp. 373- 383). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-49186-4_31
Asmi,  R.  N.  dan  Rasal,  I.  (2023).  Modul  Customer  Service  pada  Aplikasi  Komputerisasi Standar  Akuntansi  Perbankan  berbasis  Website. Edumatic:  Jurnal  Pendidikan Informatika. 7 (2): 247–256. https://doi.org/10.29408/edumatic.v7i2.21190
Chow,  J.  C.  L.,  Sanders,  L.  dan  Li,  K.  (2023).  Design  of  an  Educational  Chatbot  Using
Artificial Intelligence
in Radiotherapy.
AI . 4(1): 319–332. https://doi.org/10.3390/ai4010015
Elfaki, A. O., Abduljabbar, M., Ali, L., Alnajjar, F., Mehiar, D., Marei, A. M., Alhmiedat, T., dan Al-Jumaily, A. (2023). Revolutionizing Social Robotics: A Cloud-Based Framework for Enhancing the Intelligence and Autonomy of Social Robots. Robotics . 12 (2): 1-12. https://doi.org/10.3390/robotics12020048
Falakh,  Z.  F.,  Muhammad,  E.,  Jonemaro,  A.,  &  Akbar,  M.  A.  (2020).  Penerapan  Kontrol Berbasis  Suara  Pada  Game  Pesawat  Tempur  Menggunakan  IBM  Watson. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer . 4 (3): 798–815.
Georgescu, A.A. (2018). Chatbots for Education–Trends, Benefits and Challenges. Conference Proceedings  of  the  «eLearning  and  Software  for  Education»  (eLSE). 14(2):  195–200. https://doi.org/10.12753/2066-026X-18-097
Hakim, L., Gustina, S., Putri, S. F., Faudiah, U., Studi, P., Informasi, T., dan Proklamasi, U. (2020).  Perancangan  Chatbot   di  Universitas  Proklamasi  45. Edumatic:  Jurnal Pendidikan Informatika , 4 (1), 91–100. https://doi.org/10.29408/edumatic.v4i1.2157 Hertantyo,  G.  B.,  Wilonotomo,  W.,  dan  Fairda,  M.  (2021).  Pembuatan  Aplikasi  Chatbot Berbasis Website di Kantor Imigrasi Kelas I TPI Jakarta Timur. TEMATICS: Technology Management and Informatics Research Journals , 3(2): 1–12.
https://doi.org/10.52617/tematics.v3i2.323
Huda, I. (2021). Implementasi Natural Language Processing (NLP) Untuk Aplikasi Pencarian Lokasi. Jurnal Nasional Teknologi Terapan (JNTT) , 3 (2), 15–28. https://doi.org/10.22146/JNTT.35036
Hutabri,  E.,  &  Putri,  A.  D.  (2019).  Perancangan  Media  Pembelajaran  Interaktif  Berbasis Android pada Mata Pelajaran Ilmu Pengetahuan Sosial untuk Anak Sekolah Dasar. Jurnal Sustainable:  Jurnal  Hasil  Penelitian  dan  Industri  Terapan,  8(2),  57–64. https://doi.org/10.31629/sustainable.v8i2.1575
Laksana,  F.  S.  W  dan  Fiangga,  S.  (2022).  The  Development  of  Web-based  Chatbot  as  a Mathematics  Learning  Media  On  System  of  Linear  Equations  in  Three  Variables. MATHEdunesa 11(1): 145-154. https://doi.org/10.26740/mathedunesa.v11n1.p145-154
Lubis, A., & Sumartono, I. (2023). Implementasi Layanan Akademik Berbasis Chatbot untuk Meningkatkan  Interaksi  Mahasiswa. RESOLUSI:  Rekayasa  Teknik  Informatika  dan Informasi , 3 (5), 246-252.
Luo, B., Lau, R. Y., Li, C., & Si, Y. W. (2022).  A critical review of state‐of‐the‐art chatbot designs and applications. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery , 12 (1), e1434. https://doi.org/10.1002/widm.1434
Oliveira,  P.  F.,  &  Matos,  P.  (2023).  Introducing  a  Chatbot  to  the  Web  Portal  of  a  Higher Education Institution to Enhance Student Interaction. Engineering Proceedings . 56(1): 128-132. https://doi.org/10.3390/asec2023-16621
Rahma, A. D., Imamah, F., Andre, Y. M., & Ardiansyah. (2018). Aplikasi Chatbot (Milki Bot) Yang  Terintegrasi  Dengan  Web  CMS  Untuk  Customer  Service  Pada  UKM  MINSU. Jurnal Cendikia , XVI: 100–106.
Rusmarasy, B., Priyambadha, B., & Pradana, F. (2019). Pengembangan Chat Bot pada CoMa untuk  Memberikan  Motivasi  Kepada  Pengguna  Menggunakan  AIML. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer 3(5): 4484-4490. Satria, A., Ramadhani, F., & Sari, I. P. (2023). Rancang Bangun Sistem Informasi Penerima Peserta  Didik  Baru  (PPDB)  Sekolah  Mengengah  Kejuruan  Telkom  2  Medan Menggunakan CodeIgniter. Jurnal WAHANA Pengabdian Kepada Masyarakat. 2(1), 24- 31. https://doi.org/10.56211/wahana.v2i1.285
Setiany, A. P., Noviyanto, D., Irfansyahfalah, M., Aisah, S., Saifudin, A., & Kusyadi, I. (2021). Penggunaan  Metode  System  Development  Life  Cycle  (  SDLC)  dalam  Analasis  dan Perancangan  Sistem  Informasi  Penerimaan  Kas  Sekolah. Jurnal  Teknologi  Sistem Informasi Dan Aplikasi , 4 (3), 179–186. Simamora, B. (2022). Skala Likert, Bias Penggunaan dan Jalan Keluarnya. Jurnal Manajemen , 12 (1), 84–93. https://doi.org/10.46806/jman.v12i1.978
Thorat, S. A., & Jadhav, V. (2020). A review on implementation issues of rule-based chatbot systems. Proceedings  of  the  international  conference  on  innovative  computing  & communications (ICICC) . https://doi.org/10.2139/ssrn.3567047
Yuniar,  E.  dan  Purnomo,  H.  (2019).  Implementasi  Chatbot  “Alitta”  Asisten  Virtual  Dari Balittas  Sebagai  Pusat  Informasi  Di  Balittas. Antivirus :  Jurnal  Ilmiah  Teknik Informatika. 13(1):24–35. https://doi.org/10.35457/antivirus.v13i1.714