p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Pengembangan Website dengan Fitur Chatbot Layanan Informasi Stunting
Nurul Fitri a1 , Arif Bijaksana Putra Negara a2 , Yus Sholva a3
a Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Tanjunpura Jl. Prof. H. Hadari Nawawi, Pontianak 78124
1 nurulfitri@student.untan.ac.id
2 arifbpn@untan.ac.id
3 sholvariza@untan.ac.id

## Abstrak
Stunting merupakan masalah kesehatan anak yang cukup serius di Indonesia sehingga pengetahuan tentangnya menjadi  penting  untuk  diketahui.  Untuk  memudahkan  masyarakat  mengetahui  informasi  umum  mengenai stunting  secara  cepat  dan  akurat,  maka  penelitian  pengembangan  website  dengan  fitur  chatbot  dilakukan sebagai  tujuan  agar  dapat  memudahkan  aksesibilitas  masyarakat  terhadap  informasi stunting.  Chatbot  secara efektif dapat mempermudah manusia dengan menyediakan solusi untuk menjawab pertanyaan tentang berbagai hal  dengan  otomatis.  Penelitan  ini  berisi  deskripsi  terperinci  dari  pengembangan  web  yang  memiliki  fitur chatbot yang mampu memberikan jawaban otomatis atas pertanyaan yang diajukan. Pengembangan web dengan fitur  chatbot  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  SDLC  sedangkan  pengembangan  model  chatbot  ini dilakukan  dengan  pendekatan  Natural  Language  Processing  dan  algoritma  Neural  Network.  Evaluasi  model dilakukan  dengan  membagi  dataset  dengan  rasio  perbandingan  data  latih  dan  data  uji  yaitu  4:1  yang menghasilkan  nilai  akurasi  0.90,  nilai  presisi  0.93,  nilai  recall  0.90,  dan  nilai  f1-score  0.90.  Pengujian  pada  sisi usability  juga  dilakukan  oleh  8  orang  responden  dengan  menggunakan  Chatbot  Usability  Questionnaire  (CUQ) yang mendapatkan nilai perhitungan sebesar 68.6 dari 100.
Kata kunci: Natural Language Processing, Chatbot, Klasifikasi, Neural Network

## Development of a Website with Chatbot Services for Stunting Information

## Abstract
Stunting is a significant health issue among children, highlighting the need to disseminate information about it. A research  study  was  undertaken  to  establish  a  website  with  a  chatbot  feature  to  help  the  public  to  rapidly  and accurately  acquire  general  information  concerning  stunting.  This  work  intended  to  improve  access  to  stunting information. A chatbot can effectively assist consumers by offering automatic answers to a variety of questions. This  study provides a detailed description  of  the website's  development, including the integration  of a  chatbot feature  capable  of  automatically  responding  to  user  queries.  The  SDLC  method  was  used  in  the  development process,  and  the  chatbot  model  was  constructed  using  Natural  Language  Processing  techniques  and  Neural Network  algorithms.    The  model  was  evaluated  by  dividing  the  dataset  in  a  4:1  ratio  for  training  and  testing, giving an accuracy  of 0.90,  precision  of 0.93, recall  of  0.90, and  f1-score of  0.90.  Additionally,  eight  individuals completed the Chatbot Usability Questionnaire (CUQ) and were given a score of 68.6 out of a possible 100.
Keywords: Natural Language Processing, Chatbot, Classification, Neural Network

## I. PENDAHULUAN
Natural  Language  Processing  (NLP)  adalah  salah  satu cabang  dari  kecerdasan  buatan  yang  bertujuan  untuk mengumpulkan  pengetahuan  tentang  cara  manusia memahami  dan  menggunakan  bahasa.  Sehingga  alat  dan teknik  yang  tepat  dapat  dikembangkan  agar  sistem komputer  dapat  memahami  dan  memanipulasi  bahasa alami.  Dengan  demikian,  sistem  komputer  dapat
melakukan  tugas  yang  diinginkan  oleh  pengguna  [1]. Salah satu pengaplikasian dari NLP adalah chatbot.
Secara  umum,  tujuan  dari  perancangan  chatbot  adalah membuat  alat  yang  dapat  membantu  dan  memfasilitasi pekerjaan  manusia,  serta  berinteraksi  dengan  komputer menggunakan  bahasa  alami.  Namun,  chatbot  tidak  untuk menggantikan peran manusia ataupun meniru percakapan manusia secara sempurna [2]. Chatbot telah menjadi salah satu  solusi  yang  populer  dalam  meningkatkan  interaksi antara manusia dan komputer. Hal ini dikarenakan chatbot
dapat  menjadi  sarana  komunikasi  untuk  penyebaran informasi  resmi  kepada  penggunanya.  Chatbot  juga menjadi  pendukung  dalam  inklusivitas  akses  informasi, meningkatkan perekonomian dan melestarikan lingkungan [3]. Kelebihan lain dari chatbot yaitu pengguna tidak akan terbebani  oleh  informasi  yang  berlebihan  karena  chatbot hanya  memberikan  informasi  singkat  sesuai  keinginan pengguna  [4].  Saat  ini,  chatbot  dapat  terhubung  dengan berbagai platform, salah satunya adalah melalui website . Pengimplementasian  chatbot  dapat  berpengaruh  dalam penyempurnaan  web  pada  perpustakaan  [5].  Dengan aplikasi  chatbot  pula,  mahasiswa  dapat  mengakses informasi  terkait  universitas  dari  mana  saja  dengan koneksi internet. Dan mengurangi beban kerja staf dalam menjawab  semua  pertanyaan  mahasiswa  yang  berulang [6]. Chatbot dapat digunakan pada berbagai bidang, salah satunya  pada  bidang  kesehatan,  terutama  pada  kesehatan anak.  Masalah  kesehatan  anak  yang  penting  dan  masih menjadi  perhatian  khusus  yaitu stunting . Stunting dan malnutrisi  menjadi  penting  karena  berkontribusi mengurangi  2-3%  Produk  Domestik  Bruto  (PDB) Indonesia  setiap  tahunnya  atau  berkurangnya  pendapatan pekerja dewasa hingga 20% [7].
Salah  satu  yang  menjadi  faktor  terjadinya stunting adalah  pengetahuan  dan  tingkat  pendidikan  dari  ibu  atau pengasuh.  Menurut  survei  yang  dilakukan  oleh Kementerian  Komunikasi  dan  Informatika  pada  tahun 2019,  ditemukan  bahwa  sebanyak  47,2%  masyarakat memiliki  pemahaman  yang  kurang  tentang stunting . Padahal  pengetahuan  tentang  bagaimana  pencegahan stunting , bagaimana pola asuh dan pola pemberian makan penting  untuk  diketahui  sebagai  upaya  pencegahan stunting .  Kurangnya  pengetahuan  ini  akan  menyebabkan kurangnya  perhatian  ibu  terhadap  asupan  gizi  yang diberikan  ketika  anak  berusia  kurang  dari  2  tahun. Sehingga disarankan kepada tenaga kesehatan untuk dapat memberikan  edukasi  terkait stunting [8].  Ikatan  Dokter Anak Indonesia (IDAI) Cabang Kalimantan Barat sebagai organisasi dokter spesialis anak yang dapat menjadi salah satu sumber terpercaya dalam melakukan edukasi ini.
Pemberian  edukasi  tentang stunting oleh  IDAI Kalimantan  Barat  dapat  dilakukan  pada  web  yang terintegrasi  dengan  fitur  chatbot.  Fitur  chatbot  ini  yang akan membantu dalam  menanggapi pertanyaan  pengguna tentang stunting sehingga menjadi lebih interaktif.  Selain itu,  penggunaan  chatbot  ini  bisa  membantu  produktivitas dan  efektivitas  dalam  pelayanan  informasi  dan mengurangi beban kerja anggota IDAI Kalimantan Barat.
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  disebutkan, penulis mengusulkan penelitian dengan judul “Pengembangan Website dengan  Fitur  Chatbot  Layanan Informasi Stunting ”  sebagai  solusi  dan  referensi  dari permasalahan tersebut.

## II. METODOLOGI
Penelitian  dilakukan  dengan  langkah-langkah  sebagai berikut:

## Gambar 1 Diagram Alir Penelitian
Berdasarkan  Gambar  1  penelitian  diawali  dengan penggalian  masalah,  studi  literatur,  pengumpulan  data, analisis  kebutuhan,  perancangan  sistem,  implementasi, pengujian  dan  evaluasi  serta  diakhiri  penarikan kesimpulan.

## A. Penggalian Masalah
Penggalian  masalah  merupakan  langkah  awal  untuk menentukan  bidang  penelitian  yang  akan  diteliti  dan  ini dilakukan untuk menemukan dan memahami permasalahan  yang  terjadi  sehingga  menjadi  dasar penelitian.

## B. Studi Literatur
1. Penelitian Terkait Inti  dari  chatbot  adalah  pengetahuan  yang disediakan  dan  kemudian  dari  pengetahuan  tersebut chatbot  dapat  melakukan  percakapan  dan  menjawab pertanyaan  yang  diajukan  pengguna  [9].  Maka  dari itu,  struktur  dan  konsep Neural  Network dapat membantu komputer untuk belajar dari data yang ada dan  meningkatkan  kinerja  dalam  pemrosesan  bahasa alami.  Peneliti  lain  yang  membangun  chatbot menggunakan  algoritma Machine  Learning yaitu Artificial  Neural  Network dan  pendekatan  Natural Language  Processing  sehingga  mampu  memberikan respon  yang  sesuai  dengan  inputan  pengguna  [10]. Chatbot  pada  kitabisa.com  dapat  bertindak  sebagai customer  service  yang  akan  menjawab  pertanyaan- pertanyaan  yang  diajukan  [11].  Selain  itu,  chatbot juga  mampu  memberikan  jawaban  atas  pertanyaan terkait dengan universitas [12]. Dengan menggunakan hyperparameter  yang  sesuai,  nilai  akurasi  pada chatbot  dengan  algoritma  Neural  Network  bisa sebesar 100% [13]. Hal ini menunjukkan kemampuan Neural  Network  dalam  mempelajari  pola  dan hubungan  dalam  data  pelatihan  yang  berupa  teks sehingga  chatbot  dapat  menghasilkan  respon  yang tepat.
2. Chatbot Menurut  kamus  Oxford,  chatbot  merupakan
“Sebuah  program  komputer  yang  dirancang  untuk mensimulasikan  percakapan  dengan  pengguna manusia, terutama melalui internet“.
Pada penelitian yang dilakukan oleh Følstad et al., dinyatakan  bahwa  terdapat  4  tujuan  umum  chatbot diantaranya  sebagai  customer  service,  personal assistants,  content  curation,  and  coaching.  Di  mana tujuan  chatbot  tersebut  diklasifikasikan  berdasarkan kontrol percakapan dan durasi percakapan [14]. Pada penelitian ini dibuat chatbot sebagai customer service di  mana  dapat  menjawab  pertanyaan  umum  dan memberikan  informasi  tentang stunting .  Sehingga chatbot  pada  penelitian  ini  dikategorikan  pada  user- driven dan berdurasi jangka pendek.
3. Neural Network Neural  Network  termasuk  ke  dalam  teknik pembelajaran  yang  terinspirasi  oleh  cara  kerja komputasi  pada  otak.  Sebagai  kiasan  dari  otak manusia,  neuron  merupakan  unit  komputasi  yang memiliki  input  dan  output  skalar.  Setiap  input memiliki  bobot  yang  terkait.  Lalu  neuron  akan mengalikan  setiap  input  dengan  bobotnya,  dan menjumlahkannya, kemudian menerapkan fungsi non linear  atau  fungsi  aktivasi  ke  hasil,  terakhir meneruskannya  ke  output.  Fungsi  aktivasi  ini digunakan  untuk  mengaktifkan  dan  menonaktifkan neuron.  Neuron  ini  kemudian  saling  terhubung  satu sama  lain  membentuk  jaringan.  Output  yang  telah dihasilkan dapat dimasukkan ke input kembali untuk satu atau lebih neuron. Jika bobot diatur dengan tepat, Neural  Network  dengan  neuron  yang  cukup  dan fungsi  aktivasi  nonlinear  dapat  mendekati  rentang fungsi matematika yang luas [15].

## C. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mendefinisikan kategori  atau  tema  informasi stunting yang  didapatkan dari  IDAI  Cabang  Kalimantan  Barat.  Lalu  dari  kategori ini dibuat pertanyaan umum dengan berbagai pola kalimat. Adapun pengumpulan data terdiri dari:
1. Kategori, berisi label yang akan digunakan sebagai data label atau target.
2. Pola  pertanyaan,  berisi  kumpulan  kalimat pertanyaan yang akan digunakan sebagai data input.
3. Jawaban,  berisi  informasi  sesuai  dengan  kategori yang  digunakan  untuk  merespon  pertanyaan pengguna.
D. Analisis Kebutuhan Tahap analisis kebutuhan dilakukan untuk mengidentifikasi  kebutuhan  pada  web  dengan  chatbot. Dari  kebutuhan  sistem,  didapatkan  gambaran  interaksi antara  fungsionalitas  utama,  aktor,  dan  sistem  secara sederhana  yang  terdapat  pada  use  case  diagram  seperti Gambar 2 berikut.

## Gambar 2 Use Case Diagram

## E. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  dilakukan  dengan  perancangan arsitektur, perancangan sequence diagram dan perancangan antarmuka.

## Gambar 3 Arsitektur Sistem
Web  dibuat  menggunakan  Flask  sebagai framework , Python  untuk  membangun  chatbot  dan  SQLite  sebagai basis data.

## Gambar 4 Sequence Diagram Proses Tanya Jawab Chabot
Sequence diagram digunakan untuk visualisasi terhadap objek  dalam  menerima  pesan  request  dan  response  dari pengguna berdasarkan waktu. Gambar 4 adalah sequence diagram dalam fungsi tanya jawab pada fitur chatbot.

## Gambar 5 Perancangan Antarmuka
Perancangan  antarmuka  untuk website dengan  fitur chatbot  dilakukan  dengan Wireframe  Low  Fidelity , sehingga  desain  yang didapat  sederhana  dan  tidak  detail. Perancangan  antarmuka  dilakukan  agar  duplikasi pekerjaan tidak terjadi.

## F. Implementasi
Implementasi pada pengembangan chatbot memerlukan beberapa  tahapan  agar  didapat  model  yang  optimal. Tahapan ini dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6 Diagram Alir Pengembangan Model Chatbot
Tahap  pertama  adalah text  preprocessing di  mana dilakukan  normalisasi  terhadap  dataset  yang  telah  dibuat dengan melakukan berbagai hal agar dataset menjadi lebih terstruktur  dan  dapat  lebih  mudah  dilakukan  pemodelan untuk klasifikasi.
Selanjutnya dilakukan ekstraksi fitur menggunakan Bag of  Words (BOW)  dengan  menghitung  frekuensi kemunculan kata-kata pada suatu kalimat.
Untuk dapat mengevaluasi model, dilakukan pembagian  dataset  menjadi  data  latih  dan  data  uji.  Lalu dilakukan hyperparameter  tuning untuk  mendapatkan hyperparameter  optimal  dan cross  validation agar  setiap data memiliki kesempatan untuk diuji. Jika hasil evaluasi
telah  dianggap  mampu  melakukan  generalisasi  terhadap data baru, maka yang terakhir  model  akan diintegrasikan pada website .

## G. Pengujian dan Evaluasi
Evaluasi pada model dilakukan dengan menggunakan 2 skenario  pengujian  yaitu  skenario  1  dilatih  tanpa hyperparameter  tuning dan  skenario  2  dilatih  dengan hyperparameter  tuning .    Lalu  pengujian black  box dilakukan  untuk  memastikan  sistem  yang  dibangun berjalan  dengan  semestinya.  Selain  itu,  pengujian  juga dilakukan  untuk  memeriksa  kegunaan  chatbot  dengan memberikan pertanyaan kuesioner kepada responden.
III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  pengujian  dan  evaluasi  yang  dilakukan adalah sebagai berikut.

## A. Evaluasi Model
Dalam melakukan pengujian model dengan 2 skenario, didapatkan hyperparameter yang digunakan pada masing- masing seperti pada Tabel I.
TABEL I

## HYPERPARAMETER SKENARIO 1 DAN SKENARIO 2
Hyperparameter Skenario 1 Skenario 2 Jumlah hidden layer 2 1 Jumlah node hidden layer 128, 64 22 Learning rate 0.001 0.01 Optimizer SGD RMSprop Dropout 0.5 0.1 Batch size 5 32 Epoch 300 300 Loss function CrossEntropyLoss CrossEntropyLoss Hasil  pengujian  data  training  menggunakan 10-fold cross validation didapatkan nilai rata-rata akurasi sebesar 0.17, nilai presisi 0.43, nilai recall 0.17, dan nilai f1-score 0.12.  Sedangkan  pengujian  data  testing  dengan  model yang  dihasilkan pada setiap  fold  mendapatkan hasil  rata- rata  akurasi  sebesar  0.31,  nilai  presisi  0.28,  nilai recall 0.31,  nilai f1-score 0.23  serta  mendapatkan  hasil confusion matrix terbaik seperti Gambar 7.

## Gambar 7 Confusion Matrix tanpa Hyperparameter Tuning
Untuk  hasil  evaluasi  model  dengan hyperparameter tuning menggunakan  Optuna,  mendapatkan  hasil pengujian  data  training  menggunakan 10-fold  cross
validation didapatkan nilai rata-rata akurasi  sebesar 0.93, nilai presisi 0.95, nilai recall 0.93, dan nilai f1-score 0.92. Sedangkan  pengujian  data testing dengan  model  yang dihasilkan  pada  setiap fold mendapatkan  hasil  rata-rata akurasi  sebesar  0.94,  nilai  presisi  0.95,  nilai recall 0.94, nilai f1-score 0.93  serta  mendapatkan  hasil confusion matrix terbaik seperti Gambar 8.

## Gambar 8 Confusion Matrix dengan Hyperparameter Tuning
Berdasarkan  hasil  evaluasi confusion  matrix pada kedua  skenario, hyperparameter  tuning dalam  algoritma Neural  Network sangat  berpengaruh  terhadap  kinerja model  dalam  melakukan  klasifikasi  teks.  Dengan  dataset pertanyaan  dan  jawaban stunting dapat  meningkatkan akurasi sampai dengan 0.6.
B. Hasil Implementasi Hasil dari implementasi model yang telah diintegrasikan dengan web dapat dilihat di Gambar 9.

## Gambar 9 Hasil Fitur Chatbot pada Web

## C. Pengujian Black Box
Hasil  dari  pengujian  black  box  untuk  fungsionalitas tanya jawab pada fitur chatbot terdapat pada Tabel II dan dapat  dikatakan  bahwa  proses  tanya  jawab  pada  fitur chatbot dapat berjalan sebagaimana mestinya.

## TABEL II
HASIL PENGUJIAN BLACK BOX FITUR CHATBOT Nama Kasus Uji Pengujian Tanya Jawab Chatbot Tahap Pengujian 1. Penguji  menginputkan  pertanyaan dengan  kesalahan  ejaan  dan  tanpa kesalahan ejaan 2. Penguji  mendapatkan  jawaban  dari pertanyaan yang diajukan Hasil yang diharapkan Penguji  dapat  mengirim  pertanyaan melalui  form  serta  mendapat  jawaban yang sesuai dan percakapan tersimpan di basis data. Hasil Pengujian
Tanya  jawab  mengenai stunting berhasil dilakukan  pada  fitur  chatbot  di  halaman stunting ,  dan  percakapan  berhasil tersimpan dalam basis data. Status Valid D. Pengujian Chatbot Usability Quesionaire
Pengujian  chatbot usability dilakukan  dengan memberikan  pertanyaan  kuesioner  kepada  8  orang responden.  Pertanyaan  yang  diajukan  dengan  16 pertanyaan    yang  melingkupi  7  aspek  penilaian berdasarkan  penelitian  oleh  [17]  dengan  pertanyaan seperti Tabel III.
TABEL III DAFTAR PERTANYAAN CHATBOT USABILITY QUESTIONNAIRE No. Pertanyaan 1 Kepribadian  chatbot layanan  informasi stunting realistis dan menarik.
2 Chatbot layanan informasi stunting tampak terlalu robotik.
3 Chatbot  layanan  informasi stunting menyapa  di  awal percakapan.
4 Chatbot  layanan  informasi stunting tampak  sangat  tidak ramah.
5 Chatbot  layanan  informasi stunting menjelaskan  ruang lingkup dan tujuannya dengan baik.
6 Chatbot  layanan  informasi stunting tidak  memberikan petunjuk tentang tujuannya.
7 Chatbot layanan informasi stunting mudah dinavigasi.
8 Akan  mudah  bingung  saat  menggunakan  chatbot  layanan informasi stunting .
9 Chatbot  layanan  informasi stunting dapat  memahami masukan atau pertanyaan saya dengan baik.
10 Chatbot  layanan informasi stunting gagal  mengenali banyak masukan atau pertanyaan dari saya.
11 Tanggapan  atau  jawaban  dari  chatbot  layanan  informasi stunting bermanfaat, sesuai, dan informatif.
12 Tanggapan  atau  jawaban chatbot  layanan informasi stunting tidak relevan.
13 Chatbot  layanan  informasi stunting dapat  mengatasi kesalahan dengan baik.
14 Chatbot  layanan  informasi stunting sepertinya  tidak  dapat menangani kesalahan apapun.
15 Chatbot layanan informasi stunting sangat mudah digunakan.
16 Chatbot  layanan  informasi stunting sangat  kompleks  untuk digunakan.
Berdasarkan  hasil  penilaian  oleh  responden  dilakukan perhitungan dengan menormalisasi pertanyaan positif dan pertanyaan  negatif.  Perhitungan  pertanyaan  ganjil dilakukan  dengan  mengurangi  jumlah  skor  pilihan responden yang memiliki pertanyaan ganjil dengan angka 8.  Sedangkan  untuk  perhitungan  pertanyaan  genap dilakukan  dengan  mengurangi  angka  40  dengan  jumlah skor  dari  seluruh  pertanyaan  genap.  Dan  skor  akhir  dari CUQ  yaitu  menjumlahkan  skor  pertanyaan  ganjil  dan genap kemudian dikalikan 1,5625. Total perhitungan yang didapatkan adalah sebesar 68.6.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa pengembangan website dengan  fitur  chatbot  layanan informasi stunting berhasil  dilakukan.  Fitur  chatbot  ini dibangun  dengan  algoritma  Neural  Network  dengan bantuan komputasi dari Pytorch. Flask digunakan sebagai framework untuk  membangun  sistem  yang  lebih
terstruktur. Dalam pengembangan
chatbot, hyperparameter tuning sangat diperlukan untuk mendapatkan model yang optimal. Hasil confusion matrix yang  didapatkan  dengan  menggunakan hyperparameter tuning mendapatkan  akurasi  senilai  0.94,  presisi  0.95, recall 0.94, dan f1-score 0.93.
Pengujian black box menghasilkan bahwa fitur chatbot dapat melakukan proses tanya jawab dengan baik.  Selain itu, pengujian chatbot usability questionnaire mendapatkan nilai 68.6.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G. Chowdhury, “Natural language processing . Annual Review of This is an author-produced version of a paper published in The  Annual  Review  of  Information  Science  and  Technology ISSN  0066-4200  .  This  version  has been  peer-reviewed  , but does  not,” Annu.  Rev.  Inf.  Sci.  Technol. ,  vol.  37,  pp.  51–89,
2020.
[2] B.  Abu  Shawar  and  E.  Atwell,  “Chatbots:  Are  they  Really Useful?,” J.  Lang. Technol. Comput. Linguist. , vol. 22, no. 1, pp. 29–49, 2007, doi: 10.21248/jlcl.22.2007.88.
[3] S.  Sugiono,  “PEMANFAATAN  CHATBOT  PADA  MASA PANDEMI COVID-19 : KAJIAN FENOMENA SOCIETY 5 . 0  CHATBOT  UTILIZATION  DURING  THE  COVID-19
PANDEMIC :  REVISITING  THE  CONCEPT  OF  SOCIETY
5 . 0,” vol. 22, no. 2, pp. 133–148, 2021.
[4] A.  S.  Miner,  “Chatbots  in  the  fi  ght  against  the  COVID-19 pandemic,” pp. 1–4, 2020, doi: 10.1038/s41746-020-0280-0.
[5] M.  Ehrenpreis, CUNY  Academic  Works  Implementing  a chatbot  on  a  library  website  How  does  access  to  this  work benefit you ? Let us know ! 2022.
[6] S.  Sonawane  and  R.  Shanmughasundaram,  “ChatBot  for college  website,” Int.  J.  Innov. Technol.  Explor.  Eng. ,  vol. 8, no. 10, pp. 566–569, 2019, doi: 10.35940/ijitee.J8867.0881019.
[7] N.  K.  Aryastami  and  I.  Tarigan,  “Kajian  Kebijakan  dan Penanggulangan  Masalah  Gizi  Stunting  di  Indonesia,” Bul. Penelit. Kesehat. , vol. 45, no. 4, 2017, doi: 10.22435/bpk.v45i4.7465.233-240.
[8] D.  P.  Wibowo,  Irmawati,  D.  Tristiyanti,  Normila,  and  A. Sutriyawan,  “Pola  Asuh  Ibu  dan  Pola  Pemberian  Makanan Berhubungan  dengan  Kejadian  Stunting,” JI-KES  J.  Ilmu Kesehat. , vol. 6, no. 2, pp. 116–121, 2023.
[9] T.  P.  Nagarhalli,  V.  Vaze,  and  N.  K.  Rana,  “A  Review  of Current Trends in the Development of Chatbot Systems,” 2020 6th Int. Conf. Adv. Comput. Commun. Syst. ICACCS 2020 , pp. 706–710, 2020, doi: 10.1109/ICACCS48705.2020.9074420.
[10] N.  A.  Purwitasari  and  M.  Soleh,  “Implementasi  Algoritma Artificial  Neural  Network  Dalam  Pembuatan  Chatbot Menggunakan  Pendekatan  Natural  Language  Parocessing,” J. IPTEK ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  14–21,  2022,  doi: 10.31543/jii.v6i1.192.
[11] H.  Husamuddin,  D.  B.  Prasetyo,  and  H.  C.  Rustamadji, “Otomatisasi  Layanan  Frequently  Ask  Questions  Berbasis Natural Langugae Processing Pada Telegram Bot,” Telematika , vol. 17, no. 2, p. 145, 2020, doi:
10.31315/telematika.v1i1.3383.
[12] N. Bhartiya, N. Jangid, S. Jannu, P. Shukla, and R. Chapaneri, “Artificial Neural Network Based University Chatbot System,” 2019  IEEE  Bombay  Sect.  Signat.  Conf.  IBSSC  2019 ,  vol.
2019Januar, pp. 1–6, 2019, doi: 10.1109/IBSSC47189.2019.8973095.
[13] G. K. Vamsi, A. Rasool, and G. Hajela, “Chatbot,” 2020.
[14] A.  Følstad,  M.  Skjuve,  and  P.  B.  Brandtzaeg,  “Different chatbots  for  different  purposes:  Towards  a  typology  of chatbots to understand interaction design,” Lect. Notes Comput. Sci.  (including  Subser.  Lect.  Notes  Artif.  Intell.  Lect.  Notes Bioinformatics) ,  vol.  11551  LNCS,  pp.  145–156,  2019,  doi:
10.1007/978-3-030-17705-8_13.
[15] Y. Goldberg, Neural Network Methods for Natural Language Processing , vol. 10, no. 1. 2017. doi:
10.2200/S00762ED1V01Y201703HLT037.
[16] R.  A.  Sekarwati  and  A.  Sururi,  “Survei  Metode  Pengujian Chatbot pada Media  Sosial untuk  Mengukur  Tingkat  Akurasi
Survey  of  Chatbot  Testing  Methods  on  Social  Media  to Measure Accuracy,” vol. 11, no. 2, pp. 172–182, 2021.
[17] S. Holmes, A. Moorhead, R. Bond, H. Zheng, V. Coates, and M. McTear, “Usability testing of a healthcare chatbot: Can we use  conventional  methods  to  assess  conversational  user interfaces?,” ECCE  2019  -  Proc.  31st  Eur.  Conf.  Cogn. Ergon.  ’  ’Design  Cogn. ,  pp.  207–214,  2019,  doi:
10.1145/3335082.3335094.