## Implementasi Natural Language Processing (NLP) Dalam
Pengembangan Aplikasi Chatbot Pada SMK YPE Nusantara Slawi
Implementation of Natural Language Processing (NLP) in the Development of a Chatbot Application at SMK YPE Nusantara Slawi
Dyah Apriliani 1 , Sharfina Febbi Handayani 2 , Irfan Triadi Saputra 3 1,2,3 Teknik Informatika, Politeknik Harapan Bersama E-mail: 1 dyahapril@poltektegal.ac.id, 2 sharfina.handayani@poltektegal.ac.id,
3 irfants1710@gmail.com

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  informasi  memberikan  berbagai  perubahan  dalam  berbagai  bidang kehidupan,  salah  satunya  adalah  dalam  dunia  pendidikan.  Perkembangan  teknologi  tersebut ditandai  dengan  munculnya  teknologi  berbasis Artificial  Intelligence (AI)  yang  sudah  mulai digunakan.  Salah  satunya  adalah  aplikasi chatbot .  Aplikasi  chatbot  merupakan  suatu  aplikasi yang dibangun dengan mengadopsi pengetahuan manusia yang dapat memberikan respon secara cepat dan tepat. SMK YPE Nusantara Slawi sudah memiliki aplikasi chatbot akan tetapi aplikasi tersebut  hanya  digunakan  untuk  pembelajaran  materi  di  salah  satu  prodi  saja.  Pihak  sekolah mengalami  kesulitan  dalam  promosi  dan  juga  penyampaian  informasi  kepada  masyarakat. Banyak  masyarakat  yang  ketika  membutuhkan  informasi  harus  datang  ke  sekolah.  Bahkan seringkali  pertanyaan  yang  ditanyakan  adalah  sama  antar  satu  dengan  yang  lainnya,  sehingga terjadi  ketidak  efisiensi.  Oleh  karenanya  dibutuhkan  suatu  aplikasi  interaktif  yang  dapat memberikan  informasi  tentang  sekolah  tersebut.  Aplikasi  chatbot  yang  dibuat  berisi  informasi secara  menyeluruh  seputar  sekolah  yang  terdiri  dari  jurusan,  guru  maupun  data  lainnya  yang berkaitan dengan sekolah. Penelitian dilakuakn dalam beberapa tahapan mulai dari pengambilan data,  analisis  data,  pembuatan  aplikasi  pengujian  sampai  ke  implementasi  sistem.  Aplikasi dikembangkan  dengan  menggunakan Natural  Language  Procesing (NPL)  yang  akan dikembangkan berbasis website.
Kata kunci: Aplikasi, Chatbot, Informasi, NLP, Sekolah, SMK

## Abstract
The development of information technology brings various changes in many fields of life, one of which  is  education.  This  technological  development  is  marked  by  the  emergence  of  Artificial Intelligence  (AI)-based  technology  that  has  begun  to  be  used.  One  example  is  a  chatbot application. A chatbot application is an application built by adopting human knowledge that can provide  quick  and  accurate  responses.  SMK  YPE  Nusantara  Slawi  already  has  a  chatbot application, but this application is only used for learning materials in one department. The school has difficulty in promoting and conveying information to the public. Many people need to come to school when they need information. Often, the questions asked are the same from one person to another, resulting in inefficiency. Therefore, an interactive application is needed  to provide information  about  the  school.  The  created  chatbot  application  contains  comprehensive information about the school consisting of departments, teachers, and other data related to the school.  The  research  was  conducted  in  several  stages,  from  data  collection,  analysis,  and application  creation  testing  to  system  implementation.  The  application  was  developed  using Natural Language Processing (NLP) which will be web-based.
Keywords: Application, Chatbot, Information, NLP, School, SMK

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  perkembangan  zaman,  teknologi  informasi  juga  mengalami  berbagai  macam perkembangan. Perkembangan teknologi informasi ini memiliki peranan penting dalam berbagai bidang  kehidupan,  namun  yang  paling  penting  adalah  pengguna  dapat  menerima  keberadaan teknologi  informasi  tersebut  [1].  Perkembangan  teknologi  yang  berkembang  saat  ini  ditandai dengan  semakin  banyaknya  pengguna  komputer  maupun  smartphone  di  semua  kalangan  dan semua  bidang  baik  dalam  bidang  pendidikan,  kesehatan  maupun  bidang  lainnya  [2]. Perkembangan  teknologi  yang  sangat  pesat  ini  juga  membawa  perubahan  dalam  kehidupan manusia,  salah  satunya  adalah  dengan  perkembangan  teknologi  berbasis Artificial  Intelligence (AI) [3]. Dengan memanfaatkan teknologi AI tersebut, komputer dapat melakukan tugas tertentu yang  hampir  sama  dengan  manusia,  salah  satunya  adalah  dengan  menggunakan chatbot [4]. Chatbot merupakan suatu aplikasi yang dibangun dengan mengadopsi pengetahuan manusia [5]. Aplikasi chatbot ini  digunakan  untuk  membantu  pengguna  mendapatkan  informasi  yang dibutuhkan dengan melakukan percakapan dengan menggunakan bahasa alami [6].
Aplikasi chatbot ini  sudah  banyak  digunakan  berbagai  bidang,  salah  satunya  adalah bidang  pendidikan.  Teknologi chatbot dalam  dunia  pendidikan  digunakan  untuk  membantu pelayanan dalam menjawab pertanyaan-pertanyaan dari siswa terkait dengan informasi sekolah yang  biasanya  ditanyakan  secara  berulang.  dengan  adanya  Aplikasi Chatbot ini  diharapkan mampu memberikan peningkatan kualitas layanan terhadap siswa. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam pmbuatan chatbot ini adalah dengan menggunakan metode Natural Language Processing (NLP).  NLP  merupakan  cabang  dari  AI  yang  membantu  komputer  membaca  dan memahami bahasa alami manusia, dengan tujuan untuk meningkatkan komunikasi antara mesin dengan manusia [7]. Metode NLP digunakan dalam aplikasi chatbot dikarenakan metode ini lebih mudah, fleksibel dan mampu memberikan jawaban atau data yang lebih akurat [8]. Aplikasi dalam penelitian ini dibuat dengan menggunakan transfer learning pada pengolahan data pada chatbo t berbasis  teknik  pengolahan  bahasa  alami  (NLP)  dan  jaringan  saraf  tiruan  ( neural  networks ). Transfer  learning yang  digunakan  dengan  menggukan DenseNet . DenseNet adalah  salah  satu jenis pre-trained model atau model yang sudah pernah dilatih sebelumnya dengan dataset yang lebih  besar,  seperti  dataset  CIFAR, Street  View  House  Numbers (SVHN),  dan ImageNe t  [9]. Aplikasi chatbot mampu memberikan kepuasan kepada pengguna ketika mendapatkan informasi dengan  cepat.  Aplikasi  chatbot  dapat  memberikan  respon  berbagai  pertanyaan  yang  berbeda dengan cepat.
Pada penelitian [10], aplikasi chatbot juga dibuat untuk memberikan layanan informasi sekolah  di  SMK  Dwi  Sejahtera  Pekanbaru.  Aplikasi chatbot yang  dibuat  digunakan  untuk memberikan layanan informasi dengan cara memberikan respon pertanyaan yang diberikan oleh user dan memberikan jawaban default yang sudah ditentukan. Adapun pertanyaan yang diberikan diantaranya  adalah  alamat,  biaya,  pendaftaran,  syarat  pendaftaran  daln  informasi  lain  tentang sekolah yang dibutuhkan. Tujuan dibuatnya sistem ini adalah untuk mempermudah calon siswa yang ingin mendaftar untuk mengetahui informasi seputar sekolah dengan menggunakan aplikasi tanpa  harus  datang  ke  sekolah.  Selain  itu  penelitian  sebelumnya  tentang  membandingkan bagaimana  menciptakan  rasa  emosional,  relasional,  dan  psikologis  antara  percakapan  dengan manusia  dan chatbot .  Studi  ini  mempelajari  dampaknya  apabila  manusia  diubah  menjadi teknologi,  serta  konsekuensi  pengungkapan  ke  chatbot.  Hasilnya  diperoleh  bahwa  percakapan antara  manusia  maupun  chatbot  sama-sama  efektif  dalam  menciptakan  manfaat  emosional, relasional, dan psikologis [11].
SMK YPE Nusantara Slawi merupakan salah satu sekolah di Kabupaten Tegal yang akan mengimplementasikan pengembangan aplikasi chatbot dari penelitian ini. Sampai dengan kajian ini dibuat, sekolah telah memiliki aplikasi chatbot yang digunakan dalam pembelajaran akuntansi, akan  tetapi  belum  diimplementasikan  untuk  mengelola  informasi  sekolah  secara  menyeluruh, baik dari jurusan maupun informasi lainnya. Berdasarkan observasi yang telah dilakukan di SMK YPE  Nusantara  Slawi,  proses  promosi  yang  dilakukan  masih  kurang  optimal,  yaitu  masih mengguankan cara manual dan belum memanfaatkan teknologi informasi. Masyarakat maupun
calon  siswa  yang  akan  mengetahui  tentang  sekolah  harus  datang  ke  sekolah  ketika  ingin mendapatkan informasi. Hal ini, menyebabkan ketidakefisien dalam proses penyebaran informasi seputar sekolah sebagai media promosi. Bahkan tidak jarang pertanyakan yang diajukan ke pihak sekolah pun cenderung sama dan berulang. Berdasarkan masalah tersebut, melalui penelitian ini penulis  mengembangkan  aplikasi  chatbot  dengan  mengimplementasikan Natural  Language Procesing (NPL) dalam format tanya jawab berupa teks atau audio [12]. Chatbot diprogram untuk bekerja  secara  independen  dan  dapat  menjawab  pertanyaan  yang  dirumuskan  berdasarkan kombinasi  dari  skrip  yang  telah  ditentukan  dalam  Bahasa  alami  serta  merespons  layaknya manusia sungguhan [13]. Penggunaan Chatbot berbasis Artificial Intelligence (AI) memberikan dampak positif bagi penggunanya , chatbot memberikan kemudahan dalam melakukan otomasi menjawab  pertanyaan  susai  kebutuhan  pengguna  [14].  Implementasi  Natural  Language Processing (NLP) memungkinkan chatbot untuk memahami pesan dan merespons dengan tepat. Kemampuan Natural Language Processing (NLP) dapat mengidentifikasi kesalahan ejaan dan tata bahasa dan memungkinkan chatbot untuk menafsirkan pesan meskipun terdapat kesalahan [15]. Tujuan  dari  pembuatan  aplikasi chatbot ini  adalah  mempermudah  pengguna  dalam  mencari informasi  seputar  SMK  YPE  Nusantara  Slawi  sehingga  mampu  membantu  dalam  kegiatan promosi sekolah dan pusat media informasi seputar sekolah.

## 2. METODE PENELITIAN
Bahan  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  data  yang didapatkan dari SMK YPE Nusantara Slawi yang terdiri dari data umum sekolah, data jurusan, data guru dan data lainnya yang nantinya akan digunakan dalam aplikasi chatbot ini. Tahapan yang akan dilakukan di dalam penelitian ini dimulai dari pengumpulan dataset dan tool penelitian, pre-processing data,  penentuan  data training dan  data testing ,  metode  yang  diusulkan  dan evaluasi model diilustrasikan pada Gambar 1 berikut.

## Gambar 1 Alur Penelitian

## 2.1 Dataset Dan Tools Penelitian
Dataset  yang  dijadikan  acuan  berasal  dari  SMK  YPE  Nusantara  Slawi.  Dataset  ini mencakup  beragam  informasi,  termasuk  profil  sekolah  yang  mencakup  visi  dan  misi,  profil lengkap  jurusan  yang  ditawarkan,  daftar  dedikasi  guru-guru  berpengalaman,  serta  rangkuman mata  pelajaran  yang  diajar  dengan  teliti.  Semua  data  ini  akan  dianalisis  dan  dimanfaatkan menggunakan  bahasa  pemrograman  Python.  Kumpulan  data  yang  telah  diperoleh  akan dimasukkan  secara  manual  dan  disimpan  dalam  format  JSON  ( JavaScript  Object  Notation ). Penelitian ini menghasilkan 116 Patterns dan Responses yang diilustrasikan pada Gambar 2.

## Gambar 2 Dataset dalam bentuk JSON
Dataset yang digunakan memiliki struktur sebagai berikut [12]:
• Intents,  yaitu  sekumpulan  data  masukan  dan  keluaran  yang  digunakan  untuk  melatih chatbot.
• Tags, yang digunakan untuk mengelompokkan data teks yang sama sebagai output yang menjadi target dalam pelatihan jaringan neural.
• Patterns, merupakan bagian yang berisikan kata kunci atau pola input yang diharapkan dari pengguna.
• Responses, adalah bagian yang berisi pola output yang dihasilkan oleh chatbot dan akan dikirimkan kembali kepada pengguna.

## 2.2 Pre-processing Data
Pendekatan terbaik dengan memulai dari tahap pre-processing data yang sangat penting. Proses pre-processing ini  mencakup  langkah-langkah  seperti  pemisahan  tanda  baca  serta eliminasi  kalimat-kalimat  duplikat.  Setelah pre-processing selesai,  barulah datase t  yang  telah dioptimalkan  dimasukkan  ke  dalam  model  guna  menjalani  serangkaian  eksperimen  demi mencapai model yang paling optimal.

## 2.3. Penentuan Data Training dan Data Testing
Untuk  mendapatkan model  maka  pada tahapan  ini  dilakukan  dengan menentukan  data training dan data testing. Data training dilakukan dengan memisahkan hasil keseluruhan dataset yang didapatkan yaitu 80% untuk data training dan 20% data testing. Dataset yang diperlukan untuk pelatihan model diperoleh dari sebuah file JSON yang berisi intents beserta patterns yang terkait  dengan  setiap  intent  dalam newdataset.json .  Setiap  pattern  ditokenisasi  menggunakan NLTK  ( Natural  Language  Toolkit ).  Kata-kata  dalam  setiap  pattern  dilematisasi  (dibawa  ke bentuk dasar) dan diubah menjadi huruf kecil. Kata-kata yang diabaikan seperti tanda tanya dan seru dihilangkan. Data kemudian diolah dalam format yang cocok untuk pelatihan model. Ilustrasi proses pelatihan dataset ditunjukkan pada Gambar 3.

## Gambar 3 Proses Data Training

## 2.4. Metode Yang Diusulkan
Metode  yang  digunakan  menggunakan Natural  Language  Processing (NLP),  karena merupakan  salah  satu  pendekatan  yang  sangat  relevan  dan  kuat  dalam  mengolah  serta menganalisis data teks secara komprehensif. Dengan memanfaatkan kemampuan NLP, aplikasi dapat  menggali  makna  mendalam  dari  teks,  mengenali  pola-pola  linguistik,  dan  bahkan memahami  konteks  yang  lebih  kompleks,  yang  semuanya  berkontribusi  pada  pengembangan model yang lebih cerdas dan mampu memberikan hasil eksperimen yang lebih berkualitas. Tabel 1  merupakan  penjelasan  penggunaan transfer  learning pada  pengolahan  data chatbot berbasis NLP dan jaringan saraf tiruan ( neural networks ).
Tabel 1 Transfer Learning Pada Chatbot NLP Mempersiapkan data Data  yang  diperlukan  untuk  pelatihan  model  diperoleh  dari  sebuah  file JSON  yang  berisi  intents  (tujuan  atau  niat)  beserta  pola-pola  ( patterns )
yang  terkait  dengan  setiap  intent.  Setiap pattern ditokenisasi  (dipecah menjadi  kata-kata  individual)  menggunakan  NLTK  ( Natural  Language Toolkit ).  Kata-kata  dalam  setiap pattern dilematisasi  (dibawa  ke  bentuk dasar)  dan  diubah  menjadi  huruf  kecil.  Kata-kata  yang  diabaikan  seperti tanda tanya dan seru dihilangkan. Data kemudian diolah dalam format yang cocok untuk pelatihan model Membangun Vocabulary Kata-kata  unik  dalam  semua patterns diambil  dan  diurutkan  untuk membentuk  kamus  ( vocabulary )  dari  kata-kata  yang  mungkin  muncul dalam data. Kata-kata dilematisasi dan diurutkan dalam kamus.
Membangun Training Data Data patterns dan intents dikonversi  menjadi  bentuk  yang  sesuai  untuk pelatihan  model.  Setiap pattern diubah  menjadi  representasi  " bag  of words ," di mana setiap kata dalam kamus memiliki nilai 1 jika ada dalam pattern,  dan  0  jika  tidak  ada.  Label  (intent)  dari  setiap pattern diubah
menjadi vektor one-hot encoding . Membangun Arsitektur Model Model neural networks dibangun menggunakan Keras. Model terdiri dari tiga  lapisan  Dense  ( connected  layer ),  dengan  fungsi  aktivasi  ReLU  di lapisan pertama dan kedua, dan softmax di lapisan keluaran. Dropout layer diterapkan setelah lapisan pertama dan kedua untuk mencegah overfitting . Kompilasi dan Pelatihan Model
Model dikompilasi dengan fungsi kerugian categorical cross-entropy dan optimasi  menggunakan Stochastic  Gradient  Descent (SGD)  dengan Nesterov  accelerated  gradient .  Data  latihan  disusun  dalam  batch  dan dimasukkan ke dalam model selama beberapa epoch (iterasi) untuk melatih model. Hasil pelatihan disimpan dalam sebuah variabel hist .
Simpan Model Model  yang  telah  dilatih  disimpan  dalam  format  file .h5 menggunakan metode model.save .

## 2.5. Evaluasi Model
Evaluasi model akan melibatkan berbagai metrik yang relevan, seperti akurasi, dan mungkin juga metrik-metrik  khusus  tergantung  pada  konteks  tugas  yang  dihadapi.  Hasil  evaluasi  ini  akan memberikan wawasan mendalam tentang seberapa baik model berkinerja dalam memenuhi tujuan eksperimen dan mengidentifikasi area-area di mana peningkatan dapat dilakukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  pembahasan  menunjukkan  bahwa  dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini bersumber dari SMK YPE Nusantara Slawi. Dataset ini melibatkan berbagai informasi penting, seperti  profil  menyeluruh tentang  sekolah  yang  mencakup  visi  dan misi,  serta  profil  rinci  dari setiap  jurusan  yang  ditawarkan.  Selain  itu,  dataset  juga  mencakup  daftar  guru-guru berpengalaman yang berkontribusi dalam pendidikan, dan juga merangkum mata pelajaran yang diajarkan  secara  cermat.  Semua  informasi  berharga  ini  telah  dianalisis  dan  dioptimalkan menggunakan  bahasa  pemrograman  Python,  yang  telah  terbukti  sebagai  alat  yang  handal  dan efektif dalam proses ini.
Pada  tahap pre-processing data  dengan  memanfaatkan Natural  Language  Processing (NLP), dataset dari SMK YPE Nusantara Slawi menjalani sejumlah proses penting. Tokenisasi dilakukan pada teks dataset untuk memecah kalimat menjadi unit-unit yang lebih kecil, seperti kata-kata atau frasa. Tanda baca yang tidak relevan dihapus untuk memastikan konsistensi dalam tokenisasi.  Normalisasi  dilakukan  dengan  mengubah  semua  teks  menjadi  huruf  kecil  untuk menghindari  perbedaan  yang  tidak  perlu  dalam  pengolahan  kata.  Penghapusan Stopwords merupakan  proses  ini  adalah  pembersihan  kata-kata  umum  yang  tidak  memberikan  makna signifikan  pada  analisis.  Proses  ini  membantu  menyaring  kata-kata  yang  tidak  relevan.  Dalam usaha  mengatasi  duplikasi,  dilakukan  penghapusan  kalimat  yang  serupa  atau  hampir  identik. Proses ini bertujuan untuk menghindari pengaruh yang berlebihan dari data yang redundan dalam eksperimen  selanjutnya.  Selain  itu,  entitas-entitas  penting  seperti  nama  guru,  nama  mata pelajaran,  dan  nama  jurusan  diidentifikasi  dan  diambil  menggunakan  teknik  entitas  pengenal (entity recognition ) untuk mengamankan informasi yang lebih spesifik. Tahap pre-processing ini penting  untuk  mempersiapkan dataset secara  optimal  sebelum  dianalisis  lebih  lanjut menggunakan pendekatan NLP, dan memastikan kualitas data yang diperlukan untuk eksperimen selanjutnya.
Tahap  ini  diawali  dengan  mengimpor  pustaka  yang  dibutuhkan  seperti  pustaka nltk, numpy,  pickle,  json ,  dan keras.models .  Setalah  mengimpor  pustaka  kemudian  dilanjutkan membaca data dari file dengan memecahkan setiap pola tanya menjadi unit-unit kecil yang disebut dengan token seperti ilustrasi yang tersaji pada Gambar 4.
Gambar 4 Pre-processing Data
Setelah melalui tahap pre-processing yang cermat dengan pendekatan NLP, dataset dari SMK  YPE  Nusantara  Slawi  siap  untuk  menjalani  tahap  pelatihan  ( training )  dan  pengujian ( testing )  pada  model  yang  akan  dikembangkan.  Dataset  telah  dibagi  menjadi  dua  subset  yaitu subset  pelatihan  dan  subset  pengujian.  Pada  subset  pelatihan,  model  akan  diberikan  data-data yang telah dioptimalkan untuk memahami pola-pola dan karakteristik dalam teks. Terdapat proses Lemmatisasi yang bertujuan agar dapat dianalisis menjadi satu item sehingga dapat diidentifikasi dalam bentuk kamus kata yang diilustrasikan pada Gambar 5.

## Gambar 5 Proses Lemmatisasi
Model akan "belajar" dari dataset ini untuk mengenali hubungan antara atribut-atribut. Proses pelatihan ini akan memungkinkan model untuk mengembangkan pemahaman yang lebih mendalam  tentang  dataset  dan  tugas  yang  dihadapi  yang  diilustrasikan  pada  Gambar  6. Kemudian, subset pengujian digunakan untuk menguji kemampuan generalisasi model. Data yang belum  pernah  dilihat  sebelumnya  akan  diberikan  kepada  model,  dan  model  harus  mampu menerapkan apa yang telah dipelajari selama pelatihan untuk melakukan prediksi dengan akurasi yang  tinggi.  Hasil  dari  pengujian  ini  akan  memberikan  wawasan  tentang  seberapa  baik  model bekerja  dalam  kondisi  dunia  nyata  dan  seberapa  baik  model  dapat  mengatasi  data-data  baru.
Penting untuk mencatat bahwa dalam proses ini, metrik evaluasi seperti akurasi, dan loss yang akan digunakan untuk mengukur kinerja model. Hasil evaluasi ini akan memberikan pandangan komprehensif tentang sejauh mana model dapat memenuhi tujuan eksperimen dan menghasilkan hasil yang handal dan berarti.
Gambar 6 Proses Data Training
Dari hasil penelitian ini dapat dilihat tampilan dari chatbot SMK YPE Nusantara Slawi pada Gambar 7 dan Gambar 8.
Gambar 7 Tampilan utama halaman chatbot

## Gambar 8 Tampilan respon pertanyaan chatbot
Pada  tahap  pembahasan  ini,  fokus  ditempatkan  pada  hasil  eksplorasi  dan  penerapan teknik Natural Language Processing (NLP) terhadap dataset yang telah disebutkan sebelumnya. Penggunaan  NLP  dalam  pengembangan  chatbot  menjadi  elemen  sentral  yang  membantu mengurai dan memahami berbagai aspek dataset dengan lebih mendalam. Beberapa poin penting dalam hasil pembahasan ini:
• Melalui  pendekatan  NLP,  dataset  ini  diolah  untuk  mendapatkan  informasi  yang  lebih kaya  dan  terstruktur.  Proses  ekstraksi  informasi  melibatkan  identifikasi  entitas  seperti profil sekolah, visi dan misi, profil jurusan, daftar guru, dan mata pelajaran. Penggunaan teknik  entitas  pengenal  dalam  NLP  membantu  mengambil  informasi  relevan  dari  teks yang tersebar dalam dataset.
• Dengan bantuan NLP, dataset ini mampu membentuk pengetahuan lebih dalam tentang karakteristik  sekolah,  tujuan-tujuan  strategisnya,  dan  ciri-ciri  khas  dari  setiap  jurusan yang  ditawarkan.  Pengetahuan  ini  dapat  digunakan  untuk  memberikan  wawasan  yang lebih kaya dan mendalam kepada pengguna chatbot.
• Melalui  penerapan  NLP  dalam  chatbot,  interaksi  real-time  dengan  pengguna  menjadi mungkin.  Pengguna  dapat  mengajukan  pertanyaan  tentang  visi  dan  misi  sekolah, mengenai spesifikasi jurusan tertentu, atau mendapatkan informasi terbaru tentang daftar guru dan mata pelajaran yang sedang diajarkan. Ini memberikan pengalaman berinteraksi yang lebih responsif dan interaktif.
• Dengan  memanfaatkan  kemampuan  NLP,  chatbot  dapat  merespons  pertanyaan  dan permintaan  pengguna  dengan  cara  yang  lebih  kontekstual.  Misalnya,  jika  pengguna bertanya tentang visi dan misi sekolah, chatbot dapat memberikan jawaban yang sesuai dengan konteks informasi dalam dataset.
• Penggunaan  NLP  memungkinkan  chatbot  untuk  merangkum  informasi  kompleks menjadi format yang lebih ringkas dan mudah dimengerti. Ini memungkinkan pengguna untuk dengan cepat mendapatkan informasi yang mereka butuhkan tanpa harus membaca seluruh dataset secara rinci.
• Melalui  implementasi  NLP  dalam  pengembangan  chatbot,  dataset  ini  mampu memberikan layanan interaktif yang lebih canggih dan berarti kepada pengguna. Chatbot dapat  mengenali  maksud  pengguna,  mengekstrak  informasi  penting  dari  dataset,  dan
memberikan  jawaban  yang  relevan  dan  kontekstual.  Dengan  demikian,  pendekatan  ini memanfaatkan potensi NLP untuk meningkatkan aksesibilitas dan pengalaman pengguna dalam mendapatkan informasi dari dataset yang kaya dan beragam.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini menggunakan dataset yang berasal dari SMK YPE Nusantara Slawi untuk mengembangkan  dan  menerapkan  pendekatan Natural  Language  Processing (NLP)  dalam pengembangan chatbot . Datase t  ini  mencakup  informasi  tentang  profil  sekolah,  visi  dan  misi, profil jurusan, daftar guru, dan mata pelajaran. Dataset tersebut telah melalui tahap pre-processing NLP yang meliputi tokenisasi, normalisasi, penghapusan stopwords, serta penghapusan duplikasi dan identifikasi entitas penting. Setelah pre-processing, dataset dibagi menjadi subset pelatihan dan  subset  pengujian  untuk  pelatihan  dan  pengujian  model.  Berdasarkan  hasil  penelitian  ini menunjukkan bahwa pendekatan NLP dalam pengembangan chatbot memiliki beberapa implikasi penting yaitu
• Data yang semula kompleks dan terstruktur diolah menjadi informasi yang lebih kaya dan terstruktur melalui ekstraksi entitas menggunakan NLP.
• Pengetahuan  lebih  mendalam  tentang  sekolah  dan  jurusan  dihasilkan,  memungkinkan chatbot memberikan wawasan mendalam kepada pengguna.
• Interaksi  real-time  dengan  pengguna  menjadi  mungkin,  memungkinkan  pengguna mendapatkan informasi yang mereka butuhkan dengan cepat.
• Chatbot  mampu  merespons  pertanyaan  pengguna  dengan  konteks  yang  sesuai, menghasilkan jawaban yang relevan.
• Informasi  kompleks  dapat  dirangkum  menjadi  format  yang  lebih  ringkas  dan  mudah dimengerti, meningkatkan aksesibilitas informasi

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (P3M)  Politeknik  Harapan  Bersama  Tegal  yang  telah  mendanai  penelitian  ini  melalui  skema Hibah Penelitian Institusi dengan nomor kontrak 037.16/P3M.PHB/V/2023.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R. Bangun, C. Informasi, and L. Pekerjaan, “Rancang Bangun Chatbot Informasi Lowongan Pekerjaan Berbasis Whatsapp dengan Metode NLP ( Natural Language Processing ),” vol. 5, no. 1, pp. 619–626, 2020.
[2]  O. Al and H. Tangerang, “Penerapan Chatbot Menggunakan Aiml Berbasis Android Pada Smk,” no. November, pp. 27–33, 2019.
[3]  J.  Hill,  W.  Randolph  Ford,  and  I.  G.  Farreras,  “Real  conversations  with  artificial intelligence:  A  comparison  between  human–human  online  conversations  and  human– chatbot conversations,” Computers in Human Behavior , vol. 49, pp. 245–250, 2015, doi: https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.02.026.
[4]  N.  N.  Khin  and  K.  M.  Soe,  “University  Chatbot  using  Artificial  Intelligence  Markup Language,” in 2020 IEEE Conference on Computer Applications(ICCA) , 2020, pp. 1–5. doi: 10.1109/ICCA49400.2020.9022814.
[5]  B.  Rusmarasy,  B.  Priyambadha,  and  F.  Pradana,  “Pengembangan  Chat  Bot  pada  CoMa untuk  memberikan  motivasi  kepada  pengguna  menggunakan  AIML,”  vol.  3,  no.  5,  pp. 4484–4490, 2019.
[6]  J. Ilmiah, I. Komputa, E. N. S. C. P, I. Afrianto, J. Dipati, and U. No, “Wisata Kota Bandung Dengan  Pendekatan  Natural  Language  Processing  Program  Studi  Teknik  Informatika
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika ( KOMPUTA ) Teknik analisis data dalam pembuatan perangkat,” vol. 4, no. 1, pp. 49–54, 2015.
[7]  J. Aprian and A. Budi, “Jurnal Informatika dan Bisnis ISSN 2301-9670 Penerapan Natural Language Processing Dalam Aplikasi Chatbot Sebagai Media Pencarian Informasi Dengan Menggunakan React ( Studi Kasus : Institut Bisnis Dan Informatika Kwik Kian Gie ) Jurnal Informatika dan Bis”.
[8]  N.  Munasatya  and  S.  Novianto,  “Natural  Language  Processing  untuk  Sentimen  Analisis Presiden Jokowi Menggunakan Multi Layer Perceptron,” Techno.Com , vol. 19, no. 3, pp. 237–244, 2020, doi: 10.33633/tc.v19i3.3630.
[9]  G. Huang and K. Q. Weinberger, “Densely Connected Convolutional Networks”.
[10]  S. Sains, I. Gunawan, H. Asnal, M. N. Cahyadi, and Z. M. G, “Perancangan Chatbot untuk Layanan Informasi Sekolah ( Studi Kasus SMK Dwi Sejahtera Pekanbaru ),” 2022, doi: 10.33372/stn.v8i2.880.
[11]  A. Ho, J. Hancock, and A. S. Miner, “Psychological, Relational, and Emotional Effects of Self-Disclosure After  Conversations With a Chatbot.,” The Journal of communication , vol. 68, no. 4, pp. 712–733, Aug. 2018, doi: 10.1093/joc/jqy026.
[12]  A.  Hikmah et  al. ,  “Implementasi  Natural  Language  Processing  Pada  Chatbot  Untuk Layanan Akademik,” vol. 10, no. 1, pp. 371–382, 2023.
[13]  S.  Hidayat,  A.  Silvanie,  and  R.  Subekti,  “Chatbot  Untuk  Konsultasi  Akademik Menggunakan  Natural  Language  Processing,”  vol.  6,  no.  2,  pp.  396–410,  2022,  doi: 10.52362/jisamar.v6i2.780.
[14]  I.  M.  De  Andrade  and  C.  Tumelero,  “Increasing  customer  service  efficiency  through artificial intelligence chatbot,” vol. 29, no. 3, pp. 238–251, 2022, doi: 10.1108/REGE-07- 2021-0120.
[15]  A. A. Hania and Y. T. Indonesia, “Mengenal Artificial Intelligence , Machine Learning , Neural Network , dan Deep Learning,” no. June, 2017.