Volume 4 No. 1 Mei 2023 E-ISSN: 2722-547X

## Analisis Chatbot Otomatisasi Tugas Administratif dan Manajemen Dalam Lingkungan Digital Dengan Menggunakan Python

## Sigit Wibawa
Universitas Bina sarana Informatika e-mail: sigit.stb@bsi.ac.id
Abstrak - Dalam era digital saat ini, otomatisasi tugas administratif dan manajemen telah menjadi suatu kebutuhan yang mendesak dalam upaya meningkatkan efisiensi dan produktivitas. Dalam penelitian ini, kami menyajikan analisis  otomatisasi  tugas  administratif  dan  manajemen  menggunakan  platform  chatbot  yang  dikembangkan dengan Python. Dalam analisis ini, kami mengidentifikasi beberapa tugas administratif yang sering terjadi dalam lingkungan  digital,  termasuk  pengelolaan  User  atau  user  management,  pengelolaan  tugas,  dan  penyediaan informasi dasar kepada pengguna. Penelitian ini mencakup analisis kebutuhan dan identifikasi tugas administratif dan manajemen yang paling relevan dalam konteks lingkungan digital. pengembangan dan konfigurasi Chatbot menggunakan Python dan pustaka terkait untuk mengimplementasikan logika dan proses yang diperlukan untuk tugas-tugas administratif, pengujian dan evaluasi kinerja Chatbot dalam menangani tugas-tugas tersebut, termasuk kecepatan respons, akurasi, dan kehandalan. Hasil analisis menunjukkan bahwa Chatbot mampu secara efektif dan efisien menangani tugas-tugas administratif dan manajemen dalam lingkungan digital. Chatbot dapat memberikan respons yang cepat dan akurat kepada pengguna, mengurangi waktu dan usaha yang diperlukan untuk tugas-tugas rutin,  dan  membebaskan  sumber  daya  manusia  untuk  fokus  pada  tugas  yang  lebih  strategis.  Penelitian  ini memberikan  kontribusi  pada pengembangan  chatbot berbasis  Python  untuk otomatisasi  tugas  administratif  dan manajemen  dalam  lingkungan  digital.  Penggunaan  Chatbot dapat  membantu organisasi  meningkatkan  efisiensi operasional,  mengoptimalkan  pengelolaan  waktu,  dan  memberikan  layanan  yang  lebih  responsif  kepada pelanggan.
Kata Kunci : Chatbot, GoogleColab, Python.
Abstract - In today's digital era, automation of administration and management tasks is an urgent need in efforts to increase efficiency and productivity. In this study, we present an analysis of the automation of administration and management tasks using  a chatbot platform developed in Python. In this analysis, we identify some of  the administrative tasks that occur frequently in digital environments, including user management, task management, and  providing  basic  information  to  users.  This  research  includes  a  needs  analysis  and  identification  of administrative and management tasks that are most relevant in the context of the digital environment.  Chatbot development and configuration uses Python and related libraries to implement the logic and processes needed for administrative tasks, and test and evaluate the Chatbot’s performance in handling these tasks, including response speed, accuracy, and reliability. The results of the analysis show that Chatbot is able to handle administration and management tasks effectively and efficiently in a digital environment.  Chatbots can provide users with fast and accurate responses, reduce the time and effort required for routine tasks, and free up human resources to focus on  more  strategic  tasks.  This  research  contributes  to  the  development  of  a  Python-based  chatbot  to  automate administrative and management tasks in a digital environment. Using Chatbots can help organizations improve operational efficiency, optimize time management, and provide a more responsive service to customers.
Keywords: Chatbot, Googlecolab, Python

## PENDAHULUAN
Dalam  era  digital  yang  semakin  maju,  tugas administratif  dan  manajemen  dapat  menjadi  rumit dan memakan waktu. Untuk mengatasi tantangan ini, ChatBot dan Bot Admin telah muncul sebagai solusi yang menjanjikan (Ramasubbu, D., Baskaran, K., & Yann, G. (2018). ChatBot adalah program komputer yang  dirancang  untuk  melakukan  tugas-tugas administratif secara otomatis, menghemat waktu dan upaya  manusia  dalam  prosesnya.  Pengembangan
ChatBot telah mendapatkan perhatian yang signifikan dalam  komunitas  pengembang  karena potensi  untuk meningkatkan  efisiensi  dan  produktivitas.  Python, sebagai salah satu bahasa pemrograman yang populer dan  fleksibel,  telah  digunakan  secara  luas  dalam pengembangan ChatBot (K., H. K., Palakurthi, A. K., Putnala, V., & Kumar K., A. (2020)).
Python  menawarkan  berbagai  pustaka  dan kerangka  kerja  yang  dapat  mempercepat  dan menyederhanakan proses pembuatan ChatBot (Kohli, B., Choudhury, T., Sharma, S., & Kumar, P. (2018)).
Penelitian sebelumnya telah mengidentifikasi beberapa  pustaka  dan  kerangka  kerja  Python  yang dapat  digunakan  dalam  pengembangan  ChatBot seperti Python-telegram-bot, Tweepy, dan ChatterBot. Namun, penelitian yang lebih mendalam diperlukan untuk menganalisis fitur-fitur yang dapat diimplementasikan  dalam  ChatBot  dan  Bot  Admin menggunakan  Python  dan  untuk  mengevaluasi kemampuan dan kinerja pustaka dan kerangka kerja tersebut (Gunawan, T. S., Falelmula Babiker, A. B., Ismail, N., & Effendi, M. R. (2021)).
Dalam  konteks  ini,  penelitian  ini  bertujuan untuk  mempelajari  dan  mendalami  penggunaan Python  dalam  pengembangan  ChatBot  dengan menganalisis  berbagai  pustaka  dan  kerangka  kerja yang  tersedia.  Dengan  mengeksplorasi  fitur-fitur yang  dapat  diimplementasikan,  penelitian  ini  dapat memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang potensi  dan  batasan  dalam  pengembangan  ChatBot menggunakan Python.
Melalui penelitian ini, diharapkan pengembang dapat mendapatkan wawasan yang lebih baik tentang pilihan pustaka dan kerangka kerja yang tersedia  dan  bagaimana  menggunakannya  secara efektif  dalam  mengembangkan  ChatBot  dan  Bot Admin. Hal ini akan membantu dalam meningkatkan efisiensi  dan  produktivitas  dalam  tugas-tugas administratif  dan  manajemen,  serta  memberikan kontribusi  bagi  pengembangan  teknologi  otomasi yang lebih canggih.

## Tabel 1. Perbandingan Framework ChatBot
Program  ChatBot  harus  memiliki  berbagai  fitur tergantung  pada  kebutuhan  spesifik.  Berikut  ini  adalah beberapa  contoh  fitur  yang  wajib  ada  dalam  program ChatBot:
1.  Pengelolaan  Pengguna: ChatBot  dapat  memiliki kemampuan  untuk  mendaftarkan,  menghapus,  atau memodifikasi akun pengguna. Ini melibatkan fitur seperti
pendaftaran pengguna baru, login, pengaturan profil, dan manajemen hak akses.
2. Manajemen Tugas: ChatBot dapat membantu dalam mengatur dan melacak tugas-tugas administratif. Fitur ini dapat  mencakup  penjadwalan  tugas,  pengingat,  delegasi tugas, dan pemantauan status tugas.
3.  Pengarsipan  dan  Pencarian  Data: ChatBot  dapat memiliki  kemampuan  untuk  menyimpan  dan  mengatur data  penting,  seperti  dokumen,  catatan,  atau  riwayat percakapan.  Fitur  ini  dapat  mencakup  pengarsipan  data, pencarian  berdasarkan  kata  kunci,  dan  pengelompokan data.
4.  Notifikasi  dan  Pengumuman: ChatBot  dapat mengirimkan  notifikasi  atau  pengumuman  kepada pengguna terkait informasi penting atau perubahan yang terjadi. Fitur ini dapat mencakup  pemberitahuan melalui pesan teks, email, atau pemberitahuan dalam aplikasi.
5.  Integrasi  dengan  Platform  Lain: ChatBot  dapat terintegrasi  dengan  platform lain  yang  digunakan  dalam konteks  administratif  atau  manajerial,  seperti  platform obrolan,  sistem  manajemen  proyek,  atau  platform manajemen  pelanggan.  Ini  memungkinkan  ChatBot untuk  berinteraksi  dengan  platform  lain  dan  mengambil data atau melakukan tugas secara otomatis.
6.  Analisis  dan  Pelaporan: ChatBot  membantu  dalam menganalisis  data  dan  menghasilkan  laporan  yang berguna  untuk  pengambilan  keputusan.  Fitur  ini  dapat mencakup pembuatan laporan otomatis, visualisasi data, atau analisis statistik.
7.  Interaksi  dengan  Pengguna: ChatBot  dapat merespons  pertanyaan  atau  permintaan  pengguna  secara otomatis dan dapat memberikan informasi, memecahkan masalah umum, atau mengarahkan pengguna ke sumber daya yang tepat.
8.  Keamanan  dan  Otorisasi: ChatBot  harus  memiliki fitur  keamanan  yang  memadai  untuk  melindungi  data sensitif  dan  mengelola  akses  pengguna.  Ini  mencakup fitur  seperti  autentikasi  pengguna,  pengendalian  akses, dan enkripsi data. Setiap program ChatBot akan memiliki implementasi  dan  fitur  yang  unik  sesuai  dengan kebutuhan  spesifik.  Dalam  pengembangan  program ChatBot,  penting  untuk  merencanakan  dan  merancang fitur-fitur  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna  dan tujuan administratif atau manajerial yang ingin dicapai

## 2. Metode Penelitian
Metodologi    digunakan    dalam    penelitian    ini adalah    Software    Development    Life    Cycle dengan model  Waterfall  yang telah  dimodifikasi, dimana proses  perbaikan  hanya  akan  dilakukan setelah  melalui    tahap    pengujian    dan    evaluasi (Sinha,  A.,  &  Das,  P.  (2021))  yang  dapat  dilihat dalam  diagram metode penelitian pada gambar 1.

## Gambar 1. Diagram Metode Penelitian
Selanjutnya  Metode  penelitian  yang  digunakan dalam jurnal ini adalah studi literatur. Studi literatur dilakukan dengan melakukan penelusuran literatur yang relevan yang berkaitan dengan pengembangan ChatBot menggunakan Python.
Berikut  adalah  langkah-langkah  yang  diambil dalam metode penelitian ini:
1.  Penentuan  Ruang  Lingkup: Penentuan  ruang lingkup  penelitian  adalah  tahap  awal  yang melibatkan mengidentifikasi topik penelitian, yaitu pengembangan ChatBot menggunakan Python dan Google Colab yang merupakan platform komputasi awan  (cloud  computing)  gratis  yang  disediakan oleh  Google.  Ini  memungkinkan  pengguna  untuk menjalankan  kode  Python  dan  mengembangkan proyek menggunakan lingkungan Jupyter Notebook  yang di-hosting di cloud (Canesche, M., Braganca, L., Neto, O. P. V., Nacif, J. A., & Ferreira, R. (2021)).
2. Identifikasi Sumber Informasi: Pada tahap ini, sumber-sumber  informasi  yang  relevan  untuk penelitian  ini  diidentifikasi.  Sumber  informasi dapat  mencakup  artikel  jurnal,  konferensi,  buku, laporan teknis, dan situs web resmi dari pustaka dan kerangka kerja Python yang akan dianalisis.
3. Penelusuran Literatur : Langkah ini melibatkan melakukan  penelusuran  literatur  menggunakan basis  data  dan  mesin  pencari  akademik  yang relevan. Kata kunci yang relevan, seperti "ChatBot dan  Bot  Admin",  "Python",  "pustaka  Python", "kerangka kerja Python", "analisis", dan "interaksi
pengguna",  digunakan  untuk  mencari  sumber- sumber  yang  sesuai  (T,  J.  J.,  &  Swaminathan,  J. (2022)).
4.  Seleksi  dan  Evaluasi  Literatur: Setelah penelusuran  literatur  selesai,  langkah  selanjutnya adalah  memilih  literatur  yang  paling  relevan dengan  topik  penelitian.  Pada  tahap  ini,  abstrak, ringkasan,  atau  kutipan  dari  literatur  dievaluasi untuk memastikan relevansi dan kualitas.
5.  Analisis  dan  Sintesis: Pada  tahap  ini,  literatur yang  dipilih  dianalisis  secara  mendalam.  Pustaka dan  kerangka  kerja  Python  yang  berhubungan dengan  pengembangan  ChatBot  dan  Bot  Admin dieksplorasi  secara  lebih  rinci.  Fitur-fitur  yang dapat diimplementasikan dan kemampuan masing- masing pustaka dan kerangka kerja dievaluasi dan dicatat.
6.  Penulisan  Jurnal: Langkah  terakhir  adalah menulis jurnal berdasarkan temuan dan analisis dari studi  literatur  yang  dilakukan.  Jurnal  mencakup latar  belakang  penelitian,  metode  penelitian,  hasil temuan, dan kesimpulan yang diambil dari analisis literatur.  Metode  penelitian  ini  dirancang  untuk mengumpulkan informasi yang relevan dan terkini mengenai pengembangan chatbot dan ChatBot dan Bot Admin menggunakan Python. Melalui analisis literatur yang mendalam, penelitian ini memberikan pemahaman  yang  komprehensif  tentang  pilihan pustaka  dan  kerangka  kerja  yang  tersedia  untuk pengembangan ChatBot dan Bot Admin serta fitur- fitur yang dapat diimplementasikan dalam konteks tersebut.  Selanjutnya  ditampilkan  Use  Case diagram  untuk  menunjukkan  hubungan  antara entitas  yang  menggunakan  atau  bergantung  pada entitas lain. Dalam kasus chatbot manajemen, kita dapat  memiliki  beberapa  entitas  yang  terlibat. Berikut adalah deskripsi uses diagram untuk contoh chatbot  dan  ChatBot  dan  Bot  Administrasi  dan manajemen:
1. Entitas "Pengguna": - Mengirim pertanyaan tentang masalah manajemen.
- Memberikan masukan berupa informasi terkait masalah manajemen, seperti anggaran proyek atau penjadwalan.
2. Entitas "Chatbot Manajemen":
- Menerima pertanyaan dari pengguna.
-  Memproses  pertanyaan  dan  menentukan  jenis masalah manajemen yang diajukan.
-  Berinteraksi  dengan  pengguna  untuk  meminta informasi tambahan, jika diperlukan.
- Menghitung atau memanipulasi data berdasarkan masukan pengguna.
- Menghasilkan respons yang relevan berdasarkan masalah manajemen yang diajukan.
3. Entitas "Sumber Data": -  Berfungsi  sebagai  sumber  informasi  yang digunakan oleh chatbot manajemen.
-  Contoh  sumber  data  dapat  mencakup  database anggaran  proyek,  jadwal  tugas,  atau  informasi produk.
4. Entitas "Output":
- Menampilkan respons chatbot kepada pengguna.
- Respons dapat berupa informasi terkait masalah manajemen  yang  ditanyakan  atau  pesan  error  jika pertanyaan tidak dapat dijawab.
Dalam  uses  diagram,  entitas-entitas  ini  dapat digambarkan  sebagai  kotak  atau  lingkaran  dengan panah  yang  menunjukkan  arah  aliran  informasi antara entitas-entitas tersebut. Kotak atau lingkaran dapat  diberi  label  yang  menjelaskan  peran  entitas dalam sistem.

## Gambar 2. Use Case Diagram
Dalam konteks chatbot dan ChatBot dan Bot Admin, persamaan matematika tidak  sering digunakan secara langsung. Namun, beberapa konsep matematika dapat relevan  dalam  pengembangannya.  Berikut  ini  adalah beberapa konsep yang dapat digunakan:
1.  Fungsi:  Dalam  Chatbot  dan  ChatBot  dan  Bot Admin, fungsi digunakan untuk memetakan masukan pengguna  ke  respons  yang  sesuai.  Misalnya,  dengan menggunakan  fungsi  if-else  atau  switch-case  untuk mengarahkan  alur  percakapan  berdasarkan  masukan pengguna.
2. Probabilitas: Beberapa kasus, Chatbot dan ChatBot dan  Bot  Admin  menggunakan  model  probabilistik seperti  model  bahasa  atau model Machine  Learning . Model  ini  dapat  digunakan  untuk  menghitung probabilitas  respons  yang  paling  tepat  berdasarkan masukan pengguna atau konteks percakapan sebelumnya.
3.  Pemrosesan  Bahasa  Alami  atau  Natural  Language Processing:  Dalam  chatbot  dan  ChatBot  dan  Bot Admin yang lebih canggih, teknik pemrosesan bahasa
alami (Natural Language Processing/NLP) digunakan. Hal  ini  melibatkan  penggunaan  metode  matematika seperti  pemodelan  bahasa  statistik,  parsing,  atau klasifikasi  teks  untuk  memahami  masukan  pengguna dan menghasilkan respons yang tepat (Singh, D., S, S. V., & K, V. (2022)).
4.  Algoritma  Pencarian:  Dalam  beberapa  kasus, ChatBot dan Bot Admin dapat menggunakan algoritma pencarian  seperti  pencocokan  string  atau  pencarian berbasis  aturan  untuk  mencocokkan  masukan pengguna dengan respons yang telah ditentukan.
Namun,  penting  untuk  dicatat  bahwa  pengembangan ChatBot  dan  Bot  Admin  lebih  terkait  dengan pemrograman,  logika,  dan  pengolahan  data  daripada persamaan  matematika.  Konsep  matematika  yang relevan  digunakan  sebagai  bagian  dari  algoritma  dan model yang diimplementasikan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dengan  menggunakan  bahasa  pemograman  Python kita  bisa  memenuhi  kebutuhan  Program  Chatbot  dan ChatBot dan Bot Admin yang memiliki berbagai fitur yang dipersyaratkan. Berikut ini adalah beberapa fitur tersebut:
1. Pengelolaan  Pengguna:  ChatBot  dan  Bot Admin dapat memiliki kemampuan untuk mendaftarkan, menghapus, atau memodifikasi akun pengguna. Ini melibatkan  fitur  seperti  pendaftaran pengguna  baru,  login,  pengaturan  profil, dan manajemen hak akses .
Kode Program: class User: def __init__(self, username, password, email, role): self.username = username self.password = password self.email = email self.role = role
class UserManagement: def __init__(self): self.users = []
def register_user(self, username, password, email): # Cek apakah username sudah digunakan if self.get_user_by_username(username): print("Username  sudah  digunakan.  Silakan pilih username lain.") return
# Buat objek User baru user = User(username, password, email, "user")
# Tambahkan user ke daftar pengguna self.users.append(user) print("Pendaftaran pengguna berhasil.") def login(self, username, password): # Cari pengguna berdasarkan username user = self.get_user_by_username(username) if user and user.password == password: print("Login  berhasil.  Selamat  datang,  "  + user.username + "!") else: print("Login gagal.  Periksa kembali username dan password Anda.")
def get_user_by_username(self, username): # Cari pengguna berdasarkan username for user in self.users: if user.username == username: return user
return None def delete_user(self, username):
# Cari pengguna berdasarkan username user = self.get_user_by_username(username) if user: self.users.remove(user) print("Pengguna  "  +  username  +  "  berhasil dihapus.") else: print("Pengguna tidak ditemukan.") def modify_user(self, username, email): # Cari pengguna berdasarkan username user = self.get_user_by_username(username) if user: user.email = email print("Pengguna  "  +  username  +  "  berhasil dimodifikasi.") else: print("Pengguna tidak ditemukan.")
program di atas terdiri dari dua kelas utama: User dan UserManagement.  Kelas  User  digunakan  untuk mewakili  objek  pengguna  dengan  atribut  seperti username,  password,  email,  dan  role.  Kelas UserManagement  adalah  kelas  yang  bertanggung jawab untuk mengelola pengguna dengan fitur seperti pendaftaran  pengguna  baru,  login,  penghapusan pengguna, dan modifikasi pengguna.
2. Fitur  Manajemen  Tugas:  Chatbot  dan ChatBot dan Bot Admin dapat membantu dalam mengatur dan melacak tugas-tugas administratif.  Fitur  ini  dapat  mencakup penjadwalan  tugas,  pengingat,  delegasi tugas, dan pemantauan status tugas.
Kode Program: Program Python yang menggunakan library `datetime` dan  `sqlite3`  untuk  mengimplementasikan  Fitur Manajemen Tugas yang mencakup penjadwalan tugas, pengingat,  delegasi  tugas,  dan  pemantauan  status tugas:
import datetime import sqlite3
# Inisialisasi database conn = sqlite3.connect('task_management.db') c = conn.cursor()
# Membuat tabel tugas
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS tasks (title  TEXT,  description  TEXT,  assignee TEXT, due_date DATE, status TEXT)''') class TaskManagement: def __init__(self): self.conn = sqlite3.connect('task_management.db') self.c = self.conn.cursor()
def  create_task(self,  title,  description,  assignee, due_date):

## # Tambahkan tugas ke database
self.c.execute("INSERT  INTO  tasks  VALUES (?, ?, ?, ?, ?)",
(title,  description,  assignee,  due_date, "To Do")) self.conn.commit() print("Tugas berhasil dibuat.") def view_tasks(self): # Ambil daftar tugas dari database self.c.execute("SELECT * FROM tasks") tasks = self.c.fetchall()
if not tasks: print("Tidak ada tugas yang tersedia.") else: print("Daftar Tugas:") for task in tasks: print(f"- {task[0]} ({task[4]})") def complete_task(self, title): # Update status tugas menjadi "Completed" di database self.c.execute("UPDATE  tasks  SET  status  = 'Completed' WHERE title = ?", (title,)) self.conn.commit() print("Tugas berhasil diselesaikan.") def assign_task(self, title, assignee): # Update penugasan tugas di database self.c.execute("UPDATE tasks SET assignee = ? WHERE title = ?", (assignee, title)) self.conn.commit() print(f"Tugas  '{title}'  telah  diberikan  kepada {assignee}.")
def check_due_date(self): today = datetime.date.today()
#  Ambil  tugas-tugas  yang  melewati  batas waktu dari database self.c.execute("SELECT * FROM tasks WHERE due_date <= ? AND status != 'Completed'", (today,)) overdue_tasks = self.c.fetchall() if not overdue_tasks: print("Tidak  ada  tugas  yang  melewati  batas waktu.") else: print("Tugas-tugas yang melewati batas waktu:") for task in overdue_tasks: print(f"- {task[0]}") def close_connection(self): # Tutup koneksi database self.conn.close()
# Contoh penggunaan
task_management = TaskManagement()
# Membuat tugas baru task_management.create_task("Membuat laporan", "Buat laporan bulanan", "sigit", datetime.date(2023, 7, 31))
# Menampilkan daftar tugas task_management.view_tasks()
# Menyelesaikan tugas task_management.complete_task("Membuat laporan")
# Mengubah penugasan tugas task_management.assign_task("Membuat laporan", "sigit")
# Mengecek batas waktu tugas task_management.check_due_date()
# Menutup koneksi database task_management.close_connection()
Python library ` datetime ` untuk memanipulasi tanggal dan waktu, serta ` sqlite3 ` untuk menghubungkan dan mengelola  database  SQLite  yang  digunakan  untuk menyimpan informasi tugas-tugas.
Program  ini  dibuat  untuk    mencakup  kelas `TaskManagement`  yang  menggunakan  metode- metode  untuk  membuat  tugas  baru,  melihat  daftar tugas,  menyelesaikan  tugas,  mengubah  penugasan tugas,  dan  memeriksa  batas  waktu  tugas  yang  sudah melewati  batasnya.  Informasi  tugas  disimpan  dan diambil  dari  database  SQLite  menggunakan  perintah SQL yang dijalankan dengan bantuan kursor `sqlite3`.
https://colab.research.google.com/drive/12zTf97tNQS xDZknTE9Jf6i5uV7yPsXF5?usp=sharing

## KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa Python menyediakan  berbagai pilihan  untuk  pengembangan Chatbot  dan  ChatBot  dan  Bot  Admin  yang  efektif. Penggunaan  pustaka  dan  kerangka  kerja  yang  tepat dapat  memungkinkan  implementasi  fitur-fitur  yang diinginkan  dalam  Chatbot  dan  ChatBot  dan  Bot Admin,  termasuk  interaksi  dengan  pengguna, pengelolaan  tugas,  dan  integrasi  dengan  platform lain. Penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi dalam  memahami  kemampuan  Python  dalam pengembangan Chatbot dan  ChatBot dan Bot Admin dan  memberikan  panduan  bagi  pengembang  dan peneliti  yang  ingin  memanfaatkan  Python  dalam mengembangkan  Chatbot  dan  ChatBot  dan  Bot Admin  yang  efektif.  Saran  Studi  lebih  lanjut  dapat dilakukan  untuk  membandingkan  kinerja  berbagai pustaka  dan  kerangka  kerja  yang  tersedia  dan menerapkan metode pengujian yang lebih mendalam serta  penggunaan  aplikasi  OpenAi  seperti  ChatGPT untuk  memberikan  kontribusi  yang  lebih  besar  dan pengembangan yang terkini.

## REFERENSI
Ramasubbu,  D.,  Baskaran,  K.,  &  Yann,  G.  (2018). Intrusive  Plug  Management  System  Using Chatbots  in  Office  Environments.  In  2018
Asian  Conference  on  Energy,  Power  and
Transportation  Electrification  (ACEPT).
2018  Asian  Conference  on  Energy,  Power and Transportation Electrification (ACEPT). IEEE. https://doi.org/10.1109/acept.2018.8610869
K., H. K., Palakurthi, A. K., Putnala, V., & Kumar K., A. (2020). Smart College Chatbot using ML and Python. In 2020 International
Conference  on  System,  Computation,
Automation and Networking (ICSCAN). 2020  International  Conference  on  System, Computation,  Automation  and  Networking (ICSCAN).
IEEE.
https://doi.org/10.1109/icscan49426.2020.9 262426
Kohli,  B.,  Choudhury,  T.,  Sharma,  S.,  &  Kumar,  P. (2018).  A  Platform  for  Human-Chatbot
Interaction  Using  Python.  In  2018  Second International Conference on Green Computing and Internet of Things
(ICGCIoT).
IEEE https://doi.org/10.1109/icgciot.2018.87530 31
Gunawan, T. S., Falelmula Babiker, A. B., Ismail, N., &  Effendi,  M.  R.  (2021).  Development  of
Intelligent Telegram Chatbot Using Natural Language Processing. In 2021 7th
International  Conference  on  Wireless  and Telematics  (ICWT).  2021  7th  International Conference  on  Wireless  and  Telematics (ICWT). IEEE. https://doi.org/10.1109/icwt52862.2021.96 78471
Sinha, A., & Das, P. (2021). Agile Methodology Vs. Traditional  Waterfall  SDLC:  A  case  study on  Quality  Assurance  process  in  Software Industry. In 2021 5th International Conference on Electronics, Materials Engineering &amp; Nano-Technology (IEMENTech).  2021  5th  International Conference on Electronics, Materials Engineering & Nano-Technology (IEMENTech). IEEE. https://doi.org/10.1109/iementech53263.20
21.9614779
Canesche, M., Braganca, L., Neto, O. P. V., Nacif, J. A.,  &  Ferreira,  R.  (2021).  Google  Colab CAD4U: Hands-On Cloud Laboratories for
Digital Design. In 2021 IEEE International Symposium  on  Circuits  and  Systems (ISCAS). 2021 IEEE International Symposium  on  Circuits  and  Systems (ISCAS). IEEE. https://doi.org/10.1109/iscas51556.2021.94 01151 T, J. J., & Swaminathan, J. (2022). An Experimental Study  of  Parallelism  in  Different  Python Frameworks. In 2022 International Conference  on  Inventive  Computation Technologies  (ICICT).  2022  International Conference  on  Inventive  Computation Technologies (ICICT). IEEE. https://doi.org/10.1109/icict54344.2022.98 50566
Singh,  D.,  S,  S.  V.,  &  K,  V.  (2022).  A  Proposed Approach  for  Identifying  the  Connotative Relationship  of  English  Sentences  and paragraphs  using  the  NLP  package  of Python. In 2022 International Conference on Innovative Computing, Intelligent Communication and Smart Electrical Systems (ICSES). 2022 International Conference  on  Innovative  Computing, Intelligent  Communication  and  Smart Electrical Systems (ICSES). IEEE. https://doi.org/10.1109/icses55317.2022.99 14220
Potluri,  T.,  Shi,  Y.,  Shahriar,  H.,  Lo,  D.,  Parizi,  R., Chi, H., & Qian, K. (2023). Secure Software Development  in  Google  Colab.  In  2023 IEEE World AI IoT Congress (AIIoT). 2023 IEEE  World  AI  IoT  Congress  (AIIoT). IEEE. https://doi.org/10.1109/aiiot58121.2023.10 174336