Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 697-709 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Perancangan Chatbot Whatsapp Natural Language Processing Untuk Pelayanan Digital Universitas Nusa Putra
Anggun Fergina 1 , Salman Alpariji 2 , Alun Sujjada 3 1,2,3 Universitas Nusa Putra, Indonesia Email : anggun.fergina@nusaputra.ac.id 1 ,  salman.alfariji_ti20@nusaputra.ac.id 2 , alun.sujjada@nusaputra.ac.id 3

## Abstract
Universitas Nusa Putra is committed to providing the best services to students and prospective students through the implementation of technology. This study uses a qualitative method with a case study  on  the  digital  services  of  the  university's  communication  and  marketing  department,  which designed a  chatbot  based on Natural Language Processing (NLP) on the  WhatsApp  platform. Using PHP and Python, this chatbot provides information about new student admissions as well as academic and  non-academic  information  in  Indonesian  and  English.  Functionality  testing  using  black-box testing  and  questionnaires  showed  that  the  chatbot  has  an  accuracy  rate  of  90%  and  a  user satisfaction rate of 87.9%. These results indicate a positive reception towards the chatbot technology at Universitas Nusa Putra. Further development may include integration with social media platforms and the university's website, as well as enhancements in security and privacy.
Keywords: Chatbot,  WhatsApp,  Natural  Language  Processing  (NLP),  digital  services,  Nusa Putra University

## Abstrak
Universitas  Nusa  Putra  berkomitmen  memberikan  layanan  terbaik  melalui  teknologi. Penelitian  ini  menggunakan  metode  kualitatif  studi  kasus  pada  layanan  digital  di  departemen komunikasi  dan  pemasaran.  Chatbot  berbasis  Natural  Language  Processing  (NLP)  di  WhatsApp dirancang  dengan  PHP,  JavaScript,  dan  Python.  Chatbot  ini  menyediakan  informasi  penerimaan mahasiswa baru serta informasi akademik dan non-akademik dalam bahasa Indonesia dan Inggris. Pengujian  fungsionalitas  menggunakan  black-box  testing  dan  kuesioner  menunjukkan  chatbot memiliki tingkat keakuratan 90% dan kepuasan pengguna 87,9%. Hasil ini menunjukkan penerimaan positif  dan  potensi  pengembangan  lebih  lanjut  dengan  integrasi  media  sosial  dan  peningkatan keamanan.
Kata  Kunci: Chatbot,  WhatsApp,  Natural  Language  Processing  (NLP),  layanan  digital, Universitas Nusa Putra

## 1. PENDAHULUAN
Universitas  Nusa  Putra  adalah  institusi  pendidikan  tinggi  swasta  yang didirikan  pada  tahun  2018  oleh  Menteri  Riset,  Teknologi,  dan  Pendidikan  Tinggi dengan  visi  untuk  melampaui  standar  nasional  pada  tahun  2030  dan  menjadi institusi kelas dunia dalam bidang sosial, sains, dan teknologi pada tahun 2045[1]. Setiap universitas biasanya memiliki departemen komunikasi dan pemasaran yang bertanggung  jawab  untuk  mendukung  aktivitas  yang  meningkatkan  popularitas dan  layanan  yang  ditawarkan[2].  Departemen  komunikasi  dan  pemasaran Universitas  Nusa  Putra  mengelola  komunikasi  eksternal  melalui  metode konvensional  dan  digital  untuk  meningkatkan  pemahaman  masyarakat  tentang universitas termasuk  menarik calon mahasiswa melalui berbagai platform media
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 697-709 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
sosial  salah  satunya  adalah  WhatsApp  yang  memiliki  2,45  miliar  pengguna  di seluruh  dunia,  termasuk  Indonesia[3].  Mengelola  komunikasi  digital  sering menghadapi  tantangan,  terutama  dengan  banyaknya  pesan  yang  masuk  selama periode  sibuk  seperti  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  (PMB)  dan  ujian  mahasiswa. Volume  pesan  yang  tinggi  dapat  mengganggu  efisiensi  dan  menyebabkan kesalahan  dalam  respons,sehingga  bisa  mengurangi  kepuasan  pelanggan  karena keterlambatan  respons.  Oleh  karena  itu,  teknologi  baru  seperti chatbot atau asisten virtual menjadi pertimbangan penting. chatbot adalah program komputer yang  memungkinkan  interaksi  pengguna  melalui  suara,  teks,  dan  gambar, memberikan  respons  otomatis  dan  cepat  terhadap  pertanyaan[4].  Selain  itu, chatbot  dapat  membantu  tim  layanan  dengan  memberikan  respons  cepat  dan menanggapi pertanyaan kompleks. Teknologi Natural Language Processing (NLP) memungkinkan  komputer  untuk  menginterpretasikan,  memanipulasi,  dan memahami bahasa manusia[5].
Penelitian  ini  mengacu  pada  beberapa  penelitian  terkait,  seperti  penelitian dari  Universitas  Udayana  Bali  tentang  perancangan  chatbot  hotel  dengan  model Natural Language Processing dan button-based chatbot[6], penelitian dari Institut Pendidikan  Indonesia  –  Garut  tentang  pengembangan  virtual  assistant  chatbot berbasis  WhatsApp  pada  pusat  layanan  informasi  mahasiswa[7],  serta  penelitian dari  Universitas  Islam  Indonesia  tentang  pengembangan  aplikasi  WhatsApp chatbot untuk pelayanan akademik di perguruan tinggi[8].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  mengeksplorasi  penggunaan  teknologi Natural  Language Processing (NLP)  dalam  perancangan chatbot WhatsApp  untuk  layanan  digital  di Universitas Nusa Putra melalui metode penelitian kualitatif. Pendekatan kualitatif dipilih  untuk  memungkinkan  analisis  mendalam  terhadap  situasi  yang  ada, memberikan  pemahaman  rinci  terhadap  fenomena  yang  diteliti[9]. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara mendalam, observasi, dan dokumentasi, untuk memahami  masalah  dalam  konteks  fenomena  yang  sedang  berlangsung  dan adaftif[10].

## 2.1. Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  mengikuti  serangkaian  tahapan  metodologis,  termasuk perencanaan,  penemuan  objek,  identifikasi  masalah,  pengumpulan  data, perancangan sistem, pengujian, hasil, implementasi sistem, serta kesimpulan dan saran.  Tahapan  tersebut  mencakup  langkah-langkah  seperti  merumuskan  tujuan penelitian, menetapkan objek penelitian, mengidentifikasi masalah, mengumpulkan data melalui berbagai metode kualitatif, merancang sistem chatbot WhatsApp dengan teknologi NLP dan bahasa pemrograman PHP, menguji kinerja sistem, menerapkan sistem pada pelayanan digital Universitas Nusa Putra.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 697-709 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kualitatif  dalam  mengumpulkan data untuk merancang sebuah chatbot WhatsApp menggunakan teknologi Natural Language  Processing (NLP)  untuk  meningkatkan  layanan  digital  di  Universitas Nusa  Putra.  Pendekatan  kualitatif  yang  dilakukan  yaitu  melibatkan  observasi, wawancara, dan tinjauan literatur untuk memperoleh pemahaman yang mendalam mengenai  konteks  dan  dinamika  yang  relevan[11].  Observasi  dilakukan  di departemen komunikasi dan pemasaran Universitas Nusa Putra. Wawancara juga dilakukan  kepada  staf  departemen  dan  mahasiswa  untuk  mendapatkan pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  kebutuhan  mereka.  Selain  itu,  penyebaran kuesioner  juga  dilakukan  kepada  mahasiswa,  calon  mahasiswa,  orang  tua/wali, dan  masyarakat  umum  untuk  mendapatkan  gambaran  menyeluruh  tentang kebutuhan  mereka  terhadap  layanan  digital.  Gabungan  dari  metode-metode tersebut  memungkinkan  peneliti  untuk  memperoleh  pemahaman  yang komprehensif  mengenai  kebutuhan  pengguna  dan  persyaratan  desain  sistem chatbot WhatsApp.

## 2.3. Perancangan Sistem
Dalam  perancangan  sistem chatbot WhatsApp  berbasis  teknologi Natural Language  Processing (NLP)  untuk  pelayanan  digital  di  Universitas  Nusa  Putra
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 697-709 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
terdapat beberapa tahapan dalam melakukan perancangan atau pengembanganya antara lain sebagai berikut:

## 2.3.1. Analisa Kebutuhan Sistem
Pada tahap ini, telah dilakukan analisis mendalam mengenai kebutuhan dan persyaratan  untuk  pengembangan  sistem  chatbot  WhatsApp  dengan  penerapan teknologi Natural Language  Processing (NLP). Analisis ini berdasarkan data yang diperoleh  melalui  observasi,  wawancara,  dan  studi  literatur,  bertujuan  untuk memahami  kebutuhan  pengguna  serta  dinamika  layanan  digital  di  Universitas Nusa  Putra.  Hal  ini  mencakup  identifikasi  tujuan  penggunaan  sistem  chatbot, target  audiens,  serta  fitur  yang  diperlukan,  termasuk  bahasa  pemrograman  yang sesuai untuk pengembangan. Penelitian ini menetapkan bahwa chatbot WhatsApp berbasis  NLP  akan  berfungsi  sebagai  admin  atau  asisten  virtual  di  departemen komunikasi  dan  pemasaran  Universitas  Nusa  Putra,  dengan  tugas  menjawab pertanyaan dari mahasiswa, masyarakat umum, dan calon mahasiswa. Empat fitur utama  yang  diidentifikasi  dalam  perancangan  chatbot  ini  meliputi  pelayanan  24 jam yang mampu memahami pertanyaan pengguna, implementasi fitur kombinasi antara  quick  replies  dan  input  teks  langsung  untuk  memudahkan  komunikasi, dukungan  untuk  dua  bahasa  yaitu  Bahasa  Indonesia  dan  Bahasa  Inggris,  serta layanan  yang  mencakup  aspek  akademik  dan  non-akademik  seperti  informasi kegiatan  kemahasiswaan  dan  acara  universitas.  Selain  itu,  untuk  mendukung implementasi  penelitian  dan  pengembangan  sistem chatbot WhatsApp  berbasis NLP  ini,  diperlukan  pemenuhan  kebutuhan  perangkat  keras  (hardware)  dan perangkat lunak (software).

## 2.3.2. Pembuatan Prototype
Pada  tahap  ini,  desain  konseptual  sistem  chatbot  WhatsApp  dengan menerapkan  teknologi Natural  Language  Processing (NLP),  dibuat  berdasarkan hasil  analisis  kebutuhan  sistem  yang  sudah  ditentukan  sebelumnya,  jenis-jenis desain yang dibuat adalah Unified Modeling Language (UML) yang terdiri sebagai berikut :
1) Use case diagram
Digunakan  untuk  mengidentifikasi  interaksi  antara  aktor  (pengguna  dan sistem), serta menampilkan skenario penggunaan sistem secara rinci.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 697-709 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2) Aktivity diagram
Berfungsi  sebagai  visualisasi  alur  kerja  atau  proses  yang  terjadi  dalam interaksi antara pengguna dengan sistem chatbot whatsApp.
Gambar 3. aktivity diagram

## 3) Sequence diagram
Digunakan  sebagai  visualisasi  interaksi  antara  objek  atau  entitas  dalam sistem  secara  berurutan,  seperti  gambaran  bagaimana  pesan  yang  disampaikan user  diproses  oleh  sistem  chatbot,  lalu  di  respon  menggunakan  NLP  untuk memahami dan memproses pesan.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 697-709 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
4) Class diagram
Digunakan  untuk  menggambarkan  kelas-kelas  yang  ada  dalam  sistem, hubungan antar kelas, serta atribut dan metode yang dimiliki oleh masing-masing kelas.
Gambar 5. Class diagrm

## 2.3.3. Pengkodean
Pada  tahap  ini,  desain  sistem  dan  berbagai  fungsionalitas  chatbot diimplementasikan  menjadi  kode  program  menggunakan  PHP  dan  Python,  serta framework  Laravel,  Node.js,  dan  NLTK.  PHP/Laravel  menerima  pesan  dari WhatsApp,  memproses  API,  mengelola  sesi  pengguna,  dan  menyimpan  data  ke database. Python menangani analisis NLP, membangun dan melatih model neural network,  serta  mengembalikan  hasil  analisis  ke  server  PHP.  Node.js  mengelola komunikasi  real-time  atau  berfungsi  sebagai  middleware.  PHP  berkomunikasi dengan Python melalui API atau message queue untuk memproses tugas NLP dan mengembalikan  hasilnya  ke  WhatsApp.  Proses  pengkodean  dilakukan  secara iteratif  dengan  dokumentasi  lengkap,  memastikan  chatbot  WhatsApp  beroperasi lancar  dan  responsif,  memenuhi  ekspektasi  pengguna  dan  tujuan  layanan  digital Universitas Nusa Putra.

## 2.3.4. Pelatihan
Pada  tahap  ini,  sistem  chatbot  dilatih  untuk  memahami  dan  merespons pertanyaan  dengan  lebih  baik.  Prosesnya  melibatkan  pelatihan  model  machine learning  menggunakan  dataset  JSON  untuk  mengenali  pola  teks  dan  membuat prediksi. Tujuan utama adalah mengoptimalkan model NLP agar dapat memahami dan  merespons  teks  dengan  akurasi  tinggi.  Misalnya,  jika  diminta  informasi tentang  pendaftaran  mahasiswa  baru,  chatbot  dilatih  dengan  berbagai  variasi pertanyaan terkait prosedur pendaftaran, seperti persyaratan dan biaya.

## 2.3.5. Pengujian
Pada  tahap  ini,  dilakukan  evaluasi  menyeluruh  terhadap  fungsionalitas  dan kinerja  sistem  chatbot  WhatsApp  berbasis Natural  Language  Processing (NLP) yang telah dikembangkan menggunakan metode pengujian Black-Box. Metode ini menguji  sistem  dari  sudut  pandang  pengguna  tanpa  memerlukan  pengetahuan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 697-709 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
detail tentang kode program atau algoritma yang digunakan. Pengujian Black-Box dilakukan  dengan  memasukkan  berbagai  jenis  input  pertanyaan  dan  memeriksa respons  yang  dihasilkan  oleh  chatbot[2].  Tujuannya  adalah  memastikan  bahwa sistem  memberikan  respons  yang  sesuai  dan  tepat  terhadap  pertanyaan  atau perintah  pengguna.  Pengujian  mencakup  evaluasi  kemampuan  sistem  dalam memahami  berbagai  bahasa  serta  pengujian  terhadap  responsibilitas  dan konsistensi  sistem  dalam  merespons  pertanyaan  serupa  secara  konsisten  dari waktu ke waktu[12]. Proses ini bertujuan untuk meningkatkan kemampuan sistem chatbot dalam memberikan respons yang akurat dan relevan terhadap pertanyaan pengguna.

## 2.3.6. Implementasi
Pada  tahap  ini,  sistem  chatbot  WhatsApp  yang  telah  dirancang,  dikodekan, serta  diuji  coba  akan  diimplementasikan  secara  penuh  untuk  pelayanan  di Universitas Nusa Putra sebagai asisten virtual. Proses implementasi ini melibatkan beberapa langkah, yaitu instalasi platform WhatsApp melalui pemindaian barcode di  panel  admin  pada  situs  web  yang  telah  disiapkan  untuk  memungkinkan operasional  real-time  dalam  aplikasi  WhatsApp,  konfigurasi  sistem  untuk memastikan fitur-fitur yang dibutuhkan telah diaktifkan sesuai dengan kebutuhan pengguna,  termasuk  pengaturan  bahasa,  pembatasan  akses,  dan  pengaturan respons otomatis, serta peluncuran resmi chatbot WhatsApp untuk digunakan oleh pengguna.

## 2.3.7. Pengembangan
Pada  tahap  ini,  pemantauan  dan  pengembangan  sistem  chatbot  WhatsApp dilakukan  menggunakan  model  System  Development  Life  Cycle  (SDLC)  dengan pendekatan waterfall yang terdiri dari enam tahapan yaitu perencanaan, analisis, desain, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan[5].
a) Perencanaan
Menetapkan  cakupan  proyek,  tujuan,  analisis  kebutuhan,  studi  kelayakan, alokasi  sumber  daya,  penjadwalan,  dan  identifikasi  risiko  dengan  melibatkan pemangku kepentingan.
b) Analisa
Mengevaluasi kinerja chatbot dari umpan balik pengguna dan data penggunaan untuk menentukan perubahan yang diperlukan.
c) Desain Membuat  struktur  dan  fungsionalitas  baru,  termasuk  penambahan  fitur, perbaikan antarmuka, dan peningkatan algoritma Natural Language Processing (NLP).
d) Implementasi
Menerapkan perubahan ke dalam kode program dengan prinsip pengembangan yang baik.
e) Pengujian
Memastikan  perubahan  tidak  menyebabkan  masalah  baru  atau  penurunan kinerja melalui metode black-box dan white-box.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 697-709 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
f) Pemeliharaan
Melibatkan pemantauan kinerja dan perbaikan rutin untuk memastikan sistem tetap berjalan baik dan responsif terhadap masalah serta kebutuhan pengguna.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Perencanaan
Tahap  pertama  dalam  penelitian  ini  adalah  perencanaan,  meliputi  analisis kebutuhan,  pembuatan  prototype,  perancangan  dan  pelatihan  sistem,  pengujian, implementasi, hingga pengembangan sistem. Penelitian ini mengimplementasikan chatbot  WhatsApp  menggunakan  teknologi  Natural  Language  Processing  (NLP) untuk layanan digital di departemen komunikasi dan pemasaran Universitas Nusa Putra.  Chatbot  ini  mampu menjawab  pertanyaan  terkait  informasi  akademik dan non-akademik dalam bahasa Indonesia dan Inggris, dengan fitur quick replies dan ketik langsung. Sistem ini menggunakan PHP dan Python, serta framework Laravel, Node.js, dan NLTK. PHP/Laravel menangani pesan WhatsApp, API, sesi pengguna, dan  penyimpanan  data,  sementara  Python  melakukan  analisis  NLP  dan mengembalikan  hasilnya  ke  PHP.  Node.js  mengelola  komunikasi  real-time  atau sebagai middleware antara PHP dan Python.

## 3.2. Implementasi
Tahap  ini  merupakan  langkah  lanjutan  dari  perancangan  sebelumnya,  di mana desain awal diimplementasikan ke dalam kode program untuk membangun sistem. Implementasi ini mencakup pengecekan hasil data training, login admin di panel  website,  penambahan  perangkat,  pemeriksaan  status  server,  integrasi WhatsApp admin melalui pemindaian kode QR, pengecekan status perangkat yang terhubung, hingga percakapan di platform WhatsApp.
Gambar 6. tampilan hasil pelatihan dataset
Data  hasil  training  sistem  chatbot  NLP  digunakan  untuk  mengevaluasi kinerja  model  melalui  grafik  training  loss,  validation  loss,  training  accuracy,  dan validation  accuracy.  Grafik  ini  membantu  mengidentifikasi  overfitting  atau underfitting,  menyesuaikan  hyperparameter,  dan  menerapkan  regularisasi. Monitoring  berkelanjutan  dan  perbaikan  berdasarkan  feedback  memastikan performa optimal.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 697-709 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 7. Tampilan login admin
Login  page  tersebut  hanya  diperuntukan  bagi  admin  atau  administrator untuk  mengelola  dan  memantau  sistem chatbot .  Melalui  login  page,  admin  bisa melakukan  menambahkan  perangkat  baru,  memeriksa  status  server, mengintegrasikan WhatsApp melalui pemindaian kode QR,  dan memantau status perangkat yang terhubung serta percakapan di platform WhatsApp.
Gambar 8. Tampilan Add device
Fitur  tersebut  biasa  disebut  "Add  device"  yang  berfungsi  untuk  admin menambahkan  perangkat  baru  ke  dalam  sistem.  Mencakup  registrasi  dan konfigurasi  perangkat  sehingga  perangkat  tersebut  dapat  terhubung  dan berkomunikasi dengan server.
Gambar 9. Tampilan status server
Fitur tersebut berfungsi untuk memantau kondisi dan kinerja server secara real-time.  Ini  mencakup  pengecekan  apakah  server  berjalan  dengan  baik, mendeteksi  adanya  kesalahan  atau  gangguan,  dan  memastikan  bahwa  semua
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 697-709 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
layanan  yang  diperlukan  oleh  sistem  berjalan  lancar.  Dengan  mengetahui  status server,  administrator  dapat  segera  mengambil  tindakan  jika  terjadi  masalah, sehingga  memastikan  keandalan  dan  ketersediaan  sistem  untuk  pengguna, termasuk dalam proses login admin, penambahan perangkat, integrasi WhatsApp, dan percakapan di platform WhatsApp.
Gambar 10. Tampilan Scand Qr Device
Tahapan  pemindaian  kode  QR  di  website  panel  mengintegrasikan  akun WhatsApp  admin  dengan  sistem  chatbot,  memungkinkan  pengelolaan  perangkat, pemantauan server, dan interaksi langsung melalui WhatsApp dari panel terpusat.
Gambar 11. Tampilan Device Connected
Device  connected  pada  website  panel  tersebut  berfungsi  untuk  memantau dan memastikan bahwa perangkat yang terhubung berfungsi dengan baik dan siap digunakan.  Ini  mencakup  pengecekan  status  konektivitas,  kesiapan  operasional, diagnosa dan pemeliharaan, pengelolaan perangkat, serta memastikan  keamanan dengan hanya mengizinkan perangkat yang terotorisasi untuk terhubung.
Gambar 12. Tampilan Percakapan Chatboot WhatsApp
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 697-709 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Percakapan  di  WhatsApp  menunjukkan  respons  otomatis  chatbot berdasarkan  input  pengguna,  diproses  oleh  model  NLP  terlatih,  menghasilkan jawaban relevan sesuai konteks percakapan.

## 3.3. Pengujian
Pada  tahap  pengujian  sistem  chatbot  WhatsApp  yang  dirancang menggunakan teknologi Natural Language Processing (NLP) untuk layanan digital di Universitas Nusa Putra, dilakukan pengujian dengan metode Blackbox. Metode Blackbox testing bertujuan untuk menguji fungsionalitas fitur-fitur dalam aplikasi chatbot WhatsApp, dengan memeriksa kesesuaian terhadap skenario uji yang telah disiapkan  sebelumnya[13].  Dalam  pengujian  sistem  chatbot  ini,  penguji  hanya fokus pada input-output atau masukan yang diterima serta respons yang diberikan oleh  sistem,  baik  dalam  bahasa  Indonesia  maupun  bahasa  Inggris  sesuai  dengan data  pelatihan.  Tujuan  dari  pengujian  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  apakah terdapat ketidaksesuaian antara respons chatbot dan rancangan yang diharapkan.
Tabel 1. Chatting No Komponen Pengujian Input Output Status 1 Chatting bahasa Indonesia dan Inggris User memasukan keyword “Assalamualaikum” Sistem merespon percakapan dan memberikan pilihan bahasa untuk memulai percakapan Sesuai 2 Chatting bahasa Indonesia dan Inggris User memilih bahasa percakapan bahasa Indonesia dengan menulis kalimat
“Indonesia/Inggris” atau “1/2”
Sistem merespon percakapan pertama user dan memberikan pilihan pertanyaan untuk memulai sesi pertanyaan. Sesuai 3 Chatting bahasa Indonesia dan Inggris User menulis “Info pmb” untuk mengetahui informasi Penerimaan Mahasiswa Baru. Sistem merespon percakapan dan memberikan informasi pmb serta memberikan pilihan untuk daftar sekarang,kembali dan chat admin. Sesuai 4 Chatting bahasa Indonesia dan Inggris User menulis “0” untuk kembali dan melanjutkan ke pertanyaan lainnya Sistem merespon dan mengarahkan user untuk kembali memilih pertanyaan. Sesuai 5 Chatting bahasa Indonesia dan Inggris User menulis “Info non- akademik” untuk meminta informasi non-akademik di Nusa Putra Sistem merespon percakapan dan memberikan informasi non- akademik serta memberikan pilihan untuk kembali dan chat admin. Sesuai 6 Chatting bahasa Indonesia dan Inggris User menulis “H” untuk berinteraksi langsung dengan admin Sisem merespon dan mengarahkan user untuk menunggu balasan dari admin. Sesuai 7 Chatting bahasa Indonesia dan Inggris User menulis “selesai/finish” untuk mengakhiri percakapan Sistem merespon dan memberikan kata – kata penutup ke user. Sesuai
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 697-709 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 4. SIMPULAN
Penelitian  menunjukkan  bahwa  sistem  chatbot  berbasis  WhatsApp  dengan teknologi  Natural  Language  Processing  (NLP),  dibangun  menggunakan  PHP  dan Python  serta  framework  Laravel,  Node.js,  dan  NLTK,  layak  diimplementasikan untuk  layanan  digital  Universitas  Nusa  Putra.  Uji  fungsionalitas  menunjukkan akurasi sekitar 90%, dan 87,9% responden puas dengan kinerja chatbot, terutama kecepatan  respon  dan  akurasi  informasi.  Meskipun  ada  saran  peningkatan kemampuan  chatbot  dalam  memahami  variasi  bahasa  dan  integrasi  dengan platform komunikasi lain seperti media sosial dan situs web universitas, hasilnya menunjukkan  bahwa  sistem  ini  telah  meningkatkan  kualitas  layanan  digital Universitas Nusa Putra.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  Andriani,  A.  Erfina,  And  C.  Warman,  “Computer-Based  Academic  Potential  Test Dalam  Menentukan  Pemilihan  Study  Completion  Program  (  Studi  Kasus : Universitas Nusa Putra ),” Pp. 71–80, 2021.
[2] S.  H.  Bariyah  And  K.  A.  N.  Imania,  “Pengembangan  Virtual  Assistant  Chatbot Berbasis Whatsapp Pada Pusat Layanan Informasi Mahasiswa Institut Pendidikan Indonesia  -  Garut,” J.  Petik ,  Vol.  8,  No.  1,  Pp.  66–79,  2022,  Doi: 10.31980/Jpetik.V8i1.1575.
[3] H.  Hatta  And  M.  Zia  Ulhaq,  “Penggunaan  Media  Sosial  Whatsapp  Di  Kalangan Mahasiswa Program Studi Desain Komunikasi Visual Universitas Negeri Makassar,”
J.  Kependidikan  Media ,  Vol.  11,  No.  3,  Pp.  153–161,  2022,  Doi: 10.26618/Jkm.V11i3.9492.
[4] I. Amirulloh, M. W. Pertiwi, And T. Wibisono, “Rancang Bangun Chatbot Whatsapp Menggunakan  Node  Js  Dan  Model  Natural  Languange  Processing  Untuk  Layanan Ppdb Smk Ypc Tasikmalaya,” J. Inform. Dan Tek. Elektro Terap. , Vol. 12, No. 1, 2024, Doi: 10.23960/Jitet.V12i1.3846.
[5] Pandu  Dewonoto  Laut  Santoso,  Indah  Risk,  Nur  Kholik,  Muchamad  Raffi  Akbar, Aries  Saifudin,  And  Yulianti,  “Penerapan  Artificial  Intelligence  Dalam  Aplikasi Chatbot  Sebagai  Media    Informasi  Dan  Pembelajaran  Mengenai  Kebudayaan Bangsa,” J. Inform. Univ. Pamulang , Vol. 6, No. 3, Pp. 579–589, 2021.
[6] I.  G.  Ryoga,  I.  M.  Sukarsa,  A.  Agung,  And  N.  Hary,  “Perancangan  Chatbot  Hotel Dengan  Model  Natural  Language  Processing  Chatbot  Dan  Button  Based  Chatbot  I Gede Ryoga Kusnanda A1 , I Made Sukarsa A2 , Anak Agung Ngurah Hary Susila A3,” Vol. 3, No. 1, 2022.
[7] Z.  M.  Hanif,  “Pengembangan  Aplikasi  Chatbot  Untuk  Pelayanan  Akademi  Di Peguruan Tinggi,” P. 89, 2021.
[8] M.  Furqan,  S.  Sriani,  And  M.  N.  Shidqi,  “Chatbot  Telegram  Menggunakan  Natural Language Processing,” Walisongo J. Inf. Technol. , Vol. 5, No. 1, Pp. 15–26, 2023, Doi: 10.21580/Wjit.2023.5.1.14793.
[9] Kamdan, Somantri, M. G. Sundayana, And I. L. Kharisma, “Rancang Bangun Layanan Private  Cloud  Berbasis  Infrastructure  As  A  Service  Menggunakan  Openstack Dengan Metode Network Development Life Cycle(Ndlc),” Klik Kaji. Ilm. Inform. Dan Komput. , Vol. 4, No. 1, Pp. 252–262, 2023, Doi: 10.30865/Klik.V4i1.1001.
[10]  F.  M.  Anjani,  I.  Samidjan,  And  T.  Elfitasari,  “Pendekatan  Kualitatif  Efektivitas Pemanfaatan Media Sosial Whatsapp Group Pada Kelompok Pembudidaya Asa Mina Mulia Di Kel. Polaman, Kec. Mijen, Kota Semarang.,” Sains Akuakultur Trop. , Vol. 5,
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 697-709 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
No. 2, Pp. 159–168, 2021, Doi: 10.14710/Sat.V5i2.11537.
[11]  R.  Khoirunisa,  “Penggunaan  Natural  Language  Processing  Pada  Chatbot  Untuk Media Informasi Pertanian,” Indonesian Journal Of Applied Informatics , Vol. 4, No. 2. P. 55, 2020. Doi: 10.20961/Ijai.V4i2.38688.
[12]  Azia  Nurfikri,  Alun  Sujjada,  And  D.  S.  Simatupang,  “Virtual  Tour  Panorama  360° Sebagai Media Infomasi Kampus Universitas Nusa Putra,” J. Coscitech (Computer Sci. Inf. Technol. , Vol. 4, No. 3, Pp. 724–732, 2024, Doi: 10.37859/Coscitech.V4i3.6341.
[13]  R. R. Putra, A. Fergina, G. Pramuka, And K. Ranting, “Perancangan Sistem Informasi Kwartir Ranting,” No. September, Pp. 1–7, 2022.