Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1 (February 2024) Pembuatan aplikasi chatbot faq untuk motionbank (development of a faq chatbot application for motionbank) Siti Nur Farrah Aziz1, Novi Dian Nathasia2, Cian Ramadhona Hassolthine3 PJJ Informatika1, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika 2 , PJJ Informatika 3 Universitas Siber Asia 1, Universitas Nasional 2, Universitas Siber Asia3 di Jakarta Email : novidian@civitas.unas.ac.id 2, 3 Received: December 20, 2023. Revised: January 31, 2024. Accepted: February 5, 2024. Issue Period: Vol.8 No.1 (2024), Pp.118-127 Abstrak: Pada saat ini, Frequently Asked Questions (FAQ) digunakan dalam menjawab pertanyaan-pertanyaan umum yang sering diajukan oleh pengguna. Namun, sering terjadi pengguna jarang ingin membaca FAQ karena kurang efiesien dalam menjawab pertanyaan umum yang sering ditanyakan oleh pengguna aplikasi. Tujuan dari penelitian ini adalah peningkatan efisiensi layanan pelanggan dan penyediaan jawaban cepat dan konsisten. Dengan demikian dibutuhkan Chatbot FAQ untuk meningkatkan efisien layanan pelanggan dan memberikan respon cepat dalam menjawab pertanyaan di Aplikasi MotionBank. Chatbot FAQ adalah sistem interaktif yang dirancang untuk memberikan jawaban cepat dan akurat terhadap pertanyaan umum yang diajukan oleh pengguna. Dengan menggunakan kecerdasan buatan menggunakan metode Natural Language Processing di platform Dialogflow, Chatbot FAQ mampu secara otomatis memahami pertanyaan merespon dengan informasi yang cepat, relevan, dan memberikan pelayanan pelanggan yang lebih responsif. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa aplikasi Chatbot FAQ mampu menjawab pertanyaan - pertanyaan umum yang sering ditanyakan oleh user. Aplikasi ini juga memberikan pengalaman interaktif dan merespon dengan cepat pertanyaan umum dan membantu pengguna mendapatkan informasi terkait MotionBank. Kata kunci: Aplikasi, Chatbot, Frequently Asked Questions (FAQ), MotionBank, Natural Language Processing(NLP) Abstract: Currently, Frequently Asked Questions (FAQ) are used to address common questions often asked by users. However, users frequently avoid reading FAQ as they are considered less efficient in providing answers to common queries. The objective of this research is to enhance Customer Service Efficiency and provide Quick and Consistent Responses. Therefore, a FAQ Chatbot is needed to improve customer service efficiency and offer prompt responses to frequently asked questions in the MotionBank application. The FAQ Chatbot is an interactive system designed to deliver quick and accurate answers to common user queries. By utilizing artificial intelligence through Natural Language Processing methods on the Dialogflow platform, the FAQ Chatbot can automatically comprehend questions and respond with fast, relevant information, providing more responsive customer service. The research results indicate that the FAQ Chatbot application is capable of addressing frequently asked questions posed by users. The application also offers an interactive DOI: 10.52362/jisamar.v8i1.1415 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional. 118
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1 (February 2024) experience, responding quickly to common questions and assisting users in obtaining information related to MotionBank. Keywords: Application, Chatbot, Frequently Asked Questions (FAQ), MotionBank, Natural Language Processing(NLP) I. PENDAHULUAN Saat ini sudah banyak digunakan Artificial intelligence (AI) dalam kehidupan sehari-hari salah satunya adalah Chatbot. Chatting Robot atau juga bisa disebut chatbot adalah salah satu kecanggihan teknologi chatting yang nantinya menggantikan suatu pekerjaan manusia [1]. Tujuan utama Chatbot adalah menyediakan pengalaman interaktif yang mirip dengan berbicara dengan manusia, membantu pengguna mendapatkan informasi, menyelesaikan tugas, atau memberikan dukungan. Chatbot dapat ditemukan dalam berbagai aplikasi, mulai dari layanan pelanggan online hingga asisten pribadi di perangkat pintar. dalam bidang bisnis, Chatbot sering digunakan sebagai asisten virtual. Teknologi Chatbot merupakan salah satu bentuk aplikasi dari Natural Language Processing (NLP), Natural Language Processing (NLP) yang merupakan salah satu ilmu yang berfokus pada bagaimana komputer dapat memahami dan mengerti bahasa manusia dan dapat memberikan respon [2]. Teknologi NLP yang disematkan pada Dialogflow juga dilengkapi dengan kemampuan machine learning [3]. NLP memungkinkan Chatbot untuk berkomunikasi dengan pengguna secara lebih alami dan fleksibel. Chatbot adalah program komputer yang dirancang untuk meniru percakapan manusia dalam interaksi dengan pengguna. Chatbot menawarkan interaksi khusus dengan fungsi sistem penguasaan yang cocok serta meningkatkan batasan sistem pembelajaran saat ini [4]. FAQ atau Frequently Asked Question adalah pertanyaan yang sering ditanyakan oleh pengguna yang biasanya dijawab oleh manusia [5]. Chatbot FAQ adalah sebuah aplikasi yang dirancang untuk menjawab pertanyaan umum yang sering ditanyakan oleh pengguna dalam percakapan. Chatbot FAQ bertujuan untuk memberikan informasi yang berguna dan memecahkan masalah umum yang sering dihadapi pengguna. Chatbot FAQ dapat membantu pengguna mendapatkan jawaban cepat tanpa perlu menunggu bantuan dari manusia. Chatbot FAQ juga dapat meningkatkan pengalaman pengguna dengan memastikan informasi yang dibutuhkan mudah diakses. MotionBank adalah aplikasi Digital Banking dari MNC Bank untuk menghadirkan layanan perbankan secara lebih dekat dengan nasabah sebagai pengguna aplikasi MotionBank. MotionBank hadir untuk menyatukan berbagai aplikasi MNC Bank dan fitur perbankan lainnya (Integrated Banking Service) dalam bentuk aplikasi yang mudah diakses dan penuh fitur unggulan[6]. Pada penelitian terdahulu, yaitu Aplikasi Chatbot untuk Layanan Informasi Penerimaan Mahasiswa Baru, penelitian tersebut melakukan pendekatan dengan menggunakan Natural Language Processing (NLP) digunakan untuk memproses pertanyaan yang diajukan user dan mendapatkan kata kunci dari informasi yang diinginkan user lalu melakukan pencarian pada kamus informasi yang tersedia. menerapkan metode pembobotan TF-IDF (Term Frequency Inverse Document Frequency) dan algoritma cosine similarity [7]. Selain itu berdasarkan penelitian Aplikasi Chatbot untuk FAQ akademik dengan di IBI-K57 dengan LSTM dan penyematan kata, penelitian tersebut melakukan pendekatan menggunakan pembangunan model Jaringan Syaraf Tiruan (JST) sebagai proses pelatihan yang akan menghasilkan model JST dengan bobot yang lengkap[8]. Kemudian pada penelitian Implementasi Natural Language Processing Pada Chatbot Untuk Layanan Akademik, penelitian tersebut menggunakan algoritma Artificial Neural Network dengan Tensorflow dan Keras sebagai library nya. Model sistem ini dibuat dengan dataset yang terdiri dari tag, input dalam bentuk keywords, dan responses atau jawaban dari chatbot [9]. Selanjutnya pada penelitian Sistem Chatbot Toko Online Menggunakan Metode DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering Of Application With Noise) Berbasis Web, penelitian tersebut menggunakan Metode DBSCAN sebagai proses pencarian kata dari kamus yang sudah dibuat sebelumnya dan menggunakan teknik Cluster terhadap pertanyaan yang diajukan [10]. Selanjutnya, pada penelitian Rancang Bangun Chatbot Sebagai Pusat Informasi Lembaga Kursus dan Pelatihan Menggunakan Pendekatan Natural Language Processing, Text Mining pada sistem ini menggunakan tokenizing untuk memecah kata, filtering untuk menghapus kata tidak penting dan Analyzing menggunakan Term Frequency untuk pencocokan dengan database. Pemodelan sistem yang digunakan untuk aplikasi ini adalah Unified Modeling Language (UML) [11]. DOI: 10.52362/jisamar.v8i1.1415 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional. 119
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1 (February 2024) Berdasarkan penelitian yang sudah ada, maka penelitian ini dilakukan untuk membuat sebuah Chatbot FAQ dengan menggunakan Natural Language Processing (NLP) dengan Machine Learning pada platform Dialogflow. Dialogflow adalah platform pemahaman bahasa alami untuk memudahkan dalam merancang dan mengintegrasikan chatbot ke aplikasi lain [12] dan dijalankan di cloud. NLU(Natural Language Understanding) merupakan bagian dari Natural Language Processing (NLP) yang menjadi dasar pengembangannya chatbot untuk memudahkan pengguna mendapatkan informasi yang dibutuhkan dan memberikan informasi terkait pertanyaan - pertanyaan yang sering ditanyakan oleh pengguna aplikasi, memberikan respon cepat dalam menjawab pertanyaan, dan memudahkan tim bisnis untuk menambahkan pertanyaan atau mengedit pertanyaan. Tujuan dari penelitian ini adalah Peningkatan Efisiensi Layanan Pelanggan Dengan memiliki Chatbot yang dapat dengan cepat dan akurat memberikan jawaban atas pertanyaan yang sering diajukan pengguna aplikasi, hal ini dapat mengurangi beban kerja layanan pelanggan untuk fokus pada pertanyaan yang lebih kompleks. dan Chatbot FAQ dirancang untuk memberikan jawaban yang cepat dan konsisten terhadap pertanyaan umum. dan memberikan pengalaman pengguna yang baik dan memastikan bahwa informasi yang disampaikan konsisten. Manfaat Teoritis dari penelitian ini adalah hasil penelitian diharapkan dapat mengembangkan ilmu pengetahuan di bidang Data Science tentang pembuatan Chatbot FAQ sebagai virtual asisten. Manfaat Praktis dari penelitian ini adalah bagi penulis penelitian ini diharapkan dapat menjadi sarana yang bermanfaat dalam mengimplementasikan pengetahuan tentang Machine learning terutama di bidang Artificial intelligence (AI) dan bagi bagi perusahaan penelitian ini diharapkan dapat menjadi suatu inovasi dalam aplikasi perbankan agar lebih up to date mengikuti perkembangan di bidang digital. dan menjadi referensi pada penelitian - penelitian selanjutnya yang berhubungan dengan pemanfaatan Chatbot FAQ sebagai asisten virtual. II. METODE DAN MATERI Pada Gambar 1 merupakan tahapan pengembangan Aplikasi Chatbot FAQ untuk MotionBank yang bertujuan untuk memberikan informasi yang sering ditanyakan oleh pengguna aplikasi. Gambar 1. Tahapan Penelitian Tahapan Penelitian pada Gambar 1 terdiri dari empat tahapan yaitu Analysis, Design, Implementation, dan Simulation. Pada tahap Analysis dilakukan pengumpulan data berupa pertanyaan - pertanyaan umum yang sering ditanyakan oleh pengguna aplikasi, pertanyaan - pertanyaan tersebut sudah ada pada aplikasi MotionBank. Tahap kedua adalah tahap Design merupakan perancangan tampilan pada aplikasi Chatbot FAQ.Tahap ketiga adalah Implementation merupakan tahap eksekusi konfigurasi membangun sistem yang dirancang sebelumnya. Tahap keempat merupakan Simulation adalah perancangan lebih detail mengenai tools yang digunakan dan melakukan uji coba verifikasi konfigurasi dan skenario. 2.1. Analisis Kebutuhan DOI: 10.52362/jisamar.v8i1.1415 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional. 120
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1 (February 2024) Hasil pengumpulan data yang dilakukan, pertanyaan - pertanyaan umum yang sering ditanyakan oleh pengguna aplikasi dilatih menggunakan Machine Learning pada platform Dialogflow. Dialogflow merupakan sebuah platform chatbot builder yang dikembangkan oleh Google untuk membuat bot. Dialogflow dikembangkan menggunakan Natural language processing (NLP) dan Natural language understanding (NLU). Selanjutnya, penulis membuat sebuah agent dalam Dialogflow. Gambar 2. Pembuatan Agent Selanjutnya data yang sudah dikumpulkan akan di inputkan ke dalam intents. Intents adalah sebuah objek yang menggambarkan maksud atau tujuan dari pesan yang diberikan oleh pengguna. Gambar 3. Pembuatan Intent Selanjutnya setiap Intents akan dilatih phrase dan responses. Phares akan dilatih sebagai pertanyaan umum yang sering ditanyakan oleh pengguna aplikasi dan responses akan dilatih sebagai jawaban dari pertanyaan tersebut. DOI: 10.52362/jisamar.v8i1.1415 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional. 121
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1 (February 2024) Gambar 4 Training Intent 2.2. Desain Sistem Pada penelitian kali ini penulis merancang aplikasi Chatbot FAQ Menggunakan Android Studio sebagai IDE untuk mengembangkan aplikasi, menggunakan bahasa pemrograman flutter sebagai front end untuk merancang tampilan pada aplikasi chatbot dan menggunakan bahasa pemrograman python sebagai backend. Untuk menyambungkan Machine Learning ke aplikasi, menggunakan API dari Dialogflow yang berupa JSON. 2.3. Implementasi Proses dilanjutkan dengan pembuatan Chatbot FAQ menggunakan Software Visual Studio Code sebagai IDE untuk mengembangkan aplikasi. Visual Studio Code adalah editor kode sumber yang dilengkapi dengan dukungan bawaan untuk JavaScript, TypeScript, dan Node.js [13]. Dalam mengembangkan antarmuka (front end) Chatbot FAQ menggunakan Flutter, Flutter is known as a UI software development kit. Flutter, a software development kit created by Google, is also known for being open source [14]. Dengan plugin Dialogflowtter untuk menyambungkan Machine Learning ke aplikasi. Dan untuk pengembangan script menggunakan bahasa pemrograman Python sebagai backend. Setelah semua komponen pengembangan sudah siap, penulis menggunakan Android Studio untuk menampilkan Chatbot FAQ. 2.4. Simulasi Tahapan terakhir dari penelitian adalah melakukan simulasi, simulasi diperlukan untuk mengetahui apakah Chatbot FAQ yang sudah dibuat dapat menjalankan fungsionalitasnya dengan baik. Tahapan pengujian dilakukan dengan mencoba semua fungsi yang ada pada Chatbot FAQ. Pengujian yang dilakukan berupa mengirim pesan, merespon pesan yang dikirim, memilih pilihan pertanyaan dan mengirim kata yang tidak dilatih pada Dialogflow. III. PEMBAHASAN DAN HASIL 3.1. Analisa DOI: 10.52362/jisamar.v8i1.1415 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional. 122
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1 (February 2024) Gambar 5. Alur proses Dialogflow [15] Proses dimulai dengan mengidentifikasi sistem yang terdiri dari user, agent dan intent. User sebagai aktor yang akan memberikan masukan. selanjutnya masukan dari user akan diterima oleh Agent yang berfungsi sebagai modul yang memiliki data yang dilatih berkaitan dengan pertanyaan atau masukan dari user. Agent terdiri dari intent dan entities. setelah diterima oleh agent, selanjutnya intent mendefinisikan kata atau masukan dari percakapan yang diterima dan melaksanakan tugas yang akan dilakukan berdasarkan frasa tertentu. Dari analisa dan perancangan yang telah dilakukan, dilakukan simulasi untuk melihat apakah Chatbot berfungsi dengan baik. Pengujian dilakukan untuk melihat respon pada Chatbot apakah semua fungsi yang sudah diterapkan pada Chatbot dapat digunakan dan pengujian dilakukan untuk melihat kata-kata yang sudah dilatih pada dialogflow dapat merespon dengan baik terhadap Chatbot. Berikut adalah simulasi pengujian yang dilakukan oleh penulis. DOI: 10.52362/jisamar.v8i1.1415 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional. 123
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1 (February 2024) 3.2. Pengujian Sistem Pengujian dilakukan untuk melakukan pengujian pada sistem, seberapa cepat dan akurat chatbot menjawab pertanyaan dan merespon pertanyaan pada Tabel 1. Tabel 1. Pengujian Sistem No. Simulasi Waktu Respon Status 1 2 3 4 5 Simulasi pengujian mengirim pesan Simulasi merespon pesan Simulasi memilih kategori pertanyaan Simulasi memilih pilihan pertanyaan Simulasi mengirim kata yang tidak dilatih + 3 detik -+ 4 detik -+ 4 detik -+ 4 detik -+ 3 detik Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil 3.3. Simulasi Mengirim Pesan Pengujian dilakukan dengan mengirim pesan pada halaman utama Chatbot. Disini, penulis membuat default pesan "Hallo Moni!" pada barchat dapat dilihat pada Gambar 6, sehingga user hanya perlu mengirim text tersebut. Kata "Hallo Moni!" sudah dilatih pada platform Dialogflow. Diberikan default pesan agar user tidak perlu melakukan input apapun di awal percakapan pada Chatbot. Chatbot akan merespon ketika user mengirim text tersebut. Jika text tersebut diganti atau diubah, Chatbot otomatis menjawab "Maaf saya tidak mengerti, Silahkan pilih pertanyaan yang sudah ditampilkan. Jika pertanyaan tersebut belum tersedia pada FAQ silahkan hubungi kami pada Whatsapp Official MotionBank. Terimakasih". Gambar 6. Halaman utama Chatbot 3.4. Simulasi Merespon Pesan Setelah mengirim pesan "Hallo Moni!", text yang dikirim dan dicocokan pada Dialogflow menggunakan bantuan dari Dialogflowtter. text akan dicocokan dengan Training Phrases yang ada di dalam Intent. Jika text tersebut cocok, Dialogflowtter akan mengirimkan text response kedalam bentuk respon message yang akan ditampilkan pada Chatbot pada Gambar 7. Penulis juga menambahkan Custom Payload berupa option pada Intent Hallo Moni!. Option ini bertujuan untuk memberikan pilihan pertanyaan yang sudah dikelompokkan. Sehingga, user hanya perlu memilih kelompok pertanyaanya dan Chatbot otomatis akan menampilkan pertanyaan yang sering ditanyakan berdasarkan kelompok pertanyaanya. DOI: 10.52362/jisamar.v8i1.1415 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional. 124
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1 (February 2024) Gambar 7. Merespon pesan 3.5. Simulasi Memilih Kategori Pertanyaan User dapat memilih kelompok pertanyaan dengan cara mengklik kategori pertanyaanya. kategori pertanyaan dibuat pada Custom Payload berupa option, ketika user memilih, option akan dicocokan dengan Training Phrases yang ada di dalam Intent. Jika text tersebut cocok, Dialogflowtter akan mengirimkan text response kedalam bentuk respon message yang akan ditampilkan pada Chatbot pada Gambar 8. Jika user tidak mengklik kategori dan menginput manual kategori pertanyaanya, Chatbot akan mengirimkan respon message yang sesuai dengan Training Phrases. Gambar 8. Memilih kategori 3.6. Simulasi Memilih Pilihan Pertanyaan User dapat memilih pertanyaan dengan cara mengklik pertanyaanya. Pertanyaan dibuat pada Custom Payload berupa option, ketika user memilih, option akan dicocokan dengan Training Phrases yang ada di dalam Intent. jika text tersebut cocok, Dialogflowtter akan mengirimkan text response kedalam bentuk respon message yang akan ditampilkan pada Chatbot pada Gambar 9. Jika user tidak mengklik pertanyaan dan menginput manual kategori pertanyaanya, Chatbot akan mengirimkan respon message yang sesuai dengan Training Phrases. DOI: 10.52362/jisamar.v8i1.1415 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional. 125
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1 (February 2024) Gambar 9. Memilih pertanyaan Dilatih User dapat melakukan input manual pada barchat. jika text yang diinput sudah dilatih pada Dialogflow, maka Chatbot akan mengirimkan respon message yang sesuai dengan Training Phrases. jika text yang diinput tidak dilatih pada Dialogflow, Chatbot otomatis menjawab "Maaf saya tidak mengerti, Silahkan pilih pertanyaan yang sudah ditampilkan. jika pertanyaan tersebut belum tersedia pada FAQ silahkan hubungi kami pada Whatsapp Official MotionBank. Terimakasih". Respon tersebut sudah dilatih menggunakan Default Fallback Intent. sehingga, kata yang tidak dikenali oleh Chatbot secara otomatis akan mengirimkan respon tersebut sesuai dengan Gambar 10. 3.7. Simulasi Mengirim Kata Yang Tidak Gambar 10. input manual text DOI: 10.52362/jisamar.v8i1.1415 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional. 126
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1 (February 2024) IV. KESIMPULAN Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, aplikasi Chatbot FAQ mampu menjawab pertanyaan - pertanyaan umum yang sering ditanyakan oleh user. Aplikasi ini juga memberikan pengalaman interaktif dan merespon dengan cepat pertanyaan umum dan membantu pengguna mendapatkan informasi terkait MotionBank. Aplikasi ini juga membantu PT Bank MNC Internasional dalam memberikan informasi kepada user aplikasi secara realtime, tanpa dibatasi oleh jam kerja. REFERENSI [1] Adamopoulou, Eleni 2020. "An Overview of Chatbot Technology" AIAI 2020: Artificial Intelligence Applicationsand Innovations,(2020): 373. [2] A. Y. Chandra, D. Kurniawan, and R. Musa, 2020. "Perancangan Chatbot Menggunakan Dialogflow Natural Language Processing (Studi Kasus: Sistem Pemesanan pada Coffee Shop)," J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 1, p. 208, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1505. [3] I. G. Ryoga, I. M. Sukarsa, A. Agung, and N. Hary 2022. "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. [4] T. C. Yang and J. H. Chen 2022. "Pre-service teachers' perceptions and intentions regarding the use of chatbots through statistical and lagsequential analysis," Comput. Educ. Artif. Intell., vol. 4, no.December 2022, p. 100119, 2023, doi: 10.1016/j.caeai.2022.100119. [5] R. Vannala, S. B. Swathi, and Y. Puranam, "AI Chatbot For Answering FAQ's," in 2022 IEEE 2nd International Conference on Sustainable Energy and Future Electric Transportation (SeFeT), IEEE, Aug. 2022, pp. 1-5. doi:10.1109/SeFeT55524.2022.9908774 [6] © Hak Cipta 2023 PT Bank MNC Internasional Tbk. [7] Annisa Nurul Puteri, Fadli Tamrin, Khaidir Rahman Nasir, Defi Widya Anggraeni, Muhammad Arafah 2022. "Aplikasi Chatbot untuk Layanan Informasi Penerimaan Mahasiswa Baru" Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro dan Informatika (SNTEI). [8] Astried Silvanie, Rino Subekti April 2022. "APLIKASI CHATBOT UNTUK FAQ AKADEMIK DI IBI-K57 DENGAN LSTM DAN PENYEMATAN KATA" JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) Vol. 5, No. 1, April 2022. [9] Alifya Hikmah, Fairuz Azmi, Ratna Astuti Nugrahaeni Februari 2023. "Implementasi Natural Language Processing Pada Chatbot Untuk Layanan Akademik" e-Proceeding of Engineering : Vol.10, No.1 Februari 2023 | Page 371 [10] Yusuf Arifin 2021. "Sistem Chatbot Toko Online Menggunakan Metode DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering Of Application With Noise) Berbasis Web" Repository Perpustakaan Universitas Islam Riau. [11] Agra Laksmi Maitri, Joko Sutopo 2019. "RANCANG BANGUN CHATBOT SEBAGAI PUSAT INFORMASI LEMBAGA KURSUS DAN PELATIHAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING" Repository Universitas Teknologi Yogyakarta. [12] Dialogflow Documentation,Accessed: Jul. 2021 [13] Visual Studio Code. [14] MTCPE For You 2023. "What is Flutter? What Does It Do?" what-does-it-do-cc5c40bf317f [15] Priyanka Vergadia Feb 11, 2019. with-dialogflow-4f91deb32135 Published in Google Cloud Community. DOI: 10.52362/jisamar.v8i1.1415 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional. 127