Chatbot Telegram Menggunakan Natural Language Processing

Mhd Furqan  -  Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Indonesia
Sriani Sriani  -  Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Indonesia
Muhammad Naufal Shidqi*  -  Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Indonesia

(*) Corresponding Author
DOI: 10.21580/wjit.2023.5.1.14793
Media sosial dapat membantu  dalam kehidupan sehari-hari untuk berkomunikasi dan mengobrol tanpa batas jarak. Poltekpar memiliki website yang menyediakan informasi tentang tes masuk universitas dan Frequently Ask Question (FAQ) yang bertujuan membantu mahasiswa baru menemukan informasi terkait pendaftaran di Poltekpar. Untuk meningkatkan pelayanan publik, Poltekpar harus memberikan pelayanan yang terbaik pada calon mahasiswa. Pelayanan yang sebelumnya menggunakan FAQ memiliki kendala tidak dapat menjawab secara cepat, sehingga dinilai kurang efisien, maka akan lebih mudah dengan adanya Chatbot yang dapat menjawab pertanyaan secara realtime. Metode penelitian yang digunakan merupakan System Development Life Cycle (SDLC) Waterfall yang memiliki empat tahap yaitu analysis, design, coding dan testing dan menggunakan teknik pengujian aplikasi User Acceptance Testing (UAT). Dalam penelitian ini melakukan proses pembuatan sistem dengan menggunakan metode Natural Language Processing (NLP) yang diterapkan pada sistem yang dibangun dengan Telegram Messenger dan bahasa pemrograman Python. Hasil Chatbot yang diuji mendapat nilai persentase sebesar 94%. Hasil ini menunjukkan sistem Chatbot sangat layak dan efektif dalam membantu mahasiswa memperoleh informasi yang dibutuhkan.

Keywords: Chatbot, Frequently Ask Question, Natural Languange Processing, Telegram

  1. Ab Nasir, A. F., Seok Nee, E., Sern Choong, C., Shahrizan Abdul Ghani, A., Abdul Majeed, A. P. P., Adam, A., & Furqan, M. (2020). Text-based emotion prediction system using machine learning approach. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 769(1). https://doi.org/10.1088/1757-899X/769/1/012022.
  2. Budiman, Ilham., Saori, S., Anwar, R. N., Fitriani., & Pangestu, Yuga. (2021). Analysis of Quality Control in the Food Industry (Case Study: Mochi Kaswari Lantern MSME, Sukabumi City). Journal of Research Innovation, 1(10), 2185-2180.
  3. E. Hamburger, “Why Telegram has become the hottest messaging app in the world,” 2017.[Online].Available:http://www.theverge.com/2014/2/25/5445864/telegra mMessenger-hottest-app-in-the-world. [Accessed: 7-Februari-2021].
  4. Hartono, Abdullah, D., Hartama, D., Furqan, M., Zarlis, M., & Situmorang, Z. (2016). Sentiment Analysis Using Context Based Fuzzy Linguistic Hedges. Proceeding International Conference of Computer, Environment, Social Science, Engineering and Technology (ICEST) 2016, 160–162.
  5. Hermawan, L., & Bellaniar Ismiati, M. (2020). Simulator-based Text Preprocessing Learning for Information Retrieval Courses. Journal of Transformation,17(2) 188.https://doi.org/10.26623/transformatika.v17i2.1705.
  6. Indraloka, D.S., & Santosa, B.J. (2017). Application of Text Mining for Clustering Tweet Data Shopee Indonesia.
  7. Ngurah, G., Nata, M., & Yudiastra, P. P. (2017). Preprocessing Text Mining pada Kotak Email dalam Bahasa Indonesia. Konferensi Sistem & Informatika Nasional , 479–483.
  8. Nurhayatunnufus, L., Terapan, F. I., Buah, T., Bandung, K., Barat, J., Ridha, M. P., Terapan, F. I., Batu, T. B., Barat, J., Maulid, H., Terapan, F. I., Batu, T. B., & Barat, J. (2020). Lappybot: Aplikasi Chatbot untuk Informasi pada Pemilihan Laptop Menggunakan Natural Language Processing (NLP). 6(2), 2586–2594.
  9. Oktafiani, C. (2020). Database Management System. Information Systems & Database Management, April, 18.
  10. Pinayungan. (2019). CHAPTER II Literature Review 2.1. 1–64. Gastronomía Ecuatoriana y Turismo Local., 1(69), 5–24.
  11. Rahman ali, A. (2017). Pengenalan Natural Language Toolkit (NLTK). 3 Mei 2017, September, 1–5. https://code.tutsplus.com/id/tutorials/introducing-the-natural-language-toolkit-nltk--cms-28620.
  12. Ratniasih, N. L., Sudarma, M., & Gunantara, N. (2017). Application of Text Mining in Spam Filtering for Chat Applications. Majalah Ilmiah Teknologi Elektro, 16(3), 13.
  13. Rosyadi, H. E., Amrullah, F., Marcus, R. D., & Affandi, R. R. (2020). Design and Build a Whatsapp-Based Job Vacancy Information Chatbot with the NLP (Natural Language Processing) Method. Brilliant: Research and Conceptual Journal, 5(1), 619–626.
  14. S. C. P, E. N., & Afrianto, I. (2016). Design and Build a Chatbot Application for Tourism Object Information in the City of Bandung with a Natural Language Processing Approach. Computer: Jurnal Ilmiah Komputer Dan Informatika, 4(1), 49–54. https://doi.org/10.34010/komputa.v4i1.2410.
  15. Ong, S. P., Cholia, S., Jain, A., Brafman, M., Gunter, D., Ceder, G., & Persson, K. A. (2018). The Materials Application Programming Interface (API): A simple, flexible and efficient API for materials data based on REpresentational State Transfer (REST) principles. Computational Materials Science, 97, 209–215. https://doi.org/10.1016/j.commatsci.2014.10.037.
  16. Sivakumar, A., & Gunasundari, R. (2017). Survei tentang Teknik Pemrosesan Data untuk Bioinformatika dan Penambangan Penggunaan Web.
  17. Sudirman. (2016). Data Communication Analysis With Xml And. CESS (Journal Of Computer Engineering, System And Science), 1(2), 1–6.

Open Access Copyright (c) 2023 Walisongo Journal of Information Technology
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Walisongo Journal of Information Technology
Published by Department Information Technology
Faculty of Science and Technology UIN Walisongo Semarang

Jl Prof. Dr. Hamka Kampus III Ngaliyan Semarang 50185
Phone: 024-76433366
Website: https://fst.walisongo.ac.id/
Email: ti@walisongo.ac.id

ISSN 2715-0143 (media online)
ISSN 2714-9048 (media cetak)

 

ISSN: 2714-9048 (Print)
ISSN: 2715-0143 (Online)
DOI : 10.21580/wjit

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License

Get a feed by atom here, RRS2 here and OAI Links here

View My Stats
apps