BOT SISTEM TIMELINE REMINDER DAN CHATBOT ASISTEN TELEGRAM UNTUK PRODI D3 TEKNIK INFORMATIKA UNS MADIUN
DOI:
https://doi.org/10.31884/random.v4i1.48Keywords:
Chatbot, Platform Dashboard, System Development Life Cycle, Golang, Codeigniter4Abstract
Penelitian ini berkaitan dengan pengembangan aplikasi chatbot untuk membantu dosen dan mahasiswa di prodi D3 Teknik Informatika dalam mengingat jadwal kegiatan dan menjawab pertanyaan yang berhubungan dengan prodi. Latar belakang penelitian ini adalah karena adanya kesulitan dosen dalam mengelola jadwal kegiatan dan menjawab pertanyaan yang datang dari mahasiswa prodi D3 Teknik Informatika secara efektif dan efisien. Hal ini menunjukkan bahwa adanya aplikasi chatbot pengingat dan asisten akan sangat bermanfaat bagi prodi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sebuah aplikasi bot dan chatbot yang dapat membantu dosen dan mahasiswa di D3 Teknik Informatika dalam mengelola jadwal kegiatan dan menjawab pertanyaan yang berhubungan dengan prodi. Metode penelitian yang digunakan adalah metode pengembangan sistem Waterfall yang merupakan salah satu jenis dari System Development Life Cycle (SDLC). Metode ini mengikuti tahap-tahap pengembangan sistem secara berurutan mulai dari analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, uji coba dan pemeliharaan. Dalam penelitian ini, aplikasi chatbot dikembangkan dengan menggunakan bahasa pemrograman Golang, Codeigniter4 sebagai platform dashboard.
Downloads
References
Dewi, R. S., Putri, M. A., & Nugraha, T. (2021). Implementasi Chatbot sebagai Media Layanan Akademik Menggunakan Dialogflow. Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer, 9(1), 22–28. https://doi.org/10.14710/jtsiskom.9.1.2021.22-28
Siregar, M. Y., Nasution, R. A., & Lubis, R. (2020). Chatbot sebagai Layanan Informasi Mahasiswa Berbasis Telegram Bot API. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 7(2), 211–218.
Maulina, F., Nurcahyo, R., & Syahputra, M. F. (2021). Chatbot untuk Layanan Akademik Berbasis AI dengan Akurasi Tinggi. Jurnal Informatika dan Komputer, 6(1), 55–62.
Prasetyo, G. T., Nugroho, A. A., & Cahya, A. (2022). Penerapan Intent Classification pada Chatbot Akademik Menggunakan NLP. Jurnal Teknik ITS, 11(2), A85–A90.
Santoso, R., Susanto, H., & Akbar, M. F. (2022). Penggunaan Tag Similarity dalam Chatbot Menggunakan Algoritma TF-IDF. Seminar Nasional Teknologi dan Rekayasa, 5(1), 98–105.
Novitasari, F., Wulandari, N., & Setiawan, E. (2021). Pengembangan Chatbot dengan Word Embedding dan Cosine Similarity. Jurnal Sains dan Informatika, 7(2), 124–130.
Rahman, M. A., Hasan, M. M., & Haque, M. A. (2023). AI-Powered Educational Chatbot Using BERT for Higher Education. IEEE Access, 11, 78321–78333.
Yang, Y., Zhu, Z., & Zhou, J. (2020). Transfer learning and convolutional neural network for fruit grading. Computers and Electronics in Agriculture, 179, 105836. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105836
Jaiswal, A., Abdalla, M., & Tuan, T. A. (2021). Deep learning-based fruit detection and grading: A comprehensive review. Computers and Electronics in Agriculture, 182, 106036. https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106036
Saleh, A. A., & Hassanien, A. E. (2022). Smart classification system for fruit quality using deep learning techniques. Neural Computing and Applications, 34, 6453–6467. https://doi.org/10.1007/s00521-021-06625-2
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Journal of Informatics and Computing
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.