Pencarian Informasi Wisata Daerah Bali Menggunakan Teknologi Chatbot

LONTAR KOMPUTER VOL. 8, NO. 3, DESEMBER 2017

DOI : 10.24843/LKJITI.2017.v08.i03.p01

p-ISSN 2088-1541

e-ISSN 2541-5832

Pencarian Informasi Wisata Daerah Bali menggunakan Teknologi Chatbot

I Nyoman Satria Paliwahet¹, I Made Sukarsa², I Ketut Gede Darma Putra³

• ^1,2,3Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Udayana

Kampus Unud, Bukit Jimbaran, Bali, Indonesia-803611

¹satriapaliwahet@outlook.com

²sukarsa@gmail.com

³darma.putra@ee.unud.ac.id

Abstrak

Bali terkenal akan budaya, tradisi dan keindahan alam di dalamnya. Wisatawan domestik maupun mancanegara tertarik untuk mengunjungi Pulau Bali sebagai destinasi wisatanya. Informasi tentang wisata di Pulau Bali banyak ditemui di berbagai media seperti website, surat kabar, iklan dan sebagainya. Pencarian informasi melalui media tersebut tidak mememungkinkan adanya interaksi dan tanya jawab secara langsung. Salah satu teknologi yang berkembang saat ini yaitu chatbot dirasakan bisa memberikan suasana baru dalam mencari informasi yang lebih informatif. Chatbot merupakan sistem dalam bentuk chatting yang mampu menjawab pertanyaan sesuai dengan kemampuan yang ditanamkan di dalamnya. Penerapan chatbot memberikan informasi yang cepat dalam waktu yang relatif singkat untuk mendapatkan informasi karena pertanyaan yang diajukan dapat dijawab secara langsung. Chatbot dirancang dengan menggunakan skema pencocokkan pertanyaan dengan pola yang telah ada pada pengetahuan chatbot. Pencocokan pola yang dilakukan menggunakan salah satu fitur dari MySQL yaitu Fulltext Search Boolean Mode. Hasil yang dicapai yaitu penerapan chatbot informasi wisata menggunakan Fulltext Search Boolean Mode berhasil diterapkan dengan baik dengan jawaban sesuai sebanyak 19 pertanyaan dari total 25 pertanyaan yang diajukan.

Kata kunci: Informasi wisata, Chatbot, pola Fulltext Search Boolean Mode.

Abstract

Bali is famous for its culture, tradition, and its natural beauty. Both domestic and foreign tourists are interested to visit Bali Island as their torism destination. Information about tourism in Bali Island usually found in various media such as websites, newspapers, advertisements and so forth. The search of information by using that kind of media unfortunately cannot be able to interact and answer the question directly. Chatbot is one of technology that can be used to create a new way in information searching to be more effective. Chatbot is a system in the form of chat that is able to answer questions in accordance with the ability that already implanted in it. The implementation of chatbot provides quick information in a short time to get the information because the questions asked can be answered directly. Chatbot was designed by using a pattern-matching scheme with an existing pattern on chatbot knowledge. Pattern matching is done by using one of the features of MySQL namely Fulltext Search Boolean Mode. The result of the implementation of the chatbot of tourism information using Fulltext Search Boolean Mode successfully applied with 19 questions answered well of the total 25 questions submitted.

Keywords: Tourism information, Chatbot, pattern of Fulltext Search Boolean Mode.

• 1.    Pendahuluan

Bali merupakan salah satu tujuan wisata yang terkenal di Indonesia. Bali terkenal dengan sebutan pulau dewata dikarenakan memiliki pura di setiap penjuru Daerah Bali [1]. Bali memiliki keindahan alam keunikan budaya dan keanekaragaman tradisi yang menjadi magnet bagi

wisatawan. Tradisi yang ada di Pulau Bali beberapa diantaranya yaitu tradisi Makepung dari Kabupaten Jembrana, Ngerebong, Omed-omedan dari Kota Denpasar, Okokan dari Kabupaten Tabanan, Ngedeblag dari Kabupaten Gianyar, Perang Tipat, Mekotek dari Kabupaten Badung, Megibung, Gebug Ende, Tertekan dari Kabupaten Karangasem, Bukakak, Ngocang dari Kabupaten Buleleng, Tarian Bali, Aksara Bali dan masih banyak lagi [2][3][4]. Wisatawan yang ingin mencari informasi biasanya harus mencari sendiri informasi tentang objek wisata, tradisi dan segala sesuatu tentang Bali melalui iklan, poster, surat kabar, majalah, website dan media lainnya. Pencarian informasi secara konvensional dirasa masih kurang memberikan kemudahan dalam menemukan informasi. Salah satu teknologi yang berkembang saat ini yaitu chatbot dirasakan bisa memberikan suasana baru dalam mencari informasi yang lebih cepat dan informatif [5].

Chatbot merupakan merupakan suatu sistem yang dapat membalas pesan yang dikirim oleh pengguna. Chatbot disusun atas dua kata yaitu chat dan bot. Chat adalah komunikasi yang dilakukan melalui media tulisan atau pesan. Bot merupakan suatu program yang memiliki suatu pengetahuan yang dapat memberikan respon sesuai perintah yang diberikan. Chatbot merupakan suatu program komputer yang dapat melakukan percakapan melalui media tulisan atau pesan. Percakapan dapat terjadi dengan manusia atau chatbot yang lain. Chatbot dapat memberikan informasi dengan cepat dan efisien [5]. Penerapan metode yang digunakan pada chatbot banyak ditemui seperti framework AIML, metode pattern-matching, sentence similarity measurement dan metode pencocokan lainnya.

Penelitian dengan judul “Perancangan Chatbot Pusat Informasi Mahasiswa menggunakan AIML sebagai Virtual Assistant Berbasis Web” menerapkan framework AIML dalam chatbot. AIML (Artificial Intelligence Markup Language) bekerja dengan skema pattern-matching. Masukan yang diberikan akan dicocokkan pada pattern. Respon yang diberikan sesuai dengan pattern yang sesuai dengan masukan [6]. Penelitian tentang chatbot informasi wisata Kota Bandung menggunakan Metode Natural Language Processing untuk mencocokkan kata kunci yang terkait dengan pertanyaan [5]. Penelitian dengan judul “Artificial Intelligence Chatbot in Android System using Open Source Program-O” menerapkan Program-O yang merupakan interpreter dari AIML sebagai pembuat respon pada pertanyaan yang diberikan. Penggunaan metode ini digunakan untuk dapat berinteraksi dengan menggunakan teks maupun suara [7].

Chatbot memiliki berbagai cara dalam pembuatannya. Skema umum dari chatbot yaitu terdapat pattern (pola) dan template (respon). Proses pencocokan pattern dapat dilakukan dengan berbagai cara seperti menggunakan framework AIML, menggunakan pattern-matching sederhana dan dapat dilakukan dengan fitur yang terdapat pada MySQL. MySQL adalah engine yang digunakan untuk menyimpan data yang dapat dimanfaatkan sesuai dengan kebutuhan [8]. Fitur yang dapat digunakan yaitu Fulltext Search Boolean Mode dari MySQL.

Fulltext Search Boolean Mode dari MySQL bekerja mirip seperti query “SELECT LIKE”. Perbedaan utamanya yaitu Boolean Mode mampu memberikan dokumen yang paling relevan dengan masukan [9]. Boolean Mode ini dapat diterapkan dalam pencarian pattern yang paling relevan dengan masukan yang diberikan.

Penelitian yang akan dilakukan yaitu pemanfaatan teknologi chatbot dengan memanfaatkan fitur Fulltext Search Booelan Mode sebagai alternatif pencarian informasi tentang wisata di Pulau Bali. Penelitian ini diharapkan dapat memudahkan dalam pencarian informasi tentang wisata di Pulau Bali.

• 2.    Metodologi Penelitian
  
  2.1.    Gambaran Umum Sistem

  

  Pengguna

  
  
  

  Gambar 1. Gambaran Umum Sistem

  
  

Gambar 2 merupakan Gambaran umum sistem. Pertanyaan dikirim ke server menggunakan format JSON. Pertanyaan yang dikirim kemudian dilakukan proses pencocokan pola dengan menggunakan Fulltext Search Boolean Mode. Proses selanjutnya yaitu mengambil respon sesuai dengan pola yang didapatkan dari proses pencocokan pola. Respon dikirimkan sebagai balasan dari pertanyaan yang dikirimkan sebelumnya.

• 3.    Kajian Pustaka

Kajian pustaka penelitian ini membahas mengenai hasil studi literatur dari Metode Fulltext Search Boolean Mode dari MySQL. Fulltext Search Boolean Mode merupakan fitur yang digunakan untuk proses pencocokan. Pencocokan yang dilakukan berbeda dengan pencocokan biasa. Pencocokan dengan metode ini dapat menghasilkan hasil yang paling relevan. Fitur ini dapat diterapkan pada engine InnODB dan MyISAM pada MySQL versi 5.6 [9]. Kelebihan yang dimiliki Fulltext Search Boolean Mode yaitu dapat mengimplementasikan operator dalam pencarian.

Tabel 1. Operator Fulltext Search Boolean Mode

Operator	Deskripsi
	Operator tambah menunjukkan bahwa kata ini harus ada di setiap baris
+	yang ingin dicocokkan. Engine innoDB hanya mendukung tanda tambah pada awal kata. Operator minus menunjukkan bahwa kata ini tidak boleh ada di salah satu
-	baris yang ingin dicocokkan. InnoDB hanya mendukung tanda minus pada awal kata.
No operator	Tanpa operator merupakan konfigurasi default pada MATCH() ... AGAINST() Operator ini bekerja pada tabel InnoDB saja. Operator ini menguji apakah dua kata atau lebih semuanya dimulai dalam jarak yang ditentukan satu
@distance	sama lain, diukur dengan kata-kata. Tentukan kata-kata pencarian dalam string kutipan ganda sebelum operator @distance, misalnya MATCH (col1) AGAINST ('"word1 word2 word3" @ 8' IN BOOLEAN MODE) Kedua operator ini digunakan untuk mengubah kontribusi kata ke nilai
> <	relevansi yang ditugaskan berturut-turut. Operator > meningkatkan kontribusi dan < operator menurunkannya.
~	Operator negasi, menyebabkan kontribusi kata tersebut ke relevansi baris menjadi negatif. Ini berguna untuk menandai kata-kata "noise". Baris yang

berisi kata tersebut dinilai lebih rendah dari yang lain, namun tidak dikecualikan sama sekali, seperti halnya dengan operator -.

Operator * berfungsi sebagai operator pemotongan (atau wildcard). Kata cocok jika mereka dimulai dengan kata yang didahului operator *.

Operator tanda petik dua yaitu untuk mencari kata atau frasa yang benar-benar sama dengan masukan.

Tabel 1 merupakan operator yang dapat digunakan pada Boolean Mode. Penerapan Boolean Mode Fulltext dapat diterapkan dalam suatu tabel yang ingin dicocokkan. Penggunaan fitur Fulltext Search Boolean Mode ini dapat dilakukan dengan cara menambahkan indeks FULLTEXT pada kolom yang ingin dijadikan patokan pencocokan.

CREATE TABLE `tb_pattern` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `pattern` varchar(100) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`),

FULLTEXT KEY `pattern` (`pattern`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1

Kode program di atas merupakan kode program untuk pembuatan tabel yang berisikan indeks FULLTEXT. Kolom yang mendapatkan indeks tersebut dapat digunakan dalam pencocokan Boolean Mode. Penerapan Boolean Mode ini dapat digunakan dengan menggunakan kombinasi SELECT, MATCH dan AGAINST pada sintaks MySQL [10].

SELECT * FROM tb_pattern WHERE MATCH(pattern) AGAINST('lokasi unud' IN BOOLEAN MODE);

Kode program di atas merupakan kode program sederhana dalam penggunaan Boolean Mode. Kode program tersebut dapat sedikit dimodifikasi sehingga nilai relevansi terlihat pada setiap pattern [10]. Berikut ini merupakan kode program untuk menampilkan relevansi pada setiap pattern chatbot.

SELECT id, pattern, MATCH(pattern)

AGAINST('lokasi unud' IN BOOLEAN MODE) AS relevansi FROM tb_pattern ORDER BY(relevansi) DESC;

Hasil yang akan ditunjukkan dari kode program di atas yaitu id pattern, pattern chatbot dan nilai relevansi pattern dengan kalimat masukkan. Pencocokan Boolean Mode menerapkan rumus yang diterapkan berbasis dari algoritma BM25 dan TF-IDF [10]. Fungsi Boolean Mode dapat dilihat pada persamaan (1).

(1)

${rank} = ${TF} * ${IDF} * ${IDF}

Dengan :

TF     : Term Frequency, banyak munculnya kata dalam kalimat

IDF    : Inverse Document Frequency

IDF dapat diketahui dengan jumlah dokumen dibagi dengan jumlah dokumen yang terkait dengan masukan yang diberikan. Persamaan (2) merupakan rumus untuk mendapatkan nilai IDF.

(2)

${ID F] = I o glθ $ ${ tota l_r e c o d ds} / ${m a tching _r e c o r ds}

Persamaan 2 menunjukkan rumus untuk menentukan nilai IDF dari suatu dokumen atau data. Boolean Mode juga dapat diterapkan pada satu kata atau lebih yang menjadi patokan dalam pencarian.

(3)

${rank} = ${TF} * ${IDF] * ${IDF] + ${FF} * ${IDF} * ${IDF}

Persamaan 3 merupakan rumus untuk mencari relevansi data dengan pencarian lebih dari satu kata. Perhitungan sederhana dapat ditunjukkan dengan menerapkan rumus pada Persamaan 1 dan 2.

• 4.    Hasil dan Pembahasan

Sistem chatbot yang dihasilkan memiliki satu halaman yaitu halaman untuk chatting. Halaman tersebut menjadi halaman yang berinteraksi langsung dengan pengguna. Proses yang terjadi yaitu pesan akan dikirimkan menuju server. Pesan tersebut diproses dengan mencocokkan pattern (pola) pada database.

Tabel 2. Data Respon Chatbot Wisata Pulau Bali

No  Pertanyaan	Respon                        Keterangan
1    Dimana lokasi pura tanah lot?	Pura Tanah Lot berada di Sesuai Kabupaten Tabanan
2   Dimana lokasi pura besakih?	Pura Besakih berada di Kabupaten Karangasem           esua
3   Dimana lokasi gunung batur?	Gunung Batur terletak di Sesuai Kabupaten Bangli
4   Apa Kuliner khas klungkung?	Kuliner khas Klungkung adalah Sesuai sayur srombotan
5   Dimana lokasi bedugul?	Bedugul terletak di Kabupaten Tabanan                       Sesuai
6   Dimana lokasi sangeh?	Objek wisata Sangeh berada di Kabupaten Badung                esua
7   Dimana lokasi Pantai Pandawa	Pantai Pandawa terletak di Sesuai Kabupaten Badung
Dimana lokasi pura Taman 8  Ayun?	Pura Taman Ayun terletak di Sesuai Kabupaten Badung
Dimana lokasi obejk wisata Monkey Forest?	Monkey Forest terletak di Sesuai kabupaten Gianyar
10  Dimana lokasi pantai Kuta?	Pantai Kuta berada di Kabupaten Sesuai Badung Objek wisata yang terdapat di Kabupaten Badung antara lain;
Apa saja objek wisata di Kabupaten Badung?	Pura Taman Ayun, Sangeh, Pantai Kuta, Pantai Pandawa,       esua Pantai Padang-Padang dan masih banyak lagi Objek Wisata yang terdapat di
Apa saja objek wisata di Kabupaten Gianyar?	Kabupaten Gianyar antara lain; Monkey Forest, Sukawati, Goa      esua Gajah dan masih banyak lagi
Apa saja objek wisata di Kabupaten Klungkung?	Objek Wisata yang terdapat di kabupaten Klungkung adalah      Sesuai Kerta Gosha
Apa saja objek wisata di Kabupaten Buleleng?	Objek Wisata yang terdapat di kabupaten Singaraja adalah        Sesuai Pantai Lovina

	Objek Wisata yang terdapat di
Apa saja objek wisata di Kabupaten Tabanan?	kabupaten Tabanan adalah Alas Spqi i Kedaton, Tanah Lot, Jatiluwih dan masih banyak lagi Objek Wisata yang terdapat di
Apa saja objek wisata di Kabupaten Karangasem?	Kabupaten Karangasem adalah Bukit Asah, Taman Ujung, Tirta      esua Gangga dan masih banyak lagi
Apa saja objek wisata di Kabupaten Bangli?	Objek Wisata yang terdapat di Kabupaten Bangli adalah Desa     Sesuai Wisata Panglipuran
Apa saja objek wisata di Kabupaten Jembrana?	Objek Wisata yang terdapat di Kabupaten Jembrana adalah       Sesuai makam Jayaprana dan Layonsari
Apa saja objek wisata di Kota Denpasar?	Objek Wisata yang terdapat di Kota Denpasar adalah Monuman   Sesuai Bajra Sandi
20  Kuta Pantai dimana lokasi?	Pantai Kuta berada di Kabupaten Tidak Sesuai Badung Objek wisata yang terdapat di Kabupaten Badung antara lain;
21  Apa itu objek wisata?	Pura Taman Ayun, Sangeh, ,        ,         Tidak Sesuai Pantai Kuta, Pantai Pandawa, Pantai Padang-Padang dan masih banyak lagi
22  Apa saja yang ada di sangeh?	Objek wisata Sangeh berada di j                                       I ι∏□k Sωcii□i Tidak Sesuai Kabupaten Badung
Siapa yang bisa diajak untuk 23  menikmati makanan khas kabupaten Bangli?	Objek Wisata yang terdapat di Kabupaten Bangli adalah Desa     Tidak Sesuai Wisata Panglipuran
Bagaimana pemandangan di Pantai Kuta?	Pantai Kuta berada di Kabupaten Tidak Sesuai Badung
Bagaimana suasana objek wisata Desa Panglipuran?	Bedugul terletak di Kabupaten Tidak Sesuai Tabanan

Tabel 2 merupakan data respon yang diuji coba pada sistem. Chatbot wisata Daerah Bali ini mampu menjawab pertanyaan seputar lokasi dan wisata yang dimiliki tiap daerah. Pertanyaan yang diujikan berjumlah 25 buah dengan 19 jawaban sesuai dan 6 tidak sesuai. Jawaban tidak sesuai dikarenakan pola kalimatnya tidak terdaftar pada sistem. Jawaban yang polanya tidak terdaftar namun terkait dengan pola lainnya, maka jawaban akan tetap dikeluarkan sesuai dengan pola yang berkaitan atau mengandung kata pada pola lainnya. Penelitian ini menggunakan 19 pola dan 19 respon dari suatu pola yang dapat dilihat pada Gambar 3. Semakin banyak pola yang didaftarkan yang terkait dengan kasus pariwisata di Bali maka chatbot dapat meminimalisir jawaban yang tidak sesuai.

Penggunaan Fulltext Search Boolean Mode mempengaruhi hasil respon yang diberikan karena mencocokkan tiap kata pada pertanyaan dengan tiap kata pada tiap pola yang didaftarkan. Pertanyaan nomor 20 memiliki respon yang tidak sesuai meskipun memiliki suatu makna jika

diucapkan secara langsung. Metode Fulltext Search Boolean Mode tetap akan mencocokkan pola berdasarkan kata dalam pertanyaan ketika pertanyaan tersebut tersusun dengan pola yang tidak terurut. Respon yang diberikan akan sesuai dengan pola yang ditemukan berdasarkan kata penyusun dari pertanyaan yang diberikan.

Gambar 2. Hasil Percakapan Chatbot

• 4.1.    Pengujian Fulltext Search Boolean Mode

  • 4.1.1.    Perhitungan Boolean Mode

Pengujian dilakukan pada penerapan Metode Fulltext Search Boolean Mode yang diterapkan pada kasus chatbot. Pengujian dilakukan untuk mengetahui cara kerja Metode Fulltext Search Boolean Mode pada kasus chatbot. Data pola dan respon yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 3.

Gambar 3. Data Pola dan Respon Chatbot

Data pola dan respon berjumlah 19 data. Data ini digunakan untuk ujicoba pengenalan pola dengan menggunakan Fulltext Search Boolean Mode dari MySQL. Pengujian Fulltext Search Boolean Mode pada sistem chatbot dapat dilihat pada Gambar 4.

Gambar 4. Implementasi Boolean Mode Pada Chatbot Wisata

Gambar 4 merupakan contoh implementasi penggunaan Fulltext Search Boolean Mode dari MySQL. Boolean Mode melakukan pencarian terhadap kata ‘lokasi bedugul’ dan menghasilkan relevansi kata terhadap data dengan ID 5,1,2,3,6,7,8,9 dan 10. Data dengan ID 5 memiliki relevansi tertinggi karena mengandung kemiripan lebih banyak dibandingkan data dengan ID 1,2,3,6,7,8,9 dan 10. Persamaan 3 diterapkan dalam menentukan nilai relevansi data. Tabel 3 merupakan pencarian term frequency (TF) atau tingkat kemunculan kata pada dokumen.

Tabel 3. Term Frequency (TF) Kata

ID	Kata	TF
5	Lokasi	1
	Bedugul	1
6	Lokasi	1
	Sangeh	0

Tabel 3 menunjukkan TF pada data dengan ID 5 dan 6. Data dengan ID 5 memiliki nilai kemunculan pada setiap kata ‘lokasi’ dan ‘bedugul, sedangkan data dengan ID 6 hanya memiliki nilai kemunculan pada kata ‘lokasi. Perhitungan dilanjutkan dengan mencari nilai Inverse Document Frequency (IDF) kata ‘lokasi bedugul’ pada dokumen. Tabel 4 merupakan perhitungan IDF.

Tabel 4. Inverse Document Frequency (IDF) Kata

ID              Kata                         IDF

5	Lokasi	log10( 19 / 9 )
	Bedugul	log10( 19 / 1 )
6	Lokasi	log10( 19 / 9 )
	Bedugul	log10( 19 / 0 )

Tabel 4 menunjukkan nilai IDF pada data dengan ID 5 dan 6. Nilai IDF didapatkan dari total dokumen dibandingkan dengan jumlah dokumen yang terkait dengan kata ‘lokasi’ dan ‘bedugul’. Perhitungan dilanjutkan dengan memasukkan nilai TF dan IDF pada persamaan 1.

Tabel 5 merupakan penerapan nilai TF dan IDF dalam rumus.

Tabel 5. Hasil Perhitungan Sementara

ID         Kata           Rumus                            Hasil Sementara

5	Lokasi Bedugul	1* log10( 19 / 9 )* log10( 19 / 9 ) 1* log10( 19 / 1 )* log10( 19 / 1 )	0.10530744850045075 1.6352107719498268
6	Lokasi	1* log10( 19 / 9 )* log10( 19 / 9 )	0.10530744850045075
	Bedugul	1* log10( 19 / 0 )* log10( 19 / 0 )	0

Tabel 5 merupakan hasil perhitungan sementara dari penerapan rumus pada Persamaan 1. Proses selanjutnya yaitu penerapan rumus pada Persamaan 3. Hasil sementara dari kata ‘lokasi’ dan ‘bedugul’ dijumlahkan. Tabel 6 merupakan hasil dari penerapan rumus pada Persamaan 3.

Tabel 6. Hasil Perhitungan Akhir

ID	Rumus	Hasil
5	0.10530744850045075 + 1.6352107719498268	1.74051822045027755
6	0.10530744850045075 + 0	0.10530744850045075

Tabel 6 merupakan hasil akhir dari perhitungan penerapan Fulltext Search Boolean Mode. Hasil perhitungan pada data dengan ID 5 yaitu 1.74051822045027755 dan pada Gambar 4 nilai relevansinya yaitu 1.7405182123184204. Hasil pada perhitungan manual dengan menjalankan query mendapatkan hasil yang sama jika dilakukan pembulatan.

• 5.    Kesimpulan

Sistem chatbot dengan menerapkan Fulltext Search Boolean Mode dari MySQL dapat diterapkan dengan baik. Boolean Mode memiliki nilai relevansi yang dapat dijadikan acuan data pola yang paling relevan. Pengujian yang dilakukan menunjukkan 19 jawaban sesuai dan 6 jawaban tidak sesuai. Pola yang didaftarkan mempengaruhi hasil yang akan dikeluarkan sebagai respon. Semakin banyak pola yang didaftarkan maka akan semakin tinggi kemungkinan dalam menemukan pola yang paling relevan.

Daftar Pustaka

• [1]    I. N. Piarsa, I. G. Udayana Putra, and A. A. K. Oka Sudana, “The Implementation of Tree

Method in Geographic Information System of Mother Temple Mapping and its Linkages based on Web,” International Journal of Computer Applications, vol. 148, no. 10, pp. 9– 12, 2016.

• [2]    D. Putu, A. Sanjaya, I. K. A. Purnawan, N. Kadek, and D. Rusjayanthi, “Pengenalan

Tradisi Budaya Bali melalui Aplikasi Game Explore Bali Berbasis Android,” Lontar Komputer, vol. 7, no. 3, pp. 162–173, 2016.

• [3]    N. P. S. Franza, A. A. K. Oka Sudana, and K. S. Wibawa, “Application of basic Balinese

dance using augmented reality on android,” Journal of Theoretical and Applied Information Technology, vol. 90, no. 1, pp. 61–66, 2016.

• [4]    A. A. K. Oka Sudana, K. S. Wibawa, and I. M. A. D. Tirtha, “Learning media of Balinese

script writing based on augmented reality,” Journal of Theoretical and Applied Information Technology, vol. 90, no. 1, pp. 31–39, 2016.

• [5]    E. N. S. C. P and I. Afrianto, “Rancang Bangun Aplikasi Chatbot Informasi Objek Wisata

Kota Bandung dengan Pendekatan Natural Language Processing,” Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika, vol. 4, no. 1, pp. 49–54, 2015.

• [6]    M. Maskur, “Perancangan Chatbot Pusat Informasi Mahasiswa Menggunakan Aiml

Sebagai Virtual Assistant Berbasis Web,” Kinetik, vol. 1, no. 3, 2016.

• [7]     S. V Doshi, S. B. Pawar, A. G. Shelar, and S. S. Kulkarni, “Artificial Intelligence Chatbot

in Android System using Open Source Program-O,” International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering, vol. 6, no. 4, pp. 816–821, 2007.

• [8]    A. Hanafi, I. M. Sukarsa, A. A. K. Agung, and C. Wiranatha, “Pertukaran Data Antar

Database dengan Menggunakan Teknologi API,” Lontar Komputer, vol. 8, no. 1, pp. 22– 30, 2017.

• [9]    DevMySQL,     “Boolean      Full-Text     Searches.”     [Online].     Available:

https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/fulltext-boolean.html. [Accessed: 10-Jun-2017].

• [10]    M. Lord, “Rankings with InnoDB Full-Text Search.” [Online]. Available: http://mysqlserverteam.com/rankings-with-innodb-full-text-search/. [Accessed: 10-Jun-2017].

153