Terdapat beberapa kendala bagi Mahasiswa S1 Teknik Informatika dalam mendapatkan informasi
akademik seperti, informasi dari teman satu angkatan terkadang tidak tepat sasaran. Informasi akademik
tidak secara langsung atau realtime dijawab oleh pihak program studi. Dan kendala dalam hal efisiensi,
dimana pertanyaan yang ditanyakan oleh mahasiswa adalah pertanyaan yang sama dan ditanyakan secara
berulang. Maka dibuat suatu sistem Chatbot Telegram yang menjadi alternatif untuk mengatasi kendala
kendala tersebut. Dengan Library Sastrawi Stemmer sebagai pustaka PHP untuk pre-processing pesan,
metode TF-IDF digunakan untuk pembobotan kata, dan metode Cosine Similarity untuk menghitung
kemiripan antara dua objek. Hasil dari penelitian adalah Akurasi yang dihitung menggunakan persamaan
Confusion Matrix dari 10 data uji sebesar 90% dan rata-rata waktu eksekusi sistem chatbot dalam menjawab
pertanyaan sebesar 1,763 sekon.

There are several obstacles for Informatics Engineering students to get academic information
such as, the information from classmates is not on target. Academic information not directly or realtime
answered by Informatics Engineering Study Program. And constraints in terms of efficiency where the
questions asked by college student are the same questions and asked repeatedly. Then, a Telegram Chatbot
system was created become an alternative to solve the problems. With Library Sastrawi Stemmer as PHP
Library for message pre-processing, TF-IDF method used for word weighting, and Cosine Similarity
method to calculate the similarity between two objects. The result of this research is accuracy that
calculated using confusion matrix from 10 test data equation by 90% and the average execution time of
chatbot system for answering questions is 1,763 second.