Vol. 5 No. 1 (April 2021)

## SISTEM CUSTOMER SERVICE PT KERETA API INDONESIA (PERSERO) BERBASIS CHATBOT MENGGUNAKAN KOMPUTASI BAHASA
Nia Shafira * , Etin Martiana, Rengga Asmara
Program Studi D4 Teknik Informatika, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Indonesia Email: nia.shafira26@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol5No1.pp37-41

## ABSTRACT
As the main train service provider company in Indonesia, PT Kereta Api Indonesia (PT KAI) has many customers who need information. In order to maintain customer loyalty, PT KAI must respond quickly and be adaptive to technology  to  provide  the  best  service  to  customers.  Limited  human  resources  make  PT  KAI  unable  to  serve customers simultaneously, so customers often have to wait for a response. In order to provide the best service, automatic messages are needed in order to help customer service performance respond quickly and at the same time with no cost, access anytime and anywhere. This study proposes a new approach with chatbots as a medium for  conveying  automatic  information  quickly  and  simultaneously.  This  chatbot  is  made  with  a  computational language  that  focuses  on  natural  language  modeling  and  cosine  similarity  as  a  method  for  calculating  the proximity of inputs and databases. This research can help PT KAI's customer service workers to answer customer needs automatically.
Keyword: Customer Service System, Chatbot, Language Computation, Cosine Similarity.

## ABSTRAK
Sebagai perusahaan utama penyedia jasa kereta api di Indonesia, PT Kereta Api Indonesia (PT KAI) memiliki banyak pelanggan yang membutuhkan informasi. Demi menjaga loyalitas  pelanggan,  PT  KAI  harus  memberikan respon cepat dan bersikap adaptif terhadap teknologi  untuk memberikan layanan terbaik kepada pelanggan. Keterbatasan sumber daya manusia membuat PT KAI tidak  bisa melayani pelanggan secara bersamaan, sehingga pelanggan seringkali  harus menunggu  untuk  mendapatkan  respon.  Demi  memberikan  pelayanan  terbaik, pesan  otomatis dibutuhkan agar dapat membantu kinerja customer service menjawab secara cepat dan dalam waktu bersamaan dengan tanpa biaya, akses kapanpun dan dimanapun. Penelitian ini mengajukan pendekatan baru dengan chatbot sebagai media untuk  menyampaikan informasi otomatis secara cepat dan bersamaan. Chatbot ini dibuat dengan komputasi  bahasa  yang  fokus  pada  pemodelan  natural  language  dan  cosine  similarity  sebagai  metode  untuk menghitung kedekatan input dan database. Penelitian ini dapat membantu pekerja customer service PT KAI untuk menjawab kebutuhan pelanggan secara otomatis.
Kata Kunci: Sistem Pelayanan Pelanggan, Chatbot, Komputasi Bahasa, Cosine Similarity.

## PENDAHULUAN
Transportasi  merupakan  pendukung  setiap kegiatan  manusia  yang  terkait  mobilisasi  barang maupun manusia dalam kehidupan. Di Indonesia kita mengenal tiga jenis transportasi yang digunakan, yaitu transportasi  udara,  laut  dan  darat.  Kereta  api merupakan  salah  satu  moda  angkutan  darat  yang memiliki banyak keunggulan, yakni  dapat  mengangkut banyak  orang  dalam  sekali  perjalanan  atau  bersifat masal,  irit  bahan  bakar,  efisien,  hemat  pemakaiaan lahan serta ramah lingkungan.
Berdasarkan  data  dari  Badan  Pusat  Statistik, jumlah penumpang Kereta Api  Indonesia  pada  bulan Febuari  2020  mencapai  32.286  jiwa  (Badan  Pusat Statistik, 2020). Banyaknya  jumlah penumpang  kereta
api  menuntut PT Kereta Api Indonesia (Persero) untuk terus  memperbaiki  diri  di  berbagai  sektor.  Sebagai perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  jasa,  sektor layanan pun tak luput dari perhatian perusahaan. Dalam usahanya untuk memberikan  layanan terbaik, PT KAI juga  harus  beradaptasi  pada  perkembangan zaman dalam  memberikan  fasilitas  layanan  kepada  para pelanggan.
Sebagai perusahaan  besar, tentu  saja PT  KAI memiliki  banyak  pelanggan  yang  membutuhkan informasi,  namun  customer  service  yang  disediakan oleh  PT  KAI  mengharuskan  pelanggan  untuk menunggu  mendapatkan  giliran  pelayanan,  terbatas akan  jam  kerja,  memungkinkan  terjadi human  error. Terbatasnya  sumber  daya  pekerja  menyebabkan  PT
KAI  tidak  dapat  melayani  seluruh  pelanggan secara bersamaan  dalamsatu  waktu,  sehingga  pelanggan harus  mengantriuntuk  mendapatkan  informasi  yang dibutuhkan. Jam aktif berkerja juga menjadi salah satu permasalahan  pada  layanan  perusahaan  PT  KAI karena layanan yang ditawarkan membutuhkan tenaga manusia  yang  harus  stand-by  dalam  melayani pelanggan.
Pada  penelitian  ini,  dibuat  fitur  baru  berbasis chatbot untuk memberikan fasilitas pelayanan kepada konsumen  PT  KAI  tanpa  batasan  ruang  dan  waktu. Chatbot ini dibangun dengan komputasi bahasa yang bertujuan  agar  pengguna  merasa  familiar  dengan teknologi  chatbot serta mudah dalam  berkomunikasi dengan  menggunakan  bahasa  indonesia  formal maupun  non-formal kepada  sistem  sehingga  dapat tercipta pola komunikasi yang interaktif dan tidak terkesan kaku.  Penggunaan  chatbot  ini  juga  dipilih  agar banyak konsumen yang bisa dilayani dalam satu waktu tanpa  perlu  menunggu.  Adapun  fitur-fitur  pada chatbot ini antara lain: pencarian informasi umum, cek jadwal kereta api dan juga pemesanan  tiket kereta api melalui marketplace Tokopedia.

## STUDY PUSTAKA PT Kereta Api Indonesia (Persero)
PT  Kereta  Api  Indonesia  (PT  KAI)  adalah perusahaan  BUMN  yang  melayani  jasa  transportasi umum  kereta  api.  Berpusat  di  kota  Bandung, perusahaan  ini tersebar di Pulau Jawa  dan Sumatera. Jasa angkutan darat ini disukaioleh  masyarakat karena dianggap  memiliki keunggulan  dibandingkan  dengan sarana transportasilainnya, diantaranya adalah memiliki jadwal  yang  jelas,  memiliki  jalur  sendiri berupa  rel, harga  tiket  yang  cenderung  murah,  dan  juga  bisa diandalkan  sebagai  salah  satu  solusi  macet  yang makin menjamur di Indonesia.  PT KAI menyampaikan profil perusahaan melalui logo yang dimilikinya.

## Customer Service
Customer  service  adalah  pegawai  atau karyawan yang sengaja diben-tuk untuk memberikan informasi  kepada  calon  konsumen  dan  konsumen. Untuk  meningkatkan  jumlah  konsumen  dan menghadapi  persaingan  bisnis,  setiap  perusahaan menggunakan  berbagai  cara  dalam  memberikan pelayanan  kepada  konsumennya.  Dengan  adanya perkembangan  teknologi,  perusahaan  juga  dapat memaksimalkan peran customer service (Nugroho, Adi, &  Gumelar,  2020).  Saat  ini,  PT  KAI  menggunakan berbagai  macam  customer  service  seperti  jasa customer service officer, customer service call center
dan customer service online.

## Penelitian Terkait
Beberapa  penelitian  yang  dijadikan  penulis sebagai  dasar  dalam  melakukan  penelitian  ini diantaranya  perancangan  chatbot  e-commerce  dalam menjawab  pertanyaan  pelanggan  (Bhawiyuga,  Fauzi, Pramukantoro,  &  Yahya,  2017),  penggunaan  asisten virtual  dalam  pelayanan  pelanggan  pada  PT. Telkomsel (Perdana & Irwansyah, 2019), penggunaan chatbot  dengan  dialogflow  dan  messenger  untuk pelayanan  pada  e-commerce  (Oktavia,  2019), perancangan  aplikasi  milki  bot  terintegrasi  dengan web CMS untuk customer service pada UKM MINSU (Imamah  &  Dores,  2018)  dan  perancangan  helpdesk pada  sistem  informasi  terpadu  di  Universitas  Sam Ratulangi (Benedictus, Wowor, & Sambul, 2017).

## METODE PENELITIAN

## Studi Literatur
Studi  literatur  merupakan  langkah  awal  dalam pengerjaan  proyek  akhir  ini.  Tahapan  ini  merupakan tahap penting untuk mempelajari teori-teori serta konsep teknis  maupun  non-teknis  yang  menunjang  dalam pengerjaan  proyek  akhir  ini.  Literatur  yang  penulis gunakan  adalah  pembahasan  mengenai  kekurangan pada  sistem  customer  service,  studi  terkait  layanan- layanan  yang  telah  diberikan  oleh  PT  KAI, metode untuk mendapatkan jawaban yang tepat sebagai respon chatbot kepada pengguna.

## Pengumpulan Data
Tahap  ini  akan  dilakukan  pengumpulan  data yang diperlukan untuk mendukung pengerjaan proyek akhir.  Data  yang  dibutuhkan  antara  lain;  data pertanyaan serta jawaban yang  biasa dilontarkan oleh pengguna kereta api, data  terkait  profil  perusahaan, data  mengenai  jadwal  kereta  api.  Data  tersebut didapatkan dari berbagai sumber.

## Perancangan Sistem
Setelah  melakukan  studi  literatur  dan pengumpulan  data,  maka  tahap  selanjutnya  adalah perancangan sistem. Perancangan sistem pada proyek akhir ini meliputi perancangan database,  perancangan chatbot  menggunakan  text  mining,  perancangan interface dan perancangan web admin.

## Implementasi Sistem
Pada  tahap  ini,  penulis  mengimplementasikan sistem  yang telah  dirancang  pada tahap  perancangan sistem  untuk selanjutnya  diimplementasikan kedalam
bentuk  aplikasi. Pada tahap implementasi ini, penulis memanfaatkan  LINE  Messenger  sebagai  platform chatbot.

## Pengujian dan Analisis
Pada  tahap  ini,  penulis  melakukan  pengujian terhadap  sistem  yang  telah  diimplementasikan  pada tahap  implementasi  sistem.  Pengujian  dilakukan dengan menguji ketepatan jawaban serta membandingkan  sistem  yang  telah  dibuat  dengan tujuan  yang  ingin  dicapai.  Setelah  itu,  analisis dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  sistem  sudah berhasil mengatasi masalah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Perhitungan Cosine Similarity
Dalam  menghitung  kedekatan  dua  kalimat, antara input  user dan  data yang  ada pada  database, penulis  menggunakan  metode  cosine  similariy. Pengujian  proses  perhitungan  cosine  similarity  ini diperlukan  agar  dapat  menganalisa,  apakah  jawaban chatbot telah sesuai dengan nilai cosine yang tertinggi.
Tabel 1. Sample Perhitungan Cosine Input User Data di Database Nilai Cosine Railmin, kereta- kereta lain kapan beroperasi lagi? 0.816496580928 Apakah yang disebut Kereta Lokal ? 0.408248290464 Kereta Kereta joglosemar mulai beroperasi 0.316227766017 kapan @KAI121 ? @KAI121 kereta lokal 0.288675134595
rangkas-merak
Sesuai  hasil  dari  tabel  1,  dapat  disimpulkan bahwa  fungsi  perhitungan  cosine  similarity  telah berjalan dengan semestinya pada sistem, karena sistem memberikan jawaban sesuai nilai cosine yang tertinggi. Selain  itu,  dari studi kasus  di atas,  didapati  bahwa panjang  pendeknya  kalimat  berpengaruh  pada score cosine  similarity,  kalimat  yang  dimaksud  adalah gabungan  antara  kalimat  input maupun kalimat  yang ada pada database.

## Unit Testing
Pengujian  unit  memiliki  tujuan  untuk mengetahui  apakah  chatbot  dapat  memberikan jawaban secara benar ketika diberi input.
Gambar 1. Sample Percakapan 1
Chatbot  telah  memiliki  pengetahuan  seputar reschedule tiket kereta api pada database. Pada gambar 1  terlihat  bahwa  chatbot  menjawab  sesuai konteks, meski input yang diberikan bukan berupa kalimat formal maupun kalimat terformat.
Chatbot  diberi  inputan  diluar  topik  KAI, sehingga tepat jika chatbot tidak memberikan jawaban (tidak mengerti maksud input). Namun ketika didapati kata  yang  sama  seperti  kata  “kapan”,  chatbot  akan memberi respon seperti pada gambar 2. Jika diselidiki lagi,  saat  user  memilih  “2”,  chatbot  seakan-akan memberikan  pertanyaan  lanjutan,  namun  sebenarnya itu  bukanlah  pertanyaan  berantai,  respon  chatbot merupakan data twitter hasil crawling yang merupakan reply dari admin @kai121 terhadap tweet mention yang didapat.  Sehingga  saat  user  hendak  menjawab pertanyaan  chatbot,  chatbot  akan  menganggap  hal tersebut  sebagai  inputan  baru. Dari kasus  ini, dapat dipelajari bahwa tidak semua data twitter @kai121 siap digunakan.
Gambar 3. Sample Percakapan 3
Proses  pencarian  jawaban  yangdilakukan  oleh chatbot adalah dengan menghitungkesamaan kata yang muncul,  sehingga  ketika  chatbot  diberi  inputan kompleks  seperti  pada  gambar  3, chatbot  tidak  bisa memahami  bahwa  inti  dari  pertanyaan di atas adalah “cara membeli tiket”.
Gambar 4. Sample Pertanyaan Jadwal
Mencari jadwal kereta Surabaya – Jakarta dengan beda  stasiun,  sehingga  jadwal  dapat  ditemukan. Setelah jadwal berhasil muncul,proses pemesanan akan dilempar ke website Tokopedia, sehingga hasil dari klik “Pesan Sekarang”.

## Perhitungan Error Rate
Sistem juga telah diuji dengan  banyak  varian inputan, diambil 120 data sampling untuk perhitungan error rate.
Tabel 2. Perhitungan Error Rate Testing Query 120 Processed 120 True Answer 89 Wrong Answer 31 Error Rate 74,167 %
Vol. 5 No. 1 (April 2021)

## KESIMPULAN
Kereta  api  merupakan  salah  satu  moda angkutan darat yang memiliki banyak keunggulan, yakni dapat  mengangkut  banyak  orang  dalam  sekali perjalanan atau bersifat masal, irit bahan bakar, efisien, hemat  pemakaiaan  lahan  serta  ramah  lingkungan. Berdasarkan  data  dari  Badan  Pusat  Statistik,  jumlah penumpang Kereta Api Indonesia pada bulan Febuari 2020  mencapai  32.286  jiwa.  Banyaknya  jumlah penumpang  kereta  api  menuntut  PT  Kereta  Api Indonesia  (Persero)  untuk  terus  memperbaiki  diri  di berbagai sektor, terutama sektor pelayanan pelanggan agar  dapat  menjangkau  pelanggan  dimanapun  dan kapanpun.
Pada  penelitian  ini,  penulis  telah  menerapkan bidang  ilmu  komputasi  bahasa  dalam  pembuatan chatbot  melalui  proses  text  mining  serta  proses pengecekan sinonim. Secara keseluruhan, sistem  telah berjalan  sebagaimana  mestinya,  akurasi  chatbot mencapai 74 % dengan rata-rata waktu respon mencari 11 detik. Kehandalan  chatbot sangat bergantung pada proses  text  mining,  sehingga untuk membuat chatbot yang  mengerti  alami  bahasa  manusia,  diperlukan untuk  selalu  memperkaya  serta  mengupdate  kata dalamkamus stopword    list dan juga kamus sinomim.. Penggunaan data twitter sebagai sumber pengetahuan chatbot tidak serta merta  dapat langsung digunakan, diperlukan  filtering  data  sebelum  data  disimoan  ke dalam database.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan Pusat Statistik. (2020). Jumlah Penumpang Kereta Api. Retrieved from https://www.bps.go.id/
Benedictus, R. R., Wowor, H., & Sambul, A. (2017). Rancang Bangun Chatbot Helpdesk untuk Sistem Informasi Terpadu Universitas Sam Ratulangi. E-Journal Teknik Informatika , 11 (1),
1–7.
Bhawiyuga, A., Fauzi, M. A., Pramukantoro, E. S., & Yahya, W. (2017). Design of E-Commerce chat robot for automatically answering customer question. 2017 International Conference on Sustainable Information Engineering and Technology (SIET) , 159–162. IEEE.
Imamah, F., & Dores, A. (2018). Aplikasi chatbot (milki bot) yang terintegrasi dengan web CMS untuk customer service pada UKM MINSU.
Jurnal Cendikia , 16 (2), 100–106.
Nugroho, A., Adi, D. P., & Gumelar, A. B. (2020). Chatbot Untuk Customer Service Berbasis Teks dan Suara pada Sistem Manajemen Pemesanan (OMS) Menggunakan Platform Android. Jurnal
Repositor , 2 (6), 683–690.
Oktavia, C. A. (2019). Implementasi Chatbot Menggunakan Dialogflow dan Messenger Untuk Layanan Customer Service Pada E-Commerce. Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan , 4 (3),
36–40.
Perdana, R. P., & Irwansyah. (2019). Implementasi Asisten Virtual Dalam Komunikasi Pelayanan Pelanggan (Studi Kasus Pada Layanan Pelanggan Telkomsel). Jurnal Komunikasi , 11 (2), 183–196.