## Chatbot pada E-Commerce berbasis Android dengan Pendekatan Natural Language Processing

## Febri Fitra Ramadhan
Universitas Amikom Purwokerto, Jl. Letjend Pol. Soemarto, Watumas, Purwanegara, Kec. Purwokerto Utara, Kabupaten Banyumas, Jawa Tengah 53127, Indonesia Febri.framadhan@gmail.com

## A R T I C L E   I N F O

## ABSTRACT
Article History:
Received November 29, 2020 Revised December 21, 2020 Accepted February 20, 2021 Available Online February 28, 2021
Jago Prima store is a shop that sells herbal medicines that are provided in the city of Purwokerto. Sales in the shop only serve sales and transactions by coming directly to the store so it is difficult for the store to serve customers from out of town and the system introduces its products to customers who only use posters, display products in the store and connect directly with shop sellers. purwokerto region. The purpose of this research is  to  produce  an  Android-based  e-commerce  application  by  utilizing  chatbot  at Jagoprima  herbal  shop  to  gain  benefits  from  marketing  and  services.  as  a  media  to introduce its products and to facilitate customers to buy at Jago Prima stores. In making this  application  using  Java  as  a  programming  language  and  Firebase  as  a  database using  Diagflow  as  a  platform  that  provides  Natural  Language  Processing  (NLP) services. The system development method used in this study is a waterfall with analysis, design, coding, testing. Testing is done with two Alpha Testing and Beta Testing, Alpha testing  functional  system  testing  is  running  well,  and  Beta  Testing  is  done  using  a questionnaire  method  for  testing  the  system  on  end  users,  obtained  a  percentage  of 87.56% category strongly agreed and the system is feasible to implement.
Keywords:
Natural Language Processing;
Chatboot; E-Commerce
Kata Kunci: Natural Language Processing; Chatboot;
E-Commerce
Correspondence: Telephon: +62 85951218906 E-mail:
febri.framadhan@gmail.com

## ABSTRAK
Toko Jago Prima merupakan toko yang menjual obat-batan herbal yang berlokasi di kota Purwokerto.  Proses  penjualan  yang  berjalan  menggunakan  cara  konvensional  dengan melayani  pembelian  di  toko  sedangkan  beberapa  pelanggan  dari  luar  kota  yang melakukan pemesanan melalui telephone, penjualan konvensional ini berdampak pada penjualan  yang  didominasi  pelanggan  dalam  kota  dan  pemesanan  lewat  telephone mengakibatkan  transaksi  tidak  terarsip  dengan  baik  toko  tidak  leluasa  menawarkan produk lain yang jumlahnya banyak. Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan aplikasi e-commerce berbasis android dengan memanfaatkan chatbot pada toko jamu jagoprima untuk  memperluas  jangkauan  pemasaran  dan  pelayanan.  Menggunakan  chatbot pelanggan  akan  dapat  menemukan  jamu  sesuai  dengan  keinginannya.  Dalam pengembangan aplikasi ini menggunakan Java sebagai bahasa pemograman dan Firebase sebagai database menggunakan Diagflow sebagai paltform yang menyediakan layanan Natural  Language  Processing  (NLP).  Metode  pengembangan  sistem  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  waterfall  dengan  tahapan  analisis,  desain,  pengkodean, pengujian. Pengujian dilakukan dengan dua pendekatan Alpha Testing dan Beta Testing, hasil pengujian Alpha Testing semua fungsional sistem berjalan dengan baik, dan Beta Testing dilakukan menggunakan metode kuesioner untuk menguji sistem pada pengguna akhir,  didapat  prosentase  87,56%  sehingga  hasil  dari  penelitian  kuesioner  yang dilakukan termasuk kategori sangat setuju dan sistem layak di implementasikan.

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  informasi  telah  mempengaruhi  hampir  semua  aspek  kehidupan,  salah  satunya dalam dunia bisnis yaitu melalui media internet . Teknologi internet merupakan faktor pendukung yang sangat efektif pada masa sekarang dan memungkinkan masyarakat untuk menikmati berbagai kemudahan yang dihasilkan teknologi. Teknologi internet banyak digunakan sebagai sarana pemasaran dan pemesanan produk khususnya pada bidang adroid  yang saat ini sangat berperan dalam penyampaian informasi. Salah satu gaya hidup baru yang lahir adalah belanja via internet atau sering disebut E-Commerce yang dalam bahasa Indonesia bisa diartikan belanja online [1].
E-Commerce mulai berkembang di Indonesia sekitar tahun 2000, dan mulai menjadi suatu tren baru dalam dunia internet untuk  dijadikan  sebuah  media  bisnis  bagi  perusahaan  dalam  mengembangkan  strategi bisnisnya  untuk  mencapai  keberhasilan  usaha  bisnisnya.  Keberadaan  e-commerce  merupakan  alternatif bisnis yang cukup menjanjikan untuk diterapkan pada saat ini, karena  e-commerce memberikan banyak kemudahan bagi kedua belah pihak, baik dari pihak penjual (merchant) maupun dari pihak pembeli (buyer) di dalam melakukan transaksi perdagangan, meskipun para pihak berada di dua benua berbeda sekalipun. Dengan e-commerce setiap transaksi tidak memerlukan pertemuan dalam tahap negoisasi. Oleh karena itu jaringan internet ini dapat menembus batas geografis dan teritorial termasuk yurisdiksi hukumnya [2].
Salah  satu  kunci  keberhasilan  usaha  kecil  menengah  (UKM)  adalah  tersedianya  pasar  yang  jelas  bagi produknya.  Pasar  tidak  harus  dengan  membuka  toko  tetapi  bisa  juga  membuka  toko online atau  yang disebut  E-Commerce  lewat  dunia internet .  Menghadapi  mekanisme  pasar  yang  makin  terbuka  dan kompetitif, penguasaan pasar merupakan prasyarat untuk meningkatkan suatu usaha. Oleh karena itu, peran pemerintah  diperlukan  dalam  mendorong  keberhasilan  UKM  untuk  memperluas  akses  pasar  melalui pemberian fasilitas teknologi informasi berbasis android yang dapat digunakan sebagai media komunikasi bisnis global [1].
Agen jamu tradisional merupakan salah UKM dengan skala besar dikarenakan sudah memenuhi kriteria menurut UU No. 9 tahun 1995 Memiliki kekayaan bersih paling banyak Rp. 200.000.000,- (Dua Ratus Juta Rupiah) tidak termasuk tanah dan bangunan tempat usaha. Agen jamu tradisional sudah memasarkan produknya dengan membuka toko jamu yang menjual produk-produk terkenal seperti Sido Muncul, Air Mancur, Jamu Jago dan jamu racikan rumahan. Toko Jago Prima merupakan salah satu  toko yang menjual obat-obat herbal atau biasa di sebut jamu yang berdiri tahun 2004 sampai saat ini. Toko ini memiliki 5 cabang di kota Purwokerto yang betempat di Pabuaran, Glempang, Karangsalam, dan Sawangan dengan penghasilan pertoko rata-rata perbulan adalah Rp. 15.000.000. Namun proses penjualan yang dilakukan toko  Jago  prima  saat  ini  masih  konvensional  (langsung  datang  ke  toko)  dan  mulai  menerima  pesanan melalui telfon dengan menjual barang kepada konsumen secara grosir dan eceran.
Berdasarkan hasil wawancara peneliti dengan pemilik toko Jago Prima, terdapat kendala yang dihadapi terkait proses penjualan, karena toko hanya melayani penjualan dan transaksi dengan cara datang langsung ke toko, padahal beberapa pelanggan berasal dari luar kota. Menurut pemilik toko ada 21 pelanggan yang berasal dari luar purwokerto seperti purbalingga ,cilacap dan sokaraja yang membeli ketoko dan terkadang memasan  hanya  melalui  telphone  kemudian  barang  dikirim  kerumah  pelanggan,  pemesanan  model  ini sering tidak terdokumentasi dengan baik sehingga, menimbulkan masalah yaitu komplain dari pelanggan diantaranya karena salah barang maupun jumlah tidak sesuai permintan. Permasalahan lain yang terjadi pada toko  yaitu  sistem  memperkenalkan  produknya  kepada  pelanggan  yang  hanya  mengunakan  poster, pajangan  produk  pada  toko  dan  interaksi  langsung  dengan  penjual  toko.  Sehingga  informasi  tentang kegunaan produk terbatas dan pemasaran toko Jago prima hanya mencangkup wilayah purwokerto. Karena itu dibutuhkan aplikasi yang dapat menampilkan barang dan memiliki pelayanan 24 jam untuk memperluas pemasaran.
Jika  sistem    pemasarannya    mengandalkan  media    interaksi    dengan    konsumen    (pelanggan)  secara langsung  dan  masih  berpusat  pada  lokasi tertentu.  Hal  ini  tentunya  menyulitkan  pihak manajemen untuk  meningkatkan  jumlah  penjualan dan  memperluas  cakupan  area  pemasarannya [3]. Mobilitas dan    liberalisasi    pasar    yang    terbatas  membuat  pihak  manajemen  harus  melakukan  inovasi  perluasan pasar,  sasaran    melalui    perancangan    dan  pemanfaatan    E-Commerce.    Konsumen    (pelanggan)  dapat melakukan    pemesanan    dan    pembelian   tanpa  batasan    tempat    dan    waktu,   tanggap    akan    kekinian informasi [4].
E-commerce memberikan manfaat bagi Toko Jago Prima yaitu meningkatkan target pasar karena dengan adanya transaksi online . Selain itu dengan adanya e-commerce dapat menurunkan biaya operasional toko, meningkatkan supply management dan Customer loyalty . Customer loyalty sebagai salah satu manfaat E- commerce  dapat  dibangun  dengan  pelayanan  terbaik  yang  diberikan  oleh  perusahaan  khususnya  pada layanan customer service dalam menanggapi keluhan dan saran dari customer. Sistem layanan yang cepat dan tanggap dibutuhkan dalam pelayanan customer service .
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  khususnya  artificial  inteligence,  saat  ini  telah  dikembangkan teknologi Chatbot. Chatbot merupakan suatu algoritma dan pemrograman untuk memberikan respon atau interaksi dengan user melalui pesan teks maupun suara [5]. Untuk memberikan respon maka digunakan platform NLP (Natural Language Processing) yang disebut Dialogflow.
Dialogflow  merupakan  platform  untuk  pengembangan  chatbot  berdasarkan  bahasa  alami  manusia. Dialogflow, sebuah framework yang dapai diintegrasikan dengan platform messenger social media seperti facebook, line, whatsapp, telegram dan google assistant [6].
Menggunakan  chatbot  pada  aplikasi  e-commerce  bertujuan  mendapatkan  informasi  produk  dan memberikan tanggapan kepada pelanggan secara langsung tentang produk yang diminta. Seringkali pada e-commerce  klien  atau  pembeli  cenderung  mengekstrak  informasi  yang  sama,  misalnya  metode pembayaran  apakah  ,berapa  biaya  pengiriman  atau  jumlah  stok  barang  yang  ada.  Sehingga  terjadi pertanyaan yang sama secara berulang – ulang. Diharapkan dengan digantikannya chatbot maka pertanyan- pertanyaan  tersebut akan terjawab secara otomatis selama 24 jam [7].
Dengan  pemanfaat  Chatbot  pada  aplikasi  e-commerce  diharapkan  bisa  memeberikan  pelayanan  untuk membantu pelanggan untuk mencari barang dengan mudah dan merekomendasikan barang dengan produk lain  jika  barang  dengan  produk  yang  dicari  sedang  kosong.  Dalam  perkembangan  teknologi  saat  ini terdapat banyak penelitian yang memanfaatkan chatbot sebagai virtual assistant atau shop assistant.
Bedasarkan penjelasan  latar belakang diatas penulis  bermaksud membuat aplikasi e-commerce penjualan jamu  di  toko  Jago  prima  memanfaatkan  Chatbot  yang  digunakan  untuk  memperkenalkan  produk  yang dijual toko dan memperluas jangkauan pemasaran di toko Jamu Jago Prima..

## 2. Metode
Metode pengembangan sistem  yang digunakan pada penelitian ini adalah model waterfall. Dalam buku Rekayasa Perangkat Lunak, [8] menyebutkan bahwa salah satu model pengembangan sistem SDLC adalah dengan model waterfall.
Model SDLC air terjun (waterfall) sering juga disebut model skuensial linear (sequential linear) atau alur hidup klasik (classic lifecycle). Model air terjun (waterfall) menyediakan pendekatan alur hidup perangkat lunak  secara  sekuensial  atau  terurut  dimulai  dari  analisis,  desain,  pengkodean,  pengujian  dan  tahap pendukung (support) [8]. Berikut adalah gambar model air terjun

## Sistem/Rekayasa

## Informasi
Gambar 1.  Ilustrasi Model Waterfall [8]
Tahapan metode pengembangan sistem model waterfall menurut [8] adalah sebagai berikut :

## 2.1. Analisis kebutuhan
Pertama  dimulai  dengan  menganalisis  suatu  sistem  yang  akan  dibuat  sesuai  dengan  apa  saja  yang dibutuhkan  dalam  pembuatan  sistem,  baik  analisis  kebutuhan  hardware,  analisis  kebutuhan  software, analisis kebutuhan proses, input dan output serta analisis kebutuhan data dengan mengumpulkan informasi
Analisis Desain Pengodean
Pengujian
rinci data penjualan toko jamu jagoprima dan data kegunaan atau khasiat barang untuk pembuatan layanan chatbot.
Penggalian informasi secara rinci dilakukan dengan melakukan penguaraian terhadap data-data ke dalam komponen-komponen  yang  dibutuhkan untuk  membangun  sebuah  sistem  agar memperoleh  hasil  sesuai dengan  kebutuhan  yang  diperlukan  seperti  .memeberikan  pelayanan  kepada  pelanggan  untuk memperkenalkan barang yang ada di toko.

## Gambar 2. Alur Chatbot
Tahap pertama adalah mengidentifikasi sistem yang terdiri dari user, agent dan intent. User sebagai aktor yang  memberikan  masukan.  Selanjutnya  masukan  dari  user  akan  diterima  oleh  Agent  yang  berfungsi sebagai modul yang memiliki beberapa sample data latih yang berkaitan dengan pertanyaan atau masukan user. Agent terdiri dari intent dan entities. Setelah diterima oleh agent, selanjutnya intent mendefinisikan struktur  bahasa  masukan  atau  percakapan  yang  diterima  dan  melaksanakan  tugas  yang  akan  dilakukan berdasarkan frasa tertentu.

## 2.2. Desain
Setelah  menganalisis  kebutuhan  keseluruhan  selanjutanya  mendesain  sistem  yang  akan  dibuat.  Desain yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  dengan  membuat  UML  (Unified  Modelling  Language)  dan  desain sistem perangkat lunak. Pemodelan UML diantaranya use case diagram, class diagram, sequence diagram, dan activity diagram. Pada tahap ini dibuat suatu gambaran dan rancang bangun yang jelas dari system chatbot agar nantinya dapat dilanjutkan kedalam proses pengkodean programnya [9].

## 2.3. Pengkodean
Pengkodean penelitian ini dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman java dan dilakukan secara bertahap  oleh  peneliti  sesuai  dengan  kebutuhan  dalam  pembuatan  aplikasi  berbasis  andorid  yang  akan dibangun.

## 2.4. Pengujian (Testing)
Pengujian dilakukan dengan dua pendekatan Alpha testing dan Beta testing:
a. Alpha Testing
merupakan pengujian yang dilakukan di sisi pengembang oleh sekelompok perwakilan dari pengguna akhir dengan  mencatat  kesalahan-kesalahan  atau  masalah-masalah  penggunaan  (Pressman,  2010).  Rencana pengujian  alpha  yang  akan  dilakukan  adalah  menggunakan  metode  BlackBox.  Pengujian  blackbox berfokus  pada  persyaratan  fungsional  perangkat  lunak.  Pada  pengujian  alpha  penulis  menguji  tiap-tiap komponen apakah berjalan sesuai dengan fungsinya atau tidak.
b. Beta Testing
Beta test merupakan pengujian yang melibatkan pengguna akhir,dalam kasus ini adalah masyarakat umum dan  pelanggan  dengan  melakukan  kuesioner.    Pengujian  dilakukan  terhadap  30  responden  berdasarkan ukuran sampel yang layak dalam penelitian menurut [10].

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Analisis Kebutuhan
Berdasarkan  hasil  dari  analisis  permasalahan,  selanjutnya  adalah  analisis  kebutuhan  berupa  Analisis Kebutuhan  Non  Fungsional  dan  Analisis  Kebutuhan  Fungsional,  tujuannya  adalah  untuk  menganalisis kebutuhan apa saja untuk memecahkan permasalahan yang dihadapi.

## 3.1.2 Analisis Kebutuhan Non Fungsional
a. Kebutuhan perangkat lunak (software)
Pada tahap ini menganalisis penggunaan perangkat lunak yang diperlukan pada tahap pengembangan aplikasi.  Dengan  spesifikasi  Sistem  Operasi  Windows  10  64-BIT,  Android  Studio,  Xampp,  Node JS,Vue Js, React Native, Dialogflow, Kebutuhan perangkat keras (hardware).
b. Kebutuhan perangkat keras (hardware)
Pada tahap ini menganalisis perangkat keras yang dibutuhkan untuk pengembangan aplikasi: Proseso : Minimum,  Intel  Core  i5  Gen  6,  RAM  Minimum,  8  GB,  Disk  Space  Minimum,  60  GB,  Bandwith Minimum, 5 MB, Analisis Kebutuhan Fungsional.
c. Kebutuhan fungsional merupakan jenis kebutuhan yang berisikan proses apa saja yang diberikan oleh sistem  yang  nantinya  dibangun  oleh  peneliti.  Sistem  tersebut  dapat  digunakan  oleh  dua  golongan pengguna yang memiliki hak akses berbeda yaitu administrator dan user.
1) Kebutuhan Masukan (Input)
Administrator: Data login Administrator adalah data inputan yang dibutuhkan yaitu email dan password, Data Administrator adalah data inputan yang dibutuhkan berupa informasi dari administrator Data kategori adalah data inputan yang dibutuhkan berupa kategori dari jamu yang disediakan, Data menu adalah data inputan yang dibutuhkan berupa jamu yang disediakaN.
Pembeli:  Data  login  pembeli  adalah  data  inputan  yang  dibutuhkan  berupa  username  atau  email  dan password, Data pembeli adalah data inputan yang dibutuhkan berupa detail informasi dari pembeli, Data pesanan  adalah  data  inputan  yang  dibutuhkan  berupa  pesanan  dalam  sesekali  pemesanan,  Data  daftar pesanan adalah data inputan yang dibutuhkan berupa daftar menu produk yang dipesan.

## 2) Kebutuhan proses
Administrator:  Proses authentication Administrator adalah proses untuk hak akses administrator,  Proses pemasukan data administrator adalah sesuai informasi administrator, Proses destory authentication adalah untuk keluar hak akses,  Proses pemasukan data kategori menu yang dilakukan oleh pihak pemilik, Proses pemasukan data menu jamu yang disediakan, Proses destory authentication adalah untuk keluar hak akses.
Pembeli:  Proses  Authentication  pembeli  adalah  proses  untuk  hak  akses  pembeli,  Proses  memperbarui informasi data pembeli yang dilakukan oleh pembeli, Proses penambahan daftar pesan kedalam keranjang belanja,  Proses  perhitungan  jumlah  harga  pembayaran  dari  daftar  pemesanan,  Proses  pemasukan  data pemesanan yang dilakukan pembeli, Proses destory authentication, untuk keluar hak akses.

## 3) Kebutuhan Keluaran (Output)
Administrator:  Informasi  daftar  administrator  adalah  daftar  masyarakat  atau  pembeli  yang  sudah menggunakan  sistem,  Informasi  daftar  kategori  dari  menu  produk  yang  disediakan,  Informasi  daftar pemesanan yang dilakukan oleh pembeli.
Pembeli: Informasi mengenai daftar menu jamu yang disediakan, Informasi  daftar  pemesenan yang dilakukan pembeli.

## 3.2 Desain
Perancangan  atau  desain  arsitektur  perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk  merancang  sistem  adalah dengan menggunakan Unified Modeling Language (UML) :

## 1. Use Case Diagram

## Gambar 3. Use Case Diagram
Use case Diagram berfungsi untuk melakukan definisi aktor yang terlibat pada sistem sebagai pengguna dari aplikasi ini. Adapun aktor yang terlibat adalah administrator atau pembeli. Administrator Merupakan pengguna yang berhak mengelola data pengguna lain, seperti menambah, menghapus dan memperbarui data pengguna. Pembeli Merupakan  pengguna  yang  berhak  melakukan  pemesanan  menu  produk  yang terdaftar pada sistem, serta mengelola infoasi dari pembeli.

## 2. Class Diagram
Class adalah sebuah spesifikasi yang jika diinstansikan akan menghasilkan sebuah objek dan merupakan inti dari pengembangan dan desain berorientasi objek. Selain itu class diagram juga bisa digunakan untuk membuat perancangan database. Class diagram dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Class Diagram
Berdasarkan  Class  diagram  pada  Gambar  4,  dapat  dihasilkan  rancangan  tabel  untuk  database.  Berikut perancangan tabel database yang dibuat :

## 3.3 Pengkodean
a. Perancangan Conversational Flow
Conversational flow adalah suatu aliran percakapan yang terdapat di dalam chatbot. Conversational flow berfungsi  untuk  memberikan  aturan  baku  antara  chatbot  dan  customer.  Sebelum  customer  memperoleh kebutuhannya maka harus melalui tahap-tahap untuk ke proses tersebut
Gambar 5. Perancangan Coversational Flow
b. Implementasi Conversational Flow Menu
Conversational flow menu melakukan penanganan percakapan yang berkaitan dengan pertanyaan seputar menu yang tersedia.
Conversational Flow Menu
Conversational status Pertanyaan Conversational Tanya Produk

## Gambar 6. Bot Awal
Percakapan diawali dengan customer yang memulai pembicaraan dengan kata “halo”. Selanjutnya agent akan merespon sesuai respon yang ditentukan dalam intent.
Gambar 7. Bot respon
User akan merespon sesuai dengan data yang ada.
c. Implementasi Conversational Flow Status Pertanyaan
Conversational flow status pertanyaan melakukan penanganan percakapan yang berkaitan dengan status pertanyaan produk berdasarkan produk yang ada. Customer mendapat info produk dari bot  berdasarkan data barang yang dimasukkan.
Gambar 8. Bot awal pertanyan
Selanjutnya agent akan merespon sesuai perntanyaan pelanggan sesuai dengan data yang ada
Gambar 9. Bot respon pertanyan
d. Implementasi Conversational Flow Tanya produk
Gambar 10. Tanya Produk
Pelanggan meinputkan seputar pertanyaan soal keluhan dan bot akan merekomendasikan sesuai data yang ada.
Gambar 11. Respon tanya produk

## 3.4 Pengujian
a. Pengujian Alpha
Pengujian alpha dilakukan menggunakan metode blackbox testing, menguji fungsional sistem, hasilnya semua fungsional sistem dapat berjalan sesuai yang diharapkan
b. Pengujian Beta Pengujian beta dilakukan  pada  satu  atau  lebih  pengguna  akhir.  Pengujian beta adalah  aplikasi  dari perangkat  lunak  dalam  sebuah  lingkungan  yang  tidak  dapat  dikendalikan  oleh  pengembang  [11]. Pengujian beta berkaitan  dengan  kelayakan  aplikasi,  dalam  kasus  ini  adalah  masyarakat  umum  dan pelanggan dengan melakukan kuesioner. Pengujian dilakukan terhadap 30 responden.
Pada pengujian ini untuk mengetahui respon mereka terhadap sistem yang telah dibuat sudah sesuai dengan apa yang diharapkan oleh pengguna atau belum. Penilaian tanggapan dari responden tersebut menggunakan  skala Likert. Skala Likert adalah suatu skala yang umum digunakan dalam kuesioner dalam  riset  berupa  survei.  Skala  ini  juga  digunakan  untuk  mengukur  presepsi,  sikap  atau  pendapat seseorang atau kelompok mengenai sebuah peristiwa atau fenomena sosial [12]. Skala likert memiliki  lima  respon  dan  memiliki  nilai  tersendiri.  Titik  respon  skala likert dan  bobot nilainya pada Tabel 1.
Tabel 1. Titik Respon dan Bobot Nilai Skala Likert Titik Respon Bobot Sangat Setuju (SS) 5 Setuju (S) 4 Netral (N) 3 Tidak Setuju (TS) 2 Sangat Tidak Setuju (STS) 1 Tabel 1. Titik Respon dan Bobot Nilai Skala Likert (lanjutan) Tabel 2. Metode Kuesioner Kriteria Penilaian SS S N TS STS 1. Pengguna mudah untuk memilih dan membeli sesuai dengan menu yang di inginkan melalui Aplikasi 18 10 2 - - 2. Pengguna mudah dalam melakukan transaksi pemesanan melalui Aplikasi 14 14 1 1 -
3. Interaksi antara pengguna dengan Aplikasi jelas dan mudah dipahami 13 15 2 - - 4. Kemampuan chatbot dalam memenuhi menegtahui produk 13 14 3 - - 5. Kepuasan pengguna terhadap layanan yang diberikan chatbot 12 15 3 - -
Penilaian Responden :
Berdasarkan Tabel 2.. Jumlah responden sebanyak 30 orang dengan jumlah pertanyaan kepada responden sebanyak 5 pertanyaan. Dari hasil kuesioner dapat diperoleh rangkuman penilaian sebagai berikut :
Adapun perhitungan untuk setiap kriteria  adalah sebagai berikut:
a. Pengguna  mudah  untuk  memilih  dan  membeli  sesuai  dengan  menu  yang  di  inginkan  melalui

## Aplikasi.
Kriteria ke satu diketahui responden yang menjawab Sangat Setuju (SS) berjumlah 18 orang, Setuju (S) berjumlah 10 orang, Netral (N) berjumlah 2 orang. Sedangkan untuk Tidak Setuju (TS) dan Sangat Tidak Setuju (STS) tidak ada yang memilih. Kemudian menghitung skor tertinggi dengan rumus berikut : Y = Skor Tertinggi Likert x Jumlah Responden Sehingga dihasilkan Y = 5 x 30 = 150
Setelah itu menghitung jumlah skor dari total skor dengan rumus sebagai berikut : Jumlah Skor = T x Pn Keterangan : T = Total responden yang memilih Pn = Pilihan angka skor likert Setelah itu, langkah selanjutnya adalah menghitung jumlah skor dan total skor :
1) Jumlah skor untuk 18 orang menjawab SS = 18 x 5 = 90
2) Jumlah skor untuk 10 orang menjawab S = 10 x 4 = 40
3) Jumlah skor untuk 2 orang menjawab N = 2 x 3 = 6
4) Jumlah skor untuk 0 orang menjawab TS = 0 x 2 = 0
5) Jumlah skor untuk 0 orang menjawab STS = 0 x 1 = 0
Jumlah total skor yang dihasilkan kriteria 1 = 136 Setelah mengetahui total skor dan skor tertinggi maka dihitung hasil index kriteria 1, yaitu : (Jumlah total skor / Jumlah keseluruhan skor tertinggi) x 100% Hasil index kriteria 1 = 136/150 x 100% = 90,6%

## b. Pengguna mudah dalam melakukan transaksi pemesanan melalui Aplikasi.
Kriteria ke dua diketahui responden yang menjawab Sangat Setuju (SS) berjumlah 14 orang, Setuju (S) berjumlah  14  orang,  Netral  (N)  berjumlah  1  orang  Sedangkan  untuk  Tidak  Setuju  (TS)  dan  Sangat Tidak Setuju (STS) tidak ada yang memilih.
Setelah itu, langkah selanjutnya adalah menghitung jumlah skor dan total skor :
1) Jumlah skor untuk 14 orang menjawab SS = 14 x 5 = 70
2) Jumlah skor untuk 14 orang menjawab S = 14 x 4 = 56
3) Jumlah skor untuk 1 orang menjawab N = 1 x 3 = 3
4) Jumlah skor untuk 1 orang menjawab TS = 1 x 2 = 2
5) Jumlah skor untuk 0 orang menjawab STS = 0 x 1 = 0
Jumlah total skor yang dihasilkan kriteria 2 = 131 Setelah mengetahui total skor dan skor tertinggi maka dihitung hasil index kriteria 2, yaitu : (Jumlah total skor / Jumlah keseluruhan skor tertinggi) x 100% Hasil index kriteria 2 = 131/150 x 100% = 87,3%

## c. Interaksi antara pengguna dengan Aplikasi jelas dan mudah dipahami
Kriteria ke tiga diketahui responden yang menjawab Sangat Setuju (SS) berjumlah 13 orang, Setuju (S) berjumlah  15  orang,  Netral  (N)  berjumlah  2  orang.  Sedangkan  untuk  Tidak  Setuju  (TS)  dan  Sangat Tidak Setuju (STS) tidak ada yang memilih.
Setelah itu, langkah selanjutnya adalah menghitung jumlah skor dan total skor :
1) Jumlah skor untuk 13 orang menjawab SS = 13 x 5 = 65
2) Jumlah skor untuk 15 orang menjawab S = 15 x 4 = 60
3) Jumlah skor untuk 2 orang menjawab N = 2 x 3 = 6
4) Jumlah skor untuk 0 orang menjawab TS = 0 x 2 = 0
5) Jumlah skor untuk 0 orang menjawab STS = 0 x 1 = 0
Jumlah total skor yang dihasilkan kriteria 3 = 131 Setelah mengetahui total skor dan skor tertinggi maka dihitung hasil index kriteria 3, yaitu : (Jumlah total skor / Jumlah keseluruhan skor tertinggi) x 100% Hasil index kriteria 3 = 131/150 x 100% = 87,3%

## d. Aplikasi memiliki tampilan yang menarik
Kriteria ke empat diketahui responden yang menjawab Sangat Setuju (SS) berjumlah 13 orang, Setuju (S) berjumlah 14 orang, Netral (N) berjumlah 3 orang. Sedangkan untuk Tidak Setuju (TS) dan Sangat Tidak Setuju (STS) tidak ada yang memilih.
Setelah itu, langkah selanjutnya adalah menghitung jumlah skor dan total skor :
1) Jumlah skor untuk 13 orang menjawab SS = 13 x 5 = 65
2) Jumlah skor untuk 14 orang menjawab S = 14 x 4 = 56
3) Jumlah skor untuk 3 orang menjawab N = 3 x 3 = 3
4) Jumlah skor untuk 0 orang menjawab TS = 0 x 2 = 0
5) Jumlah skor untuk 0 orang menjawab STS = 0 x 1 = 0
Jumlah total skor yang dihasilkan kriteria 4 = 130 Setelah mengetahui total skor dan skor tertinggi maka dihitung hasil index kriteria 4, yaitu : (Jumlah total skor / Jumlah keseluruhan skor tertinggi) x 100% Hasil index kriteria 4 = 130/150 x 100% = 86,6%

## e. Pengguna mudah untuk mempelajari pengoperasian aplikasi
Kriteria ke lima diketahui responden yang menjawab Sangat Setuju (SS) berjumlah 12 orang, Setuju (S) berjumlah 15 orang, Netral (N) berjumlah 3 orang. Sedangkan untuk Tidak Setuju (TS) dan Sangat Tidak Setuju (STS) tidak ada yang memilih.
Setelah itu, langkah selanjutnya adalah menghitung jumlah skor dan total skor :
1) Jumlah skor untuk 12 orang menjawab SS = 12 x 5 = 60
2) Jumlah skor untuk 15 orang menjawab S = 15 x 4 = 60
3) Jumlah skor untuk 3 orang menjawab N = 3 x 3 = 9
4) Jumlah skor untuk 0 orang menjawab TS = 0 x 2 = 0
5) Jumlah skor untuk 0 orang menjawab STS = 0 x 1 = 0
Jumlah total skor yang dihasilkan kriteria 5 = 129 Setelah mengetahui total skor dan skor tertinggi maka dihitung hasil index kriteria 5, yaitu : (Jumlah total skor / Jumlah keseluruhan skor tertinggi) x 100% Hasil index kriteria 5 = 129/150 x 100% = 86% Setelah menghitung hasil index, diperoleh kriteria interpretasi skor berdasarkan interval (jarak). Interval (jarak) = 100/jarak skor ( Likert ) Maka interval = 100/5 = 20
Sehingga hasil intervalnya sebesar 20 % (Ini adalah interval jarak dari jarak terendah 0% hingga tertinggi 100%). Berikut interpretasi skornya berdasarkan interval (jarak) :
1) Interval 0% - 19,99% = Sangat Tidak Setuju
2) Interval 20% - 39,99% = Tidak Setuju
3) Interval 40% - 59,99% = Netral
4) Interval 60% - 79,99% = Setuju
5) Interval 80% - 100% = Sangat Setuju
Tabel 3. Index Interpretasi Skor Apek Index Kategori 1 90,6%  Sangat Setuju 2 87,3%  Sangat Setuju 3 87,3%  Sangat Setuju 4 86,6%  Sangat Setuju 5 86%  Sangat Setuju
Dari  Tabel  3.  yang  menujukan  hasil  akhir  pengujian  sistem  dapat  diambil  rata-rata  hasil  penghitungan index :
(90,6 + 87,3 + 87,3 + 86,6 + 86) / 5 = 87,56%
Jadi  rata-rata  nilai  index  dari  responden  sebesar  87,56%  sehingga  hasil  dari  penilaian  kuesioner  yang dilakukan termasuk dalam kategori Sangat Setuju.

## 3.5. Perawatan atau Rilis
Perawatan atau rilis adalah tahap akhir dari tahapan penelitian, tahap perawatan terus dilakukan selama sistem masih berjalan dan tetap dipakai. Tidak menutup kemungkinan sistem mengalami perubahan ketika sudah di rilis dan dipublikasikan. Perubahan bisa terjadi karena adanya kesalahan yang muncul dan tidak terdeteksi saat proses pengujian. Tahap pemeliharaan dapat mengulangi proses pengembangan mulai dari analisis spesifikasi untuk perubahan atau pengembangan sistem yang sudah ada, tapi tidak untuk membuat sistem baru.

## 1. Serangan Hacker
Pemeliharaan  terhadap  serangan  hacker  merupakan  hal  yang  harus  kita  tekankan.  Tidak  menutup kemungkinan  aplikasi  yang  telah  rilis  dan  dipublikasikan  menjadi  sasaran  hacker.  Dalam  menghindari serangan hacker perlu dilakukan pengujian secara terus menerus untuk memperbarui dan menutupi bug yang sudah di serang.
2. Backup Data
Pemeliharaan terhadap data dilakukan dengan rutin melakukan backup data dengan membackup database setiap satu bulan sekali atau sesuai kebutuhan, membackup database dilakukan melalui Firebase sehingga data bisa tersimpan dengan aman, selain itu juga administrator yang mengolah website bisa memiliki data cadangan  yang  bisa  digunakan  lagi  untuk  mengantisipasi  apabila  terjadi error atau  kerusakan  pada database yang sedang digunakan.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  yang  didapat  dalam  pembuatan  penelitian  ini,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa sistem yang dibuat sudah sesuai tujuannya yaitu : Berhasil merancang bangun aplikasi e-commerce pada toko jamu jago prima berbasis Andorid menggunakan chatbot, Pada penelitian ini aplikasi telah berhasil memberikan  kemudahan  pelanggan  berbelanja  ke  toko  bedasarkan  hasil  kusioner  dan  memperluas pemasaran  dikarenakan  aplikasi  sudah online ,  Dari  pengujian  Alpha  Testing  yang  telah  dilakukan menggunakan metode blackbox testing hasilnya semua fungsional sistem berjalan sesuai yang diharapkan dan hasil Beta Testing dengan membagi kuesioner kepada pelanggan atau masyarakat umum menunjukan rata-rata  index  dari  responden  sebesar  87,56%  termasuk  dalam  kategori  sangat  setuju.  Sehingga  dapat disimpulkan bahwa aplikasi Toko jamu Jago Prima dapat diimplementasikan. Dari semua hasil penelitian yang  telah  dicapai  saat  ini,  saran  penulis  untuk  pengembangan  rancang  bangun  aplikasi  ini  dapat dikembangkan  dengan  menambahkan  fitur  maps  yang  memudahkan  admin  dalam  menemukan  lokasi pemesan

## References
[1] Udin, M., A. (2017). Perancangan dan implementasi e-commerce untuk meningkatkan penjualan produk herbal pada Toko LA ROIBA. Semarang: Universitas Dian Nuswantor.
http://eprints.dinus.ac.id/id/eprint/13325
[2] Ambo,.A, A. H. (2017). Analisis bisnis E-Commerce pada Mahasiswa Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, 2(1), 1-13. https://doi.org/10.24252/insypro.v2i1.3246
[3] Kosasi, S. (2015). Perancangan dan pemanfaatan e-commerce untuk memperluas pasar produk furniture. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi 2015 (SENTIKA 2015), dipresentasikan di Yogyakarta pada tanggal 28 Maret 2015.
[4] Xiaohui. (2014). Key technology of distributed e-commerce system architecture. Telkomanika Indonesian Journal of Electrical Engineering, 12(5), 3987-3993.
[5] Albayrak, Naz, Aydeniz Özdemir, and Engin Zeydan. "An overview of artificial  intelligence based chatbots and an example chatbot application." 2018 26th Signal processing and communications applications conference (SIU). IEEE, 2018. https://doi.org/10.1109/SIU.2018.8404430
[6] Milton, R., Hay, D., Gray, S., Buyuklieva, B., & Hudson-Smith,  A.  (2018,  March).  Smart  IoT and Soft AI. In Living in the Internet of Things: Cybersecurity of the IoT-2018 (pp. 1-6). IET.
[7] S. A. Prasetya, A. Erwin and M. Galinium, "Implementing Indonesian Language Chatbot For Ecommerce Site Using Artificial Intelligence Markup Language (AIML)", 2018.
[8] A.S, Rossa dan M. Shalahuddin.  (2013).  Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientaasi Objek. Bandung: Penerbit Informatika.
[9] Sukamto, R. A., dan Shalahuddin, M. (2016). Rekayasa perangkat lunak terstruktur dan berorientasi objek. Bandung: Informatika.
[10] Sugiyono. (2018). Metode Penelitian Bisnis. Bandung: Alfabeta.
[11] Pressman, R.S. (2010),  Software Engineering : a practitioner’s approach, McGraw-Hill, New York,  68.
[12] Sugiyono  (2015).  Metode  Penelitian  Kombinasi  (Mix  Methods).  Bandung: Alfabeta