## IT Journal Research and Development (ITJRD)
Vol.5, No.2, Maret 2021, E-ISSN : 2528-4053 | P-ISSN : 2528-4061 DOI : 10.25299/itjrd.2021.vol5(2).5842

## Chatbot Sebagai Wadah Informasi Perkembangan Covid-19 di Kota Pekanbaru Menggunakan Platform Whatsapp
K U Syaliman 1 , Yuliska 1 , Nina Fadilah Najwa 2 Teknik Informatika, Politeknik Caltex Riau 1 Sistem Informasi, Politeknik Caltex Riau 2
khairul@pcr.ac.id, yuliska@pcr.ac.id, nina@pcr.ac.id
Article Info Abstrak History : Dikirim 14 November 2020 Direvisi 18 Desember 2020 Diterima 14 Januari 2021 Perkembangan  penularan  Covid-19  ini  cukup  signifikan  karena penyebarannya  sudah  mendunia  dan  seluruh  negara  merasakan dampaknya  termasuk  Indonesia.  Kebutuhan  informasi  terkait perkembangan  Covid-19  sangat  dibutuhkan  oleh  masyarakat.  Akan tetapi,  informasi  yang  berkembang  di  kalangan  masyarakat  masih dipertanyakan  keabsahan  informasinya.  Sehingga,  dibutuhkan sumber terpercaya dan informasi yang berasal dari pemerintah daerah dan  pemerintah  pusat.  Peran  media  massa  memberikan  informasi yang  baik  dan  benar,  sehingga  tidak  menimbulkan  kericuhan  akibat isu-isu  yang  belum  jelas  kebenarannya. Chatbot atau  chatterbot merupakan  program  yang  mampu  memproses  masukan  dari pengguna  dan  menghasilkan  tanggapan  yang  kemudian  dikirim kembali ke pengguna. Kebutuhan informasi akan penyebaran Covid- 19 yang bisa diperoleh dengan chatbot di platform whatsapp tentunya sangat  dibutuhkan  oleh  masyarakat  khususnya  masyarakat  di Pekanbaru.  Layanan chatbot yang  mampu  memberikan  informasi terkini terkait jumlah pasien positif Covid-19, jumlah Pasien Dalam Pengawasan (PDP), jumlah Orang Dalam Pemantauan (ODP), hingga informasi  berupa  pengetahuan  untuk  pencegahan  Covid-19. Pembangunan chatbot ini  menggunakan  metode  string  matching. Dengan  implementasi chatbot dengan  platform  whatsapp  ini diharapkan  mampu  memberikan  informasi  terpercaya  yang bersumber  dari  data  milik  pemerintah  Kota  Pekanbaru  dan  dapat menyediakan  informasi  pengetahuan  tentang  Covid-19  yang  benar dan valid. Dengan aplikasi chatbot bagi para praktisi dapat menjadi bahan  pertimbangan  dan  pencegahan  agar  melakukan  social distancing untuk memutus rantai penyebaran Covid-19.
Kata Kunci :
Covid-19
Informasi String Matching Whatsapp
© This work is licensed under a Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International License.
Koresponden:
K U Syaliman Teknik Informatika Politeknik Caltex Riau Jl. Umbansari (Patin), Pekanbaru, Indonesia, 28265 Email : khairul@pcr.ac.id
235

## 1. PENDAHULUAN
Pada tanggal 31 Desember 2019, Pemerintah Cina mengumumkan adanya virus yang disebut dengan  Covid-19  atau  Corona  yang  berasal  dari  Wuhan,  China[1].  Virus  ini  menyebar  dengan cepat  dan  dapat  menyebabkan  kematian.  Menurut  para  pakar,  Covid-19  menyebar  dari  orang  ke orang melalui kontak fisik yang dekat (kurang dari 1 meter)[2]. Pada tahun 2020, perkembangan penularan  Covid-19  ini  cukup  signifikan  karena  penyebarannya  sudah  mendunia  dan  seluruh negara merasakan dampaknya termasuk Indonesia[3].
Pemerintah  di  seluruh  dunia  melakukan  upaya  pencegahan  dan  pemberantasan  Covid-19 dengan meminimalisir kontak fisik antar manusia dan karantina mandiri[4]. Pemerintah Indonesia baik pemerintah pusat maupun pemerintah daerah telah memberikan kebijakan Work from Home (WFH),  belajar  dari  rumah,  beribadah  di  rumah  dan  membatasi  kegiatan  yang  mengundang khalayak ramai seperti pernikahan, seminar, dll.
Kebutuhan  informasi  terkait  perkembangan  Covid-19  juga  sangat  dibutuhkan  oleh masyarakat.  Informasi  yang  mutakhir  dapat  membuat  masyarakat  lebih  waspada  dan  dapat mendukung kebijakan pemerintah untuk membatasi kegiatan di luar rumah. Akan tetapi, informasi yang  berkembang  di  kalangan  masyarakat  masih  dipertanyakan  keabsahanya  dikarenakan  tidak adanya  wadah  resmi  dalam  penyeberan  informasi  ini.  Maka  dibutuhkanlah  suatu  wadah  yang menjadi sumber informasi terpercaya yang berasal dari pemerintah daerah/pemerintah pusat/pihak yang  berwenang,  sehingga  tidak  menimbulkan  kericuhan  akibat  isu-isu  yang  belum  jelas kebenarannya[3].
Kecanggihan  teknologi  saat  ini  memudahkan  penyebaran  informasi  terkait  perkembangan virus Covid-19. Platform WhatsApp merupakan salah satu media yang digunakan oleh lebih dari 2 miliyar  orang  dilebih  dari  180  negara[5].  Dengan whatsapp ,  pertukaran  informasi  antar  individu dapat  terjadi  dengan  mudah  dan  tepat  sasaran.  Penggunaan whatsapp dengan chatbot dalam penyebaran  informasi  Covid-19  telah  diterapkan  oleh World  Health  Organization atau  WHO. Chatbot atau chatterbot merupakan program yang mampu memproses masukan dari pengguna dan menghasilkan  tanggapan  yang  kemudian  dikirim  kembali  ke  pengguna[6]. Chatbot memiliki kemampuan  untuk  menangani  percakapan  antara  mesin  dan  manusia  menggunakan  bahasa  yang dimengerti oleh manusia[7].
Dengan  layanan chatbot pada platform  whatsapp ini,  WHO  dapat  memberikan  informasi seputar  Covid-19  kepada  pihak  yang  membutuhkan  seperti  pemerintah,  petugas  kesehatan, keluarga  maupun  masyarakat  luas[8].  Kebutuhan  informasi  akan  penyebaran  Covid-19  yang  bisa diperoleh  dengan platform  whatsapp tentunya  sangat  dibutuhkan  oleh  masyarakat  khususnya masyarakat  di  Pekanbaru.  Layanan chatbot yang  mampu  memberikan  informasi  terkini  terkait jumlah  pasien  positif  Covid-19,  jumlah  Pasien  Dalam  Pengawasan  (PDP),  jumlah  Orang  Dalam Pemantauan (ODP), hingga informasi berupa pengetahuan untuk pencegahan Covid-19. Maka pada penelitian ini akan mengimplementasikan chatbot pada platform whatsapp . Dengan implementasi chatbot pada platform whatsapp ini diharapkan mampu memberikan informasi  terpercaya  yang  bersumber  dari  data  milik  pemerintah  Kota  Pekanbaru  dan  dapat menyediakan  informasi  pengetahuan  tentang  Covid-19  yang  benar  dan  valid.  Dengan  aplikasi chatbot bagi para praktisi dapat menjadi bahan pertimbangan dan menerapkan protokol kesehatan untuk memutus rantai penyebaran Covid-19.

## 2. STUDI LITERATUR DAN KERANGKA KERJA PENELITIAN

## 2.1.  Penelitian Terkait
Sejak awal kemunculan Covid-19, telah banyak penelitian yang dilakukan terkait wabah ini, mulai dari sisi medis untuk menemukan solusi medis terbaik, hingga sisi teknologi untuk membuat Covid-19 prediction  model ,  wadah  informasi,  atau  menemukan  suatu  pola  terkait  Covid-19. Sedangkan  penelitian  yang  secara  khusus  merancang  sebuah Covid-19 sebagai  wadah  informasi terkait Covid-19, belum penulis temukan hingga saat ini.
Penelitian [2] memberikan sebuah pandangan secara umum ( overview ) tentang Covid-19, serta mendetailkan beberapa rekomendasi yang dapat dilakukan oleh dokter dan tenaga medis di UGD
236
ketika  melakukan  evaluasi  dan treatment pada  pasien  yang  diduga  terinfeksi Corona  Virus . Penelitian ini menyebutkan bahwa dokter dan tenaga medis di UGD harus fokus mengidentifikasi pasien  yang  beresiko  tinggi,  mengisolasi  pasien  yang  diduga  terinfeksi,  dan  menginformasikan mengenai tindakan pencegahan penyebaran virus. Selain itu, beberapa hal juga direkomendasikan dalam menangani pasien yang diduga terinfeksi, yaitu mengenakan masker, mencuci tangan, serta pemakaian peralatan perlindungan diri.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [9],  melakukan  penelitian  tentang  bagaimana  menghentikan atau  memutuskan cyrcle penyebaran  Covid-19  dengan  mengimplementasikan Enhanced  Traffic Control Bundling (E-TCB) . TCB adalah sebuah strategi untuk mengontrol penyebaran virus dengan tingkat  infeksi  tinggi,  termasuk  di  dalamnya  pengontrolan triage untuk  memasuki  rumah  sakit, pemisahan  yang  tegas  antara  zona-zona  yang  beresiko,  serta  syarat  dan  protokol  yang  jelas mengenai alat perlindungan diri atau personal protective equipment(PPE) .
Penelitian  yang  mengkaji  sarana  informasi  Covid-19,  dilakukan  oleh  [10].  Penelitian  ini mengkaji  Youtube  sebagai  sumber  informasi  mengenai Corona  Virus pada  konten  berbahasa inggris dan mandarin. Penelitian ini menyimpulkan bahwa jumlah viewer pada Youtube meningkat selama penyebaran Covid-19, walau konten-konten medis dari badan kesehatan internasional masih dinilai kurang. Berdasarkan popularitas Youtube yang meningkat selama penyebaran corona virus , penelitian  ini  merekomendasikan  Youtube  sebagai  salah  satu platform untuk  menyebarluarkan informasi mengenai Covid-19.
Pada  penelitian  ini,  penulis  akan  membangun  sebuah Covid-19 dengan  menggunakan platformWhatsApp . Covid-19 ini  dibangun  menggunakan  algoritma string  matching atau pencocokan string , untuk mencocokkan teks masukan user dengan informasi yang dicari. Covid-19 ini  diharapkan  dapat  menjadi  salah  satu  media  informasi  bagi  masyarakat  untuk  mengetahui informasi terbaru terkait Covid-19 di kota Pekanbaru.

## 2.2.  Covid-19
Covid-19 adalah kepanjangan dari Corona Virus Disease 2019, yang disebabkan oleh Severe Acute  Respiratory  Syndrome  coronavirus  2  (SARS-CoV-2).  Covid-19  dapat  menyebabkan gangguan pernafasan akut pada penderita. Kasus Covid-19 pertama kali dilaporkan pada tanggal 31 Desember  2019,  di  kota  Wuhan,  Provinsi  Hubei,  China.  Pada  11  Januari  2020,  41  orang dikonfirmasi  terinfeksi  Covid-19  di  kota  tersebut.  Tidak  lama  setelah  itu,  Covid-19  kembali teridentifikasi di Thailand dan Jepang pada 13 dan 14 Januari 2020. Pada tanggal 20 Januari 2020, kasus  Covid-19  dilaporkan  meningkat  dan  menyebar  dengan  cepat  ke  beberapa  wilayah  di  Asia, seperti Singapore, Vietnam, Malaysia, dan Korea[1]. Pada Maret 2020, kasus Covid-19 kemudian banyak  dilaporkan  di  negara-negara  benua  eropa  dan  amerika,  seperti  Itali,  Spanyol,  Jerman  dan Amerika serikat[2]. Menyusul pada 11 Maret 2020, WHO mendeklarasikan Corona Virus sebagai Pandemic.
Menurut para ahli, Covid-19 menyebar dari satu orang ke orang lainnya melalui kontak jarak dekat, seperti percikan air liur, kontak melalui mata, mulut atau hidung. Covid-19 memiliki waktu inkubasi  selama  14  hari  atau  2  minggu.  Dalam  jangka  waktu  tersebut,  penderita  yang  terinfeksi corona virus mulai menampakkan gejala[4]. Gejala awal umum yang dialami penderita Covid-19 adalah  demam,  batuk,  sulit  bernafas,  dan  lesi  di  paru-paru  [11].  Pada  fase  berikutnya,  penderita akan  menunjukkan  gejala  awal  pneumonia  yang  kemudian  disusul  dengan  pneumonia  berat  dan gangguan  pernafasan  akut  hingga  akhirnya  berujung  pada  dibutuhkannya  alat-alat  bantu  medis untuk mempertahankan nyawa penderita[12].
Pemerintah  di  seluruh  dunia  melakukan  upaya  pencegahan  dan  pemberantasan  Covid-19 dengan  meminimalisir  kontak  fisik  antar  manusia  dan  karantina  mandiri  (Vellingiri  et  al.,  2020), termasuk  Indonesia.  Berdasarkan  situs  resmi  monitoring  Covid-19  di  Indonesia 1 ,  saat  ini  telah tercatat sebanyak 2273 kasus, dengan angka kematian 198 orang.
1 https://covid-monitoring.kemkes.go.id/ (diakses 5 April 2020)
237

## 2.3. Chatbot
Chatbot atau  dikenal  juga  dengan  Chatterbot  adalah  program  yang  mampu  memproses masukan  dari  pengguna  dan  menghasilkan  tanggapan  yang  kemudian  dikirim  kembali  ke pengguna[6]. Chatbot juga dapat diartikan sebagai sebuah program komputer yang menstimulasi bahasa  manusia  dengan  bantuan  sebuah  sistem  dialog  berbasis  teks[13]. Chatbot merupakan aplikasi  yang  memiliki  kemampuan  untuk  menjadi  wadah  dalam  percakapan  ( Chatting )  antara mesin ( bot ) dan manusia.
Pada awal kemunculannya, chatbot dikembangkan berdasarkan rules-driven yang hanya dapat memberikan tanggapan sesuai dengan aturan/rules yang telah diprogram oleh pengembang chatbot . Dengan semakin dibutuhkannya chatbot sebagai customer service , chatbot kini dikembangkan berbasis Artificial  Intellegence atau  kecerdasan  buatan  yang  dapat  memberi  tanggapan  hampir menyerupai manusia [14].
Jenis Covid-19 dapat  beragam,  tergantung  pada  tujuan  dan  jenis  layanan  yang  disediakan, yaitu terbagi menjadi [15] : 1) Social Chatbot : dikembangkan untuk memproses bahasa manusia yang  tidak  terstruktur,  disebut  juga  dengan chit-chat  bots . Chatbot kategori  ini  dikembangkan pertama kali dengan tujuan sebagai terapi psikologi dan masih dikembangkan untuk tujuan tersebut hingga  sekarang.  2) Task  Oriented Chatbot :  terdiri  dari  2  sub  kategori;  yaitu generalist  task oriented chatbot yang  di-design  untuk  melakukan  percakapan  pendek.  Sub  kategori  kedua  yaitu specialist task oriented chatbot , yaitu chatbot yang di-design untuk melakukan tugas yang sangat spesifik, seperti memesan makanan, memesan tiket, hingga menganalisa masalah kesehatan.
Chatbot dapat  diintegrasikan  pada  berbagai platform ,  seperti  LINE, facebook  messenger , Slack , Skype ,  dan  berbagai platform lainnya  [7].  Pada  penelitian  ini, chatbot yang  dibangun termasuk  pada  kategori Task  Oriented Chatbot ,  yaitu  dibangun  sebagai  wadah  informasi  bagi masyarakat, dan diintegrasikan dengan platformWhatsApp sebagai salah satu aplikasi chatting yang banyak digunakan oleh masyarakat Indonesia
2.4   Algoritma String Matching
Algoritma adalah urutan langkah untuk melakukan pekerjaan tertentu sesuai dengan langkah dan  deretan  komputasi.  Sedangkan string adalah  sekuens  dari  karakter  ( sequence  of  characters ). Algoritma String Matching atau pencocokan string adalah sebuah algoritma yang digunakan untuk menemukan lokasi dimana satu atau lebih string ( pattern ) ditempatkan didalam sebuah string yang lebih panjang (teks). Algoritma string matching memiliki 2 kategori masukan dalam mencari dan mencocokkan teks, sebagai berikut:
1)  Masukanberupa satu atau lebih string ( pattern ):yaitu pencarian kemunculan satu atau lebih string dalam sebuah teks.
2)  Masukan  berupa  teks:  yaitu  pencarian  kemunculan  sebuah  teks  dalam  sebuah  teks  yang lebih panjang.
Ada  2  teknik  utama  yang  diterapkan  pada  algoritma string  matching [16],  yaitu  sebagai berikut:
1) Exact  string  matching :  yaitu  pencocokan string secara  tepat  dengan  susunan  karakter dalam string yang dicocokkan memiliki jumlah maupun urutan karakter dalam string yang sama.  Teknik  ini  bermanfaat  jika user ingin  mencari string dalam  dokumen  yang  sama persis dengan string masukan.
2) Approximate string matching atau Fuzzy string matching : yaitu pencocokan string secara samar, merupakan pencocokan string dimana string yang dicocokkan memiliki kemiripan susunan  karakter  yang  berbeda  (jumlah  atau  urutannya),  tetapi string tersebut  memiliki kemiripan  baik  kemiripan  tekstual  atau  penulisan  ( approximate  string  matching )  atau kemiripan ucapan ( phonetic string matching ).

## 2.5   Kerangka Kerja Penelitian
Tahapan-tahapan yang akan dilalui pada penelitian ini diantaranya adalah: Analisis kebutuhan informasi  pada  platform  whatsapp,  pengumpulan  redaksi  pertanyaan  umum  mengenai  Covid-19,
238
perancangan dan implementasi whatsapp Chatbot , testing dan evaluasi. Adapun tahapan-tahapan ini dapat dilihat pada gambar  1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan gambar 1 tahapan awal penelitian ini dimulai dari analisa kebutuhan informasi, setelah  proses  ini  selesai  dilanjutkan  dengan  tahapan  pengumpulan  redaksi  pertanyaan  umum beserta jawaban mengenai Covid-19 di wilayak Kota Pekanbaru yang mana jawabannya merujuk pada website https://ppc-19.pekanbaru.go.id.
Selanjutnya dilakukan perancangan dan implementasi Whatsapp chat-bot. Apabila tahapan ini telah selesai dilaksanakan maka akan dilanjutkan pada tahapan testing dan evaluasi, apabila masih terdapat kekurangan pada sistem atau perubahan, maka akan kembali dilakukan perancangan dan implementasi.
1. Analisis Kebutuhan Informasi.
Tahapan  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  memberikan  informasi  yang  cukup  untuk memenuhi kebutuhan dari pengguna layanan. Dimana tahapan ini akan merancang jawaban yang detail, tidak terlalu panjang dan mudah untuk dipahami.
2. Pengumpulan Redaksi Pertanyaan Umum dan Jawaban Mengenai Covid-19. Tahapan ini berujuan untuk mendapatkan redaksi pertanyaan umum dan jawaban mengenai Covid-19  di  wilayah  Kota  Pekanbaru.  Pertanyaan  yang  memiliki  frekunsi  tinggi  untuk ditanyakan akan disajikan dalam bentuk menu pada chat, atau bisa saja pengguna layanan memberikan  redaksi  pertanyaan  yang  serupa  dengan  menu  pertanyaan  dan  bot  akan memberikan jawaban terhadap pertanyaan tersebut.
3. Perancangan dan Implementasi Whatsapp Covid-19 .
Pada tahapan ini dirancang whatsapp chat-bot yang bertujuan untuk mempermudah dalam pemberian informasi. Agar informasi yang diberikan benar, maka pesan yang diterima akan dicocokkan  dengan  menggunakan  Algoritma  string  matching.  Adapun  arsitektur  umum dari sistem yang dikembangkan ini dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Arsitektur Sistem Whatsapp Covid-19
Berdasarkan gambar 2, (1) terlihat bahwa pengguna layanan whatsapp akan mengirimkan pesan  mengenai  status  covid-19  di  wilayah  kota  pekanbaru,  (2)  kemudian  pesan  tersebut diterima  dan  diteruskan  ke  whatsapp chatbot .  Selanjutnya  (3)  whatsapp chatbot akan memproses  pesan  yang  diterima  dan  menentukan  informasi  apa  yang  diinfonkan  oleh pengguna dengan menggukana algorima string matching untuk kemudian data itu akan di- request  ke http://ppc-19.pekanbaru.go.id .  Selanjutnya  (4) http://ppc-19.pekanbaru.go.id akan memberikan data yang telah direquest sebelumnya, (5) untuk  diteruskan ke layanan whatsapp  covid-10  pekanbaru.  Terakhir  (6)  layanan  whatsapp  covid-19  pekanbaru  akan membalas  pesan  dari  pengguna  layanan  dengan  memberikan  informasi  yang  telah  di- request si pengguna.
4. Testing dan Evaluasi.
Pada  tahapan  ini,  sistem  akan  dilakukan  pengujian  dan  evaluasi.  Apabila  ada  perubahan terhadap  pertanyaan  atau  jawaban  maka  dilakukan  penyesuaian  kembali  dari  segi rancangan dan implementasi pada sistem.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Menu Informasi yang Disediakan
Dalam perancangan ini, whatsapp bot memiliki beberapa menu yang menjadi informasi dasar mengenai  kondisi  penyebaran  Covid-19  di  Kota  Pekanbaru.  Detail  menu  dan  informasi  dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Menu Informasi yang disediakan Menu Keterangan A. Kabar Covid-19 terkini di Pekanbaru Memberikan informasi mengenai jumlah orang yang telah tercatat di Dinkes  Kota  Pekanbaru,  Orang  Dalam  Pemantauan  (ODP),  Pasien Dalam Pemantauan (PDP), Positif dan jumlah korban meninggal. B. Self Checkup (Pemeriksaan Mandiri) Covid-19 Memberikan  informasi  self  checkup  dengan  cara  mengarahkan user ke halaman web https://ppc-19.pekanbaru.go.id/halaman/checkup C. Rumah Sakit Rujukan di Kota Pekanbaru di
Pekanbaru Memberikan daftar rumah sakit rujukan Covid-19 di Kota Pekanbaru
Berdasarkan  tabel  1  ada  tiga  informasi  dasar  yang  bisa  didapati  dari  whatsapp  bot  tersebut, diantaranya informasi mengenenai status penyebaran, self checkup dan rumah sakit rujukan Covid- 19.
240
Agar tidak monoton, pengguna layanan chatbot juga bisa mengajukan pertanyaan/pernyataan random,  apabila  pertanyaan/pernyataan  tersebut  dikenali  oleh chatbot ,  maka chatbot akan membalas pertanyaan/pernyataan tersebut.
3.2  Spesifikasi Kebutuhan Hardware dan Software
Chatbot ini akan dikembangkan dengan menggunakan bahasa pemrograman node.js, adapun perangkat lunak ( software) yang digunakan diantaranya : 1. Sistem Operasi Windows 7 ( Seven ) 64-bit;
2. Sublime Text ver 3;
3. Node.js;
4. Github
Adapun  spesifikasi  perangkat  keras  ( hardware )  untuk  menjalankan  perangkat  lunak  diatas adalah sebagai berikut :
1. Processor Intel Pentium Core i-3
2. 250 GB HDD
3. RAM 2048 MB

## 3.3  Implementasi
Pada  tahapan  ini, chatbot yang  telah  dirancang  diimplementasikan  dengan  menggunakan bahasa  pemrograman  node.js. Source  code program  bersumber  dari https://github.com/vasani- arpit/WBOT dan  dilakukan  modifikasi  agar  mampu  memberikan  informasi  yang  sesuai  dengan yang  dibutuhkan  oleh  pengguna  layanan.  Adapun source  code program  untuk  menerima, memproses serta membalas pesan yang telah dimodifikasi dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Potongan Source Code
Adapun tampilan chat untuk layanan menu yang disajikan dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Tampilah Layanan Menu Pada Room Chat Whatsapp
Pada  gambar  4  terlihat  bahwa bot akan  membalas  chat  yang  berisikan  “menu”  dengan  tiga informasi  umum  mengenai  Covid-19  di  Pekanbaru,  diantaranya  status  terkirin,  self  checkup  dan rumah  sakit  rujukan  Covid-19  di  Kota  Pekanbaru.  Selanjutnya  pengguna  layanan  bisa  memilih salah satu dari menu yang tersedi. Adapun untuk tampilan chat apabila pengguna layanan memilih menu A dapat dilihat pada gambar 5.

## Gambar 5. Tampilah Layanan Menu A Pada
Room Chat Whatsapp
Dari  gambar  5  terlihat  bahwa  informasi  yang  disajikan  apabila  pengguna  layanan  memilih menu A berupa jumlah orang yang tercatat di Dinkes Kota Pekanbaru, jumlah ODP, PDP, positif dan  jumlah  orang  yang  meninggal.  Selain  itu  pada  balasan  tersebut,  pengguna  layanan  juga  bisa langsung mengunjungi website yang menjadi rujukan dan melihat visualisasi penyebaran Covid-19 di dunia.
242
Adapun  untuk  tampilan  chat  apabila  pengguna  layanan  memilih  menu  B  dapat  dilihat  pada gambar 6.
Gambar 6. Tampilah Layanan Menu B Pada Room Chat Whatsapp
Berdasarkan  gambar  6  informasi  yang  diberikan  berupa  tautan https://ppc- 19.pekanbaru.go.id/halaman/checkup yang  digunakan  untuk  melakukan self  checkup .  Selanjutnya pengguna layanan hanya harus mengikuit instruksi yang ada dari tautan tersebut.
Apabila  pengguna  layanan  memilih  menu  C  maka bot akan  memberikan  informasi  berupa informasi rumah sakit rujukan Covid-19. Adapun tampilah chat untuk menu C dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Tampilah Layanan Menu C Pada Room Chat Whatsapp
Pada  gambar  7  terlihat  bahwa  bot  akan  memberikan  balasan  berupa  file  yang  berikan  list daftar rumah sakit rujukan Covid-19 di Kota Pekanbaru.

## 3.4  Pengujian Sistem
Pengujian  dilakukan  dengan Black  Box  Testing ,  yaitu  pengujian  fungsional  sistem  untuk memastikan  bahwa  semua menu berjalan  dengan  baik  dan  mampu  memberikan  balasan  yang sesuai. Adapun hasil pengujian fungsional proses pembukaan aplikasi chatbot dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian Fungsional Proses Running Aplikasi Covid-19 . Aksi Aktor Reaksi Sistem Hasil Pengujian 1. Memulai aplikasi Sesuia 1. Membuka Chromium 2. Membuka whatsapp web 3. Menampilkan halaman
whatsapp web
Berikut hasil pengujian fungsional dari menu yang disedikan oleh chatbot dapat dilhat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian Fungsional Layanan Menu Aplikasi Covid-19 Aksi Aktor Reaksi Sistem Hasil Pengujian 1. Chat dengan kata “menu” Sesuai 2. Menerima isi chat 3. Memberikan list menu informasi yang tersedia. 4. Chat dengan huruf “A” atau “a” Sesuai 5. Menerima isi chat 6. Memberikan informasi status penyebaran Covid-19 7. Chat dengan huruf “B” atau “b” Sesuai 8. Menerima isi chat 9. Memberikan informasi status 10. Chat dengan huruf “C” atau “c” Sesuai 11. Menerima isi chat 12. Memberikan informasi rumah sakit rujukan 13. Chat dengan isi yang random Sesuai 14. Menerima isi chat
15. Memberikan balasan bahwa informasi tidak tersedia
Berdasarkan tabel 3 didapati bahwa hasil pengujian fungsional berjalan dengan baik, dimana bot  mampu  memberikan  jawaban  yang  sesuai  dari  chat/pesan  yang  dikirimkan  oleh  pengguna layanan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pemaparan  dari  bab  sebelumnya  diketahui  bahwa  telah  berhasil  dikembangkan sebuah  aplikasi chatbot pada  platform  whatsapp  dengan  menggunakan  metode  string  matching. Dimana seluruh hasil pengujian fungsional yang dilakukan mampu berikan informasi yang sesuai harapan.
244

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Lembaga Penelitian Politeknik Caltex Riau (PCR) yang telah mendukungan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]     Kang,  D.,  Choi,  H.,  Kim,  J.-H.,  &  Choi,  J.  (2019).  Spatial  Epidemic  Dynamics  of  The Covid-19  Outbreak  in  China.  International  Journal  of  Infectious  Diseases,  127065. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.03.076
[2]     Chavez, S., Long, B., Koyfman, A., & Liang, S. Y. (2020). Coronavirus Disease (Covid-19): A  primer  for  emergency  physicians.  The  American  Journal  of  Emergency  Medicine. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ajem.2020.03.036
[3]     Yunus, N. R., & Rezki, A. (2020). Kebijakan Pemberlakuan Lock Down Sebagai Antisipasi Penyebaran  Corona  Virus  Covid-19.  Salam:  Jurnal  Sosial  Dan  Budaya  Syar’i,  7(3),  1689– 1699. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004
[4]     Vellingiri, B., Jayaramayya, K., Iyer, M., Narayanasamy, A., Govindasamy, V., Giridharan, B.,  …  Subramaniam,  M.  D.  (2020).  Covid-19:  A  Promising  Cure  for  The  Global  Panic. Science of the Total Environment, 116142. https://doi.org/10.1016/j.carbpol.2020.116142
[5]     Whatsapp Inc. (2020). Tentang Whatsapp.
[6]     Van  den  Broeck,  E.,  Zarouali,  B.,  &  Poels,  K.  (2019). Chatbot advertising  effectiveness: When does the message get through? Computers in Human Behavior, 98(April), 150–157. https://doi.org/10.1016/j.chb.2019.04.009
[7]     Murad, D. F., Basukiputra, D. F., Wijaya, M. H., & Fauzi, M. I. (2019). Sistem Pendukung Media  Pembelajaran  Menggunakan Chatbot dan  LINE  Pada  PKBM.  ULTIMA  InfoSys, X(2). https://doi.org/ISSN 2085-4579 Sistem
[8]     Murniaseh,  E.  (2020).  WHO  Rilis  Pusat  Informasi  Covid-19  yang  Bisa  Diakses  di WhatsApp.
[9]     Yen,  M.  Y.,  Schwartz,  J.,  Chen,  S.  Y.,  King,  C.  C.,  Yang,  G.  Y.,  &  Hsueh,  P.  R.  (2020). Interrupting  Covid-19  transmission  by  implementing  enhanced  traffic  control  bundling: Implications for global prevention and control efforts. Journal of Microbiology, Immunology and Infection, (xxxx), 0–3. https://doi.org/10.1016/j.jmii.2020.03.011
[10]    Khatri, P., Singh, S., Belani, N. K., Leng, Y. Y., Lohan, R., Wei, L. Y., & Teo, W. Z. (2020). YouTube  as  source  of  information  on  2019  novel  coronavirus  outbreak:  A  cross  sectional study of English and Mandarin content. Travel Medicine and Infectious Disease, (February), 101636. https://doi.org/10.1016/j.tmaid.2020.101636
[11]    Huang, C., Wang, Y., Li, X., Ren, L., Zhao, J., Hu, Y., … Cao, B. (2020). Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China. The Lancet, 395(10223), 497–506. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30183-5
[12]    Heymann, D. L., & Shindo, N. (2020). Covid-19: what is next for public health? The Lancet, 395(10224), 542–545. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30374-3
[13]    Zumstein,  D.,  &  Hundertmark,  S.  (2018). Chatbot s  -  an  interactive  technology  for  per- sonalized  communication,  transactions  and  services.  IADIS  International  Journal  on WWW/Internet, 15(1).
[14]    Adiwardana, D., Luong, M.-T., So, D. R., Hall, J., Fiedel, N., Thoppilan, R., … Le, Q. V. (2020).  Towards  a  Human-like  Open-Domain Chatbot .  Retrieved  from http://arxiv.org/abs/2001.09977
[15]    Mnasri, M. (2019). Recent advances in conversational NLP : Towards the standardization of Chatbot building. Retrieved from http://arxiv.org/abs/1903.09025
[16]    Singla, N., & Garg, D. (2012). String Matching Algorithms and their Applicability in various Applications.  International  Journal  of  Soft  Cmputing  and  Engineering  (IJSCE),  1(6),  218– 222 .

## BIOGRAFI PENULIS
Khairul Umam Syaliman , lahir di Perawang, 21 Juni 1992. Menyelesaikan Pendidikan sarjana (S1) di jurusan Teknik Informatika, Universitas Islam Riau (UIR) dan Pendidikan master (S2) di jurusan  yang  sama,  Universitas  Sumatra  Utara  (USU).  Saat  ini  mengajar  di  Jurusan  Teknik Informatika,  Politeknik  Caltex  Riau  dan  melanjutkan  melakukan  penelitian  di  bidang Data Mining dan Machine Learning .
Yuliska ,  lahir  di  Kotabaru,  08  Juli  1991.  Menyelesaikan  Pendidikan  Sarjana  (S1)  di  jurusan Teknik  Informatika,  UIN  SUSKA  Riau  dan  Pendidikan  Magister  (S2)  di  Jurusan  Computer Science  and  Communications  Engineering,  Waseda  University-Jepang.  Saat  ini  mengajar  di Jurusan  Teknik  Informatika,  Politeknik  Caltex  Riau  dan  melanjutkan  melakukan  penelitian  di bidang Natural  Language  Processing , Text  Mining , Machine  Learning , Deep  Learning dan Human Computer Interaction .
Nina  Fadilah  Najwa,  S.Kom,  M.Kom is  a  lecturer  of  Information  System  Department, Politeknik Caltex Riau. Her interest research includes IT adoption, ERP, and IT Risk.