## JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia
p-ISSN : 2715-2529 e-ISSN : 2684-9151 https://journal.sekawan-org.id/index.php/jtim/
Implementasi Chatbot Kesehatan  Kucing  Melalui Dialogflow dan Telegram untuk  Pemberian  Informasi  Penyakit  dan Perawatan
Iqbal Dwi Haryanto 1* , Saefurrahman 2 1 Universitas Stikubank Semarang; iqbaldwiharyanto@mhs.unisbank.ac.id
2 Universitas Stikubank Semarang; saefurr@edu.unisbank.ac.id * Korespondensi: iqbaldwiharyanto@mhs.unisbank.ac.id
Abstract: Cats are an integral part of human life, but their health needs are often complicated for their  owners.  This  research  proposes  and  implements  a Chatbot system  using Natural  Language Processing  (NLP) through the Dialogflow framework to  provide advice  on  cat  care  and  treatment. This method is intended to help cat owners understand basic care needs and identify symptoms of illness their cat may be exhibiting. Using Dialogflow as the main framework enables intuitive and responsive  interactions  between  chat  owners  and Chatbot s.  This  system  has  gone  through comprehensive  stages  of analysis,  development  and  testing  to  ensure  reliability  and  accuracy  in providing cat health care information. This test also includes several real-life cases to validate the Chatbot 's ability to provide appropriate treatment advice and solutions for cat health problems. The results of this research show that the application of Chatbot s via Dialogflow has great potential in helping cat owners in caring for and dealing with diseases in cats. With the ability to understand natural language and provide accurate information, this Chatbot can be a useful tool to increase cat owners' understanding of proper care and early treatment of possible illnesses in their pets.
Keywords: Chatbot , Dialogflow , Telegram , Natural Language Processing (NLP) , Waterfall .
Abstrak: Kucing  adalah  bagian  tak  terpisahkan  dari  kehidupan  manusia,  namun  kebutuhan kesehatan  mereka  seringkali  rumit  bagi  pemiliknya.  Penelitian  ini  mengusulkan  dan mengimplementasikan    sistem Chatbot menggunakan  pemrosesan  bahasa  alami  ( NLP )  melalui kerangka Dialogflow untuk memberikan saran tentang perawatan dan pengobatan kucing. Metode ini dimaksudkan untuk membantu pemilik kucing    memahami kebutuhan perawatan dasar dan mengidentifikasi gejala penyakit yang mungkin ditunjukkan kucingnya. Menggunakan Dialogflow sebagai kerangka    utama memungkinkan interaksi    intuitif dan responsif antara pemilik obrolan dan Chatbot .  Sistem  ini  telah  melalui  tahap  analisis,  pengembangan,  dan  pengujian  yang komprehensif untuk memastikan keandalan dan akurasi dalam memberikan informasi    perawatan kesehatan  kucing.  Pengujian  ini  juga  mencakup  beberapa  kasus  nyata  untuk  memvalidasi kemampuan Chatbot dalam  memberikan  saran  dan  solusi  perawatan  yang  tepat  untuk  masalah kesehatan kucing. Hasil    penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan Chatbot melalui Dialogflow memiliki potensi besar dalam membantu pemilik kucing dalam merawat dan menangani penyakit pada  kucing.  Dengan  kemampuan  memahami  bahasa  alami  dan  memberikan  informasi  yang akurat, Chatbot ini  dapat  menjadi  alat  yang  berguna  untuk  meningkatkan  pemahaman  pemilik kucing tentang perawatan yang tepat dan pengobatan dini terhadap kemungkinan penyakit    pada hewan peliharaannya.
Kata kunci: Chatbot , Dialogflow , Telegram , Natural Language Processing (NLP) , Waterfall .
Sitasi: Haryanto, I. D.;
Saefurrahman  ( 2024 ).  Implementasi Chatbot Kesehatan  Kucing  Melalui
Dialogflow dan Telegram untuk Pemberian  Informasi  Penyakit  dan Perawatan.  JTIM:  Jurnal  Teknologi Informasi Dan Multimedia, 5(4), 365- 376. https://doi.org/10.35746/jtim.v5i4.484
Diterima: 23-01-2024 Direvisi: 09-02-2024 Disetujui: 16-02-2024
Copyright: ©  2024 oleh  para penulis.  Karya  ini  dilisensikan  di bawah Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. (https://creativecommons.org/license
s/by-sa/4.0/).
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4

## 1. Pendahuluan
Kucing adalah hewan peliharaan yang banyak disukai orang. Penampilannya yang cantik dan tingkahnya yang lucu menjadi salah satu alasan mengapa hewan peliharaan ini disukai banyak orang. Sebagai pemilik kucing, mereka harus memberikan perhatian khusus  dalam  perawatan  dan  pemberian  makanan  pada  hewan  peliharaannya  demi menjaga  kesehatan  kucingnya.  Namun  kebanyakan  orang  belum  mengetahui  cara mengobati  penyakit  kucing  pada  kucingnya.  Kucing  yang  kurang  perawatan  mudah terkena  penyakit,  dan  bisa  jadi  penyakit  tersebut  menular  ke  manusia.  Keterlambatan pengobatan dapat menyebabkan kematian kucing. Pemeriksaan kesehatan kucing harus dilakukan  oleh  ahli  di  bidangnya,  namun  terbatasnya  ketersediaan  spesialis  seperti dokter hewan membuat pemelihara kucing harus mengatasi masalah kesehatan hewan peliharaannya  secara  mandiri.  Pengetahuan  yang  kurang  tentang  perawatan  penyakit pada kucing membuat pemelihara kucing kesulitan saat mengatasi penyakit kucing yang dihadapi. Hal ini bisa aja dapat memperburuk keadaan yang dialami kucing tersebut [1]. Teknologi  merupakan  sesuatu  yang  sangat  dibutuhkan  oleh  masyarakat.  Kemajuan teknologi telah membawa perubahan menakjubkan dalam berbagai aspek kehidupan [2]. Dengan  menggunakan  teknologi Chatbot melalui  platform Dialogflow ,  pemilik  kucing dapat  dengan  mudah  mendapatkan  informasi  mengenai  layanan  perawatan  hewan peliharaannya.  Melalui  interaksi  yang  intuitif  dan  bersahabat, Chatbot ini  memberikan saran terperinci mengenai    makanan yang sesuai, jadwal vaksinasi yang diperlukan, tips perawatan bulu, serta saran mengenai aktivitas fisik yang sesuai untuk kucing peliharaan Anda. Dengan fitur seperti pengingat    perawatan dan konsultasi online, pemilik kucing dapat  memastikan    hewan  kesayangannya  mendapatkan  perawatan  dan  perhatian yang optimal, semuanya melalui satu platform yang mudah diakses dan dipahami.
Penerapan CRM  (Customer  Relationship  Management) pada Chatbot akan meningkatkan kenyamanan user saat menggunakan Chatbot tersebut. Tujuan CRM yaitu membangun  hubungan  dengan  pelanggan  dengan  jangka  waktu  yang  panjang  dan meningkatkan  keuntungan  perusahaan  melalui  pengelolaan  data  dan  interaksi pelanggan yang efektif. Dalam literatur, banyak penelitian yang membahas manfaat dan implementasi CRM di era digital. Beberapa manfaat yang diperoleh dari penerapan CRM adalah  peningkatan  retensi  pelanggan,  peningkatan  loyalitas  pelanggan,  peningkatan efisiensi  operasional,  dan  peningkatan  keuntungan  Perusahaan  [3].  Ada  pun  langkah- langkah CRM yaitu Aquire, memperoleh pelanggan yang baru dengan cara memberikan sebuah informasi, update baru dan layanan yang bagus. Enhance , perusahaan berupaya menjalin  hubungan  kepada  pelanggan  dengan  memberikan  layanan  pelanggan  yang baik. Retain ,  langkah  ini  merupakan  upaya  memperoleh  loyalitas  pelanggan  dengan memahami  dan  memenuhi  apa  keinginan  dari  pelanggan  tersebut  [4].  Dengan mengintegrasikan CRM dan chatbot ,  penyedia  layanan  kesehatan  hewan  dapat menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih baik, memberikan informasi yang lebih tepat waktu, dan menyediakan perawatan yang diperlukan untuk kesehatan kucing.
Saat pembuatannya, Chatbot menggunakan Natural Language Processing (NLP) yang menggunakan bahasa alami yang berhubungan dengan manusia untuk memungkinkan interaksi  komputer  ke  komputer  atau  manusia  ke  komputer.  Hal  ini  menuju  kepada computer  dalam  memahami  dan  mengolah  Bahasa  manusia  dan  menghasilkan  respon yang  sesuai  [5].  Penelitian chatbot perawatan  dan  penyakit  kucing  bertujuan  untuk memberikan  sumber  informasi  interaktif  kepada  pemilik  kucing  untuk  memfasilitasi perawatan  yang  efektif.  Dengan  menggunakan  teknologi chatbot ,  tujuan  ini  mencakup pengembangan  solusi  cerdas  yang  memberikan  saran  perawatan,  informasi  kesehatan, dan panduan pengobatan  penyakit  kucing secara real-time . Untuk mencapai tujuan ini, perlu dikembangkan chatbot yang memahami banyak masalah kesehatan dan perawatan kucing  serta  memastikan  bahwa  informasi  yang  relevan  dan  berguna  tersampaikan kepada pemilik kucing sesuai dengan kebutuhan dan tingkat keparahan penyakit yang dialami.
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4 367  of 376

## 2. Bahan dan Metode

## 2.1. Alur Penelitian
Dalam  merancang Chatbot konsultasi  perawatan  kucing  melibatkan  beberapa Langkah penelitian sistematis yang dijelaskan sebagai berikut.
1) Identifikasi Masalah Identifikasi permasalahan dalam
penelitian ini dilakukan dengan mempertimbangkan  pendekatan  yang  dilakukan  peneliti  pada  saat  proses wawancara dan diskusi dengan Saudari Nesi Ondita, seorang pemilik kucing yang berpengalaman  merawat  kucing  dan  juga  melakukan  observasi  pada  salah  satu petshop  di  Semarang.  Wawancara  dan  observasi  bertujuan  untuk  menambah wawasan mengenai cara merawat dan penyakit-penyakit umum pada kucing. Hasil wawancara  dan  observasi  tersebut  dapat  menghasilkan  informasi  berharga  yang dapat  menjadi  panduan  praktis  bagi  pemilik  kucing  pemula  maupun  belum berpengalaman dalam merawat kucingnya.
2) Rumusan Masalah
Berdasarkan analisis permasalahan sebelumnya, ditentukan bahwa salah satu solusi yang diperlukan adalah pengembangan media yang efektif dalam mengkomunikasikan  informasi  dan  konsultasi  tentang  perawatan  kucing.  Oleh karena itu, sebagai bagian dari penelitian ini, dikembangkan Chatbot yang terhubung dengan  platform Telegram .  Tujuannya  yaitu  merespons  dengan  cepat  dan  tanpa batasan  waktu  atau  lokasi,  sehingga  pengguna  dapat  dengan  mudah  mengakses informasi perawatan dan kesehatan kucing kapan saja dan dimana saja.
3) Studi Literatur
Berdasarkan  identifikasi  masalah  dan  rumusan  masalah  yang  telah  dilakukan sebelumnya,  maka  peneliti  berpendapat  bahwa  penelitian  yang    dilakukan bertujuan  untuk  mengetahui  permasalahan  yang  berkaitan  dengan  perawatan  dan penyakit kucing yang relevan dengan hasil penelitian sebelumnya.
4) Pengumpulan Data
Tahap  ini  peneliti  dapat  mengumpulkan  data  penting  yang  diperlukan  untuk mengembangkan Chatbot responsif  untuk  memberikan  perawatan  dan  konsultasi terkait  kesehatan  dan  penyakit  kucing.  Selain    wawancara,  peneliti  juga mendapatkan  informasi  dari    pemilik  kucing,  komunitas  penggemar  hewan,  dan juga  observasi  di  berbagai  petshop.  Proses  ini  menghasilkan  ringkasan  data  yang berharga  untuk  membentuk  kumpulan  data  penting  yang  mendukung  integritas penelitian yang sedang berlangsung.
5) Perancangan Sistem Dalam  perancangan  pengembangan Chatbot ,  peneliti  menggunakan Dialogflow sebagai frameworknya, di bawah ini gambaran penggunaan Chatbot :
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4
368  of 376

## 6) Hasil dan Pembahasan
Hasil dan pembahasan fokus pada implementasi dan evaluasi keberhasilan Chatbot yang memberikan jawaban tepat atas pertanyaan pengguna.
2.2. Metode Waterfall
Gambar 2. Metode Waterfall

## 1. Requirement
Pada  tahap  ini,  peneliti  harus  mempersiapkan  informasi  tentang  kebutuhan  yang digunakan dalam pembuatan sistem. Informasi kebutuhan tersebut bisa didapatkan melalui wawancara atau survei, kemudian data yang didapatkan akan dikumpulkan dan  dianalisis  untuk  mendapatkan  pemahaman  dan  akan  digunakan  untuk pengembangan sistem.

## 2. Design
Langkah selanjutnya adalah desain. Desain dilakukan sebelum pembuatan system. Tujuannya yaitu agar mengetahui gambaran tentang apa yang diperlukan dan seperti apa sistem yang diinginkan
3. Implementation
Tahap ini merupakan tahap pembuatan sistem. Gambaran sistem yang sudah dibuat pada tahap desain akan diaplikasikan pada tahap ini.
4. Integration & Testing
Tahap ini merupakan tahap pengujian sistem yang telah dibuat untuk mengetahui apakah masih terdapat kesalahan atau tidak.
5. Operation & Maintenance
Pada  tahap  ini  sistem  yang  sudah  selesai  dibuat  kemudian  akan  dijalankan  oleh pengguna. Pembuat sistem juga bisa melakukan pemeliharaan secara berkala untuk mengantisipasi kesalahan secara tiba-tiba muncul [6].
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4

## 2.3. Ruang Lingkup
Gambar 3. Ruang Lingkup Chatbot
Chatbot Konsultasi Perawatan Kucing ini membahas 3 hal yaitu perawatan kucing, pemberian pakan, dan penyakit kucing. Dalam perawatan kucing membahas beberapa hal yaitu perawatan bulu, perawatan kulit, pemberian vitamin, dan menjaga kesehatan kucing.  Pada  pemberian  pakan  membahas  tentang  pemberian  pakan  yang  bagus. Terakhir dalam hal penyakit kucing membahas tentang jenis penyakit, gejala penyakit, cara mencegah dan menangani penyakit kucing.
2.4. Chatbot
Chatbot adalah sistem yang dirancang untuk berkomunikasi seseorang lewat tulisan atau ucapan. Chatbot dibuat menggunakan aturan tertentu untuk menanggapi input atau pertanyaan  pengguna  [7]. Chatbot dibuat  berdasarkan  topik  yang  dibentuk  dalam database.  Banyak Chatbot dibangun  berdasarkan  hal  yang  ingin  diselesaikan  dalam kebutuhan pribadi atau professional [8]. Chatbot sering disebut-sebut sebagai salah satu dari representasi interaksi manusia-mesin yang paling canggih dan menjanjikan [9].
2.5. Natural Language Processing (NLP)
Natural  Language  Processing  (NLP) adalah  penerapan  ilmu  komputer,  khususnya untuk memahami interaksi yang terjadi antara manusia dan komputer [10]. Bahasa alami adalah bahasa yang digunakan untuk berkomunikasi satu sama lain [11]. Banyak metode dipakai  dengan  tujuan  memahami  kalimat  dan  maksud  pengguna  dalam  konteksnya, mulai  dari  sekadar  menemukan  pola  teks  dalam  pesan  pengguna  hingga  teknik kecerdasan buatan yang canggih yang lebih rumit menyangkut bahasa manusia [5].
2.6. Dialogflow
Dialogflow adalah platform untuk membuat Chatbot yang dibuat oleh Google, dimana platform  tersebut    memproses  input  berupa  teks  yang  dapat  diproses  oleh Agent Dialogflow dengan kemampuan machine learning dan memberikan respon berdasarkan kebutuhan  [12]. Dialogflow dapat  diintegrasikan  dengan  aplikasi  media  sosial  seperti Telegram , Facebook, dan Line [13]. Dialogflow memiliki beberapa komponen yaitu sebagai berikut :
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4 370  of 376 1) Agent
Agent adalah  entitas  utama  di Dialogflow .  Berisi  konfigurasi  keseluruhan Chatbot yang Anda buat. Di sinilah Anda menentukan Intent , entities, context, dan fulfillment.
2) Intent
Intent mewakili  tujuan  dari  apa  yang  ingin  dikatakan  atau  dilakukan  pengguna dalam percakapan. Misalnya, ketika pengguna bertanya tentang penyakit kulit pada kucing,    ada Intent khusus untuk memahami permintaan informasi tentang penyakit kulit pada kucing.
3) Entities
Entities adalah  komponen  yang  mengambil  informasi  spesifik  dari  percakapan. Berguna untuk membantu    mengidentifikasi dan mengekstrak data penting dari teks yang  dimasukkan  oleh  pengguna.  Misalnya,  jika  pengguna  bertanya,  "Apa  jenis penyakit kulit pada kucing ini?", "Kulit" akan diidentifikasi sebagai objek.
4) Context
Context adalah  cara  untuk  menyimpan  informasi  yang  diperoleh  dari  percakapan sebelumnya. Ini membantu Chatbot untuk memahami konteks dari percakapan yang sedang berlangsung.
5) Fulfillment
Fulfillment adalah  bagian  di  mana  Anda  dapat  mengonfigurasi  cara Chatbot merespons    permintaan pengguna. Hal ini dapat mencakup memberikan tanggapan segera,  menghubungkan  ke  sistem  eksternal,  dan  melakukan  tindakan  spesifik tergantung pada kebutuhan pengguna.
6) Analytics
Analytics memungkinkan  Anda  memantau  dan  menganalisis  kinerja Chatbot Anda. Melihat bagaimana pengguna berinteraksi dengan Chatbot Anda dan mendapatkan informasi lain yang dapat membantu Anda meningkatkan fungsinya.
Dialogflow selain memiliki beberapa komponen juga memiliki suatu proses. Berikut desain proses pada Dialogflow :
Gambar 5. Desain Proses Dialogflow
Chatbot yang menggunakan Dialogflow terintegrasi dengan Telegram , dimulai dengan input pengguna melalui pesan di Telegram dan diarahkan ke Agent Dialogflow . Agent ini mendeteksi Intent dan  mengekstrak entities dari  pesan  untuk  memahami  permintaan pengguna  terkait  penyakit  dan  perawatan  kucing. Chatbot menggunakan  logika  yang telah  ditentukan  sebelumnya  untuk  menghasilkan  jawaban  yang  relevan  berdasarkan informasi  yang  diterimanya,  seperti  informasi  tentang  penyakit  tertentu  atau  saran perawatan  kucing.  Respons  tersebut  kemudian  dikirim  kembali  ke  pengguna  melalui Telegram ,  memungkinkan Chatbot memberikan  informasi  yang  akurat  dan  tepat  sesuai kebutuhan pengguna.
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4 371  of 376
2.7. Telegram
Telegram adalah  aplikasi  jejaring  sosial  online.  Tujuan  aplikasi  ini  yaitu  untuk membagi  pesan  dalam  bentuk  teks  dan  suara,  melakukan  panggilan  video  dan  suara, mengirim  gambar,  file,  dan  media  lainnya.  Jika  perangkat  seluler  anda  terhubung  ke internet bersamaan dengan komputer pribadi anda, aplikasi yang berada di ponsel juga dapat dihubungkan ke computer anda [14]. Telegram memiliki bot yang dapat digunakan untuk  menjalankan  perintah  secara  otomatis  [15]. Chatbot merupakan  salah  satu  jenis teknologi  yang  menggunakan  teknologi  kecerdasan  buatan,  kecerdasan  buatan  ini mempelajari suatu interaksi antara manusia dengan komputer [16].
2.8. Pengujian Chatbot
Pengujian Chatbot dilakukan  dengan  metode Blackbox  Testing untuk  mengetahui kinerja Chatbot . System  Usability  Scale  (SUS) juga  dilakukan  untuk  mengetahui  kinerja Chatbot dari pandangan user sehingga bisa memperoleh suatu hasil yang akurat.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Implementasi Dialogflow
Pembuatan Chatbot menggunakan Dialogflow sebagai  frameworknya. Chatbot juga akan diintegrasikan ke Telegram setelah pembuatannya pada Dialogflow . Berikut tampilan pembuatan Chatbot pada Dialogflow :
Gambar 6. Pembuatan Intent Dialogflow
Gambar diatas menjelaskan tentang Intent pada Dialogflow . Intent digunakan untuk menentukan respons atau tindakan yang harus dilakukan Chatbot berdasarkan masukan pengguna  tertentu.  Pada  dasarnya  tujuan Intent adalah  untuk  membantu  sistem memahami  maksud  atau  tujuan  dari  kata-kata  yang  diucapkan  oleh  pengguna. Intent memungkinkan  pengembang  merancang  pengalaman  interaktif  yang  lebih  kaya  dan responsif dengan memetakan maksud atau tujuan pengguna yang berbeda.
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4
Gambar 7. Pembuatan Pertanyaan
Gambar 8. Pembuatan Response
Gambar diatas menjelaskan tentang pembuatan pertanyaan dan respon Chatbot pada Dialogflow .  Pertanyaan  dimasukkan  secara  manual  untuk  melatih  system  memahami masukan  pengguna  yang  bervariasi.  Setiap  pertanyaan  pasti  menghasilkan  respon tertentu.  Respon  juga  dimasukkan  secara  manual.  Hal  ini  bertujuan  agar  system memahami pertanyaan yang dimasukkan oleh pengguna dan memberikan respon yang tepat dan akurat.

## 3.2. Implementasi Chatbot
Gambar 9. Implementasi Chatbot
Gambar  diatas  merupakan  implementasi Chatbot melalui  platform Telegram .  Pada saat pengguna memulai menggunakan Chatbot tersebut, pengguna bisa menekan tombol start  kemudian Chatbot merespon  dengan  ucapan  salam  pembuka.  Pengguna  bisa memasukkan  pertanyaan  seputar  perawatan  kucing  dan Chatbot akan  mengeluarkan respon  berupa  jawaban  dari  pertanyaan  tersebut. Chatbot akan  mengeluarkan  respon tertentu jika pengguna memasukkan pertanyaan yang tidak bisa dijawab oleh Chatbot .

## 3.3. Black Box Testing
Pengujian Black  Box merupakan  pengujian  dengan  cara  mengamati  hasil pengoperasian  dan  memverifikasi  fungsionalitas  perangkat  lunak  melalui  data pengujian.  Pengujian Black  Box ini  berfokus  pada  kinerja  sistem.  Dengan  cara  ini  akan
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4
diketahui    apakah  aplikasi  bagus  atau  tidak  [17].  Berikut  adalah  rancangan  pengujian fungsional dari fitur yang di sediakan oleh Chatbot .
Tabel 1. Pengujian Black Box No. Pengguna Respon Chatbot Hasil Pengujian 1. Menekan  tombol  “start” untuk memulai Chatbot Chatbot menampilkan pesan pembuka Berhasil 2. .  Chat dengan memasukkan keyword  yang  telah  di  se- diakan  tanpa  ada  kesala- han Chatbot  membalas  pesan  tentang  infor- masi  Perawatan  dan  Penyakit  Kucing sesuai dengan inputan Berhasil 3. .  Chat dengan memasukkan keyword  yang  tidak  dise- diakan  atau  kesalahan  da- lam pengetikan Chatbot  menampilkan  pesan  bahwa  in- formasi yang di maksud tidak tersedia Berhasil 4. .  Menjalankan  seluruh  key- word  yang  tersedia  dalam Chatbot Berhasil  menjalankan  semua  keyword tanpa  adanya  eror  atau  keyword  yang tidak dapat bekerja atau di jalankan Berhasil

## 3.4. System Usability Scale (SUS)
System  Usability  Scale  (SUS) adalah  kuesioner  yang  dapat  digunakan  untuk mengetahui  tingkat  keberhasilan  suatu  sistem  dari  pandangan  pengguna.  John  Brooke mengembangkan SUS pada tahun 1986.  Sampai saat ini SUS masih banyak digunakan untuk  mengukur  keberhasilan  suatu  sistem  karena  memiliki  banyak  keunggulan. Hasilnya ditampilkan dalam skala 0 hingga 100, sehingga SUS mudah digunakan. SUS tidak memerlukan perhitungan yang rumit. SUS dapat digunakan secara gratis, dan telah terbukti bagus dan dapat dipercaya bahkan dengan sampel yang sedikit [18]. Responden mempunyai pilihan jawaban dalam skala 1 sampai 5, tergantung seberapa setuju mereka terhadap setiap pernyataan tentang permintaan dan situasi yang diuji. Nilai 1  memiliki arti sangat tidak setuju dengan pernyataan yang tersedia dan nilai 5 memiliki arti sangat setuju dengan pernyataan yang tersedia [19].
Tabel 2. System Usability Scale (SUS) No. Pertanyaan 1 2 3 4 5
1. Saya merasa sistem ini mudah untuk digunakan.
2. Saya merasa saya tidak dapat menyelesaikan masalah dengan ce- pat menggunakan sistem ini.
3. Saya merasa sistem ini mudah untuk berinteraksi
4. Saya merasa sistem ini tidak konsisten sepanjang penggunaan
5. Saya merasa sistem ini sangat membantu dalam menyelesaikan masalah tentang Perawatan dan Penyakit Kucing.
6. Saya merasa sistem ini sangat rumit.
7. Saya  merasa  sistem  ini  mudah  untuk  diintegrasikan  dengan pengetahuan saya tentang Perawatan dan Penyakit Kucing.
8. Saya merasa bahwa saya perlu mempelajari banyak hal sebelum dapat menggunakan sistem ini
9. Saya  merasa  puas  menggunakan  sistem  ini  untuk  berinteraksi dengan Chatbot tentang Perawatan dan Penyakit Kucing.
10. Saya akan merasa tidak paham setelah menggunakan sistem ini
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4 374  of 376
Tabel 3. Hasil Skor Asli No.  Responden Jenis Kelamin Skor Asli Q1  Q2  Q3  Q4  Q5  Q6  Q7  Q8  Q9 Q1 0 1. Responden 1 Perempuan 4 1 4 1 4 1 3 2 4 1 2. Responden 2 Perempuan 5 2 5 2 3 2 5 2 5 1 3. Responden 3 Laki - laki 5 1 4 2 2 1 5 2 5 2 4. Responden 4 Laki - laki 5 1 4 2 5 2 5 1 4 3 5. Responden 5 Perempuan 4 1 5 1 4 3 3 1 3 1 6. Responden 6 Laki - laki 3 2 3 1 4 1 4 2 4 1 7. Responden 7 Laki - laki 5 2 5 1 5 1 5 1 5 2 8. Responden 8 Laki - laki 4 2 5 1 3 2 4 1 4 1 9. Responden 9 Laki - laki 4 1 5 1 4 2 5 2 4 2 10. Responden 10 Perempuan 5 1 5 2 5 2 5 2 5 1
Tabel diatas berisi hasil jawaban responden yang akan dihitung dengan ketentuan berikut :
a) Pernyataan ganjil skor dari responden dikurangi dengan angka 1.
b) Pernyataan genap skor dari responden digunakan untuk mengurangi angka 5.
c) Hasil  skor  dijumlahkan  untuk  setiap  responden  dan  dikalikan  2,5  sehingga menghasilkan nilai yang berkisar antara 0 hingga 100.
d) Setelah skor masing-masing responden ditentukan, selanjutnya dapat mencari rata- rata  skor  dengan  menjumlahkan  seluruh  nilai  dan  membaginya  dengan  jumlah responden yang ada.
e) Setelah  hasil  rata-rata  didapatkan  grade  dari  rata-rata  tersebut  dapat  ditentukan sesuai tabel berikut [19].
Tabel 4. SUS Score Percentile Rank Grade Keterangan A skor >= 80,3 B skor >= 74 & < 80,3 C skor >= 68 & < 74 D skor >= 51 & < 68 E skor lebih < 51 Tabel 5. Skor Hasil Hitung No.  Responden Skor Hasil Hitung Jumlah Nilai (jumlah x 2,5) Q1  Q2  Q3  Q4  Q5  Q6  Q7  Q8  Q9 Q1 0
1. Responden 1 3 4 3 4 3 4 2 3 3 4 33 82,5 2. Responden 2 4 3 4 3 2 3 4 3 4 4 34 85 3. Responden 3 4 4 3 3 1 4 4 3 4 3 33 82,5 4. Responden 4 4 4 3 3 4 3 4 4 3 2 34 85 5. Responden 5 3 4 4 4 3 2 2 4 2 4 32 80 6. Responden 6 2 3 2 4 3 4 3 3 3 4 31 77,5 7. Responden 7 4 3 4 4 4 4 4 4 4 3 38 95 8. Responden 8 3 3 4 4 2 3 3 4 3 4 33 82,5 9. Responden 9 3 4 4 4 3 3 4 3 3 3 34 85 10. Responden 10  4 4 4 3 4 3 4 3 4 4 37 92,5 Skor Rata – Rata ( Hasil Akhir) 84,75
Setelah melakukan pengujian dari 10 responden diperoleh hasil skor rata-rata 84,75, yang apabila dilihat dari tabel SUS Score Percentile Rank skor rata-rata tersebut mendapat grade A. Hal ini menunjukkan keberhasilan dan kinerja yang baik dalam implementasi
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4
Chatbot , yang dimana Chatbot dapat memenuhi kebutuhan pengguna secara efektif dan memuaskan.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis,  implementasi  dan  pengujian,  penelitian  ini  berhasil mengembangkan sistem Chatbot untuk perawatan dan konsultasi penyakit kucing. Sistem ini  diimplementasikan  melalui  aplikasi Telegram dengan  menggunakan  framework Dialogflow pada  saat  pembuatannya.  Dapat  disimpulkan  bahwa Chatbot ini  berpotensi membantu  masyarakat  dalam  merawat  kucing,  termasuk  aspek  terkait  penyediaan makanan yang baik, menjaga kesehatan dan pengobatan penyakit pada kucing.

## Referensi
[1] A. K. Vadreas, D. W. S. Nirad, and H. Wenti, “Web based Expert System dalam Penanganan Kesehatan dan Penyakit Kucing  di  Kota  Padang,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  20 – 29,  2020,  doi: 10.32736/sisfokom.v9i1.677.
[2] N. Mariana, I. Nugroho, S. Saefurrohman, and A. P. Utomo, “The Impact of System and Information Quality on User Satisfaction and Continuance Intention: An Analysis of Online Motorcycle Taxi (Ojek- Online) Applications,” Sci. J. In- formatics , vol. 10, no. 2, pp. 127 – 138, 2023, doi: 10.15294/sji.v10i2.43830.
[3] A. S. Walenta, J. W. Kuswinardi, A. N. K. W. Wardani, B. Efendi, and R. Zulfikhar, “Aplikasi Manajemen Hubungan Pelanggan ( Customer Relationship Management CRM ) dalam Era Digital: Analisis Literatur tentang Keuntungan dan Implementasi,” J. Pendidik. Tambusai , vol. 7, pp. 22008 – 22013, 2023, doi: 10.31004/jptam.v7i3.9819.
[4] M. . Yusuf Maulana, Vidila Rosalina, M.Kom, Siswanto, “IMPLEMENTASI CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGE- MENT BERBASIS WEB PADA TOKO USAHA DIGITAL PRINTING,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 4, pp. 3558 – 3568, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i4.2830.
[5] A. Y. Chandra, D. Kurniawan, and R. Musa, “Perancangan Chatbot Menggunakan Dialogflow Natural Language Pro- cessing (Studi Kasus: Sistem Pemesanan pada Coffee Shop),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 1, p. 208, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1505.
[6] V. Olindo and A. Syaripudin, “Perancangan Sistem Informasi Absensi Pegawai Berbasis Web Dengan Metode Water- fall,” OKTAL    J. Ilmu Komput. dan Sci. , vol. 1, no. 01, pp. 17 – 26, 2022.
[7] A. Rachman, I. Mardhiyah, and M. Jannah, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Implementasi Chatbot FAQ pada Aplikasi Monev Kinerja Direktorat Jenderal Anggaran Menggunakan Framework Rasa Open Source,” Media Online , vol. 4, no. 1, pp. 62 – 72, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1020.
[8] R. G. Guntara, “Aplikasi Chatbot Konsultan Bisnis untuk UMKM Berbasis Dialogflow pada Platform Android,” In- dones. J. Digit. Bus. , vol. 2, no. 1, pp. 9 – 15, 2022, doi: 10.17509/ijdb.v2i1.
[9] Y. N. Harahap and A. B. Nasution, “Belajar Membangun Layanan Registrasi Online Berbasis Chatbot Wa Dengan Ja- vascript,Php,Mysql dan WA Gateway,” Publ. Masy. Komput. dan Teknol. , vol. 1, no. 2, pp. 91 – 96, 2022, [Online]. Availa- ble: http://journal.binainternusa.ac.id/index.php/maskot
[10] J. A. Putra and A. Budi, “Penerapan Natural Language Processing dalam Aplikasi Chatbot Sebagai Media Pencarian Informasi Dengan Menggunakan React (Studi Kasus: Institut Bisnis dan Informatika Kwik Kian Gie),” J. Inform. dan Bisnis , vol. 9, no. 2, pp. 1 – 12, 2020.
[11] A.  N.  Rohman,  E.  Utami,  and  S.  Raharjo,  “Deteksi  Kondisi  Emosi  pada  Media  Sosial  Menggunakan  Pendekatan Leksikon  dan  Natural  Language  Processing,” Eksplora  Inform. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  70 – 76,  2019,  doi:  10.30864/ek- splora.v9i1.277.
[12] I.  G.  Ryoga,  I.  M.  Sukarsa,  A.  Agung,  and  N.  Hary,  “Perancangan  Chatbot  Hotel  dengan  Model  Natural Language Processing Chatbot dan Button Based Chatbot I Gede Ryoga Kusnanda a1 , I Made Sukarsa a2 , Anak Agung Ngurah Hary Susila a3,” vol. 3, no. 1, 20 22, doi: 10.24843/JTRTI.2022.v03.i01.p06.
[13] K. P. Dharmawan, I. M. Sukarsa, and D. P. Githa, “Rancang Bangun Chatbot Desa Wisata Badung Bali dengan Dialog- flow,” JITTER    J. Ilm. Teknol. dan Komput. , vol. 3, no. 2, p. 1217, 2022, doi: 10.24843/jtrti.2022.v03.i02.p20.
[14] M.  B.  Simanjuntak,  N.  Lustyantie,  and  I.  Iskandar, “Pembelajaran  Berbasis  Telegram  Group  dan  Microsoft  Team  di Kelas Bahasa Inggris (Penilaian berbasis Persepsi Siswa),” J. Pendidik. Tambusai , vol. 6, no. 2, pp. 11114 – 11119, 2022, doi: 10.31004/jptam.v6i2.4199.
[15] Chaidir Ali, Saeful Anwar, Sandy Eka Permana, Ruli Herdiana, and Riri Narasati, “Optimization of Network Monitor- ing Using The Dude- Based Telegram Feature To Speed Up Notification Of Network Problems.,” Kopertip    J. Ilm. Manaj. Inform. dan Komput. , vol. 6, no. 2, pp. 42 – 48, 2022, doi: 10.32485/kopertip.v6i2.
[16] E. Febriansyah and E. Nirmala, “Perancangan Sistem Informasi Jual Beli Properti Menggunakan Chat Bot Telegram Yang Terintegrasi Dengan Web Menggunakan Metode Prototype,” JORAPI    J. Res. Publ. Innov. , vol. 1, no. 2, pp. 279 – 284, 2023, [Online]. Available: https://jurnal.portalpublikasi.id/index.php/JORAPI/index
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4
[17] G.  Putu,  M.  Putra,  and  A.  Tenriawaru,  “Rancang  Bangun  Virtual  Assistant  Chatbot  Menggunakan  Node  .  Js  pada Layanan Sistem Informasi Akademik,” vol. 1, no. 1, 2023.
[18] A.  N.  Edi  Kurniawan,  Nofriadi,  “PENERAPAN  SYSTEM  USABILITY  SCALE  (  SUS  )  DALAM  PENGUKURAN KEBERGUNAAN WEBSITE PROGRAM,” vol. 4307, no. 1, pp. 43– 49, 2022, doi: 10.54314/jssr.v5i1.817.
[19] A. Saputra, “Penerapan Usability pada Aplikasi PENTAS Dengan Menggunakan Metode System Usability Scale (SUS) (Usability Implementation in PENTAS Application Using the System Usability Scale (SUS) Method),” Jurnl Teknol. Inf. dan Multimed. , vol. 1, no. 3, pp. 206 – 212, 2019, doi: 10.35746/jtim.v1i3.50.