Aji, A. S. B. (2022) ―Membangun Chatbot Layanan Helpdesk Perpajakan
KPP Pratama Jakarta Setiabudi Satu‖, Sebatik, 26(1)
Submitted:  2022-05-20 Accepted:  2022-05-29 Published:  2022-06-01

## MEMBANGUN CHATBOT LAYANAN HELPDESK PERPAJAKAN KPP PRATAMA JAKARTA SETIABUDI SATU
Agung Siswanto Bayu Aji
KPP Pratama Jakarta Setiabudi Satu Jl. H.R. Rasuna Said  Blok B, Kav. 8 Kuningan, Setiabudi, Jakarta Selatan 12910 E-mail : adjib13@gmail.com

## ABSTRAK
Sejak  pandemi covid-19 melanda  Indonesia  tahun  2020  hingga  saat  ini,  Kantor  Pelayanan  Pajak  (KPP)  Pratama  Jakarta Setiabudi Satu menambah bentuk pelayanan konsultasi umum perpajakan kepada wajib pajak. Selain layanan meja bantuan atau helpdesk tatap muka yang masih berjalan, dibuka juga kanal layanan helpdesk secara live chat . Layanan helpdesk live chat tersebut  menggunakan  aplikasi  perpesanan  WhatsApp.  Pengalihan  layanan  perpajakan  secara  tatap  muka  menjadi layanan  secara live  chat akibat  kebijakan  pemberlakuan  pembatasan  kegiatan  masyarakat  (PPKM)  di  Jakarta  membuat layanan  yang  diberikan  tidak  optimal.  Untuk  meningkatkan  layanan helpdesk secara live  chat tersebut,  diperlukan  alat bantu  yang  dapat  menjawab  soal  sering  ditanya  (SSD)  wajib  pajak  secara  cepat,  tepat  dan  tanpa  dibatasi  jam  kerja. Penelitian  ini  bertujuan  merancang  alat  bantu  berupa chatbot yang  berjalan  di  aplikasi  perpesanan  WhatsApp. Chatbot dibangun  dengan  metode rapid  application  development (RAD)  menggunakan platform pengembangan  perangkat  lunak atau  aplikasi  tanpa  pengodean.  Aplikasi  pembuat chatbot yang  digunakan  adalah Autoresponder  for  WhatsApp dan WhatAuto  –  Reply  App yang  tersedia  di google  playstore .  Pangkalan  data  dibentuk  menggunakan google  sheets melalui WhatAuto  -  Reply  App dan AutoResponder .  Jenis  aturan chatbot yang  dipakai  adalah exact  match. Hasil  pengujian fungsional ( black box testing ) menunjukkan chatbot yang dirancang dapat bekerja dengan baik dan  merespon sesuai  kata kunci yang ada dalam pangkalan data ( data base ).
Kata Kunci: Chatbot, Helpdesk, Live Chat, Rad, Exact Match, Black Box

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  jenis  pelayanan  perpajakan  di  seluruh Kantor  Pelayanan  Pajak  (KPP)  dan  Kantor  Pelayanan, Penyuluhan  dan  Konsultasi  Perpajakan  (KP2KP)  di Indonesia adalah layanan meja bantuan yang lebih sering disebut  layanan helpdesk .  Fungsi  layanan helpdesk adalah  memberikan  informasi  perpajakan,  bimbingan dan  konsultasi  perpajakan  yang  bersifat  umum  kepada wajib  pajak.  Layanan helpdesk disediakan  oleh  1  atau  2 petugas  pajak  secara  bergiliran  setiap  sesi  (pagi  dan siang)  melalui piket  mingguan. Semua layanan helpdesk diberikan  langsung  di  kantor,  namun  sejak  pandemi covid-19 pada  Maret  2020,  jumlah  wajib  pajak  yang datang ke kantor dibatasi. Hal ini membuat banyak wajib pajak  tidak  dapat  menerima  layanan helpdesk .  Secara khusus,  pelayanan  KPP  dan  KP2KP  harus  diliburkan sementara  akibat  lonjakan  kasus covid-19 di  beberapa wilayah.
Hal  tersebut  ditanggapi  oleh  Ditjen  Pajak  dengan memerintahkan  masing-masing  KPP  dan  KP2KP  untuk memberikan dukungan live chat dalam layanan helpdesk kepada  wajib  pajak. Live  chat adalah  layanan  dimana wajib  pajak  dapat  meminta  dan  menerima  jawaban langsung  dari  petugas  dalam  bentuk  pesan  teks,  suara atau  video  (Campbell,  2018).  KPP  Pratama  Jakarta Setiabudi  Satu  telah  memilih  aplikasi  perpesanan
WhatsApp  untuk  layanan live  chat  helpdesk- nya .
Pasalnya,  aplikasi  perpesanan  ini  memiliki  jumlah pengguna  terbanyak  dibandingkan  FB  Messenger, Instagram,  Twitter,  Line,  WeChat,  dan  aplikasi  sejenis lainnya  berdasar  laporan datareportal.com tentang jumlah  pengguna  internet,  sosial  media  dan  pemilik telepon  genggam  di  Indonesia  per  Januari  2020  (Kemp, 2020).
Seperti halnya layanan helpdesk tatap muka, layanan helpdesk  live  chat ditangani  oleh  satu  orang  petugas  di setiap  sesinya  (pagi  dan  siang).  Layanan helpdesk  live chat memungkinkan  wajib  pajak  menghubungi  petugas melalui WhatsApp mereka dan petugas akan memberikan  respon  melalui  perangkat  telepon  cerdas atau melalui tautan pada situs https://web.whatsapp.com . Untuk sementara, layanan live chat ini menjadi solusi masalah  pembatasan  jumlah  wajib  pajak  yang  bisa mendapatkan  layanan helpdesk tatap  muka.  Namun  hal ini  menimbulkan  masalah  baru,  yaitu  jumlah  petugas pendukung  layanan helpdesk live  chat yang  tidak proporsional  dan  jumlah  pesan  wajib  pajak  yang  belum dibalas  ketika  waktu  pelayanan  telah  habis.  Selain  itu, karena  petugas  pendukung  layanan helpdesk  live  chat terus  berubah  sesuai  jadwal  piket,  tidak  ada  jawaban tunggal untuk pertanyaan yang sama. Respon tergantung pada  suasana  hati  dan  gaya  redaksional  masing-masing
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including  lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
petugas.  Tidak  adanya  sistem  antrian  seperti  layanan helpdesk tatap  muka  juga  memberikan  kesan  bahwa pesan  wajib  pajak  tidak  bisa  langsung  dibalas,  butuh waktu  lama  untuk  dijawab,  atau  tidak  dijawab  hingga keesokan harinya.
Salah  satu  penemuan  teknologi  informasi  yang berkembang  saat  ini  dapat  mengatasi  permasalahan tersebut.  Teknologi  itu  bernama chatbot .  Banyak  nama lain  digunakan  untuk  menyebut chatbot ,  seperti chatterbot,  talkbot,  IM  bot,  artificial  conversational entity , interactive  agent atau bot saja . Mereka  adalah program  komputer  yang  dapat  melakukan  percakapan secara alami melalui suara atau teks, memahami maksud pengguna  dan  dapat  meresponnya  sesuai  aturan  tertentu (Kaczorowska-Spychalska,  2019).  Penelitian  terkait pemanfaatan chatbot guna  melayani  klien  telah dilakukan  sebelumnya,  seperti  penelitian  (Bariah,  2022) berjudul  ―Pengembangan Virtual  Assistant  Chatbot Berbasis  WhatsApp  Pada  Pusat  Layanan  Informasi Mahasiswa  Institut  Pendidikan  –  Garut‖  dengan  hasil bahwa  sistem chatbot bekerja  dengan  benar  dan  baik sehingga  layak  untuk  mengimplementasikannya  sebagai saluran tambahan pemberi informasi seputar perkuliahan kepada  mahasiswa  tanpa  harus  datang  langsung  ke kampus.  Penelitian  lain  (Harahap,  2020)  berjudul  ― A Web-Based  Chatbot  Application  Using  The  Dialogflow Method ‖  berhasil  membuat chatbot layanan helpdesk menggunakan platform Dialogflow untuk melayani wajib pajak  di  KPP  Pratama  Binjai  yang  bertanya  tentang informasi umum perpajakan.
Meluasnya  penggunaan chatbot untuk  bisnis  saat  ini telah menyebabkan tumbuhnya aplikasi pembuat chatbot seperti Chatfuel,  Engati,  Chattypeople,  Pandorabots, Dialogflow, Autoresponder dan banyak lainnya. Aplikasi tersebut  memudahkan  pembuatan chatbot karena  tidak memerlukan  keterampilan  pemrograman  yang  rumit. Chatbot yang  akan  dirancang  untuk  meningkatkan layanan helpdesk live  chat KPP  Pratama  Jakarta Setiabudi  Satu  ini  menggunakan  dua  aplikasi  pembuat bot yaitu AutoResponder for WhatsApp milik pengembang AutoResponder.ai dari Jerman dan WhatAuto Reply-App milik Bringar Apps dari Michigan, AS. Kedua aplikasi tersebut tersedia di google playstore dalam versi gratis dan berbayar. WhatAuto dipilih karena kemampuannya  untuk  terhubung  ke google  sheets yang peneliti  butuhkan  untuk  menyimpan  pangkalan  data ( database )  yang  cukup  besar  seperti  nama  dan  nomor WhatsApp  petugas account  representative wajib  pajak, nomor  bukti  penerimaan  surat  (BPS)  permohonan  wajib pajak dan data wajib pajak lainnya yang bersifat umum.
Pengetahuan  yang  akan  dimasukkan  ke  dalam chatbot nantinya berupa soal sering ditanya (SSD) dalam pelayanan helpdesk tatap  muka  maupun helpdesk  live chat . Sementara itu, untuk pertanyaan yang belum ada di pangkalan  data  SSD chatbot ,  wajib  pajak  tetap  dapat menghubungi petugas helpdesk live chat .
Penelitian  ini  berbeda  dengan  penelitian  yang disebutkan  sebelumnya  karena  menggunakan platform
pengembangan  perangkat  lunak  tanpa  pengodean  yang mudah  digunakan  oleh  orang  tanpa  kemampuan pemrograman.  Di  samping  itu  pangkalan  data  dibentuk menggunakan google  sheets yang  sudah  familier  bagi kebanyakan orang. Kedua hal tersebut digunakan peneliti untuk  membangun chatbot yang  akan  dipakai  dalam pelayanan helpdesk live  chat KPP  Pratama  Jakarta Setiabudi Satu guna meningkatkan pelayanannya kepada wajib pajak.

## 2. RUANG LINGKUP
Penelitian  ini  memiliki  ruang  lingkup  yang  dibatasi oleh beberapa hal berikut:
1. Cakupan permasalahan
Layanan helpdesk live chat berbasis WhatsApp  yang disediakan  oleh  masing-masing  petugas  pajak  tidak memiliki  standar  yang  baku  dalam  redaksional penulisan  jawaban  atas  pertanyaan  yang  sama  dari wajib pajak. Masalah lainnya, wajib pajak tidak dapat memprediksi kapan petugas akan menjawab pertanyaan mereka karena terbatasnya jam pelayanan.
2. Batasan-batasan penelitian Informasi pajak yang disediakan oleh chatbot terbatas pada  informasi  tertentu  yang  sering  ditanyakan  oleh wajib  pajak  kepada  petugas  pendukung  layanan helpdesk  live  chat . Chatbot hanya  memberi  respon sesuai dengan kata kunci yang dikirimkan pengguna. Selain  itu, chatbot dibangun  menggunakan  aplikasi pembuat chatbot , AutoResponder for WhatsApp dari AutoResponder.ai (Jerman) dan WhatAuto Reply-App dari  Bringar Apps (Michigan,  AS)  yang  tersedia  di google playstore .
3. Rencana hasil yang didapatkan Berfungsinya chatbot yang  diberi  nama  DIVA  011 (Dapatkan Informasi Pajak Via WhatsApp KPP 011) dengan lancar dan tanpa kendala sebagaimana tujuan utama  untuk  memberikan  informasi  perpajakan tertentu kepada wajib pajak dengan cepat dan akurat.

## 3. BAHAN DAN METODE
Sebagai  sebuah  penelitian  ilmiah,  bagian  ini menjelaskan  bahan  dan  metode  yang  menjadi  rujukan dalam melakukan penelitian.

## 3.1 Chatbot
Chatbot adalah  sebuah  program  yang  dirancang untuk  memalsukan sebuah komunikasi  melalui teks atau suara. Aplikasi ini berfungsi untuk menjawab pertanyaan yang  diajukan  oleh  penggunanya  secara  otomatis. Chatbot merespon  pertanyaan  atau  masukan  ( input ) pengguna  melalui  pencocokan  pola  dengan  pangkalan data yang telah dibentuk sebelumnya (Dahiya, 2017).

## 3.2 WhatsApp
WhatsApp adalah layanan pesan dan panggilan  yang dapat  diunduh  secara  gratis  di google  playstore .  Ini adalah sebuah aplikasi  yang tidak hanya  memungkinkan pengguna bertukar pesan teks saja, tapi juga foto, suara,
video,  dokumen,  emotikon,  lokasi  dan  lainnya  melalui internet (Costa-Sanchez, 2020).
3.3 Helpdesk
Helpdesk adalah bagian organisasi yang memberikan solusi  atau  menyelesaikan  masalah  yang  dialami pelanggan  atau  pengguna  baik  dari  internal  maupun eksternal  organisasi  (Hariona,  2021).  Jenis  layanan kepada  wajib  pajak  di  KPP  dan  KP2KP  diatur  melalui peraturan  Dirjen  Pajak  nomor  PER-02/PJ/2017  sebagai perubahan  atas  peraturan  Dirjen  Pajak  nomor  PER- 27/PJ/2016  tentang  Standar  Pelayanan  di  Tempat Pelayanan  Terpadu  Kantor  Pelayanan  Pajak.  Berdasar ketentuan tersebut, ruang lingkup layanan yang diberikan petugas  tempat  pelayanan  terpadu  (TPT)  terdiri  dari layanan  loket  TPT,  loket helpdesk dan  layanan  mandiri (Indonesia, 2017).
Loket  TPT  melayani  penerimaan  surat  atau permohonan wajib pajak dan administrasi Nomor Pokok Wajib Pajak (NPWP) atau Pengusaha Kena Pajak (PKP). Loket helpdesk melayani  konsultasi  umum  perpajakan dan  konsultasi  teknis  perpajakan.  Layanan  mandiri disediakan  untuk  wajib  pajak  yang  ingin  melaksanakan kewajiban perpajakannya secara mandiri seperti membuat kode billing pembayaran, membayar pajak atau membuat surat pemberitahuan (SPT) dan pelaporannya.
3.4 Rapid Application Development (RAD)
Ada  banyak  metode  dalam  mengembangkan  sebuah perangkat  lunak  atau  aplikasi.  Metode  RAD  salah satunya. Metode ini dikenalkan pertama  kali oleh James Martin  sekitar  tahun  1980. Penekanan  metode  RAD  ada pada  pengulangan  pembuatan  prototipe,  iterasi  dan umpan  baliknya.  Hal  ini  membuat  aplikasi  yang dihasilkan  bisa  dikembangkan  dan  diperbaiki  dengan cepat  dibanding  metode  tradisional  seperti  model sekuensial  linear  yang  mengharuskan  aplikasi  dirancang dari  awal  secara  berurut.  Keunggulan  metode  RAD adalah:
1. Pengguna dapat menyesuaikan permintaannya selama pengembangan aplikasi.
2. Kemampuan  untuk  melacak  perubahan  permintaan pengguna.
3. Keterlibatan pengguna melalui umpan balik sepanjang pengembangan aplikasi. 4. Mengurangi waktu pengembangan.
5. Penggunaan  kembali  kode  ( code )  yang  telah dihasilkan alih-alih menulis kode yang baru.
6. Memungkinkan  merilis  aplikasi  lebih  cepat  dengan fungsionalitas terbatas.
7. Kemampuan  untuk  mendeteksi  dan  memperbaiki masalah  yang  ditemukan  dengan  cepat.  (Stephens, 2015).
Keunggulan  ini  yang  membuatnya  direkomendasikan dalam  pengembangan  perangkat  lunak  atau  aplikasi untuk  kebutuhan  organisasi  berukuran  kecil,  medium hingga besar (Saeed, 2019).
Pengembangan  perangkat  lunak  menggunakan  RAD melalui 4 tahapan utama, yaitu:
1. Analisis Kebutuhan
Pada  tahap  ini,  pemetaan  kebutuhan  yang  bersifat umum  dari  sebuah  aplikasi  dilakukan,  termasuk desain sistemnya. Dalam prosesnya, perlu melibatkan pengguna  untuk  mengetahui  kebutuhan  mereka  dari sebuah  aplikasi  yang  akan  dikembangkan  tersebut. Selain  itu  perlu  memetakan  pula  potensi  masalah yang  muncul  selama  proses  pengembangan  maupun implementasinya nanti.
2. Pembuatan Prototipe Pada  tahap  ini,  pengembang  segera  membuat prototipe  dari  aplikasi  yang  diinginkan.  Tujuannya untuk  mengecek  apakah  prototipe  tersebut  telah sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna  atau  belum.  Di tahap  ini,  proses  dapat  dilakukan  berulang-ulang sesuai hasil pengujian awal maupun umpan balik dari pengguna,  sehingga  akan  menghasilkan  prototipe yang  mudah  dipakai,  stabil  dan  sesuai  kebutuhan penggunanya.
3. Pengujian Pada  tahap  ini,  pengembang  mengubah  prototipe menjadi  aplikasi  yang  siap  untuk  digunakan.  Dalam prosesnya,  terjadi  pengulangan  terus  menerus kegiatan  pengodean  maupun  pengujian  dari  aplikasi berdasar  umpan  balik  dari  pengguna.  Pada  tahap inilah  pengembang  memilih  alat-alat  dan  framework yang dibutuhkan dalam pembuatan aplikasi yang siap untuk diluncurkan.
4. Implementasi Pada tahap ini, pengembang melakukan finalisasi dari aplikasi  yang  siap  untuk  digunakan.  Beberapa kegiatan  yang  perlu  dilakukan  pengembang  di  tahap ini  adalah  memperbaiki  kekurangan  yang  ditemukan baik dari segi fitur, fungsi maupun antar mukanya. Di samping  itu  juga  melakukan  optimalisasi  stabilitas aplikasi hingga mendokumentasikannya.
Gambar  1  menunjukkan  tahapan  pengembangan perangkat lunak atau aplikasi menggunakan model RAD (Biesemans, 2010)

## Gambar 1. Model RAD

## 3.5 Black Box Testing
Metode pengujian black box (juga disebut pengujian fungsional) adalah pola pengujian aplikasi yang berfokus pada  keluaran( output )  yang  muncul  sebagai  respon terhadap masukan yang dipilih. Pengujian ini mengabaikan mekanisme dalam sistem atau komponennya  (Nidhra,  2012).  Keuntungan  utama
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including  lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
pemakaian  model  ini  adalah  penguji  tidak  memerlukan pengetahuan  tentang  bahasa  pemrograman  maupun implementasinya.  Keuntungan  lainnya  adalah  pengujian berdasarkan  sudut  pandang  pengguna  aplikasi.  Di samping itu black box testing juga dapat dilakukan sejak awal  tahapan  pengembangan  aplikasi.  Dalam  pengujian ini,  antara  pengembang  dan  pengujinya  pun  masing masing adalah bebas, tidak saling terikat (Hedaoo, 2017)

## 4. PEMBAHASAN
Pembahasan  akan  mengacu  kepada  metode  RAD yang telah dipilih dalam pengembangan aplikasi chatbot berbasis  WhatsApp  untuk  dukungan  layanan helpdesk live chat.

## 4.1 Analisis Kebutuhan
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  dijelaskan dalam pendahuluan terkait layanan helpdesk live  chat di Kantor Pelayanan Pajak Pratama Jakarta Setiabudi Satu, dapat  diketahui  bahwa  perlu  suatu  aplikasi chatbot helpdesk dengan kemampuan sebagai berikut:
1. Mampu bekerja 24 jam,
2. Memberikan informasi perpajakan berupa soal sering ditanya secara cepat dan tepat kepada wajib pajak,
3. Mudah dalam penggunaannya oleh wajib pajak
4. Mudah  dan  murah  dalam  pengembangan  dan perawatannya.
Spesifikasi  perangkat  keras  pada  tabel  1  merupakan kebutuhan  minimal  yang  diperlukan  agar  aplikasi chatbot helpdesk nantinya  dapat  berfungsi  dengan  baik tanpa kendala.
Tabel 1. Spesifikasi Minimal Perangkat Keras
Perangkat Keras Komputer Gawai Sistem Operasi Windows 7, Mac High Siera 10.13 Android 5.0 Peramban Chrome, Firefox, Safari, Edge
Dukungan perangkat lunak merupakan hal utama dan sangat  penting  dalam  pengembangan  aplikasi chatbot helpdesk ini.  Tabel  2  menunjukkan  spesifikasi  minimal perangkat lunak yang dibutuhkan.

## Tabel 2. Spesifikasi Minimal Perangkat Lunak
Perangkat Lunak Nama Produk Keterangan Pembuat chatbot AutoResponder for WhatsApp, WhatAuto – Reply App Berbayar Aplikasi pesan WhatsApp Gratis Pangkalan Data Google Sheets Gratis

## 4.2 Desain
Proses selanjutnya adalah merancang desain aplikasi melalui  pembuatan  model  untuk  menyederhanakan
masalah rumit menjadi lebih mudah dipahami. Penelitian ini  merancang  2  model  yaitu  model  sistem  dan  model pangkalan datanya.
1. Model Sistem
Pada  penelitian  ini,  model  sistem  yang  digunakan berbentuk  diagram  kasus  ( use  case  diagram )  dan diagram  berurutan  ( sequence  diagram ).  Diagram  kasus ditunjukkan pada gambar 2 (Dahiya, 2017) menggambarkan bahwa pengguna bertanya dan kemudian chatbot memberikan respon terhadap pertanyaan  pengguna  tersebut  sepanjang  pertanyaannya berupa soal sering ditanya (SSD) yang ada di pangkalan data chatbot. Dalam penelitian ini, aturan respon chatbot yang dipakai adalah exact match, sehingga respon hanya diberikan apabila masukan pengguna sesuai dengan pola dalam pangkalan data chatbot.

## Gambar 2. Diagram Kasus
Sementara  diagram  berurutan    pada  gambar  3 (Dahiya,  2017)  menunjukkan  alur  kerja  dari chatbot melalui  urutan  proses  masukan  dan  keluaran.  Proses masukan  dimulai  dari  pesan  pengguna  melalui  aplikasi perpesanan  WhatsApp  mereka  ke  nomor  layanan helpdesk  live  chat yang  tersedia.  Masukan  yang  tidak sesuai  dengan  pola  yang  ada  dalam  pangkalan  data chatbot akan  direspon  dengan  salam  pembuka  berupa perintah  untuk  memberi  masukan  yang  diinginkan  oleh chatbot .

## Gambar 3. Diagram Berurutan
Proses keluaran dimulai dengan sinkronisasi masukan dengan  pangkalan  data chatbot .  Jika  masukan  pengguna tidak  sesuai  dengan  pola  yang  ada  di  pangkalan  data chatbot,  maka  respon chatbot adalah  memberitahu pengguna untuk memasukkan pesan teks yang diinginkan chatbot . Namun bila masukan sinkron dengan pola  pada  pangkalan  data, chatbot akan  merespon dengan keluaran yang sesuai. 2. Model Pangkalan Data Model pangkalan data atau data base yang digunakan dalam  penelitian  ini  menggunakan  penyimpanan  awan dari google sheets dan penyimpanan di aplikasi pembuat chatbot yaitu  AutoResponder.  Pangkalan  data  di google sheets digunakan  untuk  data  yang  cepat  berubah  dan dalam jumlah yang banyak seperti data nama dan nomor telepon  petugas Account  Representative ,  nomor  bukti permohonan  surat  (BPS),  data  9  digit  NPWP  dan  status wajib  pajak.  Gambar  4  menunjukkan  bagaimana  desain pangkalan data pada google sheets. Kolom A pada sheets merupakan pola masukan yang disiapkan.  Kolom  B  merupakan  respon  dari  masukan sesuai  pola  dari  kolom  A.  Pada  gambar  tersebut dicontohkan  data  nomor  bukti  penerimaan  surat  (BPS) permohonan  pemindahbukuan  wajib  pajak  (kolom  A) dan  hasil  tindak  lanjut  permohonannya    (kolom  B). Pangkalan data  ini diakses oleh chatbot melalui aplikasi WhatAuto dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Pangkalan Data pada Google Sheets
Pangkalan data di aplikasi AutoResponder digunakan untuk  menyimpan  data  yang  bersifat  tetap  yang  sering ditanyakan  wajib  pajak  seperti  informasi  persyaratan suatu  layanan.  Dalam chatbot yang  dikembangkan  ini, jenis  persyaratan  layanan  pajak  yang  disiapkan  berupa permohonan  pemindahbukuan  (Pbk),  penetapan  status wajib  pajak  non  efektif  (NE)  dan  pengaktifan  kembali status  NE,  pengajuan  sertifikat  elektronik,  juga  aktivasi electronic  filling  indetification  number (EFIN).  Selain informasi persyaratan dan tata cara pengajuan permohonan  tersebut,  pangkalan  data  yang  disiapkan dalam aplikasi Autoresponder juga berupa tautan ke situs resmi pajak dan saluran  youtube ditjen pajak bagi  wajib pajak  yang  memerlukan  aplikasi  pelaporan  perpajakan seperti  e-faktur  dan  e-spt  atau  tutorial  pelaporan  SPT Tahunan  PPh  orang  pribadi  maupun  badan  usaha.  Data berupa  alamat  kantor  dan  pendaftaran  kelas  pajak  untuk wajib pajak juga disiapkan di pangkalan data ini. Gambar 5  menunjukkan  model  pangkalan  data  pada  aplikasi AutoResponder.

## Gambar 5. Pangkalan Data pada AutoResponder

## 4.3 Pengujian
Pengujian fungsional dari aplikasi chatbot DIVA 011 yang dibangun  menunjukkan  respon sesuai dengan  yang diharapkan  yaitu  ketika  pengguna  memasukkan  pesan yang  cocok  dengan  pola  pada  pangkalan  data (exact match) , maka chatbot segera membalas dengan keluaran yang  sesuai.  Sementara  itu  jika  pengguna  memasukkan pesan yang tidak sesuai dengan pola pada pangkalan data chatbot ,  maka  akan  direspon  dengan  keluaran  perintah
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including  lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
untuk memasukkan pesan yang sesuai dengan pangkalan data chabot .  Tabel  3  berikut  menunjukkan  hasil pengujian fungsional dari chatbot DIVA 011.

## Tabel 3. Hasil Pengujian Fungsional
Komponen yang Diuji
Skenario Pengujian Keterangan Masukan tidak sesuai pola pangkalan data AutoResponder Menguji percakapan dengan masukan sesuai pola Sesuai Masukan sesuai pola pangkalan data AutoResponder Menguji percakapan dengan masukan tidak sesuai pola Sesuai Masukan sesuai pola pangkalan data google sheets Menguji percakapan dengan masukan nomor BPS Sesuai
Gambar  6  menunjukkan  tampilan  keluaran  hasil pengujian  dari chatbot DIVA  011  atas  masukan  tidak sesuai  pola  dalam  pangkalan  data  AutoResponder. Tampilan  keluaran  ketika  pengguna  mengetik  masukan berupa kalimat "Gimana mau pergi", maka chatbot akan membalas  dengan  keluaran  berupa  pesan  sapaan  dan perintah  untuk  mengetik "info". Hal ini karena  masukan berupa  pesan "Gimana  mau  pergi"  tidak  ada  dalam  pola pangkalan data chatbot

## .

## Gambar 6. Masukan Tidak Sesuai Pola
Sebaliknya,  jika  masukan  pengguna  sesuai  dengan pola  dalam  pangkalan  data  AutoResonder  maka chatbot segera  merespon  dengan  keluaran  yang  sesuai  dengan pilihan  pengguna.  Seperti  tampilan  pada  gambar  7  yang menunjukkan ketika pengguna memasukkan pesan sesuai perintah  yaitu  kata  ―info‖  maka chatbot akan  merespon dengan keluaran yang sesuai pada pangkalan datanya.
Gambar 7. Masukan Sesuai Pola
Demikian juga bila pengguna melanjutkan percakapan  dengan  memasukkan  pola  masukan  sesuai perintah chatbot sebagaimana gambar 8, maka pengguna akan  mendapatkan  keluaran  berupa  informasi  yang dibutuhkannya  sesuai  data  yang  telah  disimpan  dalam pangkalan data di aplikasi AutoResponder.
Gambar  9  menunjukkan  keluaran chatbot manakala pengguna  mengetik  masukan  nomor  bukti  penerimaan surat  (BPS)  dari  permohonan  pemindahbukuan.  Pada tampilan  terlihat  ketika  wajib  pajak  ingin  menanyakan proses  permohonan  pemindahbukuan  mereka  dengan masukan  nomor  BPS  05021518, chatbot merespon dengan  mencocokan  pola  masukan  dengan  pangkalan data  di google  sheets. Keluaran  hanya  muncul  jika masukan sesuai dengan data di pangkalan datanya.
Gambar 9. Keluaran dari Google Sheets
5. KESIMPULAN
Walaupun  kelak  pandemi covid-19 berakhir,  namun pelayanan helpdesk perpajakan  secara live  chat nyata- nyata  telah  memberi  manfaat  dan  menjadi  pilihan  wajib pajak dalam mendapatkan informasi perpajakan,
sehingga layanan ini nampaknya akan tetap dipertahankan  sebagai  saluran  pelayanan  kepada  wajib pajak. Chatbot membantu KPP dan KP2KP meningkatkan kualitas layanan helpdesk live chat mereka melalui pemberian respon jawab atas soal sering ditanya atau FAQ dengan  cepat  dan  akurat. Chatbot DIVA  011 dapat  dibangun  tanpa  kemampuan  pengodean  tingkat tinggi  melalui aplikasi pembuat chatbot yang tersedia di google  playstore dengan  biaya  yang  sangat  ekonomis sehingga proses replikasi dan transfer pengetahuan dapat cepat  dan  mudah  dilakukan  ke  kantor  pajak  lainnya. Pemanfaatan metode RAD dalam pengembangan chatbot sangat  tepat  dari  segi  kecepatan  pengerjaan  dan  adaptif pada perubahan yang dibutuhkan pengguna.
Berdasarkan  hasil  pengujian chatbot menggunakan metode  pengujian black  box ,  hasilnya  sesuai  dengan yang diharapkan. Chatbot DIVA 011 memberikan respon yang  cepat  dan  akurat  selama  pengguna  memasukkan pesan  sesuai  pola (exact  match) dalam  pangkalan datanya.  Sementara  bila  pengguna  memasukkan  pesan tidak  sesuai  pola,  maka  respon  mungkin  tidak  akan diberikan atau sebaliknya direspon secara berulang-ulang oleh chatbot untuk memasukkan pola sebagaimana yang diminta.

## 6. SARAN
Penelitian ini dapat dikembangkan lebih lanjut untuk memberikan pengalaman berkomunikasi yang lebih baik dan  alami  dengan  wajib  pajak  atau  pengguna  dengan memperluas  metode  masukan  dari  hanya exact  match , memilih  angka  tertentu  yang  sudah  ditetapkan  menjadi similarity match, pattern matching hingga expert pattern matching atau menghubungkan  ke google dialogflow . Perluasan  pola  masukan  tersebut  memungkinkan  kita untuk  merespon  percakapan  menggunakan  kecerdasan buatan ( artificial intelligence  - AI ) sehingga  wajib pajak merasa  seperti  berinteraksi  langsung  dengan  petugas dibanding  dengan  robot.  Selain  itu  penelitian  ini  dapat dilengkapi  dengan  hasil  uji  kepada  wajib  pajak  untuk mengetahui  tingkat  kepuasan  mereka  menggunakan chatbot .

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Bariah,  S.  H.,  Pratiwi,  W.,  &  Imania,  K.  A.  N.  (2022).
Pengembangan  Virtual  Assistant  Chatbot  Berbasis Whatsapp Pada Pusat Layanan Informasi Mahasiswa  Institut  Pendidikan  Indonesia-Garut. Jurnal  Pendidikan  Teknologi  Informasi  Dan Komunikasi, 8(1), 66–79.
https://doi.org/10.31980/jpetik.v8i1.1575
Biesemans,  J.,  Horsten,  W.,  &  Deroose,  T.  (2010).
Processing  and  Archiving  Facility  for  Airborne Remote  Sensing:  Overview  of  Hardware,  Software System and Operations.
https://www.researchgate.net/publication/26206730 3
Campbell,  J.  T.  2018.  Web  Design:  Introductory,  Sixth Edition. Cengage Learning.
Dahiya,  M.  (2017).  A  Tool  of  Conversation:  Chatbot. International  Journal  of  Computer  Sciences  and Engineering, 5(5), 158–161. www.ijcseonline.org Harahap,  D.  W.,  &  Fitria,  L.  (2020).  A  Web-Based Chatbot  Application  Using  The  Dialogflow Method. Jurnal Informatika Dan Teknologi Komputer ( J-ICOM), 1(1), 6–13.
https://doi.org/10.33059/j-icom.v1i1.2796
Hariona,  P.  (2021).  Sistem  Pakar  dengan  Metode
Backward  Chaining  untuk  Optimalisasi  Layanan Helpdesk E-Government. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 3(2), 66–71.
https://doi.org/10.37034/infeb.v3i2.68
Hedaoo,  A.  H.,  &  Khandelwal,  A.  (2017).  Study  of Dynamic Testing Techniques. International Journal of  Advanced  Research  in  Computer  Science  and Software Engineering, 7(4),
322–330. https://doi.org/10.23956/ijarcsse/V7I4/0136 Indonesia.  2017.  Peraturan  Dirjen  Pajak  nomor  PER- 02/PJ/2017  tentang  Perubahan  Atas  Peraturan Direktur  Jenderal  Pajak  nomor  PER-27/PJ/2016 tentang  Standar  Pelayanan  di  Tempat  Pelayanan
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including  lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
Terpadu Kantor Pelayanan Pajak. Jakarta. Direktorat Jenderal Pajak. Kemp,  S.,  Datareportal.com.  18  Februari  2020.  Digital 2020  -  Indonesia.  Diakses  pada  7  Mei  2022,  dari https://datareportal.com/reports/digital-2020- indonesia?rq=Indonesia/
Nidhra,  S.  (2012).  Black  Box  and  White  Box  Testing Techniques  -  A  Literature  Review.  International Journal  of  Embedded  Systems  and  Applications, 2(2),
29–50.
https://doi.org/10.5121/ijesa.2012.2204 Saeed,  S.,  Jhanjhi,  N.  Z.,  Naqvi,  M.,  &  Humayun,  M. (2019). Analysis of Software
Development Methodologies. International Journal of Computing and Digital
Systems, 8(5), 445–460.
https://doi.org/10.12785/ijcds/080502
Costa-Sánchez, C., & Guerrero-Pico, M. (2020). What Is WhatsApp  for?  Developing  Transmedia  Skills  and Informal  Learning  Strategies  Through  the  Use  of WhatsApp—A  Case  Study  With  Teenagers  From Spain. Social Media + Society, 6(3). https://doi.org/10.1177/2056305120942886 Stephens,  R.  2015.  Beginning  Software  Engineering. John Wiley & Sons, Inc. Kaczorowska-Spychalska,  D.  (2019).  How  chatbots influence marketing. Management, 23(1), 251–270. https://doi.org/10.2478/manment-2019-0015