## Rancang Bangun Aplikasi Chatbot Sebagai Media Pencarian Informasi Anime Menggunakan Regular Expression Pattern Matching
David Domarco 1 , Ni Made Satvika Iswari 2
Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia david.domarco@student.umn.ac.id 1 , satvika@umn.ac.id 2
Diterima 12 April 2017

## Disetujui 16 Mei 2017
Abstract — Technology  development  has  affected  many areas of life, especially the entertainment field. One of the fastest  growing  entertainment  industry  is  anime.  Anime has  evolved  as  a  trend  and  a  hobby,  especially  for  the population  in  the  regions  of  Asia.  The  number  of  anime fans  grow  every  year  and  trying  to  dig  up  as  much information  about  their  favorite  anime.  Therefore,  a chatbot  application  was  developed  in  this  study  as  anime information  retrieval  media  using  regular  expression pattern  matching  method.  This  application  is  intended  to facilitate  the  anime  fans  in  searching  for  information about the anime they like. By using this application, user can  gain  a  convenience  and  interactive  anime  data retrieval  that  can’t  be  found  when  searching  for information  via  search  engines.  Chatbot  application  has successfully  met  the  standards  of  information  retrieval engine with a very good results, the value of 72% precision and 100% recall showing the harmonic mean of 83.7%. As the  application  of  hedonic,  chatbot  already  influencing Behavioral  Intention  to  Use  by  83%  and  Immersion  by 82%.
Index  Terms—anime,  chatbot,  information  retrieval, Natural Language Processing (NLP), Regular Expression Pattern Matching

## I. P ENDAHULUAN
Memasuki awal abad ke-20, seniman grafis Jepang mulai  merasakan  pengaruh  dari  perkembangan teknologi Barat, yaitu film digital. Perubahan tersebut merupakan  pemicu  lahirnya  sebuah  seni  modern Jepang,  yang  dikenal  dunia  dengan  nama anime atau film  animasi  Jepang. Anime sendiri  merupakan  film animasi dengan teknik penggambaran yang melibatkan emosi dari setiap karakter dengan alur yang kompleks. Berdasarkan  rekap  data  distribusi anime yang dikeluarkan  oleh  AJA[1],  distribusi anime di  internet berkembang  secara  pesat  setiap  tahunnya.  Hal  ini dipicu  oleh  bertambah  besarnya  jumlah  penggemar anime yang  mengekpresikan  ketertarikan  mereka dengan  mencari  segala  informasi  yang  berhubungan dengan kegemaran mereka.
Berdasarkan  survey  yang  dilakukan  Shawar, Atwell,  dan  Roberts[2] chatbot telah  sukses dikembangkan  dan  diterapkan  pada  bidang  edukasi, pencarian  informasi,  bisnis,  dan e-commerce .  Banyak chatbot  anime yang  telah  beredar  di  internet  baik chatbot  yang  dibuat  oleh  profesional  maupun  kaum awam. Namun, belum ada aplikasi chatbot anime yang dibangun untuk dapat menangani permintaan pengguna  dalam  mencari  informasi  spesifik  dari seluruh  film anime yang  ada.  Pada  penelitian  ini dibangun  sebuah  aplikasi chatbot yang  dikhususkan sebagai sebuah media pencarian informasi seputar film anime yang diberi nama Reikobot. Reikobot dibangun sebagai sebuah fasilitas untuk memudahkan penggemar anime dalam  berinterkasi  dan  mencari informasi  seputar  film anime selayaknya  bercakap dengan manusia secara natural.
Saat  ini,  sudah  banyak  dikembangkan  aplikasi chatter-boot ,  atau  dikenal  sebagai chatbot untuk berbagai  tujuan  tertentu,  atau  hanya  untuk  media hiburan[3].  Aplikasi chatbot akan  mencocokan kalimat  input  dari pengguna dengan pattern yang  ada pada knowledge yang  sudah  disimpan  sebelumnya. Knowledge didapatkan  dari  berbagai  sumber  dan menjadi bahan dari pola chat antara pengguna dengan chatbot [4]. Dalam penelitian ini dapat dilihat seberapa besar  pengaruh chatbot dalam  memberikan  informasi yang relevan bagi pengguna serta rasa nyaman selama dalam menggunakan aplikasi .

## II. P ENELITIAN T ERKAIT
Sebuah chatbot pencarian  informasi  yang  telah berhasil dibangun adalah FAQchat[2], yang digunakan sebagai sebuah aplikasi question answering seputar Frequently Ask Question (FAQ) di sebuah School  of  Computing (SoC),  University  of Leeds.  FAQchat  adalah  sebuah chatbot pencarian informasi  yang  dikembangkan  dengan  menggunakan AIML  ( Artificial  Intelligence  Markup  Language ) pattern  matching yang  mengambil  informasi  dari databae FAQ  ( Frequently  Ask  Question ).  FAQchat

## ISSN 2085-4552
memperoleh  informasi  menggunakan  kata  yang signifikan  sebagai  kata  kunci,  kemudian  mencoba mencari pattern terpanjang  yang  sesuai  tanpa menggunakan linguistic  tools atau  menganalisa makna  dari query pengguna.  FAQchat  tidak membutuhkan  modul  pengetahuan linguistic dan menerapkan  prinsip language  independent .  Proses kerja FAQchat adalah sebagai berikut [2]:
1. Semua  pertanyaan  dan  jawaban  diekstrak  dari database setelah  melakukan  process filtering untuk menghilangkan tag yang tidak dibutuhkan.
2. Database FAQ  tersusun  atas  pertanyaan  dan jawaban.  Dengan  menggunakan  pola  tersebut, sebuah  daftar link dibangun,  yang  berisi link dari FAQ ke halaman web yang berisi jawaban.
3. Disusunlah  sebuah  kamus  yang  berisikan  semua kata dalam pertanyaan dengan frekuensi kejadian. Kemudian,  kata  pertama  atau  kedua  yang  paling signifikan  diambil  dari  setiap  pertanyaan  yang telah diajukan.
4. AIML patern matching rules, atau dikenal sebagai “kategori”  dibuat.  Terdapat  dua  tipe pattern matching pada FAQchat, yaitu seluruh pertanyaan, atau  hanya  kata  pertama  atau  kedua  yang  paling signifikan  yang  mengalami  kecocokan  dengan data pertanyaan pada database FAQ. Terdapat dua kemungkinan  respon  yang  diberikan  FAQchat, yaitu sebuah jawaban jika terdapat satu pertanyaan yang  cocok  atau  beberapa  jawaban  jika  kata pertama  atau  kedua  yang  paling  signifikan ditemukan dalam beberapa pertanyaan.

## III. K OMPONEN C HATBOT

## A. Part of Speech Tagging
Part of Speech Tagging (POS Tagging) merupakan sebuah  proses  yang  bekerja  untuk  mengidentifikasi tata  bahasa  pada  suatu  kalimat  [5].  POS Tagging digunakan  untuk  mengelompokkan  kata-kata  yang terdapat  dalam  kalimat  natural  guna  memahami kategori  kata  di  dalam  suatu  kalimat.  Sebagai  contoh berdasarkan  tata  bahasa  natural,  kalimat  “ What  is rezero anime ?” tersusun atas empat kata yaitu “ what ”, “ is ”, “ rezero ” dan “ anime ”. Pada proses tagging ketiga kata  tersebut  akan  diidentifikasi  menjadi  “ what” sebagai  WH Word ,  “ is” sebagai verb, dan  “ rezero anime ”  sebagai noun .  WH Word merupakan  kata pertanyaan  untuk  menanyakan  pertanyaan,  seperti what,  where,  when,  who,  whom,  why, dan how. Disebut  sebagai  WH Word karena  dalam  Bahasa Inggris,  kebanyakan  kata  tersebut  dimulai  dengan huruf wh . Noun merupakan  objek  dari  suatu perbincangan  di  dalam  kalimat  sehingga  berdasarkan pengelompokkan  di  atas,  sistem  dapat  mengenali bahwa  topik  yang  terdapat  di  dalam  bahasa  natural tersebut  adalah  “ rezero  anime” .  Topik  yang  didapat dapat  digunakan  sebagai keywords dalam  pencarian judul film anime .
Aplikasi chatbot pencarian  informasi anime (Reikobot) menggunakan  Brill  Tagger , yaitu sebuah
algoritma  POS Tagging yang  menggunakan  metode induksi  berbasis  transformasi  untuk  memahami  tata bahasa  natural[6].  Teknik  pemberian tag ini menggunakan seperangkat aturan yang telah ditetapkan sebelumnnya dalam bentuk sebuah kumpulan vocabulary .  Jika  kata  diketahui,  maka  kata akan  diberikan tag sesuai  dengan  sebuah  kamus vocabulary yang  telah  disiapkan.  Jika  kata  tersebut tidak  diketahui,  maka  secara  naif  kata  tersebut  akan diberikan tag noun sedangkan  jika  kata  tersebut diketahui,  maka  kata  tersebut  akan  diberikan tag sesuai record pada kamus vocabulary . Kemudian, kata tersebut  akan  memasuki  seperangkat if  rules yang secara bertahap akan mengubah tag awal  menjadi tag lain  yang  lebih  akurat  bila  kata  tersebut  memenuhi kondisi yang ditentukan pada suatu rules .
Gambar  1  menampilkan  contoh pseudocode dari penerapan metode Bril tagger .
Gambar 1. Pseudocode Brill Tagger

## B. Regular Expression Pattern Matching
Menurut  Navarro  dan  Raffinot  [7] regular expression memberikan solusi yang sangat kuat dalam mengekpresikan  sederet  pencarian  pattern. Regular
Expression Pattern
Matching menggunakan sekumpulan regular expression yang disusun menjadi sebuah pattern .  Bila  kalimat  masukan  cocok  dengan salah  satu pattern yang  ada,  maka  sistem  akan melakukan  proses  sesuai  perintah  yang  ditentukan pada pattern tersebut. Gambar 2 menampilkan contoh pattern menggunakan regular  expression dalam pencarian informasi anime .

## ISSN 2085-4552
Gambar 2. Regular Expression Pattern

## C. Precision, Recall, dan Harmonic Mean
Menurut  Manning  dkk.  [5]  dalam  bukunya  yang berjudul “ Introduction to Information Retrieval ” unsur utama  yang  diukur  dalam  sistem  pencarian  informasi adalah precision dan recall . Precision merupakan seberapa  banyak  jumlah  dokumen  relevan  yang didapatkan  dari  seluruh  dokumen  yang  berhasil diambil. Recall mendefnisikan seberapa banyak sistem mengembalikan  dokumen  yang  relevan  dari  seluruh dokumen relevan yang tersedia.
Tabel 1 Tabel Kontingensi Relevant Non Relevant Retrieved true positive (tp) false positive (fp) Non Retrieved false negative (fn) true negative (tn)
Tabel  1  menunjukan  beberapa  kondisi  yang  perlu diperhitungkan  dalam information  retrieval .  Kondisi true positive ( tp ) merupakan jumlah dokumen relevan yang  terambil.  Kondisi false  positive ( fp )  merupakan jumlah dokumen tidak relevan yang terambil. Kondisi false  negative ( fn ) merupakan  jumlah  dokumen relevan yang tidak ditemukan. Sementara kondisi true negative ( tn )  merupakan  jumlah  dokumen  tidak relevan yang tidak ditemukan.
Berdasarkan Tabel Kontingensi (Tabel 1) gagasan precision dan recall dapat ditafsirkan menjadi sebuah persamaan berikut [5]:
(1)
(2)
Oleh karena precision dan recall merupakan unsur yang saling berlawanan ( trade-off ), dalam mengevaluasi toleransi
trade-off tersebut
digunakanlah penghitungan F-Measure yang merupakan weighted  harmonic  mean dari precision dan recall . Nilai minimum harmonic mean yang harus dicapai  adalah  sebesar  70%  dikarenakan  pada  titik tersebut  nilai  dari  presisi  dan recall mencapai keseimbangan trade-off [11].
(3)
IV. H EDONIC M OTIVATION S YSTEM A DOPTION M ODEL (HMSAM)
HMSAM  [8]  adalah  sebuah  model  untuk mengukur sebuah sistem yang mengadaptasi motivasi hedonis.  Ada  lima  faktor  yang  menjadi  fokus pengukuran pada HMSAM, yaitu perceived usefulness,  perceived  ease  of  use,  curiosity,  control, dan joy yang  akan  mempengaruhi behavioral intentional  to  use dan immersion suatu  aplikasi . Aspek-aspek tersebut adalah sebagai berikut:
 Perceived  usefulness ,  mengukur  peningkatan kinerja ketika menggunakan suatu sistem.
 Perceived  ease  of  use ,  mengukur  kemudahan penggunaan suatu sistem.
 Curiosity ,  sejauh  mana  suatu  sistem  dapat meningkatkan  rasa  ingin  tahu  dalam  aspek kognitif.
 Control ,  persepsi  pengguna  bahwa  dirinya  yang diajak berinteraksi oleh sistem.
 Joy ,  aspek  kesenangan  yang  didapatkan  dari interaksi dengan sistem.
 Behavioral intentional to use , keinginan pengguna untuk menggunakan aplikasi.
 Focussed  Immersion ,  total  keterlibatan  yang dilakukan  antara  pengguna  dengan  aplikasi  yang mengukur  seberapa  dalam  pengguna  terfokus dalam menggunakan sistem.
Gambar 3. Overview of HMSAM [3]

## V. P ERANCANGAN S ISTEM
Penelitian  ini  membuat  sebuah  rancang  bangun sistem  chatbot  sebagai  media  pencarian  informasi anime yang ditulis dalam bahasa PHP. Sistem chatbot ini diberi nama Reikobot.

## A. Peancangan Sistem
Desain  rancangan  sistem  Reikobot  adalah  sebagai berikut.
1. Kalimat  natural atau pertanyaan  yang  dimasukkan pengguna  di  pecah  menjadi  sekumpulan array kata, kemudian dilakukan transformasi (normalisasi, stop  word dan strip  punctuation )

## ISSN 2085-4552
terhadap  setiap  kata  sehingga  didapatkan  kata dalam bentuk kata dasar. Sesudah itu, dibentuklah kalimat  baru  (kalimat  sederhana)  dengan  unsur kata yang telah disederhanakan.
2. Dilakukan  teknik tagging pada  kalimat  sederhana sehingga  setiap  kata  mempunyai  sebuah tag grammar. Lalu, dilakukan
penyeleksian berdasarkan tag agar  tercipta  sebuah  kalimat  baru (kalimat tag )  yang  didalamnnya  hanya  berisi  kata dengan tag yang bermakna.
3. Sistem memiliki beberapa topik yang dikelompokkan  ke  dalam pattern tertentu  yaitu pattern untuk  pertanyaan  terbuka  dan pattern untuk pertanyaan khusus atau spesifik. Kalimat tag akan  dicocokkan  dengan pattern sehingga  sistem dapat  mengkategorikan  jenis  pertanyaan  yang terkandung di dalam kalimat tag .
4. Jenis  pertanyaan  yang  telah  dikategorikan  akan diproses  sesuai  perintah  yang  diprogram  di  dalam sistem  dan  akan  mengebalikkan  keluaran  berupa jawaban  yang  memenuhi  kriteria.  Jika  kriteria tidak  ditemukan,  maka  sistem  akan  memberikan jawaban  seperti  “ Sorry  dear,  Nee-san  can’t  found the data you are looking for” .

## B. Data Flow Diagram (DFD)
Gambar 4. Diagram Konteks Aplikasi Reikobot
Gambar  4  menunjukan  Diagram  Konteks  dari Aplikasi Reikobot yang dibangun. Sementara Gambar 5  menampilkan  alur  data  tingkat  satu  dari  sistem chatbot pencarian  informasi anime .  Terdapat  lima buah  proses  dan  dua  buah  entitas  di  dalam  diagram alur  data.  Alur  data dt_scrape_query dan dt_anime_data berisi query dengah  hasil  berupa seluruh data dan informasi mengenai film anime yang berasal  dari  entitas Myanimelist_dot_net dan didapatkan  melalui  proses scrape  anime  data .  Data dan  informasi anime yang  berhasil  diambil  disimpan ke  dalam  tabel anime .  Data dt_message dari  entitas user  diterima  oleh  proses ajax  script ,  kemudian message tersebut diolah menjadi data dt_ajax_post yang akan melewati tiga buah proses natural language processing ,  yaitu transformation  and  tokenization, part of speech tagging, dan regular expression pattern matching yang  masing-masing  menghasilkan  data berupa dt_transformed_message , dt_group_tagged_me ssage , dan dt_json_encode .
Proses regular  expression  pattern  matching membutuhkan data dt_detail_anime dan dt_open_anime yang  akan  diolah  menjadi  sebuah keluaran  dalam  bentuk  JSON  (JavaScript  Object Notation).  Data dt_detail_anime merupakan  data yang berisi informasi anime terkait pertanyaan tertutup sedangkan dt_open_anime merupakan  data  hasil query yang  berisi  informasi anime terkait  pertanyaan terbuka. Setelah melewati ke tiga buah proses tersebut, dt_json_encode yang dikirimkan kembali ke proses ajax  script akan  diolah  menjadi  sebuah  jawaban bernama dt_answer . Lalu, data dt_answer diterima oleh entitas user .
Gambar 5. DFD Level 1
VI. I MPLEMENTASI

## Gambar 6. Hasil Implementasi Reikobot
Setelah  berhasil  diimplementasikan  aplikasi chatbot pencarian  infromasi anime (Reikobot) memilki  tampilan  seperti  pada  Gambar  6.  Tampilan antar muka Reikobot memiliki dua buah elemen utama yaitu chat box yang terletak di sisi kiri dan instruction box yang  terletak  di  sisi  kanan. Chat  box adalah tempat pengguna beriteraksi dengan aplikasi Reikobot. Instruction box berisi hint yang  membantu  pengguna untuk  berinteraksi dengan aplikasi.
Reikobot.  Selain  kedua  elemen  utama  tersebut terdapat  elemen online  survey yang  terletak  di  pojok kanan bawah dari tampilan.

## VII. E VALUASI S ISTEM
Setelah  aplikasi chatbot pencarian  informasi anime (Reikobot)  telah  selesai  diimplementasikan tahap  selanjutnya  adalah  pengujian  terhadap  sistem. Terdapat  dua  buah  pengujian  yang  dilakukan  yaitu evaluasi chatbot sebagai  mesin  pencarian  informasi dan evaluasi chatbot sebagai sebuah aplikasi hedonis.
A. Evaluasi  Chatbot  sebagai  Mesin  Pencarian Informasi
Berdasarkan rule  of  thumb dari  pencarian informasi,  jumlah  minimum  pencarian  data  dalam suatu tes adalah 50 buah [5]. Relevansi dari dokumen ditentukan  oleh  satu  orang judge sebagai  titik pengukuran  dengan  mengikuti  standar  pengukuran unraked  retrieval  sets .  Pengukuran  menggunakan nilai  biner,  yaitu  nilai  “0”  untuk  menandakan dokumen  yang  tidak  relevan  dan  nilai  “1”  untuk menandakan dokumen yang relevan. Berikut merupakan penghitungan Recall dan Precision sesuai hasil tes relevansi yang dinotasikan pada Tabel 1.
Tabel 2. Notasi Hasil Tes Relevansi Relevant Non Relevant Retrieved 36 14 Non Retrieved 0 0
Berdasarkan  Tabel  2,  dilakukan  penghitungan precision , recall, dan F-Measure .  Dari  hasil penghitungan  didapatkan precision sebesar  72%, recall sebesar  100%.  Niali harmonic  mean yang tercapai adalah sebesar 83.7%.

## B. Evaluasi Chatbot dengan Metode HMSAM
Chatbot merupakan  aplikasi entertainment atau hiburan  yang  mengarah  pada  aktivitas  dengan  unsur intrinsik  di  dalamnya  sehingga chatbot dikategorikan sebagai  sebuah  sistem  hedonis.  Menurut  Lowry  dkk. [5]  teknik  evaluasi  yang  digunakan  untuk  menguji sistem  hedonis  adalah  dengan  menggunakan  aspek- aspek  dalam Hedonic  Motivation  System  Adoption Model yang disingkat sebagai HMSAM.
Menurut  Gay  and  Diehl  [9]  jumlah  minimum sample yang  diperlukan  dalam  melakukan  suatu penelitian adalah sebanyak 30 buah. Melalui kuisoner online yang  disebarkan  didapatkan  33  orang responden.  Pertanyaan  yang  diajukan  kepada  33 responden ini adalah lima buah pertanyaan  mengenai perceived ease of use, perceived usefulness, curiosity, control, dan joy yang akan mempengaruhi behavioral intention to use dan immersion suatu aplikasi hedonis. Respon  yang  diberikan  oleh  ke  tiga  puluh  tiga responden dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Respon Kuisoner HMSAM
# Strongly Disagree Dis- agree Nei- ther Agree Strongly Angree Aspek HMSAM 1 0 1 1 19 12 Perceived Ease of Use 2 0 1 1 22 9 Perceived Usefulnes s 3 1 1 7 12 12 Curiosity 4 1 1 5 8 18 Control 5 0 2 7 15 9 Joy
Berdasarkan  Tabel  3,  dilakukan  penghitungan Likert  scale  [10]  yang  mewakili  aspek-aspek HMSAM.  Hasil  dari  penghitungan  disajikan  pada Tabel 4.
Aspek Behavioral Intention to Use dan Immersion dihitung  menggunakan  rata-rata  aritmatika  dan didapatkan  Behavioral  Intention  to  Use  sebesar  83% serta Immersion sebesar 82%.

## Tabel 4 Hasil Penghitungan Likert Scale HMSAM
Aspek HMSAM Penghitungan Likert Perceived Ease of Use 0.854545 ( Strongly Agree ) Perceived Usefulness 0.836364 ( Strongly Agree ) Curiosity 0.8 ( Strongly Agree ) Joy 0.848485 ( Strongly Agree ) Control 0.787879 ( Agree ) Behavioral Intention to Use 0.834848 ( Strongly Agree ) Immersion 0.81812 ( Strongly Agree )

## VIII. S IMPULAN
Aplikasi  chatbot  sebagai  media  interaktif  dalam mendapatkan  informasi  seputar anime berbasis  teks menggunakan regular  expression  pattern  matching telah  berhasil  dirancang  dan  dibangun  dengan  nama Reikobot.  Aplikasi  Reikobot  menghasilkan  nilai precision sebesar  72%  dan recall sebesar  100%  yang menghasilkan  nilai harmonic  mean sebesar  83,7%. Adapun  nilai harmonic  mean tersebut  bermakna bahwa  aplikasi  dapat  menyajikan  informasi  dengan precision dan recall yang  harmonis  atau  seimbang dengan bobot yang tidak terlalu jauh berbeda.
Berdasarkan penghitungan Likert, aplikasi Reikobot menghasilkan tingkat Behavioral intention to use  (BIU)  sebesar  83%  yang  berarti  pengguna  sangat setuju  bahwa  aplikasi  meningkatkan  minat  pengguna dalam  pencarian  informasi  anime  dan  menghasilkan tingkat Immersion sebesar 82% yang berarti pengguna sangat terfokus ketika menggunakan aplikasi.

## D AFTAR P USTAKA
[1] The  Association  of  Japanese  Animation. March 2015. Anime Industry  2014  Summary. The  Association  of  Japanese Animation, Database Working Group, Akihabara.
[2] Shawar, B. A., Atwell, E; dan Roberts, A. 2005. FAQchat as in Information Retrieval
system.
Web:
eprints.whiterose.ac.uk/4663, diakses pada 4 April 2016.
[3] Augello,  A.,  Pilato,  G.,  Machi,  A.,  dan  Gaglio,  S.  2012. An Approach  to  Enhance  Chatbot  Semantic  Power  and Maintainability:  Experiences  Within  The  FRASI  Project .

## ISSN 2085-4552
Proc.  Of  2012  IEEE  Sixth  International  Conference  on Semantic Computing.
[4] Setiaji,  B.  dan  Wibowo,  F.W.  2016. Chatbot  Using  A Knowledge  in  Database .  Proc.  Of    2016  7 th International Conference on Intelligent System, Modelling and Simulation.
[5] Manning,  C.  D.,  Raghavan,  P.,  dan  Schütze,  H.  2008. Introduction  to  Information  Retrieval .  Cambridge  University Press.
[6] Brill,  Eric.  1995.  Transformation-Based  Error-Driven Learning and Natural Language Processing: A Case Study in Part  of  Speech  Tagging.  Computational  Linguistics, December 1995.
[7] Navarro, G., dan Raffinot M. 2002. Flexible Pattern Matching in String: Practical On-Line Search Algorithms for Texts and Biological Sequence. Cambridge University Pers.
[8] Lowry,  P.  B.  dkk.  2013. Taking  ‘fun  and  games’  seriously: Proposing  the  hedonic-motivation  system  adoption  model (HMSAM) .  Journal  of  the  Association  for  Information Systems (JAIS), vol. 14(11), 617–671.
[9] Gay L.R. dan Diehl P.L. 1992. Research Method for Business and Management.
[10] Likert,  Rensis.  1932. A  Technique  for  the  Measurement  of Attitudes . Archives of Psychology 140.
[11] van  Rijsbergen,  C.  J.  1979. Information  Retrieval .  London: Butterworths.