Rancangan Chatbot Rekomendasi Coffee Shop Jabodetabek dengan Menggunakan Dialogflow Natural Language Processing
Gina Syahrani 1 , Silviana Sevira 2 , Ajif Yunizar Pratama Yusuf 3 *
1,2,3 Fakultas Ilmu Komputer, Informatika, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Bekasi, Indonesia E-mail: 1 202010225115@mhs.ubharajaya.ac.id, 2 202010225179@mhs.ubharajaya.ac.id,
3 *ajif.yunizar@dsn.ubharajaya.ac.id (* : corresponding author)

## Abstrak
Ketertarikan masyarakat terhadap budaya kopi semakin meningkat, khususnya didaerah area Jabodetabek. Beberapa  cara  untuk  mendapatkan  informasi  mengenai  pencarian  rekomendasi coffee  shop yang melelahkan melalui platfrom media sosial, bertanya dengan teman sebaya, iklan dan lainnya masih merasa kurang  efektif  dan  efisien.  Pemanfaatan  teknologi  chatbot  serta Natural  Language  Processing sebagai solusi  efektif  dalam  memberikan  rekomendasi coffee  shop kepada  pengguna.  Penelitian  ini  bertujuan merancang serta mengimplementasi suatu chatbot yang memiliki kemampuan menyampaikan rekomendasi coffee shop berdasarkan preferensi pengguna. Chatbot ini diaplikasikan dengan Dialogflow yang mampu terhubung  pada  platfrom  Telegram. Dialogflow digunakan  untuk  memproses  masukan  pengguna  dalam bentuk bahasa alami dan memberikan informasi tambahan seperti lokasi, jam buka, harga, menu, dan sosial media  untuk  berkomunikasi  kepada  pihak coffee  shop tersebut. Chatbot adalah  cara  yang  praktis  bagi pengguna Telegram untuk mengomunikasikan informasi dengan cepat. Hasil yang diharapkan dari sistem chatbot rekomendasi coffee  shop menggunakan Dialogflow NLP  ini  adalah  mampu  memberikan rekomendasi  yang  bermanfaat  dan  relevan  kepada  pengguna,  dengan  potensi  untuk  mempromosikan budaya kopi di wilayah Jabodetabek.
Kata kunci: Coffee shop , NLP, Chatbot, Dialogflow , Telegram Messenger

## Abstract
Public interest in coffee culture is increasing, especially in the  JABODETABEK area. Some ways to get information about finding recommendations for coffee shops that are tiring through social media platforms, asking  peers,  advertisements  and  others  still  feel  less  effective  and  efficient.  Utilization  of  chatbot technology  and  Natural  Language  Processing  as  an  effective  solution  in  providing  coffee  shop recommendations to users. This research aims to design and implement a chatbot that has the ability to deliver coffee shop recommendations based on user preferences. This chatbot is applied with Dialogflow which is able to connect to the Telegram platform. Dialogflow is used to process user input in the form of natural language and provide additional information such as location, opening hours, prices, menus, and social  media  to  communicate  to  the  coffee  shop.  Chatbot  is  a  practical  way  for  Telegram  users  to communicate information quickly. The expected result of this coffee shop recommendation chatbot system using  Dialogflow  NLP  is  to  be  able  to  provide  useful  and  relevant  recommendations  to  users,  with  the potential to promote coffee culture in the Jabodetabek area.
Keywords: Coffee shop, NLP, Chatbot, Dialogflow, Telegram Messenger

## 1. PENDAHULUAN
Coffee  shop adalah  sebuah  tempat  usaha  yang  menawarkan  beragam  jenis  kopi  dan minuman lain, juga menyajikan pilihan makanan berat maupun ringan [1]. Menikmati kopi telah menjadi  kebiasaan  yang  melekat  dalam  kehidupan  sehari-hari,  terutama  ketika  mereka  ingin bersosialisasi dan berinteraksi dengan teman-teman mereka, bertemu rekan kerja, mengerjakan tugas  dan  menjadi  tempat  favorit  untuk  berfoto.  Namun  beberapa  cara  untuk  mendapatkan informasi mengenai rekomendasi coffee shop melalui platfrom  media sosial, iklan dan lainnya masih merasa kurang efektif dan efisien.
Telegram  sebagai  layanan  pengiriman  pesan  yang  menawarkan  pengguna  berbagai  fitur pengiriman pesan dengan teks, gambar, video, dan file lainnya. Telegram memiliki fitur chatbot yang  memungkinkan  pengguna  untuk  berinteraksi  dengan  bot  secara  instan. Chatbot adalah aplikasi  komputer  yang  diciptakan  untuk  mensimulasikan  dialog  seperti  manusia  dan
mengotomatiskan  proses  komunikasi  terhadap  permintaan  pengguna  melalui  aplikasi  obrolan atau pesan teks.
Dialogflow merupakan platfrom yang  disediakan  oleh google cloud [2]. Platform ini memungkinkan  pengembang  untuk  membuat  chatbot  yang  dapat  memahami  dan  memproses bahasa  alami  dari  pengguna. Dialogflow memberikan  kemudahan  kepada  pengguna  untuk membuat aplikasi percakapan chatbot tanpa harus menulis kode dari awal.
Penerapan chatbot memanfaatkan NLP dapat mengetahui dan merespons bahasa manusia. Chatbot  ini  menerapkan  NLP  dalam  meningkatkan  kemampuan  interaktif  dan  responsifnya terhadap pengguna. Natural Language Processing adalah bagian dari Artificial Intelligence (AI) yang  terfokus  pada  interaksi  antara  komputer  dengan  bahasa  manusia  yang  digunakan  dalam situasi  percakapan  sehari-hari.  Tujuan  dari Natural  Language  Processing (NLP)  adalah memberikan kemampuan kepada  penggunaan komputer  untuk mengerti, menjalani proses, dan menciptakan Bahasa manusia secara efektif dan bermanfaat.
Permasalahan yang sering muncul dalam mencari informasi mengenai rekomendasi coffee shop melalui platform media sosial dan iklan seringkali dianggap tidak efektif dan efisien. Untuk mengatasi permasalahan ini,  penerapan teknologi chatbot dan  NLP sebagai solusi yang efektif dalam memberikan rekomendasi coffee shop kepada pengguna. Penelitian ini menerapkan button - based secara signifikan memudahkan pengguna berinteraksi dengan chatbot, dilengkapi dengan fitur tombol navigasi yang memudahkan pengguna untuk menelusuri opsi-opsi yang tersedia dan juga  fitur  tombol  media  sosial  yang  memungkinkan  pengguna  untuk  terhubung  dengan  akun media sosial coffee shop tertentu [3].
Berdasarkan  penjelasan  sebelumnya,  penulis  bermaksud  untuk  merancang  dan mengimplementasikan  sebuah chatbot yang  mampu  memberikan  rekomendasi coffee  shop berdasarkan preferensi pengguna, dengan potensi untuk mempromosikan budaya kopi diwilayah Jabodetabek.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  metode  penelitian  ini,  berfokus  pada  pengimplementasikan  sistem  chatbot rekomendasi coffee  shop di  wilayah  Jabodetabek  melalui  platform  Telegram  yang  terintegrasi dengan Dialogflow .
Tahap  penelitian  mencakup  analisis  masalah,  studi  literatur,  perancangan chatbot , implementasi, dan pengujian sistem [4] terlihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metodologi

## 2.1. Analisis Masalah
Suatu  proses  sistematis  untuk  memahami  dan  mengidentifikasi  suatu  kondisi  yang dianggap sebagai hambatan, tantangan, atau kekurangan yang harus diperbaiki seperti cara untuk mendapatkan  informasi  mengenai  pencarian  rekomendasi coffee  shop melalui platfrom media sosial, bertanya dengan teman sebaya, iklan dan lainnya masih merasa kurang efektif dan efisien.

## 2.2. Studi Literatur
Salah  satu  pendekatan  penelitian  yang  umum  digunakan  untuk  menghimpun  data  adalah studi literatur. Metode ini melibatkan kegiatan membaca, mencatat, dan meninjau materi yang sudah  ada.  Penggunaan  studi  literatur  melibatkan  pencarian  informasi  dari  berbagai  sumber, termasuk publikasi ilmiah, buku, jurnal, serta sumber-sumber lainnya yang relevan.

## 2.2.1. Chatbot
Chatbot merupakan  aplikasi  perangkat  lunak  yang  memanfaatkan  pemrosesan  bahasa alami, yang umumnya disebut sebagai Natural Language Processing (NLP), dalam suatu sistem
pertanyaan  dan  jawaban  [8].  “ Chat ”  bisa  dimaknai  sebagai  bentuk  percakapan  tertulis  dalam situasi atau lingkungan komputer, bot merujuk pada perangkat lunak yang menyimpan kumpulan data dan ketika menerima input , menghasilkan output sebagai tanggapan sesuai dengan informasi yang dimilikinya [9].
2.2.2. Dialogflow Dialogflow adalah suatu platform yang dirancang untuk membuat bot. Di dalam platform ini, kata-kata yang dimasukkan oleh pengguna dicocokkan dengan pola yang telah diprogram di dalam  " Agent " Machine  Learning .  Setelah  itu, Agent ini  memproses  informasi  tersebut  dan memberikan  respons  kepada  pengguna.  Respons  dan output data  disampaikan  dalam  format JSON ( JavaScript Object Notation ) [1].
2.2.3. Button-Based Chatbot Jenis chatbot yang  paling  sering  digunakan  saat  ini adalah  chatbot  berbasis  menu,  yang berbentuk  tombol  dan  menu top - down . Chatbot ini  beroperasi  berdasarkan  prinsip  pohon keputusan  membuat  pilihan  untuk  mendapatkan  solusi  terbaik.  Pengguna  diarahkan  untuk membuat  keputusan  dengan  memilih  sebuah  opsi  dan  kemudian  mendapatkan  respons  yang direkomendasikan oleh AI. Namun, chatbot berbasis menu ini tidak selalu dapat diandalkan untuk memberikan respons yang diinginkan, karena kinerjanya lebih lambat secara keseluruhan [10].

## 2.2.4. Keyword Recognitioin-Based Chatbot
Bot  menggunakan  algoritme  untuk  memutuskan  respons  yang  sesuai  untuk  pengguna dengan  menggunakan  teknologi  AI  dan  daftar  kata  kunci  yang  disesuaikan.  Contoh  dengan memutuskan  respons  mana  yang  paling  tepat  untuk  diberikan  sebagai  tanggapan  terhadap pengguna yang bertanya, "Bagaimana cara mengatur otentikasi masuk otomatis di ponsel saya?" misalnya, bot mungkin akan menggunakan kata kunci seperti " auto " dan " login ” [10].

## 2.2.5. Telegram
Sebuah  program  pesan  instan  yang  disebut  "Telegram"  diciptakan  oleh  sebuah startup . Aplikasi ini berfokus pada kecepatan dan keamanan yang bertujuan untuk memfasilitasi transmisi pesan dengan aman [11].

## 2.3. Perancangan Sistem
Perancangan sistem melibatkan pembuatan gambaran, perencanaan, dan alur kerja sistem. Pada tahap perancangan ini, tujuannya adalah memberikan gambaran umum tentang cara sistem akan dijalankan dan digunakan kepada calon pengguna sistem [5].

## 2.3.1 Gambaran Sistem
Pada  bagian  ini  bertujuan  membuat  chatbot  yang  memberikan  rekomendasi coffee  shop sesuai dengan preferensi pengguna. Bagian gambaran umum menjelaskan alur kerja chatbot yang dapat dipahami melalui Gambar 2 berikut:
Gambar 2. Alur Sistem
Gambar 2 ini menggambarkan secara keseluruhan sistem chatbot . Tahapan pada Chatbot dimulai dengan pembuatan agent oleh admin yang memuat intents bersama masukan dan keluaran pesan. Pengguna berkomunikasi dengan chatbot melalui Telegram sesuai dengan petunjuk yang diberikan.  Selanjutnya,  chatbot  menerima  pesan  input  dari  pengguna,  kemudian  melakukan proses penyesuaian antara permintaan dengan frasa pelatihan yang ada dalam intents . Selanjutnya input dari pengguna dipahami oleh Dialogflow , chatbot akan mengirimkan pesan output kepada pengguna.

## 2.3.2 Knowledge Pada Dialogflow
Proses awal untuk memasukkan Knowledge ke Dialogflow dimulai dengan akses ke API Dialogflow ,  melibatkan  akses  ke  antarmuka  pemrograman  aplikasi  (API) Dialogflow yang memungkinkan pengembang untuk berinteraksi dengan platform secara programatik. Pengguna diminta untuk melakukan langkah sign-in terlebih dahulu menggunakan akun Google sebelum melanjutkan proses selanjutnya [6], Setelah proses sign-in berhasil akan diarahkan ke antarmuka pengembangan Dialogflow .  Antarmuka  ini  menyediakan  berbagai  fitur  dan  alat  yang memungkinkan pengembang untuk  mengelola proyek chatbot, mendefinisikan intents , entities , dan melihat serta mengonfigurasi berbagai aspek chatbot yang terlihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Sign-in Dialogflow
Tahapan selanjutnya melibatkan pengguna dalam pembuatan agent pada Gambar 4. Agent ini berperan sebagai koordinator atau entitas yang bertanggung jawab menjalankan perintah yang diberikan oleh pengguna.
Gambar 4. Agent Create
Setelah  berhasil  membuat agent ,  langkah  berikutnya  adalah  membuat intents untuk menentukan data yang relevan dalam percakapan, yang terlihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Membuat Intent
Tahapan berikutnya pada Gambar 6 untuk melengkapi kolom Training Phrases dengan memasukan beberapa contoh kalimat yang dapat digunakan oleh pengguna saat berkomunikasi dengan  chatbot,  Kata  kunci  akan  secara  otomatis  disinkronkan  dengan Dialogflow ketika pengguna mengetikkan kalimat terpisah.
Setelah  menambahkan  sejumlah  kalimat  ke  dalam  bagian Training Phrases ,  tindakan selanjutnya  adalah  menetapkan  respons  yang  diinginkan  dari  chatbot  ketika  kalimat-kalimat tersebut  diaktifkan.  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan  memasukkan  kalimat  atau teks  respons  ke dalam kolom Text Response .
Gambar 6. Training Phrases
Card  response pada Dialogflow merupakan  metode  untuk  menyampaikan  informasi kepada pengguna dengan format tampilan yang lebih terstruktur dan menarik. Jenis respons ini dirancang untuk memberikan jawaban yang lebih visual, seperti menggunakan kartu atau kartu gambar yang dapat mencakup berbagai elemen seperti teks, gambar, tautan, dan tindakan. Dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Card Response
Entitas  adalah  sebuah tool dalam Dialogflow yang  digunakan  untuk  mengekstrak  nilai parameter dari input yang diberikan oleh pengguna. Dengan entitas, hasil ekstraksi nilai parameter ini akan sesuai dengan fungsi yang diinginkan untuk parameter tersebut. Oleh karena itu, pilihan entitas  dalam  suatu  agen  akan  disesuaikan  dengan  nilai  parameter  yang  sedang  dibahas  dalam konteks percakapan. [7] pada Gambar 8.
Gambar 8. Entities pada Dialogflow
2.3.3 Flowchart Dialogflow
Chatbot menggunakan sistem NLP dengan Dialogflow untuk mempermudah chatbot dalam memahami bahasa manusia, dapat dipahami melalui flowchart pada Gambar 9.
Gambar 9. Flowchart Dialogflow
Menunjukkan diagram alur penerapan Natural Language Processing (NLP) pada platform Dialogflo . Proses dimulai ketika pengguna memulai interaksi dengan chatbot Telegram dengan mengetikkan  kata  "Hai".  Agen Dialogflow kemudian  menggunakan  pemrosesan  bahasa  alami
(NLP) untuk mencari frasa yang terkait dengan kata kunci "Hai" berdasarkan maksud pengguna. Ketika  maksud  terdeteksi,  respons  JSON  dikirim  ke  chatbot  Telegram  yang  kemudian memberikan pesan dalam bahasa manusia. Setiap jawaban pesan memiliki opsi respons interaktif untuk pengguna.

## 2.3.3 Flowchart Coffee Shop
Menu utama chatbot adalah Coffee shop . Chatbot menyediakan petunjuk untuk membantu pengguna diarahkan ke alur percakapan yang sesuai, hingga menemukan rekomendasi mengenai coffee shop yang diinginkan.
Gambar 10. Flowchart Coffee Shop
Gambar  10  adalah  tampilan flowchart menu coffee  shop pada  rekomendasi coffee  shop Jabodetabek. Teknik tersebut dimulai dengan pengguna memasukkan input melalui button yang disediakan pada antarmuka chatbot. Button ini dirancang untuk memberikan opsi hanya dengan klik button yang  tersedia  sehingga  pengguna  dapat  berinteraksi  dengan  mudah  tanpa  perlu mengetikkan  perintah.  Jika  sistem  mendeteksi  kata  kunci  dalam  input  pengguna,  selanjutnya mencari  kata  kunci  dari  input  ke Dialogflow . Chatbot memberikan  respons  dalam  bentuk  teks disertai  dengan  kartu (card) yang  menyediakan  tombol  opsi  untuk location dan  sosial  media, namun jika ingin memilih opsi lokasi yang lain bisa klik button yang tersedia ( Coffee shop ).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  ini  penelitian  memberikan  penjelasan  Hasil  dan  Pembahasan  mengenai implementasi rekomendasi coffee shop di wilayah Jabodetabek termasuk uji coba untuk menilai keakuratan  respons  yang  diberikan  oleh  chatbot.  Berikut  ini  gambaran  implementasi chatbot rekomendasi coffee shop tersebut.

## 3.1 Implementasi
Interface chatbot terintegrasi Dialogflow pada Telegram berhasil dibuat. Pembuatan sistem chatbot direalisasikan melalui penulisan kode  yang merujuk pada konsep umum dan flowchart yang telah dirancang sebelumnya. Berikut tampilan awal yang menunjukkan pengiriman perintah start dengan balasan pesan pembuka.
(a) (b)
Gambar 11. Tampilan Antarmuka Chatbot pada gambar (a) dan (b)
Gambar 11 adalah tampilan antarmuka percakapan diawali dengan button " start " sebagai perintah  untuk  meluncurkan  chatbot  [12].  Setelah  perintah  tersebut  dikirimkan, chatbot akan merespons dengan pesan menyapa dan memberikan instruksi kepada pengguna untuk mengeklik atau mengetik " Coffeeshop " dalam percakapan di Telegram, proses tersebut melibatkan training phrases . Pengguna kemudian dapat memilih button lokasi (Jabodetabek) yang diinginkan, chatbot akan merespon berupa informasi gambar, lokasi, waktu, dan card yang berisi button “ Location ” dan “Instagram”.
(a) (b) (c)
Gambar 12. (a), (b), dan (c) merupakan Menu Button “Location”
(a) (b) Gambar 13. (a) dan (b) merupakan Menu Button “Instagram”
Dalam Gambar 12 dan 13 menggambarkan saat pengguna memilih button " Location " atau "Instagram" chatbot akan menampilkan output yang berisi informasi rinci tentang tempat kopi atau  akun  media  sosial  yang  dipilih.  Lalu user menentukan  salah  satu button tersebut,  maka chatbot mengarahkan  instruksi navigasi ke Google Maps atau Instagram sesuai dengan pilihan yang dibuat oleh pengguna.

## 4.2. Pengujian Chatbot
Penelitian  ini  melibatkan  analisis  untuk  mengevaluasi  kualitas  dan  kinerja chatbot . Pengujian dilakukan dengan menerapkan  metode Black Box. Hasil analisis ini bertujuan untuk mengevaluasi sejauh mana kesesuaian dan keakuratan respons dari chatbot .
Tabel 1. Black Box Testing No. Skenario Input Output Keterangan 1. Memasukan input text dengan benar. Phrases “Hai”/”Hello”/”Hey” Menampilkan  pesan  awal  dan  menu utama. (Halo, selamat datang di Chatbot Coffeeshop Jabodetabek 👋🏻 Kami akan bantu rekomendasikan tempat yang asik buat nongkrong bareng teman- teman kamu.) Sesuai 2. Memasukan input text tidak benar. Phrases “Woi”/”P”/”Eh” Menampilkan  pesan fallback ,  namun tidak  memberikan  arahan  ke  menu utama( button ) (Maaf kami tidak memahami apa yang kamu maksud ) Tidak Sesuai 3. Menguji button opsi lokasi Jakarta, Bogor, Depok, Tangerang, dan Bekasi. Klik salah satu opsi button lokasi Menampilkan  informasi  rekomendasi coffee shop yang dipilih (jam buka, gambar, lokasi, sosial media) Sesuai Memasukan input text Phrases “Jakarta”/”aku ingin lihat rekomendasi jakarta” Sesuai 4. Menguji button navigasi Klik button “Location” Membuka website/aplikasi Google Maps menuju lokasi coffee shop yang dipilih (google maps) Sesuai 5. Menguji button sosial media Klik button “Instagram” Membuka  website/aplikasi  Instagram coffee shop (aplikasi instagram) Sesuai Berdasarkan  hasil  pengujian black - box , input yang  diberikan  ke  chatbot  menghasilkan respon  yang  telah  dipersiapkan  sebanyak  6  pertanyaan.  Setelah  melalui  tahap  pengujian, didapatkan nilai akurasi sebesar 83% [13]. Evaluasi ketepatan dapat dijelaskan oleh rumus berikut ini:
Akurasi = Total Respon yang Tepat × 100%
Total Pertanyaan Ketepatan = 5 6 × 100%                                                  (1)
Ketepatan = 83%
Dengan  menggunakan  rumus  tersebut,  nilai  akurasi  dapat  dihitung  sebagai  persentase keberhasilan chatbot dalam memberikan jawaban yang sesuai dengan harapan pengguna .

## 4. KESIMPULAN
Chatbot  ditujukan  membantu  dan  mempermudah  pengguna  mencari  informasi  seputar rekomendasi coffee  shop disekitar  Jabodetabek melalui  metode  NLP pada tools Dialogflow . Implementasi chatbot ini  terintegrasi  dengan  aplikasi  Telegram.  Perancangan  chatbot  ini menghasilkan respons berupa teks, gambar, card , dan quick replies . Chatbot memberikan layanan secara langsung atau real - time , penggunaan chatbot akan berjalan dengan baik ketika pengguna
memberikan  input  teks  yang  sesuai  dengan  pola  respon  dalam intent chatbot  tersebut.  Teknik Black Box digunakan untuk mengevaluasi perangkat lunak chatbot untuk memastikan perangkat lunak tersebut berfungsi dengan baik saat membantu pengguna.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Y.  Chandra,  D.  Kurniawan,  and  R.  Musa,  “Perancangan  Chatbot  Menggunakan Dialogflow  Natural  Language  Processing  (Studi  Kasus:  Sistem  Pemesanan  pada  Coffee Shop),” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 4, no. 1, p. 208, 2020.
[2] I. G. R. Kusnanda, I. M. Sukarsa, A. A. N. H. Susila, “Perancangan Chatbot Hotel dengan Model Natural Language Processing Chatbot dan Button Based Chatbot,” JITTER Jurnal Ilmiah Teknologi dan Komputer, vol. 3, no. 1, 2022.
[3] K. P. Dharmawan, I. M. Sukarsa, and D. P. Githa, “Rancang Bangun Chatbot Desa Wisata Badung Bali dengan Dialogflow,” JITTER  Jurnal Ilmiah Teknologi dan Komputer , vol. 3, no. 2, p. 1217, 2022.
[4] D.  Gentia,  I.  M.  Sukarsa,  and  K.  S.  Wibawa,  “Rancang  Bangun  Chatbot  Sebagai Penghubung Komunikasi antara Aplikasi Line Messenger dengan Telegram Messenger,” Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi) , vol. 8, no. 3, p. 156, 2020.
[5] R. Bisma, P. Nerisafitra, and A. W. Utami, “Perancangan Sistem Perhitungan Kebutuhan Kalori Sebagai Pendamping Gaya Hidup Sehat,” Journal of Emerging Information System and Business Intelligence (JEISBI) , vol. 2, no. 4, pp. 1–7, 2021.
[6] 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),” Jurnal Informatika dan Bisnis , vol. 9, no. 2, pp. 1–12, 2020.
[7] A.  Bachtiar, “Pengembangan  Aplikasi  Web  Q  &  A  untuk  Prosedur KP  , TA  dan  KKN Jurusan Teknik Informatika UII dengan Menggunakan Google Dialogflow,” Tugas Akhir, Program Sarjana Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia, p. 44, 2018.
[8] P. Perez et al, “ChatPy: Conversational agent for SMEs: A case study,” Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI ), vol. 2019-June, no. June, pp. 19–22, 2019.
[9] E. Utami and S. Hartati, “Aplikasi Botqa Untuk Meningkatkan Cara Interaksi Manusia Dan Mesin,” Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi , vol. no. pp. 1–8, 2007, [Online]. Available: https://journal.uii.ac.id/Snati/article/download/1618/1393.
[10]  A. Gupta, “Introduction to AI Chatbots,” International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT) , vol. V9, no. 07, pp. 255–258, 2020.
[11]  J. Fahana, R. Umar, and F. Ridho, “Pemanfaatan Telegram Sebagai Notifikasi Serangan untuk Keperluan Forensik Jaringan,” QUERY : Jurnal Sistem Informasi , vol. 01, no. 02, October 2017, pp. 6–14, 2017.
[12]  D.  Rudhistiar  et  al,  “Pembangunan  dan  Pengembangan  Sistem  Chat  Bot  SPADA Menggunakan Telegram,” Prosiding SENIATI , vol. 6, no. 3, pp. 472–477, 2022.
[13]  M. Muliyono, “Identifikasi Chatbot dalam Meningkatkan Pelayanan Online Menggunakan Metode  Natural  Language  Processing,” Jurnal  Informatika  Ekonomi  dan  Bisnis ,  vol.  3 no.4, pp. 142–147, 2021.