DOI: 10.33050/cices.v9i2.2703 ISSN: 2356-5209 pp. 203~213 Online ISSN: 2655-3058

## Implementasi Chatbot Pelajaran Sekolah Dasar Dengan Pandorabots
Viny Christanti Mawardi *1 , Jesslyn 2 , Fundroo Orlando 3 1, 2, 3 Fakultas Teknologi Informasi Universitas Tarumanagara Jakarta Indonesia E-mail: *1 vinym@fti.untar.ac.id , 2 jesslyn.535180026@stu.untar.ac.id ,
3 fundroo.535200074@stu.untar.ac.id

## Abstrak
Chatbot  merupakan  sebuah  percakapan  virtual  yang  dapat  menerima  input  berupa suara  atau  tulisan.  Sebuah  chatbot  dapat  merupakan  chatbot  generative  atau  retrieval. Pembuatan  kedua  chatbot  tersebut  memberikan  kesempatan  untuk  pengguna  menulis  teks dengan  bebas.  Terkadang  memberikan  kebebasan  mengetik  kalimat  dengan  bebas  dapat menghasilkan jawaban yang tidak sesuai dengan keinginan pengguna. Ada beberapa cara agar pengguna  dapat  diarahkan  untuk  menuliskan  teks  dalam  kolom  chat.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengembangkan  aplikasi  chatbot  yang  dapat  digunakan  sebagai  media  tanya-jawab materi  pelajaran  untuk  siswa  Sekolah  Dasar  secara  terstruktur.  Chatbot  yang  dikembangkan berbasis  AIML  (Artificial  Intelligence  Markup  Language)  menggunakan  Pandorabots  sebagai platform  untuk  memproses  input  teks  dari  pengguna  sehingga  chatbot  dapat  mengarahkan pengguna untuk mengetikan sesuai pola dan pengetahuan yang ada didalam chatbot. Terdapat dua  macam  chatbot  yang  dibuat  pada  penelitian  ini  yaitu  text-based  interaction  dan  button- based  interaction  chatbot.  Pengujian  chatbot  menggunakan  20  sampel  data  berupa  soal  dan jawaban dari materi pelajaran Sekolah Dasar kelas 1 sampai dengan kelas 6. Chatbot dengan menggunakan  AIML hanya  dapat  menjawab  pertanyaan  yang  relevan  dan  sesuai  dengan  pola pada  AIML.  Untuk  mengoptimalkan  kinerja  Chatbot  text,  sebaiknya  data  yang  digunakan berjumlah  besar.  Sedangkan  Chatbot  dengan  UI  Button  sebaiknya  menggunakan  data  yang sedikit untuk dapat bekerja secara optimal.
Kata Kunci— AIML; Button-Based; Chatbot; Pandorabots; Sekolah Dasar; Text-Based

## Abstract
Chatbot is a virtual conversation that can receive input in the form of voice or writing. A chatbot can be a generative or retrieval chatbot. The creation of the two chatbots provides an opportunity for users to write text freely. Sometimes giving freedom to type sentences freely can result  in  answers  that  are  not  to  the  user's  liking.  There  are  several  ways  that  users  can  be directed to write text in the chat column. This study aims to develop a chatbot application that can  be  used  as  a  medium  for  questioning  and  answering  subject  matter for  elementary school students  in  a  structured  manner.  Chatbots  developed  based  on  AIML  (Artificial  Intelligence Markup  Language)  use  Pandorabots  as  a  platform  to  process  text  input  from  users  so  that chatbots  can  direct  users  to  type  according  to  the  patterns  and  knowledge  contained  in  the chatbot. There are two kinds of chatbots created in this study, namely text-based interaction and button-based  interaction  chatbots.  The  chatbot  test  uses  20  data  samples  in  the  form  of questions  and  answers  from  Elementary  School  subject  matter  grades  1  to  grade  6.  Chatbots using AIML can only answer questions that are relevant and according to patterns in AIML. To optimize the performance of text chatbots, we recommend using large amounts of data. Whereas Chatbots with UI Buttons should use less data to work optimally.
Keywords— AIML; Button-Based; Chatbot; Pandorabots; Elementary School; Text-Based
DOI: 10.33050/cices.v9i2.2703 ISSN: 2356-5209 pp. 203~213 Online ISSN: 2655-3058

## 1. PENDAHULUAN
Dalam perkembangan teknologi saat ini, terdapat banyak penelitian yang memanfaatkan chatbot  sebagai  virtual  assistant  di  berbagai  bidang  termasuk  bidang  pendidikan  [1].  Chatbot merupakan  sebuah  program  komputer  yang  dirancang  untuk  memberikan  simulasi  percakapan secara  intelektual  antara  manusia  dengan  komputer  menggunakan  bahasa  alami  [2].  Jenis chatbot sudah banyak dibuat untuk memenuhi kebutuhan manusia. Chatbot dibuat sesuai tujuan yang  ingin  dicapai  apakah  sebagai  layanan  service,  media  pembelajaran atau  sebagai  helpdesk pengganti operator.
Chatbot berdasarkan jenisnya terbagi  menjadi dua yaitu chatbot generative dan chatbot retrieval [3]. Kedua buah tipe chatbot ini  dibedakan berdasarkan hasil jawaban yang  diberikan. Apakah  menghasilkan  jawaban  dengan  menyusun  kalimat  sendiri  atau  menghasilkan  jawaban berdasarkan  kemiripan  pattern  yang  sudah  disiapkan  sebelumnya  tanpa  menciptakan  kata-kata sendiri.  Selain  berdasarkan  respon  dari  chatbot,  tipe  chatbot  juga  dapat  dibedakan  berdasarkan inputnya.  Chatbot  dapat  terdiri  dari  voice-based  chatbot  dan  text-based  chatbot  [4].  Dimana perbedaan  chatbot  tersebut  terletak  pada  input  yang  harus  diberikan  oleh  user.  Apakah  user memberikan input menggunakan suara atau mengetikan teks pada menu yang disediakan.
Tentunya  saat  menggunakan  kedua  inputan  ini,  pengguna  akan  sangat  bebas  untuk memberikan  pertanyaan  atau  mengatakan  apa  yang  diinginkan.  Respon  dari  chatbot  pun  dapat berupa  suara  ataupun  tetap  dalam  teks.  Terkadang  dengan  input  seperti  ini  dapat  memberikan respon  yang  salah  atau  tidak  memberikan  respon  karena  salah  memahami  makna  dari  inputan user.
Berbagai bentuk chatbot dibuat dengan berbagai inputan. Informa ( https://informa.co.id/ )  membangun sebuah intelligent virtual assistant yang terintegrasi dengan whatsapp  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  1.  Informa  membuat  chatbot  dengan  mengarahkan pengguna untuk mengetik sesuai pola yang sudah disediakan. Apabila tidak sesuai maka chatbot tidak akan memberikan jawaban dan meminta pengguna menginput kembali sesuai aturan.
Gambar 1. Chatbot dari Informa ( https://informa.co.id/ )
Veronika merupakan salah satu chatbot yang dikembangkan oleh Telkomsel. Pengguna sangat  puas  dan  merasa  penggunaan  virtual  chat  ini  sangat  berguna  dan  membantu  pengguna
DOI: 10.33050/cices.v9i2.2703 ISSN: 2356-5209 pp. 203~213 Online ISSN: 2655-3058
[5]. Gambar 2 menunjukan penggunaan menu Veronika menyerupai menu chat atau percakapan messaging  pada  umumnya  namun  diletakan  secara  embedded  bersamaan  website  utama.  Saat ingin  memberikan  input,  pengguna  diberikan  pola  dan  panduan  yang  sesuai  dengan  arahan layanan servis yang disediakan Telkomsel.
Gambar 2. Veronika Telkomsel ( https://www.telkomsel.com/ )
Dalam  pendidikan,  chatbot  dapat  digunakan  sebagai  support  system  yang  dapat membantu meningkatkan minat belajar [6]. Chatbot menjadi sebuah inovasi pembelajaran untuk meningkatkan  keinginan  siswa  untuk  saling  berdiskusi.  Penggunaan  chatbot  juga  dapat membantu  pembelajaraan  saat  proses  pembelajaran  dilakukan  dalam  jarak  jauh  [7].  Adanya chatbot  proses  tanya  jawab  menjadi  lebih  mudah,  siswa  tidak  harus  bertanya  terlebih  dahulu kepada  guru  namun  langsung  mencari  informasi  terkait  materi  melalui  media  chatbot  seperti melakukan tanya jawab. Chatbot dalam dunia pendidikan dibuat dalam berbagai bentuk, dalam bentuk  menu  messaging  atau  disatukan  dalam  LMS  (Learning  Management  System)  yang dimiliki satuan pendidikan tersebut.
Pembuatan  chatbot  tentunya  akan  berpengaruh  pada  output  yang  diharapkan  oleh pengguna.  Untuk  memperkecil  kesalahan  pengguna  saat  menginput,  maka  disediakanlah bentuk-bentuk  chatbot  yang  membatasi  inputan  pengguna.  Penggunaan  text-based  input  masih menjadi  salah  satu  pilihan  yang  mendukung  fleksibilitas  pengguna  dalam  berinteraksi  dengan menu  chatbot.  Apabila  pengguna  diarahkan  dalam  menginput  maka  akan  mempermudah pencarian informasi dalam dataset pengetahuan yang sudah dikumpulkan.
Pembelajaran sekolah dasar tentunya memiliki pengguna dari kalangan siswa kelas 1-6. Dimana  mereka  masih  butuh  pengarahan  dalam  menggunakan  aplikasi  walaupun  saat  ini seluruh tingkatan kelas sudah terbiasa menggunakan teknologi. Selain membuat sebuah aplikasi yang memberikan pengarahan melalui teks, salah satu cara agar pengguna dapat diarahkan saat mengirimkan  pesan  pada  chat  adalah  menggunakan  button-based  chatbot  atau  menggunakan chat  yang  dilengkapi  tombol  yang  memudahkan  untuk  mengklik.  Saat  ini  terdapat  banyak aplikasi yang  dapat memudahkan pembuatan chatbot. Pandorabots adalah salah satu alat untuk membangun  chatbot  berbasis  AIML  (Artificial  Intelligence  Markup  Language)  yang  dapat disesuaikan pengembangannya sesuai kebutuhan pembuat chatbot.

## 2. METODE PENELITIAN
Chatbot  adalah  program  komputer  yang  dirancang  untuk  mensimulasikan  percakapan intelektual  dengan  satu  atau  lebih  manusia  baik  melalui  audio  maupun  teks  [4].  Dewasa  ini, chatbot  telah  dimanfaatkan  untuk  tujuan  praktis  seperti  bantuan  online,  layanan  personal,  atau akuisisi  informasi.  Dalam  hal  ini  dapat  dilihat  fungsi  program  sebagai  suatu  jenis  agen percakapan atau conversational agent.
Berdasarkan respon yang diberikan, chatbot terbagi menjadi dua tipe yaitu [3][8]: 1) Retrieval chatbot merupakan sebuah chatbot yang memberikan respon berdasarkan apa yang sudah disiapkan sebelumnya. Retrieval chatbot akan mengambil respon dari kalimat yang paling
DOI: 10.33050/cices.v9i2.2703 ISSN: 2356-5209 pp. 203~213 Online ISSN: 2655-3058
mirip dengan kalimat inputan pengguna. Retrieval chatbot dapat dibangun menggunakan konsep rule-based, pattern matching atau kemiripan dengan kalimat yang sudah disiapkan sebelumnya. Sehingga  retrieval  chatbot  tidak  akan  menghasilkan  kalimat  baru  dari  kata-kata  yang  sudah dilatih.  2)  Generative  chatbot  merupakan  chatbot  yang  memanfaatkan  konsep  AI  dengan menggabungkan supervised dan unsupervised terhadap data yang sangat besar untuk menyusun kata-kata  baru  sesuai  dengan  hasil  pelatihan  dari  data  percakapan.  Generative  dapat menghasilkan  jawaban  yang  lebih  fleksibel  dan  respon  yang  berubah  setiap  kali  inputan diberikan.
Selain  berdasarkan  respon  yang  diberikan,  dalam  membangun  chatbot  juga  perlu memperhatikan  user  experience  dan  user  interface  yang  disajikan  saat  sistem  berinteraksi dengan  pengguna  [9].  Text-based  interaction  merupakan  salah  satu  bentuk  dialog  yang  paling banyak  digunakan  yaitu  menggunakan  teks.  Pengguna  mengetikan  apa  yang  diinginkan kemudian direspon menggunakan teks. Sedangkan button-teks interaction merupakan salah satu cara mengarahkan pengguna agar pengguna tidak banyak  melakukan  kesalahan  dalam  mencari informasi.
Retrieval chatbot sangat sesuai dengan karakteristik chatbot untuk edukasi dikarenakan respon  jawaban  harus  berupa  kalimat  baku  dan  formal.  Sedangkan  bentuk  input  yang  lebih terarah  sangat  sesuai  dengan  tingkatan  sekolah  dasar  agar  mereka  tidak  banyak  melakukan kesalahan dalam mencari informasi menggunakan chatbot.
Pandorabots  merupakan  salah  satu  platform  berbasis  website  yang  banyak  digunakan untuk  mengembangkan  dan  mempublikasikan  chatbot.  Lebih  dari  300.000  chatbot  telah dikembangkan  melalui  platform  ini  [10].  Pandorabots  merupakan  website  yang  bersifat  open source  atau  terbuka  untuk  developer  untuk  mengembangkan  chatbot  mereka  dan mempublikasikannya  secara  umum.  Pandorabots  sendiri  sedang  dalam  pembangunan  yang konstan  dan  memiliki  komunitas  yang  aktif  yang  sangat  besar.  Pandorabots  menggunakan AIML sebagai markup pengetahuannya [3].
Pandorabots  merupakan  salah  satu  aplikasi  pembuatan  chatbot  yang  sudah diimplementasikan  untuk  berbagai  hal.  Seperti  pembuatan  chatbot  untuk  e-commerce, pendidikan  dan  mesin  percakapan  virtual  lainnya.  AIML  merupakan  dasar  dari  pandorabots yang  dapat  digunakan  untuk  mengisi  pengetahuan.  Pengetahuan  tersebut  akan  dicocokan dengan  menggunakan  konsep  pattern  matching  untuk  menentukan  respon  mana  yang  paling sesuai.
AIML (Artificial Intelligence Markup Language) adalah ekstensi atau bahasa pelengkap XML yang memungkinkan pengguna untuk melakukan penyesuaian secara pada chatbot dengan memasukkan pengetahuan ke dalam chatbot [11]. AIML sendiri dikembangkan oleh komunitas Alicebot dan telah menjadi basis atau dasar dari Alicebot pertama. AIML berisi kumpulan pola dan  respon  yang  dapat  digunakan  oleh  chatbot  untuk  melakukan  penelusuran  jawaban  setiap kalimat pertanyaan atau input yang diberikan oleh pengguna [12].
Interpreter  AIML  diperlukan  untuk  menerima  input  dan  melakukan  penelusuran jawaban  pada  dokumen  AIML  yang  telah  dibuat.  Saat  ini  telah  tersedia  banyak  AIML  dalam berbagai  bahasa  pemrograman  sehingga  proses  pengembangan  chatbot  dapat  terfokus  pada penyusunan dokumen AIML [13].
Objek AIML terdiri atas unit-unit penting, antara lain [13]: 1)  <aiml>:  Tag  ini  digunakan  untuk  menandai  awal  dan  akhir  suatu  dokumen  AIML.  2) <category>:  Tag  ini  digunakan  untuk  menandai  unit  pengetahuan.  3)  <pattern>:  Tag  ini digunakan untuk menyimpan pola sederhana yang sekiranya cocok dengan apa yang diketikkan oleh seorang pengguna. Pattern merupakan pertanyaan hasil dari input pengguna. Pattern dalam bahasa AIML dapat berupa huruf abjad, angka, karakter spasi serta simbol ‘_’ (underscore) dan ‘*’ (star). 4) <template>: Tag ini digunakan sebagai respon jawaban terhadap input pengguna. Dalam bentuk sederhana, template pada umumnya hanya terdiri dari teks biasa.
Selain tag yang disebutkan di atas, terdapat beberapa tag tambahan lainnya yang saat ini banyak ditemukan pada file AIML.
DOI: 10.33050/cices.v9i2.2703 ISSN: 2356-5209 pp. 203~213 Online ISSN: 2655-3058

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  hasil  penelitian  ini  kita  akan  melihat  hasil  chatbot  yang  telah dikembangkan menggunakan Pandorabots.

## 3.1. Pembuatan Sistem
Pada penelitian ini dibuat dua sistem chatbot untuk sekolah dasar yaitu chatbot dengan input  text  based  dan  button  based.  Kedua  chatbot  ini  akan  diletakan  dalam  satu  website  agar mudah untuk mengaksesnya. Pada gambar 3 dapat dilihat tampilan antar muka chatbot pelajaran kelas 1-6 yang diberi nama ManuelBot. Pada tampilan utama terdapat 2 menu ManuelBot Text dan  ManuelBot  Button.  Pada  halaman  ini  juga  pengguna  dapat  melihat  daftar  pertanyaan  yang telah disediakan oleh chatbot sesuai dengan kategori yang akan dipilih oleh pengguna.
Gambar 3. Tampilan Home Chatbot
Pada halaman ini pengguna diberikan dua pilihan berdasarkan cara interaksinya dengan chatbot,  yaitu  input  chat  dengan  menggunakan  teks  dan  input  chat  dengan  mengklik  button. Selain  itu  terdapat  juga  tombol  untuk  melihat  daftar  pertanyaan  sebagai  contoh  inputan. Sebelum  chatbot  ini  dibuat,  pengetahuan  yang  akan  digunakan  dalam  chatbot  harus  disusun terlebih dahulu dalam bentuk AIML.
Gambar 4 AIML Text-Based
Pada  gambar  4  dapat  dilihat  AIML  untuk  menu  chatbot  dengan  teks.  Sedangkan  pada gambar 5 dapat dilihat menu AIML untuk menu chatbot dengan button dimana terlihat terdapat penambahan  tag  <button>  untuk  menampilkan  tampilan  chatbot  dalam  bentuk  tombol  yang dapat langsung diklik.
DOI: 10.33050/cices.v9i2.2703 ISSN: 2356-5209 pp. 203~213 Online ISSN: 2655-3058
Gambar 5. AIML Button-Based Chatbot
Berdasarkan  gambar  4  dan  5,  dapat  dilihat  adanya  tampilan  kategori  kelas  serta pelajaran  sesuai  data  yang  telah  disediakan  oleh  chatbot.  Pengguna  dapat  membuka  halaman percakapan dengan menekan tombol huruf ‘P’ dengan titik tiga yang terdapat di sebelah kanan bawah  atau  menekan  tulisan  ‘Mulai’  sehingga  akan  muncul  tampilan  untuk  melakukan percakapan.

## Gambar 6. Tampilan Pop Up Percakapan Chatbot dengan Teks
Pada  gambar  6  dapat  dilihat  tampilan  chatbot  dalam  bentuk  teks  sebagai  input. Pengguna diarahkan untuk  mengisi  kelas dengan  mengetikan “Kelas no_kelas” terlebih  dahulu agar pelajaran yang diakses sesuai kelas yang dituju. Setelah itu pengguna tetap diarahkan untuk mengetikan  kategori  yang  merupakan  pelajaran  yang  disediakan  dalam  chatbot  ini  dengan mengetikan “Kategori pilihan_matapelajaran”.
Kemudian  pengguna  dapat  menekan  tombol  ‘Kembali  ke  Home’  yang  terdapat  di sebelah kiri atas halaman untuk kembali ke tampilan Home. Setelah itu pengguna dapat memilih menu  ManuelBot  button  untuk  masuk  ke  halaman  chatbot  dengan  tombol  sebagai  cara berinteraksi. Tampilan awal halaman bot button dapat dilihat pada Gambar 7. Terdapat tombol mulai pada menu kanan bawah untuk memulai percakapan dengan chatbot.
DOI: 10.33050/cices.v9i2.2703 ISSN: 2356-5209 pp. 203~213 Online ISSN: 2655-3058
Gambar 7. Tampilan Chatbot button
Tampilan serta data yang disediakan pada kedua chatbot text dan chatbot button adalah sama  yang  membedakan  adalah  cara  berinteraksinya  antara  pengguna  dengan  chatbot.  Pada chatbot button, pengguna akan diberikan pilihan kategori kelas, pelajaran dan pertanyaan dalam bentuk  tombol  Sehingga  pengguna  hanya  tinggal  menekan  tombol  sebagai  input  pada  chatbot seperti pada gambar 8.
Gambar 8. Tampilan Pop Up Percakapan Chatbot dengan Button

## 3.2. Pengujian
Dalam  penelitian  pengembangan  chatbot  ini,  digunakan  data  berupa  materi  soal  dan jawaban  dari  Sekolah  Dasar  kelas  1  sampai  dengan  kelas  6.  Data  soal  dimasukkan  sebagai sebagai pola pattern dari chatbot dan data jawaban masuk sebagai template dari setiap pola pada pattern  yang  telah  dibuat.  Jumlah  soal  yang  digunakan  sebanyak  60  soal  dan  jawaban  yang diambil dari soal yang sudah dibuat oleh SD Immanuel.
Chatbot  ini  menggunakan  AIML  sebagai  knowledge  base.  Chatbot  hanya  memiliki pattern  sebagai  pertanyaan  dari  pengguna,  sehingga  tidak  semua  pertanyaan  dari  pengguna dapat  dimengerti  oleh  chatbot  ini.  Jika  chatbot  tidak  mengerti  maksud  dari  pertanyaan pengguna,  maka  secara  default  chatbot  akan  memberikan  jawaban  “Bot  tidak  dapat  memberi jawaban”.
Chatbot diuji oleh siswa sd dengan menggunakan 20 kasus. Pengujian dilakukan dengan mencoba  menginputkan  kelas,  kategori  dengan  beberapa  macam  bentuk.  Kemudian  pengujian dilakukan  dengan  menginput  pertanyaan  dalam  chatbot.  Contoh  hasil  pengujian  dapat  dilihat pada  tabel  1.  Pada  kasus  nomor  1  pengguna  menginputkan  kata  “Hi”.  Karena  tidak  terdapat respon  terhadap  kata  “Hi”  maka  chatbot  akan  mengulang  dan  mengarahkan  pengguna  untuk mengisikan kelas terlebih dahulu.
DOI: 10.33050/cices.v9i2.2703 ISSN: 2356-5209 pp. 203~213 Online ISSN: 2655-3058
Tabel 1. Hasil Pengujian No. Pertanyaan Jawaban Status 1. Hi Mulai dengan memilih kelas, pilihan kelas adalah 1,2,5,6. Gunakan format: Kelas no_kelas. Benar 2. Kelas 6 Pilih kategori untuk kelas 6, pilihannya adalah pjok, ips. Gunakan format: Kategori Benar 3. Kategori ips Menggunakan kategori IPS kelas 6. Benar 4. Negara kepulauan terbesar di kawasan Asia Indonesia Benar 5. Suku terbesar negara Vietnam Suku Kinh Benar 6. Kelas 2 Pilih kategori untuk kelas 2, pilihannya adalah pjok, agama kristen, tema 6, tematik tema hidup rukun. Gunakan format : Kategori pilihan_kategori Benar 7. Kategori pjok Menggunakan kategori PJOK kelas 2 Benar 8. Garis awal dalam lintasan lari disebut Garis Start Benar 9. Negara kepulauan terbesar di Asia Bot tidak dapat memberi jawaban Benar 10. contoh gerak lokomotor adalah Berjalan dan Berlari Benar
Pada  pengujian  kedua  saat  pengguna  mengetikan  “Kelas  6”  maka  akan  muncul permintaan  untuk  memilih  mata  pelajaran  yang  disebut  dengan  kategori  yang  hasilnya  sama untuk percobaan nomor 6. Hasil uji coba ini sesuai dengan yang diharapkan. Pada percobaan 3 dan  7  pengguna  menginput  kategori  sesuai  yang  disediakan  untuk  kelas  tersebut  maka percobaan ini berhasil memanggil kelas dan kategori sesuai keinginan pengguna.
Pada saat pengguna berada di kelas dan kategori yang diinginkan maka pengguna dapat mengetikan  pertanyaan  sesuai  keinginan.  Hasil  dari  pengujian  nomor  4,  5  dan  8  telah memberikan  hasil  bahwa  respon  sistem  muncul  sesuai  dengan  pertanyaan  yang  diinput  oleh pengguna. Sedangkan  pada  percobaan  ke  9  bot  tidak  berhasil  memberikan  jawaban.  Pengujian ini  tidak  dihitung  salah  karena  memang  sebenarnya  pertanyaan  tersebut  tidak  tersedia  untuk kelas 2 pelajaran PJOK tetapi untuk kelas 6 pelajaran IPS.
DOI: 10.33050/cices.v9i2.2703 ISSN: 2356-5209 pp. 203~213 Online ISSN: 2655-3058
Gambar 9. Tampilan daftar pertanyaan dari dataset
Pada chatbot teks dengan menggunakan AIML pada Pandorabots ini akan menghasilkan jawaban  yang  salah  apabila  teks  pertanyaan  yang  diinput  memiliki  susunan  yang  berbeda dengan  kalimat  yang  disediakan.  Seperti  contoh  pada  gambar  10  dapat  dilihat  pengguna menggunakan  input  kalimat  yang  berbeda  menjadi  menginputkan  pertanyaan  menjadi  “apa contoh gerak lokomotor?”. Chatbot tidak dapat memberikan jawaban walaupun kalimat tersebut memiliki makna yang sama dengan “contoh gerak lokomotor adalah”.

## Gambar 10 Kalimat dengan struktur yang berbeda
Pengujian selanjutnya adalah pengujian chatbot dengan button. Pada pengujian tersebut dilakukan dengan langsung mengklik tombol yang disediakan pada menu chatbot. Pada chatbot button  pengguna  tidak  perlu  mengetikan  apapu tetapi langsung  mengklik  tombol  yang  tersedia yang  berisi  kelas,  pelajaran  dan  pertanyaan.  Seperti  pada  gambar  10,  dapat  terlihat  pengguna mengklik  kelas  2,  pelajaran  PJOK  dan  pertanyaan  “contoh  gerak  lokomotor”.  Respon  yang dihasilkan chatbot menghasilkan jawaban yang benar.
Gambar 10. Proses memilih kelas, pelajaran dan pertanyaan
Berdasarkan  hasil  implementasi  yang  telah  dilakukan  dalam  penelitian  ini,  diperoleh hasil analisis bahwa chatbot dengan implementasi fitur tombol  memiliki kelebihan untuk  dapat
DOI: 10.33050/cices.v9i2.2703 ISSN: 2356-5209 pp. 203~213 Online ISSN: 2655-3058
mempermudah  pengguna  sehingga  pengguna  tidak  mungkin  salah  mengetikan  pertanyaan karena pengguna hanya mengklik tombol yang telah disediakan. Akan tetapi chatbot button juga memiliki  kelemahan,  yaitu  hanya  dapat  bekerja  secara  optimal  pada  data  yang  jumlahnya sedikit,  jika  diimplementasikan  pada  data  kategori  atau  pertanyaan  yang  banyak  maka  akan terdapat  banyak  tombol  yang  ditampilkan  dan  membuat  pengguna  menjadi  kesulitan  dalam mencari pertanyaan dari banyaknya tombol.
Kemudian  diperoleh  juga  hasil  analisis  bahwa  chatbot  text  memiliki  kelebihan  untuk dapat mempermudah pengguna  memberikan pertanyaan jika data yang disediakan  oleh chatbot ialah dalam jumlah besar. Pengguna tidak akan mengalami kebingungan dengan adanya banyak tombol  pada  chatbot  button  karena  pengguna  hanya  tinggal  memberikan  input  pertanyaan berupa  teks  untuk  diproses  oleh  chatbot.  Akan  tetapi  chatbot  teks  dengan  metode  sederhana AIML  di  Pandorabots  juga  memiliki  kelemahan,  yaitu  apabila  pertanyaan  yang  diberikan  oleh pengguna  tidak  sesuai  atau  adanya  satu  kata  yang  berbeda,  maka  chatbot  tidak  dapat memberikan  jawaban  yang  sesuai  karena  input  yang  diberikan  tidak  sesuai  dengan  pola  pada AIML chatbot.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian  yang telah  dilakukan, dapat diperoleh  kesimpulan sebagai berikut:  1)  Chatbot  dapat  menyediakan  layanan  kepada  siswa  sekolah  dasar  untuk  menjawab pertanyaan  seputar  materi  pelajaran  tanpa  adanya  keterbatasan  waktu.  2)  Melalui  hasil pengujian  dari  20  sampel  data  dapat  disimpulkan  bahwa  chatbot  dengan  menggunakan  AIML hanya dapat menjawab pertanyaan yang relevan dan sesuai dengan pola pada AIML. 3) Chatbot dapat  berjalan  melalui  rancangan  antarmuka  yang  telah  disediakan  oleh  platform  Pandorabots. 4)  Chatbot  text  dapat  bekerja  secara  optimal  apabila  data  yang  disediakan  berjumlah  besar, sedangkan chatbot dengan UI button dapat bekerja secara optimal dengan data yang sedikit.
Terima  kasih  kami  ucapkan  kepada  LPPM  Untar  yang  telah  mendanai  penelitian  ini. Penelitian  ini  merupakan  bagian  dari  penelitian  chatbot  yang  diajukan  sebagai  pendamping penelitian PTUPT Dikti. Terima kasih kami ucapkan kepada Freddy Kurniawan sebagai alumni yang ikut mengembangkan aplikasi ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bayan, A. S. “Chatbots: Are They Really Useful?”: LDV-Forum. 2007.
[2] M., Callum. "Learning From Jquery". Sebastopol: O'Reilly. 2013.
[3] Mondal,  Anupam,  Monalisa  Dey,  Dipankar  Das,  Sachit  Nagpal,  and  Kevin  Garda. "Chatbot:  An  automated  conversation  system  for  the  educational  domain."  In 2018 International  Joint  Symposium  on  Artificial  Intelligence  and  Natural  Language Processing (iSAI-NLP) , pp. 1-5. IEEE, 2018.
[4] Paikari, Elahe, and André Van Der Hoek. "A framework for understanding chatbots and their  future."  In  2018  IEEE/ACM  11th  International  Workshop  on  Cooperative  and Human Aspects of Software Engineering (CHASE), pp. 13-16. IEEE, 2018.
[5] Zakaria,  M.  H.,  and  Boer,  R.  F.  "The  Effect  of  the  Implementation  of  “Veronika” Virtual Assistant Chatbot on Customer Experience and Satisfaction in Using Telkomsel Service." Budapest  International  Research  and  Critics  Institute-Journal  (BIRCI- Journal) vol. 5, p. 4. 2022.
DOI: 10.33050/cices.v9i2.2703 ISSN: 2356-5209 pp. 203~213 Online ISSN: 2655-3058
[6] Clarizia, Fabio, Francesco Colace, Marco Lombardi, Francesco Pascale, and Domenico Santaniello.  "Chatbot:  An  education  support  system  for  student."  In International Symposium on Cyberspace Safety and Security , pp. 291-302. Springer, Cham, 2018.
[7] Neto,  Antonio  Justiniano  Moraes,  and  Márcia  Aparecida  Fernandes.  "Chatbot  and conversational  analysis  to  promote  collaborative  learning  in  distance  education." In 2019  IEEE  19th  International  Conference  on  Advanced  Learning  Technologies (ICALT) , vol. 2161, pp. 324-326. IEEE, 2019.
[8] Lokman,  Abbas  Saliimi,  and  Mohamed  Ariff  Ameedeen.  "Modern  chatbot  systems:  A technical review." In Proceedings of the future technologies conference , pp. 1012-1023. Springer, Cham, 2018.
[9] Janarthanam,  Srini. Hands-on  chatbots  and  conversational  UI  development:  build chatbots  and  voice  user  interfaces  with  Chatfuel,  Dialogflow,  Microsoft  Bot Framework, Twilio, and Alexa Skills . Packt Publishing Ltd, 2017.
[10] S. Wallace, Richard. (2010). “Pandorabots”. Available:
http://www.pandorabots.com/botmaster/
[11] Shukla,  Vinod  Kumar,  and  Amit  Verma.  "Enhancing  LMS  experience  through  AIML base and retrieval base chatbot using R language." In 2019 International Conference on Automation,  Computational  and  Technology  Management  (ICACTM) ,  pp.  561-567. IEEE, 2019.
[12] Raj,  N. S., and  Suteja,  B.  R.  "Implementasi  AIML  pada  Pandorabot  untuk  studi  kasus fakultas teknologi informasi." Jurnal STRATEGI-Jurnal Maranatha vol 1, no. 1, pp. 13- 22. 2019.
[13] Abilowo,  K.,  Santoni,  M.M.  and  Muliawati,  A.  “Perancangan  chatbot  Sebagai Pembelajaran  Dasar  Bahasa  Jawa  Menggunakan  artificial  intelligence  markup language,” Informatik : Jurnal Ilmu Komputer , 16(3), p. 139. (2020).