itu

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  mengalami perkembangan  yang  begitu  cepat,  sehingga  telah mengakibatkan  banyak  perubahan  dalam  kehidupan manusia. Hampir semua teknologi saat ini mengandalkan  media  internet,  yang  sekarang  sudah menjadi  satu  media  untuk  semua  proses  komunikasi dan  pertukaran  informasi  di  era  revolusi  industri  4.0 (Prasetyo dan Trisyanti 2018). Salah satu perkembangan teknologi yang mendukung implementasi  revolusi  industri  4.0  adalah  kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI).
AI  merupakan  salah  satu  bidang  ilmu  komputer yang  mempelajari  tentang  bagaimana  cara  membuat komputer  dapat  melakukan  pekerjaan  seperti  yang dilakukan oleh manusia, dan salah satu teknologi yang menggunakan AI adalah teknologi chatbot (Azwary et al.  2016).  AI  banyak  digunakan  dan  dierapkan  di beberapa  bidang,  seperti:  industri  IT,  medis,
pendidikan,  otomotif,  periklanan,  keuangan,  hukum, manufaktur, bahkan bisnis.
Chatbot adalah  sebuah  program  komputer  yang dirancang  untuk  menstimulasikan  sebuah  percakapan atau  komunikasi  yang  interaktif  kepada  pengguna (manusia)  melalui  bentuk  teks,  suara  dan  visual (Akhsan  dan  Faizah  2017;  Hormansyah  dan  Utama 2018).  Teknologi chatbot merupakan  salah  satu bentuk  aplikasi natural  language  processing (NLP), NLP  merupakan  salah  satu  bidang  ilmu  kecerdasan buatan  ( Artificial  Intelligence )  yang  mempelajari komunikasi  antara  manusia  dengan  komputer  melalui bahasa  alami  (Kusumadewi  2003).  Dalam  bidang industri  dan  bisnis, chatbot sudah  mulai  digunakan untuk  memberikan  pelayanan customer  service dan dapat  berinteraksi  dengan  konsumennya. Chatbot bertugas  melayani  percakapan  dengan  pengunjung untuk  berkomunikasi  seresponsif  mungkin  sehingga memungkinkan  pengunjung  mendapat  pesan  balasan dalam  waktu  yang  singkat  (Benedictus  et  al.  2017).

## PENGEMBANGAN CHATBOT PENGADUAN DAN TROUBLESHOOTING TEKNOLOGI INFORMASI DENGAN PENDEKATAN NLP
(STUDI KASUS: POLITEKNIK NEGERI AMBON)

## Rendy Usmany
Akuntansi, Politeknik Negeri Ambon rendy_usmany@apps.ipb.ac.id

## ABSTRACT
This  study  designs  and  builds  a  complaint  and  troubleshooting  chatbot  system  as  a  media  for  reporting complaints from computer laboratory equipment users at the Ambon State Polytechnic with the aim of increasing effectiveness and efficiency in requests for information services. The tools used are dialogflow which applies the NLP  method.  The  chatbot  accommodates  troubleshooting  information  and  reports  of  damage  to  computer laboratory  equipment.  Design  chatbot  conversations  using  a  line  application  that  integrates  with  dialogflow. Tests carried out using blackbox testing, the chatbot is able to respond correctly to each test case of 12 of the 12 requests entered and can respond according to knowledge, even though the user inputs with a random pattern or there are typos, the chatbot is  still  able to provide a response that  is  in accordance  with the  intents.  While the usability evaluation value is US 6.58, EU 6.47, EL 6.48, and SC 6.55. The usability evaluation value shows that respondents strongly agree that this chatbot is able to become an effective and efficient provider of complaints and troubleshooting information services in computer laboratories.

## ABSTRAK
Penelitian  ini  merancang  dan  membangun  sistem chatbot pengaduan  dan  troubleshooting  sebagai  media pelaporan pengaduan pengguna peralatan laboratorium komputer pada Politeknik Negeri Ambon dengan tujuan meningkatkan  efektivitas  dan  efisiensi  dalam  permintaan  pelayanan  informasi.  Tools  yang  digunakan  adalah dialogflow yang  menerapkan  metode  NLP. Chatbot menampung  informasi  penanganan  permasalahan  dan laporan  kerusakan  terhadapa  peralatan  laboratorium  komputer.  Rancangan  percakapan chatbot menggunakan aplikasi  line  yang integrations dengan dialogflow .  Pengujian  yang  dilakukan  menggunakan blackbox  testing , chatbot mampu memberikan respon dengan tepat tiap test case sejumlah 12 dari 12 permintaan yang dimasukkan dan  dapat  merespons  sesuai  pengetahuan,  meskipun  pengguna  melakukan  input  dengan  pola  acak  ataupun terdapat  typo, chatbot masih  mampu  untuk  memberikan  respon  yang  sesuai  dengan intents .  Sedangkan  nilai evaluasi usability yaitu US sebesar 6.58, EU sebesar 6.47, EL sebesar 6.48, dan SC sebesar 6.55. Nilai evaluasi usability menunjukkan  responden  sangat  setuju  bahwa  dengan chatbot ini  mampu  menjadi  penyedia  layanan informasi pengaduan dan troubleshooting pada laboratorium komputer yang efektif dan efisien.
Kata kunci : chatbot; nlp; pengaduan; troubleshooting
Kemajuan artificial intelligence (AI) dapat membantu dan  mempermudah  dalam  menjalankan  bisnis  dengan lebih  efisien  dan  menguntungkan  (Khan  dan  Anik, 2017).
Politeknik Negeri Ambon (POLNAM)
merupakan  salah  satu  lembaga  perguruan  tinggi vokasional dengan program Diploma III dan Diploma IV  yang  berada  di  Ambon,  Provinsi  Maluku. Pendidikan  vokasional  program  diploma  diarahkan untuk menghasilkan lulusan yang menguasai kemampuan  dalam  bidang  kerja  tertentu,  sehingga dapat langsung diserap sebagai tenaga kerja di industri atau  swasta,  lembaga  pemerintah  atau  berwiraswasta secara  mandiri.  Oleh  karena  itu,  beban  pengajaran pada  program  pendidikan  vokasi  telah  disusun  agar lebih  mengutamakan  beban  mata  kuliah  ketrampilan dibandingkan  dengan  beban  mata  kuliah  teori.  Untuk menunjang  mata  kuliah  ketrampilan,  diperlukan sarana dan prasarana yang memadai. Salah satu sarana dan prasarana yang di sediakan oleh POLNAM untuk mata kuliah ketrampilan adalah laboratorium komputer.
POLNAM  mempunyai  lima  jurusan,  yaitu; Administrasi  Niaga,  Akuntansi,  Teknik  Elektro, Teknik Mesin,  dan  Teknik  Sipil.  POLNAM mempunyai  12  laboratorium  komputer  dan  2 laboratorium  bahasa,  di  mana  setiap  jurusan mempunyai  2  atau  3  laboratorium  komputer.  Setiap jurusan mempunyai  teknisi laboratorium yang bertugas melayani pada tiap laboratorium komputer, di mana  teknisi  laboratorium  melakukan  pengawasan, mengidentifikasi  kerusakan  dan  perawatan  rutin peralatan sarana dan prasarana di  dalam  laboratorium komputer.  Teknisi  laboratorium  bertanggung  jawab terhadap  peralatan  sarana  dan  prasarana  yang  ada  di dalam  ruang  laboratorium  komputer  kepada  kepala laboratorium (Kemendikbud 2019).
Apabila terjadi permasalahan atau kendala dalam penggunaan  peralatan  sarana  dan  prasarana  di  dalam ruang  laboratorium  komputer,  sistem  pengaduan masih  dilakukan  secara manual.  Saat  terjadi permasalahan  atau  kendala  dalam  penggunaan peralatan  sarana  dan  prasarana  di  dalam  ruang laboratorium  komputer,  sivitas  akademik  harus mencari  teknisi  laboratorium  yang  bertugas  pada  saat itu untuk melaporkan permasalahan atau kendala yang dihadapi. Selain permasalahan sistem pengaduan yang masih  dilakukan  secara  manual,  permasalahan keterbatasan  teknisi  laboratorium  dalam  penanganan pengaduan, serta tindakan  melakukan troubleshooting merupakan  masalah  utama  yang  sering  dihadapi  oleh teknisi  laboratorium  di  POLNAM.  Dengan  demikian, perlu  adanya  aplikasi chatbot yang  dapat  membantu dan  mempermudah  proses  pelayanan,  penanganan pengaduan dan serta tindakan troubleshooting .
Sistem  penanganan  laporan  pengaduan,  serta tindakan troubleshooting saat  ada  permasalahan  atau kendala  dalam  penggunaan  peralatan  sarana  dan prasaran  pada  laboratorium  komputer  di  POLNAM sudah  tidak  efektif  dan  efisien,  sehingga  diperlukan suatu sistem yang dapat membantu dan mempermudah penanganan pengaduan, serta tindakan
troubleshooting tanpa  terhalang  dengan  waktu, tempat, jumlah  laporan pengaduan dan  jumlah teknisi laboratorium yang ada.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Chatbot
Chatbot adalah  sebuah  program  komputer  yang dapat berinteraksi dengan penggunanya menggunakan bahasa alami. Teknologi ini bermula pada tahun 1960 dengan  target  untuk  melihat  apakah  sebuah  sistem dapat  mengelabui  manusia  dengan  berpura-pura sebagai  manusia.  Namun, chatbot tidak  hanya  dibuat untuk  meniru  percakapan  manusia  dan  menghibur manusia (Shawar dan Atwell 2007).
Dari  segi  pengetahuan chatbot dapat  dibedakan menjadi  dua  tipe  yaitu open  domain  chatbot dan closed  domain  chatbot . Open  domain  chatbot adalah chatbot yang  dapat  berbicara  mengenai  topik  dalam hal  umum  dan  dapat  merespons  dengan  tepat. Sedangkan closed domain chatbot merupakan chatbot yang lebih berfokus pada pengetahuan secara spesifik. Chatbot jenis  ini  tidak  bisa  menjawab  pertanyaan lainnya  yang  berada  di  luar  pengetahuan  tersebut (Nimavat  dan  Champaneria  2017).  Arsitektur  sistem chatbot dapat dilihat pada Gambar 1.

## Sumber : Nila dan Afrianto, 2015
Gambar 1. Arsitektur Chatbot
Berikut merupakan langkah-langkah dari arsitektur  sistem chatbot : User memberikan  input berupa  kalimat  pertanyaan  kepada  aplikasi chatbot , setelah  itu  kalimat  pertanyaan  dari user akan  di tokenizing . Setelah proses tokenizing , kalimat pertayaan  akan  dilakukan  proses  filter  untuk menghilangkan  kata-kata  yang  tidak  penting  dalam kaliamat  pertanyaan  user.  Hasil  dari  proses filtering akan  dilakukan analyzing kecocokannya  dengan  data pertanyaan-pertanyaan  yang  telah  di  inputkan  pada database.  Jika  ada  kecocokan  dengan  kemiripan  yang paling  tinggi,  maka  user  akang  mendapakan  respons dari  database  berupa  informasi  yang  dibutuhkan  dan informasi  akan diteruskan ke user lagi. Jika tidak ada kecocokan  akan  memberikan  sebuah  respons  bahwa pertanyaan-  pertanyaan  yang  diberikan  oleh  user belum ada pada database.
2.2. Natural Language Processing
Natural language merupakan  bahasa  yang digunakan oleh manusia untuk berkomunikasi general. Natural  language  processing merupakan  prosedur yang  bertujuan  untuk  membuat  komputer  dapat mengerti bahasa atau kata yang diucapkan atau ditulis oleh  manusia  (Chopra  at  al.  2013). Natural  language
adalah  bahasa  yang  secara  umum  digunakan  oleh manusia dalam berkomunikasi satu sama lain. Bahasa yang diterima oleh komputer butuh untuk diproses dan dipahami terlebih dahulu supaya maksud dari manusia bisa  dipahami  dengan  baik  oleh  komputer.  Ada berbagai  terapan  aplikasi  dari natural  language processing , diantaranya adalah chatbot (aplikasi  yang membuat user bisa seolah-olah melakukan komunikasi dengan  komputer), stemming atau lemmatization (pemotongan  kata  dalam  bahasa  tertentu  menjadi bentuk  dasar  pengenalan  fungsi  setiap  kata  dalam kalimat), summarization (ringkasan  dari  bacaan), translation tools (menerjemahkan  bahasa)  dan aplikasi-aplikasi  lain  yang  memungkinkan  komputer mampu  memahami  instruksi  bahasa  yang  diinputkan oleh manusia (Jurafsky dan Martin 2008).
Menurut  Kao  dan  Poteet  (2007), natural language  processing (NLP)  merupakan  salah  satu turunan  dari  ilmu  kecerdasan  buatan artificial intelligence (AI).  NLP  merupakan  percobaan  untuk mendapatkan  representasi  arti  dari  teks  bebas  yang lebih  lengkap. Natural  language  processing adalah sebuah  bidang  ilmu  komputer  dan  teknik  yang dikembangkan  dari  studi  bahasa  dan  komputasi linguistik  dalam  kecerdasan  buatan.  Tujuan  dari  NLP adalah  untuk  merancang  dan  membuat  aplikasi  yang dapat  memfasilitasi  interaksi  antar  manusia  dengan mesin  dan device lain  melalui  penggunaan natural language (Pustejovsky dan Stubbs 2012).
2.3. Dialogflow
Dialogflow adalaha  salah  satu consol  machine learning yang  dimiliki  oleh  google, dialogflow menyediakan  layanan natural  language  processing (NLP)  dan natural  language  understanding (NLU). Layanan  tersebut  fokus  pada  interaksi  manusia  dan komputer  (Komawar  2014). Dialogflow sampai  saat ini  mendukung  30  bahasa,  salah  satunya  adalah Bahasa  Indonesia.  Namun  untuk  bahasa  Indonesia memiliki  dukungan  lebih  sedikit  dibanding  dengan bahasa  lainnya  contohnya  adalah  bahasa  Inggris. Dialogflow mempunya  fitur integrations dengan beberapa  aplikasi messenger seperti  Line,  Facebook Messenger, Telegram dan juga layanan seperti Google Assistant dan Amazon Alexa (Sastrawangsa 2017).
2.4. Messenger
Messenger adalah  sebuah  media  atau  perangkat lunak yang dapat memudahkan interaksi berkomunikasi  antar  sesama  pengguna smartphone atau  kegiatan  berkomunikasi  dalam  dunia  internet secara  langsung  oleh  sesama  pengguna  pada  waktu yang  bersamaan  (Ayun  2016). Messenger digunakan khususnya  oleh  platform  media  sosial  dalam mempermudah  sesama  pengguna  untuk  mengirimkan pesan  pribadi.  Contoh messenger yang  marak digunakan  adalah  Facebook  Messenger,  Whatsapp, Telegram,  Line,  WeChat,  Whatsapp,  Gtalk  dan beberapa platform media sosial lainnya.

## 2.5. Usability
Usability adalah  kemampuan  suatu  produk perangkat  lunak  untuk  memungkinkan  pengguna tertentu  untuk  dapat  mencapai  suatu  tujuan  yang ditentukan dengan efektivitas, produktivitas, keamanan  dan  kepuasan  dalam  konteks  penggunaan tertentu (ISO 9126 2000). Usability didefinisikan juga sebagai  tidak  adanya  penggunaan  dan  penerimaan suatu  sistem  untuk  kelas  pengguna  tertentu  yang melakukan  tugas-tugas  khusus  dalam  lingkungan tertentu (Holzinger 2005).
Usability  didefinisikan  dalam  lima  kualitas komponen, yaitu: (Nielsen 2012):
1. Learnability :  mengukur  seberapa  mudah  pengguna dapat mempelajari cara menggunakan produk untuk pertama kali.
2. Efficiency :  mengukur  seberapa  cepat  pengguna dapat melakukan tugasnya.
3. Memorability :  mengukur  sejauh  mana  pengguna dapat  mengingat  langkah-langkah  yang  dilakukan setelah beberapa waktu tidak menggunakannya.
4. Error : mengukur sebanyak apa pengguna melakukan kesalahan, dan sejauh  mana  akibat dari kesalahan  tersebut  serta  apakah  mudah  bagi pengguna mengatasi kesalahan tersebut.
5. Satisfaction : mengukur bagaimana perasaan pengguna ketika menggunakan produk.

## 3. METODOLOGI
Penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian tindakan atau action research . Metode action research adalah suatu metode yang bertujuan untuk memecahkan  suatu  masalah  supaya  segera  dapat diambil tindakan perbaikan. Tahap dari metode action research ini adalah sebagai berikut : 1. Identifikasi Masalah Penelitian ini dimulai dengan melakukan identifikasi masalah terlebih dahulu untuk menentukan  masalah  apa  yang  sedang  terjadi  di laboratorium komputer POLNAM, sehingga peneliti  ingin  merancang  aplikasi  sistem chatbot penanganan  laporan  pengaduan  dan  tindakan troubleshooting pada laboratorium komputer.
2. Studi Literatur Setelah  dilakukan  identifikasi  masalah,  tahap selanjutnya  dilanjutkan  dengan  studi  literatur. Dalam  tahap  ini,  peneliti  melakukan  studi  literatur dengan  cara  membaca  artikel  maupun  jurnal  yang berkaitan  dengan  sistem chatbot penanganan laporan pengaduan dan tindakan troubleshooting .
3. Pengumpulan Data
Dalam  tahapan  ini  dilakukan  pengumpulan  data dengan  cara  melakukan  wawancara  langsung dengan  pihak  terkait,  yaitu  admin  laboran. Tujuannya  adalah chatbot yang  akan  dibuat nantinya bisa memenuhi kebutuhan penggunanya.
4. Perancangan Sistem
Dalam  penelitian  ini,  untuk  perancangan  sistem akan  menggunakan use  case  diagram , acivity diagram , sequence diagram dan class diagram .
5. Implementasi Sistem
Tahap implementasi sistem merupakan penerjemahan  dari  perancangan  sistem  yang  telah dibuat  sebelumnya  oleh  peneliti. Chatbot di  buat dengan dialogflow, dan  media  chat  menggunakan aplikasi  line.  Tahapan  inilah  yang  merupakan tahapan  secara  nyata  dalam  mengerjakan  suatu sistem aplikasi.
6. Pengujian Sistem Tahapan  akhir  dari  penelitian  ini  adalah  pengujian sistem,  yang  bertujuan  untuk  menjamin  apakah aplikasi yang telah dibuat dapat terintegrasi dengan baik  dan  siap  digunakan  oleh stakeholder .
Pengujian  sistem  pada  penelitian  ini  menggunakan black box testing dan evaluasi usability .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Perancangan Sistem
Modeling  dilakukan  dengan  analisis  kebutuhan user dalam  kemudahan,  kecepatan  dan  ketepatan dalam  penanganan  laporan  pengaduan  dan  tindakan troubleshooting yang  sedang  berjalan,  kemudian desain  untuk  perancangan  arsitektur  aplikasi  dan antarmuka  pengguna.  Perancangan  arsitektur  aplikasi menggunakan use case diagram , activity diagram , dan sequence diagram .
Sumber : Penulis, 2022
Gambar 2. Use Case Diagram Chatbot
Use  case  diagram menggambarkan  kelakuan ( behavior )  sistem,  mendeskripsikan  interaksi  antara satu  atau  lebih  aktor  dengan  sistem,  dan  mengetahui fungsi-fungsi yang ada di dalam sistem dan siapa saja yang  menggunakan  fungsi  tersebut.  Aktor  yang terlibat dalam use case diagram dapat  dilihat Gambar 2.
Tabel 1. Definisi Aktor Dalam Sistem Chatbot
Aktor Keterangan Tim  teknisi laboratorium Tim  teknisi  laboratorium  merupakan aktor yang memiliki hak akses penuh atas data pada chatbot . Tim teknisi laboratorium dapat menambah, mengubah, dan menghapus  data  yang  ada  pada master data chatbot . Pengguna Pelanggan  merupakan  aktor  yang
laboratorium komputer
hanya  memiliki  hak  akses  untuk menggunakan  layanan chatbot dan dapat mengajukan pertanyaan.
Sumber : Penulis, 2022
Pengguna  laboratorium  komputer  dan  teknisi laboratorium  digambarkan  sebagai  aktor,  sedangkan yang menjadi sistem adalah TS LAB.KOM-POLNAM chatbot .
Activity  diagram untuk  menggambarkan  aliran kontrol dan urutan kegiatan. Activity diagram chatbot penanganan laporan pengaduan dan tindakan troubleshooting ditunjukkan pada Gambar 3.

## Sumber : Penulis, 2022
Gambar 3. Acivity Diagram Chatbot
Sequence  diagram menggambarkan  interaksi antar  obyek  yang  menunjukkan  interaksi  objek  yang terlibat  dan  urutan  pengiriman  pesan. Sequence diagram  chatbot penanganan  laporan  pengaduan  dan tindakan troubleshooting dapat dilihat pada Gambar 4.
Sumber : Penulis, 2022
Gambar 4. Sequence Diagram Chatbot
Class  diagram menggambarkan  obyek  di  dalam sistem  dan relationships antar  objek. Class  diagram chatbot penanganan  laporan  pengaduan  dan  tindakan troubleshooting dapat dilihat pada Gambar 5.

## Sumber : Penulis, 2022
Gambar 5. Class Diagram Chatbot

## 4.2. Implementasi Sistem
Berikut  ini  hasil  implementasi  dari  sistem chatbot penanganan  laporan  pengaduan  dan  tindakan troubleshooting yang telah dibuat dan telah diterapkan di laboratorium komputer POLNAM.
4.2.1. Default Welcome Intent
Default  welcome  intent terjadi  saat  pengguna mengaktifkan chatbot .  Respons  teks  default  pada chatbot TS  LAB.KOM-POLNAM  sama  dengan chat salam  pembuka.  Contoh default  welcome  intent yang digunakan  penulis  adalah  ―hy‖,  ―hallo‖,  ―salam siang‖,‖,  ―salam  pagi‖,  ―halo  yang  di  sana‖,  ―halo‖, ―hai‖,  ―salam‖,  ―lama  nggak  ketemu‖,  ―halo  apa kabar‖ dan ―assalamualaikum‖.
Sumber : Penulis, 2022
Gambar 6. Default Welcome Intent (Peneliti, 2022)
Gambar  6  merupakan default  welcome  intent yang  di trigger oleh  inputan  dari  pengguna  yaitu ―Hai‖.
4.2.2. Default Fallback Intent Default  fallback  intent terjadi  ketika chatbot tidak  dapat  memahami  atau  mengenali  masukan  dari pengguna. Masukan tidak dapat dikenali karena terlalu jauh  dari training  phrases atau  terjadi typo pada  saat pengetikan.  Gambar  11  merupakan  respons chatbot terhadap default fallback intent .
Sumber : Penulis, 2022
Gambar 7. Default Fallback Intent
Pada  Gambar  7  di  atas  menampilkan default fallback  intent yang  di  trigger  oleh  inputan  dari pengguna  yang  tidak  mampu  dikenali  oleh  sistem yaitu ― mouse ‖ dan ―tikus‖. Selanjutnya, untuk melatih sistem  lebih  dalam,  dapat  ditambahkan  pula training phrases pada defaut  fallback  intents yang  berperan sebagai negative  examples .  Hal  tersebut  dilakukan untuk  menghadapi  kemungkinan  terdapat  masukan dari  pengguna  yang  memiliki  kemiripan  dengan training  phrases ,  namun  tidak  diharapkan  untuk dikenali  sebagai  normal intent .  Contoh training phrases pada default  fallback  intent yaitu  ― mouse ‖ atau  ―tikus‖  untuk  mengantisipasi  ―mouse  tidak berfungsi‖ pada intent mouse .
4.2.3.  Implementasi  Topik  Intent  Berdasarkan Laporan Pengaduan
Sistem chatbot penanganan  laporan  pengaduan dan tindakan troubleshooting yang dibuat berdasarkan laporan-laporan  pengaduan  yang  sering  di  laporkan pada  saat  pengguna  mengalami  permasalahan  atau kendala  dalam  pengunaan  peralatan  laboraorium komputer,  permasalahan  atau  kendal  yang  sering terjadi  pada  peraral  laboraorium  ini  di  kelompokan menjadi 9 topik intent yang digunakan sebagai chatbot penanganan laporan pengaduan dan tindakan troubleshooting.
Tabel 2. Identifikasi Laporan Pengaduan

## Berdasarkan Peralatan Laboratorium Komputer
Peralatan Laboratorium Komputer Laporan Pengadun AC ( air conditioner ) AC tidak menyala Infocus Infocus tidak terhubung Jaringan LAN/Wifi Jaringan tidak terkoneksi Keyboard Keyboard tidak berfungsi Listrik Listrik padam Monitor PC Monitor tidak menyala Mouse Mouse tidak berfungsi PC ( personal computer ) PC tidak menyala Software / Aplikasi
Softwale belum terinstal
Sumber : Penulis, 2022
Topik tersebut akan  menjadi intent pada chatbot dimana  setiap intent memiliki training  phrases dan text  responses .  Selama  masukan  dari  pengguna  dapat dikenali,  maka chatbot akan  memberikan  respons yang  telah  ditentukan.  Namun,  jika  tidak  dikenali
maka  akan  menampilkan default  fallback  intent yang telah  dijelaskan  sebelumnya.  Tabel  3  menjelaskan penerapan training  phrases dan text  responses pada dialogflow untuk intent PC  ( personal  computer ), menggunakan  beberapa training phrases agar chatbot lebih cepat dan akurat.
Tabel 3. Implementasi Intents Berdasarkan Laporan Pengaduan
Training Phrase Text Response Hy,  Hallo,  Selamat siang,  Selamat  pagi,
halo  yang  di  sana, Halo,  Hai,  Salam, Halo  halo,  Lama nggak  ketemu,  Hai hai,  Halo  apa  kabar Assalamualaikum, Hai apa kabarnya Halo! Terima kasih sudah menghubungi kami, perkenalkan kami Asiten
Virtual Teknik Support POLNAM. Jika anda memiliki permasalahan dengan peralatan di Laboratorium Komputer, kami dapat membantu. Silakan mengajukan pertanyaan seputar permasalahan/kendala yang anda alami.
Apa permasalahan/kendala anda? AC  mati,  AC  tidak hidup, AC tidak nyala AC tidak menyala: 1. Mengecek  listrik  pada  panel listrik  pada  ruang Lab.
Komputer. 2. Mengecek  MCB  AC  pada kota panel listrik pada ruang
Lab. Komputer. 3. Mengecek remote AC. Apa permasalahan/kendala anda telah terselesaikan? Infocus mati, Infocus  tidak  hidup, Infocus  tidak  nyala, Infocus  tidak  ada sinyal,  Input  tidak ada,  Sinyal  tidak ada, Tidak ada input, Tidak ada sinyal Infocus/projector tidak menyala: 1. Mengecek  kabel  power  apa sudah terpasang dengan benar pada infocus dan pada arus listrik.
2. Mengecek  lampu  indicator power infocus
3. Mengecek  listrik  pada  panel listrik  pada  ruang Lab. Komputer. 4. Mengecek MCB infocus pada  kota  panel  listrik  pada ruang Lab. Komputer. 5. Mengecek remote infocus. Infocus/projector tidak tersambung: 1. Mengecek kabel VGA/HDMI  pada  port  in infocus,  apa  sudah  terpasng dengan benar. 2. Mengecek kabel VGA/HDMI pada port sumber labtop/PC, apa sudah terpasng dengan benar. 3. Mengecek  tombol  source pada  infocus,  tekan  tombol source  dan  pilih  input  yang di gunakan. 4. Mengecek  labtop/PC dengan menekan  tombok  keyboard windows + P Internet tidak berfungsi, Internet tidak terhubung, Jaringan tidak berfungsi,  Jaringan Koneksi jaringan Wi-Fi atau internet tidak terkoneksi:
1. Mengecek  icon  Networ  &
Internet settings pada bagian kiri  bawah  desktop,  status
tidak terhubung, Jaringan tidak terkoneksi,  Koneksi internet  tidak  jadi, Koneksi jaringan tidak jadi, Tidak ada jaringan,  Tidak  ada koneksi internet, Tidak dapat terhubung ke internet, Tidak dapat terhubung ke jaringan Not connected. 2. Koneksi  dengan  Wifi,  klik kiri  pada  icon  Networ  &
Internet  settings  atau  icon wifi, pilih SSID yang tersedia dan pilih Connect. Koneksi jaringan LAN atau internet tidak terkoneksi: 1. Koneksi dengan Kabel LAN, mengecek  apa  Kabel  LAN sudah  terpasang  pada  NIC PC  dan  mengecek  juga lampu indikatornya. 2. Mengecek  perangkat  Switch apa lampu indikator powernya menyala. 3. Mengecek  juga  apa  kabel
LAN dari PC sudah terpasang  pada  portnya  dan lampu indikatornya menyala. Apa permasalahan/kendala anda telah terselesaikan? Keyboard tidak jadi, Keyboard tidak merespons, Keyboard tidak berfungsi Keyboard tidak berfungsi / merespons: 1. Mengecek kabel USB keyboard, apa sudah terpasang dengan benar pada port USB PC. 2. Mencabut kabel USB keyboard dan pasang kembali pada port USB PC. 3. Restar PC. Apa permasalahan/kendala anda telah terselesaikan? Listrik Lab. Komputer mati, Listrik Lab. Komputer padam, Listrik Lab. Komputer tidak hidup,  Listrik  Lab. Komputer tidak nyala Listrik Lab. Komputer tidak menyala: 1. Mengecek  kota  panel  listrik pada ruang Lab. Komputer.
2. Mengecek  lampu  indikator pada  panel  listrik.  Lampu warna  merah  menyala,  arus listrik  pada  Lab.  Komputer sementara dipadamkan. Lampu warna hijau menyala, arus listrik pada Lab. Komputer sementara menyambung. 3. Mengecek tombol/saklar On-Off  pada  panel  listrik.
Tombol/saklar  warna  merah untuk  memadamkan  arus listrik  pada  Lab.  Komputer.
Tombol/saklar  warna  warna hijau, untuk menyambungkan  arus  listrik pada Lab. Komputer. Apa permasalahan/kendala anda telah terselesaikan? Monitor tidak hidup, Monitor tidak menyala, Monitor mati,  Monitor  saya tidak  bisa  hidup, Monitor  saya  tidak bisa menyala, Monitor saya mati Monior tidak menyala: 1. Mengecek  kabel  power  apa sudah terpasang dengan benar pada monitor dan pada arus listrik. 2. Mengecek kabel VGA/HDMI  in-out  sudah terpasng  dengan  benar  pada monitor dan port
VGA/HDMI pada PC.
3. Mengecek saklar on/off pada bagian depan monitor.
4. Mengecek  lampu  indikator power monitor.
Apa permasalahan/kendala anda telah terselesaikan?
Mouse  tidak  jadi, Mouse tidak berfungsi /
Mouse tidak merespons,  Mouse tidak berfungsi merespons: 1. Mengecek kabel USB mouse,  apa  sudah  terpasang dengan benar pada port USB PC. 2. Mencabut kabel  USB  mouse dan  pasang  kembali  pada port USB PC.
3. Restar PC.
Apa permasalahan/kendala anda telah terselesaikan? Sumber : Penulis, 2022
Sumber : Penulis, 2022
Gambar 8. Implementasi Intent PC
Pada  Gambar  8  dapat  dilihat  bahwa chatbot berhasil  memberikan  respons  yang sesuai dengan text responses pada dialogflow . Default  welcome  intent digunakan  juga  sebagai  salam  pembuka  yang merupakan text  responses dari phrases ‗hei‘. Selanjutnya  chatbot  akan  menunggu  masukan  dari pengguna  dengan  mengetikkan  laporan  permasalahan atau  kendala  yang  di  alami.  Misal:  ‗PC  saya  tidak menyala‘ chatbot berhasil  memberikan  respons  yang sesuai  dengan text  responses yaitu  informasi  solusi penanganan  PC  yang  tidak  menyala, chatbot akan menunggu  respons  pengguna  apa  informasi  solusi penanganan  yang  diberikan  telah  menyelesaikan permasalahan  atau  kendala  yang  di  laporkan, selanjutnya  pengguna  merespons  ‗sudah‘ chatbot menampilkan intent terselesaikan  di  mana  sebagai salam penutup chat dan apa bila pengguna merespons ‗belum‘ chatbot menampilkan intent tidak terselesaikan akang menampilkan informasi link untuk pengguna melaporkan kerusakan peralatan.

## 4.3. Pengujian
Pengujian  sistem chatbot penanganan  laporan pengaduan  dan  tindakan troubleshooting dengan menggunakan  aplikasi  line messenger sebagai  media chatbot dilakukan  menggunakan blackbox  tesing
dengan  menguji  fungsionalitas  sistem  dan  evaluasi usabiliy sistem chatbot pengaduan dan troubleshooting teknologi  informasi.  Hasil  yang diperoleh pada tahap pengujian adalah:
a. Blackbox testing
Hasil  yang  diperoleh  pada  tahap  pengujian dengan beberapa test case dari sisi pengguna diperoleh hasil  valid,  bahwa  sistem chatbot pengaduan  dan troubleshooting dari  sisi  fungsionalitas  telah  sesuai dengan perintah yang diberikan.
Tabel 4. Hasil Pengujian Blackbox Testing Langkah Skenario Hasil Diharapkan Hasil Akhir 1. Pengguna  mengirim pesan: Hy/halo/selamat pagi Chatbot menampilkan text responses default welcome intent Pengujian sukses 2. Pengguna  mengirim pesan: AC/PC/infocus/key board Chatbot menampilkan text responses default fallback intent Pengujian sukses 3. Pengguna  mengirim pesan: AC  tidak menyala Chatbot menampilkan text responses intent AC ( air conditioner ) Pengujian sukses 4. Pengguna  mengirim pesan:  Infocus tidak terhubung Chatbot menampilkan text responses intent infocus Pengujian sukses 5. Pengguna  mengirim pesan: Jaringan tidak terkoneksi Chatbot menampilkan text responses intent jaringan LAN/Wifi Pengujian sukses 6. Pengguna  mengirim pesan: Keyboard tidak berfungsi Chatbot menampilkan text responses intent keyboard Pengujian sukses 7. Pengguna  mengirim pesan: Lapor Chatbot menampilkan text responses intent laporan kerusakan Pengujian sukses 8. Pengguna  mengirim pesan: Listrik padam Chatbot menampilkan text responses intent listrik Pengujian sukses 9. Pengguna  mengirim pesan: Monitor tidak menyala Chatbot menampilkan text responses intent monitor PC Pengujian sukses 10.Pengguna  mengirim pesan:  Mouse  tidak berfungsi Chatbot menampilkan text responses intent mouse Pengujian sukses 11.Pengguna  mengirim pesan: PC tidak menyala Chatbot menampilkan text responses intent PC ( personal computer ) Pengujian sukses 12.Pengguna  mengirim pesan: Softwale belum terinstal Chatbot menampilkan text responses intent software / aplikasi Pengujian sukses Sumber : Penulis, 2022 b. Evaluasi usability
Pengukuran usability  system menggunakan use questionnare yang  terdiri  dari  empat  kategori  yaitu usefulness  (US), ease  of  use (EU), ease  of  lea rning (EL),  dan satisfaction (SC).  Evaluasi  dilakukan dengan menyebarkan kuesioner kepada 100 responden yaitu  74  mahasiswa,  11  dosen,  dan  15  teknisi laboratorium.  Nilai  untuk  masing-masing  kategori
diperoleh  dari  rata-rata  nilai  untuk  setiap  pertanyaan dan menjumlahkan nilai sesuai dengan kategori. Rata- rata  nilai  setiap  elemen  berdasarkan  kategori  untuk usefulness (US), ease  of  use (EU), ease  of  learning (EL), dan satisfaction (SC) ditunjukkan pada Gambar 9.  Dan  rata-rata  nilai  setiap  elemen  parameter  secara keseluruhan ditunjukkan pada Gambar 10.
Sumber : Penulis, 2022
Gambar 9. Rata-Rata Nilai Setiap Parameter Berdasarkan Kategori
Sumber : Penulis, 2022
Gambar 10. Rata-Rata Nilai Setiap Elemen Parameter Secara Keseluruhan
5. PENUTUP
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  implementasi  dan  pengujian yang  telah  dilakukan  pada  sistem chatbot pengaduan dan troubleshooting maka  dapat  diambil  kesimpulan sebagai berikut:
1. Sistem chatbot pengaduan  dan troubleshooting dapat  membantu  teknisi  laboratorium  dalam memberikan respons kepada pelanggan tanpa batas waktu.
2. Sistem chatbot pengaduan  dan troubleshooting yang  dibangun  menggunakan  pendekatan natural language processing berhasil dibuat.
3. Percakapan  dilakukan  menggunakan  aplikasi  Line. Pelanggan dapat mengikuti official account chatbot dengan menambahkan user id aplikasi line.
4. Sistem chatbot pengaduan  dan troubleshooting ini hanya  memberikan  informasi  dan  solusi  dalam penanganan  permasalahan  atau  kendala  dalam penggunaan peralatan saran dan prasarana laboratorium komputer.
5. Sistem chatbot pengaduan  dan troubleshooting tidak  memperhatikan  pertanyaan  sebelumnya  jadi hanya  pertanyaan  terbaru  yang  akan  diproses  oleh sistem.

## 5.2. Saran
Adapun  beberapa  saran  yang  penulis  rangkum dari hasil pengujian untuk melanjutkan pengembangan sistem chatbot pengaduan  dan troubleshooting , berikut saran-saran tersebut. 1. Pada penelitian berikutnya, chatbot dapat dikembangkan  dengan  menambahkan  beberapa intents dan memperbanyak kalimat-kalimat pertanyaan pada training phrases di tiap intents . 2. Pada penelitian berikutnya, chatbot dapat dikembangkan  agar  bisa  mengirim  gambar  atau video yang dapat menampung informasi lainnya.
3. Pada penelitian  berikutnya, pengembangan chatbot yang dilakukan dalam penelitian ini bisa dipergunakan  sebagai  sebuah  acuan  untuk  dapat mengembangkan  aplikasi chatbot di  berbagai aplikasi  chat  lainnya  seperti  Whatsapp,  dan Telegram.

## DAFTAR PUSTAKA
Akhsan  A  A,  Faizah.  2017.  Analisa  dan  perancangan interaksi  chatbot  reminder  dengan  user- centered  design.  Jurnal  Sistem  Informasi. 2(13): 78-89.
Ayun P Q, 2016. Penggunaan Instant  Messanger Dan Komunikasi Interpersonal Remaja. Jurnal Ilmu
Sosial 15(2): 111-120.
Azwary F, Indriani F, Nugrahadi D T. 2016. Question answering system berbasis artificial intelligence  markup  language  sebagai  media informasi.  Kumpulan  Jurnal  Ilmu  Komputer. 4(1): 48-60.doi:10.20527/KLIK.v3l1.34.
Benedictus  R  R,  Wowor  H,  Sambul,  A.  2017.
Rancang bangun chatbot helpdesk untuk sistem informasi  terpadu  Universitas  Sam  Ratulangi.
6.58 6.47 6.48 6.55 0 1 2 3 4 5 6 7 Ni la i Kategori Rata-rata berdasarkan Kategori Use Questionnare US EU EL SC 6.64 6.57 6.54 6.56 6.56 6.69 6.51 6.59 6.45 6.50 6.34 6.50 6.52 6.53 6.48 6.48 6.46 6.42 6.52 6.44 6.53 6.44 6.52 6.48 6.52 6.60 6.50 6.56 6.55 6.61 0.00 2.00 4.00 6.00 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 Nilai N o m o r p er ta n y aa n Rata-rata Keseluruhan Parameer Use Quesionnare
E-Journal  Teknik  Informatika.  11(1)  ISSN: 2301-8364. Chopra A, Prashar A, Sain C. 2013. Natural language processing. International Journal of Technology  Enhancements  and  Emerging Engineering Research. 1(4):131-134.
Cucus  A,  Endra  R  Y,  Naralita  T.  2019.  Chatter  bot untuk konsultasi akademik di perguruan tinggi. Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Telematika. 10(1):20-25.
Eka  W  Y  R,  Bukhori  S,  Ismoyo  D.  2013.
Perbandingan V-Model tradisional dan advance V-Model.  Di  dalam  :  Arifin  Z,  Hamdani, editor.  Putting  Ubiquitous  Learning  Into  The Center Of Quality Education. Seminar Nasional  Ilmu  Komputer  (SeNAIK);  2013 Nop;  Samarinda,  Indonesia.  Samarinda  (ID): Mulawarman University Press. hlp 49-53.
Herwin,  Andesa  K.  2019.  Super  agent  chatbot  ―3s‖ sebagai media informasi menggunakan metoda natural  language  processing  (NLP).  Jurnal Teknologi Dan Open Source. 2(1): 53-64.
Holzinger A. 2005. Usability engineering methods for software  developers.  Commun.  ACM.  48:71– 74. doi: 10.1145/1039539.1039541.
Hormansyah S D, Utama Y P. 2018. Aplikasi chatbot berbasis  web  pada  sistem  informasi  layanan publik kesehatan di Malang dengan menggunakan metode TF-IDF. Jurnal
Informastika Polinema. 4(3): 224-228.
ISO 9126. 2000. Information technology  — Software product  quality.  Iso/Iec  Fdis  9126-1.  2000:1–
26. doi: 10.1002/(SICI)1099- 1670(199603)2:1<35::AID-SPIP29>3.0.CO;2-
3.
Jurafsky  D,  Martin  J  H.  2008.  Speech  and  Language
Processing.  Disanno  S  editor.  New  Jersey (US): Prentice Hall. Ed ke-2.
Kao  A,  Poteet  S  R.  2007.  Natural  Language
Processing  and  Text  Mining.  London  (GB):
Springer.
[Kepmendikbu]  Keputusan  Menteri  Pendidikan  Dan Kebudayaan Republik Indonesia Nomor 455/M/2019  Tahun  2019  Tentang  Uraian Jabatan Kementerian Pendidikan Dan Kebudayaan.  [Internet].  [diunduh  pada  :  2020 November 6]. Tersedia
pada : https://jdih.kemdikbud.go.id/cari_peraturan. Khan R, Anik D. 2017. Build Better Chatbot. Green T editor. India (IN): Apress.
Kusumadewi  S.  2003.  Artificial  Intelligence  (Teknik dan Apliksinya). Yogyakarta (ID): Graha Ilmu.
Maitri  A  L,  Sutopo  J.  2019  Rancang  bangun  chatbot sebagai  pusat  informasi  lembaga  kursus  dan pelatihan  menggunakan  pendekatan  natural language processing [skripsi]. Yogyakarta (ID): Universitas Teknologi Yogyakarta.
Marimin,  2017.  Sistem  Pendukung  Pengambilan
Keputusan  dan  Sistem  Pakar.  Bogor(ID):  IPB
Press.
Nielsen  J.  2012.  Usability  101  :  Introduction  to usability. [Internet]. [diunduh ; 2020 November
6]. Tersedia pada : http://www.nngroup.com/articles/ usability- 101introduction-to-usability/
Nila S C P, Afrianto I. 2015. Rancang bangun aplikasi chatbot  informasi  objek  wisata  kota  bandung dengan pendekatan natural language processing.  Jurnal  Ilmiah  Komputer  dan Informatika (KOMPUTA). 4(1):49-53.
Nimavat  K,  Champaneria  T.  2017.  Chatbots:  an overview.  types,  architecture,  tools  and  future possibilities. International Journal for Scientific Research & Development. 5(7). 1019-1020.
Prasetyo  B,  Trisyanti  U.  2018.  Revolusi  Industri  4.0 dan  Tantangan  Perubahan  Sosial.  Di  dalam: Prasetyo  B,  Trisyanti  U,  editor.  Strategi Pembangunan  Nasional  Menghadapi  Revolusi Industri  4.0  [Internet].[Waktu  dan  tempat pertemuan  tidak  diketahui].  Bogor  (ID):  .  hlp 22-27  [diunduh  2020  Feb  7].  Tersedia  pada: http://dx.doi.org/10.12962/j23546026.y2018i5.
4417
Pustejovsky  J,  Stubbs  A.  2012  Natural  language annotation  for  machine  learning.  Steele  J, Blanchette  M  editor.  Amerika  Serikat  (US): O‘Reilly.
Shawar  B  A,  Atwell  E.  2007.  Chatbots:  Are  they Really Useful. LDV Forum. 22(1): 29-49.
Sastrawangsa  G.  "Pemanfaatan  Telegram  Bot  Untuk
Automatisasi Layanan Dan Informasi
Mahasiswa  Dalam  Konsep  Smart  Campus,"  in Konferensi  Nasional  Sistem  &  Informatika, Bali, 2017.