## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 3 Desember 2020

## Implementasi Chatbot Pembelajaran Bahasa Inggris menggunakan Media Sosial
Moechammad Sarosa #1 , Achmad Suyono *2 , Mila Kusumawardani #3 , Zamah Sari +4
# Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Malang
1 msarosa@polinema.ac.id
3 mila.kusumawardani@polinema.ac.id
* Jurusan Administrasi Niaga, Politeknik Negeri Malang
2 achmad.suyono@polinema.ac.id + Jurusan Informatika, Universitas Muhammadiyah Malang
4 zamahsari@umm.ac.id
Abstrak — Bagi  sebagian  kalangan  belajar  bahasa  Inggris adalah  sesuatu  yang  tidak  mudah  sehingga  perlu pendamping  untuk  memperbaiki  jika  terjadi  kesalahan. Belajar  bahasa  Inggris  bisa  diawali  dengan  memahami secara  benar  strukturnya  sehingga  dapat  membantu  dan memberikan  rasa  percaya  ciri  saat  mempelajari  materi- materi selanjutnya seperti reading , listening maupun writing . Penelitian  ini  bertujuan  mengembangkan  suatu  aplikasi chatbot untuk belajar struktur bahasa Inggris menggunakan media sosial. Pertimbangan utama penggunaan media sosial sebagai  sarana  pembelajaran  yaitu  sebagian  besar  aktifitas masyarakat  hingga  pelajar  di  musim pandemic ini menggunakan  media  sosial  atau  sarana  belajar  berbasis online ,  sehingga  dirasa  bahwa  media  sosial  bukan  sesuatu yang  baru  bagi  khalayak  ramai  dan  menjadi  alternatif terbaik  yang  dapat  digunakan  sebagai  sarana  untuk menyampaikan  materi  struktur  bahasa  Inggris. Facebook dengan fasilitas chatfuel -nya digunakan untuk mengembangkan chatbot pembelajaran  struktur  bahasa Inggris dengan memanfaatkan metode Organization Exercise Items (OEI).  Dengan  menggunakan  metode  OEI  maka chatbot secara  otomatis  akan  memberikan  bantuan  apabila ada  seseorang  yang  sedang  belajar  mengalami  kesulitan. Aplikasi  yang  diberi  nama  ELA-bot  atau English  Learning Assistant Bot ini  telah  diimplementasikan  pada  mahasiswa program studi D3 Bahasa Inggris, Politeknik Negeri Malang. Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  97,5%  mahasiswa menyatakan chatbot telah  membantu  dalam  proses pembelajaran struktur Bahasa inggris.
Kata kunci — Chatbot , Media Sosial, Pembelajaran, struktur Bahasa Inggris, Organization Exercise Items

## I. P ENDAHULUAN
Secara  umum, chatbot adalah  program  komputer yang dapat  melakukan  tugas  otomatis,  dan  dapat  berfungsi  di platform pengiriman  pesan  [1]. Chatbots meniru percakapan  manusia  dengan  menggunakan Artificial
Intelligence (AI)  [2]  [3]  [4]. Chatbot adalah  agen percakapan  otomatis  yang  berinteraksi  dengan  pengguna menggunakan bahasa alami manusia yang dapat membantu kapan saja dan dimana saja [5] [6] [7] [8]. Saat ini, dengan perkembangan  kecerdasan  buatan, chatbots digunakan diberbagai  bidang,  seperti  sistem  penjawab  telepon otomatis,  dukungan  pendidikan,  bisnis, e-commerce , asisten virtual utama, tujuan hiburan, membantu seseorang menyelesaikan  tugas  mulai  dari  menjawab  pertanyaan, memberikan  petunjuk  arah  mengemudi,  menyalakan termostat di rumah pintar, dan memainkan lagu favorit [2] [6]  [9].  Baru-baru  ini, chatbot telah  mendapat  banyak perhatian  dari  para  peneliti,  menunjukkan  bahwa  banyak penelitian telah dilakukan, seperti chatbot untuk menjawab Frequently    Asked    Questions (FAQ),  aplikasi chatbot untuk pendidikan, atau evaluasi platform chatbot [6] [10]. Chatbots adalah sebuah  aspek positif  yang sudah  lama digunakan  sebagai  agen  pedagogis  dalam  pengaturan pendidikan  [5]  [11]  [12].  Sejak  awal  1970-an,  agen pedagogis  dalam  lingkungan  pembelajaran  digital  yang dikenal  sebagai  Sistem  Bimbingan  Cerdas  telah dikembangkan. Agen pedagogis percakapan menggunakan teknik kecerdasan buatan untuk meningkatkan otomatisasi dalam pengajaran [13]. Pengetahuan desain dan penelitian penting  dalam  mengembangkan  agen  pedagogis  yang menarik  dan  berguna  yang  tidak  hanya  memanfaatkan kemajuan  teknologi,  tetapi  juga  memahami  masalah emosional, kognitif, dan pendidikan sosial. Selain itu, agen percakapan telah dibangun ke dalam perangkat lunak dan perangkat keras [11].
Penggabungan chatbot ke dalam area pendidikan selama dekade  terakhir  menyiratkan  peningkatan  minat  terhadap cara-cara  penerapan chatbot untuk  pengajaran  dan pembelajaran  [14].  Sistem chatbot yang  berguna  dapat memberikan  manfaat  ketersediaan  dengan  instan  dan
kemampuan  untuk  merespons  secara  alami  melalui antarmuka  percakapan  dengan  keuntungan  yang  sama seperti wawancara. Selain itu, chatbot mendemonstrasikan kemampuan untuk menciptakan interaksi dengan pengguna sehingga dapat dimanfaatkan untuk mendukung keterlibatan,  serta  menetapkan  tujuan,  strategi,  dan  hasil pembelajaran  dan  pelatihan.  Salah  satu  aplikasi chatbot yang  digunakan  dalam  bidang  pendidikan  yaitu  untuk pembelajaran bahasa Inggris [11].
Saat ini, pentingnya bahasa Inggris di dunia tidak dapat disangkal  dan  diabaikan  karena  bahasa  Inggris  adalah bahasa  yang  paling  umum  digunakan.  Bahasa  Inggris membantu dalam mengembangkan teknologi [15]. Bahasa Inggris  telah  memiliki  peran  yang  penting  pada  sektor Pendidikan. Beberapa tempat pembelajaran bahasa Inggris melatih guru untuk memberikan teknik pembelajaran baru [16].
Perkembangan teknologi dan gaya hidup memungkinkan  pembelajaran  baru  bahasa  Inggris  yang dilakukan  secara  online  (chat)  melalui  media  sosial. Komunikasi bisa dalam bentuk teks ( text chat ) atau suara ( voice  chat )  sehingga  seolah-olah  pengguna  sedang berbicara  dengan  tutor.  Keunggulan  sistem  ini  adalah pengguna yang perlu berlatih bahasa Inggris dapat dilayani hampir  24  jam  sehari  sehingga  tidak  ada  mendukung potensi  interaksi  siswa  ke  siswa  dan  siswa  ke  instruktur dengan  menggunakan  jejaring  sosial Facebook [17]. Penelitian sebelumnya juga menyimpulkan bahwa praktik mengajar  berbasis  gamifikasi  meningkatkan  sikap  siswa terhadap  pelajaran  dan  berpengaruh  positif  terhadap prestasi  belajar  siswa  [18]. Facebook adalah  perusahaan teknologi  yang deploy  platform untuk  mengembangkan chatbot dengan kemampuan bahasa alami [19]. Implementasi  yang  cepat  dari platform  framework berbasis cloud untuk chatbot dikarenakan kesederhanaannya. Chatfuel merupakan framework pembuat chatbot yang  telah  digunakan  oleh  beberapa perusahaan  kelas  dunia  karena chatbot yang  dibuat  oleh Chatfuel hanya  membutuhkan  waktu  yang  singkat  dalam menjawab  pertanyaan  dari  banyak  pengguna  sekaligus [11]. Chatfuel menyediakan platform  online yang memungkinkan  pengguna  membuat chatbot untuk Facebook  Messenger  melalui  antarmuka  visual  yang mudah digunakan [20] [21].
Pada penelitian  ini dibuat aplikasi  berupa chatbot atau robot penjawab sebagai pengganti guru yang diimplementasikan  pada  pelajar  atau  mahasiswa  untuk membantu  belajar  Bahasa  inggris  apabila  mengalami kesulitan.  Aplikasi chatbot terintegrasi  dengan  media sosial Facebook yang dinamakan ELA-bot  menggunakan framework Chatfuel .

## II. M ETODE
Mekanisme  dasar chatbot dimulai  dengan  pesan  yang dikirim oleh pengguna. Pesan tersebut kemudian diproses oleh  NLP  ( Natural  Language  Processing ),  dan chatbot
merespons dengan membalas pesan tersebut [22]. Tahapan proses chat ditampilkan pada Gambar 1.
Rancangan chatbot dimulai  dengan  masukan  teks  dari pengguna  menggunakan  Facebook  Messenger.  Pada Chatfuel Chatbot builder , administrator sebelumnya telah menentukan  respon chatbot menggunakan Natural Language  Processing (NLP)  dan  sistem  pakar forward chaining .  Teknologi  NLP  memungkinkan  kamus  dapat tersusun  lebih  baik.  Kemudian  AI Rule  Block diterapkan sesuai  NLP  dan  sistem  pakar  untuk  menyajikan  materi. Sedangkan Organization Exercise Items (OEI) digunakan untuk  menentukan  level  pertanyaan  pada  latihan  soal sesuai dengan skor yang diperoleh pengguna [23]. Metode urutan  pertanyaan  yang  sesuai  berdasarkan  tingkat kompetensi pengguna kemudian dipilih dan disortir.

## Gambar 1. Tahapan proses chat
Pada  tahap  analisis,  semua  kebutuhan  yang  terkait dengan  pembangunan  dan  pengembangan chatbot harus terpenuhi  agar  dapat  diterima  oleh  pengguna.  Pembuatan antarmuka  aplikasi  menggunakan Chatfuel  Chatbot builder [11] [24].

## A. Use Case Diagram
Use case diagram adalah diagram yang menggambarkan  kebutuhan  sistem  yang  menjelaskan hubungan antara aktor dan use case didalam sistem. Sistem yang  dibangun  adalah  sebuah  aplikasi chatbot sebagai pembelajaran  bahasa Inggris. Aktor pada sistem  ini  yaitu administrator dan pengguna. Use case diagram administrator ditampilkan pada Gambar 3 .
Gambar 3. Use case diagram administrator
Use case diagram administrator setelah dapat memasuki chatfuel dengan login untuk  mendapatkan  bot  kemudian mengatur bot untuk  diuji  pada Messenger .  Administrator juga  dapat  membuat bot lain  atau  mengatur  AI  dan membangun block yang  sudah  dibuat  sebelumnya. Use case diagram Pengguna ditampilkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Use case diagram pengguna
Use  case diagram pengguna  setelah  dapat  memasuki Facebook Messenger pengguna dapat berinteraksi dengan chatbot .  Pada  penelitian  ini  menggunakan chatbot yang bernama  ELA-bot  atau English  Learning  Assistant . Kemudian  pengguna  bisa  mendapatkan  panduan  dan mengerjakan soal latihan.

## B. Framework Chatfuel
Integrasi antara Facebook Messenger dengan framework Chatfuel .  Konsep  pembangunan chatbot menggunakan Chatfuel ditampilkan  pada  Gambar  5. Chatfuel menyediakan dua pilihan untuk membuat chatbot diantaranya  dapat  menggunakan template yang  sudah disediakan.  Kemudian  membuat  halaman Facebook . Halaman Facebook dapat  diintegrasikan  dengan chatbot pada Chatfuel [25]. Setelah berhasil terhubung, pengaturan AI,  menambah  grup  dan  menambah  AI rule dapat dilakukan  pada Chatfuel .  Selanjutnya  menambahkan skenario percakapan dengan memasukkan kata kunci dari pengguna  serta  menambah  respon bot sebagai  balasan untuk  pengguna.  Respon bot dapat  ditambahkan  sesuai kebutuhan,  dapat  berupa block maupun  teks  yang  sudah selesai dibuat pada proses sebelumnya. Kemudian aplikasi dapat digunakan pada Facebook Messenger .
Gambar 5. Diagram alur membangun Chtabot pada Chatfuel

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Berdasarkan algoritma yang diterapkan pengguna dapat mengakses Facebook  messenger .  Kemudian  mencari halaman  ELA-bot  dan  menggunakan  aplikasi.  Halaman ELA-bot  ditampilkan  pada  Gambar  6.  Setelah  kotak percakapan  terbuka,  klik  tombol  start/mulai  pada
percakapan.  Respon  awal  ELA-bot  berisi  salam  yang disertai  nama  pengguna  yang login dan  perintah  untuk memilih antara membuka panduan atau langsung berlatih dengan  klik  tombol  masing-masing  pilihan.  Seperti  yang ditampilkan pada Gambar 7.
Gambar 6. Halaman Facebook ELA-bot
Gambar 7. Respon awal ELA-bot
Panduan berlatih seperti yang ditampilkan pada Gambar 8  dan  pilihan  untuk  memulai  berlatih  seperti  yang ditampilkan  pada  Gambar  9.    Latihan  terdapat  pilihan untuk memilih kategori. Kemudian soal-soal latihan yang harus dijawab akan ditampilkan.
Panduan seperti yang ditampilkan pada Gambar 8, berisi penejelasan untuk memilih salah satu kategori latihan soal, pengguna  mendapatkan  soal  dengan  level  sesuai  dengan kategori  yang  dipilih,  panduan  untuk  memilih  jawaban yang tepat, dan pemberitahuan apabila selesai mengerjakan latihan maka hasil skor latihan akan muncul. Jika hasil skor lebih  dari  atau  sama  dengan  80,  maka  pengguna  masuk kategori level up dan jika hasil skor kurang dari 40, maka pengguna masuk kategori level drop . Ketika pengguna memilih tombol “langsung berlatih” seperti  yang  ditampilkan  pada  Gambar  9,  pada  tampilan
muncul  percakapan  untuk  memilih  kategori,  contohnya kategori  “vocabulary”.  Setelah  memilih  kategori  maka akan muncul latihan soal yang harus dijawab seperti yang ditampilkan pada Gambar 10.
Gambar 8. Panduan berlatih ELA-bot Gambar 9. Tampilan memilih kategori
Gambar 10. Latihan soal yang harus dijawab
Pada Gambar 10 menampilkan bentuk latihan soal dari kategori  “vocabulary”.  Tipe  latihan  soal  yaitu  berupa multiple choice . Setelah semua soal telah selesai terjawab, akan muncul hasil skor dari latihan yang dikerjakan seperti yang ditampilkan pada Gambar 11.

## Gambar 11. Tampilan hasil skor
Berdasarkan Gambar 11, pengguna dapat mnengetahui skor  dari  hasil  latihan  soal  yang  telah  dijawab.  Setelah muncul skor hasil, pengguna dapat memilih untuk latihan
lagi  dengan  kategori  yang  sama  dengan  menekan tombol “latihan lagi”. Jika pengguna ingin melakukan latihan lagi dengan  kategori  yang  berbeda,  pengguna  dapat  menekan tombol “Kategori lain”.
Aplikasi  ELA-bot  atau English  Learning  Assistant telah  diimplementasikan  pada  mahasiswa  Program  Studi D3  Bahasa  Inggris,  Politeknik  Negeri  Malang  yang berjumlah  40  orang.  Terdapat  tiga  penilaian  pada kuesioner yang ditampilkan pada Tabel 1.
TABEL I P ENGUJIAN K UESIONER
No. Pertanyaan Tanggapan 1. Apakah chatbot telah membantu untuk belajar bahasa Inggris? Membantu Tidak Membantu 39 1 2. Apakah  materi yang  disajikan cukup menarik? Menarik Tidak Menarik 36 4 3. Apakah aplikasi chatbot membebani kinerja handphone mahasiswa? Membebani Tidak Membebani 11 29
Berdasarkan  Tabel  1,  Dapat  diperoleh  presentase respon  mahasiswa  terhadap  aplikasi chatbot seperti  yang ditampilkan pada persamaan (1), (2), dan (3). Pertanyaan ke-1 = (39 ÷ 40) x 100% = 97,5%             (1) Pertanyaan ke-2 = (36 ÷ 40) x 100% = 90%                (2) Pertanyaan ke-3 = (29 ÷ 40) x 100% = 72,5%             (3) Sehingga dapat diketahui 97,5% menyatakan chatbot telah membantu mereka belajar bahasa Inggris, 90% menyampaikan  bahwa  materi  yang  disajikan  cukup menarik  dan  72,4%  menyatakan  aplikasi chatbot tidak membebani kinerja handphone mereka.

## IV. K ESIMPULAN
ELA-bot  atau English learning Assistant adalah suatu aplikasi  yang  pembelajaran  dengan  memberikan  respon percakapan  pada  pengguna.  Aplikasi  ini  terdapat  latihan soal dengan materi kosakata. Soal latihan yang didapatkan pengguna  yaitu  berdasarkan  skor  yang  diperoleh  dari latihan sebelumnya. Berdasarkan hasil analisis ELA-bot  mampu  menjawab  pertanyaan  dengan  tepat sesuai skor dan penyajian materi menggunakan messenger dengan metode Organizing Exercise Items (OEI). Aplikasi ini telah dilakukan uji coba pada mahasiswa D3, Program Studi  Bahasa  Inggris,  Politeknik  Negeri  Malang.  Hasil pengujian menunjukkan bahwa 97,5% menyatakan bahwa chatbot telah  membantu  mereka  belajar  bahasa  Inggris, 90%  menyampaikan  bahwa  materi  yang  disajikan  cukup
menarik  dan  72,5%  aplikasi chatbot tidak  membebani kinerja  handphone  mereka.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa koleksi  informasi  dan  model  bantuan  pengorganisasian latihan  soal  yang  ada  dalam  aplikasi  telah  membantu mahasiswa belajar bahasa Inggris secara mandiri.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian  ini  didukung  oleh  Direktorat  Jenderal Pendidikan  Tinggi,  Indonesia  melalui  hibah  Penelitian Terapan Unggulan Perguruan Tinggi (PTUPT).

## R EFERENCES
[1]   N. A. Ahmad, M. H. C. Hamid, A. Zainal, M. F. A. Rauf and Z. Adnan,  “Review  of  Chatbots  Design  Techniques,” International Journal of Computer Applications, vol. 181, no. 8, pp. 7-10, August 2018.
[2]   B.  R.  Ranoliya,  N.  Raghuwanshi  and  S.  Singh,  “Chatbot  for university related FAQs,” in International Conference on Advances in Computing, Communications and Informatics (ICACCI) , Udupi, 2017.
[3]   G.  Molnár  and  Z.  Szüts,  “The  Role  of  Chatbots  in  Formal Education,”  in 2018  IEEE  16th  International  Symposium  on Intelligent Systems and Informatics (SISY) , Subotica, 2018.
[4]   R.  Dale,  “The  return  of  the  chatbots,” Natural  Language Engineering, vol. 22, no. 5, pp. 811-817, September 2016.
[5]   A.-A. Georgescu, “Chatbots for Education – Trends, Benefits and Challenges,”  in eLearning  and  Software  for  Education  (eLSE) , 2018.
[6]   X. L. Pham, T. Pham, Q. M. Nguyen, T. H. Nguyen and T. T. H. Cao,  “Chatbot  as  an  Intelligent  Personal  Assistant  for  Mobile Language Learning,” in Proceedings of the 2018 2nd International Conference on Education and E-Learning , 2018.
[7]   D.  Zumstein  and  S.  Hundertmark,  “Chatbots  –An  Interactive Technology  for  Personalized  Communication,  Transactions  and Services,” IADIS International Journal on WWW/Internet , vol. 15, no. 1, pp. 96-109, January 2017.
[8]   P. B. Brandtzaeg and A. Følstad, “Why People Use Chatbots,” in International Conference on Internet Science , 2017.
[9]   L.  Cui,  S.  Huang,  F.  Wei,  C.  Tan  and  C.  Duan,  “Superagent:  A customer  service  chatbot  for  e-commerce  websites,”  in Proceedings  of  ACL  System  Demonstrations  (pp.  97-102). , Vancouver, Canada, 2017.
[10]  J.  Saenz,  W.  Burgess,  E.  Gustitis  and  A.  Mena,  “The  usability analysis  of  chatbot  technologies  for  internal  personnel communications,” in Institute for Industrial and Systems Engineers Annual  Conference  &  Expo  (IISE),  (pp.  1357-1362). ,  Pittsburgh, Pennsylvania, USA, 2017.
[11]  M.  Sarosa,  M.  Kusumawardani,  A.  Suyono  and  M.  H.  Wijaya, “Developing a social media-based Chatbot for English learning,” in The 1st Annual Technology, Applied Science, and Engineering Conference , Malang, 2020.
[12]  .  O.  Zahour,  E.  H.  Benlahmar,  A.  Eddaoui,  H.  Ouchra  and  O. Hourrane, “A system  for  educational and  vocational guidance in Morocco: Chatbot E-Orientation175,” International Workshop on Artificial Intelligence & Internet of Things (A2IoT), vol. 175,  pp. 554-559, August 2020.
[13]  Y.  Kim  and  A.  Baylor,  “A  social-cognitive  framework  for pedagogical  agents  as  learning  companions.,” Educational technology research and development, vol. 54, no. 6, pp. 569-596, 2006.
[14]  P. Bii, “Chatbot technology: A possible means of unlocking student potential to learn how to learn.,” Educational Research, vol. 4, no. 2, pp. 218-221., 2013.
[15]  S.  Rodinadze  and  K.  Zarbazoia,  “The  advantages  of  information technology in teaching English language.,” Frontiers of Language and Teaching., vol. 3, no. 5, pp. 271-275., 2012.
[16]  S. Pushpa, “Importance of English,” in Tenth Annual Day Special Issue , 2018.
[17]  P. Smutny and P. Schreiberova, “Chatbots for learning: A review of educational chatbots for the Facebook Messenger,” Computers & Education, vol. 151, pp. 1 -11, 202.
[18]  I. Yildirim, “The effects  of gamification-based teaching practices on student achievement and students' attitudes toward lesson,” The Internet and Higher Education, vol. 33, pp. 86 -92, 2017.
[19]  M.  Jain,  P.  Kumar,  R.  Kota  and  S.  N.  Patel,  “Evaluating  and Informing  the  Design  of  Chatbots,”  in Proceedings  of  the  2018
Designing Interactive Systems Conference , 2018.
[20]  D. Braun and F. Matthes, “Towards a Framework for Classifying Chatbots,” in Proceedings of the 21st International Conference on
Enterprise Information Systems (ICEIS 2019) , 2019.
[21]  K.  Y.  Fang  and  H.  Bjering,  “Development  of  an  interactive Messenger  chatbot  for  medication  and  health  supplement reminders,”  in 36th  National  Conference  Health  Information Management: Celebrating 70 years of Strength in Diversity , 2019.
[22]  N.  Haristiani,  “Artificial  Intelligence  (AI)  Chatbot  as  Language Learning  Medium:  An  inquiry,”  in International  Conference  on Education, Science and Technology 2019 , Padang, 2019.
[23]  K.  Widjajanti,  M.  Sarosa  and  M.  Kusumawardhani,  “Organizing Exercise Items in Mathematics  Learning.,” International  Journal of Science and Research (IJSR), vol. 4, no. 5, pp. 2162-2167., 2015.
[24]  P. Kostelník, I. Pisařovic, M. Muroň and F. Dařena, “Chatbots for Enterprises:  Outlook,” Acta  Universitatis  Agriculturae  et Silviculturae  Mendelianae  Brunensis, vol.  67,  no.  6,  pp.  1541- 1550., 2019.
[25]  P. Smutny and P. Schreiberova, “Chatbots for learning: A review of educational chatbots for the Facebook Messenger,” Computers & Education,, vol. 151, no. 1, p. 103862., 2020.