Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1   (February 2024)
Pembuatan aplikasi chatbot faq untuk motionbank ( development of a faq chatbot application for motionbank )
Siti Nur Farrah Aziz 1 , Novi Dian Nathasia 2 , Cian Ramadhona Hassolthine 3
PJJ Informatika 1 , Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika 2 , PJJ Informatika 3
Universitas Siber Asia 1 , Universitas Nasional 2 , Universitas Siber Asia 3 di Jakarta
Email : farrahaziz.doc@gmail.com 1 , novidian@civitas.unas.ac.id 2 , cianhassolthine@lecturer.unsia.ac.id 3
Received: December 20, 2023 . Revised: January 31, 2024 . Accepted: February 5, 2024 .  Issue Period: Vol.8 No.1 (2024), Pp.118-127
Abstrak: Pada  saat  ini, Frequently  Asked  Questions  (FAQ) digunakan  dalam menjawab  pertanyaan-pertanyaan  umum  yang  sering  diajukan  oleh  pengguna. Namun,  sering terjadi pengguna jarang ingin  membaca FAQ karena  kurang efiesien dalam  menjawab  pertanyaan  umum  yang  sering  ditanyakan  oleh  pengguna  aplikasi. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  peningkatan  efisiensi  layanan  pelanggan  dan penyediaan jawaban cepat dan konsisten. Dengan demikian dibutuhkan Chatbot FAQ untuk meningkatkan efisien layanan pelanggan dan memberikan respon cepat dalam menjawab pertanyaan di Aplikasi MotionBank. Chatbot FAQ adalah sistem interaktif yang  dirancang  untuk  memberikan  jawaban  cepat  dan  akurat  terhadap  pertanyaan umum  yang  diajukan  oleh  pengguna.  Dengan  menggunakan  kecerdasan  buatan menggunakan metode Natural Language Processing di platform Dialogflow , Chatbot FAQ mampu  secara  otomatis  memahami  pertanyaan  merespon  dengan  informasi yang  cepat,  relevan,  dan  memberikan  pelayanan  pelanggan  yang  lebih  responsif. Hasil  penelitian  ini  menunjukan  bahwa  aplikasi Chatbot  FAQ mampu  menjawab pertanyaan  -  pertanyaan  umum  yang  sering  ditanyakan  oleh user .  Aplikasi  ini  juga memberikan  pengalaman  interaktif  dan  merespon  dengan  cepat  pertanyaan  umum dan membantu pengguna mendapatkan informasi terkait MotionBank.
Kata  kunci: Aplikasi, Chatbot,  Frequently  Asked  Questions  (FAQ),  MotionBank, Natural Language Processing(NLP)
Abstract: Currently, Frequently Asked Questions (FAQ) are used to address common questions often asked by users. However, users frequently avoid reading FAQ as they are considered less efficient in providing answers to common queries. The objective of  this  research  is  to  enhance  Customer  Service  Efficiency  and  provide  Quick  and Consistent  Responses.  Therefore,  a  FAQ  Chatbot  is  needed  to  improve  customer service  efficiency  and  offer  prompt  responses  to  frequently  asked  questions  in  the MotionBank  application.  The  FAQ  Chatbot  is  an  interactive  system  designed  to deliver  quick  and  accurate  answers  to  common  user  queries.  By  utilizing  artificial intelligence  through  Natural  Language  Processing  methods  on  the  Dialogflow platform,  the  FAQ  Chatbot  can  automatically  comprehend  questions  and  respond with  fast,  relevant  information,  providing  more  responsive  customer  service.  The research results indicate that the FAQ Chatbot application is capable of addressing frequently asked questions posed by users. The application also offers an interactive
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1   (February 2024)
experience, responding quickly to common questions and assisting users in obtaining information related to MotionBank.
Keywords: Application,  Chatbot,  Frequently  Asked  Questions  (FAQ),  MotionBank, Natural Language Processing(NLP)

## I. PENDAHULUAN
Saat  ini  sudah  banyak  digunakan Artificial  intelligence  (AI) dalam  kehidupan  sehari-hari  salah  satunya adalah Chatbot . Chatting  Robot atau    juga    bisa    disebut chatbot adalah  salah  satu  kecanggihan  teknologi chatting yang nantinya menggantikan suatu  pekerjaan manusia [1]. Tujuan utama Chatbot adalah menyediakan pengalaman  interaktif  yang  mirip  dengan  berbicara  dengan  manusia,  membantu  pengguna  mendapatkan informasi, menyelesaikan tugas, atau memberikan dukungan. Chatbot dapat ditemukan dalam berbagai aplikasi, mulai  dari  layanan  pelanggan  online  hingga  asisten  pribadi  di  perangkat  pintar.  dalam  bidang  bisnis, Chatbot sering digunakan sebagai asisten virtual.  Teknologi Chatbot merupakan salah satu bentuk aplikasi dari Natural Language  Processing  (NLP),  Natural  Language  Processing  (NLP) yang  merupakan  salah  satu  ilmu  yang berfokus  pada  bagaimana  komputer  dapat  memahami  dan  mengerti  bahasa  manusia  dan  dapat  memberikan respon  [2].  Teknologi  NLP  yang  disematkan  pada Dialogflow juga  dilengkapi  dengan  kemampuan machine learning [3].  NLP  memungkinkan Chatbot untuk  berkomunikasi  dengan  pengguna  secara  lebih  alami  dan fleksibel. Chatbot adalah program komputer yang dirancang untuk meniru percakapan manusia dalam interaksi dengan  pengguna. Chatbot menawarkan  interaksi  khusus  dengan  fungsi  sistem  penguasaan  yang  cocok  serta meningkatkan batasan sistem pembelajaran saat ini [4].
FAQ atau Frequently   Asked   Question adalah pertanyaan yang sering ditanyakan oleh pengguna yang biasanya  dijawab    oleh    manusia  [5]. Chatbot  FAQ adalah  sebuah  aplikasi  yang  dirancang  untuk  menjawab pertanyaan  umum  yang  sering  ditanyakan  oleh  pengguna  dalam  percakapan. Chatbot  FAQ bertujuan  untuk memberikan informasi yang berguna dan memecahkan masalah umum yang sering dihadapi pengguna. Chatbot FAQ dapat  membantu  pengguna  mendapatkan  jawaban  cepat  tanpa  perlu  menunggu  bantuan  dari  manusia. Chatbot FAQ juga dapat meningkatkan pengalaman pengguna dengan  memastikan informasi  yang dibutuhkan mudah  diakses.  MotionBank  adalah  aplikasi Digital  Banking dari  MNC  Bank  untuk  menghadirkan  layanan perbankan secara lebih dekat dengan nasabah sebagai pengguna aplikasi MotionBank. MotionBank hadir untuk menyatukan  berbagai  aplikasi  MNC  Bank  dan  fitur  perbankan  lainnya (Integrated  Banking  Service) dalam bentuk aplikasi yang mudah diakses dan penuh fitur unggulan[6].
Pada penelitian terdahulu, yaitu Aplikasi Chatbot untuk Layanan Informasi Penerimaan Mahasiswa Baru, penelitian  tersebut  melakukan  pendekatan  dengan  menggunakan Natural  Language  Processing  (NLP) digunakan  untuk  memproses  pertanyaan  yang  diajukan  user  dan  mendapatkan  kata  kunci  dari  informasi  yang diinginkan user lalu melakukan pencarian pada kamus informasi yang tersedia. menerapkan metode pembobotan TF-IDF  (Term  Frequency  Inverse  Document  Frequency) dan algoritma  cosine  similarity [7].  Selain  itu berdasarkan  penelitian  Aplikasi Chatbot untuk FAQ akademik  dengan  di  IBI-K57  dengan  LSTM  dan penyematan kata, penelitian tersebut melakukan pendekatan menggunakan pembangunan model Jaringan Syaraf Tiruan  (JST)  sebagai  proses  pelatihan  yang  akan  menghasilkan  model  JST  dengan  bobot  yang  lengkap[8]. Kemudian  pada  penelitian  Implementasi Natural  Language  Processing Pada Chatbot Untuk  Layanan Akademik, penelitian tersebut menggunakan algoritma Artificial Neural Network dengan Tensorflow dan Keras sebagai library nya. Model sistem ini dibuat dengan dataset yang terdiri dari tag, input dalam bentuk keywords , dan responses atau  jawaban  dari chatbot [9].  Selanjutnya  pada  penelitian  Sistem Chatbot Toko  Online Menggunakan Metode DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering Of Application With Noise) Berbasis Web, penelitian  tersebut  menggunakan  Metode  DBSCAN    sebagai  proses  pencarian  kata  dari  kamus  yang  sudah dibuat sebelumnya  dan menggunakan teknik Cluster terhadap pertanyaan yang diajukan [10]. Selanjutnya, pada penelitian  Rancang  Bangun Chatbot Sebagai  Pusat  Informasi  Lembaga  Kursus  dan  Pelatihan  Menggunakan Pendekatan Natural  Language  Processing , Text  Mining pada  sistem  ini  menggunakan tokenizing untuk memecah  kata, filtering untuk  menghapus  kata  tidak  penting  dan Analyzing menggunakan Term  Frequency untuk  pencocokan  dengan database .  Pemodelan  sistem  yang  digunakan  untuk  aplikasi  ini  adalah Unified Modeling Language (UML) [11].
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1   (February 2024)
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  ada,  maka  penelitian  ini  dilakukan  untuk  membuat  sebuah Chatbot FAQ dengan  menggunakan Natural  Language  Processing  (NLP) dengan Machine  Learning pada platform Dialogflow . Dialogflow adalah platform pemahaman  bahasa  alami  untuk  memudahkan  dalam  merancang  dan mengintegrasikan  chatbot  ke  aplikasi  lain    [12]  dan  dijalankan  di cloud .  NLU( Natural  Language Understanding ) merupakan  bagian  dari Natural  Language  Processing  (NLP) yang  menjadi  dasar pengembangannya chatbot untuk  memudahkan  pengguna  mendapatkan  informasi  yang  dibutuhkan  dan memberikan  informasi  terkait  pertanyaan  -  pertanyaan  yang  sering  ditanyakan  oleh  pengguna  aplikasi, memberikan  respon  cepat  dalam  menjawab  pertanyaan,  dan  memudahkan  tim  bisnis  untuk  menambahkan pertanyaan atau mengedit pertanyaan.
Tujuan dari penelitian ini adalah Peningkatan Efisiensi Layanan Pelanggan Dengan memiliki Chatbot yang dapat  dengan  cepat  dan  akurat  memberikan  jawaban  atas  pertanyaan  yang  sering  diajukan  pengguna  aplikasi, hal ini dapat mengurangi beban kerja layanan pelanggan untuk fokus pada pertanyaan yang lebih kompleks. dan Chatbot FAQ dirancang untuk memberikan jawaban yang cepat dan konsisten terhadap pertanyaan umum. dan memberikan  pengalaman  pengguna  yang  baik  dan  memastikan  bahwa  informasi  yang  disampaikan  konsisten. Manfaat Teoritis dari penelitian ini adalah hasil penelitian diharapkan dapat mengembangkan ilmu pengetahuan di bidang Data Science tentang pembuatan Chatbot FAQ sebagai  virtual asisten. Manfaat Praktis dari penelitian ini  adalah  bagi  penulis  penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  sarana  yang  bermanfaat  dalam mengimplementasikan pengetahuan tentang Machine learning terutama di bidang Artificial intelligence (AI) dan bagi bagi perusahaan penelitian ini diharapkan dapat menjadi suatu inovasi dalam aplikasi perbankan agar lebih up  to  date mengikuti  perkembangan  di  bidang  digital.  dan  menjadi  referensi  pada  penelitian  -  penelitian selanjutnya yang berhubungan dengan pemanfaatan Chatbot FAQ sebagai asisten virtual.

## II. METODE DAN MATERI
Pada  Gambar  1  merupakan  tahapan  pengembangan  Aplikasi Chatbot  FAQ untuk  MotionBank  yang bertujuan untuk memberikan informasi yang sering ditanyakan oleh pengguna aplikasi.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan Penelitian pada Gambar 1 terdiri dari empat tahapan yaitu Analysis, Design, Implementation , dan Simulation.  Pada  tahap Analysis dilakukan  pengumpulan  data  berupa  pertanyaan  -  pertanyaan  umum  yang sering  ditanyakan  oleh  pengguna  aplikasi,  pertanyaan  -  pertanyaan  tersebut  sudah  ada  pada  aplikasi MotionBank.  Tahap  kedua  adalah  tahap Design merupakan  perancangan  tampilan  pada  aplikasi Chatbot FAQ .Tahap  ketiga  adalah  Implementation  merupakan  tahap  eksekusi  konfigurasi  membangun  sistem  yang dirancang  sebelumnya.  Tahap  keempat  merupakan Simulation adalah  perancangan  lebih  detail  mengenai tools yang digunakan dan melakukan uji coba verifikasi konfigurasi dan skenario.

## 2.1. Analisis Kebutuhan
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1   (February 2024)
Hasil  pengumpulan  data  yang  dilakukan,  pertanyaan  -  pertanyaan  umum  yang  sering  ditanyakan  oleh pengguna  aplikasi  dilatih  menggunakan Machine  Learning pada platform  Dialogflow . Dialogflow merupakan sebuah platform  chatbot  builder yang  dikembangkan  oleh  Google  untuk  membuat  bot.  Dialogflow dikembangkan menggunakan Natural language processing (NLP) dan Natural language understanding (NLU) . Selanjutnya, penulis membuat sebuah agent dalam Dialogflow .
Gambar 2. Pembuatan Agent
Selanjutnya data yang sudah dikumpulkan akan di inputkan ke dalam intents . Intents adalah sebuah objek yang menggambarkan maksud atau tujuan dari pesan yang diberikan oleh pengguna.
Gambar 3. Pembuatan Intent
Selanjutnya setiap Intents akan dilatih phrase dan responses. Phares akan dilatih sebagai pertanyaan umum yang sering ditanyakan oleh pengguna aplikasi dan responses akan dilatih sebagai jawaban dari pertanyaan tersebut.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1   (February 2024)
Gambar 4 Training Intent
2.2. Desain Sistem
Pada  penelitian  kali  ini  penulis  merancang  aplikasi Chatbot  FAQ Menggunakan Android  Studio sebagai IDE  untuk  mengembangkan  aplikasi,  menggunakan  bahasa pemrograman  flutter sebagai  front  end  untuk merancang  tampilan  pada  aplikasi chatbot dan  menggunakan  bahasa pemrograman  python sebagai backend . Untuk menyambungkan Machine Learning ke aplikasi, menggunakan API dari Dialogflow yang berupa JSON .
2.3. Implementasi
Proses  dilanjutkan  dengan  pembuatan Chatbot  FAQ menggunakan Software  Visual  Studio  Code sebagai IDE  untuk  mengembangkan  aplikasi. Visual  Studio  Code adalah  editor  kode  sumber  yang  dilengkapi  dengan dukungan  bawaan  untuk JavaScript,  TypeScript,  dan  Node.js [13].  Dalam  mengembangkan  antarmuka (front end) Chatbot FAQ menggunakan Flutter , Flutter is known as a UI software development kit. Flutter, a software development  kit  created  by  Google,  is  also  known  for  being  open  source [14].  Dengan plugin  Dialogflowtter untuk  menyambungkan Machine  Learning ke  aplikasi.  Dan  untuk  pengembangan script menggunakan  bahasa pemrograman Python sebagai backend .  Setelah  semua  komponen  pengembangan  sudah  siap,  penulis menggunakan Android Studio untuk menampilkan Chatbot FAQ .

## 2.4. Simulasi
Tahapan terakhir dari penelitian adalah melakukan simulasi, simulasi diperlukan untuk mengetahui apakah Chatbot  FAQ yang  sudah  dibuat  dapat  menjalankan  fungsionalitasnya  dengan  baik.  Tahapan  pengujian dilakukan  dengan  mencoba  semua  fungsi  yang  ada  pada Chatbot  FAQ .  Pengujian  yang  dilakukan  berupa mengirim  pesan,  merespon  pesan  yang  dikirim,  memilih  pilihan  pertanyaan  dan  mengirim  kata  yang  tidak dilatih pada Dialogflow .
III. PEMBAHASAN DAN HASIL 3.1. Analisa
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1   (February 2024)
Gambar 5. Alur proses Dialogflow [15]
Proses dimulai dengan mengidentifikasi sistem yang terdiri dari user, agent dan intent . User sebagai aktor yang  akan  memberikan  masukan.  selanjutnya  masukan  dari user akan  diterima  oleh Agent yang  berfungsi sebagai  modul  yang  memiliki  data  yang  dilatih  berkaitan  dengan  pertanyaan  atau  masukan  dari user . Agent terdiri dari intent dan entities . setelah diterima oleh agent , selanjutnya intent mendefinisikan kata atau masukan dari percakapan yang diterima dan melaksanakan tugas yang akan dilakukan berdasarkan frasa tertentu.
Dari  analisa  dan  perancangan  yang  telah  dilakukan,  dilakukan  simulasi  untuk  melihat  apakah Chatbot berfungsi  dengan  baik.  Pengujian  dilakukan  untuk  melihat  respon  pada Chatbot apakah  semua  fungsi  yang sudah  diterapkan  pada Chatbot dapat  digunakan  dan  pengujian  dilakukan  untuk  melihat  kata-kata  yang  sudah dilatih pada dialogflow dapat merespon dengan baik terhadap Chatbot . Berikut adalah simulasi pengujian yang dilakukan oleh penulis.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1   (February 2024)
3.2. Pengujian Sistem Pengujian dilakukan untuk melakukan pengujian pada sistem, seberapa cepat dan akurat chatbot menjawab pertanyaan dan merespon pertanyaan pada Tabel 1.
Tabel 1. Pengujian Sistem

## 3.3. Simulasi Mengirim Pesan
Pengujian  dilakukan  dengan  mengirim  pesan  pada  halaman  utama Chatbot .  Disini,  penulis  membuat default pesan  “Hallo Moni!”  pada  barchat  dapat  dilihat  pada  Gambar 6, sehingga user hanya  perlu  mengirim text  tersebut.  Kata  “Hallo  Moni!”  sudah  dilatih  pada platform  Dialogflow. Diberikan  default  pesan  agar  user tidak  perlu  melakukan  input  apapun  di  awal  percakapan  pada Chatbot . Chatbot akan  merespon  ketika  user mengirim  text  tersebut.  Jika  text  tersebut  diganti  atau  diubah, Chatbot otomatis  menjawab  “Maaf  saya  tidak mengerti, Silahkan pilih pertanyaan yang sudah ditampilkan. Jika pertanyaan tersebut belum tersedia pada FAQ silahkan hubungi kami pada Whatsapp Official MotionBank. Terimakasih”.
Gambar 6. Halaman utama Chatbot

## 3.4. Simulasi Merespon Pesan
Setelah  mengirim pesan  “Hallo Moni!”, text  yang dikirim  dan dicocokan pada Dialogflow menggunakan bantuan dari Dialogflowtter . text akan dicocokan dengan Training Phrases yang ada di dalam Intent .  Jika text tersebut  cocok, Dialogflowtter akan  mengirimkan  text response kedalam  bentuk  respon message yang  akan ditampilkan  pada Chatbot pada  Gambar  7.  Penulis  juga  menambahkan Custom  Payload berupa option pada Intent Hallo  Moni!. Option ini  bertujuan  untuk  memberikan  pilihan  pertanyaan  yang  sudah  dikelompokkan. Sehingga, user hanya  perlu  memilih  kelompok  pertanyaanya  dan Chatbot otomatis  akan  menampilkan pertanyaan yang sering ditanyakan berdasarkan kelompok pertanyaanya.
No. Simulasi Waktu Respon Status 1 Simulasi pengujian mengirim pesan -+ 3 detik Berhasil 2 Simulasi merespon pesan -+ 4 detik Berhasil 3 Simulasi memilih kategori pertanyaan -+ 4 detik Berhasil 4 Simulasi memilih pilihan pertanyaan -+ 4 detik Berhasil 5 Simulasi mengirim kata yang tidak dilatih -+ 3 detik Berhasil
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1   (February 2024)
Gambar 7.  Merespon pesan
3.5. Simulasi Memilih Kategori Pertanyaan
User  dapat  memilih  kelompok  pertanyaan  dengan  cara  mengklik  kategori  pertanyaanya.  kategori pertanyaan  dibuat  pada Custom  Payload berupa option ,  ketika  user  memilih, option akan  dicocokan  dengan Training  Phrases yang  ada  di  dalam Intent .    Jika  text  tersebut  cocok, Dialogflowtter akan  mengirimkan  text response kedalam bentuk respon message yang akan ditampilkan pada Chatbot pada Gambar 8. Jika user tidak mengklik  kategori  dan  menginput  manual  kategori  pertanyaanya, Chatbot akan  mengirimkan  respon  message yang sesuai dengan Training Phrases.
Gambar 8. Memilih kategori
3.6. Simulasi Memilih Pilihan Pertanyaan
User  dapat  memilih  pertanyaan  dengan  cara  mengklik  pertanyaanya.  Pertanyaan  dibuat  pada Custom Payload berupa option , ketika user memilih, option akan dicocokan dengan Training Phrases yang ada di dalam Intent .    jika  text  tersebut  cocok, Dialogflowtter akan  mengirimkan  text response kedalam  bentuk  respon message yang  akan  ditampilkan  pada Chatbot pada  Gambar  9.  Jika  user  tidak  mengklik  pertanyaan  dan menginput  manual  kategori  pertanyaanya, Chatbot akan  mengirimkan  respon message yang  sesuai  dengan Training Phrases .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1   (February 2024)
Gambar 9. Memilih pertanyaan
3.7. Simulasi Mengirim Kata Yang Tidak Dilatih
User dapat  melakukan  input  manual  pada  barchat.  jika  text  yang  diinput  sudah  dilatih  pada Dialogflow , maka Chatbot akan mengirimkan respon message yang sesuai dengan Training Phrases . jika text yang diinput tidak dilatih pada Dialogflow , Chatbot otomatis menjawab “Maaf saya tidak mengerti, Silahkan pilih pertanyaan yang  sudah  ditampilkan.  jika  pertanyaan  tersebut  belum  tersedia  pada FAQ silahkan  hubungi  kami  pada Whatsapp Official MotionBank.  Terimakasih”.  Respon  tersebut  sudah  dilatih  menggunakan Default  Fallback Intent . sehingga, kata yang tidak dikenali oleh Chatbot secara otomatis akan mengirimkan respon tersebut sesuai dengan Gambar 10.
Gambar 10. input manual text
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1   (February 2024)

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, aplikasi Chatbot FAQ mampu menjawab pertanyaan - pertanyaan umum yang sering ditanyakan oleh user . Aplikasi ini juga memberikan pengalaman interaktif dan merespon dengan cepat  pertanyaan  umum  dan  membantu  pengguna  mendapatkan  informasi  terkait  MotionBank.  Aplikasi  ini  juga membantu  PT  Bank  MNC  Internasional  dalam  memberikan  informasi  kepada  user  aplikasi  secara realtime ,  tanpa dibatasi oleh jam kerja.

## REFERENSI
[1] Adamopoulou,  Eleni  2020.  “ An  Overview  of  Chatbot  Technology ”  AIAI  2020: Artificial  Intelligence Applicationsand Innovations ,(2020): 373.
[2]  A.  Y.  Chandra,  D.  Kurniawan,  and  R.  Musa,  2020.  “Perancangan Chatbot Menggunakan Dialogflow Natural Language Processing (Studi Kasus: Sistem Pemesanan pada Coffee Shop ),” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 1, p. 208, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1505.
[3] I. G. Ryoga, I. M. Sukarsa, A. Agung, and N. Hary 2022. “Perancangan Chatbot Hotel dengan Model Natural Language Processing Chatbot dan Button Based Chatbot I Gede Ryoga Kusnanda a1, I Made Sukarsa a2, Anak Agung Ngurah Hary Susila a3,” vol. 3, no. 1, 2022.
[4] T. C. Yang and J. H. Chen 2022. “ Pre-service teachers’ perceptions and intentions regarding the use of chatbots through statistical and lagsequential analysis ,” Comput. Educ. Artif. Intell., vol. 4, no. December 2022, p. 100119, 2023, doi: 10.1016/j.caeai.2022.100119.
[5] R. Vannala, S. B. Swathi, and Y. Puranam, “ AI Chatbot For Answering FAQ’s ,” in 2022 IEEE 2nd International Conference on Sustainable Energy and Future Electric Transportation (SeFeT), IEEE, Aug. 2022, pp. 1–5. doi:10.1109/SeFeT55524.2022.9908774
[6] https://mncbank.co.id/post/motionbank © Hak Cipta 2023 PT Bank MNC Internasional Tbk.
[7] Annisa Nurul Puteri, Fadli Tamrin, Khaidir Rahman Nasir, Defi Widya Anggraeni, Muhammad Arafah 2022. “Aplikasi Chatbot untuk  Layanan  Informasi  Penerimaan  Mahasiswa  Baru”  Prosiding  Seminar  Nasional Teknik Elektro dan Informatika (SNTEI).
[8]  Astried  Silvanie,  Rino  Subekti  April  2022.  “APLIKASI CHATBOT UNTUK FAQ AKADEMIK  DI  IBI-K57 DENGAN LSTM DAN PENYEMATAN KATA” JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) Vol. 5, No. 1, April 2022.
[9]  Alifya  Hikmah,  Fairuz  Azmi,  Ratna  Astuti  Nugrahaeni  Februari  2023.  “ Implementasi  Natural  Language Processing Pada Chatbot Untuk Layanan Akademik” e-Proceeding of Engineering : Vol.10, No.1 Februari 2023 | Page 371
[10]  Yusuf  Arifin  2021.  “Sistem Chatbot Toko Online Menggunakan  Metode  DBSCAN  ( Density-Based  Spatial Clustering Of Application With Noise ) Berbasis Web” Repository Perpustakaan Universitas Islam Riau.
[11] Agra Laksmi Maitri, Joko Sutopo 2019. “RANCANG BANGUN CHATBOT SEBAGAI PUSAT INFORMASI LEMBAGA KURSUS DAN PELATIHAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING ” Repository Universitas Teknologi Yogyakarta.
[12] Dialogflow Documentation,Accessed: Jul . 2021 [Online].Available:https://cloud.google.com/dialogflow/docs [13] Visual Studio Code . https://code.visualstudio.com/docs . [14] MTCPE  For  You  2023 .  “ What  is  Flutter?  What  Does  It  Do ? “ https://medium.com/@mtcpe.fy/what-is-flutter- what-does-it-do-cc5c40bf317f
[15] Priyanka Vergadia Feb 11, 2019. https://medium.com/googlecloud/deconstructing-chatbots-getting-started- with-dialogflow-4f91deb32135 Published in Google Cloud Community .