Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 10-21 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Layanan Pelanggan Berbasis Natural Language
Processing Melalui Chatbot Pada UKM NQ Water Menggunakan Naïve Bayes Algorithm
Muhammad Arju Said 1 , Hidayatus Sibyan 2 , Nur Hasanah 3 1,2,3 Teknik Informatika, Universitas Sains Al-Qur’an, Wonosobo, Indonesia Email : 1 arjusaid20@gmail.com, 2 hsibyan@unsiq.ac.id, 3 nurhasanah@unsiq.ac.id
Abstract
Proper,  quick  and  easy  customer  service  is  what  every  business  player  should  care  about. Includes  how  to  virtually  communicate  with  customers    through  messaging  apps.  Thanks  to  the sophistication of information technology, they can be used to create new  opportunities for economic actors. One of them is natural language processing or NLP technology that allows machines to interact with natural human  language. This study aims to provide courier services to customers in an efficient and effective manner. The implementation is done  using chatbots on  messaging applications. Chatbot is  designed  to  be  able  to  respond  to  customer  messages  automatically  and  in  real  time  by implementing  NLP methods. Based on the observations made, it is known that the 3 types of questions most  frequently asked by customers are location, price list and shuttle service. Research results  show that chatbots created in natural language can be easily understood and used by customers. It is also made easier for business stakeholders as they no longer need to respond to each customer message, making  customer service  more responsive and optimized.
Keywords : Costumer sevice, Chatbot, Natural Language

## Abstrak
Layanan  pelanggan  yang  tepat,  cepat  dan  mudah  adalah  hal  yang  harus  diperhatikan  oleh setiap pemain bisnis. Termasuk bagaimana berkomunikasi secara virtual dengan pelanggan melalui aplikasi perpesanan. Berkat kecanggihan teknologi informasi, hal tersebut dapat dimanfaatkan untuk menciptakan  peluang  baru  bagi  para  pelaku  ekonomi.  Salah  satunya  adalah  teknologi  natural language  processing  atau  NLP  yang  memungkinkan  mesin  berinteraksi  dengan  bahasa  alami manusia.  Penelitian ini  bertujuan  untuk  memberikan  layanan  kurir  kepada  pelanggan  dengan  cara yang  efisien  dan  efektif.  Implementasinya  dilakukan  dengan  menggunakan  chatbot  pada  aplikasi perpesanan.  Chatbot  dirancang  untuk  dapat  merespon  pesan  pelanggan  secara  otomatis  dan  real time  dengan  mengimplementasikan  metode  NLP.  Berdasarkan  observasi  yang  dilakukan,  diketahui bahwa 3 jenis pertanyaan yang paling sering ditanyakan oleh pelanggan adalah lokasi, daftar harga, dan layanan antar jemput. Hasil penelitian menunjukkan bahwa chatbot yang dibuat dengan bahasa alami dapat dengan mudah dipahami dan digunakan oleh pelanggan. Hal ini juga memudahkan para pemangku  kepentingan  bisnis  karena  mereka  tidak  perlu  lagi  menanggapi  setiap  pesan  pelanggan, membuat layanan pelanggan menjadi lebih responsif dan optimal.
Kata kunci : Layanan pelanggan, Chatbot, Natural Language

## 1. PENDAHULUAN
Bentuk komunikasi bisnis ini merupakan salah satu prioritas utama layanan pelanggan. Setiap pelaku bisnis harus memperhatikan  cara mereka berkomunikasi dengan  pelanggan.  Pesatnya  perkembangan  teknologi  informasi  memungkinkan dilakukannya  komunikasi    secara  online  atau  virtual,  dimana  pelanggan  dapat menghubungi  badan  usaha  tanpa  harus  datang  langsung  ke  lokasi.  Hal  ini merupakan  peluang  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk  meningkatkan  pelayanan pelanggan secara akurat, cepat dan sederhana. Dengan memberikan umpan balik
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 10-21 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
secara  real-time,  kepuasan  pelanggan  terhadap  layanan  dapat  meningkat  [1]. Untuk  berkomunikasi  dengan  pelanggan,  bisnis  dapat  menggunakan  aplikasi perpesanan  seluler  seperti WhatsApp , Telegram atau Line .  Aplikasi  perpesanan menawarkan  berbagai  fitur  yang  membuat  komunikasi  online  lebih  mudah. Namun,  masalah  bisa  muncul  ketika  responsnya  lambat,  sementara  pelanggan membutuhkan respons yang cepat. Hal ini dapat menurunkan kualitas pelayanan kepada  pelanggan  karena  komunikasi  menjadi  kurang  efektif  [2].  NQ  Water merupakan perusahaan di Kota Wonosobo yang bergerak di bidang pembuatan air minum.  Media  komunikasi  yang  digunakan  oleh  perusahaan  ini  adalah  aplikasi WhatsApp karena  lebih  banyak  digunakan  oleh  pelanggan  dibandingkan  aplikasi pesan  seluler  lainnya    [3].  Berdasarkan  hasil  observasi  menunjukkan  adanya kendala  dalam proses komunikasi dan penyebaran informasi  khususnya melalui aplikasi  perpesanan.  Akumulasi  pesan  atau  chat    pelanggan  terjadi  karena  tidak menerima  respon  tepat  waktu  sehingga  memaksa  pelanggan    menunggu  lama untuk  membalas  pesan    [4].  Dengan  demikian,  kerugian  dapat  terjadi  karena pelanggan  membatalkan  pesanan  atau  beralih  ke  perusahaan  minuman  lain  [5]. Selain itu, pelanggan  kesulitan  memperoleh informasi mengenai lokasi dan  jam buka,  harga  dan  layanan  yang  ditawarkan,  serta  layanan  pengambilan  dan pengembalian  produk  [6].  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut,    perlu diterapkan  mekanisme  otomasi  untuk  merespon  pesan  pelanggan.  Dalam  hal  ini, fungsionalitas chatbot dapat  ditambahkan  ke  aplikasi  perpesanan  untuk merespons  pesan    masuk  secara  otomatis  [7].  Untuk  menentukan  jawaban  yang diberikan  berdasarkan  pertanyaan    pelanggan,  dapat  digunakan  pemrosesan bahasa  alami  atau  NLP.  Dinyatakan  dalam  [8]  bahwa  teknologi  NLP memungkinkan    mesin  berinteraksi  dengan  bahasa  alami  manusia.  Sejumlah penelitian  telah  dilakukan  mengenai  pendekatan  teknologi  pada  NLP,  terutama untuk  memudahkan  proses  komunikasi.  Penerapan  metode  NLP  dilakukan  pada [3], [6] untuk mengembangkan asisten virtual  berbasis aplikasi pesan pada pusat layanan  informasi  mahasiswa.  Hal  serupa  juga  dilakukan  pada  penelitian  [9], dimana  fungsi  chatbot  digunakan  sebagai  pusat  informasi  fasilitas  kursus  dan pelatihan. Sedangkan pada [10], NLP diterapkan untuk melayani pelanggan dalam sistem  pemesanan  minuman.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan fungsionalitas chatbot di WhatsApp untuk  meningkatkan  kecepatan  respon komunikasi  khususnya  dengan  pelanggan  [11].  Sistem  dibangun  dengan menggunakan pendekatan metode NLP. Melalui penelitian ini diharapkan efisiensi dan  kinerja  para  agen  bisnis  NQ  Water  dapat  meningkat  karena  tidak  perlu  lagi merespon setiap pesan pelanggan. Selain itu, dengan memberikan pelayanan yang optimal,  kami  berharap  dapat  meningkatkan  kepercayaan  pelanggan  bahkan mendapatkan pelanggan baru.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  dimaksud  adalah  segala  hal  yang  berhubungan dengan metode-metode yang digunakan untuk merancang aplikasi ini dengan cara melakukan  pendekatan  terhadap  metode-metode  yang  telah  ada.  Metode penelitian  yang  dipakai  adalah  metode  penelitian  deskriptif    yaitu  suatu  metode
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 10-21 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  Gambaran  yang  jelas  tentang  hal-hal  yang diperlukan.  Metodologi  penelitian  ini  memiliki  dua  tahapan,  yaitu  pengumpulan data dan pengembangan perangkat lunak

## 2.1. Metode Pengumpulan Data

## a) Study pustaka
Studi  pustaka  adalah  segala  usaha  yang  dilakukan  oleh  peneliti  untuk menghimpun  informasi  yang  relevan  dengan  topik  atau  masalah  yang  akan  atau sedang diteliti. Studi  pustaka dapat dilakukan  dengan cara mempelajari, meneliti dan  menelaah  berbagai  literatur-literatur  yang  bersumber  dari  bukubuku,  teks, jurnal ilmiah, situr-situs di internet, dan bacaan-bacaan yang ada kaitannya dengan topik penelitian ini.

## b) Study Lapangan
Studi lapangan adalah salah satu proses kegiatan pengungkapan fakta-fakta dalam proses memperoleh keterangan atau data. Studi ini dilakukan dengan cara mengunjungi tempat yang akan diteliti dan dikumpulkan datanya secara langsung. Hal ini meliputi:

## 1. Wawancara
Wawancara  yaitu  metode  pengumpulan  data  dengan  cara  bertemu  secara langsung  dengan  narasumber  yang  terkait  dengan  permasalahan  dan melakukan tanya jawab untuk memperoleh data dan informasi.

## 2. Observasi
Observasi  yaitu  metode  pengumpulan  data  dengan  cara  melakukan pengamatan secara langsung terhadap objek permasalahan yang diambil.

## 2.2. Metode Pengembangan Aplikasi
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membuat  chatbot  yang  dapat merespon  pesan  pelanggan  secara  otomatis.  Pesan  atau  chat WhatsApp akan direspon  oleh  bot  melalui  penerapan  meode  NLP.  Metode  pengembangan perangkat  yang  digunakan  yaitu Extreme  Programming (XP)  yang  terdiri  dari sejumlah tahapan yaitu planning, design, coding, dan testing . Teknik pengumpulan data  dilakukan  dengan  metode  observasi  dan  wawancara  dengan  pihak  terkait untuk mengetahui bagaimana gaya komunikasi antara pelaku usaha dan pelanggan terbentuk.  Proses  komunikasi  berjalan  dengan  melibatkan  dua  pihak  yaitu pelanggan  dan  chatbot.  Pelanggan  dapat  mengirimkan  pesan  berupa  pertanyaan atau  pernyataan,  dan  akan  menerima  respon  berupa  informasi  [12].  Sedangkan chatbot  bertugas  untuk  memberikan  respon  berupa  jawaban  kepada  pelanggan [9], dimana akan  dilakukan proses penyesuaian antar pertanyaan dari pelanggan dengan  database.  Sistem  diawali  dengan  pelanggan  yang  mengirimkan  pesan melalui  nomor  layanan  chatbot,  kemudian  pesan  tersebut  akan  disinkronkan dengan database melalui Application Programming Interface (API). Database akan mencari respon yang paling sesuai dengan pesan yang di kirimkan oleh pelanggan. Kemudian,  respon  akan  dikirimkan  melalui  API  kembali  ke  chatbot  berupa jawaban  yang  diharapkan  oleh  pelanggan.  Rancangan  arsitektur  sistem  bot
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 10-21 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
diperlihatkan pada Gambar 1. Proses pengiriman pesan dilakukan oleh pengguna melalui  ponsel  yang  sudah  dilengkapi  dengan  aplikasi WhatsApp .  Pesan  tersebut kemudian  diteruskan  menuju  API  yang  bertugas  sebagai  perantara  komunikasi antara  aplikasi  dengan  server  aplikasi.  Selanjutnya,  pesan  diteruskan  ke  server aplikasi  untuk  dilakukan  pemrosesan  [13].  Jika  pesan  tersebut  valid,  akan dilakukan proses request data ke database yang kemudian akan dikembalikan atau return sesuai  data  yang  diminta.  Setelah  itu,  data  yang  diperoleh  dari  database akan  dirangkai  dengan  string  berupa  beberapa  kata  yang  akan  menjadi  susunan kalimat.  Susunan  kalimat  tersebut  yang  kemudian  akan  dikirim  kembali  melalui API lalu diteruskan ke WhatsApp menuju ponsel milik pengguna [14].
Gambar 1. Rancangan arsitektur system bot
Alur  sistem  dari  fitur chatbot tersebut  dapat  dijelaskan  sebagai  berikut. Pertama  akan  diperiksa  apakah  ada  pesan  yang  masuk  dari  pelanggan.  Jika  ada, maka  pelanggan  akan  diberikan  pesan  pembuka  serta  menampilkan  opsi  yang tersedia  di  dalam  fitur chatbot .  Selanjutnya  pelanggan  dapat  memilih  salah  satu nomor  dari  menu  layanan  dan  menulis  pertanyaan  yang  akan  dijawab  oleh bot . Kemudian bot akan memproses apakah jawaban pertanyaan tersebut tersedia atau tidak  melalui  sinkronisasi  antara  isi  pesan  dengan  database  sistem.  Ketika  isi pesan tidak memilki kecocokan dengan database , maka sistem akan memberikan balasan  yang  menjelaskan  bahwa  pesan  tersebut  tidak  dikenali  dan  meminta pelanggan  untuk  kembali  memilih  nomor  dari  menu  layanan.  Sebaliknya  jika terdapat  kecocokan  antara  isi  pesan  dengan  database,  maka  jawaban  akan langsung diberikan kepada pelanggan dan muncul dengan responsif . Setelah proses tersebut, bot akan  menanyakan  kembali  apakah  pelanggan  ingin  mengirimkan pesan lain lagi. Jika iya, maka pelanggan dapat memilih kembali salah satu nomor yang  tersedia.  Jika  pelanggan  telah  selesai  mengirimkan  pesan,  maka bot akan menampilkan pesan ucapan terima kasih atas kunjungan dari pelanggan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Perancangan Chatbot
Untuk dapat mengetahui pola komunikasi yang terjalin antara pelaku usaha dengan pelanggan, maka observasi dilakukan terhadap proses tanya jawab melalui
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 10-21 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
chat pada  aplikasi WhatsApp .  Melalui  hasil  observasi,  diperoleh  daftar  kata  yang paling banyak keluar saat berkomunikasi seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Daftar kata yang paling sering muncul di dalam pesan
Lokasi Dan Jam  Daftar Menu  Layanan Antar Jemput Alamat Isi Ambil Posisi Layanan Kirim Letak Galon Rumah Lokasi Air Jemput Tempat Gelas Antar Dimana Harga Kapan Ongkos Buka Biaya Tutup Ganti Jam Berapa Waktu Baru Bisa Besar Ulang Kotak Botol

## Kecil
Tabel  1  memperlihatkan  bahwa  pertanyaan  yang  sering  diajukan  oleh pelanggan dapat dikelompokkan ke dalam tiga kategori yaitu lokasi dan jam, daftar lmenu,  serta  layanan  antar  jemput.  Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  dapat diGambarkan  rancangan  alur  sistem bot dalam  bentuk flowchart seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Alur sistem bot
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  analisa  untuk  menentukan  proses  penerapan metode Naïve  Bayes  Classifier. Algoritma Naive  Bayes  Classifier dikembangkan berdasarkan dari teori Bayes dan termasuk kedalam kategori algoritma supervised
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 10-21 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
learning .  Algoritma  ini  menggunakan training  dataset (kumpulan  data  untuk dilatih) yang akan memandu komputer dalam menghasilkan keluaran yang sesuai dengan  harapan.  Teorema  Bayes  adalah  sebuah  teori  yang  terdiri  dari  dua penafsiran  yang  berbeda.  Teorema  Bayes  menyatakan  bagaimana  seharusnya tingkat  kepercayaan  subjektif  dapat  berubah  secara  wajar  ketika  diberikan petunjuk  baru.  Teorema  ini  berasal  dari  penerapan  teori  probabilitas,  yaitu  cara mengetahui probabilitas dari dua penafsiran yang berbeda [15].  Algoritma Naive Bayes  Classifier banyak  digunakan  karena  memiliki  komputasi  yang  lebih sederhana dalam implementasinya dibanding metode klasifikasi lainnya, meskipun mungkin dalam hal akurasi masih lebih baik jika digunakan metode C4.5, K-Nearest Neighbors , dan Backpropagation Neural Network [16]. Teorema Bayes dirumuskan dengan :
(1)
Dimana:
P(A|B)  =  Kemungkinan  dari  kejadian  A  apabila  terjadi  kejadian  B  ( event A given event B) atau disebut posterior probability . P(B|A)  =  Kemungkinan  dari  kejadian  B  apabila  terjadi  kejadian  A  ( event B given event A) atau disebut likelihood .
P(B) = Probabilitas atau kemungkinan (B) atau disebut prior probability. Berlaku ketentuan dimana P(B) ≠ 0.
Langkah-langkah dalam proses Naive Bayes Classifier adalah sebagai berikut:
a. Hitung jumlah dari kelas ( class ) atau label.
b. Menghitung jumlah dari kasus per kelas ( class ).
c. Kalikan semua variabel dari kelas ( class ).
d. Lakukan komparasi dari hasil per kelas ( class )
Contohnya, pada kalimat “Halo selamat siang” maka kalimat tersebut akan dipecah menjadi ‘Halo’,’selamat’,’siang’. Kemudian diberikan data pelatihan yang nantinya akan  disimpan  dalam  bentuk  daftar  atau  kamus  yang  memiliki  kelas  ( class )  dan kalimat sebagai atribut. Misalnya terdapat data latihan sebagai berikut :
Class : Salam ‘Salam sehat’ ‘Salam sejahtera’ ‘Halo selamat pagi’
Masukan  pengguna:  ‘Halo  selamat  pagi’  Istilah:  Halo  (cocok  dengan  class  salam) Istilah: selamat (cocok dengan class salam) Istilah: pagi (cocok dengan class salam) Maka dihasilkan klasifikasi Salam dan skor 3.
Naive  Bayes  Classifier dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan klasifikasi  melalui  pendekatan  probabilitas  dengan  asumsi  prediktor  variabel saling  independen  satu  sama  lain.  Sehingga  hasil  dari  model  hanya  bergantung
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 10-21 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
pada  sekumpulan  variabel  independen  dan  tidak  saling  mempengaruhi [15].Kelebihan dari algoritma ini adalah apabila ada kelas yang telah didefinisikan sebelumnya maka akan menjadi mudah untuk diprediksi. Namun apabila data yang diberikan  sebagai  masukan  ( input )  bukan  merupakan  milik  kelas  yang  telah ditentukan  sebelumnya  maka  menjadi  tidak  mungkin  untuk  dapat  memprediksi kalimat  keluaran  ( output ).  Oleh  karena  itu,  karena  kelemahan  ini  lah  algoritma Naive Bayes Classifier memiliki kegunaan yang terbatas.
Gambar 3. Diagram komponen sistem bot
Pada  Gambar  3  menunjukkan  diagram  komponen    sistem bot .  Diagram tersebut  mencakup  komponen    seperti Messenger dan chatbot ,  bersama  dengan provided interfaces yang disediakan seperti Message API, Teks Response , Action , dan lainnya. Lalu lintas  pesan diarahkan ke komponen chatbot , dimana konten berupa knowledge diambil. Setelah makna pesan dipahami, Knowledge dikirim ke respons generator dengan output sebagai text respons .  Kemudian  beralih  ke  Balasan User response untuk mengirim tanggapan ke pesan melalui  API Pesan [18].
Melalui fitur chatbot yang dibangun pada aplikasi WhatsApp , sejumlah tugas dapat  dilakukan  diantaranya  memberitahuan  lokasi  detail  dan  jam  operasional perusahaan, informasi mengenai daftar dan hargajenis minuman yang disediakan, hingga  layanan  antar  jemput  sesuai  lokasi  yang  dituliskan  pelanggan.  Karena chatbot dapat  merespon  pesan  secara  otomatis,  maka  pelanggan  tidak  perlu menunggu balasan pesan dari pelaku usaha. Dengan adanya chatbot ini, pelanggan hanya  perlu  menghubungi  nomor  layanan chatbot  WhatsApp dan  mengirimkan pesan. Kemudian setelah memilih menu dan  menuliskan  pertanyaan  yang  diajukan,  maka bot akan  memberikan  jawaban dengan  responsif.  Pemodelan  arsitektur  dari  fitur chatbot menggunakan  aplikasi WhatsApp ditunjukkan pada Gambar 4.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 10-21 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 4. Pemodelan dari fitur chatbot

## 3.2. Hasil Implementasi Chatbot
Berdasarkan dari proses perancangan, pengembangan, dan pengujian, maka didapatkan hasil implementasi sistem berupa fitur chatbot pada aplikasi WhatsApp dengan  menggunakan  bahasa  yang  mudah  dipahami  oleh  pelanggan.  Uji  coba  ini dilakukan  terhadap  pelanggan  untuk  menunjukkan  tahapan  proses  komunikasi melalui  fitur chatbot .  Alur  komunikasi  chatbot  dengan  pelanggan  akan  dimulai ketika  pelanggan  memulai  pengiriman  pesan  melalui  nomor  layanan chatbot WhatsApp . Maka bot akan merespon secara otomatis dengan  mengirimkan pesan pembuka atau welcome chat seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Chat pembuka
Ketika  pelanggan  ingin  mengajukan  pertanyaan  yang  berkaitan  dengan menu  layanan  pertama,  maka  pelanggan  dapat  menuliskan  nomor  ataupun pertanyaan  dengan  bahasa  sehari-hari  yang  biasa  digunakan  dalam
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 10-21 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
berkomunikasi.  Beberapa  contoh  kalimat  yang  biasa  di  tanyakan  yaitu:  “permisi pak,  ini  lokasinya  dimana  ya?”;  “pak  tempatnya  buka  jam  berapa?”;  atau  “ini tempatnya di sebelah mana pak?”. Setelah mengirimkan pesan tersebut, maka bot akan  merespon  dengan  jawaban  berupa  informasi  lokasi  detail  dan  jam operasional seperti yang ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Respon bot untuk lokasi dan jam operasional
Berikutnya  jika  pelanggan  ingin  mengetahui  menu    apa  saja  yang disediakan  beserta  harganya,  maka  pelanggan  dapat  mengajukan  pertanyaan seperti: “berapa harga gallon baru pak?”; “kalo isi ulang berapa ya pak?; “ kalu air kemasan gelas harganya berapa pak?”; dan lain sebagainya. Hasil respon jawaban dari bot yang  dikirimkan  kepada  pelanggan  berupa  informasi  daftar  menu  dan harga seperti yang diperlihatkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Respon bot untuk daftar menu dan harga
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 10-21 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Pelanggan yang ingin memesan minuman akan tetapi tidak dapat mendatangi lokasi usaha dapat memilih opsi ketiga yaitu layanan antar jemput. Pelanggan akan diminta untuk menuliskan alamat tujuan penganantaran atau penjemputan seperti yang  diperlihatkan  pada  Gambar  8.  Di  setiap  opsi  layanan  yang  disediakan  pada chatbot ,  respon  jawaban  selalu  diikuti  dengan  kalimat  keterangan  akhir  yang menjelaskan  tentang  informasi  untuk  menunggu  sebentar  atau  langsung menghubungi pelaku usaha jika sedang tidak berada di tempat.
Gambar 8 . Respon bot untuk layanan antar jemput
Survei  tersebut  dilakukan  terhadap  pelaku  usaha  dan  pelanggan  untuk mendapatkan feedback terkait  implementasi  fitur chatbot yang  telah  dilakukan. Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa  dengan  hadirnya  fitur chatbot dapat bermanfaat  bagi  kedua  belah  pihak.  Pelanggan  yang  melakukan  komunikasi dengan chatbot bisa  mendapatkan  respon  yang  cepat  karena  tidak  perlu  lagi menunggu antrian balasan, serta juga puas terhadap peningkatan pelayanan yang dilakukan,  karena  fitur chatbot dapat  memberikan  balasan  informasi  terhadap pertanyaan yang diajukan dengan jelas dan lengkap. Selain itu, fitur chatbot dapat membantu pelaku usaha agar dapat bekerja dengan lebih maksimal dan fokus pada pekerjaan yang lebih utama ataupun mendesak.

## 4.  SIMPULAN
Pengembangan  fitur chatbot menggunakan  aplikasi WhatsApp dilakukan untuk  memberikan  solusi  atas  permasalahan  terhadap  komunikasi  yang  kurang optimal  pada  usaha  NQ  Water.  Pesan  yang  masuk  dari  pelanggan  pertama-tama akan direspon oleh chatbot dalam bentuk welcome chat . Kemudian disediakan tiga opsi  layanan  untuk  menjawab  pertanyaan  yang  mencakup  lokasi  detail  dan  jam operasional, daftar dan  harga, serta layanan antar jemput. Dengan menggunakan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 10-21 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
bahasa  alami  dari  NLP,  maka  respon  yang  diberikan  oleh chatbot dapat  dengan mudah  dipahami  oleh  pelanggan.  Berdasarkan  hasil  dari  penelitian,  pelayanan pelanggan  dapat  berjalan  dengan  lebih  efektif  dan  efisien  karena  pertanyaan pelanggan  melalui  aplikasi  pesan  dapat  dijawab  secara real-time dan  responsif. Pelanggan dapat di berikan pelayanan dengan lebih baik, sementara kinerja pelaku usaha  juga  dapat  lebih  maksimal.  Untuk  penelitian  yang  selanjutnya,  fitur  pada chatbot dapat  dikembangkan  dengan  memperluas  kosakata  yang  ada  di  dalam database . Layanan komunikasi melalui chatbot lebih cepat dan fleksibel sehingga dapat juga diterapkan pada berbagai bidang, seperti pelayanan publik atau usaha kecil.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. R. Alfares, L. Fimawahib, and E. Riskigmailcom, “( Studi Kasus Dinas Perumahan Dan Kawasan Permukiman Rokan Hulu ),” vol. 9, no. 1, pp. 28–34, 2023.
[2]  S.  Pusat,  I.  Calon,  M.  Baru,  and  D.  I.  U.  Nasional,  “RANCANG  BANGUN  CHATBOT BERBASIS RULEBASED,” 2023.
[3]  S. H. Bariyah and K. A. N. Imania, “Pengembangan Virtual Assistant Chatbot Berbasis Whatsapp Pada Pusat Layanan Informasi Mahasiswa Institut Pendidikan Indonesia - Garut,” J. Petik , vol. 8, no. 1, pp. 66–79, 2022, doi: 10.31980/jpetik.v8i1.1575.
[4]  M.  Sidik,  B.  Gunawan,  and  D.  Anggraini,  “Pembuatan  Aplikasi  Chatbot  Kolektor dengan Metode Extreme Programming dan Strategi Forward Chaining,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput ., vol. 8, no. 2, p. 293, 2021, doi: 10.25126/jtiik.2021824298.
[5]  A. Nugroho, D. P. Adi, and A. B. Gumelar, “Chatbot Untuk Customer Service Berbasis Teks dan Suara pada Sistem Manajemen Pemesanan (OMS) Menggunakan Platform Android,” J. Repos ., vol. 2, no. 6, p. 683, 2020, doi: 10.22219/repositor.v2i6.939.
[6]  A.  A.  Chandra,  V.  Nathaniel,  F.  R.  Satura,  F.  Dharma  Adhinata,  and  P.  Studi, “Pengembangan  Chatbot  Informasi  Mahasiswa  Berbasis  Telegram  dengan  Metode Natural Language Processing,” J. ICTEE , vol. 3, no. 1, pp. 20–27, 2022.
[7]  N.  Y.  N.  Pratama  and  F.  Y.  Al  Irsyadi,  “Perancangan  Chatbot  Islami  untuk  Aplikasi ChatAja,” Emit.  J.  Tek.  Elektro ,  vol.  21,  no.  1,  pp.  64–71,  2021,  doi: 10.23917/emitor.v21i1.12123.
[8]  D.  Fajar  Ramadhan,  S.  Noertjahjono,  and  J.  Dedy  Irawan,  “Penerapan  Chatbot  Auto Reply  Pada  Whatsapp  Sebagai  Pusat  Informasi  Praktikum  Menggunakan  Artificial Intelligence Markup Language,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform ., vol. 4, no. 1, pp. 198– 205, 2020, doi: 10.36040/jati.v4i1.2375.
[9]  A.  L.  Maitri  and  J.  Sutopo,  “Rancangan  Bangun  Chatbot  Sebagai  Pusat  Informasi Lembaga  Kursus  Dan  Pelatihan  Menggunakan  Pendekatan  Natural  Language Processing,” Eprints.Uty.Ac.Id , pp. 1–9, 2019, [Online]. Available:
http://eprints.uty.ac.id/.
[10]  A.  Y.  Chandra,  D.  Kurniawan,  and  R.  Musa,  “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.
[11]  Dinar  Nur  Safitri  and  Muhammad  Imron  Rosadi,  “Rancang  Bangun  Penyedia Layanan  Informasi  Pelayanan  Masyarakat  Kantor  Kecamatan  Pandaan Menggunakan  Chatbot,” J.  Comput.  Sci.  Vis.  Commun.  Des .,  vol.  6,  no.  2,  pp.  74–83,
2021, doi: 10.55732/jikdiskomvis.v6i2.427.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 10-21 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
[12]  D.  I.  Rumah,  S.  Mata,  and  Y.  A.  P.  Yogyakarta,  “Aplikasi  Autoresponder  Wa  Untuk Layanan Pendaftaran,” p. 115, 2021.
[13]  D.  S.  Hormansyah  and  Y.  P.  Utama,  “Aplikasi  Chatbot  Berbasis  Web  Pada  Sistem Informasi  Layanan  Publik  Kesehatan  Di  Malang  Dengan  Menggunakan  Metode  Tf- Idf,” J. Inform. Polinema , vol. 4, no. 3, p. 224, 2018, doi: 10.33795/jip.v4i3.211.
[14]  E.  Larasati  Amalia  and  D.  Wahyu  Wibowo,  “Rancang  Bangun  Chatbot  Untuk Meningkatkan Performa Bisnis,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 13, no. 2, pp. 137–142, 2019.
[15]  R. Primartha, Algoritma Machine Learning . Informatika Bandung, 2021.
[16]  Z. Sari, M. Sarosa, and S. Suhari, “‘Si Tole’ Chatterbot untuk Melatih Rasa Percaya Diri Menggunakan Naive Bayes Classification,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf ., vol. 7, no. 1, pp. 64–71, 2018, doi: 10.22146/jnteti.v7i1.402
[17]  S. Pardeshi, S. Ovhal, P. Shinde, M. Bansode, and A. Birajdar, “A Survey on Consensus Algorithms used in Blockchain Platforms,” Int. J. Adv. Trends Comput. Sci. Eng., vol. 9, no. 5, pp. 9155–9162, 2020, doi: 10.30534/ijatcse/2020/323952020.
[18]  H.  W.  T.  A.  E.  D.  Mayatopani,  “Peran  Ketua  Rt  Dalam  Edukasi  Warga  Melalui Transformasi Digital Pandemi Covid-19 Menggunakan Chatbot,” KOCENIN Ser. Konf ., vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2020.