## INTEGRASI CHATBOT BERBASIS AIML PADA WEBSITE E-COMMERCE
SEBAGAI VIRTUAL ASSISTANT DALAM PENCARIAN DAN PEMESANAN PRODUK (STUDI KASUS TOKO BUKU ONLINE EDU4INDO.COM)
Egga Bahartyan, Nurdin Bahtiar, dan Indra Waspada
Ilmu Komputer / Informatika FSM Universitas Diponegoro eightghax@gmail.com, nurdinbahtiar@gmail.com, indrawaspada@gmail.com

## Abstrak
Perkembangan teknologi chatbot semakin canggih hingga saat ini. Mulai dari chatbot yang bernama ALICE,  hingga  aplikasi  Siri  milik  perusahaan  Apple  sebagai virtual  assistant yang  berjalan  pada iPhone  masih  dikembangkan  agar  semakin  cerdas  dan  canggih  untuk  mempermudah  pekerjaan manusia. Chatbot dapat diintegrasikan ke berbagai layanan, aplikasi atau sumber data lainnya. Salah satunya  adalah  mengintegrasikan chatbot dengan  situs  web  e-commerce  untuk  menggantikan  tugas manusia  sebagai customer  service .  Salah  satu  caranya  adalah  memanfaatkan  layanan  AIML interpreter milik Pandorabots. AIML berfungsi sebagai “otak” pada chatbot , berisi basis pengetahuan yang  dipersiapkan  untuk  menghasilkan  jawaban.  Pengembangan  aplikasi chatbot dilakukan menggunakan  metodologi  Ripple  yang  merupakan  kombinasi  metodologi berorientasi  objek dengan fase-fase  klasik  dari  proses  pengembangan  perangkat  lunak.  Aplikasi  yang  dihasilkan  diberi  nama EIVA, chatbot yang  berperan  sebagai customer  service pada  toko  buku online Edu4indo.com. Interaksi  pelanggan  dengan  chatbot  yang  menggunakan  bahasa  alami  diharapkan  dapat  menjadikan chatbot lebih memahami apa yang dimaksudkan pelanggan bila dibandingkan dengan penggunaan alat bantu  pencarian  tradisional  dengan  banyak  pilihan  atau  bahkan textbox tunggal  untuk  memasukkan kata kuncinya.
Kata kunci : chatbot, bahasa alami, e-commerce, AIML, Pandorabots

## 1. PENDAHULUAN
Edu4indo  adalah  usaha  jasa  penyedia  buku dan  sarana  pendidikan  yang  dikelola  oleh praktisi  pendidikan  dan  penyedia  sarana pendidikan berpengalaman. Edu4indo memanfaatkan  teknologi  informasi  dalam pemasaran  produknya  melalui  sistem  layanan elektronik.  Salah  satu  pemanfaatan  teknologi informasi  pada  Edu4indo  yaitu  situs  web  e- commerce dapat diakses melalui Edu4indo.com. Pelanggan  dapat  dengan  mudah  melakukan pencarian  dan  pemesanan  produk  milik Edu4indo  melalui  situs web  e-commerce tersebut.  Demi  meningkatkan  pelayanan  kepada pelanggan, Edu4indo memiliki layanan customer service berupa media chatting dimana pelanggan dapat  langsung  bertanya  menggunakan  Yahoo! Messenger seputar  Edu4indo  dan  produknya atau bahkan untuk melakukan pemesanan.
Namun,  dari  penjelasan  di  atas  ternyata memiliki  kendala.  Pelanggan  yang  tidak  sedang menggunakan atau belum memiliki akun Yahoo! Messenger tidak  dapat  menggunakan  layanan customer service . Disamping itu, Edu4indo tidak
menyediakan  layanan customer  service selama 24  jam  per  hari,  yaitu  hanya  dapat  digunakan pada saat jam kerja. Dari permasalahan tersebut, dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  layanan customer service
menggunakan Yahoo! Messenger dirasa  masih  kurang  cukup  untuk memenuhi  kualitas  pelayanan  bagi  pelanggan Edu4indo,  sehingga  dibutuhkan  suatu  solusi untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut.  Dalam hal ini, solusi yang dimaksud adalah bagaimana Edu4indo  dapat  memberikan  pelayanan  lebih kepada  pelanggannya  melalui  customer  service tanpa  melalui  Yahoo!  Messenger  dan  dapat berkerja selama 24 jam per hari.
Dalam  perkembangan  teknologi  saat  ini terdapat banyak penelitian yang yang memanfaatkan chatbot sebagai virtual  assistant atau shop  assistant [5]  [10]. Chatbot itu  sendiri merupakan  sebuah  program  komputer  yang mampu  berinteraksi  dengan  penggunanya dengan menggunakan bahasa alami [14]. Saat ini mulai banyak chatbot berbasis AIML (Artificial Intelligence  Markup  Language)  yang  digunakan sebagai virtual  assistant pada  beberapa  aplikasi
virtual  assistant seperti Voice  Actions,  Skyvi, Iris,  dan  Call  Mom (Pandorabots.com).  AIML sering  digunakan  sebagai  basis  pengetahuannya ( knowledge base ) [17].
Dari  permasalahan  yang  telah  dipaparkan sebelumnya,  yaitu  mengenai  peningkatan layanan  Edu4indo  terhadap  pelanggannya  dan penjelasan  tentang  pemanfaatan chatbot ,  maka dilakukan  penelitian  mengenai  pemanfaatkan chatbot sebagai virtual assistant untuk pelanggan Edu4indo.  Untuk  selanjutnya chatbot ini  akan disebut  dengan Edu4indo  Interactive  Virtual Assistant disingkat dengan EIVA..

## 2. DASAR TEORI

## Metodologi Pengembangan Perangkat Lunak
Ripple Ripple merupakan  metodologi  berorientasi objek yang diperkenalkan oleh Mike O’Docherty pada  bukunya  yang  berjudul Object-Oriented Analysis  and  Design  Understanding  System Development  with  UML  2.0 . Ripple terlihat seperti  versi  berorientasi  objek  dari  semua  fase klasik  pada  model  pengembangan  perangkat lunak. Karena object oriented sangat terjangkau, pengembang  dapat  terlibat  dalam  semua  fase, pelanggan dapat terlibat dalam tahap awal, yang membantu  pengembang  untuk  melakukan pekerjaan mereka, dan manajer tidak disingkirkan  dari  dunia  pengembang,  sehingga komunikasi  semakin  terjalin.  Tabel  1  berikut menjelaskan  gambaran  singkat  dari  metodologi Ripple  mengenai  artefak  apa  saja  yang dihasilkan  pada  setiap  fasenya.  Fase-fase  pada metodogi
Ripple meliputi Genesis,
Requirements,  Analysis,  Class  Specifiation,
Implemention, Testing, Deployment, dan Maintenance .
Pengertian Chatbot
Chatbot  adalah  karakter  bahasa  alami  yang berkomunikasi dengan penggunanya, atau orang- orang  yang  sedang  chatting  di  messenger,  web instan,  email, usenet ,  forum web ,  atau  bahkan melalui  komunikasi  suara  seperti  telepon. Chatbot  juga  kadang-kadang  disebut  chat  robot, bot , chatterbot , botchatting , chatterbox , V-Host , V-People , agent ,  dan  manusia virtual .  Sebuah chatbot dapat  dikaitkan  dengan  sebuah avatar , animasi  yang  juga  dapat  mencakup  sintesis
pidato  sehingga chatbot mungkin  muncul  lebih hidup  melalui  animasi virtual  reality dan  suara. Sebuah chatbot juga  dapat  memiliki  teknologi pengenalan  suara,  sehingga bot hanya  melalui teks. Chatbot memiliki botmaster, yaitu orang di belakang  layar  yang  bertanggung  jawab  untuk menciptakan
kepribadian
bot dan
melepaskannya  ke  tempat  umum  melalui internet. Membuat bot lebih seperti menciptakan karakter  untuk  sebuah  novel  atau  skenario daripada  seperti  menulis  sebuah  program komputer [24].

## Situs Pandorabots.com
Pandorabots.com  adalah  situs web bebas berbasis open-source yang  dapat  digunakan untuk  mengembangkan  dan  mempublikasikan chatbot di web. “Pandorabots  adalah komunitas terbesar chatbot di  internet”.  Sejak  Februari 2012  layanan  komunitas  gratis  Pandorabots adalah rumah bagi lebih dari 166.000 botmaster dan  201.000 chatbots dalam  berbagai  bahasa. Lebih dari 1,4 miliar interaksi percakapan terjadi antara  klien  dan  Pandorabots,  dan  jumlah  ini meningkat  cepat  (dapat  dilihat  di  dekat  bagian atas  tengah  halaman web Pandorabots). Pandorabots  digunakan  di  seluruh web – silahkan masukkan kata kunci "talk?botid=" (dan termasuk tanda kutip) ke dalam kotak pencarian google untuk perkiraan jumlah terbaru.
Pandorabots  sedang  dalam  pembangunan konstan dan memiliki komunitas yang aktif yang sangat  besar.  Pandorabots  mematuhi  standar terbuka  untuk  penerbitan  chatbot.  Untuk Pandorabots  sejauh  mungkin  sendiri  telah dibangun  dari  perangkat  lunak  open  source. Pandorabots  menggunakan  AIML  sebagai bahasa markup konten pengetahuan [25]. Untuk menggunakan layanan Pandorabots, hal pertama yang  perlu  dilakukan  adalah  mengunjungi  situs Pandorabots  pada  http://pandorabots.com  dan melakukan  pendaftaran  untuk  sebuah  akun. Setelah pendaftaran selesai dilakukan, kemudian Pandorabots  akan  memberikan  halaman  kontrol termasuk halaman training yang berfungsi untuk mengelola basis pengetahuan pada bot [24]. Setelah dilakukan training pada bot sehingga bot  tersebut  memiliki  pengetahuan,  maka  untuk memanfaatkan bot tersebut agar dapat digunakan pada  aplikasi  pada  pihak  ketiga  yaitu  dengan
cara  menggunakan  Pandorabots  APIyang diakses  pada http://www.pandorabots.com/ pandora/talk-xml dengan  memberikan  tiga parameter  melalui  method  POST  atau  GET, yaitu:
1) botid ,  merupakan  identitas  bot  yang  didapat setelah berhasil melakukan registrasi
2) input , yaitu teks yang diberikan kepada bot
3) custid , digunakan untuk
merekam percakapan  yang  berbentuk  teks  unik sebagai  identitas  pengguna  bot  agar percakapan dapat tetap pada konteksnya [24]

## AIML dan Unit-unit AIML
AIML ( Artificial Intelligence Markup
Language )  adalah  bahasa  pelengkap  XML  yang memungkinkan  user  untuk  meng- costumize suatu chatbot (memasukan knowledge ke dalam chatbot )  atau  bahkan  merancang  sendiri  suatu chatbot
dalam waktu singkat dengan
menggunakan teknologi free software A.L.I.C.E.. AIML
dikembangkan
oleh
komunitas Alicebot dan telah menjadi dasar dari Alicebot  pertama,  yakni  A.L.I.C.E.  Berikut adalah unit-unit terpenting dari AIML
1) <aiml> Merupakan  tag  yang  menandai  awal  dan akhir suatu dokumen AIML
2) <category> Merupakan  tag  yang  menandai  “unit pengetahuan” 3) <pattern> Digunakan untuk menyimpan pola sederhana yang sekiranya cocok dengan apa yang diketikkan oleh seorang pengguna pada Alicebot.  Dengan  kata  lain,  pattern merupakan  pertanyaan  hasil  masukan pengguna. Pattern dalam  bahasa  AIML sangatlah  sederhana  dan  hanya  terdiri  dari abjad,  angka,  karakter  spasi,  serta  simbol wildcard ‘_’ dan ‘*’
4) <template>
Berisi  respon  atau  jawaban  Alicebot terhadap  masukan  penguna.  Dalam  bentuk paling sederhana, template hanya terdiri dari teks datar. Namun umumnya, template dapat ditransformasikan ke dalam program komputer  yang  dapat  menyimpan  data, membuka  program  lain,  dan  melakukan beberapa tugas lainnya.
Selain  yang  disebutkan  di  atas,  terdapat  20 atau  lebih tag tambahan  yang  umumnya ditemukan dalam file AIML. Aplikasi A.L.I.C.E. memiliki knowledge yang  mencakup  sekitar 41.000 kategori.
Terdapat 2 (dua) tipe konteks opsional dalam AIML,  yakni  “that”  dan  “topic”.  Tag  <that> dalam  AIML  terletak  didalam  kategori  dan bertugas  untuk  menyimpan  jawaban  terakhir chatbot .  Hal  ini  penting  apabila chatbot mengajukan  pertanyaan  pada user .  Sedangkan tag <topic> terletak diluar kategori dan bertugas untuk  menyatukan  kelompok  kategori.  Sebagai catatan,  apabila  respon  terakhir chatbot adalah berupa  paragraf  (lebih  dari  satu  kalimat),  nilai “ that ”  akan  di-set  menjadi  kalimat  terakhir dalam  paragraf  tersebut.  Umumnya  aplikasi <that> digunakan dalam Yes/No Question .
Prestashop Prestashop adalah suatu platform perbelanjaan toko online yang gratis dan open- source .  Prestashop  sudah  digunakan  lebih  dari 125.000  toko online yang  aktif  pada  lebih  dari 180  negara  di  seluruh  dunia.  Software Prestashop  ringan,  cepat,  dan  sangat  fleksibel (www.prestashop.com/en/faq).  CMS  ini  cukup populer di dunia dan banyak yang menggunakannya. Untuk mengetahui bagaimana struktur  basis  data  Prestashop  yang  nantinya akan  diintegrasikan  dengan  EIVA,  dapat diunduh melalui alamat http://doc.prestashop.com/download/attachments /9404440/pdw-1.5-20130605.pdf.

## 3. ANALISIS DAN PERANCANGAN

## Kebutuhan
Edu4indo Interactive  Virtual  Assistant atau disingkat  dengan  EIVA,  merupakan  sebuah sistem berbasis chatbot yang berfungsi layaknya customer service
dimana penggunanya berinteraksi  melalui chatting .  Pengguna  yang dimaksud disini adalah siapapun yang menggunakan  atau  berinteraksi  dengan  EIVA. Selanjutnya disebut dengan customer . Customer meminta dan EIVA melayani layaknya customer service . Customer dapat mencari produk dengan kriteria  yang  diinginkannya  melalui  bertanya. Selain  itu, customer dapat  memesan  produk yang  diinginkannya  termasuk  pada  saat  proses
checkout .  Selain  itu,  EIVA  dapat  melayani konfirmasi  pembayaran  pada customer yang sudah  melakukan  proses  pembayaran  dan mampu  memberikan  informasi  status  pemesana customer .  Semua  kegiatan  tersebut  dilakukan oleh customer dan  EIVA  melalui  percakapan dengan  bahasa  alami  (melakukan  percakapan menggunakan bahasa Indonesia).
Semua  pesanan customer disimpan  sehingga pihak  perusahaan  dapat  mengetahui  detail customer berupa  produk  apa  saja  yang  sudah dipesan  beserta  alamat  dan  detail  pembayaran yang mendukung dalam proses transaksi. Semua daftar  pesanan  tersebut  dikelola  oleh  pegawai perusahaan dapat disebut juga dengan administrator. Administrator bertugas melakukan  validasi  pembayaran  jika  terdapat customer yang  sudah  melakukan  proses pembayaran. Setelah melakukan proses pengecekan,  administrator  dapat  mengubah status  pesanannya,  misalnya  dari  “Menunggu Validasi  Administrator”  ke  “Lunas,  Sedang Dikirim” atau status pesanan lainnya.
Diagram Use case Use case diagram disusun berdasarkan daftar actor dan  daftar use  case dan  disusun berdasarkan  hubungan  keduanya, use  case diagram sistem dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Use Case Diagram Sistem

## Perancangan Antarmuka
Sistem  EIVA  teridiri  dari  dua  tampilan utama,  yaitu  EIVA  untuk  customer/pelanggan, dan  untuk administrator .  Aplikasi  EIVA  untuk customer merupakan  aplikasi  yang  digunakan oleh customer dalam  pencarian  dan  pemesanan
produk. Oleh karena itu, kontrol utama yang ada dalam tampilannya terdiri dari:
1) Textbox , sebagai tempat untuk mengetikkan pertanyaan dari pelanggan 2) Response Box , digunakan untuk menghasilkan  respon  dari  pertanyaan  yang dikirim oleh pelanggan
3) Kotak  Ekspresi,  menghasilkan  berbagai ekspresi yang berbeda sesuai dengan respon yang diberikan agar lebih interaktif
Untuk  lebih  jelasnya,  rancangan  antarmuka EIVA  untuk customer dapat  dilihat  pada gambar  2.  Hanya  terdapat  satu  bagian tampilan,  tetapi  pada  bagian response  box dapat berubah-ubah.
Gambar 2. Rancangan Antarmuka EIVA untuk

## Customer
Selanjutnya  akan  dijelaskan  mengenai tampilan  untuk administrator .  Pada  tugas  akhir ini, sesuai judulnya mengenai integrasi situs web e-commerce dengan virtual assistant ,  maka tampilan  administrator  hanya  dibuat  dalam bentuk  sederhana.  Sehingga,  komponen  yang ditampilkan  dalam  antarmuka  EIVA  untuk administrator hanya berupa form untuk login dan tabel  berisi  daftar  pesanan,  dapat  dilihat  pada gambar 3 berikut.
Gambar 3. Rancangan Antarmuka EIVA untuk

## Administrator
Class Diagram Tahap Analisis EIVA  merupakan  kelas  utama  yang menggunakan  fungsi  dari  kelas  lain.  EIVA
menggunakan kelas Spellcheck untuk
membetulkan kesalahan pengetikan yang
dilakukan  pengguna  (pelanggan).  Kemudian menggunakan kelas Pandorabots untuk mengambil  teks  jawaban  polos  yang  terkadang berisi  kata  yang  diberi  tanda  khusus.  Kata tersebut merupakan nama fungsi untuk dipanggil dari  kelas FunctionList berbagai  fungsi  yang juga  terdapat  fungsi  yang  menggunakan  kelas lain, yaitu kelas Customer untuk mengelola data pelanggan,  dan  kelas Prestashop untuk menghubungkan  dengan  data  produk  bada  basis data CMS Prestashop yang masih menggunakan kelas MySQLConnector .  Kelas Customer memiliki  atribut  yang  berkaitan,  seperti  produk, alamat  pengiriman,  daftar  pesanan,  keranjang belanja  (cart)  dan  status  pesanan.  Kelas-kelas tersebut  diberi  nama Product , Order , Zone , Delivery , Carrier , OrderStatus ,  dan OrderCart dan  saling  berasosiasi.  Hasil  akhir  proses dikemas  pada  kelas Response beserta  masukan jawaban  yang  dibutuhkan  berupa regular expression yang  polanya  sudah  dipersiapkan pada  kelas ResgexPatternlist .  Gambar  4  berikut menunjukkan hasil class diagram tahap analisis.
Gambar 4. Class Diagram Tahap Analisis

## Arsitektur Sistem
Arsitektur  sistem  yang  digunakan  EIVA menggunakan  konsep three-tier . Customer , administrator dan botmaster yang menggunakan browser untuk  membuka  halaman web berada pada client  tier . Customer dan administrator terhubung  dengan  EIVA  melalui  internet. Customer dapat  juga  mencari  dan  memesan produk  melalui  halaman  web  Prestashop. Sedangkan botmaster mengelola AIML menggunakan  Pandorabots control  panel .
Aplikasi  EIVA  berjalan  di  dalam web  server , begitu juga dengan CMS Prestashop. Komponen pemroses  tersebut  berada  pada middle  tier dan mengolah  data  yang  terletak  pada data  tier . Perangkat  pada data tier meliputi  DBMS  untuk menyimpan  data  produk  dan  pesanan.  AIML interpreter menghasilkan respon berdasarkan file AIML  pada  server  Pandorabots.  Rancangan arsitektur  sistem  disajikan  dalam  bentuk deployment diagram pada gambar 5 berikut.
Gambar 5. Deployment Diagram Sistem EIVA

## Teknologi yang Digunakan
EIVA merupakan sebuah sistem berbasis web sehingga  teknologi  yang  digunakan  merupakan komponen yang mendukung dalam pengembangan  aplikasi web .  Pada  sisi client digunakan HTML dan javascript sebagai client- side  scripting dan  semakin  dipermudah  dalam proses pengembangannya dengan setelah menggunakan  jQuery.  Melalui browser yang digunakan customer ,  pengiriman  data  (yang berupa  pertanyaan)  dilakukan  melalui  AJAX sehingga  halaman  tidak  perlu reload dalam proses  percakapan  antara customer dengan
EIVA.  Kemudian  pertanyaan  tersebut  diproses pada sisi server menggunakan bahasa
pemrograman yang  mendukung server-side scripting , yaitu PHP. Bahasa pemrograman PHP memiliki fungsi yang dapat menghubungkan dan mengolah data menggunakan MySQL. PHP juga dapat  digunakan  untuk  mengambil  atau memanfaatkan web service , sehingga pertanyaan yang diberikan customer dapat diolah menggunakan PHP yang memanfaatkan
Pandorabots API.

## 4. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

## Penulisan Knowledge Base EIVA
Knowledge Base digunakan agar EIVA dapat menjawab  pertanyaan customer menggunakan bahasa  alami.  EIVA  menggunakan  AIML sebagai knowledge  base .  EIVA  hanya  memiliki pattern  sebagai  pertanyaan customer yang terbatas,  segingga  tidak  semua  pertanyaan  yang diberikan customer dapat dimengerti. Jika EIVA menemui  kondisi  dimana  pertanyaan  yang diberikan customer tidak  ada  atau  tidek  dikenal oleh  EIVA,  maka  secara default EIVA  akan menjawab  “Maaf,  saya  tidak  mengerti  maksud Anda”. Syntax AIML  yang  berbentuk  XML dikonversi  menjadi  tabel  agar  lebih  mudah dibaca.  Berikut  merupakan  daftar  pertanyaan yang  dikenal  dan  respon  yang  diberikan  EIVA. Pada  kode  1  berikut  merupakan  salah  satu contoh category pada  AIML  yang  digunakan EIVA.
<category> <pattern>cari * tentang *</pattern> <template> <think> <set name="lastcommand"> cari_kat_key</set> <set name="kategori"> <star index="1" /></set> <set name="keyword"> <star index="2" /></set> </think> <random> <li>OK, </li> <li>Baik.. </li> <li>Yup, </li> </random> Berikut hasil pencarian <star index="1" /> tentang <star index="2" /> [[search_products_by_category_and_keyword#<st ar index="1"/>|<star index="2" />]] </template> </category> Kode 1. Contoh Category pada AIML yang Digunakan EIVA
Diantara tag pattern terdapat  kalimat  “cari  * tentang  *”  yang  berarti,  EIVA  dapat  menerima pola  dengan  kata  pertama  “cari”,  kemudian diikuti  kata  atau  kalimat  apa  saja  sebelum  kata “tentang” yang diikuti kata atau kalimat apa saja.
Misalnya  “cari  buku  tentang  binatang  malam”. Respon  yang  dihasilkan  EIVA  berada  di  dalam tag template  selain  pada  tag  think.  Tag  think mengeksekusi syntax yang  ada  di  dalamnya, tetapi  tidak  dicetak.  Tag set menyimpan  kata atau kalimat yang dimasukkan ke dalam variabel dengan  atribut  name,  sehingga  variabel lastcommand berisi cari_kat_key ,  variabel kategori berisi kata pada pengganti tanda bintang (*) yang menggunakan tag star. Sehingga, sesuai contoh  sebelumnya,  variabel  kategori  berisi “buku”  dan  variabel keyword berisi  “binatang malam”. Tag random menghasilkan respon acak pada tag li . Setelah itu diikuti kalimat pengantar dan selanjutnya terdapat tanda “[[“ diikuti nama fungsi  yang  sudah  dipersiapkan.  Diantara  tanda “[[”  dan”]]”  terdapat  tanda  “#”  yang  dibuat untuk  membatasi  antara  fungsi  dengan parameter. Sedangkan tanda “|” diguakan untuk membatasi  parameter  yang  diberikan.  Sehingga dalam  kasus  ini,  Pandorabots  akan  memberikan jawaban  seperti  “Baik..  Berikut  hasil  pencarian buku tentang binatang malam [[search_products_by_category_and_keyword#b uku|binatang  malam]]”  yang  kemudian  akan dilakukan parsing pada kelas EIVA berdasarkan hasil respon tersebut.

## Implementasi Antarmuka
Gambar  6  berikut  merupakan  halaman  awal EIVA.  Saat  pengguna  ( customer )  membuka halaman EIVA, maka akan ditampilkan halaman dengan  satu textbox untuk  memasukkan  kalimat pertanyaan,  satu  kotak  diatasnya  untuk menampilkan  hasil  jawaban,  dan  satu  gambar wanita  dengan  berbagai  ekspresi  yang  dapat berubah-ubah sebagai bentuk ekspresi.
Gambar 6. Tampilan Awal EIVA
Gambar  7  menunjukkan  bagaimana  interaksi EIVA  dalam  melayani  pelanggan  untuk pencarian  produk.  Sedangkan  tampilan  EIVA saat  melayani  pemesanan  dapat  dilihat  pada gambar 8.
Gambar 7. Tampilan EIVA Saat Melayani Pencarian
Gambar 8. Tampilan EIVA Saat Melayani Pemesanan
EIVA  dapat  memiliki  berbagai  ekspresi. Gambar  9  dan  gambar  10  menunjukkan bagaimana  EIVA  memberikan  respon  saat berada  pada  kondisi-kondisi  tertentu.  Respon yang  dihasilkan  tidak  hanya  merubah  kalimat, tetapi  juga  dapat  menampilkan  berbagai  macam ekspresi wajah.
Gambar 9. Ekspresi EIVA Saat Proses
Gambar 10. Ekspresi EIVA Saat Terjadi
Ganguan

## Rencana Pengujian
Terdapat 6 use case yang digunakan sebagai acuan  pada  tahap  pengujian  ini,  yaitu  Mencari Produk, Memesan Produk, Konfirmasi Pembayaran,  Melihat  Status  Pesanan,  Melihat Daftar  Pesanan,  dan  Mengubah  Status  Pesanan. Rencana pengujian EIVA ditunjukkan pada tabel
1 berikut.
Tabel 1. Rencana Pengujian

## Pelaksanaan Pengujian
Pelaksanaan pengujian dilakukan dengan cara mengimplementasikan  rencana  pengujian  yang telah  disusun.  Tabel  2  hingga  tabel  7  berikut menunjukkan    hasil  pengujian  yang  telah dilakukan.
Tabel 2. Hasil Pengujian Pencarian Produk
Tabel 3. Hasil Pengujian Pemesanan Produk
Tabel 4. Hasil Pengujian Konfirmasi
Pembayaran
Tabel 5. Hasil Pengujian Melihat Status
Pembayaran
Tabel 6. Hasil Pengujian Melihat Pesanan

## Tabel 7. Mengubah Status Pesanan

## Evaluasi Pengujian
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  tabel  4.8 hingga 4.13 dapat dilihat bahwa pengujian yang telah  dilakukan  dapat  diterima.  Hasil  yang didapat dari pelaksanaan
pengujian
menunjukkan  kesesuaian  dengan  keluaran  yang diharapkan. Adanya kesesuaian tersebut merupakan  suatu  bukti  bahwa  sistem  berjalan sesuai  dengan  definisi  kebutuhan.  Sehingga, dalam  hal  ini  dapat  dinyatakan  bahwa  EIVA telah memenuhi syarat dan mampu untuk:
1) Mencari Produk
2) Memesan Produk
3) Konfirmasi Pembayaran
4) Melihat Status Pesanan
5) Melihat Daftar Pesanan
6) Mengubah Status Pesanan

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dalam pengerjaan  tugas  akhir  ini  adalah  dihasilkannya sistem  bernama  Edu4indo Interactive  Virtual Assistant (EIVA).  Sistem  ini  dapat  digunakan sebagai  alternatif  lain  dalam  pencarian  dan pemesanan  produk  pada  situs web  e-commerce yang  dalam  kasus  ini  milik  Edu4indo.com. EIVA berinteraksi
dengan customer menggunakan  bahasa  Indonesia  kemudian ditambah ekspresi yang
bervariasi
menjadikannya  semakin  interaktif  sehingga dapat berfungsi layaknya customer service .
5.1. Saran EIVA  menggunakan  AIML  sebagai  basis pengetahuannya. Semakin besar basis pengetahuannya,  semakin  banyak  pertanyaan yang  dikenalnya,  maka  akan  semakin  cerdas. Sehingga diharapkan botmaster dapat memperbanyak basis pengetahuan EIVA. Selain itu,  diharapkan  EIVA  dapat  menjadi  sebuah modul  Prestashop  yang portable,  customizable dan  fleksibel,  sehingga  dapat  digunakan  di berbagai toko online .

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Allan, Dennis. 2009. "System Analysis and
Design with UML" . Hoboken: Wiley.
[2] Aloysius, SW. 2011. "Website Super Canggih dengan Plugin jQuery Terbaik". Jakarta Selatan: Mediakita.
[3] Ariesto, HS. 2001. "Analisis dan Desain Berorientasi Objek". Yogyakarta: J&J Learing.
[4] Arulkumaran, Kumaraswamipillai. 2007. "Java/J2EE Job Interview Companion".: Lulu.com.
[5] Bayan, AS. 2007. "Chatbots: Are They Really Useful?": LDV-Forum.
[6] Bernd, Bruegge and Allen H, Dutoit , Eds. 2004. "Object Oriented Software Engineering Using UML, Pattern, and Java 2nd Edition". Munich: Pearson Education.
[7] Booch, G, et all. 2005. "The Unified Modelling Language User Guide 2nd Edition".: Pearson Education.
[8] C, Simon. 2012. "Advanced Web Technologies".: University of Westminster.
[9] Charles, MK. 2005. "The TCP/IP Guide: A Comprehensive, Illustrated Internet Protocols Reference".: No Starch Press.
[10] Eduardo, M. 2007. "Intelligent web navigation using virtual assistant". Granada: University of Granada.
[11] Frans. 2002. "Membuat Web Dinamis dan Interaktif dengan CGI". Yogyakarta:
Penerbit Andi.
[12] Ian, S. 2000. "Software Engineering 6th Edition". Jakarta: Erlangga.
[13] Joyce, C. 2002. "Natural Language Assistant: A Dialog System for Online Product Recommendation".: AI Magazine.
[14] Macrae, Callum. 2013. "Learning From Jquery". Sebastopol: O'Reilly.
[15] Martin, F. 2003. "UML Distilled: A Brief Guide to the Standard Object Modeling Language, Third Edition". Boston: Addison Wesley.
[16] Militiadis, DL and Naeve, Ambjorn , Eds. 2006. "Intelligent Learning Infrastructure for Knowledge Intensive Organizations: A Semantic Web Perspective".: Idea Group Inc.
[17] O’Docherty, Mike. 2005. "Object-Oriented Analysis and Design : Understanding System Development with UML 2.0". Chichester. England: John Wiley & Sons Inc.
[18] Oracle, Corp. (2012) MySQL. [Online]. http://dev.mysql.com
[19] Peranginangi, Kasiman. 2006. "Aplikasi Web dengan PHP dan MySQL". Yogyakarta: Penerbit Andi.
[20] Rajib, M. 2009. "Fundamentals of Software Engineering 3rd Edition". New Delhi: PHI Learning Private Limited.
[21] Richardson, L and S, Ruby , Eds. 2007. "RESTful Web Services". Sebastopol:
O'Reilly.
[22] S. Wallace, Richard. (2010, Dec.) Alicebot. [Online]. http://alicebot.blogspot.com/2010/12/integratin g-Pandorabots-with-third.html
[23] S. Wallace, Richard. 2005. "Be Your Own Botmaster".: ALICE A.I. Foundation.
[24] S. Wallace, Richard. (2010) Pandorabots. [Online]. http://www.pandorabots.com/botmaster/en/
[25] S. Wallace, Richard. 2009. "Parsing the Turing Test: Philosophical and Methodological Issues in the Quest for the Thinking Computer". The Anatomy of A.L.I.C.E. ed. Epstein, Robert , Roberts, Gary , and Beber, Grace , Eds. San Diego. United States of America: Springer.
[26] Samisa, A. 2008. "Restful PHP Web Services". Mumbai: PACKT Publishing.
[27] Schmuller, Joseph. 2004. "Sams Teach Yourself UML in 24 Hours". United States of America: Sams Publishing.
[28] Scott, W. Ambler. 2005. "The Elements of UML 2.0 Style". Cambridge: Cambridge University Press.
[29] Sylvia, Q , "A Chatbot-based Interactive Question Answering System," in Proceedings of The 11th Workshop on The Semantics and Pragmatics of Dialogue. Trento, 2007, vol. XI.