Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 592-602 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Pengembangan Sistem Layanan Informasi Berbasis Web dengan Memanfaatkan AI Pada ChatGPT
Aji Wahyu Budiman a , Agus Setiawan b , Setiya Nugroho c
a Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Magelang, ajiwahyu200798@gmail.com
b Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Magelang, setiawan@ummgl.ac.id
c Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Magelang, setiya@ummgl.ac.id
Submitted: 29-09-2023, Reviewed: 11-10-2023, Accepted 23-11-2023 https://doi.org/10.47233/jteksis.v5i4.1068

## Abstract
Artificial intelligence (AI) has become one of the major contributors to the development of technology in the current era. One example is chatbot technology. On November 30, 2022, the leading technology company, OpenAI, launched ChatGPT, a conversational AI. The focus of concern in this context is the information service in Tegalrejo Village Government, which does  not  have  an  online  information  platform,  causing  issues  such  as  the  service  being  individualized  and  not  widely distributed, making it ineffective. Accessing the service requires a visit to the village office, resulting in inefficiency. The aim of this research is to enhance the information service by developing a web-based information system utilizing AI through ChatGPT. The system development follows the prototype method with communication, planning, model design, prototype creation, and testing steps. The research results indicate that the developed system successfully meets user expectations. The system reflects high efficiency and effectiveness, with an average response time for short answers being approximately 1.99 seconds,  while  long  answers  require  an  average  time  of  12.04  seconds.  Additionally,  a  questionnaire  using  the  System Usability  Scale  (SUS)  method  involving  10  users  obtained  an  average  score  of  87,  indicating  an  "Excellent"  level  of satisfaction.
Keywords: Information Services, Artificial Intelligence, Chatbot, ChatGPT, Prototype

## Abstrak
Kecerdasan  buatan  (AI)  menjadi  salah  satu  penyumbang  utama  dalam  perkembangan  era  teknologi  saat  ini.  Salah  satu contohnya  adalah  teknologi chatbot .  Pada  tanggal  30  November  2022,  perusahaan  teknologi  terkemuka,  OpenAI, meluncurkan ChatGPT, sebuah AI dengan format percakapan. Masalah yang menjadi fokus dalam konteks ini adalah layanan informasi  di  Pemerintah  Desa  Tegalrejo  belum  memiliki  media  informasi online sehingga  timbul  masalah  yaitu  layanan tersebut masih tingkat individu dan belum tersebar luas sehingga tidak efektif serta untuk mengakses layanan tersebut harus ke kantor desa dan tidak bisa diakses cepat sehingga tidak efisien. Tujuan dari penelitian ini adalah meningkatkan layanan informasi tersebut dengan mengembangkan sistem layanan informasi berbasis web yang memanfaatkan AI pada ChatGPT. Pengembangan sistem ini melalui metode prototype dengan langkah-langkah komunikasi, perencanaan, perancangan model, pembuatan prototype , dan pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan berhasil memenuhi harapan pengguna dengan baik. Sistem ini juga mencerminkan efisiensi dan efektivitas yang tinggi, dengan rata-rata waktu respons  untuk jawaban pendek  sekitar  1,99 detik,  sementara  jawaban panjang  membutuhkan  rata-rata  waktu  12,04  detik. Selain itu, kuisioner dengan metode system usability scale (sus) yang melibatkan 10 pengguna, mendapatkan nilai rata-rata sebesar 87 yang menunjukan tingkat kepuasan “ Excellent ”. Kata Kunci: Layanan Informasi, Kecerdasan Buatan, Chatbot, ChatGPT, Prototype
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Dunia  pada  saat  ini  tengah  menghadapi  era teknologi  atau  biasa  disebut  revolusi  industri  4.0. Revolusi  ini  menyebabkan  perubahan  yang  cepat terhadap  segala  sektor  sehingga  memudahkan manusia  dalam  melakukan  berbagai  pekerjaan. Salah  satu  bidang  teknologi  yang  menjadi penyumbang  utama  dalam  era  teknologi  adalah bidang kecerdasan buatan. [1].
Kecerdasan  buatan  merupakan  salah  satu bentuk  teknologi  yang  mengalami  perkembangan sangat pesat di era modern ini. Kecerdasan buatan memungkinkan  mesin  berpikir  dan  membuat
keputusan  sendiri,  salah  satunya  adalah  teknologi chatbot . Chatbot atau  percakapan  dengan  robot adalah  aplikasi  kecerdasan  buatan  yang  dapat menyimulasikan  percakapan  cerdas  antar  manusia berdasarkan pengetahuan yang diberikan. [2].
OpenAI  yaitu  perusahaan  teknologi  asal  San Fransisco  California  [3].  OpenAI    melakukan penelitian  dengan  tujuan  mempromosikan  dan mengembangkan “kecerdasan buatan yang ramah” sehingga  bermanfaat  bagi  umat  manusia  secara keseluruhan.  Pada  tanggal  30  November  2022, OpenAI  meluncurkan  pratinjau  gratis  ChatGPT. [4].  OpenAI  juga  menyediakan  API  untuk
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 592-602
http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
mengakses  fitur  dan  fungsional  ChatGPT  secara langsung dari aplikasi anda [5].
ChatGPT adalah kecerdasan buatan yang cara kerjanya  memakai  format  percakapan.  Pengguna dapat memberi pertanyaan kepada jenis kecerdasan buatan  ini  dan  secara  otomatis  memperoleh jawaban  dalam  waktu  singkat.  Fitur  ini  juga  bisa disebut  sebagai chatbot .  [6].  ChatGPT  bisa menjawab  beragam  pertanyaan  dengan  jawaban tepat  dan  waktu  singkat  sehingga  memberikan kontribusi  dalam  menyediakan  layanan  informasi yang  dibutuhkan  masyarakat  dengan  efisien  dan efektif.
Perkembangan  sistem  layanan  informasi sudah  memasuki  banyak  bidang,  salah  satunya dikalangan  Pemerintah  Desa.  Adanya  layanan informasi bertujuan untuk mewujudkan Pemerintah Desa  yang  transparan  sehingga  memudahkan masyarakat  untuk  mencari  dan  mengetahui informasi tentang desa dengan mudah dan terbuka. [7].  Selain  memudahkan  masyarakat,  layanan informasi  juga  membantu  mendokumentasikan informasi maupun kegiatan Pemerintah Desa.
Desa Tegalrejo merupakan salah satu dari 21 desa di Kecamatan Tegalrejo, Kabupaten Magelang, Jawa Tengah. Desa Tegalrejo memiliki luas wilayah 227,69 km 2 dengan jumlah penduduk sebanyak 4.633 orang. Desa Tegalrejo juga seperti desa  lainnya  yaitu  memiliki  Pemerintah  Desa sendiri  maupun  memiliki  Kantor  Desa  sendiri. Kantor  Desa  Tegalrejo  beralamat  di  Jalan  Raya Magelang  Kopeng  Km  8,5  Tegalrejo  Magelang. Kantor  Desa  Tegalrejo  juga  memiliki  layanan masyarakat.  Layanan  masyarakat  ini  diurus  oleh satu  perangkat  desa  yaitu  Kasi  Pelayanan.  Salah satu  layanan  masyarakat  tersebut  yaitu  layanan informasi.
Namun layanan informasi di Pemerintah Desa Tegalrejo  belum  memiliki  media  informasi online sehingga  timbul  masalah  yaitu  penyampaian informasi masih tingkat individu dan tidak tersebar luas sehingga tidak efektif serta untuk mendapatkan informasi  tersebut  harus  ke  kantor  desa  dan  tidak bisa diakses cepat sehingga tidak efisien. Layanan informasi di Pemerintah Desa Tegalrejo yang hanya diurus oleh satu perangkat desa juga menimbulkan masalah.  Misalnya  ketika  pengurus  tersebut  tidak hadir  atau  ada  kegiatan  lain  yang  menyebabkan layanan  bisa  tutup  dan  tidak  bisa  diakses  saat  itu juga  sehingga  tidak  efisien.  Layanan  ini  setiap harinya  ada  sekitar  16  pengunjung  namun terkadang  terjadi  lonjakan  pengunjung  saat  ada acara  khusus  atau  situasional  sehingga  memiliki potensi mengganggu efisiensi layanan lainnya, jika pengunjung  harus  mengantri  maka  layanan  ini menjadi  tidak  efisien.  Selain  itu,  pengunjung terkadang  lupa  atau  salah  mengingat  informasi sehingga  kurang  efektif.  Layanan  informasi  ini
tentu  saja  kurang  efisien  dan  efektif.  Kemudian salah  satu  solusinya  adalah  pengembangan  sistem layanan informasi berbasis web dengan memanfaatkan AI pada ChatGPT.
Penerapan  sistem  informasi  berbasis  web adalah  salah  satu  contoh  penerapan  sistem informasi  yang  banyak  dilakukan.  Penggunaan aplikasi  berbasis  web  dikatakan  lebih  efektif  dan efisien karena adanya kemudahan dalam pengaksesan  dan  penyampaian  informasi  [8]. Aplikasi  yang  baik  tentu  saja  aplikasi  yang  dapat diakses  secara  cepat  dan real-time serta  memiliki jangkauan  luas  dan  memudahkan  pengguna  untuk mengakses aplikasi tersebut.
Pengembangan suatu sistem informasi dapat dilakukan dengan menggunakan metode Prototype . Prototype bukanlah sesuatu yang lengkap, tetapi sesuatu yang harus di evaluasi dan di modifikasi kembali [9]. Prototype merupakan salah satu model yang digunakan untuk menyimulasikan sebuah program oleh pengembang kepada pengguna untuk memahami program yang sesuai dengan kebutuhan pengguna tersebut [8]. Pengembangan sistem yang baik pada sebuah aplikasi yaitu sesuai kebutuhan pengguna sehingga memaksimalkan fungsionalitas.
Menurut Verma, (2023a) dalam penelitiannya yang  berjudul  “Integration  of  AI-Based  Chatbot (ChatGPT)  And  Supply  Chain  Management Solution  To  Enhance  Tracking  And  Queries Response”. Menyimpulkan bahwa integrasi antara ChatGPT  dengan  manajemen  solusi  rantai  pasok dapat  meningkatkan  pelacakan  dan  respons terhadap  pertanyaan  terkait  rantai  pasok  menjadi lebih  efisien,  efektif,  dan  transparan,  serta merupakan langkah penting menuju digitalisasi dan otomatisasi operasi rantai pasok. [10].
Menurut Verma, (2023b) dalam penelitiannya yang berjudul “Novel Study on AI-Based Chatbot (ChatGPT)  Impacts  on  the  Traditional  Library Management”.  Menyimpulkan  bahwa  integrasi antara  ChatGPT  dengan  perpustakaan  tradisional dapat meningkatkan pengalaman pengguna, meningkatkan efisiensi dan efektivitas keseluruhan dari layanan perpustakaan. Kemampuannya dalam memahami dan merespons pertanyaan secara alami, ChatGPT  dapat  memberikan  jawaban  yang  cepat dan  akurat  serta  membantu  pengguna  menjelajahi koleksi  dan  sumber  daya  perpustakaan  dengan mudah. [11].
Menurut
Alshurafat, (2023) dalam
penelitiannya  yang  berjudul  “The  Usefulness  and Challenges of Chatbots for Accounting
Professionals: Application on ChatGPT”. Menyimpulkan  bahwa  integrasi chatbot dalam bidang  akuntansi  dapat  memberikan  banyak manfaat seperti peningkatan efisiensi, akurasi, dan aksesibilitas. ChatGPT sebagai contoh dari chatbot
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 592-602
http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
P-ISSN : 2964-2132
telah membuktikan kemampuannya dalam menangani  pertanyaan-pertanyaan  akuntansi  yang kompleks dan memberikan informasi yang relevan dengan tepat waktu. [12].
Berdasarkan penjelasan dari beberapa penelitian diatas, penelitian ini memiliki fokus yang sama  yaitu  ChatGPT  sebagai chatbot tetapi  topik atau  konteksnya  berbeda.  ChatGPT  digunakan untuk  mendapatkan  jawaban  yang  tepat  dalam waktu  singkat  sehingga  meningkatkan  efektifitas dan efisiensi layanan informasi di Pemerintah Desa Tegalrejo serta fleksibel tidak menitikberatkan pada konteks  tertentu  seperti  penelitian  diatas.  Jawaban yang  diberikan  telah  dipastikan  oleh  sistem  yang berasal  dari  database  berdasarkan  artikel  yang paling  relevan.  Sistem  informasi  ini  berbasis  web untuk  media  informasi online -nya  sehingga meningkatkan efektivitas karena jangkauan informasinya lebih luas dan memudahkan mendapat informasinya serta meningkatkan efisiensi  karena  informasi  dapat  diakses  secara real-time .  Sistem  informasi  ini  menggunakan framework Codeigniter  yang  berbasis  bahasa pemrograman PHP serta HTML sebagai antarmuka, MySQL sebagai database, dan Javascipt agar  sistem  lebih  interaktif.  Pengembangannya dilakukan  menggunakan  metode prototype untuk memastikan fungsionalnya.
1.1. Landasan Teori 1.1.1. Sistem
Sistem adalah Serangkaian data atau lebih komponen yang saling terkait dan berinteraksi untuk  mencapai  tujuan  [13].  Sistem  adalah suatu jaringan kerja dari prosedur yang saling berhubungan, berkumpul bersama-sama untuk melakukan sasaran tertentu [14].

## 1.1.2. Layanan Informasi
Layanan  informasi  merupakan  suatu layanan  bimbingan  dan  konseling  yang memungkinkan  individu  menerima  dan memahami  berbagai  informasi  yang  dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan  keputusan  untuk  kepentingan individu  [15].  Layanan  informasi  merupakan salah satu teknik untuk memberikan berbagai macam-macam  informasi  guna  menambah wawasan dan mempermudah dalam pengambilan keputusan hidupnya [16].
1.1.3. Web
Web adalah halaman situs sistem informasi  yang  dapat  diakses  secara  cepat. Dengan  menggunakan  web,  pengguna  bisa leluasa  mengakses  website  menggunakan
beraneka  macam  gadget  seperti  pc,  laptop, smartphone , tablet , dan lain lain [17].

## 1.1.4. Codeigniter
CodeIgniter merupakan sebuah framework aplikasi  yang  akan  dibangun  berbasis  web yang  menggunakan  konsep  MVC  ( Model , View , Controller ). Framework ini  dapat menjadi tools bagi  seorang web  developer untuk  mengembangkan  suatu  situs  dengan lebih  mudah  karena  menyediakan resource yang lengkap [18].

## 1.1.5. OpenAI
OpenAI  yaitu  perusahaan  teknologi  asal San Fransisco California, dimana Elon Musk merupakan salah satu pendirinya [3]. OpenAI melakukan  penelitian  dengan  tujuan  untuk mempromosikan dan mengembangkan “kecerdasan buatan yang ramah” dengan cara yang  bermanfaat  bagi  umat  manusia  secara keseluruhan.  Pada  tanggal  30  November 2022,  OpenAI  meluncurkan  pratinjau  gratis ChatGPT. [4]. OpenAI juga menyediakan API untuk  mengakses  fitur  dan  fungsional ChatGPT  secara  langsung  dari  aplikasi  anda [5].
1.1.6. Kecerdasan Buatan
Kecerdasan
buatan merupakan pengembangan  dan  integrasi  dari  bidang elektronika,  ilmu  komputer  dan  matematika. Secara  sederhana,  sistem  dengan  kecerdasan buatan  dapat  melakukan  pekerjaan  seperti yang dilakukan oleh manusia, seperti berfikir, mengambil  keputusan,  melakukan  klasifikasi terhadap  suatu  keadaan  atau  mengestimasi keadaan di masa yang akan dating. [1].

## 1.1.7. ChatGPT
ChatGPT  atau  kepanjangan  dari Chat Generative Pre-Trained Transformer
merupakan sebuah chatbot kecerdasan buatan dengan bentuk berupa model bahasa generatif yang  menggunakan  teknologi transformer untuk  memprediksi  probabilitas  kalimat  atau kata  berikutnya  dalam  suatu  percakapan maupun  kalimat  perintah  dalam  bentuk  teks [19]. ChatGPT adalah kecerdasan buatan yang cara  kerjanya  memakai  format  percakapan. Pengguna  dapat  memberi  pertanyaan  kepada jenis  kecerdasan  buatan  ini  dan  secara otomatis  memperoleh  jawaban  dalam  waktu
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 592-602
http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
singkat.  Fitur  ini  juga  bisa  disebut  sebagai chatbot . [6].
1.1.8. Metode Prototype Prototype merupakan  bentuk  dasar  atau model awal dari suatu sistem atau subsistem.
Metode  ini  dilakukan  secara  bertahap,  yaitu dengan mengembangkan suatu prototype yang sederhana  terlebih  dahulu  baru  kemudian dikembangkan  dari  waktu  ke  waktu  sampai perangkat  lunak  selesai  dikembangkan  [20]. Prototype merupakan  metode  yang  dianggap mampu mempresentasikan pengguna terhadap sistem yang akan dibangun. Prototyping juga memungkinkan  adanya  perubahan,  baik penambahan  maupun  pengurangan  dalam proses pengembangan [21].

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode prototype .  Berikut  gambar  1  menunjukan  tahapan sistematis  dalam  pengembangan  sistem  informasi pada penelitian ini.
Gambar 1. Prosedur Penelitian [22]

## 2.1. Communication
Communication (komunikasi) dilakukan untuk  mengidentifikasi  tujuan,  kebutuhan,  dan harapan  terkait  website  dengan  cara  melakukan wawancara dan pengumpulan data. Hasil dari tahap ini  berupa  identifikasi  aktor,  dan  dari  identifikasi aktor tersebut dapat kita simpulkan kebutuhan data dari website ini.

## 2.2. Quick Plan
Quick  Plan (perencanaan  cepat)  dilakukan untuk  menentukan  fitur-fitur  utama  sebagai  solusi dari  kebutuhan  data  dari  website  yang  telah  ter- identifikasi.  Selanjutnya,  berdasarkan  identifikasi aktor  dan  penentuan  fitur-fitur  utama,  dapat  kita simpulkan  gambaran  interaksi  antara  aktor  dan fungsi-fungsi  dari  sistem  ke  dalam usecase diagram.
2.3. Modeling Quick Design
Modeling  Quick  Design (pemodelan  desain cepat) dilakukan untuk membuat sketsa atau desain awal  berupa  antarmuka  pengguna  dan  alur  sistem berdasarkan usecase  diagram yang  telah  dibuat pada tahap sebelumnya.
2.4. Construction of Prototype
Construction of Prototype (konstruksi prototipe) dilakukan untuk membuat desain website berdasarkan  sketsa  atau  desain  awal  yang  telah dibuat pada tahap sebelumnya.
2.5. Deployment Delivery & Feedback
Deployment Delivery & Feedback
(penyebaran, pengiriman, & umpan balik) dilakukan  dengan  meluncurkan  desain  website yang  telah  dibuat.  Kemudian  dilakukan  pengujian dan  evaluasi  serta  meminta  umpan  balik  dari pengguna.  Pengujian  dan  evaluasi  dilakukan dengan  metode black  box dan  pengujian  waktu, sedangkan  umpan  balik  dilakukan  dengan  metode system usability scale (sus) .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Communication
Hasil  dari  tahap  ini  berupa  identifikasi  aktor yang  dapat  dilihat  pada  tabel  identifikasi  aktor. Berikut tabel identifikasi aktor tersebut.
Tabel 1. Identifikasi Aktor Aktor Deskripsi Astadi Zaenudin Jenis Kelamin: Laki-laki
Usia: 49 Tahun Alamat: Wonosuko Rt 21 Rw 08 Peran: Sekretaris Tujuan : - Membagikan informasi secara online - Menulis dan mengelola informasi - Membuat dokumentasi informasi atau kegiatan Kebutuhan :
- Antarmuka untuk mengelola informasi
- Ada kamar-kamar untuk pengelompokan informasi - Bisa ditambahkan dokumen atau foto dokumentasi Harapan : - Memudahkan membagikan informasi secara online
- Memudahkan pengelolaan informasi
- Membantu dokumentasi informasi atau kegiatan Sholikhin Jenis Kelamin: Laki-laki
Usia: 51 Tahun Alamat: Wonosuko Rt 19 Rw 08 Peran: Pelayanan Tujuan: - Melayani layanan informasi - Menjawab pertanyaan pengguna - Mencatat atau mengelola pertanyaan Kebutuhan: - Pengganti atau staf tambahan untuk
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 592-602
http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
P-ISSN : 2964-2132
pelayanan informasi - Menu untuk melihat atau mengelola catatan pertanyaan Harapan: - Membantu pelayanan informasi - Membantu menjawab kebutuhan informasi - Membantu mencatat pertanyaan (kebutuhan informasi) Bayu Saputra Jenis Kelamin: Laki-laki Usia: 25 Tahun Alamat: Krajan Rt 04 Rw 02 Peran: Pengguna Tujuan: - Mencari atau menanyakan informasi yang dibutuhkan Kebutuhan: - Fitur untuk mencari atau menanyakan informasi Harapan: - Memudahkan mendapatkan informasi
Berdasarkan  identifikasi  aktor  diatas,  dapat kita simpulkan kebutuhan data meliputi data artikel (informasi),  data  riwayat  (riwayat  pertanyaan  dan jawaban),  data  kategori  (kategori  informasi),  data grup  (pengelompokan  informasi  berdasarkan kategori), data gambar (foto dokumentasi), dan data dokumen (berkas dokumentasi).

## 3.2. Quick Plan
Hasil  dari  tahap  ini  berupa  penentuan  fitur- fitur utama yang dapat dilihat pada tabel identifikasi fitur. Berikut tabel identifikasi fitur tersebut.
Tabel 2. Identifikasi Fitur Fitur Deskripsi Mengirim Pertanyaan Untuk  mengirim  pertanyaan  yang  akan dijawab oleh chatbot. Menilai Jawaban Untuk menilai jawaban dari chatbot. Melihat Artikel
Untuk melihat artikel informasi
Kelola Artikel Untuk menambah, mengubah, dan
menghapus artikel informasi. Melihat Grup Untuk melihat kumpulan  artikel  informasi berdasarkan kategori. Kelola Grup Untuk menambah, mengubah, dan menghapus pengelompokan artikel informasi. Lihat Gambar Untuk  melihat  gambar/foto  dokumentasi yang ada di website Kelola Gambar Untuk  menambah,  mengubah,  menghapus gambar/foto. Lihat Dokumen Untuk  mengunduh  dokumen  yang  ada  di website Kelola Dokumen Untuk  menambah,  mengubah,  menghapus dokumen. Kelola Riwayat Untuk  menambah,  mengubah,  menghapus riwayat.
Berdasarkan  identifikasi  aktor  dan  fitur-fitur yang  telah  ditentukan  sebelumnya,  dapat  kita simpulkan  gambaran  interaksi  antara  aktor  dan fungsi-fungsi  dari  sistem  ke  dalam usecase diagram . Berikut gambar usecase diagram tersebut.
Gambar 2. Usecase Diagram

## 3.3. Modeling Quick Design
Pada  tahap  ini,  penulis  akan  memusatkan perhatian pada fitur “Mengirim Pertanyaan”. Sketsa atau  desain  awal  berupa  antarmuka  pengguna  dan alur aplikasi sebagai berikut.
Gambar 3. Sketsa Tata Letak Standar
Gambar 4. Sketsa Konten Halaman Bertanya Langsung
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 592-602
http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
P-ISSN : 2964-2132
Gambar 5. Activity Diagram Bertanya Langsung
Komputasi  menentukan  informasi  bertujuan untuk menentukan artikel informasi paling relevan dengan pertanyaan. Pertama, sistem akan memecah pertanyaan  menjadi  kata-kata  individual  dan disimpan  pada  variabel  larik  “words”.  Kemudian tiap kata individual dipasangkan menjadi 2 kata dan disimpan  pada  variabel  larik  “wordPairs”. Kemudian  sistem  mengambil  semua  data  artikel dari  database  dan  disimpan  pada  variabel  larik “artikels”.  Setelah  itu,  sistem  melakukan perulangan untuk setiap data dalam “artikels”. Pada perulangan ini, sistem akan melakukan perulangan untuk setiap data dalam “words” dan “wordPairs”. Pada perulangan “words” dan “wordPairs” ini, jika ada  kesamaan  antara  data  dalam  “words”  dan “wordPairs”  dengan  data  dalam  “artikels”  maka meningkatkan nilai kecocokan. Setelah perulangan semua  data  dalam  “artikels”  selesai,  maka  data dalam “artikels” akan diurutkan dari nilai tertinggi. Kemudian  sistem  mengambil  data  artikel  dengan nilai tertinggi sebagai artikel paling relevan dengan pertanyaan.
Mengatur  permintaan  API  bertujuan  untuk mengoptimalkan cara berkomunikasi sistem dengan  penyedia  API.  Pertama,  sistem  telah mengatur url dan header API.  Kemudian  sistem akan  mengatur  pesan  permintaan  API  serta mengatur batasan jawaban permintaan API seperti struktur  jawaban,  panjang  jawaban,  dan  fokus jawaban,
Gambar 6. Sketsa Konten Halaman Beranda
Gambar 7. Sketsa Konten Halaman Artikle
Gambar 8. Sketsa Konten Halaman Kelola Artikel
Gambar 9. Sketsa Konten Halaman Grup
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 592-602
http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
P-ISSN : 2964-2132
Gambar 10. Sketsa Konten Halaman Kelola Grup
Gambar 11. Sketsa Konten Halaman Kelola Gambar
Gambar 12. Sketsa Konten Halaman Kelola Dokumen
Gambar 13. Sketsa Konten Halaman Kelola Riwayat

## 3.4. Construction of Prototype
Hasil  dari  pembuatan  desain  website  berupa antarmuka pengguna sebagai berikut.
Gambar 14. Tata Letak Standar
Gambar 15 . Konten Halaman Bertanya Langsung
Gambar 16. Konten Halaman Beranda
Gambar 17. Konten Halaman Artikel
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 592-602
http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
P-ISSN : 2964-2132
Gambar 18. Konten Halaman Kelola Artikel
Gambar 19. Konten Halaman Grup
Gambar 20. Konten Halaman Kelola Grup
Gambar 21. Konten Halaman Kelola Gambar
Gambar 22. Konten Halaman Kelola Dokumen
Gambar 23. Konten Halaman Kelola Riwayat

## 3.5. Deployment Delivery & Feedback
Pengujian  dan  evaluasi  sistem  dilakukan dengan menggunakan metode pengujian black box dan  pengujian  waktu.  Sedangkan  umpan  balik dilakukan  dengan  menggunakan  metode system usability scale (sus).
Tabel 3. Pengujian Black Box Fitur Skenario Pengujian Ekpetasi Pengujian Hasil 1 Menanyakan informasi yang akan dijawab oleh chatbot. Mendapat jawaban chatbot Lulus 2 Menilai jawaban dari chatbot. Penilaian berubah. Lulus 3 Melihat data artikel. Melihat data artikel. Lulus 4 Menambah data artikel. Data artikel bertambah Lulus Mengubah data artikel Data artikel berubah Lulus Menghapus data artikel Data artikel terhapus Lulus 5 Melihat data grup Melihat data grup Lulus 6 Menambah data grup Data grup bertambah Lulus Mengubah data grup Data grup bertambah Lulus Menghapus data grup Data grup terhapus Lulus 7 Melihat gambar/foto yang telah dikelola. Melihat gambar/foto yang telah dikelola. Lulus 8 Menambah data gambar. Data gambar bertambah Lulus Mengubah data gambar Data gambar berubah Lulus Menghapus data gambar Data gambar terhapus Lulus 9 Mengunduh dokumen yang telah dikelola. Dokumen terunduh. Lulus 10 Menambah data dokumen. Data dokumen bertambah Lulus Mengubah data dokumen Data dokumen berubah Lulus
Menghapus data dokumen Data dokumen terhapus Lulus 11 Menambah data riwayat. Data riwayat bertambah. Lulus
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 592-602
http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
P-ISSN : 2964-2132
Mengubah data riwayat Data riwayat berubah Lulus Menghapus data riwayat Data riwayat terhapus Lulus
Pada  tabel  3  diatas  dapat  kita  simpulkan bahwa  hasil  dari  pengujian black  box yaitu  lulus sesuai skenario pengujian dan ekspetasi pengujian.

## Tabel 4. Pengujian Waktu Pada Fitur Mengirim Pertanyaan
Pertanyaan Pengguna Ter- jawab Jumlah Kata dari Jawaban Waktu Proses siapa kepala desa tegalrejo Ya 6 2.21 detik kepala desa tegalrejo siapa? Ya 6 1.79 detik apakah agung itu kepala desa? Ya 7 1.89 detik kepala desa tegalrejo itu agung? Ya 7 2.08 detik sotk desa tegalrejo Ya 78 11.83 detik desa tegalrejo sotk nya Ya 72 12.25 detik istri kepala desa tegalrejo siapa Tidak 11 1.72 detik siapa istri kepala desa tegalrejo Tidak 12 2.08 detik
Pada  tabel  4  diatas  dapat  kita  simpulkan bahwa  semakin  panjang  jawaban  maka  semakin banyak  waktu  yang  diperlukan  untuk  menjawab pertanyaan pengguna. Jawaban terpanjang ada pada pertanyaan “sotk desa tegalrejo” yaitu 78 kata yang memerlukan  waktu  11,83  detik.  Sedangkan jawaban  terpendek  ada  pada  pertanyaan  “kepala desa tegalrejo siapa” yaitu 6 kata yang memerlukan waktu  1,79  detik.  Rata-rata  waktu  untuk  jawaban pendek yaitu 1,99 detik. Sedangkan rata-rata waktu untuk jawaban panjang yaitu 12,4 detik. Sedangkan rata-rata waktu untuk jawaban tidak diketahui yaitu 1,90 detik.

## Tabel 5. Kuisioner dengan Metode SUS
No Pertanyaan Kuisioner 1 Saya merasa website ini mudah untuk digunakan
2 Saya merasa perlu membiasakan diri dalam menggunakan website ini
3 Saya merasa orang lain mudah dalam menggunakan website ini
4 Saya merasa perlu bantuan dalam menggunakan website ini
5 Saya merasa fitur-fitur website ini mudah ditemukan
6 Saya merasa fitur-fitur website ini sulit dipahami
7 Saya merasa fitur-fitur website ini sangat membantu
8 Saya merasa ada fitur website ini yang tidak diperlukan
9 Saya merasa fitur-fitur website ini berjalan
semestinya 10 Saya merasa ada fitur website ini yang perlu diperbaiki atau ditingkatkan Tabel 6. Responden Kuisioner dengan Metode SUS
No Responden 1 Astadi Zaenudin 2 Sholikhin 3 Bayu Saputra 4 Cipto Purwanto 5 Zuzun Suntari 6 Siti Fatimah 7 Sugiyanto 8 Syarofah 9 Melati 10 Fajar Wisnu
Tabel 7. Hasil Kuisioner dengan Metode SUS No Hasil Hitung Q 1 Q 2 Q 3 Q 4 Q 5 Q 6 Q 7 Q 8 Q 9 Q 10 1 3 3 4 3 3 3 4 4 4 3 2 4 3 3 3 4 3 4 3 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4 5 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 6 3 3 3 1 3 2 4 4 4 3 7 4 3 3 3 3 4 4 4 4 4 8 3 3 3 1 3 2 3 3 4 3 9 4 3 3 3 3 3 4 3 3 4 10 4 3 4 3 3 4 4 3 3 4 Tabel 8. Nilai Kuisioner dengan Metode SUS No Jumlah Hasil Hitung Nilai (Jumlah x 2,5) 1 34 85,0 2 35 87,5 3 40 100,0 4 37 92,5 5 38 95,0 6 30 75,0 7 36 90,0 8 28 70,0 9 33 82,5 10 35 87,5
Pada  tabel  8  diatas,  dapat  kita  simpulkan bahwa  kuisioner  dengan  metode system  usability scale  (sus) yang  melibatkan  10  pengguna, mendapatkan nilai rata-rata sebesar 87.
Berdasarkan  gambar  24  dibawah,  nilai  87  ini diberikan grade  scale  B yang  menunjukan  tingkat kepuasan “ Excellent” .
Gambar 24. Nilai System Usability Scale (SUS) [23]

## SIMPULAN
Pengembangan sistem ini yaitu menggunakan chatbot dengan  memanfaatan  AI  pada  Chatgpt untuk menjawab pertanyaan pengguna berdasarkan informasi  artikel  paling  relevan  yang  telah ditentukan  oleh  sistem.  Batasan  jawaban  seperti
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 592-602
http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
struktur  jawaban,  panjang  jawaban,  dan  fokus jawaban  juga  telah  ditentukan  oleh  sistem.  Hasil kinerja  tiap  fiturnya  yaitu  lulus  sesuai  skenario pengujian  dan  ekspetasi  pengujian.  Hasil  ini  juga mencerminkan efisiensi dan efektivitas yang tinggi, dengan  rata-rata  waktu  respon  untuk  jawaban pendek  sekitar  1,99  detik,  sementara  jawaban panjang membutuhkan rata-rata waktu 12,04 detik. Selain  itu,  kuisioner  dengan  metode system usability scale (sus) yang melibatkan 10 pengguna, mendapatkan  nilai  rata-rata  sebesar  87  yang menunjukan tingkat kepuasan “ Excellent ”.
Penulis  juga  memberi  saran  sebagai  acuan untuk  pengembangan  selanjutnya  yaitu  dengan menggabungkan  beberapa  informasi  artikel  yang relevan sebagai referensi untuk menjawab pertanyaan  pengguna  atau  dengan  menambahkan fitur  agar  pengguna  dapat  mengatur  batasan jawaban  sendiri.  Selain  itu  desain  antarmuka mungkin perlu diperbaiki agar lebih sesuai dengan keinginan pengguna.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  kepada  pihak-pihak  yang  telah memberikan  dukungan,  bantuan,  saran  dan masukan  sehingga  penelitian  ini  dapat  terlaksana dan terselesaikan dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y.  Devianto  dan  S.  Dwiasnati,  “Kerangka  Kerja Sistem  Kecerdasan  Buatan  dalam  Meningkatkan Kompetensi  Sumber  Daya  Manusia  Indonesia,” InComTech:  Jurnal  Telekomunikasi  dan  Komputer , vol. 10, no. 1, hlm. 19–24, Apr 2020.
[2] V.  R.  Prasetyo,  N.  Benarkah,  dan  V.  J.  Chrisintha, “Implementasi  Natural  Language  Processing  Dalam Pembuatan  Chatbot  Pada  Program  Information Technology Universitas Surabaya,”
Jurnal TEKNIKA , vol. 10, no. 2, hlm. 114–121, Jun 2021.
[3] G. Gumelar, “Catatan Editor: Menavigasi Tantangan dan Menciptakan Peluang, Peran Vital Ilmu Psikologi di  Era  Kecerdasan  Buatan,” Jurnal  Penelitian  dan Pengukuran Psikologi: JPPP , vol. 12, no. 1, hlm. 1–4, Apr 2023.
[4] B.  D.  Waluyo,  E.  Astrid,  D.  Mulyana,  dan  B.  M.  T. Pakpahan,  “Chatgpt  Untuk  Mendukung  Pencarian Topik  Skripsi  di  Fakultas  Teknik  Universitas  Negeri Medan,” Jurnal  Teknologi  Informasi  &  Komunikasi dalam Pendidikan , vol. 10, no. 1, Jun 2023.
[5] W.  Rachbini,  T.  Evi,  dan  Suyanto, Pengenalan ChatGPT  Tips  dan  Trik bagi  Pemula , 1 ed.  Serang  - Banten: CV. AA. Rizky, 2023.
[6] M. G. An’ars, N. Hendrastuty, Damayanti, dan A. D. Putra,  “Perancangan  Teks  Promosi  UMKM  Sikop Arrum  Batik  Menggunakan  Program  Berbasis  AI ChatGPT,” Jurnal  Pengabdian  Kepada  Masyarakat (JPKM)  TABIKPUN ,  vol.  4,  no.  1,  hlm.  11–18,  Mar 2023.
[7]
S.  K.  S.  Yuanita,  Yaswinda,  dan  M.  A.  Movitaria, “Evaluasi  Model  Cipp  Program  Diklat  Berjenjang Tingkat  Dasar  Untuk  Meningkatkan  Kompetensi
Pendidik  Anak  Usia  Dini  Di  Kota  Payakumbuh,” Jurnal Inovasi Penelitian , vol. 2, no. 10, hlm. 3427– 3440, Mar 2022.
[8] H.  I.  T.  Simamora,  “Perancangan  Sistem  Informasi Penjualan  Cv  Mitra  Tani  Menggunakan  Metode Prototype,” JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) , vol. 6, no. 2, hlm. 173–178, Apr 2020.
[9] R. Aditya, V. H. Pranatawijaya, dan P. B. A. A. Putra, “Perancangan  Teks  Promosi  UMKM  Sikop  Arrum Batik Menggunakan Program Berbasis AI ChatGPT,”
Jurnal  Pengabdian  Kepada  Masyarakat  (JPKM) TABIKPUN , vol. 4, no. 1, hlm. 11–18, Jun 2023.
[10] M.  Verma,  “Integration  of  AI-Based  Chatbot (ChatGPT) And Supply Chain Management Solution To  Enhance  Tracking  And  Queries Response,” Int  J Sci Adv Res Technol , vol. 9, no. 2, Feb 2023.
[11] M.  Verma,  “Novel  Study  on  AI-Based  Chatbot (ChatGPT)  Impacts  on  the  Traditional  Library Management,” International  Journal  of  Trend  in Scientific  Research  and  Development  (IJTSRD) ,  vol. 7, no. 1, Feb 2023.
[12] H.  Alshurafat,  “The  Usefulness  and  Challenges  of Chatbots  for  Accounting  Professionals:  Application On ChatGPT,” SSRN 4345921 , Feb 2023.
[13] A.  Fikri  Sallaby  dan  I. Kaned, “Perancangan  Sistem Informasi  Jadwal  Dokter  Menggunakan  Framework Codeigniter,” Jurnal Media  Infotama ,  vol.  16, no. 1, hlm. 48–53, Feb 2020.
[14] Y. Anggraini, D. Pasha, Damayanti, dan A. Setiawan, “Sistem  Informasi  Penjualan  Sepeda  Berbasis  Web Menggunakan  Framework  Codeigniter,” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI) , vol. 1, no. 2, hlm. 64–70, Des 2020.
[15]
E.  Fitriani  dan  Azhar,  “Layanan  Informasi  Berbasis Focus Group Discussion (FGD) dalam Meningkatkan Kepercayaan Diri Siswa,” Analitika: Jurnal Magister Psikologi UMA , vol. 11, no. 2, hlm. 82–87, Des 2019.
[16] N.  N.  Nindya,  A.  Kiswantoro,  dan  R.  Hidayati, “Layanan  Informasi  Melalui  Media  Animasi  Untuk Meningkatkan  Kematangan  Karir  Peserta  Didik,” Jurnal Prakarsa Paedagogia , vol. 2, no. 2, Des 2019.
[17] K. Anita, E. R. Susanto, dan A. D. Wahyudi, “Aplikasi Lowongan Pekerjaan Berbasis Web Pada Smk Cahaya Kartika,” Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi , vol. 1, no. 1, hlm. 75–80, Jun 2020.
[18] H.  Sulistiani,  Setiawansyah,  dan  V.  H.  Saputra, “Penerapan Codeigniter Dalam Pengembangan Sistem Pembelajaran  Dalam  Jaringan  Di  SMK  7  Bandar Lampung,” Jurnal CoreIT , vol. 6, no. 2, Des 2020.
[19] C. M. Sugiarto, “Literature Review: Tax, Economic, and Business Articles,” Center for Open Science , Apr 2023.
[20] N.  Putri,  N.  A.  Prabowo,  dan  R.  A.  Widyanto, “Implementasi Metode Prototyping pada Perancangan Aplikasi  Electronic  Ticket  (E-Ticket)  berbasis Android,” Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika) , vol. 3, no. 2, hlm. 62–68, Nov 2019.
[21] A.  Fikriyya  dan  R.  T.  Dirgahayu,  “Implementasi Prototyping  dalam  Perancangan  Sistem  Informasi Pendar Foundation Yogyakarta,” AUTOMATA , vol. 1, no. 2, Jun 2020.
[22] N.  T.  S.  Saptadi,  F.  Sampe,  dan  P.  Chyan,  “Desain Tata Kelola Sampah Menuju Smart City Menggunakan  Paradigma  Model  Prototype  Berbasis Green  Technology,” E-JURNAL  JUSITI:  Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi , vol. 8, no. 1, hlm. 12–20, Apr 2019.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 592-602
http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
P-ISSN : 2964-2132
[23] M.  Hafizh  Hamdanuddinsyah,  M.  Hanafi,  dan  P.
Sukmasetya,  “Perancangan  UI/UX  Aplikasi  Buku Online  Mizanstore  Berbasis  Mobile  Menggunakan User Centered Design,” Journal of Information System Research (JOSH) , vol. 4, no. 4, hlm. 1464–1475, Jul 2023.