## Implementasi Chatbot Menggunakan Dialogflow dan Messenger Untuk Layanan Customer Service
Pada E-Commerce
Chaulina Alfianti Oktavia 1
Sistem Informasi, STIKI Malang Jl. Raya Tidar No.100, Karangbesuki, Kec. Sukun, Kota Malang, Jawa Timur 65149 E-mail : chaulina@stiki.ac.id 1

## Abstract
Customer  service  is  one  of  the  most  important  supporters  of  business  processes.  with  the  customer  service, consumers  will  easily  get  service  regarding  product  information  needed.  so  we  need  a  service  system  that  is  fast  and responsive in responding to consumers. service system that has now evolved along with technological advances is a bot system.  bot  or  called chatbot is  an artificial  intelligence  technology  that  provides  response  or  interaction  with  users via text or voice messages. in this study, chatbot technology was designed using dialog flow consisting of agent, intent and training  phrase.  Then  the  trial  is  done  by  using  messenger.  The  test  results  show  that  the  chat  bot  system  was successfully designed to provide a response to the user based on the questions asked. The Chat bot is able to provide responses by adjusting the words contained in the training phrases.

## Keywords : artificial intelligence, chatbot,  dialogflow

## Abstrak
Customer service merupakan salah satu pendukung terpenting dalam proses bisnis. dengan adanya customer service  maka  konsumen  akan  dengan mudah  mendapatkan  pelayanan mengenai  informasi  produk  yang  dibutuhkan. sehingga  dibutuhkan  sistem  layanan  yang  cepat  dan  tanggap  dalam  memberikan  respon  kepada  konsumen.  sistem layanan yang saat ini telah berkembang seiring dengan kemajuan teknologi adalah sistem bot. bot atau disebut dengan chatbot merupakan teknologi artificial intelligence yang memberikan respon atau interaksi dengan user melalui pesan teks maupun suara. pada penelitian ini, teknologi chatbot dirancang dengan menggunakan  dialogflow yang terdiri dari agent,  intent dan training  phrase. selanjutnya  dilakukan  uji  coba  dengan  menggunakan messenger. Hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  sistem  chatbot  berhasil  dirancang  untuk  memberikan  respon  kepada  pengguna  berdasarkan pertanyaan yang diberikan. Chatbot mampu memberikan respon dengan menyesuaikan kata-kata yang terdapat pada training phrase.
Kata Kunci: artificial intelligence, chatbot,  dialogflow

## I. PENDAHULUAN
Pada  era  digital  saat  ini  segala  transaksi dilakukan  secara  online.  Pembeli  dan  penjual mendapatkan ruang tidak terbatas untuk memperjualbelikan  barang  dan  jasanya.  Seiring dengan  kemajuan  teknologi  dari  3.0  ke  4.0, segala sesuatu bersaing secara cepat khususnya pada  layanan  transaksi  yang  dilakukan  oleh penjual kepada pembeli.  Pelayanan  yang diberikan  oleh  suatu  bidang  usaha  kepada pelanggan  atau  disebut Customer Service sebagai  salah  satu  ujung  tombak  dalam membangun  kepuasaan  terhadap  keluhan  atau permasalahan(Rousan,2018).
Salah  satu  penerapan customer service adalah pada layanan e-commerce.  E-Commerce atau  elektronik  commerce  merupakan  proses transaksi  bisnis  yang  terjadi  dalam  jaringan elektronik(Almilia, 2009). E-commerce memberikan  manfaat  bagi  perusahaan  yaitu meningkatkan  target  pasar  karena  dengan adanya  transaksi  online, customer di  seluruh dunia dapat mengakses dan melakukan
transaksi.  Selain  itu  dengan  adanya  e-commerce dapat menurunkan biaya operasional perusahaan, meningkatkan  supply  management  dan customer loyalty.
Customer  loyalty sebagai  salah  satu manfaat  E-commerce    dapat  dibangun  dengan pelayanan terbaik yang diberikan oleh perusahaan khususnya  pada  layanan customer service dalam menanggapi  keluhan  dan  saran  dari customer . Sistem layanan yang cepat dan tanggap dibutuhkan dalam pelayanan customer service . Seiring  dengan  perkembangan  teknologi khususnya  artificial  inteligence,  saat  ini  telah dikembangkan teknologi Chatbot. Chatbot merupakan  suatu  algoritma  dan  pemrograman untuk  memberikan  respon  atau  interaksi  dengan user melalui pesan teks maupun suara (Albayrak,2018).  Untuk  memberikan  respon  maka digunakan  platform    NLP  (Natural  Language Processing) yang disebut Dialogflow.
Dialogflow merupakan platform untuk pengembangan chatbot berdasarkan bahasa alami manusia.  Dialogflow,  sebuah  framework  yang dapai  diintegrasikan  dengan  platform  messenger
social  media  seperti  facebook,  line,  whatsapp, telegram  dan  google  assistant  (Milton,2018). Permasalahan  yang  sering  ditemui  terkait layanan customer service adalah  keterbatasan waktu  dalam  pelayanan,  kecepatan  merespon pertanyaan  pelanggan,  kurang  efektif  dalam pengelolaan pesanan serta kebutuhan pemantauan  informasi  dalam  pegiriman  barang. Akibat  dari  permasalahan  tersebut  adalah menurunnya  pelanggan  tetap  atau  bisa  disebut ( Customer loyal)  sehingga  berpengaruh  dalam omset penjualan e-commerce.
Berdasarkan permasalahan tersebut maka perlu  dilakukan  penelitian  mengenai  teknologi chatbot  yang  mampu  menggantikan  layanan customer  service dalam  memberikan  informasi secara responsif.

## II. KAJIAN PUSTAKA 2.1  Chatbot
Chatbot  (bot)  merupakan  salah  satu teknologi artificial  inteligence berbasis  audio  dan teks yang mampu mensimulasikan cara berperilaku  dan  berbicara  layaknya  manusia sebagai  mitra  percakapan.    Respon  yang diberikan  oleh  chatbot  tergantung  dari kata  kunci input yang  dimulai. Chatbot akan membalas kata kunci  dengan  pola  yang  paling  mirip  dari  basis data tekstual.
Komponen  chatbot  terdiri  dari  program utama  (bot)  dan  brain  file.  Botprogram  berfungsi untuk mengakses input dari pengguna selanjutnya  melakukan  parsing  dan  meneruskan ke  brain  file  sehingga  menghasilkan  respon. Komponen  Bot  program  terdiri  dari scanner dan parser. Kosakata,  kepribadian  dan  pengetahuan ( knowledge) disimpan  dalam  brain  file.  Semakin banyak  pengetahuan yang dimiliki chat bot maka akan  semakin  besar  ukuran  file  dari  brain  file tersebut (Rudiyanto, 2005)

## 2.2  Dialogflow
Dialogflow meruapkan sebuah platform yang menyediakan layanan Natural Language Processing (NLP) dan Natural Language
Understanding (NLU).    Layanan  tersebut  fokus pada
interaksi manusia dan komputer menggunakan  bahasa  alami  (NLP)  dan  fokus terhadap analisa semantik (NLU)(Komawar,2014). Natural Language Processing (NLP)
bertujuan untuk memproses pengetahuan secara alami dari sebuah kalimat , susunan dan arti dari kata-kata dalam kalimat tersebut. Dengan adanya layanan  Natural  Language  Processing  (NLP) dapat  meningkatkan  pengetahuan  chatbot  untuk lebih memahami maksud dari pertanyaan pengguna.
Sedangkan layanan
Natural Language
Understanding (NLU) bertujuan untuk memproses
pengetahuan  berdasarkan  analisa  semantik  dari suatu kalimat.
Teknologi dialogflow sampai saat ini mendukung  20  bahasa,  salah  satuna  adalah Bahasa Indonesia. Namun untuk bahasa Indonesia memiliki  dukungan  lebih  sedikit  dibanding  dengan bahasa lainnya contohnya adalah bahasa Inggris.
Gambar 1. Alur proses Dialogflow
Alur  proses  Dialogflow  dimulai  dari  pengguna yang  mengirimkan  request  berupa  teks  ataupun suara  ke  dalam  platform  Dialogflow,  kemudian query atau permintaan tadi akan diproses di dalam intents  untuk  memetakan  permintaan  tersebut  dan tindakan  apa  yang  harus  dilakukan.  Selanjutnya apabila  terdapat  informasi  tambahan  yang  akan diberikan  sebagai  response,  platform  ini  akan mengirimkan  fullfillment,  ini  akan  mendapatkan informasi  dari  sumber  daya  luar.  Lalu  pengguna akan  mendapatkan  jawaban  dari  pertanyaan tersebut.
Pada  langkah  awal  developer  akan  membuat sebuah Agent yang  akan  digunakan  sebagai modul.  End-user  atau  pengguna  yang  akan memanfaatkan  layanan  chatbot  yang  sudah terintegrasi  dengan  platform  Dialogflow  akan menanyakan sesuatu. Permintaan dari end-user ini akan diteruskan ke dalam Agent yang telah dibuat oleh  developer.  Di  dalam Agent atau  modul  inilah permintaan  yang  datang  akan  diproses.  Agar Agent dapat  memahami  maksud  dari  permintaan yang  dikirim, Agent perlu  memiliki  beberapa sampel  atau  data  latih  yang  berkaitan  dengan pertanyaan  tersebut.  Oleh  karena  itu  developer perlu  mendefinisikan  terlebih  dahulu  pertanyaan- pertanyaan  yang  akan  memiliki  kesamaan  dengan pertanyaan  yang  dikirim  end-user.  Semakin banyak variasi pertanyaan yang didefinisikan maka akan  sangat  membantu  sistem  untuk  menentukan jawaban  yang  tepat  untuk  dikirimkan  sebagai jawaban pertanyaan (Hakim,2019).

## 2.3  Messenger
Messenger adalah  media  atau  perangkat lunak yang dapat mempermudah komunikasi antar pengguna smartphone atau kegiatan berkomunikasi dalam dunia  internet  secara langsung oleh sesama pengguna pada waktu yang bersamaan  (Ayun,2016).  Messenger  digunakan khususnya  oleh  platform  social  media  dalam mempermudah  pengguna  untuk  mengirimkan pesan  pribadi.  Contoh  messenger  yang  marak digunakan  adalah  facebook  messenger,  LINE,

## WeChat, Whatsapp, Gtalk dll.

## III. METODE PENELITIAN

## 3. 1 Analisis Sistem
Penggalian informasi secara rinci dilakukan dengan  melakukan  penguaraian  terhadap  data- data ke dalam komponen-komponen yang dibutuhkan untuk membangun sebuah sistem agar memperoleh  hasil  sesuai  dengan  kebutuhan  yang diperlukan.
Gambar 3.1 Alur sistem chatbot
Tahap  pertama  adalah  mengidentifikasi sistem yang terdiri dari user, agent dan intent. User sebagai aktor yang memberikan masukan. Selanjutnya  masukan  dari user akan  diterima  oleh Agent yang berfungsi sebagai modul yang memiliki beberapa sample data latih yang berkaitan dengan pertanyaan  atau  masukan user. Agent terdiri  dari intent dan entities. Setelah  diterima  oleh agent ,  selanjutnya intent mendefinisikan  struktur  bahasa  masukan atau  percakapan  yang  diterima  dan  melaksanakan tugas  yang  akan  dilakukan  berdasarkan  frasa tertentu.

## 3. 2 Perancangan Conversational Flow
Conversational  flow  adalah  suatu  aliran percakapan  yang  terdapat  di  dalam  chatbot. Conversational  flow  berfungsi  untuk  memberikan aturan baku antara chatbot dan customer . Sebelum customer memperoleh  kebutuhannya  maka  harus melalui tahap-tahap untuk ke proses tersebut.
Gambar 3.2 Perancangan Conversational Flow
Perancangan  conversational  flow  dimulai
dengan  mengumpulkan  data  status  percakapan yang  umum  dilakukan.  Contohnya    adalah  ketika customer menanyakan status pesanan atau melakukan pemesanan produk. Selanjutnya dilakukan  penerapan intent ke  modul agent yang telah dibuat.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Implementasi Conversational Flow Menu Conversational flow menu melakukan penanganan  percakapan  yang  berkaitan  dengan pertanyaan seputar menu yang tersedia.
Gambar 4.1 Bot awal
Percakapan  diawali  dengan customer yang memulai pembicaraan dengan kata “halo”. Selanjutnya  agent  akan  merespon  sesuai  respon yang ditentukan dalam intent.
Gambar 4.2 Bot Menu
User  menanyakan  info  menu  yang  tersedia selanjutnya agent akan merespon dengan memberikan informasi menu yang tersedia.

## 4.2 Implementasi Conversational Flow Status Pesanan
Conversational flow status pesanan melakukan  penanganan  percakapan  yang  berkaitan dengan  status  pesanan  berdasarkan  nomor  order. Customer mendapat  info  status  pesanan  dari  bot berdasarkan nomor order yang dimasukkan.
Conversational flow menu Conversational flow status pesanan Conversational flow tanya produk dan melakukan pemesanan
Gambar 4.3 Status Pesanan
Conversational  flow  status  pesanan dapat  dicek  dengan  melakukan  pengecekan berdasarkan nomor order.
Gambar 4.4 status order dengan nomor
Bot akan
memberikan respon berdasarkan masukan user yang telah dicocokkan  dengan training  phase atau  data training yang terdapat pada intent.
Gambar 4.5 status order dengan nomor Pada conversational flow status pemesanan  terdapat  kondisi  true  dan  false. Kondisi  true  apabila customer memiliki  nomor
order,  dan  kondisi  false  apabila customer tidak memiliki nomor order.
4.3  Implementasi  Conversational  Flow Tanya produk dan melakukan Pesanan
Gambar 4.6 Status Tanya produk Bot akan memberikan respon berdasarkan masukan user berupa  konfirmasi  pesanan berdasarkan menu yang tersedia.
Gambar 4.7 status proses pemesanan Pemesanan selanjutnya diproses berdasarkan kondisi true atau false. Bot memberikan  respon  terkait  informasi  pembayaran sehingga pesanan dapat diproses.

## V. KESIMPULAN
Teknologi  chatbot  mampu  memberikan respon  atas  masukan user berdasarkan  kosa kata yang telah disimpan pada training prhase di dalam  intent  yang  terdapat  pada  dialogflow. Dengan  menggabungkan  teknologi agent,  intent dan training  phrase dapat  menghasilkan  sebuah bot  yang  selanjutnya  dapat  diintegrasikan  dalam berbagai platform khususnya platform messenger.  Pada  penelitian  ini  telah  berhasil melakukan  implementasi    teknologi  chatbot menggunakan  dialogflow  dan  messenger  yang dapat  memudahkan customer dalam  menerima informasi  dari customer  service berupa  bot  yang secara  cepat  memberikan  respon  berdasarkan masukan user. Semakin  banyak  data training
phrase yang  disimpan  maka  hasil  respon semakin tepat

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Albayrak,  Naz,  Aydeniz  Özdemir,  and  Engin Zeydan.  "An  overview  of  artificial  intelligence based  chatbots  and  an  example  chatbot application." 2018 26th Signal processing and communications applications conference (SIU). IEEE, 2018.
[2]  Almilia,  S.L,  2009,  Penerapan  E-Commerce sebagai upaya PeningkatanPersaingan Bisnis. Jurnal, STIE Perbanas. Surabaya
[3]  Ayun,  Primada  Qurrota. "Penggunaan  Instant Messanger  Dan  Komunikasi  Interpersonal Remaja." Jurnal Ilmu Sosial 15.2: 111-120.
[4]  Kerly  Alice,  Hall  &  Bull  Susan  Phill.  Bringing chatbots  into  education:  Towardsnatural language negotiation of open learner  models. Knowledge-BasedSystems  20  (2007)  177 – 185. 2006.
[5]  Komawar,  O.,  Thakar,  P.,  Shetty,  R., Bartakke,  A.,  &  Desai,  P.  M.  (2015).  An Internet  Relay  Chat  Bot  using AIML.
International Journal
of Science and Research, 4(10), 2014 –2016
[6]  Milton, R., Hay, D., Gray, S., Buyuklieva, B., & Hudson-Smith,  A.  (2018,  March).  Smart  IoT and Soft AI. In Living in the Internet of Things: Cybersecurity of the IoT-2018 (pp. 1-6). IET.
[7]  Oupraxay,  A.,  &  Diego,  S.  (2010,  June), Android  Based  Mobile  Order  Management System  Paper  presented  at  2010  Annual Conference & Exposition, Louisville,
Kentucky. https://peer.asee.org/15822
[8]  Rousan,  Ramzi,  M.,  Mohamed,  B.,  2010. Customer  Loyalty  and  the  Impacts  ofService Quality:  The  Case  of  Five  Star  Hotels  in Jordan. Int. J. Hum. Soc.Sci. 886 –892.