## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1505

## Perancangan Chatbot Menggunakan Dialogflow Natural Language Processing (Studi Kasus: Sistem Pemesanan pada Coffee Shop)
Albert Yakobus Chandra 1 , Didik Kurniawan 2 , Rahmat Musa 2
1 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 albert.ch@mercubuana-yogya.ac.id, 2 didikboy96@gmail.com, 3 kangmusa518@gmail.com
Abstrak −Beberapa  kasus  yang  sering  dialami  pada  suatu  instansi  tertentu  seperti  UMKM  adalah  seringnya  seorang staff/karyawan dalam memberikan pelayanan informasi dan transaksi yang dilakukan secara manual kepada pelanggan yang berkaitan dengan kegiatan usaha tersebut. Siklus ini selalu berulang dari pelanggan yang satu dengan yang lain. Dampaknya apabila terjadi kondisi dimana terdapat antrian yang cukup ramai maka beban kerja staff/karyawan akan semakin tinggi dan resiko  terjadi  kesalahan  pada  transaksi  pun  akan  meningkat.  Perkembangan  teknologi  informasi  dalam  bidang artificial intelligence dalam era industri 4.0 saat ini berkembang dengan sangat pesat. Salah satunya adalah Machine Learning - Natural Language Processing (NLP) yang merupakan salah satu ilmu yang berfokus pada bagaimana komputer dapat memahami dan mengerti bahasa manusia dan dapat memberikan respon. Oleh karena itu pada penelitian ini akan dibangun system chatbot yang dapat melayani pelanggan dalam memberikan informasi dan melakukan transaksi secara otomatis. Chatbot ini dibangun dengan memanfaatkan tools  Dialogflow dari  Google. Chatbot yang  dibangun  dapat  berkomunikasi,  menerima  dan  menyimpan transaksi  dengan  pelanggan.  Hasil  yang  diharapkan  adalah system  chatbot ini  dapat  menjadi  alternatif  yang  dapat diimplementasikan pada berbagai usaha untuk memberikan pelayanan yang lebih baik bagi pelanggan.
Kata Kunci: Chatbot, Dialogflow, Machine Learning, Natural Language Processing, Artificial Intelligence
Abstract −Some cases that are often experienced at a particular institution such as Micro Enterprise are often a staff / employee in providing information services and transactions that are carried out manually to customers related to these business activities. This cycle always repeats from one customer to another. The impact if there are conditions where the queue of customer that is quite crowded than the workload of staff/employees will be higher and the risk of error in transactions will be high too. The development of information technology in artificial intelligence on 4.0 industry era is moving forward. One of them is Machine Learning - Natural Language Processing (NLP) which is one of the sciences that focuses on how computers can understand the human  language  and  response  to  it.  Therefor  in  this  research  a  chatbot  system  will  be  builtin  providing  information  and conducting transaction with the customers. This chatbot will be develop using the Dialogflow tools provided by Google. This Chatbot that was build expected to be an alternative that can be implemented in various bussines to provide better service for customers.
Keywords : Chatbot, Dialogflow, Machine Learning, Natural Language Processing, Artificial Intelligence

## 1. PENDAHULUAN
Artikel  Perubahan  dunia  kini  tengah  memasuki  era  revolusi  industri  4.0  atau  revolusi  industri  dunia  keempat dimana  teknologi  informasi  telah  menjadi  basis  dalam  kehidupan  manusia.  Segala  hal  menjadi  tanpa  batas ( borderless ) dengan penggunaan daya komputasi dan data yang tidak terbatas ( unlimited ), karena dipengaruhi oleh perkembangan  internet  dan  teknologi  digital  yang  masif  sebagai  tulang  punggung  pergerakan  dan konektivitas manusia  dan  mesin.  Era  ini  juga  akan  mendisrupsi  berbagai  aktivitas  manusia  dalam  berbagai  bidang,  seperti Pendidikan, budaya, pemerintahan maupun bisnis [1].
Perkembangan  teknologi  saat  ini  telah  memberikan  pengaruh  yang  sangat  besar  bagi  dunia  teknologi informasi dan telekomunikasi. Munculnya beragam aplikasi memberikan pilihan dalam peningkatan kinerja suatu perusahaan atau UMKM, baik yang berbasis desktop, mobile maupun web . Peningkatan keakurasian serta efisiensi informasi dalam pemanfaatan teknologi komputer tentu lebih menjanjikan daripada penggunaan tenaga manusia secara manual. Hal ini karena sifat teknologi komputer yang otomatis dalam pekerjaannya.
Artificial  Intelligence sudah  dikenal  mulai  tahun  1950an  dicetuskan  oleh  Alan  Turing.  Alan  Turing menciptkana  suatu  tes  yang  dinamakan Turing  Test . Turing  Test merupakan  test  kecerdasan  dalam  mesin komputer  yang  menunjukkan  bahwa  seorang  manusia  tidak  mampu  membedakan  jawaban  mesin  dan  manusia lainnya saat diberikan pertanyaan yang sama sehingga kecerdasannya dapat diukur setara dengan manusia [2].
Coffee shop merupakan tempat ramai yang sering dikunjungi oleh setiap orang yang ingin menghabiskan waktunya  untuk  bersantai  dan  berbincang-bincang  maupun  menyelesaikan  tugas  pribadi,  dimana  pengunjung dapat  memesan  minuman  dan  makanan  sesuai  yang  diinginkan.  Pelanggan  yang  datang  harus  terlebih  dahulu memesan lewat  kasir untuk  mendapatkan pesanan yang diinginkan, dari  situlah terjadi proses transaksi  dimana staff/pelayan mencatat pesanan yang diajukan oleh pelanggan, setelah proses transaksi selesai barulah pelanggan mencari tempat duduk yang di inginkan. Dalam melayani pelanggan terkadang customer service harus melayani para  pelanggan  secara  manual  satu  persatu.  Keterbatasan  tenaga  manusia  tentu  akan  menghambat  efektifitas berjalannya  bisnis.  Bila  terjadi  proses  antrian  yang  ramai  staff/karyawan  biasanya  kewalahan  dalam  melayani pelanggan karena banyaknya pesanan yang diterima sehingga membuat kesalahan yang tidak diinginkan. Misalnya kesalahan dalam pencatatan pesanan, kesalahan penentuan meja pelanggan dan sebagainya, belum lagi jika terjadi situasi dimana pelanggan bingung dan lama dalam pemilihan pesanan, ini tentu akan menimbulkan dampak berupa

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1505
antrian  yang  panjang  dan  lama.  Oleh  karena  itu  diperlukannya  suatu  sistem  teknologi  berbasis  AI  ( Artificial Intelligence ) yang dapat melayani pelanggan tanpa harus membuang waktu dan tenaga. Pemilihan system  chatbot sebagai  prasarana  informasi  dan  transaksi  pada  sebuah  industry  UMKM akan lebih memudahkan dalam manajemen pelayanannya, karena sifat otomatis chatbot dalam penyampaian informasi dan transaksi dari mesin kepada pelanggan secara realtime. Dalam  pengembangan system chatbot sendiri,  pengembang  akan  melatih  computer  dalam  memahami bahasa manusia sekaligus memberikan respon yang sesuai berdasarkan pertanyaan seputar infomasi dan transaksi yang di  sampaikan oleh pelanggan. Pengembang  dalam system chatbot ini tidak hanya sebatas pada pelayanan informasi  dan  transaksi  saja,  tetapi  juga  memberikan  keunikan  pada  pesan-pesan  yang  akan  di  tampilkan  pada system chatbot ini. Hal ini bertujuan agar pelanggan terhibur dan tidak merasa jenuh dengan bahasa-bahasa yang ditampilkan oleh system chatbot ini.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Pendekatan Penelitian
Menurut Sugiyono, metode penelitian adalah cara ilmiah yang digunakan peneliti untuk mendapatkan data dengan tujuan dan kegunaan tertentu [3]. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan adalah dengan metode pendekatan deskriptif kualitatif. Penelitian kualitatif adalah penelitian yang menggunakan latar alamiah dengan maksud untuk memahami  fenomena  tentang  apa  yang  dialami  oleh  subjek  penelitian  secara  holistik  (utuh),  dengan mendeskripsikan data dalam bentuk kata-kata dan bahasa, dan dengan memanfaatkan berbagai metode alamiah [4]. Dalam penelitian kualitatif data yang dikumpulkan bukan berupa angka-angka melainkan data tersebut berasal dari  naskah  wawancara,  catatan  lapangan,  dokumen  pribadi,  catatan  memo,  gambar (foto)  dan  dokumen  resmi lainnya [5].

## 2.2 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data dapat diperoleh secara langsung dari contoh kasus yang diteliti. Sumber data di dalam penelitian  merupakan  factor  yang  sangat  penting,  karena  sumber  data  akan  menyangkut  kualitas  dari  hasil penelitian. Oleh karenanya, sumber data menjadi bahan pertimbangan dalam penentuan metode pengumpulan data. Sumber  data  terdiri  dari  data  primer  dan  data  sekunder  [6].  Tahapan  pengumpulan  data  yang  digunakan  pada penelitian ini antara lain:
1. Studi Literatur
Studi literatur dilakukan guna mendapatkan data sekunder yang merupakan sumber data secara tidak langsung yang di dapatkan oleh pengumpul data, misalnya melalui orang lain atau lewat dokumen. Sumber data sekunder digunakan  untuk  mendukung  informasi  yang  didapatkan  dari  sumber  data  primer  yaitu  dari  bahan  pustaka literatur,  penelitian  terdahulu,  buku,  laporan-laporan  kegiatan  yang  diadakan  oleh  perpustakaan  dan  lain sebagainya [7].
2. Studi Lapangan
Studi lapangan dilakukan guna mendapatkan data primer yang merupakan sumber data secara langsung yang di dapatkan oleh pengumpul data [7]. Studi ini dilakukan dengan cara mengunjungi tempat yang berhubungan dengan contoh kasus yang akan diteliti. Dalam studi ini pengumpulan data yang dilakukan meliputi: a. Wawancara
Wawancara  adalah  salah  satu  pengumpulan  data  yang  dilakukan  di  lapangan,  cara  ini  dilakukan  guna mendapatkan data-data yang berkaitan dengan proses informasi dan transaksi yang terjadi di tempat pelaku usaha café. Adapun narasumber yang akan diwawancarai meliputi manajer, staff dan pelanggan.
b. Observasi
Observasi  adalah pengumpulan data yang dilakukan dengan cara pengamatan secara langsung di tempat pelaku usaha café, dengan sasaran objek adalah staff/karyawan dan pelanggan.

## 2.3 Chatbot
Chatbot adalah  program,  perangkat  lunak,  yang  menggunakan  bahasa  pemrosesan  alami  ( Natural  Language Processing ) dalam sebuah pertanyaan dan sistem jawab ( system QA: sistem tanya jawab) [9]. Chatbot merupakan suatu  program  komputer  yang  melakukan  percakapan  dengan  menggunakan  metode  auditori  atau  tekstual. Umumnya  program  ini  dibangun  untuk  meyakinkan  atau  mensimulasikan  bagaimana  manusia  bisa berperilaku sebagai mitra percakapan. Chatbot bisa menginterprestasikan serta memberi tanggapan dengan berbagai macam input manusia, seperti yang sudah dibahas di atas bahwa sebenarnya bots tersebut bekerja dengan memindai kata kunci dalam input, setelah itu dibalas dengan kata kunci yang paling cocok atau bisa pula dengan pola kata yang paling  mirip  dari  basis  data  tekstual.  Jadi,  jika  pengguna  mengirim  suatu  permintaan  maka bots tersebut  akan mengirim kembali respon secara spesifik yang berdasarkan pada query yang dikirim [10]. Chatbot bekerja dengan mengartikan pesan yang diberikan oleh pengguna, kemudian memproses maksud dari pesan tersebut, selanjutnya menentukan dan mengeksekusi apa yang perlu chatbot lakukan berdasarkan perintah dari pengguna, dan terakhir menyampaikan hasil dari eksekusi program kepada pengguna [11].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1505

## 2.4 Natural Language Processing
Natural  Language  Processing (NLP)  memungkinkan  mesin  ke  mesin  atau  interaksi  manusia  ke  mesin menggunakan bahasa alami terkait manusia [12]. Disiplin ini difokuskan pada mempelajari kemampuan komputer untuk memahami dan memproses bahasa manusia untuk selanjutnya menghasilkan tanggapan darinya. Beberapa metode adalah digunakan untuk memahami kata-kata dan niat dari pengguna yang ada berkomunikasi dalam suatu konteks: dari pencarian teks yang sederhana pola dalam pesan pengguna ke artifisial yang lebih canggih teknik kecerdasan diterapkan pada bahasa manusia [13].

## 2.5 Metode Pengembangan Perangkat Lunak
Metode yang digunakan adalah SDLC ( System Development Life Cycle ) dengan model pengembangan waterfall . Model Waterfall merupakan salah satu  model pengembangan perangkat  lunak yang ada di dalam model  SDLC ( Sequencial Development Life Cycle ) [8]. Seperti ditujukan pada gambar berikut:
Gambar 1. Model waterfall
Adapun penjelasan mengenai tahapan-tahapan pada model waterfall adalah sebagai berikut: 1. Requirement Analysis
Tahap requirement  analysis adalah tahap interaksi  intensif  antara  analisis system  chatbot dengan  komunitas pemakai sistem ( end-user ). Pada tahap ini pengembangan sistem diperlukan komunikasi yang bertujuan untuk memahami chatbot yang diharapkan oleh end-user dan batasan dari chatbot tersebut.
2. System Design
Design system merupakan tahap lanjutan setelah analisis kebutuhan, pada siklus pengembangan sistem. Pada tahap  ini  dibuat  suatu  gambaran  dan  rancang  bangun  yang  jelas  dari system  chatbot agar  nantinya  dapat dilanjutkan kedalam proses pengkodean program. Pada proses ini berfokus pada desain dari conversation flow dan flowchart .
3. Implementation
Implementation adalah  tahap  lanjutan  setelah design  system , implementation adalah  tahapan  dimana design system dirancang kedalam bentuk program aplikasi.
4. Verification/Testing
Di tahap ini dilakukan penggabungan unit-unit yang sudah dibuat dan dilakukan pengujian. Ini dilakukan untuk mengetahui apakah chatbot yang dibuat telah sesuai dengan desain dan fungsinya. Di tahap ini juga dilakukan pengecekan apakah masih terdapat kesalahan pada desain sistemnya.
5. Maintenance
Maintenance adalah tahap akhir dari model waterfall . Pada tahap ini program sudah dalam bentuk jadi dan siap dijalankan serta  dilakukan pemeliharaan.  Pemeliharaan termasuk dalam memperbaiki   kesalahan yang tidak ditemukan pada langkah sebelumnya.

## 2.6 Dialogflow
Dialogflow merupakan platform untuk  membuat bot ,  dimana platform ini  mencocokan  kata  dari request user kemudian  diolah  oleh  “ Agent ” Machine  Learning lalu  memberikan  umpan  balik  kepada user dengan response dan output data dengan format JSON.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dialogflow menggunakan Google Machine Learning untuk mengolah request user yang masuk, Dialogflow juga mendukung  30  bahasa  diantaranya,  bahasa  inggris,  hindi, jepang,  korea,  indonesia,  dan  lainnya.  Dialogflow merupakan web apps yang bisa digunakan oleh siapa saja, baik developer ataupun bukan developer sekalipun, tidak  perlu  coding  untuk  membuat  aplikasi chatbot yang  sederhana.  Dialogflow  juga  menyediakan  integrasi dengan code yang dibuat oleh pengguna dengan memakai layanan Cloud Functions for Firebase , Dialogflow akan mengirim HTTP Request dalam JSON kepada Cloud untuk mengintegrasikannya [14]. Berikut gambar dari alur kerja pada API Dialogflow.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1505
Gambar 2. Alur Kerja Dialogflow
Beberapa Fitur Dialogflow 1. Create Agent
Merupakan modul NLU ( Natural Language Understanding ), digunakan untuk manajemen flow conversation . Yang harus dilakukan untuk  membuat agent adalah dengan masuk ke situs http://dialogflow.com, lalu  pada dashboard menuju ke console ( Go to Console ). Setelah itu login menggunakan akun Google, lalu situs akan mengarahkan halaman untuk membuat bot kemudian akan ditujukan pada halaman console tempat konfigurasi bot [14].
2. Create Intent
Intents merupakan fitur yang digunakan untuk mengenali apa yang user inginkan, dalam intents akan dibuat apa yang user katakan dan aksi apa yang seharusnya diambil. Intent memiliki beberapa komponen diantaranya adalah Training Phrases dimana tempat untuk menginputkan kata maupun kalimat yang akan dikatakan oleh user , walau tidak ada dalam list Machine Learning Model akan mendeteksi kalimat user dan mencocokan dari beberapa kalimat contoh yang telah  dibuat sebelumnya, kedua Actions and Parameters ini merupakan fitur yang digunakan untuk mendefinisikan suatu kata kedalam suatu aksi yang berisi entity dan parameter value dari Actions , ketiga Response merupakan kalimat yang akan diterima oleh user berdasarkan kalimat yang diterima, dan  yang  terakhir Context merupakan  fitur  untuk  menyimpan  informasi  dari  percapakan  sebelumnya  untuk dilanjutkan  ke  dalam  percakapan  selanjutnya  [14].  Berikut  daftar intent dalam  perancangan chatbot untuk kasus Coffee Shop ini:
Tabel 1. Intent Intent 1 Intent 2 Intent 3 Default Welcome Intent Default Fallback Intent Menu Order_Drink Follow-Up Intent: Order_Drink – Yes Follow-Up Intent: Order_Drink_Yes - Delivery Follow-Up Intent: Order_Drink_Yes - Pick-Up Follow-Up Intent: Order_Drink – No Order_Snack Follow-Up Intent: Order_Snack – Yes Follow-Up Intent: Order_Snack_Yes - Delivery Follow-Up Intent: Order_Snack_Yes – Pick-Up Follow-Up Intent: Order_Snack – No
3. Create Entities
Entities merupakan fitur yang digunakan untuk mengambil parameter value dari query yang dikirim oleh user . Entities dibagi  menjadi  tiga  yaitu,  pertama System  Entities merupakan entites yang  dibuat  langsung  oleh Dialogflow seperti @sys.time, @sys.date, @sys.email, @sys.phone-number , dan masih banyak lagi, kedua. Developer Entities merupakan entities yang dibuat oleh developer sendiri, dan ketiga User Entites merupakan entities yang dibuat berdasarkan session id dari user seperti barang yang pernah dibeli user atau playlist dari user [14]. Pada perancangan chatbot ini, peneliti manambah beberapa entities untuk memenuhi parameter value tambahan yang antara lain @menu, @drink, @snack, @flavor, @milk-type, @iced, @no_meja, @topping, @delivery_pick-up dan @size .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1505
Adanya conversational flow bertujuan agar percakapan antara chatbot dan pelanggan memiliki aliran dan aturan yang baku. Pelanggan akan bertanya mengenai sesuatu, namun sebelum keinginan pelanggan dipenuhi harus ada langkah-langkah yang harus dilalui. Berikut gambar alur kerja dari conversation flow untuk chatbot coffee shop ini.
Gambar 3. Conversation Flow
System chatbot memiliki dua respon yang berbeda terkait dengan inputan user experience , antara lain: a. Default Fallback , yaitu respon chatbot terkait pertanyaan-pertanyaan user seputar topik permasalahan.
b. Non-Default Fallback , yaitu respon chatbot terkait pertanyaan-pertanyaan user diluar topik permasalahan.

## 3.1 Alur Kerja Sistem
Flowchart system merupakan  bagan  yang  menunjukan  alur  kerja  atau  apa  yang  sedang  dikerjakan  didalam percakapan secara keseluruhan dan menjelaskan urutan dari prosedur-prosedur yang ada dalam sistem percakapan user - bot . Adapun untuk flowchart dari sistem chatbot ini dapat dilihat pada gambar berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1505

## 3.2 Implementasi
3.2.1 Default Welcome Intent
Default welcome intent adalah proses awal dimana user pertama kali memulai chatbot atau memberikan sapaan kepada chatbot , lalu ‘ bot ’ akan memberi respon yang sesuai dengan training phrases . Misal: ‘Hai’ atau ‘hallo’. Seperti ditujukan pada gambar berikut:
Gambar 5 . Default Welcome Intent

## 3.2.2 Default Fallback Intent
Default fallback intent adalah proses dimana user memberikan respon yang tidak terdapat pada intent , lalu ‘ bot ’ akan memberi respon berupa pesan error kepada user . Misal: ‘Jam berapa’ atau ‘bisa pesan tiket pesawat gak’. Seperti ditujukan pada gambar berikut:
Gambar 6 . Default Fallback Intent

## 3.2.3 Menu
Menu adalah proses dimana user memberikan kalimat yang berhubungan dengan konteks menu, lalu ‘ bot ’ akan memberi respon berupa daftar menu pada coffee shop . Misal: ‘Ada menu apa aja’ atau ‘boleh liat menu’. Seperti ditujukan pada gambar berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1505

## 3.2.4 Order Drink
Intent Order drink adalah proses dimana user membuat pesanan minuman, lalu ‘ bot ’ akan melakukan pencatatan berdasarkan  permintaan  dari user .  Misal: user memesan  sebuah cappuccino sebanyak 3 gelas ukuran  besar dengan campuran susu rendah lemak , lalu ‘ bot ’ mencatat pesanan dan memberi instruksi apakah pesanan ingin diantar atau diambil sendiri . Lebih lengkap seperti ditujukan pada gambar berikut:
Gambar 8 . Intent ‘Order Drink’

## 3.2.5 Order Snack
Intent order snack adalah proses dimana user membuat pesanan makanan, lalu ‘ bot ’ akan melakukan pencatatan berdasarkan permintaan dari user . Misal: user memesan sebuah Cupcake dan strawberry sebanyak 2 buah, lalu ‘ bot ’ mencatat pesanan dan memberi instruksi apakah pesanan ingin diantar atau diambil sendiri . Lebih lengkap seperti ditujukan pada gambar berikut:
Gambar 9 . Intent ‘Order Snack’

## 4. KESIMPULAN
Setelah melakukan penelitian pada perancangan chatbot ini, penulis dapat  menarik beberapa kesimpulan antara lain:
a. Chatbot memberikan pelayanan secara real-time .
b. Penggunaan chatbot akan  optimal  selama user memberikan  inputan  kalimat  yang  sesuai  dengan  pemetaan respon pada intent .
c. System chatbot cukup fleksibel untuk mengenali perintah-perintah baru dari user .
d. Chatbot akan otomatis memberi respon berdasarkan konteks kata yang terdapat pada entities .
e. Pada perancangan chatbot untuk kasus coffee shop ini, bot hanya dilatih untuk dapat melayani transaksi dan menampilkan pilihan menu saja.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1505

## REFERENCES
[1] Kemenristekdikti  Republik  Indonesia,  “Pengembangan  Iptek  dan  Pendidikan  Tinggi  di  Era  Revolusi  Industri  4.0,” RISTEKDIKTI , 2018. [Online]. Available: https://www.ristekdikti.go.id/siaran-pers/pengembangan-iptek-dan- pendidikan-tinggi-di-era-revolusi-industri-4-0/. [Accessed: 01-Oct-2019].
[2] D.  Jean,  C.  Sihombing,  and  A.  Wirapraja,  “Tren  Penerapan  Artificial  Inteligence  Pada  Bidang  Akuntansi  ,  Energi Terbarukan Dan Proses Industri Manufaktur ( Studi Literatur ),” vol. 15, no. 2, pp. 302–315, 2018.
[3] Sugiyono, Metode Penelitian Administrasi . Bandung: Alfabet, 2010.
[4] L. Moleong, J., Metodologi Penelitian Kualitatif . Bandung: PT Remaja Rosdakarya, 2000.
[5] H. Nabawi, Metode Penelitian Bidang Sosial . Yogyakarta: Gajah Mada Pres, 2005.
[6] W. Purhantara, Metode Penelitian Kualitatif Untuk Bisnis . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.
[7] Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D . Bandung: PT Alfabet, 2016.
[8] Y. Firmansyah and U. Udi, “Penerapan Metode SDLC Waterfall Dalam Pembuatan Sistem Informasi Akademik Berbasis Web Studi Kasus Pondok Pesantren Al-Habib Sholeh Kabupaten Kubu Raya, Kalimantan Barat,” J. Teknol. dan Manaj. Inform. , vol. 4, no. 1, 2017.
[9] P. Perez, F. De-La-Cruz, X. Guerron, G. Conrado, P. Quiroz-Palma, and W. Molina, “ChatPy: Conversational agent for SMEs,” no. June, pp. 1–6, 2019.
[10]  E.  Wijaya  and  P.  Pebriantara,  “Rancangan  Bangun  Aplikasi  Pembelajaran  dengan  Memanfaatkan  Chatbot  API Dialogflow dan Moodle Berbasis Android Pada SMA IT ALIA Tangerang,” @is Best [Accounting Inf. Syst. Inf. Technol. Bus. Enterp. , vol. 3, no. 2, pp. 328–335, 2018.
[11]  E. Shawar, B.A., & Atwell, “Chatbot: are they really usefull?,” LDV Forum , vol. 22, no. 1, pp. 29–49, 2007.
[12]  S. Mohapatra, N. Shukla, S. Jain, and S. Chachra, “Nsmav-Bot: Intelligent Dual Language Tutor System,” in Proceedings - 2018 4th International Conference on Computing, Communication Control and Automation, ICCUBEA 2018 , 2019.
[13]  D.  Arteaga,  J.  Arenas,  F.  Paz,  M.  Tupia,  and  M.  Bruzza,  “Design  of  information  system  architecture  for  the recommendation of tourist sites in the city of Manta, Ecuador through a Chatbot,” no. June, pp. 1–6, 2019.
[14]  P.  Ngakan,  Nyoman,  Pandika,  “Pembahasan  Dan  Implementasi  Dari  Dialogflow.”  [Online].  Available: https://id.scribd.com/document/399041866/Pembahasan-Dan-Implementasi-Dari-Dialogflow. [Accessed: 10-Oct-2019].