Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 257-268 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Pengembangan Chatbot Berbasis Dialogflow Dengan Metode Natural Language Processing Untuk Menyediakan Informasi Mengenai Stunting Melalui Platform Telegram
Anindyta Fernanda Rahardika 1 , Edy Winarno 2 1,2 Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank Semarang, Jawa Tengah, Indonesia
Email: anindytafernanda@gmail.com 1 , edywin@edu.unisbank.ac.id 2
Abstract
Stunting is a serious problem in children's health in Indonesia, so more in-depth knowledge is needed. Based on the results of the 2019 Ministry of Communication and Information survey, it shows that the Indonesian people have a poor understanding of stunting. A system is needed that can make it easy for the public to get stunting information accurately and quickly, so this research proposes the development of a dialogue-based chatbot that is integrated with the Telegram platform, which can be used  as  a  step  to  increase  public  accessibility  regarding  stunting  information.  Chatbots  are  able  to effectively  assist  humans  in  providing  automatic  answers  to  questions  from  various  topics.  This research  aims  to  provide  stunting  information  to  the  public  and  provide  access  to  stunting information easily and quickly. The stunting information chatbot was developed using the Dialogflow platform  by  applying  natural  language  processing  (NLP)  which  is  integrated  with  the  Telegram application. The chatbot testing results using the black box test obtained an accuracy of 90%, which shows  that  the  output  provided  by  the  chatbot  is  appropriate.  The  test  results  using  the  user experience  questionnaire  (UEQ)  showed  that  the  attractiveness  score  was  1.80,  clarity  was  1.17, efficiency was 1.81, decision was 1.74, stimulation was 1.59 and novelty was 1.14.
Keywords : natural language processing (NLP), chatbot, stunting, dialogflow, telegram

## Abstrak
Stunting merupakan masalah yang cukup serius dalam kesehatan anak di indonesia, sehingga dibutuhkan pengetahuan yang lebih mendalam. Berdasarkan hasil survei kementrian kominfo tahun 2019 menunjukkan bahwa masyarakat indonesia memiliki pemahaman terkait stunting  yang dinilai masih  kurang.  Dibutuhkan  sistem  yang  dapat  memberikan  kemudahan  bagi  masyarakat  dalam mendapatkan  informasi    stunting  secara  akurat  dan  cepat,  maka  dalam  penelitian  ini  diusulkan pengembangan chatbot berbasis dialogflow yang terintegrasi dengan platfrom telegram, yang dapat digunakan  sebagai  langkah  untuk  meningkatkan  aksesbilitas  masyarakat  mengenai  informasi stunting.  Chatbot  mampu  secara  efektif  membantu  manusia  dalam  memberikan  jawaban  secara otomatis  terhadap    pertanyaan  dari  berbagai  macam  topik.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk meyediakan  informasi  stunting  kepada  masyarakat  dan  memberikan  akses  dalam  mendapatkan informasi stunting secara mudah dan cepat. Chatbot informasi stunting dikembangkan menggunakan platfrom  dialogflow  dengan  menerapan  pemrosesan  bahasa  alami  Natural  language  processing (NLP) yang terintegrasi dengan aplikasi telegram. Hasil pengujian  chatbot menggunakan black box test  mendapatkan  akurasi  sebesar  90%  yang  menunjukkan  bahwa  output  yang  diberikan  chatbot sesuai.  Hasil  pengujian  menggunakan  user  experience  questionnaire  (UEQ)  yang menunjukkan skor daya  tarik  memperoleh    1,80,  kejelasan  memperoleh  1,17,  efisiensi  memperoleh  1,81,  ketetapan memperoleh 1,74, stimulasi memperoleh 1,59 dan kebaruan memperoleh 1,14.
Kata  kunci :  natural  language  processing  (NLP),  chatbot,  stunting,  dialogflow,  telegram
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 257-268 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 1. PENDAHULUAN
Semakin  pesatnya  perkembangan  dalam  bidang  teknologi  informasi  dan komunikasi membawa perubahan besar dalam cara manusia berinteraksi dengan dunia  digital,  salah  satu  inovasi  yang  sedang  populer  digunakan  saat  ini  adalah kecerdasan  buatan artificial  intelligence /AI,  yang  memiliki  kemampuan  untuk membuat  keputusan  dengan  cara  menganalisis  data  yang  terdapat  pada  sistem, proses  tersebut  menyerupai  cara  manusia  dalam  melakukan  analisis  sebelum mengambil keputusan. Salah satu cabang bidang dari AI adalah machine learning, berorientasi pada pengembangan sistem yang memiliki kemampuan untuk belajar secara mandiri dari data yang ada, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan atau prediksi, tanpa harus di program secara berulang kali oleh manusia [1]. Deep learning  merupaan  salahsatu  cabang  ilmu  dari  machine  learning , yang memanfaatkan  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  sebagai  basisnya  [2]. Deep  learning merupakan bagian  dari  kecerdasan  buatan  yang  menggunakan  Jaringan  Saraf Tiruan untuk meniru cara kerja otak  manusia  dalam melakukan proses data dan digunakan  dalam  proses  pengambilan  keputusan. Deep  learning juga memiliki peran  penting  dalam  pengembangan  teknologi  NLP  dalam  meningkatkan  kinerja dan pemahaman.
Natural  language  processing yang  sering  disebut  dengan  NLP  merupakan salah  satu  bidang  kecerdasan  buatan  yang  berkaitan  dengan  pengembangan sistem  komputer  yang  mampu  berkomunikasi  dengan  bahasa  alami  yang digunakan  oleh  manusia,  termasuk  bahasa  Indonesia  [3].  NLP  bertujuan  untuk mengembangkan  sistem  komputer  yang  dapat  memahami  arti  dari  bahasa manusia  dan  memberikan  respon  yang  sesuai  [4].  Pemanfaatan  NLP  dalam pengembangan chatbot bertujuan  dalam  meningkatkan  kemampuan  untuk memahami dan merespon bahasa manusia dengan lebih baik.
Chatbot merupakan  aplikasi  komputer  yang  dirancang  untuk  meniru interaksi dan percakapan manusia melalui bentuk teks, suara, dan visual, dengan tujuan menciptakan kominikasi interaktif seperti percakapan manusia [5]. Sebagai asisten virtual , chatbot memiliki kemampuan untuk  berkomunikasi dan memenuhi kebutuhan  informasi  penggunanya  dalam  berbagai  konteks  [6]. Chatbot memberikan  pelayanan  yang  cepat  dan  nyaman  bagi  pengguna,  serta  dapat beroprasi 24 jam sehari non stop [7]. Salah satu framework yang digunakan dalam pengembangan chatbot adalah google dialogflow . Dialogflow merupakan  platform  yang  dimiliki  google  untuk      membuat chatbot [8]. Dialogflow menyediakan  antarmuka  grafis  yang  memudahkan pengembang  dalam  membuat  skenario  percakapan,  menentukan respons dan mengelola  logika  percakapan. Dialogflow dapat diintegrasikan dengan  berbagai platfrom pesan salah  satunya  adalah telegram .  Keberadaan chatbot berbasis dialogflow dapat  digunakan  dalam  berbagai  bidang,  termasuk  dalam  bidang kesehatan  untuk  menyediakan  informasi  penting  mengenai  masalah  kesehatan, terutama yang berkaitan dengan kesehatan pada anak. Kesehatan anak yang masih mejadi  perhatian  khusus  adalah stunting . Stunting merupakan  kekurangan  gizi kronis  yang  meyebabkan  gangguan  pertumbuhan  dan  perkembangan  anak  [9].
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 257-268 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Chatbot informasi stunting memiliki  potensi  untuk  membantu  meningkatkan kesadaran dan pengetahuan masyarakat mengenai stunting .
Stunting  dapat  disebabkan  oleh  berbagai  faktor,  salah  satunya  adalah  pola asuh  ibu  yang  berkaitan  dengan  tingkat  pengetahuan  dan  pemahaman  ibu[10]. Menurut hasil survei yang dilakukan oleh kementrian komunikasi dan informatika pada  tahun  2019  menunjukkan  bahwa  sebanyak  47,2%  masyarakat  memiliki pemahaman  yang  kurang  mengenai stunting .  Sedangkan,  pemahaman  mengenai cara  mencegah stunting ,  pola  asuh  yang  tepat,  dan  pola  pemberian  makan  yang benar  sangat  penting  untuk  diketahui  sebagai  bagian  dari  upaya  pencegahan stunting [11].
Penelitian  sebelumnya  telah  berhasil  mengembangkan chatbot dialogflow berbasis  NLP  yang  berfungsi  sebagai  panduan  harian  oleh  wisatawan  di  desa wisata  Badung  Bali.  Hasil  pengujian  menunjukkan  tingkat  akurasi  black  box  test mencapai  87%  yang  menunjukkan  bahwa  hampir  seluruh  respon  chatbot  sesuai [12].
Penelitian  kedua  telah  berhasil  mengembangkan chatbot  dialogflow dengan menerapkan  metode  NLP,  untuk  menyediakan  informasi  akademik  kepada mahasiswa  secara  online  dan  juga  membantu  mengatasi  kendala  keterbatasan bagian akademik dalam menjawab pertanyaan mahasiswa. Berdasarkan pengujian dengan  40  data  pertanyaan  dan  jawaban,  37  jawaban  sesuai  maka  didapatkan tingkat akurasi sebesar 92,5% [13].
Penelitian  ketiga  membahas  mengembangkan  membahas  pengembangan chatbot menggunakan  metode  NLP  untuk  informasi  mahasiswa,  seperti  jadwal, informasi  kampus,  dan  biaya  semester,  yang  diintegrasikan  dengan platform Telegram . Pengujian chatbot mendapatkan akurasi 91% [14]. Penelitian keempat membahas penerapan metode NLP dalam chatbot untuk memberikan informasi terkait  program teknik informatika, Universitas Surabaya. Validasi  sistem menggunakan cross-validation ,  akurasi  sistem  mencapai  83,33%, sementara  dalam user  validation dengan  uji  coba  oleh  10  pengguna,  didapatkan akurasi sebesar 76% [15].
Penelitian kelima telah berhasil mengembangkan chatbot dialogflow dengan menggunakan  metode  NLP  melalui  API WhatsApp untuk  layanan  informasi pendaftaran  pascasarjana  di  perguruan  tinggi.  Pengujian chatbot mendapatkan akurasi tinggi sebesar 97,5%[16]
Berdasarkan  deskripsi  diatas  maka  pada  penelitian  ini  akan  menjelaskan impelementasi chatbot berbasis  dialogflow  dengan  menggunakan  metode  NLP yang  terintegrasi  dengan  telegram  sebagai  alat  untuk  memberikan  informasi terkini  seputar  stunting,  termasuk  penyebab,  dampak,  dan  cara  pencegahannya. Chatbot informasi  stunting  dapat  menjadi  sumber  informasi  yang  dapat  diakses dengan mudah dan cepat, membantu masyarakat dalam memahami dan mengatasi permasalahan stunting secara efektif.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 257-268 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Flowchat Proses Dialogflow
Pada proses  dialogflow melibatkan  beberapa langkah, dimulai dengan input keyword, Intent matching, Intent identified, result test, dan hasil  respons . Flowchat Proses dialogflow dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart proses dialogflow
a) Input keyword
Tahapan  pertama  yaitu Input  keyword yang  merupakan  kata  kunci  yang diketik  pengguna  ke  dalam chatbot untuk  membantu chatbot untuk    memahami maksud  atau  pertanyaan  pengguna.  Dengan  menggunakan  kata  kunci  yang dimasukkan, chatbot dapat  mengidentifikasi  maksud  pengguna  dan  memberikan jawaban yang sesuai berdasarkan pemahamannya terhadap kata kunci tersebut.
b) Intent maching
Tahapan  berikutnya  adalah Intent  matching atau  pencocokan Intent ,  suatu proses  proses  di  mana dialogflow melakukan  pencocokan  antara  pesan  yang dikirim  oleh  pengguna  ( end-user  expression )  dengan  daftar training  phrases yang terdapat  dalam  setiap Intent yang  ada,  proses  ini  melibatkan  penggunaan algoritma  NLP  untuk  mendapatkan  kecocokan  yang  terbaik.  Proses  pencocokan Intent , dialogflow menggunakan  dua  jenis  algoritma  yaitu  algoritma rule-based grammar  matching dan ML  matching .  Kedua  algoritma  ini  dipakai  secara bersamaan  dan  hasil  pencocokan  terbaik  dari  kedua  algoritma  yang  akan  dipilih untuk dijalankan.
c) Intent identification
Intent  identified merupakan  langkah  di  mana  sistem  pemrosesan  bahasa alami  NLP  untuk  mengenali  dan  menentukan Intent yang  paling  sesuai berdasarkan pesan yang diterima dari pengguna. Intent ini mencerminkan maksud
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 257-268 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
atau  tujuan  pesan  tersebut.  Berikut  ini  adalah  beberapa  aspek  penting  terkait dengan Intent yang diidentifikasi:
1) Intent Intent merupakan  objek  yang  menjelaskan  maksud  atau  tujuan  dari  pesan yang dikirim oleh pengguna, ketika seorang pengguna mengirim pesan ke chatbot , dialogflow akan  mencocokkan  pesan  tersebut  dengan Intent yang  paling  sesuai berdasarkan  training  phrases.  Setelah  pesan  tersebut  tersebut  sesuai  dengan Intent , chatbot akan  me respons pengguna  dengan  mengirim  jawaban  di  dalam Intent tersebut.  Dalam  pemrosesan  bahasa  alami  NLP, Intent mengacu  pada tindakan  atau  keinginan  yang  ingin  dicapai  oleh  pengguna  melalui  pesan  yang dikirimkan.
2) Training phrases Training  phrases merupakan  sekumpulan  kalimat  yang  digunakan  untuk melatih chatbot ketika pengguna mengirim pesan, pesan tersebut akan dicocokkan dengan  daftar  kalimat,    meskipun  ada  salah  pengejaan,  teknologi  dari Dialogflow yaitu Natural  language  processing atau  Natural  Language  Understanding  akan memahami  apa  yang  dimaksud  oleh  pengguna  dan  mencocokkan  dengan Intent yang sesuai untuk pesan tersebut.
3) Parameters
Informasi tambahan yang relevan dengan Intent merupakan bagian dari pesan yang dapat diambil dan digunakan untuk memberikan jawaban yang lebih spesifik. Contohnya,  jika Intent adalah  “reservasi  restoran”,  parameter  yang  mencakup seperti  “tanggal”,“jenis  masakan”,  dan  “jumlah  orang”.  Parameter  membantu sistem dalam memahami konteks dan memberikan respon lebih akurat.
d) Result test
Setelah  berhasil  mengenali  dan  menentukan Intent yang  paling  sesuai berdasarkan  pesan  yang  diterima  dari  pengguna Result  test dilakukan  untuk menentukan  respons  yang  akan  diberikan  kepada  pengguna,  Jika  sesuai  dengan daftar intent yang ada, proses intent akan dilanjutkan dan jika tidak sesuai dengan daftar intent maka dialogflow akan memberikan respons dengan fallback intent.
e) Respons
Dialogflow akan  memberikan  respon  kepada  pengguna  bedasarkan  input yang  telah  dikirimkan.  Proses respons dibagi  menjadi  dua  tahap  sesuai  dengan evaluasi result  test  Intent .  Pertama  pada  tahap  Proses Intent dialogflow akan mencocokkan input yang diterima dari pengguna dengan daftar Intent yang telah ditetapkan  dan  menentukan  tanggapan  yang  sesuai.  Tahap  selanjutnya  jika  tidak ada  kecocokan  antara  input  yang  diterima  dari  pengguna  dengan  daftar Intent yang  ada, dialogflow akan  mengirimkan fallback  Intent dan  anan  mengirimkan respons yang ada pada fallback Intent kepada pengguna. Contohnya seperti “Mohon maaf,  saya  tidak  memahami  pertanyaan  Anda,  silakan  coba  pertanyaan  lain  atau berikan informasi yang lebih lanjut”.

## 2.2. Sistem Chatbot
Dalam  perancangan  pengembangan chatbot ,  peniliti  menggunakan framework dialogflow serta  menerapkan  metode  pemrosesan  bahasa  alami  NLP
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 257-268 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
dan  di  intregrasikan  dengan  polatfrom  telegram. Chatbot ini  dirancang  untuk menjawab  pertanyaan  pengguna  mengenai  informasi  mengenai stunting . Pertanyaan-pertanyaan  tersebut  diproses  oleh dialogflow dan  menggunakan menggunakan  teknologi  pemrosesan  bahasa  alami  NLP  untuk  memahami pertanyaan  pengguna  dan  memberikan  jawaban  yang  sesuai.  Tahapan  proses chatbot dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Alur Proses Chatbot
Sebagai  contoh  langkah  pertama  dimulai  ketika  user  memasukkan  kata “Halo”  melalui chatbot Telegram.  Kata-kata  tersebut  kemudian  dikirim  ke agent dialogflow , menggunakan metode NLP untuk melakukan proses pencarian training phrases untuk  kata  kunci  “Halo”  pada Intent .  Hasilnya,  setelah Intent berhasil diidentifikasi, respons dalam  format  JSON  dikirim  kembali  ke chatbot Telegram dalam  bentuk    pesan    bahasa  manusia.  User  dapat  langsung  berinteraksi  dan me respons pesan yang telah diterima.

## 2.3. Rencana Pengujian
Pada  tahap  pengujian  dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  2  metode pengujian  yang  akan  ditetapkan  untuk  mengevaluasi  kinerja  sistem  secara keseluruhan, yaitu metode pengujian black-box untuk mengevaluasi fungsionalitas sistem dan untuk pengujian pengalaman pengguna dengan menggunakan metode User experience questionnaire (UEQ). 2.3.1. Black box
Dalam  penelitian  ini,  pengujian  program  dilakukan  dengan  menggunakan metode  black  box.  Pengujian  black  box  merupakan  metode  pengujian  kualitas perangkat  lunak  yang    difokuskan  pada  fungsionalitas    perangkat  lunak.  Tujuan dari  Pengujian  black  box    adalah  untuk  menemukan  fungsi  yang  tidak  akurat, kesalahan antarmuka, ketidaksesuaian  struktur data, kesalahan kinerja, kesalahan inisialisasi dan kesalahan dalam proses inisialisasi dan terminasi [17].

## 2.3.2. User experience questionnaire (UEQ)
User experience questionnaire (UEQ) merupakan metode yang memanfaatkan kuesioner  untuk  mengevaluasi  tingkat  user  experience.  Pada  penelitian  ini  akan melakukan  pengujian  dengan  cara  membagikan  kuesioner user  experience questionnaire (UEQ) kepada 20 calon responden. Kuesioner tersebut diambil dari website  resmi  UEQ,  pertanyaan    asli  UEQ    menggunakan    bahasa    Inggris  [18]. Terdapat  26  item  pertanyaan  dalam  kuesioner  ini,  masing  masing  diukur menggunakan 6 skala yang berbeda [19]. 6 skala tersebut meliputi Attractiveness , Perspicuity , Efficiency , Dependability , Stimulation , Novelty [20]. Berikut adalah 6 skala penilaian UEQ [18]:
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 257-268 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
a) Attractiveness (daya tarik) menggambarkan apakah pengguna menyukai atau tidak menyukai produk
b) Perspicuity (kejelasan)  menggambarkan  pada  tingkat    kejelasan  pengguna dalam menggunakan produk,
c) Efficiency (efesiensi) menggambarkan  apakah produk dapat digunakan secara efisien oleh pengguna,
d) Dependability (ketetapan)  menggambarkan  apakah  pengguna  merasa terkendali terhadap interaksi dengan produk,
e) Stimulation (stimulasi)  menggambarkan  apakah  menarik  atau  tidak    suatu produk,
f) Novelty (kebaruan)  menggambarkan  tingkat  inovatif  dan  kreatiftivitas  suatu produk.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  agent  dan  intent  dialogflow  yang  telah  dirancang  serta  telah berhasil  diintegrasikan  ke  dalam  platfrom  telegram  maka chatbot informasi stunting kini telah siap digunakan. Berikut merupakan hasil dari chatbot Informasi Stunting.
3.1. Hasil implemetasi chatbot Chatbot informasi stunting yang  telah  terhubung  dengan  Telegram  dimulai dengan  menekan  /start,  kemudian chatbot akan  memberikan  respon  dengan mengirimkan pesan pembuka untuk pertama kali pengguna menggunakan chatbot . Tampilan simulasi percakapan dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Tampilan menu awal
Berikut  adalah  tampilan  interaksi chatbot dimulai  ketika  pengguna menginput  pertanyaan  seputar stunting ,  maka chatbot akan  merespon  dengan jawaban  informasi stunting sesuai  dengan  konteks  yang  ditanyakan  oleh pengguna. sebagai contoh pengguna menanyakan “apa itu stunting ” dan “ciri ciri stunting ”  maka chatbot akan  membalas  pertanyaan  tersebut  sesuai  dengan konteks  pertanyaan.  Tampilan  interaksi chatbot telegram  dapat  dilihat  pada Gambar 5.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 257-268 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 5. Tampilan interaksi chatbot telegram
Selanjutnya  adalah  tampilan  fallback  ketika  pengguna  memasukkan pertanyaan yang tidak sesuai. Tampilan fallback dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Tampilan fallback
3.2. Pengujian

## 3.2.1. Blackbox
Pengujian chatbot dilakukan  untuk  mengetahui  kinerja  dan  fungsionalitas dari chatbot informasi stunting .  Metode  pengujian  fungsional chatbot menggunakan  black-box  testing  dilakukan  dengan    memasukan  hasil  ouput  ke dalam kesimpulan sesuai atau tidak sesuai, dengan tujuan untuk mengetahui hasil respon chatbot yang telah dibuat. Pengujian metode black-box dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel pengujian chatbot No Skenario pengujian Input pengguna Hasil pengujian 1. Menekan tombol “ start ” untuk memulai chatbot dan mendapatkan
respon berupa pesanpembuka / start Sesuai
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 257-268 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
No Skenario pengujian Input pengguna Hasil pengujian 2. Memastikan bahwa chatbot memberikan informasi dasar tentang stunting dengan benar Apa itu stunting ? Sesuai 3. Menguji kemampuan chatbot memberikan informasi rinci tentang stunting Apa saja faktor risiko stunting pada anak-anak? Sesuai
4. Memastikan chatbot dapat me respons dengan benar terhadap pertanyaan- pertanyaan berganda Bagaimana cara mencegah stunting pada anak-anak jika ada faktor risiko? Tidak Sesuai 5. Menguji kemampuan chatbot untuk me respons pertanyaan lanjutan Apakah faktor genetik berperan dalam terjadinya stunting pada anak? Sesuai 6. Memastikan chatbot memberikan saran atau langkah-langkah pencegahan stunting Langkah langkah pencegahan stunting ? Sesuai
7. Memastikan chatbot dapat menangani kesalahan input dengan benar dengan memberikan feedback yang jelas Aku suka banget sama stunting ! Sesuai 8. Memastikan bahwa chatbot memberikan informasi yang terkini Berapa jumlah kasus stunting terbaru di Indonesia Sesuai 9. Memastikan chatbot dapat mengenali dan me respons kata kunci yang terkait dengan stunting Masukkan kata kunci seperti " stunting ," "dampak” Sesuai 10. Menanyakan pertanyaan yang sudah diajukan sebelumnya dengan variasi kata-kata untuk menilai konsistensi jawaban chatbot Apa yang menjadi penyebab utama stunting pada anak Sesuai
Berdasarkan hasil pengujian dengan metode black-box testing pada Chatbot informasi stunting menunjukan bahwa 10 pertanyaan dalam pengujian mendapat 9  pertanyaan  yang  sesuai  serta  didapatkan  1  pertanyaan  tidak  sesuai,  sehingga didapatkan hasil akurasi 90%. Rumus perhitungan akurasi blackbox testing dapat dilihat pada rumus dibawah ini.
(1)

## 3.2.2. User experience questionnaire (Ueq)
Setelah  melakukan  penyebaran  kusioner  kepada  20  responden  dan mendapatkan  data  dari  hasil  kuesioner  tersebut,  selanjutnya  menggunakan Microsoft  Excel  untuk  mengolah  data  jawaban  kuesioner  dari  responden  secara otomatis  ke  dalam  alat  UEQ_data_analisis_tool.  Hasil  perhitungan  dengan menggunakan UEQ tersebut dapat dilihat ada Gambar 8.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 257-268 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 7. Hasil perhitungan UEQ
Berdasarkan data yang diperoleh dari 20 orang responden dan dimasukkan pada  format  tool  Excel  UEQ  didapatkan  hasil  perhitungan  berupa  grafik  diagram benchmark. Diagram benchmark dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 8. Diagram benchmark
Dari hasil pengujian menggunakan UEQ yang dapat dilihat pada Gambar 4.16 dan  4.17,  terdapat  5  aspek  yang  mendapatkan  penilaian good dan  1  aspek mendapatkan  penilaian excellent .  Pertama  dari  aspek  Daya  tarik  diperoleh  nilai 1,80 yang berada pada level good , kedua aspek kejelasan mendapatkan nilai 1,79 yang  berada  pada  level good ,  ketiga  aspek  efisiensi  diperoleh  nilai  1,81  yang berada pada level good , keempat aspek ketepatan diperoleh nilai 1,74 yang berada pada level excellent , kelima aspek stimulasi diperoleh nilai 1,59  berada pada level good , aspek yang terakhir yaitu kebaruan memperoleh nilai 1,14 yang berada pada level good .  Berdasarkan    benchmark  hasil  pengukuran  memperoleh  hasil  daya tarik,  kejelasan,  efisiensi,  ketepatan,  stimulasi  dan  kebaruan  berada  pada  level good (bagus) dan excellent (bagus sekali).

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  sitem  menggunakan  blackbox  testing  didapatkan hasil  akurasi  sebesar  90%  yang  menunjukkan  kemampuan  aplikasi chatbot informasi stunting dalam  memberikan  jawaban  yang  tepat  terkait  informasi stunting .  Hasil  pengujian  kualitas  perangkat  lunak  menggunakan  UEQ  dengan teknik kuesioner memberikan pengalaman pengguna yang positif dalam berbagai aspek  masuk  dalam  kategori good .  Aspek  daya  tarik,  kejelasan,  dan  efisiensi masing-masing  mendapatkan  nilai  dalam  kategori  " good ,"  menandakan  bahwa pengguna merasakan ketertarikan, kejelasan, dan efisiensi dalam interaksi dengan chatbot .  Selanjutnya,  aspek  ketepatan  bahkan  mencapai  kategori  " excellent ". menandakan  bahwa  pengguna  merasa chatbot  informasi  stunting memberikan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 257-268 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
jawaban yang tepat dari pertanyaan mengenai stunting. Penelitian ini membantu pengembangkan  informasi stunting dengan  fokus  tidak  hanya  pada  ketepatan informasi  saja,  melainkan  juga  memperhatikan  pengalaman  pengguna,  bertujuan untuk  meningkatkan  efektivitas  dalam  pencarian  informasi stunting dan  dapat diterima dengan baik oleh masyarakat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Diana, H. Warni, dan T. Sutabri, “Penggunaan Teknoogi Machine Laerning untuk Pelayanan  Monitoring  Kegiatan  Belajar  Mengajar  pada  SMK  Bina  Sriwijaya Palembang,” J. Tek. Inform. , vol. 5, no. 1, hal. 41–50, 2017, [Daring]. Tersedia pada: https://jurnal.stmik-dci.ac.id/index.php/jutekin/article/view/709/630
[2] Ilahiyah  S  dan  Nilogiri  A,  “Implementasi  Deep  Learning  Pada  Identifikasi  Jenis Tumbuhan Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Convolutional Neural Network _ Ilahiyah  _  JUSTINDO  (Jurnal  Sistem  dan  Teknologi  Informasi  Indonesia),” JUSTINDO(Jurnal Sist. Teknol. Inf. Indones. , vol. 3, no. 2, hal. 49–56, 2018.
[3] M.  Furqan  dan  M.  N.  Shidqi,  “ Chatbot Telegram  Menggunakan  Natural  Language Processing,” vol. 5, no. 1, hal. 15–26, 2023.
[4] L. Nurhayatunnufus, M. P. Ridha, dan H. Maulid, “Lappybot : Chatbot Application for Information  on  Selecting  Laptop  Using  the  Natural  Language  Processing  (NLP) Method,” E-Proceeding Appl. Sci. , vol. 6, no. 2, hal. 2586–2594, 2020.
[5] D.  S.  Hormansyah  dan  Y.  P.  Utama,  “Aplikasi Chatbot Berbasis  Web  Pada  Sistem Informasi Layanan Publik Kesehatan Di Malang Dengan Menggunakan Metode Tf- Idf,” J. Inform. Polinema , vol. 4, no. 3, hal. 224, 2018, doi: 10.33795/jip.v4i3.211.
[6] S. Sugiono, “Pemanfaatan Chatbot Pada Masa Pandemi COVID-19: Kajian Fenomena Society 5.0,” J. PIKOM , vol. 22, no. 2, hal. 133–148, 2021.
[7] Y. Nugraha, Y. Masnita, dan K. Kurniawati, “Peran Responsiveness Chatbot Artificial Intelligence Dalam Membentuk Customer Satisfaction,” J. Manaj. Dan Bisnis Sriwij. , vol. 20, no. 3, hal. 143–158, 2022, doi: 10.29259/jmbs.v20i3.18528.
[8] R.  Parina,  A.  Wijaya,  dan  Y.  Apridiansyah,  “Aplikasi Chatbot Sebagai  Media Pembelajaran  Interaktif  SD  N  17  Kota  Bengkulu  Berbasis  Android,” J.  Media
Infotama , vol. 18, no. 1, hal. 121, 2022.
[9] A. Ramdhani, H. Handayani, dan A. Setiawan, “Hubungan Pengetahuan Ibu Dengan Kejadian Stunting,” Semnas Lppm , vol. ISBN: 978-, hal. 28–35, 2020.
[10]  T. A. Barus, “Pengetahuan Ibu tentang Stunting pada Anak: Studi Literature Review Tasya Aprilia Barus,” Promot.  J. Mhs. Kesehat. Masy. , vol. 6, no. 1, hal. 26–31, 2023, doi: 10.32832/pro.
[11]  N.  Fitri,  A.  B.  Putra  Negara,  dan  Y.  Sholva,  “Pengembangan  Website  dengan  Fitur Chatbot Layanan Informasi Stunting,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 11, no. 3, hal. 565, 2023, doi: 10.26418/justin.v11i3.67685.
[12]  K.  P.  Dharmawan,  I.  M.  Sukarsa,  dan  D.  P.  Githa,  “Rancang  Bangun Chatbot Desa Wisata Badung Bali dengan Dialogflow,” JITTER  J. Ilm. Teknol. dan Komput. , vol. 3, no. 2, hal. 1217, 2022, doi: 10.24843/jtrti.2022.v03.i02.p20.
[13]  M. Muliyono dan S. Sumijan, “Identifikasi Chatbot dalam Meningkatkan Pelayanan Online Menggunakan Metode Natural Language Processing,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 3, hal. 142–147, 2021, doi: 10.37034/infeb.v3i4.102.
[14]  A.  A.  Chandra,  V.  Nathaniel,  F.  R.  Satura,  F.  Dharma  Adhinata,  dan  P.  Studi, “Pengembangan Chatbot Informasi  Mahasiswa  Berbasis  Telegram  dengan  Metode Natural Language Processing,” J. ICTEE , vol. 3, no. 1, hal. 20–27, 2022.
[15]  V.  R.  Prasetyo,  N.  Benarkah, dan  V.  J.  Chrisintha,  “Implementasi  Natural  Language
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 257-268 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Processing  Dalam  Pembuatan Chatbot Pada  Program  Information  Technology Universitas  Surabaya,” Teknika ,  vol.  10,  no.  2,  hal.  114–121,  2021,  doi: 10.34148/teknika.v10i2.370.
[16]  A. R. K. dan I. P. W. Elang M Sony Ariestono, “Rancangan dan implementasi chatbot layanan  informasi  pendaftaran  pascasarjana  di  perguruan  tinggi,” Semin.  SeNTIK, 7(1),  341–353 ,  vol.  7,  2023,  [Daring].  Tersedia  pada:  https://ejournal.jak- stik.ac.id/index.php/sentik/article/view/3472
[17]  Y.  D.  Wijaya  dan  M.  W.  Astuti,  “Pengujian  Blackbox  Sistem  Informasi  Penilaian Kinerja  Karyawan  Pt  Inka  (Persero)  Berbasis  Equivalence  Partitions,” J.  Digit. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, hal. 22, 2021, doi: 10.32502/digital.v4i1.3163.
[18]  E. Susilo, R. Rizal Andhi, dan D. Ramadhani, “Evaluasi User Interface Website Prodi Teknik  Informatika  UNRI  Menggunakan  User  Experience  Questionnaire  (UEQ),” Infotek    J.  Inform.  dan  Teknol. ,  vol.  5,  no.  2,  hal.  366–373,  2022,  doi: 10.29408/jit.v5i2.5939.
[19]  T. J. Maulani dan A. R. P. Suprapto, “Evaluasi User Experience Menggunakan Metode Usability  Testing  dan  User  Experience  Questionnaire  (UEQ)(Studi  Kasus:  Website Superprof. co. id dan Zonaprivat. com),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. e- ISSN , vol. 2548, no. 6, hal. 964X, 2021.
[20]  Zain  Ahmad  Taufik  dan  S.  Supriyanto,  “Implementasi Chatbot untuk  Layanan Frequently  Asked  Question  Akademik  dengan  Penggunaan  Dialogflow,” J. SAINTEKOM , vol. 13, no. 1, hal. 1–10, 2023, doi: 10.33020/saintekom.v13i1.337.