Abstract : Conversational Bot atau  Chatbot adalah sebuah konten yang divisualisasikan dalam format obrolan dan pengguna dapat berinteraksi dengan sistem menggunakan teks. Teknologi cerdas ini merupakan salah satu perkembangan dari Revolusi Industri 4.0 yang harus diimplementasikan guna meningkatkan pelayanan pada information service di segala industri terutama di BALITTAS (Balai Penelitian Tanaman Pemanis dan Serat) yang dinamakan ALITTA. ALITTA diimplementasi dengan tujuan untuk  membantu  pelayanan  informasi  dengan  mesin  penjawab  otomatis,  yang  dapat  melayani  satu  per  satu  pertanyaan  yang dikeluhkan  oleh  pelanggan  maupun  pencari  informasi  BALITTAS  secara  cepat  dan  tidak  terkendala  waktu  seperti  jam  kerja kantor,  maupun  terkendala  dengan  jumlah  tenaga  kerja.  Chatbot  ini  dibangun  dengan  menerapkan  sistem  pakar  dengan menggunakan metode forward chaining. Metode forward chaining digunakan untuk mencari kesimpulan dari fakta-fakta yang terkumpul.  Metode  forward  chaining  yang  digunakan  dalam  sistem  ALITTA  menyelesaikan  proses  pencarian  jawaban berdasarkan kata kunci dari pertanyaan user, dengaan cara mencari kata kunci yang digunakan sebagai jawaban atas respon pertanyaan  user  yang  telah  didaftarkan  sebagai  intents.  Hasil  penelitian  ini  adalah  terciptanya  chatbot  “ALITTA”  sebagai asisten  virtual  dari  BALITTAS  yang  dapat  membantu  masyarakat  dalam  mencari  informasi  secara  flexibel  dan  tidak  terikat waktu yang berkaitan dengan tanaman,hama, dan kegiatan-kegiatan lainnya yang terdapat di BALITTAS.
Kata Kunci : ChatBot, Balittas, forward chaining, kecerdasan buatan, asisten virtual

## I. P ENDAHULUAN
(Balai  Penelitian  Tanaman  Pemanis  dan  Serat)  Malang  adalah  Balai  yang  melakukan  beberapa kegiatan  penelitian  (genetika,  morfologi,  fisiologi,  ekologi,  entomologi,  dan  pitofatologi), pembenihan dan menghasilkan teknologi yang berkaitan dengan tanaman tembakau, pemanis, serat, dan  minyak  industri.  Selain  kegiatan  tersebut,  Balitas  juga  melakukan kegiatan kerjasama, informasi,  dan rekomendasi, serta penyebarluasan dan pendayagunaan hasil - hasil penelitian tanaman tembakau, pemanis, serat,  dan  minyak  industri.  Memberikan  saran  kebijakan  dalam  agribisnis  tanaman  tembakau,  pemanis, serat,  dan  minyak industri  juga merupakan salah satu  kegiatan yang telah banyak dilakukan oleh Balittas. [1]
BALITTAS telah memanfaatkan perkembangan teknologi di bidang informasi untuk meningkatkan kualitas pelayanan  mereka.  Dalam  melaksanakan  proses  pelayanan,  BALITTAS  ini  telah  menggunakan  media informasi  website  dan  juga  sosial  media  seperti  Facebook,  Instagram,  dan  Twitter  yang  tak  luput  sebagai salah satu media informasi andalan.
Animo masyarakat terhadap pelayanan dari Balitas sendiri sangat besar, terbukti dari total layanan perhari dalam  website  BALITTAS  mencapai  +  1473  pengunjung  website/hari,  dengan  total  kunjungan  perbulan dapat  mencapai  881.964  pengunjung/bulan  update  data  diambil  tgl  9  April  2019  pukul  14.45  WIB. Pembuatan  chatbot  dibutuhkan  sebagai  salah  satu  sarana  tambahan  untuk  konsultasi  pelayanan  yang sifatnya  berulang-ulang.  Hal  ini  dapat  menimbulkan  permasalahan  terhadap  tracking  pelayanan  (sejauh

## I MPLEMENTASI CHATBOT "ALITTA" A SISTEN

## V IRTUAL DARI BALITTAS SEBAGAI P USAT I NFORMASI DI BALITTAS
Eka Yuniar 1) dan Heri Purnomo 2)
1, 2) STMIK PPKIA Pradnya Paramita
3) Departemen Sistem Informasi e-mail: eka@stimata.ac.id 1) heri@stimata.ac.id 2)
B
mana  layanan  pertanyaan  user)  semakin  banyak.  Dan  seluruh  pegawai  juga  memiliki  jam  kerja  serta kesibukan lainnya, sehingga pemberian informasi menjadi terlambat.
Untuk  mengatasi  permasalahan  yang  telah  dijelaskan  di  atas,  maka  peneliti  membuat  sebuah  Chatbot. Chatbot sendiri adalah Robot Chat berbasis layanan yang didukung oleh sekumpulan aturan dan terkadang kecerdasan  buatan,  yang  berinteraksi  dengan  pengguna  melalui  antarmuka  obrolan.  Chatbot  ini  dapat menjawab pertanyaan yang ditanyakan user selama 24 jam dan tidak terikat waktu. Konten ini dinamakan sebagai “ALITTA” Asisten Virtual dari BALITTAS sebagai Pusat Informasi di Balai Penelitian Tanaman Pemanis dan Serat di BALITTAS dirasa diperlukan sebagai salah satu pelayanan terhadap para penelit baik dari internal maupun eksternal BALITTAS.
ALITTA  dibuat  dengan  mengintegrasikan  salah  satu  layanan  sosial  media  yaitu  telegram  dengan memanfaatkan  teknologi  API  (Application  Programming  Interface).  Sistem  kerja  ALITTA  adalah  dengan memecah susunan kalimat menjadi kata yang kemudian oleh sistem akan dicari kata kunci sebagai jawaban atas respon pertanyaan user. Metode yang digunakan dari sistem ini yaitu forward chaining. Pada penelitian ini penulis ingin memanfaatkan platform pesan singkat tersebut yang akan digunakan sebagai portal untuk pelanggan berinteraksi dengan sistem pengelolaan informasi.
Permasalahan  yang  diteliti  adalah  sebuah  aplikasi  layanan  conversational  berbasis  robot  chat  yang  dapat memudahkan  petugas  untuk  interaksi  2  arah.  Selain  itu,  dilakukan  kegiatan  merancang  dan mengimplementasikan conversational flow untuk kebutuhan chatbot dalam menangani pertanyaan user. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat sebuah aplikasi layanan conversational berbasis robot chat yang  dapat  memudahkan  petugas  untuk  interaksi  2  arah.  Selain  itu  chatbot  digunakan  sebagai  sarana penyampaian  informasi  tentang  BALITTAS  yang  ditujukan  kepada  pengguna  yang menginginkan tentang informasi tanaman, hama, dan kegiatan lainnya di BALITTAS.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## Gambar 1. Perkembangan Teknologi Masyarakat/Konsumen
Perkembangan  teknologi  menuntut  pelaku  usaha  baik  dibidang  bisnis  maupun  government  untuk  dapat mengikuti  perkembangan.  Dapat  dilihat  dalam  Gambar  1,  pada  tahun  1997  sejak  muncul  website perkembangan  teknologi  berbasis  website.  Sedangkan  pada  tahun  2007  perkembangan  aplikasi  mobile mulai  mewarnai  dunia  teknologi.  Dan  pada  era  sekarang  dimulai  pada  tahun  2017  penggunaan  Bot  dan Intelegence system dibutuhkan oleh masyarakat.
ANTIVIRUS: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika (p – ISSN: 1978 – 5232; e – ISSN: 2527 – 337X)
1. ChatBot
Chatbot merupakan  pengembangan  aplikasi  komputer  yang  dirancang  untuk  dapat  berinteraksi  dengan manusia  melalui  pesan  teks,  maupun  suara. Chatbot telah  dibekali  dengan  kecerdasan  buatan  dan pemrosesan  bahasa  alami/  NLP  yang  membuatnya  menjadi  aplikasi  komputer  yang  cerdas  dan  dapat menjawab pertanyaan yang diberikan oleh  manusia. Chatbot dibangun untuk membantu manusia dalam hal pelayanan informasi/ customer service , dengan topik yang sudah. Banyak chatbot yang sudah ada dibangun sesuai  dengan  topik  dan  permasalahan  yang  ingin  dipecahkan  oleh  seseorang  untuk  keperluan  pribadi ataupun  keperluan  bisnis  lainnya.  Di  dalam chatbot tersebut  telah  ditanamkan  model  pengetahuan  untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan yang sesuai dengan konteks yang telah disusun. Chatbot terdiri dari tiga kombinasi, di mana ketiga kombinasi inilah yang membentuk sebuah chatbot [2], di antaranya adalah:
a) User Interface User interface merupakan tampilan antar muka dalam chatbot yang merupakan jembatan antara chatbot dan user saling  berinteraksi. User Interface haruslah  dapat  memberikan  pengalaman  yang  lebih  baik kepada user ketika berinteraksi dengan Chatbot . Melalui aplikasi pesan berbasis text.
b) Artificial Intelligence
AI atau Artificial Intelligence akan membuat aplikasi paham dalam setiap interaksi yang terjadi dengan user , karena chatbot merupakan salah satu pengembangan aplikasi sistem cerdas antara manusia dengan komputer.
c) Integrasi
Integrasi dengan  sistem  lainnya  akan  menambah  kekayaan  fitur  yang  terdapat  di  dalam  suatu  chatbot. Dengan mengintegrasikan chatbot ke sistem yang lain dapat menyediakan informasi tambahan. Dengan cara ini chatbot mampu memberikan informasi yang lebih kaya kepada user , seperti pada penelitian kali ini yang akan mengimplementasikan chatbot pada salah satu sosial media yaitu telegram.
Di  keperluan  bisnis  chatbot  dapat  membantu  pada  pemecahan  permasalahan  yang  berkaitan  dengan komunikasi  dengan  pelanggan  untuk  meningkatkan  pelayanan  dan  pengalaman  dalam  hal  berkomunikasi, chatbot  sangat  lah  efektif  digunakan  dalam  permasalahan  yang  fokus  dan  spesifik  serta  dapat  diprediksi. Pada  perkembangan  dunia  bisnis  yang  sangat  cepat, chatbot menjadi  salah  satu  alternatif  solusi,  ini  akan memudahkan pelanggan menjangkau dan melakukan interaksi dengan bisnis.
2. Platform API.AI
API.AI adalah sebuah platform yang menyediakan layanan NLP (Natural  Language Processing) dan NLU (Natural Language Understanding). Layanan ini digunakan untuk membuat chatbot lebih cerdas dan dapat memahami  maksud  dari  apa  yang  ditanyakan  oleh  user.  Natural  language  Processing  adalah  salah  satu disiplin  ilmu  dari  Artificial  Intelligence  yang  fokus  terhadap  interaksi  manusia  dan  komputer  melalui bahasa  alami  yang  manusia  gunakan.  Dalam  NLP  tujuan  yang  ingin  dicapai  adalah  kemampuan  sebuah sistem  NLP  memiliki  pengetahuan  bahasa  alami  baik  dari  susunan  kalimat,  arti  dari  kata  tersebut  dan maksud  dari  sebuah  kalimat.  Sedangkan  NLU  sendiri  adalah  merupakan  sub  bidang  dari  NLP,  di  mana fokus  tujuan  dari  NLU  itu  sendiri  adalah  untuk  melakukan  pemahaman  terhadap  suatu  kalimat  dan melakukan  analisis  semantik.  API.AI  ini  sendiri  tidak  mendukung  domain  pengetahuan  bahasa  Indonesia namun  memiliki  banyak  sekali  domain  pengetahuan  dalam  bahasa  inggris.  Domain  adalah  koleksi pengetahuan  dan  struktur  data.  Di  dalam  API.AI  sendiri  telah  banyak  basis  pengetahuan  yang  sudah tertanam  di  sistem  layanan  API.AI  ini.  Koleksi  pengetahuan  yang  terdapat  pada  layanan  ini  di  antaranya adalah entitas musisi, bandara, dll. Namun tiadanya dukungan bahasa indonesia di dalam layanan ini bukan berarti layanan ini tidak dapat digunakan oleh peneliti yang notabene berbahasa indonesia.

## 3. Bot Telegram
Telegram  merupakan  salah  satu  social  media  yang  banyak  diinstall  orang. Telegram  menyediakan sebuah fitur API (Application Programming Interface) yang memungkinkan adanya fitur bot. Fitur Bot digunakan untuk  melakukan  dirrect  chatting  dengan  menggunakan  robot  chat  yang  memungkinkan  pengguna  untuk melakukan  pembuatan  chatbot  sesuai  dengan  keinginan  user.  Fitur  bot  dalam  telegram  dimulai  dengan melakukan  pendaftaran  terhadap  akun bot  yang digunakan sebagai  chatbot. Pendaftaran akun bot  tersebut dilakukan di @BotFather yang telah diberikan oleh penyedia layanan telegram.

## 4. Forward Chaining
Forward  Chaining  adalah  metode  pencarian  atau  pelacakan  yang  dimulai  dengan  informasi  yang  ada penggabungan  rule  untuk  menghasilkan  suatu  kesimpulan  atau  tujuan.  Forward  chaining  secara  umum menghasilkan  suatu  goal,  dan  merupakan  suatu  metode  inferensi  yang  melakukan  penalaran  dari  suatu masalah kepada solusinya.[5]

## III. METODE PENELITIAN
Penelitian  yang  akan  dilakukan  merupakan  studi  kasus  tentang  kajian  implementasi  ALITTA  sebagai asisten virtual dari BALITTAS yang dapat membantu masyarakat dalam mencari informasi yang berkaitan dengan  tanaman,  hama, dan kegiatan-kegiatan lainnya yang terdapat  di  BALITTAS yang berguna peneliti dan pencari informasi baik internal maupun eksternal. Tahapan rancangan penelitian yang akan dilakukan :
1. Identifikasi dan Analisis kebutuhan desain
Identifikasi  masalah  dilakukan  dengan  caara  menggali  informasi  secara  terperinci  dan  melakukan penguraian terhadap data serta komponen yang dibutuhkan untuk sistem yang akan dibangun, sehingga sistem yang dibangun diharapkan telah sesuai dengan harapan dan keinginan pengguna. Proses analisis ini  penulis  laksanakan  dengan  melakukan  observasi  dan  wawancara  langsung  ke  petugas  Balai  untuk menggali informasi yang di butuhkan.
Pembuatan  chatbot dilakukan untuk memberikan pelayanan informasi yang berkaitan dengan kegiatan- kegiatan yang terdapai pada Balittas antara lain, kegiatan kerjasama, pusat informasi, rekomendasi, serta pendayagunaan hasil-hasil penelitian yang telah dilakukan oleh pihak Balai.

## 2. Mendeskripsikan desain arsitektur ALITTA
Gambar 2  Rancangan Arsitektur Chatbot ALITTA
Gambar  2  di  atas  merupakan  rancangan  Rancangan  Arsitektur  Chatbot  ALITTA  yang  terintegrasi  dengan beberapa  komponen  lainnya  seperti  layanan  pesan  Telegram  dan  layanan  NLP  yaitu  API.AI.  Terdapat komponen-komponen  yang  berada  di  dalam  rancangan  arsitektur  tersebut  di  antaranya  adalah  restfull  api web services, database, webhook, Messenger, layanan API.AI, dan aplikasi di sisi user. Untuk komponen di dalam  chatbot  sendiri  terdapat  komponen  dari  platform  atau  layanan  yang  digunakan  yaitu  layanan Telegram dan API.AI. Database merupakan tempat di mana data-data disimpan, dan diolah. Database akan di  hosting  dan  dapat  diakses  secara  online.  Untuk  dapat  mengelola  data  yang  terdapat  di  dalam  database maka dibutuhkan sebuah antarmuka yang dapat melakukan tugas-tugas pengelolaan data yang ada di dalam database. Restfull API web service merupakan layanan yang berbasis REST.
REST (Representational State Transfer) adalah standar komunikasi yang sering diterapkan dengan berbasis web,  REST  menggunakan  HTTP  (Hypertext  Transfer  Protocol)  untuk  protocol  komunikasi  data. Pembuatan  web  services  berbasis  REST  ini  bertujuan  agar  data  yang  terdapat  di  dalam  database  dapat dilakukan pengolahan dengan mengakses layanan dari platform apapun.
Webhook  merupakan  HTTP  callback.  Konsep  dari  webhook  sederhana,  webhook  akan  bekerja  apabila terdapat suatu kejadian yang datang dari luar. Dalam hal ini adalah HTTP pos yang merupakan request yang diterima.  Kelebihan  dari  penggunaan  webhook  untuk  pengembangan  aplikasi  adalah  dalam  hal  integrasi antara satu aplikasi satu dengan yang lainnya.
Fungsi utama dari webhook itu sendiri adalah menerima data secara realtime dan mengirimkannya kembali. Dalam  rancangan  arsitektur  tersebut  dapat  jelas  dilihat  bahwa  webhook  lah  yang  menjembatani  antara chatbot  dan  sistem  pengelolaan  pesanan.  Dengan  menggunakan  platform  pesan  teks  Telegram  pelanggan melakukan interaksi dengan sistem, kemudian request text dari pelanggan tersebut akan selanjutnya diolah di platform NLP  API.AI. Melalui webhook, antara Telegram dan API.AI akan saling berinteraksi. Request yang  berupa  teks  tersebut  diolah  di  API.AI  untuk  dicari  tahu  dan  diidentifikasi  maksud  dari  request tersebut. Apabila misalnya request text tersebut merupakan pertanyaan untuk melakukan pengecekan order maka  API.AI  akan  memberi  identifikasi  bahwa  maksud  dari  request  tersebut  adalah  pengecekan  order. Layanan API tersebut akan mengirimkannya kembali ke webhook untuk diolah lebih lanjut. Webhook juga akan berkomunikasi dengan resftull web services untuk mendapatkan data yang dibutuhkan.

## 3. Identifikasi Knowledge base ALITTA
Pembuatan chatbot dilakukan dengan melakukan identifikasi knowledge base yang akan di inputkan ke dalam  sistem  AI.  Knowledge  base  adalah  basis  pengetahuan  berisi  pengetahuan-pengetahuan  dalam penyelesaian  masalah.  Basis  pengetahuan  ini  juga  berisi  tentang  aturan-aturan  yang  berkaitan  dengan pengetahuan  tersebut.  Dalam  proses  ini  pengetahuan  direpresentasikan  menjadi  basis  pengetahuan  dan basis  aturan  selanjutnya  dikodekan,  dikumpulkan,  dan  dibentuk  secara  sistematis.[4]  Mekanisme identifikasi knowledge base tentang konsultasi layanan Jasa meliputi sebagai berikut :
a. Konsultasi Layanan Data Tanaman Varietas Unggul
Konsultasi  layanan  meliputi  konsultasi  penyediaan  data  tanaman  di  Balittas  meliputi  tanaman Tanaman Tembakau dan Tanaman Serat yang memiliki varietas unggul.
b. Konsultasi Layanan Penyediaan Benih
Konsultasi  layanan  meliputi  konsultasi  mekanisme  permintaan  penyediaan  Benih  dari  Tanaman Tembakau dan Tanaman Serat yang terdapat di Balittas.
c. Konsultasi Layanan Benih Sumber
Konsultasi  layanan  meliputi  konsultasi  mekanisme  permintaan  benih  sumber  dari  Tanaman Tembakau dan Tanaman Serat yang terdapat di Balittas.
d. Konsultasi Magang
Konsultasi layanan meliputi konsultasi mekanisme Magang/ Pelatihan yang terdapat di Balittas.

## 4. Pembuatan Inference Engine ALITTA
Mesin  Inferensi  merupakan  alur  sistem  yang  digunakan  dalam  sistem  pakar  untuk  menghasilkan informasi baru dari knowledge base yang telah diketahui. Dalam sistem pakar proses inferensi dilakukan dalam  suatu  modul  yang  disebut  dengan  mesin  inferensi  (Inference  Engine).  Inference  Engine  yang digunakan dalam sistem ALITTA dibuat dalam platform API.AI. Fungsi Inferensi Engine adalah : a. Memberikan pertanyaan kepada user.
b. Menambah jawaban pada block intents
c. Menambahkan fakta baru tersebut pada entities sebagai working memory.
d. Mencocokkan fakta pada working memory dengan rule.
Dengan  menggunakan  metode  Forward  Chaining  pengujian  aturan  dilakukan  satu  persatu  secara berurutan. Saat tiap aturan diuji, sistem akan mengevaluasi apakah kondisi benar atau salah. Dengan kata lain, penalaran dimulai dari fakta terlebih dahulu untuk menguji hipotesis. Forward chaining adalah data driven  karena  inferensi  dimulai  dengan  informasi  yang  tersedia  dan  kemudian  konklusi  akan  diperoleh. Pada  sistem  pakar  umumnya  metode  penalaran  atau  mesin  inferensi  tersebut  diimplementasikan  dalam bentuk  baris-baris  coding  dalam  bahasa  pemrograman  tertentu.  Maka  sudah  dapat  diperkirakan  bahwa sistem  pakar  dengan  beberapa  knowledge  hanya  dapat  diisi  beberapa  kepakaran  yang  memiliki  teknik inferensi yang sama dan memiliki struktur knowledge base yang sama.[4]

## A. PERANCANGAN SISTEM
1. Activity Diagram Alitta
Pada Gambar 3 berikut ini merupakan Activity Diagram dari Bot Asisten Virtual dari Balittas (Alitta)
Gambar 3  Activity Diagram Chatbot ALITTA
Setelah  user/client  menambahkan  bot  Alitta  sebagai  teman,  pertama-tama  user/client  tersebut  harus memulai  percakapan  dengan  memasukkan  command  /start.  Kemudian  bot  akan  menampilkan  pesan pembuka.  Kemudian  user  akan  melakukan  input  pertanyaan  yang  nanti  akan  diproses  dalam  sistem  dan disebut  dengan  intent,  apabila  intent  sesuai  maka  akan  langsung  diproses  inputan  sesuai  dengan  jawaban user, apabila tidak sesuai maka alitta bot akan menampilkan “default fallback intent” dengan chat kata-kata seperti  “saya  tidak  mengerti  maksud  anda?”,  “mohon  masukkan  ulang  pertanyaan  anda”,  dll.  Setelah ditampilkan  hasil  dari  inputan  tersebut,  user  bisa  memasukkan  pertanyaan  kembali  atau  mengakhiri percakapan.

## 2. Tabel NLP
NLP atau Natural Language Processing adalah proses pembuatan model komputasi dari bahasa sehingga memungkinkan terjadinya interaksi antara manusia dan komputer dengan perantaraan bahasa alami yang dipakai  manusia. NLP memodelkan pengetahuan terhadap bahasa, baik dari segi kata, bagaimana kata- kata bergabung menjadi suatu kalimat dan konteks kata dalam kalimat.[2]. Tabel NLP berisi tentang data kata-kata  yang  memungkinkan  untuk  ditanyakan  oleh  manusia.  Sebagai  contoh  dalam  Tabel  1 merupakan contoh dalam intent Magang.
Tabel 1.Intent Magang Referensi Kata Sinonim Magang Magang,  magang kerja, pkl, praktek kerja lapangan, psg, ojt, kkn
Dalam  Tabel  1  Kata  Magang  memiliki  banyak  sinonim,  sedangkan  dari  kata  magang  banyak  sekali pertanyaan  user  yang  berbeda-beda  kata,  apabila  chatbot  tidak  dilengkapi  dengan  NLP  maka  harus melakukan deskripsi terhadap masing-masing kata tersebut. Sedangkan apabila sistem telah dilengkapi oleh NLP, berbagai  macam  sinonim dari kata magang akan dibuat sebagai key/ kata kunci dalam intent dan di deskripsikan dalam entitis phrases sebagai berikut :
Tabel 2. Entitis Phrases

## Jenis Pertanyaan User
Apakah masih menerima mahasiswa magang di Balittas? Apakah masih menerima pelajar PSG di Balittas? Saya mau tanya informasi tentang PKL di Balittas?

## 3. Tabel Respon
Chatbot  yang  baik  adalah  sebuat  sistem  yang  dapat  melakukan  pengembalian  respon dari seluruh inputan user baik itu yang sesuai dengan kriteria maupun bukan. Tabel respon dalam Alitta terdiri dari 3 Jenis yaitu:
Tabel 3. Tabel Respon tentang Magang Jenis Activity Contoh Pertanyaan Respon Opening Activity Selamat Pagi Hai selamat pagi, Selamat datang di ALITTA (Asisten Virtual dari Balitas). Ada yang bisa kami bantu? Siang Hai siang, Selamat datang di ALITTA (Asisten Virtual dari Balitas). Ada yang bisa kami bantu? Main Activity Apa terdapat lowongan untuk Magang? Baik, untuk informasi magang, silahkan mengirimkan Surat Permohonan Magang atau bisa datang langsung d/a Balai Penelitian Tanaman Pemanis dan Serat..........
Saya mw tanya info tentang KKN di Balittas ? Baik, untuk informasi magang, silahkan mengirimkan Surat Permohonan Magang atau bisa datang langsung d/a Balai Penelitian Tanaman Pemanis dan Serat.......... Closing Activity Terima kasih Baik, Terima kasih telah menggunakan Alitta. Semoga Informasi yang didapat bermanfaat.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Black  Box  sistem,  yaitu  pengujian  yang dilakukan untuk melihat setiap fungsi berjalan dengan baik sesuai dengan kegunaannya. Untuk melakukan pengujian terlebih dahulu pengguna harus menggunakan aplikasi telegram.
Halaman  awal  dari  user  yang  menggunakan  telegram  dengan  invite  akun  Alitta  di  alamat http://t.me/Alitta_bot . Kemudian akan muncul akun dengan tombol command/ start seperti pada Gambar 4 berikut ini :
Gambar 4. Tampilan awal Alitta
User akan melakukan klik tombol /start untuk memulai percakapan dengan Alitta, akan terlihat seperti pada Gambar 5, berikut ini:
Gambar 5 Tampilan Pesan Pembuka Alitta
Gambar 6 Tampilan Input Pertanyaan & Replay di ChatBot
Pada Gambar 6 user melakukan input pertanyaan perihal kegiatan KKN yang terdapat di Balittas. Kata KKN/ Magang/ PSG, dsb sesuai dalam Tabel 1 telah dideskripsikan sebagai sebuah intent, sehingga ketika user  melakukan  pertanyaan  berkaitan  dengan  kata-kata  tersebut  maka  feedback  chat  yang  ditampilkan adalah  sesuai  dengan  Gambar  6,  dan  kata  KKN  akan  berubah  bergantung  dengan  inputan  user  yang menginputkan pertanyaan.
Pada  Gambar  7  dapat  melakukan setting input intent yang  digunakan  untuk  melakukan replay dari conversation yang dilakukan sebagai berikut :

## Gambar 7 Tampilan Setting Intent
Pengaturan Intent berisi tentang context, event, phrases dan action parameter yang dapat untuk melakukan pengaturan  calam  chatbot.Pada  Gambar  7  Tampilan setting intent yang  digunakan  pada  kategori  Info Magang
Sedangkan pada Gambar 8, Admin dapat melakukan cek history conversation dalam sistem sebagai berikut:
Gambar 8 Tampilan History Chat
Tampilan History Chat dapat digunakan untuk melakukan follow up terhadap keseluruhan conversation yang  telah  dijalankan  oleh  sistem  chatbot  ALITTA.  Penggunaan  Diagflow/  API.AI  sebagai  salah  satu framework  dalam  pembuatan  chatbot  yang  dapat  melakukan  integrasi  terhadap  website  maupun  social media.

## V. K ESIMPULAN
Dari hasil penelitian dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Chatbot dapat digunakan untuk membantu kegiatan tanya jawab yang sering kali ditanyakan berulang- ulang yang dapat dilakukan setiap saat tanpa terkendala waktu.
2. Penggunaan NLP dalam chatbot memudahkan untuk user dalam memahami informasi yang dibutuhkan karena sesuai dengan bahasa alami user.
3. Chatbot sebagai salah satu inovasi teknologi dalam penunjang kegiatan yang berbasis layanan kepada pelanggan.
4. Untuk  pengembangan  lebih  lanjut  dapat  dilakukan  pengembangan  chatbot  di  sosial  media  yang dimiliki oleh Balittas.

## D AFTAR P USTAKA
[1] http://balittas.litbang.pertanian.go.id/index.php/id/tentang-kami Dikutip  pada  tanggal  28  Juni  2019 Pukul 10.29 WIB.
[2]   Accenture  Interactive.,  (2016).  CHATBOTS  IN  CUSTOMER  SERVICE.  Tersedia  di  : https://www.accenture.com/t00010101T000000__w__/br-pt/_acnmedia/PDF-45/Accenture-Chatbots- Customer-Service.pdf
[3]  Sasmito Aribowo. A., Khomsah, Siti. Sistem Pakar Dengan Beberapa Knowledge Base Menggunakan Probabilitas  Bayes  Dan  Mesin  Inferensi  Forward  Chaining.  Seminar  Nasional  Informatika  2011 (semnasIF  2011).    Dipresentasikan  di (semnasIF  2011)  UPN  ”Veteran”  Yogyakarta,  2  Juli 2011. [Online]. Tersedia : http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/semnasif/article/view/1267

## ANTIVIRUS: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika (p – ISSN: 1978 – 5232; e – ISSN: 2527 – 337X)
[4]  Setiaji,  Hari.,  Kurniawan,  Rahardian.  Sistem  Informasi  Penelitian  Dan  Pengabdian  Dosen  Guna Otomatisasi  Penentuan  Angka Kredit Dosen Dan Mendukung Aktivitas Tridharma Perguruan Tinggi. Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi  2011  (SNATI  2011)  Universitas  Islam  Indonesia, Yogyakarta,  17-18  Juni  2011.  [Online].  Tersedia  : https://www.neliti.com/publications/88557/sistem- informasi-penelitian-dan-pengabdian-dosen-guna-otomatisasi-penentuan-angk