Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 856-867 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Penerapan Chatbot Pada Kerusakan Sepeda Motor Injeksi Dengan Basis Dialogflow dengan Telegram
Dwi Adi Mulyo Nugroho 1 , Jati Sasongko Wibowo 2 1,2 Teknik Informatika, Universitas Stikubank Semarang, Semarang, Indonesia Email:  nugrohoofficial19@gmail.com, jatisw@gmail.com

## Abstract
Damage to injection motorbikes can include various problems, from the fuel system, sensors, to electronic components,  which can result  in  decreased engine performance  and  disruption to vehicle operation. The aim of this research is to find out and implement a Chatbot-based solution to overcome damage  to  injection  motorbikes,  based  on  Dialogflow  and  integrated  with  the  Telegram  instant messaging application. The  main problem  is the limited  availability of data and the  time  needed to repair  damage  to  injection  motorbikes.  The  research  methodology  includes  requirements  analysis, system  design,  chat  implementation  on  the  Dialogflow  platform,  integration  with  Telegram,  and evaluation of chat responsiveness through user testing. The black box test got a score of 100%, while the  System  Usability  Scale  (SUS)  got  a  score  of  85.  The  research  results  show  that  this  chat implementation  was  successful  in  providing  appropriate  and  responsive  solutions  to  user  questions. The conclusion of this research emphasizes that the use of Chatbots for injection motorbike damage using  Dialogflow  and  Telegram  can  be  an  effective  and  efficient  solution  for  providing  technical assistance to users, thereby increasing the availability of information and reducing problem resolution time.
Keywords : Injection Motorcycles; Chatbots; Dialogflow; Telegram; Engine Performance
Abstrak
Kerusakan  pada  sepeda  motor  injeksi  dapat  mencakup  berbagai  masalah,  mulai  dari  sistem bahan  bakar,  sensor,  hingga  komponen  elektronik,  yang  dapat  mengakibatkan  penurunan  kinerja mesin  dan  gangguan  pada  pengoperasian  kendaraan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  dan  mengimplementasikan  solusi  berbasis  Chatbot  untuk  mengatasi  kerusakan  pada sepeda  motor  injeksi,  berbasis  Dialogflow  dan  terintegrasi  dengan  aplikasi  pesan  instan  Telegram. Permasalahan  utamanya  adalah  terbatasnya  ketersediaan  data  dan  waktu  yang  dibutuhkan  untuk mengatasi  kerusakan  sepeda  motor  injeksi.  Metodologi  penelitian  meliputi  analisis  kebutuhan, perancangan  sistem,  implementasi  obrolan  pada  platform  Dialogflow,  integrasi  dengan  Telegram, dan  evaluasi  responsivitas  obrolan  melalui  pengujian  pengguna.  Pengujian  blackbox  mendapatkan skor  100%,  sedangkan  System  Usability  Scale  (SUS)  mendapatkan  nilai  85.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  implementasi  chat  ini  berhasil  memberikan  solusi  yang  tepat  dan  responsif terhadap pertanyaan pengguna. Kesimpulan penelitian ini menekankan bahwa penggunaan  Chatbot untuk kerusakan sepeda motor injeksi menggunakan Dialogflow dan Telegram dapat menjadi solusi efektif  dan  efisien  untuk  memberikan  bantuan  teknis  kepada  pengguna,  sehingga  meningkatkan ketersediaan informasi dan mengurangi waktu penyelesaian masalah.
Kata kunci : Motor Injeksi; Chatbot; Dialogflow; Telegram; Kinerja Mesin
1. PENDAHULUAN
Industri  otomotif  sedang  mengalami  kemajuan  pesat.Hal  ini  terlihat  dari tingginya  tingkat  persaingan  antar  produsen    sepeda  motor  [1].  Sepeda  motor injeksi  merupakan  salah  satu  jenis  kendaraan  bermotor  yang  semakin  populer dalam  beberapa  tahun  terakhir.Sistem  injeksi  pada  sepeda  motor  menggantikan sistem  karburator  dan  menawarkan  beberapa  manfaat,  termasuk  peningkatan efisiensi  bahan  bakar,  respons  mesin  yang  lebih  stabil,  dan  pengurangan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 856-867 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
emisi.Namun,  seperti  alat  transportasi  lainnya,  sepeda  motor  injeksi  juga  rentan mengalami kerusakan.
Dalam  hal  ini  adalah  masalah  pada  performa  mesin  injeksi    sepeda  motor. Kelalaian  dalam  perawatan  mesin  menyebabkan  kerusakanv[2].  Permasalahan yang  sering  dihadapi  oleh  pemilik  sepeda  motor  injeksi  adalah  ketidaktahuan pengguna dalam mendiagnosis masalah pada sistem injeksi. Pemilik sepeda motor seringkali kesulitan mengidentifikasi penyebab kerusakan, baik itu masalah pada bagian  mesin,  sensor,  atau  bagian  sistem  injeksi  lainnya.Mengingat  banyaknya masyarakat yang menggunakan sepeda motor injeksi, timbul permasalahan bahwa tidak  semua  pengguna  sepeda  motor  injeksi  dapat  memperbaiki  kerusakan  yang terjadi  pada  kendaraannya.  Pengguna  lebih  memilih  untuk  menyerahkan permasalahannya kepada mekanik profesional, namun jam kerjanya terbatas [3].
Dengan  berkembangnya  teknologi  khususnya  kecerdasan  buatan,  kini teknologi Chatbot juga  ikut  berkembang. Chatbot adalah suatu algoritma dan pemrograman  yang  memberikan  jawaban  atau  berinteraksi  dengan  pengguna melalui  pesan  teks  atau  suara.  Platform Dialogflow NLP (pemrosesan  bahasa alami)  digunakan  untuk  memberikan  jawabannya[4]. NLP adalah  teknik  yang memungkinkan  komunikasi  bahasa  alami  antara  komputer  dan  manusia.Hal  ini memungkinkan komputer untuk memahami dan memproses bahasa manusia dan memberikan  respons  yang  sesuai  [5]. Chatbot dibuat  menggunakan  framework Dialogflow . Dialogflow adalah  platform  pengembangan  aplikasi  percakapan  yang dikembangkan oleh Google. Sistem ini didasarkan pada percakapan bahasa alami. Platform  ini  bekerja  dengan  mengadaptasi  kata-kata  permintaan  pengguna, kemudian  memprosesnya  dengan  agen  pembelajaran  mesin  dan  memberikan respons  kepada  pengguna  dalam  bentuk  data  JSON  [6]. Chatbot memiliki kemampuan  untuk  berkomunikasi  dengan  pengguna  atau  individu menggunakan Messenger ,  jaringan  instan,  email,  Usenet,  forum  online,  atau  panggilan  suara seperti  telepon. Di  antara  aplikasi  pesan  instan  yang  digunakan  untuk berkomunikasi, Telegram adalah  salah  satunya. Telegram merupakan  aplikasi pesan  instan    berbasis  cloud  yang  memudahkan  pengguna  mengakses  akun Telegram nya  dari  banyak  perangkat    berbeda  secara  bersamaan  [7]. Telegram menyediakan  antarmuka  pengguna  untuk  berinteraksi  dengan Chatbot . Chatbot telah  banyak  digunakan  untuk  tujuan  praktis  seperti  dukungan  online,  layanan yang dipersonalisasi, atau memberikan informasi [8].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  dan  mengembangkan Chatbot analisis  kerusakan  sepeda  motor  yang  dapat  membantu  pengguna  menghemat waktu dalam pencarian informasi. Layanan 24 jam yang disediakan chat room ini memungkinkan  penggunanya  menerima  informasi  dengan  segera  tanpa  dibatasi jam atau zona waktu tertentu.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Tahapan Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  penulis  menguraikan  tahap  awal  pembuatan  model, konstruksi  model,  dan  evaluasi  model.  Jalannya  penelitian  penulis  dalam penelitian ini dijelaskan pada gambar berikut.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 856-867 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 1. Alur Penelitian

## a) Indentifikasi Masalah
Identifikasi  masalah  membahas  mengenai  apa  yang  ingin  dilakukan  oleh peneliti  dalam  melakukan  wawancara  dan  berdiskusi  dengan  pihak  dari bengkel  sepeda  motor.  Hasil  dari  diskusi  berupa  informasi  mengenai kerusakan  sepeda  motor  injeksi,  yang  mana  nantinya  akan  membantu pengguna sepeda motor injeksi untuk memudahkan mendeteksi kerusakan pada sepeda motor injeksi.

## b) Rumusan Masalah
Berdasarkan analisis masalah yang telah dijelaskan sebelumnya, salah satu solusi  yang  diperlukan  adalah  sebuah  platform  pengembangan  yang memfasilitasi  penyampaian  informasi  mengenai  kerusakan  sepeda  motor injeksi  melalui Chatbot ,  sehingga  dapat  memberikan  respons  cepat  tanpa adanya  kendala  waktu  dan  tempat,  serta  dapat  diakses  kapan  pun  dan  di mana pun.
c) Studi Literatur
Berdasarkan  analisis  masalah  dan  perumusan  masalah  sebagaimana dijelaskan  sebelumnya,  penulis  dapat  menyimpulkan  bahwa  penelitian akan dilakukan sesuai dengan kajian literatur yang relevan.

## d) Pengumpulan Data
Dalam bagian ini, penulis mengumpulkan informasi yang diperlukan untuk pengembangan Chatbot ,  sehingga  memudahkan  pengguna  dari  berbagai lapisan  masyarakat  dalam  mendapatkan  jawaban  terkait  pertanyaan mengenai  kerusakan  sepeda  motor  injeksi.  Data  kerusakan  adalah  kode yang  terdapat  pada  sepada  motor.  Hal  tersebut  berkaitan  dengan  gejala yang ada pada tabel sebelum nya. Supaya mekanik tahu juga apa saja gejala terkait  dengan  kode  kerusakan  tersebut  [9].  Hal  ini  bertujuan  untuk memberikan  peneliti  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  asal-usul kerusakan  sepeda  motor  injeksi  dan  metode  perbaikannya.  Melalui
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 856-867 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
interaksi  tersebut,  peneliti  memperoleh  wawasan  yang  mendukung pemahaman.  Selain  itu,  pengalaman  langsung  di  bengkel  sepeda  motor injeksi  memungkinkan  peneliti  mengamati  berbagai  jenis  kerusakan, sehingga  dapat  meningkatkan  pemahaman  peneliti  terhadap  kebutuhan dan  preferensi  terkait  kerusakan  sepeda  motor  injeksi  secara  lebih komprehensif.
e) Perancangan Sistem
Peneliti memanfaatkan Dialogflow sebagai kerangka untuk
mengembangkan Chatbot .Di bawah ini adalah ilustrasi cara kerja Chatbot.
Gambar 2. Alur Penelitian
f) Hasil dan Pembahasan
Bagian  ini  membahas  hasil  dan  evaluasi  implementasi,  dengan  fokus  pada penilaian  apakah Chatbot mampu  memberikan  respons  yang  akurat terhadap pertanyaan dari pengguna.

## 2.2. Flowchart Dialogflow
Proses Dialogflow melibatkan  beberapa  tahapan,  dimulai  dari  memasukkan kata  kunci,  mencocokkan  intent,  mengidentifikasi  intent,  menguji  hasil,  dan menghasilkan respons. Alur proses Dialogflow dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Flowchart
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 856-867 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Saat  membuat Chatbot ,  prosesnya  dimulai  dengan  kata  kunci  yang dimasukkan  pengguna  melalui  aplikasi  integrasi Chatbot ,  yang  memicu  respons Chatbot . Kemudian, pada fase pencocokan intents, Dialogflow mencocokkan pesan pengguna  dengan  daftar  kalimat  pembelajaran  yang  terdapat  di  setiap  target menggunakan  dua  algoritma:  pencocokan  ML  dan  pencocokan  tata  bahasa berbasis aturan. Proses sadar niat kemudian mengenali maksud pengguna dalam percakapan untuk memetakan pesan pengguna ke tindakan agen Chatbot . Setelah niat  teridentifikasi,  hasilnya  diuji  untuk  memastikan  cocok  dengan  kata  kunci Chatbot .  pemrosesan  yang  sesuai  akan  dilanjutkan,  jika  tidak,  akan  dilakukan reservasi  tujuan.  Terakhir,  respons  dihasilkan  dan  ditampilkan  kepada  pengguna berdasarkan  semua  proses  sebelumnya.  Ini  menciptakan  alur  kerja  terstruktur yang memahami masukan pengguna dan merespons dengan tepat.

## 2.3. Desain Proses Chatbot
Chatbot yang  terhubung  ke Dialogflow dan  terintegrasi  di Telegram menerima  masukan  pengguna  melalui  pesan  di  platform Telegram .  Masukan tersebut  kemudian  diarahkan  ke  agen Dialogflow yang  bertugas  mendeteksi maksud  dan  mengekstrak  entitas  dari  pesan  untuk  memahami  permintaan pengguna untuk merusak sepeda motor dengan semprotan. Dengan menggunakan logika  yang  telah  ditentukan  sebelumnya,  obrolan  mampu  menghasilkan tanggapan yang relevan berdasarkan informasi yang diterima. Termasuk informasi kerusakan  injeksi sepeda  motor  atau  rekomendasi  perbaikan  terkait  masalah tersebut.  Setelah  data  diproses,  respons  yang  dihasilkan  dari  obrolan  tersebut dikirim  kembali  ke  pengguna  melalui Telegram .  Dengan  integrasi  tersebut,  chat mampu  memberikan  informasi  yang  akurat  dan  personal  kepada  pengguna, menawarkan solusi atau saran perbaikan atas kerusakan sepeda motor injeksi.
Gambar 4. Desain Proses Chatbot

## 2.4. Desain Basis Data
Desain  basis  data  untuk  sistem  kerusakan  sepeda  motor  injeksi  adalah rancangan struktur penyimpanan data yang sistematis untuk mengelola informasi terkait kerusakan sepeda motor dengan sistem injeksi. Basis data ini memfasilitasi penyimpanan,  pengelolaan,  dan  akses  data,  mencakup  tabel-tabel  untuk  entitas utama  seperti  jenis-jenis  kerusakan  dan  komponen  relevan  lainnya.  Hubungan antar  tabel  didefinisikan  dengan  jelas  untuk  menjaga  integritas  data  dan kemudahan  pencarian  informasi.  Selain  itu,  desain  ini  mencakup  prosedur penyimpanan  data  yang  efisien,  indeks,  dan  mekanisme  keamanan.  Desain  basis data  yang  baik  memastikan  informasi  yang  akurat,  cepat,  dan  mudah  diakses,
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 856-867 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
membantu teknisi atau pengguna dalam mendiagnosa masalah pada sepeda motor injeksi.
Tabel 1. Desain Basis Data No Nama Intent Deskripsi 1 Gas tidak stabil Tarikan gas tidak tidak bekerja dengan optimal 2 Mesin mati Mesin tidak dapat dihupkan 3 injektor mati Komponen injektor terkendala/rusak 4 Mati mendadak Kompresi mesin bocor dan overheat 5 Overheat Mesin terlalu panas dan tetap terus digunakan 6 Sulit distater Busi bermasalah atau kurangnya asupan bensin dari injektor ke ruang bakar 7 Mesin sering brebet Kurangnya suplai bahan bakar yang tidak optimal ke ruang pembakaran 8 Motor mati tanpa sebab Injektor yang rusak menggagu fungsi solenoid mesin 9 Warna asap knalpot lebih pekat Adanya suplai bensin yang berkesinambungan tanpa kontrol 10 Kedipan MIL kode kerusakan injeksi Sistem injeksi yaitu idling stop tidak berfungsi, putaran stasioner tidak stabil

## 2.5. Rancangan Pengujian
Chatbot yang  dibuat  diuji  dengan  metode  Blackbox  Testing,  selain  itu  juga digunakan SUS (System Usability Scale) yang mengukur opini pengguna terhadap Chatbot .  Pengujian  blackbox  bertujuan  untuk  menemukan  fungsionalitas  yang salah, kesalahan antarmuka pengguna, kesalahan struktur data, kesalahan kinerja, kesalahan inisialisasi dan terminasi [6].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Implementasi Dialogflow
Implementasi Chatbot Telegram ini  menggunakan framework Dialogflow Google. Chatbot tersebut akan terintegrasi dengan Telegram melalui API Telegram yang nantinya akan dikirimkan dan dapat digunakan secara gratis dan tanpa biaya. Menggunakan API Telegram mengharuskan Anda membuat bot dengan Botfather dan  menggunakan  token bot. bot yang  dibuat  disebut  Garagebot.  Berikut  ini tampilan cara membuat Chatbot menggunakan Dialogflow :
Gambar 5. Pembuatan Intent
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 856-867 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 5, intent yang digunakan untuk melatih Chatbot berbasis Dialogflow . Gambar  ini  memberikan  informasi  rinci  tentang  setiap  tujuan  dan  memberikan dasar yang jelas untuk memahami cara kerja Chatbot untuk menjawab pertanyaan pengguna  menggunakan Dialogflow sebagai  platform  utama.  Setiap  tujuan  juga dijelaskan  secara  rinci  untuk  membantu  pembaca  lebih  memahami  bagaimana sistem  menangani  dan  merespons  berbagai  jenis  permintaan.  Setelah  membuat intent  selanjutnya  membuat  kata  kunci/expression  user  dan  respon  seperti tampilan berikut.
Gambar 6. User Expression
Gambar 7. Responses
Gambar  menjelaskan  proses  penambahan  kunci  ekspresi  pengguna  di Dialogflow . Pada langkah ini, pengguna memasukkan kata kunci atau frasa secara manual  untuk  melatih  sistem  memahami  variasi  masukan.  Setiap  ekspresi pengguna  yang  ditambahkan  memerlukan  respons  yang  sesuai  dari Chatbot . Proses ini meningkatkan kemampuan Dialogflow untuk memberikan respons yang akurat dan kontekstual berdasarkan masukan pengguna.

## 3.2. Implementasi Chatbot
3.2.1. Tampilan awal Penerapan Chatbot untuk  Analisis  kerusakan  motor  Injeksi,  yang dikembangkan dengan framework Dialogflow dan terintegrasi di Telegram , Untuk memulai,  cukup  tekan  tombol  Mulai,  dan Chatbot Anda  akan  merespons  dalam bentuk pesan ucapan.Di bawah ini adalah representasi visual pembahasan analisa kerusakan sepeda motor.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 856-867 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 8. Awal Percakapan Chatbot

## 3.2.2. Tampilan kerusakan motor
Percakapan Chatbot mengenai  kerusakan  pada  motor  dapat  dilihat  dalam gambar .
Gambar 9. kerusakan keluar asap putih Gambar 10. kerusakan motor brebet Gambar 11. kerusakan tarikan kurang responsive
Gambar  merupakan  contoh  input  pengguna  yang  menunjukkan  interaksi aktif  dengan  sistem  dan  menunjukkan  cara  pengguna  mencari  informasi kerusakan  sepeda  motor.  Hal  ini  mencerminkan  keinginan  pengguna  untuk mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  baik  mengenai  masalah  yang  dialaminya dengan menggunakan antarmuka pengguna yang disediakan oleh sistem.

## 3.3. Pengujian Chatbot
3.3.1. Pengujian Blackbox
Pengujian black  box merupakan  pengujian  perangkat  lunak  yang  berfokus pada identifikasi masalah pada perangkat lunak saat pengguna menggunakannya [11]. Pendekatan  mengacu  pada  pemeriksaan fungsionalitas  perangkat  lunak tanpa  memperhatikan  struktur  internalnya.  Dalam  hal  pengujian black  box Chatbot ,  tujuan  utamanya  adalah  untuk  mengidentifikasi  fitur-fitur  yang  tidak berfungsi,  kesalahan  antarmuka  pengguna,  serta  masalah  inisialisasi  dan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 856-867 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
terminasi. Tujuan dari pengujian fungsional ini adalah untuk mengevaluasi kinerja fungsi  yang  disediakan  oleh Chatbot agar  dapat  memenuhi  kebutuhan  pengguna secara efektif.
Tabel 2. Pengujian Fungsional No Fitur Skenario Pengujian Hasil Pengujian 1 Menekan tombol start untuk memulai Chatbot Menampilkan pesan pembuka Berhasil 2 Memasukkan pertanyaan seputar kerusakan motor Chatbot membalas pesan Berhasil 3 Memasukkan pertanyaan yang tidak sesuai Chatbot menampilkan pesan balasan untuk menjawab pertanyaan yang tidak tersedia Berhasil 4 Memasukkan semua pertanyaan seputar kerusakan motor Chatbot merespon semua pertanyaan yang diajukkan oleh pengguna Berhasil
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  diperoleh  dengan  metode black  box Chatbot ,  seluruh  input  yang  dimasukkan  menghasilkan  output  dengan  akurasi 100%. Hasil ini dicapai berkat kemampuan pemrosesan bahasa alami Dialogflow , yang  dapat  mengenali  kata-kata  meskipun  ada  kesalahan  ketik.evaluasi  akurasi dapat dijelaskan dengan rumus berikut [12].
Akurasi = (1)
Akurasi = Akurasi = 100%

## 3.3.2. Pengujian System Usability Scale
Pengujian  kedua  menggunakan System  Usability  Scale  (SUS) menggunakan kuesioner  ini  untuk  mengukur  persepsi  pengguna  terhadap  kegunaan Chatbot yang  diuji.  Pengguna  diminta  menjawab  10  pertanyaan  dengan  menggunakan skala  1  hingga  5  yang  menunjukkan  tingkat  persetujuan  mereka  terhadap  setiap pernyataan  tentang  cara  kerja Chatbot .  Kuesioner SUS digunakan  untuk mengevaluasi Chatbot berikut.
Tabel 3. Pertanyaan SUS No Pertanyaan 1 Saya merasa sistem ini mudah untuk digunakan.
2 Saya merasa kesulitan dalam penggunaan
3 saya merasa sistem ini mudah untuk berinteraksi
4 Saya merasa bahwa saya perlu mempelajari banyak hal sebelum dapat menggunakan sistem ini.
5 Saya merasa akan konsisten menggunakan Chatbot ini
6 Saya merasa sistem ini sangat rumit.
7 Saya merasa sistem ini mudah untuk diintegrasikan dengan pengetahuan saya mengenai analisa kerusakan pada motor injeksi.
8 Saya merasa sistem ini kurang membantu dalam menyelesaikan masalah mengenai analisa kerusakan pada motor injeksi.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 856-867 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
No

## Pertanyaan
9 Saya merasa puas menggunakan sistem ini untuk berinteraksi dengan Chatbot mengenai analisa kerusakan pada motor injeksi. 10 Saya merasa kebingungan dengan konsep Chatbot ini
Dengan  menggunakan System  Usability  Scale  (SUS) ,  responden  menguji sistem Chatbot mereka  yang  terintegrasi  dengan Telegram .  Hasil  pengujian  ini didokumentasikan dan disajikan dalam tabel di bawah ini untuk menggambarkan tingkat kegunaan yang telah dievaluasi.
Tabel 4. Skor Akhir No  Responden Usia  Jenis Kelamin Skor asli Q1  Q2  Q3  Q4  Q5  Q6  Q7  Q8  Q9  Q10 1 Responden 1 22 Laki laki 5 2 2 1 5 2 5 2 4 2 2 Responden 2 23 Perempuan 4 2 4 2 5 1 3 1 5 1 3 Responden 3 23 Perempuan 3 1 4 1 5 2 4 3 4 1 4 Responden 4 23 Perempuan 5 2 4 2 4 1 5 2 5 1 5 Responden 5 22 Laki laki
4 1 3 2 5 1 5 2 4 2 6 Responden 6 22 Laki laki
4 1 5 2 4 1 4 1 4 1 7 Responden 7 23 Laki laki
5 1 4 1 4 1 3 1 5 1 8 Responden 8 22 Perempuan
4 1 3 1 5 2 3 1 5 2 9 Responden 9 21 Laki laki
5 2 4 2 4 1 5 1 4 2 10 Responden 10  20 Perempuan 5 2 3 1 4 2 5 2 5 1
Tabel  4  menunjukkan  hasil  jawaban  responden  yang  kemudian  dihitung dengan ketentuan sebagai berikut:
Berdasarkan  data  yang  dikumpulkan  pengguna,  perhitungan  dilakukan berdasarkan jawaban tersebut dengan aturan sebagai berikut:
1. Untuk masing-masing soal ganjil, skor pengguna dikurangi 1.
2. Skor  akhir  setiap  soal  bernomor  genap  diperoleh  dengan  mengurangkan skor pengguna dengan 5.
3. Skor SUS dihitung  dengan  menjumlahkan  skor  seluruh  pertanyaan kemudian dikalikan dengan 2,5.
Berdasarkan aturan perhitungan tersebut, hasil akhir ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Skor Hasil Hitung Skor Hasil Hitung (Data Contoh) Jumlah Nilai Q1  Q2  Q3  Q4  Q5  Q6  Q7  Q8  Q9  Q10 (Jumlah x 2.5) 4 3 1 4 4 3 4 3 3 3 32 80 3 3 3 3 4 4 2 4 4 4 34 85 2 4 3 4 4 3 3 2 3 4 32
80
4 3 3 3 3 4 4 3 4 4 35 88
3 4 2 3 4 4 4 3 3 3 33 83 3 4 4 3 3 4 3 4 3 4 35
88
4 4 3 4 3 4 2 4 4 4 36 90 3 4 2 4 4 3 2 4 4 3 33
83 4 3 3 3 3 4 4 4 3 3 34 85 4 3 2 4 3 3 4 3 4 4 34 85 Skor Rata-rata (Hasil Akhir) 85
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 856-867 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Pengujian  langsung  menggunakan sysem  usability  scale pada  sistem Chatbot menghasilkan  skor  rata-rata  sebesar  85,  yang  menunjukkan  kinerja  dan keberhasilan  yang  baik.  Keunggulan  utama Chatbot ini  adalah  kemudahan penggunaan,  respon  cepat,  keakuratan  informasi  dan  komunikasi.  Skor  tinggi  ini mencerminkan  desain  antarmuka  pengguna  yang  baik  dan  kemampuan Chatbot dalam  menyampaikan  informasi  yang  relevan.  Namun,  ia  memiliki  beberapa kelemahan,  seperti  keterbatasan  fungsi,  penanganan  pertanyaan  spesifik,  dan komentar  yang  perlu  dipahami.  Baik  itu  peningkatan  fitur,  pelatihan  tambahan, atau  optimalisasi  respons,  masukan  dari  responden  dapat  menjadi  panduan berguna  bagi  pengembang  untuk  terus  meningkatkan  kualitas Chatbot .  Dengan cara  ini, Chatbot s  tidak  hanya  dapat  mempertahankan  tingkat  optimalnya,  tetapi juga terus berkembang sesuai kebutuhan dan harapan pengguna.

## 4.  SIMPULAN
Pengujian  yang  ketat  menggunakan System  Usability  Scale pada  sistem Chatbot menghasilkan  skor  rata-rata  85,  menunjukkan  kinerja  dan  keberhasilan yang  baik.  Keuntungan  utama Chatbot ini  meliputi  kemudahan  penggunaan, respons cepat, keakuratan informasi, dan komunikasi alami, mencerminkan desain antarmuka  yang  baik  dan  kemampuan  menyampaikan  informasi  yang  relevan. Namun,  terdapat  beberapa  kelemahan  seperti  keterbatasan  fungsionalitas  dan penanganan pertanyaan  khusus.  Masukan  dari  responden  mengenai  peningkatan fungsionalitas,  pelatihan  tambahan,  dan  pengoptimalan  respons  dapat  menjadi panduan  bagi  pengembang  untuk  terus  meningkatkan  kualitas Chatbot . Chatbot dirancang  berbasis Dialogflow untuk  memberikan  bantuan  analisa  kerusakan motor,  dengan  pengetahuan  terintegrasi  yang  memungkinkan  penyediaan  solusi interaktif  yang  efektif.  Sistem  ini  membantu  pengguna  dalam  memahami  dan mengatasi  masalah  kerusakan  motor,  serta  meningkatkan  pengalaman  interaktif pengguna dengan respon yang baik terhadap pertanyaan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Martias,  D.  Setiawan,  A.  Arif,  and  R.  Rifdarmon,  “Pelatihan  Perawatan  Berkala Sepeda  Motor  Injeksi  Untuk  Pemuda  Putus  Sekolah,” Suluah  Bendang  J.  Ilm.
Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 19, no. 3, p. 166, 2019, doi: 10.24036/sb.0280.
[2] H.  Tan  and  A.  Hajjah,  “Penerapan  Metode  Forward  Chaining  untuk  Mendiagnosa Kerusakan Sepeda Motor Injeksi,” J. Mhs. Apl. Teknol. Komput. dan Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 99–103, 2019.
[3] A.  Syaputra  and  D.  Setiadi,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Kerusakan  Sepeda  Motor Yamaha  Matic  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining,” Jusikom    J.  Sist.  Komput. Musirawas , vol. 5, no. 2, pp. 126–135, 2020, doi: 10.32767/jusikom.v5i2.1039.
[4] C.  A.  Oktavia,  “Implementasi Chatbot Menggunakan  Dialogflow  dan  Messenger Untuk  Layanan  Customer  Service  Pada  E-Commerce,” J  I  M  P  -  J.  Inform.  Merdeka Pasuruan , vol. 4, no. 3, pp. 36–40, 2020, doi: 10.37438/jimp.v4i3.230.
[5] I.  D.  Haryanto  and  S.  Saefurrahman,  “Implementasi Chatbot Kesehatan  Kucing Melalui  Dialogflow  dan Telegram untuk  Pemberian  Informasi  Penyakit  dan Perawatan,” JTIM  J. Teknol. Inf. dan Multimed. , vol. 5, no. 4, pp. 365–376, 2024, doi: 10.35746/jtim.v5i4.484.
[6] R.  A.  Sanjaya  and  E.  Winarno,  “Pengembangan Chatbot Informasi  Pariwisata  di
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 856-867 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Kabupaten  Pati  Menggunakan  Metode  Natural  Language  Processing  Berbasis Dialogflow,” Jutisi  J. Ilm. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 13, no. 1, p. 368, 2024, doi: 10.35889/jutisi.v13i1.1828.
[7] D. Rosmala and L. R. Rachmaniar, “Perancangan Chatbot Telegram Untuk Pelayanan Jasa  Suatu  Perusahaan,” Fti ,  vol.  X,  no.  X,  pp.  1–12,  2022,  [Online].  Available: https://eproceeding.itenas.ac.id/index.php/fti/article/view/967
[8] D. W. Harahap and L. Fitria, “Aplikasi Chatbot Berbasis Web Menggunakan Metode Dialogflow,” J-ICOM - J. Inform. dan Teknol. Komput. , vol. 1, no. 1, pp. 6–13, 2020, doi: 10.33059/j-icom.v1i1.2796.
[9] J. P. Situmorang and A. A. Fajrin, “Sistem Pakar Untuk Mediagnosa Kode Kerusakan Pada  Sepeda  Motor  Injeksi  Yamaha  Dengan  Metode  Forward  Chaining  Berbasis Web,” Comput. Sci. Ind. Eng. , vol.
9, no. 3, 2023, doi: 10.33884/comasiejournal.v9i3.7671.
[10]  Y.  D.  Wijaya  and  M.  W.  Astuti,  “Pengujian  Blackbox  Sistem  Informasi  Penilaian Kinerja  Karyawan  Pt  Inka  (Persero)  Berbasis  Equivalence  Partitions,” J.  Digit. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, p. 22, 2021, doi: 10.32502/digital.v4i1.3163.
[11]  M.  T.  Abdillah,  I.  Kurniastuti,  F.  A.  Susanto,  and  F.  Yudianto,  “Implementasi  Black Box  Testing  dan  Usability  Testing  pada  Website  Sekolah  MI  Miftahul  Ulum Warugunung Surabaya,” J. Comput. Sci. Vis. Commun. Des. , vol. 8, no. 1, pp. 234–242, 2023, doi: 10.55732/jikdiskomvis.v8i1.897.
[12]  M.  Muliyono and S. Sumijan, “Identifikasi Chatbot dalam Meningkatkan Pelayanan Online Menggunakan Metode Natural Language Processing,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 3, pp. 142–147, 2021, doi: 10.37034/infeb.v3i4.102.