## PERAWATAN DAN KONSULTASI PEMELIHARAAN BURUNG KENARI MENGGUNAKAN CHATBOT BERBASIS DIALOGFLOW
Syamsul Mu’arif* 1) , Saefurrohman 2)
1. Universitas  Stikubank, Indonesia
2. Universitas Stikubank, Indonesia
Article Info ABSTRAK Kata Kunci: Burung Kenari; Chatbot ; Dialo flow; NLP ; Telegram
Keywords: Canary; Chatbot ; Dialogflow ; NLP ; Telegram

## Article history:
Received 2 June 2024 Revised 20 July 2024 Accepted 4 August 2024 Available online 1 September 2024
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v9i3.5296
* Corresponding author. Syamsul Mu’arif E-mail address: syamsulmuarif@mhs.unisbank.ac.id
Kenari merupakan burung kicau yang sangat terkenal di kalangan kicau mania.ciri khas burung kenari adalah mempunyai bulu yang indah dan suara yang merdu. Pemeliharaan burung kenari sulit dilakukan karena ku- rangnya pengetahuan dan banyak penghobi kenari yang hanya mengan- dalkan pengalaman pribadi. Dengan tujuan untuk memberikan perawatan dan saran yang  optimal dalam pemeliharaan  burung kenari,teknologi Chatbot telah menjadi solusi  inovatif yang mampu memberikan infor- masi secara cepat dan efektif. Teknologi Chatbot didukung oleh natural language processing dan telah menjadi solusi  inovatif untuk mendukung dan memberi nasihat kepada pemilik kenari.selain itu, aplikasi telegram digunakan sebagai platform  untuk membuat Chatbot. Penelitian betujuan untuk menjelaskan implementasi Chatbot berbasis Dialogflow yang ter- integrasi dengan telegram sebagai alat yang dapat memberikan dukungan perawatan sehari-hari dan pemberian pakan. Chatbot akan didukung oleh teknologi natural language processing , memungkinkan pemilik  kenari untuk berkomunikasi dalam bahasa alami tanpa menggunakan  istilah teknis atau ilmiah.  Metode blackbox testing  digunakan untuk menguji Chatbot yang telah dibuat, selain itu pengujian juga menggunakan sus yang digunakan untuk mengukur presepsi  user  terhadap Chatbot . hasil pengujian menggunakan metode blackbox menunjukan bahwa empat ma- sukkan pada Chatbot dapat menampilkan jawaban dengan akurasi 100% keluaran sesuai  dengan harapan user.dengan melakukan pengujian sus yang ketat pada sistem Chatbot mendapatkan skor rata-rata 85 menunjuk- kan keberhasilan dan kinerja yang baik.

## ABSTRACT
Canaries are chirping  birds that are very famous among chirping maniacs. The characteristic of canaries is  that they have beautiful feathers and a melodious voice.  Caring for canaries is difficult due to lack of knowledge and many canary hobbyists only rely on personal experience. With the aim of providing  optimal care and advice in  keeping  canaries, Chatbot technology has become an innovative solution that is able to provide in- formation quickly and effectively. Chatbot technology is supported by natural language processing and has become an innovative solution to support and provide advice to canary owners. Apart from that, the Tele- gram application is used as a platform for creating Chatbot s. The research aims to explain the implementation of a Dialogflow -based Chatbot that is integrated with Telegram as a tool that can provide support for daily care and feeding.  The Chatbot will  be supported by natural language pro- cessing technology, allowing  canary owners to communicate in natural language without using terms. technical or scientific.  The black box test- ing  method is used to test the Chatbot that has been created, apart from that, testing also uses SUS which is  used to measure user perceptions of the Chatbot . Test results using the black box method show that four inputs to the Chatbot can display answers  with  100% accuracy, output in  ac- cordance with user expectations. By carrying out strict SUS testing  on the Chatbot system, an average score of 85 is obtained, indicating success and good performance.

## I. P ENDAHULUAN
ENARI merupakan burung kicau yang sangat terkenal di kalangan kicau mania.ciri khas burung kenari adalah memiliki warna bulu yang bagus dan suara yang nyaring.Pemeliharaan pada burung ini  sulit dilakukan karena kurangnya pengetahuan dan  banyak penghobi kenari yang  hanya mengandalkan pengalaman pribadi [1]. Dengan tujuan untuk memberikan perawatan dan saran yang optimal dalam pemeliharaan burung kenari,Teknologi Chatbot telah menjadi solusi inovatif yang mampu memberikan informasi secara cepat dan efektif. Penelitian bertujuan untuk mengimplementasikan Chatbot Dialogflow sebagai sarana konsultasi dan perawatan burung kenari, memastikan pemilik dapat menerima informasi yang relevan dengan mudah dan cepat. Proses pembuatan Chatbot melibatkan analisis persyaratan, pengumpulan data, perancangan dialog, dan pengujian fitur. Evaluasi dilakukan untuk mengukur kepuasan pengguna terhadap kinerja Chatbot .
Penerapan crm pada sistem Chatbot akan meningkatkan hubungan pemilik burung kenari dengan Chatbot . crm(Customer Relationship Management) adalah pendekatan bisnis yang berfokus pada hubungan dan interaksi antara perusahaan dan pelanggannya[2]. Siklus crm meliputi analisis data pelanggan, peningkatan kinerja,
mempengaruhi kinerja operasional, dan penerapan crm yang dipadukan dengan Chatbot akan memastikan layanan yang diberikan sesuai dengan kebutuhan[3]. Algoritma crm menggunakan algoritma segmentasi, termasuk tingkat pengalaman, preferensi perawatan, dan masalah umum yang dihadapi pemilik burung.Metode crm yang dapat digunakan untuk mendaur ulang pelanggan menurut [4] 1. Acquire : memperoleh user baru melalui penjualan langsung, pemasaran, dan pemenuhan kebutuhan pelanggan. 2. Enchane : menjalin hubungan dengan user untuk memberikan pelayanan yang baik.3. Retain : mempertahankan hubungan dengan user, bisnis dapat memberikan dukungan proaktif dan menawarkan insentif kepada pelanggan paling setia mereka.
Kemajuan teknologi informasi yang pesat membawa  banyak manfaat dan kemudahan dalam berbagai aspek kehidupan manusia[5]. Teknologi Chatbot yang  didukung oleh natural language processing telah menjadi solusi inovatif untuk mendukung dan memberi nasihat kepada pemilik kenari. Chatbot merupakan sistem komputer yang dapat secara otomatis merespon pesan berdasarkan masukan pengguna.Teknologi Chatbot yang biasa diterapkan pada smartphone kini menjadi kebutuhan baru di masyarakat[6]. Chatbot menawarkan berbagai manfaat dibanding sumber lainnya.Berikut beberapa keunggulan utama Chatbot dalam alat komunikasi: 1. Layanan Pelanggan 24/7: Chatbot dapat memberikan layanan pelanggan yang responsif. Hal ini memungkinkan pengguna mendapatkan ban- tuan atau jawaban atas pertanyaan mereka kapan saja tanpa harus menunggu jam kerja atau layanan pelanggan. 2. Respons cepat dan otomatis: Chatbot dapat dengan cepat merespons pertanyaan dan pertanyaan pengguna. Hal ini meningkatkan efisiensi dan mengurangi waktu respons, menghindari antrian panjang, dan memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik. 3. Skalabilitas: Chatbot dapat melayani banyak pengguna secara bersamaan tanpa ban- yak agen manusia. 4. Penyampaian informasi yang konsisten: Chatbot dapat memberikan informasi dan panduan yang konsisten kepada semua pengguna. Hal ini membantu memastikan bahwa pesan yang disampaikan selalu sama dan akurat, sehingga mengurangi kemungkinan kesalahan atau salah tafsir. Dengan menggabungkan manfaat di atas, Chatbot sangat efektif dalam meningkatkan keterlibatan, memberikan layanan yang lebih baik, dan mening- katkan pengalaman pengguna. Salah satu kelebihan Chatbot adalah jangkauannya yang fokus, sehingga bisa men- jawab pertanyaan di area tertentu yang sudah diketahui jawabannya[7].
Chatbot berbasis Dialogflow merupakan salah satu platform pengembangan Chatbot yang sangat efektif dalam pemrosesan bahasa alami dan memahami bahasa manusia dengan baik. Dialogflow adalah platform pembuatan
Chatbot yang dikembangkan oleh Google.dialog dibuat menggunakan pemrosesan bahasa alami dan pemahaman bahasa alami[8]. Dialogflow berfungsi untuk membantu pengerjaan aplikasi Chatbot . layanan ini digunakan agar
Chatbot menjadi lebih pintar dan mampu memahami maksud dari apa yang ditanyakan pengguna.[9]. Dialogflow melakukan pencocokan kata pada input pengguna yang kemudian diproses oleh agen Dialogflow menggunakan kemampuan machine learning dan kemudian memberikan respon sesuai dengan yang diinginkan[6]. Aplikasi Telegram digunakan sebagai alat untuk membuat Chatbot [10]. Telegram Messenger dipilih karena saat ini    aplikasi Telegram sangat populer dan tersebar luas di  kalangan anak muda.Selain itu, pemanfaatan teknologi berbasis Chatbot dapat memberikan peluang baru dalam memperoleh informasi dengan lebih efisien dan efektif[11]. Telegram merupakan aplikasi pesan instan (chat) yang memungkinkan penggunanya mengirim pesan rahasia  menggunakan enkripsi end-to-end.Telegram tidak hanya  digunakan sebagai tempat ngobrol saja, tapi juga bisa digunakan untuk berbagi foto, video, dokumen, hingga mengirim lokasi terkini dengan mudah[12]. Untuk membangun Chatbot dengan benar,telegram telah menyediakan antarmuka pemrograman aplikasi (API) yang mencakup dokumentasi komprehensif untuk proses pengembangan[13].
Penelitian bertujuan untuk menjelaskan implementasi Chatbot berbasis Dialogflow yang terintegrasi dengan
Telegram sebagai alat yang dapat memberikan dukungan perawatan sehari-hari dan pemberian pakan. Chatbot akan didukung oleh teknologi natural language processing , memungkinkan pemilik kenari untuk berkomunikasi dalam
K
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Journal homepage: https://jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/index.php/jipi ISSN: 2540-8984 Vol. 8, No. 3, September 2024, Pp. 1237-1247
bahasa alami tanpa menggunakan istilah teknis atau ilmiah.Dengan bantuan Chatbot , pemilik burung kenari dapat dengan mudah memahami instruksi perawatan yang tepat, mendapatkan jawaban atas pertanyaan mereka, dan me- mastikan kesehatan burung kenari mereka.

## II. M ETODE PENELITIAN
A. Tahapan Penelitian Penelitian untuk merancang Chatbot konsultasi perawatan dan pemeliharaan burung kenari menggunakan model Natural language processing melibatkan serangkaian langkah yang sistematis. Berikut penjelasan metod- ologi penelitian yang dilakukan:

## Gambar. 1. Tahapan Penelitian
Pada gambar 1 Merupakan alur penelitian Chatbot yang memberikan saran perawatan burung kenari dimulai dengan mengidentifikasi masalah komunitas. Studi literatur dilakukan untuk memahami perawatan burung kenari dari berbagai sumber. Pengumpulan data mencakup sumber yang sesuai seperti wawancara dan survei. Chatbot dirancang dan diimplementasikan menggunakan framework Dialogflow . Langkah terakhir adalah hasil dan pem- bahasan yang bertujuan untuk mendokumentasikan dan mengevaluasi fungsionalitas Chatbot . berikut penjelasan tahapan penelitian :
1) Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah dalam penelitian mengeksplorasi pendekatan yang akan peneliti lakukan saat wawancara dan diskusi dengan Bapak Sulistiyo Wibowo, pemilik peternakan SA kenari di desa Sumbermulyo.Pembahasan bertujuan untuk mendalami lebih dalam mengenai perawatan burung kenari khususnya mengenai pemberian pakan.Hasil interaksi memberikan informasi berharga yang dapat menjadi panduan praktis bagi mereka yang masih ragu dalam cara merawat burung kenari. Hal ini menunjukkan perlunya media informasi teknologi untuk memfasilitasi akses dan saran mengenai perawatan burung kenari.
2) Rumusan Masalah
Berdasarkan analisis masalah yang telah diuraikan sebelumnya, maka ditentukan bahwa salah satu solusi yang diperlukan adalah dengan mengembangkan media yang mampu menyampaikan informasi tentang perawatan dan konsultasi burung secara efektif.Oleh karena itu,penelitian merancang Chatbot yang terintegrasi dengan platform Telegram .Tujuannya adalah untuk memberikan respon yang cepat tanpa   batasan waktu dan lokasi, sehingga pengguna dapat dengan mudah mengakses informasi yang dibutuhkannya kapanpun dan dimanapun.
3) Studi Literatur
Berdasarkan identifikasi dan rumusan masalah yang telah dijelaskan sebelumnya, peneliti dapat menyimpulkan bahwa penelitian yang dilakukan dirancang untuk mempelajari pertanyaan-pertanyaan yang relevan dan berkai- tan dengan temuan penelitian sebelumnya.
4) Pengumpulan Data Dengan mengumpulkan data yang diperlukan, peneliti memiliki tujuan untuk membangun Chatbot yang dapat dengan cepat menanggapi pertanyaan tentang perawatan dan saran burung kenari.Selain melakukan wawancara, peneliti juga memperoleh informasi berharga dari para peternak dan penghobi yang berbagi pengalaman melalui jejaring sosial.Melalui proses ini, penulis berhasil merangkum temuan-temuan, menciptakan kumpulan data yang besar dan berharga untuk melengkapi  penelitian yang sedang berlangsung.
5) Perancangan Sistem Dalam perancangan pengembangan Chatbot , peneliti menggunakan Dialogflow sebagai frameworknya berikut gambaran penggunaan Chatbot :
Gambar. 2. Gambaran Sistem Chatbot
6) Hasil dan Pembahasan Hasil dan pembahasan difokuskan pada implementasi dan evaluasi keberhasilan Chatbot dalam mem- berikan jawaban yang tepat terhadap pertanyaan pengguna.

## B. Metode Pengembangan Sistem
Metode pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode SDLC Waterfall .Secara umum metode ini  digunakan dengan sangat efektif dalam pengembangan sistem informasi[14] dan dapat dijelaskan sebagai berikut.
Gambar. 3. Metode Waterfall
Penjelasan masing-masing tahapan pada Gambar 3 model Waterfall sebagai berikut:
1) Requirement Analysis Pada tahap analisis kebutuhan terjadi interaksi mendalam antara analisis sistem Chatbot dengan komunitas pengguna akhir.Proses pengembangan Chatbot memerlukan diskusi yang bertujuan untuk memahami harapan pengguna akhir terhadap Chatbot yang akan dibuat, serta batasan-batasan yang perlu diperhatikan.untuk mem- peroleh pemahaman yang mendalam, wawancara merupakan salah satu metode utama yang digunakan pada tahap ini.
2) System Design Perancangan sistem adalah langkah selanjutnya dalam siklus pengembangan sistem.Pada  tahap ini dibuat  gam- baran dan desain sistem Chatbot yang jelas agar Chatbot dapat dikembangkan lebih lanjut dengan proses percakapan nantinya.Selama proses ini, fokusnya adalah pada desain flowchart, ruang lingkup, dan desain proses.
3) Implementation
Tahap implementasi merupakan kelanjutan dari perancangan sistem, dimana perancangan sistem dirancang menjadi suatu program aplikasi.Pada penelitian ini implementasi dilakukan dengan menerapkan framework
ISSN: 2540-8984 Vol. 8, No. 3, September 2024, Pp. 1237-1247
Dialogflow sebagai kerangka pendukung implementasi perancangan sistem menjadi suatu aplikasi yang fungsional.
4) Verification/Testing
Pada tahap ini dilakukan proses penggabungan unit-unit yang dibuat dan dilakukan pengujian untuk mengeval- uasi apakah Chatbot yang dikembangkan sudah sesuai dengan desain dan fungsinya.Tujuan utamanya adalah untuk memastikan   sistem beroperasi secara efisien dan efektif   sesuai dengan spesifikasi yang   ditetap- kan.Selain itu, pada tahap ini juga dilakukan pengecekan  kesalahan pada perancangan sistem untuk memasti- kan  implementasi Chatbot berjalan lancar dan memenuhi kebutuhan yang diinginkan.
5) Deployment Pada tahap deployment dilakukan deploy pada Chatbot yang sudah dirancang sebelumnya yang sudah dibuat,pada penelitian ini menggunakan aplikasi telegram untuk deploy hasil Chatbot yang sudah dibuat dengan memanfaatkan api yang yang ada pada aplikasi telegram ,memungkinkan terintegrasi dengan lebih efisien antara Chatbot dan platform telegram .
6) Maintenance Maintenance merupakan langkah terakhir dalam pengembangan model waterfall .Pada tahap ini program telah mencapai bentuk akhir, siap  dijalankan, dan memasuki tahap maintenance. maintenance dalam pengertian ini mengacu pada perbaikan kesalahan yang mungkin tidak terdeteksi pada tahap awal.

## C. Desain System
1) Flowchart Dialogflow
Penelitian ini fokus pada pengembangan sistem Chatbot yang memberikan informasi perawatan burung kenari dengan fokus pada pemberian pakan.Dengan menggunakan Dialogflow sebagai platform, peneliti me- nangkap pertanyaan pengguna dan memprosesnya melalui agen pembelajaran mesin.Flowchart disajikan untuk menggambarkan fungsionalitas sistem secara detail, memberikan gambaran interaksi antara pengguna dan Chatbot serta langkah-langkah utama prosesnya.berikut flowchart Chatbot Dialogflow :
Gambar. 4. Flowchart Chatbot Dialogflow
Dalam pembuatan Chatbot ,terdapat beberapa langkah yang dapat ditampilkan melalui flowchart.Pertama, prosesnya dimulai dengan langkah input kata kunci, dimana pengguna memberikan kata atau frase yang ingin dicari di Chatbot , menyebutkan kata kunci atau frase tertentu yang memicu respon dari Chatbot . Memasukkan kata kunci ini dilakukan melalui aplikasi integrasi Chatbot . Berikutnya adalah fase intent matching Selama fase ini, Dialogflow mencocokkan pesan yang dikirim oleh pengguna dengan daftar training phrases yang disertakan dalam setiap intent.Tujuan dari proses ini adalah untuk mencapai kecocokan terbaik. Dialogflow menggunakan dua algoritma untuk melakukan pencocokan ini: ML Matching dan Rule-based Grammar Matching. Setelah langkah intent matching, langkah selanjutnya adalah intent identified Proses ini melibatkan pengidentifikasian kategori maksud pengguna untuk siklus percakapan.Intent digunakan untuk memetakan apa yang dikatakan pengguna terhadap tindakan yang dilakukan oleh agen Chatbot . Setelah maksud teridentifikasi, pengujian hasil
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Journal homepage: https://jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/index.php/jipi ISSN: 2540-8984 Vol. 8, No. 3, September 2024, Pp. 1237-1247
dijalankan untuk menguji apakah hasilnya sesuai dengan kata kunci Chatbot .jika sesuai Proses intent dilanjut- kan Jika tidak,  fallback intent akan dijalankan. Terakhir, hasil respon ditampilkan kepada pengguna berdasar- kan hasil proses sebelumnya. Fase-fase ini menciptakan  alur kerja  terstruktur saat membuat Chatbot .Di sana, masukan pengguna diproses dan dipahami melalui berbagai proses sebelum dihasilkan respons yang relevan dan memenuhi kebutuhan pengguna.
Mengembangkan Chatbot berdasarkan percakapan bahasa alami memiliki konsep penting seperti maksud dan konteks digunakan untuk memodelkan perilaku Chatbot .berarti pemetaan antara apa yang dimasukkan pengguna  dan respons atau tindakan  yang akan diambil bot.Kotak dialognya terdiri dari beberapa komponen yaitu:

## Gambar. 5. Komponen Dialogflow
1. Agent
Merupakan modul NLU (Natural Language Understanding).Digunakan untuk mengatur alur percakapan.
2. Intent
Merupakan mapping antara percakapan user dan action dari percakapan tersebut, sebagai contoh :
Gambar. 6. Contoh Intents
3. Entities
Fitur yang digunakan untuk ekstrak parameter data dari natural language.
a. System : Parameter yang disediakan oleh Dialogflow
b. Developer : Parameter yang di-difine oleh Developer
c. User : Parameter yang di-redefine oleh user (session ID level)
4. Context
Merupakan parsing parameter dari percakapan sebelumnya,digunakan untuk membedakan percakapan, dan menentukan flow percakapan.
5. Fulfillment
Webhook yang di-trigger dari Dialogflow

## D. Ruang Lingkup
Gambar. 6. Ruang Lingkup
Chatbot memberikan gambaran lengkap tentang pemberian pakan, perawatan harian, serta saran tentang vitamin dan penyakit burung kenari. Pertama, pemberian pakan merupakan fokus penting untuk memastikan kesehatan kenari dan keseimbangan nutrisi. Jenis dan jumlah makanannya secara langsung dapat mempengaruhi pertumbuhan, energi dan stamina burung. Perawatan harian meliputi perawatan burung kenari   Faktor-faktor ini berkontribusi terhadap kesehatan dan kesejahteraan burung secara keseluruhan. Selain itu,  memberi vitamin sangatlah penting, karena memberikan suplemen nutrisi yang tepat dapat membantu menjaga kesehatan dan mencegah malnutrisi.Saat merawat burung ini, penting untuk memahami kebutuhan vitamin kenari dengan benar. Terakhir, menangani penyakit kenari merupakan aspek penting dari Chatbot .Memahami gejala umum penyakit,
pencegahan, dan langkah pengobatan yang tepat merupakan informasi penting bagi pemilik burung kenari untuk mengatasi kesehatan burungnya dengan cepat dan efektif.

## E. Desain Proses
Menjelaskan alur proses Chatbot Dialogflow selama percakapan, sebelum bot merespons pengguna, pengguna harus mengajukan pertanyaan yang sesuai dengan ruang lingkup diskusi Chatbot .desain proses Chatbot bisa dilihat pada gambar 7.
Gambar. 7. Desain Proses
Desain proses dari Chatbot Dialogflow Pengguna harus menanyakan seputar Konsultasi dan perawatan burung kenari. Sebuah kode kemudian diterapkan ke sistem Chatbot yang berisi respons yang diminta pengguna. Chatbot akan melakukan prediksi dari pertanyaan berdasarkan data yang  dikumpulkan  peneliti dan kemudian memberikan jawaban berdasarkan pertanyaan pengguna.

## F. Rancangan Pengujian
Metode Blackbox Testing  digunakan untuk menguji Chatbot yang telah  dibuat, selain itu  pengujian juga menggunakan SUS(System Usability Scale) yang digunakan untuk mengukur presepsi user terhadap Chatbot . Pen- gujian Blackbox bertujuan untuk menemukan fungsi yang tidak benar, kesalahan antarmuka, kesalahan pada struktur data, kesalahan performansi, kesalahan inisialisasi dan terminasi[15].
G. Chatbot Chatbot adalah perangkat lunak yang memiliki kemampuan meniru percakapan manusia. [16] Teknologi Chat- bot banyak digunakan pada handphone dan sudah menjadi kebutuhan baru di masyarakat.[6] Chatbot dibangun berdasarkan topik yang telah didesain dalam basis pengetahuan.Banyak Chatbot yang ada dibangun berdasarkan topik dan masalah yang ingin dipecahkan seseorang untuk kebutuhan pribadi atau profesional.[17] Chatbot terdiri dari dua elemen utama: chat dapat diartikan sebagai percakapan, dan bot berisi kumpulan data spesifik yang mem- berikan respons ketika masukan diberikan.[18] Chatbot dapat dibuat berdasarkan kebutuhan yang ada, namun se- tiap Chatbot yang dibuat akan memiliki cara tersendiri dalam menangani permintaan pengguna.[19] Dengan demikian, Chatbot membantu mempercepat respon terhadap pelanggan dan meningkatkan kepuasan mereka, mengurangi beban kerja karyawan dengan menangani tugas-tugas rutin seperti pemesanan dan menjawab pertanyaan umum, serta mengumpulkan data pelanggan yang dapat digunakan untuk analisis dan pengambilan keputusan bisnis.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Implementasi Dialogflow Implementasi Chatbot Telegram   ini menggunakan framework Dialogflow milik Google. Chatbot akan diinte- grasikan ke dalam Telegram melalui API Telegram yang  akan diberikan nanti dan dapat digunakan secara gratis atau tanpa biaya apapun.Untuk menggunakan API Telegram, Anda harus sudah membuat bot dari Botfather dan menggunakan token   bot tersebut.Bot yang dibuat disebut Konsultasi seputar kenari.berikut tampilan pembuatan Chatbot menggunakan Dialogflow :
Gambar. 8. Pembuatan Intent
Pada Gambar 8, disajikan intent yang akan diterapkan untuk melatih Chatbot berbasis Dialogflow .memberikan informasi rinci tentang setiap tujuan dan memberikan dasar yang jelas untuk memahami fungsi Chatbot untuk menjawab pertanyaan pengguna menggunakan Dialogflow sebagai platform utama.Penjelasan rinci tentang setiap tujuan Dialogflow juga disediakan untuk meningkatkan pemahaman pembaca tentang bagaimana sistem menangani dan merespons berbagai jenis pertanyaan.
Setelah membuat intent selanjutnya membuat kata kunci/expression user dan respon seperti tampilan berikut :
Gambar. 9. User Expression

## Gambar. 10. Responses
Gambar ini menjelaskan proses penambahan kunci ekspresi pengguna di Dialogflow .Pada fase ini menambahkan kata kunci atau frasa pengguna yang dimasukkan secara manual   untuk melatih sistem memahami variasi ma- sukan.Setiap ekspresi pengguna yang ditambahkan memerlukan respons yang sesuai dari Chatbot . Proses ini meningkatkan kemampuan Dialogflow untuk memberikan respons yang akurat dan kontekstual berdasarkan ma- sukan pengguna.
B. Implementasi Chatbot Implementasi Chatbot Konsultasi Kenari yang dikemabangkan menggunakan framework Dialogflow dan diinte- grasikan dengan telegram dimulai dengan menekan tombol start  dan Chatbot akan memberikan kata sapaan,Percakapan terhadap Chatbot Konsultasi kenari dapat dilihat pada Gambar 11.
Tampilan dari percakapan pada Chatbot Konsultasi kenari. Percakapan tersebut dimulai dengan pengguna menekan tombol start setelah itu Chatbot akan memberikan respon berupa sapaan dan selanjutnya pengguna bisa memasukkan input pertanyaan seputar burung kenari. Balasan Chatbot tersebut menampilkan response sesuai dengan apa yang di inginkan pengguna. Percakapan Chatbot dapat dilihat pada gambar 12.
Gambar. 12. Hasil Response
Tampilan dari percakapan pengguna saat menginput sebuah pertanyaan seputar burung kenari.Percakapan terse- but dimulai dengan pengguna menginputkan pertanyaan maka Chatbot menampilkan output berupa informasi sesuai dengan permasalahan pengguna.pengguna bisa menanyakan permasalahan yang lain tentang burung kenari dan Chatbot akan memberikan solusi atas permasalahan pengguna.

## C. Pengujian Blackbox
Pengujian awal menggunakan Blackbox testing yang berfokus pada hasil fungsi sistem agar sesuai dengan  kebu- tuhan pengguna, Pengujian black-box mengacu pada pemeriksaan fungsionalitas perangkat lunak.Dalam pengujian black box, target utamanya adalah mengidentifikasi fungsi yang salah dan kesalahan antarmuka sekaligus men- gidentifikasi kesalahan inisialisasi dan terminasi[15]. Berikut adalah pengujian fungsional untuk mengevaluasi kinerja fitur yang disediakan oleh Chatbot .
TABEL I PENGUJIAN FUNGSIONAL No Fitur Skenario Pengujian Hasil Pengujian 1 Menekan tombol start untuk memulai Chatbot Menampilkan pesan pembuka Berhasil 2 Memasukkan pertanyaan seputar burung kenari 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 konsultasi burung kenari Chatbot merespon semua pertanyaan yang diajukkan oleh pengguna Berhasil
Hasil pengujian metode black box pada Chatbot konsultasi seputar kenari.Pengujian black box dilakukan dengan memasukkan data input dengan segala kondisi ke dalam Chatbot .Berdasarkan hasil pengujian menggunakan metode black box, keempat input Chatbot dapat menghasilkan akurasi output 100% untuk seluruh respon yang  diberikan.Hasil ini  dimungkinkan berkat pemrosesan bahasa alami  di Dialogflow yang dapat mengenali kata-kata yang telah diajarkan dalam kalimat pelatihan, meskipun mengandung kesalahan ejaan.Rumus evaluasi akurasi dapat dilihat sebagai berikut  [20]
× 100

## × 100%
D. Pengujian Syatem Usability Scale Pengujian kedua menggunakan SUS adalah kuesioner untuk mengukur kegunaan yang dirasakan.Dengan menggunakan SUS, user diharuskan menjawab 10 pertanyaan  dengan skala 1–5 yang menunjukkan setuju atau tidaknya mereka terhadap setiap pernyataan tentang fitur Chatbot yang kami uji.Berikut ini adalah kuesioner SUS yang digunakan untuk menguji Chatbot .
TABEL II 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 seputar burung kenari. 8 Saya merasa sistem ini kurang membantu dalam menyelesaikan masalah seputar burung kenari. 9 Saya merasa puas menggunakan sistem ini untuk berinteraksi dengan Chatbot seputar burung kenari. 10 Saya merasa kebingungan dengan konsep Chatbot ini Dengan menggunakan System Usability Scale (SUS) , responden menguji sistem Chatbot mereka yang terin- tegrasi dengan Telegram . Hasil pengujian didokumentasikan dan disajikan pada Tabel 3 untuk menggambarkan tingkat kegunaan yang dievaluasi.
TABEL III HASIL SKOR AKHIR No Reponden Usia Jenis Kelamin Skor Asli Q 1 Q 2 Q 3 Q 4 Q 5 Q 6 Q 7 Q 8 Q 9 Q 10 1 Responden 1 21 Laki-Laki 5 2 4 2 4 2 4 2 4 2 2 Responden 2 22 Laki-Laki 4 1 5 1 5 2 4 1 4 1 3 Responden 3 21 Laki-Laki 4 2 4 2 4 1 4 2 5 3 4 Responden 4 21 Laki-Laki 4 2 5 2 5 2 5 1 4 1 5 Responden 5 22 Laki-Laki 5 1 5 1 5 1 5 3 5 2 6 Responden 6 21 Laki-Laki 5 1 5 3 5 2 4 2 5 2
Tabel 3 memuat hasil dari jawaban responden dengan jawaban yang sudah didapatkan bisa dihitung dengan ketentuan berikut :
Setelah mengumpulkan informasi dari user, perhitungan akan dilakukan berdasarkan tanggapan mereka.ada be- berapa peraturan yang mengatur penghitungan skor SUS.di bawah ini adalah sistem penilaian untuk tes tersebut:
1. Skor pengguna akan diturunkan 1 untuk setiap pertanyaan ganjil.
2. Untuk setiap soal genap, skor akhir akan dikurangi dengan skor soal yang diperoleh dari pengguna dari nilai5.
3. Skor SUS dihitung dengan menjumlahkan skor setiap soal, kemudian dikalikan dengan 2,5. Dari aturan perhitungan diatas mendapatkan hasil seperti tabel 4.
TABEL IV

## SKOR HASIL HITUNG
Skor Hasil Hitung Jumlah Nilai Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 Q10 (Jumlah x 2.5) 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 31 78 3 4 4 4 4 3 3 4 3 4 36 90 3 3 3 3 3 4 3 3 4 2 31 78 3 3 4 3 4 3 4 4 3 4 35 88 4 4 4 4 4 4 4 2 4 3 37 93 4 4 4 2 4 3 3 3 4 3 34 85 Skor Rata-rata (Hasil Akhir) 85
Dengan melakukan pengujian system usability scale yang ketat pada sistem Chatbot mendapatkan skor rata-rata 85 menunjukkan keberhasilan dan kinerja yang baik.Keuntungan yang didapat dari Chatbot adalah kemudahan penggunaan, respons cepat, keakuratan informasi, dan komunikasi alami. Skor tinggi yang didapat  mencerminkan desain antarmuka pengguna yang baik dan kemampuan Chatbot untuk memberikan informasi yang relevan. Na- mun, ada beberapa kelemahannya termasuk keterbatasan fungsi, penanganan pertanyaan atau kasus khusus, dan umpan balik mengenai pemahaman. Masukan dari responden, seperti peningkatan fungsionalitas, pelatihan tamba- han, dan pengoptimalan responsif, dapat menjadi panduan berharga bagi pengembang untuk terus meningkatkan kualitas Chatbot , memastikan bahwa Chatbot tidak hanya mempertahankan tingkat kepuasan yang tinggi, tetapi juga meningkatkan kualitas Chatbot serta kebutuhan dan harapan pengguna.
E. Perbandingan Hasil Penelitian
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Journal homepage: https://jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/index.php/jipi ISSN: 2540-8984 Vol. 8, No. 3, September 2024, Pp. 1237-1247
Dari hasil penelitian tersebut berhasil dibangun sebuah Chatbot dengan menggunakan metode Natural Language Processing (NLP) Dialogflow dan diterapkan metode pengembangan sistem waterfall . Chatbot ini dirancang khu- sus untuk memberikan solusi perawatan burung kenari dan tujuan utamanya adalah membantu masyarakat khu- susnya penghobi yang awam dalam perawatan burung kenari. Fokus utama dari Chatbot yaitu untuk memberikan informasi mengenai pemberian  pakan yang benar pada burung kenari. Hasil pengujian black box menunjukkan akurasi 100%, sedangkan System Usability Scale (SUS) memperoleh skor 85 poin dari responden.Sebagai kontri- busi terhadap pengetahuan yang ada, penelitian ini dapat dibandingkan dengan penelitian terkait seperti Eva Mur- sidah dkk (2022). Meski penelitian Eva Mursidah lebih fokus pada implementasi Chatbot pada layanan pendaftaran mahasiswa baru menggunakan NLP pada program pascasarjana departemen teknik informatika ITS, namun per- bandingan ini memberikan konteks tambahan. Meskipun Eva Mursidah berhasil dalam studi penerapan Chatbot dengan akurasi 98,82% untuk pendaftaran siswa baru, penelitian ini menunjukkan aplikasi berbeda yang berfokus pada pemberian informasi perawatan burung kenari. Oleh karena itu, kontribusi penelitian ini adalah pengem- bangan aplikasi Chatbot khusus yang dapat memberikan informasi yang dapat diakses secara instan melalui plat- form Telegram.

## IV. KESIMPULAN
Dari hasil analisis, implementasi, dan pengujian yang dilakukan, penelitian ini mampu mengembangkan sistem Chatbot konsultasi burung kenari.Sistem ini  dijalankan melalui aplikasi Telegram dengan menggunakan framework Dialogflow pada saat proses pembuatannya.Hasil pengujian black box mencapai 100%, sedangkan tingkat keberhasilan pengujian SUS sebesar 85.Kesimpulannya, Chatbot ini menunjukkan potensi besar untuk membantu masyarakat dalam aspek  perawatan burung kenari, termasuk pemberian pakan yang optimal, serta membantu menjaga kesehatan dan nyanyian burung kenari.

## D AFTAR P USTAKA
[1] N. Priyambodo, N. Santoso, and L. Fanani, “Pengembangan Sistem Informasi Manajemen Ternak Burung Kenari Berbasis Web,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 7, pp. 2163–2171, 2020.
[2] L. Swastiko and Achmad Fauzi, “Implementasi Teknologi Chatbot Pada Contact Center Kring Pajak 1500200: Dampak Terhadap Kapasitas Layanan,” J. Akunt. dan Manaj. Bisnis , vol. 3, no. 1, pp. 111–120, 2023, doi: 10.56127/jaman.v3i1.664.
[3] N. Fernandes, J. Lim, R. Raymond, T. Eddison, and G. Hasan, “Dampak Customer Relationship Management (CRM) Terhadap Kinerja Perusahaan di Tiga Segmen (Keuangan, Pemasaran dan Operasional),” J. Minfo Polgan , vol. 12, no. 1, pp. 453–460, 2023, doi: 10.33395/jmp.v12i1.12431.
[4] I. Setiawan and M. R. Maulani, “Analisa dan Perancangan Sistem Pengaduan Customer di Bea Cukai PT. POS INDONESIA (PERSERO) Mail Prosessing Center (MPC),” J. Tek. Inform. , vol. 14, no. 2, pp. 66–73, 2022, [Online]. Available:
https://ejurnal.poltekpos.ac.id/index.php/informatika/article/view/2101/973
[5] N. Mariana, I. Nugroho, S. Saefurrohman, and A. P. Utomo, “The Impact of System and Information Quality on User Satisfaction and Continuance Intention: An Analysis of Online Motorcycle Taxi (Ojek-Online) Applications,” Sci. J. Informatics , vol. 10, no. 2, pp. 127–138,
2023, doi: 10.15294/sji.v10i2.43830.
[6] I. G. Ryoga, I. M. Sukarsa, A. Agung, and N. Hary, “Perancangan Chatbot Hotel dengan Model Natural Language Processing Chatbot dan Button Based Chatbot I Gede Ryoga Kusnanda a1 , I Made Sukarsa a2 , Anak Agung Ngurah Hary Susila a3,” vol. 3, no. 1, 2022.
[7] 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, [Online]. Available: https://ejournal.jak-stik.ac.id/index.php/sentik/article/view/3472
[8] I. A. KAMAL and A. B. CAHYONO, “Pemanfaatan Chatbot Berbasis Dialogflow dan Google Sheet Api untuk Penyimpanan Laporan Komplain Konsumen Toko Online,” Automata , vol. 3, no. 2, 2022, [Online]. Available: https://journal.uii.ac.id/AUTOMATA/article/view/24201 [9] J. Wiratama et al. , “4474-11972-1-Pb,” vol. 19, no. 1, pp. 25–37, 2022.
[10] S. Sugiono, “Pemanfaatan Chatbot Pada Masa Pandemi Covid- 19 : Kajian Fenomena Society 5 . 0 Chatbot Utilization During the Covid -19 Pandemic : Revisiting the Concept of Society 5 . 0,” J. PIKOM (Penelitian Komun. dan Pembangunan) , vol. 22, no. 2, pp. 133–148, 2021.
[11] D. Isnafirlah and M. Kamayani, “Information Center Chatbot in Higher Education Using Dialogflow,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 8, no. 2, p. 393, 2023, doi: 10.24114/cess.v8i2.48186.
[12] S. Sarana, I. Orang, and T. U. A. Wali, “Rappid Application Development ),” vol. 9, no. 1, pp. 12–19, 2021.
[13] M. Furqan, S. Sriani, and M. N. Shidqi, “Chatbot Telegram Menggunakan Natural Language Processing,” Walisongo J. Inf. Technol. , vol. 5, no. 1, pp. 15–26, 2023, doi: 10.21580/wjit.2023.5.1.14793.
[14] K. Kirman and E. E. Saputra, “Metode SDLC Waterfall Pada Rancang Bangun Sistem Informasi Sekolah SMP Negeri 10 Kaur,” JUSIBI (Jurnal Sist. Inf. dan E-Bisnis) , vol. 4, no. 2, pp. 112–118, 2022, doi: 10.54650/jusibi.v4i2.453.
[15] 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.
[16] R. Andarsyah, C. Yuda Pratama, and H. D. Kishendrian, “Implementasi Code Coverage Pada Chatbot Telegram Sebagai Media Alternatif Sistem Informasi,” J. Tek. Inform. , vol. 14, no. 2, p. 9568, 2022, [Online]. Available: https://ejurnal.ulbi.ac.id/index.php/informatika/article/view/2346/980
[17] R. G. Guntara, “Aplikasi Chatbot Konsultan Bisnis untuk UMKM Berbasis Dialogflow pada Platform Android,” Indones. J. Digit. Bus. , vol. 2, no. 1, pp. 9–15, 2022.
[18] R. Parina, A. Wijaya, and Y. Apridiansyah, “Aplikasi Chatbot Sebagai Media Pembelajaran Interaktif SD N 17 Kota Bengkulu Berbasis Android,” J. Media Infotama , vol. 18, no. 1, p. 121, 2022.
[19] Y. P. YOANDA, N. Nurmalasari, and T. Hidayat, “Rancang Bangun Chatbot Untuk Meningkatkan Pelayanan Customer Pada Aplikasi Traveloka,” J. Teknol. Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 337–352, 2022, doi: 10.35957/jtsi.v3i2.2706.
[20] 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.