<![CDATA[Perkembangan teknologi digital mendorong kebutuhan akan layanan informasi yang cepat, otomatis, dan responsif, termasuk pada bisnis jasa berskala kecil seperti barbershop. Selama ini, penyampaian informasi melalui WhatsApp pada Barbershop Mulu Cut 2 masih dilakukan secara manual oleh admin sehingga rentan menimbulkan keterlambatan respons, terutama saat jumlah pesan pelanggan meningkat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan asisten virtual berbasis WhatsApp yang memanfaatkan Large Language Model (LLM) melalui Application Programming Interface (API) guna mendukung layanan informasi dan interaksi pelanggan, sekaligus mengukur waktu respons dan ketepatan jawaban sistem. Metode penelitian yang digunakan meliputi wawancara, observasi, dan studi pustaka untuk pengumpulan data, serta pendekatan Agile Scrum untuk pengembangan sistem. Sistem dibangun melalui integrasi WhatsApp menggunakan pustaka Whatsmeow, backend berbasis bahasa pemrograman Golang, dan model LLM DeepSeek yang diakses melalui API, kemudian diuji menggunakan metode Grey Box Testing. Hasil pengujian menunjukkan bahwa integrasi antara WhatsApp, Whatsmeow, backend, penyimpanan riwayat percakapan, API DeepSeek, dan proses booking berjalan dengan baik, dengan rata-rata waktu respons sekitar empat detik dan seluruh jawaban pada lima skenario pengujian dinyatakan valid. Dengan demikian, asisten virtual yang dikembangkan mampu memberikan layanan informasi secara otomatis melalui WhatsApp dengan respons yang cepat dan jawaban yang sesuai dengan kebutuhan pengguna.]]>
