Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Hana Arsita, Angelia
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
IMPLEMENTASI CHATBOT TELEGRAM UNTUK REKOMENDASI FILM INDONESIA MENGGUNAKAN DIALOGFLOW DENGAN METODE NATURAL LANGUAGE PROCESSING Hana Arsita, Angelia; Eniyati, Sri
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 8 No. 5 (2025): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/adfvje22

Abstract

Perkembangan teknologi komunikasi telah mendorong penggunaan chatbot sebagai alat interaktif di berbagai sektor, termasuk dalam dunia hiburan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan chatbot pada platform Telegram yang dapat memberikan rekomendasi film Indonesia secara otomatis dengan memanfaatkan Dialogflow dan metode Natural Language Processing (NLP). Chatbot ini dirancang untuk memahami pertanyaan pengguna dalam bahasa sehari-hari dan memberikan jawaban berupa judul film Indonesia yang relevan berdasarkan genre, tahun rilis, atau preferensi lainnya. Metodologi yang digunakan meliputi perancangan skenario dialog, pengembangan intent dan entity di Dialogflow, serta pengintegrasian chatbot dengan aplikasi Telegram. Sistem diuji dengan metode black box untuk memastikan bahwa fungsionalitasnya berjalan sesuai dengan kebutuhan, dan evaluasi usabillity dilakukan dengan menggunakan System Usability Scale (SUS) untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna. Hasil dari implementasi menunjukkan bahwa chatbot dapat merespon input pengguna dengan tepat dan memberikan rekomendasi film yang sesuai dengan preferensi yang diajukan. Berdasarkan hasil pengujian SUS, chatbot mendapatkan nilai rata-rata sebesar 84 yang termasuk dalam kategori "baik. " Oleh karena itu, sistem chatbot ini dianggap efektif dalam membantu pengguna menemukan film Indonesia yang sesuai, serta memiliki potensi untuk dikembangkan lebih lanjut dengan penambahan fitur-fitur yang lebih canggih. Kata Kunci: Chatbot, Telegram, Rekomendasi Film, Dialogflow, Natural Language Processing
Co-Authors Sri Eniyati