<![CDATA[Perkembangan teknologi digital di Indonesia yang pesat telah mendorong adopsi sistem perdagangan elektronik pada berbagai institusi, termasuk platform e-commerce internal seperti TokoPoin di Koperasi Telkom University. Namun, implementasi sistem komunikasi pelanggan pada platform tersebut masih menghadapi tantangan signifikan, yaitu inefisiensi pengelolaan komunikasi customer service akibat keterbatasan akses penjual terhadap platform komunikasi dan pola komunikasi pelanggan yang tidak efisien dengan pertanyaan-pertanyaan repetitif. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem chatbot berbasis Large Language Model (LLM) yang terintegrasi dengan WhatsApp untuk mengatasi masalah tersebut. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan implementasi model llama3.2:3b yang diintegrasikan melalui multi-channel antara platform WhatsApp dan antarmuka web. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil mencapai akurasi pengenalan intent sebesar 93,75% dengan rata-rata waktu respons 8,4 detik. Integrasi multi-channel berfungsi optimal dengan pengiriman pesan real-time rata-rata 2,412 detik, berada di bawah standar 3 detik. Kualitas jawaban chatbot mencapai skor rata-rata 4,10 dari skala 5. Pengujian usability menggunakan System Usability Scale (SUS) terhadap 36 responden menghasilkan skor rata-rata 77,85, melampaui ambang batas standar 68 dan masuk kategori usability baik. Penelitian ini membuktikan bahwa implementasi chatbot berbasis LLM dapat secara efektif mengurangi beban komunikasi repetitif penjual, meningkatkan efisiensi operasional, dan memberikan pengalaman komunikasi yang responsif dalam konteks e-commerce internal. Kata kunci: chatbot, customer service, e-commerce, Large Language Model, multi-channel integration, TokoPoin, WhatsApp]]>
Copyrights © 2026
