T E L KO M N I KA  T e lec om m u n icat ion ,   Com p u t i n g,   E lec t r on ics   an d   Cont r ol   Vol.   18 ,   No.   2 Apr il   2020 ,   pp 8 90 ~ 89 8   I S S N:  1693 - 6930,   a c c r e dit e F ir s G r a de   by  Ke me nr is tekdikti ,   De c r e e   No:   21/E /KP T /2018   DO I 10. 12928/ T E L KO M NI KA . v18i2. 14866     890       Jou r n al  h omepage ht tp: // jour nal. uad . ac . id/ index . php/T E L K OM N I K A   U se r  st o r ie s c ol le c t io n  vi a i n t e r ac t iv e  c h at b o t  t   su p p o r t   r e q u i r e m e n t s gat h e r i n g       F e r li an Dw it a m a And r e   Rus li   D ep ar t men t   o In f o rmat i cs ,   U n i v ers i t a s   Mu l t i me d i N u s an t ara,   In d o n es i a       Ar t icle   I n f o     AB S T RA CT   A r ti c le  h is tor y :   R e c e ived  J ul  7 ,   2019   R e vis e J a 7 ,   2020   Ac c e pted  F e 20 ,   2020     N o w ad a y s ,   s o ft w are  p r o d u ct s   h av b eco me  a n   es s e n t i al   p ar t   o h u ma n     l i fe.   T o   b u i l d   s o f t w are,   d ev e l o p ers   mu s t   h av g o o d   u n d ers t an d i n g   o f     t h req u i reme n t s   o t h s o f t w ar e.   H o w e v er,   s o ft w are   d ev el o p er s   t en d   t o   j u mp s t art   s y s t em  co n s t r u ct i o n   w i t h o u t   h a v i n g   a   cl ear  an d   d e t ai l ed   u n d ers t an d i n g   o t h re q u i remen t s .   T h u s er   s t o r y   co n ce p t   i s   o n o f     t h p rac t i ce s   o t h req u i remen t s   el i ci t at i o n .   T h i s   p a p er  ai ms   t o   p re s en t     t h w o rk   co n d u ct e d   t o   d e v el o p   a n   A n d ro i d   ch a t b o t   a p p l i ca t i o n   t o   s u p p o rt     t h req u i r emen t s   el i ci t at i o n   act i v i t y   i n   s o ft w are  en g i n eer i n g ,   mak i n g     t h w o r k   l es s   t i me - c o n s u m i n g   an d   s t r u ct u red   ev e n   fo u s er s   n o t   accu s t o med   t o   req u i reme n t s   en g i n eeri n g .   T h ch at b o t   u s es   N az i ef  A d ri a n i   s t emmi n g   al g o ri t h t o   p re - p ro ce s s   t h n a t u ra l   l a n g u ag i t   rece i v e s   fro t h u s ers   an d   art i f i ci a l   mark - u p   l an g u a g (A IML as   t h k n o w l e d g b a s t o   p r o ces s     t h b o t s   res p o n s es .   A   p rel i mi n ary   accep t an ce  t es t   b as ed   o n   t h t ec h n o l o g y   accep t a n ce  mo d el   re s u l t s   i n   a n   8 3 . 0 3 %   s co re  f o u s ers   b eh av i o r al   i n t e n t i o n   t o   u s e.   K e y w o r d s :   AI M L   C ha tbot   Na z ief   Adr iani   a lgor it hm   R e quir e ments   e li c it a ti on   U s e r   s tor ies   Th i s   i s   a n   o p en   a c ces s   a r t i c l u n d e r   t h CC  B Y - SA   l i ce n s e .     C or r e s pon din A u th or :   F e r li a na   Dw it a ma ,   De pa r tm e nt  of   I nf or mat ics ,   Unive r s it a s   M ult im e dia  Nus a ntar a ,   S c ientia  B ouleva r d   S t. ,   Ga ding ,   S e r pong,   T a nge r a ng,   B a nten   15227,   I ndone s ia.   E mail:   f e r li a na . dwitama @s tudent. umn. a c . id       1.   I NT RODU C T I ON   S of twa r e   is   a im por tant  a s pe c that  ha s   a im p a c on  human  li f e ,   s uc a s   wor k,   da il a c ti vit y,   f inanc e ,   a nd   other   e s s e nti a f ields .   T he r e   a r e   s ome   s teps   to   buil d   s of twa r e ,   a nd   de ve loper s   mus ha v e   a   c lea r   unde r s tanding  of   the  r e quir e ments   of   the  s of twa r e .   How e ve r ,   the  de ve loper   tends   to  buil s of twa r e   without   ha ving  a   c lea r   unde r s tanding  o f   the  r e quir e ments   in  de tail  be c a us e   f or   them  ha ving  unde r s tood  r e quir e ments   in  de tail   is   a   wa s te  of   ti me,   in   whic h   r e quir e ments   a r e   c ons tantly  c ha nging  [ 1] .   T he s e   thi ngs   lea d   to   s of twa r e   f a il ur e   be c a us e   whe n   the   de ve loper   doe s   not   ha ve   a   c lea r   unde r s tandi ng  of   the   s ys tem,   a e r r or   c a n   oc c ur   in   s ys tem  de s ign  a nd  the  ne xt  s teps   [ 2] .   R e quir e ments   e nginee r ing  is   a a c ti vit that  h a s   the  a im   to  know,   unde r s tand,   a na lyze ,   a nd  doc umenting  wha a r e   the   r e qui r e ments   that   ne e de by  s take holder   [ 1 ] ,   s invol ve ment   of   s take h older s   is   c r uc ial  in  s of twa r e   pr ojec e s pe c ially  in  r e qui r e me nts   e nginee r ing  pr oc e s s   [ 1,   3] .   One   of   t he   s teps   r e quir e ments   e nginee r ing   is   r e quir e ments   e li c it a t ion  whic h   us e r   s tor y   is   one   o f   i ts   pr a c ti c e .   Us e r   s tor ies   int r oduc e the   f i r s ti me   to   e xt r e me   pr og r a mi ng   in   a gil e   de ve lopm e nt  methods   a nd  s tar ted   us e in   other   methods ,   s uc a s   S c r um,   [ 4] .   Us e r   s tor ies   f oc us   on  int e r a c ti on   with   the   us e r ,   s us e r s   c a n   pa r ti c i pa te  a nd  de s c r ibe  the  f unc ti ons   that  c a be   us e f ul  f or   s take holder s .   c ha tbot   is   a   c om puter   a ge nt  that  c a int e r a c with  the  us e r   a nd   make   hu man - bot  c onve r s a ti on  f e e ls   li ke   they  we r e   a   human - human  c onve r s a ti on.   B a s e on  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NI KA   T e lec omm un   C omput   E C ontr o l         Us e r   s to r ies   c oll e c ti on  v ia  int e r ac ti v e   c hatbot   to  s u ppor r e quir e me nt s   gather ing   (F e r li ana  Dw it am )   891   pr e vious   r e s e a r c h,   na tur a l   langua ge   pr oc e s s ing  u s e f or   c ha tbot   c a int e r a c t   a nd  unde r s tand  l ike  a   human    [5 7] .   B a s e on  a   s ur ve by  O r a c le,   mo r e   than  7 0%   of   the  r e s ponde nts   s a id  that  pe ople  o r   bus ine s s pe ople   a lr e a dy  us e c ha tbot   or   ha ve   a   plan  to  us e   a   c ha tbo in  2020  [ 8] .   W he us ing  a   c ha tbot ,   the  c us tom e r   doe s   not   ne e to  wa s te  their   ti me   to  mee f a c e   to  f a c e   to  g e s pe c i f ic  s e r vice   whic make s   us e r s   s a ve   the  c os t;   thes e   thi ngs   make   c ha tbot   ha s   br ought   pos it ive  im pa c f o r   both  c us tom e r s   a nd   the  c ompany  [ 9] .     S e nding  mes s a ge s   is   the  c or e   of   the  mob il e   e xpe r i e nc e   [ 10] ,   a nd  the   incr e a s e   in  in ter ne a nd   mobi le   de vice s   in  the  p r e s e nt  make s   the  int e r a c ti on  be twe e humans   e a s ier   [ 11] .   B a s e on  a   s ur ve in  2017 ,   mobi le   de vice   us e r s   in  I ndone s ia  a lr e a dy  r e a c 341, 4   mi ll ion   [ 12] .   Ar ti f icia mar k - up  langua ge   ( A I M L )   is     a XM L - ba s e mar k - up  langua ge   that   us e f o r   b r a in  or   knowle dge   of   the   c ha tbot   whic h   us e the   f i r s ti me   in   AL I C E   bot  [ 13,   14] .   I n   other   r e s e a r c he s ,   us ing  AI M L   f or   the   br a in   of   the  c ha tbot   is   a   s uc c e s s   in  c r e a ti ng   int e r a c ti on  be twe e bot  a nd   us e r .   T he   Na z ief   Adr iani  a lgor i thm   is   a   s temmi ng  a lgor it hm  c omm only  us e f or   B a ha s a   I ndone s ia,   whic is   c ons ider e a s   the   qua li f ief   one ,   c ompar e to  o ther   s temmi ng   a lgor it hms   [ 15] .   T ha t   a lgor it hm  us e be c a us e   c ha tbot   us ing  B a ha s a   I ndone s ia  a nd  Na z ief   Adr iani   a lgor it h ha ve   h igher   a c c u r a c f or     the  I ndone s ian  langua ge   s temmer   than  o ther   a lgo r it hms   s uc a s   por ter   [ 16] .   Othe r   wo r ks   ha ve   a ls s hown    the  potential  of   Na z ief   Ad r iani  a lgor it hm   in  s temmi ng  na tur a langua ge s   in  B a ha s a   I ndone s ia  [ 17 19] .   F ur ther mor e ,   c ha tbot   f or   r e late d   wor ks   of   li ter a t u r e   c onc e r ning   the  de ve lopm e nt   c ha tbot   in   B a ha s a   I ndone s ia   ha s   a ls s hown  the  us e   of   c ha tbot   in  va r ious   f i e lds   [ 20 22] howe ve r ,   the  us e   o f   c ha tbot   a nd   Na z ief   Adr iani  a lgor it hm   in  the  r e quir e ments   e nginee r ing   f ield  is   s ti ll   r a r e   to   be   f ound.     T his   r e s e a r c a im s   to  br idge   the  ga be twe e the   s take holder s   a nd  the  s of twa r e   e nginee r s   in  te r ms   of   r e quir e ments   ga ther ing   by   de ve lopi ng   a   c ha tb ot  f o r   the   s take holder s   to   c ha t   with   whe s u bmi tt ing  pr e li mi na r y   r e quir e ments   a nd/o r   us e r   f e e dba c ks   r e ga r ding  a   s of twa r e   p r oduc t.   T he   c ha tbot   us e s   AI M L   a s   it s   knowle dge   ba s e ,   Na z ief   &   Adr iani  s temmi ng   a l gor it hm,   a nd  f oll ows   the   Us e r   S tor ies   f o r mat   whic will   r e quir e   the  us e r s   to  pr ov ide  inf or mation  r e ga r di ng  his /her   r ole,   ne e ds ,   a nd  bus ines s   va lue  in  a   na tur a l   c onve r s a ti on.   T he   bot s   pe r f o r manc e   wa s   mea s ur e us ing  s e ve r a c ha tbot   met r ics ,   a nd   a   pr e li mi n a r us e r   a c c e ptanc e   tes f oll owing  the  tec hnology  a c c e ptanc e   model  wa s   c onduc ted  f or   e va luation.       2.   RE S E AR CH  M E T HO D   I thi s   r e s e a r c h,   the  c ha tbot   a ppli c a ti on  buil us i ng  the  Na z i e f   Adr iani   s temmi ng  a lgo r it hm   f or     the  s temmi ng  pr oc e s s   a nd  AI M L   is   us e f or   knowle dge   of   the  c ha tbot .   C ha tbot   us e f or   ga ther ing   s of twa r e   r e quir e ments   us ing  us e r   s tor ies .       2. 1.     Chat b ot   d e s ign   I buil ding  the  Andr oid  a ppli c a ti on  with  the  c ha tbot   include d,   the  objec t - or iente pr ogr a mm ing   a ppr oa c is   us e d.   UM L   diagr a mm a ti c   notations   a r e   us e to  de s ign  the  a ppli c a ti on .   F igu r e   s hows   the  us e   c a s e   diagr a of   the   c ha tbot .   T he r e   a r e   two  k ind s   of   us e r s ,   the   ge ne r ic  us e r ,   a nd  the   s of twa r e   de ve loper .     T he   ge ne r ic  us e r s   c ould  pe r f or two  main  a c ti v it ies   whic a r e   to  view   the  li s of   c ha r ooms   in   his /her   a ppli c a ti on,   a nd  a ls to  give  us e r   s tor ies   by  c o mm unica ti ng  with  the  c ha tbot .   T he   de ve loper s   c ould  do  a nythi ng  the  ge ne r ic  us e r   c a do,   a nd  a ls o,   he /s he   c ou ld  a ls view   the  s ubmi tt e d   us e r   s tor ies   a s     the  r e quir e ments   ga ther e f or   the  c or r e s ponding  a p pli c a ti on.       2. 2.     AI M L     Our   r e s e a r c us e s   AI M L   ( Ar ti f icia I n telli ge nc e   M a r kup  L a ngua ge )   us e f or   the  knowle dge   ( br a in )   of   the   c ha tbot .   I n   AI M L ,   f or   one   tag  c a te gor y   us u a ll y,   i c ons is ts   of   tag   pa tt e r n   a nd  tag   template .   T a pa tt e r n   is   us e f or   matc hing   us e r   input   a nd   tag  template   u s e f or   output   f r om   the   bot.   F igu r e   2   s hows   a e x a mpl e   of   the  AI M L   of   the  c ha tbot   a ppli c a ti on.   T ha e xa mpl e   s hows   the  knowle dge   of   the  c ha tbot   f or   us e r s   to  input   their   r o le.   Af ter   the  us e r   input s   their   r ole,   the   s ubmi tt e da ta  wi ll   be   c a ught  by   the   wildca r d   s ymbol   in   tag   pa tt e r a nd  will   be   s e in  va r iable   temp.   Af ter   tha t,   in  o r de r   to   ge a   r e s pons e   f r om  the   c ha tbot ,   the  va lue  of   the  va r iable   temp  wi ll   be   c he c ke d .     2. 3.     T e xt   p r e - p r oc e s s in g   T e xt  pr e pr oc e s s ing  pr oc e s s   is   done   be f or e   p a r s ing  the  mes s a ge   to  the  br a in  f i le.   F ir s tl y,   nor maliza ti on  is   done ,   whic mes s a ge   will   be   c onve r ted  to  lowe r   c a s e .   Af ter   nor malizing  the  mes s a ge ,   tokeniz ing  will   be   done .   T oke nizing  is   a   pr oc e s s   that  s pli the  m e s s a ge   int tokens .   E a c token  will   be   c he c ke if   ther e   is   a   mi s typed  wor d .   P r oc e s s   s top  wor r e moval   will   be   done   a f ter   c he c king  the   ty po  wor a f ter   that  s temmi ng  will   be   done   wi th  Na z ief   Adr iani  s temmi ng  a lgor it hm .   S temmi ng  s tar ts   by  c he c king  the  c ombi na ti on  pr e f ix - s uf f ix  pr oc e s s .   I f   a   c om mon  c ombi na ti on  de tec ted,   the  s uf f ix  is   then  c h e c ke a nd   s temmed,   a nd   a f ter   that ,   the   pr e f ix   will   be   c he c ke a nd   s temmed,   a nd   f inally ,   a   ne w   wor d   wil l   be   r e c e ived.     I f   a   unique   c ombi na ti on   is   de tec ted,   the   pr e f ix   will   be   c he c ke d,   a nd   s tem  a nd   a f ter   that   s uf f ix   will   be   c he c ke Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   1693 - 6930   T E L KO M NI KA   T e lec omm un   C omput   E C ontr o l Vol.   18 ,   No .   2 Ap r il   2020:    8 90   -   89 8   892   a nd  s temmed,   then   a ga in,   a   ne wo r d   will   be   r e c e ived.   F igu r e   3   s hows   the   a c ti vit y   dia gr a f or     the  pr e pr oc e s s ing  pr oc e s s .           F igur e   1.   Us e   c a s e   diagr a m           F igur e   2 E xa mpl e   of   AI M L   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NI KA   T e lec omm un   C omput   E C ontr o l         Us e r   s to r ies   c oll e c ti on  v ia  int e r ac ti v e   c hatbot   to  s u ppor r e quir e me nt s   gather ing   (F e r li ana  Dw it am )   893       F igur e   3 Ac ti vit y   d iagr a p r e pr oc e s s ing  p r oc e s s       2. 4.     Us e r   s t or y   T he   us e r   s tor y   c onc e pt  is   a   pa r o f   the  a gil e   de ve lopm e nt  method   that  wa s   f ir s p r opos e in   e xtr e me   pr ogr a mm ing  f o r   ga ther ing  us e r   r e quir e ments   th a a r e   ne e de by  the  s ys tem  [ 4] .   I then  be c omes   ke in    the  s of twa r e   de ve lopm e nt  p r oc e s s   [ 23] .   Us e r   s tor ies   f oc us   on   the   int e r a c ti on   be twe e the   us e r   or     c us tom e r   [ 3] ,   a nd   they  will   de s c r ibe  f unc ti ons   t ha a r e   ne e de f or   the  s ys tem  in   the  f or m   of   a   s tor [ 4] .   E xa mpl e   f or of   the  us e r   s tor c a be   s e e in   F igu r e   [ 24]   a .   < r ole>   r e pr e s e nts   the  r ole  o f   the  pe r s on  that  p r o vide  the  s tor y.   b.   < a c ti vit y>   r e pr e s e nts   the  r e quir e ment.   c.   < bus ines s   va lue>   r e pr e s e nts   the  r e a s on  or   va lue  of   the  a bove   r e quir e ment.           F igur e   4 Us e r   s tor y       3.   RE S UL T S   A ND   AN AL YSI S   T he   r e s ult   o f   the  r e s e a r c is   a   c ha tbot   a ppli c a ti o that  us e f o r   ga ther ing   s of twa r e   r e qui r e ments   us ing  us e r   s tor ies   a nd  Na z ief   &   Adr iani   s temmi ng  a lgor it hm .   I thi s   c ha tbot   AI M L   us e f or   the   c ha tbot   knowle dge .   A   us e r   a c c e ptanc e   tes is   a ppli e in  thi s   r e s e a r c to   e va luate   the   c ha tbot 's   pe r f o r manc e ,   p e r c e ived   by  the  us e r s .     3. 1.     Chat b ot   im p lem e n t at ion   F igur e   5   ( a )   dis play   the  s plas s c r e e of   the   c ha tb ot  a ppli c a ti ons .   S plas s c r e e will   be   s how  whe us e r   ope the  a ppli c a ti ons .   F igur e   5   ( b )   s hows   the  c ha r oom  li s menu.   T his   menu  s how  li s c ha r o om  that   us e r   c r e a ted.   I thi s   menu  us e r   c a c r e a te  or   de lete   c ha r oo m.   C ha r oom  is   r e pr e s e nted  by  a   c a r d.   E a c c a r of   dis play  index  o f   c a r d ,   the   na me  of   the  a ppli c a ti o a nd  r ole   of   us e r .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   1693 - 6930   T E L KO M NI KA   T e lec omm un   C omput   E C ontr o l Vol.   18 ,   No .   2 Ap r il   2020:    8 90   -   89 8   894   F igur e   s hows   the  us e r   s tor menu.   T he   us e r   s tor menu  is   f or   the  de ve loper   s they  c a s e e   a   li s t   of   us e r   s tor ies   that   ha ve   be e n   obt a ined  f r om   the   u s e r .   E a c h   us e r   s tor y   r e pr e s e nted  by  a   c a r d   that   e ve r c a r d   s hows   the  s tor y,   r e a s on,   a ppli c a ti on   na me,   a nd   th e   da te  that  the  us e r   s tor y   obtaine d.   I n   e a c c a r a ls ha ve     a   de lete   butt on  s the  de ve loper   c a de lete   the  us e r   s tor y.   At  the  top   of   the  us e r   s tor y ,   the r e   is   a   f ield   that  c a n   be   us e by   the   de ve loper   to   s e a r c h   the  us e r   s tor y   by  a ppli c a ti on   na me,   s tor y,   a nd   r e a s on.   T his   li s o f   the   us e r   s tor is   a lr e a dy  s or ted   by   de s c e nding  s the  late s da ta   will   a lwa y s   be   dis playe in   the   f i r s r ow,   F igur e   7   s hows   the  c ha r ooms   a nd   a n   e xa mpl e   of   givi ng   a   us e r   s tor y .   I thi s   c ha r oom,   us e r s   c a n   c ha t   with   the  bot   a nd  give   the  us e r   s tor y.   T he   f ir s t - ti me  bot   wil a s k   the   r ole   of   the   us e r .   Af te r   the  us e r   tells   thei r   bot,   the  r ole   a nd  the  bot  wi ll   then   s tor e   the  r ole  in f or mation ,   a nd  the  us e r   c a s tar t   to  give   the  us e r   s tor y .   E v e r ti me     the  us e r   gives   the   us e r   the   r e a s on  the   bot  wi ll   a s c onf ir mation  whe ther   or   not   the   us e r   ha s   given   by   the  us e r   c or r e c tl y.   I f   the  s tor a nd   the  r e a s on  a lr e a dy  c or r e c t,   the   us e r   s tor will   be   a c c e pted  a nd  s a ve d .       3. 2.     Chat b ot   m e t r ics   S e ve r a metr ics   we r e   us e to  e va luate   the  bot’ s   pe r f or manc e   qua nti tatively.   T he   metr ics   us e include   tot a e laps e ti me,   tot a number   of   us e r   tu r n,   tot a number   s ys tem  tur n,   the  tot a number   o f   t ur ns   pe r   tas k,   da tot a e laps e ti me  pe r   tur n.   T otal  e laps e d   ti me  c a lcula tes   the  tot a e laps e ti me  f r om  whe the  us e r   s tar ts   the  c onve r s a ti on  unti l   whe the  us e r   f ini s he s   s ubmi a   us e r   s tor y.   T he   tot a l   number   of   u s e r   tur c a lcula tes   the  number   of   us e r   c ha ts   f r om  whe the  us e r   s tar ts   the  c onve r s a ti on  unti whe the   us e r   f ini s he s   s ubmi a   us e r   s tor y.   T he   tot a l   number   of   s ys tem’ s   tur n   c a lcula tes   the  number   of   bot   r e s pons e s   f r o whe n     the  us e r   s tar ts   the  c onve r s a ti on  unti whe the  us e r   f ini s he s   s ubmi a   us e r   s tor y.   T otal  e laps e ti me  pe r   tur n   c a lcula tes   the  e laps e ti me  f or   a   us e r   to   f ini s his / he r   tur n;   thi s   is   c a lcula ted  by  divi ding   the  tot a l   e laps e ti me  by  the  tot a number   of   tur ns .   T he   metr ics   e va luate   the  pr ovis ion  of   30  us e r   s tor ies   given  by  thr e e   us e r s   in  whic the  ti me  is   mea s ur e manua ll us ing  a   ti mer .   T a ble   s hows   the  s a mpl e   metr ic  of   a   us e r   whe tes ti ng   the  c ha tbot   a ppli c a ti on,   pe r f o r mi ng  a   tot a o f   t a s ks .   E a c tas in  T a ble  r e pr e s e nts   a a c ti vit in  whic h     a   us e r   is   c omm unica ti ng  us ing  the   c ha tbot   to  p r ov ide  us e r   s tor ies ,   with   the  f ol lowing  number s   a r e   c a lcula ted   f or   the   metr ics .           ( a )   ( b)     F igur e   5 .   ( a )   S plas hs c r e e ( b)   C ha r oom   li s menu   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NI KA   T e lec omm un   C omput   E C ontr o l         Us e r   s to r ies   c oll e c ti on  v ia  int e r ac ti v e   c hatbot   to  s u ppor r e quir e me nt s   gather ing   (F e r li ana  Dw it am )   895       F igur e   6 L is of   us e r   s tor ies             F igur e   7 C ha r oom   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   1693 - 6930   T E L KO M NI KA   T e lec omm un   C omput   E C ontr o l Vol.   18 ,   No .   2 Ap r il   2020:    8 90   -   89 8   896   T a ble  1.   C ha tbot   metr ics     T ot a e la ps e d t im e   ( s e c onds )   T ot a numbe r  of   us e r  t ur n   T ot a numbe r  of   s ys te m t ur n   T ot a tu r ns  pe r   ta s k   T ot a e la ps e d t im e  pe r   tu r n ( s e c onds )   T a s k 1   50 . 70   6   6   12   4 . 23   T a s k 2   37 . 18   7   7   14   2 . 66   T a s k 3   36 . 14   6   6   12   3 . 01   T a s k 4   32 . 00   6   6   12   2 . 67   T a s k 5   39 . 24   6   6   12   3 . 27   T a s k 6   44 . 57   6   6   12   3 . 71   T a s k 7   44 . 44   7   7   14   3 . 17   T a s k 8   48 . 68   6   6   12   4 . 06   T ot a l   332 . 95   50   50   100   26 . 77   A ve r a ge   41 . 62   6   6   12   3 . 35       3. 3.     P r e li m in ar u s e r   ac c e p t an c e   t e s t   pr e li mi na r us e r   a c c e ptanc e   tes wa s   c onduc te to  e va luate   the  pe r c e ived  us e f ulnes s   ( P U) ,   us e r   a tt it ude   towa r ds   ( A) ,   be ha vior a l   int e nti on   to  u s e   ( B I ) ,   a nd  pe r c e ived  e a s e   of   us e   ( P E OU ) ,   f oll owing    the  tec hnology  a c c e ptanc e   model  pr opos e by  D a vis   [ 25] .   T h e   que s ti onna ir e   us e s   a   f ive - point   L ik e r s c a le  us e in  or de r   to   de ter mi ne   the  leve of   us e r   a c c e ptanc e ,   whic is   c ompr is e of   s tr ongly  a g r e e   ( 5) ,   a gr e e   ( 4) ,   ne utr a ( 3) ,   dis a gr e e   ( 2) ,   a nd  s tr ongly  dis a gr e e   ( 1) .   T hir ty - thr e e   r e s ponde nts   pa r ti c ipate in  thi s   que s ti onna ir e .   I or de r   to   tes the  c a pa bil it ies   of   the  c ha tbot ,   we   us e   a   univer s it inf or mation  s ys tem,   a s   the  c a s e   s tudy  f or   whic the  us e r s   will   p r ovide  f e e dba c k.   Us e r   a c c e ptanc e   tes is   done   to  33  us e r s   us ing  a   we b - ba s e univer s it inf or mation  s ys tem,   c a ll e d   M yUM N,   a s   a   tes t   c a s e   f or   whic h   the  us e r s   will   p r ovide  us e r   s tor ies   on .   T he   r e s ponde nt  is   M yUM N’ s   us e r s   whic a r e   s tudent,   lec tur e r   o r   unive r s it s taf f s .   T he   r e s ponde nt’ s   a ge   is   a bove   20   ye a r s   old both   male   a nd  f e male   r e s ponde nt s .   F ir s tl y,   r e s pond e nts   we r e   a s k e to  downloa the  APK  f il e   f or   the  c ha tbot   a ppli c a ti on.   T he n,   us e r s   e xpe r im e nted   with   the   a pp,   ba s e on   t he   a ppli c a ti on   de s c r ipt ion  e xplaining   a bout   us e r   s t or a nd   wha the   c ha tbot   a im s   to   pe r f o r m.   Af ter   the  us e r s   tr ied   a nd  e xpe r im e nted  with   giv ing  f e e dba c ks   r e ga r ding    the  M yUM we a ppli c a ti on  a nd   c omm unica ti n with   the  c ha tbot ,   que s ti onna ir e s   we r e   dis tr ibut e d,   a nd   int e r view s   we r e   c onduc ted  to   ge f e e dba c f r om  the  us e r s ,   mainly  f oc us ing  on  the  f ou r   a s pe c ts   of     the  tec hnology  a c c e ptanc e   model   mentioned  pr e vious ly.   T he   que s ti onna ir e s   a ns we r   s he e is   f or med  ba s e on   the  int e r va ls   us ing  the  L iker t   S c a le,   with   int e r p r e tation,   a s   s hown  in   T a ble  2   be low.   B a s e on  the  que s ti onna ir e s   f il led  by   the  us e r s   a f ter   us ing  the  c ha tbot   a ppli c a ti on ,   we   c a lcula ted    the  a ve r a ge   s c or e   f r om  the  que s ti onna ir e   f o r   e a c f a c tor   in  the  tec hnology  a c c e ptanc e   model.   R e s ul ts   a r e   a s   f oll ow,   83 . 79%   f or   us e r   a tt it ude   towa r ds   the   c ha tbot   a ppli c a ti on,   85 . 45%   f or   pe r c e ived  us e f ulnes s ,     84. 55%   f or   pe r c e ived  e a s e   of   us e ,   a nd   83. 03 %   f or   us e r s   be ha vio r a int e nti on   to   us e .   T he   g r a phic a l   r e s ult   of   us e r   a c c e ptanc e   tes c a be   s e e in  F igur e   8.   I nter iew s   a ls s hows   that  the  us e r s   a s   s take ho lder s   of     the  M yUM we a ppli c a ti on.   T he   ove r a ll   r e s ult s   s e e ms   not  to  dif f e r   f r om  one   a s pe c to  a nother ,   ho we ve r   if   we   look  c los e ly,   pe r c e ived  us e f ulnes s   a c hieve th e   highes s c or e ,   thi s   a s pe c mea s ur e s   the  u s e r s   a c c e ptanc e   r e ga r ding  how  we ll   the   c ha tbot   is   pe r c e ived  to  be   us e f ul  to  s uppor the   r e quir e ments   ga ther ing   a c ti vit y     ( f r om   the  de ve loper s   po int   of   view )   a nd  the  f e e dba c pr ovis ion  a c ti vit ( f r om   the  us e r s   pe r s pe c ti ve )     by  pr ovidi ng   a   pos s ibi li ty  o f   a   na tur a l   c omm unica ti on  to   s tr uc tur e   the  f e e dba c ks   f oll owing   the   us e r     s tor f o r mat,   e li c it ing   the   f e e dba c k   pr ovider s   r ole ,   their   ne e ds ,   a nd  the   bus ines s   va lue  r e ga r ding    the  ne e ds /r e quir e ments   pr ovided.           F igur e   8.   Us e r   a c c e ptanc e   r e s ult     8 3 , 7 9 % 8 5 , 4 5 % 8 4 , 5 5 % 8 3 , 0 3 % 8 1 , 0 0 % 8 2 , 0 0 % 8 3 , 0 0 % 8 4 , 0 0 % 8 5 , 0 0 % 8 6 , 0 0 % A PU PE O U BI Us e r   A c c e pt a n c e   T e s t Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NI KA   T e lec omm un   C omput   E C ontr o l         Us e r   s to r ies   c oll e c ti on  v ia  int e r ac ti v e   c hatbot   to  s u ppor r e quir e me nt s   gather ing   (F e r li ana  Dw it am )   897   T he   be ha vior a l   int e nti on   to  us e   s c or e the   lo we s of   the   f our   a s pe c ts ,   howe ve r ,   looki ng   a t     the  int e r pr e tation  s c or e   s hown  in  T a ble  2,   it   s ti ll   mana ge to  be   a ble  to  be   int e r pr e ted  a s   S tr ongl Agr e e .   I nter view s   c onduc ted  a f ter   the   que s ti onna ir e s - f il li ng  a c ti vit y   s hows   the  us e r s   mot ivat ion  a nd   int e nti on  to   us e   the  c ha tbot   a ga in  in   the  f utu r e .       T a ble  2.   Us e r   a c c e ptanc e   tes s c or e   int e r pr e tation   I nt e r pr e ta ti on   P e r c e nt a ge  S c or e   V a lu e   S tr ongl y D is a gr e e   0% - 19 . 99 %   1   D is a gr e e   2 0 % - 39 . 99 %   2   Ne u tr a l   4 0 % - 59 . 99 %   3   A gr e e   6 0 % - 79 . 99 %   4   S tr ongl y A gr e e   8 0 % - 100%   5       4.   CONC L USI ON   T he   c onduc ted  r e s e a r c ha s   de ve loped  a   c ha tbot   a ppli c a ti on  ba s e on  the  Andr oid   mobi le   platf or m ,   to  s uppor the  r e quir e ments   ga ther ing  a c ti vit by  pr ovidi ng  wa ys   to  br idge  the  c omm unica ti on  ga be twe e n   the  de ve loper s   of   a   s of twa r e   pr oduc a nd   their   s take ho lder s .   T he   r e qui r e ments   that  a r e   ga ther e a r e   then  na tur a ll e nf or c e by  the  c ha tbot   to  f oll ow   the  us e r   s tor f or mat  c ontaining  the  us e r s   r ole,   r e quir e ments /nee ds ,   a nd  it s   bus ines s   va lue.   T he   c ha tbot   a ls im pleme nted   the   Na z ief   &   Adr iani   s t e mm ing  a lgor it h f or   the  s pe c if ic  ne e of   s temmi ng  wor ds   wr it ten  in  B a ha s a   I ndone s ia.   F ur ther mor e ,   it   uti li z e s     the  Ar ti f icia I ntelli ge nc e   M a r kup  L a ngua ge   f or   the  bot’ s   knowle dge   ba s e   in  whic the   bot  r e s pons e   is   de c ided,   given  a   us e r   c ha ha s   be e s ubmi tt e d.   A   pr e li mi n a r us e r   a c c e ptanc e   tes ba s e on  the  tec hnology  a c c e ptanc e   model  s how s   pr omi s ing  r e s ult s .   T he   t e s f oc us e on  e va luating  f our   a s pe c ts   of   us e r   a c c e ptanc e   whic a r e   the  us e r   a tt it ude   towa r the  c ha tbot   a p pli c a ti on,   pe r c e ived  us e f ulnes s ,   pe r c e ived  e a s e   of   us e ,   a nd   the  us e r s   be ha vior a int e nti on   to  us e .   T he   c ha tbot   r e c e ived  s c or e s   f or   the  f ou r   a s pe c ts   a s   f oll ow,   83. 79%   f o r   us e r   a tt it ude   towa r ds   the  c ha tbot   a ppli c a ti on,   85. 4 5%   f o r   pe r c e ived  us e f ulnes s ,   84. 55%   f or   pe r c e ived  e a s e   of   us e ,   a nd  83. 03%   f or   us e r s   be ha vior a int e nti on   t us e .   F utur e   wo r ks   include   e mpl oying  a   mor e   a dva nc e d   na tur a langua ge   pr oc e s s ing  method  f or   f e e db a c ks   wr it ten  in  B a ha s a   I ndone s ia,   de ve lopi ng  the  we b   da s hboa r f or   the  s upe r us e r   ( de ve loper s )   to  mana ge   the  AI M L   br a in  f il e   a nd  mana ge   s ub mi tt e f e e dba c by  f il ter ing   a nd  c las s if ying   them   int o   mea ningf ul   inf or mation  f or   the   s of twa r e   e nginee r s .   F u r ther mo r e ,   a   mo r e   thor ough  us e r   a c c e ptanc e   tes c ould   a ls be   c onduc ted  to   f ur ther   e va luate   the  c ha tbot s   pe r f o r manc e   a nd  i ts   us e r s   pe r s pe c ti ve   tow a r the  c ha tbot .       AC KNOWL E DGE M E NT   T his   r e s e a r c wa s   s uppor ted  by  the  M obil e   De v e lopm e nt  L a bor a tor in  Unive r s it a s   M ult im e dia  Nus a ntar a .   W e   a ls thank   our   c oll e a gue s   f r om   t he   F a c ult o f   E nginee r ing   a nd   I nf o r matics   who   pr ovided  ins ight   a nd  e xpe r ti s e   that  g r e a tl a s s is ted  the  r e s e a r c h,   a lt hough   they   may   not  a g r e e   with   a ll   o f     the  int e r pr e tations /conc lus ions   of   thi s   pa pe r.       RE F E RE NC E S   [1 ]   Pres s ma n   RS,   So ft w are  E n g i n eer i n g   A   Pract i t i o n er’s   A p p ro ac h   7 th   E d i t i o n , ”  S o f t w a r E n g i n e er i n g   A   P r a ct i t i o n er s   A p p r o a c h   7 th   Ed - R o g e r   S .   P r e s s m a n .   2 0 1 0 .   [2 ]   So mmerv i l l ,   “So ft w are  E n g i n eer i n g , ”  S o f t w a r E n g i n eer i n g .   2 0 1 0 .   [3 ]   L ams w eerd A   V an ,   Req u i reme n t s   E n g i n eeri n g :   Fro Sy s t em  G o al s   t o   U ML   Mo d e l s   t o   So f t w are  Sp ec i fi ca t i o n s ,”   Ch a n g e ,   2 0 1 0 .   [4 ]   O ’h E o c h C,   Co n b o y   K ,   T h ro l o t h u s er  s t o r y   ag i l p ract i ce  i n   i n n o v a t i o n ,”   Lect u r N o t e s   i n   B u s i n es s   In f o r m a t i o n   P r o ce s s i n g p p .   2 0 - 3 0 ,   2 0 1 0 .   [5 ]   A b d u l - K a d er  SA ,   J o h n   D ,   Su r v ey   o n   Ch a t b o t   D e s i g n   T ech n i q u es   i n   Sp eec h   Co n v ers a t i o n   S y s t ems ,   In t   A d v   Co m p u t   S ci   A p p l .   2 0 1 5 .   [6 ]   H u a n g   J ,   Z h o u   M,   Y a n g   D ,   E x t ract i n g   ch at b o t   k n o w l ed g fro o n l i n d i s c u s s i o n   f o ru m s ,   IJCA In t er n a t i o n a l   Jo i n t   Co n f e r en ce  o n   A r t i f i ci a l   I n t e l l i g e n ce p p .   6 - 1 2 ,   2 0 0 7 .   [7 ]   Sh aw ar  B,   A t w el l   E ,   U s i n g   d i al o g u co r p o ra  t o   t ra i n   ch at b o t , ”  P r o Co r p u s   Li n g u i s t ,   p p .   6 8 1 - 6 9 0 ,   2 0 0 3 .   [8 ]   O racl e,   Can   V i r t u a l   E x p eri e n ces   Rep l ace  Real i t y T h e   fu t u re  ro l fo h u man s   i n   d e l i v eri n g   cu s t o mer  ex p er i en ce, ”  O r a cl e ,   p p .   1 - 1 9 ,   2 0 1 6 .   [9 ]   N g u y e n   M - H ,   Fro Fo rt u n 5 0 0 s   t o   s mal l   b u s i n es s es ,   real   b u s i n e s s e s   are  al read y   u s i n g   ch a t b o t s   t o   i mp r o v t h ei r   s erv i ce, ”  2 0 1 7 .   [1 0 ]   Beav er  L ,   Ch at b o t s   are  g a i n i n g   t ract i o n   In t er n et , ”  2 0 1 7 [ O n l i n e ].   A v a i l a b l e :   h t t p s : / / w w w . b u s i n e s s i n s i d er. c o m/   ch at b o t s - are - g ai n i n g - t ract i o n - 2 0 1 7 - 5 / ?IR= T .   A cces s e d :   2   O ct o b er  2 0 1 8 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   1693 - 6930   T E L KO M NI KA   T e lec omm un   C omput   E C ontr o l Vol.   18 ,   No .   2 Ap r il   2020:    8 90   -   89 8   898   [1 1 ]   V an   E e u w e n   M,   Mo b i l co n v ers a t i o n a l   co mmerce :   mes s e n g er  ch a t b o t s   as   t h n ex t   i n t erface  b e t w ee n   b u s i n e s s e s   an d   co n s u mers ,   U n i Twe n t e .   2 0 1 7 .   [1 2 ]   D at a b o k s . co . i d ,   Pen g g u n Po n s e l   In d o n es i Men ca p a i   1 4 2 %   d ar i   Po p u l as i   [In t ern e t ],   2 0 1 7 .   [ O n l i n e ].   A v ai l a b l e :   h t t p s : / / d at a b o k s . k a t ad a t a. co . i d / d at a p u b l i s h / 2 0 1 7 / 0 8 / 2 9 / p en g g u n a - p o n s el - i n d o n es i a - men ca p ai - 1 4 2 - d ar i - p o p u l a s i .   A cces s ed :   2   O c t o b er  2 0 1 8 .   [1 3 ]   Mari et t o   B,   A g u i ar  d a s   G ,   A g u i as   R V ,   A rt i fi c i al   In t el l i g en ce  Mar k u p   L an g u ag e :   A   Bri ef  T u t o ri a l , ”  I n t   J   Co m p u t   S ci   E n g   S u r v .   2 0 1 3 .   [1 4 ]   W al l ace  R,   T h el eme n t s   o A IML   s t y l e, ”  A l i ce  A F o u n d .   2 0 0 3 .   [1 5 ]   Mard i a n T ,   A d j i   T B,   H i d ay a h   I,   St emmi n g   i n f l u e n c o n   s i mi l ari t y   d et ec t i o n   o ab s t rac t   w ri t t en   i n   In d o n es i a,   TE LKO M NIK A   Tel ec o m m u n i c a t i o n   Co m p u t i n g   E l ec t r o n i c s   a n d   Co n t r o l ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 ,   p p .   2 1 9 - 2 2 7 ,   2 0 1 6 .   [1 6 ]   A g u s t L ,   Co mp ari s o n   o P o rt er' s   St emmi n g   A l g o r i t h w i t h   N az i ef  A d r i an i 's   A l g o r i t h fo St emm i n g   In d o n e s i a n   T e x t   D o c u men t s   ( i n   Bah as a :   Perb a n d i n g an   A l g o ri t ma  St emm i n g   Po r t er  D e n g a n   A l g o ri t ma  N az i e A d r i an i   U n t u k   St em m i n g   D o k u me n   T e k s   Bah a s In d o n e s i a ) , ”  Ko n f   Na s   S i s t   d a n   In f o r m ,   2 0 0 9 .   [1 7 ]   H i d ay a t u l l a h   A F,   Rat n as ar i   CI,   W i s n u g r o h o   S,   A n a l y s i s   o St emm i n g   In fl u en ce  o n   I n d o n es i an   T w ee t   Cl as s i fi cat i o n , ”  TE LKO M NIK A   Tel eco m m u n i ca t i o n   Co m p u t i n g   E l ec t r o n i cs   a n d   Co n t r o l ,   v o l .   1 4 ,   n o .   2 ,     p p .   6 6 5 - 6 7 3 ,   2 0 1 6 .   [1 8 ]   W at e q u l i s   Sy ai fu d i n   Y ,   Sap u t ra  PY ,   Pu s p i t as ar i   D ,   T h e   i mp l emen t at i o n   o w eb   s er v i ce  b as e d   t ex t   p rep r o ces s i n g   t o   meas u re  In d o n es i an   s t u d e n t   t h es i s   s i m i l ar i t y   l ev e l , ”  M A TE W eb   o f   Co n f e r en ce s 2 0 1 8 .   [1 9 ]   A u l i A ,   K h ai ran i   D ,   H ak i em  N ,   D ev e l o p men t   o re t ri e v al   s y s t em  fo A l   H a d i t h   i n   Ba h as (ca s s t u d y :   H a d i t h   Bu k h ari ) ,”   2 0 1 7   5 th   In t e r n a t i o n a l   Co n f er en ce  o n   Cyb e r   a n d   IT  S er v i ce  M a n a g em e n t ,   CIT SM  2 0 1 7 .   [2 0 ]   Pu rb a s ari ,   I.   Y . ,   A n g g rae n y ,   F.   T . ,   Mah ara n i ,   M.   F. ,   Rep l i es   Id en t i f i cat i o n   i n   Q u e s t i o n   A n s w eri n g   S y s t em  u s i n g   V ect o Sp ace  Mo d el , ”  A t l a n t i s   H i g h l i g h t s   i n   E n g i n ee r i n g   (A H E ) ,   v o l .   1 ,   p p .   4 5 9 - 4 6 4 ,   2 0 1 8 .   [2 1 ]   T o x t l i   C,   Mo n ro y - H er n án d ez  A ,   Cran s h aw   J ,   U n d ers t a n d i n g   c h at b o t - med i at e d   t as k   man ag eme n t ,   Co n f er en ce  o n   H u m a n   F a c t o r s   i n   Co m p u t i n g   S y s t e m s     P r o ceed i n g s 2 0 1 8 .   [2 2 ]   T ed j o p ran o t o ,   M.   L . ,   W i j ay a,   A . ,   San t o s o ,   L .   H . ,   Su h art o n o ,   D ,   Co rrec t i n g   T y p o g rap h i ca l   E rr o a n d   U n d ers t an d i n g   U s er  I n t e n t i o n   i n   Ch a t b o t   b y   C o mb i n i n g   N - G ram  an d   Mach i n L earn i n g   U s i n g   Sc h ema  Ma t c h i n g   T ech n i q u e, ”  In t er n a t i o n a l   Jo u r n a l   o f   M a c h i n Lea r n i n g   a n d   Co m p u t i n g ,   v o l .   9 ,   n o .   4 ,   p p .   4 7 1 - 4 7 6 ,   2 0 1 9 .   [2 3 ]   Rees   M J . ,   A   feas i b l u s er  s t o ry   t o o l   f o a g i l s o f t w are  d ev e l o p men t ?, ”  P r o cee d i n g s - A s i a - P a ci f i c   S o f t w a r e   E n g i n eer i n g   Co n f er e n ce,   A P S E C 2 0 0 2 .     [2 4 ]   Z eaarao u i   A . ,   Bo u g ro u n   Z . ,   Bel k as m i   M G . ,   Bo u ch en t o u T . ,   U s er  s t o ri e s   t em p l a t fo o b j ect - o ri e n t e d   ap p l i ca t i o n s , ”  In :   2 0 1 3   3 r d   In t er n a t i o n a l   C o n f er e n ce  o n   In n o va t i ve  Co m p u t i n g   Tech n o l o g y ,   IN T E CH   2 0 1 3 .   [2 5 ]   Da v i s   F D . ,   Bag o zzi   R P . ,   W ars h aw   P R . ,   U s er  A ccep t a n ce  o Co mp u t er  T ech n o l o g y :   A   Co mp a ri s o n   o T w o   T h e o ret i cal   Mo d el s ,   M a n a g S c i ,   1 9 8 9 .       B I OG RA P H I E S   OF   AU T HO RS       F erl i a n a   D w i ta m a   i s   g rad u at ed   fro U n i v ers i t a s   Mu l t i me d i N u s a n t ara  i n   N o v em b er   201 9   w i t h   b ach e l o r’ s   o Co mp u t e S ci en ce.   Sh e   h as   b ack g ro u n d   i n   i n f o rmat i o n   t ech n o l o g y   an d   h o l d s   k ee n   i n t ere s t s   i n   t h area  o re q u i r emen t s   en g i n eer i n g   an d   ch at b o t .                     A ndre  R us l i   r ecei v ed   h i s   Mas t er’ s   o Sci e n ce  d e g ree   i n   In fo rma t i o n   E n v i r o n me n t   fro m   T o k y o   D e n k i   U n i v ers i t y ,   J ap a n ,   i n   2 0 1 7 ,   fo cu s i n g   i n   t h So f t w are  Re q u i remen t s   E n g i n eeri n g   f i el d .   H i s   cu rre n t l y   l ect u rer  a n d   re s earch er  i n   U n i v ers i t a s   M u l t i me d i a   N u s an t ara  an d   al s o   s erv i n g   a s   t h h ea d   co o rd i n at o o t h Mo b i l D ev e l o p men t   L ab o ra t o ry .   H i s   re s earch   i n t ere s t s   i n c l u d req u i remen t s   en g i n eeri n g   i n   s o f t w are  ap p l i cat i o n   d ev e l o p men t ,   n at u ral   l a n g u ag p ro ce s s i n g ,   an d   h u ma n   co mp u t er  i n t erac t i o n .             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.