RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI DAN EDUKASI KESEHATAN MASYARAKAT DENGAN FITUR CHATBOT MENGGUNAKAN METODE WATERFALL

Kesehatan merupakan aspek penting dalam kehidupan masyarakat yang perlu dijaga dan ditingkatkan secara berkelanjutan. Kurangnya informasi kesehatan yang akurat dan mudah diakses sering menjadi kendala dalam upaya pencegahan penyakit serta penerapan pola hidup sehat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi dan edukasi kesehatan masyarakat berbasis web yang dilengkapi dengan
fitur chatbot sebagai media interaktif. Sistem ini dirancang untuk memberikan informasi kesehatan secara cepat, tepat, dan terstruktur kepada masyarakat luas. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode Waterfall, yang terdiri atas beberapa tahapan yaitu: analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Dalam tahap implementasi, sistem ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan
framework CodeIgniter serta menggunakan MySQL sebagai sistem manajemen basis data. Beberapa fitur utama yang dikembangkan dalam sistem ini meliputi manajemen artikel
kesehatan, kategorisasi artikel, autentikasi pengguna, serta fitur chatbot untuk mempermudah interaksi pengguna dengan sistem. Fitur chatbot dikembangkan dengan
pendekatan rule-based, yaitu berdasarkan pencocokan kata kunci yang memungkinkan sistem memberikan respons otomatis terhadap pertanyaan pengguna. Pengujian sistem
dilakukan menggunakan metode black-box testing untuk memastikan bahwa setiap fitur berfungsi dengan baik sesuai spesifikasinya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh
komponen sistem, termasuk fitur chatbot, mampu berjalan secara optimal dan memberikan pengalaman penggunaan yang baik. Dengan adanya sistem informasi ini, masyarakat
diharapkan dapat memperoleh edukasi kesehatan secara lebih mudah dan efisien. Selain itu, sistem ini juga dapat menjadi sarana penyebaran informasi kesehatan yang efektif,
mendukung upaya promosi kesehatan di era digital saat ini. Hasil evaluasi pengujian dari penelitian ini adalah 100% keberhasilan dengan menggunakan Black Box Testing dan juga User Acceptance Testing (UAT) dari 20 responden pengguna dan 1 responden admin.