← Kembali ke Login
📖 Dokumen Panduan Sistem

Panduan Penggunaan
SAPA MBAK SRI

Panduan lengkap sistem chatbot WhatsApp berbasis AI untuk layanan informasi Pengadilan Agama Sukoharjo — mencakup alur bisnis, panduan per peran, dan tips operasional.

🔁
📊 Alur Bisnis Sistem

Alur Bisnis Proses SAPA MBAK SRI

Gambaran end-to-end bagaimana pesan WhatsApp dari masyarakat diproses oleh sistem — mulai dari masuk hingga balasan dikirim, termasuk alur eskalasi ke petugas manusia.

🌐 Gambaran Umum Sistem
📱
Channel Masuk
WhatsApp
🤖
Engine AI
3-Pass Pipeline
📚
Sumber Data
KB + SIPP
👤
Eskalasi
Petugas Manusia
📨 Alur Pesan Masuk (Happy Path)
🤖
Pipeline 3-Pass AI

Setiap pesan WhatsApp yang masuk diproses melalui pipeline 3 tahap secara otomatis sebelum balasan dikirim ke pengguna:

📱 WA Masuk → ⏱️ Rate Limit Check → 🔍 Cek Eskalasi Aktif → 🧠 Pass 1: Analyzer → 📚 Pass 2: Extractor → ✍️ Pass 3: Generator → 📤 Kirim Balasan
🔍
Pass 1 — Analyzer (Analisis Intent & Konteks)
AI menganalisis pesan pengguna untuk mendeteksi intent (info_perkara, jadwal_sidang, complaint, escalation, oob, dll), entitas (nomor perkara, nama, tanggal), emosi (neutral, angry, distress, happy), dan apakah pertanyaan berada di dalam domain PA atau di luar (out-of-bounds).
📚
Pass 2 — Extractor (Pengambilan Data)
Berdasarkan intent yang terdeteksi, sistem mengambil data yang relevan dari dua sumber: Knowledge Base (KB) untuk informasi prosedur dan layanan PA, atau database SIPP untuk data real-time seperti status perkara dan jadwal sidang.
✍️
Pass 3 — Generator (Pembuatan Jawaban)
AI merangkai jawaban akhir berdasarkan konteks yang diperoleh. Sistem mengikuti instruksi bertingkat (TIER): TIER 1 (data lengkap tersedia → jawaban penuh), TIER 2 (data parsial → jawaban parsial dengan catatan), TIER 3 (tidak ada data → balasan standar atau eskalasi).
🚨 Alur Eskalasi ke Petugas
🚨
Kapan & Bagaimana Eskalasi Terjadi

Sistem secara otomatis mengalihkan percakapan ke petugas manusia (agen) dalam kondisi berikut:

⚡ Trigger Eskalasi → 🔴 Status: Eskalasi Aktif → 🔔 Notifikasi ke Agen → 👤 Agen Balas Manual → ✅ Selesai → Bot Aktif Kembali
  • Pengguna mengetikkan frasa permintaan petugas seperti "hubungkan dengan petugas" atau kalimat serupa.
  • AI mendeteksi emosi marah/kesal (angry) dari analisis teks pesan pengguna.
  • AI mendeteksi emosi tertekan/putus asa (distress) — indikasi situasi krisis yang membutuhkan respons manusia.
  • Pengguna melampaui batas rate limit (terlalu banyak pesan dalam satu jam).
⚠️
Saat eskalasi aktif, bot tidak akan membalas pesan dari nomor tersebut. Semua pesan masuk tersimpan di Chat Log untuk dibaca agen. Bot baru aktif kembali setelah agen mengklik "Selesai / Kembalikan ke Bot".
🧩 Struktur Peran & Tanggung Jawab
👑
Admin

Akses penuh ke seluruh sistem. Bertanggung jawab atas konfigurasi, manajemen pengguna, dan pemeliharaan sistem secara keseluruhan.

  • Kelola user dan role
  • Konfigurasi AI engine & webhook
  • Diagnostik & monitoring sistem
  • Kelola semua fitur tanpa batas
🔭
Supervisor

Memastikan kualitas layanan bot, menangani eskalasi, dan mengawasi performa keseluruhan sistem layanan.

  • Monitor dashboard & AI quality
  • Tangani eskalasi dari pengguna
  • Approve & kelola Knowledge Base
  • Tindak lanjut pengaduan
🎧
Agen

Menangani percakapan yang dieskalasi dari bot, merespons langsung ke pengguna WhatsApp melalui panel Livechat.

  • Balas pesan eskalasi via Livechat
  • Selesaikan & kembalikan ke bot
  • Pantau status pengaduan
  • Lapor ke supervisor jika butuh eskalasi lebih lanjut
📋
Data Trainer

Arsitek pengetahuan bot — memastikan Knowledge Base selalu akurat, lengkap, dan relevan sehingga bot menjawab dengan tepat.

  • Buat & kelola entri Knowledge Base
  • Analisis KB Coverage & gap
  • Review kualitas respons AI
  • Edit System Prompt & pesan otomatis
🔐 Matriks Akses Menu per Role
Menu / Fitur 👑 Admin 🔭 Supervisor 📋 Data Trainer 🎧 Agen
Dashboard✓✓✓—
Live Chat (Eskalasi)✓✓—✓
Chat Log✓✓——
Monitoring AI✓✓✓—
Knowledge Base✓✓✓—
KB Coverage✓✓✓—
Pengaduan✓✓✓✓
Web Scraper✓———
PDF Extract✓———
Chat Log → KB✓———
Monitoring Agen✓✓—✓
Koneksi Device✓—✓—
Diagnostik✓—✓—
Kelola User✓———
Pengaturan Sistem✓—✓ Terbatas—
Panduan Penggunaan✓✓✓✓
👑
👑 Role: Admin

Panduan Admin — Kontrol Penuh Sistem

Sebagai Admin, Anda memiliki akses ke seluruh fitur aplikasi: konfigurasi sistem, manajemen pengguna, knowledge base, monitoring AI, diagnostik server, hingga laporan pengaduan. Panduan ini menjelaskan setiap fitur secara mendetail.

⚙️ Fitur & Menu Utama Admin
📊
Dashboard

Ringkasan aktivitas bot secara real-time. Menampilkan jumlah pesan hari ini, top intent, grafik pesan per jam, statistik token AI, dan status koneksi WhatsApp.

  • Refresh otomatis tiap 60 detik via polling AJAX.
  • Badge eskalasi aktif ditampilkan di navbar secara real-time.
📚
Knowledge Base (KB)

Repositori pengetahuan yang digunakan AI untuk menjawab pertanyaan tentang prosedur PA.

  • Klik + Tambah untuk membuat entri baru dengan judul, konten, kategori, dan kata kunci.
  • Gunakan fitur Pencarian untuk menemukan topik yang sudah ada.
  • Entri berstatus Pending menunggu persetujuan sebelum digunakan AI.
  • Tag sinonim membantu AI mengenali variasi cara bertanya user.
🎯
KB Coverage

Analisis kesenjangan antara pertanyaan user dan jawaban yang tersedia di KB.

  • Lihat pertanyaan yang sering tidak terjawab (fallback) untuk mengetahui topik yang perlu ditambahkan.
  • Klik "Buat KB" untuk langsung membuat entri baru dari pertanyaan yang terdeteksi.
🔍
Monitoring AI

Pantau setiap respons AI beserta intent, emosi, data source, dan waktu prosesnya.

  • Filter berdasarkan intent, emosi, provider AI, atau rentang tanggal.
  • Klik baris untuk melihat detail lengkap percakapan dan context yang dipakai.
  • Tandai respons buruk sebagai feedback untuk perbaikan KB.
🗂️
Chat Log

Riwayat seluruh percakapan bot dengan pengguna WhatsApp.

  • Cari per nomor WA atau kata kunci pesan.
  • Lihat percakapan lengkap per kontak dalam tampilan thread.
  • Tandai eskalasi dari sini jika diperlukan tindak lanjut.
🚨
Pengaduan (Complaint)

Kelola pengaduan anonim yang masuk dari pengguna WhatsApp via bot.

  • Pengaduan diterima tanpa identitas pengguna (anonim).
  • Update status: Open → In Review → Resolved / Dismissed.
  • Tambahkan Catatan Admin — bisa dilihat user saat cek status tiket via WA.
  • User cek status dengan mengirim nomor tiket (contoh: PENG-2026-001) ke bot.
🕷️
Web Scraper

Ekstrak konten dari website eksternal untuk dijadikan entri KB secara otomatis.

  • Masukkan URL halaman yang ingin di-scrape.
  • AI mengekstrak teks relevan dan membentuknya menjadi draft entri KB.
  • Review dan simpan ke KB setelah diedit seperlunya.
📄
PDF Extract

Unggah dokumen PDF (SOP, Perma, dsb.) dan AI mengekstraknya menjadi entri Knowledge Base.

  • Upload file PDF (maks. 10 MB).
  • Pilih halaman atau seluruh dokumen untuk diekstrak.
  • Edit hasil ekstrak, lalu simpan ke Knowledge Base.
👥
Kelola User

Tambah, edit, atau nonaktifkan akun user admin panel. Role: Admin, Supervisor, Data Trainer, Agen.

  • Admin: Akses penuh ke semua menu.
  • Supervisor: Dashboard, monitoring, KB, complaint, dan livechat.
  • Data Trainer: KB, KB Coverage, Complaint, Monitoring, Pengaturan.
  • Agen: Hanya akses ke Livechat, Complaint, dan Monitoring Agen.
⚙️
Pengaturan Sistem

Konfigurasi seluruh aspek bot dari satu halaman. Perubahan langsung aktif tanpa restart server.

  • Wablas Gateway: URL API dan token WhatsApp.
  • AI Engine: Pilih provider (Gemini/KoboiLLM), API key, dan model.
  • System Prompt: Instruksi utama kepribadian bot.
  • Pesan Otomatis: Teks balasan untuk tiap kondisi (emosi, eskalasi, OOB, dll).
  • Rate Limit: Maksimum pesan per jam per pengguna.
🩺
Diagnostik

Test koneksi real-time ke semua layanan eksternal dan pantau log bot.

  • Test koneksi Wablas, Gemini, dan KoboiLLM dengan satu klik.
  • Kirim pesan test WhatsApp ke nomor tertentu langsung dari sini.
  • Lihat 30 baris terakhir log aktivitas bot (wa_bot.log).
  • Reset Circuit Breaker jika AI diblokir akibat gagal berulang.
💡 Tips & FAQ Admin
🔑Perubahan Pengaturan Tidak Langsung Aktif?▼

Pengaturan dari halaman Pengaturan Sistem disimpan ke database dan langsung aktif untuk request berikutnya. Tidak perlu restart server atau XAMPP.

Namun jika Anda mengubah nilai di file application/config/wa_gateway.php, perubahan hanya berlaku jika nilai di database untuk key tersebut kosong. Database selalu memiliki prioritas lebih tinggi.

⚡Circuit Breaker — Apa dan Kapan Reset?▼

Circuit Breaker adalah mekanisme keamanan. Jika AI gagal merespons sebanyak 3 kali berturut-turut, bot akan berhenti mengirim permintaan ke AI dan membalas dengan pesan error standar.

Ini mencegah sistem membanjiri AI dengan request saat sedang down. Untuk reset manual, buka Diagnostik → Reset Circuit Breaker.

🧠Memilih Provider AI yang Tepat▼

Gemini Direct: Cocok untuk penggunaan normal. Tersedia free tier dari Google AI Studio. Lebih stabil untuk bahasa Indonesia.

KoboiLLM: Proxy multi-model yang mendukung Gemini, GPT-4, dan Claude. Cocok jika ingin berganti model tanpa mengganti kode. Memerlukan subscription berbayar.

Ubah provider kapan saja di Pengaturan Sistem → Engine AI.

📝System Prompt — Apa yang Harus Ada?▼

System Prompt adalah instruksi dasar kepribadian dan aturan bot. Nilai dari database (Pengaturan Sistem) selalu menimpa nilai di file config.

Variabel yang dapat digunakan: {bot_name}, {court_name}, {escalation_number} — variabel ini akan diganti otomatis saat runtime.

⚠️ Catatan: Aturan teknis seperti larangan menampilkan nama pihak, aturan eskalasi, dan larangan sapaan berulang sudah hardcoded di instruksi TIER pada pipeline dan tidak bisa dihapus dari System Prompt UI.

🔒Cara Membuat Akun User Baru▼

1. Buka menu Kelola User → klik "+ Tambah User".

2. Isi nama, username, password, dan pilih role yang sesuai dengan tanggung jawab pengguna.

3. Pastikan username bersifat unik. Password harus minimal 8 karakter.

4. Untuk menonaktifkan akun (tanpa menghapus data), ubah status menjadi Nonaktif.

🔭
🔭 Role: Supervisor

Panduan Supervisor — Monitoring & Kendali Kualitas

Sebagai Supervisor, fokus Anda adalah memastikan bot berjalan dengan baik, kualitas jawaban AI terjaga, Knowledge Base selalu diperbarui, dan eskalasi dari pengguna ditangani dengan cepat.

📋 Rutinitas Harian Supervisor
🌅
1. Cek Dashboard Pagi

Mulai hari dengan membuka Dashboard untuk melihat ringkasan aktivitas malam/pagi:

  • Periksa jumlah pesan masuk dan top intent — apakah ada lonjakan tidak normal?
  • Lihat badge 🚨 di navbar — ada eskalasi yang belum ditangani?
  • Periksa status koneksi WhatsApp (indikator di Dashboard).
🔴
2. Kelola Eskalasi Aktif

Pengguna yang meminta bicara dengan petugas atau menunjukkan emosi marah/tertekan akan dieskalasi.

  • Buka menu Live Chat — tab Eskalasi Aktif akan tampil otomatis.
  • Klik kontak yang dieskalasi untuk membaca percakapan lengkap.
  • Balas langsung dari panel Livechat sebagai petugas.
  • Klik "Selesai / Kembalikan ke Bot" setelah selesai menangani.
🔍
3. Review Kualitas AI

Gunakan Monitoring AI untuk memastikan jawaban bot akurat dan relevan.

  • Filter percakapan dengan intent fallback atau emosi angry.
  • Identifikasi pertanyaan yang sering dijawab salah atau tidak terjawab.
  • Tandai respons buruk dan buat entri KB baru untuk memperbaikinya.
🎯
4. Analisis KB Coverage

KB Coverage menampilkan pertanyaan yang sering tidak terjawab oleh bot.

  • Buka KB Coverage — lihat daftar pertanyaan dengan frekuensi fallback tertinggi.
  • Prioritaskan pertanyaan yang paling sering muncul.
  • Klik "Buat KB" untuk langsung membuat entri baru dan perbaiki gap tersebut.
📚
5. Perbarui Knowledge Base

KB adalah otak bot. Semakin lengkap dan akurat, semakin baik jawaban bot.

  • Tambahkan topik baru yang relevan dengan kebutuhan pengguna PA.
  • Update entri lama jika ada perubahan SOP atau peraturan baru.
  • Approve entri berstatus Pending dari Data Trainer.
  • Tambahkan sinonim/variasi kata kunci agar bot lebih fleksibel.
🚨
6. Tindak Lanjut Pengaduan

Supervisor bertugas meneruskan pengaduan yang masuk ke unit yang berwenang.

  • Buka Pengaduan — lihat tiket berstatus Open.
  • Ubah status ke In Review saat mulai diproses.
  • Isi Catatan Admin dengan perkembangan tindak lanjut — dapat dilihat user via WhatsApp.
  • Ubah ke Resolved setelah selesai atau Dismissed jika tidak valid.
💡 Tips Supervisor
🔔Cara Mengetahui Ada Eskalasi Baru▼

Badge merah 🚨 di navbar secara otomatis menampilkan jumlah eskalasi aktif dalam 24 jam terakhir. Badge ini diperbarui setiap kali halaman di-load.

Eskalasi terjadi otomatis ketika: user mengetik "hubungkan dengan petugas", AI mendeteksi emosi angry atau distress, atau user melampaui rate limit.

📊Membaca Statistik Monitoring AI▼

Intent yang perlu diperhatikan: fallback (bot tidak tahu jawabannya), clarification (pertanyaan tidak jelas).

Emosi yang perlu ditindaklanjuti: angry, distress — kemungkinan ada pengguna yang frustasi dan perlu perhatian.

Jika persentase fallback meningkat minggu ke minggu, berarti ada topik penting yang belum ada di KB.

✍️Cara Menulis Catatan Admin yang Baik▼

Catatan Admin pada pengaduan bersifat publik — bisa dibaca oleh pelapor saat mereka mengecek nomor tiket via WhatsApp.

Tulis catatan yang informatif dan sopan, contoh: "Pengaduan Anda telah diteruskan ke Kepala Panitera. Harap menunggu proses verifikasi dalam 3 hari kerja."

Hindari mencantumkan nama internal, kode internal, atau informasi sensitif dalam catatan.

📈Menggunakan Dashboard Supervisor▼

Dashboard Supervisor (menu Dashboard SPV) menyediakan ringkasan performa tim agen: jumlah eskalasi, waktu respons rata-rata, dan tingkat penyelesaian.

Gunakan data ini untuk evaluasi mingguan tim dan identifikasi agen yang memerlukan pelatihan tambahan.

💡
Rutinitas ideal Supervisor: Cek Dashboard → Tangani Eskalasi → Review Monitoring AI → Update KB → Tindak Lanjut Pengaduan. Lakukan setidaknya 2x sehari (pagi dan siang) di jam kerja.
🎧
🎧 Role: Agen

Panduan Agen — Layanan Livechat & Penanganan Eskalasi

Sebagai Agen, tugas utama Anda adalah menangani percakapan yang dieskalasi dari bot, merespons pengguna secara langsung via WhatsApp, dan memastikan setiap eskalasi terselesaikan dengan baik — termasuk memahami kapan eskalasi aktif dan kapan tidak.

❓ Memahami Eskalasi
⚡
Kapan Percakapan Dieskalasi ke Agen?

Bot secara otomatis mengalihkan percakapan ke agen manusia dalam kondisi berikut:

  • Pengguna mengetik "hubungkan dengan petugas" atau kalimat serupa.
  • AI mendeteksi emosi marah/kesal (angry/upset) dari pesan pengguna.
  • AI mendeteksi emosi tertekan/putus asa (distress) — situasi krisis yang membutuhkan respons manusia.
  • Pengguna melampaui batas rate limit (terlalu banyak pesan dalam satu jam).
⚠️
Saat eskalasi penuh aktif, bot tidak akan membalas pesan dari nomor tersebut. Semua pesan masuk tersimpan di Chat Log untuk dibaca agen. Bot baru aktif kembali setelah agen mengklik "Selesai / Kembalikan ke Bot".
🕐 Jam & Jadwal Eskalasi
🕐
Working Hours Gate — Sistem Pengecekan Jam Kerja

Sistem memiliki Working Hours Gate: permintaan eskalasi dari pengguna hanya akan diproses sebagai eskalasi penuh jika dilakukan saat petugas benar-benar aktif. Pengecekan dilakukan dalam 3 lapis:

📅
Lapis 1 — Cek Hari Libur Nasional
Sistem mengecek tabel holidays di database. Jika tanggal hari ini adalah hari libur nasional (mis. Idul Fitri, Idul Adha, HUT RI, dsb.), permintaan eskalasi tidak akan diproses sebagai eskalasi penuh.
📆
Lapis 2 — Cek Hari Kerja
Sistem mengecek hari saat ini berdasarkan pengaturan Hari Operasional (default: Senin–Jumat). Jika hari ini adalah Sabtu atau Minggu, eskalasi penuh tidak diproses.
🕐
Lapis 3 — Cek Jam Kerja
Sistem mengecek jam saat ini berdasarkan pengaturan Jam Operasional (default: 08:00–16:00 WIB). Permintaan di luar rentang jam tersebut tidak akan dieskalasi penuh.
✅
Eskalasi penuh berjalan normal hanya jika: bukan hari libur nasional DAN hari kerja (Senin–Jumat) DAN jam 08:00–16:00 WIB.
✅
Eskalasi di Jam Kerja (Normal)

Ketika pengguna meminta petugas di jam kerja (Senin–Jumat, 08:00–16:00, bukan hari libur):

  • Bot mengirimkan pesan konfirmasi eskalasi ke pengguna.
  • Status percakapan berubah ke "Eskalasi Aktif" — bot berhenti membalas.
  • Notifikasi badge 🚨 muncul di panel agen.
  • Agen harus merespons dan menyelesaikan sesi sebelum bot bisa aktif kembali.
🌙
Eskalasi di Luar Jam Kerja (Soft Escalation)

Ketika pengguna meminta petugas di luar jam kerja (malam hari, atau antara 16:01–07:59):

  • Bot membalas dengan pesan off-hours: "Kami catat permintaan Anda... petugas akan merespons saat jam kerja dimulai."
  • Bot meminta pengguna menyampaikan pertanyaan/keluhannya terlebih dahulu.
  • Percakapan ditandai untuk agen di Live Chat (muncul dengan label off-hours).
  • Bot tetap aktif menjawab pertanyaan informasi lainnya dari pengguna tersebut.
  • Agen menangani saat jam kerja berikutnya dimulai, lalu klik "Selesaikan".
🏖️
Eskalasi di Hari Libur / Sabtu-Minggu

Ketika pengguna meminta petugas saat hari libur nasional atau akhir pekan:

  • Bot membalas dengan pesan informatif: "Mohon maaf, petugas kami tidak tersedia... Layanan aktif Senin–Jumat, 08:00–16:00 WIB (kecuali hari libur nasional)."
  • Percakapan tetap ditandai untuk agen di Live Chat sebagai soft escalation.
  • Bot tetap aktif menjawab pertanyaan informasi seputar PA Sukoharjo.
  • Agen menangani di hari kerja berikutnya.
⚠️
Soft escalation di luar jam kerja: is_escalated = 1 di tabel chats (terlihat oleh agen), namun conversation_state.is_escalated = 0 sehingga bot tetap bisa merespons.
📋
Ringkasan Perilaku Eskalasi Berdasarkan Waktu
Kondisi Bot Berhenti? Muncul di Livechat Agen? Pesan ke Pengguna
Jam kerja (Sn–Ju, 08:00–16:00)✓ Ya✓ Ya (eskalasi penuh)Konfirmasi, hubungi nomor petugas
Di luar jam kerja (malam hari)— Tidak✓ Ya (soft label)Informasi jam kerja + ajak cerita dulu
Sabtu / Minggu— Tidak✓ Ya (soft label)Informasi jam kerja + ajak cerita dulu
Hari Libur Nasional— Tidak✓ Ya (soft label)Informasi hari libur + ajak cerita dulu
🚫 Panduan Label Spam
🚫
Apa itu Label Spam?

Fitur Label Spam memungkinkan agen menandai percakapan dari nomor tertentu sebagai spam langsung dari panel Livechat. Ini berguna untuk nomor yang:

  • Mengirimkan pesan yang tidak relevan secara berulang-ulang (promosi, ujaran kebencian, dll).
  • Sengaja memicu eskalasi berulang kali tanpa keperluan nyata.
  • Mengirimkan konten berupa iklan, phishing, atau hal lain yang tidak terkait layanan PA.
🔴
Cara Menandai sebagai Spam

Dari panel Livechat, pada percakapan yang ingin ditandai:

  • Buka percakapan kontak yang ingin ditandai spam di panel Live Chat.
  • Klik tombol "Tandai Spam" (atau label spam) yang tersedia di header percakapan.
  • Konfirmasi tindakan — nomor akan langsung ditandai spam di database.
  • Label "SPAM" akan muncul di daftar kontak sebagai penanda visual.
✅
Efek Setelah Ditandai Spam

Begitu sebuah nomor ditandai spam oleh agen:

  • Bot tidak akan memproses pesan dari nomor tersebut — pesan diterima tapi tidak dijawab AI.
  • Label siapa yang menandai (nama agen) dan waktu penandaan tersimpan di database.
  • Percakapan tetap tercatat di Chat Log untuk keperluan audit.
  • Status spam bisa dicabut kapan saja jika nomor tersebut ternyata valid.
↩️
Cara Mencabut Label Spam

Jika nomor yang sudah ditandai spam ternyata valid atau perlu dilayani kembali:

  • Buka percakapan kontak tersebut di Live Chat.
  • Klik tombol "Hapus Label Spam" atau toggle spam off.
  • Bot akan kembali memproses pesan dari nomor tersebut secara normal.
⚠️
Gunakan fitur spam dengan bijak. Label spam memblokir seluruh respons AI untuk nomor tersebut. Pastikan Anda yakin bahwa nomor tersebut benar-benar spam sebelum menandainya — terutama jika nomor tersebut adalah masyarakat pencari informasi layanan PA yang sah.
🔄 Alur Kerja Harian Agen
👁️
Langkah 1: Pantau Notifikasi

Saat login, perhatikan badge eskalasi 🚨 di navbar. Angka pada badge menunjukkan jumlah eskalasi aktif dalam 24 jam terakhir.

  • Badge diperbarui saat halaman di-load. Refresh halaman untuk update terbaru.
  • Klik badge atau menu Live Chat untuk melihat daftar eskalasi.
📂
Langkah 2: Buka Livechat

Halaman Livechat menampilkan daftar kontak yang sedang atau pernah dieskalasi.

  • Daftar kiri: semua kontak eskalasi (24 jam terakhir).
  • Kontak dengan label "Off-Hours" adalah soft escalation dari luar jam kerja — tangani saat jam kerja dimulai.
  • Klik nama kontak untuk membuka thread percakapan lengkap dan baca konteksnya sebelum membalas.
✍️
Langkah 3: Balas sebagai Petugas

Gunakan kotak teks di bawah thread untuk membalas langsung ke WhatsApp pengguna.

  • Pesan yang dikirim akan teridentifikasi sebagai petugas (bukan bot).
  • Gunakan bahasa yang sopan, empati, dan to-the-point.
  • Jangan gunakan singkatan tidak formal atau emoji berlebihan.
✅
Langkah 4: Selesaikan Eskalasi

Setelah masalah pengguna terselesaikan, kembalikan sesi ke bot.

  • Klik tombol "Selesai / Kembalikan ke Bot" di panel Livechat.
  • Bot akan aktif kembali untuk nomor tersebut.
  • Flag is_escalated dan offhours_escalated direset ke 0.
🚨
Menangani Pengaduan

Agen dapat melihat pengaduan yang masuk dari pengguna via bot.

  • Buka menu Pengaduan.
  • Lihat tiket yang berstatus Open.
  • Laporkan ke supervisor untuk tindak lanjut lebih lanjut.
👤
Monitoring Agen

Laporan performa penanganan eskalasi per agen — berapa eskalasi yang ditangani dan waktu respons rata-rata.

  • Lihat rekap performa Anda sendiri di menu Monitoring Agen.
  • Identifikasi pola eskalasi yang sering terjadi untuk dilaporkan ke Supervisor.
💡 Tips & Teknik Agen
💬Cara Membuka Percakapan yang Tepat▼

Saat menerima eskalasi, baca seluruh riwayat percakapan bot terlebih dahulu. Jangan tanyakan informasi yang sudah pernah diberikan pengguna ke bot — ini menyebabkan frustrasi.

Mulailah dengan mengakui situasi: "Halo Bapak/Ibu, saya petugas dari PA Sukoharjo. Saya sudah membaca percakapan sebelumnya dan siap membantu..."

😤Menangani Pengguna yang Marah▼

Jangan defensif. Akui perasaan mereka dulu sebelum memberikan informasi.

Contoh: "Kami memahami rasa kecewa Bapak/Ibu, dan kami mohon maaf atas ketidaknyamanan ini. Izinkan saya membantu..."

Jika situasi memanas dan sulit diselesaikan via chat, sarankan pengguna untuk datang langsung ke Meja Informasi PA.

⏱️Standar Waktu Respons Eskalasi▼

Usahakan membalas eskalasi dalam maksimal 30 menit di jam kerja. Eskalasi yang tidak ditangani lebih dari 1 jam dapat menurunkan kepercayaan pengguna.

Riset internal menunjukkan median waktu respons saat jam kerja adalah 10 menit. Jadikan ini standar target Anda.

Jika Anda sedang tidak bisa menangani, informasikan ke Supervisor agar bisa didelegasikan ke agen lain.

🌙Menangani Soft Escalation Off-Hours di Pagi Hari▼

Saat Anda mulai bertugas di pagi hari, cek panel Live Chat untuk percakapan yang masuk semalam atau di akhir pekan — percakapan ini sudah ditandai untuk Anda oleh sistem (soft escalation).

Bacalah pertanyaan yang sudah disampaikan pengguna di percakapan tersebut — pengguna sudah menceritakan keperluannya saat malam kepada bot. Anda cukup melanjutkan dari situ.

Klik "Selesaikan" setelah pertanyaan terjawab agar bot bisa aktif kembali untuk pengguna tersebut.

🚫Kapan Harus Menggunakan Label Spam?▼

Gunakan label spam hanya untuk nomor yang jelas-jelas bukan masyarakat pencari layanan PA, misalnya: nomor promosi, bot lain, ujaran kebencian berulang, atau nomor yang sengaja mengganggu sistem.

Jangan menandai spam hanya karena pengguna sering bertanya atau pesannya terasa mengganggu — mereka mungkin tetap masyarakat yang membutuhkan bantuan.

Selalu dokumentasikan alasan penandaan spam kepada Supervisor jika Anda tidak yakin.

🔁Kapan Harus Kembalikan ke Bot?▼

Kembalikan sesi ke bot setelah masalah pengguna sudah terselesaikan atau pertanyaan sudah terjawab lengkap. Jangan biarkan status eskalasi terlalu lama aktif karena bot tidak akan bisa membantu pengguna tersebut selama eskalasi aktif.

💡
Jika Anda menemukan pertanyaan yang sering ditanyakan pengguna dan bot tidak bisa menjawab dengan baik, laporkan ke Supervisor agar bisa ditambahkan ke Knowledge Base. Ini adalah kontribusi penting Agen dalam meningkatkan kualitas bot.
📋
📋 Role: Data Trainer

Panduan Data Trainer — Melatih & Memperkaya Pengetahuan Bot

Sebagai Data Trainer, Anda adalah arsitek pengetahuan bot. Tanggung jawab utama Anda adalah memastikan Knowledge Base (KB) selalu akurat, lengkap, dan relevan sehingga bot dapat menjawab pertanyaan pengguna dengan tepat.

🧠 Memahami Peran Data Trainer dalam Ekosistem Bot
🔁
Alur: Dari Pertanyaan User → Jawaban Bot

Data Trainer menentukan kualitas jawaban bot melalui manajemen KB:

👤 User Bertanya → 🧠 AI Cari di KB → 📚 KB Lengkap? → Ya → ✅ Jawaban Akurat
👤 User Bertanya → 🧠 AI Cari di KB → 📚 KB Kosong? → Tidak → ❌ Fallback / Salah
  • Bot hanya bisa menjawab pertanyaan yang topiknya ada di Knowledge Base. Jika topik tidak ada, bot akan menjawab "informasi belum tersedia".
  • Semakin detail dan akurat konten KB, semakin tepat jawaban yang dihasilkan AI.
  • Kata kunci dan sinonim menentukan seberapa baik bot mencocokkan pertanyaan user dengan entri KB yang tepat.
📋 Rutinitas Harian Data Trainer
🎯
1. Cek KB Coverage Setiap Pagi

KB Coverage adalah radar Anda — menampilkan pertanyaan mana yang sering tidak terjawab oleh bot.

  • Buka menu KB Coverage.
  • Lihat daftar pertanyaan dengan frekuensi fallback tertinggi — ini adalah "lubang" dalam pengetahuan bot.
  • Prioritaskan topik yang paling sering ditanyakan untuk segera dibuatkan entri KB.
  • Klik "Buat KB" di sebelah pertanyaan untuk langsung membuat entri baru dengan judul yang sudah terisi otomatis.
🔍
2. Review Monitoring AI

Monitoring AI memberi data langsung tentang bagaimana bot menjawab pertanyaan pengguna.

  • Buka Monitoring AI dan filter dengan intent fallback.
  • Baca pertanyaan yang dijawab dengan fallback — apakah topiknya sudah ada di KB?
  • Jika topik ada di KB tapi bot masih fallback, berarti kata kunci atau sinonim perlu diperkaya.
  • Jika topik belum ada, buat entri KB baru sesuai pertanyaan tersebut.
📚
3. Kelola Knowledge Base

KB adalah komponen terpenting. Tugas utama Data Trainer adalah menjaga kualitas dan kelengkapannya.

  • Tambah: Klik "+ Tambah" → isi judul, konten, kategori, topik, dan kata kunci.
  • Edit: Klik tombol edit pada entri yang sudah ada untuk memperbarui informasi.
  • Nonaktifkan: Entri yang sudah usang bisa dinonaktifkan agar tidak muncul sebagai referensi AI.
  • Sinonim: Tambahkan variasi kata/frasa yang sering digunakan pengguna untuk menanyakan topik yang sama.
✍️
4. Menulis Konten KB yang Efektif

Kualitas konten KB sangat menentukan akurasi jawaban bot.

  • Judul: Gunakan kalimat pertanyaan atau topik ringkas. Contoh baik: "Syarat Mengajukan Cerai Gugat".
  • Konten: Tulis jawaban lengkap dengan persyaratan, prosedur, estimasi waktu, dan biaya.
  • Kata Kunci: Minimal 3-5 kata kunci termasuk variasi bahasa formal dan informal.
  • Hindari: Informasi yang ambigu, terlalu umum, atau sudah tidak berlaku.
📊
5. Pantau Dashboard

Dashboard memberikan gambaran umum aktivitas bot untuk mengetahui tren pertanyaan yang masuk.

  • Lihat Top Intent — topik apa yang paling sering ditanyakan pengguna?
  • Jika ada intent yang sering muncul tapi jarang terjawab, tambahkan KB terkait.
  • Gunakan data ini untuk memprioritaskan pembuatan konten KB.
🚨
6. Cek Pengaduan

Pengaduan dari pengguna bisa menjadi sumber informasi tentang kekurangan layanan atau bot.

  • Baca isi pengaduan untuk memahami masalah yang sering dihadapi pengguna.
  • Jika pengaduan berkaitan dengan informasi yang salah dari bot, segera perbaiki entri KB terkait.
  • Laporkan pengaduan yang memerlukan tindak lanjut ke Supervisor.
🔧 Fitur Khusus yang Bisa Diakses Data Trainer
⚙️
Pengaturan Bot (Terbatas)

Data Trainer dapat mengubah beberapa pengaturan bot terkait konten dan perilaku AI.

  • System Prompt — instruksi kepribadian dan aturan utama bot. Gunakan variabel {bot_name}, {court_name}, {escalation_number}.
  • Nama Bot & Pengadilan — identitas bot yang muncul dalam percakapan.
  • Pesan Otomatis — teks balasan untuk kondisi khusus (OOB, emosi, eskalasi, terima kasih).
  • Rate Limit & Session — batas pesan per jam dan durasi memori sesi.
  • API Key & Token — konfigurasi ini hanya bisa diubah oleh Admin.
🩺
Diagnostik Sistem

Data Trainer dapat memeriksa kesehatan sistem untuk memastikan bot berjalan normal.

  • Test koneksi ke layanan AI (Gemini/KoboiLLM) untuk memastikan tidak ada gangguan.
  • Baca log aktivitas bot untuk mendeteksi error atau anomali.
  • Jika Circuit Breaker aktif (merah), beri tahu Admin untuk direset.
  • Test kirim pesan WhatsApp untuk memverifikasi koneksi Wablas.
💡 Tips Data Trainer
📚Anatomi Entri KB yang Ideal▼

Judul: Gunakan kalimat pertanyaan atau frasa topik yang spesifik. Contoh baik: "Syarat Mengajukan Cerai Gugat". Contoh buruk: "Perceraian" (terlalu umum).

Konten: Tulis minimal 3-5 kalimat yang menjawab pertanyaan secara lengkap. Sertakan: persyaratan, prosedur langkah demi langkah, estimasi waktu, biaya (jika ada), dan catatan penting.

Kata Kunci: Minimal 3-5 kata kunci, termasuk variasi bahasa formal dan informal. Contoh: "cerai gugat, gugatan cerai, istri minta cerai, bercerai dari suami".

Sinonim Judul: Tambahkan cara lain pengguna mungkin menanyakan topik ini. Ini membantu AI mencocokkan pertanyaan dengan entri yang tepat meski kata-katanya berbeda.

🔄Cara Memperbaiki Bot yang Sering Salah Jawab▼

1. Buka Monitoring AI dan temukan percakapan di mana bot memberi jawaban yang salah atau tidak relevan.

2. Perhatikan konteks yang diambil bot (kolom "data source" dan "context") — apakah bot mengambil entri KB yang salah?

3. Jika bot mengambil KB yang salah, permasalahannya ada di kata kunci atau sinonim. Edit entri KB tersebut dan perbaiki kata kuncinya agar lebih spesifik.

4. Jika bot tidak menemukan KB sama sekali (fallback), tambahkan entri KB baru dengan topik yang sesuai pertanyaan user.

⚠️Hal yang Perlu Dihindari Saat Mengedit KB▼

Jangan: Membuat entri duplikat dengan topik yang sama. Ini bisa menyebabkan AI bingung dan memilih entri yang salah.

Jangan: Menyalin teks hukum mentah tanpa penyederhanaan. AI akan kesulitan mengekstrak informasi yang relevan dari teks formal yang panjang.

Jangan: Menulis informasi yang tidak pasti atau masih dalam proses konfirmasi. Bot akan menyampaikannya sebagai fakta kepada pengguna.

Lakukan: Update entri KB segera setelah ada perubahan SOP, tarif, atau peraturan baru. Informasi yang usang lebih berbahaya dari informasi yang belum ada.

📊Membaca Monitoring AI sebagai Data Trainer▼

Kolom penting:

• intent: Apa yang AI pahami sebagai maksud user. Jika banyak fallback, KB perlu ditambah.
• data_source: Dari mana AI mengambil data (KB atau database SIPP).
• confidence: Tingkat keyakinan AI. Nilai rendah (<0.7) menandakan AI tidak yakin dengan jawabannya.
• context_used: Konten KB apa yang digunakan AI untuk menyusun jawaban.

Jika confidence rendah tapi konteks sudah ada, berarti konten KB perlu diperjelas dan diperkaya.

💡
Siklus kerja ideal Data Trainer: Cek KB Coverage → Identifikasi Gap → Tambah/Update KB → Verifikasi di Monitoring AI → Ulangi. Jalankan siklus ini minimal seminggu sekali untuk menjaga kualitas bot tetap optimal.