Paling banyak satu email per minggu. Berhenti kapan saja dengan satu klik.
Transkrip
Narasi lengkap video ini. Kalimat yang sedang diucapkan disorot saat video diputar; klik kalimat untuk melompat ke sana.
Tampilkan transkrip
Pembuka
Selamat datang di Episode 28. Mulai hari ini kita membangun workflow pesanan Kopi Senja yang sungguhan, langkah demi langkah, sampai aktif di Episode 30. Hari ini kita memasang pemicunya: formulir pesanan. Kita membandingkan dua pilihan trigger, membuat form di n8n, mengirim pesanan uji, lalu membaca data pertama di panel output.
Langkah 1: Rencana workflow dan isi formulir
Ini peta workflow yang akan selesai di Episode 30. Form pesanan sebagai trigger, lalu langkah AI, lalu simpan ke Google Sheets, dan terakhir email ke Dimas. Hari ini kita fokus pada node pertama. Node ini menentukan data apa saja yang akan mengalir ke seluruh workflow. Kalau datanya kurang, node berikutnya ikut kekurangan bahan. Misalnya, tanpa nomor WhatsApp, Dimas tidak bisa mengonfirmasi pesanan. Mari bayangkan perjalanan satu pesanan. Pelanggan menemukan tautan form di bio Instagram Kopi Senja, atau dikirimi Dimas lewat chat WhatsApp. Pelanggan mengisi form: nama, nomor WhatsApp, pesanan, dan catatan. Cukup satu menit. Begitu tombol kirim ditekan, n8n menerima datanya seketika, sebagai satu item yang siap diproses node berikutnya. Pelanggan melihat halaman terima kasih, jadi ia yakin pesanannya sudah masuk. Sisanya dikerjakan workflow, tanpa Dimas harus menyalin apa pun. Sebelum membuat form, tentukan dulu field-nya. Pertama, nama, untuk menyapa pelanggan dan mencatat pesanan. Kedua, nomor WhatsApp, supaya Dimas bisa mengonfirmasi dan memberi kabar pengiriman. Ketiga, pesanan, berisi produk dan jumlah. Misalnya dua kopi susu gula aren satu liter. Keempat, catatan. Field inilah yang paling penting untuk langkah AI nanti, karena pelanggan sering menulis pertanyaan, keluhan, atau permintaan mendesak di sini. Ingat juga, tanyakan seperlunya. Setiap field tambahan berarti data pelanggan yang harus Anda jaga. Beginilah formulir yang selama ini dipakai Laras, dibuat dengan Google Forms. Pelanggan bernama Sari mulai mengisi namanya. Lalu nomor WhatsApp. Di video ini semua nomor adalah rekaan, dan saat latihan pun sebaiknya Anda memakai data rekaan. Sari memesan tiga kopi susu gula aren satu liter. Dan di catatan ia menulis: tolong kirim besok saja, saya mau bayar transfer. Catatan seperti ini yang dulu sering terlewat. Sekarang mari kita buat formulir ini memicu workflow.
Langkah 2: Dua pilihan trigger: Form Trigger atau Sheets Trigger
Ada dua cara menangkap kiriman formulir. Cara pertama, n8n Form Trigger: formulirnya dibuat langsung di dalam node n8n. Cara kedua, tetap memakai Google Form, lalu n8n memantau spreadsheet jawabannya dengan Google Sheets Trigger. Bedanya terasa pada kecepatan. Form Trigger berjalan seketika saat form dikirim. Sheets Trigger bekerja dengan cara memeriksa, misalnya setiap menit, apakah ada baris baru. Jadi bisa ada jeda sekitar satu menit. Form Trigger tidak memerlukan koneksi ke akun Google. Sheets Trigger memerlukan kredensial Google, yaitu izin bagi n8n untuk membaca spreadsheet Anda. Soal data, jawaban Google Form otomatis tersimpan di sheet respons. Jawaban Form Trigger mengalir di n8n, dan kita simpan sendiri ke Google Sheets di Episode 30. Kesimpulannya, Form Trigger cocok bila Anda mulai dari nol dan ingin cepat. Google Form dengan Sheets Trigger cocok bila formulir lama sudah dipakai pelanggan dan tautannya sudah tersebar. Untuk kelas ini, jalur utamanya n8n Form Trigger. Alasannya sederhana: lebih sedikit koneksi, berjalan seketika, dan semua pengaturan ada di satu tempat. Kalau formulir Google Anda sudah terlanjur dipakai pelanggan, jangan khawatir. Di langkah terakhir episode ini kita praktikkan alternatifnya, dan semua node sesudahnya tetap sama. Bagi pengguna Make, padanannya adalah module Google Sheets yang memantau baris baru. Prinsipnya sama: satu kiriman formulir menjadi satu paket data yang mengalir ke module berikutnya.
Langkah 3: Menambahkan dan mengatur Form Trigger
Buka workflow baru bernama Pesanan Kopi Senja. Klik tambah langkah pertama, lalu pilih On form submission. Node yang muncul bernama n8n Form Trigger. Ganti namanya menjadi Form pesanan. Panel pengaturan terbuka. Isi judul form: Pesanan Kopi Senja. Lalu deskripsi singkat yang akan dibaca pelanggan di bagian atas form. Pengaturan Authentication biarkan None, supaya pelanggan bisa membuka form tanpa kata sandi. Respond When biarkan Form Is Submitted, artinya pelanggan langsung melihat ucapan terima kasih begitu menekan kirim. Sekarang bagian Form Elements, yaitu daftar pertanyaan. Tambahkan field pertama: Nama, jenis Text, dan tandai wajib diisi. Field kedua: Nomor WhatsApp, juga Text dan wajib. Field ketiga: Pesanan, jenis Textarea supaya kotaknya lebih lebar, dan wajib. Field keempat: Catatan, jenis Textarea, dan tidak wajib. Tidak semua pelanggan punya catatan, dan form yang terlalu banyak kewajiban membuat orang malas mengisi. Selain Text dan Textarea, ada jenis field lain seperti Number untuk angka, Date untuk tanggal, dan Dropdown List untuk pilihan. Untuk latihan ini, empat field teks sudah cukup. Satu hal penting: label yang Anda tulis di sini akan menjadi nama field di data. Jadi tulis dengan jelas dan jangan sering diganti, karena node berikutnya akan merujuk nama ini. Terakhir, di bagian pilihan tambahan, atur teks yang muncul setelah form dikirim. Misalnya: terima kasih, pesanan Anda sudah kami terima, Dimas akan mengonfirmasi lewat WhatsApp. Beberapa tips supaya form nyaman diisi. Pertama, judul dan deskripsinya menyebut nama toko dan kapan pelanggan akan dikonfirmasi. Kedua, hanya field penting yang wajib diisi. Ketiga, beri contoh isian di petunjuk field, misalnya dua kopi susu gula aren satu liter, supaya pelanggan menulis dengan pola yang mirip. Pola yang seragam juga memudahkan AI membaca pesanan. Keempat, bila daftar produk sudah tetap, pakai jenis Dropdown List supaya pelanggan tinggal memilih dan tidak salah ketik. Dan jangan pernah meminta data sensitif seperti nomor KTP atau PIN lewat formulir pesanan. Selain tidak perlu, itu memancing kecurigaan pelanggan.
Langkah 4: Test URL dan mengirim pesanan uji
Di bagian atas panel ada dua alamat form. Yang pertama Test URL, khusus untuk menguji. Yang kedua Production URL, alamat untuk pelanggan. Production URL baru bekerja setelah workflow diaktifkan, yang kita lakukan di Episode 30. Jadi jangan bagikan tautan apa pun ke pelanggan dulu. Nantinya, Production URL inilah yang dipasang di bio Instagram, dikirim lewat WhatsApp, atau dicetak sebagai kode QR di meja kasir. Alamatnya tidak berubah selama nama form dan workflow tetap. Untuk menguji, klik Execute step. Node masuk ke mode menunggu satu kiriman uji, dan n8n biasanya langsung membuka form uji di tab baru. Perhatikan, mode menunggu ini hanya menangkap satu kiriman. Kalau ingin mengirim data uji berikutnya, klik Execute step lagi sebelum mengisi form. Inilah form uji buatan n8n. Field-nya persis yang kita susun tadi. Kita isi dengan data Sari yang sama, mulai dari nama. Lalu nomor WhatsApp rekaan, dan pesanannya: tiga kopi susu gula aren satu liter. Catatannya kita isi seperti Sari tadi: tolong kirim besok saja, saya mau bayar transfer. Klik kirim. Pelanggan melihat ucapan terima kasih yang kita atur, dan pada saat yang sama, n8n menerima datanya sebagai satu item. Coba bayangkan dari sisi Sari. Ia hanya mengisi form satu menit, lalu melihat pesan bahwa pesanannya diterima dan akan dikonfirmasi lewat WhatsApp. Pengalaman sederhana seperti ini membuat pelanggan merasa dilayani, bahkan di luar jam kerja Dimas. Supaya tidak tertukar, mari jajarkan kedua alamat itu. Test URL dipakai Anda sendiri saat membangun workflow. Production URL dipakai pelanggan sungguhan. Test URL hanya bekerja setelah Anda klik Execute step, dan hanya untuk satu kiriman. Production URL bekerja terus selama workflow aktif. Hasil kiriman uji langsung tampil di panel node, sehingga mudah diperiksa. Hasil kiriman pelanggan tercatat di tab Executions. Dan di data, field formMode memberi tahu dari alamat mana kiriman itu datang: test atau production. Nanti Anda bisa memakai field ini untuk membedakan data uji dari pesanan sungguhan.
Langkah 5: Membaca data contoh di panel output
Kembali ke n8n. Node Form pesanan sekarang bercentang hijau, dan panel output menampilkan satu item. Inilah data pesanan pertama yang masuk ke workflow kita. Perhatikan nama field-nya: Nama, Nomor WhatsApp, Pesanan, dan Catatan, persis sama dengan label yang kita tulis di Form Elements. Nilainya juga persis seperti yang diisi Sari, termasuk catatan kirim besok dan bayar transfer. Data inilah yang nanti dibaca AI di Episode 29. Kalau ingin melihat data apa adanya, pindah ke tampilan JSON. Isinya sama, hanya ditulis sebagai teks berstruktur. Untuk pemula, tampilan Table atau Schema biasanya lebih mudah dibaca. Gulir sedikit, dan ada dua field yang tidak kita buat. Yang pertama submittedAt, yaitu waktu form dikirim. Field ini berguna untuk kolom waktu di spreadsheet. Yang kedua formMode, berisi test karena kita memakai Test URL. Saat workflow sudah aktif dan pelanggan memakai Production URL, isinya berubah menjadi production. Sekarang trik yang menghemat waktu: klik ikon pin di panel output untuk menyematkan data ini. Saat mengatur node AI nanti, kita tidak perlu mengisi form lagi setiap kali menguji. Tenang, data yang disematkan hanya dipakai saat menguji di editor. Saat workflow sudah aktif, n8n tetap memakai data pesanan sungguhan dari pelanggan. Sebelum lanjut, kenali empat masalah yang paling sering terjadi. Pertama, form sudah dikirim tetapi n8n diam saja. Hampir selalu penyebabnya lupa klik Execute step sebelum mengisi form. Kedua, nama field di output tiba-tiba berbeda. Biasanya karena label diganti setelah data uji dikirim. Kirim ulang data uji setiap kali Anda mengubah label. Ketiga, Production URL tidak merespons. Itu wajar, karena workflow belum aktif. Selama membangun, pakai Test URL. Keempat, bukan masalah teknis tetapi penting: jangan memakai data asli pelanggan untuk latihan. Data rekaan seperti Rina dan Andi sudah cukup untuk menguji semua kemungkinan. Satu data uji belum cukup. Kirim empat pesanan uji yang mewakili empat kategori. Pertama Rina: dua kopi susu gula aren satu liter, antar sore. Ini pesanan biasa. Kedua Andi: satu paket hampers, dengan catatan ada versi tanpa gula? Ini sebenarnya pertanyaan yang perlu dijawab. Ketiga Joko: satu cold brew, dengan catatan kopinya kemarin tumpah di jalan dan ia kecewa. Ini komplain. Keempat Putri: lima paket hampers untuk acara kantor besok jam delapan pagi. Ini pesanan mendesak yang harus diprioritaskan. Kenapa empat kategori ini? Karena masing-masing butuh tindakan berbeda. Pesanan biasa cukup diproses. Pertanyaan perlu dijawab. Komplain perlu ditangani dengan hati-hati, dan pesanan mendesak perlu didahulukan. Kolom terakhir adalah harapan kita. Di Episode 29, kita cek apakah AI memberi kategori yang sama. Kalau berbeda, berarti prompt kita perlu diperbaiki. Ingat, klik Execute step sebelum setiap kiriman uji.
Langkah 6: Alternatif: Google Form dan Google Sheets Trigger
Sekarang alternatifnya. Kalau Anda tetap memakai Google Form, setiap jawaban otomatis masuk ke spreadsheet respons, satu baris per kiriman. Kolom pertama Timestamp, diisi Google Forms sendiri. Kolom berikutnya mengikuti judul pertanyaan: Nama, Nomor WhatsApp, Pesanan, dan Catatan. Saat Joko mengirim form, baris baru muncul di bawah. Baris baru inilah yang akan ditangkap oleh Google Sheets Trigger. Kelebihan jalur ini, Laras tetap punya arsip semua jawaban di spreadsheet, bahkan saat workflow sedang dimatikan atau ada node yang gagal. Tidak ada pesanan yang hilang. Di n8n, tambahkan langkah pertama, cari Google Sheets, lalu pilih trigger saat baris baru ditambahkan. Node Google Sheets Trigger muncul di kanvas. Pertama, kredensial. Klik buat kredensial baru, lalu masuk dengan akun Google Kopi Senja. Seperti di Sesi 5, baca izin yang diminta, dan pakai akun usaha, bukan akun pribadi. Kedua, Poll Times, yaitu seberapa sering n8n memeriksa sheet. Setiap menit sudah cukup untuk pesanan kopi. Ketiga, pilih dokumen Respons Pesanan Kopi Senja, dan sheet Form Responses satu. Keempat, Trigger On: Row Added, artinya hanya baris baru yang memicu workflow. Untuk menguji, klik tombol uji di panel. n8n mengambil contoh baris dari sheet, dan panel output menampilkan Timestamp, Nama, Nomor WhatsApp, Pesanan, dan Catatan. Dari sini, semua node berikutnya sama persis dengan jalur Form Trigger. Satu pesan penting untuk jalur ini: jangan mengubah judul pertanyaan di Google Form setelah workflow jadi. Judul pertanyaan menjadi judul kolom, dan judul kolom menjadi nama field yang dirujuk node berikutnya. Sebelum Episode 29, pastikan empat hal ini selesai. Pertama, pilih jalur Anda: n8n Form Trigger, atau Google Form dengan Sheets Trigger. Kedua, susun empat field: Nama, Nomor WhatsApp, Pesanan, dan Catatan, dengan nama yang konsisten. Ketiga, kirim empat data uji: Rina, Andi, Joko, dan Putri, supaya nanti kita bisa menguji AI dengan beragam pesanan. Keempat, sematkan satu output sebagai data contoh, dan simpan workflow. Untuk usaha Anda sendiri, ganti datanya dengan contoh pesanan atau permintaan yang paling sering Anda terima.
Selesai!
Mari kita rangkum. Kita memasang trigger dari formulir pesanan, memilih n8n Form Trigger sebagai jalur utama dengan Google Sheets Trigger sebagai alternatif, menguji lewat Test URL, dan membaca data pesanan di panel output. Di episode berikutnya, data pesanan ini kita serahkan ke AI. Node AI akan merangkum setiap pesanan dan memberi kategori: pesanan biasa, pertanyaan, komplain, atau mendesak. Sampai jumpa di Episode 29.
Latihan mandiri
Kerjakan sendiri setelah menonton supaya materinya benar-benar melekat.
Tambahkan satu field Dropdown List berisi daftar produk Kopi Senja, lalu kirim ulang form uji dan lihat perubahannya di panel output.
Kirim keempat data uji (Rina, Andi, Joko, Putri) dan sematkan salah satu output-nya sebagai data contoh.
Rancang formulir untuk usaha atau pekerjaan Anda sendiri: maksimal lima field, dan coret field yang sebenarnya tidak dibutuhkan.
Tanya materi kelas
Ketik pertanyaan atau kata kunci; kami carikan bagian episode ini yang menjelaskannya dan lompatkan videonya ke sana.
Catatan saya
Catatan disimpan bersama menit video saat ini dan hanya terlihat oleh Anda.
Tanya jawab
Bingung di salah satu langkah? Tanyakan di sini; pengajar dan peserta lain bisa menjawab.
Belum ada pertanyaan.
Pengajar
Tim Cerdas Inovasi Digital
Pengembang software, engineer BIM & 3D, dan praktisi AI
52 kelas video1.276 episode
Sehari-hari kami mengerjakan software, model BIM, game, dan otomasi AI untuk klien, lalu menjadikan pengalaman praktik itu kelas langkah demi langkah: setiap langkah diperlihatkan di layar dan dilengkapi panduan PDF.
