JURNAL ILMIAH ELEKTRONIKA DAN KOMPUTER , Vol.15, No.2, Desember 2022, pp. 267- 278 p-ISSN : 1907-0012 (print) e-ISSN : 2714-5417 (online) http://journal.stekom.ac.id/index.php/elkom
 page 267

## PENERAPAN ALGORITMA DEEP LEARNING UNTUK PENGEMBANGAN CHATBOT YANG DIGUNAKAN UNTUK KONSULTASI DAN PENGENALAN TENTANG VIRUS COVID-19
Nur Rohim 1 , Eri Zuliarso 2 1,2 Universitas Stikubank Semarang nrohim893@gmail.com 1 , eri299@edu.unisbank.ac.id 2

## ARTICLE  INFO
Article history:
Received Okt 2022
Received in revised form Okt 2022
Accepted Nov 2022 Available online Des 2022

## ABSTRACT
Covid-19 pandemic that hit almost all countries and no  exception  beloved  our  country  Indonesia,  has resulted  in  destruction  and  the  collapse  of  the community’s  economy.  At  the  same  time  there  is information about the covid-19 virus that still needs to  be  questioned  about  the  validity  of  the  source. With the development of technology in today’s era, it is  easier  for  us  to  filter  information  that  has  valid sources  so  that  there  are  no  misunderstandings about the information obtained. So on this basis, this study  aims  to  develop  a  chatbot  model  regarding Covid-19 in a relevant and fast manner according to the  questions  and  statements entered.  Chatbot itself is  an  Artificial  Intelligence-based  program  or  we can  call  it  a  digital  assistant,  which  can  simulate user conversations or chats like humans through an application  either  based  on Android  or  the  web. By using  chatbot  technology,  users  can  get  valid  and relevant answers  whose  sources  are clear  so as not to cause anxiety and also make it easier for users to get information about the Covid-19 virus.
Keywords: Covid-19; Technology; Chatbot; Artifical Intelligence

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Perkembangan  penularan  Covid-19  ini  cukup  signifikan  karena  penyebarannya  sudah mendunia  dan  seluruh  negara  merasakan  dampaknya  termasuk  indonesia.  Kebutuhan  informasi mengenai  perkembangan  Covid-19  dan  cara  menanggulanginya  sangat  dibutuhkan  masyarakat, sehingga dibutuhkan sumber terpercaya dan informasi yang berasal dari pemerintah pusat, daerah, atau  bahkan  rumah  sakit  yang  mempunyai  tanggung  jawab  atas  informasi  persebaran  Covid-19. Dengan  adanya  perluasan  informasi  meminimalisir  timbulnya  kericuhan  akibat  isu-isu  yang belum jelas kebenarannya.
Teknologi  yang  memungkinkan  dapat  diterapkan  sebagai  media  penyampaian  informasi mengenai  virus  Covid-19  yaitu artificial  intelligence atau  kecerdasan  buatan  (Praktikno,  2017). Salah  satu  bentuk  penerapan  kecerdasan  buatan  dalam  media  penyampaian  informasi  mengenai Covid-19  yaitu chatting  robot atau chatbot, sebuah  teknologi  yang  mengolah  masukan  berupa teks  kemudian  didapatkan  kata  kunci  untuk  memberikan  jawaban  atau  respon.  Untuk  menjaga percakapan lebih lanjut diperlukan perancangan sebuah sistem dialog.
Chatbot yaitu program yang mampu memproses masukkan dari pengguna dan menghasilkan tanggapan atau jawaban yang sesuai dengan masukkan dari pengguna yang akan dikirim kembali ke  pengguna.  Tren chatbot semakin  bertambah  pesat  jumlahnya  karena  kemudahan  dan  lebih mengguntungkan  dengan  digunakannya  perangkat  lunak.  Gambar  1  menunjukan  tren chatbot di Indonesia  selama  6  bulan  yang  telah  mengalami  peningkatan  yang  signifikan  berdasarkan  data yang penulis peroleh dari Google Treds .
Gambar 1. Tren Chatbot di Indonesia Perkembangan  penggunaan chatbot terlihat  dari  semakin  bertambahnya  penelitian  terkait penerapan chatbot .  Selama  ini,  penerapan chatbot untuk  penyampaian  informasi  sudah  banyak tapi masih terbilang sedikit dalam penyampaian informasi mengenai virus Covid-19. Berdasarkan uraian permasalahan diatas, maka penelitian  ini dilakukan untuk  membuat layanan chatbot yang selalu hadir dalam 24 jam sngat dibutuhka oleh masyarakat umum dikarenakan penting untuk kita mengetahui  perkembangan  dan  dengan  adanya chatbot ini  mampu  mengurangi  interaksi seseorang  dengan  orang  lain  yaitu  upaya  seseorang  menjaga  kesehatan  diri  sendiri.  Dengan mengimplementasikan  teknologi chatbot, diharapkan  mampu  memberikan  informasi  terpercaya dan jelas kebenarannya.

## 1.2 Rumusan Masalah
Pada penjelasan latar belakang, maka penulis merumuskan masalah pada penelitian ini yang akan dibahas adalah:
Bagaimana  cara  memberikan  informasi  yang  akurat  mengenai  perkembangan  Covid-19  dan cara menjaga kesehatan agar tidak tertular dengan menggunakan teknologi chatbot.

## 1.3 Batasan Masalah
Penelitian  ini akan  diberikan batasan serta permasalahan agar pembahasan tidak keluar dari topik  yang  semestinya  dan  mendapatkan  hasil  yang  baik,  maka  dalam  penelitian  ini  penulis menitik beratkan, antara lain:
1. Penggunaan bahasa pemrograman dipilih oleh penulis yaitu Python.
2. Teknologi chatbot hanya menerima inputan berupa teks.
3. Teknologi chatbot dikembangkan  menggunakan Deep  Learning yang  merupakan  salah satu cabang ilmu dari Artificial Intelligence.

## 1.4 Tujuan Penelitian
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  membangun  suatu  teknologi chatbot yang  memiliki kecerdasan sendiri dalam berkomunikasi dan menjawab setiap pertanyaan yang telah dimasukkan secara realtime. Dengan  adanya  teknologi  ini  diharapkan  dapat  menjadi  sumber  informasi  yang akurat mengenai Covid-19.

## 1.5 Manfaat Penelitian
Adapun manfaat yang hendak dicapai dalam penelitian ini, adalah:
1. Mempermudah dalam memberikan informasi yang akurat.
2. Menambah  ilmu  pengetahuan  penulis  tentang  kecerdasan  buatan  khususnya  pada penerapan chatbot.

## 269
PENERAPAN ALGORITMA DEEP LEARNING UNTUK PENGEMBANGAN CHATBOT YANG DIGUNAKAN UNTUK KONSULTASI DAN PENGENALAN TENTANG VIRUS COVID-19 Nur
2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian Terdahulu
Teknologi chatbot sudah  tidak  menjadi  bahasan  asing  bagi  kalangan  masyarakat  umum, dikarenakan kemudahan dan fungsinya chatbot yang sangat banyak manfaatnya. Di era digital 4.0 seperti  sekarang  sudah  banyak  di  implementasikan  di  dalam  berbagai  platform  dan  berbagai bidang aspek pekerjaan.
Saat  ini  sudah  terdapat  berbagai  penelitian  yang  membahas  teknologi chatbot dengan pendekatan Natural Language Processing (NLP) yang dilakukan oleh (Parlika dkk, 2020) dalam penelitiannya  dilakukan  untuk  menyebarkan  informasi  mengenai  Covid-19  seperti  bagaimana virus ini dapat menular dan apa penyebabnya serta peta persebaran Covid-19 di berbagai provinsi indonesia.  Penelitian  tersebut  di  implementasikan  pada  sebuah  aplikasi chatbot melalui  aplikasi Whatsapp dengan  memanfaatka  API  kawalcorona  sebagai  data  statistika  Covid-19  di  indonesia dan  flask  sebagai  pondasi  kerangka  kerja  program chatbot serta  MySQL  sebagai  penyimpanan database  Covid-19.  Penelitian  ini  menggunakan  teknik  analisis  perangkat  lunak  dengan  metode waterfall model, yang meliputi beberapa tahapan proses diantaranya system engineering, analysis design, coding, implementation, testing dan maintenance.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Mayatopani  dkk,  2020)  yang  melakukan  penelitian chatbot untuk  memberikan  edukasi  dan  informasi  yang  akurat  sehingga  masyarakat  tidak  akan mendapatkan  isu-isu  tentang  Covid-19  yang  belum  jelas  keabsahannya.  Sehingga  kedepannya masyarakat  wilayah  kampung  kojan  kelurahan  kalideres  bisa  menyaring  informasi  yang didapatkan  apakah  informasi  yang  diterima  benar  atau  salah.  Pada  penelitian  ini  edukasi  yang diberikan  melalui  media  aplikasi  pesan  whatsapp  dikarenakan  kemudahan  oleh  aplikasi  saat dioperasikan  dalam  memberikan  informasi  serta  dukungan  oleh autoresponder  (chatbot) whatsapp.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Mukrodin  dan  Sasmita,  2021)  yang  membahas  mengenai peranan chatbot yang  menggantikan  peranan Helpdesk pada  studi  kasus  di  Obyek  Wisata  di Kabupaten  Cilacap  menggunakan  Pemodelan Natural  Language  Processing  (NLP) dengan memaksimalkan  potensi  pengembangan  pariwisata  yang  dirasa  kurang  efektif  dan  akurat. Penyampaian  masih  manual  yaitu  dengan  informasi  yang  didengar  dari  orang  lain  dan keterbatasan  petugas  dalam  memberikan  informasi.  Penulis  menggunakan  metode  perancangan sistem  dengan  model Waterfall. Menurut  Pressman,  2010  dalam  (Roger  S.  Pressmas,  2001) dibagi  menjadi  beberapa  tahapan  yang  diantaranya  yaitu Communication,  Planning,  Modelling, Construction dan Deployment.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Hendri,  2021)  mengenai  implementasi  teknologi chatbot untuk error reporting dengan menggunakan Natural Language Processing (NLP) pada CV Solusi Prima  yang  menunjukan  ada  beberapa  masalah  pada  sistem  yang  berjalan  antara client dan  staff dalam  melaporkan bug atau  error.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meminimalisir  kendala  yang terjadi  saat  melakukan  error  reporting  pada  sistem  sehingga  para  staff  lebih  mudah  dalam melaporkan  error atau bug kepada  kepala tim  dan bagi  kepala tim sendiri tidak akan  membuang banyak  waktu  dalam  merekap  pekerjaan  staff  dalam  memperbaiki  sistem.  Penelitian  ini menggunakan  metode  berupa  wawancara  dan  observasi  serta  penelitian  kepustakaan.
Penelitian  ini  menerapkan  salah  satu  metode  yaitu Deep  Learning untuk  mengembangkan chatbot yang digunakan untuk mengetahui dan konsultasi tentang virus Covid-19.

## 2.2 Perbandingan Penelitian
Berikut merupakan hasil perbandingan yang dapat dilihat pada tabel 2.1 Tabel 1. Perbandingan Penelitian No Peneliti dan Judul Penelitian Kekurangan Hasil

## Tahun
1. Rizky Parlika, Sunu Ilham Pradika, Amir Muhammad Hakim, dan Kholilul Rachman, (2020). BOT WHATSAPP SEBAGAI PEMBERI DATA STATISTIK COVID-19 MENGGUNAKAN PHP, FLASK, DAN MYSQL. 1. Aplikasi chatbot memanfaatkan whatsapp, jadi harus membuka whatsapp jika ingin berinteraksi. 2. Hanya menyediakan data statistika Covid-19 di daerah Provinsi dan Nasional. Sistem chatbot dapat memberikan informasi megenai statistika persebaran Covid-19 baik dari Provinsi atau Nasional. 2. Hendra Mayatopani, Whyu Tisno Atmojo, dan Erick Dazki, (2020). Peran Ketua RT dalam Edukasi Warga Melalui Transformasi Digital Pandemi Covid-19 menggunakan Chatbot. Aplikasi chatbot memanfaatkan whatsapp, sehingga pengguna whatsapp harus selalu membuka nya jika ingin berinteraksi. Hasil dari implementasi ini adalah chatbot dapat memberikan edukasi dengan mengimplementasikan chatbot di aplikasi Whatsapp dan aplikasi dapat autorespon dalam memberikan pertanyaan, dan chatbot dapat memberikan kesadaran terhadap warga akan pentingnya sebuah informasi akurat, valid, dan relevan terkait pandemi Covid-19. 3. Mukrodin, dan Nurul Mega Sasmita, (2021). Artificial Intelligence dalam Aplikasi Chatbot sebagai Helpdesk pada Obyek Wisata dengan Permodelan Natural Language Processing (NLP) (Studi Kasus: Kabupaten Cilacap). Aplikasi masih berjalan di website , sehingga membutuhkan waktu untuk membuka website terlebih dahulu dan mencari menu khusus untuk berinteraksi dengan chatbot . Chatbot dapat menjadi helpdesk yang autorespon mengenai informasi wisata yang ada pada Kabupaten Cilacap. 4. Hendri (2021) Implementasi Chatbot untuk Error Reporting dengan Natural Language Processing (NLP) pada CV Solusi Prima. Chatbot akan memberikan jawaban dari pertanyaan atau pernyataan jika ada keterkaitan dengan kata “Lapor Bug” Sistem aplikasi android chatbot yang dapat digunakan untuk pelaporan bug.

## 3. METODELOGI PENELITIAN

## 271

## PENERAPAN ALGORITMA DEEP LEARNING UNTUK PENGEMBANGAN CHATBOT YANG DIGUNAKAN UNTUK KONSULTASI DAN PENGENALAN TENTANG VIRUS COVID-19 Nur
Alur  dari  penelitian  ini  dibuat  untuk  memaksimalkan  tujuan,  agar  tidak  melenceng  dari pembahasan  supaya  prosedur  dalam  penelitian  ini  terpenuhi  sehingga  alur  penelitian  ini  dapat dilihat pada tabel 3.1, sebagai berikut:
Tabel 2. Alur Penelitian

## 1. Identifikasi Masalah
Indentifikasi  masalah  mengenai  apa  yang  akan  penulis  teliti  dengan  melakukan  wawancara  dan berdiskusi  dengan  pihak  Puskesmas  Mranggen  2  yang  berlokasi  di  Kabupaten  Demak  mengenai Virus  Covid-19  dan  bagaimana  menjaga  kesehatan.  Berdasarkan  hasil  wawancara  dan  diskusi yang  dilakukan,  yaitu  informasi  mengenai  Covid-19  di  pedesaan  masih  belum  jelas  sumbernya dan sering kali termakan berita hoax mengenai virus Covid-19.

## 2. Rumusan Masalah
Berdasarkan identifikasi masalah maka memperoleh solusi yang dibutuhkan adalah sebuah media alternatif  yang  dapat  digunakan  dalam  menyampaikan  informasi  mengenai  virus  Covid-19 dengan respon cepat tanpa batasan ruang, waktu, serta bisa dilakukan kapan dan dimana saja serta berulang-ulang.
3. Studi Literatur
Berdasarkan identifikasi  masalah  dan rumusan  masalah, peneliti  mendapatkan kesimpulan untuk mencari penelitian yang selaras dengan penelitian yang diteliti penulis.
4. Pengumpulan Data
Peneliti melakukan pengumpulan data yang dibutuhkan untuk mengembangkan chatbot sehingga bisa friendly dalam  menjawab  setiap  pertanyaan-pertanyaan  yang  sering  diajukan.  Pengumpulan data  dilakukan  dengan  cara  menghimpun  data-data  pendukung  yang  berkaitan  dengan  penelitian ini,  kemudian  wawancara  dan  diskusi  dengan  pihak  yang  bersangkutan,  dan  yang  terakhir mengamati  beberapa  pertanyaan  dan  jawaban  yang  secara  umum  membahas  tentang  Covid-19 yang dapat diambil dari beberapa website seperti website pedulilindungi.com atau covid19.go.id 5. Perencanaan Sistem
Dalam  mengembangkan chatbot, penulis  menggunakan software  python versi  3.9  yang merupakan versi python terbaru dan dengan menggunakan Google Colab Research.
6. Hasil dan Pembahasan
Identifikasi Masalah Rumusan Masalah Studi Literatur berupa Penelitian terkait dan Landasan Teori yang digunakan Pengumpulan Data
Perencanaan Sistem pembuatan Chatbot menggunakan Rasa AI dan Software Python 3.9
Hasil dan Pembahasan
Tahap terakhir  dalam  perancangan chatbot ini  adalah  implementasi  dan  evaluasi  apakah chatbot mampu  memberikan  respon  dan  jawaban  berdasarkan  pertanyaan  yang  telah  diajukan.  Dari semua  tahap  tersebut  akan  diambil  kesimpulan  dan  saran  sehingga  bisa  dikembangkan  lebih lanjut.

## 3.1 Sumber dan Metode Pengumpulan Data
Sumber data dalam penelitian ini adalah subyek dimana data tersebut dapat diperoleh untuk bisa  digunakan  dalam  dialog  percakapan  chatbot.  Perolehan  data  diperoleh  secara  langsung  dari berbagai  website  dan  situs  dari  instansi  maupun  non  instansi  yang  telah  tersedia  di  internet, dengan  demikian  peneliti  menggunakan  data  yang  sudah  jelas  sumbernya.  Adapun  metode pengumpulan  data  yang  digunakan  oleh  penliti  dalam  penelitian  ini  yaitu  Pengamatan ( Observation) adalah  suatu  metode  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  cara  mangamati atau meninjau secara langsung pada objek penelitian untuk mendapatkan data dan informasi yang dibutuhkan  dalam  penelitian.  Metode  pengumpulan  data  observasi  ini  terbagi  menjadi  dua  yaitu participant  observation dan non  participant  observation. Dan  studi  pustaka  yang  dilakukan dengan  mencari dan  mempelajari teori  yang terdapat pada sumber literatur seperti jurnal, e-book dan penelitian terdahulu. Peneliti mendapatkan sumber studi literatur dari https://scholar.google.com/ yang sudah terbukti sumber kebenarannya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada pembahasan, peneliti menggunakan platform Google Colab yang disediaka oleh google untuk  melakukan  proses  training  dan  testing  chatbot  yang  dapat  digunakan  untuk  menjawab pertanyaan  seputar  covid-19.  Berikut  langkah-langkah  untuk  proses  training  dan  testing menggunakan platform google colab:
1. Menjalankan Platform Google Colab
Google  Colab  memungkinkan  siapapun  untuk  menulis  dan  mengeksekusi  kode  python melalui browser. Google mengklaim produknya yang satu ini sangat cocok untuk pengembangan machine  learning,  deep  learning  dan  data  analysist.  Google  colab  memiliki  keunggulan  yakni tanpa  perlu  konfigurasi,  akses  gratis  ke General  Processing  Utils dan  mudah  untuk  dibagikan. Dengan  menggunakan  Colab  Notebook programmer bisa  mengkombinasikan  kode  yang  bisa dieksekusi  dan rich  text dalam  satu  dokumen  tunggal  bersama  dengan  image,  HTML,  LaTeX. Google  Colabdapat  berkolaborasi  dengan  pengguna  lainnya  melalui  berbagai  coding  secara online.

## 2. Install Libraries Python
Python  adalah  bahasa  programan  yang  mempunyai  banyak  libary.  Libary  digunakan  untuk membantu  dalam  mengolah  atau  mengerjakan  task.  Untuk  kebutuhan  dalam  mengembangkan percakapan chatbot, peneliti menggunakan beberapa libraries python, diantaranya:
a. Rasa AI
!pip install rasa==1.10.3
b. Tables
!pip install –U tables==3.6.1
c. Ipython
!pip install –U ipython
d. Nest_asyncio==1.3.3
!pip install nest_asyncio==1.3.3
3. Import Libraries ke dalam Platform

## 273

## PENERAPAN ALGORITMA DEEP LEARNING UNTUK PENGEMBANGAN CHATBOT YANG DIGUNAKAN UNTUK KONSULTASI DAN PENGENALAN TENTANG VIRUS COVID-19 Nur
Dalam  melakukan  pengolahan  data  percakapan  menggunakan  platform  Gogle  Colab, diperlukan beberapa libraries yang sesuai kebutuhan dalam pengolahan yang diinginkan. Berikut beberapa libraries yang dibutuhkan dalam pengolahan data percakapan chatbot yaitu a. Import os,
b. import rasa,
c. import nest_asyncio,
d. from rasa.cli.scaffold import create_initial_project, dan
e. import rasa.data as data
4. Definisi Project Chatbot
Sebelum  mengembangkan project chatbot, peneliti sudah  mempersiapkan project di Google Colab  dengan  nama  project skripsi-project. Berikut  dibawah  adalah  cara  bagaimana  peneliti membuat project chatbot.

## Gambar 2. Definisi Project Chatbot
5. Definisi Dataset Chatbot
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  framework  Rasa.AI  yang  bisa  digunakan  dalam mengembangkan  chatbot.  Rasa  merupakan open  source  machine  learning  framework untuk percakapan  cerdas  berbasis  teks  atau  lisan.  Rasa  terdiri  dari  Rasa  Core  dab  Rasa  NLU  yang digunakan untuk membangun Chatbot. Rasa NLU adalah library dari Rasa yang berperan sebagai mulut,  untuk  mengerti  bahasa alami  manusia. Rasa Core  adalah  library  dari Rasa  yang  berperan sebagai otak dari mesin tersebut, tugasnya untuk menentukan keputusan berdasarkan pengetahuan yang diberikan. Dalam Rasa Core ada yang namanya Dialog Management, ada beberapa hal yang wajib diketahui sebelum masuk kedalam Dialog Management karena mengandung beberapa file, dibawah ini beberapa file yang peneliti  buat  untuk mendukung percakapan chatbot:
a. data/nlu.md
Dalam  mendefinisikan  data  chatbot  agar  mendukung  percakapan,  peneliti  telah menyiapkan  file  didalam  folder  data  yang  bernama  nlu.md  yang  dari  file  tersebut  memberikan pengetahuan  pada  chatbor.  Peneliti  mendefinisikan  total  48  intent  atau  topik  dengan  jumlah  238 pertanyaan yang digunakan untuk membandingkan apakah pertanyaan user ada pada chatbor atau tidak.

## Gambar 3. Definisi Data Percakapan
b. domain.yml
File  domain.yml  biasanya  untuk  mendefinisikan  intent,  entities,  slots,  actions,  dan tamplates.  File  domain.yml  berbeda  dengan  file  nlu.md  sebab  dalam  file  domain.yml  digunakan untuk mendefinisikan setiap intent dan di setiap intent hanya bisa memberikan satu response atau jawaban yang nantinya akan didistribusikan ke user berdasarkan pertanyaan dari user.
Gambar 4. File Domain.yml
c. data/stories.md
Menentukan percakapan yang akan dilakukan bot dengan menggunakan intent yang telah kita definisikan di file nlu.md

## 275
PENERAPAN ALGORITMA DEEP LEARNING UNTUK PENGEMBANGAN CHATBOT YANG DIGUNAKAN UNTUK KONSULTASI DAN PENGENALAN TENTANG VIRUS COVID-19 Nur

## Gambar 5. File Stories.md
6. Training Model
Training  model  pada  chatbot  wajib  dilakukan  karena  training  data  bertujuan  untuk memberikan  pelajaran  dan  pengetahuan  sehingga  bot  bisa  memberikan  response  sesuai  dengan apa  yang  ditanyakan.  Dalam  training  model  terdapat  parameter loss dan accuracy. Training model bisa dilakukan berhasil jika loss memiliki value yang rendah dan accuracy memiliki value yang  tinggi.  Untuk  training  model  chatbot  menggunakan  Rasa.AI  cukup  simple.  Peneliti  hanya menggunakan beberapa baris kode yang telah disediakan oleh Rasa.AI
Gambar 6. Training Model Chatbot
Gambar 7. Hasil Training Model Chatbot
Dapat diketahui hasil tersebut mempunyai loss 0.149 dan accuracy 1.00. dengan semakin tinggi nya accuracy daripadai loss yang  didapat  setelah  training  menandakan  training  telah  sukses  dan dapat digunakan untuk proses selanjutnya.

## Gambar 8. Uji Coba Chatbot
Peneliti  melakukan  percobaan  untuk  memasukkan  beberapa  pertanyaan  yang  berhubungan dengan  virus  Covid-19  dengan  hasil Accuracy sebesar  1.00  pada  tahap  training  model,  bot  yang dikembangkan  menggunakan  Rasa  dapat  merespon  pertanyaan  dengan  baik  dan  sesuai  dengan masukkan diterima dan tanpa ada delay dalam merespon setiap pertanyaan yang diajukan.
7. Confusion Matrix
Confusion  Matrix  adalah  sebuah  table  yang  biasa  digunakan  untuk  mendeskripsikan performa  dari classifier .  Biasanya  confusion  matrix  perlu  diekstrak  dari  data  test  untuk mengetahui ground truth kemudian membandingkan setiap kelas yang diprediksi dengan ground truth untuk mengetahui berapa sample yang salah dalam klasifikasi.
Dalam  contoh  kasus  klasifikasi  binary  dimana  output  yang  diharapkan  0-1  terdapatt  beberapa metrics yang  perlu  diperharikan  (Joshi,  2017). Confusion  matrix merupakan  salah  satu  tools analitik  prediktif  yang  menampilkan  dan  membandingkan  nilai  aktual  atau  nilai  sebenarnya dengan  nilai  hasil  prediksi  model  yang  dapat  digunakkan  untuk  menghasilkan  metrik  evaluasi seperti Accuracy, Precission, Recal, dan F-I Score atau F-Measure.

## 277
PENERAPAN ALGORITMA DEEP LEARNING UNTUK PENGEMBANGAN CHATBOT YANG DIGUNAKAN UNTUK KONSULTASI DAN PENGENALAN TENTANG VIRUS COVID-19 Nur

## Gambar 9. Confusion Matrix
Sebelumnya  peneliti  menggunakan  Rasa.AI  untuk  mengembangkan chatbot selain  itu  dengan menggunakan  Rasa.AI  peneliti  dengan  mudah  membuat Confusion  Matrix, karena  perhitungan pada kasus chatbot ini sudah disediakan oleh Rasa.AI. seperti pada gambar 9 yang dapat terlihat hasilnya.

## 5. SIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  penelitian  telah  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  rancangan  model yang  dikembangkan  menggunakan  algoritma Deep  Learning dan Library Rasa.AI  sukses dibangun dan berjalan sesuai dengan  ekspektasi peneliti, berdasarkan hasil dari pengujian  model menggunakan  48  topik  dan  238  pertanyaan  untuk  chatbot  diperoleh accuracy sebesar  0.9  yang menandakan  jika  model  tersebut  memiliki  presentase  ketepatan  yang  tinggi,  proses  pengujian
berhasil  dilakukan  dengan  cara  mencoba  memasukkan  pertanyaan  pada  kolom  yang  tersedia sehingga tercapai nya tujuan nya untuk menjawab pertanyaan terkait dengan Covid-19.

## References
Falah,  F.,  Syamsidar.  (2021).  Pengaruh  Penerapan  Aplikasi  Chatbot  sebagai  Media  Informasi  Online terhadap  Kepuasan  Pengguna  Layanan  Kesehatan  Primer  di  Masa  Pandemik  Covid-19. Bina Generasi: Junral Kesehatan , Edisi 12 Vol. 2.
Harjono,  A.  (2020,  Oktober  19). Sejarah  Chatbot  dimulai  Sejak  1960  hingga  Sekarang .  From https://www.kompasiana.com/angelineharjono/5f8c3484d541df77c5396a72/sejarah-chatbots- dimulai-sejak-1960an-hingga-sekarang
Hendri, H. (2021). Implementasi Chatbot untuk Error Reporting dengan Natural Language Processing pada
CV  Solusi  Prima. Jurnal  Ilmiah  Sistem  Informatika,  Teknologi  Informasi  dan  Sistem  Komputer , Vol. 16 No. 2. Kwan, W. (2021, Februari 16). Apa Itu Natural Language Processing . From https://algorit.ma/blog/natural- language-processing/
Mayatopani,  H.,  Atmojo,  W.T.,  Dazki,  E.  (2020).  Peran  Ketua  RT  dalam  Edukasi  Warga  melalui Transformasi Digital Pandemi Covid-19 menggunakan Chatbot. KONCENIN Serial Konferensi . Mukrodin., Sasmita, N.M. (2021). Artificial Inteligence Dalam Aplikasi Chatbot Sebagai Helpdesk Obyek Wisata  Dengan  Permodelan  Natural  Language  Processing  (NLP)  (Studi  Kasus:  Kabupaten Cilacap). Smart Comp , Vol. 10 No.1.
Nugraha,  A.  (2020).  Aplikasi  Pemesanan  Travel  Menggunakan  Chatbot  dengan  Machine  Learning. UIN Malang .
Parlika, R., Pradika, S.I., Hakim, A.M., Rachman, K. (2020). Bot Whatsapp Sebagai Pemberi Data Statistik Covid-19  menggunakan  PHP,  FLask,  dan  MySQL. Jurnal  Informatika  dan  Sistem  Informasi (JIFoSI) , Vol. 1 No. 2.
Putri,  R.  (2020).  Indonesia  dalam  Menghadapi  Pandemi  Covid-19. Junral  Ilmiah  Universitas  Batanghari Jambi , 705-709.
Ramadhoni,  M.  (2020,  Oktober  3). Membuat  Chatbot  menggunakan  Platform  Rasa .  From https://medium.com/@m.ramadhoni/membuat-chatbot-menggunakan-platform-rasa-c4558700a43