Volume 6 Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## IMPELEMENTASI CHATBOT MENGGUNAKAN FRAMEWORK RASA UNTUK MELAYANI INFORMASI PRODUK UMKM DI KAB.KENDAL

## IMPLEMENTATION OF CHATBOT USING RASA FRAMEWORK TO SERVE UMKM PRODUCT INFORMATION IN KENDAL DISTRICT
Dehan Setya Ramadhan 1 , Fatkhul Amin 2 1,2 Universitas Stikubank (UNISBANK) Semarang dehansetyaramadhan@mhs.unisbank.ac.id

## ABSTRACT
This research discusses the development of a chatbot with the Rasa framework to provide information on umkm products  in  Kendal  Regency. the  obstacles  faced  such as  the  lack of  umkm  product  information  needed  by  the community. then to overcome the existing  problems, an artificial intelligence system is made on umkm product information services, namely a chatbot equipped with natural language capabilities to understand user requests and provide product information that is asked. With the Rasa.ai framework, we are facilitated by an open source platform such as being able to integrate with social media platforms. This research uses the methods of interview, observation,  and  literature  study,  which  is  the  process  of  directing  the  theoretical  basis  to  identify  relevant literature sources such as scientific journals. Chatbot development using the Rasa.ai framework gets an accuracy rate of 1.00 as evidenced by the results of running the chatbot system that has been created. The testing process is done  by  entering  questions  so  that  the  chatbot  will  provide  answers  according  to  what  is  asked  by  the  user regarding information on umkm products in Kendal district.

## Keywords: Framework RASA, Chatbot, Artificial Intelligence, UMKM

## ABSTRAK
Penelitian  ini  membahas  pengembangan  chatbot  dengan  framework  Rasa  untuk  memberikan  informasi  produk umkm di Kabupaten Kendal. kendala yang dihadapi seperti kurangnya informasi produk umkm yang dibutuhkan masyarakat.  maka untuk mengatasi masalah yang ada dibuatlah sebuah sistem  kecerdasan buatan pada layanan informasi produk umkm yaitu chatbot dilengkapi dengan kemampuan bahasa alami untuk memahami permintaan user dan memberikan informasi produk yang ditanyakan. Dengan framework Rasa.ai ini kita dimudahkan oleh platform  open  source  seperti  bisa  integritas  dengan  platform  sosial  media.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan metode wawancara, observasi, dan studi pustaka yaitu proses arahan landasan teori untuk mengidentifikasi sumber literatur yang relevan seperti jurnal ilmiah. Pengembangan chatbot menggunakan framework Rasa.ai mendapat tingkat  akurasi    sebesar 1.00 dibuktikan  dari  hasil  running   sistem  chatbot  yang  telah  dibuat.  Proses  pengujian dilakukan  dengan  cara  memasukkan  pertanyaan  sehingga  chatbot  akan  memberikan  jawaban  sesuai  yang ditanyakan user seputar informasi produk umkm di kab.Kendal.
Kata Kunci : Framework RASA, Chatbot, Kecerdasan Buatan, UMKM

## PENDAHULUAN
RASA  adalah  sebuah framework open source yang berbeda dengan interaksi tanya-jawab  yang  sering  dipertanyakan karena RASA didasarkan pada komunikasi alamiah. RASA terdiri dari dua komponen, yaitu Rasa NLU dan Rasa Core. Rasa NLU dapat  diibaratkan  sebagai  telinga  yang menerima  informasi  dari  pengguna  dan Rasa  Core  dapat  diibaratkan  sebagai  otak yang  mengambil  keputusan  berdasarkan informasi  yang  diterima  dari  pengguna (Kumar Sharma et al, 2020).
Kabupaten Kendal
masih menghadapi  beberapa  kendala  seperti kurangnya  informasi  produk  umkm  yang dibutuhkan  masyarakat  untuk  mencari deskripsi  produk,  harga,  alamat,  informasi pemesanan dan sebagainya. Dengan memberikan  informasi  produk  yang  jelas dan detail, informasi produk yang baik juga dapat membantu umkm untuk menciptakan kesan  merek  yang  kuat  dan  meningkatkan kepercayaan  masyarakat  terhadap  produk umkm.  Oleh  karena  itu,  informasi  produk harus lengkap dan mudah diakses.
Berdasarkan penelitian
yang
dilakukan  (Ruindungan  D.G  &  Jacobus
Agustinus, 2021) Hasil dari layanan chatbot berhasil dikembangkan menggunakan framework Rasa Open  Source dengan dua bagian  yaitu  data  pelatihan  NLU  dan  data pelatihan  dialog  dengan  jumlah  sampel kalimat  latih  NLU  sebanyak  188  dan  31 sampel latih dialog.
Sedangkan berdasarkan
penelitian(Itonsaputri  M.,  Z  et  al.,  2023) Chatbot  layanan  akademik  ini  dapat berjalan dengan lancar dengan mengintegritaskan  ke  telegram  yang  dapat memudahkan mahasiswa/I mencari informasi  seputar  layanan  akademik. Setelah itu ada penelitian dari (Anindyati L, 2023)  Penelitian  ini  menghasilkan  temuan yang  mengidentifikasi  kebutuhan  sistem dan  merancang  aplikasi  chatbot  serta peningkatan penerimaan mahasiswa baru di Politeknik Astra.
Berdasarkan hasil penelitian sebelumnya maka untuk mengatasi masalah yang ada dibuatlah sebuah sistem kecerdasan  buatan  pada  layanan  informasi produk  umkm  yaitu  chatbot,  program komputer  yang  dapat  berinteraksi  dengan seseorang melalui pesan teks yang mampu memberikan pelayanan kepada masyarakat dalam  hal  informasi  mengenai  produk umkm dengan cepat dan mudah

## METODE
Alur  penelitian  yang  akan  dilakukan oleh  penulis  pada  penelitian  ini  dijelaskan pada gambar berikut:

## 1. Identifikasi Masalah
Penulis melakukan identifikasi  masalah yang terkait dengan subjek penelitiannya dengan  mewawancarai  para  pelaku umkm  di  wilayah  Kabupaten  Kendal, terkait produk umkm Berdasarkan hasil wawancara, ditemukan bahwa informasi mengenai  produk  umkm  di  wilayah tersebut  masih  terbatas  dan  belum tersedia secara meluas.
2. Rumusan Masalah Berdasarkan  identifikasi  masalah  yang telah  dijelaskan  pada  poin  pertama, maka  solusi  yang  dibutuhkan  adalah sebuah  media  alternatif  yang  dapat digunakan untuk mengirimkan informasi  mengenai  produk  umkm dengan respon yang cepat, tidak terbatas ruang  dan  waktu,  serta  dapat  dilakukan kapanpun.
3. Studi Literatur Berdasarkan  identifikasi  masalah  dan perumusannya,  penulis  menyimpulkan untuk  menemukan  penelitian  yang relevan  dengan  subjek  yang  sedang diteliti.
4. Pengumpulan Data Pengumpulan  data  dilakukan  dengan melalui  data  pendukung  yang  relevan dengan penelitian ini, melakukan wawancara  dengan  pelaku  umkm, melakukan  observasi  produk  maupun tanya jawab yang terkait dengan produk umkm dari beberapa website.
5. Perancangan Sistem Dalam mengembangkan chatbot, penulis menggunakan  software  python  3.8  dan menggunakan visual studio code.
6. Hasil dan Pembahasan
Tahap  terakhir  dalam  pengembangan chatbot  ini  adalah  penerapan  dan evaluasi kemampuannya dalam menjawab  pertanyaan.  Seluruh  proses ini memungkinkan kita untuk mengambil kesimpulan dan memberikan saran  untuk  pengembangan  di  masa yang akan datang.

## Desain Sistem Chatbot
Chatbot  dibangun  dan  dirancang melalui  beberapa  tahap.  Tahap  pertama adalah  pengenalan  terhadap  pertanyaan yang akan diajukan oleh pengguna. Setelah pengguna  mengajukan  pertanyaan  tentang produk umkm di daerah Kendal, maka dari pertanyaan  tersebut  akan  diproses  oleh sistem chatbot Rasa.ai yang dipilih sebagai sistem chatbot.

## Desain Proses
Berdasarkan  dari  desain  sistem chatbot  berikut  adalah  gambar  alur  desain prosesnya:

## Gambar 2. Desain Proses
Pada  gambar  2  menjelaskan  sebuah alur dari proses chatbot selama melakukan dialog.  Sebelum bot memberikan  respon kepada pengguna, pengguna harus memberikan pertanyaan yang sesuai dengan  lingkup  pembahasan chatbot . Pengguna  harus  menanyakan  seputar produk  umkm  di  Kabupaten  Kendal. Kemudian  pada  sistem chatbot telah diterapkan source  code yang  berisikan logika  pemrograman  berupa  respons  atau jawaban  sesuai  dengan  jawaban  yang ditanyakan pengguna. Chatbot akan melakukan prediksi dari pertanyaan tersebut  menyesuaikan  data  yang  telah dikumpulkan  oleh  penulis  yang  kemudian memberi  respon  sesuai  dengan  pertanyaan pengguna

## HASIL DAN PEMBAHASAN Implementasi Framework
Implementasi  awal  menggunakan miniconda  yang  merupakan  versi  ringan dari  platform  Anaconda  yang  dibutuhkan untuk  membuat  project  baru  dengan beberapa perintah sederhana.

## Gambar 3. Perintah pembuatan Rasa.Ai
Kemudia  akan  memuat  collecting data kerangka framework rasa
Gambar 4. Proses Collecting Data
Framework Rasa
Gambar 5. Perintah Pembuatan Websockets Dan Proses Collecting Data Setelah semua library yang dibutuhkan  terinstall  dapat  membuka membuka  folder  dimana  menyimpan project  Rasa.Ai  untuk  menyesuaikan beberapa  dataset(Sholahuddin  &  Atqiya, 2021). Seperti data nlu/md untuk menambahkan data kalimat yang ditanyakan, stories untuk  menentukan storie percapakan,  dan  menambahkan  di file domain.yml untuk  mendefinisikan ruang lingkup asisten virtual yang menyediakan entitas, tindakan, respon yang diharapkan  dari  chatbot  (Mega  Sasmita, 2021). Perhatikan gambar 6,7, dan 8.

## Gambar 7. Source Code Data Stories.md

## Gambar 8. Source Code domain.yml
Setelah  semua  data  terisi  sesuai dataset  sistem  chatbot  langkah  berikutnya melatih  sistem  chatbot  yang  telah  dibuat pada miniconda dengan perintah rasa train
Gambar 9. Sourcode Melatih Chatbot Pada

## Rasa.Ai
Setelah  melatih  model  chatbot, selanjutnya menguji model dengan menggunakan perintah rasa shell
Hasil  uji  test  confusion  matrix  yang menampilkan  dan  membandingkan  nilai sebenarnya  dengan  nilai  prediksi  model, yang  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan metrik  evaluasi  seperti  akurasi,  presisi, pengulangan, dan skor F1 atau F-measure.
Dalam  contoh  kasus  klasifikasi  binary dimana  output  yang  diharapkan  0-1 terdapat beberapa metrics yang diperhatikan (Rohim N & Zuliarso E 2022).

## Gambar 11. Confusion Matrix
Dari  hasil  analisa  dan  pembahasan pada penelitian ini berhasil membuat sistem chatbot  menggunakan framework Rasa.Ai pada platform miniconda, serta sudah diuji kesesuaian  dalam  mengambil  data  dengan dataset  yang  sudah  di  susun.  Perhatikan gambar 12 berikut.
Gambar 12. Hasil akurasi sistem chatbot Rasa.Ai

## SIMPULAN
Berdasarkan hasi penelitian ini, dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Sistem chatbot dibangun  menggunakan framework  rasa  berjalan  sesuai  sesuai dengan ekspetasi peneliti.
2. Hasil  pengujian  model  diperoleh  nilai akurasi sebesar 1.0
3. Proses pengujian dilakukan dengan cara memasukkan pertanyaan sehingga chatbot  akan  memberikan  jawaban sesuai  yang  ditanyakan  user  seputar informasi produk umkm di kab.Kendal

## DAFTAR PUSTAKA
Anindyati,  L.  (2023).  Analisis  dan
Perancangan Aplikasi Chatbot Menggunakan  Framework  Rasa  dan Sistem Informasi Pemeliharaan Aplikasi  (Studi  Kasus:  Chatbot Penerimaan Mahasiswa Baru Politeknik  Astra). Jurnal  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 10 (2),
291-300.
Itonsaputri,  M.  Z.,  Saputra,  R.  E.,  &
Nugrahaeni, R. A. (2023).
Implementasi  Rasa  Pada  Chatbot Layanan Akademik. eProceedings of Engineering , 10 (1). Rohim,  N.,  &  Zuliarso,  E.  (2022). Penerapan Algoritma Deep Learning Untuk Pengembangan Chatbot Yang Digunakan  Untuk  Konsultasi  Dan Pengenalan  Tentang  Virus  Covid- 19. Pixel:  Jurnal  Ilmiah  Komputer
Grafis , 15 (2), 267-278.
Ruindungan, D. G., & Jacobus, A. (2021).
Chatbot Development for an
Interactive  Academic  Information Services using the Rasa Open Source
Framework. Jurnal  Teknik  Elektro
dan Komputer , 10 (1), 61-68.
Saraswati,  N.  M.  (2021).  Artificial Inteligence  Dalam  Apilkasi  Chatbot Sebagai  Helpdesk  Obyek  Wisata
Dengan Permodelan Natural Language  Processing  (Studi  Kasus:
Kabupaten  Cilacap). Smart  Comp:
Jurnalnya Orang Pintar Komputer , 10 (1), 7-14.
Sharma,  R.  K.,  &  Joshi,  M.  (2020).  An analytical  study  and  review  of  open source  chatbot  framework,  rasa. Int. J. Eng. Res , 9 (06), 1011-1014.
Sholahuddin,  M.  R.,  &  Atqiya,  F.  (2021). Sistem  Tanya  Jawab  Konsultasi Shalat  Berbasis  RASA  Natural
Language Understanding (NLU). Jurnal Pendidikan Multimedia (Edsence) , 3 (2), 93-102.