Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 476-483 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Pengembangan Chatbot untuk Informasi Wisata Interaktif di Tangerang Selatan menggunakan Framework Rasa
Aldi Dwi Ferdian a , Sariyun Naja Anwar b
a,b Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi Dan Industri, Univeritas Stikubank Semarang, Email: aldidwiferdian@mhs.unisbank.ac.id a , sariyunna@edu.unisbank.ac.id b
Submitted: 11-07-2023, Reviewed: 03-08-2023, Accepted 15-09-2023 https://doi.org/10.47233/jteksis.v5i4.953

## Abstract
Tangerang Selatan is a city in Indonesia known for its captivating tourism potential, particularly in the realms of historical, culinary,  and  cultural  attractions.  However,  tourists  often  face  challenges  in  obtaining  accurate  and  comprehensive information  about  the  various  tourist  destinations  in  Tangerang  Selatan.  Furthermore,  with  the  rapid  advancement  of technology, there is an increasing demand for quick and easily accessible information. Therefore, this research focuses on developing  a  tourism  information  chatbot  using  the  Rasa  framework.  The  chatbot  aims to  provide  tourists  with  reliable, interactive,  and  convenient  access  to  information  about  the  captivating  tourism  offerings  in Tangerang Selatan, thereby enhancing the overall tourist experience and promoting the city's tourism sector.The Waterfall approach is employed as the methodology, encompassing stages of requirement analysis, design, development, testing, and implementation. The content analysis  technique  is  utilized to gather  Frequently Asked  Questions  (FAQs),  forming  the  foundation  for  constructing  the chatbot's training dataset. The research results demonstrate that the developed chatbot is capable of providing accurate and comprehensive information and functions effectively during interactions with users via both website and Telegram platforms. Keywords: : Tourism information, Chatbot,Framework Rasa,Waterfall,utilized

## Abstrak
Tangerang  Selatan  adalah  salah  satu  kota  di  Indonesia  yang  memiliki  potensi  pariwisata  yang  menarik,  terutama  dalam bidang  wisata  sejarah,  kuliner, dan  budaya.  Namun,  seringkali  para  wisatawan  menghadapi kendala  dalam  mendapatkan informasi  yang  akurat  dan  lengkap  tentang  berbagai  destinasi  wisata  di  Tangerang  Selatan.  Selain  itu,  dengan  pesatnya perkembangan teknologi, terdapat peningkatan permintaan akan informasi yang cepat dan mudah diakses. Oleh karena itu, penelitian ini fokus pada pengembangan chatbot informasi pariwisata menggunakan framework Rasa. Chatbot ini bertujuan untuk  menyediakan  akses  informasi  yang  akurat  dan  lengkap  bagi  para  wisatawan  mengenai  beragam  atraksi  pariwisata menarik  di  Tangerang  Selatan,  dengan  harapan  dapat  meningkatkan  pengalaman  wisatawan  secara  keseluruhan  dan mendukung sektor pariwisata kota tersebut.Metode yang digunakan adalah tahapan analisis kebutuhan, perancangan, proses desain,  implementasi,  dan  proses  uji  coba.  Teknik  analisis  data  isi  digunakan  untuk  mengumpulkan  data  FAQ  yang kemudian menjadi dasar dalam pembentukan dataset pelatihan model chatbot. Hasil penelitian menunjukkan bahwa chatbot yang  dikembangkan  mampu  memberikan informasi  yang  akurat dan lengkap,  serta berjalan dengan  baik  dalam  interaksi dengan pengguna melalui platform website dan Telegram.
Keywords: Chatbot, Informasi pariwisata, framework rasa,waterfall,data isi
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Tangerang Selatan merupakan salah satu kota di Indonesia  yang  memiliki  potensi  pariwisata  yang menarik,  terutama  dalam  bidang  wisata  sejarah, kuliner,  dan  budaya.  Namun,  masih  banyak wisatawan  yang  kurang  mendapatkan  informasi yang akurat dan lengkap tentang destinasi wisata di Tangerang  Selatan.  Selain  itu,  dengan  semakin berkembangnya teknologi, kebutuhan akan informasi  yang  cepat  dan  mudah  diakses  juga semakin meningkat. [1]
Pada  halaman  website  Dinas  Pariwisata  Kota Tangerang selatan menampilkan daftar wisata yang berada  di  kota  tangerang  selatan,  tetapi  tidak terdapat informasi mengenai harga tiket,fasilitas,jam  opersional,sosial  media,  kontak yang bisa didapatkan melalui situs website tersebut
sehingga dibutuhkan informasi yang lebih lengkap, efektif  serta  efesien  dan  tidak  lupa  juga  dengan teknologi yang lebih baru yang lebih interaktf. [2]
Minimnya  informasi  mengenai  wisata  di Tangerang Selatan membuat para calon pengunjung wisatawan  menjadi  berkurang  sehingga  daya  tarik wisatawan  terhadap  Tangerang  Selatan  juga semakin berkurang [3] maka dari itu dibutuhkannya informasi yang cepat dan akurat mengenai informasi wisata yang berada di Tangerang Selatan, kita bisa memanfaatkan teknologi chatbot sebagai alat untuk memberikan informasi wisata yang lebih efektif dan efesien  sehigga  para  calon  pengunjung  wisatawan bisa  mendapatkan  informasi  tentang  wisata  yang berada di Tangerang Selatan.
Chatbot  merupakan  sebuah program  komputer yang  diciptakan  untuk  menirukan  percakapan  atau
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 476-483 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
komunikasi  interaktif  dengan  pengguna  melalui teks,  suara,  dan  elemen  visual.  Percakapan  yang terjadi  antara  komputer  dan  manusia  merupakan hasil  tanggapan  dari  program-program  yang  telah diatur dalam basis data program pada komputer[4]- [12].
Dengan adanya chatbot, diharapkan wisatawan dapat  dengan  mudah  dan  cepat  memperoleh informasi yang mereka butuhkan tentang Tangerang Selatan.
Framework  Rasa  merupakan  salah  satu framework  chatbot  yang  populer  dan  mudah digunakan,  sehingga  dapat  digunakan  untuk mengembangkan  chatbot  informasi  wisata  di Tangerang Selatan. Dengan menggunakan framework  Rasa,  chatbot  informasi  wisata  dapat dikembangkan dengan lebih cepat dan efisien, serta dapat disesuaikan dengan kebutuhan dan preferensi pengguna.[13]-[16]
Gambar 1 Alur Kerja Framework Rasa [17]
Domain  percakapan  adalah  spesifikasi  yang mengatur  informasi  yang  dapat  dipahami  oleh chatbot[18].  Domain  ini  terdiri  dari  data  pelatihan yang  mencakup  Data  NLU,  Respon,  dan  Data Stories.  Data  NLU  berisi  kumpulan  kalimat  yang diharapkan  dapat  dipahami  oleh  chatbot.  Pada framework  Rasa  Open  Source  versi  2.81,  data pelatihan  ditulis  dalam  format  markdown.  NLU bertanggung  jawab  untuk  menginterpretasikan ucapan  yang  dikirimkan  oleh  pengguna,  dan  data pelatihan  berisi  teks  ucapan  yang  mungkin dikirimkan oleh pengguna yang diberi label dengan jenis  intent  dan  jenis  entitas  yang  sesuai.  Contoh pelabelan  intent  dapat  dilihat  pada  Gambar  2,  di mana kalimat "Hai" diberi label intent "get_started".
Gambar 2 Contoh Data NLU[13]
Gambar 3 Contoh Data Dialog[13]
Selain  digunakan  untuk  data  NLU,  format markdown juga digunakan untuk data stories. Data stories  digunakan  dalam  proses  pelatihan  dialog chatbot  dan  menggambarkan  bagaimana  chatbot merespons  maksud  pengguna.  Contoh  penulisan data pelatihan dialog dapat dilihat pada Gambar 3.
Rasa  Core  dan  Rasa  natural  language understanding  (NLU)  adalah  perangkat  pustaka Python  open  source  yang  digunakan  untuk menciptakan perangkat lunak percakapan.[19] Tujuannya adalah mengembangkan manajemen percakapan  berbasis  pembelajaran  mesin  dan pemahaman bahasa, yang dapat dikembangkan oleh pengembang perangkat lunak non-spesialis.
Rasa dapat dikembangkan di lingkungan lokal dan menggunakan bahasa pemrograman Python.

## METODE PENELITIAN
Peneliti  menggunakan  metode  penelitian Waterfall,  yang  merupakan  metode  penelitian  top- down  yang  terdiri  dari  empat  tahap  utama,  yaitu Proses Analisis,
Proses Desain, Proses Implementasi, dan Proses Testing.Pemilihan metode waterfall didasarkan pada kejelasan, kepastian, dan kepraktisan  tahapannya.  Setiap  tahap  harus diselesaikan  secara  berurutan  untuk  mencegah pengulangan dan memastikan bahwa pengembangan  sistem  mencapai  hasil  yang diinginkan.[20]
Berikut  langkah-langkah  dalam  penelitian  ini dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini.
Gambar 4 Tahapan SDLC Waterfall[20]
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 476-483 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Berdasarkan  model  SDLC  diatas  berikut penjelasan dari alur dalam metode SDLC:
2.1. Analisis Kebutuan
Dalam  pengembangan  sistem  ini,  diperlukan analisis  untuk  menentukan  elemen-elemen  yang dapat  memenuhi  kebutuhan  dan  ruang  lingkup sistem. Dengan kata lain, persyaratan ini digunakan sebagai  dasar  untuk  merancang  dan  membangun sistem..
2.2 Desain
Pada tahap ini perancangan desain sistem akan dibuat. Proses ini berfokus pada user interface dan struktur data pada perangkat lunak serta menambahkan  fitur-fitur  yang  ada  pada  perangkat lunak.
Gambar 5 Proses Pemodelan Percakapan
Pada  tahap  ini,  dilakukan  perancangan domain  awal  berdasarkan  data  FAQ.  Domain  ini akan mengatur data pelatihan yang akan digunakan untuk  melatih  model  chatbot.  Data  pelatihan tersebut  terdiri  dari  data  pelatihan  NLU (Natural Language  Understanding) dan  data  pelatihan dialog.  Kualitas  data  pelatihan  ini  dapat  terus ditingkatkan  untuk  menghasilkan  model  chatbot yang  responsif  terhadap  pesan  dan  kebutuhan informasi pengguna.
2.3 Pembuatan Kode Program
Tahap  ini  melibatkan  implementasi  chatbot menggunakan framework Rasa. Kami
menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  untuk mengembangkan  logika  dan  algoritma  chatbot. Proses ini mencakup pembuatan dialog, pengenalan entitas,  dan  pemrosesan  bahasa  alami  (natural language  processing)  untuk  memahami  dan merespons permintaan pengguna.
Gambar 6 Gambaran umum implementasi sistem
2.4 Pengujian Setelah  chatbot  selesai  dikembangkan,  kami melakukan  serangkaian  pengujian  dan  evaluasi.
Pengujian dilakukan untuk memastikan
chatbot  berfungsi  dengan  baik,  memberikan informasi yang akurat, dan merespons dengan tepat. Evaluasi  dilakukan  dengan  melibatkan  pengguna untuk mengukur kepuasan mereka terhadap kualitas interaksi dengan chatbot.
2.5 Tahapan Pendukung dan Pemeliharaan Pada  tahap  ini,  sistem  yang  telah  selesai dibangun akan dijalankan dan dilakukan pemeliharaan  serta  pengembangan. Langkah- langkah  yang  dilakukan  meliputi  analisis  kembali terhadap data set dan data uji yang ingin digunakan, penambahan  fitur  tambahan  lainnya,  penambahan jumlah  data  yang  ingin  diteliti,  serta  melakukan perawatan untuk mengurangi kemungkinan adanya kesalahan (error) dan bug.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahapan  ini,  akan  dijelaskan  mengenai implementasi dan pembahasan mengenai chatbot informasi  wisata  di  Tangerang  Selatan  yang berbasis  website  dan  Telegram  menggunakan framework Rasa. Bab ini akan membahas proses implementasi  sistem  chatbot,  fitur-fitur  yang diimplementasikan,  serta  hasil  dan  pembahasan dari pengujian yang dilakukan.
3.1. Implementasi Rasa Server Framework
Implementasi sistem melibatkan pengembangan di lingkungan lokal menggunakan Rasa  Open  Source  pada  sebuah  komputer  dan menggunakan  Rasa  X  pada  cloud  server.  Model chatbot dikembangkan dan dihasilkan di komputer  lokal,  kemudian  diunggah  ke  server chatbot  untuk  dapat  digunakan  dan  diuji  oleh
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 476-483 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
pengguna secara online. Terdapat dua jenis model yang  diunggah,  yaitu  model  NLU (Natural Language  Understanding) dan  Model  Dialog. Dengan  menggunakan  Rasa  X,  pengguna  dapat berinteraksi  dan  menguji  percakapan  dengan chatbot melalui web browser. Selain itu, channel aplikasi  chat  lainnya  juga  dapat  dihubungkan untuk penggunaan lebih lanjut dalam lingkungan produksi  dalam  penelitian  ini  menggunakan channel telegram.

## 3.2. Data Pelatihan
Sampel  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  berasal  dari data  FAQ  yang  terdiri dari  9  kalimat pertanyaan dan  jawabannya.  Data tersebut digunakan sebagai dasar untuk pembentukan  data  pelatihan  NLU (Natural Language  Understanding) dan  data  pelatihan dialog  dalam  framework  Rasa.  Berdasarkan analisis FAQ, pesan teks pengguna dikategorikan ke  dalam  18  jenis  intent  pengguna.  Setiap  jenis intent tersebut telah dideskripsikan dalam Tabel 1. Selain pertanyaan inti FAQ, jenis-jenis intent ini juga mencakup percakapan seperti "tanyawisata" dan "get_started".

## Tabel 1 DAFTAR INTENT PENGGUNA
Jenis Intent

## DAFTAR INTENT PENGGUNA
Deskripsi Jumlah Sample Kalimat tanyawis ata Menanyakan informasi wisata yang berada di kota tangerang selatan 9 get_starte d Kalimat pembuka 2 oceanpar kbsdcity Menanyakan informasi wisata Ocean Park BSD City 1 scientiasq uarepark Menanyakan informasi wisata Scientia Square Park 1 tamankot a1bsd Menanyakan informasi wisata Taman  Kota  1  & Taman Kota 2 BSD 4 tamanme nteng Menanyakan informasi wisata Taman Menteng Bintaro 1 tandoncia ter Menanyakan informasi wisata Tandon
Ciater Tangerang Selatan 1 broadway alamsuter a Menanyakan informasi wisata Broadway Alam Sutera 1 ricastrow aterzone Menanyakan informasi wisata Ricastro Waterzone 1
Jenis Intent DAFTAR INTENT PENGGUNA Deskripsi Jumlah Sample Kalimat transswb Menanyakan informasi wisata Trans  Snow  World Bintaro 1 tamanwis atapsg Menanyakan informasi wisata Taman  Wisata  Pulau Situ Gitung 2 bxrinkice skating Menanyakan informasi  wisata  BX RINK  Ice  Skating Bintaro 1 kampung wisatapr Menanyakan informasi wisata Kampung Wisata Pinggir Rawa 2 tamanedu kasiganes pa Menanyakan informasi wisata Taman Edukasi Ganespa 1 brancstob sd Menanyakan informasi wisata Brancsto BSD 1 kebunlatt e Menanyakan informasi wisata Kebun Latte 1 Kampung konversir imbun Menanyakan informasi wisata Kampung Konversi Rimbun 1 jaletrengr iverpark Menanyakan informasi wisata Jaletreng River Park 1
Total 32
Data  pelatihan  NLU  terdiri  dari  sampel kalimat yang sudah ditandai dengan nama intent atau  entitas.  Setiap  intent  memiliki  beberapa sampel kalimat dengan arti yang sama tapi dalam bentuk  kalimat  yang  beda.  Misalnya  pada  intent “tanyawisata”  memiliki  9  sampel  kalimat  yang memiliki  arti  yang  sama.  Total  terdiri  dari  32 kalimat  dalam  data  pelatihan  NLU  ini,  yang ditulis dalam format yang sudah ditentukan oleh Rasa  Framework .  Lalu,  model  dialog  disususn berdasarkan  intent  dan  jawaban  dari  aplikasi chatbot. Responnya  adalah  sebuah  jawaban  dari “utter_get_started”  pada  gambar  3  untuk  intent “get_started”.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 476-483 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Gambar 7 Sample Data NLU

## Gambar 8 Sample Story Dialog

## 3.3. Implementasi Interface Aplikasi

## Gambar 9. Tampilan Utaman Pada Website
Pada  gambar  9  adalah  tampilan  utama  dari aplikasi  chatbot  berupa  website,tampilan  utama mempunyai  1  fungsi  yaitu  sebagai  sambutan pengunjung  yang  mengunjungi  website  chatbot dan terdapat tombol mulai jika ingin melanjutkan ke halaman selanjutnya.
3.4. Pengujian  Percakapan  Melalui  Website  & Telegram
Gambar 10. Tampilan Aplikasi Chatbot Pada
Website
Pada gambar 10 merupakan tampilan setelah ditekannya  tombol  mulai  pada  halaman  website utama maka akan muncul tampilan seperti diatas, pada tampilan tersebut terdapat 3 fungsi yaitu:
1. Type a message merupakan area teks pesan yang ingin dikirim.
2. Chat Area merupakan teks pesan yang akan muncul  ketika  pengguna  mengirim  dan mendapatkan jawaban dari bot.
3. Tombol kirim / pesawat adalah tombol untuk mengirimkan pesan pada aplikasi chatbot.
Gambar 11. Tampilan Aplikasi Chatbot Pada Website
Pada  gambar  11  merupakan  tampilan  dari website ketika pengguna mengirimkan pesan lalu menerima pesan dari aplikasi chatbot.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 476-483 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Gambar 12 Okteto Framework Rasa Server
“Received  user  message  'wisata'  with  intent
'{'id': -7199719212858485618,
'name':
'tanyawisata',
'confidence':
0.8221616148948669}' and entities '[]'”
Pada gambar 12 merupakan respon dari Rasa server  terhadap  kalimat  yang  di  tuliskan  oleh pengguna  dalam  contoh  diatas  adalah  “wisata” dengan  intent  “tanyawisata”  yang  memiliki confidence  0.8  /  yang  paling  besar  dibangin dengan intent yang lainnya.
Gambar 13. Tanpilan Aplikasi Chatbot Salah Satu
Wisata  Pada Website
Pada  gambar  13  merupakan  hasil  jawaban dari chatbot ketika bertanya salah satu list wisata contoh diatas adalah wisata Ocean Park BSD City pada aplikasi website.

## Gambar 14 Respon Rasa Server
“Received user message 'ocean park bsd city' with  intent  '{'id':  -1609117524862263436, 'name': 'oceanparkbsdcity', 'confidence':
0.990784764289856}' and entities '[]'”
Pada  gambar  diatas  merupakan  respon  dari Rasa Server terhadap user ketika mengirim pesan berupa  “ocean  park  bsd  city”  dengan  intent “oceanparkbsdcity”  yang  memiliki  confidence nyaris sempurna yaitu 0.99.
Gambar 15. Tampilan Utama Chatbot pada Aplikasi
Telegram
Pada  gambar  15  merupakan  tampilan  utama pada aplikasi chatbot telegram dengan username yang sudah dibuatkan.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 476-483 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Gambar 16. Tampilan Aplikasi Chatbot Pada
Telegram
Pada  gambar  16  merupakan  tampilan  ketika pengguna  mengirimkan  pesan  kepada  aplikasi chatbot di Telegram, lalu mendapatkan jawab dari aplikasi chatbot.
Gambar 17. Tampilan Aplikasi Chatbot Salah Satu
Wisata Pada Telegram
Pada  gambar  17  merupakan  hasil  jawaban dari chatbot ketika bertanya salah satu list wisata contoh diatas adalah wisata Ocean Park BSD City pada aplikasi telegram.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 476-483 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## SIMPULAN
Berdasarkan penelitian dan
implementasi  yang  telah  dilakukan,  dapat disimpulkan  bahwa  chatbot  informasi  wisata  di Tangerang  Selatan  berhasil  diimplementasikan menggunakan  framework  Rasa.  Chatbot  ini mampu  memberikan  respon  yang  relevan  dan interaktif terhadap pertanyaan pengguna mengenai informasi wisata di Tangerang Selatan. Integrasi dengan website dan Telegram memungkinkan  pengguna  untuk  mengakses chatbot  melalui  dua  saluran  komunikasi  yang berbeda, memberikan fleksibilitas dan kenyamanan  dalam  berinteraksi.  Fitur-fitur seperti  pencarian  informasi  wisata,  respon interaktif, dan ketersediaan di platform Telegram memberikan  nilai  tambah  dalam  mendapatkan informasi secara efektif dan efisien.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Yustisia  Kristiana  ,  Liana,  2019.  Analisis  Minat  Wisatawan Lokal Terhadap Taman Rekreasi Di Tangerang Selatan,Pariwisata, Vol. 6 No. 2 September 2019.
[2] Lilis Suryani ,Yarosi. 2015. HUBUNGAN PENGAWASAN
DAN KINERJA PEGAWAI PADA DINAS KEBUDAYAAN DAN PARIWISATA KOTA
TANGERANG SELATAN. Jurnal Ilmiah Prodi Manajemen
Universitas Pamulang KREATIF. Vol. 2, No.2
[3] Fauzi,  F.  2016.  ANALISIS  POTENSI  WISATA  SITU CILEDUG DAN SITU GINTUNG DI KOTA TANGERANG SELATAN. Jurnal Pro-Life. 3, 2 (Jul. 2016),
83-96.
[4] Bhakti Prabandyo Wicaksono,Amalia Zahra, 2022. Design of the use of chatbot as a virtual assistant in banking services in  Indonesia. IAES  International  Journal  of  Artificial Intelligence (IJ-AI) Vol. 11, No. 1, March 2022, pp. 23~33
[5] Nunung  Nasikhah,dkk.  2022.  Chatbot  sebagai  Asisten Customer  Service  dan  Public  Relations  di  Indonesia:  Studi Difusi Inovasi Teknologi. Jurnal Sosioteknologi, Volume 21,
No. 3 pp.278-290
[6] Suryani  and  E.  L.  Amali,  2007.  Aplikasi  Chatbot  Objek Wisata Jawa Timur Berbasis AIML.SMARTICS, vol. 3, no.
2, pp. 47–54.
[7] Dicki  Wahyudi  Harahap,  Liza  Fitria.  2020.  APLIKASI CHATBOT BERBASIS WEB MENGGUNAKAN
METODE DIALOGFLOW. J-ICOM Jurnal Informatika dan
Teknologi Komputer Vol. 01 No. 01 pp.6 - 13
[8] Laksmi  Anindyati.  2022.  CHATBOT  PENERIMAAN MAHASISWA  BARU  POLITEKNIK  ASTRA.  Jurnal Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (JTIIK).  Vol.  10, No. 2, April 2022, pp. 291-300
[9] G.  Guntoro,  Loneli  Costaner,  and  L.  Lisnawita,  2020, “Aplikasi Chatbot untuk Layanan Informasi dan Akademik Kampus  Berbasis  Artificial  Intelligence  Markup  Language (AIML)”, Digitalzone, vol. 11, no. 2, pp. 291-300
[10] I.  Afrianto,  M.  Irfan, and  S.  Atin,2019, “Aplikasi Chatbot Speak English Media Pembelajaran Bahasa Inggris Berbasis Android”, Komputika, vol. 8, no. 2, pp. 99-109
[11] Shiddiq  Sugiono,  2021.  Pemanfaatan  Chatbot  pada  masa Pandemi  Covid-19:  Kajian  Fenomena  Society  5.0.  Jurnal
Pikom Vol. 22 No.2 pp.133-148
[12] Tjut  Awaliyah Zuraiyah, dkk. 2019. Implementasi  Chatbot Pada Pendaftaran Mahasiswa Baru Menggunakan Recurrent Neural Network. Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa Vol
24, No 2 pp.91-101
[13] I  Ketut  Resika  Arthana.  2021.  Undiksha  Virtual  Assistant (Shavira) : Integration Frequency Asked Question with Rasa
Framework. JST (Jurnal Sains Dan Teknologi) Vol.10 No 2 pp.264-273
[14] Arif Rachman, dkk. 2023. Implementasi Chatbot FAQ pada Aplikasi  Monev  Kinerja  Direktorat  Jenderal  Anggaran Menggunakan  Framework  Rasa  Open  Source.  Jurnal KLIK(Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer) Vol 4, No 1, Agustus 2023, pp.62-72
[15] Dirko  G.  S.  Ruindungan.,  2021.  Pengembangan  Chatbot untuk Layanan Informasi Interaktif Akademik menggunakan Framework  Rasa  Open  Source.  Jurnal  Teknik  Elektro  dan Komputer vol.10 no.1 pp. 61-68.
[16] Zein Hanni Pradana dkk, 2022, Chatbot-based Information Service using RASA  Open-SourceFrameworkin  Prambanan Temple Tourism Object , JURNAL RESTI(Rekayasa  Sistem dan  Teknolog i  Informasi) Vol. 6 No. 4 pp. 656-662
[17] T.  Bocklisch,  J.  Faulkner,  N.  Pawlowski,  and  A.  Nichol, “Rasa: Open Source Language Understanding and Dialogue Management,” Dec. 2017, Accessed: Jul 17, 2023. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1712.05181.
[18] A.  Jiao,  2020,  “An  Intelligent  Chatbot  System  Based  on Entity Extraction Using RASA NLU and Neural Network,” J. Phys, p. 12014
[19] Meiliverani  Erline,  Yefta  Christian,  2022, Web-Based Chatbot  with    Natural    Language    Processing  and  Knuth- Morris-Pratt.  J urnal  Sains  dan  Teknologi,  Volume  11 Number 1 pp. 132-141.
[20] Muhammad., 2023. Rancang Bangun Sistem Informasi Nilai Akademik Pada SMP Negeri 6 Pelepat Ilir. JTeksis vol. 5 no. 2 pp.126-131 .