Volume 7 Nomor 4, Tahun 2024 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## IMPLEMENTASI CHATBOT REKOMENDASI KULINER KOTA SEMARANG DENGAN FRAMEWORK RASA

## IMPLEMENTATION OF SEMARANG CITY CULINARY RECOMMENDATIONS CHATBOT WITH RASA FRAMEWORK
Regina Elsa Widiyanti 1 , Heribertus Yulianton 2
Universitas Stikubank (UNISBANK) Semarang, Indonesia reginaelsa94@gmail.com , heri@edu.unisbank.ac.id

## ABSTRACT
This research aims to implement a culinary recommendation chatbot for the city of Semarang using the Rasa framework. This chatbot is designed to provide recommendations for places to eat based on user preferences, allowing them to enjoy a better culinary experience in the city of  Semarang.  This  chatbot  implementation  method  begins  with  selecting  and  adapting  the Rasa  framework,  an  open  source  framework  specifically  designed  for  chatbot  development using machine learning. This framework provides high flexibility and control in developing a chatbot  system  that  suits  your  needs.  This  chatbot  system  is  then  implemented  online, accessible  via  the  web  and  mobile  platforms.  Users  can  interact  with  the  chatbot  to  get culinary recommendations, additional information about places to eat, and even make orders if  necessary.  It  is  hoped  that  the  results  of  this  chatbot  implementation  can  improve  the culinary  experience  of  users  in  the  city  of  Semarang,  provide  recommendations  that  suit individual preferences, and contribute to the development of chatbot technology and artificial intelligence in the culinary field.
Keywords : chatbot, framework rasa, artificial intelligence

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan  chatbot  rekomendasi  kuliner  kota Semarang  menggunakan  framework  Rasa.  Chatbot  ini  dirancang  untuk  memberikan rekomendasi  tempat  makan  berdasarkan  preferensi  pengguna,  memungkinkan  mereka menikmati  pengalaman  kuliner  yang  lebih  baik  di  kota  Semarang.  Metode  implementasi chatbot ini dimulai dengan pemilihan dan penyesuaian framework Rasa, sebuah framework open  source  yang  dirancang  khusus  untuk  pengembangan  chatbot  dengan  menggunakan machine  learning.  Framework  ini  memberikan  fleksibilitas  dan  kontrol  yang  tinggi  dalam mengembangkan sistem chatbot yang sesuai dengan kebutuhan. Sistem chatbot ini kemudian diimplementasikan secara online, dapat diakses melalui web dan platform mobile. Pengguna dapat  berinteraksi  dengan  chatbot  untuk  mendapatkan  rekomendasi  kuliner,  informasi tambahan  tentang  tempat  makan,  dan  bahkan  melakukan  pemesanan  jika  diperlukan.  Hasil implementasi  chatbot  ini  diharapkan  dapat  meningkatkan  pengalaman  kuliner  pengguna  di kota  Semarang,  memberikan  rekomendasi  yang  sesuai  dengan  preferensi  individu,  serta berkontribusi  pada  perkembangan  teknologi  chatbot  dan  kecerdasan  buatan  di  bidang kuliner.
Kata Kunci: Chatbot, Framework Rasa, Artificial Intelligence
Kota  Semarang  adalah  salah  satu kota  yang  kaya  akan  budaya  kuliner Indonesia. Meningkatnya minat wisatawan untuk mengeksplorasi kuliner lokal merupakan  peluang  yang  baik  untuk menghadirkan  sebuah  solusi  digital  yang dapat  memberikan  rekomendasi  kuliner yang  tepat  dan  menarik  bagi  wisatawan, Indonesia,  dengan  keberagaman  suku  dan budaya,  menawarkan  kekayaan  kuliner yang  beragam,  dipengaruhi  oleh  kondisi sosial  dan  budaya  yang  unik.  Saat  ini, pemerintah tengah mendorong pertumbuhan sektor usaha kreatif, termasuk  dalam  bidang  kuliner.  Kota Semarang,  sebagai  salah  satu  kota  di provinsi  Jawa  Tengah,  mencerminkan keanekaragaman corak dan budaya, terutama  dalam  ragam  kuliner.  Fenomena ini  tercermin  dari  peningkatan  jumlah tempat usaha kuliner yang terus bermunculan di kota ini. (Fuadi, 2017).
Chatbot  sebagai  sistem  cerdas, memfasilitasi  interaksi  langsung  antara pengguna  dan  mesin  melalui  media tulisan.  Penerapan  Natural  Language Processing (NLP) menjadi landasan utama dalam  operasional  chatbot  ini.  Salah  satu tujuan  utama  penggunaan  chatbot  adalah memberikan  informasi  timbal  balik  sosial budaya,  dan  salah  satu  contoh  konkretnya adalah  menyediakan  informasi  kuliner  di suatu lokasi tertentu.
Dalam  domain  penelitian  dan implementasi
Natural Language Processing  (NLP),  fokus  utama  adalah menyelidiki cara komputer dapat diterapkan untuk memahami dan mengolah teks dalam bahasa alami. Tujuan peneliti NLP adalah mengumpulkan pengetahuan mengenai bagaimana manusia  memahami  dan  menggunakan
bahasa,  dengan  maksud  mengembangkan perangkat  dan  teknik  pemasangan  yang memungkinkan sistem komputer memahami  serta  memanipulasi  bahasa alami  untuk  melaksanakan  tugas-tugas yang diinginkan. (Indana et, al 2018)
Kecerdasan buatan telah menghasilkan  cabang  baru  dalam  ilmu komputer  dan  teknik  yang  disebut  NLP (Natural  Language  Processing).  NLP bertujuan membangun aplikasi agar manusia  dapat  berkomunikasi  dengan mesin menggunakan bahasa alami. Sebagai  bagian  integral  dari  kecerdasan buatan, NLP menggunakan skenario seperti  penerjemah  dan  pengenalan  suara. Untuk memahami bahasa manusia, komputer  harus  memecah  teks  menjadi paragraf,  frasa,  dan  kata-kata.  Selain  itu, komputer harus dapat mendeteksi hubungan  antar  kata  dan  memahami kalimat  dalam  konteks  yang  berbeda. Aspek-aspek  mendasar  NLP  mencakup fonetik,  morfologi,  sintaksis,  semantik, dan pragmatika (Itonsaputri dkk, 2023).
Terdapat dua pengelompokan chatbot  berdasarkan  kemampuan  untuk merespon  sebuah  pertanyaan  yaitu: open domain dan close  domain . Open  Domain chatbot  dapat  merespon  pertanyaan  umum tidak  terbatas  dengan  topik  tertentu, sedangkan Close  Domain chatbot  hanya dapat  merespon  pertanyaan  yang  sudah didefinisikan.  Respon  dari  pertanyaan hanya  berdasarkan  pengetahuan  tertentu yang  topiknya  sudah  dibatasi  (Nimavat and Tushar, 2017).
RASA  beroperasi  melalui  dua prosedur  utama,  yaitu  RASA  NLU  dan RASA  Core.  Sebagai  library  open  source dalam bahasa pemrograman Python, RASA dirancang untuk membangun
perangkat  lunak  percakapan.  Filosofi RASA  adalah  menciptakan  manajemen dialog  berbasis  pembelajaran  mesin  yang mudah  diimplementasikan  dan  dapat diinisiasi  dengan  efisien  menggunakan sumber  yang  ada,  bahkan  dengan  data pelatihan awal yang minimal. RASA Open Source adalah framework untuk membangun  chatbot  (Josphineleela  et  al., 2023).
Framework  Rasa  adalah  platform untuk  membuat  bot  asisten.  Alur  yang digunakan  sama  seperti  Rule  Based Chatbot sederhana, hanya saja
menggunakan metode yang paling mutakhir  sehingga  model  yang  dihasilkan lebih  efisien  dalam  memprediksi  intent atau dialog dari percakapan. Pada penelitian  ini  akan  meimplementasikan Rasa  Chatbot  yang  merupakan  program chatbot  open  source  machine  learning framework (kerangka pembelajaran mesin) untuk  percakapan  cerdas  berbasis  teks. Rasa  chatbot  pada  dasarnya  sama  dengan teknologi  chatbot  lainnya,  yaitu  dapat memahami kalimat pengguna, mengadakan percakapan dengan pengguna dan terhubung
dengan platform komunikasi dan API (Nur Rohim, 2022).
Dengan Rasa, pengembangan dapat membuat skenario percakapan yang kompleks  dengan  menggunakan  mesin pembelajaran yang mendalam (deep learning).  Rasa  mendukung  penggunaan bahasa markup Markdown untuk menentukan  niat  (intent)  dan  entitas (entities)  dalam  percakapan.  (Laksmi Anindyati, 2023)

## METODE Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini,  sumber  data utama  berasal  dari  partisipan  penelitian
dan  informasi  dasar  penerapan  strategi pada chatbot. Melalui observasi, wawancara,  kunjungan  langsung,  dan analisis data media sosial, peneliti berhasil mengumpulkan  informasi  komprehensif dan  relevan  dari  berbagai  sumber.  Selain itu, data tanya jawab dari situs pembelajaran  chatbot  juga  digunakan untuk  memastikan  kemampuan  efektif chatbot dalam berkomunikasi saat pengguna menanyakan informasi wisata di Kota Semarang.

## Alur Penelitian
Alur  penelitian  yang  dilakukan oleh  penulis  akan  dijelaskan  pada  gambar berikut:
Gambar 1 . Diagram alur penelitian
A. Identifikasi Masalah Penelitian ini bertujuan
mengungkap strategi peneliti dalam mewawancarai  perwakilan  berbagai  kelas sosial di Kota Semarang untuk mendapatkan  informasi  berharga  tentang keanekaragaman  kuliner  khas  daerah tersebut.  Fokus  utama  penelitian  adalah menunjukkan pentingnya integrasi teknologi  informasi  dalam  menyajikan informasi  menarik  guna  meningkatkan daya tarik sektor pariwisata dan mempromosikan  kekayaan  kuliner  Kota Semarang,  yang  juga  berkontribusi  pada pertumbuhan  ekonomi  dan  penciptaan lapangan kerja lokal.
B. Rumus Masalah
Dalam mengatasi keterbatasan distribusi informasi kuliner Kota
Semarang, solusi inovatif berupa pengembangan  chatbot  diusulkan.  Tujuan solusi ini adalah memberikan respon cepat tanpa batasan waktu dan lokasi, memfasilitasi  distribusi  informasi  kuliner secara efektif, serta memungkinkan interaksi  fleksibel  kapan  saja  dan  di  mana saja,  Identifikasi  masalah  membawa  pada kesimpulan  bahwa  penelitian  ini  akan merujuk  pada  studi  literatur  terkait  yang relevan untuk mendukung pemahaman dan implementasi solusi yang diusulkan.
C. Pengumpulan data Pada  tahap  ini,  penulis  secara cermat mengumpulkan data yang diperlukan  untuk  merancang  chatbot  yang mudah  diakses  oleh  berbagai  kelompok dan memfasilitasi jawaban atas pertanyaan seputar kuliner Kota Semarang.
D. Perancangan Sistem Dalam perancangan mengembangkan chatbot, penulis
menggunakan  software  python  3.8  yang merupakan  versi  python  terbaru  dan dengan menggunakan Visual Studio Code:
Gambar 2 Proses Bahasa Alami Chatbot
Hasil  dan  pembahasan  dalam  poin ini yaitu implementasi dan evaluasi apakah chatbot dapat bekerja memberikan jawaban  yang  tepat  dari  pertanyaan pengguna.
E. Metode Pengumpulan
Data  Proses  pengumpulan  data dalam  penelitian  ini  berpedoman  pada variabel-variabel  yang  dihipotesiskan  dan memerlukan analisis rinci untuk mengubah data  yang  dikumpulkan  pada  awalnya menjadi  informasi  yang  bermakna.  Data yang  dikumpulkan  tidak  hanya  mencakup angka  tetapi  juga  elemen  seperti  gambar, audio,  video,  dan  teks.  Semua  data  ini dapat dianggap sebagai alat untuk mengamati  dan  memahami  lingkungan. Data yang terkumpul akan diimplementasikan  ke  dalam  program untuk memperoleh hasil lebih lanjut.
Gambar 3 Komponen Data Set Rasa
F.  Desain Proses Berdasarkan  dari  desain  sistem  chatbot berikut adalah gambar alur desain proses:

## Gambar 4 Desain Proses Chatbot
Gambar  di  atas,  Alur  pemrosesan interaksi  di  chatbot  terlihat  jelas  dalam memberikan  jawaban  kepada  pengguna yang mengajukan pertanyaan terkait kuliner  Kota  Semarang.  Sistem  chatbot diimplementasikan  dengan  kode  sumber yang  mencakup  logika  pemrograman untuk menjawab dan menanggapi pertanyaan pengguna, memungkinkan chatbot  melakukan  prediksi  berdasarkan pertanyaan  dan  menyesuaikan  data  untuk
memberikan  jawaban  sesuai  kebutuhan pengguna.

## Metode Pengembangan Sistem
1. Instrumen Penelitian
Perangkat  penelitian  diperlukan  untuk berhasil  melaksanakan  penelitian  ini. Perangkat  merupakan  suatu  alat  yang terdiri  atas  perangkat  (software)  dan perangkat  keras  (hardware).  Peralatan penelitian yang digunakan dalam
penelitian ini adalah sebagai berikut: 1.  Perangkat Lunak (software) Perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian antara lain:
a.  Sistem  operasi  Windows  versi  64- bit versi 10.0.2.
b.  Framework Rasa.Ai sebagai conversational platform yang digunakan.
c.  Bahasa
pemrograman
menggunakan bahasa python.
d.  Anaconda  3  sebagai  platform
pengembangan bahasa pemrograman python. e.  Visual Studio Code yang digunakan sebagai text editor. 2.  Perangkat Keras (Hardware) Perangkat keras yang digunakan dalam penelitian ini antara lain: a. Acer  aspire  A314-33  Intel Celeron N4120
b. ROM 256 GB
c. HARD DISK SSD RAM 4 GB
2.   Desain Sistem Chatbot sistem  chatbot  yang  fokus  pada informasi  kuliner  di  Kota  Semarang. Chatbot  ini  dapat  menanyakan  tentang harga,  jam  buka,  dan  merekomendasikan menu  favorit  di  tempat  kuliner.  Selain  itu, chatbot  memberikan  informasi  mengenai harga dan fasilitas, membantu pengunjung mempersiapkan kebutuhan mereka.
Pengembangan  chatbot  dilakukan  langkah demi  langkah,  dimulai  dengan  pengguna mengetikkan pertanyaan. Rasa.ai, kerangka  pembelajaran  mesin  sumber terbuka,  digunakan  dalam  pengolahan
pertanyaan  pengguna  tentang  kuliner  di
Kota Semarang. Rasa.ai memiliki kemampuan  AI  percakapan  Level  3, memahami  konteks,  mengelola  perubahan pikiran pengguna, dan menjawab pertanyaan tak terduga. Komponen- komponen
Rasa.ai mendukung implementasi  chatbot  yang  cerdas  dalam memberikan  informasi  tentang  tempat  kuliner di Kota Semarang.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam eksplorasi teknologi chatbot untuk  memberikan  informasi  kuliner  di Kota  Semarang,  peneliti  merangkum pengalaman  menarik  dalam  penggunaan Visual Studio Code dan platform Anaconda. Artikel ini menguraikan langkah-langkah  yang  dilakukan  peneliti untuk  melakukan  proses  training  dan testing  chatbot,  Berikut  Langkah-langkah untuk proses training dan testing menggunakan anaconda:
1. Install Anaconda Inputkan program berikut untuk instal conda pada prompt:
a. conda create -n rasa-env python=3.8
b. conda activate rasa-env
alankan  perintah  a  kemudian  masukan perintah  b  untuk  instal  seluruh  packages yang ada dalam conda.
2. Install  Rasa  Inputkan  program berikut  untuk  instal  Rasa  pada  prompt lanjutan dari langkah sebelumnya:
a. pip install rasa
b. rasa init –no—prompt
jalankan  perintah  a  untuk  mengunduh Rasa  beserta  pustaka  pustaka  y  ang diperlukan. Kemudian jalankan perintah b  untuk  membuat  proyek  baru  yang
akan  membentuk  struktur  direktori proyek Rasa.

## 4.1 Definisi Dataset Chatbot
Dalam penelitian ini, kami menggunakan  kerangka  Rasa.AI  sebagai dasar  pengembangan  chatbot.  Rasa.AI, sebuah  kerangka  pembelajaran  mesin sumber  terbuka,  dipilih  untuk  mendukung percakapan cerdas berbasis teks atau suara. Kumpulan  data  yang  kami  pilih  sebagai elemen kunci platform chatbot Rasa terdiri dari contoh file percakapan yang mencerminkan  interaksi  terkait  tujuan pembuatan  chatbot.  Tujuan  penelitian kami adalah mengeksplorasi potensi
platform Rasa
dan meningkatkan kemampuannya
dalam menciptakan pengalaman  percakapan  yang  dinamis  dan bermakna. File-file tersebut mencakup :
1. Data/nlu.md Dalam mengeksplorasi file nlu.md, terdapat  beragam  contoh  teks  yang mencerminkan berbagai pertanyaan atau  pernyataan  dari  pengguna  yang relevan  dengan  fungsionalitas  chatbot. Setiap  teks  secara  konsisten  disertai dengan  intent  label,  yang  berfungsi sebagai  panduan  untuk  memahami tujuan  pengguna  dalam  menyampaikan isi  teks.  Proses  ini  memungkinkan pemahaman mendalam terhadap keinginan  dan  keperluan  pengguna dalam interaksi dengan chatbot.
Gambar 6 Data Nlu 2. Domain.yml Dalam proses pengembangan chatbot,  file  domain.yml  memegang peranan  penting  sebagai  wadah  definisi domain  chatbot,  yang  mencakup  intent, daftar  aksi,  serta  respons  yang  akan disampaikan oleh chatbot .
Gambar 6 Data Domain
3. Data/ Stories.Md
Dalam  file  "Data  stories.md," terdapat kumpulan contoh yang menggambarkan  langkah-langkah  serta alur  dialog  percakapan  chatbot.  Setiap urutan  langkah  tersusun  secara  rapi dalam bentuk cerita (story), menyajikan informasi  mengenai  intent  dan  aksi (action) yang terkandung di dalamnya.

## Gambar 7 Data Stories
4. Rules
Dalam  file  "rules.yml"  terdapat
kumpulan contoh yang menggambarkan langkah-langkah serta alur dialog percakapan  chatbot.  Setiap  urutan langkah  tersusun  secara  rapi  dalam bentuk  rules,  menyajikan  informasi mengenai  intent  dan  aksi  (action)  yang terkandung di dalamnya.

## Gambar 8 Data Rules

## 5. Conffusion Matrix
Confusion  matrix  adalah  tabel  yang
menggambarkan  performa  classifier dengan  membandingkan  prediksi  kelas terhadap
ground truth. Dalam
klasifikasi  biner,  seperti  kasus  0  dan  1, confusion  matrix  digunakan  untuk menghitung  metrik  evaluasi  seperti akurasi, presisi, recall, dan nilai  F1.  Ini adalah  alat  analitik  penting  untuk mengevaluasi kinerja model prediktif.
Gambar 9 Conffusion Matrix

## 4.2 Hasil Desain UI/UX
Pada Hasil Ujicoba Sistem Informasi  Kuliner  di  Kota  Semarang melalui  chatbot  dengan  Framework  Rasa yang  sudah  berjalan  seperti  langkah sebelumnya  maka  akan  menghasilkan berupa tampilan berikut.

## SIMPULAN
Berdasarkan  analisis  kajian  Sistem Informasi  Kuliner  Kota  Semarang  melalui Chatbot  dengan  framework  Rasa,  dapat disimpulkan bahwa desain model menggunakan algoritma pembelajaran mendalam dan perpustakaan Rasa.ai berhasil  dibangun  dan  berfungsi  sesuai harapan penulis. Operasi pengujian sukses, dengan  penulis  mencoba  memasukkan pertanyaan  pada  kolom  yang  tersedia  saat menjalankan  model.  Model  ini  dirancang untuk memberikan jawaban terkait kuliner di  Kota  Semarang.  Hasil  penelitian  ini diharapkan  dapat  membantu  mengurangi kesalahan dalam memilih menu rekomendasi kuliner di kota tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA

## Jurnal Ilmiah
Anindyati,
Laksmi. "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
(2023): 291-300.
FUADI,  M.  H.,  &  Bahtiar,  N.  (2017). SISTEM  INFORMASI  GEOGRAFIS KULINER KOTA SEMARANG
MENGGUNAKAN  GOOGLE  MAPS API  BERBASIS  WEB  (Doctoral dissertation, Universitas Diponegoro).
Itonsaputri  Mutiara  Zaafira,  Randy Erfa, Ratna Astuti. (2023). Implementasi  Rasa  Chatbot  Layanan Akademik.
Indana,  Fahma,  Arina.,  Cholissodin, Imam,  Setya, Perdana,  Rizal.,  2018. Identifikasi  KesalahanPenulisan  Kata (Typographical Error) pada
Dokumentasi  Berbahasa  Indonesia Menggunakan  Metode  N-gram  dan Levenshtein  Distance,  e-ISSN  :2548- 964X
NIMAVAT,  K.  AND TUSHAR,  P., 2017.
Chatbots :  An  Overview  Types  , Architecture  ,  Tools  and  Future Possibilities. 5(07), pp.1019–1024.
R.  Josphineleela,  S.  Kaliappan,  N.  L  and U.  M.  Bhatt,  "Intelligent  Virtual Laboratory Development and Implementation  using  the  RASA Framework," 2023
Rohim,  N.,  &  Zuliarso,  E.  (2022). Penerapan  Algoritma  Deep  Learning untuk  Pengembangan  Chatbot  yang Digunakaan  untuk  Konsultasi  dan Pengenalan Tentang Virus Covid-19