## Analisis Pengaruh Chat-bot dengan Fitur Pengenalan Suara pada Situs Web Perjalanan di Kota Batam
Yefta Christian 1 , Tony Wibowo 2 , Agus Yanto 3 1,2,3 Sistem Informasi, Ilmu Komputer, Universitas Internasional Batam
1 yefta@uib.ac.id, 2 tony.wibowo@uib.edu, 3 agusyanto2113@gmail.com *

## Abstract
Today's advanced technology does not allow everyone not to travel all over the world, whether far or near. Nowadays, travel is very helpful for everyone who wants to travel long distances because everything is practical online. Nowadays, artificial intelligence  is  starting  to  be  known  by  many  people,  basically  AI  is  a  knowledge  where  computers  can  imitate  human intelligence and one of the products is a chat-bot. In the industry, of course you need service support that is ready 24/7, of course this is a problem if something urgent happens in handling online services, so chat-bots are one of the most effective solutions, but one of the main problems is if chat-bots are still relying on real users to handle 24/7 service problems will not be very effective and also not all chat-bots have a voice recognition feature that can optimize the delivery of information more quickly. So the researcher aims to test the effect of a chat-bot with a voice recognition feature on a travel website in Batam City using the agile method as a development method and using a hidden Markov model algorithm and also a recurrent neural network. Then use a quantitative approach to collect data through distributing questionnaires to obtain user responses to the chat-bot being developed. The results of the data obtained positive responses in testing stated that travel website users were advised to use chat bots as a source of information. From this it can be concluded that websites that implement chat-bots with a  voice  recognition  system  are  more  popular  with  users  because  of  the  ease  with  which  they  can  gain  access  to  certain information to help users make the right decisions.
Keywords: Travel, Speech Recognition, Chat-Bot, Hidden Markov Model, Recurrent Neural Network

## Abstrak
Teknologi pada masa sekarang yang sudah maju tidak memungkinkan semua orang untuk tidak bepergian ke seluruh dunia baik  itu  jauh  maupun  dekat.  Travel  di  masa  sekarang  sudah  sangat  membantu  semua  orang  yang  berkeinginan  melakukan perjalanan jauh karena semua serba praktis melalui online. Artificial intelligence pada masa sekarang sudah mulai di kenal oleh orang banyak, pada dasarnya AI  merupakan suatu pengetahuan yang dimana komputer dapat meniru kecerdasan manusia dan salah satu produk diantara nya adalah chat-bot. Dalam industri tentu membutuhkan support pelayanan yang siap bersedia dalam 24/7 tentu ini menjadi masalah jika terjadi sesuatu yang mendesak dalam menhadapi pelayanan online sehingga chat-bot adalah salah satu solusi yang palih ampuh, akan tetapi salah satu masalah utama apabila chat-bot juga masih mengandalkan user asli untuk  menghadapi  masalah  pelayanan  24/7  juga  akan  tidak  terlalu  efektif  dan  juga  tidak  semua  chat-bot  memiliki  fitur pengenalan suara yang dapat mengoptimalkan penyampaian informasi lebih cepat. sehingga peneliti bertujuan untuk menguji pengaruh chat-bot dengan fitur pengenalan suara pada website perjalanan di kota batam dengan menggunakan metode agile sebagai  metode  pengembangan  dan  menggunakan  algoritma  hidden  markov  model  dan  juga  recurrent  neural  network. Kemudian  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  untuk  mengumpulkan  data  dengan  menyebarkan  kuesioner  untuk mendapatkan respon pengguna chat-bot yang dikembangkan. Hasil dari data yang didapatkan respon positif dalam pengujian menyatakan bahwa pengguna website travel di sarankan untuk menggunakan chat-bot sebagai sumber informasi. Dari sini bisa disimpulkan bahwa website yang menerapkan chat-bot dengan sistem speech recognition lebih diminati pengguna dikarenakan mudah untuk mendapatkan akses informasi tertentu untuk membantu pengguna mengambil keputusan yang tepat.
Kata kunci: Perjalanan, Pengenalan Suara, Chat-Bot, Hidden Markov Model, Recurrent Neural Network
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Teknologi pada masa sekarang yang sudah maju tidak memungkinkan semua orang untuk tidak bepergian ke seluruh  dunia  baik  itu  jauh  maupun  dekat.  Travel  di masa  sekarang  sudah  sangat  membantu  semua  orang yang  berkeinginan  melakukan  perjalanan  jauh  karena semua serba praktis melalui online, pemanfaatan digital marketing  di  Era  industri  ekonomi  digital,  sangat berperan dalam meningkatkan promosi pariwisata [1]. Tidak  pada  masa  dahulu  yang  dimana  semua  orang ingin  bepergian  harus  mengunjungi  tempat  tertentu untuk  membeli  tiket  segala  macam.  Tahun  2020 merupakan tahun yang berat bagi dunia ketika tiba-tiba muncul wabah Covid-19, yang awalnya muncul secara
lokal di Wuhan – China, lalu merebak dan memporak- porandakan  sendi-sendi  perekonomian  dunia  [2]. Tahun  2022  tampak  sudah  menjadi  tahun  pemulihan bagi  industri  travel  karena  sudah banyak  negara yang melonggarkan pembatasan Covid-19. Dengan dilonggarkannya  pembatasan  Covid-19  menyebabkan beberapa  trend  baru  yang  ada  ditravel  salah  satunya adalah  mengaburkan  pekerjaan  dengan  bermain  ini juga  memberikan  efek  tertentu  pada  indusri  travel. Untuk  meningkatkan  daya  tarik  pariwisata  di  suatu daerah  dan  dalam  mengoptimalkan  pengelolaan destinasi  wisata,  sehingga  fokus  untuk  wisatawan domestik,  yaitu  dengan  meningkatkan  program staycation,  menyediakan  ruang  kerja  yang  nyaman dengan  sinyal  internet  yang  kuat,  menyediakan  ruang
makan  outdoor  dan  semi  outdoor,  membuat  situs pemesanan  menjadi  lebih  mudah  diakses  oleh wisatawan  dan  menerapkan  protokol  kesehatan  salah satunya kamar disterilkan sebelum dihuni [3,4].
Di  industri  perhotelan  dan  pariwisata,  chat-bot digunakan  untuk  perencanaan  perjalanan,  pemesanan pelanggan,  dukungan  pelanggan  dan  memberikan rekomendasi  dan  saran  kepada  pelanggan  mengenai masalah  perjalanan.  Chat-bot  membantu  perusahaan pariwisata  untuk  dukungan  pelanggan  24/7,  lebih banyak peluang pendapatan, peningkatan keterlibatan, penangkapan  prospek  otomatis,  pengurangan  biaya overhead,  keunggulan  kompetitif,  dan  penghematan waktu  [4].  Akan  tetapi  salah  satu  masalah  utama apabila  chat-bot  juga  masih  mengandalkan  user  asli untuk  menghadapi  masalah  pelayanan 24/7  juga  akan tidak  terlalu  efektif  dan  juga  tidak  semua  chat-bot memiliki fitur pengenalan suara yang dapat mengoptimalkan penyampaian informasi lebih cepat.
Pada  penelitian  R.  Pillai  and  B.  Sivathanu  (2020) menyatakan  bahwa  teknologi  adalah  pengubah permainan  untuk  industri  perjalanan  dan  pariwisata. Yang  inovatif  teknologi  seperti  chat-bot,  kecerdasan buatan  (AI),  dan  robotika  sedang  mengubah  cara industri pariwisata saat ini beroperasi [4]. Penelitian ini berfokus kepada Adopsi AI chat-bot untuk perhotelan dan pariwisata yang digunakan oleh peengguna. Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  mencari  minat  pengguna terhadap  chat-bot  dengan  menggunakan  metode kualitatif  dan  kuantitatif  untuk  mengumpulkan  data. Hasil  dari  penelitian  ini  mendapatkan  hasil  positif, variabel yang di nilai saling menvalidasi informasi satu sama lainnya berdasarkan pengalaman pengguna chat- bot.
Menurut  N.  Sripriya,  dkk  (2020)  speech  recognition adalah  proses  mengubah  ucapan  sinyal  menjadi rangkaian  kata.  Ucapan  harus  diubah  dari  suara  fisik menjadi sinyal listrik dengan mikrofon, dan kemudian ke  data  digital  dengan  konverter  analog  ke  digital. Setelah didigitalkan, beberapa model dapat digunakan untuk  menyalin  audio  ke  teks  [5].  Penelitian  ini berfokus  kepada  pengembangan  chat-bot  berbasis ucapan  untuk  memandu  wisata,  tujuan  penelitian  ini adalah mengembangkan bot perjalanan berbasis ucapan yang mampu bertindak sebagai pemandu wisata virtual. Hasil  dari  penelitian  mengungkapkan  bot  berinteraksi dengan  baik  dengan  pengguna  dan  membantu menemukan detail lebih lanjut tentang tempat tertentu sesuai permintaan pengguna.
Penelitain S. Melián-González, dkk (2021) menyatakan seperti  halnya  bisnis  lain,  perusahaan  wisata memanfaatkan  teknologi  modern.  Chat-bot  adalah teknologi terbaru yang dimiliki hotel, agen perjalanan, dan perusahaan penerbangan mengadopsi [6]. Penelitian  ini  berfokus  kepada  predeksi  minat penggunaan  chatbot  untuk  perjalanan  dan  wisata, tujuan  dari  penelitian  ini  mencari  faktor-faktor penggunaan  chat-bot  perbedaan  pendapat  dari
pengguna  dengan  menggunakan  metode  kuantitatif. Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  Alasan  utama  orang menggunakan  chatbots  adalah  karena  chatbots diharapkan dapat bekerja dengan benar dan membantu pengguna mengatur perjalanan mereka.
Penelitian  oleh  B.  Mor,  dkk  (2021)  juga  menyatakan HMM telah menjadi model populer belakangan ini dua dekade  karena  sifatnya  yang  fleksibel.  Matematika struktur  HMM  membuat  dasar  teoritis  untuk  banyak aplikasi dunia nyata seperti pengenalan suara, ekspresi wajah  pengenalan,  prediksi  gen,  pengenalan  isyarat, musikal  komposisi  dan  Bio-informatika  [7].  Fokus penelitian  ini  adalah  review  berbagai  macam perbedaaan  dari  jenis  HMM,  tujuan  dari  penelitian merupakan pembahasan berbagai  bacam HMM. Hasil dari  penelitian  ini  menyatakan  bahwa  masih  banyak penggunaan HMM belum di eksplorasi.
Menurut  V.  Tsap,  dkk  (2021)  menyatakan  Recurrent Neural Network (RNN) merupakan kelas jaringan saraf tiruan,  yang  memiliki  koneksi  antar  node.  Dalam  hal ini,  koneksi  mengacu  pada  koneksi  dari  node  yang lebih  jauh  ke  node  yang  kurang  jauh.  Kehadiran koneksi  memungkinkan  RNN  untuk  menghafal  dan mereproduksi  seluruh  rangkaian  reaksi  menjadi  satu rangsangan [8]. RNN digunakan untuk masalah ordinal atau temporal, seperti terjemahan bahasa, pemrosesan bahasa  alami,  pengenalan  ucapan,  dan  teks  gambar. Fokus  penelitian  ini  adalah  merapkan  sistem penerjemah  audio  ke  teks,  tujuan  dari  penelitian  ini adalah  mengeksplorasi  RNN  dan  hasil  dari  penelitian ini  menurut  penelitian,  pengembangan  RNN  akan mengarah pada munculnya asisten pintar yang mampu mengenali suara pemilik dan memahami tugas dengan benar
Penelitian oleh Y. A. Pratama and T. Kristiana (2023) menggunakan  konsep  Agile  dengan  metode  Scrum yang digunakan dalam pengembangan Asisten Virtual membuatnya  cepat  dan  efisien,  yang  memungkinkan aplikasi menyediakan pelayanan prima kepada seluruh penggunanya  [9].  Fokus  penelitian  ini  adalah mengembangkan  chat-bot  cloud-computing  yang bertujuan  untuk  menghemat  waktu  menangani petanyaan  berulang  dari  pengguna  dan  menggunakan metode kualitatif untuk mengumpulkan data. Hasil dari penelitian ini adalah chat-bot berbasis cloud-computing yang  dapat  membantu  pelayanan  dalam  pertanyaan berulang.
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  R. Pillai  and  B.  Sivathanu  (2020)  yaitu  penelitian  niat penggunaan  chat-bot  untuk  sebuah  perencanaan perjalanan yang memiliki lingkup penelitian yang luas dan  chat-bot  yang  digunakan  berdasarkan  chat-bot yang digunakan oleh responden dengan menggunakan metode  kualitatif  dan  kuantitatif.  Chat-bot  tentu membutuhkan  support  pelayanan  yang  siap  bersedia dalam  24/7,  akan  tetapi  salah  satu  masalah  utama apabila  chat-bot  juga  masih  mengandalkan  user  asli untuk  menghadapi  masalah  pelayanan 24/7  juga  akan
tidak  terlalu  efektif  dan  juga  tidak  semua  chat-bot memiliki fitur pengenalan suara yang dapat mengoptimalkan  penyampaian  informasi  lebih  cepat. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengembangkan sebuah chat-bot yang berbasis sistem pengenalan suara untuk  menganalisis  pengaruh  chat-bot.  Dengan menggunakan  metode  kuantitatif  untuk  mendapatkan data  yaitu  melalui  kuesioner.  Hasil  dari  penelitian  ini adalah  analisis  pengaruh  chat-bot  dengan  fitur pengenalan  suara  pada  situs  web  perjalanan  di  kota batam.
Berdasarkan  tinjauan  pustaka  diatas,  penelitian  ini melakukan analisis pengaruh chat-bot [4] dengan fitur speech  recognition  [5]  untuk  mengetahui  minat pengguna  chat-bot  [6]  dengan  mengembangkan  chat- bot menggunakan algoritma Hidden Markov Model [7] dan  Recurrent  Neural  Network  [8]  dan  menggunakan metode  Agile  sebagai  kerangka  kerja  [9].  Perbedaan penelitian sebelumnya mengenai niat pengunaan chat- bot berdasarkan chat-bot yang dimiliki oleh responden, tetapi  pada  penelitian  kali  ini  peneliti  akan mengembangkan  chat-bot  di  situs  web  travel  yang dapat  menjawab  semua  pertanyaan  dengan  informasi chat-bot  yang  berisi  informasi  pariwisata  di  Kota Batam dengan fitur speech recognition, sehingga setiap individu  pengguna  bisa  mudah  memhami  informasi dengan  juga  perencanaan  perjalanan.  Dan  peneliti menganalisis minat para pengguna untuk menggunakan chat-bot berbasis speech recognition di Kota Batam.

## 2. Metode Penelitian
Alur penelitian dibuat dengan tujuan untuk mengorganisir  bagaimana  berjalannya  tahap-tahap yang akan dilalui. Adapun tahapan-tahapan yang lalui yaitu, Tinjauan Pustaka, Formulasi Masalah, Pengembangan  Aplikasi,  Pengujian,  Pengumpulan Data,  Analisis  Data,  dan  Penulisan.Alur  penelitian dijabarkan  dalam  bentuk  flow  chart  dibawah  sebagai berikut.

## 2.1 Pengembangan Aplikasi
Agile  Software  Development  merupakan  metode mengembangkan software yang didasarkan pada proses yang di  lakukan  secara  berulang-ulang  dimana  model agile sangat cocok untuk pengembangan jangka pendek adapun  model  agile  terdiri  dari  requirements,  design, development,  testing,  deployment,  review  yang digambarkan di bawah.
Gambar 2. Metode Agile

## a. Requirements
Pada tahap ini peneliti perlu mendefinisikan hal-hal di butuhkan  untuk  pengembangkan  Website  Travel berbasis system  speech  recognition .    Visual  Studio Code sebagai IDE (Integrated Development Environment) untuk mengembangkan coding Website, selain  itu  juga  pengembangan  back  juga  memerlukan framework python Django akan menjadi sebuah pilihan kombinasi  web  travel  berbasis  system  speech recognition.

## b. Design
Pengembangan  web  travel  berbasis  system  speech recoginition  memiliki  desain  chat-bot  dengan  Visual Studio  Code  sebagai  IDE  (Integrated  Development Environment). Design dimulai  dengan  mendesain halaman index dan tampilan chat-bot pada framework django

## c. Development
Setelah  selesai  membuat  desain  halaman  index  dan tampilan  chat-bot  adalah  dimulai  dengan  tahapan development  model  algoritma.  Tahap  development peneliti  menggunakan  dua  macam  model  algoritma yaitu  Hidden  Model  Markov  dan  Recurrent  Neural Network  untuk  membantu  peneliti  membangun Artificial Intelligence berbasis system speech recognition.
d. Testing
Tahap  pengujian  sangat  penting  untuk  mengetahui bagaimana  pengguna  melihat  sistem  yang  baru dikembangkan [10]. Pada tahap testing akan dilakukan setelah  front  end  dan  backend  web  travel  selesai
tahapan testing akan diuji terlebih dahulu oleh peneliti untuk  menguji  seberapa  jauh  kemungkinan  artificial intelligence  mampu  mempelajari  dan  memjawab tertanyaan melalui chat-bot. Kemudian untuk frontend akan di uji secara langsung dengan beberapa user untuk memastikan bahwa frontend berjalan dengan baik.
e. Deployment
Untuk  deployment  peneliti  perlu  untuk  membeli layanan hosting untuk memposting project yang telah di  kembangakan.  Kemudian  tahap  ini  peliti  akan melakukan  deploy  secara  online  atau  hosting  agar mudah  untuk  membantu  calon  user  untuk  melakukan test terhadap chat Web Travel
f. Review
Review  akan  di  dapatkan  setelah  user  melakukan testing  pada  chat-bot  website  travel  yang  telah  di deploy oleh peneliti. Kemudian user menjawab semua questioner  yang  disediakan  oleh  peneliti  sekaligus mendapatkan  data  tanggapan  dari  user  yang menggunakan  Web  Travel  berbasis  system  speech recognition.
2.2 Pengujian
Tahapan  pengujian  dilakukan  dengan  metode  Black Box  Testing.  Dengan  metode  ini  penulis  akan melakukan  pengecekan  melalui  fungsional  fitur  dari system  speech  recognition  yang  dikembangkan  oleh penulis.  Setelah  melakukan  pengembangan,  penulis akan  membuat test  case yang  kemudian  akan  diuji menggunakan  website  yang  telah  dikembangkan  oleh penulis.  Jika  terdapat  test  case  yang  belum  berhasil, maka penulis perlu melakukan revisi sehingga Website yang dikembangkan dengan sistem speech recognition bisa  berjalan  dengan  baik  dan  benar  secara keseluruhan.

## 2.3 Teknik Pengumpulan Data
Sumber  data  didapat  kan  dari  penulis  melakukan penyebaran kuesioner, data yang diambil berdasarkan judul  penelitian  mengacu  pada  travel  dengan  sistem artificial  intelligence.  tentu  sample  yang  di  butuhkan penulisa  adalah  calon  user  yang  memiliki  persentase melakukan  perjalanan.  Jumlah  sample  untuk  penulis agar  bisa  mendapatkan  hasil  penelitian  yang  bagus penulis  harus  bisa  mendapatkan  kurang  lebih  200 sample keatas, pada tahapan ini penulis menyimpulkan dua  jenis  variabel  yang  menjadi  penentu  bahwa penelitian  yang  dilakukan  bisa  mendapatkan  manfaat berikut adalah beberapa variabel yang akan di uji.

## Gambar 3. Variabel Penelitian
Pengumpulan data dilakukan denga metode kuantitatif di  mana  penulis  menyebarkan  questioner  melalui google  form  dengan  berisikan  pertanyaan  untuk analisis  website  travel  yang  menerapkan speech recognition dibawa sebagai berikut:

## Tabel 1. Pertanyaan Kuesioner
No Variabel Indikator Sumber 1 Kemudah an yang dirasakan 1. Chat-bots untuk pariwisata membutuhkan sedikit upaya mental merencanakan perjalanan 2.Sangat mudah menggunakan  chat-bots untuk  pariwisata  untuk perjalanan  saya  dalam rencana dan pemesanan
3.Interaksi  saya  dengan chat-bots untuk pariwisata jelas dan dapat  dimengerti  untuk merencanakan tur saya 4.Chat-bots untuk pariwisata mudah digunakan untuk bepergian  perencanaan dan pemesanan [4] 2 Kegunaan yang dirasakan 1.Chat-bots untuk pariwisata berguna untuk  perjalanan  saya perencanaan 2.Chat-bots untuk pariwisata meningkatkan  efisiensi saya dalam perencanaan perjalanan 3.Chat-bots untuk pariwisata [4]
meningkatkan kinerja saya perencanaan perjalanan  (menghemat waktu) 4.Secara keseluruhan saya merasa bahwa chat- bot  untuk  pariwisata sangat  bagus  berguna untuk perencanaan perjalanan 3 Teknologi Chat-bot 1.Saya mungkin menghadapi masalah ketika saya menggunakan  teknologi seperti  chat-bots  untuk pariwisata 2.Saya tidak dapat mengikuti
perkembangan teknologi baru 3.Menggunakan teknologi  seperti  chat- bots  untuk  pariwisata membuat saya cemas
4.Kata  terkait  teknologi sulit dipahami 5.Saya merasa sulit memahami yang berhubungan dengan teknologi hal 6.Saya lepas dari pemanfaatan  teknologi chat-bot sebagai itu tidak  terlalu  familiar bagi saya 7.Saya khawatir menggunakan  teknologi karena saya merasa bahwa  saya  membuat kesalahan saat menggunakan  teknologi yang  saya  tidak  dapat diperbaikinya [4] 4 Kepercaya an yang dirasakan 1.Saya  merasa  bahwa informasi tentang perjalanan disediakan oleh  chat-bots  untuk pariwisata jujur dan otentik 2.Saya merasa chat-bots untuk pariwisata memiliki kejelasan layanan yang disediakan dan jujur pendapat yang dapat diandalkan 3.Saya merasa chat-bots di  bidang  pariwisata untuk perencanaan perjalanan dapat dipercaya [4] 4.Saya  merasa  bahwa chat-bot untuk pariwisata diperlukan kemampuan untuk menyediakan layanan rencana perjalanan 5 Inovasi yang dirasakan 1.Saya  menemukan  alat baru yang mudah digunakan 2.Saya  adalah  orang yang memiliki keterampilan  teknologi,
saya  suka  mengetahui semua hal terkini 3.Saya  selalu  mencari cari  baru  dan  alat  yang baru [6] 6 Antropom orphisme 1.Chat-bots untuk pariwisata memiliki pikirannya sendiri 2.Chat-bots untuk pariwisata dapat mengalami  emosi  Chat- bots  untuk  pariwisata dapat mengalami emosi
3.Saya  merasa  bahwa chat-bot untuk pariwisata adalah –
benda mati: hidup
4.Saya merasa chat-bots untuk  pariwisata  adalah animasi komputer: nyata [4] 7 Intelligenc e yang dirasakan 1.Saya  merasa  chat-bot untuk pariwisata kompeten 2.Saya  merasa  chat-bot untuk pariwisata itu berilmu 3.Saya merasa chat-bots untuk pariwisata bertanggung jawab 4.Saya  merasa  chat-bot untuk pariwisata itu cerdas 5.Saya  merasa  bahwa chat-bot untuk pariwisata masuk akal [4]

## 2.4 Teknik Analisa Data
Teknik  Analisa  data  yang  akan  digunakan  adalah dengan  regresi  berganda  melalui  bantuan  aplikasi SPSS.  Analisis  akan  diawali  dengan  uji  validitas  dan realibilitas  dengan  menggunakan  SPSS  pada  variable penelitian. Selanjutanya dilakukan dengan uji hipotesis yaitu uji F, R-square, uji T dan uji asumsi klasik yaitu uji normalitas, uji autokolerasi, uji heteroskedastitas.

## 3.   Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Requirements
Dalam  requirements  yang  di  butuhkan  antaranya adalah  Visual  Studio  Code  sebagai  IDE  ( Integrated Development  Environment )  untuk  mengembangkan coding  website .  Selain  itu  juga  pengembangan  back juga  memerlukan  Framework  Python  Django  akan menjadi sebuah pilihan kombinasi web travel berbasis system  speech  recognition  selanjutnya  yaitu  mencara file-file  foto  untuk  pendukung  asset  dari  pembuatan wen travel berbasis system speech recognition ini.

## 3.2 Design
Design  di  mulai  dari  melakukan  set-up  awal  dari mendowload  aplikasi  python  terbaru,  kemudian  di lanjutkan membuat folder untuk mengerjakan project. Selanjutnya adalah proses untuk mendesain pengembangan chat-bot dengan kode HTML, CSS dan juga Javascript seperti pada gambar pada di bawah ini.
Gambar 4. Desain Homepage
Gambar 5. Desain Chat-bot
Tampilan  desain  diatas  merupakan  hasil  dari  desain homepage dan  juga chat-bot berbasis  speech recognition,  selanjutnya  pada development kita  perlu untuk mengembangkan back-end.

## 3.3 Development
Dalam proses development pengembang menggunakan Django Framework sebagai kerangka kerja pendukung untuk  mengembangkan chat-bot yang  memiliki  fitur speech recognition, sehingga dalam tahap development pengembang melakukan pengembangan back-end dari koding  pengiriman  data  dari front-end javascript  ke back-end sebagai berikut:
Program Jurnal
const generateResponse = (incomingChatLi) =>{ const
messageElement =
incomingChatLi.querySelector("p");
var csrftoken = getCookie('csrftoken'); $.ajax({headers: {
"X-CSRFToken": csrftoken}, type: 'POST', url: 'chat_view/', data: {'user_message': userMessage}, success: function (data) { var response = data.response; messageElement.textContent= response chatbox.scrollTo(0,chatbox.scrollHeight);}, error: function (xhr, textStatus, error) { console.error('Error:',error); chatbox.scrollTo(0,chatbox.scrollHeight);} });}
Dimana  koding  diatas  merupakan  logic  untuk mengirimkan  data  ke  back-end  untuk  mendapatkan informasi.  Selanjutnya  dari  back-end  juga  melakukan pemanggilan  model  training  melalui  koding  sebagai berikut:

## Program Jurnal
model_folder = os.path.join(os.path.dirname(__file__), '') model_path =
os.path.join(model_folder, 'chatbot_model.h5')
model = load_model(model_path) def generate_bot_response(user_message, model, tokenizer): user_sequence = tokenizer.texts_to_sequences([user_message]) user_sequence = pad_sequences(user_sequence, maxlen=max_sequence_length, padding='post') bot_response_sequence = model.predict(user_sequence) bot_response_sequence = np.argmax(bot_response_sequence, axis=-1) bot_response = tokenizer.sequences_to_texts(bot_response_seq uence)[0]
return bot_response def chat_view(request): if request.method == 'POST': user_message= request.POST.get('user_message') user_sequence= tokenizer.texts_to_sequences ([user_message]) user_sequence= pad_sequences(user_sequence,
maxlen=max_sequence_length, padding='post') get_reponsehmm = chatbot(user_message) bot_response=
generate_bot_response(user_message, model,
tokenizer)
return JsonResponse({'response':bot_response})
def chatbot(user_message): user_input = user_message model= hmm.MultinomialHMM(n_components=2) model = joblib.load('hmm_model.pkl') test_sequence = np.array(list(map(ord, user_input))).reshape(-1, 1) intent= model.predict(test_sequence)[0] chatbot_response= ChatMessage.objects.filter(id=intent).first() .chatbot_response return chatbot_response
Koding  diatas  merupakan  fungsi  logic  untuk memanggil data dari model yang sudah di training yang dimana  hasil  kemudian  di  kembalikan  ke  front-end. SelanjutnyaK  untuk  membuat  model  hidden  markov model dengan koding berikut:

## Program Jurnal
import numpy as np from hmmlearn import hmm from chat.models import ChatMessage import joblib conversations = ChatMessage.objects.all() sequences = [list(map(ord, conv.message)) for conv in conversations]
X = [item for sublist in sequences for item in sublist] model = hmm.MultinomialHMM(n_components=2) model.fit(np.array(X).reshape(-1, 1)) joblib.dump(model, 'hmm_model.pkl')
Koding  diatas  merupakan  logic  untuk  traning  data hidden  markov  model  yang  kemudian  di  simpan  dan nantinya  akan  di  panggil  melalui back-end  coding sebagai  sumber  informasi  dari training model  yang ada.  Selanjutnya  membuat  model  Recurrent  Neural Network dengan koding berikut:

## Program Jurnal
current_directory = os.getcwd() file_path  =  os.path.join(current_directory, 'conversation.txt') conversations = [] with open(file_path, 'r') as file: lines = file.readlines() for i in range(0, len(lines), 2): user_message = lines[i].strip() bot_response = lines[i + 1].strip() conversation_pair = (user_message, bot_response) conversations.append(conversation_pair) for pair in conversations: print(pair) tokenizer = Tokenizer() tokenizer.fit_on_texts([pair[0]  for  pair  in conversations] + [pair[1] for pair in
conversations])
input_sequences =
tokenizer.texts_to_sequences([pair[0] for pair in conversations]) output_sequences
= tokenizer.texts_to_sequences([pair[1] for pair in conversations]) max_sequence_length = max(len(seq) for seq in input_sequences) input_sequences
=
pad_sequences(input_sequences,
maxlen=max_sequence_length, padding='post') output_sequences
= pad_sequences(output_sequences,
maxlen=max_sequence_length, padding='post') output_vocab_size  =  len(tokenizer.word_index) + 1 one_hot_output_sequences = tf.keras.utils.to_categorical(output_sequence s, num_classes=output_vocab_size)
input_seq = Input(shape=(max_sequence_length,)) embedding_layer =
Embedding(input_dim=len(tokenizer.word_index) + 1, output_dim=16,
input_length=max_sequence_length)(input_seq) lstm_layer = LSTM(128, return_sequences=True)(embedding_layer) output = Dense(output_vocab_size, activation='softmax')(lstm_layer) model =
Model(inputs=input_seq, outputs=output) model.compile(loss='categorical_crossentropy' , optimizer='adam',metrics=['accuracy']) model.fit(input_sequences, one_hot_output_sequences, epochs=60000, verbose=1) model.save('chatbot_model.h5')
Koding  diatas  merupakan  fungsi logic  training data Recurrent  Neural  Network  yang  dimana  model  di
simpan ke lokal dan kemudian akan di panggil melalui back-end sebagai sumber informasi data yang sudah di training .

## 3.4 Deployment
Dalam  deployment  kita  perlu  membeli  hosting  untuk memimplementasikan project secara online agar dapat di test oleh pengguna. Sebelum melakukan pembelian hosting pastikan juga hal bahwa daya yang di gunakan untuk  mejalankan  chat-bot  perlu  RAM  dan  tingakat proses  yang  tinggi  dan  juga  disaran  untuk menghubungi  support  penyedia  layanan  hostingan, sehingga  penulis  memutuskan  melakukan  pembelian hostingan  di  rumahweb.  Dan  perlu  dilakukan penyesuaian  koding  yang  telah  kita  buat  dengan website  yang  kita  hosting  dengan  beberapa  langkah berikut:
a. Langkah  pertama  melakukan setting  enviroment pada  hostingan  kerena  proyek  yang  di  kembangkan menggunakan bahasa python.
b. Langkah  kedua  adalah  melakukan  upload  proyek yang  telah  di  kembangkan  di  lokal  ke  folder  publik html hostingan.
c. Langkah  ketiga  adalah  melakukan  pengecekan apakah proyek yang upload bisa berjalan dengan baik, jika  tidak  sesuai  maka  perlu  di  lakukan  pengecekan lanjutan untuk penyesuaian koding dalam hostingan.

## Gambar 6. Hasil Development
Gambar  diatas  adalah  hasil deployment yang  sudah dihosting  ke  web  dan  selanjutnya  adalah  tahapan melakukan testing pada website  travel yang  sudah  di deploy .

## 3.5 Testing
Setelah koding sudah di develop ke website kita perlu untuk  melakukan  testing  untuk  memastikan coding yang  di  pindahkan  tidak  terjadi  adanya  error. Kemudian untuk frontend akan di uji secara langsung dengan  beberapa  user  untuk  memastikan  bahwa frontend berjalan dengan baik dan chat-bot berfungsi.
Gambar 7. Hasil Testing
Gambar  diatas  menunjukkan  hasil  dari  uji  testing menunjukkan hasil bahwa chat-bot mampu menjawab pertanyaan yang sudah di berikan oleh user

## 3.6 Review
Setelah  melakukan testing adalah  proses review yang dilakukan oleh user pengguna sebagaimana mana chat- bot  bisa  berjalan  dengan  baik.  Dalam  meriew  tentu harus  menguji  fungsionalitas  dari  fitur  yang dikembangkan  dari  microphone  apakah  berfungsi dengan  baik  dan  teks  yang  muncul  sesuai  dengan ucapan yang disampaikan, kemudian respon dari chat- bot  apakah  informasi  yang  disampaikan  benar  atau tidak.
Gambar 8. Cara Testing
Dari review yang  didapatkan  dari user memberikan beberapa hasil review mengenai chat-bot di antaranya:
a. Chat-bot  masih  di  butuhkan  pengembangan  lebih lanjut  yang  dimana  terdapat  beberapa  jawaban  dari chat-bot  masih  memiliki  ketidak  sesuaian  jawaban apabila user memberikan pertanyaan panjang.
b. Tampilan  dari  chat-bot  sudah  bagus  dan  perlu  di kembangkan lagi dari segi tampilan desain.
c. Chat-bot  mampu  merespon  pertanyaan  yang  di berikan oleh user.
d. Respon chat-bot simple dan mudah di pahami oleh user.
Terdapat beberapa parameter yang menjadi tolak ukur untuk chat-bot dinyatakan berjalan di baik yaitu:
a Semua tombol fitur pada chat-bot berfungsi.
b Pesan yang dikirim bisa mendapatkan respon.
c Respon  yang  diberikan  chat-bot  dapat  menjawab informasi dengan cepat dan tepat.
Kemudian user menjawab  semua  questioner  yang disediakan  oleh  peneliti  sekaligus  mendapatkan  data tanggapan  dari user yang  menggunakan  Web  Travel berbasis system speech recognition .

## 3.7 Pengolahan Data

## Tabel 2.Data Karakteristik Demografi Responden
Kategori Karakteristik Banyak Responden Persentase Posisi tempat tinggal Batam 287 99,7% Luar Batam 1 0,3% Jenis Kelamin Laki-Laki 166 57,6% Perempuan 122 42,4%
Data karakteristik demografi yang diperoleh ditunjukan diketahui  bahwa  total  responden  sebanyak  288  dan diantaranya  yang  posisi  tempat  tinggal  di  Batam  287 responden (99.7%) dan luar Batam 1 responden (0,3%) yang dimana responden lebih didominasi oleh laki-laki 166 responden (57,6%) dan perempuan 122 responden (42,4%).
a Hasil Uji Realibilitas dan Uji Validitas
Uji validitas pada penelitian ini menggunakan Pearson Correlation. Jika nilai signifikansi < 0,05 adalah valid dan nilai Pearson Correlation Coefficient > 0,05.
Tabel 3.Uji Validalitas Variabel Pearson Correlation Sig. Kemudaha n yang dirasakan X101 .839 .000 X102 .877 .000 X103 .886 .000 X104 .840 .000 Kegunaan yang dirasakan X201 .706 .000 X202 .856 .000 X203 .857 .000 X204 .908 .000 Teknologi Chat-bot X301 .755 .000 X302 .884 .000 X303 .883 .000 X304 .867 .000 X305 .847 .000
X306 .870 .000 X307 .856 .000 Kepercaya an yang dirasakan X401 .858 .000 X402 .817 .000 X403 .828 .000 X404 .847 .000 Inovasi yang dirasakan X501 .887 .000 X502 .905 .000 X503 .867 .000 Antropom orphisme X601 .826 .000 X602 .827 .000 X603 .898 .000 X604 .723 .000 Intelligenc e yang dirasakan X701 .744 .000 X702 .690 .000 X703 .829 .000 X704 .785 .000 X705 .862 .000
Dalam menguji reliabilitas pada Cronbach's Alpha. Uji reliabilitas  jika  nilai  >  0,6  maka  indikator  di  nilai realibel pada koefisien Cronbach’s Alpha. Dan semua indikator  kuesioner  yang  diuji  dalam  penelitian  ini mempunyai  nilai  Cronbach’s  Alpha  lebih  besar  dari 0,65.
Tabel 4. Uji Reliabilitas Variabel Cronbach’s Alpha X1 .882 X2 .854 X3 .937 X4 .858 X5 .821 X6 .801 X7 .840
b. Hasil Uji Hipotesis Tabel 5.Hasil Hipotesis Hipotesi s Hubungan F Sig. Adjusted  R Square H1 X1 > Y 40.078 .000 b .517
H2 X2 > Y H3 X3 > Y H4 X4 > Y H5 X5 > Y H6 X6 > Y H7 X7 > Y Tabel 6.Hasil Hipotesis Hipote sis Hubungan t Sig. Hasil
H1 X1 > Y -4.319 .000 Diterima H2 X2 > Y 1.718 .087 Ditolak H3 X3 > Y 2.304 .022 Diterima H4 X4 > Y 2.815 .005 Diterima H5 X5 > Y -.469 .640 Ditolak H6 X6 > Y -.996 .320 Diterima H7 X7 > Y 13.396 .000 Diterima
Dari hasil uji hipotesis yang disajikan pada tabel 6 dan 7 untuk uji f menunjukkan nilai signifikan nilai 0,000b dan  nilai  F hitung sebesar  40,078  dimana  nilai  F hitung hanya lebih besar 30 dari F tabel .
Dan untuk uji R square menunjukkan nilai 0,517 yang berarti  Kemudahan  yang  dirasakan  (X1),  Kegunaan yang  dirasakan  (X2),  Teknologi  Chat-bot  (X3), Kepercayaan  yang  di  rasakan  (X4),  Inovasi  yang dirasakan (X5), Antropomorphisme (X6), Intelligence yang dirasakan(X7) memiliki pengaruh sebesar 51,7% terhadap  Minat  terhadap  penggunaan  website  travel berbasis sistem speech recognition dan terdapat 48,3% pengaruh  dari  variabel  yang  tidak  bisa  diteliti  pada penelitian  ini.  Dan  uji  t  hal  ini  terlihat  dari  nilai signifikansi  dengan  nilai  Sig.  <  0,05  berarti  variabel signifikan  dan  sebalik  lebih  besar  berarti  tidak siginifikan.  Variabel  yang  signifikan  adalah  variabel X1, X3, X4, X6 dan X7 sedangkan variabel yang tidak signifikan adalah X2 dan X5
c. Hasil Uji Klasik
Pemeriksaan  normalitas  dengan  grafik  probabilitas menunjukkan  bahwa  data  normal  karena  akan mendekati diagonal dan sebalik jika menjauhi diagonal maka di aggap tidak normal
.

## Gambar 9. Hasil Uji Normalitas
Lalu  untuk  hasil  uji  multikolinearitas,  dimana  untuk menguji  multikolinearitas  diambil  jika  nilai  VIF  <10 dan  tolerance  >0,01  maka  tidak  terjadi  fenomena multikolinearitas,  sedangkan  jika  nilai  VIF  >  10  dan nilai toleransi < 0,01 maka terjadi multikolinearitas

## Tabel 7.Hasil Uji Multikorelatitas
Variabel Tolerance VIF X1 .270 3.703 X2 .345 2.897
X3 .652 1.533 X4 .252 3.970 X5 .393 2.544 X6 .302 3.316 X7 .849 1.178
Dan  hasil  uji  heteroskedastisitas  menunjukkan  tidak terjadi heteroskedastisitas pada data kelompok redaksi, karena  jika  terjadi  heteroskedastisitas  maka  poin- poinnya  akan  membentuk  pola  tertentu,  pada  saat dalam hasil pengujian tim redaksi skornya merata atau berkumpul ke satu tempat seperti yang ditunjukkan di gambar 18.

## Gambar 10. Hasil Uji Normalitas
Dan terakhir, hasil uji autokorelasi menunjukkan nilai Durbin Watson sebesar 2,047 dengan dL = 1,6966 dan dU = 1,8413, ini nilai Durbin Watson lebih besar dari nilai  dU,  dan  artinya  tidak  terjadi  autokorelasi  antar variabel.
Hasil  pengolahan  data  peneliti  didapatkan  dari penelitian pada variabel diatas yaitu kemudahan yang dirasakan,  kegunaan  yang  dirasakan,  teknologi  chat- bot,  kepercayaan  yang  dirasakan,  inovasi  yang dirasakan,  antropomorphisme,  intelligence  yang  di rasakan,  mempengaruhi  minat  terhadap  penggunaan website  travel  berbasis  sistem  speech  recognition. Mempunyai  beberapa  pembahasan  masing-masing variabel
Kemudahan  yang  dirasakan  merupakan  salah  satu variabel  yang  di  ukur  dalam  penelitian  ini membuktikan  bahwa  data  yang  didapatkan,  user merasakan kemudahan dalam menggunakan chat-bot.
Kegunaan  yang  dirasakan  merupakan  salah  satu variable  yang  di  ukut  dalam  penelitian  ini membuktikan bahwa data yang didapatkan, user tidak tidak  terlalu  merasakan  dampak  dari  kegunaan  saat menggunakan chat-bot.
Teknologi  chat-bot  merupakan  merupakan  salah  satu variabel  yang  di  ukur  dalam  penelitian  ini membuktikan  bahwa  data  yang  didapatkan,  user merasakan bahwa teknologi chat-bot yang di terapkan.
Kepercayaan  yang  dirasakan  merupakan  merupakan salah  satu  variabel  yang  di  ukur  dalam  penelitian  ini membuktikan bahwa data yang didapatkan, user dapat mempercayai  informasi  yang  disampaikan  oleh  chat- bot.
Inovasi  yang  dirasakan  merupakan  merupakan  salah satu  variabel  yang  di  ukur  dalam  penelitian  ini membuktikan bahwa data yang didapatkan, user tidak mendapat inovasi yang di rasakan.
Antropomorphisme  merupakan  merupakan  salah  satu variabel  yang  di  ukur  dalam  penelitian  ini membuktikan  bahwa  data  yang  didapatkan,  user merasakan antropomorphisme, antropomorphisme adalah penilai terhadap karakteristik pada chat-bot.
Intelligence  yang  dirasakan  merupakan  salah  satu variabel  yang  di  ukur  dalam  penelitian  ini membuktikan  bahwa  data  yang  didapatkan,  user merasakan intelligence yang ada pada chat-bot.

## 4.   Kesimpulan
Dalam penelitian ini bertujuan untuk mengetahui minat terhadap  penggunaan  website  travel  berbasis  sistem speech  recognition  dan  pengembangan  dengan algoritma  Hidden  Markov  Model  dan  RNN  dengan penerapan kerangka kerja Agile.
Penelitian  ini  mendapatkan  data  sebanyak  288 responden melalui survey kuesioner yang dilakukan di Kota  Batam  dengan    beberapa  variabel  penelitian kemudahan yang dirasakan, kegunaan yang dirasakan, teknologi  chat-bot,  kepercayaan  yang  dirasakan, antropomorphisme,  intelligence  yang  di  rasakan, peneliti  menggunakan  metode  regresi  linear  dan didapatkan hasil uji F sebesar 40,078 dan uji hipotesis menunjukkan  variabel  kemudahan  yang  dirasakan, teknologi  chat-bot,  kepercayaan  yang  dirasakan, antropomorphisme,  intelligence  yang  di  rasakan  yang nyatakan hasil diterima dan Adjusted R Square dengan nilai 51,7, penelitian ini membuktikan bahwa sebanyak 51,7% pengguna berminat menggunakan chat-bot.
Dalam  penelitian  ini  menunjukkan  pengguna  yang menggunakan  website  travel  dengan  fitur  speech recognition mempengaruhi minat untuk menggunakan chat-bot  untuk  mendapatkan  informasi  yang  ada  di Kota Batam. Di harapan berikutnya bisa mendapatkan data yang lebih banyak untuk menguji minat terhadapa website travel yang mempunyai chat-bot.

## Daftar Rujukan
[1] I. Heliany, “Wonderful Digital Tourism Indonesia Dan Peran Revolusi  Industri  Dalam  Menghadapi  Era  Ekonomi  Digital 5.0,” Destin.  J. Hosp. dan Pariwisata , vol. 1, no. 1, pp. 21– 35, 2019, doi: 10.31334/jd.v1i1.551.
[2] K.  Perencanaan et  al. ,  “Covid-19,  New  Normal,  dan Perencanaan  Pembangunan  di  Indonesia,” J.  Perenc. Pembang. Indones. J. Dev. Plan. , vol. 4, no. 2, pp. 240–252, 2020, doi: 10.36574/jpp.v4i2.118.
[3] T. Herawati, H. Setyawan, and F. Syah, “Strategi Pemasaran Hotel  Kollektiv  Bandung  Pada  Masa  Pandemi  Covid-19,” EPIGRAM  (e-journal) ,  vol.  19,  no.  1,  pp.  90–97,  2022,  doi: 10.32722/epi.v19i1.4329.
[4] R. Pillai and B. Sivathanu, “Adoption of AI-based chatbots for hospitality and tourism,” Int. J. Contemp. Hosp. Manag. , vol. 32, no. 10, pp. 3199–3226, Oct. 2020, doi: 10.1108/IJCHM- 04-2020-0259.
[5] N.  Sripriya,  S.  Poornima,  S.  Mohanavalli,  R.  Pooja  Bhaiya, and  V.  Nikita,  “Speech-Based  Virtual  Travel  Assistant  for Visually Impaired,” 4th  Int.  Conf. Comput.  Commun. Signal Process. ICCCSP 2020 , 2020, doi:
10.1109/ICCCSP49186.2020.9315217.
[6] S.  Melián-González,  D.  Gutiérrez-Taño,  and  J.  Bulchand- Gidumal, “Predicting the intentions to use chatbots for travel and tourism,” Curr. Issues Tour. , vol. 24, no. 2, pp. 192–210, 2021, doi: 10.1080/13683500.2019.1706457.
[7] B. Mor, S. Garhwal, and A. Kumar, “A Systematic Review of Hidden  Markov  Models  and  Their  Applications,” Arch. Comput. Methods Eng. , vol. 28, no. 3, pp. 1429–1448, 2021, doi: 10.1007/s11831-020-09422-4.
[8] V. Tsap, N. Shakhovska, and I. Sokolovskyi, “The developing of the system for automatic audio to text conversion,” CEUR Workshop Proc. , vol. 2917, pp. 75–84, 2021.
[9] Y.  A.  Pratama  and  T.  Kristiana,  “Design  of  Cloud-Based Chatbot  Application  At  Pt.  Traveloka  Singapore  Using  the Agile Method,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 19, no. 1, pp. 19– 26, 2023, doi: 10.33480/pilar.v19i1.3055.
[10]  Muhammad  Fiqri  Widiyantoro, Taufik  Ridwan,  N.  Heryana, A.  Voutama,  and  Siska,  “Perancangan  UI/UX  Prototype Aplikasi  Dompet  Digital  Menggunakan  Metode  Design Thinking,” J.  Fasilkom ,  vol.  13,  no.  02,  pp.  121–131,  2023, doi: 10.37859/jf.v13i02.5265.