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

## IMPLEMENTASI CHATBOT MENGGUNAKAN FRAMEWORK RASA UNTUK LAYANAN INFORMASI WISATA DI KOTA PATI

## CHATBOT IMPLEMENTATION USING THE SENSE FRAMEWORK FOR TOURISM INFORMATION SERVICES IN PATI CITY
Desintia Wulandari 1 , Jati Sasongko Wibowo 2 1,2 Universitas Stikubank Semarang wdesintia@gmail.com

## ABSTRACT
In today's digital era, the use of technology in the tourism industry is increasingly important. The application of the  use  of  technology  is  very  helpful  for  tourists  when  traveling.  Tourists  often  search  for  tourist  information online before going on a trip. This information search is to make it easier for tourists to know important things about  the location  they want  to  go to. This is due to  the limited information  available and very few people or sources who can explain the things tourists want to know. The research method is something that is very important in conducting a study, by using a method in research it will be able to describe the necessary data sources so that they  can  answer  questions  -  questions  that  arise  in  a  research,  so  that  the  right  problem  solving  is  obtained. Following  are  the  steps  for  the  training  and  testing  process  using  rasa.ai  1.  Install  Rasa.  2.  Creating  a  new Directory 3. Definition  of the Chatbot Dataset  below are some of  the files that researchers created to  support chatbot conversations. 1. Data/nlu.md 2. Domain.yml 3. Data/stories.md 4. Traning. The dataset that is used when engineers develop chatbots using tensorflow or pytorch with Sense is required to know the conditions that must exist to get results that match the expectations in this study.

## Keywords: Pati Tourism, Chatbot, Artificial Intelligence

## ABSTRAK
Di era digital saat ini, penggunaan teknologi dalam industri pariwisata semakin penting. Penerapan penggunaan teknologi  sangat  membantu  para  wisatawan  ketika  melakukan  perjalanan  wisata.  Wisatawan  sering  mencari informasi wisata secara online sebelum melakukan perjalanan. Pencarian informasi ini untuk mempermudah para wisatawan mengetahui hal-hal  penting mengenai  lokasi  yang ingin dituju. Hal  ini disebabkan oleh terbatasnya informasi yang ada serta sangat sedikit orang atau sumber yang dapat menjelaskan mengenai hal-hal yang ingin diketahui  oleh para wisatawan. Metode penelitian merupakan suatu  hal  yang sangat  penting dalam  melakukan suatu penelitian, dengan menggunakan suatu metode dalam penelitian maka akan dapat mendeskripsikan sumber data  yang  diperlukan  sehingga  dapat  menjawab  pertanyaan  -  pertanyaan  yang  timbul  dalam  suatu  penelitian, sehingga di dapatkan pemecahan masalah yang tepat. Berikut Langkah-langkah untuk proses traning dan testing menggunakan rasa.ai 1. Install Rasa. 2. Membuat Direktori baru 3. Definisi Dataset Chatbot dibawah ini beberapa file yang peneliti buat untuk mendukung pecakapan chatbot. 1. Data/nlu.md 2. Domain.yml 3. Data/stories.md 4. Traning. Dataset yang digunakan jika engineer mengembangkan chatbot menggunakan tensorflow atau pytorch dengan Rasa diharuskan untuk mengetahui ketentuan yang harus ada untuk mendapatkan hasil yang sesuai dengan ekspetasi dalam penelitian ini.
Kata Kunci: Wisata Pati, Chatbot, Artifical Intelligence

## PENDAHULUAN
Di  era  digital  saat  ini,  penggunaan teknologi dalam industri pariwisata semakin penting (Poerwanto & Shambodo, 2020).  Penerapan  penggunaan  teknologi sangat  membantu  para  wisatawan  ketika melakukan  perjalanan  wisata.  Wisatawan sering  mencari  informasi  wisata  secara online  sebelum  melakukan  perjalanan (Komalasari  et  al.,  2019).  Pencarian
informasi  ini  untuk  mempermudah  para wisatawan  mengetahui  hal-hal  penting mengenai lokasi yang ingin dituju. Namun, seringkali  sulit  bagi  para  wisatawan  untuk menemukan informasi yang akurat, terkini, dan  relevan  tentang  destinasi  wisata  yang akan  tuju.  Hal  ini  disebabkan  oleh terbatasnya informasi yang ada serta sangat sedikit  orang  atau  sumber  yang  dapat
menjelaskan  mengenai  hal-hal  yang  ingin diketahui oleh para wisatawan.
Chatbot  adalah  sistem  termudah untuk  diakses  oleh  semua  pengguna;  itu adalah  teknologi  kecerdasan  buatan  untuk berkomunikasi  melalui  bahasa  alami dengan  manusia.  Chatbot  memungkinkan untuk  memahami  manusia  bahasa  melalui pemrosesan  bahasa  alami.  Bahasa  adalah timbal balik sosial dan budaya untuk alam protokol.  Sudah  saatnya  mesin  komputer menambah fitur untuk memahami manusia seiring  dengan  peningkatannya  kinerja perangkat  keras  mesin  komputer  terbaru (Al-Jarf, 2021).
RASA  bekerja  pada  dua  prosedur utama  yaitu  RASA  NLU  dan  RASA  Inti. RASA  adalah  library  tools  dari  bahasa pemrograman  Python  yang  bersifat  open source  untuk  bangunan  perangkat  lunak percakapan. Tujuan dan filosofi penggagas kerangka  chatbot  RASA  adalah  untuk membuat  manajemen  dialog  berbasis pembelajaran  mesin  yang  memberikan kemudahan penggunaan dalam hal implementasi,  serta  bootstrap,  dengan memulai  tahapan  dari  sumber  yang  ada untuk  membuat  sesuatu  yang  lebih kompleks  dan  dengan  cara  yang  lebih efisien, bahkan dengan data pelatihan awal yang minimal. Rasa Open Source merupakan  sebuah  framework  untuk membangun chatbot. Berdasarkan pengujian  yang  telah  dilakukan  oleh  Jiao (Josphineleela et al., 2023).
Salah  satu  konsep  utama  dalam pengembangan  chatbot  adalah  pengenalan niat  (intent  recognition)  dan  ekstraksi entitas  (entity  extraction).  Pengenalan  niat berkaitan  dengan  kemampuan  chatbot untuk memahami tujuan atau maksud yang ingin  disampaikan  oleh  pengguna  melalui teks atau suara. Misalnya, pengguna dapat mengungkapkan niat untuk mencari informasi  tentang  tempat  wisata,  mencari rekomendasi  makanan,  atau  meminta petunjuk  arah.  Sementara  itu,  ekstraksi entitas  berkaitan  dengan  kemampuan chatbot untuk mengidentifikasi dan memahami  informasi  yang  relevan  dalam
teks  atau  suara  pengguna.  Misalnya, chatbot  dapat  mengenali  entitas  seperti nama  tempat  wisata,  tanggal  perjalanan, atau preferensi makanan pengguna (Thodge et al., 2023).
Hasil  dari  penelitian  ini  telah dibuatnya  sebuah  sistem  E-Kuesioner Kepusaan Pelanggan Dan Chatbot Pengaduan  berbasiskan  website.  dalam sistem  ini  nantinya  akan  dibuatkan  chat pengaduan  dengan  menggunakan  chatbot yaitu sebuah layanan obrolan robot dengan kecerdasan  buatan  atau  AI  (Artificial Intelligent)  yang  menirukan  percakapan manusia melalui pesan yang akan menjawab  pertanyaan  pelanggan  terkait permasalahan  layanan  yang  diberikan perusahaan (Rizkiyani et al., 2021).
Chatbot layanan akademik ini melewati  pengujian  alfa  dengan  akurasi sebesar  100%,  pengujian  akurasi  sistem yang  dilakukan  oleh  5  pengguna  sebesar 90%,  dan  pengujian  beta  yang  didapatkan dari  30  responden  sebesar  93%  memilih setuju  dan  sangat  setuju.  Hasil  ini didapatkan  dengan  melakukan  pengujian apakah chatbot dapat memberikan jawaban yang sesuai dengan yang diajukan pengguna. Selain pengujian chatbot, pengujian kuesioner juga dilakukan kepada 30  responden  untuk  mengetahui  apakah data  yang  digunakan  dapat  dipertanggung jawabkan  atau  tidak.  Pengujian  tersebut adalah  uji  reliabilitas  kuesioner  dengan hasil 0.955 (sangat tinggi) dan uji validitas kuesioner  dengan  hasil  kuesioner  yang digunakan pada tugas akhir ini dinyatakan valid.  Dengan  hasil  pengujian  yang  sudah dilakukan,  dapat  diambil  kesimpulan bahwa  sistem  ini  dapat  berjalan  sesuai dengan  tujuannya  (Nugraha  &  Sebastian, 2021).
Pembuatan Chatbot ini ada beberapa metode  yang  diperlukan  salah  satunya adalah Natural Language Processing (NLP) yang  berfokus  pada  pengolahan  bahasa natural  yang  bertujuan  untuk  membantu mesin  memahami  Bahasa  manusia  secara lebih akurat (Regin et al., 2022; Anggraeni et  al.,  2019).  Selain  menggunakan  metode
NLP  penelitian  ini  juga  menggunakan framework  RASA  untuk  membangun Chatbot dan menggunakan agoritma BERT untuk membantu komputer dalam memahami arti Bahasa yang ambigu dalam sebuah  teks  dengan  menggunakan  teks sekitarnya  untuk  membangun  konteks. Sistem  chatbot  layanan  akademik  ini menggunakan jenis pengujian Non-
Response-Rate  yaitu  dengan  hasil  akurasi yang  didapatkan  sebesar  85%  sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  ini berjalan sesuai dengan tujuannya (Rachmadi, 2020).
Salah  satu  alat  dan  komponen  yang memungkinkan pengembang untuk membangun  chatbot  yang  interaktif  dan cerdas  dengan  menggunakan  pemrosesan bahasa alami (NLP) dan pemodelan dialog adalah  framework  rasa.  Framework  Rasa adalah  sebuah  framework  open-source yang populer untuk pengembangan chatbot dan  asisten  virtual.  Rasa  menyediakan berbagai alat dan komponen yang memudahkan pengembangan chatbot yang interaktif  dan  cerdas.  Namun,  penggunaan chatbot  dengan  menggunakan  framework Rasa  sebagai  platform  pengembangannya belum  banyak  diadopsi.  Oleh  karena  itu, perlu  adanya  penelitian  dan  implementasi yang  fokus  pada  penggunaan  chatbot dengan framework Rasa dalam menyediakan  layanan  informasi  wisata  di Kota Pati.

## METODE
Perumusan Obyek Penelitian:
a. Obyek  penelitian:  Layanan  informasi wisata di Kota Pati dan penggunaannya oleh wisatawan.
b. Populasi  penelitian:  Wisatawan  yang mengunjungi Kota Pati.
c. Sampel  penelitian:  Wisatawan  yang bersedia berpartisipasi dalam wawancara dan mengisi kuesioner.
Metode Pengumpulan Data:
a. Wawancara:  Melakukan  wawancara langsung dengan wisatawan yang mengunjungi  Kota  Pati.  Wawancara dapat  dilakukan  dengan  menggunakan
panduan  wawancara  terstruktur  atau semi-terstruktur.
b. Kuesioner: Menyebarkan kuesioner kepada wisatawan untuk mengumpulkan data  dalam  jumlah  yang  lebih  besar. Kuesioner  dapat  disebarkan  melalui media online, seperti email atau platform survei  online,  atau  secara  langsung  di lokasi wisata.
Metode Pengembangan Sistem:
1. Instrument Penelitian
Instrument penelitian diperlukan agar penelitian ini dapat berjalan baik. Instrument  tersebut  terdiri  dari  perangkat lunak  (software)  dan  perangkat  keras (hardware).  Adapun  instrumentpenelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Perangkat Lunak (software) Perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam penelitian ini antara lain:
a. System operasi Laptop ASUS
b. Python  yang  digunakan  sebagai
Bahasa pemograman yang digunakan. Rasa.ai sebagai conversational  platform  yang  akan digunakan.
c. Visual  Studio  Code  yang  digunakan sebagai text editor
2. Perangkat Keras (hardware) Perangkat  keras  yang  digunakan  dalam penelitian ini antara lain:
a. Laptop Asus A407M
b. LCD  Asus  NT140WHM-N44  V8.0 NT140WHM-N44 V8.3.
2. Desain Sistem Chatbot Desain  system  chatbot  yang  akan dibahas.  Chatbot  ini  dirancang  dan dibangun secara bertahap, tahapan pertama yaitu  inputyang  dimasukan  oleh  user  atau pertanyaan yang akan ditanyakan oleh user. Kemudian setelah user memberikan pertanyaan  seputar  tempat  wisata,  kalimat pertanyaan  tersebut  akan  diolah  oleh Rasa.ai  yang  telah  peneliti  pilih  dalam membuat system chatbot ini. Rasa.ai adalah open  source  machine  learning  framwork (kerangka  pembelajaran  mesin)  untuk
percakapan cerdas berbasis teks atau lisan. Rasa.ai dapat memahami masuknan pengguna, mengadakan percakapan dengan pengguna  dan  terhubung  dengan  platform komunikas  dan  API.  Rasa.ai  berfungsi  di level  3  AI  percakapan  yang  secara kuantitatif terdiri 5 level AI percakapan. Di level  3  AI  percakapan  ini  Rasa.ai  dapat memahami konteksnya dan menangani hal- hal  seperti  pengguna  berubah  pikiran, menangani konteks dan bahkan pertannyaan  yang  tidak  terduga.  Rasa.ai terdiri dari beberapa komponen yaitu: a. Intents Intents merupakan apa yang diisyaratkan pengguna missal jika pengguna mengatakan salah satu hal untuk memlai obrolan seperti hai.
b. Entites Entites adalah potongan data yang dapat di  ekstraksi  dari  pesan  pengguna.
Melanjutkan dari intents, setelah pengguna  menyapa  bot.  bot  meminta iformasi kontak mereka sebagai identitas untuk percakapan.
c. Slots  adalah  memori  bot.  Informasi apapun yang perlu dipertahankan selama percakpan  seperti  identitas  pengguna akan disimpan sebagai slot.
d. Responses  adalah  apa  yang  akan dikatakan  ot  kepada  pengguna  sesuai denga napa yang penguna akan tanyaka. Secara  alami,  agar  bot  memberikan respon  atau  jawaban  yang  tepat,  bot harus  mengetahui  apa  yang  coba dikatakan oleh bot.
3. Desain Proses Berdasarkan  dari  desain  system
chatbot  didapatkan  alur  proses  dari pembuatan  chatbot  seperti  pada  gambar berikut:
Gambar 1. Desain Proses
Gambar  1  menunjukan  flow  proses data  yang  terjadi  pada  chatbot.  Sebelum chatbot memberikan respond dari pertanyaan  atau  pernyataan  pengguna, pengguna  diharuskan  untuk  memasukkan pertanyaan  yang  terkait  dengan  informasi tempat  wisata  di  kota  pati.  Pada  chatbot telah diterapkan source code yang memuat logika pemograman luarnya berupa respon atau  jawaban  berdasarkan  masukkan  yang diberikan  oleh  pengguna.  Kemudian  dari masukkan tersebut, chatbot akan melakukan  presiksi  berdasarkan  dataset yang telah dikumpulkan oleh penulisan dan memberikan respon sesuai dengan pertanyaan atau pernyataan pengguna.
Metode Analisis Data:
Teknik Analisis data dalam penelitian ini  dilakukan  dengan  cara  pengambilan teori  berdasarkan  yang  diperlukan  yaitu diperoleh  dari  hasil  pengumpulan  data dalam  pelaksanaan  penelitian.  Sesuai dengan penelitian deskriptif dengan pendekatan  kualitatif,  maka  analisis  data dilakukan sepanjang penelitian. Hal tersebut  seperti  yang  diungkapkan  oleh Sugiono,  bahwa  “analisis  data  dalam peneliti  kualitatif  dilakukan  sejak  sebelum memasuki  lapangan,  selama  di  lapangan dan  setelah  selesai  di  lapangan”.  Dengan hal  itu  maka,  analisis  data  merupakan proses  mencari  dan  menyusun  secara sistematis  data  yang  diperoleh  selama penelitian  dengan  cara  menyusun  mana yang  penting  dan  yang  akan  dipelajari sehingga  dibuat  suatu  kesimpulan  yang dapat dipahami dan mudah dimengerti.
Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan  teknik  analisis  data  sesuai dengan  pendapat  Miles  dan  Huberman, yang menjelaskan bahwa “Aktivitas dalam analisis  data  yaitu  melalui  proses  reduksi data,  penyajian  data  dan  penarikan kesimpulan/verifikasi”.  Dengan  hal  itu maka  adapun  langkah  langkah  yang dilakukan peneliti dalam menganalisis data tersebut yaitu sebagai berikut:
A. Pengumpulan Data
Langkah  pertama  yaitu  peneliti melakukan pengumpulan data yaitu proses memasuki  lingkungan  penelitian  dan melakukan  pengumpulan  data  penelitian, tahap awal ini harus  dilakukan oleh peneliti agar  memperoleh  informasi  mengenai masalah – masalah yang terjadi di lapangan. Dalam alur ini peneliti mengumpulkan data yang  dibutuhkan  untuk  mengembangkan chatbot sehingga friendly dalam menjawab setiap pertanyakan-pertanyakan yang sering diajukan. Pengumpulandata dilakukan  dengan  cara  menghimpun  data- data  pendukung  yang  berkaitan  dengan penelitian  ini,  kemudian  wawancara  dan diskusi  dengan  pihak  yang  bersangkutan dan  yang  terakhir  mengamati  beberapa oertanyaan dan jawaban yang secara umum membahas tentang informasi tempat wisata yang  diambil  dari  beberapa  tempat  yang telah di kunjungi untuk mendapat keterangan tempat wisata tersebut.
B. Reduksi Data Langkah  kedua  yaitu  penelitian melakukan  reduksi  data  yang  telah terkumpulkan dengan merangkum,
memilih hal-hal yang pokok, memfokuskan pada hal-hal penting yang berkaitan dengan Implementasi Chatbot Menggunakan Framework Rasa untuk Layanan Informasi Wisata di Kota Pati.
Dengan  demikian  data  yang  telah direduksi akan memberikan gambaran yang lebih  jelas  dan  mempermudah  penelitian untuk melakukan pengumpulan data selanjutnya.
C. Penyajian Data
Langkah  ketiga  yaitu  penyajian  data penelitian  kemudian  menyajikan  data secara deskriptif untuk memahami apa yang terjadi  dalam  bentuk  tulisan  sebagai kumpulan informasi yang tersusun, sehingga  memudahkan  penelitian  untuk memhami  apa  yang  terjadi  dengan memberikan kemungkinan adanya penarikan
kesimpulan
maupun pengambilan tindakan selanjutnya.
D. Penarikan Kesimpulan
Langkah  terakhir  yaitu  penelitian membuat  kesimpulan  dari  semua  hasil dimulai  dari  hasil  reduksi  data  dan penyajian  data  yang  dilakukan  secara bersamaan sehingga memudahkan penelitian  menganalisis  data.  Dengan demikian  kesimpulan  tersenut  bertujuan untuk mengambarkan hasil yang didapatkan  dari  suatu  penelitian  sehingga setelah diteliti akan menjadi jelas apa yang sebenarnya terjadi.
Berikut  adalah  gambar  dari  analisis data  dan  model  interaktif  menurut  Miles dan Huberman dalam Sugiyono.

## Gambar 2. Teknik Analisis Data

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  pada  pembahasan  peneliti menggunakan  platform  Command  Prompt untuk uji coba proses testing chatbot yang dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan  pengguna  untuk mendapatkan  informasi  tentang  wisata yang  ada  di  kota  Pati.  Berikut  Langkah- langkah  untuk  proses  traning  dan  testing menggunakan rasa.ai
1.  Install Rasa
Rasa.ai  adalah  open  source  machine learning framework (kerangka
pembelajaran  mesin)  untuk  percakapan cerdas  berbasis  teks  atau  lisan.  Rasa.ai dapat  memahami  masukan  pengguna, mengadakan percakapan dengan pengguna dan terhubung dengan platform komunikasi dan API.
Inputan program berikut untuk install Rasa pada promt: a.  Pip install rasa

## Gambar 3. install rasa
2.  Membuat Direktori Baru Sebelum  membuat  dataset  chatbot peneliti  harus  membuat  direktori  projet baru. Langkah- Langkah membuat direktori baru pada Command Prompt yaitu: a.  D:\>mkdir my_wisata_project b.  D:\>cd my_wisata_project
3.  Definisi Dataset Chatbot
Dalam  penelitian  ini,  penelitian menggunakan framwork Rasa.ai yang bisa digunakan dalam mengambangkan chatbot. Rasa  merupakan  open-source  machine learning framwork (kerangka pembelajaran mesin)  untuk  percakapan  cerdas  berbasis teks atau lisan. Rasa terdiri dari Rasa Core dan  Rasa  NLU  yang  digunakan  untuk membangun  chatbot.  Rasa  NLU  adalah library  dari  rasa  yang  berperan  sebagai mulut  untuk  mengerti  bahasa  alami manusia.  Sedangkan  Rasa  Code  adalah library dari rasa yang berperan sebagai otak dari  mesin  tersebut,  tugasnya  untul menentukan keputusam berdasarkan pengetahuan yang diberikan. Dataset yang digunakan  jika  engineer  mengembangkan chatbot  menggunakan  tensorflow  atau pytorch dengan Rasa kita diharuskan untuk mengetahui ketentuan yang harus ada untuk mendapatkan  hasil  yang  sesuai  dengan ekspetasi  dalam  penelitian  ini.  Didalam Rasa  Core  ada  yang  Namanya  Dialog Management  ada beberapa hal yang wajib diketahui  sebelum  masuk  kedalam  dialog management  karena  dialog  management biasanya  mengandung  beberapa  file, dibawah ini beberapa file yang peneliti buat untuk mendukung pecakapan chatbot.
1.  Data/nlu.md
Data  nlu.md  adalah  file  yang  berisi contoh  teks  yang  mewakili  berbagai pertanyaan pengguna yang relevan dengan chatbot. Dalam mendefinisikan data chatbot  agar  mendukung  percakapan peneliti  telah  menyiapkan  file  di  dalam folder data yang Bernama nlu.md yang dari file tersebut memberikan pengetahuan pada chatbot.  Peneliti  mendefinisikan  total  58 intent  atau  topik  dengan  jumlah  247 pertanyaan yang digunakan untuk membandingkan  apakah  pertanyaan  user ada pada chatbot atau tidak.

## Gambar 4. Definisi Data Pertanyaan

## 2.  Domain.yml
File  domain.yml  biasanya  untuk mendefinisikan intent, entities, slots,actions dan  templates.  Beberapa  dengan  di  file nlu.md,  file  domain.yml  digunakan  untuk mendefinisikan  setiap  intent  dan  disetiap intent hanya bisa memberikan satu response atau jawaban yang nantinya akan didistribusikan ke user berdasarkan pertanyaan dari user

## Gambar 5. Definisi File Domain.yml

## 3.  Data/stories.md
Menentukan  percakapan  yang  akan dilakukan bot dengan menggunakan intent yang telah kita definisikan di file nlu.md.

## Gambar 6. Definisi File Stories.md
4.  Traning model
Traning  model  pada  chatbot  wajib dilakukan  karena  traning  data  bertujuan untuk memberikan pelajaran dan pengetahuan sehingga bot bisa memberikan response sesuai denga napa yang ditanyakan.  Traning  model  ini  dilakukan setelah  semua  data  yang  akan  di  traning telah  siap  seperti  pertanyaan  dan  jawaban yang  berhubungan  dengan  Informasi Tempat Wisata di Kota Pati.

## Gambar 7. Traning Model Chatbot

## SIMPULAN
Pada pembahasan peneliti menggunakan platform Anaconda untuk uji coba  proses  testing  chatbot  yang  dapat digunakan  untuk  menjawab  pertanyaan- pertanyaan  pengguna  untuk  mendapatkan informasi  tentang  wisata  yang  ada  di  kota Pati.
Dataset yang digunakan jika engineer mengembangkan  chatbot  menggunakan tensorflow  atau  pytorch  dengan  Rasa diharuskan  untuk  mengetahui  ketentuan yang  harus  ada  untuk  mendapatkan  hasil yang  sesuai  dengan  ekspetasi  dalam penelitian ini.
Didalam  Rasa  Core  ada  yang Namanya Dialog Management ada beberapa hal yang wajib diketahui sebelum masuk kedalam dialog management karena dialog  management  biasanya mengandung beberapa file, dibawah ini beberapa file yan peneliti buat untuk mendukung percakapan chatbot.
Dalam  mendefinisikan  data  chatbot agar  mendukung  percakapan  peneliti  telah menyiapkan file di dalam folder data yang bernama  nlu.md  yang  dari  file  tersebut memberikan pengetahuan pada chatbot.
Beberapa  dengan  di  file  nlu.md,  file domain.yml digunakan untuk mendefinisikan  setiap  intent  dan  disetiap intent hanya bisa memberikan satu response atau jawaban yang nantinya akan didistribusikan ke user berdasarkan pertanyaan dari usera.

## DAFTAR PUSTAKA
Al-Jarf,  R.  (2021).  Communicating  and interacting  with  college  students through a website Chatbox. International Journal of Management studies  and  Social  Science  Research (ijmsssr), 3 (5), 106-114.
Anggraeni, M., Syafrullah, M., & Damanik, H.  A.  (2019,  May).  Literation Hearing  Impairment  (I-Chat  Bot): Natural  Language  Processing  (NLP) and Naïve Bayes Method. In Journal of  Physics:  Conference  Series (Vol. 1201,  No.  1,  p.  012057).  IOP Publishing.
Josphineleela, R., Kaliappan, S., Natrayan, L., & Bhatt, U. M. (2023, February).
Intelligent Virtual Laboratory Development  and  Implementation using the RASA Framework. In 2023 7th  International  Conference  on Computing Methodologies and Communication (ICCMC) (pp. 1172- 1176). IEEE.
Komalasari,  R.,  Pramesti,  P.,  &  Harto,  B.
(2019).  Teknologi  Informasi  E- Tourism  Sebagai  Strategi  Digital
Marketing Pariwisata. Altasia Jurnal Pariwisata Indonesia, 2 (2). Nugraha,  K.  A.,  &  Sebastian,  D.  (2021).
Chatbot Layanan Akademik
Menggunakan  K-Nearest  Neighbor.
Jurnal  Sains  dan  Informatika,  7 (1), 11-19. Poerwanto,  P.,  &  Shambodo,  Y.  (2020). Revolusi  industri  4.0:  Googelisasi industri  pariwisata  dan  industri kreatif. Journal  of  Tourism  and
Creativity, 4 (1), 59-72. Rachmadi, M. F. (2020). Analisis Optimalisasi Teknologi Digital di Era Revolusi Industri 4.0 dalam Mengembangkan  Kawasan  Industri Pariwisata Halal guna Meningkatkan Perekonomian Lokal Kecamatan Gunungpati  Kota  Semarang. Jurnal
DinamikA, 1 (1), 39-53. Regin, R., Rajest, S. S., & Shynu, T. (2022). An  automated  conversation  system using  natural  language  processing (nlp) chatbot in python. Central Asian
Journal  of  Medical  and  Natural Science, 3 (4), 314-336. Rizkiyani, D. R., Sujatmoko, K., & Akhyar,
F.  (2021).  Implementasi  Virtual Costumer  Service  Dengan  Robotic Process Automation (rpa) Dan Kecerdasan Buatan. eProceedings of
Engineering, 8 (6).
Thodge,  A.,  Harsh,  M.,  &  Cyril,  C.  P.  D.
(2023, May). Web-based chatbot for basic financial and mortgage services.  In 2023  2nd  International Conference  on  Vision  Towards Emerging  Trends  in  Communication and Networking Technologies
(ViTECoN) (pp. 1-5). IEEE.