## Pengembangan Aplikasi Chatbot Telegram Menggunakan Framework
Rasa untuk Pelayanan Administrasi di Perguruan Tinggi Universitas Stikubank
Miftahul Rizki Al Fajri 1* , Budi Hartono 2
1*,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank, Kota Semarang, Provinsi J awa Tengah, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 8 July 2023 Received in revised form 7 November 2023 Accepted 25 November 2023 Available online January 2024
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v8i1.1370.

## Keywords:
Chatbot; Telegram; Rasa Open Source, Administration Services.
Kata Kunci: Chatbot; Telegram; Rasa Open Source; Layanan Administrasi.
ACM Computing Classification System (CCS) Communication and Mass Media Complete (CMMC)

## a b s t r a c t
The administrative services in universities are currently still conventional, resulting in many difficulties due to the mismatched time. For this research, a Telegram chatbot application will be developed to provide various answers to administrative inquiries in universities  automatically.  The  chatbot  application  will  be  developed  using  the  Rasa Open  Source  framework.  This  research  collects  data  from  several  frequently  asked questions by students and prospective students to the Biro Administrasi Akademik dan Kemahasiswaan (BAAK) as the initial data for the chatbot application. From this data, it will be transformed into Natural Language Understanding (NLU) and dialogue data. The number of NLU sentence examples is 213, and there are 27 dialogue examples. As a result, the chatbot application can understand user inquiries well, but it experiences some errors in generating dialogue responses.

## a b s t r a k
Pelayanan administrasi di perguruan tinggi saat ini masih bersifat konvensional, sehingga banyak kendala karena waktu yang tidak sesuai. Untuk penelitian ini akan dikembangkan aplikasi  berupa  chatbot  telegram  untuk  melayani  berbagai  pertanyaan  kepada administrasi di perguruan tinggi yang menjawab dengan otomatis. Aplikasi chatbot akan dikembangkan menggunakan  framework Rasa Open Source.  Penelitian ini mengambil data  dari  beberapa  pertanyaan  yang  sering  muncul  dari  mahasiswa  maupun  calon mahasiswa ke Biro Administrasi Akademik dan Kemahasiswaan (BAAK) sebagai data awal untuk aplikasi chatbot. Dari beberapa data tersebut nantinya menjadi data Natural Language  Understanding  (NLU)  dan  data  dialog.  Jumlah  contoh  kalimat  pertanyaan (NLU) adalah 213 kalimat dan untuk dialog sebanyak 27 dialog. Hasilnya aplikasi chatbot dapat memahami pertanyaan dengan baik apa yang dimaksud oleh pengguna chatbot tetapi mengalami beberapa kesalahan hasil dialog jawaban oleh chatbot.
*Corresponding Author. Email: miftahulrizkialfajri@mhs.unisbank.ac.id 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2024 by the authors of this article. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET). This work is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
Journal Homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Sampai saat ini perguruan tinggi atau universitas pada umumnya  memberikan  pelayanan  masih  bersifat konvensional, dimana mahasiswa yang membutuhkan  pelayanan  atau  informasi  harus datang  sendiri  ke  kampus  atau  menggunakan pelayanan  searah  melalui  website.  Sebagai  contoh untuk  konsultasi  administrasi,  mahasiswa  harus bertemu  secara  langsung  dengan  BAAK  perguruan tinggi  dan  sering  menghadapi  kendala  karena ketidakcocokan waktunya [1]. Permasalahan tersebut dapat  diatasi  melalui  pengembangan  chatbot  untuk pelayanan konsultasi akademik [2].
Dalam  penelitian  sebelumnya  telah  disimpulkan bahwa  penggunaan  Chatbot  berbasis  Telegram berhasil  menyediakan  berbagai  layanan  seperti penyediaan  informasi,  layanan  tugas  akhir,  layanan praktek kerja lapangan, dan tata tulis. Hasil pengujian menunjukkan  bahwa  perintah  untuk  setiap  layanan dapat  dieksekusi  dengan  baik  dan  memberikan respons  sesuai  yang  diharapkan  [3].  Penelitian  lain menunjukkan bahwa adopsi virtual assistant chatbot berbasis  Whatsapp  dapat  menjadi  solusi  bagi mahasiswa  yang  memerlukan  bantuan  seputar perkuliahan. Sistem ini menjadi alternatif yang efektif bagi mahasiswa untuk memperoleh informasi tanpa harus  mengunjungi  langsung  kampus  dan berinteraksi dengan staf [4].
Selanjutnya, penelitian mengenai Chatbot Development for  an  Interactive  Academic  Information  Services  using  the Rasa  Open  Source  Framework menghasilkan  prototipe chatbot  untuk  pelayanan  informasi  administrasi akademik  kepada  mahasiswa.  Pengembangan dilakukan  menggunakan  framework  Rasa  Open Source. Evaluasi terhadap model NLU menunjukkan bahwa  chatbot  memiliki  kemampuan  yang  sangat baik dalam memahami pesan pengguna [5]. Penelitian dengan  topik  Aplikasi  Chatbot  untuk  Layanan Informasi dan Akademik Kampus Berbasis Artificial Intelligence  Markup  Language (AIML)  menunjukkan bahwa menggunakan metode AIML, aplikasi chatbot dapat  menjawab  pertanyaan  sesuai  dengan pengetahuan yang telah diberikan. Aplikasi ini dapat memberikan  informasi  mengenai  pendaftaran mahasiswa  di  Universitas  Lancang  Kuning.  Hasil pengujian  menunjukkan  tingkat  keberhasilan  yang tinggi, menunjukkan bahwa aplikasi dapat menjawab
pertanyaan  dengan  baik  [6].  Penelitian  Analisis  dan Perancangan  Aplikasi  Chatbot  Menggunakan Framework Rasa dan Sistem Informasi Pemeliharaan Aplikasi  (Studi  Kasus:  Chatbot  Penerimaan Mahasiswa  Baru  Politeknik  Astra)  menyimpulkan bahwa  sistem  penunjang  chatbot  merupakan  sistem informasi  yang  dirancang  untuk  mempermudah pemeliharaan  chatbot.  Sistem  ini  memungkinkan konfigurasi framework Rasa sesuai dengan kebutuhan atau  perubahan  bisnis,  seperti  perubahan  informasi biaya  pendaftaran,  syarat  pendaftaran,  atau penambahan program studi [7].

## 2. Metode Penelitian
Langkah-langkah yang dilakukan dalam perancangan/pembuatan  sistem  informasi  pada penelitian ini secara garis besarnya dapat dibagi dalam berbagai  tahapan  yang  dimulai  dengan  analisis  dan pengumpulan  data,  perancangan  dan  pembuatan sistem,  pengujian  dan  evaluasi  sistem,  dilanjutkan dengan implementasi aplikasi chatbot [1].
Gambar 1. Flowchart Perancangan Sistem
Start End Perancangan dan pembuatan sistem Pengujian dan evaluasi sistem Sudah Sesuai Analisis dan Pengumpulan data Tidak Implementasi aplikasi chatbot
Pada  Flowchart  Perancangan  Sistem  yang  terdapat pada  Gambar  1,  flowchart  tersebut  merupakan perancangan  sistem  chatbot  telegram  dan  pada gambar flowchart tersebut penulis ingin menunjukan bagaimana  proses  singkat  alur  perancangan  dari sistem  chatbot  telegram,  yang  nanti  nya  agar  dapat mudah  dipahami  bagaimana  proses  alur  dari  awal hingga  akhir  yang  kedepannya  bisa  dikembangkan oleh peneliti lainnya.

## Tahapan analisis dan pengumpulan data
Untuk  Langkah  yang  pertama  yaitu  analisis  dan pengumpulan  data  dengan  menganalisis  dari pelayanan BAAK Universitas Stikubank yang masih bersifat konvensional. Selanjutnya pengumpulan data disini  ada  dua  cara  yaitu  pengumpulan  data  primer dan  data  sekunder.  Data  primer  sendiri  diperoleh secara  pengamatan  langsung  di  BAAK  Universitas Stikubank  yaitu  dengan  mendapatkan  data pertanyaan  yang  sering  muncul.  Data  sekunder adalah  pendukung  dari  data  primer  yang  diperoleh melalui  studi  literatur.  Langkah  berikutnya  yaitu perancangan  dan  pembuatan  sistem  yaitu  dengan data yang sudah terkumpul dipilih beberapa kata yang paling  banyak.  Kata-kata  pertanyaan  yang  sering muncul  dapat  dilihat  dari  diagram  entitas  yang terdapat pada gambar 2.
Gambar 2. Diagram Entitas Kata yang Sering Muncul
Setelah  diagram  entitas  pada  gambar  diatas  yaitu gambar  2,  maka akan  terbentuk  flowchart alur  dari beberapa kata yang akan terbentuk untuk pertanyaan dari  mahasiswa  akan  terbentuk  flowchart  pada gambar dibawah yaitu gambar 3.
Gambar 3. Flowchart sistem pertanyaan dari
mahasiswa
Start Mengirim pesan format Pengecekan format Pengecekan NIM Mahasiswa Form at benar Chatbot mengirim pesan error kepada pengirim agar mengulangi format yang benar NIM benar
Chatbot menampilkan hasil jawaban dialog Chatbot mengirim pesan error kepada pengirim agar mengulangi NIM yang benar End
Pada  gambar  diatas  yaitu  gambar  3,  flowchart tersebut  akan  terbuat  alur  pembayaran,  alur  jadwal kuliah  dan  alur  hasil  kuliah.  Untuk  yang  alur penerimaan  mahasiswa  baru  dibuat  flowchart  pada gambar 4.
Gambar 4. Flowchart sistem pertanyaan dari calon mahasiswa

## Perancangan dan pembuatan sistem
Setelah  alur  sistem  chatbot  sudah  terbuat  maka selanjutnya  tahapan  pembuatan  pembuatan  aplikasi chatbot  telegram  dengan  menggunakan  framework rasa.  Untuk tahapan pertama yaitu pembuatan API server  menggunakan  ngrok  dengan  memasukkan server pada ngrok yaitu http 5005 seperti pada gambar 5.
Gambar 5. Server API di ngrok Selanjutnya memasukkan link API dari ngrok tersebut ke credentials.yml pada framework rasa pada gambar 6 berikut.
Gambar 6. Memasukkan link API pada sistem Langkah  berikutnya  yaitu  memasukkan  kata  kata sebanyak  213  kata  yang  nantinya  akan  menjadi  kata pertanyaan yang akan dimasukkan kedalam NLU pada sistem seperti pada gambar 7 dibawah ini.
Start Mengirim pesan format Pengecekan format Pengecekan program studi Format benar
Chatbot mengirim pesan error kepada pengirim agar mengulangi format yang benar Program studi benar
Chatbot menampilkan hasil jawaban dialog Chatbot mengirim
pesan error kepada pengirim agar mengulangi
NIM yang benar
End
Selanjutnya  memasukkan  kata  kata  dialog  sebanyak 27  dialog  kalimat  untuk  menanggapi  pertanyaan sebelumnya  pada  gambar  7.  Kata  ini  yang  akan muncul  saat  chabot  menjawab  pertanyaan  dengan kata kata sebagai berikut pada gambar 8.
Gambar 8. Dialog kalimat Chatbot

## Pengujian dan evaluasi sistem
Selanjutnya  setelah  semua  data  siap  maka  langkah berikutnya menyambungkan dari framework rasa ke dalam chatbot dengan cara membuka terminal pada sistemnya  lalu  mengetikkan  train  rasa  seperti  pad gambar 9.
Gambar 9. Train Framework Rasa
Setelah train rasa berhasil dengan pesan rasa model trained and saved maka selanjutnya, run framework rasa  dengan  dengan  mengetikkan  rasa  run  pada terminal seperti gambar 10 dibawah ini.
Gambar 10. Run Framework Rasa
Pada  gambar  10  diatas  setelah  rasa  run  berhasil dengan  muncul  kata  rasa  server  is  up  and  running maka  chabot  telegram  telah  siap  digunakan  oleh pengguna dengan mengakses HaloUnisbankBot pada telegram dapat dilihat seperti pada gambar 11.
Gambar 11. Pengujian sistem chatbot telegram.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Setelah  perancangan  yang  dilakukan  sebelumnya sudah selesai maka selanjutnya mengimplementasikan chatbot  telegram  dengan  pertanyaan  yang  sudah dibuat. Untuk implementasi yang akan diuji coba yaitu ada  4  berupa  pembayaran  kuliah,  jadwal  kuliah, penerimaan mahasiswa baru, dan hasil kuliah.

## Impelementasi pembayaran kuliah
Untuk  pembayaran  kuliah  akan  diuji  coba menggunakan  nama  resa  arjuanda  dengan  NIM 2001530035  yang  nantinya  akan  dijawab  sesuai tunggakan SPP pada bulan ini seperti pada gambar 13. Jika salah Ketika memasukkan NIM atau nama maka akan muncul perintah yang salah seperti pada gambar 12.
Gambar 12. Jawaban dialog salah pembayaran kuliah
Gambar 13. Jawaban dialog yang benar pembayaran kuliah
Implementasi jadwal kuliah Implementasi  chatbot  telegram  untuk  jadwal  kuliah akan diuji coba menggunakan nama aqil Ilhan putra dengan NIM 2001530047 yang nantinya akan dijawab sesuai jadwal kuliah pada hari tersebut, mata kuliah, jam kuliah, dan ruangan kuliah pada gambar 15. Jika salah Ketika memasukkan NIM atau nama maka akan muncul  perintah  yang  salah  seperti  pada  gambar  14 dan juga bisa menjawab dengan bertanya dengan hari
yang berbeda seperti pada gambar 14.
Gambar 14. Jawaban dialog salah jadwal kuliah
Gambar 15. Jawaban dialog benar jadwal kuliah
Gambar 16. Jawaban dialog ketika hari jadwal kuliah

## diganti

## Implementasi penerimaan mahasiswa baru
Untuk syarat sesuai prodi atau jurusan akan diuji coba menggunakan teknik informatika yang nantinya akan dijawab  sesuai  persyaratan  daftar  di  jurusan  teknik informatika  seperti  pada  gambar  18.  Jika  salah memasukkan prodi maka akan muncul perintah yang salah seperti gambar 17.
Gambar 17. Jawaban dialog salah prodi
Gambar 18. Jawaban dialog benar syarat pendaftaran kuliah

## Implementasi hasil kuliah
Untuk hasil kuliah yang dicoba adalah hasil KHS akan diuji  coba  menggunakan  nama  adis  amatulia  rosida dengan NIM 2001530031 yang nantinya akan dijawab sesuai hasil KHS yang berupa link google drive seperti pada gambar 20. Jika salah ketika memasukkan NIM atau  nama  maka  akan  muncul  perintah  yang  salah seperti pada gambar 19.
Gambar 19. Jawaban dialog yang salah
Gambar 20. Jawaban dialog benar hasil KHS Adapun terdapat beberapa kesalahan jawaban ketika memasukkan  kata  acak  sehingga  chatbot  telegram akan menampilkan jawaban acak dikarenakan semakin banyak  kata  kunci  yang  dimasukkan  kedalam framework  rasa  maka  akan  semakin  susah  untuk mengkunci  jawaban  yang  paling  sesuai  seperti  pada gambar  21.  Dalam  hal  ini  juga  peneliti  masih  baru mempelajari chatbot telegram menggunakan framework rasa.
Gambar 21. Jawaban acak dari chatbot.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pengujian  sistem yang  telah  dilaksanakan  maka  disimpulkan  bahwa penelitian  ini  sepenuhnya  telah  berhasil  membuat dan  mengembangkan  aplikasi  chatbot  telegram dengan  menggunakan  framework  rasa  untuk pelayanan  administrasi  di  perguruan  tinggi Universitas Stikubank dengan memberikan data dan informasi  dari  pembayaran  SPP,  jadwal  kuliah, penerimaan  mahasiswa  baru  serta  hasil  kuliah. Aplikasi  chatbot  telegram  yang  berhasil  di kembangkan  mampu  memberikan  jawaban  yang sesuai namun akan memiliki kendala ketika semakin banyak  kata-kata  yang  dibuat  akan  menyebabkan hasil jawaban yang kurang tepat. Diharapkan aplikasi chatbot  telegram  ini  dapat  meningkatkan  sistem pelayanan  BAAK  Universitas  Stikubank  bersifat lebih  cepat  dan  fleksibel.  Maka  dari  itu  hasil penelitian  ini  dapat  dijadikan  sebagai  referensi  bagi peneliti selanjutnya di bidang akademik perkuliahan.
Dalam mengembangkan sistem informasi chatbot ini untuk  kondisi  yang  lebih  mendalami  di  universitas maupun dunia kerja, maka diperlukan penelitian lebih lanjut  karena  sistem  chatbot  ini  banyak  terdapat jawaban  yang  kurang  sesuai  dikarenakan  pada framework  rasa  ini  membutuhkan  kata  yang  lebih detail  dan  memerlukan  banyak  kata-kata  yang dimasukkan kedalam rules sehingga menjadi jawaban yang  sesuai  oleh  pengguna  sistem  informasi  ini. Aplikasi  chatbot  dapat  dikembangkan  lebih  jauh seperti  untuk  informasi  kemahasiswaan,  organisasi kemahasiswaan  maupun  organisasi  eksternal kampus,  serta  layanan  lainnya  yang  akan  sangat menjadi  fleksibel  dan  efisien  di  masa  yang  akan datang.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Saya  ingin  mengucapkan  rasa  syukur  yang  saya panjatkan  kepada  Allah  SWT  karena  atas  izin-nya penelitian  saya  mengenai  chatbot  telegram menggunakan  framework  rasa  untuk  pelayanan administrasi  Universitas  Stikubank  dapat  terwujud, dan saya juga ucapkan terimakasih kepada orang tua, teman-teman  yang  sudah  mendukung  saya  dan memberikan  doa  sehingga  penelitian  ini  dapat berjalan dengan lancer.

## 6. Daftar Pustaka
[1] Hanif,  Z.M.,  2021.  Pengembangan  Aplikasi Whatsapp Chatbot Untuk Pelayanan Akademik Di Perguruan Tinggi. URL: https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/37 445.
[2] Cucus, A., Endra, R.Y. and Naralita, T., 2019. Chatter  bot  untuk  konsultasi  akademik  di perguruan tinggi. Explore: Jurnal Sistem informasi dan  telematika  (Telekomunikasi,  Multimedia  dan Informatika) , 10 (1).
[3] Zubaidi,  A.  and  Ramdani,  R.,  2019.  Layanan Dan  Informasi  Akademik  Berbasis  Bot Telegram Di Program Studi Teknik Informatika Universitas  Mataram. Jurnal  Teknologi  Informasi, Komputer,  Dan  Aplikasinya  (JTIKA) , 1 (1), pp.103-110. DOI: https://doi.org/10.29303/jtika.v1i1.27.
[4] Bariyah,  S.H.  and  Imania,  K.A.N.,  2022. Pengembangan  Virtual  Assistant  Chatbot Berbasis  Whatsapp  Pada  Pusat  Layanan Informasi  Mahasiswa  Institut  Pendidikan Indonesia-Garut. J. Petik , 8 (1), pp.66-79.
[5] Ruindungan,  D.G.  and  Jacobus,  A.,  2021. Chatbot  Development  for  an  Interactive Academic Information Services using the Rasa Open Source Framework. Jurnal Teknik Elektro dan Komputer , 10 (1), pp.61-68. DOI: https://doi.org/10.35793/jtek.v10i1.31150.
[6] Guntoro,  G.,  Costaner,  L.  and  Lisnawita,  L., 2020. Aplikasi chatbot untuk layanan informasi dan  akademik  kampus  berbasis  artificial intelligence  markup  language  (AIML). Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 11 (2), pp.291-300. DOI: https://doi.org/10.31849/digitalzone.v11i2.50 49. [7] Anindyati, L., 2023. Analisis dan Perancangan Aplikasi  Chatbot  Menggunakan  Framework Rasa  dan  Sistem  Informasi  Pemeliharaan Aplikasi  (Studi  Kasus:  Chatbot  Penerimaan Mahasiswa  Baru  Politeknik  Astra). Jurnal Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer
(Jtiik) , 10 (2), pp.291-300.
[8] Jumardi, R., Farokhah, L. and Maghfirah, M.,
2020. Kolaborasi Digital Signage dan Chatbot Messenger Sebagai Layanan Penyedia Informasi  Akademik. Jurnal  Media  Informatika
Budidarma , 4 (2), pp.347-354. DOI: http://dx.doi.org/10.30865/mib.v4i2.2061.
[9] Itonsaputri,  M.Z.,  Saputra,  R.E.  and Nugrahaeni,  R.A.,  2023.  Implementasi  Rasa Pada  Chatbot  Layanan  Akademik. eProceedings of Engineering , 10 (1).
[10] Sholeh,  M.S.,  2020. Aplikasi  Chatbot  untuk Pengajuan  Proses  Pemesanan  Surat  di  Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia (Tugas  Akhir,  Universitas  Islam Indonesia).
[11] Arthana,  I.K.R.,  Dewi,  L.J.E.,  Seputra,  K.A. and  Marti,  N.W.,  2021.  Undiksha  Virtual Assistant  (Shavira):  Integration  Frequency Asked  Question  with  Rasa  Framework. JST (Jurnal Sains Dan Teknologi) , 10 (2), pp.264-273.
DOI: https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v10i2.3 9863.
[12] Pradana,  Z.H.,  Nafi'ah,  H.  and  Rochmanto, R.A., 2022. Chatbot-based Information Service using RASA Open-SourceFrameworkin
Prambanan  Temple  Tourism  Object. Jurnal RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi Informasi) , 6 (4), pp.656-662. DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v6i4.3913.
[13] Sholahuddin, M.R. and Atqiya, F., 2021. Sistem Tanya Jawab Konsultasi Shalat Berbasis RASA Natural Language Understanding (NLU). Jurnal Pendidikan Multimedia (Edsence) , 3 (2), pp.93-102. DOI: https://doi.org/10.17509/edsence.v3i2.38732
[14] Rifai,  M.,  2020. Rancangan  Dan  Implementasi Telegram  Chatbot  Untuk  Informasi  Akademik Dengan  Dialogflow (Skripsi,  STMIK  Akakom Yogyakarta).
[15] Aziza,  R.N.,  Ardanti,  T.S.,  Yosrita,  E.  and Ningrum,  R.F.,  2022.  Pembangunan  Aplikasi Chatbot  Informasi  Akademik  berbasis  Cosine Similarity dan Library Sastrawi Stemmer (Studi Kasus: Teknik Informatika IT
PLN). PROSIDING-SNEKTI , 3 .