Aplikasi Layanan dan Informasi Akademik Berbasis Chatbot Telegram Menggunakan Natural Language Processing
Maulida Qalimaturrahmah 1* , Dwi Budi Santoso 2
1*,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank, Kota Semarang, Provinsi Jaw a Tengah, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 4 December 2023 Received in revised form 7 February 2024 Accepted 25 March 2024 Available online April 2024.
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v8i2.1887.
Keywords: Chatbot; Natural Language Processing; Rasa; Telegram.
Kata Kunci: Chatbot; Natural Language Processing; Rasa; Telegram.
ACM Computing Classification System (CCS)
Communication and Mass Media Complete (CMMC)

## a b s t r a c t
In  the  digital  era,  technological  advances  change  various  aspects  of  life.  One  of  the significant  technological  advances  is  Chatbot  technology.  In  the  world  of  higher education, a problem often experienced by students today is a lack of literacy regarding important  information  available  on  faculty  websites,  because  not  all  students  always access the website. With  Chatbot technology based on Natural Language Processing using the Rasa framework which is integrated into the Telegram platform, it will make it easier for students to get information more quickly and efficiently. The method for creating  this  Chatbot  is  literature  study,  data  collection,  data  pre-processing,  flavor framework, implementation, system testing, and results. The data used in creating the Chatbot was taken from information contained on the faculty website. Modification of the Rasa Framework file with a total of 47 intents and 394 examples, training and testing processes  carried  out  via  command  prompt,  and  integration  of  the  Chatbot  into Telegram  via  Visual  Studio  Code.  From  the  test  results,  the  Chatbot  that  has  been integrated into Telegram can be used well, the response given by the Chatbot is correct.

## a b s t r a k
Dalam era digital, kemajuan teknologi merubah berbagai aspek kehidupan. Salah satu kemajuan teknologi yang signifikan adalah teknologi Chatbot. Pada dunia Pendidikan tinggi, permasalahan yang sering dialami mahasiswa saat ini adalah kurangnya literasi terhadap  informasi  penting  yang  tersedia  di  website  fakultas,  karena  tidak  semua mahasiswa  selalu  mengakses  website.  Dengan  teknologi  Chatbot  berbasis  Natural Language Processing menggunakan framework Rasa yang diintegrasikan dalam platform telegram, akan memudahkan mahasiswa mendapatkan informasi lebih cepat dan efisien. Metode  pembuatan  Chatbot  ini  dengan  studi  literatur,  pengumpulan  data,  data  pre- processing,  framework  Rasa,  implementasi,  pengujian  system,  dan  hasil.  Data  yang dipakai dalam pembuatan Chatbot diambil dari informasi yang terdapat didalam website fakultas.  Modifikasi  file  Framework  Rasa  dengan  total  47  intent  dan  394  exemples, proses training dan testing dilakukan melalui command prompt, dan integrasi Chatbot ke  telegram  melalui  visual  studio  code.  Dari  hasil  pengujian,  Chatbot  yang  telah diintegrasikan  ke  telegram  dapat  digunakan  dengan  baik,  response  yang  diberikan Chatbot tepat.
*Corresponding Author. Email: maulidaqalimaturrahmah@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
Pendidikan tinggi merupakan salah satu pilar utama dalam  pengembangan  sumber  daya  manusia  yang berkualitas dan berdaya saing tinggi. Dalam era digital saat  ini,  teknologi  informasi  dan  komunikasi  telah mengubah  berbagai  aspek  kehidupan,  termasuk dunia  pendidikan.  Salah  satu  perkembangan teknologi  yang  signifikan  adalah  teknologi Chatbot . Teknologi  ini  telah  membuka  peluang  baru  dalam penyediaan layanan dan informasi di berbagai bidang, termasuk  pendidikan.  Dalam  dunia  pendidikan tinggi,  mahasiswa  sering  menghadapi  tantangan dalam  mengakses  informasi  akademik  melalui website,  karena  tidak  semua  mahasiswa  selalu mengakses  website  kampus  atau  fakultas,  seperti halnya  dalam  mencari  informasi  pengumuman penting  terkait  kuliah,  atau  berita  kampus.  Proses mencari informasi ini terkadang memakan waktu dan bisa  menjadi  rumit,  terutama  jika  mahasiswa  harus mengakses  berbagai  platform  atau  menghubungi banyak pihak terkait. Oleh karena itu, pengembangan aplikasi  layanan  dan  informasi  akademik  berbasis Chatbot dapat menjadi alternatif yang menarik untuk memberikan  akses  informasi  yang  lebih  efisien  dan cepat bagi mahasiswa.
Chatbot merupakan  sebuah  program  software  yang dibangun untuk dapat berinteraksi melalui kata-kata tertulis  atau  lisan  dengan  pengguna. Chatbot telah digunakan  dibanyak  bidang,  namun  penggunaan tersebut masih sedikit penerapannya pada lingkungan akademik.  Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh Mutiara  Zaafira,  dimana  membuat Chatbot dengan menggunakan development RASA, dapat dihasilkan hasil pengujian alfa dengan akurasi sebesar 100% dan pengujian  beta  93%  dari  30  responden  memilih setuju  dan  sangat  setuju,  pengujian  akurasi  system 90% dari 5 pengguna. Hasil tersebut dilakukan untuk menguji apakah Chatbot dapat memberikan jawaban yang sesuai dengan input pengguna. Selain itu dengan uji  reliabilitas  kuesioner  dengan  hasil  0.955  dan  uji validitas  kuesioner  pada  tugas  akhir  ini  dinyatakan valid.  Dari  hasil  pengujian  system  dapat  berjalan sesuai dengan tujuannya [1].
Dalam  penelitian  Ariyan  Zubaidi  (2019),  yang memanfaatkan Chatbot pada platform telegram untuk layanan  dan  informasi  akademik  di  program  studi Teknik  informatika  universitas  mataram.  Bot  yang
dibangun  menggunakan  Bahasa  pemrograman python,  SQLite  dan  React  JS.  Prototipe  bot  yang dibuat mampu menyiarkan informasi terbaru kepada user  dan  memberikan  layanan  akademik  seperti layanan tesis dan magang. Dari hasil pengujian yang dilakukan juga didapat masing-masing command yang dibuat  mampu  dieksekusi  dengan  baik  dan  respon yang  diberikan  sesuai  dengan  yang  diinginkan  oleh pengguna [2].
Teddy  Surya  Gunawan dkk (2021),  melakukan penelitian  dengan  mengembangkan Chatbot telegram menggunakan  Bahasa  alami  dimana Chatbot dapat mengenali  emosi  dengan  algoritma  deep  learning untuk  mengekstrak  bentuk  emosi  dari  inputan  teks. Dengan menggunakan python ver. 3.9.0, dan python telegram  bot  ver  13.7.  Framework  yang  digunakan adalah google dialogflow, dan metode yang digunakan adalah  analisis  sentimen.  Hasil  yang  terlihat Chatbot dapat  mengekstrak  emosi  dari  teks  yang  diberikan user,  yaitu  user  sedang  merasa  sedih,  kemudian Chatbot merespon  dengan  menyarankan  cara  untuk membantu user. Dan jika Chatbot tidak paham dengan pertanyaan  yang  diberikan  user,  maka Chatbot akan merespon  bahwa  ia  tidak  memahami  pertanyaannya [3].  Mhd.  Furqan dkk (2023),  dalam  penelitiannya membuat Chatbot dengan  platform  telegram menggunakan Natural  Language  Processing untuk meningkatkan  keefisienan  dalam Frequently  Ask Question (FAQ)  yang  terdapat  dalam  website Poltekpar.  Metode  yang  digunakan  adalah System Development  Life  Cycle (SDLC).  Dalam  penelitian  ini melakukan  proses  pembuatan  system  dengan menggunakan  metode Natural  Language  Processing (NLP)  yang  diterapkan  pada  sistem  yang  dibangun dengan Telegram Messenger dan Bahasa pemrograman  Python.  Hasil Chatbot yang  diuji mendapat  nilai  persentase  sebesar  94%.  Hasil  ini menunjukkan sistem Chatbot sangat layak dan efektif dalam  membantu  mahasiswa  memperoleh  informasi yang dibutuhkan [4].
Dalam penelitian yang dilakukan oleh Alifya Hikmah dkk (2023),  dengan  mengimplementasikan Natural Language Processing (NLP) pada Chatbot untuk layanan akademik.    Pengujian  pada  sistem Chatbot ini menggunakan  metode  pengujian  beta  dengan Usability  Testing  yang  mendapatkan  hasil  sebesar 93% dari total 42 responden dan 6 pertanyaan. Untuk pengujian  akurasi  pada Chatbot mendapatkan  hasil
100% dari total 54 pertanyaan yang diajukan secara acak.  Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan, dinyatakan  bahwa Chatbot ini  mampu  memberikan response  dengan  menilai  jawaban  dari  pertanyaan yang diberikan oleh pengguna berdasarkan kata kunci pada Chatbot ,  sehingga Chatbot dapat  memberikan jawaban  yang  tepat  [5].  Laksmi  Anindyati  juga melakukan  penelitian  dengan  merancang  aplikasi Chatbot penerimaan mahasiswa baru politeknik astra menggunakan  framework  RASA.    Hasil  dari penelitian  ini  adalah  kebutuhan  sistem  yang direpresentasikan  pada  use  case  diagram  dan flowchart lalu pemilihan pipeline NLU untuk Chatbot , arsitektur  sistem,  perancangan  database  dalam bentuk physical data model, dan perancangan desain antarmuka  ( mockup )  sistem  penunjang Chatbot framework RASA [6].
Berdasarkan  dari  referensi  yang  didapat  dari  hasil penelitian  terdahulu  yang  telah  disebutkan,  peneliti menggunakan referensi tersebut sebagai bahan acuan dalam penelitian yang akan dilakukan. Pada penelitian ini  akan  menggunakan  platform  telegram  dalam pembuatan Chatbot untuk  layanan  informasi akademik fakultas teknologi informasi dan industry, dengan  metode Natural  Language  Processing (NLP). Pemilihan  metode  NLP  sendiri  karena  NLP  dapat membuat Chatbot berkomunikasi  dengan  user menggunakan  bahasa  sehari-hari  tanpa  perlu mematuhi  format  atau  bahasa  yang  kaku.  Dengan mengimplementasikan  teknologi  NLP  ke  dalam Telegram,  dapat  diciptakan  sebuah Chatbot yang mampu  memberikan  layanan  dan  informasi akademik  kepada  mahasiswa  dengan  cepat  dan efisien.
Dalam pembuatan Chatbot telegram ini akan berfokus menggunakan  framework  RASA.  Dipilihnya framework  RASA  karena  memiliki  performa  yang baik, sebab adanya Rasa NLU dan Rasa Core. RASA bersifat open source, dan memunginkan pengembang  untuk  dapat  mengontrol  sepenuhnya alur  percakapan  serta  memanfaatkan  kemampuan NLP  untuk  memahami  niat  user.  Selain  itu framework  RASA  memiliki  pemahaman  Bahasa alami  yang  sangat  kuat.  Dataset  yang  digunakan bersumber  dari  website  fakultas  yang  akan  diubah dalam  file  domain.yml.  Adapaun  tujuan  dari penelitian  ini  adalah  dapat  membantu  mahasiswa dalam  mencari  informasi  tentang  berita  di  lingkup
Fakultas,  pengumuman  kuliah,  syarat  kelulusan, pengumuman  kelulusan  dan  berbagai  informasi penting  lainnya  dengan  hanya  mengakses Chatbot melalui platform telegram saja.

## 2. Metode Penelitian
Dalam penelitian yang akan peneliti lakukan terdapat objek  penelitian  yang  akan  digunakan  yaitu  pada Fakultas Teknologi Informasi dan Industri yang ada di  Universitas  Stikubank  Semarang.  Adapun  Teknik pengambilan  data  dilakukan  secara  manual  dengan bersumber dari website Fakultas Teknologi Informasi dan  Industri  Universitas  Stikubank  Semarang,  yang kemudian  data  tersebut  diubah  ke  dalam  file domain.yml.
Gambar 1. Alur Penelitian
Dari  gambar  1  merupakan  alur  dari  penelitian  yang dilakukan  oleh  peneliti,  dimulai  dari  proses  mencari studi  literatur,  pengumpulan  data,  melakukan  data preprocessing , kemudian masuk pada framework RASA, lalu  tahap  implementasi,  setelah  itu  melakukan pegujian system, dan hasil. Berikut ini penjelasan dari masing-masing  tahap  pada  alur  penelitian  yang dilakukan.

## Studi Literatur
Pada  tahap  studi  literatur  ini  peneliti  melakukan pengumpulan berbagai sumber literatur atau sumber informasi atau Pustaka lainnya yang berkaitan dengan
penelitian  yang  dilakukan.  Studi  literatur  ini  dapat bersumber dari jurnal ilmiah dari penelitian terdahulu yang selaras dengan tema penelitian yang kemudian dapat dijadikan bahan acuan.

## Pengumpulan Data
Dalam pengumpulan data pada penelitian ini, peneliti mengambil data yang bersumber dari website fakultas teknologi  informasi  dan  industry  serta  wawancara langsung  dengan  pihak  Kepala  Biro  Administrasi Akademik  (BAAK)  Fakultas.  Data  yang  diperoleh dapat  berupa  pertanyaan  atau  permasalahan  yang sering  diajukan  oleh  mahasiswa  fakultas  ke  pihak BAAK.
Data PreProcessing Pada  metode Natural  Language  Processing ,  terdapat proses preprocessing, antara lain:
1) Case Folding
Proses  dimana  mengubah  seluruh  teks  menjadi huruf besar atau huruf kecil, serta menghilangkan karakter  yang  tidak  perlu  seperti  tanda  baca, symbol atau angka.
2) Tokenisasi Proses  memisahkan  teks  menjadi  kata  per  kata individu.  Dimana  suatu  kata  ini  tidak  terkait dengan kata lainnya.
3) Stop Words Proses  dimana  kata-kata  penghubung  seperti “dan”, “atau” yang tidak memiliki makna penting akan di hapus.
4) Stemming
Proses  mengubah  kata-kata  menjadi  kata  dasar dengan  menghilangkan  unsur  sufiks  atau  kata imbuhan  pada  kata,  misalnya:  “mendaftar” menjadi “daftar”.

## Framework RASA
Setelah  melalui  data preprocessing ,  selanjutnya  adalah masuk  pada framework RASA.  RASA  merupakan sebuah framework yang  bersifat  open  source,  RASA adalah kombinasi dari dual modul yaitu RASA NLU ( Natural  Language  Understanding )  pemrosesan  Bahasa alami dan RASA Core yang dapat memprediksi dan memberikan  respon  kepada user .  Data  yang  telah dikumpulkan  oleh  peneliti  akan  diolah  dalam framework RASA,  dimana  data  informasi  akan dimasukkan  dalam  file  domain.yml,  kemudian contoh  pertanyaan  yang  mungkin  akan  ditanyakan
dimasukkan dalam file nlu.yml pada bagian intent dan examples .

## Implementasi
Setelah  semua  data  telah  diolah  dalam  framework RASA, selanjutnya yang dilakukan adalah mengintegrasikan Chatbot RASA ke bot telegram yang telah dibuat dengan menggunakan Telegram API.

## Pengujian Sistem
Proses  pengujian  sistem  dilakukan  dengan  menguji Chatbot melalui telegram bot yang telah dibuat, apakah Chatbot dapat memberikan respon sesuai dengan apa yang diinginkan oleh user atau tidak.
Hasil Hasil akhir adalah terciptanya sebuah Chatbot layanan informasi akademik fakultas teknologi informasi dan industri menggunakan platform telegram.

## Metode pengembangan sistem Instrument Penelitian
Selain  metode  penelitian,  adapun  instrument penelitian  yang  perlu  dilakukan  oleh  peneliti. Instrument  ini  diperlukan  agar  mengetahui  apa  saja yang  diperlukan  oleh  peneliti  dalam  merealisasikan pembuatan Chatbot telegram.  Instrument  ini  dibagi dua,  yaitu  perangkat  lunak  ( software ),  dan  perangkat keras ( hardware ).
1) Perangkat Lunak (Software)
Adapun  perangkat  lunak  yang  digunakan  oleh peneliti sebagai berikut:
a) System operasi PC: Windows 10
b) Bahasa pemrograman: python
c) Framework: rasa
d) Tools editor: Visual Studio Code, Command Prompt
2) Perangkat Keras (Hardware)
Perangkat  keras  yang  digunakan  oleh  peneliti sebagai berikut:
a) Perangkat: Laptop Asus X441UB
b) Ram: Minimum 1 GB
c) Smartphone: Android 10
Desain Sistem Chatbot Chatbot telegram  yang  dirancang  oleh  peneliti  ini menggunakan  framework  Rasa.  Dalam  framework Rasa terdapat beberapa komponen yaitu:
1) NLU ( Natural Language Understanding )
NLU  adalah  bagian  dari  sistem Chatbot yang bertanggung jawab untuk memahami niat ( intent ) dan entitas ( entities ) dari input teks yang diberikan oleh  pengguna.  Dalam  NLU  terdapat  2 komponen  utama  yaitu  intent  dan  examples (contoh  atau  sampel  input  pertanyaan  dari pengguna)  atau  sering  disebut  sebagai  “training data”.
2) Domain
Domain  adalah  tempat  dimana  mendefinisikan semua  elemen  yang  dibutuhkan  untuk memahami dan merespons percakapan pengguna dengan Chatbot .  Ini  mencakup  intent,  respons, template  respons  ( utterances ),  pengaturan  sesi ( session setings ).
3) Rules
Rules  adalah  sebuah  aturan-aturan  sederhana atau sebuah kebijakan untuk memberikan sebuah respons  secara  langsung.  Ini  berarti  jika  dalam kondisi tertentu terpenuhi, bot akan memberikan respons  tertentu  tanpa  melibatkan  model machine learning atau tanpa perlu mengacu pada Riwayat  dialog  (stories).  Dalam  rules  terdapat beberapa komponen antara lain, rule , steps , intent , dan action .
4) Story
Stories adalah urutan aksi dan respon yang sudah terdefinisi  sebelumnya.  Dalam  stories  juga mendefiniskan  dan  melatih  pola  dialog  atau interaksi antar pengguna dan Chatbot . Setiap story akan mewakili skenario atau percakapan tertentu yang  mungkin  terjadi  selama  interaksi  dengan Chatbot .  Dalam  stories  terdapat  beberapa komponen antara lain, rule , steps , intent , dan action .
Desain Alur Proses Chatbot Berdasarkan  dari  desain  system Chatbot ,  maka diperoleh alur proses Chatbot sebagai berikut.
Gambar 2. Alur Proses Chatbot
Dari gambar 2 dapat dijelaskan alur dari proses Chatbot seperti dibawah ini:
1) User memberikan input berupa pesan text kepada telegram bot dengan framework rasa.
2) Kemudian telegram bot melihat ke dalam file rasa NLU  untuk  mencari  apakah  ada  maksud  ( intent ) dan entitas (jika ada) yang ditemukan dalam user input.
3) Telegram bot mencari respons dalam file domain berdasarkan maksud ( intent ) yang diinputkan user .
4) Lalu  telegram  bot  akan  memeriksa  apakah  ada aturan khusus dalam memberikan respons.
5) Jika  ada  aturan  khusus  yang  ditulis,  maka  akan merujuk pada rules yang telah dibuat, Chatbot akan mempertibangkannya  disini,  kemudian  akan merujuk  pada  file  action,  setelah  itu  akan mengambil tindakan/aksi (action execution) dan mengirimkan  respons  pada  telegram  bot, kemudian akan memberikan jawaban kepada user .
6) Jika  tidak  ada  aturan  khusus  yang  ditulis,  maka system akan memeriksa stories yang telah dilatih untuk  menemukan  pola  yang  sesuai  dengan interaksi user input.
7) Lalu dari stories akan memberikan action name, dimana respons ditentukan dari action name yang ada dalam file domain.
8) Kemudian bot akan melakukan action execution (mengambil Tindakan/aksi) berdasarkan hasil dari tahap domain dan stories.
9) Setelah  itu  Telegram  Bot  akan  memberikan respons atau jawaban atau bot output kepada user.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  hasil  dan  pembahasan  pembuatan Chatbot telegram  yang  dirancang  oleh  peneliti,  terdapat beberapa  langkah  untuk  merealisasikan  rancangan Chatbot .  Berikut  ini  langkah-langkah  dari  proses training dan testing menggunakan framework rasa.

## Install Virtual Environment
Langkah pertama yang harus dilakukan yaitu dengan install  virtual  environment  terlebih  dahulu.  Peneliti melakukan langkah ini menggunakan command prompt dengan  perintah, pip  install  virtualenv .  Kemudian membuat  nama virtualenv dengan  perintah, virtualenv rasaenv .
Gambar 3. Install Virtual Environment
Install Framework Rasa Framework RASA merupakan sebuah kerangka kerja yang bersifat open source untuk pemrosesan Bahasa alami. Umumnya terdapat dua tahap pemrosesan teks pada sebuah system Chatbot atau system percakapan berbasis AI. Tahap pertama adalah bagaimana system dapat  menginterpretasikan  teks  dari  user.  Tahap kedua adalah bagaimana system dapat menghasilkan output  teks  respon.  Framework  Rasa  ini  Dapat terintegrasi dengan platform komunikasi lain melalui API.  Sebelum  install  rasa,  peneliti  mengaktifkan terlebih dahulu virtualenv yang telah dibuat, dengan perintah : .\rasaenv\Scripts\activate pada command prompt. Setelah itu install rasa pada virtualenv yang telah aktif, dengan perintah: pip install rasa.
Gambar 4. Install Framework RASA

## Menginisialisasi Framework rasa
Pada  tahap  ini,  peneliti  melakukan  inisialisasi  pada proyek  rasa  setelah  dilakukan  instalasi.  Inisialisasi proyek  menggunakan  perintah:  rasa  init  pada command  prompt.  Tujuan  dilakukannya  inisialisasi ini adalah membuat struktur dasar pada proyek rasa, termasuk file-file konfigurasi dan data dasar.

## Modifikasi Dataset
Setelah melakukan inisialisasi, selanjutnya memodifikasi  dataset  sesuai  dengan  hasil  data  yang
telah  diperoleh  peneliti.  Adapun  beberapa  file  yang harus dimodifikasi seperti: data/nlu.yml, data/rules.yml, data/stories.yml, domain.yml. 1) Data/nlu.yml Pada  data  nlu.yml  ini  berisi  contoh-contoh  dari teks  pertanyaan  yang  mungkin  akan  ditanyakan oleh user. File ini digunakan untuk melatih model pemahaman  Bahasa  alami  (NLU).  Peneliti memodifikasi file ini dengan total 47 intent atau topik, dan 394 examples atau contoh pertanyaan yang  akan  digunakan  untuk  membandingkan dengan  pertanyaan  yang  diinputkan  oleh  user, apakah pertanyaan ada atau tidak.
Gambar 5. Data/nlu.yml
2) Data/rules.yml
Dalam  file  rules.yml  ini  berisi  aturan  yang menentukan perilaku Chatbot berdasarkan dengan kondisi  tertentu.  Aturan  ini  berguna  untuk menetapkan  Tindakan  tertentu  Ketika  suatu kondisi  yang  ditentukan  terpenuhi.  Pada  file rules.yml  yang  peneliti  buat  ini  berisikan  suatu tindakan  dimana Chatbot akan  memberikan respons  dengan  action  yang  ada  dalam utter_goodbye,  setiap  user  menginputkan  kata- kata goodbye.
Gambar 6. Data/rules.yml

## 3) Data/stories.yml
File  ini  berisi  urutan  percakapan  atau  riwayat percakapan  “stories”  yang  digunakan  untuk melatih  model  dialog Chatbot .  Dimana  setiap story  terdiri  dari  serangkaian  langkah-langkah yang  terdiri  dari  intent  user  dan  tindakan  atau action yang diberikan oleh Chatbot .

## Gambar 7. Data/stories.yml
4) Domain.yml Dalam  file  ini  menggambarkan  sebuah  domain atau  konteks  dari Chatbot ,  dimana  di  dalam  file terdapat  intent,  action  (Tindakan),  respons, entitas  dan  konfigurasi  lainnya.  Pada  file domain.yml ini yang akan menjawab dari file yang ada pada nlu.yml.
Gambar 8. File Domain.yml

## 5) Training Dataset
Setelah melakukan modifikasi pada beberapa data, langkah yang selanjutnya harus dilakukan adalah melatih data atau proses training model. Peneliti melakukan proses training data pada command prompt dengan perintah: rasa train.
Gambar 9. Proses Training Dataset
6) Testing Model Langkah  selanjutnya  setelah  melakukan  training dataset adalah melakukan testing model. Testing model  ini  dilakukan  pada  command  prompt dengan perintah: rasa shell. Berikut ini hasil testing model yang dilakukan pada command prompt .
Gambar 10. Proses Training Dataset Integrasi Rasa ke Platform Telegram
Setelah  proses  instalasi  sampai  pada  proses  testing model  atau  dataset.  Langkah  selanjutnya  yang  harus dilakukan adalah mengintegrasikan atau menghubungkan  program  rasa  ke platform telegram.
Berikut  ini  langkah-langkah  yang  harus  dilakukan untuk  menghubungkan  program  rasa  ke platform telegram:
1) Membuat akun bot baru
Langkah  pertama  yang  harus  dilakukan  adalah dengan membuat akun bot baru melalui telegram dengan  ketik BotFather pada  kolom  pencarian, kemudian klik start.
Gambar 11. Langkah pertama membuat akun bot Setelah klik start, kemudian ketik / newbot untuk membuat akun baru.
Gambar 12. Langkah kedua membuat akun bot
Kemudian  ketik  nama  akun  bot  baru  yang  akan dibuat, dan username untuk akun Chatbot .
Gambar 13. Langkah ketiga membuat akun bot
Berikut tampilan akun bot yang telah berhasil dibuat.
Gambar 14. Tampilan Profil Akun Chatbot Telegram
2) Input kode API, Username dan url webhook pada file Credentianls.yml.
Langkah  selanjutnya  adalah  memasukkan  Token atau  kode  API  yang  didapat  dari  BotFather kemudian  diinputkan  dalam  file  credentials.yml. Setelah  itu  input  url  webhook  dengan  perintah ngrok http 5005.
Gambar 15. Tampilan Hasil Input 3) Testing program pada platform Telegram Jika  serangkaian  langkah  sebelumnya  telah berhasil dilakukan. Maka program sudah dapat di uji coba langsung pada platform telegram, dengan membuka akun bot yang telah dibuat. Berikut ini tampilan hasil testing pada platform telegram:
Gambar 16. Tampilan Chatbot Telegram

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan oleh peneliti. Dataset di peroleh dari informasi yang terdapat dalam website fakultas. Peneliti menggunakan  command  prompt  sebagai  uji  coba proses  training  dan  testing,  dan  visual  studio  code sebagai tools editor.  Hasil modifikasi dari beberapa file  yang  terdapat  dalam  framework  rasa,  dimana pada data/nlu.yml dengan total 47 intent atau topik, dan  394  examples  atau  contoh  pertanyaan  dapat dilakukan  training  dan  testing  dengan  baik.  Hasil yang  didapat  dari  pembuatan Chatbot dengan menggunakan  framework  rasa  dengan  integrasi  ke dalam  platform  telegram  dapat  digunakan  dengan baik. Chatbot telegram  ini  dapat  membantu memudahkan  mahasiswa  dalam  mencari  informasi akademik  pada  lingkup  fakultas.  Mahasiswa  akan lebih  cepat  mendapatkan  informasi  dari  response Chatbot yang tidak perlu menunggu lama.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Itonsaputri,  M.  Z.,  Saputra,  R.  E.,  &
Nugrahaeni,  R.  A.  (2023).  Implementasi  Rasa Pada Chatbot Layanan Akademik. eProceedings of Engineering , 10 (1).
[2] Zubaidi,  A.,  &  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),  103- 110.
[3] Gunawan, T. S., Babiker, A. B. F., Ismail, N., & Effendi, M. R. (2021, August). Development of intelligent  telegram  chatbot  using
Natural
Language  Processing .  In 2021  7th  International Conference on Wireless and Telematics (ICWT) (pp. 1-5). IEEE. DOI: 10.1109/ICWT52862.2021.9678471. [4] Furqan, M., Sriani, S., & Shidqi, M. N. (2023). Chatbot  Telegram  Menggunakan Natural Language Processing . Walisongo Journal of Information Technology , 5 (1), 15-26. DOI: 10.21580/wjit.2023.5.1.14793.
[5] Hikmah,  A.,  Azmi,  F.,  &  Nugrahaeni,  R.  A.
(2023). Implementasi Natural Language Processing Pada Chatbot Untuk Layanan Akademik. eProceedings of Engineering , 10 (1).
[6] 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), 291-300.
[7] Ferdian,  A.  D.,  &  Anwar,  S.  N.  (2023). Pengembangan  Chatbot  untuk  Informasi Wisata  Interaktif  di  Tangerang  Selatan menggunakan Framework Rasa. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis , 5 (4), 476-483. DOI: https://doi.org/10.47233/jteksis.v5i4.953.
[8] Wulandari,  D.,  &  Wibowo,  J.  S.  (2023). Implementasi Chatbot Menggunakan Framework  Rasa  Untuk  Layanan  Informasi
Wisata  Di  Kota  Pati. INTECOMS:  Journal  of Information Technology and Computer Science , 6 (2), 794-801. DOI: https://doi.org/10.31539/intecoms.v6i2.710.
[9] Afifa, N., Saputra, R. E., & Nugrahaeni, R. A. (2023).  Implementasi  NLP  Pada  Chatbot Layanan  Akademik  Dengan  Algoritma Bert. eProceedings of Engineering , 10 (1).
[10] Cannavaro, N. (2023). Aplikasi Chatbot untuk Layanan  Akademik  Menggunakan  Platform RASA  Open  Source  dengan  Fitur  Two  Stage Fallback. Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika , 3 (1), 53-64. DOI: https://doi.org/10.54082/jiki.73.
[11] Mustakim, F., Fauziah, F., & Hayati, N. (2021). Algoritma Artificial Neural Network pada Text- based  Chatbot  Frequently  Asked  Question (FAQ) Web Kuliah Universitas Nasional. Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) , 5 (4), 438-446. DOI: https://doi.org/10.35870/jtik.v5i4.261.