## IMPLEMENTASI CHATBOT BERBASIS FRAMEWORK RASA UNTUK SISTEM REKOMENDASI WISATA DI SEMARANG
Adis Amatulia Rosida 1) , Kristophorus Hadiono 2)
1. Universitas  Stikubank Semarang, Indonesia
2. Universitas  Stikubank Semarang, Indonesia
Article Info ABSTRAK Kata Kunci: Chatbot ; Destinasi Pariwisata; Framework RASA; Rekomendasi
Keywords: Chatbot ; Framework RASA; Recommendation; Tourism Destination

## Article history:
Received 7 June 2024 Revised 10 July 2024 Accepted 4 August 2024 Available online  1 September 2024
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v9i3.5380
*Corresponding author. Adis  Amatulia Rosida E-mail address: adisamatuliarosida@mhs.unisbank.ac.id
Kota Semarang merupakan salah satu destinasi wisata terkenal di Jawa Tengah. Kota ini  terkenal dengan keindahan alamnya yang mempesona dan kekayaan budaya yang unik sehingga  menjadikannya sebagai daya tarik utama bagi calon wisatawan. Potensi  yang dimiliki  kota ini  akan membuat wisatawan penasaran dan mencari tahu tempat mana saja yang akan dikunjungi ketika datang ke Kota Semarang. Setiap wisatawan mempunyai karakteristik preferensi  dan kebutuhan yang berbeda-beda, sehingga akan mempengaruhi tempat yang ingin  dikunjunginya. Prefer- ensi  yang berbeda menyebabkan keputusan yang berbeda. Ada yang memilih berdasarkan dana yang dimiliki,  ada pula yang memanfaatkan rekomendasi temannya atau informasi dari internet. Memilih tempat yang tepat saat berwisata bukanlah perkara mudah, apalagi jika destinasi terse- but masih baru. Oleh  karena itu, diperlukan rekomendasi tempat mana yang cocok untuk dikunjungi. Membangun chatbot sebagai penolong wisatawan sebagai sistem  pemberi rekomendasi menjadi tujuan penelitian ini. Sistem rekomendasi menggunakan chatbot berbasis Framework RASA.  Data destinasi wisata dikumpulkan dari konten kre- ator di media sosial (YouTube, TikTok, Instagram) yang memiliki  fol- lower  (minimal) 10.000 follower.  Destinasi wisata tersebut dikelompok- kan menjadi 5 kategori yang berisi  60 tempat. Hasil pengujian menunjuk- kan implementasi chatbot dapat memberikan rekomendasi dan informasi wisata di  Semarang dengan hasil uji blackbox sesuai yang diharapkan.

## ABSTRACT
Semarang city is  one of the famous tourism destinations in  Central Java. The  city  is  famous for its  stunning  natural beauty and unique cultural richness,  which makes it as a major attraction for potential tourists. The potential of the city will  make tourists curiosity  and look out which  place ones will  visit  when they come to Semarang City. Every tourist has dif- ferent preference characteristics and needs, which will  influence the places they want to visit.  Different  preference cause different decision. Some choose based on the funds they have, others use recommendations from friends or information from the internet. Choosing the right place when travelling is not an easy task, especially when the destination is new.  Therefore, ones will  need a recommendation which place is  suitable to visit. Building a chatbot as a helper for tourists  as a recommender sys- tem is  the aim of this  research. The recommendation system uses a chat- bot based on the RASA Framework .The tourist destination data was col- lected from content creators on social media (YouTube, TikTok, Insta- gram) which  has follower  (minimum) 10,000 followers.  The tourist des- tinations were  categories into 5 categories that contain 60 places. The test results  show  that the chatbot implementation is  able  in  providing recommendations and tourist information in Semarang with  the blackbox test results  as expected.

## I. P ENDAHULUAN
OTA semarang, sebagai salah satu destinasi pariwisata terkenal di Jawa Tengah, terkenal karena keindahan alamnya yang memukau dan kekayaan budayanya yang unik. Hal ini yang menjadikannya daya tarik utama bagi wisatawan. Sebagai ibu kota Provinsi Jawa Tengah, Indonesia. Semarang adalah salah satu kota terbesar dan paling signifikan di Pulau Jawa, dengan sejarah yang kaya, budaya yang beragam , dan banyak objek K
ISSN: 2540-8984 Vol. 9, No. 3, September 2024, Pp. 1374-1384
wisata menarik.Beberapa daerah di Kota Semarang memiliki beragam jenis wisata dengan keindahan alam yang sangat menarik. Semakin banyak kebutuhan masyarakat dalam mencari tempat wisata, maka semakin banyak pula bermunculan tempat wisata baru. Munculnya tempat wisata baru berdampak memberikan pilihan baru bagi wisatawan. Semakin banyaknya tempat wisata, menyebabkan wisatawan akan mengalami kesusahan untuk memilih tempat wisata mana yang nantinya akan dikunjungi. Kondisi ini akan memicu wisatawan untuk mencari rekomendasi tempat wisata yang menarik sesuai preferensinya untuk dikunjungi. Setiap wisatawan memiliki karakteristik dan kebutuhan yang berbeda, sehingga mempengaruhi keputusan untuk berkunjung ke tempat yang sesuai dengan preferensinya. Kota Semarang mempunyai potensi besar di sektor pariwisata. Kota Semarang dikenal sebagai kota yang cocok sebagai tempat untuk berlibur dan bersantai. Selain itu, kota Semarang memiliki objek wisata yang cukup banyak [1]. Namun, banyaknya destinasi yang tersedia menjadikan wisatawan  sulit untuk memilih tempat wisata yang sesuai harapan dan keinginannya.
Permasalahan lain yang timbul adalah ketika wisatawan mengunjungi sebuah destinasi wisata tetapi mengalami ketidaksesuaian dari harapan mereka tentang destinasi wisata tersebut. Permasalah ini timbul salah satunya karena kesulitan mencari rekomendasi tempat wisata yang sesuai. Oleh sebab itu, sebuah sistem rekomendasi tempat wisata diperlukan untuk memudahkan wisatawan mendapatkan informasi tempat wisata dikota Semarang. Sehingga wisatawan dapat menemukan informasi yang tepat dan sesuai dengan preferensi yang diinginkan. Dalam era teknologi yang saat ini terus berkembang dengan pesat, keberadaan sistem rekomendasi menjadi sangat penting diberbagai bidang, salah satunya adalah sistem rekomendasi wisata. Sistem rekomendasi dapat dibangun dengan memanfaatkan teknologi Chatbot . Teknologi ini dapat memberikan interaksi seperti layaknya manusia saat melakukan percakapan. Informasi yang ditanamkan dalam chatbot dapat memberikan data yang akurat mengenai tempat wisata. Chatbot sendiri adalah merupakan sebuah sistem yang dirancang untuk melakukan interaksi dengan manusia melalui percakapan teks [2]. Chatbot sangat mudah diakses oleh semua pengguna.  Kemudahan tersebut disebabkan karena dukungan teknologi kecerdasan buatan yang memungkinkan komunikasi alami antara manusia dan mesin melalui bahasa manusia. Salah satu bentuk teknologi chatbot yang dapat digunakan adalah Framework RASA. Framework RASA merupakan  sebuah perangkat lunak percakapan bersifat open source yang berbasis bahasa pemograman python [3]. Framework RASA  mempunyai kemudahan untuk mengembangkan chatbot dimana dapat dipersonalisasi dengan mudah. Dapat membuat model dalam mesin lokal, sehingga lebih mudah diintegrasikan dengan banyak platform seperti situs web dan aplikasi seluler. Hal tersebut menjadi peluang untuk membangun sebuah  sistem yang dapat merespon ucapan  atau melayani pertanyaan tentang rekomendasi wisata secara otomatis. Sehingga wisatawan dapat menyatakan maksud dan tujuan untuk mencari rekomendasi wisata di Kota Semarang.
Penggunaan teknologi telah membuka jalan bagi personalisasi pilihan wisatawan. Hadirnya teknologi seperti aplikasi seluler, aplikasi berbasis web, dan penerapan pembelajaran mesin, wisatawan sekarang dapat dengan cepat mengakses informasi yang dibutuhkan. Seperti destinasi wisata, akomodasi, transportasi, dan kegiatan yang sesuai dengan preferensi wisatawan. Penelitian ini  akan fokus pada pengembangan sistem rekomendasi yang dapat meningkatkan pengalaman wisatawan dengan menyediakan saran yang disesuaikan secara personal. Data yang akan digunakan adalah informasi tentang destinasi dan layanan wisata yang diperoleh dari media sosial dan situs web Dinas Pariwisata Jawa Tengah. Metode Penelitian yang digunakan dalam penelitian dapat dibaca dengan rinci pada bagian metode penelitian atau melihat Gambar 1. Data yang diperoleh akan diproses sehingga dapat menghasilkan rekomendasi yang akurat dan relevan. Tujuan spesifik dari  penelitian ini  adalah memberikan pengalaman yang lebih personal dan memudahkan wisatawan dalam memilih destinasi wisata sesuai dengan preferensi yang diinginkan.
Meskipun teknologi sudah berkembang, penentuan lokasi wisata juga menjadi sumber masalah  utama  bagi wisatawan [4], [5] masih banyak wisatawan mengalami kebingungan untuk menentukan lokasi wisata yang akan dikunjungi berdasarkan kriteria seperti penentuan adalah biaya tiket, fasilitas, keamanan, kebersihan, akses jalan dan jarak tempuh tempat wisata [4]. Selain faktor lokasi, wisata kuliner juga menjadi suatu alternatif dalam mendukung potensi wisata seperti wisata alam, wisata budaya, wisata sejarah dan wisata bahari. Oleh karena itu, sebelum melakukan perjalanan, penting untuk mencari informasi bagi para wisatawan, seperti menemukan lokasi yang menarik, menikmati kuliner, ataupun mencari oleh-oleh khas yang dapat diingat dari perjalanan tersebut. Hal tersebut menunjukan bahwa terdapat faktor-faktor lain  (seperti kuliner, produk oleh-oleh, dan lainnya) yang mempengaruhi wisatawan dalam memilih tempat wisata   [6]. Penelitian terdahulu juga memberikan informasi bahwa rekomendasi tempat wisata merupakan masalah yang penting dan perlu ditangani berdasarkan data yang tersedia [7]. Pencarian lokasi wisata menjadi tujuan utama wisatawan, meskipun telah ada pengembangan model pencarian topik terkait lokasi wisata, kenyamanan, fasilitas, dan keberagaman aktivitas di tempat wisata tetap
Vol. 9, No. 3, September 2024, Pp. 1374-1384
menjadi kriteria penting [8]. Di lain sisi,  memberikan informasi fasilitas pendukung, khususnya kuliner, juga dianggap sangat penting dalam berwisata. Wisata kuliner menjadi alternatif penting dalam mendukung potensi berbagai jenis wisata, dengan kriteria seperti lokasi terdekat, harga terjangkau, variasi menu, dan rasa yang khas [6]. Makanan lokal berperan penting dalam pengalaman wisata, menciptakan hubungan antara aktivitas budaya dan hiburan [9]. Selain itu,  oleh-oleh dapat dianggap sebagai hal penting yang harus dibeli oleh wisatawan [10]. Oleh- oleh berkaitan erat dengan pengembangan UMKM  yang terdapat di  area  destinasi wisata,  sehingga  dapat memberikan dampak positif terhadap pertumbuhan ekonomi masyarakat sekitarnya, sebagaimana diungkapkan oleh [11].
Menggabungkan tempat wisata, pengalaman kuliner, dan pembelian oleh-oleh dapat menciptakan pengalaman wisata yang istimewa dan beragam. Untuk memperoleh pengalaman perjalanan yang optimal, menciptakan kenangan yang berkesan, dan mendukung perkembangan ekonomi lokal, sangatlah krusial untuk secara bijaksana memilih destinasi wisata, menikmati kuliner lokal yang otentik, dan membawa pulang oleh-oleh yang lezat sebagai wujud penghargaan terhadap kekayaan budaya setempat.

## II. METODE PENELITIAN
Pada bagian ini menjelaskan mengenai bagaimana penelitian ini dilakukan.  Secara sederhana penelitian ini langkah-langkahnya  dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Alur Metode Peneltian

## A. Pengumpulan Data
Dalam upaya membangun dan mengembangkan chatbot yang memberikan informasi terkait rekomendasi wisata di Semarang, sumber data diperoleh melalui dua saluran utama, yaitu (a) Dinas Pariwisata Jawa Tengah; (b) informasi yang bersumber dari media sosial. Informasi terkait pariwisata di Jawa Tengah, mulai dari tahun 2020 hingga 2022, dapat diakses melalui situs resmi Dinas Pariwisata Jawa Tengah ( https://disporapar.jatengprov.go.id/content/ppid/438/STATISTIK ). Data yang diambil dari Dinas Pariwisata Jawa Tengah dapat dilihat pada Tabel 1,  data ini memberikan dasar yang kuat untuk memastikan keakuratan dan aktualitas informasi yang disampaikan oleh chatbot kepada pengguna.
T ABEL I P ENGUMPULAN D ATA D AYA T ARIK MENURUT K ABUPATEN K OTA DI J AWA T ENGAH No  Nama Wisata Semarang Wisatawan 2020 Wisatawan 2021 Wisatawan 2022 1 Kota lama 394.825 615.768 1.275.081 2 Lawang Sewu 330.917 273.397 515.482 3 Cimory On The Valley 107.777 76.821 260.776 4 Pantai Marina 252.839 393.743 681.681 5 Sam Poo Kong 74.743 27.923 106.305
Data yang diambil dari Media sosial (YouTube, TikTok, Instagram) dilakukan dengan melihat hasil video yang dibuat oleh content creator . Pemilihan content cretor yang dijadikan rujukan dalam penelitian ini  minimal harus memiliki followers dan subscribers diatas 10.000. Hasil data dari media sosial tersebut dapat dilihat di Tabel 2.
T ABEL 2 D ATA T EMPAT W ISATA D ARI M EDIA SOSIAL I NSTAGRAM , T IK T OK , Y OU T UBE No Instagram TikTok YouTube Nama Akun Jumlah Followers Nama Akun Jumlah Followers Nama Akun Jumlah Subcribers 1. @wisatasemarang 918K @exploresemarang 15,8k RaekhanChannel 48k
ISSN: 2540-8984 Vol. 9, No. 3, September 2024, Pp. 1374-1384
Lawang Sewu
Jam Operasional :
Senin-Minggu, jam 08.00-20.00
Harga Tiket : Rp 20.000
Lokasi : Jl. Pemuda No.160, Sekayu, Kec.
Semarang Tengah, Kota Semarang. Fasilitas : Mushola, toilet, smoking area, ruang PPPK, ruang audio visual, kantor pengelola, monumen. Curug Lawe Jam operasional : 08.00-14.00 Harga tiket : Rp 8.000
Daya tarik Curug Lawe : Panorama Curug Lawe Menikmati Trekking Panjang
Berkemah Dicamping Ground
Lokasi : Desa Kalisadi, ungaran barat,
Kabupaten Semarang, Jawa Tengah.
Saloka Theme Park Lokasi :
Jl. Fatmawati No.154, Gumuksari, Lopait, Kec. Tuntang, Kabupaten Semarang. Fasilitas : Area parkir yang luas, Motor Rp 5000 parkir Mobil Rp 10.000. Wahana permainan, tempat makan, musholla, toilet, untuk yang males jalan disediakan golf cart untuk mengantarkan ke lokasi wahana. Jam Operasional : Untuk jam operasional weekday pukul 10.00-18.00 WIB, weekend 10.00-19.00 WIB dan khusus jumat pukul 12.00-19.00
WIB.
Harga Tiket : Weekday Rp 120.000 per orang Weekend dan hari libur Rp 150.000 per orang itu sudah termasuk semua wahana sepuasnya. 2. @seputarsemarang 360k @brayenmanuel_ 14,85k BotTv 35,7K Museum Kereta Ambarawa Jam Operasional : 08.00-17.00 Harga Tiket : Tiket masuk anak-anak Rp 10.000
Tiket masuk dewasa Rp 20.000
Tiket Masuk mancanegara Rp 30.000
Lokasi : Jl. Stasiun No.1, Panjang Kidul, Panjang, Kec. Ambarawa, Kabupaten Semarang. Fasilitas : Kantin, toko oleh-oleh, mushola, toilet, tempat parkir yang luas, pusat informasi, warung makan.
Candi Gedong songo Jam Operasional : 08.00-20.00 Harga Tiket : Tiket Masuk : Rp 8000
Tiket Masuk Mancanegara : Rp 75.000 Tiket Paket Lokal : Rp 70.000 Tiket Paket Mancanegara : Rp 90.000 Fasilitas : Pemandian air panas, camping, area parkir kendaraan, musholla, tempat kuliner, toilet
Lokasi : Jl. Banyukuning, Bandungan, Kabupaten Semarang, Jawa Tengah
Bukit Cinta Rawa Pening Fasilitas : Keindahan bukit dan pegunungan, menikmati keindahan rawa pening dengan perahu, area jembatan kayu, spot berfoto.
Harga tiket : Weekday : Rp10.000 per orang. Weekend :   Rp15.000 per orang. Jam operasional : 07.00 WIB – 18.00 WIB. Lokasi : Desa Kebondowo, tepatnya di Kec. Banyubiru/Ambarawa, Kab.Semarang, Jawa Tengah.
Dalam tahap selanjutnya, data yang telah dikumpulkan dikelompokkan berdasarkan jenis wisata, seperti wisata alam, wisata pantai, wisata religius, wisata hiburan, dan wisata sejarah.

## B. Pemodelan Percakapan
Langkah berikutnya dalam pengembangan chatbot melibatkan implementasi Framework RASA  untuk membuat chatbot yang sesuai dengan kebutuhan. Selanjutnya, chatbot diintegrasikan ke platform Telegram dengan pembuatan server API menggunakan NGROK. NGROK berfungsi sebagai proxy server, memungkinkan akses dari internet ke server lokal, sehingga chatbot dapat diakses dan digunakan melalui Telegram [12]

## Gambar 2 . Proses pemodelan percakapan
Gambar 2 menunjukan proses pemodelan percakapan, bahwa perancangan domain awal didasarkan pada data FAQ ( frequently asked questions ) [13]. FAQ adalah dua kasus di mana asisten percakapan merespons dengan serangkaian pesan tetap, dan asisten harus selalu menjawab dengan cara yang sama, apa pun yang terjadi sebelumnya dalam percakapan [14]. Rasa Core dan Rasa NLU digabungkan menjadi satu paket, yang bekerja bersama untuk membangun dan melatih chatbot . Fungsi Rasa NLU sekarang disebut sebagai NLU. Rasa NLU
ISSN: 2540-8984 Vol. 9, No. 3, September 2024, Pp. 1374-1384
adalah bagian Rasa yang melakukan Natural Language Understanding ( NLU ), termasuk klasifikasi maksud dan ekstraksi entitas. Rasa CORE dan Rasa NLU bertanggung jawab untuk memahami dan menginterpretasi pesan yang diterima oleh chatbot dari pengguna. File nlu.yml digunakan untuk menyimpan contoh-contoh pertanyaan ( user utterances ) beserta intent (tujuan) yang terkait dan entitas (entities) yang  ada di dalamnya. Rasa Core dan Rasa NLU bertanggung jawab untuk mengelola logika dialog dan keputusan yang diambil oleh chatbot . File stories.yml digunakan untuk menyimpan urutan percakapan ( dialogue turns ) antara pengguna dan chatbot . Ini membantu dalam pelatihan kecerdasan dialog chatbot . File domain.yml menyediakan "konteks" atau pengetahuan umum tentang domain percakapan chatbot . Ini mencakup daftar intent, action, slot, dan template respons. File ini juga berfungsi sebagai titik masuk untuk konfigurasi chatbot . Data ini terdiri dari dialog pelatihan dan pelatihan NLU, dan kualitas data dapat ditingkatkan untuk membuat model chatbot yang dapat menanggapi pesan dengan baik dan memenuhi kebutuhan informasi pengguna [13].
Pada langkah ini, sistem telah direncanakan dan dibuat sesuai dengan desain dan struktur kerangka kerja Rasa Source. Untuk menerapkan chatbot berbasis Framework RASA, langkah-langkah tertentu perlu dilakukan melalui terminal. Salah satunya adalah menggunakan perintah "Rasa train" untuk melatih model dengan data yang telah dimasukkan sebelumnya. Selain itu, perintah "Rasa run" digunakan untuk menjalankan program yang telah dilatih sehingga siap digunakan secara lokal.
RASA NLU dan CORE menyimpan data latihan dalam file yaml.  Tiga file utama, nlu.yml, stories.yml, domain.yml harus diubah untuk memenuhi kebutuhan sistem yang akan dikembangkan. File bertipe .yml mudah dibaca oleh pengguna dan mudah diuraikan sehingga komputer dapat dengan cepat memahami syntaxnya. File-file ini  juga merupakan komponen penting dalam proyek pengembangan perangkat lunak berbasis bahasa natural seperti chatbot atau asisten virtual. Berikut penjelasannya : -  NLU.yml File NLU melibatkan pengidentifikasian pola atau kata kunci yang diantisipasi pengguna untuk mengajukan pertanyaan kepada chatbot . Dengan menambahkan pertanyaan-pertanyaan ini kedalam folder nlu.yml, Framework RASA dapat melatih model bahasa NLP untuk memahami berbagai variasi pertanyaan dari pengguna dengan lebih baik. NLU tidak lain hanyalah pemahaman terhadap teks yang diberikan dan mengklasifikasikannya ke dalam maksud yang tepat [15]
-  Stories.yml File stories.yml yaitu representasi percakapan antara pengguna dan asisten AI, diubah ke dalam format spesifik di mana masukan pengguna dinyatakan sebagai maksud (dan entitas bila diperlukan), sedangkan respons dan tindakan asisten dinyatakan sebagai nama tindakan. Strories.yml dapat digunakan untuk melatih model yang mampu menyamaratakan jalur percakapan yang tidak terlihat [16] -  Domain.yml File domain.yml biasanya untuk mendefinisikan intent, entities, actions, dan tamplates. File domain.yml berbeda dengan file nlu.md sebab dalam file domain.yml digunakan untuk mendefinisikan setiap intent dan di setiap intent hanya bisa memberikan satu response atau jawaban yang nantinya akan didistribusikan ke pengguna berdasarkan pertanyaan dari pengguna [17]

## C. Perancangan Sistem
Selanjutnya, dalam melanjutkan perancangan sistem, pada gambar 3 terlihat bahwa pengguna memiliki opsi untuk memilih dari daftar kategori yang direkomendasikan oleh sistem chatbot . Jika pengguna tidak memilih, masih dapat memasukkan pertanyaan yang diinginkan dan kemudian melanjutkan dengan mengirimkan pertanyaan tersebut. Chatbot akan meminta pengguna untuk mengulang pertanyaannya jika tidak menemukan kata kunci yang sesuai. Setelah menemukan kata kunci yang sesuai, chatbot akan memberikan jawaban yang sesuai dengan pertanyaan. Jika pengguna ingin kembali menggunakan chatbot , pengguna dapat mengajukan pertanyaan yang diinginkan langsung atau mengucapkan selamat tinggal untuk mengakhirinya.
Gambar 3. Flowchart sistem pertanyaan dari pengguna

## D. Implementasi Sistem
Pada gambar 4 adalah implementasi sistem chatbot yang telah dilakukan. Dapat dilihat bahwa dalam
ISSN: 2540-8984 Vol. 9, No. 3, September 2024, Pp. 1374-1384
pengembangan chatbot , dengan menggunakan framework RASA. Lalu menghubungkan RASA dengan antarmuka pengguna alternatif, yaitu Telegram untuk mempermudah penggunaan chatbot ini. Pada  RASA,  terdapat beberapa proses yang  berlangsung. Proses-proses tersebut antara lain konfigurasi framework. Selanjutnya, untuk membuat proyek baru dalam RASA, dapat menggunakan perintah 'rasa init'. Setelah melakukan inisialisasi, langkah selanjutnya adalah menjalankan RASA NLU dan RASA Core. Folder model berisi file-file seperti nlu.yml, stories.yml, dan rules.yml yang berisi contoh-contoh pertanyaan dan jawaban yang akan ditraining dan menjadi model yang akan disimpan dalam folder model tersebut. Selain itu, file domain.yml juga merupakan file penting yang berisi data respons dan intent. Setelah proses training RASA selesai, chatbot akan memberikan respons, kemudian kembali ke pengguna untuk interaksi selanjutnya.
Gambar 4. Implmentasi Sistem

## E. Pengujian Sistem
Pada tahap ini,  sistem perlu di  uji apakah sistem yang sudah dibangun dapat berjalan dengan baik dan memberikan respon yang sesuai dengan apa yang ditanyakan oleh pengguna. Metode yang digunakan dalam dalam pengujian kali ini adalah dengan menggunakan metode Blackbox dan User Aceptance Test . Proses terakhir adalah pengujian sistem merupakan proses mengeksekusi sistem perangkat lunak untuk menge- tahui apakah sesuai dengan spesifikasi dan berjalan sesuai dengan lingkungan yang diinginkan. Pengujian sistem sering dikaitkan dengan penemuan kesalahan, kesalahan program, kesalahan pada baris program yang menyebab- kan kegagalan pada saat eksekusi sistem perangkat lunak [18] Pengujian blackbox adalah metode pengujian yang menentukan apakah suatu unit program memenuhi kebutuhan ( requirement ). Pada blackbox testing, cara pengujian hanya dilakukan dengan menjalankan atau mengeksekusi unit atau modul, kemudian mengamati apakah hasil dari unit itu sesuai dengan proses bisnis yang diinginkan [19]. Pada tahap selanjutnya, terdapat metode pengujian yang dikenal sebagai Uji Penerimaan Pengguna ( User Acceptance Test ). Tahap ini merupakan fase terakhir dalam siklus produksi aplikasi, di mana aplikasi akan diuji secara menyeluruh oleh pengguna akhir untuk memastikan bahwa aplikasi tersebut memenuhi kebutuhan dan harapan sebelum diluncurkan secara resmi  [20]. Pada tahap ini, pengguna akhir akan aktif terlibat dalam pengujian chatbot untuk memverifikasi apakah fungsionalitas, kinerja, dan antarmuka pengguna sesuai dengan harapan dan kebutuhan pengguna. Hasil dari UAT akan memberikan indikasi apakah chatbot sudah siap untuk diluncurkan secara resmi atau masih memerlukan perbaikan tambahan sebelum dapat digunakan secara luas [21].

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini adalah hasil daris sistem  mengenai implementasi dan pembahasan mengenai chatbot rekomendasi wisata di Semarang berbasis Telegram menggunakan Framework RASA .
1. Tampilan Profil Chatbot
Pada gambar 8. menampilkan foto profil chatbot , nama pengguna dari chatbot yang sudah dibuat. Nama chatbot yang digunakan adalah SEMATA BOT (Semarang Wisata Bot).

## ISSN: 2540-8984
2. Tampilan Chatbot pada Aplikasi Telegram
Pada gambar 6. merupakan tampilan utama pada aplikasi chatbot telegram dengan username yang sudah dibuat. Gambar 6. menunjukkan halaman chatbot yang menggunakan Telegram sebagai alternatif antarmuka. Halaman ini  muncul saat pengguna ingin  menggunakan chatbot dan mereka dapat menggunakannya dengan menekan tombol "start".
Gambar 6. Tampilan awal chatbot di Aplikasi Telegram
3. Tampilan Chatbot saat digunakan
Pada gambar 10. menunjukkan tampilan yang akan muncul saat pengguna berinteraksi dengan chatbot . Jika pengguna telah menggunakan chatbot sebelumnya, pengguna dapat segera  memilih list kategori wisata atau permintaan berdasarkan list kategori wisata yang pengguna inginkan. Berikut gambar tampilan pada saat digunakan di aplikasi telegram :
Gambar 7. Tampilan chatbot saat digunakan
4. Hasil Pengujian
Dalam tahap ini pengujian dilaksanakan untuk mengevaluasi kinerja fitur-fitur yang terdapat dalam chatbot .
Berikut ini adalah hasil pengujian yang diperoleh melalui metode Blackbox Testing.

## T ABEL 3
H ASIL P ENGUJIAN M ENGGUNAKAN M ETODE B LACKBOX No. Pattern Respon Chatbot Hasil Pengujian 1. Start Hallo, Selamat datang di SEMATA Bot! Layanan informasi mengenai  pariwisata yang ada di Kota  dan Kabupaten Semarang. Izin kan saya untuk memberikan rekomendasi tempat wisata. Dst.. Sesuai 2. Menawarkan Rekomendasi wisata alam Berikut merupakan list wisata alam yang ada di kab. dan kota Semarang : 1. Umbul Sidomukti 2. Pinuspark Ungaran 3. Cimoory. Dst.. Sesuai 3. Menawarkan Rekomendasi wisata pantai Berikut merupakan list wisata pantai yang ada di kab. dan kota Semarang : 1. Pantai marina 2. Pantai Baruna 3. Pantai Cipta. Dst.. Sesuai

## ISSN: 2540-8984
4. Menawarkan Rekomendasi wisata religi Berikut merupakan list wisata religi yang ada di kab. dan kota Semarang : 1. Klenteng  Sam Poo Kong 2. Masjid Agung Jawa Tengah 3. Masjid Kapal  Semarang. Dst.. Sesuai 5. Menawarkan Rekomendasi wisata hiburan Berikut merupakan list wisata hiburan yang ada di kab. dan kota Semarang : 1. Saloka  Theme Park 2. Dusun Semilir  Eco Park 3. Semarang Contempory Art Gallery. Dst.. Sesuai 6. Menawarkan Rekomendasi wisata sejarah Berikut merupakan list wisata sejarah yang ada di kab. dan kota Semarang : 1. Kota Lama Semarang 2. Lawang Sewu 3. Candi  Gedong Songo. Dst.. Sesuai 7. Bertanya Lokasi wisata Lokasi objek wisata terletak  di Dst.. Sesuai 8. Bertanya Fasilitas wisata Beberapa fasilitas  yang dimiliki  objek wisata Dst.. Sesuai 9. Bertanya Jam operasional wisata Jam operasional  objek wisata dimulai  dari Dst.. Sesuai 10. Bertanya Harga tiket wisata Berikut merupakan harga tiket untuk objek wisata Dst.. Sesuai 11. Ucapan Terimakasih Terimakasih telah menggunakan layanan SEMATA BOT. Sampai Jumpa! Sesuai
Hasil  pengujian menggunakan metode blackbox menunjukkan keberhasilan sebesar 100%, sesuai dengan harapan. Dengan pendekatan ini, fungsionalitas perangkat lunak telah diuji secara menyeluruh dari perspektif pengguna, dan seluruh skenario pengujian berhasil dilewati tanpa adanya temuan atau kegagalan.
Selanjutnya hasil pengujian menggunakan metode UAT ( User Acceptance Test ). Pengujian dengan metode UAT dilakukan dengan 10 penguji, evaluasi hasil pengujian User Aceptance Test. Adapun hasil pengujiannya dapat dilihat pada table dibawah ini.
T ABEL 4

## P

## ROSES P ENGUJIAN M ENGGUNAKAN
M ETODE UAT 1. Skenario UAT Skenario Batasan Skenario Memilih kategori yang disediakan oleh chatbot SEMATA BOT Chatbot tidak dapat menampilkan respons ketika pengguna mengetik tanpa menyebutkan objek wisata Chatbot menampilkan opsi dari pengguna T ABEL 5 P

## ROSES P ENGUJIAN M ENGGUNAKAN M ETODE UAT

## 2. Asumsi  UAT
Lingkungan Pengujian : Kasus uji dilakukan oleh 10 pengguna dalam waktunya yang sama dilakukan di lab komputer. Dokumentasi pengujian : Semua kasus pengujian didokumentasikan dalam Google Drive
T ABEL 6 P ROSES P ENGUJIAN M ENGGUNAKAN M ETODE UAT
3. Kendala Pengujian
Kerangka  waktu dilaksanakan  pada tanggal  28 Februari 2024. Sekitar pukul 20.00 – 22.00 Sumber daya manusia: 10 penguji tersedia selama 1 hari Perangkat keras yang digunakan : iPhone 10R, iPhone 11, Samsung S23, POCO M4 Pro, Ovo y12,  Oppo a15s, Oppo A15S, Realme C3, Samsung M23, Samsung A13.
T ABEL 7

## P ROSES P ENGUJIAN M ENGGUNAKAN M ETODE UAT
4. Peran  dan Tanggung Jawab UAT No Nama Peran Tanggung Jawab 1. Putri Kemalasari Tester Menguji chatbot bagian kategori wisata hiburan, menggunakan hp Realme C3 seri Android dengan versi telegram  terbaru 6.0. 2. Rahajeng Indah Tester Menguji chatbot bagian kategori wisata religi mencoba berapa harga tiket sam poo kong, menggunakan hp Samsung S23 seri Android dengan versi telegram terbaru 6.0. 3. Maysha Avitya Tester Menguji chatbot bagian kategori wisata sejarah mencoba berapa harga tiket Lawang Sewu, menggunakan hp Samsung A13 seri Android dengan versi telegram terbaru 6.0.

## ISSN: 2540-8984
4. Nilma Dwi Setiana Tester Menguji chatbot bagian kategori wisata alam no 1 dan chatbot memberikan  respon yang baik dan cepat,  menggunakan hp Oppo A15 seri Android dengan versi telegram  terbaru 6.0. 5. Nashikhatul Inayah Tester Menguji chatbot bagian kategori wisata pantai mencoba alamat dari pantai marina  dan memberikan  respon yang baik dan cepat, menggunakan hp Samsung M23 seri Android dengan versi telegram terbaru 6.0. 6. Rena Rahmania Nugraha Tester Menguji chatbot bagian kategori wisata sejarah no.1, menggunakan hp Oppo a15s seri Android dengan versi telegram  terbaru 6.0. 7. Almira Amara Putri Tester Menguji chatbot bagian kategori wisata alam Umbul Sidomukti, menggunakan hp iPhone seri iOs dengan versi telegram  terbaru 11.0. 8. Vianandra Intan Tester Menguji chatbot bagian kategori wisata religi no.3, menggunakan hp Ovo y12 seri Android dengan versi telegram  terbaru 6.0 9. Lailatul fadhilah Tester Menguji chatbot bagian kategori wisata alam no1, menggunakan hp iPhone seri  iOs dengan versi telegram terbaru 11.0. 10. Wibowo Adi Saputro Tester Menguji chatbot bagian kategori wisata pantai mencoba fasilitas dari pantai marina  dan memberikan  respon yang baik dan cepat, menggunakan hp POCO M4 Pro seri Android dengan versi telegram terbaru 6.0. T ABEL 8 P ROSES P ENGUJIAN M ENGGUNAKAN M ETODE UAT
5. Langkah-langkah Pengujian UAT
1. Gunakan aplikasi  Telegram  untuk mengakses situs SEMATABOT melalui  tautan yang disediakan.
2. Mulai percakapan dengan mengirim pesan "start".
3. Setelah chatbot memberikan tanggapan, pengguna dapat memilih kategori wisata yang diinginkan.
4. Pengguna juga dapat menanyakan informasi terkait wisata, seperti harga tiket, fasilitas yang tersedia, lokasi, dan jam operasional.
5. Ketika chatbot memberikan jawaban, luangkan waktu untuk mengucapkan terima kasih atas bantuannya.
• Hasil yang diharapkan
- Chatbot menampilkan respon yang baik dan cepat ketika pengguna memilih kategori wisata walaupun chatbot digunakan dengan waktu yang bersamaan
- Chatbot bisa menampilkan  respon ketika pengguna menayakan seputar wisata
T ABEL 9 P ROSES P ENGUJIAN M ENGGUNAKAN
M ETODE UAT 6. Hasil Uji UAT Kasus Uji Lulus/gagal Nama Waktu Uji Menguji kategori wisata hiburan Lulus Putri Kemalasari 2/28/2024 pukul 20.00 Menguji chatbot bagian kategori wisata religi mencoba berapa harga tiket sam poo kong Lulus Rahajeng Indah 2/28/2024 pukul 21.24 Menguji chatbot bagian kategori wisata sejarah mencoba berapa harga tiket Lawang Sewu Lulus Maysha Avitya 2/28/2024 pukul 21.20 Menguji chatbot bagian kategori wisata alam no 1 yaitu Umbul Sidomukti Lulus Nilma Dwi Setiana 2/28/2024 pukul 21.20 Menguji chatbot bagian kategori wisata pantai mencoba alamat dari pantai marina Lulus Nashikhatul Inayah 2/28/2024 pukul 21.00 Menguji chatbot bagian kategori wisata sejarah no.1 Lulus Rena Rahmania Nugraha 2/28/2024 pukul 20.00 Menguji chatbot bagian kategori wisata alam Umbul Sidomukti Lulus Almira Amara Putri 2/28/2024 pukul 21.48 Menguji chatbot bagian kategori wisata religi no.3, Lulus Vianandra Intan 2/28/2024 pukul 21.45 Menguji chatbot bagian kategori wisata alam no1 Lulus Lailatul fadhilah 2/28/2024 pukul 21.52 Menguji chatbot bagian kategori wisata pantaimencoba  fasilitas dari pantai marina Lulus Wibowo Adi Saputro 2/28/2024 pukul 21.45
Hasil pengujian dari Tabel 9 memberikan kesimpulan yang jelas. Walaupun saat pengujian hp berbasis android merespon dengan cepat dibandingkan iphone. Respon iphone lebih lambat beberapa menit karena menggunakan telegram versi 11.0. Dari data yang terdokumentasi, dapat disimpulkan bahwa fitur yang diuji telah menghasilkan hasil yang konsisten dan dapat dipercaya. Dengan demikian, hasil pengujian dari Tabel 9 menjadi dasar yang kuat untuk menyimpulkan bahwa sistem teruji dengan baik secara menyeluruh Pembahasan
Setelah menginstall Framework RASA lalu membuat proyek baru, langkah pertama adalah menggunakan perintah RASA Init. Perintah ini akan membuat folder baru untuk proyek. Yang berisi berbagai file dan direktori penting untuk pengembangan chatbot . Di dalam folder tersebut, terdapat folder data yang berisi file-file seperti nlu.yml, stories.yml, dan rules.yml. Di dalam file nlu.yml, dapat menambahkan contoh-contoh pertanyaan dan jawaban yang akan digunakan untuk melatih model Natural Language Understanding (NLU) chatbot . File stories.yml berisi urutan percakapan antara pengguna dan chatbot , sedangkan rules.yml berisi aturan-aturan yang mengatur perilaku chatbot . Selain folder data, ada juga  file domain.yml yang merupakan file penting dalam pengembangan chatbot . File ini berisi informasi tentang respons yang akan diberikan oleh chatbot , intent (tujuan) dari pesan pengguna.
Hambatan dalam penelitian ini muncul saat mencari dan mengumpulkan data, khususnya dalam menghimpun informasi mengenai tempat-tempat wisata. Data mengenai tempat wisata yang tersedia ada yang berasal dari 2 hingga 3 tahun yang lalu. Data tersebut tetap digunakan karena setelah dilakukan pencarian lebih lanjut tidak ditemukan data yang lebih baru. Hal ini dapat menjadi kelemahan dari informasi yang disediakan oleh sistem chatbot karena harga dan fasilitas di destinasi wisata cenderung mengalami perubahan seiring berjalannya waktu. Dalam proses implementasi chatbot berbasis RASA, perlu melihat versi pip. Versi pip ini bila berbeda dengan yang dibutuhkan oleh framework RASA, akan mengakibatkan beberapa permasalahan karena ketidak sesuaian perintah. Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan pembaruan pada kedua paket tersebut ke versi terbaru. Dengan melakukan pembaruan pip dan setuptools ke versi terbaru, risiko terjadinya masalah dalam proses instalasi Framework RASA dapat dikurangi. Pastikan juga bahwa bahasa pemrograman Python telah terinstal dengan benar dan sesuai dengan persyaratan yang dibutuhkan oleh framework RASA. Penting juga untuk memastikan koneksi internet yang stabil selama proses instalasi. Masalah koneksi internet bisa menjadi penyebab gagalnya pengunduhan data-data yang diperlukan. Saat pengujian hp berbasis android merespon dengan cepat dibandingkan iphone. Respon Iphone lebih lambat beberapa menit karena menggunakan telegram versi 11.0 Penggunaan sumber data  dari dinas  pariwisata menjadi salah satu  faktor yang  terbukti efektif dalam mengumpulkan informasi. Media sosial (Instagram, TikTok, YouTube) juga telah terbukti menjadi sarana yang berguna dalam memperoleh data yang relevan. Kedua sumber data ini secara signifikan meningkatkan ketersediaan informasi yang diperlukan untuk analisis dan pengembangan.

## IV. K ESIMPULAN
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini yang berasal dari situs resmi Dinas Pariwisata Jawa Tengah dan media sosial sangat membantu dalam membangun sistem rekomendasi dengan memanfaatkan chatbot . Hasil pengujian dengan teknik blackbox dan pengujian UAT (User Aceptance Test) dapat disimpulkan bahwa chatbot yang dibangun mampu memberikan rekomendasi yang sesuai dengan harapan dan prefrerensi wisatawan.
Framework RASA  juga memiliki kemampuan untuk mengembangkan chatbot yang efektif. Sedangkan hasil pengujian UAT ( User  Aceptance Test ) berhasil meskipun pengguna hp Iphone sedikit melambat responnya. Chatbot tersebut juga  memudahkan pengguna dalam menemukan informasi yang tepat dan relevan. Dengan demikian, implementasi chatbot dalam konteks wisata di Semarang memiliki potensi besar untuk meningkatkan pengalaman dan kepuasan wisatawan serta memberikan kontribusi terhadap industri pariwisata setempat.

## D AFTAR P USTAKA
[1] R. Wijayanto, F. Pradana, and F. Abdurrachman Bachtiar, “Pembangunan Sistem Chatbot Informasi Objek Wisata Kota Malang berbasis Web,”
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 4, no. 5, pp. 1524–1530, 2020, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[2] D. G. S. Ruindungan and A. Jacobus, “Pengembangan Chatbot untuk Layanan Informasi Interaktif Akademik menggunakan Framework Rasa Open Source,” Jurnal Teknik Elektro dan Komputer , vol. vol.10 no.1, pp. 61–68, 2021.
[3] D. Wulandari and J. Sasongko Wibowo, “Implementasi Chatbot Menggunakan Framework Rasa Untuk Layanan Informasi Wisata Di Kota Pati Chabot Implementasion Using The Sense Framework For Tourism Information Services In Pati City,” Journal of Information Technology and Computer Science (INTECOMS) , vol. 6, no. 2, 2023.
[4] D. Widiyawati, D. Dedih, and W. Wahyudi, “Implementasi Metode Maut Dan Saw Dalam Pemilihan Tempat Wisata Di Kabupaten Karawang,” Jurnal Interkom: Jurnal Publikasi Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi , vol. 17, no. 2, pp. 71–80, Jul. 2022, doi: 10.35969/in- terkom.v17i2.231.
[5] A. K. Wardhani and A. Anindyaputri, “SISTEM INFORMASI PEMILIHAN TEMPAT WISATA MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT,” Indonesian Journal of Technology, Informatics and Science (IJTIS) , vol. 2, no. 1, pp. 27–32, Dec. 2020, doi: 10.24176/ijtis.v2i1.5649.
[6] L. Mangifera, M. Farid Wajdi, F. Ekonomi, B. Universitas, and M. Surakarta, “Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Wisatawan Dalam Pemilihan Kuliner Di Kawasan Wisata Alam Kemuning,” Jurnal Ekonomi Manajemen Sumber Daya , vol. Vol. 20, No. 1, pp. 18–23, 2018.
[7] P. Yochum, L. Chang, T. Gu, and M. Zhu, “Linked Open Data in Location-Based Recommendation System on Tourism Domain: a Survey,” IEEE Access , vol. 8, pp. 16409–16439, 2020, doi: 10.1109/aCCESS.2020.2967120.
[8] S. R. Cholil, N. A. Rizki, and T. F. Hanifah, “Sistem Rekomendasi Tempat Wisata Di Kota Semarang Menggunakan Metode Collaborative Filter- ing,” JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) , vol. 7, no. 1, p. 118, Feb. 2023, doi: 10.26798/jiko.v7i1.727.
[9] S. Munir and M. Asqia, “Implementasi Skyline Query Pada Sistem Rekomendasi Pemilihan Tempat Kuliner Di Kota Depok, Bogor, Dan Tang- gerang,” Jurnal Teknologi Terpadu , vol. Vol. 7 No. 2, 2021.
ISSN: 2540-8984 Vol. 9, No. 3, September 2024, Pp. 1374-1384
[10] A. S. Haikal, Y. Faradillah Siahaan, and F. Rozi, “Sistem Rekomendasi Oleh-Oleh Medan dari UMKM Kota Medan Menggunakan Metode Col- laborative Filtering,” INNOVATIVE : Journal Of Social Science Research , vol. Volume 3 No 5, pp. 7932–7941, 2023.
[11] F. M. Sabir, A. Asrul, A. Nurul Puteri, A. Amiruddin, M. Mashud, and S. S. Patalangi, “Rancang Bangun Aplikasi GIS Pusat Oleh-Oleh Toraja Berbasis Web,” Jurnal Minfo Polgan , vol. 12, no. 1, pp. 1361–1369, Jul. 2023, doi: 10.33395/jmp.v12i1.12742. [12] S. Soni, “Apa itu Ngrok dan bagaimana cara kerjanya?”
[13] A. D. Ferdian and S. N. Anwar, “Pengembangan Chatbot untuk Informasi Wisata Interaktif di Tangerang Selatan menggunakan Framework Rasa,” Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis , vol. 5, no. 4, pp. 476–483, Oct. 2023, doi: 10.47233/jteksis.v5i4.953.
[14] Rasa Technologies Inc, “Glosarium Rasa,” Rasa Technologies GmbH.
[15] Sensoforth, “Bagaimana chatbots menggunakan NLP, NLU, dan NLG untuk menciptakan percakapan yang menarik.”
[16]
R. Technologies G, “STORIES.”
[17] N. Rohim and E. Zuliarso, “Penerapan Algoritma Deep Learning Untuk Pengembangan Chatbot Yang Digunakan Untuk Knsultasi Dan Pengenalan Tentang Virus Covid-19,” JURNAL ILMIAH ELEKTRONIKA DAN KOMPUTER , vol. Vol.15, No.2, pp. 267–278, 2022.
[18] H. Al Fatta, Analisis dan Perancangan Sistem Informasi untuk Keunggulan Bersaing Perusahaan dan Organisasi Modern. 2007.
[19] H. Al Fatta, Analisis dan Perancangan Sistem Informasi untuk Keunggulan Bersaing Perusahaan dan Organisasi Modern. 2007. [20] M. Z. Itonsaputri, R. E. Saputra, and R. A. Nugrahaeni, “Implementasi Rasa Pada Chatbot Layanan Akademik,” E-proceeding of Engineerin , vol.
Vol.10 No.3, pp. 397–403, 2023.
[21] J. Abraham, I. E. Ismail, S. Kom, and M. Kom, “Unit Testing dan User Acceptance Testing pada Sistem Informasi Pelayan Kategorial Pelayanan Anak”.