Implementasi Chatbot Menggunakan Framework Rasa Untuk Layanan Informasi Wisata Di Kota Pati

  • Desintia Wulandari Universitas Stikubank Semarang
  • Jati Sasongko Wibowo Universitas Stikubank Semarang

Abstract

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.

References

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.
Published
2023-09-17
Abstract viewed = 83 times
PDF downloaded = 73 times