Implementasi Rasa Pada Chatbot Layanan Akademik
Abstrak
Abstrak— Chatbot adalah program perangkat lunak yang dibangun untuk berinteraksi melalui kata-kata tertulis atau lisan dengan pengguna. Chatbot telah digunakan di banyak bidang, namun masih sedikit penerapannya di lingkungan akademik Pembuatan chatbot ini menggunakan RASA sebagai chatbot development platformnya. Dengan mengambil data dari BAA dalam lingkup universitas dan LAA FTE dalam lingkup fakultas, pengguna dapat memberikan 29 topik pertanyaan mengenai informasi seputar layanan akademik. 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.
Kata kunci— Chatbot, RASA, Layanan Akademik.
Referensi
[1] Panayiotis Zaphiris,
Technologies Games and Virtual Environments for
Learning=, doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-
77943-6.
[2] Agrawal Ritu and Wadhwa Mani,
of the Art Design Techniques for Chatbots=, doi:
10.1007/s42979-020-00255-3.
[3] Arcangelo Castiglione, Florin Pop, Massimo Ficco,
and Francesco Palmieri,
Security,= 10th International Symposium, CSS 2018,
Amalfi, Italy, October 29–31, 2018, Proceedings, Sep.
2018.
[4] S. Raj, Building Chatbots with Python. Apress, 2019.
doi: 10.1007/978-1-4842-4096-0.
[5] A. Jiao,
Entity Extraction Using RASA NLU and Neural
Network,= in Journal of Physics: Conference Series, Apr.
2020, vol. 1487, no. 1. doi: 10.1088/1742-
6596/1487/1/012014.
[6] Unsiah Frida and Yuliati Ria,
Linguistik,= Universitas Brawijaya Press, pp. 2–5, Jan.
2018.
[7] J. Brownlee Disclaimer,
Language Processing Develop Deep Learning Models for
Natural Language in Python Acknowledgements
Copyright Deep Learning for Natural Language
Processing,= 2017.
[8] X. Kong and G. Wang, Conversational AI with
Rasa : build, automate, and deploy AI-powered text and
voice-based assistants and chatbots.
[9] A. Singh, K. Ramasubramanian, and S. Shivam,
Building an Enterprise Chatbot. Apress, 2019. doi:
10.1007/978-1-4842-5034-1.
[10] GitHub CI,
RASA, Jul. 21, 2022.
https://rasa.com/docs/rasa/writing-stories/ (accessed
Jun. 04, 2022).
[11] GitHub CI,
21, 2022. https://rasa.com/docs/rasa/nlu-trainingdata/ (accessed Jun. 04, 2022).
[12] Github CI,
2022. https://rasa.com/docs/rasa/modelconfiguration/ (accessed Jun. 04, 2022).
[13] GitHub CI,
https://rasa.com/docs/rasa/domain/ (accessed Jun. 04,
2022).
[14] Patrick von Platen,
https://huggingface.co/gpt2 (accessed Jun. 04, 2022).
[15] A. Radford, J. Wu, R. Child, D. Luan, D. Amodei,
and I. Sutskever,
Multitask Learners.= [Online]. Available:
https://github.com/codelucas/newspaper
[16] Alec Radford et al.,
Their Implications,= OPEN AI, 2019.
[17] D. Majekodunmi, Business process automation with
ProcessMaker 3.1 : A Beginner9s Guide.
[18]
https://telegram.org/faq (accessed Jun. 04, 2022).
[19]
https://core.telegram.org/bots#6-botfather (accessed Jun.
04, 2022).
[20] Jeffery Rubin and Dana Chisnell,
Usability Testing,= Wiley, May 2008.
[21] J. Nielsen,
Science, 1994.
[22] Lailatus Sa9adah,
Bisnis,= LPPM Universitas KH. A. Wahab Hasbullah, pp.
101–104, 2021.
[23] Suharsimi Arikunto,
pendekatan praktik,= Rineka Cipta, 2010.
[24] Ferry and D. Deddy Prasetya Kristadi,
Kuantitatif Pengambilan Keputusan Mengukur Kepuasan
Pengguna Web Pada Perguruan Tinggi,= Penerbit
Lakeisha, Mar. 2021.
[25] Budi Darma,
MENGGUNAKAN SPSS (Uji Validitas, Uji Reliabilitas,
Regresi Linier Sederhana, Regresi Linier Berganda, Uji t,
Uji F, R2),= Guepedia, 2021.
[26] Dr. Sumardi,
Hasil Belajar,= Deepublish, Dec. 2020.
